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品質(zhì)智慧導(dǎo)讀便捷

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-06-18

在強(qiáng)大的計(jì)算能力和海量數(shù)據(jù)支撐下,當(dāng)前AIGC技術(shù)的內(nèi)容創(chuàng)作效率已經(jīng)超越人類。例如,在傳統(tǒng)的公共圖書館繪畫活動中,參與者創(chuàng)作一個(gè)復(fù)雜作品往往需要數(shù)小時(shí),而通過使用繪圖應(yīng)用,參與者*需輸入提示文本,不到一分鐘便能生成一張精美的作品草圖。展望未來,在AIGC技術(shù)的輔助下,內(nèi)容創(chuàng)作相關(guān)行業(yè)的生產(chǎn)效率必將得到更加的提升。盡管AIGC技術(shù)帶來了諸多便利,但公共圖書館從業(yè)人員也應(yīng)認(rèn)識到在其研發(fā)和應(yīng)用過程中面臨的諸多挑戰(zhàn)。。在語義關(guān)聯(lián)矩陣中,由起始入口詞選擇任意某個(gè)興趣點(diǎn),系統(tǒng)會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀便捷

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智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級形態(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)帶來的游牧式閱讀使得人類的認(rèn)知面臨無根的困境。哪些智慧導(dǎo)讀哪個(gè)好信息社會發(fā)展下,教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書館服務(wù)模式。面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

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圖書館的發(fā)展歷經(jīng)傳統(tǒng)圖書館、數(shù)字圖書館、智慧圖書館三階段,相應(yīng)的圖書館服務(wù)亦經(jīng)歷文獻(xiàn)服務(wù)、信息及知識服務(wù)、智能服務(wù)三階段。智慧圖書館依托數(shù)智技術(shù)(主要有大數(shù)據(jù)、人工智能等)、融合圖書館資源的全流程管理體系,面向用戶多樣化、個(gè)性化、專業(yè)化需求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與數(shù)智技術(shù)有機(jī)整合、虛實(shí)空間有效融合以提供效益比較大化的數(shù)智服務(wù)(主要分技術(shù)服務(wù)及公共服務(wù)),由此要求圖書館數(shù)智服務(wù)平臺需具備感知化、泛在化、協(xié)同化的特征:感知化是針對特定的應(yīng)用場景選擇適配的服務(wù)方案,通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實(shí)現(xiàn)服務(wù)情境、用戶行為等智能感知;泛在化是基于數(shù)智技術(shù)打破時(shí)間與空間的服務(wù)邊界,可跨空間實(shí)時(shí)提供資源間共享、領(lǐng)域間互聯(lián)的多元化、多層次服務(wù);協(xié)同化是協(xié)調(diào)圖書館業(yè)務(wù)運(yùn)行涉及的多方主體(社會公眾、社會機(jī)構(gòu)、圖書館館員等)利益,充分發(fā)揮多方主體智慧實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源、數(shù)智技術(shù)、實(shí)體空間、服務(wù)系統(tǒng)等圖書館要素高效協(xié)同運(yùn)作。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,高校圖書館作為知識服務(wù)的重要平臺,傳統(tǒng)服務(wù)模式已無法滿足用戶對高效、精細(xì)信息的需求,服務(wù)模式的升級與轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢。以ChatGPT的人工智能生成內(nèi)容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)的出現(xiàn),為高校圖書館的服務(wù)創(chuàng)新開辟了全新的路徑。高校圖書館服務(wù)模式經(jīng)歷了從文獻(xiàn)服務(wù)到信息服務(wù),再到知識服務(wù),發(fā)展到智慧服務(wù)的演變。智慧服務(wù)作為知識服務(wù)的深化與擴(kuò)展,理念在于激發(fā)用戶將知識轉(zhuǎn)化為智慧的能力,借助大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法、區(qū)塊鏈技術(shù)、第五代移動通信(5G)以及虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)等先進(jìn)的現(xiàn)代信息技術(shù),通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智能化等手段,對圖書館資源進(jìn)行數(shù)字化管理,為讀者提供個(gè)性化和智能化的服務(wù),促進(jìn)圖書館與讀者之間的深層次互動交流。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。

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閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過程,學(xué)術(shù)寫作是其中的主要形式之一,是圖書館等閱讀服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容。在數(shù)字環(huán)境下,XLJ等商業(yè)類學(xué)術(shù)平臺開始探索,但仍面臨寫作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過程程度有待提高等問題。AIGC技術(shù)對于寫作輔導(dǎo)服務(wù)的賦能主要體現(xiàn)在整合數(shù)字筆記內(nèi)容、綜合運(yùn)用所積累知識生成新的成果、繪制插圖及語言潤色等方面。(1)整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識型文本處理方面,可借鑒AI應(yīng)用文本處理型企業(yè)Mem的做法,即與AIGC結(jié)合,將非結(jié)構(gòu)化的文本自動整理成段落、生成文章摘要、生成標(biāo)題。(2)綜合運(yùn)用所積累知識生成新的成果。可參考基于AI技術(shù)應(yīng)用的Writer公司為用戶提供全流程支持,包括頭腦風(fēng)暴構(gòu)思、生成初稿、樣式編輯、分發(fā)內(nèi)容、復(fù)盤研究等流程的服務(wù)。如中國知網(wǎng)基于大模型和知識庫利用AIGC技術(shù)開發(fā)智能寫作平臺,國內(nèi)CTXS科研平臺基于人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),提供結(jié)構(gòu)化寫作框架及例句庫,還提供AI課題羅盤、AI研究選題、智能選刊等多場景的服務(wù)內(nèi)容。(3)繪制插圖及語言潤色。在寫作過程中,可利用GPT工具實(shí)現(xiàn)AI繪圖、AI中文潤色、AI英文潤色等功能。此外,利用GPT類平臺可自動生成匯報(bào)PPT課件。尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲和傳輸技術(shù)等的普及,數(shù)字圖書館應(yīng)運(yùn)而生。圖書館智慧導(dǎo)讀一體化

閱讀軌跡可以同時(shí)將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語義腦圖。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀便捷

閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果,而閱讀認(rèn)知策略則影響著閱讀理解能力,情境、技術(shù)、體驗(yàn)等要素影響閱讀認(rèn)知過程,認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認(rèn)知機(jī)制包含注意吸引、識別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個(gè)階段[47]。以前受制于技術(shù)條件,無法提供個(gè)性化、動態(tài)性與精細(xì)性的閱讀認(rèn)知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試,開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能,助力于“識別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺數(shù)量仍較少,作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下,海量知識存儲訓(xùn)練的大模型面世,能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀便捷

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