随后进行数据清洗，剔除无效、错误或无关数据，保证数据质量。例如，异常的用户行为记录、重复的条目或格式错误的数据都需要清理。清洗后的数据需要转换为适合分析的格式或结构，如分类数据编码、连续变量规范化等。这是确保数据被分析工具正确理解和处理的关键。在数据分析阶段，通过应用统计分析、机器学习算法等，从数据中挖掘用户的兴趣和行为模式。例如，通过分析用户的搜索和下载历史，预测其可能感兴趣的新书或主题，进而实现真正的个性化推荐。3.2内容资源管理与标签化个性化阅读推荐系统设计的关键为内容资源管理与标签化。智慧图书馆需把内容资源进行数字化管理，并给每本书籍、期刊、文章等都贴上标签，这些标签包括书籍的主题、作...

技术作为工具将人的身体媒介化，媒介成为人的延伸。智能技术以一种离身而非具身的形式实现了对人某些身体能力的延伸，然而阅读活动只有将“技术所予”转换为“身体所予”才能获得意义［25］。超级阅读时代，人类应辩证地看待科学技术的发展，避免智能技术的过度使用。书籍作为人类文明的技术化持留，其倾注了人性与真实世界的交互，传统阅读仍是人类至今为止***的获取知识和信息的手段。深度思考的本质不仅在于解决问题，还在于提出问题的过程，机器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人类应回归阅读的本质，理性接入、使用技术，防止技术过度依赖导致的感知失衡。此外，人类还应积极加强基础性身体技能的训练，智能技术对人脑的模拟...

为了进一步提升个性化阅读体验，智慧图书馆还可以引入智能推荐系统。这些系统利用先进的算法模型，根据读者的兴趣模型自动匹配并推送相关资源。这些资源不仅限于传统的纸质书籍，还包括学术论文、研究报告、电子书等多元化的学术资源。通过智能推荐系统，读者可以轻松发现感兴趣的内容，拓宽阅读视野，提升阅读体验。此外，智慧图书馆还可以通过不断优化算法模型，提高推荐的准确性和个性化程度。通过不断收集并分析读者的阅读历史、偏好、行为模式等多维度数据，智慧图书馆能够训练出更加精细的推荐算法。例如，智慧图书馆可以利用协同过滤算法，根据读者以往的阅读记录和相似读者的行为，为每位读者量身定制推荐列表。同时，结合内容推荐算法，...

生成式学习与支架式阅读理论。Wittrock提出的生成式学习理论认为有效的学习是学习者对环境中的信息进行意义建构和主动输出的过程，强调了学习者在学习过程中对知识的主动加工、处理和转化[10]。当前GenAI正是模拟人类生成式学习的机理，通过对已有内容的观察和训练来生成新的、有价值的内容。根据生成式学习原理，阅读作为学习的重要方式和内容，并不只是被动地接收字面信息，更要积极生成认知成果，如问题、图解、写作。当前研究显示，大学生在数字阅读中面临理解反思水平较低和阅读注意力难以集中两大问题，主要原因在于缺乏阅读理解支架和生成式阅读任务驱动[11]。在生成式学习理论的基础上，Clark和Graves提...

在效率价值方面，高效阅读、多模态体验、深度理解将成为个体阅读的**特征；在认知价值方面，个体化封闭阅读将向多元主体参与的互动阅读迈进，阅读不单是信息和知识的传递，还是知识的共享与共创；在生存价值方面，人机共生的超级阅读活动将持续推进人的自由***发展。阅读是一个复杂的信息加工过程，其不仅包括信息的获取和感知，还包含含义理解、推理判断等一系列交替进行的认知与理解活动。阅读效率提升是传统阅读研究、阅读教育的**议题，其主张通过阅读训练提高阅读速度和效率。大部分有关阅读理解问题的认知层次划分主 要参考布鲁姆的认知目标分类理论。数字图书馆科研学术助手优势智慧图书馆是数字时代图书馆领域的一次**性发展，...

