人類在智能時代將成為復合化的主體，其不僅是人機融合的新主體，也是多元人類主體連接的復合主體［26］。這一變化是智慧閱讀邁向超級閱讀的重要動因，**了更加高效、個性化、智能化以及具身體驗性更強的人類未來閱讀趨向。超級閱讀作為智慧閱讀的高級階段，在一定程度將延伸、重塑閱讀的價值和意義，亦可能帶來技術異化風險。尤其是作為主體的人將更多的權利讓渡以獲得更加便利、自由的生活，但這一過程中人的主體性也在逐漸消解［27］。我們應當明晰，超級閱讀的本質仍是人的自由生存和***發展。面102025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING對技術的快速發展和創新應用，我們在積極擁抱技術帶來的高效、便捷、新體驗的同時，還應當保持對技術理智且有選擇性的態度，選擇符合自身發展需求的生活和生存方式。閱讀后的知識建構。根據生成式學習理論，閱讀后的生成性認知加工活動有助于強 化閱讀理解效果。圖書館科研學術助手模式

其次，智慧圖書館可以開發專屬的App或小程序，提供移動閱讀、在線聽書等服務。這些應用不僅能滿足讀者隨時隨地的閱讀需求，還可以通過豐富的閱讀資源和個性化的推薦服務，提升讀者的閱讀體驗和滿意度。通過不斷優化應用功能和用戶體驗，智慧圖書館可以吸引更多讀者下載和使用這些應用，從而進一步拓寬閱讀推廣的渠道和受眾范圍。此外，智慧圖書館還可以與**網絡直播平臺合作，開展線上閱讀分享會、作家訪談等直播活動。這種新穎的閱讀推廣方式不僅能夠吸引年輕讀者的關注，還能通過直播的互動功能，增強讀者與圖書館之間的黏性和互動體驗。同時，智慧圖書館還可以利用短視頻平臺進行閱讀推廣，通過制作有趣、富有創意的短視頻，展示圖書館的館藏資源、閱讀環境以及特色活動，吸引更多潛在讀者的興趣和參與。這些新媒體渠道的應用，不僅能拓寬閱讀推廣路徑，也為智慧圖書館與讀者之間建立更加緊密、多元的聯系，共同推動閱讀文化的傳播與發展。怎樣科研學術助手成本促進閱讀資源的綜 合利用和共享傳播，滿足圖書館用戶個性化、差異化 的閱讀需求。

圖書館的閱讀推廣在數智時代還承擔著促進文化傳承與創新的重任。圖書館作為文化傳承的重要載體，通過智慧化手段，可以將珍貴的文化遺產、歷史文獻等進行數字化處理，使其得以長久保存并***傳播。同時，智慧圖書館利用大數據分析和用戶畫像技術，能夠精細推送符合讀者興趣和需求的閱讀內容，包括傳統文化經典、現代文學作品等，從而加深讀者對文化的理解和認同，增強文化自信。此外，智慧圖書館還可以舉辦線上文化講座、展覽等活動，搭建文化交流平臺，促進不同文化之間的對話與融合，激發文化創新活力。這種文化傳承與創新的雙重推動，不僅可以豐富民眾的精神世界，也能為構建多元、包容的文化生態提供有力支持。

閱讀中的深度加工。當學習者進行智慧閱讀時，他們不再是被動的信息接收者，而是轉變為積極的參與者和加工者，與文本進行深度的互動。當前交互式閱讀技術具備多種閱讀輔助功能，這些功能不僅提升了用戶的閱讀體驗，還促進了知識的深度學習和交流互動。首先，富媒體技術的***使用使得學習者可以充分體驗多模態閱讀，將傳統的文字閱讀擴展到了圖像、音頻、視頻甚至虛擬現實等多種媒介形式，提供語音朗讀、視頻講解、動畫演示等多種輸出形式，如部分智能閱讀app支持將單一的文本閱讀轉化為虛擬數字人主持的視聽混合閱讀。移動泛在環境下，用戶所處時間、地點、閱讀行為 和社會關系等情景信息不是固定的。

在數字化和信息化快速發展的背景下，圖書館作為知識與信息的重要傳遞者，亟須革新服務方式。因此，智慧圖書館的概念應運而生，旨在通過高科技手段，如人工智能（artificialintelligence,AI），提升服務效率和用戶體驗。智慧圖書館不僅是傳統圖書館的延伸，還是信息技術與圖書館服務深度融合的產物。AI在信息檢索、用戶行為分析與個性化服務等方面，展現出巨大的潛力。當前，隨著用戶對信息服務需求的日益個性化和精細化，智慧圖書館需要提供更貼心和高效的閱讀推薦服務。因此，研究并實施基于AI的個性化閱讀推薦系統成為智慧圖書館發展的重要方向。這種系統不僅可以大幅提高圖書館的服務質量和運營效率，還能更好地滿足用戶的多樣化需求[1]。智慧圖書館利用物聯網、區塊鏈等智 能技術，有效地將感知、計算與管理三者有機結合起 來。企業科研學術助手哪個好

大部分有關閱讀理解問題的認知層次劃分主 要參考布魯姆的認知目標分類理論。圖書館科研學術助手模式

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應用的重要領域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優化個性化閱讀推薦系統，提高推薦準確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態變化的，定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調整資源和服務策略。例如，當某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當某一話題或領域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優化智慧圖書館的網站和用戶界面設計。通過分析用戶在網站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識別出用戶體驗中的痛點和改進機會。例如，如果發現用戶在使用搜索功能時放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優化，以提供更相關的搜索結果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當前的需求，還可以預見未來的變化，確保服務的持續有效性和相關性[3]。圖書館科研學術助手模式