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(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)具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。閱讀推薦服務是智 慧圖書館的服務之一，在海量信息中推送滿足用 戶需求的閱讀資源?；ヂ?lián)網(wǎng)科研學術助手模式

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(chǎn)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(chuàng)新方向、監(jiān)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(yǎng)。相關機構可通過教育引導讀者正確認識虛擬與現(xiàn)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(chuàng)新方面，行業(yè)應優(yōu)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(fā)也應堅持以人為本的理念，通過技術創(chuàng)新降低人們從虛擬環(huán)境回歸現(xiàn)實的適應難度，減輕認知負擔。在技術監(jiān)管方面，行業(yè)應積極推進技術監(jiān)管體系的完善，規(guī)范智能技術的發(fā)展與應用。**和相關機構應根據(jù)智能技術特點及其在行業(yè)和領域的應用，制定相應的分類分級技術標準、監(jiān)管規(guī)則、法律法規(guī)等，確保智能技術發(fā)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。本地科研學術助手費用大部分有關閱讀理解問題的認知層次劃分主 要參考布魯姆的認知目標分類理論。

人類在智能時代將成為復合化的主體，其不僅是人機融合的新主體，也是多元人類主體連接的復合主體［26］。這一變化是智慧閱讀邁向超級閱讀的重要動因，**了更加高效、個性化、智能化以及具身體驗性更強的人類未來閱讀趨向。超級閱讀作為智慧閱讀的高級階段，在一定程度將延伸、重塑閱讀的價值和意義，亦可能帶來技術異化風險。尤其是作為主體的人將更多的權利讓渡以獲得更加便利、自由的生活，但這一過程中人的主體性也在逐漸消解［27］。我們應當明晰，超級閱讀的本質(zhì)仍是人的自由生存和***發(fā)展。面102025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING對技術的快速發(fā)展和創(chuàng)新應用，我們在積極擁抱技術帶來的高效、便捷、新體驗的同時，還應當保持對技術理智且有選擇性的態(tài)度，選擇符合自身發(fā)展需求的生活和生存方式。

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(wǎng)+”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(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(jié)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(nèi)容的批判性評價和自主性創(chuàng)造，自主生成高質(zhì)量、個性化的認知成果的能力，這也是智慧閱讀的**內(nèi)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(diào)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。移動泛在環(huán)境下，用戶所處時間、地點、閱讀行為 和社會關系等情景信息不是固定的。

智慧閱讀是AI技術賦能閱讀的初步探索，其潛力遠未被充分挖掘。隨著生成式人工智能、增強現(xiàn)實、腦機接口、生命科學等前端技術的不斷突破和落地應用，人類即將迎來超級閱讀時代。作為智慧閱讀的高級階段，超級閱讀并非智慧閱讀的簡單延續(xù)，而是通過更深層次的技術賦能，帶給讀者多模態(tài)交互增強的閱讀體驗，幫助讀者突破傳統(tǒng)的閱讀方式限制，提高閱讀效率，優(yōu)化知識管理模式，甚至將閱讀過程與知識輸出、社會互動深度融合。技術創(chuàng)新主導的超級閱讀活動，其基本架構包括感知層、交互層和認知層，呈現(xiàn)全新的特征。智慧圖書館利用物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等智 能技術，有效地將感知、計算與管理三者有機結(jié)合起 來。質(zhì)量科研學術助手哪個好

教師提問或自我提問可幫助讀者集中閱讀注意力，明確閱讀目 標，深度加工文本內(nèi)容?；ヂ?lián)網(wǎng)科研學術助手模式

隨后進行數(shù)據(jù)清洗，剔除無效、錯誤或無關數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數(shù)據(jù)都需要清理。清洗后的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為適合分析的格式或結(jié)構，如分類數(shù)據(jù)編碼、連續(xù)變量規(guī)范化等。這是確保數(shù)據(jù)被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應用統(tǒng)計分析、機器學習算法等，從數(shù)據(jù)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(xiàn)真正的個性化推薦。3.2內(nèi)容資源管理與標簽化個性化閱讀推薦系統(tǒng)設計的關鍵為內(nèi)容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標簽，使推薦精細水平提升。互聯(lián)網(wǎng)科研學術助手模式