智能化科研学术助手案例

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。为智慧图书馆是以普适计算、数字图书馆为 基础，利用情境感知、普适计算和移动网络等技术实 现的整合。智能化科研学术助手案例

。在知识社区中，用户可以随时提问、回答、评论和点赞，由此形成一个庞大的知识共享网络，其不仅突破传统阅读的边界，也使得知识分享与传播更加高效便捷。知乎社区作为国内比较大的在线**社区，其在高质量内容、话题聚焦和社交互动等方面极具优势，构建了一个真正意义上的知识共享网络环境。开放获取平台可为研究者提供开放获取论文的一站式检索、阅览、推荐、在线交流等服务，也为机构提供论文统计分析、学科分布分析、合作网络分析、作者合作网络分析等服务，其打破了传统学术出版的局限和壁垒，有效促进了知识的***传播与深度利用，为学术研究与创新提供了强有力的支持。此外，阅读活动从封闭性到开性放的转变，**了一种知识共享文化的形成和发展。参考科研学术助手服务费数据的时刻变 化与更新，直接影响到图书馆用户行为趋向、资源利 用率和服务成效。

这些策略的实施，将为智慧图书馆的阅读推广工作提供有力支持，推动阅读文化的深入普及与发展。关键词：数智时代；智慧图书馆；阅读推广；推广策略摘要采写编2025年第3期153图书管理读者阅读习惯与偏好的动态平台。通过构建一套完善的数据收集与分析系统，智慧图书馆能够精细描绘出每一位读者的阅读画像，从而实现对阅读资源的个性化精细推送。具体而言，智慧图书馆利用大数据分析技术，可以***追踪读者的借阅历史、在线浏览记录、搜索关键词等多元化数据。这些数据经过深度挖掘和智能分析，能够揭示出读者的阅读兴趣、偏好以及潜在需求。基于这些洞察，智慧图书馆能够智能匹配馆藏资源，为读者推送符合其个性化需求的书籍和学术资源。这种推送方式不仅可以提高读者的阅读满意度，还可以极大地促进馆藏资源的有效利用率，使每一本书都能找到其**合适的读者。

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，而并非自主思考，缺乏深入探究和理解反思的能力，严重影响阅读成效和专业发展[5]。因此，培养智慧阅读环境下大学生深度阅读理解能力意义重大。本研究提出基于自主提问的大学生智慧阅读干预策略，构建大学生生成式智慧阅读模式，用以提升大学生深度阅读理解能力，并通过教学实践验证策略的有效性，为培养当代智慧读者提供借鉴。用户可以获得高效的个性化阅读推广服务，将提升用户阅 读服务体验，实现图书馆智慧阅读推广服务高质量 发展。

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GenAI的快速发展催生出人机协同的智慧阅读新范式。首先，GenAI作为效能工具降低认知负荷，如总结摘要、语义翻译、资源推荐、制作概念图。其次，GenAI提供即时性的阅读测评与分析，例如自动生成阅读理解问题，基于学习分析结果（如阅读答题分析、注意力热力图、提问层级分布）推送个性化策略建议，形成阅读画像。***，GenAI扮演阅读伙伴或认知**，通过提问和回答启发学生深度思考。图书馆与社会各界加强协同合作，通过信息技术、 大数据、渠道、品牌、场景、空间多元赋能阅读推广.参考科研学术助手用户体验

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。智能化科研学术助手案例

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状态，为读者提供更加便捷的找书服务。智能化的应用场景不仅能提高读者的阅读便利性，还能进一步提升智慧图书馆的服务质量和水平。智能化科研学术助手案例