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阅读前的个***。当前智慧阅读的***特点之一在于其能够提供个性化且精细的阅读服务，有效助力学习者满足阅读需求，集中阅读注意力，并明确阅读目标。教育云服务的普及，使得学生可以随时随地轻松获取各类富媒体阅读资源，涵盖文本、视频及网络链接等多种形式。同时，学生还能根据自己的认知风格，对这些阅读媒体进行加工或转换，从而获得量身定制的阅读资源。在智慧阅读领域，阅读前的个性推荐与定制服务已成为研究热点。目前大量研究与实践已在技术层面攻克了这一难题。其中，基于关联规则的推荐算法能够依据学习者的历史阅读记录和兴趣偏好，自动为其推荐高度相关的阅读资源；而基于时间序列的推荐算法，则能预测学习者未来的阅读需求和行为，并据此推送相应的阅读内容[16]。此外，智能阅读平台还为学习者提供了清晰的阅读指导和任务清单，帮助他们在阅读过程中明确方向和目标，从而提高阅读理解和吸收效率。学习者还可以通过智能助手及时反馈自己的阅读需求，系统则会记录并分析其长期阅读行为和内容，绘制出阅读画像，进而智能规划个性化的学习路径和阅读建议。将情景感知融入智慧图书馆阅读推荐服务，可以提升图书馆阅读推广服务质量和成效，丰富阅读推荐服务。网络科研学术助手联系方式

阅读中的深度加工。当学习者进行智慧阅读时，他们不再是被动的信息接收者，而是转变为积极的参与者和加工者，与文本进行深度的互动。当前交互式阅读技术具备多种阅读辅助功能，这些功能不仅提升了用户的阅读体验，还促进了知识的深度学习和交流互动。首先，富媒体技术的***使用使得学习者可以充分体验多模态阅读，将传统的文字阅读扩展到了图像、音频、视频甚至虚拟现实等多种媒介形式，提供语音朗读、视频讲解、动画演示等多种输出形式，如部分智能阅读app支持将单一的文本阅读转化为虚拟数字人主持的视听混合阅读。什么是科研学术助手质量智慧图书馆阅读推荐服务内容、过程以及效益 进行整体测评来考量服务水平，获取用户反馈信息的重要途径。

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。

物联网技术是智慧图书馆实现图书智能追踪与管理的得力助手。通过智能书架、RFID标签、传感器等物联网设备，智慧图书馆能实时监控图书的位置、状态以及流通情况。读者只需通过移动应用或图书馆网站，就能轻松查询图书的实时位置，甚至获得图书的推荐路径，**提升阅读的便利性。物联网技术还能帮助图书馆实现图书的自动盘点、智能分类与快速定位，有效降低管理成本，提高工作效率；大数据分析技术在智慧图书馆阅读推广效果评估与优化中发挥重要作用。通过对读者阅读行为、借阅量、满意度等关键指标的持续监测与分析，智慧图书馆能及时发现推广策略中的不足与亮点，为策略调整提供科学依据。例如，通过分析某类图书的借阅量变化趋势，智慧图书馆可以判断该类型图书的受欢迎程度，从而适时调整推广力度；通过对比不同推广渠道的转化率，智慧图书馆能够优化资源配置，提高推广效率。因此本研究将自主提问作为重要的阅读后知识建构活动，当前有 关阅读中自主提问的分类研究较为多元。

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。阅读后的知识建构。根据生成式学习理论，阅读后的生成性认知加工活动有助于强 化阅读理解效果。信息化科研学术助手成本

人机协同促进深度学习的关键在于如何发现、提出并 解决深刻的问题。网络科研学术助手联系方式

在设计智慧图书馆的个性化阅读推荐系统时，推荐算法的选择是关键。统计显示，个性化阅读推荐系统可以将用户满意度提高至少25%，同时增加用户访问图书馆资源的频率。因此，选择合适的推荐算法对提升图书馆的服务质量和效率具有***影响。选择推荐算法时需要考虑多种因素，包括用户行为数据的类型和规模、系统的性能要求以及不同类型资源的特性。智慧图书馆通常处理大量的用户行为数据，从数百万到数十亿不等，每天生成数百万事件，这要求推荐系统具备强大的计算能力，以高效处理和分析大规模数据。网络科研学术助手联系方式