數(shù)字時(shí)代，人們對(duì)信息和知識(shí)的接受、理解、思考、運(yùn)用等呈現(xiàn)不同的特征，如開放性、虛擬化、具身化等。閱讀的技術(shù)互動(dòng)成為閱讀交流的全部，高度構(gòu)建的技術(shù)場(chǎng)域成為人們閱讀交流的現(xiàn)場(chǎng)，同時(shí)可能使得閱讀交流活動(dòng)固化、異化，進(jìn)而造成人們新的認(rèn)知偏差。其一，虛擬認(rèn)知偏差。早期閱讀交流的虛擬性主要體現(xiàn)在用戶身份的虛擬性，但隨著智能體的出現(xiàn)，閱讀交流的對(duì)象將完全虛擬化，其可能模糊虛擬與現(xiàn)實(shí)的界限而形成一定的認(rèn)知負(fù)擔(dān)［22］。此外，VR/AR技術(shù)營(yíng)造出高度沉浸感，雖然可以輔助讀者完成閱讀認(rèn)知和知識(shí)理解，但可能會(huì)使讀者在回到現(xiàn)實(shí)空間時(shí)，因現(xiàn)實(shí)環(huán)境的刺激程度相對(duì)較低而難以集中注意力。其二，生成認(rèn)知偏差。智能推薦是超級(jí)閱讀內(nèi)容分發(fā)的重要機(jī)92025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING制，其能夠有效降低讀者獲取信息和知識(shí)的成本，但是個(gè)性化推薦也可能營(yíng)造一種封閉性認(rèn)知環(huán)境。同時(shí)，智能生成內(nèi)容并非完全真實(shí)、可靠，當(dāng)虛擬內(nèi)容以高度可信的方式提供給讀者時(shí)，可能會(huì)給讀者帶來新的認(rèn)知幻覺、認(rèn)知偏差等。智慧化閱讀推廣勢(shì)必要依托 ５Ｇ、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等智慧化技術(shù)及相應(yīng) 的智慧化空間再造。信息化科研學(xué)術(shù)助手價(jià)格信息

人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)理論。人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)理論是在計(jì)算機(jī)賦能深度學(xué)習(xí)的過程中逐漸發(fā)展起來的，旨在充分發(fā)揮人類智能和機(jī)器智能的**優(yōu)勢(shì)，通過學(xué)習(xí)者與機(jī)器的智能交互、協(xié)同工作、對(duì)話協(xié)商和共同決策，促進(jìn)學(xué)生的深度創(chuàng)新學(xué)習(xí)，重構(gòu)智能時(shí)代的智慧學(xué)習(xí)新生態(tài)[15]。快速發(fā)展的智能技術(shù)幫助實(shí)現(xiàn)泛在化的學(xué)習(xí)情境感知、全景化的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、精細(xì)化的學(xué)業(yè)診斷測(cè)評(píng)和個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)供給，催生了精細(xì)、互助和多元的人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)模式。一方面，機(jī)器能更好地理解學(xué)習(xí)者的認(rèn)知狀態(tài)和學(xué)習(xí)需求，進(jìn)而提供個(gè)性化的資源和服務(wù)；另一方面，人工智能對(duì)于計(jì)算機(jī)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)讓機(jī)器算法和模型更加精細(xì)深入，并有效支撐分布式學(xué)習(xí)者的社會(huì)認(rèn)知和知識(shí)建構(gòu)。尤其GenAI的快速發(fā)展催生出人機(jī)協(xié)同的智慧閱讀新范式。首先，GenAI作為效能工具降低認(rèn)知負(fù)荷，如總結(jié)摘要、語義翻譯、資源推薦、制作概念圖。其次，GenAI提供即時(shí)性的閱讀測(cè)評(píng)與分析，例如自動(dòng)生成閱讀理解問題，基于學(xué)習(xí)分析結(jié)果（如閱讀答題分析、注意力熱力圖、提問層級(jí)分布）推送個(gè)性化策略建議，形成閱讀畫像。***，GenAI扮演閱讀伙伴或認(rèn)知**，通過提問和回答啟發(fā)學(xué)生深度思考。數(shù)字圖書館科研學(xué)術(shù)助手客服電話人機(jī)協(xié)同促進(jìn)深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于如何發(fā)現(xiàn)、提出并 解決深刻的問題。

