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智慧读者与阅读理解能力。何为智慧读者？庞敬文等认为“互联网+”时代下的智慧阅读不仅是指阅读环境和设备上的智能化，更要产生智慧读者，将阅读过程由“知识化”转为“智慧化”，对阅读内容进行有效辨别、深度加工和智慧创造[6]。大学生智慧阅读素养包括智慧阅读意识、智慧阅读技能和阅读理解能力[7-9]。其中，阅读理解能力是关键能力，是智慧阅读意识和智慧阅读技能的**终服务目标。结合布鲁姆的认知目标分类，可以认为深度阅读理解能力即读者具备超越对阅读信息的记忆检索、解释和应用，逐渐过渡到对内容的批判性评价和自主性创造，自主生成高质量、个性化的认知成果的能力，这也是智慧阅读的**内涵。当前有关智慧阅读的研究多从工具效能视角出发，强调智能技术对阅读效率和体验的提升（如阅读工具便捷性、资源获取速度、界面友好度），对读者阅读理解能力的评估和干预不足，缺乏对阅读者认知策略的系统化支持，导致“技术赋能”与“认知发展”的割裂。为用户提供信息资源服务、深加工的知识服务，特色文化空间、智能共享空间。品牌科研学术助手系统

智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法，且按照用户反馈开展算法优化，保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈，对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析，即刻调整推荐策略。同时，采用机器学习技术，个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型，逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程，智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统，给予用户更加个性化的阅读推荐服务，帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源，进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。品牌科研学术助手系统高水平的问题引发读者的深入思考，有助于发展“批判性思维” 或“更高层次的思维” 。

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。

。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。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。积极探索智慧时代下图书馆智慧阅读推广以满足 用户个性化、多元化阅读需求，对推进终身学习具有深远意义。品牌科研学术助手系统

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。品牌科研学术助手系统

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]。品牌科研学术助手系统