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(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。智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段,其建設和發(fā)展始終以知識服務為目標。網(wǎng)絡智慧導讀標志
閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果,而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力,情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程,認知神經(jīng)科學視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯(lián)推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件,無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環(huán)境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試,開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能,助力于“識別聚焦”與“關聯(lián)推理”過程。但提供此種服務的平臺數(shù)量仍較少,作為學術用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術環(huán)境下,海量知識存儲訓練的大模型面世,能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。互聯(lián)網(wǎng)智慧導讀費用是多少智慧導讀可以提供多種形式的學習資源,如視頻、音頻等。
在智慧圖書館中,用戶行為分析是AI應用的重要領域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習慣和點擊模式等,智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求,從而優(yōu)化個性化閱讀推薦系統(tǒng),提高推薦準確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態(tài)變化的,定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化,并調(diào)整資源和服務策略。例如,當某一類圖書或資源的訪問量***增加時,智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量,以滿足用戶的需求;反之,當某一話題或領域的訪問量下降時,智慧圖書館可以調(diào)整資源配置,避免資源浪費。此外,用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書館的網(wǎng)站和用戶界面設計。通過分析用戶在網(wǎng)站上的訪問模式和交互行為,智慧圖書館可以識別出用戶體驗中的痛點和改進機會。例如,如果發(fā)現(xiàn)用戶在使用搜索功能時放棄率較高,可能意味著搜索功能需要優(yōu)化,以提供更相關的搜索結(jié)果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細致分析,智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當前的需求,還可以預見未來的變化,確保服務的持續(xù)有效性和相關性[3]。
圖書館的發(fā)展歷經(jīng)傳統(tǒng)圖書館、數(shù)字圖書館、智慧圖書館三階段,相應的圖書館服務亦經(jīng)歷文獻服務、信息及知識服務、智能服務三階段。智慧圖書館依托數(shù)智技術(主要有大數(shù)據(jù)、人工智能等)、融合圖書館資源的全流程管理體系,面向用戶多樣化、個性化、專業(yè)化需求實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與數(shù)智技術有機整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數(shù)智服務(主要分技術服務及公共服務),由此要求圖書館數(shù)智服務平臺需具備感知化、泛在化、協(xié)同化的特征:感知化是針對特定的應用場景選擇適配的服務方案,通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現(xiàn)服務情境、用戶行為等智能感知;泛在化是基于數(shù)智技術打破時間與空間的服務邊界,可跨空間實時提供資源間共享、領域間互聯(lián)的多元化、多層次服務;協(xié)同化是協(xié)調(diào)圖書館業(yè)務運行涉及的多方主體(社會公眾、社會機構、圖書館館員等)利益,充分發(fā)揮多方主體智慧實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源、數(shù)智技術、實體空間、服務系統(tǒng)等圖書館要素高效協(xié)同運作。所以需要對用戶閱讀行為信息和知識進行組織,針對科技文獻資源使用和組織。
智慧閱讀雖被預設為數(shù)字閱讀的高級形態(tài),但其實現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如:數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性,讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式,因此,略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流;認知神經(jīng)科學研究發(fā)現(xiàn),跳讀導致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低,人類元認知能力面臨衰退的風險[10];數(shù)字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權利,文本的網(wǎng)狀結(jié)構使得“它有上千個進出口,讀者可以從這些通道進進出出,作出自己的理解和解釋”[11],這使得讀者的主體性被算法邏輯主導,超鏈接架構帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。它主要是方便人們閱讀,激起人們閱讀的興趣。網(wǎng)絡智慧導讀標志
依據(jù)實時搜索結(jié)果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析,分別生成的中、英文聯(lián)想關聯(lián)矩陣,即語義腦圖。網(wǎng)絡智慧導讀標志
智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分,具體是利用數(shù)智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數(shù)據(jù)集,產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數(shù)據(jù)(即智慧數(shù)據(jù)),智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費后與其他多源異構數(shù)據(jù)共同構成大數(shù)據(jù),隨著領域應用深化與數(shù)智技術發(fā)展實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過程形成,首先是通過數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領域業(yè)務活動產(chǎn)生的多源異構、價值密度低的原生數(shù)據(jù),其次通過原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數(shù)據(jù),通過中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理、情境化的智慧數(shù)據(jù)。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務領域下的特定任務,具體是將適配各業(yè)務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術賦能的業(yè)務流程,智能感知業(yè)務需求后動態(tài)調(diào)用智慧數(shù)據(jù)以提供規(guī)律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務,由此實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化、垂直化的領域精細應用。網(wǎng)絡智慧導讀標志