為了進(jìn)一步提升個性化閱讀體驗，智慧圖書館還可以引入智能推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)利用先進(jìn)的算法模型，根據(jù)讀者的興趣模型自動匹配并推送相關(guān)資源。這些資源不僅限于傳統(tǒng)的紙質(zhì)書籍，還包括學(xué)術(shù)論文、研究報告、電子書等多元化的學(xué)術(shù)資源。通過智能推薦系統(tǒng)，讀者可以輕松發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容，拓寬閱讀視野，提升閱讀體驗。此外，智慧圖書館還可以通過不斷優(yōu)化算法模型，提高推薦的準(zhǔn)確性和個性化程度。通過不斷收集并分析讀者的閱讀歷史、偏好、行為模式等多維度數(shù)據(jù)，智慧圖書館能夠訓(xùn)練出更加精細(xì)的推薦算法。例如，智慧圖書館可以利用協(xié)同過濾算法，根據(jù)讀者以往的閱讀記錄和相似讀者的行為，為每位讀者量身定制推薦列表。同時，結(jié)合內(nèi)容推薦算法，分析書籍的內(nèi)容特征，將符合讀者興趣主題的書籍精細(xì)推送給讀者。用戶可以獲得高效的個性化閱讀推廣服務(wù)，將提升用戶閱 讀服務(wù)體驗，實現(xiàn)圖書館智慧閱讀推廣服務(wù)高質(zhì)量 發(fā)展。電話科研學(xué)術(shù)助手發(fā)現(xiàn)

生成式學(xué)習(xí)與支架式閱讀理論。Wittrock提出的生成式學(xué)習(xí)理論認(rèn)為有效的學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者對環(huán)境中的信息進(jìn)行意義建構(gòu)和主動輸出的過程，強(qiáng)調(diào)了學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中對知識的主動加工、處理和轉(zhuǎn)化[10]。當(dāng)前GenAI正是模擬人類生成式學(xué)習(xí)的機(jī)理，通過對已有內(nèi)容的觀察和訓(xùn)練來生成新的、有價值的內(nèi)容。根據(jù)生成式學(xué)習(xí)原理，閱讀作為學(xué)習(xí)的重要方式和內(nèi)容，并不只是被動地接收字面信息，更要積極生成認(rèn)知成果，如問題、圖解、寫作。當(dāng)前研究顯示，大學(xué)生在數(shù)字閱讀中面臨理解反思水平較低和閱讀注意力難以集中兩大問題，主要原因在于缺乏閱讀理解支架和生成式閱讀任務(wù)驅(qū)動[11]。在生成式學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上，Clark和Graves提出支架式閱讀模式，將閱讀分為閱讀前、閱讀中和閱讀后3個階段，認(rèn)為每個階段教師都應(yīng)該提供相應(yīng)的概念框架和認(rèn)知策略[12]。企業(yè)科研學(xué)術(shù)助手案例，智慧圖書館實現(xiàn)自動化智 慧感知用戶情境信息功能時，要加強(qiáng)用戶信息安全和 隱私保護(hù)。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是智慧圖書館實現(xiàn)圖書智能追蹤與管理的得力助手。通過智能書架、RFID標(biāo)簽、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，智慧圖書館能實時監(jiān)控圖書的位置、狀態(tài)以及流通情況。讀者只需通過移動應(yīng)用或圖書館網(wǎng)站，就能輕松查詢圖書的實時位置，甚至獲得圖書的推薦路徑，**提升閱讀的便利性。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還能幫助圖書館實現(xiàn)圖書的自動盤點(diǎn)、智能分類與快速定位，有效降低管理成本，提高工作效率；大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在智慧圖書館閱讀推廣效果評估與優(yōu)化中發(fā)揮重要作用。通過對讀者閱讀行為、借閱量、滿意度等關(guān)鍵指標(biāo)的持續(xù)監(jiān)測與分析，智慧圖書館能及時發(fā)現(xiàn)推廣策略中的不足與亮點(diǎn)，為策略調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過分析某類圖書的借閱量變化趨勢，智慧圖書館可以判斷該類型圖書的受歡迎程度，從而適時調(diào)整推廣力度；通過對比不同推廣渠道的轉(zhuǎn)化率，智慧圖書館能夠優(yōu)化資源配置，提高推廣效率。