圖書館的閱讀推廣在數(shù)智時(shí)代還承擔(dān)著促進(jìn)文化傳承與創(chuàng)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(chǎn)、歷史文獻(xiàn)等進(jìn)行數(shù)字化處理，使其得以長(zhǎng)久保存并***傳播。同時(shí)，智慧圖書館利用大數(shù)據(jù)分析和用戶畫像技術(shù)，能夠精細(xì)推送符合讀者興趣和需求的閱讀內(nèi)容，包括傳統(tǒng)文化經(jīng)典、現(xiàn)代文學(xué)作品等，從而加深讀者對(duì)文化的理解和認(rèn)同，增強(qiáng)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(dòng)，搭建文化交流平臺(tái)，促進(jìn)不同文化之間的對(duì)話與融合，激發(fā)文化創(chuàng)新活力。這種文化傳承與創(chuàng)新的雙重推動(dòng)，不僅可以豐富民眾的精神世界，也能為構(gòu)建多元、包容的文化生態(tài)提供有力支持。

生成式學(xué)習(xí)理論與人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)理論為構(gòu)建促進(jìn)深度閱讀理解的大學(xué)生智慧閱讀模式提供了理論支撐。生成式學(xué)習(xí)理論強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者對(duì)知識(shí)的主動(dòng)加工與意義生成，為智慧閱讀模式提供了**認(rèn)知邏輯——通過自主提問、概念圖繪制等生成性活動(dòng)，驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)者對(duì)文本進(jìn)行深度加工與批判性反思，從而超越淺層的信息接收。人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)理論則為生成式學(xué)習(xí)的實(shí)踐提供了技術(shù)支撐與生態(tài)重構(gòu)。社會(huì)建構(gòu)的互動(dòng)性被技術(shù)和機(jī)器賦能，如智能平臺(tái)支持的多模態(tài)協(xié)作工具、實(shí)時(shí)討論區(qū)等，使得跨時(shí)空的協(xié)同知識(shí)建構(gòu)成為可能。兩者在智慧閱讀模式中形成了“認(rèn)知生成—社會(huì)互動(dòng)—技術(shù)賦能”的閉環(huán)：生成式學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)個(gè)體知識(shí)建構(gòu)，社會(huì)建構(gòu)促進(jìn)群體智慧共享，人機(jī)協(xié)同則通過智能工具與數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)前面兩者的精細(xì)化支持與動(dòng)態(tài)調(diào)適，共同推動(dòng)深度理解與高階思維的發(fā)展。因此本研究將自主提問作為重要的閱讀后知識(shí)建構(gòu)活動(dòng)，當(dāng)前有 關(guān)閱讀中自主提問的分類研究較為多元。

在設(shè)計(jì)智慧圖書館的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)時(shí)，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)顯示，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時(shí)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(duì)提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時(shí)需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)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(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。閱讀推薦服務(wù)是智 慧圖書館的服務(wù)之一，在海量信息中推送滿足用 戶需求的閱讀資源。什么是科研學(xué)術(shù)助手包括什么

用戶可以獲得高效的個(gè)性化閱讀推廣服務(wù)，將提升用戶閱 讀服務(wù)體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)圖書館智慧閱讀推廣服務(wù)高質(zhì)量 發(fā)展。信息化科研學(xué)術(shù)助手價(jià)格信息

在超級(jí)閱讀時(shí)代，技術(shù)創(chuàng)新使得高效閱讀突破個(gè)體能力限制，智能選書、信息提煉、多模態(tài)感知、深度理解、結(jié)構(gòu)化知識(shí)呈現(xiàn)等技術(shù)不僅為讀者提供了更加豐富、高效、多元的閱讀體驗(yàn)，而且提升了個(gè)體的知識(shí)轉(zhuǎn)化能力和認(rèn)知能力，培養(yǎng)其創(chuàng)造性思維。技術(shù)創(chuàng)新賦能閱讀的效率價(jià)值，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。在閱讀材料準(zhǔn)備方面，閱讀平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，為用戶提供個(gè)性化定制內(nèi)容、基于內(nèi)容的相關(guān)推薦，以及基于社交屬性的推薦，以此提升內(nèi)容分發(fā)效率，使推薦書單更貼近用戶需求。信息化科研學(xué)術(shù)助手價(jià)格信息