智慧化管理，优化阅读推广流程。智慧图书馆作为数智时代的先锋，通过深度融合云计算、物联网等前沿技术，实现了从传统图书馆向现代化、智能化转型的重大跨越。这一转型不仅体现在资源数字化、服务智能化上，更在于管理流程的自动化与优化，为阅读推广提供了强有力的技术支持和机制保障。云计算技术在智慧图书馆管理中的应用，如同为数据海洋安装了一套高效的水处理系统，可以实现跨平台数据的无缝对接与深度整合。智慧采写编2025年第3期154图书管理图书馆借助云计算的分布式计算能力和弹性存储优势，能够构建基于用户画像的智慧阅读推广系统。这一系统能够实时追踪、精细收集并分析读者的借阅行为、阅读习惯、偏好变化等多维度数据，为阅...

阅读是各类学习和认知活动的基础。在高等教育中，大学生群体作为数字原住民，其阅读行为已从传统的纸质媒介向智能移动终端***迁移[1]。新技术的快速发展更是让大学生获得多模态、交互性和便捷性的阅读体验[2]，但也引发浅层次阅读和快餐式阅读等挑战，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日渐强大的背景下，出现沦为惰性读者趋势[3]。相比起纸质阅读，部分大学生数字阅读理解能力下降，阅读动机和投入不足，在数字阅读中表现出更多的走神和迷航现象；而这些行为与阅读内容枯燥无味、阅读理解表现不佳以及社交媒体的干扰等因素有关[4]。他们对文本的理解往往浮于表面，当遇到问题时选择直接获取来自GenAI的答案，而并非自主...

在超级阅读时代，技术创新使得高效阅读突破个体能力限制，智能选书、信息提炼、多模态感知、深度理解、结构化知识呈现等技术不仅为读者提供了更加丰富、高效、多元的阅读体验，而且提升了个体的知识转化能力和认知能力，培养其创造性思维。技术创新赋能阅读的效率价值，主要体现在以下几个方面。在阅读材料准备方面，阅读平台利用大数据分析和人工智能技术，为用户提供个性化定制内容、基于内容的相关推荐，以及基于社交属性的推荐，以此提升内容分发效率，使推荐书单更贴近用户需求。根据问题形式、认知层次、思维模式、答案特征 等标准进行分类。咨询科研学术助手用户体验脑机接口技术是一种具有变革性的人机交互技术，其通过捕捉大脑信号并将...

阅读感知是阅读活动的初级阶段，是读者凭借视觉感官接触阅读材料并把受到的条件刺激传递给大脑，由想象、联想、理解、情感等要素共同构成的一种阅读过程。传统阅读的对象是纸质文本，眼睛在文字之间跳跃和移动，经由大脑的视觉中枢、语言中枢、听觉中枢，**终传输到记忆中枢。“一目十行，过目不忘”的梦想自古以来就是人类阅读学习追求的比较高境界，掌握有效的阅读方法和技能成为提高阅读效率的有效手段。随着智能时代的到来，手机、电脑、阅读器等设备跨屏互联，音频、视频及VR\AR等沉浸方式跨场景交互，阅读感知不断突破空间、时间和身体的限制，全息、全感、全场景的超级阅读即将到来。全息是以文字、声音、图像等多形式、多维度、多...

个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中，用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例，其每月会新增数千份电子书和期刊，且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录，包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础，需要收集和处理，以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据，包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯，以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据，个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好，鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式，从而为推荐给予数据方面的支持。根据信息资源与用户情...

其次，智慧图书馆可以开发专属的App或小程序，提供移动阅读、在线听书等服务。这些应用不仅能满足读者随时随地的阅读需求，还可以通过丰富的阅读资源和个性化的推荐服务，提升读者的阅读体验和满意度。通过不断优化应用功能和用户体验，智慧图书馆可以吸引更多读者下载和使用这些应用，从而进一步拓宽阅读推广的渠道和受众范围。此外，智慧图书馆还可以与**网络直播平台合作，开展线上阅读分享会、作家访谈等直播活动。这种新颖的阅读推广方式不仅能够吸引年轻读者的关注，还能通过直播的互动功能，增强读者与图书馆之间的黏性和互动体验。同时，智慧图书馆还可以利用短视频平台进行阅读推广，通过制作有趣、富有创意的短视频，展示图书馆的...

