腦機(jī)接口技術(shù)是一種具有變革性的人機(jī)交互技術(shù),其通過(guò)捕捉大腦信號(hào)并將其轉(zhuǎn)換為電信號(hào),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息的傳輸和控制。閱讀理解是人類(lèi)認(rèn)知活動(dòng)的**區(qū)域,涉及語(yǔ)言編碼、信息整合、邏輯推理等層面。腦機(jī)接口技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)大腦和計(jì)算機(jī)之間的直接通信,進(jìn)而影響或增強(qiáng)人的認(rèn)知能力,改變閱讀理解的過(guò)程和效果,其具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。其一,揭示大腦的閱讀活動(dòng)機(jī)制。通過(guò)記錄和分析大腦在閱讀過(guò)程中的52025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING神經(jīng)活動(dòng),腦機(jī)接口技術(shù)可以進(jìn)一步把握閱讀理解活動(dòng)的神經(jīng)機(jī)制,進(jìn)而探索提高閱讀效率的策略。其二,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)控人的閱讀活動(dòng)。腦機(jī)接口技術(shù)通過(guò)記錄大腦在閱讀特定文本的神經(jīng)信號(hào),分析閱讀理解關(guān)鍵過(guò)程的重點(diǎn)區(qū)域,進(jìn)而通過(guò)算法來(lái)進(jìn)行優(yōu)化推薦。其三,直接干預(yù)閱讀活動(dòng)。腦機(jī)接口技術(shù)可以通過(guò)直接刺激與閱讀理解相關(guān)的神經(jīng)回路,加速信息處理和整合,進(jìn)而提高閱讀的速度和準(zhǔn)確度。除了采集腦部神經(jīng)信息,未來(lái)腦機(jī)接口技術(shù)將對(duì)眼動(dòng)、肌電、心電、呼吸等生理信號(hào)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,進(jìn)一步提升多模態(tài)腦機(jī)技術(shù)對(duì)人閱讀理解活動(dòng)把握的精細(xì)度[8]。智慧閱讀推廣要求圖書(shū)館館員要熟練運(yùn)用大 數(shù)據(jù)、人工智能、新媒體等智慧化技術(shù),挖掘 用戶(hù)的潛在閱讀需求。提供科研學(xué)術(shù)助手選擇

數(shù)字時(shí)代,人們對(duì)信息和知識(shí)的接受、理解、思考、運(yùn)用等呈現(xiàn)不同的特征,如開(kāi)放性、虛擬化、具身化等。閱讀的技術(shù)互動(dòng)成為閱讀交流的全部,高度構(gòu)建的技術(shù)場(chǎng)域成為人們閱讀交流的現(xiàn)場(chǎng),同時(shí)可能使得閱讀交流活動(dòng)固化、異化,進(jìn)而造成人們新的認(rèn)知偏差。其一,虛擬認(rèn)知偏差。早期閱讀交流的虛擬性主要體現(xiàn)在用戶(hù)身份的虛擬性,但隨著智能體的出現(xiàn),閱讀交流的對(duì)象將完全虛擬化,其可能模糊虛擬與現(xiàn)實(shí)的界限而形成一定的認(rèn)知負(fù)擔(dān)[22]。此外,VR/AR技術(shù)營(yíng)造出高度沉浸感,雖然可以輔助讀者完成閱讀認(rèn)知和知識(shí)理解,但可能會(huì)使讀者在回到現(xiàn)實(shí)空間時(shí),因現(xiàn)實(shí)環(huán)境的刺激程度相對(duì)較低而難以集中注意力。其二,生成認(rèn)知偏差。智能推薦是超級(jí)閱讀內(nèi)容分發(fā)的重要機(jī)92025年第1期總第475期特別策劃VIEWONPUBLISHING制,其能夠有效降低讀者獲取信息和知識(shí)的成本,但是個(gè)性化推薦也可能營(yíng)造一種封閉性認(rèn)知環(huán)境。同時(shí),智能生成內(nèi)容并非完全真實(shí)、可靠,當(dāng)虛擬內(nèi)容以高度可信的方式提供給讀者時(shí),可能會(huì)給讀者帶來(lái)新的認(rèn)知幻覺(jué)、認(rèn)知偏差等。品質(zhì)科研學(xué)術(shù)助手平臺(tái)對(duì)于大學(xué)生學(xué)術(shù)閱讀,閱讀后的知識(shí)建構(gòu) 活動(dòng)包括提問(wèn)、測(cè)驗(yàn)、繪制概念圖、討論、寫(xiě)作等。

