智慧閱讀雖被預設為數字閱讀的高級形態，但其實現面臨多重挑戰。比如：數字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流；認知神經科學研究發現，跳讀導致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低，人類元認知能力面臨衰退的風險［10］；數字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權利，文本的網狀結構使得“它有上千個進出口，讀者可以從這些通道進進出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導，超鏈接架構帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。上海半坡的數字圖書館為授權讀者提供遠程文獻閱讀和移動閱讀服務。四川智慧導讀排行榜

在高職院校智慧圖書館的建設中，強化館員的技術能力和技術素養的培養是必不可少的。智慧圖書館依賴于人工智能、大數據、物聯網等信息技術，因此館員必須具備一定的技術能力，包括技術應用研究和創新能力，這對于圖書館的持續發展至關重要。提升智慧館員的專業素養不應只關注設備的引進，還應重視館員的技術能力和技術素養的培養，只有兩者并重，才能真正推動智慧圖書館的發展。圖書館應在智能智慧社會中找到自己的定位，高職院校應督促圖書館館員持續關注智慧科技的發展，跟上時代的步伐，不斷提升專業素養。
哪個智慧導讀有什么用所謂智慧，包括兩個層面：一是人的上升到思維方法意義上的理性的狡黠，它是人認識事物的特殊眼光和視角。

幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出，目前傳統文獻數據庫ScienceDirect提供**文獻的關聯信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務，新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術，面向學術用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內容語義組織、多模態內容創建及數據資源建設3個方面創新質量學術資源服務模式。

面向數智環境下圖書館數智服務的全要素精細感知、復雜資源有效融合、多服務高效協同等需求，結合IT規劃參考模型，系統分析智慧圖書館的前沿研究與實踐，充分融合智慧數據的演進范式及迭代模式，以數據治理體系為基礎、數智技術體系為賦能智慧數據流通轉化過程及圖書館數智服務流程，通過層次化、模塊化、組件化的方式，分人機交互層、數智服務層、業務層、數據存儲層、標準規范層、基礎設施層構建融合智慧數據的圖書館數智服務平臺。數字圖書館的用戶可以通過檢索一些關鍵詞，就可以獲取大量的相關信息。

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。智慧導讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點。智能化智慧導讀好處

信息技術是閱讀服務創新的驅動力，AIGC 技術勢必將驅動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館的服務創新。四川智慧導讀排行榜

大數據和人工智能技術極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優化移動閱讀、數字閱讀的外部語義增強環境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數字筆記和數字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內容的再生產或再創作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數據中“學習”并“理解”內容，對某一主題的相關文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關聯關系，提供與文獻相關的數據、代碼、項目、視頻講解等服務。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關內容，自動實現知識抽取和關系揭示。表6列舉了部分學術平臺的輔助閱讀服務內容及服務形式。當前的輔助閱讀服務適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學術檢索任務和積累任務，但仍需要配合人工精讀的方式學習特定的方法和理論知識點。四川智慧導讀排行榜