圖書館的閱讀推廣在數智時代還承擔著促進文化傳承與創新的重任。圖書館作為文化傳承的重要載體，通過智慧化手段，可以將珍貴的文化遺產、歷史文獻等進行數字化處理，使其得以長久保存并***傳播。同時，智慧圖書館利用大數據分析和用戶畫像技術，能夠精細推送符合讀者興趣和需求的閱讀內容，包括傳統文化經典、現代文學作品等，從而加深讀者對文化的理解和認同，增強文化自信。此外，智慧圖書館還可以舉辦線上文化講座、展覽等活動，搭建文化交流平臺，促進不同文化之間的對話與融合，激發文化創新活力。這種文化傳承與創新的雙重推動，不僅可以豐富民眾的精神世界，也能為構建多元、包容的文化生態提供有力支持。為用戶推薦其所需的閱讀 資源，讓用戶在不同情境下發現自己感興趣，從而提高圖書館智慧閱 讀推廣。質量科研學術助手哪個好

隨著科技發展和時代進步，人類正經歷一場全新的前所未有的認知**，其將打破人類固有的思維模式和認知模式。在人工智能的下半場，62025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING超級認知智能可能會解決既有大語言模型中存在的事實性及推理能力問題，實現更精細的自然語義理解、更豐富的多模態輸入輸出，具備更個性化的能力［12］。認知智能賦能閱讀活動，將在極大程度上增強人類理解、管理、應用知識的能力。在知識理解方面，人工智能技術整合大數據、機器學習、學習分析、自適應、情感計算等技術，能從認知水平、能力基礎等方面把握讀者的實際情況，通過精細推送、情景創設等輔助其更好地理解復雜問題［13］。信息化科研學術助手優勢，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。

在人類社會的發展進程中，不管是生命進化還是文明進步，其本質仍是人的認知能力與生存能力的不斷進化。隨著超級智能時代的到來，人類將理性能力進行疊加、設計、編程、制造，賦予人工智能一定的復雜認知能力。人類與人工智能協同構成了復雜認知體系，人類負責為人工智能供應能源、組件及設計迭代，人工智能則向人類反饋復雜的認知產出，人類又通過這些認知產出進一步指導并促進人工智能系統的迭代與優化［17］。這種人機共存、共生的復雜認知系統不僅拓展人的知識結構，還不斷增強人的認知能力，持續推進人的自由***發展。

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動生成等功能，從而極大提升了數字文獻管理效率。采用自然語言處理（NLP）與機器學習算法，智慧圖書館能自動識別、整理大量文獻資源，精細為每篇文獻分派類別標簽，并提取出**關鍵詞及主題要點，不僅削減了人工整理的時間成本，還減少了人為方面的錯誤，提升了文獻分類的精細度；智慧圖書館可以生成簡要的文獻摘要，使用戶得以迅速了解每篇文獻的**要義，便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿足自己需求的文獻。高水平的問題引發讀者的深入思考，有助于發展“批判性思維” 或“更高層次的思維” 。

生成式學習理論與人機協同學習理論為構建促進深度閱讀理解的大學生智慧閱讀模式提供了理論支撐。生成式學習理論強調學習者對知識的主動加工與意義生成，為智慧閱讀模式提供了**認知邏輯——通過自主提問、概念圖繪制等生成性活動，驅動學習者對文本進行深度加工與批判性反思，從而超越淺層的信息接收。人機協同學習理論則為生成式學習的實踐提供了技術支撐與生態重構。社會建構的互動性被技術和機器賦能，如智能平臺支持的多模態協作工具、實時討論區等，使得跨時空的協同知識建構成為可能。兩者在智慧閱讀模式中形成了“認知生成—社會互動—技術賦能”的閉環：生成式學習驅動個體知識建構，社會建構促進群體智慧共享，人機協同則通過智能工具與數據分析實現前面兩者的精細化支持與動態調適，共同推動深度理解與高階思維的發展。智慧閱讀推廣要求圖書館館員要熟練運用大 數據、人工智能、新媒體等智慧化技術，挖掘 用戶的潛在閱讀需求。質量科研學術助手哪個好

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、知識共享的信息獲取。質量科研學術助手哪個好

在知識管理方面，人們借助大模型可以使用內容自動生成、語義理解、文件分析等知識管理功能，還可以通過智能體高效管理海量文本、自動篩選信息、提煉知識等［14］。在知識創新方面，人工智能因擁有類人智慧而具備深層次理解和推理能力，其參與知識生產與流動將成為常態。算法、復雜神經網絡、自然語義處理、聯結、模糊、近似性、概率等構成人工智能參與知識生產的基本邏輯［15］。智慧閱讀向超級閱讀的躍遷，不僅是技術層面的深度改造，還是閱讀價值的延伸與再造。超級閱讀將有效推進知識生產和流動模式升級、社會關系變革，**人類文明邁入下一個階段。質量科研學術助手哪個好