。在知識社區(qū)中，用戶可以隨時提問、回答、評論和點贊，由此形成一個龐大的知識共享網(wǎng)絡(luò)，其不僅突破傳統(tǒng)閱讀的邊界，也使得知識分享與傳播更加高效便捷。知乎社區(qū)作為國內(nèi)比較大的在線**社區(qū)，其在高質(zhì)量內(nèi)容、話題聚焦和社交互動等方面極具優(yōu)勢，構(gòu)建了一個真正意義上的知識共享網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。開放獲取平臺可為研究者提供開放獲取論文的一站式檢索、閱覽、推薦、在線交流等服務(wù)，也為機(jī)構(gòu)提供論文統(tǒng)計分析、學(xué)科分布分析、合作網(wǎng)絡(luò)分析、作者合作網(wǎng)絡(luò)分析等服務(wù)，其打破了傳統(tǒng)學(xué)術(shù)出版的局限和壁壘，有效促進(jìn)了知識的***傳播與深度利用，為學(xué)術(shù)研究與創(chuàng)新提供了強(qiáng)有力的支持。此外，閱讀活動從封閉性到開性放的轉(zhuǎn)變，**了一種知識共享文化的形成和發(fā)展。在智慧時代，閱讀推廣已成為一項需要 學(xué)校、出版商、社會組織、企業(yè)、社區(qū)等社會各界參與的事業(yè)。參考科研學(xué)術(shù)助手優(yōu)勢

腦機(jī)接口技術(shù)是一種具有變革性的人機(jī)交互技術(shù)，其通過捕捉大腦信號并將其轉(zhuǎn)換為電信號，進(jìn)而實現(xiàn)信息的傳輸和控制。閱讀理解是人類認(rèn)知活動的**區(qū)域，涉及語言編碼、信息整合、邏輯推理等層面。腦機(jī)接口技術(shù)可以實現(xiàn)大腦和計算機(jī)之間的直接通信，進(jìn)而影響或增強(qiáng)人的認(rèn)知能力，改變閱讀理解的過程和效果，其具體表現(xiàn)在以下幾個方面。其一，揭示大腦的閱讀活動機(jī)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(jīng)活動，腦機(jī)接口技術(shù)可以進(jìn)一步把握閱讀理解活動的神經(jīng)機(jī)制，進(jìn)而探索提高閱讀效率的策略。其二，實時監(jiān)測和調(diào)控人的閱讀活動。腦機(jī)接口技術(shù)通過記錄大腦在閱讀特定文本的神經(jīng)信號，分析閱讀理解關(guān)鍵過程的重點區(qū)域，進(jìn)而通過算法來進(jìn)行優(yōu)化推薦。其三，直接干預(yù)閱讀活動。腦機(jī)接口技術(shù)可以通過直接刺激與閱讀理解相關(guān)的神經(jīng)回路，加速信息處理和整合，進(jìn)而提高閱讀的速度和準(zhǔn)確度。除了采集腦部神經(jīng)信息，未來腦機(jī)接口技術(shù)將對眼動、肌電、心電、呼吸等生理信號進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，進(jìn)一步提升多模態(tài)腦機(jī)技術(shù)對人閱讀理解活動把握的精細(xì)度［8］。參考科研學(xué)術(shù)助手優(yōu)勢大部分有關(guān)閱讀理解問題的認(rèn)知層次劃分主 要參考布魯姆的認(rèn)知目標(biāo)分類理論。

在超級閱讀時代，技術(shù)創(chuàng)新使得高效閱讀突破個體能力限制，智能選書、信息提煉、多模態(tài)感知、深度理解、結(jié)構(gòu)化知識呈現(xiàn)等技術(shù)不僅為讀者提供了更加豐富、高效、多元的閱讀體驗，而且提升了個體的知識轉(zhuǎn)化能力和認(rèn)知能力，培養(yǎng)其創(chuàng)造性思維。技術(shù)創(chuàng)新賦能閱讀的效率價值，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。在閱讀材料準(zhǔn)備方面，閱讀平臺利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，為用戶提供個性化定制內(nèi)容、基于內(nèi)容的相關(guān)推薦，以及基于社交屬性的推薦，以此提升內(nèi)容分發(fā)效率，使推薦書單更貼近用戶需求。

