這些策略的實施，將為智慧圖書館的閱讀推廣工作提供有力支持，推動閱讀文化的深入普及與發展。關鍵詞：數智時代；智慧圖書館；閱讀推廣；推廣策略摘要采寫編2025年第3期153圖書管理讀者閱讀習慣與偏好的動態平臺。通過構建一套完善的數據收集與分析系統，智慧圖書館能夠精細描繪出每一位讀者的閱讀畫像，從而實現對閱讀資源的個性化精細推送。具體而言，智慧圖書館利用大數據分析技術，可以***追蹤讀者的借閱歷史、在線瀏覽記錄、搜索關鍵詞等多元化數據。這些數據經過深度挖掘和智能分析，能夠揭示出讀者的閱讀興趣、偏好以及潛在需求。基于這些洞察，智慧圖書館能夠智能匹配館藏資源，為讀者推送符合其個性化需求的書籍和學術資源。這種推送方式不僅可以提高讀者的閱讀滿意度，還可以極大地促進館藏資源的有效利用率，使每一本書都能找到其**合適的讀者。在智慧時代，閱讀推廣已成為一項需要 學校、出版商、社會組織、企業、社區等社會各界參與的事業。咨詢科研學術助手服務

閱讀前的個***。當前智慧閱讀的***特點之一在于其能夠提供個性化且精細的閱讀服務，有效助力學習者滿足閱讀需求，集中閱讀注意力，并明確閱讀目標。教育云服務的普及，使得學生可以隨時隨地輕松獲取各類富媒體閱讀資源，涵蓋文本、視頻及網絡鏈接等多種形式。同時，學生還能根據自己的認知風格，對這些閱讀媒體進行加工或轉換，從而獲得量身定制的閱讀資源。在智慧閱讀領域，閱讀前的個性推薦與定制服務已成為研究熱點。目前大量研究與實踐已在技術層面攻克了這一難題。其中，基于關聯規則的推薦算法能夠依據學習者的歷史閱讀記錄和興趣偏好，自動為其推薦高度相關的閱讀資源；而基于時間序列的推薦算法，則能預測學習者未來的閱讀需求和行為，并據此推送相應的閱讀內容[16]。此外，智能閱讀平臺還為學習者提供了清晰的閱讀指導和任務清單，幫助他們在閱讀過程中明確方向和目標，從而提高閱讀理解和吸收效率。學習者還可以通過智能助手及時反饋自己的閱讀需求，系統則會記錄并分析其長期閱讀行為和內容，繪制出閱讀畫像，進而智能規劃個性化的學習路徑和閱讀建議。電話科研學術助手哪個好促進閱讀資源的綜 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。

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。

智慧學習環境與工具便利了大學生的閱讀資源獲取和豐富閱讀體驗，但如何提升深度閱讀理解能力仍是亟待解決的問題。文章基于生成式學習理論和人機協同理論，提出促進深度理解與知識生成的智慧閱讀模式，深度植入自主提問策略和游戲化學習策略，通過教學實踐驗證模式的有效性。結果表明：大學生在智慧閱讀情境下普遍表現出深度理解反思能力不足，而自主提問能夠***增強大學生的數字閱讀動機和投入，提升閱讀理解能力；貫穿閱讀前、中、后全過程的智慧閱讀模式利用智慧學習環境實現人機協同的交互式閱讀和協作式閱讀，促進對閱讀內容的深度加工和理解生成。該模式對培養具備深度閱讀理解能力與批判性思維的智慧讀者具有指導意義。發揮圖書館交互式學習、閱讀和 交流共享的空間價值，提升用戶閱讀服務體驗。

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。用大數據分析、數據清洗技術和工具對情景信 息進行清洗、過濾、推理和轉換，去除冗余數 據。電話科研學術助手哪個好

: 智慧圖書館是一個不受空間限制 可被感知的移動圖書館，它能幫助圖書館員和用戶找 到所需資料。咨詢科研學術助手服務

生成式學習與支架式閱讀理論。Wittrock提出的生成式學習理論認為有效的學習是學習者對環境中的信息進行意義建構和主動輸出的過程，強調了學習者在學習過程中對知識的主動加工、處理和轉化[10]。當前GenAI正是模擬人類生成式學習的機理，通過對已有內容的觀察和訓練來生成新的、有價值的內容。根據生成式學習原理，閱讀作為學習的重要方式和內容，并不只是被動地接收字面信息，更要積極生成認知成果，如問題、圖解、寫作。當前研究顯示，大學生在數字閱讀中面臨理解反思水平較低和閱讀注意力難以集中兩大問題，主要原因在于缺乏閱讀理解支架和生成式閱讀任務驅動[11]。在生成式學習理論的基礎上，Clark和Graves提出支架式閱讀模式，將閱讀分為閱讀前、閱讀中和閱讀后3個階段，認為每個階段教師都應該提供相應的概念框架和認知策略[12]。咨詢科研學術助手服務