在效率價值方面，高效閱讀、多模態(tài)體驗、深度理解將成為個體閱讀的**特征；在認(rèn)知價值方面，個體化封閉閱讀將向多元主體參與的互動閱讀邁進(jìn)，閱讀不單是信息和知識的傳遞，還是知識的共享與共創(chuàng)；在生存價值方面，人機(jī)共生的超級閱讀活動將持續(xù)推進(jìn)人的自由***發(fā)展。閱讀是一個復(fù)雜的信息加工過程，其不僅包括信息的獲取和感知，還包含含義理解、推理判斷等一系列交替進(jìn)行的認(rèn)知與理解活動。閱讀效率提升是傳統(tǒng)閱讀研究、閱讀教育的**議題，其主張通過閱讀訓(xùn)練提高閱讀速度和效率。閱讀推薦服務(wù)是智 慧圖書館的服務(wù)之一，在海量信息中推送滿足用 戶需求的閱讀資源。

人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)理論。人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)理論是在計算機(jī)賦能深度學(xué)習(xí)的過程中逐漸發(fā)展起來的，旨在充分發(fā)揮人類智能和機(jī)器智能的**優(yōu)勢，通過學(xué)習(xí)者與機(jī)器的智能交互、協(xié)同工作、對話協(xié)商和共同決策，促進(jìn)學(xué)生的深度創(chuàng)新學(xué)習(xí)，重構(gòu)智能時代的智慧學(xué)習(xí)新生態(tài)[15]?？焖侔l(fā)展的智能技術(shù)幫助實現(xiàn)泛在化的學(xué)習(xí)情境感知、全景化的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、精細(xì)化的學(xué)業(yè)診斷測評和個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)供給，催生了精細(xì)、互助和多元的人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)模式。一方面，機(jī)器能更好地理解學(xué)習(xí)者的認(rèn)知狀態(tài)和學(xué)習(xí)需求，進(jìn)而提供個性化的資源和服務(wù)；另一方面，人工智能對于計算機(jī)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)讓機(jī)器算法和模型更加精細(xì)深入，并有效支撐分布式學(xué)習(xí)者的社會認(rèn)知和知識建構(gòu)。尤其GenAI的快速發(fā)展催生出人機(jī)協(xié)同的智慧閱讀新范式。首先，GenAI作為效能工具降低認(rèn)知負(fù)荷，如總結(jié)摘要、語義翻譯、資源推薦、制作概念圖。其次，GenAI提供即時性的閱讀測評與分析，例如自動生成閱讀理解問題，基于學(xué)習(xí)分析結(jié)果（如閱讀答題分析、注意力熱力圖、提問層級分布）推送個性化策略建議，形成閱讀畫像。***，GenAI扮演閱讀伙伴或認(rèn)知**，通過提問和回答啟發(fā)學(xué)生深度思考。大部分有關(guān)閱讀理解問題的認(rèn)知層次劃分主 要參考布魯姆的認(rèn)知目標(biāo)分類理論。怎樣科研學(xué)術(shù)助手采購

建設(shè)智慧閱讀平臺，以便給用戶提供個性化、智 慧化的閱讀體驗，但由于缺乏統(tǒng)一的理論指導(dǎo)和成 熟范式。電話科研學(xué)術(shù)助手發(fā)現(xiàn)

生成式學(xué)習(xí)理論的**來源于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論。社會建構(gòu)理論認(rèn)為個體的認(rèn)知過程和結(jié)果是與社會環(huán)境、文化背景、與他人互動密切相關(guān)的產(chǎn)物[13]。在社會交互中，提問是相當(dāng)有啟發(fā)性的交流方式，提問者憑借敏銳的洞察力，捕捉到閱讀內(nèi)容中的重點(diǎn)或潛在矛盾，清晰、準(zhǔn)確地表達(dá)自己的疑惑或見解，這無疑是對語言組織與邏輯思維能力的有效訓(xùn)練。個體在閱讀過程中與他人進(jìn)行交流互動，如答疑解惑、討論文本內(nèi)容、分享閱讀感受，進(jìn)一步促進(jìn)思維的發(fā)展。近年有研究開始關(guān)注生成式學(xué)習(xí)和反思性評價在學(xué)術(shù)閱讀中的應(yīng)用，認(rèn)為提問策略在訓(xùn)練閱讀者的高階思維方面效果***[14]。因此本研究將自主提問作為**干預(yù)策略。電話科研學(xué)術(shù)助手發(fā)現(xiàn)