智慧閱讀雖被預設為數(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下閱讀的主流；認知神經(jīng)科學研究發(fā)現(xiàn)，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(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利，文本的網(wǎng)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。尤其是網(wǎng)絡技術、數(shù)字存儲和傳輸技術等的普及，數(shù)字圖書館應運而生。信息智慧導讀簡介

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。在智慧圖書館建設中，館員隊伍的培養(yǎng)要求更高、難度更大、更為復雜。培養(yǎng)大量智慧館員隊伍是當前和今后高職院校圖書館發(fā)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(yǎng)適應智慧圖書館發(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的能力，滿足高職院校和社會的需要。網(wǎng)絡智慧導讀排行榜導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（ICT）作為技術基座，構成信息信任系統(tǒng)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(zhì)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(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、機器學習、深度學習、復雜網(wǎng)絡等。技術的迭代顯示機器從服從和執(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學習，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。

學術閱讀具有專業(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。比如，上海師范大學開發(fā)的論文閱讀系統(tǒng)[51]，能助力學生深度閱讀與學習，旨在提高學生的元認知能力。智慧圖書館等學術平臺可記錄、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。在閱讀前，學術用戶可利用AIGC技術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。比如，科大訊飛與北京師范大學聯(lián)合推出“學科潛能和專業(yè)興趣雙核測評”，幫助學生了解、認識自己的能力，幫助學生測評在某一方面的水平。在閱讀中，一些學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技術可以支持智慧學術閱讀平臺分析學術用戶在閱讀過程中的各類數(shù)據(jù)，構建用戶畫像，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技術可以幫助用戶做好實時評估，分析存在問題，設計改進方案。依據(jù)實時搜索結果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)想關聯(lián)矩陣，即語義腦圖。

讀者面臨信息信任建設的多重危機。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。有學者把閱讀任務分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務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生成文本的準確率*有52%，識別AI生成視頻的準確率*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)智慧導讀標志

智慧導讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。信息智慧導讀簡介

智慧導讀依賴于大數(shù)據(jù)和機器學習技術，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。智慧導讀通過機器學習和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學習和適應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。信息智慧導讀簡介