閱讀是各類學習和認知活動的基礎。在高等教育中，大學生群體作為數字原住民，其閱讀行為已從傳統的紙質媒介向智能移動終端***遷移[1]。新技術的快速發展更是讓大學生獲得多模態、交互性和便捷性的閱讀體驗[2]，但也引發淺層次閱讀和快餐式閱讀等挑戰，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日漸強大的背景下，出現淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質閱讀，部分大學生數字閱讀理解能力下降，閱讀動機和投入不足，在數字閱讀中表現出更多的走神和迷航現象；而這些行為與閱讀內容枯燥無味、閱讀理解表現不佳以及社交媒體的干擾等因素有關[4]。他們對文本的理解往往浮于表面，當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，嚴重影響閱讀成效和專業發展[5]。因此，培養智慧閱讀環境下大學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生智慧閱讀干預策略，構建大學生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學生深度閱讀理解能力，并通過教學實踐驗證策略的有效性，為培養當代智慧讀者提供借鑒。在智慧時代，閱讀推廣已成為一項需要 學校、出版商、社會組織、企業、社區等社會各界參與的事業。咨詢科研學術助手是什么

智慧圖書館應確保只有授權的員工才能訪問敏感的用戶數據，并且訪問權應根據員工的職責進行嚴格限定。每次訪問都應有記錄，以便進行安全審計和監控。再次，安全審計是另一項重要措施。定期的安全審計可以幫助圖書館發現潛在的安全漏洞和不當的數據處理活動。同時，審計結果可以用于加強數據保護和修正已識別的弱點。***，智慧圖書館應公開其數據保護政策，明確告知用戶其個人數據如何被收集、使用和保護，并確保其數據處理和存儲實踐符合當地和國際的隱私法規。合理的隱私政策和用戶協議應該清楚地展示給用戶，并且在用戶注冊過程中獲取用戶明確的同意，有助于建立用戶信任，提高其對個性化推薦服務的接受度。參考科研學術助手特點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。

推動教育資源均衡，縮小知識鴻溝。數智時代，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和人群，導致教育資源分配不均。而智慧圖書館利用云計算、大數據等先進技術，打破了物理空間的限制，使得質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、移動閱讀應用等渠道，智慧圖書館能夠為偏遠地區、經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、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，為社會的可持續發展奠定堅實基礎。

人機協同學習理論。人機協同學習理論是在計算機賦能深度學習的過程中逐漸發展起來的，旨在充分發揮人類智能和機器智能的**優勢，通過學習者與機器的智能交互、協同工作、對話協商和共同決策，促進學生的深度創新學習，重構智能時代的智慧學習新生態[15]。快速發展的智能技術幫助實現泛在化的學習情境感知、全景化的學習數據采集、精細化的學業診斷測評和個性化的學習服務供給，催生了精細、互助和多元的人機協同學習模式。一方面，機器能更好地理解學習者的認知狀態和學習需求，進而提供個性化的資源和服務；另一方面，人工智能對于計算機認知網絡的貢獻讓機器算法和模型更加精細深入，并有效支撐分布式學習者的社會認知和知識建構。尤其GenAI的快速發展催生出人機協同的智慧閱讀新范式。首先，GenAI作為效能工具降低認知負荷，如總結摘要、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，基于學習分析結果（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扮演閱讀伙伴或認知**，通過提問和回答啟發學生深度思考。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。

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。準確分析和響應用戶現實需 求，建立圖書館與用戶的多維互動模式，提 供更加個性化、多元化的智慧閱讀服務。數字圖書館科研學術助手大概費用

積極探索智慧時代下圖書館智慧閱讀推廣以滿足 用戶個性化、多元化閱讀需求，對推進終身學習具有深遠意義。咨詢科研學術助手是什么

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。咨詢科研學術助手是什么