內容語義組織方面。利用AIGC技術進一步加強館藏學術資源、開放獲取學術資源等質量內容的細粒度加工、對象化表示，如實現對學術論文中研究方法與研究結果等細粒度內容的標注，更好地揭示語義知識內容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結構化知識。（2）多模態內容創建方面。在知識組織的基礎上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態內容，實現多模態內容的語義關聯。結合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題、摘要等推廣信息，進行個性化學術資源推薦，而且可以預測同類用戶的學術資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學習資料，可以幫助跨專業的學生快速了解入門課程和學習路徑，打破學生自身的認知邊界。信息社會快速發展下，教育領域的傳統學習方式 和圖書館服務模式面臨挑戰與機遇。怎樣智慧導讀業務流程

建立激勵機制可以激發智慧館員的學習熱情和主動性，這包括為參加培訓和學習的館員報銷相關費用，以及對學習表現優異的館員進行評選和表彰。在培訓內容上，不僅要涵蓋圖書情報的專業知識與技能，還要重視培養專業精神和職業道德。培訓方式應根據每個人的學習習慣和興趣點進行個性化定制，以適應不同館員的特點，同時結合工作崗位的具體需求，制訂有針對性的繼續教育計劃，以實現高效率的學習成果。高職院校需要將智慧圖書館的建設放在重要位置，制定長期規劃，并建立一個科學合理的培訓體系。在人才引進方面，應特別注重吸引具有博士學位和高級職稱的專業人員，他們的加入對于智慧圖書館的發展至關重要，可以參照引進教師的待遇標準，以確保能夠吸引和留住這些高水平的專業人才。江西智慧導讀承諾守信智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。

閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經科學視角下的數字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件，無法提供個性化、動態性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關聯推理”過程。但提供此種服務的平臺數量仍較少，作為學術用戶常用數字入口的文獻數據庫在此方面有待優化。AIGC技術環境下，海量知識存儲訓練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。

個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，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整資源標簽，使推薦精細水平提升。在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統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模、系統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，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規模數據。它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。

目前，國內外圖情領域對AIGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開，多數定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務的研究當前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，而專門聚焦AIGC技術應用于閱讀服務的研究較少，更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例，探討在文章各部分應用ChatGPT的適應性及限制性智慧導讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據時間排序的歷史記錄。一站式智慧導讀均價

上海半坡的數字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務。怎樣智慧導讀業務流程

數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。怎樣智慧導讀業務流程