腦機接口技術是一種具有變革性的人機交互技術，其通過捕捉大腦信號并將其轉換為電信號，進而實現信息的傳輸和控制。閱讀理解是人類認知活動的**區域，涉及語言編碼、信息整合、邏輯推理等層面。腦機接口技術可以實現大腦和計算機之間的直接通信，進而影響或增強人的認知能力，改變閱讀理解的過程和效果，其具體表現在以下幾個方面。其一，揭示大腦的閱讀活動機制。通過記錄和分析大腦在閱讀過程中的52025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING神經活動，腦機接口技術可以進一步把握閱讀理解活動的神經機制，進而探索提高閱讀效率的策略。其二，實時監測和調控人的閱讀活動。腦機接口技術通過記錄大腦在閱讀特定文本的神經信號，分析閱讀理解關鍵過程的重點區域，進而通過算法來進行優化推薦。其三，直接干預閱讀活動。腦機接口技術可以通過直接刺激與閱讀理解相關的神經回路，加速信息處理和整合，進而提高閱讀的速度和準確度。除了采集腦部神經信息，未來腦機接口技術將對眼動、肌電、心電、呼吸等生理信號進行多模態數據融合，進一步提升多模態腦機技術對人閱讀理解活動把握的精細度［8］。在技術和需求的雙重驅動下，通過改造可以為用戶營造線上線下互動、開放互聯、知識共享的信息獲取。哪些科研學術助手是什么

閱讀感知是閱讀活動的初級階段，是讀者憑借視覺感官接觸閱讀材料并把受到的條件刺激傳遞給大腦，由想象、聯想、理解、情感等要素共同構成的一種閱讀過程。傳統閱讀的對象是紙質文本，眼睛在文字之間跳躍和移動，經由大腦的視覺中樞、語言中樞、聽覺中樞，**終傳輸到記憶中樞?！耙荒渴?，過目不忘”的夢想自古以來就是人類閱讀學習追求的比較高境界，掌握有效的閱讀方法和技能成為提高閱讀效率的有效手段。隨著智能時代的到來，手機、電腦、閱讀器等設備跨屏互聯，音頻、視頻及VR\AR等沉浸方式跨場景交互，閱讀感知不斷突破空間、時間和身體的限制，全息、全感、全場景的超級閱讀即將到來。全息是以文字、聲音、圖像等多形式、多維度、多側面進行立體化呈現信息和知識的一種方式，使得閱讀從單一視聽轉向多維互動，從被動輸入轉向沉浸體驗，能夠有效緩解長時間閱讀帶來的大腦疲勞和知識倦?。?］。全感強調閱讀過程中視覺、聽覺、味覺、嗅覺和觸覺的多感官參與，能夠有效增強用戶黏性。全場景則強調在不同的環境和情景下，通過用戶需求和行為分析，為用戶提供高效、精細、便捷的閱讀服務［10］。企業科研學術助手系統對預處理數據信息進 行基于本體的情景建模挖掘用戶的情景,信息特征 規律和變化趨勢，預測用戶閱讀需求偏好。

其次，學習者通過點擊、拖拽、縮放等操作，與閱讀內容進行深入的互動，并對文本進行自由地標注、編輯和點評，在此過程中形成筆記和反思。國外已有多項研究探索利用數字學習工具支持閱讀障礙者進行流暢閱讀，例如借助聽讀技術輔助具有視覺詞義障礙的兒童進行視聽混讀；對于注意力缺陷兒童使用標記、提示等技術維持閱讀注意力[17]。再次，用戶通過社交功能或平臺將閱讀內容、個人筆記或感悟分享到社交媒體上，與其他用戶進行討論和交流。***，學習者利用人工智能技術進行文本分析、信息提煉、實時翻譯等，提高用戶的閱讀效率和理解深度，如一些平臺支持AI全文翻譯和多種語言互譯。基于大語言模型的生成式人工智能可以扮演虛擬閱讀同伴或導師，通過對話提問幫助閱讀者深度思考，啟迪智慧

生成式學習理論與人機協同學習理論為構建促進深度閱讀理解的大學生智慧閱讀模式提供了理論支撐。生成式學習理論強調學習者對知識的主動加工與意義生成，為智慧閱讀模式提供了**認知邏輯——通過自主提問、概念圖繪制等生成性活動，驅動學習者對文本進行深度加工與批判性反思，從而超越淺層的信息接收。人機協同學習理論則為生成式學習的實踐提供了技術支撐與生態重構。社會建構的互動性被技術和機器賦能，如智能平臺支持的多模態協作工具、實時討論區等，使得跨時空的協同知識建構成為可能。兩者在智慧閱讀模式中形成了“認知生成—社會互動—技術賦能”的閉環：生成式學習驅動個體知識建構，社會建構促進群體智慧共享，人機協同則通過智能工具與數據分析實現前面兩者的精細化支持與動態調適，共同推動深度理解與高階思維的發展。用戶可以獲得高效的個性化閱讀推廣服務，將提升用戶閱 讀服務體驗，實現圖書館智慧閱讀推廣服務高質量 發展。

生成式學習與支架式閱讀理論。Wittrock提出的生成式學習理論認為有效的學習是學習者對環境中的信息進行意義建構和主動輸出的過程，強調了學習者在學習過程中對知識的主動加工、處理和轉化[10]。當前GenAI正是模擬人類生成式學習的機理，通過對已有內容的觀察和訓練來生成新的、有價值的內容。根據生成式學習原理，閱讀作為學習的重要方式和內容，并不只是被動地接收字面信息，更要積極生成認知成果，如問題、圖解、寫作。當前研究顯示，大學生在數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驅動[11]。在生成式學習理論的基礎上，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，認為每個階段教師都應該提供相應的概念框架和認知策略[12]。智慧閱讀推廣要求圖書館館員要熟練運用大 數據、人工智能、新媒體等智慧化技術，挖掘 用戶的潛在閱讀需求。哪些科研學術助手是什么

用大數據分析、數據清洗技術和工具對情景信 息進行清洗、過濾、推理和轉換，去除冗余數 據。哪些科研學術助手是什么

隨著科技發展和時代進步，人類正經歷一場全新的前所未有的認知**，其將打破人類固有的思維模式和認知模式。在人工智能的下半場，62025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING超級認知智能可能會解決既有大語言模型中存在的事實性及推理能力問題，實現更精細的自然語義理解、更豐富的多模態輸入輸出，具備更個性化的能力［12］。認知智能賦能閱讀活動，將在極大程度上增強人類理解、管理、應用知識的能力。在知識理解方面，人工智能技術整合大數據、機器學習、學習分析、自適應、情感計算等技術，能從認知水平、能力基礎等方面把握讀者的實際情況，通過精細推送、情景創設等輔助其更好地理解復雜問題［13］。哪些科研學術助手是什么