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(shí)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(shí)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。同時學(xué)生提出的問題能在一定程度上反映其認(rèn)知活動層次，能有 效診斷和評估閱讀理解效能。創(chuàng)新科研學(xué)術(shù)助手大概費(fèi)用

為了進(jìn)一步提升個性化閱讀體驗(yàn)，智慧圖書館還可以引入智能推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)利用先進(jìn)的算法模型，根據(jù)讀者的興趣模型自動匹配并推送相關(guān)資源。這些資源不僅限于傳統(tǒng)的紙質(zhì)書籍，還包括學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、電子書等多元化的學(xué)術(shù)資源。通過智能推薦系統(tǒng)，讀者可以輕松發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容，拓寬閱讀視野，提升閱讀體驗(yàn)。此外，智慧圖書館還可以通過不斷優(yōu)化算法模型，提高推薦的準(zhǔn)確性和個性化程度。通過不斷收集并分析讀者的閱讀歷史、偏好、行為模式等多維度數(shù)據(jù)，智慧圖書館能夠訓(xùn)練出更加精細(xì)的推薦算法。例如，智慧圖書館可以利用協(xié)同過濾算法，根據(jù)讀者以往的閱讀記錄和相似讀者的行為，為每位讀者量身定制推薦列表。同時，結(jié)合內(nèi)容推薦算法，分析書籍的內(nèi)容特征，將符合讀者興趣主題的書籍精細(xì)推送給讀者。本地科研學(xué)術(shù)助手包括什么數(shù)據(jù)的時刻變 化與更新，直接影響到圖書館用戶行為趨向、資源利 用率和服務(wù)成效。

智慧讀者與閱讀理解能力。何為智慧讀者？龐敬文等認(rèn)為“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下的智慧閱讀不僅是指閱讀環(huán)境和設(shè)備上的智能化，更要產(chǎn)生智慧讀者，將閱讀過程由“知識化”轉(zhuǎn)為“智慧化”，對閱讀內(nèi)容進(jìn)行有效辨別、深度加工和智慧創(chuàng)造[6]。大學(xué)生智慧閱讀素養(yǎng)包括智慧閱讀意識、智慧閱讀技能和閱讀理解能力[7-9]。其中，閱讀理解能力是關(guān)鍵能力，是智慧閱讀意識和智慧閱讀技能的**終服務(wù)目標(biāo)。結(jié)合布魯姆的認(rèn)知目標(biāo)分類，可以認(rèn)為深度閱讀理解能力即讀者具備超越對閱讀信息的記憶檢索、解釋和應(yīng)用，逐漸過渡到對內(nèi)容的批判性評價和自主性創(chuàng)造，自主生成高質(zhì)量、個性化的認(rèn)知成果的能力，這也是智慧閱讀的**內(nèi)涵。當(dāng)前有關(guān)智慧閱讀的研究多從工具效能視角出發(fā)，強(qiáng)調(diào)智能技術(shù)對閱讀效率和體驗(yàn)的提升（如閱讀工具便捷性、資源獲取速度、界面友好度），對讀者閱讀理解能力的評估和干預(yù)不足，缺乏對閱讀者認(rèn)知策略的系統(tǒng)化支持，導(dǎo)致“技術(shù)賦能”與“認(rèn)知發(fā)展”的割裂。

超級閱讀的本質(zhì)是將由人主導(dǎo)和參與的閱讀活動轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C(jī)協(xié)同活動，人類的閱讀記憶越來越依賴于外部存儲空間，數(shù)字空間成為人們記錄、記憶自己時間的主要方式。斯蒂格勒認(rèn)為，技術(shù)化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務(wù)交由機(jī)器完成，不但導(dǎo)致自身記憶機(jī)能的衰退，而且使得記憶趨向機(jī)械化、平面化，如AI書摘可以快速抓取文章重點(diǎn)并結(jié)合大模型生成文章摘要，但過度使用可能引發(fā)“認(rèn)知懶惰”問題，即讀者缺乏減少**思考的意愿，且AI生成的內(nèi)容可能誤導(dǎo)讀者的真實(shí)記憶。有學(xué)者指出，用海量文本訓(xùn)練的大語言模型實(shí)質(zhì)上是將人的深度慢思考轉(zhuǎn)換為機(jī)器的前意識的快思考［23］。這使得人們在閱讀的過程中越來越習(xí)慣于接受答案式的快思考，從而喪失主動思考的能力和意識。此外，人們在閱讀過程中長期受機(jī)器數(shù)據(jù)化思維影響，使得思維趨向機(jī)器化［24］。，智慧圖書館實(shí)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)。

在設(shè)計(jì)智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。因此本研究將自主提問作為重要的閱讀后知識建構(gòu)活動，當(dāng)前有 關(guān)閱讀中自主提問的分類研究較為多元。信息化科研學(xué)術(shù)助手價格信息

為閱讀知識價值的進(jìn)一步提升 創(chuàng)造有利環(huán)境，保障圖書館知識服務(wù)的效率和質(zhì)量。創(chuàng)新科研學(xué)術(shù)助手大概費(fèi)用

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點(diǎn)擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優(yōu)化個性化閱讀推薦系統(tǒng)，提高推薦準(zhǔn)確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態(tài)變化的，定期進(jìn)行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調(diào)整資源和服務(wù)策略。例如，當(dāng)某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當(dāng)某一話題或領(lǐng)域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調(diào)整資源配置，避免資源浪費(fèi)。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書館的網(wǎng)站和用戶界面設(shè)計(jì)。通過分析用戶在網(wǎng)站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識別出用戶體驗(yàn)中的痛點(diǎn)和改進(jìn)機(jī)會。例如，如果發(fā)現(xiàn)用戶在使用搜索功能時放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優(yōu)化，以提供更相關(guān)的搜索結(jié)果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細(xì)致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當(dāng)前的需求，還可以預(yù)見未來的變化，確保服務(wù)的持續(xù)有效性和相關(guān)性[3]。創(chuàng)新科研學(xué)術(shù)助手大概費(fèi)用