數字時代，人們對信息和知識的接受、理解、思考、運用等呈現不同的特征，如開放性、虛擬化、具身化等。閱讀的技術互動成為閱讀交流的全部，高度構建的技術場域成為人們閱讀交流的現場，同時可能使得閱讀交流活動固化、異化，進而造成人們新的認知偏差。其一，虛擬認知偏差。早期閱讀交流的虛擬性主要體現在用戶身份的虛擬性，但隨著智能體的出現，閱讀交流的對象將完全虛擬化，其可能模糊虛擬與現實的界限而形成一定的認知負擔［22］。此外，VR/AR技術營造出高度沉浸感，雖然可以輔助讀者完成閱讀認知和知識理解，但可能會使讀者在回到現實空間時，因現實環境的刺激程度相對較低而難以集中注意力。其二，生成認知偏差。智能推薦是超級閱讀內容分發的重要機92025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING制，其能夠有效降低讀者獲取信息和知識的成本，但是個性化推薦也可能營造一種封閉性認知環境。同時，智能生成內容并非完全真實、可靠，當虛擬內容以高度可信的方式提供給讀者時，可能會給讀者帶來新的認知幻覺、認知偏差等。促進閱讀資源的綜 合利用和共享傳播，滿足圖書館用戶個性化、差異化 的閱讀需求。本地科研學術助手案例

智慧閱讀是AI技術賦能閱讀的初步探索，其潛力遠未被充分挖掘。隨著生成式人工智能、增強現實、腦機接口、生命科學等前端技術的不斷突破和落地應用，人類即將迎來超級閱讀時代。作為智慧閱讀的高級階段，超級閱讀并非智慧閱讀的簡單延續，而是通過更深層次的技術賦能，帶給讀者多模態交互增強的閱讀體驗，幫助讀者突破傳統的閱讀方式限制，提高閱讀效率，優化知識管理模式，甚至將閱讀過程與知識輸出、社會互動深度融合。技術創新主導的超級閱讀活動，其基本架構包括感知層、交互層和認知層，呈現全新的特征。創新科研學術助手預算準確分析和響應用戶現實需 求，建立圖書館與用戶的多維互動模式，提 供更加個性化、多元化的智慧閱讀服務。

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。

其次，學習者通過點擊、拖拽、縮放等操作，與閱讀內容進行深入的互動，并對文本進行自由地標注、編輯和點評，在此過程中形成筆記和反思。國外已有多項研究探索利用數字學習工具支持閱讀障礙者進行流暢閱讀，例如借助聽讀技術輔助具有視覺詞義障礙的兒童進行視聽混讀；對于注意力缺陷兒童使用標記、提示等技術維持閱讀注意力[17]。再次，用戶通過社交功能或平臺將閱讀內容、個人筆記或感悟分享到社交媒體上，與其他用戶進行討論和交流。***，學習者利用人工智能技術進行文本分析、信息提煉、實時翻譯等，提高用戶的閱讀效率和理解深度，如一些平臺支持AI全文翻譯和多種語言互譯?；诖笳Z言模型的生成式人工智能可以扮演虛擬閱讀同伴或導師，通過對話提問幫助閱讀者深度思考，啟迪智慧智慧化閱讀推廣勢必要依托 ５Ｇ、人工智能、大數據、物聯網等智慧化技術及相應 的智慧化空間再造。

。在知識社區中，用戶可以隨時提問、回答、評論和點贊，由此形成一個龐大的知識共享網絡，其不僅突破傳統閱讀的邊界，也使得知識分享與傳播更加高效便捷。知乎社區作為國內比較大的在線**社區，其在高質量內容、話題聚焦和社交互動等方面極具優勢，構建了一個真正意義上的知識共享網絡環境。開放獲取平臺可為研究者提供開放獲取論文的一站式檢索、閱覽、推薦、在線交流等服務，也為機構提供論文統計分析、學科分布分析、合作網絡分析、作者合作網絡分析等服務，其打破了傳統學術出版的局限和壁壘，有效促進了知識的***傳播與深度利用，為學術研究與創新提供了強有力的支持。此外，閱讀活動從封閉性到開性放的轉變，**了一種知識共享文化的形成和發展。根據問題形式、認知層次、思維模式、答案特征 等標準進行分類。創新科研學術助手標志

機器也可以借助大語言模型和問題生成算法為閱讀者智能生成閱讀理解測 驗題庫，幫助閱讀者進行閱讀效能檢測。本地科研學術助手案例

腦機接口技術是一種具有變革性的人機交互技術，其通過捕捉大腦信號并將其轉換為電信號，進而實現信息的傳輸和控制。閱讀理解是人類認知活動的**區域，涉及語言編碼、信息整合、邏輯推理等層面。腦機接口技術可以實現大腦和計算機之間的直接通信，進而影響或增強人的認知能力，改變閱讀理解的過程和效果，其具體表現在以下幾個方面。其一，揭示大腦的閱讀活動機制。通過記錄和分析大腦在閱讀過程中的52025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING神經活動，腦機接口技術可以進一步把握閱讀理解活動的神經機制，進而探索提高閱讀效率的策略。其二，實時監測和調控人的閱讀活動。腦機接口技術通過記錄大腦在閱讀特定文本的神經信號，分析閱讀理解關鍵過程的重點區域，進而通過算法來進行優化推薦。其三，直接干預閱讀活動。腦機接口技術可以通過直接刺激與閱讀理解相關的神經回路，加速信息處理和整合，進而提高閱讀的速度和準確度。除了采集腦部神經信息，未來腦機接口技術將對眼動、肌電、心電、呼吸等生理信號進行多模態數據融合，進一步提升多模態腦機技術對人閱讀理解活動把握的精細度［8］。本地科研學術助手案例