高校閱讀推廣20年分層式圖譜解讀及GPT賦能進路

*本文系2022年安徽省教育廳科學研究重點項目“高校圖書館閱讀推廣AI平臺建構”（項目編號：2022AH051561）、2022年淮南師范學院校級科學研究重點項目“多校區圖書館AI泛在前臺設計與調試”（項目編號：2022XJZD035）研究成果之一。

摘 要 論文對高校20年閱讀推廣研究進行階段劃分，采用計量學、圖形學、信息可視化技術，分別繪制高校閱讀推廣三個不同歷史階段的CT式分層知識圖譜，梳理出每個階段該領域核心內容、核心結構及其發展趨勢，提供GPT與高校閱讀推廣相粘合的新形態、新風向和新技術，促進高校閱讀推廣理論研究朝向“統合廣義的現代信息技術和潛能發展理論”的方向發展，實踐研究朝向數字化、智能化方向努力。

關鍵詞 CT式知識圖譜；高校閱讀推廣；GPT

分類號 G252

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2024.02.007

20-year Hierarchical Atlas Interpretation and GPT Empowerment Approach in College Reading Promotion

Qiu Yuan

Abstract This paper divides the 20-year research on college reading promotion into three stages， and draws the CT-type hierarchical knowledge atlas of college reading promotion at three different historical stages by using metrology， graphics and information visualization technology， the core content， the core structure and the development trend of this field are sorted out in each stage， and the new forms， new trends and new technologies of GPT and college reading promotion are provided， to promote the development of college reading promotion theory towards the “integration of the broad sense of modern information technology and potential development theory” direction.

Keywords Ct-type knowledge atlas. College reading promotion. GPT.

0 引言

我國閱讀推廣研究自2004年開始以來，已有20年。以知識圖譜繪制出閱讀推廣領域的知識映射地圖，研究該領域核心內容、核心結構，這一方法并不新鮮，自2009年以來已經有多篇文章見諸于刊物。這些研究可分為兩種范式，一是從泛文獻角度，以國內閱讀推廣研究領域的期刊文獻為研究對象，通過知識共現的分析與知識圖譜的繪制，可視化地呈現國內閱讀推廣研究的文獻分布、高頻關鍵詞共現、研究機構分布、研究人員分布、知識主題分布和研究前沿分布等。另一種是從局部文獻角度探討知識圖譜在某個領域的功能顯現，如王軍的《基于知識圖譜的國內外閱讀療法研究可視化分析》等。應該說，這些研究將閱讀推廣從經驗思辨、演繹推理和解釋敘事的研究范式帶進數字時代的實證科學領域，利用數字思維方式或數字工具提出閱讀推廣的新思想、新問題，具有一定的創新價值[1]。然而知識圖譜是不斷延伸變化的，需要適時更新以便于動態監測與管理，更何況過往的研究視角多為“全民閱讀推廣”，但能聚焦高校，探究高校閱讀推廣“特異性”的研究很少。另外，知識圖譜研究要賦予多種樣式，目前知識圖譜研究多為單個平面結構，缺乏像CT那樣的層次掃描與比對。能否在規定條件下，對不同階段閱讀推廣的層次及層次背景條件復現的量值進行差異比較[2]，以尋求高校閱讀推廣趨向目標和突破方法，是本文的一個新嘗試。

1 國內分層閱讀推廣知識圖譜制作

1.1 源數據及階段劃分

首先將中國知網作為原始數據源，主題設定為“閱讀推廣”，時間設定為2004年1月1日至2023年4月20日。在檢索結果中剔除明顯與“閱讀推廣”主題不相關的文章，得到相關成果3765篇。從圖1看出，文獻發表年度趨勢呈先低后高的態勢。2004年我國正式確定“世界圖書與版權日”之時，文獻發表量僅3篇，說明“閱讀推廣”尚未引起人們的關注，之后8年一直在低位徘徊。隨著2011年黨的十七屆六中全會和黨的十八大相繼提出“開展全民閱讀活動”的任務與目標，并寫入國家“十三五”規劃綱要和政府工作報告中之后[3]，國內閱讀推廣活動轟轟烈烈開展，研究文獻成幾何速度上升。2019年后，由于疫情起伏，影響了閱讀推廣活動開展，研究文獻下降，給人冷靜反思的機會。所以我們把2011年和2019年作為劃分閱讀提升階段的分割線，把2004—2010年稱之為閱讀推廣的萌發期，2011—2019年稱之為探索期，2020年至今為冷靜期。

