在閱讀時信息加工方面，多模態技術結合文本、音頻、視頻等多種形式，通過多重感官刺激，提高信息的留存率。用戶可以通過智能**系統咨詢不懂的名詞和問題，其不僅提高了用戶獲取知識的效率，還提升了知識獲取的精確度。在閱讀后知識創新應用方面，AI技術能夠提煉并深度分析閱讀內容，生成結構化大綱和讀書筆記，幫助用戶快速掌握全書主旨和框架。此外，AI技術還可以通過知識圖譜建構技術生成閱讀地圖，輔助用戶認識自己的知識結構和局限性，協助用戶在知識圖譜上進行定位，從而實現廣度優先推薦［16］。這不僅能促進用戶對知識的深度理解和整合應用，還能為用戶提供開展深層次理解和創造性思維工作的時間和空間。此外，閱讀智能體在輔助閱讀、增強閱讀體驗、提高閱讀趣味性、激發讀者創造性思維等方面具有明顯優勢。建設智慧閱讀平臺，以便給用戶提供個性化、智 慧化的閱讀體驗，但由于缺乏統一的理論指導和成 熟范式。企業科研學術助手概況

個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行，不僅提升了圖書館資源的運用效率，還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI，個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料，激發智慧圖書館服務實現個性化轉變，同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化，從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展，個性化閱讀推薦系統會愈發智能化，進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力，增強智慧圖書館的文化傳播功效，滿足各用戶的多樣訴求。企業科研學術助手概況圖書館與社會各界加強協同合作，通過信息技術、 大數據、渠道、品牌、場景、空間多元賦能閱讀推廣.

數字時代，人們對信息和知識的接受、理解、思考、運用等呈現不同的特征，如開放性、虛擬化、具身化等。閱讀的技術互動成為閱讀交流的全部，高度構建的技術場域成為人們閱讀交流的現場，同時可能使得閱讀交流活動固化、異化，進而造成人們新的認知偏差。其一，虛擬認知偏差。早期閱讀交流的虛擬性主要體現在用戶身份的虛擬性，但隨著智能體的出現，閱讀交流的對象將完全虛擬化，其可能模糊虛擬與現實的界限而形成一定的認知負擔［22］。此外，VR/AR技術營造出高度沉浸感，雖然可以輔助讀者完成閱讀認知和知識理解，但可能會使讀者在回到現實空間時，因現實環境的刺激程度相對較低而難以集中注意力。其二，生成認知偏差。智能推薦是超級閱讀內容分發的重要機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的成本，但是個性化推薦也可能營造一種封閉性認知環境。同時，智能生成內容并非完全真實、可靠，當虛擬內容以高度可信的方式提供給讀者時，可能會給讀者帶來新的認知幻覺、認知偏差等。

生成式學習理論與人機協同學習理論為構建促進深度閱讀理解的大學生智慧閱讀模式提供了理論支撐。生成式學習理論強調學習者對知識的主動加工與意義生成，為智慧閱讀模式提供了**認知邏輯——通過自主提問、概念圖繪制等生成性活動，驅動學習者對文本進行深度加工與批判性反思，從而超越淺層的信息接收。人機協同學習理論則為生成式學習的實踐提供了技術支撐與生態重構。社會建構的互動性被技術和機器賦能，如智能平臺支持的多模態協作工具、實時討論區等，使得跨時空的協同知識建構成為可能。兩者在智慧閱讀模式中形成了“認知生成—社會互動—技術賦能”的閉環：生成式學習驅動個體知識建構，社會建構促進群體智慧共享，人機協同則通過智能工具與數據分析實現前面兩者的精細化支持與動態調適，共同推動深度理解與高階思維的發展。依 據用戶情景需求提供適合信息資源，從而提升用戶 體驗、實現知識的有效供給。

。在知識社區中，用戶可以隨時提問、回答、評論和點贊，由此形成一個龐大的知識共享網絡，其不僅突破傳統閱讀的邊界，也使得知識分享與傳播更加高效便捷。知乎社區作為國內比較大的在線**社區，其在高質量內容、話題聚焦和社交互動等方面極具優勢，構建了一個真正意義上的知識共享網絡環境。開放獲取平臺可為研究者提供開放獲取論文的一站式檢索、閱覽、推薦、在線交流等服務，也為機構提供論文統計分析、學科分布分析、合作網絡分析、作者合作網絡分析等服務，其打破了傳統學術出版的局限和壁壘，有效促進了知識的***傳播與深度利用，為學術研究與創新提供了強有力的支持。此外，閱讀活動從封閉性到開性放的轉變，**了一種知識共享文化的形成和發展。機器也可以借助大語言模型和問題生成算法為閱讀者智能生成閱讀理解測 驗題庫，幫助閱讀者進行閱讀效能檢測。企業科研學術助手概況

智慧館員是智慧圖書館閱讀推薦服務的提供者 和執行者，是兼具多方面知識與多樣技能的高素質綜 合性人才。企業科研學術助手概況

在超級閱讀時代，技術創新使得高效閱讀突破個體能力限制，智能選書、信息提煉、多模態感知、深度理解、結構化知識呈現等技術不僅為讀者提供了更加豐富、高效、多元的閱讀體驗，而且提升了個體的知識轉化能力和認知能力，培養其創造性思維。技術創新賦能閱讀的效率價值，主要體現在以下幾個方面。在閱讀材料準備方面，閱讀平臺利用大數據分析和人工智能技術，為用戶提供個性化定制內容、基于內容的相關推薦，以及基于社交屬性的推薦，以此提升內容分發效率，使推薦書單更貼近用戶需求。企業科研學術助手概況