信息通信技術(shù)（ICT）作為技術(shù)基座，構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施。技術(shù)哲學(xué)視域下，信息通信技術(shù)不僅改變了信息供需關(guān)系，還重構(gòu)了認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過(guò)濾技術(shù)，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對(duì)讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質(zhì)量很大程度上依賴讀者對(duì)所需信息描述的準(zhǔn)確程度；信息的過(guò)濾則是信息供給方提供的一種服務(wù)，它從讀者的歷史行為和數(shù)據(jù)中篩選讀者感興趣的內(nèi)容，**終表現(xiàn)為信息推薦。信息過(guò)濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、聚類算法、協(xié)同過(guò)濾、序列推薦、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等。技術(shù)的迭代顯示機(jī)器從服從和執(zhí)行人類指令過(guò)渡到有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，現(xiàn)在又往無(wú)監(jiān)督的方向演進(jìn)。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費(fèi)者帶來(lái)一定程度的信任剝奪，基于對(duì)信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。深入智慧導(dǎo)讀，發(fā)現(xiàn)智慧的奧秘與魅力所在。信息智慧導(dǎo)讀優(yōu)勢(shì)

隨著智慧社會(huì)的發(fā)展，高職院校圖書(shū)館也迎來(lái)了發(fā)展的新高峰。智慧圖書(shū)館的智慧館員的專業(yè)素養(yǎng)與職業(yè)道德決定了高職院校圖書(shū)館服務(wù)的質(zhì)量與成效，直接影響著智慧圖書(shū)館的發(fā)展水平。在智慧圖書(shū)館建設(shè)中，館員隊(duì)伍的培養(yǎng)要求更高、難度更大、更為復(fù)雜。培養(yǎng)大量智慧館員隊(duì)伍是當(dāng)前和今后高職院校圖書(shū)館發(fā)展工作任務(wù)。加強(qiáng)智慧圖書(shū)館背景下高職院校圖書(shū)館館員的建設(shè)也是圖書(shū)館轉(zhuǎn)型的必然要求，應(yīng)培養(yǎng)適應(yīng)智慧圖書(shū)館發(fā)展的館員隊(duì)伍，跟上智慧社會(huì)的步伐，從而提升高職院校圖書(shū)館智慧服務(wù)的能力，滿足高職院校和社會(huì)的需要。哪些智慧導(dǎo)讀質(zhì)量智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)與平臺(tái)方面的研究主要包括 出版與閱讀服務(wù)系統(tǒng)、圖書(shū)館閱讀服務(wù)系統(tǒng)等。

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(guò)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(shí)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(wú)法提供個(gè)性化、動(dòng)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(tái)開(kāi)展嘗試，開(kāi)發(fā)自動(dòng)綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識(shí)別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過(guò)程。但提供此種服務(wù)的平臺(tái)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(kù)在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識(shí)存儲(chǔ)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。

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。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，使得人們對(duì)信息的處理、存儲(chǔ)、查詢、利用等有了新的要求。

智慧導(dǎo)讀面向用戶需求綜合感知、內(nèi)外部資源高效整合、情報(bào)業(yè)務(wù)數(shù)智賦能的需求，聚焦圖書(shū)館高度智能化服務(wù)，遵循服務(wù)泛在化、服務(wù)協(xié)同化等原則，分場(chǎng)景感知服務(wù)模塊、資源整合服務(wù)模塊、情報(bào)智能服務(wù)模塊構(gòu)建數(shù)智服務(wù)層。其中，場(chǎng)景感知服務(wù)模塊通過(guò)智慧數(shù)據(jù)提供用戶潛在需求挖掘、圖書(shū)館內(nèi)外部環(huán)境識(shí)別、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及決策結(jié)果預(yù)測(cè)等能力，實(shí)現(xiàn)基本需求及深層需求的多維感知、服務(wù)過(guò)程的全域感知、服務(wù)結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢(shì)感知，由此提供圖書(shū)館各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景下業(yè)務(wù)主體、業(yè)務(wù)環(huán)境、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)結(jié)果等全要素的識(shí)別、分析、預(yù)測(cè)服務(wù)。資源整合服務(wù)模塊針對(duì)圖書(shū)館內(nèi)紙質(zhì)文獻(xiàn)、電子圖書(shū)等多模態(tài)資源，依托智慧數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)管控業(yè)務(wù)運(yùn)維關(guān)鍵要素狀態(tài)，助力資源、技術(shù)、主體等要素間高效整合并充分發(fā)揮其協(xié)同效應(yīng)，進(jìn)而智能化實(shí)現(xiàn)包括識(shí)別建設(shè)、加工處理、調(diào)度分配、評(píng)價(jià)反饋、更新維護(hù)的全流程資源整合服務(wù)。情報(bào)智能服務(wù)模塊融合智慧數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)范組織及有效優(yōu)化，嵌入各類情報(bào)功能模型及數(shù)智技術(shù)應(yīng)用模型提高服務(wù)質(zhì)量并延伸服務(wù)邊界，從而提供滿足多主體的數(shù)據(jù)供給及協(xié)同創(chuàng)新需要的多元分層情報(bào)智能服務(wù)。近幾年出現(xiàn)的一種標(biāo)題形式。智能化智慧導(dǎo)讀客服電話

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。信息智慧導(dǎo)讀優(yōu)勢(shì)

智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進(jìn)范式統(tǒng)籌推進(jìn)圖書(shū)館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù)，鏈接圖書(shū)館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構(gòu)原生數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集，利用契合各類數(shù)據(jù)特征的處理方式實(shí)現(xiàn)敏捷化的自動(dòng)數(shù)據(jù)處理；通過(guò)匹配相應(yīng)數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，以實(shí)體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語(yǔ)義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息，由此實(shí)現(xiàn)原生數(shù)據(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化；圖書(shū)館業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)整合，按照標(biāo)準(zhǔn)化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù)，挖掘出潛在知識(shí)并發(fā)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)以提煉通用知識(shí)及領(lǐng)域知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。信息智慧導(dǎo)讀優(yōu)勢(shì)