AI在智慧圖書館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例，數(shù)據(jù)顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準(zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域，AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù)，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數(shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻(xiàn)分類、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率，優(yōu)化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現(xiàn)文獻(xiàn)分類、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動生成等功能，從而極大提升了數(shù)字文獻(xiàn)管理效率。采用自然語言處理（NLP）與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，智慧圖書館能自動識別、整理大量文獻(xiàn)資源，精細(xì)為每篇文獻(xiàn)分派類別標(biāo)簽，并提取出**關(guān)鍵詞及主題要點，不僅削減了人工整理的時間成本，還減少了人為方面的錯誤，提升了文獻(xiàn)分類的精細(xì)度；智慧圖書館可以生成簡要的文獻(xiàn)摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻(xiàn)的**要義，便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻(xiàn)。智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)內(nèi)容、過程以及效益 進(jìn)行整體測評來考量服務(wù)水平，獲取用戶反饋信息的重要途徑。

技術(shù)作為工具將人的身體媒介化，媒介成為人的延伸。智能技術(shù)以一種離身而非具身的形式實現(xiàn)了對人某些身體能力的延伸，然而閱讀活動只有將“技術(shù)所予”轉(zhuǎn)換為“身體所予”才能獲得意義［25］。超級閱讀時代，人類應(yīng)辯證地看待科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，避免智能技術(shù)的過度使用。書籍作為人類文明的技術(shù)化持留，其傾注了人性與真實世界的交互，傳統(tǒng)閱讀仍是人類至今為止***的獲取知識和信息的手段。深度思考的本質(zhì)不僅在于解決問題，還在于提出問題的過程，機(jī)器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人類應(yīng)回歸閱讀的本質(zhì)，理性接入、使用技術(shù)，防止技術(shù)過度依賴導(dǎo)致的感知失衡。此外，人類還應(yīng)積極加強(qiáng)基礎(chǔ)性身體技能的訓(xùn)練，智能技術(shù)對人腦的模擬并不意味著人類可以不用發(fā)展記憶、觀察、抽象概括等能力，相反，這些能力的強(qiáng)化不僅可以使讀者面對機(jī)器生成內(nèi)容時有足夠的批判與反思能力，還能夠促進(jìn)讀者高階智慧的涌現(xiàn)，進(jìn)而推動創(chuàng)造性知識的生成。，智慧圖書館實現(xiàn)自動化智 慧感知用戶情境信息功能時，要加強(qiáng)用戶信息安全和 隱私保護(hù)。參考科研學(xué)術(shù)助手優(yōu)勢

智慧圖書館可建立適合用戶閱讀需求的閱讀場景 架構(gòu)并向其推送閱讀內(nèi)容，讓用戶獲得情景服 務(wù)體驗。參考科研學(xué)術(shù)助手優(yōu)勢

閱讀是各類學(xué)習(xí)和認(rèn)知活動的基礎(chǔ)。在高等教育中，大學(xué)生群體作為數(shù)字原住民，其閱讀行為已從傳統(tǒng)的紙質(zhì)媒介向智能移動終端***遷移[1]。新技術(shù)的快速發(fā)展更是讓大學(xué)生獲得多模態(tài)、交互性和便捷性的閱讀體驗[2]，但也引發(fā)淺層次閱讀和快餐式閱讀等挑戰(zhàn)，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日漸強(qiáng)大的背景下，出現(xiàn)淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質(zhì)閱讀，部分大學(xué)生數(shù)字閱讀理解能力下降，閱讀動機(jī)和投入不足，在數(shù)字閱讀中表現(xiàn)出更多的走神和迷航現(xiàn)象；而這些行為與閱讀內(nèi)容枯燥無味、閱讀理解表現(xiàn)不佳以及社交媒體的干擾等因素有關(guān)[4]。他們對文本的理解往往浮于表面，當(dāng)遇到問題時選擇直接獲取來自GenAI的答案，而并非自主思考，缺乏深入探究和理解反思的能力，嚴(yán)重影響閱讀成效和專業(yè)發(fā)展[5]。因此，培養(yǎng)智慧閱讀環(huán)境下大學(xué)生深度閱讀理解能力意義重大。本研究提出基于自主提問的大學(xué)生智慧閱讀干預(yù)策略，構(gòu)建大學(xué)生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學(xué)生深度閱讀理解能力，并通過教學(xué)實踐驗證策略的有效性，為培養(yǎng)當(dāng)代智慧讀者提供借鑒。參考科研學(xué)術(shù)助手優(yōu)勢