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智慧阅读是AI技术赋能阅读的初步探索，其潜力远未被充分挖掘。随着生成式人工智能、增强现实、脑机接口、生命科学等前端技术的不断突破和落地应用，人类即将迎来超级阅读时代。作为智慧阅读的高级阶段，超级阅读并非智慧阅读的简单延续，而是通过更深层次的技术赋能，带给读者多模态交互增强的阅读体验，帮助读者突破传统的阅读方式限制，提高阅读效率，优化知识管理模式，甚至将阅读过程与知识输出、社会互动深度融合。技术创新主导的超级阅读活动，其基本架构包括感知层、交互层和认知层，呈现全新的特征。情景感知技术作为泛在 计算的关键部分，是图书馆构建泛在智慧服务的重 要技术要素。数字图书馆科研学术助手模式

其次，智慧图书馆可以开发专属的App或小程序，提供移动阅读、在线听书等服务。这些应用不仅能满足读者随时随地的阅读需求，还可以通过丰富的阅读资源和个性化的推荐服务，提升读者的阅读体验和满意度。通过不断优化应用功能和用户体验，智慧图书馆可以吸引更多读者下载和使用这些应用，从而进一步拓宽阅读推广的渠道和受众范围。此外，智慧图书馆还可以与**网络直播平台合作，开展线上阅读分享会、作家访谈等直播活动。这种新颖的阅读推广方式不仅能够吸引年轻读者的关注，还能通过直播的互动功能，增强读者与图书馆之间的黏性和互动体验。同时，智慧图书馆还可以利用短视频平台进行阅读推广，通过制作有趣、富有创意的短视频，展示图书馆的馆藏资源、阅读环境以及特色活动，吸引更多潜在读者的兴趣和参与。这些新媒体渠道的应用，不仅能拓宽阅读推广路径，也为智慧图书馆与读者之间建立更加紧密、多元的联系，共同推动阅读文化的传播与发展。互联网科研学术助手联系人智慧馆员是智慧图书馆阅读推荐服务的提供者 和执行者，是兼具多方面知识与多样技能的高素质综 合性人才。

超级阅读中的智能认知偏差是读者在与技术的互动过程中产生的，对其进行纠偏不仅涉及读者对技术运用的理性认识，还涉及智能技术的创新方向、监管引导等问题。在技术运用方面，应强化技术伦理教育，提高读者智能素养。相关机构可通过教育引导读者正确认识虚拟与现实的界限，增强对智能技术的理性判断能力，避免过度依赖或盲目信任虚拟信息，从而减少虚拟认知偏差。在技术创新方面，行业应优化智能推荐算法，引入多元化评价指标，避免陷入信息茧房，确保读者能够接触到多样化的信息和观点，以拓宽认知视野，降低形成认知偏差的风险。虚拟技术的开发也应坚持以人为本的理念，通过技术创新降低人们从虚拟环境回归现实的适应难度，减轻认知负担。在技术监管方面，行业应积极推进技术监管体系的完善，规范智能技术的发展与应用。**和相关机构应根据智能技术特点及其在行业和领域的应用，制定相应的分类分级技术标准、监管规则、法律法规等，确保智能技术发展符合社会伦理和公共利益，有效防范技术异化带来的负面影响。

智能技术应用引致的数字不平等，预示着智能鸿沟将会***到来。智能鸿沟的根本问题，既包括新技术发展的普及与共享问题，也包括资本逻辑和科技霸权导致的深层次问题。目前，**智能鸿沟治理的挑战可从技术性和制度性两个层面进行。在技术性治理方面，行业应重视弱势群体面临的数字不平等困境，积极提升弱势群体的算法素养，加强技术应用中的伦理纠偏，弥合超级阅读中的算法鸿沟。此外，行业应贯彻对弱势群体的底层关怀，回应弱势群体的真实需求，坚持智能向善的治理理念。在制度性治理方面，主管单位应积极构建中国智能鸿沟治理的理念和思想体系，出台实施智能鸿沟治理的中国战略，布局中国体系的智能产业链，在智能鸿沟领域积极发挥**性作用，为全球智能鸿沟治理提供中国方案，积极推进全球协同治理机制构建［21］。人类在享受超级阅读带来的便利与新体验的同时与不同维度的智能鸿沟对抗，这将成为未来人类阅读生存的新图景。为阅读知识价值的进一步提升 创造有利环境，保障图书馆知识服务的效率和质量。

在智慧图书馆的个性化阅读推荐系统实施中，用户注册与个性化设置是其提升用户体验和服务效率的关键环节。这不仅涉及用户信息的收集和管理，还能通过个性化服务提高用户满意度和参与度。用户首先需要在智慧图书馆系统中注册账户，提供基本信息，如姓名、邮箱地址和所属机构等。这些信息有助于智慧图书馆确认用户的身份和背景，创建个性化账户。为确保用户顺利完成注册，注册流程应简洁且用户友好，避免烦琐操作或侵犯隐私。完成注册后，用户将进入个性化设置环节，该环节为用户提供了按个人兴趣和需求定制系统体验的机会。对预处理数据信息进 行基于本体的情景建模挖掘用户的情景,信息特征 规律和变化趋势，预测用户阅读需求偏好。方便科研学术助手前景

随着智慧时代的到来，用户信息需求呈现个性 化、多样化的特点，阅读模式也发生了根本性变化。数字图书馆科研学术助手模式

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]。数字图书馆科研学术助手模式