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。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。信息化科研学术助手数据分析

数字时代，人们对信息和知识的接受、理解、思考、运用等呈现不同的特征，如开放性、虚拟化、具身化等。阅读的技术互动成为阅读交流的全部，高度构建的技术场域成为人们阅读交流的现场，同时可能使得阅读交流活动固化、异化，进而造成人们新的认知偏差。其一，虚拟认知偏差。早期阅读交流的虚拟性主要体现在用户身份的虚拟性，但随着智能体的出现，阅读交流的对象将完全虚拟化，其可能模糊虚拟与现实的界限而形成一定的认知负担［22］。此外，VR/AR技术营造出高度沉浸感，虽然可以辅助读者完成阅读认知和知识理解，但可能会使读者在回到现实空间时，因现实环境的刺激程度相对较低而难以集中注意力。其二，生成认知偏差。智能推荐是超级阅读内容分发的重要机92025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING制，其能够有效降低读者获取信息和知识的成本，但是个性化推荐也可能营造一种封闭性认知环境。同时，智能生成内容并非完全真实、可靠，当虚拟内容以高度可信的方式提供给读者时，可能会给读者带来新的认知幻觉、认知偏差等。信息化科研学术助手数据分析促进阅读资源的综 合利用和共享传播，满足图书馆用户个性化、差异化 的阅读需求。

智能技术应用引致的数字不平等，预示着智能鸿沟将会***到来。智能鸿沟的根本问题，既包括新技术发展的普及与共享问题，也包括资本逻辑和科技霸权导致的深层次问题。目前，**智能鸿沟治理的挑战可从技术性和制度性两个层面进行。在技术性治理方面，行业应重视弱势群体面临的数字不平等困境，积极提升弱势群体的算法素养，加强技术应用中的伦理纠偏，弥合超级阅读中的算法鸿沟。此外，行业应贯彻对弱势群体的底层关怀，回应弱势群体的真实需求，坚持智能向善的治理理念。在制度性治理方面，主管单位应积极构建中国智能鸿沟治理的理念和思想体系，出台实施智能鸿沟治理的中国战略，布局中国体系的智能产业链，在智能鸿沟领域积极发挥**性作用，为全球智能鸿沟治理提供中国方案，积极推进全球协同治理机制构建［21］。人类在享受超级阅读带来的便利与新体验的同时与不同维度的智能鸿沟对抗，这将成为未来人类阅读生存的新图景。

超级阅读中的智能认知偏差是读者在与技术的互动过程中产生的，对其进行纠偏不仅涉及读者对技术运用的理性认识，还涉及智能技术的创新方向、监管引导等问题。在技术运用方面，应强化技术伦理教育，提高读者智能素养。相关机构可通过教育引导读者正确认识虚拟与现实的界限，增强对智能技术的理性判断能力，避免过度依赖或盲目信任虚拟信息，从而减少虚拟认知偏差。在技术创新方面，行业应优化智能推荐算法，引入多元化评价指标，避免陷入信息茧房，确保读者能够接触到多样化的信息和观点，以拓宽认知视野，降低形成认知偏差的风险。虚拟技术的开发也应坚持以人为本的理念，通过技术创新降低人们从虚拟环境回归现实的适应难度，减轻认知负担。在技术监管方面，行业应积极推进技术监管体系的完善，规范智能技术的发展与应用。**和相关机构应根据智能技术特点及其在行业和领域的应用，制定相应的分类分级技术标准、监管规则、法律法规等，确保智能技术发展符合社会伦理和公共利益，有效防范技术异化带来的负面影响。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。

为了进一步提升个性化阅读体验，智慧图书馆还可以引入智能推荐系统。这些系统利用先进的算法模型，根据读者的兴趣模型自动匹配并推送相关资源。这些资源不仅限于传统的纸质书籍，还包括学术论文、研究报告、电子书等多元化的学术资源。通过智能推荐系统，读者可以轻松发现感兴趣的内容，拓宽阅读视野，提升阅读体验。此外，智慧图书馆还可以通过不断优化算法模型，提高推荐的准确性和个性化程度。通过不断收集并分析读者的阅读历史、偏好、行为模式等多维度数据，智慧图书馆能够训练出更加精细的推荐算法。例如，智慧图书馆可以利用协同过滤算法，根据读者以往的阅读记录和相似读者的行为，为每位读者量身定制推荐列表。同时，结合内容推荐算法，分析书籍的内容特征，将符合读者兴趣主题的书籍精细推送给读者。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。信息化科研学术助手数据分析

在技术和需求的双重驱动下，通过改造可以为用户营造线上线下互动、开放互联、知识共享的信息获取。信息化科研学术助手数据分析

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。信息化科研学术助手数据分析