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]?？焖俜⒄沟闹悄芗际醢镏迪址涸诨难扒榫掣兄⑷盎难笆莶杉⒕富难б嫡锒喜馄篮透鲂曰难胺窆└?，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。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?；チ蒲醒踔职ㄊ裁?/p>

AI在智慧图书馆中的应用主要体现在信息检索和文本分析两大领域，能***提升智慧图书馆的工作效率和用户体验。在信息检索领域以智能搜索引擎为例，数据显示，用户在使用这些工具时，搜索关键词的使用率减少了20%以上。这是因为智能搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图，并提供相关的搜索结果。在文本分析领域，AI能够处理和分析海量文本数据，从中提取出有价值的信息。这对智慧图书馆尤为重要，因为全球存在数十亿份电子文献需要高效管理。利用AI，智慧图书馆可以自动化完成文献分类、关键词提取以及信息摘要生成，从而提升数字文献的管理效率，优化资源整理流程。采用AI，智慧图书馆可实现文献分类、关键词提取以及信息摘要自动生成等功能，从而极大提升了数字文献管理效率。采用自然语言处理（NLP）与机器学习算法，智慧图书馆能自动识别、整理大量文献资源，精细为每篇文献分派类别标签，并提取出**关键词及主题要点，不仅削减了人工整理的时间成本，还减少了人为方面的错误，提升了文献分类的精细度；智慧图书馆可以生成简要的文献摘要，使用户得以迅速了解每篇文献的**要义，便于高效、迅速地从海量资源中筛选出满足自己需求的文献。智能化科研学术助手哪个好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。

推动教育资源均衡，缩小知识鸿沟。数智时代，智慧图书馆的阅读推广在推动教育资源均衡方面扮演着重要角色。传统图书馆受限于地理位置和馆藏资源，往往难以覆盖所有地区和人群，导致教育资源分配不均。而智慧图书馆利用云计算、大数据等先进技术，打破了物理空间的限制，使得质量阅读资源能够跨越地域，触达更***的读者群体。通过在线阅读平台、移动阅读应用等渠道，智慧图书馆能够为偏远地区、经济条件较差或特殊群体提供平等的阅读机会，帮助他们获取知识和信息，缩小城乡、贫富之间的知识鸿沟。这种教育资源的均衡分配，有助于促进社会公平，提升**的整体素质，为社会的可持续发展奠定坚实基础。

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。对于大学生学术阅读，阅读后的知识建构 活动包括提问、测验、绘制概念图、讨论、写作等。

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。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。提供科研学术助手前景

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?；チ蒲醒踔职ㄊ裁?/p>

跨机构合作也是智慧图书馆创新服务模式的重要途径之一。智慧图书馆与出版发行机构、网络图书馆等部门的紧密合作，不仅有助于实现资源的共享与互补，还能共同推动数字化处理技术的研发与应用。通过合作开发先进的数字化处理工具，智慧图书馆能够进一步提高资源数字化的质量与效率，丰富馆藏资源，提升阅读推广的能力。同时，这种合作模式还能够促进不同机构之间的优势互补与协同发展，共同推动阅读文化的传播与普及。智慧图书馆与教育机构的合作，则是提升读者信息素养与数字资源利用能力的重要举措。通过开设信息素养教育课程、举办数字资源利用讲座等形式，智慧图书馆能够帮助读者掌握信息检索、数据分析等基本技能，提高读者的信息筛选与处理能力。此外，智慧图书馆还可以与教育机构共同开发在线学习资源，为读者提供系统的信息素养教育服务。这种合作模式不仅能够提升读者的综合素质与竞争力，还能为阅读推广奠定坚实的基础，推动**阅读活动的深入开展?；チ蒲醒踔职ㄊ裁?/p>