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。在知识社区中，用户可以随时提问、回答、评论和点赞，由此形成一个庞大的知识共享网络，其不仅突破传统阅读的边界，也使得知识分享与传播更加高效便捷。知乎社区作为国内比较大的在线**社区，其在高质量内容、话题聚焦和社交互动等方面极具优势，构建了一个真正意义上的知识共享网络环境。开放获取平台可为研究者提供开放获取论文的一站式检索、阅览、推荐、在线交流等服务，也为机构提供论文统计分析、学科分布分析、合作网络分析、作者合作网络分析等服务，其打破了传统学术出版的局限和壁垒，有效促进了知识的***传播与深度利用，为学术研究与创新提供了强有力的支持。此外，阅读活动从封闭性到开性放的转变，**了一种知识共享文化的形成和发展。数据的时刻变 化与更新，直接影响到图书馆用户行为趋向、资源利 用率和服务成效。提供科研学术助手承诺守信

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]。综合科研学术助手系统: 智慧图书馆是一个不受空间限制 可被感知的移动图书馆，它能帮助图书馆员和用户找 到所需资料。

阅读感知是阅读活动的初级阶段，是读者凭借视觉感官接触阅读材料并把受到的条件刺激传递给大脑，由想象、联想、理解、情感等要素共同构成的一种阅读过程。传统阅读的对象是纸质文本，眼睛在文字之间跳跃和移动，经由大脑的视觉中枢、语言中枢、听觉中枢，**终传输到记忆中枢。“一目十行，过目不忘”的梦想自古以来就是人类阅读学习追求的比较高境界，掌握有效的阅读方法和技能成为提高阅读效率的有效手段。随着智能时代的到来，手机、电脑、阅读器等设备跨屏互联，音频、视频及VR\AR等沉浸方式跨场景交互，阅读感知不断突破空间、时间和身体的限制，全息、全感、全场景的超级阅读即将到来。全息是以文字、声音、图像等多形式、多维度、多侧面进行立体化呈现信息和知识的一种方式，使得阅读从单一视听转向多维互动，从被动输入转向沉浸体验，能够有效缓解长时间阅读带来的大脑疲劳和知识倦怠［9］。全感强调阅读过程中视觉、听觉、味觉、嗅觉和触觉的多感官参与，能够有效增强用户黏性。全场景则强调在不同的环境和情景下，通过用户需求和行为分析，为用户提供高效、精细、便捷的阅读服务［10］。

人类在智能时代将成为复合化的主体，其不仅是人机融合的新主体，也是多元人类主体连接的复合主体［26］。这一变化是智慧阅读迈向超级阅读的重要动因，**了更加高效、个性化、智能化以及具身体验性更强的人类未来阅读趋向。超级阅读作为智慧阅读的高级阶段，在一定程度将延伸、重塑阅读的价值和意义，亦可能带来技术异化风险。尤其是作为主体的人将更多的权利让渡以获得更加便利、自由的生活，但这一过程中人的主体性也在逐渐消解［27］。我们应当明晰，超级阅读的本质仍是人的自由生存和***发展。面102025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING对技术的快速发展和创新应用，我们在积极拥抱技术带来的高效、便捷、新体验的同时，还应当保持对技术理智且有选择性的态度，选择符合自身发展需求的生活和生存方式。建设智慧阅读平台，以便给用户提供个性化、智 慧化的阅读体验，但由于缺乏统一的理论指导和成 熟范式。

在智慧图书馆中实施个性化阅读推荐系统，数据和隐私保护是不可缺少的环节，尤其是在处理用户的个人信息、阅读历史和搜索记录等敏感数据时。由于这些数据对于提供个性化服务和优化用户体验至关重要，因此图书馆必须采取严格的措施以确保其安全和保密性。首先，对于所有收集到的用户数据，应采取强大的加密技术，确保即使数据在传输过程中被拦截，信息也无法被未授权的第三方读取。同时，存储用户数据的数据库也需进行加密，为用户提供数据的双重保护。其次，访问控制是防止数据滥用的关键措施。，智慧图书馆实现自动化智 慧感知用户情境信息功能时，要加强用户信息安全和 隐私保护。综合科研学术助手系统

智慧图书馆利用物联网、区块链等智 能技术，有效地将感知、计算与管理三者有机结合起 来。提供科研学术助手承诺守信

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。提供科研学术助手承诺守信