在閱讀時信息加工方面，多模態技術結合文本、音頻、視頻等多種形式，通過多重感官刺激，提高信息的留存率。用戶可以通過智能**系統咨詢不懂的名詞和問題，其不僅提高了用戶獲取知識的效率，還提升了知識獲取的精確度。在閱讀后知識創新應用方面，AI技術能夠提煉并深度分析閱讀內容，生成結構化大綱和讀書筆記，幫助用戶快速掌握全書主旨和框架。此外，AI技術還可以通過知識圖譜建構技術生成閱讀地圖，輔助用戶認識自己的知識結構和局限性，協助用戶在知識圖譜上進行定位，從而實現廣度優先推薦［16］。這不僅能促進用戶對知識的深度理解和整合應用，還能為用戶提供開展深層次理解和創造性思維工作的時間和空間。此外，閱讀智能體在輔助閱讀、增強閱讀體驗、提高閱讀趣味性、激發讀者創造性思維等方面具有明顯優勢。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。品牌科研學術助手排行榜

智慧學習環境與工具便利了大學生的閱讀資源獲取和豐富閱讀體驗，但如何提升深度閱讀理解能力仍是亟待解決的問題。文章基于生成式學習理論和人機協同理論，提出促進深度理解與知識生成的智慧閱讀模式，深度植入自主提問策略和游戲化學習策略，通過教學實踐驗證模式的有效性。結果表明：大學生在智慧閱讀情境下普遍表現出深度理解反思能力不足，而自主提問能夠***增強大學生的數字閱讀動機和投入，提升閱讀理解能力；貫穿閱讀前、中、后全過程的智慧閱讀模式利用智慧學習環境實現人機協同的交互式閱讀和協作式閱讀，促進對閱讀內容的深度加工和理解生成。該模式對培養具備深度閱讀理解能力與批判性思維的智慧讀者具有指導意義。品牌科研學術助手費用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。

智慧讀者與閱讀理解能力。何為智慧讀者？龐敬文等認為“互聯網+”時代下的智慧閱讀不僅是指閱讀環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、深度加工和智慧創造[6]。大學生智慧閱讀素養包括智慧閱讀意識、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，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化支持，導致“技術賦能”與“認知發展”的割裂。

超級閱讀帶來閱讀效率、閱讀認知、閱讀生存等不同層面和維度的價值躍遷，其不僅促成高效閱讀的實現、思維認知的升級、社會關系的再造，還使得人類的生活方式和行為方式發生深刻變革。與此同時，技術創新引致的超級閱讀活動還可能存在技術異化風險，如智能鴻溝、認知偏差、生命物化等。面對諸多異化風險，我們應充分發揮人的主觀能動性，積極應對技術異化帶來的挑戰與***。超級閱讀是技術創新發展的一種典型體現。然而，用戶在技術接入、參與、使用、互動等方面，因個體收入、文化程度、地區性差異、媒介素養、智能素養等因素，人與人之間存在較大差異。移動泛在環境下，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。

智能技術應用引致的數字不平等，預示著智能鴻溝將會***到來。智能鴻溝的根本問題，既包括新技術發展的普及與共享問題，也包括資本邏輯和科技霸權導致的深層次問題。目前，**智能鴻溝治理的挑戰可從技術性和制度性兩個層面進行。在技術性治理方面，行業應重視弱勢群體面臨的數字不平等困境，積極提升弱勢群體的算法素養，加強技術應用中的倫理糾偏，彌合超級閱讀中的算法鴻溝。此外，行業應貫徹對弱勢群體的底層關懷，回應弱勢群體的真實需求，堅持智能向善的治理理念。在制度性治理方面，主管單位應積極構建中國智能鴻溝治理的理念和思想體系，出臺實施智能鴻溝治理的中國戰略，布局中國體系的智能產業鏈，在智能鴻溝領域積極發揮**性作用，為全球智能鴻溝治理提供中國方案，積極推進全球協同治理機制構建［21］。人類在享受超級閱讀帶來的便利與新體驗的同時與不同維度的智能鴻溝對抗，這將成為未來人類閱讀生存的新圖景。: 智慧圖書館是一個不受空間限制 可被感知的移動圖書館，它能幫助圖書館員和用戶找 到所需資料。一站式科研學術助手標志

將情景感知融入智慧圖書館閱讀推薦服務，可以提升圖書館閱讀推廣服務質量和成效，豐富閱讀推薦服務。品牌科研學術助手排行榜

隨后進行數據清洗，剔除無效、錯誤或無關數據，保證數據質量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數據都需要清理。清洗后的數據需要轉換為適合分析的格式或結構，如分類數據編碼、連續變量規范化等。這是確保數據被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數據分析階段，通過應用統計分析、機器學習算法等，從數據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，進而實現真正的個性化推薦。3.2內容資源管理與標簽化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。品牌科研學術助手排行榜