在數字化和信息化快速發展的背景下，圖書館作為知識與信息的重要傳遞者，亟須革新服務方式。因此，智慧圖書館的概念應運而生，旨在通過高科技手段，如人工智能（artificialintelligence,AI），提升服務效率和用戶體驗。智慧圖書館不僅是傳統圖書館的延伸，還是信息技術與圖書館服務深度融合的產物。AI在信息檢索、用戶行為分析與個性化服務等方面，展現出巨大的潛力。當前，隨著用戶對信息服務需求的日益個性化和精細化，智慧圖書館需要提供更貼心和高效的閱讀推薦服務。因此，研究并實施基于AI的個性化閱讀推薦系統成為智慧圖書館發展的重要方向。這種系統不僅可以大幅提高圖書館的服務質量和運營效率，還能更好地滿足用戶的多樣化需求[1]。為閱讀知識價值的進一步提升 創造有利環境，保障圖書館知識服務的效率和質量。信息化科研學術助手成本

智慧閱讀是AI技術賦能閱讀的初步探索，其潛力遠未被充分挖掘。隨著生成式人工智能、增強現實、腦機接口、生命科學等前端技術的不斷突破和落地應用，人類即將迎來超級閱讀時代。作為智慧閱讀的高級階段，超級閱讀并非智慧閱讀的簡單延續，而是通過更深層次的技術賦能，帶給讀者多模態交互增強的閱讀體驗，幫助讀者突破傳統的閱讀方式限制，提高閱讀效率，優化知識管理模式，甚至將閱讀過程與知識輸出、社會互動深度融合。技術創新主導的超級閱讀活動，其基本架構包括感知層、交互層和認知層，呈現全新的特征。哪個科研學術助手價格多少根據問題形式、認知層次、思維模式、答案特征 等標準進行分類。

隨著信息技術和生物技術的**性發展，增強智能、腦機芯片、基因編程等技術進入測試和應用階段，人機共生在超級閱讀活動中主要表現在以下幾個方面。其一，生物機能的增強。賽博格身體帶來人類感官能力的增強，由此成為一種增強信息加工單元，如借助智能眼鏡可以將文字信息加工成語音、圖像等，更能夠展示其他閱讀輔助信息，幫助用戶更好地分析、判斷和思考等。其二，具身性的增強。傳統閱讀強調讀者對文本符號的接收與解讀，超級閱讀則強調用戶***的身體感受和參與度。VR/AR技術的快速發展不斷推動人們在虛擬空間中身體出現、身體參與及互動性的增強。有學者認為，虛擬空間的虛擬性與具身性只是一種體驗，其在一定程度上會影響人的正常認知［18］。也有學者認為，虛擬空間承載著部分現實空間中的社會關系，具有一定的社會價值和意義［19］。其三，時間感知的變化。生命體與非生命體的連接將加速虛擬與現實的流動，碎片化、加速等成為新的時間特征。

在知識管理方面，人們借助大模型可以使用內容自動生成、語義理解、文件分析等知識管理功能，還可以通過智能體高效管理海量文本、自動篩選信息、提煉知識等［14］。在知識創新方面，人工智能因擁有類人智慧而具備深層次理解和推理能力，其參與知識生產與流動將成為常態。算法、復雜神經網絡、自然語義處理、聯結、模糊、近似性、概率等構成人工智能參與知識生產的基本邏輯［15］。智慧閱讀向超級閱讀的躍遷，不僅是技術層面的深度改造，還是閱讀價值的延伸與再造。超級閱讀將有效推進知識生產和流動模式升級、社會關系變革，**人類文明邁入下一個階段。高質量服務反饋與評價機制是進一步改善服務 模式和提高服務質量的重要保障。

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。做好館員新型專業/服務能力體系 的重構和布局至關重要。圖書館科研學術助手收費套餐

機器也可以借助大語言模型和問題生成算法為閱讀者智能生成閱讀理解測 驗題庫，幫助閱讀者進行閱讀效能檢測。信息化科研學術助手成本

個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產生大量數據。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數千份電子書和期刊，且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎，需要收集和處理，以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數據，個性化閱讀推薦系統可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數據方面的支持。信息化科研學術助手成本