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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书摘可以快速抓取文章重点并结合大模型生成文章摘要,但过度使用可能引发“认知懒惰”问题,即读者缺乏减少**思考的意愿,且AI生成的内容可能误导读者的真实记忆。有学者指出,用海量文本训练的大语言模型实质上是将人的深度慢思考转换为机器的前意识的快思考[23]。这使得人们在阅读的过程中越来越习惯于接受答案式的快思考,从而丧失主动思考的能力和意识。此外,人们在阅读过程中长期受机器数据化思维影响,使得思维趋向机器化[24]。对于大学生学术阅读,阅读后的知识建构 活动包括提问、测验、绘制概念图、讨论、写作等。参考科研学术助手多少钱

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智慧阅读是AI技术赋能阅读的初步探索,其潜力远未被充分挖掘。随着生成式人工智能、增强现实、脑机接口、生命科学等前端技术的不断突破和落地应用,人类即将迎来超级阅读时代。作为智慧阅读的高级阶段,超级阅读并非智慧阅读的简单延续,而是通过更深层次的技术赋能,带给读者多模态交互增强的阅读体验,帮助读者突破传统的阅读方式限制,提高阅读效率,优化知识管理模式,甚至将阅读过程与知识输出、社会互动深度融合。技术创新主导的超级阅读活动,其基本架构包括感知层、交互层和认知层,呈现全新的特征。
智慧学习环境与工具便利了大学生的阅读资源获取和丰富阅读体验,但如何提升深度阅读理解能力仍是亟待解决的问题。文章基于生成式学习理论和人机协同理论,提出促进深度理解与知识生成的智慧阅读模式,深度植入自主提问策略和游戏化学习策略,通过教学实践验证模式的有效性。结果表明:大学生在智慧阅读情境下普遍表现出深度理解反思能力不足,而自主提问能够***增强大学生的数字阅读动机和投入,提升阅读理解能力;贯穿阅读前、中、后全过程的智慧阅读模式利用智慧学习环境实现人机协同的交互式阅读和协作式阅读,促进对阅读内容的深度加工和理解生成。该模式对培养具备深度阅读理解能力与批判性思维的智慧读者具有指导意义。发挥图书馆交互式学习、阅读和 交流共享的空间价值,提升用户阅读服务体验。

个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中,用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例,其每月会新增数千份电子书和期刊,且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录,包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础,需要收集和处理,以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据,包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯,以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据,个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好,鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式,从而为推荐给予数据方面的支持。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。运营科研学术助手均价
阅读后的知识建构。根据生成式学习理论,阅读后的生成性认知加工活动有助于强 化阅读理解效果。参考科研学术助手多少钱
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