随着信息技术和生物技术的**性发展,增强智能、脑机芯片、基因编程等技术进入测试和应用阶段,人机共生在超级阅读活动中主要表现在以下几个方面。其一,生物机能的增强。赛博格身体带来人类感官能力的增强,由此成为一种增强信息加工单元,如借助智能眼镜可以将文字信息加工成语音、图像等,更能够展示其他阅读辅助信息,帮助用户更好地分析、判断和思考等。其二,具身性的增强。传统阅读强调读者对文本符号的接收与解读,超级阅读则强调用户***的身体感受和参与度。VR/AR技术的快速发展不断推动人们在虚拟空间中身体出现、身体参与及互动性的增强。有学者认为,虚拟空间的虚拟性与具身性只是一种体验,其在一定程度上会影响人的正常认知[18]。也有学者认为,虚拟空间承载着部分现实空间中的社会关系,具有一定的社会价值和意义[19]。其三,时间感知的变化。生命体与非生命体的连接将加速虚拟与现实的流动,碎片化、加速等成为新的时间特征。对于大学生学术阅读,阅读后的知识建构 活动包括提问、测验、绘制概念图、讨论、写作等。信息化科研学术助手均价
在智慧图书馆中实施个性化阅读推荐系统,数据和隐私保护是不可缺少的环节,尤其是在处理用户的个人信息、阅读历史和搜索记录等敏感数据时。由于这些数据对于提供个性化服务和优化用户体验至关重要,因此图书馆必须采取严格的措施以确保其安全和保密性。首先,对于所有收集到的用户数据,应采取强大的加密技术,确保即使数据在传输过程中被拦截,信息也无法被未授权的第三方读取。同时,存储用户数据的数据库也需进行加密,为用户提供数据的双重保护。其次,访问控制是防止数据滥用的关键措施。运营科研学术助手价格依 据用户情景需求提供适合信息资源,从而提升用户 体验、实现知识的有效供给。
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]。
在智慧图书馆中,用户行为分析是AI应用的重要领域。通过分析用户的搜索历史、阅读习惯和点击模式等,智慧图书馆能够深入了解用户的兴趣和需求,从而优化个性化阅读推荐系统,提高推荐准确性和用户满意度。由于用户的需求和兴趣是动态变化的,定期进行用户行为分析有助于智慧图书馆及时捕捉这些变化,并调整资源和服务策略。例如,当某一类图书或资源的访问量***增加时,智慧图书馆可以及时增加该类资源的购买量,以满足用户的需求;反之,当某一话题或领域的访问量下降时,智慧图书馆可以调整资源配置,避免资源浪费。此外,用户行为分析还能优化智慧图书馆的网站和用户界面设计。通过分析用户在网站上的访问模式和交互行为,智慧图书馆可以识别出用户体验中的痛点和改进机会。例如,如果发现用户在使用搜索功能时放弃率较高,可能意味着搜索功能需要优化,以提供更相关的搜索结果或更友好的用户界面。通过对用户行为的细致分析,智慧图书馆不仅可以精确满足用户当前的需求,还可以预见未来的变化,确保服务的持续有效性和相关性[3]。,智慧图书馆实现自动化智 慧感知用户情境信息功能时,要加强用户信息安全和 隐私保护。
智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法,且按照用户反馈开展算法优化,保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈,对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析,即刻调整推荐策略。同时,采用机器学习技术,个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型,逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程,智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统,给予用户更加个性化的阅读推荐服务,帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源,进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。智慧阅读推广要求图书馆馆员要熟练运用大 数据、人工智能、新媒体等智慧化技术,挖掘 用户的潜在阅读需求。综合科研学术助手数据分析
移动泛在环境下,用户所处时间、地点、阅读行为 和社会关系等情景信息不是固定的。信息化科研学术助手均价
脑机接口技术是一种具有变革性的人机交互技术,其通过捕捉大脑信号并将其转换为电信号,进而实现信息的传输和控制。阅读理解是人类认知活动的**区域,涉及语言编码、信息整合、逻辑推理等层面。脑机接口技术可以实现大脑和计算机之间的直接通信,进而影响或增强人的认知能力,改变阅读理解的过程和效果,其具体表现在以下几个方面。其一,揭示大脑的阅读活动机制。通过记录和分析大脑在阅读过程中的52025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING神经活动,脑机接口技术可以进一步把握阅读理解活动的神经机制,进而探索提高阅读效率的策略。其二,实时监测和调控人的阅读活动。脑机接口技术通过记录大脑在阅读特定文本的神经信号,分析阅读理解关键过程的重点区域,进而通过算法来进行优化推荐。其三,直接干预阅读活动。脑机接口技术可以通过直接刺激与阅读理解相关的神经回路,加速信息处理和整合,进而提高阅读的速度和准确度。除了采集脑部神经信息,未来脑机接口技术将对眼动、肌电、心电、呼吸等生理信号进行多模态数据融合,进一步提升多模态脑机技术对人阅读理解活动把握的精细度[8]。信息化科研学术助手均价