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在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優(yōu)化個性化閱讀推薦系統(tǒng)，提高推薦準(zhǔn)確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態(tài)變化的，定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調(diào)整資源和服務(wù)策略。例如，當(dāng)某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當(dāng)某一話題或領(lǐng)域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調(diào)整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書館的網(wǎng)站和用戶界面設(shè)計。通過分析用戶在網(wǎng)站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識別出用戶體驗中的痛點和改進機會。例如，如果發(fā)現(xiàn)用戶在使用搜索功能時放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優(yōu)化，以提供更相關(guān)的搜索結(jié)果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細(xì)致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當(dāng)前的需求，還可以預(yù)見未來的變化，確保服務(wù)的持續(xù)有效性和相關(guān)性[3]。隨著５Ｇ、ＡＩ、新媒體技術(shù)的不斷 發(fā)展，閱讀推廣的渠道越來越多元，圖書館內(nèi)部各 種線下設(shè)備及線上媒體。互聯(lián)網(wǎng)科研學(xué)術(shù)助手聯(lián)系方式

隨著信息技術(shù)和生物技術(shù)的**性發(fā)展，增強智能、腦機芯片、基因編程等技術(shù)進入測試和應(yīng)用階段，人機共生在超級閱讀活動中主要表現(xiàn)在以下幾個方面。其一，生物機能的增強。賽博格身體帶來人類感官能力的增強，由此成為一種增強信息加工單元，如借助智能眼鏡可以將文字信息加工成語音、圖像等，更能夠展示其他閱讀輔助信息，幫助用戶更好地分析、判斷和思考等。其二，具身性的增強。傳統(tǒng)閱讀強調(diào)讀者對文本符號的接收與解讀，超級閱讀則強調(diào)用戶***的身體感受和參與度。VR/AR技術(shù)的快速發(fā)展不斷推動人們在虛擬空間中身體出現(xiàn)、身體參與及互動性的增強。有學(xué)者認(rèn)為，虛擬空間的虛擬性與具身性只是一種體驗，其在一定程度上會影響人的正常認(rèn)知［18］。也有學(xué)者認(rèn)為，虛擬空間承載著部分現(xiàn)實空間中的社會關(guān)系，具有一定的社會價值和意義［19］。其三，時間感知的變化。生命體與非生命體的連接將加速虛擬與現(xiàn)實的流動，碎片化、加速等成為新的時間特征?；ヂ?lián)網(wǎng)科研學(xué)術(shù)助手聯(lián)系方式用戶可以獲得高效的個性化閱讀推廣服務(wù)，將提升用戶閱 讀服務(wù)體驗，實現(xiàn)圖書館智慧閱讀推廣服務(wù)高質(zhì)量 發(fā)展。

超級閱讀的本質(zhì)是將由人主導(dǎo)和參與的閱讀活動轉(zhuǎn)變?yōu)槿藱C協(xié)同活動，人類的閱讀記憶越來越依賴于外部存儲空間，數(shù)字空間成為人們記錄、記憶自己時間的主要方式。斯蒂格勒認(rèn)為，技術(shù)化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務(wù)交由機器完成，不但導(dǎo)致自身記憶機能的衰退，而且使得記憶趨向機械化、平面化，如AI書摘可以快速抓取文章重點并結(jié)合大模型生成文章摘要，但過度使用可能引發(fā)“認(rèn)知懶惰”問題，即讀者缺乏減少**思考的意愿，且AI生成的內(nèi)容可能誤導(dǎo)讀者的真實記憶。有學(xué)者指出，用海量文本訓(xùn)練的大語言模型實質(zhì)上是將人的深度慢思考轉(zhuǎn)換為機器的前意識的快思考［23］。這使得人們在閱讀的過程中越來越習(xí)慣于接受答案式的快思考，從而喪失主動思考的能力和意識。此外，人們在閱讀過程中長期受機器數(shù)據(jù)化思維影響，使得思維趨向機器化［24］。

