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來源: 發布時間:2025-10-13

超級閱讀的本質是將由人主導和參與的閱讀活動轉變為人機協同活動,人類的閱讀記憶越來越依賴于外部存儲空間,數字空間成為人們記錄、記憶自己時間的主要方式。斯蒂格勒認為,技術化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務交由機器完成,不但導致自身記憶機能的衰退,而且使得記憶趨向機械化、平面化,如AI書摘可以快速抓取文章重點并結合大模型生成文章摘要,但過度使用可能引發“認知懶惰”問題,即讀者缺乏減少**思考的意愿,且AI生成的內容可能誤導讀者的真實記憶。有學者指出,用海量文本訓練的大語言模型實質上是將人的深度慢思考轉換為機器的前意識的快思考[23]。這使得人們在閱讀的過程中越來越習慣于接受答案式的快思考,從而喪失主動思考的能力和意識。此外,人們在閱讀過程中長期受機器數據化思維影響,使得思維趨向機器化[24]。在技術和需求的雙重驅動下,通過改造可以為用戶營造線上線下互動、開放互聯、知識共享的信息獲取。參考科研學術助手咨詢熱線

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人機協同學習理論。人機協同學習理論是在計算機賦能深度學習的過程中逐漸發展起來的,旨在充分發揮人類智能和機器智能的**優勢,通過學習者與機器的智能交互、協同工作、對話協商和共同決策,促進學生的深度創新學習,重構智能時代的智慧學習新生態[15]。快速發展的智能技術幫助實現泛在化的學習情境感知、全景化的學習數據采集、精細化的學業診斷測評和個性化的學習服務供給,催生了精細、互助和多元的人機協同學習模式。一方面,機器能更好地理解學習者的認知狀態和學習需求,進而提供個性化的資源和服務;另一方面,人工智能對于計算機認知網絡的貢獻讓機器算法和模型更加精細深入,并有效支撐分布式學習者的社會認知和知識建構。尤其GenAI的快速發展催生出人機協同的智慧閱讀新范式。首先,GenAI作為效能工具降低認知負荷,如總結摘要、語義翻譯、資源推薦、制作概念圖。其次,GenAI提供即時性的閱讀測評與分析,例如自動生成閱讀理解問題,基于學習分析結果(如閱讀答題分析、注意力熱力圖、提問層級分布)推送個性化策略建議,形成閱讀畫像。***,GenAI扮演閱讀伙伴或認知**,通過提問和回答啟發學生深度思考。信息化科研學術助手平臺用戶可以獲得高效的個性化閱讀推廣服務,將提升用戶閱 讀服務體驗,實現圖書館智慧閱讀推廣服務高質量 發展。

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個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、處理與分析。在智慧圖書館中,用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產生大量數據。以大型智慧圖書館為例,其每月會新增數千份電子書和期刊,且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄,包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎,需要收集和處理,以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據,包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣,以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數據,個性化閱讀推薦系統可掌握用戶的基本興趣和偏好,鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式,從而為推薦給予數據方面的支持。

為了進一步提升個性化閱讀體驗,智慧圖書館還可以引入智能推薦系統。這些系統利用先進的算法模型,根據讀者的興趣模型自動匹配并推送相關資源。這些資源不僅限于傳統的紙質書籍,還包括學術論文、研究報告、電子書等多元化的學術資源。通過智能推薦系統,讀者可以輕松發現感興趣的內容,拓寬閱讀視野,提升閱讀體驗。此外,智慧圖書館還可以通過不斷優化算法模型,提高推薦的準確性和個性化程度。通過不斷收集并分析讀者的閱讀歷史、偏好、行為模式等多維度數據,智慧圖書館能夠訓練出更加精細的推薦算法。例如,智慧圖書館可以利用協同過濾算法,根據讀者以往的閱讀記錄和相似讀者的行為,為每位讀者量身定制推薦列表。同時,結合內容推薦算法,分析書籍的內容特征,將符合讀者興趣主題的書籍精細推送給讀者。為閱讀知識價值的進一步提升 創造有利環境,保障圖書館知識服務的效率和質量。

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閱讀中的深度加工。當學習者進行智慧閱讀時,他們不再是被動的信息接收者,而是轉變為積極的參與者和加工者,與文本進行深度的互動。當前交互式閱讀技術具備多種閱讀輔助功能,這些功能不僅提升了用戶的閱讀體驗,還促進了知識的深度學習和交流互動。首先,富媒體技術的***使用使得學習者可以充分體驗多模態閱讀,將傳統的文字閱讀擴展到了圖像、音頻、視頻甚至虛擬現實等多種媒介形式,提供語音朗讀、視頻講解、動畫演示等多種輸出形式,如部分智能閱讀app支持將單一的文本閱讀轉化為虛擬數字人主持的視聽混合閱讀。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。網絡科研學術助手價格多少

準確分析和響應用戶現實需 求,建立圖書館與用戶的多維互動模式,提 供更加個性化、多元化的智慧閱讀服務。參考科研學術助手咨詢熱線

。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。參考科研學術助手咨詢熱線

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