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]。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。創新科研學術助手服務費

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]。技術科研學術助手選擇情景感知技術作為泛在 計算的關鍵部分，是圖書館構建泛在智慧服務的重 要技術要素。

在閱讀時信息加工方面，多模態技術結合文本、音頻、視頻等多種形式，通過多重感官刺激，提高信息的留存率。用戶可以通過智能**系統咨詢不懂的名詞和問題，其不僅提高了用戶獲取知識的效率，還提升了知識獲取的精確度。在閱讀后知識創新應用方面，AI技術能夠提煉并深度分析閱讀內容，生成結構化大綱和讀書筆記，幫助用戶快速掌握全書主旨和框架。此外，AI技術還可以通過知識圖譜建構技術生成閱讀地圖，輔助用戶認識自己的知識結構和局限性，協助用戶在知識圖譜上進行定位，從而實現廣度優先推薦［16］。這不僅能促進用戶對知識的深度理解和整合應用，還能為用戶提供開展深層次理解和創造性思維工作的時間和空間。此外，閱讀智能體在輔助閱讀、增強閱讀體驗、提高閱讀趣味性、激發讀者創造性思維等方面具有明顯優勢。

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。因此本研究將自主提問作為重要的閱讀后知識建構活動，當前有 關閱讀中自主提問的分類研究較為多元。

隨著信息技術和生物技術的**性發展，增強智能、腦機芯片、基因編程等技術進入測試和應用階段，人機共生在超級閱讀活動中主要表現在以下幾個方面。其一，生物機能的增強。賽博格身體帶來人類感官能力的增強，由此成為一種增強信息加工單元，如借助智能眼鏡可以將文字信息加工成語音、圖像等，更能夠展示其他閱讀輔助信息，幫助用戶更好地分析、判斷和思考等。其二，具身性的增強。傳統閱讀強調讀者對文本符號的接收與解讀，超級閱讀則強調用戶***的身體感受和參與度。VR/AR技術的快速發展不斷推動人們在虛擬空間中身體出現、身體參與及互動性的增強。有學者認為，虛擬空間的虛擬性與具身性只是一種體驗，其在一定程度上會影響人的正常認知［18］。也有學者認為，虛擬空間承載著部分現實空間中的社會關系，具有一定的社會價值和意義［19］。其三，時間感知的變化。生命體與非生命體的連接將加速虛擬與現實的流動，碎片化、加速等成為新的時間特征。同時學生提出的問題能在一定程度上反映其認知活動層次，能有 效診斷和評估閱讀理解效能。企業科研學術助手常見問題

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其次，學習者通過點擊、拖拽、縮放等操作，與閱讀內容進行深入的互動，并對文本進行自由地標注、編輯和點評，在此過程中形成筆記和反思。國外已有多項研究探索利用數字學習工具支持閱讀障礙者進行流暢閱讀，例如借助聽讀技術輔助具有視覺詞義障礙的兒童進行視聽混讀；對于注意力缺陷兒童使用標記、提示等技術維持閱讀注意力[17]。再次，用戶通過社交功能或平臺將閱讀內容、個人筆記或感悟分享到社交媒體上，與其他用戶進行討論和交流。***，學習者利用人工智能技術進行文本分析、信息提煉、實時翻譯等，提高用戶的閱讀效率和理解深度，如一些平臺支持AI全文翻譯和多種語言互譯。基于大語言模型的生成式人工智能可以扮演虛擬閱讀同伴或導師，通過對話提問幫助閱讀者深度思考，啟迪智慧創新科研學術助手服務費