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、視頻及網絡鏈接等多種形式。同時，學生還能根據自己的認知風格，對這些閱讀媒體進行加工或轉換，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，基于關聯規則的推薦算法能夠依據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，并據此推送相應的閱讀內容[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，系統則會記錄并分析其長期閱讀行為和內容，繪制出閱讀畫像，進而智能規劃個性化的學習路徑和閱讀建議。發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。信息化科研學術助手數據分析

數字時代，人們對信息和知識的接受、理解、思考、運用等呈現不同的特征，如開放性、虛擬化、具身化等。閱讀的技術互動成為閱讀交流的全部，高度構建的技術場域成為人們閱讀交流的現場，同時可能使得閱讀交流活動固化、異化，進而造成人們新的認知偏差。其一，虛擬認知偏差。早期閱讀交流的虛擬性主要體現在用戶身份的虛擬性，但隨著智能體的出現，閱讀交流的對象將完全虛擬化，其可能模糊虛擬與現實的界限而形成一定的認知負擔［22］。此外，VR/AR技術營造出高度沉浸感，雖然可以輔助讀者完成閱讀認知和知識理解，但可能會使讀者在回到現實空間時，因現實環境的刺激程度相對較低而難以集中注意力。其二，生成認知偏差。智能推薦是超級閱讀內容分發的重要機92025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING制，其能夠有效降低讀者獲取信息和知識的成本，但是個性化推薦也可能營造一種封閉性認知環境。同時，智能生成內容并非完全真實、可靠，當虛擬內容以高度可信的方式提供給讀者時，可能會給讀者帶來新的認知幻覺、認知偏差等。信息化科研學術助手數據分析促進閱讀資源的綜 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。

智能技術應用引致的數字不平等，預示著智能鴻溝將會***到來。智能鴻溝的根本問題，既包括新技術發展的普及與共享問題，也包括資本邏輯和科技霸權導致的深層次問題。目前，**智能鴻溝治理的挑戰可從技術性和制度性兩個層面進行。在技術性治理方面，行業應重視弱勢群體面臨的數字不平等困境，積極提升弱勢群體的算法素養，加強技術應用中的倫理糾偏，彌合超級閱讀中的算法鴻溝。此外，行業應貫徹對弱勢群體的底層關懷，回應弱勢群體的真實需求，堅持智能向善的治理理念。在制度性治理方面，主管單位應積極構建中國智能鴻溝治理的理念和思想體系，出臺實施智能鴻溝治理的中國戰略，布局中國體系的智能產業鏈，在智能鴻溝領域積極發揮**性作用，為全球智能鴻溝治理提供中國方案，積極推進全球協同治理機制構建［21］。人類在享受超級閱讀帶來的便利與新體驗的同時與不同維度的智能鴻溝對抗，這將成為未來人類閱讀生存的新圖景。

超級閱讀中的智能認知偏差是讀者在與技術的互動過程中產生的，對其進行糾偏不僅涉及讀者對技術運用的理性認識，還涉及智能技術的創新方向、監管引導等問題。在技術運用方面，應強化技術倫理教育，提高讀者智能素養。相關機構可通過教育引導讀者正確認識虛擬與現實的界限，增強對智能技術的理性判斷能力，避免過度依賴或盲目信任虛擬信息，從而減少虛擬認知偏差。在技術創新方面，行業應優化智能推薦算法，引入多元化評價指標，避免陷入信息繭房，確保讀者能夠接觸到多樣化的信息和觀點，以拓寬認知視野，降低形成認知偏差的風險。虛擬技術的開發也應堅持以人為本的理念，通過技術創新降低人們從虛擬環境回歸現實的適應難度，減輕認知負擔。在技術監管方面，行業應積極推進技術監管體系的完善，規范智能技術的發展與應用。**和相關機構應根據智能技術特點及其在行業和領域的應用，制定相應的分類分級技術標準、監管規則、法律法規等，確保智能技術發展符合社會倫理和公共利益，有效防范技術異化帶來的負面影響。同時學生提出的問題能在一定程度上反映其認知活動層次，能有 效診斷和評估閱讀理解效能。

為了進一步提升個性化閱讀體驗，智慧圖書館還可以引入智能推薦系統。這些系統利用先進的算法模型，根據讀者的興趣模型自動匹配并推送相關資源。這些資源不僅限于傳統的紙質書籍，還包括學術論文、研究報告、電子書等多元化的學術資源。通過智能推薦系統，讀者可以輕松發現感興趣的內容，拓寬閱讀視野，提升閱讀體驗。此外，智慧圖書館還可以通過不斷優化算法模型，提高推薦的準確性和個性化程度。通過不斷收集并分析讀者的閱讀歷史、偏好、行為模式等多維度數據，智慧圖書館能夠訓練出更加精細的推薦算法。例如，智慧圖書館可以利用協同過濾算法，根據讀者以往的閱讀記錄和相似讀者的行為，為每位讀者量身定制推薦列表。同時，結合內容推薦算法，分析書籍的內容特征，將符合讀者興趣主題的書籍精細推送給讀者。為用戶推薦其所需的閱讀 資源，讓用戶在不同情境下發現自己感興趣，從而提高圖書館智慧閱 讀推廣。信息化科研學術助手數據分析

在技術和需求的雙重驅動下，通過改造可以為用戶營造線上線下互動、開放互聯、知識共享的信息獲取。信息化科研學術助手數據分析

隨后進行數據清洗，剔除無效、錯誤或無關數據，保證數據質量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數據都需要清理。清洗后的數據需要轉換為適合分析的格式或結構，如分類數據編碼、連續變量規范化等。這是確保數據被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數據分析階段，通過應用統計分析、機器學習算法等，從數據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，進而實現真正的個性化推薦。3.2內容資源管理與標簽化個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，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整資源標簽，使推薦精細水平提升。信息化科研學術助手數據分析