信息智慧導(dǎo)讀簡介

智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級形態(tài)，但其實現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如：數(shù)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(dāng)下閱讀的主流；認知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，跳讀導(dǎo)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(fēng)險［10］；數(shù)字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權(quán)利，文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)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(dǎo)，超鏈接架構(gòu)帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書館應(yīng)運而生。信息智慧導(dǎo)讀簡介

隨著智慧社會的發(fā)展，高職院校圖書館也迎來了發(fā)展的新高峰。智慧圖書館的智慧館員的專業(yè)素養(yǎng)與職業(yè)道德決定了高職院校圖書館服務(wù)的質(zhì)量與成效，直接影響著智慧圖書館的發(fā)展水平。在智慧圖書館建設(shè)中，館員隊伍的培養(yǎng)要求更高、難度更大、更為復(fù)雜。培養(yǎng)大量智慧館員隊伍是當(dāng)前和今后高職院校圖書館發(fā)展工作任務(wù)。加強智慧圖書館背景下高職院校圖書館館員的建設(shè)也是圖書館轉(zhuǎn)型的必然要求，應(yīng)培養(yǎng)適應(yīng)智慧圖書館發(fā)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(wù)的能力，滿足高職院校和社會的需要。網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀排行榜導(dǎo)讀的意義是在末尾留一個懸念，給書友們一個好奇心。

信息通信技術(shù)（ICT）作為技術(shù)基座，構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施。技術(shù)哲學(xué)視域下，信息通信技術(shù)不僅改變了信息供需關(guān)系，還重構(gòu)了認知勞動分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術(shù)，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質(zhì)量很大程度上依賴讀者對所需信息描述的準(zhǔn)確程度；信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務(wù)，它從讀者的歷史行為和數(shù)據(jù)中篩選讀者感興趣的內(nèi)容，**終表現(xiàn)為信息推薦。信息過濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、聚類算法、協(xié)同過濾、序列推薦、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等。技術(shù)的迭代顯示機器從服從和執(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，現(xiàn)在又往無監(jiān)督的方向演進。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費者帶來一定程度的信任剝奪，基于對信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。

學(xué)術(shù)閱讀具有專業(yè)性、持久性和高難度的特點，閱讀過程中會面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等，除了自我控制與管理之外，用戶需要閱讀行為管理服務(wù)。比如，上海師范大學(xué)開發(fā)的論文閱讀系統(tǒng)[51]，能助力學(xué)生深度閱讀與學(xué)習(xí)，旨在提高學(xué)生的元認知能力。智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺可記錄、采集、分析用戶在閱讀前、中、后的數(shù)據(jù)，加強閱讀行為管理服務(wù)。在閱讀前，學(xué)術(shù)用戶可利用AIGC技術(shù)生成自己的過往閱讀報告、陪伴式答疑、個性化建議等，明確閱讀方向與目標(biāo)。比如，科大訊飛與北京師范大學(xué)聯(lián)合推出“學(xué)科潛能和專業(yè)興趣雙核測評”，幫助學(xué)生了解、認識自己的能力，幫助學(xué)生測評在某一方面的水平。在閱讀中，一些學(xué)生不了解自己在閱讀過程中所處位置，也不了解某個階段適用的閱讀策略。AIGC技術(shù)可以支持智慧學(xué)術(shù)閱讀平臺分析學(xué)術(shù)用戶在閱讀過程中的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，幫助用戶了解閱讀狀態(tài)及難點，為用戶生成后續(xù)的個性化閱讀計劃，提供情感支持。在閱讀后，AIGC技術(shù)可以幫助用戶做好實時評估，分析存在問題，設(shè)計改進方案。依據(jù)實時搜索結(jié)果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析，分別生成的中、英文聯(lián)想關(guān)聯(lián)矩陣，即語義腦圖。

讀者面臨信息信任建設(shè)的多重危機。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數(shù)字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數(shù)字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學(xué)者把閱讀任務(wù)分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務(wù)情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經(jīng)得起反復(fù)驗證的、符合規(guī)模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機器的智能化發(fā)展速度超過人類認知進化的生物規(guī)律，機器生成內(nèi)容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實驗研究發(fā)現(xiàn)，人類辨別AI生成文本的準(zhǔn)確率*有52%，識別AI生成視頻的準(zhǔn)確率*有39%［14］。為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。互聯(lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀標(biāo)志

智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。信息智慧導(dǎo)讀簡介

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)的自動化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經(jīng)驗判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細性。智慧導(dǎo)讀通過機器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后，其推薦精細度可能受到限制。推薦范圍和實時性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)更新推薦內(nèi)容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時的閱讀選擇。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數(shù)量和更新速度，無法提供如此***和及時的推薦。信息智慧導(dǎo)讀簡介