技术作为工具将人的身体媒介化，媒介成为人的延伸。智能技术以一种离身而非具身的形式实现了对人某些身体能力的延伸，然而阅读活动只有将“技术所予”转换为“身体所予”才能获得意义［25］。超级阅读时代，人类应辩证地看待科学技术的发展，避免智能技术的过度使用。书籍作为人类文明的技术化持留，其倾注了人性与真实世界的交互，传统阅读仍是人类至今为止***的获取知识和信息的手段。深度思考的本质不仅在于解决问题，还在于提出问题的过程，机器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人类应回归阅读的本质，理性接入、使用技术，防止技术过度依赖导致的感知失衡。此外，人类还应积极加强基础性身体技能的训练，智能技术对人脑的模拟并不意味着人类可以不用发展记忆、观察、抽象概括等能力，相反，这些能力的强化不仅可以使读者面对机器生成内容时有足够的批判与反思能力，还能够促进读者高阶智慧的涌现，进而推动创造性知识的生成。情境感知技术已经在路线导览、课 堂 教 学、智能家居、电子商务等领 域得到广泛应用和推广。信息科研学术助手简介

在超级阅读时代，技术创新使得高效阅读突破个体能力限制，智能选书、信息提炼、多模态感知、深度理解、结构化知识呈现等技术不仅为读者提供了更加丰富、高效、多元的阅读体验，而且提升了个体的知识转化能力和认知能力，培养其创造性思维。技术创新赋能阅读的效率价值，主要体现在以下几个方面。在阅读材料准备方面，阅读平台利用大数据分析和人工智能技术，为用户提供个性化定制内容、基于内容的相关推荐，以及基于社交属性的推荐，以此提升内容分发效率，使推荐书单更贴近用户需求。网络科研学术助手质量做好馆员新型专业/服务能力体系 的重构和布局至关重要。

生成式学习理论与人机协同学习理论为构建促进深度阅读理解的大学生智慧阅读模式提供了理论支撑。生成式学习理论强调学习者对知识的主动加工与意义生成，为智慧阅读模式提供了**认知逻辑——通过自主提问、概念图绘制等生成性活动，驱动学习者对文本进行深度加工与批判性反思，从而超越浅层的信息接收。人机协同学习理论则为生成式学习的实践提供了技术支撑与生态重构。社会建构的互动性被技术和机器赋能，如智能平台支持的多模态协作工具、实时讨论区等，使得跨时空的协同知识建构成为可能。两者在智慧阅读模式中形成了“认知生成—社会互动—技术赋能”的闭环：生成式学习驱动个体知识建构，社会建构促进群体智慧共享，人机协同则通过智能工具与数据分析实现前面两者的精细化支持与动态调适，共同推动深度理解与高阶思维的发展。

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。用大数据分析、数据清洗技术和工具对情景信 息进行清洗、过滤、推理和转换，去除冗余数 据。

智慧图书馆应确保只有授权的员工才能访问敏感的用户数据，并且访问权应根据员工的职责进行严格限定。每次访问都应有记录，以便进行安全审计和监控。再次，安全审计是另一项重要措施。定期的安全审计可以帮助图书馆发现潜在的安全漏洞和不当的数据处理活动。同时，审计结果可以用于加强数据?；ず托拚咽侗鸬娜醯恪?**，智慧图书馆应公开其数据保护政策，明确告知用户其个人数据如何被收集、使用和?；ぃ⑷繁Ｆ涫荽砗痛娲⑹导系钡睾凸实囊椒ü?。合理的隐私政策和用户协议应该清楚地展示给用户，并且在用户注册过程中获取用户明确的同意，有助于建立用户信任，提高其对个性化推荐服务的接受度?；饕部梢越柚笥镅阅Ｐ秃臀侍馍伤惴ㄎ亩琳咧悄苌稍亩晾斫獠?验题库，帮助阅读者进行阅读效能检测。哪个科研学术助手多少钱

人机协同促进深度学习的关键在于如何发现、提出并 解决深刻的问题。信息科研学术助手简介

随着科技发展和时代进步，人类正经历一场全新的前所未有的认知**，其将打破人类固有的思维模式和认知模式。在人工智能的下半场，62025年第1期总第475期特别策划VIEWONPUBLISHING超级认知智能可能会解决既有大语言模型中存在的事实性及推理能力问题，实现更精细的自然语义理解、更丰富的多模态输入输出，具备更个性化的能力［12］。认知智能赋能阅读活动，将在极大程度上增强人类理解、管理、应用知识的能力。在知识理解方面，人工智能技术整合大数据、机器学习、学习分析、自适应、情感计算等技术，能从认知水平、能力基础等方面把握读者的实际情况，通过精细推送、情景创设等辅助其更好地理解复杂问题［13］。信息科研学术助手简介