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。圖書館應該引入這 些智慧技術開發各種智慧化閱讀平臺，改造閱讀空 間，提升用戶的智慧 化閱讀體驗。技術科研學術助手前景

隨著科技發展和時代進步，人類正經歷一場全新的前所未有的認知**，其將打破人類固有的思維模式和認知模式。在人工智能的下半場，62025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING超級認知智能可能會解決既有大語言模型中存在的事實性及推理能力問題，實現更精細的自然語義理解、更豐富的多模態輸入輸出，具備更個性化的能力［12］。認知智能賦能閱讀活動，將在極大程度上增強人類理解、管理、應用知識的能力。在知識理解方面，人工智能技術整合大數據、機器學習、學習分析、自適應、情感計算等技術，能從認知水平、能力基礎等方面把握讀者的實際情況，通過精細推送、情景創設等輔助其更好地理解復雜問題［13］。咨詢科研學術助手用戶體驗為用戶提供信息資源服務、深加工的知識服務，特色文化空間、智能共享空間。

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。

生成式學習理論的**來源于建構主義學習理論。社會建構理論認為個體的認知過程和結果是與社會環境、文化背景、與他人互動密切相關的產物[13]。在社會交互中，提問是相當有啟發性的交流方式，提問者憑借敏銳的洞察力，捕捉到閱讀內容中的重點或潛在矛盾，清晰、準確地表達自己的疑惑或見解，這無疑是對語言組織與邏輯思維能力的有效訓練。個體在閱讀過程中與他人進行交流互動，如答疑解惑、討論文本內容、分享閱讀感受，進一步促進思維的發展。近年有研究開始關注生成式學習和反思性評價在學術閱讀中的應用，認為提問策略在訓練閱讀者的高階思維方面效果***[14]。因此本研究將自主提問作為**干預策略。，國內部分圖書館在技術 驅動環境下開展了構建智慧閱讀推廣服務的嘗試， 推動了圖書館閱讀推廣工作的發展。

閱讀感知是閱讀活動的初級階段，是讀者憑借視覺感官接觸閱讀材料并把受到的條件刺激傳遞給大腦，由想象、聯想、理解、情感等要素共同構成的一種閱讀過程。傳統閱讀的對象是紙質文本，眼睛在文字之間跳躍和移動，經由大腦的視覺中樞、語言中樞、聽覺中樞，**終傳輸到記憶中樞。“一目十行，過目不忘”的夢想自古以來就是人類閱讀學習追求的比較高境界，掌握有效的閱讀方法和技能成為提高閱讀效率的有效手段。隨著智能時代的到來，手機、電腦、閱讀器等設備跨屏互聯，音頻、視頻及VR\AR等沉浸方式跨場景交互，閱讀感知不斷突破空間、時間和身體的限制，全息、全感、全場景的超級閱讀即將到來。全息是以文字、聲音、圖像等多形式、多維度、多側面進行立體化呈現信息和知識的一種方式，使得閱讀從單一視聽轉向多維互動，從被動輸入轉向沉浸體驗，能夠有效緩解長時間閱讀帶來的大腦疲勞和知識倦怠［9］。全感強調閱讀過程中視覺、聽覺、味覺、嗅覺和觸覺的多感官參與，能夠有效增強用戶黏性。全場景則強調在不同的環境和情景下，通過用戶需求和行為分析，為用戶提供高效、精細、便捷的閱讀服務［10］。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。技術科研學術助手前景

情境感知技術已經在路線導覽、課 堂 教 學、智能家居、電子商務等領 域得到廣泛應用和推廣。技術科研學術助手前景

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。技術科研學術助手前景