在智慧图书馆的个性化阅读推荐系统实施中，用户注册与个性化设置是其提升用户体验和服务效率的关键环节。这不仅涉及用户信息的收集和管理，还能通过个性化服务提高用户满意度和参与度。用户首先需要在智慧图书馆系统中注册账户，提供基本信息，如姓名、邮箱地址和所属机构等。这些信息有助于智慧图书馆确认用户的身份和背景，创建个性化账户。为确保用户顺利完成注册，注册流程应简洁且用户友好，避免烦琐操作或侵犯隐私。完成注册后，用户将进入个性化设置环节，该环节为用户提供了按个人兴趣和需求定制系统体验的机会。积极探索智慧时代下图书馆智慧阅读推广以满足 用户个性化、多元化阅读需求，对推进终身学习具有深远意义。技术科研学术助手...

数智时代为智慧图书馆的阅读推广工作带来了前所未有的机遇与挑战。通过精细推送个性化阅读资源、提升阅读体验与互动性、融合新媒体拓宽推广渠道、智慧化管理优化流程以及创新服务模式打造多元化阅读环境，智慧图书馆正逐步构建起一个高效、便捷、互动的阅读生态系统。这些策略的实施，不仅有助于提升**阅读素养，推动教育资源均衡分配，还能促进文化传承与创新，增强文化自信。未来，智慧图书馆应继续深化技术应用，创新服务模式，为阅读文化的深入普及与发展贡献力量，让阅读成为连接过去与未来、促进社会***进步的重要力量。教师提问或自我提问可帮助读者集中阅读注意力，明确阅读目 标，深度加工文本内容。方便科研学术助手简介除了聊天...

除了聊天机器人外，AI技术还广泛应用于智慧图书馆的互动式阅读体验。通过集成语音识别、面部识别等先进技术，智慧图书馆能够打造一个充满活力的数字化阅读社区。在这个社区中，读者可以在虚拟空间中与系统进行互动，参与各种阅读活动。例如，智慧图书馆可以定期举办线上读书会、知识讲座等活动，利用AI技术进行实时互动和讨论。这种互动方式不仅可以增强读者的参与感和归属感，还能促进读者之间的交流和分享，推动阅读文化的传播和发展。此外，AI技术还可以用于智慧图书馆的座位管理和图书追踪等场景。通过智能座位管理系统，读者可以实时查看图书馆的座位使用情况，选择**合适的座位进行阅读。而图书追踪系统则能够实时跟踪图书的位置和...

随后进行数据清洗，剔除无效、错误或无关数据，保证数据质量。例如，异常的用户行为记录、重复的条目或格式错误的数据都需要清理。清洗后的数据需要转换为适合分析的格式或结构，如分类数据编码、连续变量规范化等。这是确保数据被分析工具正确理解和处理的关键。在数据分析阶段，通过应用统计分析、机器学习算法等，从数据中挖掘用户的兴趣和行为模式。例如，通过分析用户的搜索和下载历史，预测其可能感兴趣的新书或主题，进而实现真正的个性化推荐。3.2内容资源管理与标签化个性化阅读推荐系统设计的关键为内容资源管理与标签化。智慧图书馆需把内容资源进行数字化管理，并给每本书籍、期刊、文章等都贴上标签，这些标签包括书籍的主题、作...