圖1 閱讀推廣文獻發表年度趨勢及階段劃分（知網生成，2023.4）

1.2 分層知識圖譜繪制

分層知識圖譜繪制如CT分層掃描一樣，將每年疊加的“高校閱讀推廣”的研究文獻利用最小二乘法原理，導入End Note后再進而利用VOSviewer繪制出標簽視圖，可獲得20張以年為單位的高校閱讀推廣標簽視圖。通過讀片可以梳理出該領域每年核心內容、核心結構的發展趨勢和變化要素。從階段劃分的簡優角度，我們又用同一方法分別繪制2004—2010年、2011—2019年、2020—2023年時間段的標簽圖。為增強對比度，將標簽視圖作反色處理，獲3張層次對比圖。這些CT式層次圖可以在視頻上滿屏放大，清晰展現上百個知識點和上千條連線，本文就是依據高清度的高校閱讀推廣20年分層反色視圖進行研究的。但滿屏放大的圖像不方便占據那么大的文本空間，又考慮到紙質印刷清晰度有限，故我們利用制圖軟件的圖像轉換功能，將連接強度最高的因子提取出來，集中透視出反色視圖所表達的關鍵詞及其關聯因素，如圖2所示。

圖2 高校閱讀推廣20年關鍵詞視圖

1.3 分層知識圖譜關鍵詞驗證表

用VOSviewer軟件分析其相關的知識圖譜，可以得到關鍵詞的驗證表，該表有兩個重要的計量：一個是選定的事件因子（occurrences）計量，一個是因子連接總強度（Total link strength）的計量。這兩個計量可反過來佐證對知識圖譜的解讀。萌發期的事件因子計64個，連接總強度≥100的計16項（如下圖3-1）；探索期的事件因子計84個，連接總強度≥100的計18項（如下圖3-2）；冷靜期的事件因子計73個，連接總強度≥100的計18項（如下圖3-3）：

圖3 閱讀推廣萌發期的關鍵詞驗證表（頻次≥100）

除了“高校圖書館”“閱讀推廣”“數字閱讀”這3個關鍵詞在不同階段共生外，每個階段都有各自的事件因子，有些因子在相鄰的階段有一定的承接性；但有些因子，尤其第三階段的“人工智能”“數字化轉型”“閱讀教學”和“閱讀技能”都是新呈現的。說明萌發期、爆發期、冷靜期的高校閱讀推廣存在發展的差異。

2 分層知識圖譜解讀

分層知識圖譜的解讀方法除了關鍵詞驗證表比對外，還有CT透視法、三元解讀法和文獻溯源法。（1）CT透視法。就如醫生CT讀片一樣，不僅是對圖譜的層次、色彩、大小進行觀察，還要對不同階段生成的同一類團進行比較：層次是否豐富、色彩變濃變淡、體量變大變小……，結合關鍵詞驗證表的事件因子和因子連接總強度的計量診斷出其核心內容、核心結構發展變化的端倪和關鍵。（2）三元解讀法。該法有2個步驟：首先對由頭（Head）、關系（Relation）和尾（Tail）三元進行解構分析。三元結構通常用G = （H， R， T）表示。H是知識庫中頭實體的集合，H== {e1， e2， ...，en}； R表示知識庫中關系的集合，R = {r1， r2， ...， rn}；T表示知識庫中尾實體的集合，且T? H×R×H。接著是分項集成，又稱數據聚類，很像“合并同類項”，在相同類別的樣本彼此之間會比在不同類別間的樣本更具有相似性。（3）文獻溯源法。該法是在數據聚類基礎上根據不同的度量（相似度、相關度），到相關數據庫查找代表性的原始文獻，進行溯源和深度研究。

2.1 萌發期知識圖譜解讀

從2004—2010年萌發期的知識圖譜看到，“高校圖書館”“圖書館”“公共圖書館”三大類團齊肩而立，說明這一時期的高校圖書館所開展的閱讀推廣與全民閱讀是捆綁在一起的，沒有形成“高校”特色。圍繞各類圖書館形成兩個明顯的大類團：一是右邊的“閱讀推廣”和“數字閱讀”，一是左邊的“服務營銷”。

