生成式學習理論與人機協(xié)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(diào)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(qū)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(xié)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(tài)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(tài)協(xié)作工具、實時討論區(qū)等，使得跨時空的協(xié)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(huán)：生成式學習驅(qū)動個體知識建構，社會建構促進群體智慧共享，人機協(xié)同則通過智能工具與數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)前面兩者的精細化支持與動態(tài)調(diào)適，共同推動深度理解與高階思維的發(fā)展。在智慧時代，閱讀推廣已成為一項需要 學校、出版商、社會組織、企業(yè)、社區(qū)等社會各界參與的事業(yè)。網(wǎng)絡科研學術助手是什么

技術作為工具將人的身體媒介化，媒介成為人的延伸。智能技術以一種離身而非具身的形式實現(xiàn)了對人某些身體能力的延伸，然而閱讀活動只有將“技術所予”轉(zhuǎn)換為“身體所予”才能獲得意義［25］。超級閱讀時代，人類應辯證地看待科學技術的發(fā)展，避免智能技術的過度使用。書籍作為人類文明的技術化持留，其傾注了人性與真實世界的交互，傳統(tǒng)閱讀仍是人類至今為止***的獲取知識和信息的手段。深度思考的本質(zhì)不僅在于解決問題，還在于提出問題的過程，機器智能深度分析也不能完全替代人的深度思考。人類應回歸閱讀的本質(zhì)，理性接入、使用技術，防止技術過度依賴導致的感知失衡。此外，人類還應積極加強基礎性身體技能的訓練，智能技術對人腦的模擬并不意味著人類可以不用發(fā)展記憶、觀察、抽象概括等能力，相反，這些能力的強化不僅可以使讀者面對機器生成內(nèi)容時有足夠的批判與反思能力，還能夠促進讀者高階智慧的涌現(xiàn)，進而推動創(chuàng)造性知識的生成。網(wǎng)絡科研學術助手是什么大部分有關閱讀理解問題的認知層次劃分主 要參考布魯姆的認知目標分類理論。

人機協(xié)同學習理論。人機協(xié)同學習理論是在計算機賦能深度學習的過程中逐漸發(fā)展起來的，旨在充分發(fā)揮人類智能和機器智能的**優(yōu)勢，通過學習者與機器的智能交互、協(xié)同工作、對話協(xié)商和共同決策，促進學生的深度創(chuàng)新學習，重構智能時代的智慧學習新生態(tài)[15]?？焖侔l(fā)展的智能技術幫助實現(xiàn)泛在化的學習情境感知、全景化的學習數(shù)據(jù)采集、精細化的學業(yè)診斷測評和個性化的學習服務供給，催生了精細、互助和多元的人機協(xié)同學習模式。一方面，機器能更好地理解學習者的認知狀態(tài)和學習需求，進而提供個性化的資源和服務；另一方面，人工智能對于計算機認知網(wǎng)絡的貢獻讓機器算法和模型更加精細深入，并有效支撐分布式學習者的社會認知和知識建構。尤其GenAI的快速發(fā)展催生出人機協(xié)同的智慧閱讀新范式。首先，GenAI作為效能工具降低認知負荷，如總結(jié)摘要、語義翻譯、資源推薦、制作概念圖。其次，GenAI提供即時性的閱讀測評與分析，例如自動生成閱讀理解問題，基于學習分析結(jié)果（如閱讀答題分析、注意力熱力圖、提問層級分布）推送個性化策略建議，形成閱讀畫像。***，GenAI扮演閱讀伙伴或認知**，通過提問和回答啟發(fā)學生深度思考。

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(huán)境中的信息進行意義建構和主動輸出的過程，強調(diào)了學習者在學習過程中對知識的主動加工、處理和轉(zhuǎn)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(nèi)容的觀察和訓練來生成新的、有價值的內(nèi)容。根據(jù)生成式學習原理，閱讀作為學習的重要方式和內(nèi)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(shù)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(qū)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]。為閱讀知識價值的進一步提升 創(chuàng)造有利環(huán)境，保障圖書館知識服務的效率和質(zhì)量。

個性化閱讀推薦系統(tǒng)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?；贏I，個性化閱讀推薦系統(tǒng)能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料，激發(fā)智慧圖書館服務實現(xiàn)個性化轉(zhuǎn)變，同時還能持續(xù)采集用戶反饋進行不斷優(yōu)化，從而保證推薦結(jié)果既準確又高效。未來隨著技術的持續(xù)發(fā)展，個性化閱讀推薦系統(tǒng)會愈發(fā)智能化，進一步激發(fā)智慧圖書館在信息服務領域的創(chuàng)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。智慧圖書館可建立適合用戶閱讀需求的閱讀場景 架構并向其推送閱讀內(nèi)容，讓用戶獲得情景服 務體驗。怎樣科研學術助手概況

該技術可將情景感知計算融入特定的 資源推薦環(huán)境，幫助圖書館探測并識別用戶特征。網(wǎng)絡科研學術助手是什么

隨著科技發(fā)展和時代進步，人類正經(jīng)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(xiàn)更精細的自然語義理解、更豐富的多模態(tài)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(shù)據(jù)、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(chuàng)設等輔助其更好地理解復雜問題［13］。網(wǎng)絡科研學術助手是什么