参考阅读行为感知概况

智慧教育是指在教育领域（教育管理、教育教学和教育科研）***深入地运用现代信息技术来促进教育**与发展的过程。其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互、协作。以教育信息化促进教育现代化，用信息技术改变传统模式,是提高人类自然智能的系统和过程。祝智庭教授认为智慧教育的本质是培养学生的自主学习能力和创新创造能力,推进信息技术与教育教学深度融合以适应创新时代对创新型人才的需求,其精神内核是伦理道德和价值认同,智慧教育强调文化、认知、体验、行为的整合运用。针对已有 文献数据从研究对象、研究切入点、研究方法和研究结 论四个方面分别总结研究的特点。参考阅读行为感知概况

提高读者的信息素质，包括信息意识、信息能力和信息道德等。读者的信息需求可分为普通“大众型”的消遣阅读需求和专业“学术型”的阅读需求两个层次。网络资源导读服务工作者要开展信息源查询、网址查询、操作咨询、信息内容等服务工作，还要开展定题服务、引文检索、项目查新等各种资源服务工作。针对不同的读者进行不同的信息检索教育，让读者通过运用各种检索工具和检索手段来获取信息，再根据自身需要对这些信息进行选择，将信息有效的加工、组织起来，进而消化并吸收，创造新的知识。怎样阅读行为感知案例系统依据上海半坡发明专利，以文献服 务网关特有技术为基础，针对现有多种异构文献资源数据库.

按照媒介延伸的主要感官类别可以把媒介分成视觉空间型和声觉空间型媒介，在感官类型维度划分基础上加入数字阅读类应用的内容特性这一维度，能够概括现有的数字阅读媒介类型。姜洪伟提出根据数字阅读内容主要特征划分为信息性读物和知识性读物，谢新洲、石林在《数字阅读构筑内容生态内核》一文对胡晓东的访谈中其将数字阅读行业划分为资讯、故事、知识三个分支。本文为了让数字阅读内容特性划分普适性更强，分为即时实用性刺激性内容和经典抽象性逻辑性内容，得到数字阅读类应用的媒介基本类型，根据感官类型和内容特性两个维度划分数字阅读类应用可以分成四个典型类型，按照该分类标准划分数字阅读类应用基本可以囊括现有市场相关产品，较为完整且凸显产品特点。具体数字阅读类应用的典型类型中其用户参与行为的表现有所侧重，那么以参与行为为导向进行设计来优化具体应用某一环节的阅读体验更具实践价值。

正因为数字阅读相较于纸质阅读具有诸多的优势，因而迅速地俘获了大学生的芳心，受到了大学生的青睐，并逐步成为他们的主要阅读方式。但是，数字阅读也同样具有一些不可避免的弊端，比如：限于设备、网络及电路等的制约，当上述设备产生故障时阅读将不得不中断或停止；对人眼睛的伤害大于纸质阅读；信息太多，诱惑太多，以至于难以深入阅读等。大学生正是数字阅读上述弊端的受害者，尤其是***一项。图、文、声三要素的新组合媒介形式以其更好的易用性、互动性与新鲜感迅速地吸引了大学生的眼球，占据了他们阅读方式的主体地位，阅读的深度被信息时代阅读的速率打败，并逐渐以这种“浅阅读”替代过往的纸媒“深阅读”。雅各布·尼尔森通过研究网络阅读的特征，发现只有16％的网络用户是线性地、一字一句地阅读，其他人只是在网页上扫描浏览而已。所谓浅阅读就是阅读不需要思考而采取跳跃式的阅读方法，它侧重的是知识面的广度，而忽略知识的深度。长期的浅阅读方式对于处于价值观、世界观、人生观形成期的大学生将造成以下多方面的不利影响。按 照不同类型有针对性地对科技文献进行知识组织和服务，是科技文献服务系统提升服务质量的重要保证。

数据挖掘是依靠先进的信息技术从海量的数据信息中快速、准确地提取所蕴藏的信息，并将这些信息用于工作实践中。在数字图书馆中，数据挖掘具有特定的流程和层次，在数字图书馆信息参考查询中应用数据挖掘技术，具有很多优势。***，利用数据挖掘技术能够提高查询的效率，从而能够缩短等待的时间。第二，利用数据挖掘技术能够实时获取读者在互联网上的阅读行为和阅读偏好，可以依据这些信息分析出用户的具体需要。第三，在文献资源的检索过程中，应用数据挖掘技术能够有效提升文献检索的效率。相较于传统的图书馆而言，数字图书馆对文献量的需求更大，必须制订科学合理的采购计划，才能实现馆藏数字资源的均衡化。在数字图书馆中，对于一些用户较少的文献资料可以少量采购，而对于一些用户需求量大的文献资料可以大量采购。利用计算机挖掘技术，可以有效地分析出不同文献的利用效率，以便科学准确地预测出图书馆馆藏文献的变化趋势、采购趋势以及数量要求，从而为采购提供决策依据。分 析者可以从用户与网络交互的海量信息中发现规则和 模式。互联网阅读行为感知预算

大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关 系等隐私数据。参考阅读行为感知概况

构建知识图谱有自顶向下和自底向上两种方式。前者通常是指基于百科类网站等高质量的结构化数据源，从中提取本体和模式信息后再加入到知识库中，因而适用于那些内容明确、关系清晰的领域知识图谱构建；而后者是指通过借助特定的技术手段从公开采集的数据中提取模式信息，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核后再加入到知识库中［2］。目前大部分知识图谱的构建都采用自底向上的方式，其层次架构按照知识获取的过程可分为信息抽取、知识融合和知识加工。 参考阅读行为感知概况

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