在知識管理方面，人們借助大模型可以使用內容自動生成、語義理解、文件分析等知識管理功能，還可以通過智能體高效管理海量文本、自動篩選信息、提煉知識等［14］。在知識創新方面，人工智能因擁有類人智慧而具備深層次理解和推理能力，其參與知識生產與流動將成為常態。算法、復雜神經網絡、自然語義處理、聯結、模糊、近似性、概率等構成人工智能參與知識生產的基本邏輯［15］。智慧閱讀向超級閱讀的躍遷，不僅是技術層面的深度改造，還是閱讀價值的延伸與再造。超級閱讀將有效推進知識生產和流動模式升級、社會關系變革，**人類文明邁入下一個階段。隨著智慧時代的到來，用戶信息需求呈現個性 化、多樣化的特點，閱讀模式也發生了根本性變化。綜合科研學術助手預算

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動生成等功能，從而極大提升了數字文獻管理效率。采用自然語言處理（NLP）與機器學習算法，智慧圖書館能自動識別、整理大量文獻資源，精細為每篇文獻分派類別標簽，并提取出**關鍵詞及主題要點，不僅削減了人工整理的時間成本，還減少了人為方面的錯誤，提升了文獻分類的精細度；智慧圖書館可以生成簡要的文獻摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻的**要義，便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻。綜合科研學術助手預算積極探索智慧時代下圖書館智慧閱讀推廣以滿足 用戶個性化、多元化閱讀需求，對推進終身學習具有深遠意義。

。人工智能（AI）技術的廣泛應用為智慧圖書館的閱讀推廣帶來了**性的變化。AI技術以其強大的計算能力和智能分析能力，為智慧圖書館提供了更加智能化、人性化的服務能力，從而極大地提升了讀者的閱讀體驗和互動性。在智慧圖書館中，AI技術的一個典型應用是聊天機器人。這些聊天機器人通過自然語言處理技術，能夠準確理解讀者的查詢意圖，并快速回答關于圖書館開放時間、圖書位置、借閱規則等常見問題。同時，聊天機器人還能協助讀者進行圖書檢索、預約和續借等操作，可以**簡化讀者的借閱流程，提高圖書館的服務效率。

物聯網技術是智慧圖書館實現圖書智能追蹤與管理的得力助手。通過智能書架、RFID標簽、傳感器等物聯網設備，智慧圖書館能實時監控圖書的位置、狀態以及流通情況。讀者只需通過移動應用或圖書館網站，就能輕松查詢圖書的實時位置，甚至獲得圖書的推薦路徑，**提升閱讀的便利性。物聯網技術還能幫助圖書館實現圖書的自動盤點、智能分類與快速定位，有效降低管理成本，提高工作效率；大數據分析技術在智慧圖書館閱讀推廣效果評估與優化中發揮重要作用。通過對讀者閱讀行為、借閱量、滿意度等關鍵指標的持續監測與分析，智慧圖書館能及時發現推廣策略中的不足與亮點，為策略調整提供科學依據。例如，通過分析某類圖書的借閱量變化趨勢，智慧圖書館可以判斷該類型圖書的受歡迎程度，從而適時調整推廣力度；通過對比不同推廣渠道的轉化率，智慧圖書館能夠優化資源配置，提高推廣效率。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。

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。人機協同促進深度學習的關鍵在于如何發現、提出并 解決深刻的問題。品質科研學術助手是什么

數據的時刻變 化與更新，直接影響到圖書館用戶行為趨向、資源利 用率和服務成效。綜合科研學術助手預算

閱讀是各類學習和認知活動的基礎。在高等教育中，大學生群體作為數字原住民，其閱讀行為已從傳統的紙質媒介向智能移動終端***遷移[1]。新技術的快速發展更是讓大學生獲得多模態、交互性和便捷性的閱讀體驗[2]，但也引發淺層次閱讀和快餐式閱讀等挑戰，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日漸強大的背景下，出現淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質閱讀，部分大學生數字閱讀理解能力下降，閱讀動機和投入不足，在數字閱讀中表現出更多的走神和迷航現象；而這些行為與閱讀內容枯燥無味、閱讀理解表現不佳以及社交媒體的干擾等因素有關[4]。他們對文本的理解往往浮于表面，當遇到問題時選擇直接獲取來自GenAI的答案，而并非自主思考，缺乏深入探究和理解反思的能力，嚴重影響閱讀成效和專業發展[5]。因此，培養智慧閱讀環境下大學生深度閱讀理解能力意義重大。本研究提出基于自主提問的大學生智慧閱讀干預策略，構建大學生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學生深度閱讀理解能力，并通過教學實踐驗證策略的有效性，為培養當代智慧讀者提供借鑒。綜合科研學術助手預算