內(nèi)容語義組織方面。利用AIGC技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)館藏學(xué)術(shù)資源、開放獲取學(xué)術(shù)資源等質(zhì)量內(nèi)容的細(xì)粒度加工、對象化表示，如實(shí)現(xiàn)對學(xué)術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細(xì)粒度內(nèi)容的標(biāo)注，更好地揭示語義知識內(nèi)容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機(jī)器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識。（2）多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識組織的基礎(chǔ)上，自動進(jìn)行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語義關(guān)聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求，還可以自動生成標(biāo)題、摘要等推廣信息，進(jìn)行個性化學(xué)術(shù)資源推薦，而且可以預(yù)測同類用戶的學(xué)術(shù)資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學(xué)習(xí)資料，可以幫助跨專業(yè)的學(xué)生快速了解入門課程和學(xué)習(xí)路徑，打破學(xué)生自身的認(rèn)知邊界。信息社會快速發(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。怎樣智慧導(dǎo)讀業(yè)務(wù)流程

建立激勵機(jī)制可以激發(fā)智慧館員的學(xué)習(xí)熱情和主動性，這包括為參加培訓(xùn)和學(xué)習(xí)的館員報銷相關(guān)費(fèi)用，以及對學(xué)習(xí)表現(xiàn)優(yōu)異的館員進(jìn)行評選和表彰。在培訓(xùn)內(nèi)容上，不僅要涵蓋圖書情報的專業(yè)知識與技能，還要重視培養(yǎng)專業(yè)精神和職業(yè)道德。培訓(xùn)方式應(yīng)根據(jù)每個人的學(xué)習(xí)習(xí)慣和興趣點(diǎn)進(jìn)行個性化定制，以適應(yīng)不同館員的特點(diǎn)，同時結(jié)合工作崗位的具體需求，制訂有針對性的繼續(xù)教育計劃，以實(shí)現(xiàn)高效率的學(xué)習(xí)成果。高職院校需要將智慧圖書館的建設(shè)放在重要位置，制定長期規(guī)劃，并建立一個科學(xué)合理的培訓(xùn)體系。在人才引進(jìn)方面，應(yīng)特別注重吸引具有博士學(xué)位和高級職稱的專業(yè)人員，他們的加入對于智慧圖書館的發(fā)展至關(guān)重要，可以參照引進(jìn)教師的待遇標(biāo)準(zhǔn)，以確保能夠吸引和留住這些高水平的專業(yè)人才。江西智慧導(dǎo)讀承諾守信智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的學(xué)習(xí)資源，如視頻、音頻等。

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個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無法提供個性化、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。

個性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽，這些標(biāo)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(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統(tǒng)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(diào)整資源標(biāo)簽，使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。

目前，國內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場景及可行性問題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，而專門聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對科研人員的影響及在圖書館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性智慧導(dǎo)讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據(jù)時間排序的歷史記錄。一站式智慧導(dǎo)讀均價

上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻(xiàn)知識推薦服務(wù)。怎樣智慧導(dǎo)讀業(yè)務(wù)流程

數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學(xué)術(shù)平臺底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺的智慧化程度[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、閱讀時長、閱讀場景、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、會話標(biāo)簽、情景標(biāo)簽、互動標(biāo)簽構(gòu)建用戶實(shí)時動態(tài)畫像模型。另一方面，側(cè)重開發(fā)學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)，包括細(xì)粒度內(nèi)容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、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)圖書館構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，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。怎樣智慧導(dǎo)讀業(yè)務(wù)流程