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、機器學習等技術與傳統(tǒng)閱讀相結合，創(chuàng)造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應用上具備三個優(yōu)勢：（1）通過語音合成技術將文本轉(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，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，教育領域的傳統(tǒng)學習方式 和圖書館服務模式面臨挑戰(zhàn)與機遇。福建智慧導讀用戶體驗

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)容結合，構成以OPAC書目下的書評、用戶為自己標注的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結合，可利用Transformer開源模型對圖書館現(xiàn)有文獻進行訓練。咨詢智慧導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，它是人認識事物的特殊眼光和視角。

個性化閱讀推薦系統(tǒng)設計的關鍵為內(nèi)容資源管理與標簽化。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、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、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簽化處理。當用戶請求推薦時，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)整資源標簽，使推薦精細水平提升。在設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鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、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，降低認知負荷。在海量數(shù)據(jù)中“學習”并“理解”內(nèi)容，對某一主題的相關文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關聯(lián)關系，提供與文獻相關的數(shù)據(jù)、代碼、項目、視頻講解等服務。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內(nèi)容，自動實現(xiàn)知識抽取和關系揭示。表6列舉了部分學術平臺的輔助閱讀服務內(nèi)容及服務形式。當前的輔助閱讀服務適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學術檢索任務和積累任務，但仍需要配合人工精讀的方式學習特定的方法和理論知識點。智慧導讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。

閱讀服務包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱讀等內(nèi)容。智慧閱讀服務是在新一代信息技術支持下，賦予系統(tǒng)或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能，并與服務人員、用戶交互，實現(xiàn)快速、精細和個性化的閱讀服務[5]。研究者對智慧閱讀服務的分析通常根據(jù)服務構成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務系統(tǒng)、圖書館閱讀服務系統(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生的英語成績[6]。基于用戶畫像構建智慧閱讀推薦系統(tǒng)是圖書館閱讀服務系統(tǒng)的重要研究領域，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)大量精細數(shù)據(jù)分析為個性化推薦提供保障。深入智慧導讀，發(fā)現(xiàn)智慧的奧秘與魅力所在。咨詢智慧導讀用戶體驗

智慧圖書館建設關注學生個性化、多元化、 實時化的需求；福建智慧導讀用戶體驗

智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實需求選擇恰當?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)改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數(shù)據(jù)進行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機器學習技術，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度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***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，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水平[5]。福建智慧導讀用戶體驗