隨后進行數(shù)據(jù)清洗，剔除無效、錯誤或無關(guān)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，異常的用戶行為記錄、重復(fù)的條目或格式錯誤的數(shù)據(jù)都需要清理。清洗后的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為適合分析的格式或結(jié)構(gòu)，如分類數(shù)據(jù)編碼、連續(xù)變量規(guī)范化等。這是確保數(shù)據(jù)被分析工具正確理解和處理的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應(yīng)用統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)算法等，從數(shù)據(jù)中挖掘用戶的興趣和行為模式。例如，通過分析用戶的搜索和下載歷史，預(yù)測其可能感興趣的新書或主題，進而實現(xiàn)真正的個性化推薦。3.2內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化個性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽，這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標(biāo)簽，使推薦精細(xì)水平提升。在支架式閱讀模式中，提問被認(rèn)為是 有效的閱讀支架和認(rèn)知成果；

生成式學(xué)習(xí)與支架式閱讀理論。Wittrock提出的生成式學(xué)習(xí)理論認(rèn)為有效的學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者對環(huán)境中的信息進行意義建構(gòu)和主動輸出的過程，強調(diào)了學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中對知識的主動加工、處理和轉(zhuǎn)化[10]。當(dāng)前GenAI正是模擬人類生成式學(xué)習(xí)的機理，通過對已有內(nèi)容的觀察和訓(xùn)練來生成新的、有價值的內(nèi)容。根據(jù)生成式學(xué)習(xí)原理，閱讀作為學(xué)習(xí)的重要方式和內(nèi)容，并不只是被動地接收字面信息，更要積極生成認(rèn)知成果，如問題、圖解、寫作。當(dāng)前研究顯示，大學(xué)生在數(shù)字閱讀中面臨理解反思水平較低和閱讀注意力難以集中兩大問題，主要原因在于缺乏閱讀理解支架和生成式閱讀任務(wù)驅(qū)動[11]。在生成式學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上，Clark和Graves提出支架式閱讀模式，將閱讀分為閱讀前、閱讀中和閱讀后3個階段，認(rèn)為每個階段教師都應(yīng)該提供相應(yīng)的概念框架和認(rèn)知策略[12]。高質(zhì)量服務(wù)反饋與評價機制是進一步改善服務(wù) 模式和提高服務(wù)質(zhì)量的重要保障?；ヂ?lián)網(wǎng)科研學(xué)術(shù)助手聯(lián)系方式

建設(shè)智慧閱讀平臺，以便給用戶提供個性化、智 慧化的閱讀體驗，但由于缺乏統(tǒng)一的理論指導(dǎo)和成 熟范式。互聯(lián)網(wǎng)科研學(xué)術(shù)助手聯(lián)系方式

人類在智能時代將成為復(fù)合化的主體，其不僅是人機融合的新主體，也是多元人類主體連接的復(fù)合主體［26］。這一變化是智慧閱讀邁向超級閱讀的重要動因，**了更加高效、個性化、智能化以及具身體驗性更強的人類未來閱讀趨向。超級閱讀作為智慧閱讀的高級階段，在一定程度將延伸、重塑閱讀的價值和意義，亦可能帶來技術(shù)異化風(fēng)險。尤其是作為主體的人將更多的權(quán)利讓渡以獲得更加便利、自由的生活，但這一過程中人的主體性也在逐漸消解［27］。我們應(yīng)當(dāng)明晰，超級閱讀的本質(zhì)仍是人的自由生存和***發(fā)展。面102025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING對技術(shù)的快速發(fā)展和創(chuàng)新應(yīng)用，我們在積極擁抱技術(shù)帶來的高效、便捷、新體驗的同時，還應(yīng)當(dāng)保持對技術(shù)理智且有選擇性的態(tài)度，選擇符合自身發(fā)展需求的生活和生存方式。互聯(lián)網(wǎng)科研學(xué)術(shù)助手聯(lián)系方式