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脑机接口技术是一种具有变革性的人机交互技术，其通过捕捉大脑信号并将其转换为电信号，进而实现信息的传输和控制。阅读理解是人类认知活动的**区域，涉及语言编码、信息整合、逻辑推理等层面。脑机接口技术可以实现大脑和计算机之间的直接通信，进而影响或增强人的认知能力，改变阅读理解的过程和效果，其具体表现在以下几个方面。其一，揭示大脑的阅读活动机制。通过记录和分析大脑在阅读过程中的52025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING神经活动，脑机接口技术可以进一步把握阅读理解活动的神经机制，进而探索提高阅读效率的策略。其二，实时监测和调控人的阅读活动。脑机接口技术通过记录大脑在阅读特定文本的神经信号，分析阅读理解关键过程的重点区域，进而通过算法来进行优化推荐。其三，直接干预阅读活动。脑机接口技术可以通过直接刺激与阅读理解相关的神经回路，加速信息处理和整合，进而提高阅读的速度和准确度。除了采集脑部神经信息，未来脑机接口技术将对眼动、肌电、心电、呼吸等生理信号进行多模态数据融合，进一步提升多模态脑机技术对人阅读理解活动把握的精细度［8］。将情景感知融入智慧图书馆阅读推荐服务，可以提升图书馆阅读推广服务质量和成效，丰富阅读推荐服务。信息科研学术助手数据分析

用户可选择感兴趣的学科领域，如文学、历史、科技等，订阅特定的期刊及出版物，以保证推荐的资源与自己的阅读需求充分契合。同时，用户可依据自身阅读偏好对系统设置做出调整，选择偏爱的文体类型、特定的作者等。凭借这一设置，个性化阅读推荐系统能依据用户兴趣，生成更精细且个性化的书单或内容推荐。统计数据显示，约80%的注册用户会积极介入个性化设置环节，以增强自己的阅读体验。该环节不仅提高了用户和图书馆资源之间互动的频率与质量，还促使个性化阅读推荐系统能以更智能的方式为用户提供契合其需求的资源，从而提高智慧图书馆的用户满意度及使用率。本地科研学术助手一体化随着５Ｇ、ＡＩ、新媒体技术的不断 发展，阅读推广的渠道越来越多元，图书馆内部各 种线下设备及线上媒体。

随后进行数据清洗，剔除无效、错误或无关数据，保证数据质量。例如，异常的用户行为记录、重复的条目或格式错误的数据都需要清理。清洗后的数据需要转换为适合分析的格式或结构，如分类数据编码、连续变量规范化等。这是确保数据被分析工具正确理解和处理的关键。在数据分析阶段，通过应用统计分析、机器学习算法等，从数据中挖掘用户的兴趣和行为模式。例如，通过分析用户的搜索和下载历史，预测其可能感兴趣的新书或主题，进而实现真正的个性化推荐。3.2内容资源管理与标签化个性化阅读推荐系统设计的关键为内容资源管理与标签化。智慧图书馆需把内容资源进行数字化管理，并给每本书籍、期刊、文章等都贴上标签，这些标签包括书籍的主题、作者、出版时间、阅读难易程度等，从而对资源进行有效的分类及标签化处理。当用户请求推荐时，个性化阅读推荐系统可迅速筛选出契合其需求的书籍或资源。同时，智慧图书馆还能按照读者的反馈以及借阅频率来调整资源标签，使推荐精细水平提升。

智慧化管理，优化阅读推广流程。智慧图书馆作为数智时代的先锋，通过深度融合云计算、物联网等前沿技术，实现了从传统图书馆向现代化、智能化转型的重大跨越。这一转型不仅体现在资源数字化、服务智能化上，更在于管理流程的自动化与优化，为阅读推广提供了强有力的技术支持和机制保障。云计算技术在智慧图书馆管理中的应用，如同为数据海洋安装了一套高效的水处理系统，可以实现跨平台数据的无缝对接与深度整合。智慧采写编2025年第3期154图书管理图书馆借助云计算的分布式计算能力和弹性存储优势，能够构建基于用户画像的智慧阅读推广系统。这一系统能够实时追踪、精细收集并分析读者的借阅行为、阅读习惯、偏好变化等多维度数据，为阅读推广提供科学、精细的数据支撑。通过云计算技术，智慧图书馆能够实现对读者需求的深度洞察，从而制定出更加符合读者期望的阅读推广策略，提高推广的针对性和有效性；同时学生提出的问题能在一定程度上反映其认知活动层次，能有 效诊断和评估阅读理解效能。

阅读是各类学习和认知活动的基础。在高等教育中，大学生群体作为数字原住民，其阅读行为已从传统的纸质媒介向智能移动终端***迁移[1]。新技术的快速发展更是让大学生获得多模态、交互性和便捷性的阅读体验[2]，但也引发浅层次阅读和快餐式阅读等挑战，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日渐强大的背景下，出现沦为惰性读者趋势[3]。相比起纸质阅读，部分大学生数字阅读理解能力下降，阅读动机和投入不足，在数字阅读中表现出更多的走神和迷航现象；而这些行为与阅读内容枯燥无味、阅读理解表现不佳以及社交媒体的干扰等因素有关[4]。他们对文本的理解往往浮于表面，当遇到问题时选择直接获取来自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，严重影响阅读成效和专业发展[5]。因此，培养智慧阅读环境下大学生深度阅读理解能力意义重大。本研究提出基于自主提问的大学生智慧阅读干预策略，构建大学生生成式智慧阅读模式，用以提升大学生深度阅读理解能力，并通过教学实践验证策略的有效性，为培养当代智慧读者提供借鉴。为用户推荐其所需的阅读 资源，让用户在不同情境下发现自己感兴趣，从而提高图书馆智慧阅 读推广。品牌科研学术助手用户体验

运用数据库技术、分布式数据存储技术建立静态数据 库和动态数据库，进行用户情景数据的分布式存储， 推理。信息科研学术助手数据分析

阅读中的深度加工。当学习者进行智慧阅读时，他们不再是被动的信息接收者，而是转变为积极的参与者和加工者，与文本进行深度的互动。当前交互式阅读技术具备多种阅读辅助功能，这些功能不仅提升了用户的阅读体验，还促进了知识的深度学习和交流互动。首先，富媒体技术的***使用使得学习者可以充分体验多模态阅读，将传统的文字阅读扩展到了图像、音频、视频甚至虚拟现实等多种媒介形式，提供语音朗读、视频讲解、动画演示等多种输出形式，如部分智能阅读app支持将单一的文本阅读转化为虚拟数字人主持的视听混合阅读。信息科研学术助手数据分析