在智慧圖書館中,，智慧館員必須走在前列，成為圖書館業(yè)務的先行者,。智慧館員能否科學地配置到合適的工作崗位,，對智慧圖書館的建設至關重要。因此,，高職院校圖書館需要為智慧館員建立個性化檔案,，以便科學地安排他們的工作崗位。這一過程應遵循雙向選擇原則,，尊重每位館員的習慣和興趣,，根據(jù)他們的個性特點進行崗位配置。這樣的配置能夠激發(fā)館員的內在動力和工作熱情,。同時,，也要遵循專業(yè)化和均衡化的原則，根據(jù)圖書館的運行情況和館員的發(fā)展狀況,，適時進行科學的調整,。這樣的措施不僅能夠讓館員發(fā)揮自己的長處，避免短處,，減少工作的盲目性,，還有利于他們不斷自我提升和完善。在語義關聯(lián)矩陣中,，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統(tǒng)會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路,。信息化智慧導讀承諾守信

在技術迅速更迭下，國內外學者積極探索AIGC融入圖書館服務的應用場景,。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對信息資源建設,、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28],。趙楊等構建融合AIGC技術的智慧圖書館體系框架[29],，儲節(jié)旺等從服務方式、服務內容,、服務效果等三個方面分析AIGC對智慧圖書館服務的沖擊[30],。國外有學者指出基于ChatGPT的聊天機器人系統(tǒng)是傳統(tǒng)的基于知識庫的聊天機器人的可行替代方案[31]，同時AI聊天機器人可能會對參考咨詢實踐,、館藏開發(fā)以及元數(shù)據(jù)創(chuàng)建和轉換產生影響[32],。哪些智慧導讀費用是多少智慧閱讀服務系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務系統(tǒng),、圖書館閱讀服務系統(tǒng)等。

內容語義組織方面,。利用AIGC技術進一步加強館藏學術資源,、開放獲取學術資源等質量內容的細粒度加工、對象化表示,，如實現(xiàn)對學術論文中研究方法與研究結果等細粒度內容的標注,，更好地揭示語義知識內容。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構化知識,。（2）多模態(tài)內容創(chuàng)建方面,。在知識組織的基礎上，自動進行主題化,、專題化文本分類,，自動生成文本、圖像,、視頻,、音頻等多模態(tài)內容，實現(xiàn)多模態(tài)內容的語義關聯(lián),。結合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題,、摘要等推廣信息,，進行個性化學術資源推薦，而且可以預測同類用戶的學術資源需求,。比如,，AIGC輔助整理、生成學習資料,，可以幫助跨專業(yè)的學生快速了解入門課程和學習路徑,，打破學生自身的認知邊界。

閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果,，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力,，情境、技術,、體驗等要素影響閱讀認知過程,，認知神經科學視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦,、關聯(lián)推理和學習建構4個階段[47],。以前受制于技術條件,，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務,。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“關聯(lián)推理”過程。但提供此種服務的平臺數(shù)量仍較少,，作為學術用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化,。AIGC技術環(huán)境下，海量知識存儲訓練的大模型面世,，能夠在沉浸式閱讀,、輔助閱讀方面提供支持。圖書館的數(shù)字文獻知識服務通常是由圖書館采購數(shù)字文獻資源,，讀者分別各自訪問一個個的文獻數(shù)據(jù)庫,。

建立激勵機制可以激發(fā)智慧館員的學習熱情和主動性，這包括為參加培訓和學習的館員報銷相關費用,，以及對學習表現(xiàn)優(yōu)異的館員進行評選和表彰,。在培訓內容上，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,。培訓方式應根據(jù)每個人的學習習慣和興趣點進行個性化定制，以適應不同館員的特點,，同時結合工作崗位的具體需求,，制訂有針對性的繼續(xù)教育計劃，以實現(xiàn)高效率的學習成果,。高職院校需要將智慧圖書館的建設放在重要位置,，制定長期規(guī)劃，并建立一個科學合理的培訓體系,。在人才引進方面,，應特別注重吸引具有博士學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)展至關重要,，可以參照引進教師的待遇標準,，以確保能夠吸引和留住這些高水平的專業(yè)人才。所以需要對用戶閱讀行為信息和知識進行組織,，針對科技文獻資源使用和組織,。信息智慧導讀互惠互利

智慧導讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點,。信息化智慧導讀承諾守信

智慧導讀依賴于大數(shù)據(jù)和機器學習技術，它通過對用戶閱讀行為,、興趣偏好,、歷史記錄等數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內容,。這種方式實現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)的自動化處理和高效利用,。而傳統(tǒng)的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經驗判斷、**或**榜單等,，這種方式雖然有其合理性,，但可能缺乏足夠的個性化和精細性。智慧導讀通過機器學習和算法優(yōu)化,，能夠持續(xù)學習和適應用戶的閱讀行為變化,，從而提供越來越精細的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后,，其推薦精細度可能受到限制,。推薦范圍和實時性：智慧導讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)更新推薦內容,，使得用戶能夠接觸到更多元,、更及時的閱讀選擇。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數(shù)量和更新速度,，無法提供如此***和及時的推薦,。信息化智慧導讀承諾守信