阅读感知是阅读活动的初级阶段，是读者凭借视觉感官接触阅读材料并把受到的条件刺激传递给大脑，由想象、联想、理解、情感等要素共同构成的一种阅读过程。传统阅读的对象是纸质文本，眼睛在文字之间跳跃和移动，经由大脑的视觉中枢、语言中枢、听觉中枢，**终传输到记忆中枢。“一目十行，过目不忘”的梦想自古以来就是人类阅读学习追求的比较高境界，掌握有效的阅读方法和技能成为提高阅读效率的有效手段。随着智能时代的到来，手机、电脑、阅读器等设备跨屏互联，音频、视频及VR\AR等沉浸方式跨场景交互，阅读感知不断突破空间、时间和身体的限制，全息、全感、全场景的超级阅读即将到来。全息是以文字、声音、图像等多形式、多维度、多...

智慧学习环境与工具便利了大学生的阅读资源获取和丰富阅读体验，但如何提升深度阅读理解能力仍是亟待解决的问题。文章基于生成式学习理论和人机协同理论，提出促进深度理解与知识生成的智慧阅读模式，深度植入自主提问策略和游戏化学习策略，通过教学实践验证模式的有效性。结果表明：大学生在智慧阅读情境下普遍表现出深度理解反思能力不足，而自主提问能够***增强大学生的数字阅读动机和投入，提升阅读理解能力；贯穿阅读前、中、后全过程的智慧阅读模式利用智慧学习环境实现人机协同的交互式阅读和协作式阅读，促进对阅读内容的深度加工和理解生成。该模式对培养具备深度阅读理解能力与批判性思维的智慧读者具有指导意义。该技术可将情景感...

智能技术应用引致的数字不平等，预示着智能鸿沟将会***到来。智能鸿沟的根本问题，既包括新技术发展的普及与共享问题，也包括资本逻辑和科技霸权导致的深层次问题。目前，**智能鸿沟治理的挑战可从技术性和制度性两个层面进行。在技术性治理方面，行业应重视弱势群体面临的数字不平等困境，积极提升弱势群体的算法素养，加强技术应用中的伦理纠偏，弥合超级阅读中的算法鸿沟。此外，行业应贯彻对弱势群体的底层关怀，回应弱势群体的真实需求，坚持智能向善的治理理念。在制度性治理方面，主管单位应积极构建中国智能鸿沟治理的理念和思想体系，出台实施智能鸿沟治理的中国战略，布局中国体系的智能产业链，在智能鸿沟领域积极发挥**性作用...

用户可选择感兴趣的学科领域，如文学、历史、科技等，订阅特定的期刊及出版物，以保证推荐的资源与自己的阅读需求充分契合。同时，用户可依据自身阅读偏好对系统设置做出调整，选择偏爱的文体类型、特定的作者等。凭借这一设置，个性化阅读推荐系统能依据用户兴趣，生成更精细且个性化的书单或内容推荐。统计数据显示，约80%的注册用户会积极介入个性化设置环节，以增强自己的阅读体验。该环节不仅提高了用户和图书馆资源之间互动的频率与质量，还促使个性化阅读推荐系统能以更智能的方式为用户提供契合其需求的资源，从而提高智慧图书馆的用户满意度及使用率。，国内部分图书馆在技术 驱动环境下开展了构建智慧阅读推广服务的尝试， 推动了...

创新服务模式，打造多元化阅读环境。在数智时代，智慧图书馆不断探索创新服务模式，致力于打造一个集多元化、互动性、教育价值于一体的阅读环境，以满足读者日益增长的阅读需求与审美追求。虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术的引入，为智慧图书馆的阅读体验带来了**性的变化。通过VR技术，读者可以置身于一个虚拟的图书馆空间，仿佛穿越时空，自由探索不同历史时期的阅读区域，感受不同文化背景下的阅读氛围。这种沉浸式的阅读体验不仅能丰富读者的阅读感受，还能激发读者的阅读兴趣与探索欲。而AR技术则可以通过在现实世界中叠加虚拟信息或互动元素，为阅读增添更多趣味性和互动性。例如，读者在浏览实体图书时，可以通过AR应用查...

