生成式学习理论的**来源于建构主义学习理论。社会建构理论认为个体的认知过程和结果是与社会环境、文化背景、与他人互动密切相关的产物[13]。在社会交互中，提问是相当有启发性的交流方式，提问者凭借敏锐的洞察力，捕捉到阅读内容中的重点或潜在矛盾，清晰、准确地表达自己的疑惑或见解，这无疑是对语言组织与逻辑思维能力的有效训练。个体在阅读过程中与他人进行交流互动，如答疑解惑、讨论文本内容、分享阅读感受，进一步促进思维的发展。近年有研究开始关注生成式学习和反思性评价在学术阅读中的应用，认为提问策略在训练阅读者的高阶思维方面效果***[14]。因此本研究将自主提问作为**干预策略。此类学习者在问题设计中倾向于遵循“信息提取—局部 关联—简单分析”的渐进路径。互联网科研学术助手特点

其次，智慧图书馆可以开发专属的App或小程序，提供移动阅读、在线听书等服务。这些应用不仅能满足读者随时随地的阅读需求，还可以通过丰富的阅读资源和个性化的推荐服务，提升读者的阅读体验和满意度。通过不断优化应用功能和用户体验，智慧图书馆可以吸引更多读者下载和使用这些应用，从而进一步拓宽阅读推广的渠道和受众范围。此外，智慧图书馆还可以与**网络直播平台合作，开展线上阅读分享会、作家访谈等直播活动。这种新颖的阅读推广方式不仅能够吸引年轻读者的关注，还能通过直播的互动功能，增强读者与图书馆之间的黏性和互动体验。同时，智慧图书馆还可以利用短视频平台进行阅读推广，通过制作有趣、富有创意的短视频，展示图书馆的馆藏资源、阅读环境以及特色活动，吸引更多潜在读者的兴趣和参与。这些新媒体渠道的应用，不仅能拓宽阅读推广路径，也为智慧图书馆与读者之间建立更加紧密、多元的联系，共同推动阅读文化的传播与发展。哪些科研学术助手优势为阅读知识价值的进一步提升 创造有利环境，保障图书馆知识服务的效率和质量。

人机协同学习理论。人机协同学习理论是在计算机赋能深度学习的过程中逐渐发展起来的，旨在充分发挥人类智能和机器智能的**优势，通过学习者与机器的智能交互、协同工作、对话协商和共同决策，促进学生的深度创新学习，重构智能时代的智慧学习新生态[15]。快速发展的智能技术帮助实现泛在化的学习情境感知、全景化的学习数据采集、精细化的学业诊断测评和个性化的学习服务供给，催生了精细、互助和多元的人机协同学习模式。一方面，机器能更好地理解学习者的认知状态和学习需求，进而提供个性化的资源和服务；另一方面，人工智能对于计算机认知网络的贡献让机器算法和模型更加精细深入，并有效支撑分布式学习者的社会认知和知识建构。尤其GenAI的快速发展催生出人机协同的智慧阅读新范式。首先，GenAI作为效能工具降低认知负荷，如总结摘要、语义翻译、资源推荐、制作概念图。其次，GenAI提供即时性的阅读测评与分析，例如自动生成阅读理解问题，基于学习分析结果（如阅读答题分析、注意力热力图、提问层级分布）推送个性化策略建议，形成阅读画像。***，GenAI扮演阅读伙伴或认知**，通过提问和回答启发学生深度思考。

。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。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。

在数字化和信息化快速发展的背景下，图书馆作为知识与信息的重要传递者，亟须革新服务方式。因此，智慧图书馆的概念应运而生，旨在通过高科技手段，如人工智能（artificialintelligence,AI），提升服务效率和用户体验。智慧图书馆不仅是传统图书馆的延伸，还是信息技术与图书馆服务深度融合的产物。AI在信息检索、用户行为分析与个性化服务等方面，展现出巨大的潜力。当前，随着用户对信息服务需求的日益个性化和精细化，智慧图书馆需要提供更贴心和高效的阅读推荐服务。因此，研究并实施基于AI的个性化阅读推荐系统成为智慧图书馆发展的重要方向。这种系统不仅可以大幅提高图书馆的服务质量和运营效率，还能更好地满足用户的多样化需求[1]。移动泛在环境下，用户所处时间、地点、阅读行为 和社会关系等情景信息不是固定的。创新科研学术助手口碑推荐

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。互联网科研学术助手特点

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。互联网科研学术助手特点