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信息科研學(xué)術(shù)助手前景

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-12-22

生成式學(xué)習(xí)理論的**來(lái)源于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論。社會(huì)建構(gòu)理論認(rèn)為個(gè)體的認(rèn)知過(guò)程和結(jié)果是與社會(huì)環(huán)境、文化背景、與他人互動(dòng)密切相關(guān)的產(chǎn)物[13]。在社會(huì)交互中,提問(wèn)是相當(dāng)有啟發(fā)性的交流方式,提問(wèn)者憑借敏銳的洞察力,捕捉到閱讀內(nèi)容中的重點(diǎn)或潛在矛盾,清晰、準(zhǔn)確地表達(dá)自己的疑惑或見(jiàn)解,這無(wú)疑是對(duì)語(yǔ)言組織與邏輯思維能力的有效訓(xùn)練。個(gè)體在閱讀過(guò)程中與他人進(jìn)行交流互動(dòng),如答疑解惑、討論文本內(nèi)容、分享閱讀感受,進(jìn)一步促進(jìn)思維的發(fā)展。近年有研究開(kāi)始關(guān)注生成式學(xué)習(xí)和反思性評(píng)價(jià)在學(xué)術(shù)閱讀中的應(yīng)用,認(rèn)為提問(wèn)策略在訓(xùn)練閱讀者的高階思維方面效果***[14]。因此本研究將自主提問(wèn)作為**干預(yù)策略。此類(lèi)學(xué)習(xí)者在問(wèn)題設(shè)計(jì)中傾向于遵循“信息提取—局部 關(guān)聯(lián)—簡(jiǎn)單分析”的漸進(jìn)路徑。信息科研學(xué)術(shù)助手前景

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數(shù)字時(shí)代,人們對(duì)信息和知識(shí)的接受、理解、思考、運(yùn)用等呈現(xiàn)不同的特征,如開(kāi)放性、虛擬化、具身化等。閱讀的技術(shù)互動(dòng)成為閱讀交流的全部,高度構(gòu)建的技術(shù)場(chǎng)域成為人們閱讀交流的現(xiàn)場(chǎng),同時(shí)可能使得閱讀交流活動(dòng)固化、異化,進(jìn)而造成人們新的認(rèn)知偏差。其一,虛擬認(rèn)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(duì)象將完全虛擬化,其可能模糊虛擬與現(xiàn)實(shí)的界限而形成一定的認(rèn)知負(fù)擔(dān)[22]。此外,VR/AR技術(shù)營(yíng)造出高度沉浸感,雖然可以輔助讀者完成閱讀認(rèn)知和知識(shí)理解,但可能會(huì)使讀者在回到現(xiàn)實(shí)空間時(shí),因現(xiàn)實(shí)環(huán)境的刺激程度相對(duì)較低而難以集中注意力。其二,生成認(rèn)知偏差。智能推薦是超級(jí)閱讀內(nèi)容分發(fā)的重要機(jī)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(shí)的成本,但是個(gè)性化推薦也可能營(yíng)造一種封閉性認(rèn)知環(huán)境。同時(shí),智能生成內(nèi)容并非完全真實(shí)、可靠,當(dāng)虛擬內(nèi)容以高度可信的方式提供給讀者時(shí),可能會(huì)給讀者帶來(lái)新的認(rèn)知幻覺(jué)、認(rèn)知偏差等。數(shù)字圖書(shū)館科研學(xué)術(shù)助手有什么用智慧圖書(shū)館可建立適合用戶閱讀需求的閱讀場(chǎng)景 架構(gòu)并向其推送閱讀內(nèi)容,讓用戶獲得情景服 務(wù)體驗(yàn)。

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在人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展進(jìn)程中,不管是生命進(jìn)化還是文明進(jìn)步,其本質(zhì)仍是人的認(rèn)知能力與生存能力的不斷進(jìn)化。隨著超級(jí)智能時(shí)代的到來(lái),人類(lèi)將理性能力進(jìn)行疊加、設(shè)計(jì)、編程、制造,賦予人工智能一定的復(fù)雜認(rèn)知能力。人類(lèi)與人工智能協(xié)同構(gòu)成了復(fù)雜認(rèn)知體系,人類(lèi)負(fù)責(zé)為人工智能供應(yīng)能源、組件及設(shè)計(jì)迭代,人工智能則向人類(lèi)反饋復(fù)雜的認(rèn)知產(chǎn)出,人類(lèi)又通過(guò)這些認(rèn)知產(chǎn)出進(jìn)一步指導(dǎo)并促進(jìn)人工智能系統(tǒng)的迭代與優(yōu)化[17]。這種人機(jī)共存、共生的復(fù)雜認(rèn)知系統(tǒng)不僅拓展人的知識(shí)結(jié)構(gòu),還不斷增強(qiáng)人的認(rèn)知能力,持續(xù)推進(jìn)人的自由***發(fā)展。