“閱讀推廣”的三元結構連線有“閱讀推廣活動”“讀書節”“校園閱讀”“電子閱覽室”“統計分析”等，說明這時期的研究多以結構范式、價值范式為主，分別從二種路徑進行探討：一是以“閱讀推廣”的活動組織建構出發，探討閱讀的組織形式、電子閱覽環境再創、宣傳教育等；二是探討閱讀推廣的價值，將其歸于“人文素養”和“全面發展”兩個方面，強調了閱讀推廣對于“立德樹人、滋養心智”的使命和宗旨等[4]。“數字閱讀”是這一時期閱讀的新事物，其含義主要有兩點：一是閱讀的內容以網絡小說、數字地圖、數碼圖像、網頁等方式呈現[5]；二是閱讀載體的數字化，如手機、閱讀器等帶有屏幕顯示的電子儀器，而不是平面的紙張。但這方面的專門研究文獻比較少。

從萌發期的知識圖譜可以看到，“服務營銷”的色彩較為濃厚。節點和節點之間有較為細密的連線，顯示關聯性開始增強，并逐步延伸到“知識服務”“信息營銷”等領域，形成明顯的穹頂效應。驗證表（圖3）前16項關鍵因子中，與“營銷”相關的有5個，其中“營銷策略”連接強度為505，“營銷服務”的連接強度為375，說明這一時期“服務營銷”與“閱讀推廣”兩個概念的纏繞度與融合度都在提升。不過這一時期的營銷手段是針對大學生群體的共性而設計的。受美國學者Goldhor“閱讀推廣活動效果”研究的影響[6]，在館里發放“推薦書目單”是當前許多圖書館常用的營銷手段。另外，根據用戶借閱圖書數量的情況等給予一定優惠，使圖書流通量得到有效提升[7]。這在閱讀推廣破繭之際有一定意義。但由于它沒有對讀者的身份和需求層次進行細分，沒有將讀者的閱讀興趣、閱讀習慣、閱讀的實際效果等放在重要的位置上，因此它只能是一種低層次的方式[8]。

2.2 探索期知識圖譜解讀

從探索期知識圖譜中可以明顯看到“高校圖書館”成為核心類團，“大學生”“學生社團”“書香校園”“校園文化”“經典閱讀”作為關鍵詞的頻率很高，表明這一時期高校閱讀推廣開始形成自己的校園特色。圍繞“高校閱讀推廣”有2個較為濃墨重彩的類團：“個性化服務”和“品牌營銷”。這兩個類團承延了萌發期的“營銷服務”的策略，但又有區別。

2.2.1 從“無差異營銷”到“差異營銷”

萌發期的“營銷服務”本質是“無差異性營銷策略”，是追求閱讀推廣規模效應的營銷手段。對“無差異營銷”的矯正是“個性化服務”，個性化服務從營銷角度也稱之為“差異營銷”，其內容包括用戶畫像、服務空間和服務時間的個性化、“以人為本”理念的服務方式多元化和特色化等。圖書館在這一階段的閱讀推廣大大改善了“無差異營銷策略”，在時間、空間、服務方式、服務內容等方面變得精致且內涵人文屬性[9]。有研究表明“差異營銷策略”是閱讀推廣主要的實現手段。

2.2.2 從“差異營銷”到“品牌化營銷”

從“無差異營銷”到“差異營銷”，雖然拓展了閱讀推廣的的細分領域，但服務對象卻縮水成少數知識精英。這一趨勢提醒我們，服務營銷領域必須在數量和質量兩個方面同時發力，“品牌化營銷”的提出，正當其時。“品牌營銷”是將自主策劃的各類閱讀活動冠以品牌名，對圖書館營銷服務設計進行優化，提出裂縫填充策略、價值分層策略、價值延伸策略，從而提升閱讀活動品位和受眾范圍。以圖書館學術品牌營銷的方式，多延續和反思性地運用圖書館差異化服務，揭示“品牌營銷”的服務空間和服務體驗，挖掘課題研究人員的潛在需求，構建品牌效應的演進。“品牌營銷”共同的支撐點是：一個宗旨、一段故事、一種儀式，彰顯著各自品牌“信仰體系”的強大[10]。

