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來源: 發布時間:2025-06-14

人機協同學習理論。人機協同學習理論是在計算機賦能深度學習的過程中逐漸發展起來的,旨在充分發揮人類智能和機器智能的**優勢,通過學習者與機器的智能交互、協同工作、對話協商和共同決策,促進學生的深度創新學習,重構智能時代的智慧學習新生態[15]。快速發展的智能技術幫助實現泛在化的學習情境感知、全景化的學習數據采集、精細化的學業診斷測評和個性化的學習服務供給,催生了精細、互助和多元的人機協同學習模式。一方面,機器能更好地理解學習者的認知狀態和學習需求,進而提供個性化的資源和服務;另一方面,人工智能對于計算機認知網絡的貢獻讓機器算法和模型更加精細深入,并有效支撐分布式學習者的社會認知和知識建構。尤其GenAI的快速發展催生出人機協同的智慧閱讀新范式。首先,GenAI作為效能工具降低認知負荷,如總結摘要、語義翻譯、資源推薦、制作概念圖。其次,GenAI提供即時性的閱讀測評與分析,例如自動生成閱讀理解問題,基于學習分析結果(如閱讀答題分析、注意力熱力圖、提問層級分布)推送個性化策略建議,形成閱讀畫像。***,GenAI扮演閱讀伙伴或認知**,通過提問和回答啟發學生深度思考。移動泛在環境下,用戶所處時間、地點、閱讀行為 和社會關系等情景信息不是固定的。圖書館科研學術助手服務費

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超級閱讀的本質是將由人主導和參與的閱讀活動轉變為人機協同活動,人類的閱讀記憶越來越依賴于外部存儲空間,數字空間成為人們記錄、記憶自己時間的主要方式。斯蒂格勒認為,技術化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務交由機器完成,不但導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合大模型生成文章摘要,但過度使用可能引發“認知懶惰”問題,即讀者缺乏減少**思考的意愿,且AI生成的內容可能誤導讀者的真實記憶。有學者指出,用海量文本訓練的大語言模型實質上是將人的深度慢思考轉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據化思維影響,使得思維趨向機器化[24]。信息科研學術助手案例情境感知技術已經在路線導覽、課 堂 教 學、智能家居、電子商務等領 域得到廣泛應用和推廣。

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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境中的信息進行意義建構和主動輸出的過程,強調了學習者在學習過程中對知識的主動加工、處理和轉化[10]。當前GenAI正是模擬人類生成式學習的機理,通過對已有內容的觀察和訓練來生成新的、有價值的內容。根據生成式學習原理,閱讀作為學習的重要方式和內容,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]。

提升**閱讀素養,促進社會文化發展。在數智時代背景下,智慧圖書館的閱讀推廣對于提升**閱讀素養具有至關重要的作用。閱讀素養不僅關乎個人的知識獲取與思維能力提升,更是社會文化發展的重要基石。智慧圖書館通過整合豐富的數字資源、提供便捷的閱讀服務和個性化的閱讀推薦,能夠有效激發公眾的閱讀興趣,拓寬閱讀視野。這不僅有助于個人在信息的時代篩選出有價值的內容,培養批判性思維和創新能力,還能促進整個社會的文化氛圍提升,增強民眾的文化認同感和歸屬感。智慧圖書館的閱讀推廣活動,如線上讀書會、閱讀挑戰賽等,能夠激發社會各界對閱讀的熱情,形成積極向上的閱讀風尚,為社會文化的繁榮發展貢獻力量。在用戶中建立品牌形 象,可以促進用戶對閱讀推廣品牌認知和提升用戶 的閱讀體驗。

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智慧讀者與閱讀理解能力。何為智慧讀者?龐敬文等認為“互聯網+”時代下的智慧閱讀不僅是指閱讀環境和設備上的智能化,更要產生智慧讀者,將閱讀過程由“知識化”轉為“智慧化”,對閱讀內容進行有效辨別、深度加工和智慧創造[6]。大學生智慧閱讀素養包括智慧閱讀意識、智慧閱讀技能和閱讀理解能力[7-9]。其中,閱讀理解能力是關鍵能力,是智慧閱讀意識和智慧閱讀技能的**終服務目標。結合布魯姆的認知目標分類,可以認為深度閱讀理解能力即讀者具備超越對閱讀信息的記憶檢索、解釋和應用,逐漸過渡到對內容的批判性評價和自主性創造,自主生成高質量、個性化的認知成果的能力,這也是智慧閱讀的**內涵。當前有關智慧閱讀的研究多從工具效能視角出發,強調智能技術對閱讀效率和體驗的提升(如閱讀工具便捷性、資源獲取速度、界面友好度),對讀者閱讀理解能力的評估和干預不足,缺乏對閱讀者認知策略的系統化支持,導致“技術賦能”與“認知發展”的割裂。為閱讀知識價值的進一步提升 創造有利環境,保障圖書館知識服務的效率和質量。哪個科研學術助手數據分析

在支架式閱讀模式中,提問被認為是 有效的閱讀支架和認知成果;圖書館科研學術助手服務費

個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行,不僅提升了圖書館資源的運用效率,還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI,個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料,激發智慧圖書館服務實現個性化轉變,同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化,從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展,個性化閱讀推薦系統會愈發智能化,進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力,增強智慧圖書館的文化傳播功效,滿足各用戶的多樣訴求。圖書館科研學術助手服務費

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