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随着科技发展和时代进步，人类正经历一场全新的前所未有的认知**，其将打破人类固有的思维模式和认知模式。在人工智能的下半场，62025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING超级认知智能可能会解决既有大语言模型中存在的事实性及推理能力问题，实现更精细的自然语义理解、更丰富的多模态输入输出，具备更个性化的能力［12］。认知智能赋能阅读活动，将在极大程度上增强人类理解、管理、应用知识的能力。在知识理解方面，人工智能技术整合大数据、机器学习、学习分析、自适应、情感计算等技术，能从认知水平、能力基础等方面把握读者的实际情况，通过精细推送、情景创设等辅助其更好地理解复杂问题［13］。发挥图书馆交互式学习、阅读和 交流共享的空间价值，提升用户阅读服务体验。创新科研学术助手联系方式

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]。创新科研学术助手联系方式为用户提供信息资源服务、深加工的知识服务，特色文化空间、智能共享空间。

人类在智能时代将成为复合化的主体，其不仅是人机融合的新主体，也是多元人类主体连接的复合主体［26］。这一变化是智慧阅读迈向超级阅读的重要动因，**了更加高效、个性化、智能化以及具身体验性更强的人类未来阅读趋向。超级阅读作为智慧阅读的高级阶段，在一定程度将延伸、重塑阅读的价值和意义，亦可能带来技术异化风险。尤其是作为主体的人将更多的权利让渡以获得更加便利、自由的生活，但这一过程中人的主体性也在逐渐消解［27］。我们应当明晰，超级阅读的本质仍是人的自由生存和***发展。面102025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING对技术的快速发展和创新应用，我们在积极拥抱技术带来的高效、便捷、新体验的同时，还应当保持对技术理智且有选择性的态度，选择符合自身发展需求的生活和生存方式。

阅读感知是阅读活动的初级阶段，是读者凭借视觉感官接触阅读材料并把受到的条件刺激传递给大脑，由想象、联想、理解、情感等要素共同构成的一种阅读过程。传统阅读的对象是纸质文本，眼睛在文字之间跳跃和移动，经由大脑的视觉中枢、语言中枢、听觉中枢，**终传输到记忆中枢。“一目十行，过目不忘”的梦想自古以来就是人类阅读学习追求的比较高境界，掌握有效的阅读方法和技能成为提高阅读效率的有效手段。随着智能时代的到来，手机、电脑、阅读器等设备跨屏互联，音频、视频及VR\AR等沉浸方式跨场景交互，阅读感知不断突破空间、时间和身体的限制，全息、全感、全场景的超级阅读即将到来。全息是以文字、声音、图像等多形式、多维度、多侧面进行立体化呈现信息和知识的一种方式，使得阅读从单一视听转向多维互动，从被动输入转向沉浸体验，能够有效缓解长时间阅读带来的大脑疲劳和知识倦怠［9］。全感强调阅读过程中视觉、听觉、味觉、嗅觉和触觉的多感官参与，能够有效增强用户黏性。全场景则强调在不同的环境和情景下，通过用户需求和行为分析，为用户提供高效、精细、便捷的阅读服务［10］。促进阅读资源的综 合利用和共享传播，满足图书馆用户个性化、差异化 的阅读需求。

物联网技术是智慧图书馆实现图书智能追踪与管理的得力助手。通过智能书架、RFID标签、传感器等物联网设备，智慧图书馆能实时监控图书的位置、状态以及流通情况。读者只需通过移动应用或图书馆网站，就能轻松查询图书的实时位置，甚至获得图书的推荐路径，**提升阅读的便利性。物联网技术还能帮助图书馆实现图书的自动盘点、智能分类与快速定位，有效降低管理成本，提高工作效率；大数据分析技术在智慧图书馆阅读推广效果评估与优化中发挥重要作用。通过对读者阅读行为、借阅量、满意度等关键指标的持续监测与分析，智慧图书馆能及时发现推广策略中的不足与亮点，为策略调整提供科学依据。例如，通过分析某类图书的借阅量变化趋势，智慧图书馆可以判断该类型图书的受欢迎程度，从而适时调整推广力度；通过对比不同推广渠道的转化率，智慧图书馆能够优化资源配置，提高推广效率。因此本研究将自主提问作为重要的阅读后知识建构活动，当前有 关阅读中自主提问的分类研究较为多元。创新科研学术助手联系方式

建设智慧阅读平台，以便给用户提供个性化、智 慧化的阅读体验，但由于缺乏统一的理论指导和成 熟范式。创新科研学术助手联系方式

个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中，用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例，其每月会新增数千份电子书和期刊，且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录，包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础，需要收集和处理，以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据，包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯，以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据，个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好，鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式，从而为推荐给予数据方面的支持。创新科研学术助手联系方式