隨后進行數(shù)據(jù)清洗,，剔除無效、錯誤或無關數(shù)據(jù),，保證數(shù)據(jù)質量,。例如，異常的用戶行為記錄,、重復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)需要轉換為適合分析的格式或結構，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鍵,。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應用統(tǒng)計分析,、機器學習算法等,，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,，預測其可能感興趣的新書或主題，進而實現(xiàn)真正的個性化推薦,。3.2內容資源管理與標簽化個性化閱讀推薦系統(tǒng)設計的關鍵為內容資源管理與標簽化,。智慧圖書館需把內容資源進行數(shù)字化管理，并給每本書籍,、期刊,、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題,、作者,、出版時間、閱讀難易程度等,，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理,。當用戶請求推薦時，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整資源標簽，使推薦精細水平提升,。智慧圖書館閱讀推薦服務內容,、過程以及效益 進行整體測評來考量服務水平，獲取用戶反饋信息的重要途徑,。圖書館科研學術助手發(fā)現(xiàn)

在超級閱讀時代,，技術創(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,、結構化知識呈現(xiàn)等技術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化能力和認知能力,，培養(yǎng)其創(chuàng)造性思維。技術創(chuàng)新賦能閱讀的效率價值,，主要體現(xiàn)在以下幾個方面,。在閱讀材料準備方面,，閱讀平臺利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術，為用戶提供個性化定制內容,、基于內容的相關推薦,，以及基于社交屬性的推薦，以此提升內容分發(fā)效率,，使推薦書單更貼近用戶需求,。參考科研學術助手價格信息在技術和需求的雙重驅動下，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。

閱讀是各類學習和認知活動的基礎,。在高等教育中,，大學生群體作為數(shù)字原住民，其閱讀行為已從傳統(tǒng)的紙質媒介向智能移動終端***遷移[1],。新技術的快速發(fā)展更是讓大學生獲得多模態(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）日漸強大的背景下,，出現(xiàn)淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質閱讀,，部分大學生數(shù)字閱讀理解能力下降,，閱讀動機和投入不足，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[4]。他們對文本的理解往往浮于表面,，當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生智慧閱讀干預策略,，構建大學生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學生深度閱讀理解能力,，并通過教學實踐驗證策略的有效性，為培養(yǎng)當代智慧讀者提供借鑒,。

用戶可選擇感興趣的學科領域,，如文學,、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)設置做出調整,，選擇偏愛的文體類型、特定的作者等,。憑借這一設置,，個性化閱讀推薦系統(tǒng)能依據(jù)用戶興趣，生成更精細且個性化的書單或內容推薦,。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置環(huán)節(jié)，以增強自己的閱讀體驗,。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，利用情境感知,、普適計算和移動網絡等技術實 現(xiàn)的整合,。

閱讀中的深度加工。當學習者進行智慧閱讀時,，他們不再是被動的信息接收者,，而是轉變?yōu)榉e極的參與者和加工者，與文本進行深度的互動,。當前交互式閱讀技術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，還促進了知識的深度學習和交流互動,。首先,，富媒體技術的***使用使得學習者可以充分體驗多模態(tài)閱讀，將傳統(tǒng)的文字閱讀擴展到了圖像,、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有機融合與 均衡圖書館資源與服務要素,、智慧型館員團隊的有效 組織和管理,。運營科研學術助手質量

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

閱讀前的個***,。當前智慧閱讀的***特點之一在于其能夠提供個性化且精細的閱讀服務，有效助力學習者滿足閱讀需求,，集中閱讀注意力,，并明確閱讀目標。教育云服務的普及,，使得學生可以隨時隨地輕松獲取各類富媒體閱讀資源,，涵蓋文本、視頻及網絡鏈接等多種形式,。同時,，學生還能根據(jù)自己的認知風格，對這些閱讀媒體進行加工或轉換,，從而獲得量身定制的閱讀資源,。在智慧閱讀領域，閱讀前的個性推薦與定制服務已成為研究熱點,。目前大量研究與實踐已在技術層面攻克了這一難題,。其中，基于關聯(lián)規(guī)則的推薦算法能夠依據(jù)學習者的歷史閱讀記錄和興趣偏好,，自動為其推薦高度相關的閱讀資源,；而基于時間序列的推薦算法，則能預測學習者未來的閱讀需求和行為,，并據(jù)此推送相應的閱讀內容[16],。此外，智能閱讀平臺還為學習者提供了清晰的閱讀指導和任務清單,，幫助他們在閱讀過程中明確方向和目標,，從而提高閱讀理解和吸收效率。學習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容,，繪制出閱讀畫像，進而智能規(guī)劃個性化的學習路徑和閱讀建議,。圖書館科研學術助手發(fā)現(xiàn)