隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，剔除無效、錯誤或無關(guān)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，異常的用戶行為記錄、重復(fù)的條目或格式錯誤的數(shù)據(jù)都需要清理。清洗后的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為適合分析的格式或結(jié)構(gòu)，如分類數(shù)據(jù)編碼、連續(xù)變量規(guī)范化等。這是確保數(shù)據(jù)被分析工具正確理解和處理的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應(yīng)用統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，從數(shù)據(jù)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(yù)測其可能感興趣的新書或主題，進(jìn)而實現(xiàn)真正的個性化推薦。3.2內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化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。智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)內(nèi)容、過程以及效益 進(jìn)行整體測評來考量服務(wù)水平，獲取用戶反饋信息的重要途徑。圖書館科研學(xué)術(shù)助手發(fā)現(xiàn)

在超級閱讀時代，技術(shù)創(chuàng)新使得高效閱讀突破個體能力限制，智能選書、信息提煉、多模態(tài)感知、深度理解、結(jié)構(gòu)化知識呈現(xiàn)等技術(shù)不僅為讀者提供了更加豐富、高效、多元的閱讀體驗，而且提升了個體的知識轉(zhuǎn)化能力和認(rèn)知能力，培養(yǎng)其創(chuàng)造性思維。技術(shù)創(chuàng)新賦能閱讀的效率價值，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。在閱讀材料準(zhǔn)備方面，閱讀平臺利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，為用戶提供個性化定制內(nèi)容、基于內(nèi)容的相關(guān)推薦，以及基于社交屬性的推薦，以此提升內(nèi)容分發(fā)效率，使推薦書單更貼近用戶需求。參考科研學(xué)術(shù)助手價格信息在技術(shù)和需求的雙重驅(qū)動下，通過改造可以為用戶營造線上線下互動、開放互聯(lián)、知識共享的信息獲取。

閱讀是各類學(xué)習(xí)和認(rèn)知活動的基礎(chǔ)。在高等教育中，大學(xué)生群體作為數(shù)字原住民，其閱讀行為已從傳統(tǒng)的紙質(zhì)媒介向智能移動終端***遷移[1]。新技術(shù)的快速發(fā)展更是讓大學(xué)生獲得多模態(tài)、交互性和便捷性的閱讀體驗[2]，但也引發(fā)淺層次閱讀和快餐式閱讀等挑戰(zhàn)，尤其是在生成式人工智能（GenAI）日漸強(qiáng)大的背景下，出現(xiàn)淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質(zhì)閱讀，部分大學(xué)生數(shù)字閱讀理解能力下降，閱讀動機(jī)和投入不足，在數(shù)字閱讀中表現(xiàn)出更多的走神和迷航現(xiàn)象；而這些行為與閱讀內(nèi)容枯燥無味、閱讀理解表現(xiàn)不佳以及社交媒體的干擾等因素有關(guān)[4]。他們對文本的理解往往浮于表面，當(dāng)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(yán)重影響閱讀成效和專業(yè)發(fā)展[5]。因此，培養(yǎng)智慧閱讀環(huán)境下大學(xué)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(xué)生智慧閱讀干預(yù)策略，構(gòu)建大學(xué)生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學(xué)生深度閱讀理解能力，并通過教學(xué)實踐驗證策略的有效性，為培養(yǎng)當(dāng)代智慧讀者提供借鑒。

用戶可選擇感興趣的學(xué)科領(lǐng)域，如文學(xué)、歷史、科技等，訂閱特定的期刊及出版物，以保證推薦的資源與自己的閱讀需求充分契合。同時，用戶可依據(jù)自身閱讀偏好對系統(tǒng)設(shè)置做出調(diào)整，選擇偏愛的文體類型、特定的作者等。憑借這一設(shè)置，個性化閱讀推薦系統(tǒng)能依據(jù)用戶興趣，生成更精細(xì)且個性化的書單或內(nèi)容推薦。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，約80%的注冊用戶會積極介入個性化設(shè)置環(huán)節(jié)，以增強(qiáng)自己的閱讀體驗。該環(huán)節(jié)不僅提高了用戶和圖書館資源之間互動的頻率與質(zhì)量，還促使個性化閱讀推薦系統(tǒng)能以更智能的方式為用戶提供契合其需求的資源，從而提高智慧圖書館的用戶滿意度及使用率。為智慧圖書館是以普適計算、數(shù)字圖書館為 基礎(chǔ)，利用情境感知、普適計算和移動網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實 現(xiàn)的整合。

閱讀中的深度加工。當(dāng)學(xué)習(xí)者進(jìn)行智慧閱讀時，他們不再是被動的信息接收者，而是轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極的參與者和加工者，與文本進(jìn)行深度的互動。當(dāng)前交互式閱讀技術(shù)具備多種閱讀輔助功能，這些功能不僅提升了用戶的閱讀體驗，還促進(jìn)了知識的深度學(xué)習(xí)和交流互動。首先，富媒體技術(shù)的***使用使得學(xué)習(xí)者可以充分體驗多模態(tài)閱讀，將傳統(tǒng)的文字閱讀擴(kuò)展到了圖像、音頻、視頻甚至虛擬現(xiàn)實等多種媒介形式，提供語音朗讀、視頻講解、動畫演示等多種輸出形式，如部分智能閱讀app支持將單一的文本閱讀轉(zhuǎn)化為虛擬數(shù)字人主持的視聽混合閱讀。通過利用新一代智能技術(shù)有機(jī)融合與 均衡圖書館資源與服務(wù)要素、智慧型館員團(tuán)隊的有效 組織和管理。運(yùn)營科研學(xué)術(shù)助手質(zhì)量

同時學(xué)生提出的問題能在一定程度上反映其認(rèn)知活動層次，能有 效診斷和評估閱讀理解效能。圖書館科研學(xué)術(shù)助手發(fā)現(xiàn)

閱讀前的個***。當(dāng)前智慧閱讀的***特點之一在于其能夠提供個性化且精細(xì)的閱讀服務(wù)，有效助力學(xué)習(xí)者滿足閱讀需求，集中閱讀注意力，并明確閱讀目標(biāo)。教育云服務(wù)的普及，使得學(xué)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(wǎng)絡(luò)鏈接等多種形式。同時，學(xué)生還能根據(jù)自己的認(rèn)知風(fēng)格，對這些閱讀媒體進(jìn)行加工或轉(zhuǎn)換，從而獲得量身定制的閱讀資源。在智慧閱讀領(lǐng)域，閱讀前的個性推薦與定制服務(wù)已成為研究熱點。目前大量研究與實踐已在技術(shù)層面攻克了這一難題。其中，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法能夠依據(jù)學(xué)習(xí)者的歷史閱讀記錄和興趣偏好，自動為其推薦高度相關(guān)的閱讀資源；而基于時間序列的推薦算法，則能預(yù)測學(xué)習(xí)者未來的閱讀需求和行為，并據(jù)此推送相應(yīng)的閱讀內(nèi)容[16]。此外，智能閱讀平臺還為學(xué)習(xí)者提供了清晰的閱讀指導(dǎo)和任務(wù)清單，幫助他們在閱讀過程中明確方向和目標(biāo)，從而提高閱讀理解和吸收效率。學(xué)習(xí)者還可以通過智能助手及時反饋自己的閱讀需求，系統(tǒng)則會記錄并分析其長期閱讀行為和內(nèi)容，繪制出閱讀畫像，進(jìn)而智能規(guī)劃個性化的學(xué)習(xí)路徑和閱讀建議。圖書館科研學(xué)術(shù)助手發(fā)現(xiàn)