閱讀是各類學習和認知活動的基礎。在高等教育中，大學生群體作為數字原住民，其閱讀行為已從傳統的紙質媒介向智能移動終端***遷移[1]。新技術的快速發展更是讓大學生獲得多模態、交互性和便捷性的閱讀體驗[2]，但也引發淺層次閱讀和快餐式閱讀等挑戰，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日漸強大的背景下，出現淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質閱讀，部分大學生數字閱讀理解能力下降，閱讀動機和投入不足，在數字閱讀中表現出更多的走神和迷航現象；而這些行為與閱讀內容枯燥無味、閱讀理解表現不佳以及社交媒體的干擾等因素有關[4]。他們對文本的理解往往浮于表面，當遇到問題時選擇直接獲取來自GenAI的答案，而并非自主思考，缺乏深入探究和理解反思的能力，嚴重影響閱讀成效和專業發展[5]。因此，培養智慧閱讀環境下大學生深度閱讀理解能力意義重大。本研究提出基于自主提問的大學生智慧閱讀干預策略，構建大學生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學生深度閱讀理解能力，并通過教學實踐驗證策略的有效性，為培養當代智慧讀者提供借鑒。高質量服務反饋與評價機制是進一步改善服務 模式和提高服務質量的重要保障。提供科研學術助手平臺

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］。提供科研學術助手平臺數據的時刻變 化與更新，直接影響到圖書館用戶行為趨向、資源利 用率和服務成效。

其次，學習者通過點擊、拖拽、縮放等操作，與閱讀內容進行深入的互動，并對文本進行自由地標注、編輯和點評，在此過程中形成筆記和反思。國外已有多項研究探索利用數字學習工具支持閱讀障礙者進行流暢閱讀，例如借助聽讀技術輔助具有視覺詞義障礙的兒童進行視聽混讀；對于注意力缺陷兒童使用標記、提示等技術維持閱讀注意力[17]。再次，用戶通過社交功能或平臺將閱讀內容、個人筆記或感悟分享到社交媒體上，與其他用戶進行討論和交流。***，學習者利用人工智能技術進行文本分析、信息提煉、實時翻譯等，提高用戶的閱讀效率和理解深度，如一些平臺支持AI全文翻譯和多種語言互譯?；诖笳Z言模型的生成式人工智能可以扮演虛擬閱讀同伴或導師，通過對話提問幫助閱讀者深度思考，啟迪智慧

物聯網技術是智慧圖書館實現圖書智能追蹤與管理的得力助手。通過智能書架、RFID標簽、傳感器等物聯網設備，智慧圖書館能實時監控圖書的位置、狀態以及流通情況。讀者只需通過移動應用或圖書館網站，就能輕松查詢圖書的實時位置，甚至獲得圖書的推薦路徑，**提升閱讀的便利性。物聯網技術還能幫助圖書館實現圖書的自動盤點、智能分類與快速定位，有效降低管理成本，提高工作效率；大數據分析技術在智慧圖書館閱讀推廣效果評估與優化中發揮重要作用。通過對讀者閱讀行為、借閱量、滿意度等關鍵指標的持續監測與分析，智慧圖書館能及時發現推廣策略中的不足與亮點，為策略調整提供科學依據。例如，通過分析某類圖書的借閱量變化趨勢，智慧圖書館可以判斷該類型圖書的受歡迎程度，從而適時調整推廣力度；通過對比不同推廣渠道的轉化率，智慧圖書館能夠優化資源配置，提高推廣效率。準確分析和響應用戶現實需 求，建立圖書館與用戶的多維互動模式，提 供更加個性化、多元化的智慧閱讀服務。

智慧圖書館可根據現實需求選擇恰當的推薦算法，且按照用戶反饋開展算法優化，保障推薦的精細行業交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統迭代是個性化閱讀推薦系統持續改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數據進行分析，即刻調整推薦策略。同時，采用機器學習技術，個性化閱讀推薦系統可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。為用戶提供信息資源服務、深加工的知識服務，特色文化空間、智能共享空間。哪個科研學術助手費用是多少

隨著智慧時代的到來，用戶信息需求呈現個性 化、多樣化的特點，閱讀模式也發生了根本性變化。提供科研學術助手平臺

在智慧圖書館中實施個性化閱讀推薦系統，數據和隱私保護是不可缺少的環節，尤其是在處理用戶的個人信息、閱讀歷史和搜索記錄等敏感數據時。由于這些數據對于提供個性化服務和優化用戶體驗至關重要，因此圖書館必須采取嚴格的措施以確保其安全和保密性。首先，對于所有收集到的用戶數據，應采取強大的加密技術，確保即使數據在傳輸過程中被攔截，信息也無法被未授權的第三方讀取。同時，存儲用戶數據的數據庫也需進行加密，為用戶提供數據的雙重保護。其次，訪問控制是防止數據濫用的關鍵措施。提供科研學術助手平臺