面向数智环境下图书馆数智服务的全要素精细感知、复杂资源有效融合、多服务高效协同等需求,结合IT规划参考模型,系统分析智慧图书馆的前沿研究与实践,充分融合智慧数据的演进范式及迭代模式,以数据治理体系为基础、数智技术体系为赋能智慧数据流通转化过程及图书馆数智服务流程,通过层次化、模块化、组件化的方式,分...
智慧阅读服务对象方面,已有研究涉及大学生、公众、中小学生等。来自印度大规模人工智能技术干预的证据表明,技术辅助可提高K-12学生的阅读理解能力[23]。C.C.Liu等探讨儿童与人工智能聊天机器人的互动与交流如何创造积极的阅读体验[24],以维持学生的阅读与学习兴趣。虚拟现实技术对公众与大学生阅读行为影响方面,韩飞飞和周荣庭认为VR等虚拟现实技术发展对公众的图书阅读行为产生颠覆式影响[25]。与数字阅读相比,科技期刊元宇宙阅读呈现出阅读空间虚拟化、视觉体验三维化等趋势[26],这些特征将会影响读者的批判式阅读体验[27]。综上,目前智慧阅读服务研究涉及服务系统与平台、服务内容、服务对象等方面,聚焦学术阅读智慧服务领域的研究较少,缺少对用户常用学术平台智慧化阅读服务现状的分析,也缺少应用AIGC等前沿技术以推进学术阅读服务智慧化的研究。智慧图书馆作为图书馆事业发展的新阶段,其建设和发展始终以知识服务为目标。安徽智慧导读系统

智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法,且按照用户反馈开展算法优化,保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈,对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析,即刻调整推荐策略。同时,采用机器学习技术,个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型,逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程,智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统,给予用户更加个性化的阅读推荐服务,帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源,进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。品质智慧导读成本智慧图书馆建设关注学生个性化、多元化、 实时化的需求;

目前,国内外图情领域对AIGC应用的研究大多围绕信息资源管理、智慧图书馆服务等宏观领域展开,多数定性探讨AIGC应用场景及可行性问题。AIGC技术应用于图书馆服务的研究当前正处于初级阶段,仍有较大的研究价值,而专门聚焦AIGC技术应用于阅读服务的研究较少,更缺乏应用于学术阅读服务的研究。王树义和张庆薇[33]、吴若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分别探讨AIGC技术对科研人员的影响及在图书馆服务、图书馆智慧阅读服务的应用场景。C.Christopher和T.Elias认为ChatGPT对学术图书馆用户的科研、教学、写作等方面产生影响[36]。M.Rahman等则以完成一篇学术论文为例,探讨在文章各部分应用ChatGPT的适应性及限制性
生成式AI在生成内容的过程中,经常会遇到生成内容准确度不高的问题,包括以下场景:表达错误,错别字、病句较多,多有乱码符号;逻辑混乱,上下旬没有衔接,多为拼凑和重复内容;排版混乱,无段落,无标点,文章乱码;图文不相符,图片模糊不清,图片中有不良诱导或蹭流量的内容;音画低质,视频画面倾斜、倒置、镜像翻转,画面拉长变形,模糊不清;视频滤镜失真,边框占比大,水印严重遮挡画面等。因此,图书馆应配备专业人员对内容进行订正调整,同时探索关于AI生成内容质量评估的相关理论,为生成内容提供依据。将更多的学科专业知识融汇起来,对潜在的相关知识进行有效整合,切实提升图书馆馆藏资源价值。

在技术迅速更迭下,国内外学者积极探索AIGC融入图书馆服务的应用场景。陆伟等探讨以ChatGPT为**的大语言模型对信息资源建设、信息组织与检索、信息治理等方面的影响[28]。赵杨等构建融合AIGC技术的智慧图书馆体系框架[29],储节旺等从服务方式、服务内容、服务效果等三个方面分析AIGC对智慧图书馆服务的冲击[30]。国外有学者指出基于ChatGPT的聊天机器人系统是传统的基于知识库的聊天机器人的可行替代方案[31],同时AI聊天机器人可能会对参考咨询实践、馆藏开发以及元数据创建和转换产生影响[32]。依据实时搜索结果Top N篇文献的篇名和摘要进行文本深度解析,分别生成的中、英文联想关联矩阵,即语义脑图。创新智慧导读一体化
智慧导读的作用,在于帮助我们构建完整的知识体系。安徽智慧导读系统
读者面临信息信任建设的多重危机。一方面,人类阅读行为无法快速、规模性地适配数字阅读模式。人作为阅读的主体,阅读心理与行为在新的媒介和信息环境下发生了变化,但这种变化整体来看是缓慢的、渐进的。如何把线性的、沉浸式的阅读迁移到数字阅读情境中,是一个***而普遍的问题。有学者把阅读任务分为解释性、事实性、探索性等三类,探索用户在不同任务情景下信息搜寻的策略模式和频率差异[13]此类经得起反复验证的、符合规模人群特征的实。证研究有待更多样化的开展。另一方面,机器的智能化发展速度超过人类认知进化的生物规律,机器生成内容以假乱真的程度越来越高,给人类信息信任带来新的挑战。实验研究发现,人类辨别AI生成文本的准确率*有52%,识别AI生成视频的准确率*有39%[14]。安徽智慧导读系统
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