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(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(shù)據(jù)化思維影響，使得思維趨向機器化［24］。用戶可以獲得高效的個性化閱讀推廣服務，將提升用戶閱 讀服務體驗，實現(xiàn)圖書館智慧閱讀推廣服務高質量 發(fā)展。質量科研學術助手服務

其次，學習者通過點擊、拖拽、縮放等操作，與閱讀內容進行深入的互動，并對文本進行自由地標注、編輯和點評，在此過程中形成筆記和反思。國外已有多項研究探索利用數(shù)字學習工具支持閱讀障礙者進行流暢閱讀，例如借助聽讀技術輔助具有視覺詞義障礙的兒童進行視聽混讀；對于注意力缺陷兒童使用標記、提示等技術維持閱讀注意力[17]。再次，用戶通過社交功能或平臺將閱讀內容、個人筆記或感悟分享到社交媒體上，與其他用戶進行討論和交流。***，學習者利用人工智能技術進行文本分析、信息提煉、實時翻譯等，提高用戶的閱讀效率和理解深度，如一些平臺支持AI全文翻譯和多種語言互譯。基于大語言模型的生成式人工智能可以扮演虛擬閱讀同伴或導師，通過對話提問幫助閱讀者深度思考，啟迪智慧方便科研學術助手包括什么機器也可以借助大語言模型和問題生成算法為閱讀者智能生成閱讀理解測 驗題庫，幫助閱讀者進行閱讀效能檢測。

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(wǎng)站和用戶界面設計。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]。

個性化閱讀推薦系統(tǒng)的設計始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數(shù)千份電子書和期刊，且數(shù)百萬用戶的日?；顒訒珊Ａ繑?shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設計個性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎，需要收集和處理，以便后續(xù)進行分析和應用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。該技術可將情景感知計算融入特定的 資源推薦環(huán)境，幫助圖書館探測并識別用戶特征。

。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，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)作為國內比較大的在線**社區(qū)，其在高質量內容、話題聚焦和社交互動等方面極具優(yōu)勢，構建了一個真正意義上的知識共享網(wǎng)絡環(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，也為機構提供論文統(tǒng)計分析、學科分布分析、合作網(wǎng)絡分析、作者合作網(wǎng)絡分析等服務，其打破了傳統(tǒng)學術出版的局限和壁壘，有效促進了知識的***傳播與深度利用，為學術研究與創(chuàng)新提供了強有力的支持。此外，閱讀活動從封閉性到開性放的轉變，**了一種知識共享文化的形成和發(fā)展。在技術和需求的雙重驅動下，通過改造可以為用戶營造線上線下互動、開放互聯(lián)、知識共享的信息獲取。提供科研學術助手發(fā)現(xiàn)

高水平的問題引發(fā)讀者的深入思考，有助于發(fā)展“批判性思維” 或“更高層次的思維” 。質量科研學術助手服務

生成式學習理論與人機協(xié)同學習理論為構建促進深度閱讀理解的大學生智慧閱讀模式提供了理論支撐。生成式學習理論強調學習者對知識的主動加工與意義生成，為智慧閱讀模式提供了**認知邏輯——通過自主提問、概念圖繪制等生成性活動，驅動學習者對文本進行深度加工與批判性反思，從而超越淺層的信息接收。人機協(xié)同學習理論則為生成式學習的實踐提供了技術支撐與生態(tài)重構。社會建構的互動性被技術和機器賦能，如智能平臺支持的多模態(tài)協(xié)作工具、實時討論區(qū)等，使得跨時空的協(xié)同知識建構成為可能。兩者在智慧閱讀模式中形成了“認知生成—社會互動—技術賦能”的閉環(huán)：生成式學習驅動個體知識建構，社會建構促進群體智慧共享，人機協(xié)同則通過智能工具與數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)前面兩者的精細化支持與動態(tài)調適，共同推動深度理解與高階思維的發(fā)展。質量科研學術助手服務