技術(shù)作為工具將人的身體媒介化，媒介成為人的延伸。智能技術(shù)以一種離身而非具身的形式實現(xiàn)了對人某些身體能力的延伸，然而閱讀活動只有將“技術(shù)所予”轉(zhuǎn)換為“身體所予”才能獲得意義［25］。超級閱讀時代，人類應(yīng)辯證地看待科學技術(shù)的發(fā)展，避免智能技術(shù)的過度使用。書籍作為人類文明的技術(shù)化持留，其傾注了人性與真實世界的交互，傳統(tǒng)閱讀仍是人類至今為止***的獲取知識和信息的手段。深度思考的本質(zhì)不僅在于解決問題，還在于提出問題的過程，機器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人類應(yīng)回歸閱讀的本質(zhì)，理性接入、使用技術(shù)，防止技術(shù)過度依賴導致的感知失衡。此外，人類還應(yīng)積極加強基礎(chǔ)性身體技能的訓練，智能技術(shù)對人腦的模擬并不意味著人類可以不用發(fā)展記憶、觀察、抽象概括等能力，相反，這些能力的強化不僅可以使讀者面對機器生成內(nèi)容時有足夠的批判與反思能力，還能夠促進讀者高階智慧的涌現(xiàn)，進而推動創(chuàng)造性知識的生成。促進閱讀資源的綜 合利用和共享傳播，滿足圖書館用戶個性化、差異化 的閱讀需求。智能化科研學術(shù)助手質(zhì)量

在閱讀時信息加工方面，多模態(tài)技術(shù)結(jié)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(tǒng)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(chuàng)新應(yīng)用方面，AI技術(shù)能夠提煉并深度分析閱讀內(nèi)容，生成結(jié)構(gòu)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(shù)還可以通過知識圖譜建構(gòu)技術(shù)生成閱讀地圖，輔助用戶認識自己的知識結(jié)構(gòu)和局限性，協(xié)助用戶在知識圖譜上進行定位，從而實現(xiàn)廣度優(yōu)先推薦［16］。這不僅能促進用戶對知識的深度理解和整合應(yīng)用，還能為用戶提供開展深層次理解和創(chuàng)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(fā)讀者創(chuàng)造性思維等方面具有明顯優(yōu)勢。智能化科研學術(shù)助手質(zhì)量圖書館應(yīng)該引入這 些智慧技術(shù)開發(fā)各種智慧化閱讀平臺，改造閱讀空 間，提升用戶的智慧 化閱讀體驗。

超級閱讀的本質(zhì)是將由人主導和參與的閱讀活動轉(zhuǎn)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(shù)化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務(wù)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(jié)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(nèi)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(zhì)上是將人的深度慢思考轉(zhuǎn)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］。

閱讀前的個***。當前智慧閱讀的***特點之一在于其能夠提供個性化且精細的閱讀服務(wù)，有效助力學習者滿足閱讀需求，集中閱讀注意力，并明確閱讀目標。教育云服務(wù)的普及，使得學生可以隨時隨地輕松獲取各類富媒體閱讀資源，涵蓋文本、視頻及網(wǎng)絡(luò)鏈接等多種形式。同時，學生還能根據(jù)自己的認知風格，對這些閱讀媒體進行加工或轉(zhuǎn)換，從而獲得量身定制的閱讀資源。在智慧閱讀領(lǐng)域，閱讀前的個性推薦與定制服務(wù)已成為研究熱點。目前大量研究與實踐已在技術(shù)層面攻克了這一難題。其中，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法能夠依據(jù)學習者的歷史閱讀記錄和興趣偏好，自動為其推薦高度相關(guān)的閱讀資源；而基于時間序列的推薦算法，則能預(yù)測學習者未來的閱讀需求和行為，并據(jù)此推送相應(yīng)的閱讀內(nèi)容[16]。此外，智能閱讀平臺還為學習者提供了清晰的閱讀指導和任務(wù)清單，幫助他們在閱讀過程中明確方向和目標，從而提高閱讀理解和吸收效率。學習者還可以通過智能助手及時反饋自己的閱讀需求，系統(tǒng)則會記錄并分析其長期閱讀行為和內(nèi)容，繪制出閱讀畫像，進而智能規(guī)劃個性化的學習路徑和閱讀建議。做好館員新型專業(yè)/服務(wù)能力體系 的重構(gòu)和布局至關(guān)重要。

隨后進行數(shù)據(jù)清洗，剔除無效、錯誤或無關(guān)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(fù)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(gòu)，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(guān)鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應(yīng)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(yù)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(shè)計的關(guān)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。此類學習者在問題設(shè)計中傾向于遵循“信息提取—局部 關(guān)聯(lián)—簡單分析”的漸進路徑。質(zhì)量科研學術(shù)助手數(shù)據(jù)分析

智慧圖書館可建立適合用戶閱讀需求的閱讀場景 架構(gòu)并向其推送閱讀內(nèi)容，讓用戶獲得情景服 務(wù)體驗。智能化科研學術(shù)助手質(zhì)量

在設(shè)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(guān)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(wù)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)。智能化科研學術(shù)助手質(zhì)量