信息通信技術（ICT）作為技術基座，構成信息信任系統的基礎設施。技術哲學視域下，信息通信技術不僅改變了信息供需關系，還重構了認知勞動分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術對讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質量很大程度上依賴讀者對所需信息描述的準確程度；信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務，它從讀者的歷史行為和數據中篩選讀者感興趣的內容，**終表現為信息推薦。信息過濾的技術包括數據挖掘、知識圖譜、聚類算法、協同過濾、序列推薦、機器學習、深度學習、復雜網絡等。技術的迭代顯示機器從服從和執行人類指令過渡到有監督的學習，現在又往無監督的方向演進。算法黑箱給生產者和消費者帶來一定程度的信任剝奪，基于對信息發布主體的信任受到沖擊。深入智慧導讀，發現智慧的奧秘與魅力所在。信息智慧導讀優勢

隨著智慧社會的發展，高職院校圖書館也迎來了發展的新高峰。智慧圖書館的智慧館員的專業素養與職業道德決定了高職院校圖書館服務的質量與成效，直接影響著智慧圖書館的發展水平。在智慧圖書館建設中，館員隊伍的培養要求更高、難度更大、更為復雜。培養大量智慧館員隊伍是當前和今后高職院校圖書館發展工作任務。加強智慧圖書館背景下高職院校圖書館館員的建設也是圖書館轉型的必然要求，應培養適應智慧圖書館發展的館員隊伍，跟上智慧社會的步伐，從而提升高職院校圖書館智慧服務的能力，滿足高職院校和社會的需要。哪些智慧導讀質量智慧閱讀服務系統與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務系統、圖書館閱讀服務系統等。

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字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件，無法提供個性化、動態性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發自動綜述、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“關聯推理”過程。但提供此種服務的平臺數量仍較少，作為學術用戶常用數字入口的文獻數據庫在此方面有待優化。AIGC技術環境下，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。

智慧閱讀雖被預設為數字閱讀的高級形態，但其實現面臨多重挑戰。比如：數字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流；認知神經科學研究發現，跳讀導致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低，人類元認知能力面臨衰退的風險［10］；數字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權利，文本的網狀結構使得“它有上千個進出口，讀者可以從這些通道進進出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導，超鏈接架構帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。隨著計算機技術的迅猛發展，使得人們對信息的處理、存儲、查詢、利用等有了新的要求。

智慧導讀面向用戶需求綜合感知、內外部資源高效整合、情報業務數智賦能的需求，聚焦圖書館高度智能化服務，遵循服務泛在化、服務協同化等原則，分場景感知服務模塊、資源整合服務模塊、情報智能服務模塊構建數智服務層。其中，場景感知服務模塊通過智慧數據提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內外部環境識別、大數據關聯分析及決策結果預測等能力，實現基本需求及深層需求的多維感知、服務過程的全域感知、服務結果的發展態勢感知，由此提供圖書館各類業務場景下業務主體、業務環境、業務流程、業務規則、業務結果等全要素的識別、分析、預測服務。資源整合服務模塊針對圖書館內紙質文獻、電子圖書等多模態資源，依托智慧數據動態管控業務運維關鍵要素狀態，助力資源、技術、主體等要素間高效整合并充分發揮其協同效應，進而智能化實現包括識別建設、加工處理、調度分配、評價反饋、更新維護的全流程資源整合服務。情報智能服務模塊融合智慧數據實現多源異構數據規范組織及有效優化，嵌入各類情報功能模型及數智技術應用模型提高服務質量并延伸服務邊界，從而提供滿足多主體的數據供給及協同創新需要的多元分層情報智能服務。近幾年出現的一種標題形式。智能化智慧導讀客服電話

信息社會快速發展下，教育領域的傳統學習方式 和圖書館服務模式面臨挑戰與機遇。信息智慧導讀優勢

智慧數據流轉模塊基于智慧數據演進范式統籌推進圖書館內“原生數據—中間數據—智慧數據”的流通轉化業務，鏈接圖書館內外部數據源的異構原生數據以實現多渠道、全領域的動態數據采集，利用契合各類數據特征的處理方式實現敏捷化的自動數據處理；通過匹配相應數據模態的算法或模型融合多模態數據，以實體、事件、關系為基本單元智能抽取出語義化、結構化的綜合信息，由此實現原生數據向中間數據高效轉化；圖書館業務場景驅動業務流程各節點數據整合，按照標準化的融合數據分析流程獲取深度數據，挖掘出潛在知識并發現知識關聯以提煉通用知識及領域知識，從而實現中間數據向智慧數據有效轉化。信息智慧導讀優勢