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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。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。智能化科研学术助手费用

人机协同学习理论。人机协同学习理论是在计算机赋能深度学习的过程中逐渐发展起来的，旨在充分发挥人类智能和机器智能的**优势，通过学习者与机器的智能交互、协同工作、对话协商和共同决策，促进学生的深度创新学习，重构智能时代的智慧学习新生态[15]。快速发展的智能技术帮助实现泛在化的学习情境感知、全景化的学习数据采集、精细化的学业诊断测评和个性化的学习服务供给，催生了精细、互助和多元的人机协同学习模式。一方面，机器能更好地理解学习者的认知状态和学习需求，进而提供个性化的资源和服务；另一方面，人工智能对于计算机认知网络的贡献让机器算法和模型更加精细深入，并有效支撑分布式学习者的社会认知和知识建构。尤其GenAI的快速发展催生出人机协同的智慧阅读新范式。首先，GenAI作为效能工具降低认知负荷，如总结摘要、语义翻译、资源推荐、制作概念图。其次，GenAI提供即时性的阅读测评与分析，例如自动生成阅读理解问题，基于学习分析结果（如阅读答题分析、注意力热力图、提问层级分布）推送个性化策略建议，形成阅读画像。***，GenAI扮演阅读伙伴或认知**，通过提问和回答启发学生深度思考。图书馆科研学术助手排行榜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。

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。

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。随着５Ｇ、ＡＩ、新媒体技术的不断 发展，阅读推广的渠道越来越多元，图书馆内部各 种线下设备及线上媒体。

生成式学习理论的**来源于建构主义学习理论。社会建构理论认为个体的认知过程和结果是与社会环境、文化背景、与他人互动密切相关的产物[13]。在社会交互中，提问是相当有启发性的交流方式，提问者凭借敏锐的洞察力，捕捉到阅读内容中的重点或潜在矛盾，清晰、准确地表达自己的疑惑或见解，这无疑是对语言组织与逻辑思维能力的有效训练。个体在阅读过程中与他人进行交流互动，如答疑解惑、讨论文本内容、分享阅读感受，进一步促进思维的发展。近年有研究开始关注生成式学习和反思性评价在学术阅读中的应用，认为提问策略在训练阅读者的高阶思维方面效果***[14]。因此本研究将自主提问作为**干预策略。人机协同促进深度学习的关键在于如何发现、提出并 解决深刻的问题。智能化科研学术助手价格

用户可以获得高效的个性化阅读推广服务，将提升用户阅 读服务体验，实现图书馆智慧阅读推广服务高质量 发展。智能化科研学术助手费用

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。智能化科研学术助手费用