超级阅读的本质是将由人主导和参与的阅读活动转变为人机协同活动,人类的阅读记忆越来越依赖于外部存储空间,数字空间成为人们记录、记忆自己时间的主要方式。斯蒂格勒认为,技术化就是丧失记忆。人们将本该由大脑记忆的任务交由机器完成,不但导致自身记忆机能的衰退,而且使得记忆趋向机械化、平面化,如AI书摘可以快速...
其次,智慧图书馆可以开发专属的App或小程序,提供移动阅读、在线听书等服务。这些应用不仅能满足读者随时随地的阅读需求,还可以通过丰富的阅读资源和个性化的推荐服务,提升读者的阅读体验和满意度。通过不断优化应用功能和用户体验,智慧图书馆可以吸引更多读者下载和使用这些应用,从而进一步拓宽阅读推广的渠道和受众范围。此外,智慧图书馆还可以与**网络直播平台合作,开展线上阅读分享会、作家访谈等直播活动。这种新颖的阅读推广方式不仅能够吸引年轻读者的关注,还能通过直播的互动功能,增强读者与图书馆之间的黏性和互动体验。同时,智慧图书馆还可以利用短视频平台进行阅读推广,通过制作有趣、富有创意的短视频,展示图书馆的馆藏资源、阅读环境以及特色活动,吸引更多潜在读者的兴趣和参与。这些新媒体渠道的应用,不仅能拓宽阅读推广路径,也为智慧图书馆与读者之间建立更加紧密、多元的联系,共同推动阅读文化的传播与发展。智慧图书馆可建立适合用户阅读需求的阅读场景 架构并向其推送阅读内容,让用户获得情景服 务体验。信息化科研学术助手价格信息

在智慧图书馆中,用户行为分析是AI应用的重要领域。通过分析用户的搜索历史、阅读习惯和点击模式等,智慧图书馆能够深入了解用户的兴趣和需求,从而优化个性化阅读推荐系统,提高推荐准确性和用户满意度。由于用户的需求和兴趣是动态变化的,定期进行用户行为分析有助于智慧图书馆及时捕捉这些变化,并调整资源和服务策略。例如,当某一类图书或资源的访问量***增加时,智慧图书馆可以及时增加该类资源的购买量,以满足用户的需求;反之,当某一话题或领域的访问量下降时,智慧图书馆可以调整资源配置,避免资源浪费。此外,用户行为分析还能优化智慧图书馆的网站和用户界面设计。通过分析用户在网站上的访问模式和交互行为,智慧图书馆可以识别出用户体验中的痛点和改进机会。例如,如果发现用户在使用搜索功能时放弃率较高,可能意味着搜索功能需要优化,以提供更相关的搜索结果或更友好的用户界面。通过对用户行为的细致分析,智慧图书馆不仅可以精确满足用户当前的需求,还可以预见未来的变化,确保服务的持续有效性和相关性[3]。本地科研学术助手口碑推荐教师提问或自我提问可帮助读者集中阅读注意力,明确阅读目 标,深度加工文本内容。

为了进一步提升个性化阅读体验,智慧图书馆还可以引入智能推荐系统。这些系统利用先进的算法模型,根据读者的兴趣模型自动匹配并推送相关资源。这些资源不仅限于传统的纸质书籍,还包括学术论文、研究报告、电子书等多元化的学术资源。通过智能推荐系统,读者可以轻松发现感兴趣的内容,拓宽阅读视野,提升阅读体验。此外,智慧图书馆还可以通过不断优化算法模型,提高推荐的准确性和个性化程度。通过不断收集并分析读者的阅读历史、偏好、行为模式等多维度数据,智慧图书馆能够训练出更加精细的推荐算法。例如,智慧图书馆可以利用协同过滤算法,根据读者以往的阅读记录和相似读者的行为,为每位读者量身定制推荐列表。同时,结合内容推荐算法,分析书籍的内容特征,将符合读者兴趣主题的书籍精细推送给读者。
数字时代,人们对信息和知识的接受、理解、思考、运用等呈现不同的特征,如开放性、虚拟化、具身化等。阅读的技术互动成为阅读交流的全部,高度构建的技术场域成为人们阅读交流的现场,同时可能使得阅读交流活动固化、异化,进而造成人们新的认知偏差。其一,虚拟认知偏差。早期阅读交流的虚拟性主要体现在用户身份的虚拟性,但随着智能体的出现,阅读交流的对象将完全虚拟化,其可能模糊虚拟与现实的界限而形成一定的认知负担[22]。此外,VR/AR技术营造出高度沉浸感,虽然可以辅助读者完成阅读认知和知识理解,但可能会使读者在回到现实空间时,因现实环境的刺激程度相对较低而难以集中注意力。其二,生成认知偏差。智能推荐是超级阅读内容分发的重要机92025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING制,其能够有效降低读者获取信息和知识的成本,但是个性化推荐也可能营造一种封闭性认知环境。同时,智能生成内容并非完全真实、可靠,当虚拟内容以高度可信的方式提供给读者时,可能会给读者带来新的认知幻觉、认知偏差等。准确分析和响应用户现实需 求,建立图书馆与用户的多维互动模式,提 供更加个性化、多元化的智慧阅读服务。

生成式学习与支架式阅读理论。Wittrock提出的生成式学习理论认为有效的学习是学习者对环境中的信息进行意义建构和主动输出的过程,强调了学习者在学习过程中对知识的主动加工、处理和转化[10]。当前GenAI正是模拟人类生成式学习的机理,通过对已有内容的观察和训练来生成新的、有价值的内容。根据生成式学习原理,阅读作为学习的重要方式和内容,并不只是被动地接收字面信息,更要积极生成认知成果,如问题、图解、写作。当前研究显示,大学生在数字阅读中面临理解反思水平较低和阅读注意力难以集中两大问题,主要原因在于缺乏阅读理解支架和生成式阅读任务驱动[11]。在生成式学习理论的基础上,Clark和Graves提出支架式阅读模式,将阅读分为阅读前、阅读中和阅读后3个阶段,认为每个阶段教师都应该提供相应的概念框架和认知策略[12]。用大数据分析、数据清洗技术和工具对情景信 息进行清洗、过滤、推理和转换,去除冗余数 据。创新科研学术助手特点
在支架式阅读模式中,提问被认为是 有效的阅读支架和认知成果;信息化科研学术助手价格信息
)数据驱动,精细推送个性化阅读资源。在数智时代背景下,大数据技术的飞速迭代为智慧图书馆的阅读推广提供了前所未有的契机。智慧图书馆不再**是一个静态的藏书之所,而是转变为一个能够深度挖掘和分析数智时代智慧图书馆阅读推广探讨□周宛数智时代背景下,智慧图书馆作为信息服务的**机构,其阅读推广的重要性日益凸显。本文旨在探讨智慧图书馆在阅读推广中的关键角色与策略。通过提升**阅读素养、推动教育资源均衡、促进文化传承与创新,智慧图书馆为社会文化发展做出了重要贡献。文章进一步提出了数据驱动、AI赋能、融合新媒体、智慧化管理、创新服务模式等五大策略,以优化阅读推广流程,拓宽推广渠道,提升阅读体验与互动性,打造多元化阅读环境。信息化科研学术助手价格信息
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