在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優(yōu)化個性化閱讀推薦系統(tǒng)，提高推薦準(zhǔn)確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態(tài)變化的，定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調(diào)整資源和服務(wù)策略。例如，當(dāng)某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當(dāng)某一話題或領(lǐng)域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調(diào)整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書館的網(wǎng)站和用戶界面設(shè)計。通過分析用戶在網(wǎng)站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識別出用戶體驗中的痛點和改進機會。例如，如果發(fā)現(xiàn)用戶在使用搜索功能時放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優(yōu)化，以提供更相關(guān)的搜索結(jié)果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細(xì)致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當(dāng)前的需求，還可以預(yù)見未來的變化，確保服務(wù)的持續(xù)有效性和相關(guān)性[3]。智慧圖書館可建立適合用戶閱讀需求的閱讀場景 架構(gòu)并向其推送閱讀內(nèi)容，讓用戶獲得情景服 務(wù)體驗。哪些科研學(xué)術(shù)助手哪家好

閱讀是各類學(xué)習(xí)和認(rèn)知活動的基礎(chǔ)。在高等教育中，大學(xué)生群體作為數(shù)字原住民，其閱讀行為已從傳統(tǒng)的紙質(zhì)媒介向智能移動終端***遷移[1]。新技術(shù)的快速發(fā)展更是讓大學(xué)生獲得多模態(tài)、交互性和便捷性的閱讀體驗[2]，但也引發(fā)淺層次閱讀和快餐式閱讀等挑戰(zhàn)，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日漸強大的背景下，出現(xiàn)淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質(zhì)閱讀，部分大學(xué)生數(shù)字閱讀理解能力下降，閱讀動機和投入不足，在數(shù)字閱讀中表現(xiàn)出更多的走神和迷航現(xiàn)象；而這些行為與閱讀內(nèi)容枯燥無味、閱讀理解表現(xiàn)不佳以及社交媒體的干擾等因素有關(guān)[4]。他們對文本的理解往往浮于表面，當(dāng)遇到問題時選擇直接獲取來自GenAI的答案，而并非自主思考，缺乏深入探究和理解反思的能力，嚴(yán)重影響閱讀成效和專業(yè)發(fā)展[5]。因此，培養(yǎng)智慧閱讀環(huán)境下大學(xué)生深度閱讀理解能力意義重大。本研究提出基于自主提問的大學(xué)生智慧閱讀干預(yù)策略，構(gòu)建大學(xué)生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學(xué)生深度閱讀理解能力，并通過教學(xué)實踐驗證策略的有效性，為培養(yǎng)當(dāng)代智慧讀者提供借鑒。哪些科研學(xué)術(shù)助手哪家好同時學(xué)生提出的問題能在一定程度上反映其認(rèn)知活動層次，能有 效診斷和評估閱讀理解效能。

腦機接口技術(shù)是一種具有變革性的人機交互技術(shù)，其通過捕捉大腦信號并將其轉(zhuǎn)換為電信號，進而實現(xiàn)信息的傳輸和控制。閱讀理解是人類認(rèn)知活動的**區(qū)域，涉及語言編碼、信息整合、邏輯推理等層面。腦機接口技術(shù)可以實現(xiàn)大腦和計算機之間的直接通信，進而影響或增強人的認(rèn)知能力，改變閱讀理解的過程和效果，其具體表現(xiàn)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(jīng)活動，腦機接口技術(shù)可以進一步把握閱讀理解活動的神經(jīng)機制，進而探索提高閱讀效率的策略。其二，實時監(jiān)測和調(diào)控人的閱讀活動。腦機接口技術(shù)通過記錄大腦在閱讀特定文本的神經(jīng)信號，分析閱讀理解關(guān)鍵過程的重點區(qū)域，進而通過算法來進行優(yōu)化推薦。其三，直接干預(yù)閱讀活動。腦機接口技術(shù)可以通過直接刺激與閱讀理解相關(guān)的神經(jīng)回路，加速信息處理和整合，進而提高閱讀的速度和準(zhǔn)確度。除了采集腦部神經(jīng)信息，未來腦機接口技術(shù)將對眼動、肌電、心電、呼吸等生理信號進行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，進一步提升多模態(tài)腦機技術(shù)對人閱讀理解活動把握的精細(xì)度［8］。

隨著科技發(fā)展和時代進步，人類正經(jīng)歷一場全新的前所未有的認(rèn)知**，其將打破人類固有的思維模式和認(rèn)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(rèn)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(xiàn)更精細(xì)的自然語義理解、更豐富的多模態(tài)輸入輸出，具備更個性化的能力［12］。認(rèn)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(yīng)用知識的能力。在知識理解方面，人工智能技術(shù)整合大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)分析、自適應(yīng)、情感計算等技術(shù)，能從認(rèn)知水平、能力基礎(chǔ)等方面把握讀者的實際情況，通過精細(xì)推送、情景創(chuàng)設(shè)等輔助其更好地理解復(fù)雜問題［13］。用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗技術(shù)和工具對情景信 息進行清洗、過濾、推理和轉(zhuǎn)換，去除冗余數(shù) 據(jù)。

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)境中的信息進行意義建構(gòu)和主動輸出的過程，強調(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]。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(xué)術(shù)助手用戶體驗

根據(jù)信息資源與用戶情景化需求相似性匹配結(jié) 果，通過多種渠道主動為用戶推送滿足其閱讀需求的 信息資源。哪些科研學(xué)術(shù)助手哪家好

推動教育資源均衡，縮小知識鴻溝。數(shù)智時代，智慧圖書館的閱讀推廣在推動教育資源均衡方面扮演著重要角色。傳統(tǒng)圖書館受限于地理位置和館藏資源，往往難以覆蓋所有地區(qū)和人群，導(dǎo)致教育資源分配不均。而智慧圖書館利用云計算、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)，打破了物理空間的限制，使得質(zhì)量閱讀資源能夠跨越地域，觸達更***的讀者群體。通過在線閱讀平臺、移動閱讀應(yīng)用等渠道，智慧圖書館能夠為偏遠地區(qū)、經(jīng)濟條件較差或特殊群體提供平等的閱讀機會，幫助他們獲取知識和信息，縮小城鄉(xiāng)、貧富之間的知識鴻溝。這種教育資源的均衡分配，有助于促進社會公平，提升**的整體素質(zhì)，為社會的可持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。哪些科研學(xué)術(shù)助手哪家好