智慧讀者與閱讀理解能力。何為智慧讀者？龐敬文等認為“互聯網+”時代下的智慧閱讀不僅是指閱讀環境和設備上的智能化，更要產生智慧讀者，將閱讀過程由“知識化”轉為“智慧化”，對閱讀內容進行有效辨別、深度加工和智慧創造[6]。大學生智慧閱讀素養包括智慧閱讀意識、智慧閱讀技能和閱讀理解能力[7-9]。其中，閱讀理解能力是關鍵能力，是智慧閱讀意識和智慧閱讀技能的**終服務目標。結合布魯姆的認知目標分類，可以認為深度閱讀理解能力即讀者具備超越對閱讀信息的記憶檢索、解釋和應用，逐漸過渡到對內容的批判性評價和自主性創造，自主生成高質量、個性化的認知成果的能力，這也是智慧閱讀的**內涵。當前有關智慧閱讀的研究多從工具效能視角出發，強調智能技術對閱讀效率和體驗的提升（如閱讀工具便捷性、資源獲取速度、界面友好度），對讀者閱讀理解能力的評估和干預不足，缺乏對閱讀者認知策略的系統化支持，導致“技術賦能”與“認知發展”的割裂。，智慧圖書館實現自動化智 慧感知用戶情境信息功能時，要加強用戶信息安全和 隱私保護。數字圖書館科研學術助手互惠互利

超級閱讀帶來閱讀效率、閱讀認知、閱讀生存等不同層面和維度的價值躍遷，其不僅促成高效閱讀的實現、思維認知的升級、社會關系的再造，還使得人類的生活方式和行為方式發生深刻變革。與此同時，技術創新引致的超級閱讀活動還可能存在技術異化風險，如智能鴻溝、認知偏差、生命物化等。面對諸多異化風險，我們應充分發揮人的主觀能動性，積極應對技術異化帶來的挑戰與***。超級閱讀是技術創新發展的一種典型體現。然而，用戶在技術接入、參與、使用、互動等方面，因個體收入、文化程度、地區性差異、媒介素養、智能素養等因素，人與人之間存在較大差異。運營科研學術助手價格信息隨著智慧時代的到來，用戶信息需求呈現個性 化、多樣化的特點，閱讀模式也發生了根本性變化。

人類在智能時代將成為復合化的主體，其不僅是人機融合的新主體，也是多元人類主體連接的復合主體［26］。這一變化是智慧閱讀邁向超級閱讀的重要動因，**了更加高效、個性化、智能化以及具身體驗性更強的人類未來閱讀趨向。超級閱讀作為智慧閱讀的高級階段，在一定程度將延伸、重塑閱讀的價值和意義，亦可能帶來技術異化風險。尤其是作為主體的人將更多的權利讓渡以獲得更加便利、自由的生活，但這一過程中人的主體性也在逐漸消解［27］。我們應當明晰，超級閱讀的本質仍是人的自由生存和***發展。面102025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING對技術的快速發展和創新應用，我們在積極擁抱技術帶來的高效、便捷、新體驗的同時，還應當保持對技術理智且有選擇性的態度，選擇符合自身發展需求的生活和生存方式。

數智時代為智慧圖書館的閱讀推廣工作帶來了前所未有的機遇與挑戰。通過精細推送個性化閱讀資源、提升閱讀體驗與互動性、融合新媒體拓寬推廣渠道、智慧化管理優化流程以及創新服務模式打造多元化閱讀環境，智慧圖書館正逐步構建起一個高效、便捷、互動的閱讀生態系統。這些策略的實施，不僅有助于提升**閱讀素養，推動教育資源均衡分配，還能促進文化傳承與創新，增強文化自信。未來，智慧圖書館應繼續深化技術應用，創新服務模式，為閱讀文化的深入普及與發展貢獻力量，讓閱讀成為連接過去與未來、促進社會***進步的重要力量。，國內部分圖書館在技術 驅動環境下開展了構建智慧閱讀推廣服務的嘗試， 推動了圖書館閱讀推廣工作的發展。

生成式學習理論的**來源于建構主義學習理論。社會建構理論認為個體的認知過程和結果是與社會環境、文化背景、與他人互動密切相關的產物[13]。在社會交互中，提問是相當有啟發性的交流方式，提問者憑借敏銳的洞察力，捕捉到閱讀內容中的重點或潛在矛盾，清晰、準確地表達自己的疑惑或見解，這無疑是對語言組織與邏輯思維能力的有效訓練。個體在閱讀過程中與他人進行交流互動，如答疑解惑、討論文本內容、分享閱讀感受，進一步促進思維的發展。近年有研究開始關注生成式學習和反思性評價在學術閱讀中的應用，認為提問策略在訓練閱讀者的高階思維方面效果***[14]。因此本研究將自主提問作為**干預策略。依 據用戶情景需求提供適合信息資源，從而提升用戶 體驗、實現知識的有效供給。圖書館科研學術助手咨詢熱線

閱讀推薦服務是智 慧圖書館的服務之一，在海量信息中推送滿足用 戶需求的閱讀資源。數字圖書館科研學術助手互惠互利

在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統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質量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數據的類型和規模、系統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據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規模數據。數字圖書館科研學術助手互惠互利