數(shù)字閱讀平臺(tái)成為信息信任問(wèn)題發(fā)生和解決的集中站。聯(lián)結(jié)技術(shù)和人的智慧閱讀方式由數(shù)字閱讀平臺(tái)提供，表現(xiàn)為各種實(shí)體或虛擬的閱讀工具。數(shù)字閱讀平臺(tái)作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進(jìn)搜索和過(guò)濾技術(shù)，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗(yàn)，還需要構(gòu)建在線網(wǎng)絡(luò)，成為分布式內(nèi)容生成和分布式閱讀的集散地。數(shù)字閱讀平臺(tái)主導(dǎo)的社會(huì)化閱讀成為主流閱讀形態(tài)［15］，讀者虛擬社群與實(shí)體社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)重合，引發(fā)關(guān)系信任、隱私保護(hù)等新的問(wèn)題。這些問(wèn)題本質(zhì)上是952025年第3期總第477期學(xué)研VIEWONPUBLISHING社會(huì)學(xué)問(wèn)題，即人與人之間關(guān)系、人與組織之間關(guān)系的問(wèn)題，只是因?yàn)闄C(jī)器作為人和組織的延伸，使得這一問(wèn)題的規(guī)模更大、更復(fù)雜。尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲(chǔ)和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書(shū)館應(yīng)運(yùn)而生。福建品質(zhì)智慧導(dǎo)讀

在智慧圖書(shū)館中，用戶行為分析是AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域。通過(guò)分析用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點(diǎn)擊模式等，智慧圖書(shū)館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優(yōu)化個(gè)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(dòng)態(tài)變化的，定期進(jìn)行用戶行為分析有助于智慧圖書(shū)館及時(shí)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(shū)或資源的訪問(wèn)量***增加時(shí)，智慧圖書(shū)館可以及時(shí)增加該類資源的購(gòu)買(mǎi)量，以滿足用戶的需求；反之，當(dāng)某一話題或領(lǐng)域的訪問(wèn)量下降時(shí)，智慧圖書(shū)館可以調(diào)整資源配置，避免資源浪費(fèi)。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書(shū)館的網(wǎng)站和用戶界面設(shè)計(jì)。通過(guò)分析用戶在網(wǎng)站上的訪問(wèn)模式和交互行為，智慧圖書(shū)館可以識(shí)別出用戶體驗(yàn)中的痛點(diǎn)和改進(jìn)機(jī)會(huì)。例如，如果發(fā)現(xiàn)用戶在使用搜索功能時(shí)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(guò)對(duì)用戶行為的細(xì)致分析，智慧圖書(shū)館不僅可以精確滿足用戶當(dāng)前的需求，還可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)的變化，確保服務(wù)的持續(xù)有效性和相關(guān)性[3]。信息智慧導(dǎo)讀大概費(fèi)用數(shù)字圖書(shū)館的用戶可以通過(guò)檢索一些關(guān)鍵詞，就可以獲取大量的相關(guān)信息。

智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級(jí)形態(tài)，但其實(shí)現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如：數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時(shí)需要采用與印刷時(shí)代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時(shí)性反饋閱讀成為當(dāng)下閱讀的主流；認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，跳讀導(dǎo)致前額葉皮層***減弱、長(zhǎng)時(shí)記憶編碼效率降低，人類元認(rèn)知能力面臨衰退的風(fēng)險(xiǎn)［10］；數(shù)字時(shí)代的電子閱讀進(jìn)一步剝奪作者對(duì)文本意義闡釋的權(quán)利，文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)使得“它有上千個(gè)進(jìn)出口，讀者可以從這些通道進(jìn)進(jìn)出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導(dǎo)，超鏈接架構(gòu)帶來(lái)的游牧式閱讀使得人類的認(rèn)知面臨無(wú)根的困境。

