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生成式学习与支架式阅读理论。Wittrock提出的生成式学习理论认为有效的学习是学习者对环境中的信息进行意义建构和主动输出的过程，强调了学习者在学习过程中对知识的主动加工、处理和转化[10]。当前GenAI正是模拟人类生成式学习的机理，通过对已有内容的观察和训练来生成新的、有价值的内容。根据生成式学习原理，阅读作为学习的重要方式和内容，并不只是被动地接收字面信息，更要积极生成认知成果，如问题、图解、写作。当前研究显示，大学生在数字阅读中面临理解反思水平较低和阅读注意力难以集中两大问题，主要原因在于缺乏阅读理解支架和生成式阅读任务驱动[11]。在生成式学习理论的基础上，Clark和Graves提出支架式阅读模式，将阅读分为阅读前、阅读中和阅读后3个阶段，认为每个阶段教师都应该提供相应的概念框架和认知策略[12]。用大数据分析、数据清洗技术和工具对情景信 息进行清洗、过滤、推理和转换，去除冗余数 据。信息化科研学术助手选择

在阅读时信息加工方面，多模态技术结合文本、音频、视频等多种形式，通过多重感官刺激，提高信息的留存率。用户可以通过智能**系统咨询不懂的名词和问题，其不仅提高了用户获取知识的效率，还提升了知识获取的精确度。在阅读后知识创新应用方面，AI技术能够提炼并深度分析阅读内容，生成结构化大纲和读书笔记，帮助用户快速掌握全书主旨和框架。此外，AI技术还可以通过知识图谱建构技术生成阅读地图，辅助用户认识自己的知识结构和局限性，协助用户在知识图谱上进行定位，从而实现广度优先推荐［16］。这不仅能促进用户对知识的深度理解和整合应用，还能为用户提供开展深层次理解和创造性思维工作的时间和空间。此外，阅读智能体在辅助阅读、增强阅读体验、提高阅读趣味性、激发读者创造性思维等方面具有明显优势。信息化科研学术助手选择数据的时刻变 化与更新，直接影响到图书馆用户行为趋向、资源利 用率和服务成效。

提升**阅读素养，促进社会文化发展。在数智时代背景下，智慧图书馆的阅读推广对于提升**阅读素养具有至关重要的作用。阅读素养不仅关乎个人的知识获取与思维能力提升，更是社会文化发展的重要基石。智慧图书馆通过整合丰富的数字资源、提供便捷的阅读服务和个性化的阅读推荐，能够有效激发公众的阅读兴趣，拓宽阅读视野。这不仅有助于个人在信息的时代筛选出有价值的内容，培养批判性思维和创新能力，还能促进整个社会的文化氛围提升，增强民众的文化认同感和归属感。智慧图书馆的阅读推广活动，如线上读书会、阅读挑战赛等，能够激发社会各界对阅读的热情，形成积极向上的阅读风尚，为社会文化的繁荣发展贡献力量。

这些策略的实施，将为智慧图书馆的阅读推广工作提供有力支持，推动阅读文化的深入普及与发展。关键词：数智时代；智慧图书馆；阅读推广；推广策略摘要采写编2025年第3期153图书管理读者阅读习惯与偏好的动态平台。通过构建一套完善的数据收集与分析系统，智慧图书馆能够精细描绘出每一位读者的阅读画像，从而实现对阅读资源的个性化精细推送。具体而言，智慧图书馆利用大数据分析技术，可以***追踪读者的借阅历史、在线浏览记录、搜索关键词等多元化数据。这些数据经过深度挖掘和智能分析，能够揭示出读者的阅读兴趣、偏好以及潜在需求。基于这些洞察，智慧图书馆能够智能匹配馆藏资源，为读者推送符合其个性化需求的书籍和学术资源。这种推送方式不仅可以提高读者的阅读满意度，还可以极大地促进馆藏资源的有效利用率，使每一本书都能找到其**合适的读者。机器也可以借助大语言模型和问题生成算法为阅读者智能生成阅读理解测 验题库，帮助阅读者进行阅读效能检测。

技术作为工具将人的身体媒介化，媒介成为人的延伸。智能技术以一种离身而非具身的形式实现了对人某些身体能力的延伸，然而阅读活动只有将“技术所予”转换为“身体所予”才能获得意义［25］。超级阅读时代，人类应辩证地看待科学技术的发展，避免智能技术的过度使用。书籍作为人类文明的技术化持留，其倾注了人性与真实世界的交互，传统阅读仍是人类至今为止***的获取知识和信息的手段。深度思考的本质不仅在于解决问题，还在于提出问题的过程，机器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人类应回归阅读的本质，理性接入、使用技术，防止技术过度依赖导致的感知失衡。此外，人类还应积极加强基础性身体技能的训练，智能技术对人脑的模拟并不意味着人类可以不用发展记忆、观察、抽象概括等能力，相反，这些能力的强化不仅可以使读者面对机器生成内容时有足够的批判与反思能力，还能够促进读者高阶智慧的涌现，进而推动创造性知识的生成。为智慧图书馆是以普适计算、数字图书馆为 基础，利用情境感知、普适计算和移动网络等技术实 现的整合。信息化科研学术助手选择

在技术和需求的双重驱动下，通过改造可以为用户营造线上线下互动、开放互联、知识共享的信息获取。信息化科研学术助手选择

在知识管理方面，人们借助大模型可以使用内容自动生成、语义理解、文件分析等知识管理功能，还可以通过智能体高效管理海量文本、自动筛选信息、提炼知识等［14］。在知识创新方面，人工智能因拥有类人智慧而具备深层次理解和推理能力，其参与知识生产与流动将成为常态。算法、复杂神经网络、自然语义处理、联结、模糊、近似性、概率等构成人工智能参与知识生产的基本逻辑［15］。智慧阅读向超级阅读的跃迁，不仅是技术层面的深度改造，还是阅读价值的延伸与再造。超级阅读将有效推进知识生产和流动模式升级、社会关系变革，**人类文明迈入下一个阶段。信息化科研学术助手选择