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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]。在支架式阅读模式中，提问被认为是 有效的阅读支架和认知成果；品质科研学术助手便捷

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。咨询科研学术助手咨询热线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。

。人工智能（AI）技术的广泛应用为智慧图书馆的阅读推广带来了**性的变化。AI技术以其强大的计算能力和智能分析能力，为智慧图书馆提供了更加智能化、人性化的服务能力，从而极大地提升了读者的阅读体验和互动性。在智慧图书馆中，AI技术的一个典型应用是聊天机器人。这些聊天机器人通过自然语言处理技术，能够准确理解读者的查询意图，并快速回答关于图书馆开放时间、图书位置、借阅规则等常见问题。同时，聊天机器人还能协助读者进行图书检索、预约和续借等操作，可以**简化读者的借阅流程，提高图书馆的服务效率。

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。高质量服务反馈与评价机制是进一步改善服务 模式和提高服务质量的重要保障。

）数据驱动，精细推送个性化阅读资源。在数智时代背景下，大数据技术的飞速迭代为智慧图书馆的阅读推广提供了前所未有的契机。智慧图书馆不再**是一个静态的藏书之所，而是转变为一个能够深度挖掘和分析数智时代智慧图书馆阅读推广探讨□周宛数智时代背景下，智慧图书馆作为信息服务的**机构，其阅读推广的重要性日益凸显。本文旨在探讨智慧图书馆在阅读推广中的关键角色与策略。通过提升**阅读素养、推动教育资源均衡、促进文化传承与创新，智慧图书馆为社会文化发展做出了重要贡献。文章进一步提出了数据驱动、AI赋能、融合新媒体、智慧化管理、创新服务模式等五大策略，以优化阅读推广流程，拓宽推广渠道，提升阅读体验与互动性，打造多元化阅读环境。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。品质科研学术助手便捷

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。品质科研学术助手便捷

在人类社会的发展进程中，不管是生命进化还是文明进步，其本质仍是人的认知能力与生存能力的不断进化。随着超级智能时代的到来，人类将理性能力进行叠加、设计、编程、制造，赋予人工智能一定的复杂认知能力。人类与人工智能协同构成了复杂认知体系，人类负责为人工智能供应能源、组件及设计迭代，人工智能则向人类反馈复杂的认知产出，人类又通过这些认知产出进一步指导并促进人工智能系统的迭代与优化［17］。这种人机共存、共生的复杂认知系统不仅拓展人的知识结构，还不断增强人的认知能力，持续推进人的自由***发展。品质科研学术助手便捷