智慧學(xué)習(xí)環(huán)境與工具便利了大學(xué)生的閱讀資源獲取和豐富閱讀體驗(yàn),但如何提升深度閱讀理解能力仍是亟待解決的問(wèn)題。文章基于生成式學(xué)習(xí)理論和人機(jī)協(xié)同理論,提出促進(jìn)深度理解與知識(shí)生成的智慧閱讀模式,深度植入自主提問(wèn)策略和游戲化學(xué)習(xí)策略,通過(guò)教學(xué)實(shí)踐驗(yàn)證模式的有效性。結(jié)果表明:大學(xué)生在智慧閱讀情境下普遍表現(xiàn)出深度理解反思能力不足,而自主提問(wèn)能夠***增強(qiáng)大學(xué)生的數(shù)字閱讀動(dòng)機(jī)和投入,提升閱讀理解能力;貫穿閱讀前、中、后全過(guò)程的智慧閱讀模式利用智慧學(xué)習(xí)環(huán)境實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的交互式閱讀和協(xié)作式閱讀,促進(jìn)對(duì)閱讀內(nèi)容的深度加工和理解生成。該模式對(duì)培養(yǎng)具備深度閱讀理解能力與批判性思維的智慧讀者具有指導(dǎo)意義。
AI在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,能***提升智慧圖書(shū)館的工作效率和用戶(hù)體驗(yàn)。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例,數(shù)據(jù)顯示,用戶(hù)在使用這些工具時(shí),搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶(hù)的查詢(xún)意圖,并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域,AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù),從中提取出有價(jià)值的信息。這對(duì)智慧圖書(shū)館尤為重要,因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI,智慧圖書(shū)館可以自動(dòng)化完成文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率,優(yōu)化資源整理流程。采用AI,智慧圖書(shū)館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動(dòng)生成等功能,從而極大提升了數(shù)字文獻(xiàn)管理效率。采用自然語(yǔ)言處理(NLP)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法,智慧圖書(shū)館能自動(dòng)識(shí)別、整理大量文獻(xiàn)資源,精細(xì)為每篇文獻(xiàn)分派類(lèi)別標(biāo)簽,并提取出**關(guān)鍵詞及主題要點(diǎn),不僅削減了人工整理的時(shí)間成本,還減少了人為方面的錯(cuò)誤,提升了文獻(xiàn)分類(lèi)的精細(xì)度;智慧圖書(shū)館可以生成簡(jiǎn)要的文獻(xiàn)摘要,使用戶(hù)得以迅速了解每篇文獻(xiàn)的**要義,便于高效、迅速地從海量資源中篩選出滿(mǎn)足自己需求的文獻(xiàn)。數(shù)據(jù)的時(shí)刻變 化與更新,直接影響到圖書(shū)館用戶(hù)行為趨向、資源利 用率和服務(wù)成效。

在閱讀時(shí)信息加工方面,多模態(tài)技術(shù)結(jié)合文本、音頻、視頻等多種形式,通過(guò)多重感官刺激,提高信息的留存率。用戶(hù)可以通過(guò)智能**系統(tǒng)咨詢(xún)不懂的名詞和問(wèn)題,其不僅提高了用戶(hù)獲取知識(shí)的效率,還提升了知識(shí)獲取的精確度。在閱讀后知識(shí)創(chuàng)新應(yīng)用方面,AI技術(shù)能夠提煉并深度分析閱讀內(nèi)容,生成結(jié)構(gòu)化大綱和讀書(shū)筆記,幫助用戶(hù)快速掌握全書(shū)主旨和框架。此外,AI技術(shù)還可以通過(guò)知識(shí)圖譜建構(gòu)技術(shù)生成閱讀地圖,輔助用戶(hù)認(rèn)識(shí)自己的知識(shí)結(jié)構(gòu)和局限性,協(xié)助用戶(hù)在知識(shí)圖譜上進(jìn)行定位,從而實(shí)現(xiàn)廣度優(yōu)先推薦[16]。這不僅能促進(jìn)用戶(hù)對(duì)知識(shí)的深度理解和整合應(yīng)用,還能為用戶(hù)提供開(kāi)展深層次理解和創(chuàng)造性思維工作的時(shí)間和空間。此外,閱讀智能體在輔助閱讀、增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)、提高閱讀趣味性、激發(fā)讀者創(chuàng)造性思維等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。教師提問(wèn)或自我提問(wèn)可幫助讀者集中閱讀注意力,明確閱讀目 標(biāo),深度加工文本內(nèi)容。數(shù)字圖書(shū)館科研學(xué)術(shù)助手常見(jiàn)問(wèn)題
人機(jī)協(xié)同促進(jìn)深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于如何發(fā)現(xiàn)、提出并 解決深刻的問(wèn)題。提供科研學(xué)術(shù)助手選擇
閱讀是各類(lèi)學(xué)習(xí)和認(rèn)知活動(dòng)的基礎(chǔ)。在高等教育中,大學(xué)生群體作為數(shù)字原住民,其閱讀行為已從傳統(tǒng)的紙質(zhì)媒介向智能移動(dòng)終端***遷移[1]。新技術(shù)的快速發(fā)展更是讓大學(xué)生獲得多模態(tài)、交互性和便捷性的閱讀體驗(yàn)[2],但也引發(fā)淺層次閱讀和快餐式閱讀等挑戰(zhàn),尤其是在生成式人工智能(GenAI)日漸強(qiáng)大的背景下,出現(xiàn)淪為惰性讀者趨勢(shì)[3]。相比起紙質(zhì)閱讀,部分大學(xué)生數(shù)字閱讀理解能力下降,閱讀動(dòng)機(jī)和投入不足,在數(shù)字閱讀中表現(xiàn)出更多的走神和迷航現(xiàn)象;而這些行為與閱讀內(nèi)容枯燥無(wú)味、閱讀理解表現(xiàn)不佳以及社交媒體的干擾等因素有關(guān)[4]。他們對(duì)文本的理解往往浮于表面,當(dāng)遇到問(wèn)題時(shí)選擇直接獲取來(lái)自GenAI的答案,而并非自主思考,缺乏深入探究和理解反思的能力,嚴(yán)重影響閱讀成效和專(zhuān)業(yè)發(fā)展[5]。因此,培養(yǎng)智慧閱讀環(huán)境下大學(xué)生深度閱讀理解能力意義重大。本研究提出基于自主提問(wèn)的大學(xué)生智慧閱讀干預(yù)策略,構(gòu)建大學(xué)生生成式智慧閱讀模式,用以提升大學(xué)生深度閱讀理解能力,并通過(guò)教學(xué)實(shí)踐驗(yàn)證策略的有效性,為培養(yǎng)當(dāng)代智慧讀者提供借鑒。提供科研學(xué)術(shù)助手選擇