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。類似于20世紀80年代中期出現的標題新聞。天津智慧導讀銷售電話

目前智慧閱讀服務的研究成果主要集中在服務系統、服務內容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術的不斷迭代，閱讀服務面臨前所未有的機遇與挑戰，當前學術閱讀智慧化服務存在哪些問題？如何依托AIGC技術賦能實現服務優化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學界尚缺少聚焦學術閱讀智慧化服務領域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內容分析法剖析目前國內外典型學術平臺的智慧閱讀服務現狀，總結存在問題，并探索AIGC技術賦能改進圖書館學術閱讀智慧化服務的路徑。上海參考智慧導讀智慧導讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點。

圖書館構建閱讀推廣智慧服務體系時，遵循用戶中心化原則尤為關鍵。用戶中心化原則強調將用戶需求和體驗置于所有服務設計和實施的位置，并要求圖書館針對用戶需求持續創新和優化。首先，圖書館要在功能設計、服務流程及內容提供等方面，以用戶的實際體驗為依據精心設計服務，如圖書館網站和在線資源平臺應提供清晰和易操作的界面，確保不同年齡層的用戶均可輕松訪問和利用；其次，用戶中心化原則還強調包容性設計的重要性，確保圖書館服務對所有用戶開放。圖書館應對物理空間開展無障礙改造，對在線服務實行優化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應利用反饋機制持續優化服務。圖書館應建立高效的用戶反饋系統，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度數據，并根據這些反饋調整服務內容和形式，確保服務與用戶需求的變化同步更新。總之，用戶中心化原則作為數智時代圖書館服務的重要原則，強調從用戶需求出發，通過科技和創新不斷優化服務流程和內容，確保服務的高效性和可訪問性。這種設計和實施策略，標志著智慧服務體系與傳統圖書館服務模式的根本變革，彰顯了圖書館服務在現代化進程中的重要轉變。

智慧圖書館是數字時代圖書館領域的一次**性發展，旨在通過信息技術和AI等，滿足日益增長的數字信息需求和不斷變化的用戶需求。據統計，全球數字數據的產生量已達到每天1.5TB，并以每年20%的速率快速增長。這種大數據環境為用戶提供了前所未有的信息量，也對圖書館的服務模式提出了新的要求。智慧圖書館通過整合數字化資源，包括電子書、學術期刊、多媒體內容等，構建了龐大的信息庫。這些資源的數字化不僅使用戶能夠遠程訪問海量文獻，還通過智能化的搜索和檢索系統，使資源獲取和使用變得更加便捷和高效。此外，智慧圖書館利用AI，采用自然語言處理和機器學習等，分析用戶行為和偏好，為其提供了個性化的閱讀推薦和學術導航，大幅提升了用戶體驗和滿意度。隨著技術的進步，智慧圖書館不斷推動服務自動化和智能化，不僅提高了圖書館的運營效率，也為用戶創造了更便捷的學習和研究環境。在語義關聯矩陣中，選擇任意概念節點作為興趣點(x)，可以找到與該興趣點語義直接關聯的概念節點(y)。

隨著信息技術的飛速發展,高校圖書館作為知識服務的重要平臺,傳統服務模式已無法滿足用戶對高效、精細信息的需求,服務模式的升級與轉型已成為必然趨勢。以ＣｈａｔＧＰＴ的人工智能生成內容(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＡＩＧＣ)的出現,為高校圖書館的服務創新開辟了全新的路徑。高校圖書館服務模式經歷了從文獻服務到信息服務,再到知識服務,發展到智慧服務的演變。智慧服務作為知識服務的深化與擴展,理念在于激發用戶將知識轉化為智慧的能力,借助大數據分析、人工智能算法、區塊鏈技術、第五代移動通信(５Ｇ)以及虛擬現實(ＶＲ)等先進的現代信息技術,通過數字化、網絡化及智能化等手段,對圖書館資源進行數字化管理,為讀者提供個性化和智能化的服務,促進圖書館與讀者之間的深層次互動交流。智慧導讀可以根據讀者的需求和興趣進行個性化推薦。天津智慧導讀銷售電話

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。天津智慧導讀銷售電話

讀者面臨信息信任建設的多重危機。一方面，人類閱讀行為無法快速、規模性地適配數字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環境下發生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學者把閱讀任務分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經得起反復驗證的、符合規模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機器的智能化發展速度超過人類認知進化的生物規律，機器生成內容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰。實驗研究發現，人類辨別AI生成文本的準確率*有52%，識別AI生成視頻的準確率*有39%［14］。天津智慧導讀銷售電話