智慧圖書館可根據現實需求選擇恰當的推薦算法，且按照用戶反饋開展算法優化，保障推薦的精細行業交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統迭代是個性化閱讀推薦系統持續改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數據進行分析，即刻調整推薦策略。同時，采用機器學習技術，個性化閱讀推薦系統可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。根據信息資源與用戶情景化需求相似性匹配結 果，通過多種渠道主動為用戶推送滿足其閱讀需求的 信息資源。數字圖書館科研學術助手模式

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。數字圖書館科研學術助手模式對于大學生學術閱讀，閱讀后的知識建構 活動包括提問、測驗、繪制概念圖、討論、寫作等。

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。

腦機接口技術是一種具有變革性的人機交互技術，其通過捕捉大腦信號并將其轉換為電信號，進而實現信息的傳輸和控制。閱讀理解是人類認知活動的**區域，涉及語言編碼、信息整合、邏輯推理等層面。腦機接口技術可以實現大腦和計算機之間的直接通信，進而影響或增強人的認知能力，改變閱讀理解的過程和效果，其具體表現在以下幾個方面。其一，揭示大腦的閱讀活動機制。通過記錄和分析大腦在閱讀過程中的52025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING神經活動，腦機接口技術可以進一步把握閱讀理解活動的神經機制，進而探索提高閱讀效率的策略。其二，實時監測和調控人的閱讀活動。腦機接口技術通過記錄大腦在閱讀特定文本的神經信號，分析閱讀理解關鍵過程的重點區域，進而通過算法來進行優化推薦。其三，直接干預閱讀活動。腦機接口技術可以通過直接刺激與閱讀理解相關的神經回路，加速信息處理和整合，進而提高閱讀的速度和準確度。除了采集腦部神經信息，未來腦機接口技術將對眼動、肌電、心電、呼吸等生理信號進行多模態數據融合，進一步提升多模態腦機技術對人閱讀理解活動把握的精細度［8］。隨著５Ｇ、ＡＩ、新媒體技術的不斷 發展，閱讀推廣的渠道越來越多元，圖書館內部各 種線下設備及線上媒體。

推動教育資源均衡，縮小知識鴻溝。數智時代，智慧圖書館的閱讀推廣在推動教育資源均衡方面扮演著重要角色。傳統圖書館受限于地理位置和館藏資源，往往難以覆蓋所有地區和人群，導致教育資源分配不均。而智慧圖書館利用云計算、大數據等先進技術，打破了物理空間的限制，使得質量閱讀資源能夠跨越地域，觸達更***的讀者群體。通過在線閱讀平臺、移動閱讀應用等渠道，智慧圖書館能夠為偏遠地區、經濟條件較差或特殊群體提供平等的閱讀機會，幫助他們獲取知識和信息，縮小城鄉、貧富之間的知識鴻溝。這種教育資源的均衡分配，有助于促進社會公平，提升**的整體素質，為社會的可持續發展奠定堅實基礎。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。數字圖書館科研學術助手模式

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。數字圖書館科研學術助手模式

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。數字圖書館科研學術助手模式