随着在线教育的兴起,互联网和教育结合在一起的教育模式被大众认可,不断的有新的教育平台推出,同时在线教育平台中积累了大量的资源,现在的在线教育平台主要存在如下问题:现有的平台老师主要通过课程讨论区解答学生疑惑,这种形式使得线上教学效果较差。线上教学中老师可能针对成千上万个学生,教育平台仅仅依靠人,很难满足教学需求,所以需要研究如何在在线教育平台中有效的利用机器大规模的信息检索能力,虽然已经出现了很多搜索引擎,但是给出是一些相关的文档,学生更想要准确的“点”而不是“面”,而随着自然语言技术的发展,为这些提供了可能。针对上述问题,本人介绍一种师-机-生混合的群组学习框架,该学习框架作为本文研究的基础,在这种学习场景下,为了引入机器智能,基础是知识库的构建,首先针对多种知识源进行分析,将核心点放在了常见问答对的构建,将课程的讨论区作为切入点,设计了一套基于多元属性特征的答案抽取方法,针对样本数据标注耗时耗力以及数据稀疏,设计了一套数据增强样本生成方法,可以有效的生成一定量的训练样本。在知识库构建完成的基础上,为了使智能助教能够有效利用现有的多种知识源,根据不同的知识源设计不同的算法,针对常见问答对设计了基于语法树和关键词的语义匹配算法,针对知识图谱设计了基于实体嵌入的知识图谱检索算法,针对网络资源设计了基于百度知道的多特征答案选择方法,并且分析不同知识源的优缺点,设计了相应的答案选择策略,使得设计出的智能助教能够在多种的知识源中选取合适的答案。本文中设计并实现了师-机-生混合的群组学习平台,在该平台中实现了课程的分组功能,并且在群组中实现了实时通信功能,将智能助教的引入到群组中,在系统中充分体现了师-机-生之间的交互。