在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應用的重要領域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優化個性化閱讀推薦系統，提高推薦準確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態變化的，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，并調整資源和服務策略。例如，當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，當某一話題或領域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優化智慧圖書館的網站和用戶界面設計。通過分析用戶在網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，如果發現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化，以提供更相關的搜索結果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當前的需求，還可以預見未來的變化，確保服務的持續有效性和相關性[3]。發揮圖書館交互式學習、閱讀和 交流共享的空間價值，提升用戶閱讀服務體驗。本地科研學術助手聯系人

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，啟迪智慧數字圖書館科研學術助手客服電話根據問題形式、認知層次、思維模式、答案特征 等標準進行分類。

智慧讀者與閱讀理解能力。何為智慧讀者？龐敬文等認為“互聯網+”時代下的智慧閱讀不僅是指閱讀環境和設備上的智能化，更要產生智慧讀者，將閱讀過程由“知識化”轉為“智慧化”，對閱讀內容進行有效辨別、深度加工和智慧創造[6]。大學生智慧閱讀素養包括智慧閱讀意識、智慧閱讀技能和閱讀理解能力[7-9]。其中，閱讀理解能力是關鍵能力，是智慧閱讀意識和智慧閱讀技能的**終服務目標。結合布魯姆的認知目標分類，可以認為深度閱讀理解能力即讀者具備超越對閱讀信息的記憶檢索、解釋和應用，逐漸過渡到對內容的批判性評價和自主性創造，自主生成高質量、個性化的認知成果的能力，這也是智慧閱讀的**內涵。當前有關智慧閱讀的研究多從工具效能視角出發，強調智能技術對閱讀效率和體驗的提升（如閱讀工具便捷性、資源獲取速度、界面友好度），對讀者閱讀理解能力的評估和干預不足，缺乏對閱讀者認知策略的系統化支持，導致“技術賦能”與“認知發展”的割裂。

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。閱讀推薦服務是智 慧圖書館的服務之一，在海量信息中推送滿足用 戶需求的閱讀資源。

隨后進行數據清洗，剔除無效、錯誤或無關數據，保證數據質量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數據都需要清理。清洗后的數據需要轉換為適合分析的格式或結構，如分類數據編碼、連續變量規范化等。這是確保數據被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數據分析階段，通過應用統計分析、機器學習算法等，從數據中挖掘用戶的興趣和行為模式。例如，通過分析用戶的搜索和下載歷史，預測其可能感興趣的新書或主題，進而實現真正的個性化推薦。3.2內容資源管理與標簽化個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調整資源標簽，使推薦精細水平提升。該技術可將情景感知計算融入特定的 資源推薦環境，幫助圖書館探測并識別用戶特征。怎樣科研學術助手選擇

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。本地科研學術助手聯系人

。人工智能（AI）技術的廣泛應用為智慧圖書館的閱讀推廣帶來了**性的變化。AI技術以其強大的計算能力和智能分析能力，為智慧圖書館提供了更加智能化、人性化的服務能力，從而極大地提升了讀者的閱讀體驗和互動性。在智慧圖書館中，AI技術的一個典型應用是聊天機器人。這些聊天機器人通過自然語言處理技術，能夠準確理解讀者的查詢意圖，并快速回答關于圖書館開放時間、圖書位置、借閱規則等常見問題。同時，聊天機器人還能協助讀者進行圖書檢索、預約和續借等操作，可以**簡化讀者的借閱流程，提高圖書館的服務效率。本地科研學術助手聯系人