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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(xiàn)信息的傳輸和控制。閱讀理解是人類認知活動的**區(qū)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(xiàn)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(xiàn)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(jīng)活動，腦機接口技術可以進一步把握閱讀理解活動的神經(jīng)機制，進而探索提高閱讀效率的策略。其二，實時監(jiān)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(jīng)信號，分析閱讀理解關鍵過程的重點區(qū)域，進而通過算法來進行優(yōu)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(jīng)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(jīng)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(tài)數(shù)據(jù)融合，進一步提升多模態(tài)腦機技術對人閱讀理解活動把握的精細度［8］。智慧閱讀推廣要求圖書館館員要熟練運用大 數(shù)據(jù)、人工智能、新媒體等智慧化技術，挖掘 用戶的潛在閱讀需求。提供科研學術助手選擇

數(shù)字時代，人們對信息和知識的接受、理解、思考、運用等呈現(xiàn)不同的特征，如開放性、虛擬化、具身化等。閱讀的技術互動成為閱讀交流的全部，高度構建的技術場域成為人們閱讀交流的現(xiàn)場，同時可能使得閱讀交流活動固化、異化，進而造成人們新的認知偏差。其一，虛擬認知偏差。早期閱讀交流的虛擬性主要體現(xiàn)在用戶身份的虛擬性，但隨著智能體的出現(xiàn)，閱讀交流的對象將完全虛擬化，其可能模糊虛擬與現(xiàn)實的界限而形成一定的認知負擔［22］。此外，VR/AR技術營造出高度沉浸感，雖然可以輔助讀者完成閱讀認知和知識理解，但可能會使讀者在回到現(xiàn)實空間時，因現(xiàn)實環(huán)境的刺激程度相對較低而難以集中注意力。其二，生成認知偏差。智能推薦是超級閱讀內容分發(fā)的重要機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的成本，但是個性化推薦也可能營造一種封閉性認知環(huán)境。同時，智能生成內容并非完全真實、可靠，當虛擬內容以高度可信的方式提供給讀者時，可能會給讀者帶來新的認知幻覺、認知偏差等。品質科研學術助手平臺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。

智慧學習環(huán)境與工具便利了大學生的閱讀資源獲取和豐富閱讀體驗，但如何提升深度閱讀理解能力仍是亟待解決的問題。文章基于生成式學習理論和人機協(xié)同理論，提出促進深度理解與知識生成的智慧閱讀模式，深度植入自主提問策略和游戲化學習策略，通過教學實踐驗證模式的有效性。結果表明：大學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，而自主提問能夠***增強大學生的數(shù)字閱讀動機和投入，提升閱讀理解能力；貫穿閱讀前、中、后全過程的智慧閱讀模式利用智慧學習環(huán)境實現(xiàn)人機協(xié)同的交互式閱讀和協(xié)作式閱讀，促進對閱讀內容的深度加工和理解生成。該模式對培養(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意義。

AI在智慧圖書館中的應用主要體現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(shù)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(shù)字文獻的管理效率，優(yōu)化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現(xiàn)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(shù)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。數(shù)據(jù)的時刻變 化與更新，直接影響到圖書館用戶行為趨向、資源利 用率和服務成效。

在閱讀時信息加工方面，多模態(tài)技術結合文本、音頻、視頻等多種形式，通過多重感官刺激，提高信息的留存率。用戶可以通過智能**系統(tǒng)咨詢不懂的名詞和問題，其不僅提高了用戶獲取知識的效率，還提升了知識獲取的精確度。在閱讀后知識創(chuàng)新應用方面，AI技術能夠提煉并深度分析閱讀內容，生成結構化大綱和讀書筆記，幫助用戶快速掌握全書主旨和框架。此外，AI技術還可以通過知識圖譜建構技術生成閱讀地圖，輔助用戶認識自己的知識結構和局限性，協(xié)助用戶在知識圖譜上進行定位，從而實現(xiàn)廣度優(yōu)先推薦［16］。這不僅能促進用戶對知識的深度理解和整合應用，還能為用戶提供開展深層次理解和創(chuàng)造性思維工作的時間和空間。此外，閱讀智能體在輔助閱讀、增強閱讀體驗、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。教師提問或自我提問可幫助讀者集中閱讀注意力，明確閱讀目 標，深度加工文本內容。數(shù)字圖書館科研學術助手常見問題

人機協(xié)同促進深度學習的關鍵在于如何發(fā)現(xiàn)、提出并 解決深刻的問題。提供科研學術助手選擇

閱讀是各類學習和認知活動的基礎。在高等教育中，大學生群體作為數(shù)字原住民，其閱讀行為已從傳統(tǒng)的紙質媒介向智能移動終端***遷移[1]。新技術的快速發(fā)展更是讓大學生獲得多模態(tài)、交互性和便捷性的閱讀體驗[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）日漸強大的背景下，出現(xiàn)淪為惰性讀者趨勢[3]。相比起紙質閱讀，部分大學生數(shù)字閱讀理解能力下降，閱讀動機和投入不足，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容枯燥無味、閱讀理解表現(xiàn)不佳以及社交媒體的干擾等因素有關[4]。他們對文本的理解往往浮于表面，當遇到問題時選擇直接獲取來自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，嚴重影響閱讀成效和專業(yè)發(fā)展[5]。因此，培養(yǎng)智慧閱讀環(huán)境下大學生深度閱讀理解能力意義重大。本研究提出基于自主提問的大學生智慧閱讀干預策略，構建大學生生成式智慧閱讀模式，用以提升大學生深度閱讀理解能力，并通過教學實踐驗證策略的有效性，為培養(yǎng)當代智慧讀者提供借鑒。提供科研學術助手選擇