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動(dòng)輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進(jìn)一步優(yōu)化移動(dòng)閱讀、數(shù)字閱讀的外部語(yǔ)義增強(qiáng)環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對(duì)比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識(shí)，還強(qiáng)化語(yǔ)料、引文收集、標(biāo)簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強(qiáng)用戶描述和記錄文本大意的體驗(yàn)。另一方面，對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認(rèn)知負(fù)荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對(duì)某一主題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)綜述，提煉文獻(xiàn)的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時(shí)，基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項(xiàng)目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過(guò)程中，以提問(wèn)的方式要求GPT類平臺(tái)自動(dòng)提煉相關(guān)內(nèi)容，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)抽取和關(guān)系揭示。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺(tái)的輔助閱讀服務(wù)內(nèi)容及服務(wù)形式。當(dāng)前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫(xiě)文獻(xiàn)綜述的主題文獻(xiàn)閱讀，也適用于學(xué)術(shù)檢索任務(wù)和積累任務(wù)，但仍需要配合人工精讀的方式學(xué)習(xí)特定的方法和理論知識(shí)點(diǎn)。信息社會(huì)快速發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書(shū)館服務(wù)模式面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

數(shù)智時(shí)代，圖書(shū)館應(yīng)引入人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化閱讀服務(wù)。首先，建立一個(gè)基于人工智能的平臺(tái)，用于收集并分析用戶的閱讀習(xí)慣、搜索歷史和互動(dòng)反饋等數(shù)據(jù)。圖書(shū)館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網(wǎng)站上的瀏覽路徑和停留時(shí)間，揭示用戶對(duì)特定主題或書(shū)籍的關(guān)注度；其次，依托于這些數(shù)據(jù)，圖書(shū)館可運(yùn)用人工智能系統(tǒng)，采用協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容基推薦的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，向用戶推薦可能感興趣的新書(shū)或內(nèi)容；再次，圖書(shū)館還要運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，開(kāi)發(fā)智能助手以增強(qiáng)用戶交互體驗(yàn)。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應(yīng)的信息服務(wù)，如解答關(guān)于藏書(shū)的問(wèn)題，協(xié)助預(yù)約或提醒還書(shū)時(shí)間。同時(shí)，智能助手通過(guò)文本或語(yǔ)音與用戶互動(dòng)，可以使服務(wù)更便捷、更貼心。此外，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，圖書(shū)館可以自動(dòng)對(duì)大量資源展開(kāi)分類和標(biāo)記。圖書(shū)館運(yùn)用圖像識(shí)別和文本分析技術(shù)，可以自動(dòng)識(shí)別書(shū)籍內(nèi)容分類，并分析用戶生成的內(nèi)容，如書(shū)評(píng)，以深入了解用戶的需求和興趣；在實(shí)施過(guò)程中，圖書(shū)館需持續(xù)更新和維護(hù)技術(shù)，尤其要定期訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以確保系統(tǒng)與用戶行為變化同步。智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的學(xué)習(xí)資源，如視頻、音頻等。四川智慧導(dǎo)讀概況

智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。福建品質(zhì)智慧導(dǎo)讀

數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學(xué)術(shù)平臺(tái)底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺(tái)的智慧化程度[45]。一方面，注重加強(qiáng)用戶學(xué)術(shù)閱讀行為數(shù)據(jù)的采集與挖掘，包括閱讀內(nèi)容偏好、閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀場(chǎng)景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等，添加基本標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽、會(huì)話標(biāo)簽、情景標(biāo)簽、互動(dòng)標(biāo)簽構(gòu)建用戶實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)畫(huà)像模型。另一方面，側(cè)重開(kāi)發(fā)學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)，包括細(xì)粒度內(nèi)容資源、個(gè)性化閱讀資源庫(kù)、科研專題資料庫(kù)、課程文獻(xiàn)中心等，并做好與用戶閱讀行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)建設(shè)。例如，面向教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，山東大學(xué)圖書(shū)館構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，打造學(xué)者—機(jī)構(gòu)—成果關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)資源[46]。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，AIGC技術(shù)嵌入后將會(huì)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系映射、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)感知與挖掘分析。福建品質(zhì)智慧導(dǎo)讀