在效率價值方面，高效閱讀、多模態體驗、深度理解將成為個體閱讀的**特征；在認知價值方面，個體化封閉閱讀將向多元主體參與的互動閱讀邁進，閱讀不單是信息和知識的傳遞，還是知識的共享與共創；在生存價值方面，人機共生的超級閱讀活動將持續推進人的自由***發展。閱讀是一個復雜的信息加工過程，其不僅包括信息的獲取和感知，還包含含義理解、推理判斷等一系列交替進行的認知與理解活動。閱讀效率提升是傳統閱讀研究、閱讀教育的**議題，其主張通過閱讀訓練提高閱讀速度和效率。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。企業科研學術助手互惠互利

超級閱讀帶來閱讀效率、閱讀認知、閱讀生存等不同層面和維度的價值躍遷，其不僅促成高效閱讀的實現、思維認知的升級、社會關系的再造，還使得人類的生活方式和行為方式發生深刻變革。與此同時，技術創新引致的超級閱讀活動還可能存在技術異化風險，如智能鴻溝、認知偏差、生命物化等。面對諸多異化風險，我們應充分發揮人的主觀能動性，積極應對技術異化帶來的挑戰與***。超級閱讀是技術創新發展的一種典型體現。然而，用戶在技術接入、參與、使用、互動等方面，因個體收入、文化程度、地區性差異、媒介素養、智能素養等因素，人與人之間存在較大差異。企業科研學術助手互惠互利在用戶中建立品牌形 象，可以促進用戶對閱讀推廣品牌認知和提升用戶 的閱讀體驗。

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。

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。將情景感知融入智慧圖書館閱讀推薦服務，可以提升圖書館閱讀推廣服務質量和成效，豐富閱讀推薦服務。

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?！耙荒渴?，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?。?］。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］。智慧館員是智慧圖書館閱讀推薦服務的提供者 和執行者，是兼具多方面知識與多樣技能的高素質綜 合性人才。提供科研學術助手哪家好

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。企業科研學術助手互惠互利

閱讀前的個***。當前智慧閱讀的***特點之一在于其能夠提供個性化且精細的閱讀服務，有效助力學習者滿足閱讀需求，集中閱讀注意力，并明確閱讀目標。教育云服務的普及，使得學生可以隨時隨地輕松獲取各類富媒體閱讀資源，涵蓋文本、視頻及網絡鏈接等多種形式。同時，學生還能根據自己的認知風格，對這些閱讀媒體進行加工或轉換，從而獲得量身定制的閱讀資源。在智慧閱讀領域，閱讀前的個性推薦與定制服務已成為研究熱點。目前大量研究與實踐已在技術層面攻克了這一難題。其中，基于關聯規則的推薦算法能夠依據學習者的歷史閱讀記錄和興趣偏好，自動為其推薦高度相關的閱讀資源；而基于時間序列的推薦算法，則能預測學習者未來的閱讀需求和行為，并據此推送相應的閱讀內容[16]。此外，智能閱讀平臺還為學習者提供了清晰的閱讀指導和任務清單，幫助他們在閱讀過程中明確方向和目標，從而提高閱讀理解和吸收效率。學習者還可以通過智能助手及時反饋自己的閱讀需求，系統則會記錄并分析其長期閱讀行為和內容，繪制出閱讀畫像，進而智能規劃個性化的學習路徑和閱讀建議。企業科研學術助手互惠互利