在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務質量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數據的類型和規模、系統的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規模數據。閱讀推薦服務是智 慧圖書館的服務之一，在海量信息中推送滿足用 戶需求的閱讀資源。互聯網科研學術助手模式

超級閱讀中的智能認知偏差是讀者在與技術的互動過程中產生的，對其進行糾偏不僅涉及讀者對技術運用的理性認識，還涉及智能技術的創新方向、監管引導等問題。在技術運用方面，應強化技術倫理教育，提高讀者智能素養。相關機構可通過教育引導讀者正確認識虛擬與現實的界限，增強對智能技術的理性判斷能力，避免過度依賴或盲目信任虛擬信息，從而減少虛擬認知偏差。在技術創新方面，行業應優化智能推薦算法，引入多元化評價指標，避免陷入信息繭房，確保讀者能夠接觸到多樣化的信息和觀點，以拓寬認知視野，降低形成認知偏差的風險。虛擬技術的開發也應堅持以人為本的理念，通過技術創新降低人們從虛擬環境回歸現實的適應難度，減輕認知負擔。在技術監管方面，行業應積極推進技術監管體系的完善，規范智能技術的發展與應用。**和相關機構應根據智能技術特點及其在行業和領域的應用，制定相應的分類分級技術標準、監管規則、法律法規等，確保智能技術發展符合社會倫理和公共利益，有效防范技術異化帶來的負面影響。本地科研學術助手費用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。

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。

智慧讀者與閱讀理解能力。何為智慧讀者？龐敬文等認為“互聯網+”時代下的智慧閱讀不僅是指閱讀環境和設備上的智能化，更要產生智慧讀者，將閱讀過程由“知識化”轉為“智慧化”，對閱讀內容進行有效辨別、深度加工和智慧創造[6]。大學生智慧閱讀素養包括智慧閱讀意識、智慧閱讀技能和閱讀理解能力[7-9]。其中，閱讀理解能力是關鍵能力，是智慧閱讀意識和智慧閱讀技能的**終服務目標。結合布魯姆的認知目標分類，可以認為深度閱讀理解能力即讀者具備超越對閱讀信息的記憶檢索、解釋和應用，逐漸過渡到對內容的批判性評價和自主性創造，自主生成高質量、個性化的認知成果的能力，這也是智慧閱讀的**內涵。當前有關智慧閱讀的研究多從工具效能視角出發，強調智能技術對閱讀效率和體驗的提升（如閱讀工具便捷性、資源獲取速度、界面友好度），對讀者閱讀理解能力的評估和干預不足，缺乏對閱讀者認知策略的系統化支持，導致“技術賦能”與“認知發展”的割裂。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。

智慧閱讀是AI技術賦能閱讀的初步探索，其潛力遠未被充分挖掘。隨著生成式人工智能、增強現實、腦機接口、生命科學等前端技術的不斷突破和落地應用，人類即將迎來超級閱讀時代。作為智慧閱讀的高級階段，超級閱讀并非智慧閱讀的簡單延續，而是通過更深層次的技術賦能，帶給讀者多模態交互增強的閱讀體驗，幫助讀者突破傳統的閱讀方式限制，提高閱讀效率，優化知識管理模式，甚至將閱讀過程與知識輸出、社會互動深度融合。技術創新主導的超級閱讀活動，其基本架構包括感知層、交互層和認知層，呈現全新的特征。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。質量科研學術助手哪個好

教師提問或自我提問可幫助讀者集中閱讀注意力，明確閱讀目 標，深度加工文本內容。互聯網科研學術助手模式

隨后進行數據清洗，剔除無效、錯誤或無關數據，保證數據質量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數據都需要清理。清洗后的數據需要轉換為適合分析的格式或結構，如分類數據編碼、連續變量規范化等。這是確保數據被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數據分析階段，通過應用統計分析、機器學習算法等，從數據中挖掘用戶的興趣和行為模式。例如，通過分析用戶的搜索和下載歷史，預測其可能感興趣的新書或主題，進而實現真正的個性化推薦。3.2內容資源管理與標簽化個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調整資源標簽，使推薦精細水平提升。互聯網科研學術助手模式