阅读是各类学习和认知活动的基础。在高等教育中，大学生群体作为数字原住民，其阅读行为已从传统的纸质媒介向智能移动终端***迁移[1]。新技术的快速发展更是让大学生获得多模态、交互性和便捷性的阅读体验[2]，但也引发浅层次阅读和快餐式阅读等挑战，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日渐强大的背景下，出现沦为惰性读者趋势[3]。相比起纸质阅读，部分大学生数字阅读理解能力下降，阅读动机和投入不足，在数字阅读中表现出更多的走神和迷航现象；而这些行为与阅读内容枯燥无味、阅读理解表现不佳以及社交媒体的干扰等因素有关[4]。他们对文本的理解往往浮于表面，当遇到问题时选择直接获取来自GenAI的答案，而并非自主思考，缺乏深入探究和理解反思的能力，严重影响阅读成效和专业发展[5]。因此，培养智慧阅读环境下大学生深度阅读理解能力意义重大。本研究提出基于自主提问的大学生智慧阅读干预策略，构建大学生生成式智慧阅读模式，用以提升大学生深度阅读理解能力，并通过教学实践验证策略的有效性，为培养当代智慧读者提供借鉴。高质量服务反馈与评价机制是进一步改善服务 模式和提高服务质量的重要保障。提供科研学术助手平台

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］。提供科研学术助手平台数据的时刻变 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。

其次，学习者通过点击、拖拽、缩放等操作，与阅读内容进行深入的互动，并对文本进行自由地标注、编辑和点评，在此过程中形成笔记和反思。国外已有多项研究探索利用数字学习工具支持阅读障碍者进行流畅阅读，例如借助听读技术辅助具有视觉词义障碍的儿童进行视听混读；对于注意力缺陷儿童使用标记、提示等技术维持阅读注意力[17]。再次，用户通过社交功能或平台将阅读内容、个人笔记或感悟分享到社交媒体上，与其他用户进行讨论和交流。***，学习者利用人工智能技术进行文本分析、信息提炼、实时翻译等，提高用户的阅读效率和理解深度，如一些平台支持AI全文翻译和多种语言互译。基于大语言模型的生成式人工智能可以扮演虚拟阅读同伴或导师，通过对话提问帮助阅读者深度思考，启迪智慧

物联网技术是智慧图书馆实现图书智能追踪与管理的得力助手。通过智能书架、RFID标签、传感器等物联网设备，智慧图书馆能实时监控图书的位置、状态以及流通情况。读者只需通过移动应用或图书馆网站，就能轻松查询图书的实时位置，甚至获得图书的推荐路径，**提升阅读的便利性。物联网技术还能帮助图书馆实现图书的自动盘点、智能分类与快速定位，有效降低管理成本，提高工作效率；大数据分析技术在智慧图书馆阅读推广效果评估与优化中发挥重要作用。通过对读者阅读行为、借阅量、满意度等关键指标的持续监测与分析，智慧图书馆能及时发现推广策略中的不足与亮点，为策略调整提供科学依据。例如，通过分析某类图书的借阅量变化趋势，智慧图书馆可以判断该类型图书的受欢迎程度，从而适时调整推广力度；通过对比不同推广渠道的转化率，智慧图书馆能够优化资源配置，提高推广效率。准确分析和响应用户现实需 求，建立图书馆与用户的多维互动模式，提 供更加个性化、多元化的智慧阅读服务。

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]。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。哪个科研学术助手费用是多少

随着智慧时代的到来，用户信息需求呈现个性 化、多样化的特点，阅读模式也发生了根本性变化。提供科研学术助手平台

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。提供科研学术助手平台