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這些策略的實施，將為智慧圖書館的閱讀推廣工作提供有力支持，推動閱讀文化的深入普及與發(fā)展。關鍵詞：數(shù)智時代；智慧圖書館；閱讀推廣；推廣策略摘要采寫編2025年第3期153圖書管理讀者閱讀習慣與偏好的動態(tài)平臺。通過構建一套完善的數(shù)據(jù)收集與分析系統(tǒng)，智慧圖書館能夠精細描繪出每一位讀者的閱讀畫像，從而實現(xiàn)對閱讀資源的個性化精細推送。具體而言，智慧圖書館利用大數(shù)據(jù)分析技術，可以***追蹤讀者的借閱歷史、在線瀏覽記錄、搜索關鍵詞等多元化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過深度挖掘和智能分析，能夠揭示出讀者的閱讀興趣、偏好以及潛在需求?；谶@些洞察，智慧圖書館能夠智能匹配館藏資源，為讀者推送符合其個性化需求的書籍和學術資源。這種推送方式不僅可以提高讀者的閱讀滿意度，還可以極大地促進館藏資源的有效利用率，使每一本書都能找到其**合適的讀者。在智慧時代，閱讀推廣已成為一項需要 學校、出版商、社會組織、企業(yè)、社區(qū)等社會各界參與的事業(yè)。咨詢科研學術助手服務

閱讀前的個***。當前智慧閱讀的***特點之一在于其能夠提供個性化且精細的閱讀服務，有效助力學習者滿足閱讀需求，集中閱讀注意力，并明確閱讀目標。教育云服務的普及，使得學生可以隨時隨地輕松獲取各類富媒體閱讀資源，涵蓋文本、視頻及網(wǎng)絡鏈接等多種形式。同時，學生還能根據(jù)自己的認知風格，對這些閱讀媒體進行加工或轉(zhuǎn)換，從而獲得量身定制的閱讀資源。在智慧閱讀領域，閱讀前的個性推薦與定制服務已成為研究熱點。目前大量研究與實踐已在技術層面攻克了這一難題。其中，基于關聯(lián)規(guī)則的推薦算法能夠依據(jù)學習者的歷史閱讀記錄和興趣偏好，自動為其推薦高度相關的閱讀資源；而基于時間序列的推薦算法，則能預測學習者未來的閱讀需求和行為，并據(jù)此推送相應的閱讀內(nèi)容[16]。此外，智能閱讀平臺還為學習者提供了清晰的閱讀指導和任務清單，幫助他們在閱讀過程中明確方向和目標，從而提高閱讀理解和吸收效率。學習者還可以通過智能助手及時反饋自己的閱讀需求，系統(tǒng)則會記錄并分析其長期閱讀行為和內(nèi)容，繪制出閱讀畫像，進而智能規(guī)劃個性化的學習路徑和閱讀建議。電話科研學術助手哪個好促進閱讀資源的綜 合利用和共享傳播，滿足圖書館用戶個性化、差異化 的閱讀需求。

在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關鍵。統(tǒng)計顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。

智慧學習環(huán)境與工具便利了大學生的閱讀資源獲取和豐富閱讀體驗，但如何提升深度閱讀理解能力仍是亟待解決的問題。文章基于生成式學習理論和人機協(xié)同理論，提出促進深度理解與知識生成的智慧閱讀模式，深度植入自主提問策略和游戲化學習策略，通過教學實踐驗證模式的有效性。結(jié)果表明：大學生在智慧閱讀情境下普遍表現(xiàn)出深度理解反思能力不足，而自主提問能夠***增強大學生的數(shù)字閱讀動機和投入，提升閱讀理解能力；貫穿閱讀前、中、后全過程的智慧閱讀模式利用智慧學習環(huán)境實現(xiàn)人機協(xié)同的交互式閱讀和協(xié)作式閱讀，促進對閱讀內(nèi)容的深度加工和理解生成。該模式對培養(yǎng)具備深度閱讀理解能力與批判性思維的智慧讀者具有指導意義。發(fā)揮圖書館交互式學習、閱讀和 交流共享的空間價值，提升用戶閱讀服務體驗。

隨后進行數(shù)據(jù)清洗，剔除無效、錯誤或無關數(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，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鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應用統(tǒng)計分析、機器學習算法等，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)容資源管理與標簽化個性化閱讀推薦系統(tǒng)設計的關鍵為內(nèi)容資源管理與標簽化。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、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、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簽化處理。當用戶請求推薦時，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)整資源標簽，使推薦精細水平提升。用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗技術和工具對情景信 息進行清洗、過濾、推理和轉(zhuǎn)換，去除冗余數(shù) 據(jù)。電話科研學術助手哪個好

: 智慧圖書館是一個不受空間限制 可被感知的移動圖書館，它能幫助圖書館員和用戶找 到所需資料。咨詢科研學術助手服務

生成式學習與支架式閱讀理論。Wittrock提出的生成式學習理論認為有效的學習是學習者對環(huán)境中的信息進行意義建構和主動輸出的過程，強調(diào)了學習者在學習過程中對知識的主動加工、處理和轉(zhuǎn)化[10]。當前GenAI正是模擬人類生成式學習的機理，通過對已有內(nèi)容的觀察和訓練來生成新的、有價值的內(nèi)容。根據(jù)生成式學習原理，閱讀作為學習的重要方式和內(nèi)容，并不只是被動地接收字面信息，更要積極生成認知成果，如問題、圖解、寫作。當前研究顯示，大學生在數(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驅(qū)動[11]。在生成式學習理論的基礎上，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，認為每個階段教師都應該提供相應的概念框架和認知策略[12]。咨詢科研學術助手服務