质量科研学术助手标志

阅读前的个***。当前智慧阅读的***特点之一在于其能够提供个性化且精细的阅读服务，有效助力学习者满足阅读需求，集中阅读注意力，并明确阅读目标。教育云服务的普及，使得学生可以随时随地轻松获取各类富媒体阅读资源，涵盖文本、视频及网络链接等多种形式。同时，学生还能根据自己的认知风格，对这些阅读媒体进行加工或转换，从而获得量身定制的阅读资源。在智慧阅读领域，阅读前的个性推荐与定制服务已成为研究热点。目前大量研究与实践已在技术层面攻克了这一难题。其中，基于关联规则的推荐算法能够依据学习者的历史阅读记录和兴趣偏好，自动为其推荐高度相关的阅读资源；而基于时间序列的推荐算法，则能预测学习者未来的阅读需求和行为，并据此推送相应的阅读内容[16]。此外，智能阅读平台还为学习者提供了清晰的阅读指导和任务清单，帮助他们在阅读过程中明确方向和目标，从而提高阅读理解和吸收效率。学习者还可以通过智能助手及时反馈自己的阅读需求，系统则会记录并分析其长期阅读行为和内容，绘制出阅读画像，进而智能规划个性化的学习路径和阅读建议。机器也可以借助大语言模型和问题生成算法为阅读者智能生成阅读理解测 验题库，帮助阅读者进行阅读效能检测。质量科研学术助手标志

生成式学习理论与人机协同学习理论为构建促进深度阅读理解的大学生智慧阅读模式提供了理论支撑。生成式学习理论强调学习者对知识的主动加工与意义生成，为智慧阅读模式提供了**认知逻辑——通过自主提问、概念图绘制等生成性活动，驱动学习者对文本进行深度加工与批判性反思，从而超越浅层的信息接收。人机协同学习理论则为生成式学习的实践提供了技术支撑与生态重构。社会建构的互动性被技术和机器赋能，如智能平台支持的多模态协作工具、实时讨论区等，使得跨时空的协同知识建构成为可能。两者在智慧阅读模式中形成了“认知生成—社会互动—技术赋能”的闭环：生成式学习驱动个体知识建构，社会建构促进群体智慧共享，人机协同则通过智能工具与数据分析实现前面两者的精细化支持与动态调适，共同推动深度理解与高阶思维的发展。品质科研学术助手选择在用户中建立品牌形 象，可以促进用户对阅读推广品牌认知和提升用户 的阅读体验。

推动教育资源均衡，缩小知识鸿沟。数智时代，智慧图书馆的阅读推广在推动教育资源均衡方面扮演着重要角色。传统图书馆受限于地理位置和馆藏资源，往往难以覆盖所有地区和人群，导致教育资源分配不均。而智慧图书馆利用云计算、大数据等先进技术，打破了物理空间的限制，使得质量阅读资源能够跨越地域，触达更***的读者群体。通过在线阅读平台、移动阅读应用等渠道，智慧图书馆能够为偏远地区、经济条件较差或特殊群体提供平等的阅读机会，帮助他们获取知识和信息，缩小城乡、贫富之间的知识鸿沟。这种教育资源的均衡分配，有助于促进社会公平，提升**的整体素质，为社会的可持续发展奠定坚实基础。

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］。对预处理数据信息进 行基于本体的情景建模挖掘用户的情景,信息特征 规律和变化趋势，预测用户阅读需求偏好。

AI在智慧图书馆中的应用主要体现在信息检索和文本分析两大领域，能***提升智慧图书馆的工作效率和用户体验。在信息检索领域以智能搜索引擎为例，数据显示，用户在使用这些工具时，搜索关键词的使用率减少了20%以上。这是因为智能搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图，并提供相关的搜索结果。在文本分析领域，AI能够处理和分析海量文本数据，从中提取出有价值的信息。这对智慧图书馆尤为重要，因为全球存在数十亿份电子文献需要高效管理。利用AI，智慧图书馆可以自动化完成文献分类、关键词提取以及信息摘要生成，从而提升数字文献的管理效率，优化资源整理流程。采用AI，智慧图书馆可实现文献分类、关键词提取以及信息摘要自动生成等功能，从而极大提升了数字文献管理效率。采用自然语言处理（NLP）与机器学习算法，智慧图书馆能自动识别、整理大量文献资源，精细为每篇文献分派类别标签，并提取出**关键词及主题要点，不仅削减了人工整理的时间成本，还减少了人为方面的错误，提升了文献分类的精细度；智慧图书馆可以生成简要的文献摘要，使用户得以迅速了解每篇文献的**要义，便于高效、迅速地从海量资源中筛选出满足自己需求的文献。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。品质科研学术助手选择

因此本研究将自主提问作为重要的阅读后知识建构活动，当前有 关阅读中自主提问的分类研究较为多元。质量科研学术助手标志

在知识管理方面，人们借助大模型可以使用内容自动生成、语义理解、文件分析等知识管理功能，还可以通过智能体高效管理海量文本、自动筛选信息、提炼知识等［14］。在知识创新方面，人工智能因拥有类人智慧而具备深层次理解和推理能力，其参与知识生产与流动将成为常态。算法、复杂神经网络、自然语义处理、联结、模糊、近似性、概率等构成人工智能参与知识生产的基本逻辑［15］。智慧阅读向超级阅读的跃迁，不仅是技术层面的深度改造，还是阅读价值的延伸与再造。超级阅读将有效推进知识生产和流动模式升级、社会关系变革，**人类文明迈入下一个阶段。质量科研学术助手标志