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,。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,。智能化智慧導(dǎo)讀價格

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,。哪些智慧導(dǎo)讀有什么用信息社會發(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,。

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(wù)的先行者,。智慧館員能否科學(xué)地配置到合適的工作崗位，對智慧圖書館的建設(shè)至關(guān)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(xué)地安排他們的工作崗位,。這一過程應(yīng)遵循雙向選擇原則,，尊重每位館員的習(xí)慣和興趣，根據(jù)他們的個性特點(diǎn)進(jìn)行崗位配置,。這樣的配置能夠激發(fā)館員的內(nèi)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(yùn)行情況和館員的發(fā)展?fàn)顩r,，適時進(jìn)行科學(xué)的調(diào)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。

智慧導(dǎo)讀面向數(shù)智技術(shù)賦能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源有效融合,、數(shù)智業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的需求,，遵循業(yè)務(wù)流程化、業(yè)務(wù)智能化思想,，分?jǐn)?shù)智技術(shù)賦能模塊,、智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊構(gòu)建業(yè)務(wù)層。其中,，數(shù)智技術(shù)賦能模塊迭代以大數(shù)據(jù),、人工智能為**的數(shù)智技術(shù)體系，按照數(shù)智服務(wù)的技術(shù)需要以技術(shù)簇為基座劃分泛在感知,、數(shù)據(jù)管理、情報(bào)服務(wù)技術(shù)簇,，深度賦能以智慧數(shù)據(jù)流以及融合智慧數(shù)據(jù)的數(shù)智服務(wù),，提供聚焦圖書館生態(tài)協(xié)同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)資源價值挖掘、流通轉(zhuǎn)化,、創(chuàng)新服務(wù)等能力,。為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容,、拓寬閱讀視野,、提高閱讀效果。

個性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集,、處理與分析,。在智慧圖書館中，用戶每天進(jìn)行搜索,、閱讀和下載等互動行為均會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數(shù)千份電子書和期刊,，且數(shù)百萬用戶的日?；顒訒珊Ａ繑?shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢,、點(diǎn)擊和下載等行為數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)是設(shè)計(jì)個性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ),，需要收集和處理，以便后續(xù)進(jìn)行分析和應(yīng)用,。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù),，包括用戶的注冊信息、借閱記錄,、閱讀習(xí)慣,，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù),，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好,，鑒別用戶潛在的興趣領(lǐng)域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持,。依據(jù)實(shí)時搜索結(jié)果Top N篇文獻(xiàn)的篇名和摘要進(jìn)行文本深度解析,，分別生成的中、英文聯(lián)想關(guān)聯(lián)矩陣,，即語義腦圖,。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀用戶體驗(yàn)

信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的驅(qū)動力，AIGC 技術(shù)勢必將驅(qū)動閱讀服務(wù)的變革,，促進(jìn)智慧圖書館的服務(wù)創(chuàng)新,。智能化智慧導(dǎo)讀價格

ＡＩＧＣ即人工智能生成內(nèi)容,是一種利用先進(jìn)的人工智能技術(shù)自動生成文本、圖片,、語音,、視頻等各種形式內(nèi)容的過程。在應(yīng)用層面,ＡＩＧＣ技術(shù)可以被看作是用戶生成內(nèi)容(ＵｓｅｒＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＵＧＣ)及專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容(ＰｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＰＧＣ)的進(jìn)一步擴(kuò)展和深化,開創(chuàng)了一種全新的內(nèi)容創(chuàng)作方式,。在技術(shù)層面,ＡＩＧＣ技術(shù)融合了自然語言處理,、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)技術(shù),、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù),通過計(jì)算機(jī)算法及相關(guān)模型自動產(chǎn)生多樣化的內(nèi)容,構(gòu)成了一個用于自動生成內(nèi)容的綜合性技術(shù)體系,。智能化智慧導(dǎo)讀價格