在智慧图书馆中，用户行为分析是AI应用的重要领域。通过分析用户的搜索历史、阅读习惯和点击模式等，智慧图书馆能够深入了解用户的兴趣和需求，从而优化个性化阅读推荐系统，提高推荐准确性和用户满意度。由于用户的需求和兴趣是动态变化的，定期进行用户行为分析有助于智慧图书馆及时捕捉这些变化，并调整资源和服务策略。例如，当某一类图书或资源的访问量***增加时，智慧图书馆可以及时增加该类资源的购买量，以满足用户的需求；反之，当某一话题或领域的访问量下降时，智慧图书馆可以调整资源配置，避免资源浪费。此外，用户行为分析还能优化智慧图书馆的网站和用户界面设计。通过分析用户在网站上的访问模式和交互行为，智慧图书馆可以...

在人类社会的发展进程中，不管是生命进化还是文明进步，其本质仍是人的认知能力与生存能力的不断进化。随着超级智能时代的到来，人类将理性能力进行叠加、设计、编程、制造，赋予人工智能一定的复杂认知能力。人类与人工智能协同构成了复杂认知体系，人类负责为人工智能供应能源、组件及设计迭代，人工智能则向人类反馈复杂的认知产出，人类又通过这些认知产出进一步指导并促进人工智能系统的迭代与优化［17］。这种人机共存、共生的复杂认知系统不仅拓展人的知识结构，还不断增强人的认知能力，持续推进人的自由***发展。为阅读知识价值的进一步提升 创造有利环境，保障图书馆知识服务的效率和质量。信息化科研学术助手预算智慧化管理，优...

除了聊天机器人外，AI技术还广泛应用于智慧图书馆的互动式阅读体验。通过集成语音识别、面部识别等先进技术，智慧图书馆能够打造一个充满活力的数字化阅读社区。在这个社区中，读者可以在虚拟空间中与系统进行互动，参与各种阅读活动。例如，智慧图书馆可以定期举办线上读书会、知识讲座等活动，利用AI技术进行实时互动和讨论。这种互动方式不仅可以增强读者的参与感和归属感，还能促进读者之间的交流和分享，推动阅读文化的传播和发展。此外，AI技术还可以用于智慧图书馆的座位管理和图书追踪等场景。通过智能座位管理系统，读者可以实时查看图书馆的座位使用情况，选择**合适的座位进行阅读。而图书追踪系统则能够实时跟踪图书的位置和...

智慧图书馆是数字时代图书馆领域的一次**性发展，旨在通过信息技术和AI等，满足日益增长的数字信息需求和不断变化的用户需求。据统计，全球数字数据的产生量已达到每天1.5TB，并以每年20%的速率快速增长。这种大数据环境为用户提供了前所未有的信息量，也对图书馆的服务模式提出了新的要求。智慧图书馆通过整合数字化资源，包括电子书、学术期刊、多媒体内容等，构建了庞大的信息库。这些资源的数字化不仅使用户能够远程访问海量文献，还通过智能化的搜索和检索系统，使资源获取和使用变得更加便捷和高效。此外，智慧图书馆利用AI，采用自然语言处理和机器学习等，分析用户行为和偏好，为其提供了个性化的阅读推荐和学术导航，大幅...

在效率价值方面，高效阅读、多模态体验、深度理解将成为个体阅读的**特征；在认知价值方面，个体化封闭阅读将向多元主体参与的互动阅读迈进，阅读不单是信息和知识的传递，还是知识的共享与共创；在生存价值方面，人机共生的超级阅读活动将持续推进人的自由***发展。阅读是一个复杂的信息加工过程，其不仅包括信息的获取和感知，还包含含义理解、推理判断等一系列交替进行的认知与理解活动。阅读效率提升是传统阅读研究、阅读教育的**议题，其主张通过阅读训练提高阅读速度和效率。智慧化阅读推广势必要依托 ５Ｇ、人工智能、大数据、物联网等智慧化技术及相应 的智慧化空间再造。参考科研学术助手收费套餐生成式学习与支架式阅读理论。...