總之，從“無差異營銷”到“差異營銷”，從“差異營銷”到“品牌化營銷”，高校圖書館營銷策略經歷了三個不斷升華的境界，也可稱為三個里程碑，開拓了高校圖書館閱讀推廣的疆界。

2.3 冷靜期知識圖譜解讀

2020年至今，受疫情影響，高校圖書館的閱讀推廣研究數量不如爆發期那么單邊上揚，但研究的質量卻有大幅度提升。理論層面，由興趣引導向學術引導轉型；由“外延”到“內功”的轉型；由“海量”推廣向“小范圍有吸引力”的方向推進。技術層面，微信平臺功能不斷擴展，閱讀推廣活動由線上向“線上線下”共同發力；閱讀推廣資源構建由前臺向中臺遷移，使圖書館閱讀推廣業務實現“能力復用”；人工智能伴隨智慧圖書館建設在閱讀推廣實踐中發揮作用。

2.3.1 由興趣引導向學術引導轉型

這一時期，隨著《中國圖書館學會“十四五”發展規劃綱要（2021—2025年）》的發布，高校閱讀推廣有了新的定位和新的熱點。在定位方面，楊新涯等指出當前高校圖書館閱讀推廣的研究應該加強學術性特征的轉型[10]。劉彩娥認為高校圖書館推廣應該將“學術”及“科研”資源作為閱讀推廣內容[11]。趙天姿倡導高校學術閱讀推廣活動要堅持專業性、可行性和可持續性三個原則[12]。陳月華、劉時容分析高校圖書館多元化閱讀推廣服務的內涵與特點，探索多元化閱讀推廣服務的新路徑[13-14]。在新熱點上，關鍵詞驗證表顯示“人工智能”“數字化轉型”“閱讀教學”和“閱讀技能”的頻次均≥100，成為研究的新風向。

2.3.2 由“海量”推介向“小范圍的有吸引力”的館藏轉換

于良芝教授在《圖書館閱讀推廣——循證圖書館學的典型領域》有句話是：“凡是能夠將讀者的注意力從海量館藏引導到小范圍的有吸引力的圖書的推廣方式，都有可能提高圖書的流通量”[15]。知網顯示這篇文章被下載3565次，近年仍被文獻頻頻引用達196次，為什么這句話被人那么深切關注？因為它顛覆了我們對高校閱讀推廣的認知，揭示了高校的閱讀推廣并非傳統意義上的以堆砌閱讀數量為活動目標，而是指通過推廣活動引導讀者的注意力，從海量的館藏轉向適合大學生階段發展的“有序閱讀”[16]。大學時光有限，而館藏無涯。以有限時光面對日益增長的館藏，只會陷入無底黑洞。周熙然等人也指出數字閱讀也存在“因大數據太多而淹死，卻又因大知識太少而餓死”的尷尬[17]。人們應該在不同階段轉向不同范圍的館藏，在適當的時間讀適當的書才不失為“適時”。

2.3.3 由微信“前臺”轉向數字“中臺”

微信擴展閱讀推廣的“前臺”功能。2011年之前，BBS、E-mail、BLOG、QQ群成為高校圖書館閱讀推廣服務營銷的前臺。隨著微信的崛起，在許多方面取代了其它大眾平臺的作用，其受眾更多、功能更多、實用更為靈活便捷。公眾微信平臺的主要功能被定義為：（1）不斷更新的以整體為導向的資訊發布；（2）以同類群體為導向的閱讀推廣活動；（3）以“超級鏈接”為重要表現手法，提供豐富多彩的閱讀模板及薦購系統鏈接的研發設計[18]，為用戶提供精準的經典閱讀信息。一些新的應用功能隨著騰訊的科技創新，還在不斷發酵，例如借助構建圖書館App技術方法和泛源地圖圖像智能識別技術，向用戶推送距離讀者最近的書架路線、圖書館微信移動信息服務平臺和微信圖書館參考咨詢系統等。

