技術作為工具將人的身體媒介化，媒介成為人的延伸。智能技術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“技術所予”轉換為“身體所予”才能獲得意義［25］。超級閱讀時代，人類應辯證地看待科學技術的發(fā)展，避免智能技術的過度使用。書籍作為人類文明的技術化持留，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。深度思考的本質不僅在于解決問題，還在于提出問題的過程，機器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人類應回歸閱讀的本質，理性接入、使用技術，防止技術過度依賴導致的感知失衡。此外，人類還應積極加強基礎性身體技能的訓練，智能技術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，這些能力的強化不僅可以使讀者面對機器生成內容時有足夠的批判與反思能力，還能夠促進讀者高階智慧的涌現(xiàn)，進而推動創(chuàng)造性知識的生成。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。創(chuàng)新科研學術助手大概費用

為了進一步提升個性化閱讀體驗，智慧圖書館還可以引入智能推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)利用先進的算法模型，根據讀者的興趣模型自動匹配并推送相關資源。這些資源不僅限于傳統(tǒng)的紙質書籍，還包括學術論文、研究報告、電子書等多元化的學術資源。通過智能推薦系統(tǒng)，讀者可以輕松發(fā)現(xiàn)感興趣的內容，拓寬閱讀視野，提升閱讀體驗。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據，智慧圖書館能夠訓練出更加精細的推薦算法。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，結合內容推薦算法，分析書籍的內容特征，將符合讀者興趣主題的書籍精細推送給讀者。本地科研學術助手包括什么數據的時刻變 化與更新，直接影響到圖書館用戶行為趨向、資源利 用率和服務成效。

智慧讀者與閱讀理解能力。何為智慧讀者？龐敬文等認為“互聯(lián)網+”時代下的智慧閱讀不僅是指閱讀環(huán)境和設備上的智能化，更要產生智慧讀者，將閱讀過程由“知識化”轉為“智慧化”，對閱讀內容進行有效辨別、深度加工和智慧創(chuàng)造[6]。大學生智慧閱讀素養(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，閱讀理解能力是關鍵能力，是智慧閱讀意識和智慧閱讀技能的**終服務目標。結合布魯姆的認知目標分類，可以認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、解釋和應用，逐漸過渡到對內容的批判性評價和自主性創(chuàng)造，自主生成高質量、個性化的認知成果的能力，這也是智慧閱讀的**內涵。當前有關智慧閱讀的研究多從工具效能視角出發(fā)，強調智能技術對閱讀效率和體驗的提升（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不足，缺乏對閱讀者認知策略的系統(tǒng)化支持，導致“技術賦能”與“認知發(fā)展”的割裂。

超級閱讀的本質是將由人主導和參與的閱讀活動轉變?yōu)槿藱C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。斯蒂格勒認為，技術化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務交由機器完成，不但導致自身記憶機能的衰退，而且使得記憶趨向機械化、平面化，如AI書摘可以快速抓取文章重點并結合大模型生成文章摘要，但過度使用可能引發(fā)“認知懶惰”問題，即讀者缺乏減少**思考的意愿，且AI生成的內容可能誤導讀者的真實記憶。有學者指出，用海量文本訓練的大語言模型實質上是將人的深度慢思考轉換為機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器數據化思維影響，使得思維趨向機器化［24］。，智慧圖書館實現(xiàn)自動化智 慧感知用戶情境信息功能時，要加強用戶信息安全和 隱私保護。

在設計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鍵。統(tǒng)計顯示，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質量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數據的類型和規(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據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數據。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。信息化科研學術助手價格信息

為閱讀知識價值的進一步提升 創(chuàng)造有利環(huán)境，保障圖書館知識服務的效率和質量。創(chuàng)新科研學術助手大概費用

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應用的重要領域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習慣和點擊模式等，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，并調整資源和服務策略。例如，當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，當某一話題或領域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書館的網站和用戶界面設計。通過分析用戶在網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中的痛點和改進機會。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，以提供更相關的搜索結果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當前的需求，還可以預見未來的變化，確保服務的持續(xù)有效性和相關性[3]。創(chuàng)新科研學術助手大概費用