在智慧图书馆中实施个性化阅读推荐系统，数据和隐私保护是不可缺少的环节，尤其是在处理用户的个人信息、阅读历史和搜索记录等敏感数据时。由于这些数据对于提供个性化服务和优化用户体验至关重要，因此图书馆必须采取严格的措施以确保其安全和保密性。首先，对于所有收集到的用户数据，应采取强大的加密技术，确保即使数据在传输过程中被拦截，信息也无法被未授权的第三方读取。同时，存储用户数据的数据库也需进行加密，为用户提供数据的双重保护。其次，访问控制是防止数据滥用的关键措施。用大数据分析、数据清洗技术和工具对情景信 息进行清洗、过滤、推理和转换，去除冗余数 据。数字图书馆科研学术助手常见问题提升**阅读素养，促进社...

脑机接口技术是一种具有变革性的人机交互技术，其通过捕捉大脑信号并将其转换为电信号，进而实现信息的传输和控制。阅读理解是人类认知活动的**区域，涉及语言编码、信息整合、逻辑推理等层面。脑机接口技术可以实现大脑和计算机之间的直接通信，进而影响或增强人的认知能力，改变阅读理解的过程和效果，其具体表现在以下几个方面。其一，揭示大脑的阅读活动机制。通过记录和分析大脑在阅读过程中的52025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING神经活动，脑机接口技术可以进一步把握阅读理解活动的神经机制，进而探索提高阅读效率的策略。其二，实时监测和调控人的阅读活动。脑机接口技术通过记录大脑在阅读特定文...

人机协同学习理论。人机协同学习理论是在计算机赋能深度学习的过程中逐渐发展起来的，旨在充分发挥人类智能和机器智能的**优势，通过学习者与机器的智能交互、协同工作、对话协商和共同决策，促进学生的深度创新学习，重构智能时代的智慧学习新生态[15]。快速发展的智能技术帮助实现泛在化的学习情境感知、全景化的学习数据采集、精细化的学业诊断测评和个性化的学习服务供给，催生了精细、互助和多元的人机协同学习模式。一方面，机器能更好地理解学习者的认知状态和学习需求，进而提供个性化的资源和服务；另一方面，人工智能对于计算机认知网络的贡献让机器算法和模型更加精细深入，并有效支撑分布式学习者的社会认知和知识建构。尤其G...

智慧图书馆是数字时代图书馆领域的一次**性发展，旨在通过信息技术和AI等，满足日益增长的数字信息需求和不断变化的用户需求。据统计，全球数字数据的产生量已达到每天1.5TB，并以每年20%的速率快速增长。这种大数据环境为用户提供了前所未有的信息量，也对图书馆的服务模式提出了新的要求。智慧图书馆通过整合数字化资源，包括电子书、学术期刊、多媒体内容等，构建了庞大的信息库。这些资源的数字化不仅使用户能够远程访问海量文献，还通过智能化的搜索和检索系统，使资源获取和使用变得更加便捷和高效。此外，智慧图书馆利用AI，采用自然语言处理和机器学习等，分析用户行为和偏好，为其提供了个性化的阅读推荐和学术导航，大幅...

其次，智慧图书馆可以开发专属的App或小程序，提供移动阅读、在线听书等服务。这些应用不仅能满足读者随时随地的阅读需求，还可以通过丰富的阅读资源和个性化的推荐服务，提升读者的阅读体验和满意度。通过不断优化应用功能和用户体验，智慧图书馆可以吸引更多读者下载和使用这些应用，从而进一步拓宽阅读推广的渠道和受众范围。此外，智慧图书馆还可以与**网络直播平台合作，开展线上阅读分享会、作家访谈等直播活动。这种新颖的阅读推广方式不仅能够吸引年轻读者的关注，还能通过直播的互动功能，增强读者与图书馆之间的黏性和互动体验。同时，智慧图书馆还可以利用短视频平台进行阅读推广，通过制作有趣、富有创意的短视频，展示图书馆的...