閱讀感知是閱讀活動(dòng)的初級(jí)階段,是讀者憑借視覺(jué)感官接觸閱讀材料并把受到的條件刺激傳遞給大腦,由想象、聯(lián)想、理解、情感等要素共同構(gòu)成的一種閱讀過(guò)程。傳統(tǒng)閱讀的對(duì)象是紙質(zhì)文本,眼睛在文字之間跳躍和移動(dòng),經(jīng)由大腦的視覺(jué)中樞、語(yǔ)言中樞、聽(tīng)覺(jué)中樞,**終傳輸?shù)接洃浿袠小!耙荒渴校^(guò)目不忘”的夢(mèng)想自古以來(lái)就是人類(lèi)閱讀學(xué)習(xí)追求的比較高境界,掌握有效的閱讀方法和技能成為提高閱讀效率的有效手段。隨著智能時(shí)代的到來(lái),手機(jī)、電腦、閱讀器等設(shè)備跨屏互聯(lián),音頻、視頻及VR\AR等沉浸方式跨場(chǎng)景交互,閱讀感知不斷突破空間、時(shí)間和身體的限制,全息、全感、全場(chǎng)景的超級(jí)閱讀即將到來(lái)。全息是以文字、聲音、圖像等多形式、多維度、多側(cè)面進(jìn)行立體化呈現(xiàn)信息和知識(shí)的一種方式,使得閱讀從單一視聽(tīng)轉(zhuǎn)向多維互動(dòng),從被動(dòng)輸入轉(zhuǎn)向沉浸體驗(yàn),能夠有效緩解長(zhǎng)時(shí)間閱讀帶來(lái)的大腦疲勞和知識(shí)倦怠[9]。全感強(qiáng)調(diào)閱讀過(guò)程中視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)、嗅覺(jué)和觸覺(jué)的多感官參與,能夠有效增強(qiáng)用戶黏性。全場(chǎng)景則強(qiáng)調(diào)在不同的環(huán)境和情景下,通過(guò)用戶需求和行為分析,為用戶提供高效、精細(xì)、便捷的閱讀服務(wù)[10]。高質(zhì)量服務(wù)反饋與評(píng)價(jià)機(jī)制是進(jìn)一步改善服務(wù) 模式和提高服務(wù)質(zhì)量的重要保障。

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AI在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,能***提升智慧圖書(shū)館的工作效率和用戶體驗(yàn)。在信息檢索領(lǐng)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(shí),搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶的查詢(xún)意圖,并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域,AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù),從中提取出有價(jià)值的信息。這對(duì)智慧圖書(shū)館尤為重要,因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI,智慧圖書(shū)館可以自動(dòng)化完成文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率,優(yōu)化資源整理流程。采用AI,智慧圖書(shū)館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動(dòng)生成等功能,從而極大提升了數(shù)字文獻(xiàn)管理效率。采用自然語(yǔ)言處理(NLP)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法,智慧圖書(shū)館能自動(dòng)識(shí)別、整理大量文獻(xiàn)資源,精細(xì)為每篇文獻(xiàn)分派類(lèi)別標(biāo)簽,并提取出**關(guān)鍵詞及主題要點(diǎn),不僅削減了人工整理的時(shí)間成本,還減少了人為方面的錯(cuò)誤,提升了文獻(xiàn)分類(lèi)的精細(xì)度;智慧圖書(shū)館可以生成簡(jiǎn)要的文獻(xiàn)摘要,使用戶得以迅速了解每篇文獻(xiàn)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(xiàn)。建設(shè)智慧閱讀平臺(tái),以便給用戶提供個(gè)性化、智 慧化的閱讀體驗(yàn),但由于缺乏統(tǒng)一的理論指導(dǎo)和成 熟范式。數(shù)字圖書(shū)館科研學(xué)術(shù)助手有什么用

為用戶推薦其所需的閱讀 資源,讓用戶在不同情境下發(fā)現(xiàn)自己感興趣,從而提高圖書(shū)館智慧閱 讀推廣。信息科研學(xué)術(shù)助手前景

在知識(shí)管理方面,人們借助大模型可以使用內(nèi)容自動(dòng)生成、語(yǔ)義理解、文件分析等知識(shí)管理功能,還可以通過(guò)智能體高效管理海量文本、自動(dòng)篩選信息、提煉知識(shí)等[14]。在知識(shí)創(chuàng)新方面,人工智能因擁有類(lèi)人智慧而具備深層次理解和推理能力,其參與知識(shí)生產(chǎn)與流動(dòng)將成為常態(tài)。算法、復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)義處理、聯(lián)結(jié)、模糊、近似性、概率等構(gòu)成人工智能參與知識(shí)生產(chǎn)的基本邏輯[15]。智慧閱讀向超級(jí)閱讀的躍遷,不僅是技術(shù)層面的深度改造,還是閱讀價(jià)值的延伸與再造。超級(jí)閱讀將有效推進(jìn)知識(shí)生產(chǎn)和流動(dòng)模式升級(jí)、社會(huì)關(guān)系變革,**人類(lèi)文明邁入下一個(gè)階段。信息科研學(xué)術(shù)助手前景

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