提升**閱讀素養，促進社會文化發展。在數智時代背景下，智慧圖書館的閱讀推廣對于提升**閱讀素養具有至關重要的作用。閱讀素養不僅關乎個人的知識獲取與思維能力提升，更是社會文化發展的重要基石。智慧圖書館通過整合豐富的數字資源、提供便捷的閱讀服務和個性化的閱讀推薦，能夠有效激發公眾的閱讀興趣，拓寬閱讀視野。這不僅有助于個人在信息的時代篩選出有價值的內容，培養批判性思維和創新能力，還能促進整個社會的文化氛圍提升，增強民眾的文化認同感和歸屬感。智慧圖書館的閱讀推廣活動，如線上讀書會、閱讀挑戰賽等，能夠激發社會各界對閱讀的熱情，形成積極向上的閱讀風尚，為社會文化的繁榮發展貢獻力量。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。信息科研學術助手承諾守信

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］。一站式科研學術助手費用智慧圖書館利用物聯網、區塊鏈等智 能技術，有效地將感知、計算與管理三者有機結合起 來。

生成式學習與支架式閱讀理論。Wittrock提出的生成式學習理論認為有效的學習是學習者對環境中的信息進行意義建構和主動輸出的過程，強調了學習者在學習過程中對知識的主動加工、處理和轉化[10]。當前GenAI正是模擬人類生成式學習的機理，通過對已有內容的觀察和訓練來生成新的、有價值的內容。根據生成式學習原理，閱讀作為學習的重要方式和內容，并不只是被動地接收字面信息，更要積極生成認知成果，如問題、圖解、寫作。當前研究顯示，大學生在數字閱讀中面臨理解反思水平較低和閱讀注意力難以集中兩大問題，主要原因在于缺乏閱讀理解支架和生成式閱讀任務驅動[11]。在生成式學習理論的基礎上，Clark和Graves提出支架式閱讀模式，將閱讀分為閱讀前、閱讀中和閱讀后3個階段，認為每個階段教師都應該提供相應的概念框架和認知策略[12]。

個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行，不僅提升了圖書館資源的運用效率，還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI，個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料，激發智慧圖書館服務實現個性化轉變，同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化，從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展，個性化閱讀推薦系統會愈發智能化，進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力，增強智慧圖書館的文化傳播功效，滿足各用戶的多樣訴求。隨著５Ｇ、ＡＩ、新媒體技術的不斷 發展，閱讀推廣的渠道越來越多元，圖書館內部各 種線下設備及線上媒體。

這些策略的實施，將為智慧圖書館的閱讀推廣工作提供有力支持，推動閱讀文化的深入普及與發展。關鍵詞：數智時代；智慧圖書館；閱讀推廣；推廣策略摘要采寫編2025年第3期153圖書管理讀者閱讀習慣與偏好的動態平臺。通過構建一套完善的數據收集與分析系統，智慧圖書館能夠精細描繪出每一位讀者的閱讀畫像，從而實現對閱讀資源的個性化精細推送。具體而言，智慧圖書館利用大數據分析技術，可以***追蹤讀者的借閱歷史、在線瀏覽記錄、搜索關鍵詞等多元化數據。這些數據經過深度挖掘和智能分析，能夠揭示出讀者的閱讀興趣、偏好以及潛在需求。基于這些洞察，智慧圖書館能夠智能匹配館藏資源，為讀者推送符合其個性化需求的書籍和學術資源。這種推送方式不僅可以提高讀者的閱讀滿意度，還可以極大地促進館藏資源的有效利用率，使每一本書都能找到其**合適的讀者。對于大學生學術閱讀，閱讀后的知識建構 活動包括提問、測驗、繪制概念圖、討論、寫作等。創新科研學術助手概況

在支架式閱讀模式中，提問被認為是 有效的閱讀支架和認知成果；信息科研學術助手承諾守信

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。信息科研學術助手承諾守信