沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)與傳統(tǒng)閱讀相結(jié)合，創(chuàng)造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應(yīng)用上具備三個優(yōu)勢：（1）通過語音合成技術(shù)將文本轉(zhuǎn)化為語音，并加入情感色彩和語音音調(diào)的調(diào)節(jié)，引起讀者情感共鳴，深入理解作者意圖；（2）通過增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實技術(shù)，將文本呈現(xiàn)在更加真實、立體的場景中，增強閱讀的體驗感和可視化效果；（3）根據(jù)讀者的個性化需求和興趣，提供更加智能化的閱讀體驗，例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴展等。信息社會快速發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書館服務(wù)模式面臨挑戰(zhàn)與機遇。福建智慧導(dǎo)讀用戶體驗

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，內(nèi)容生成方式經(jīng)歷了專業(yè)內(nèi)容生成、用戶生成內(nèi)容、生成式人工智能三個階段。專業(yè)內(nèi)容生成指內(nèi)容創(chuàng)作的主體是平臺，平臺雇用的保障內(nèi)容的專業(yè)性，平臺借助專業(yè)性的原創(chuàng)內(nèi)容得到收益，例如，騰訊、優(yōu)酷、得到等都屬于專業(yè)內(nèi)容生成。圖書館資源與專業(yè)內(nèi)容生成結(jié)合，達成了圖書館從數(shù)據(jù)商購買數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫。用戶生成內(nèi)容指用戶成為內(nèi)容創(chuàng)作的主體，用戶從內(nèi)容的消費者變?yōu)閮?nèi)容的創(chuàng)作者，例如，微博等分享見聞的圖文平臺，抖音、快手等分享生活的短視頻平臺，豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺。圖書館資源與用戶生成內(nèi)容結(jié)合，構(gòu)成以O(shè)PAC書目下的書評、用戶為自己標(biāo)注的Tag用戶白建生成內(nèi)容。隨著ChatGPT的出現(xiàn)，生成式人工智能AIGC成功落地，AI成為新的內(nèi)容創(chuàng)作主體，將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結(jié)合，可利用Transformer開源模型對圖書館現(xiàn)有文獻進行訓(xùn)練。咨詢智慧導(dǎo)讀用戶體驗所謂智慧，包括兩個層面：一是人的上升到思維方法意義上的理性的狡黠，它是人認(rèn)識事物的特殊眼光和視角。

個性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽，這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標(biāo)簽，使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識，還強化語料、引文收集、標(biāo)簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認(rèn)知負(fù)荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對某一主題的相關(guān)文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容，自動實現(xiàn)知識抽取和關(guān)系揭示。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺的輔助閱讀服務(wù)內(nèi)容及服務(wù)形式。當(dāng)前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學(xué)術(shù)檢索任務(wù)和積累任務(wù)，但仍需要配合人工精讀的方式學(xué)習(xí)特定的方法和理論知識點。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。

閱讀服務(wù)包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱讀等內(nèi)容。智慧閱讀服務(wù)是在新一代信息技術(shù)支持下，賦予系統(tǒng)或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能，并與服務(wù)人員、用戶交互，實現(xiàn)快速、精細(xì)和個性化的閱讀服務(wù)[5]。研究者對智慧閱讀服務(wù)的分析通常根據(jù)服務(wù)構(gòu)成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務(wù)系統(tǒng)、圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)等。已有研究表明，基于人工智能的英語多模式在線閱讀平臺能有效提高學(xué)生的英語成績[6]?；谟脩舢嬒駱?gòu)建智慧閱讀推薦系統(tǒng)是圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)的重要研究領(lǐng)域，從而為解決多樣化需求與無差別推薦之間的矛盾提供思路[7]。楊新涯等對重慶大學(xué)京東閱讀平臺的用戶數(shù)字閱讀行為數(shù)據(jù)展開研究[8]，依據(jù)大量精細(xì)數(shù)據(jù)分析為個性化推薦提供保障。深入智慧導(dǎo)讀，發(fā)現(xiàn)智慧的奧秘與魅力所在。咨詢智慧導(dǎo)讀用戶體驗

智慧圖書館建設(shè)關(guān)注學(xué)生個性化、多元化、 實時化的需求；福建智慧導(dǎo)讀用戶體驗

智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實需求選擇恰當(dāng)?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開展算法優(yōu)化，保障推薦的精細(xì)行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進的關(guān)鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結(jié)果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細(xì)度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設(shè)計出更加***的個性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務(wù)，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務(wù)水平[5]。福建智慧導(dǎo)讀用戶體驗