“中臺”構建提升閱讀推廣細粒度。短而不連續的信息片段使微信閱讀推廣所采用的文本常遭受人們“碎片化閱讀”“無思考閱讀”“淺閱讀”等垢病。于是圖書館微信閱讀推廣的方向逐步轉向學科服務，為用戶提供精準的經典閱讀信息。而這項工程需將數字資源進行重新整合，建構專門用于閱讀推廣的數據中臺。中臺這個最早由阿里“大中臺，小前臺”戰略規劃中演化出來的概念，強調標準化和通用能力，使核心數據庫所有業務領域實現“能力復用”。鄭聰等人提出圖書館中臺建設方法論[19]。魏建行等人通過設計基于數據中臺的智慧圖書館技術架構，實現對圖書館的海量數據進行全生命周期的治理[20]。侯曉玲運用數據中臺，將圖書館多源的數據匯集，提升數據資源的管控能力[21]。李子昕等人以數據中臺為切入點，利用數據中臺體系強化原有平臺數據收集、存儲、管理及共享等服務能力[22]。以上研究結果表明，高校閱讀推廣中臺能夠匯集各類數據，完成數據分析，整合各種資源，通過微信等前臺為不同年級、不同專業的大學生從海量館藏中提煉出小范圍的“有序閱讀”，快速制定結構性補缺、功能性提升的精準閱讀計劃，為前臺客戶提供快速響應與支撐。在中臺模式下，閱讀推廣活動將被分為更加細粒度的服務支撐和個性化定制[23]。

由興趣引導向學術引導轉型、由“海量”推介向“小范圍的有吸引力”的館藏轉換、由微信“前臺”轉向數字“中臺”，以上三個方面的冷靜思考都是從高校大學生需求出發，與社會“全民推廣”在一定程度上有所切割。

3 GPT賦能高校閱讀推廣的拓展之路

閱讀推廣知識圖譜增強了我們對該領域俯瞰式、建構式的探究[24]。在保持過往卓有成效的實踐經驗的前提下，還需要遵循時代發展的脈搏，尋覓創新路徑。習近平總書記多次提出“推動人工智能在人們日常工作、學習、生活中的深度運用”，強調“迫切需要新一代人工智能等重大創新添薪續力”并稱贊其為“新型文明形態”，這就為我國高校閱讀推廣活動的拓展指出了新的路徑。

麥卡錫1956年在達特矛斯會議上提出“Artificial Intelligence，AI”一詞，他為此執著了一生，并把這一執念“釘在了人類科學發展的桅桿上”。毫無疑問，AI是這一時期研究文獻最活躍的因子。吳政將智慧圖書館的實現路徑與AI緊密掛鉤[25]，閆二開等人研究并繪制了“雙一流”高校圖書館人工智能研究文獻高頻關鍵詞共現網絡圖[26]，如圖4所示。

圖4 “雙一流”高校圖書館人工智能研究文獻高頻關鍵詞共現網絡圖（閆二開，2023年）

將圖4高頻關鍵詞進行聚類分析發現，AI技術具體在閱讀推廣中的運用可歸于四個方面：一是前臺的人機交互研究，包括固定的大眾傳媒平臺和移動的大眾傳媒平臺，并將光電子技術、感測技術具體運用于閱讀推廣的圖書薦讀、講座、答題、展覽、短視頻、閱讀打卡等方面[27]；二是場館再造的人機交互。利用虛擬現實、多維影像高清晰攝錄等現代技術，進一步豐富閱讀推廣活動的場館體驗，使讀者能夠真正獲得“沉浸式的全景閱讀學習體驗”[28]。如周笑盈探討了虛擬現實技術賦能古籍智慧化閱讀推廣的應用路徑[29]。三是數字橋接。人機物融合交互產生的業務數據變得越來越復雜多樣，如何利用人工智能服務橋接這些數據，為線上用戶閱讀推廣滿足個性化需求成為另辟蹊徑的研究[30]。四是機器人的人機交互。除了圖書盤點機器人、圖書分揀機器人、圖書搬運機器人、迎賓講解機器人外，還有逐步滿足用戶經典閱讀、數字閱讀、圖像閱讀的“陪讀”功能的人機交互。當然，以上種種研究尚不能囊括全部，而且一些研究處于理論層面，離實際運用相去甚遠。

3.1 GPT賦能閱讀推廣數據中臺“深度學習”

GPT無疑是AI桅桿上的一面炫亮的旗子。GPT全稱Generative Pre-Trained Transformer（生成式預訓練Transformer模型）是一種基于互聯網的、可用數據來訓練的、文本生成的深度學習模型。“深度學習”是GPT核心技術中的核心。與傳統數據庫比較，GPT不僅具有自然語言處理能力，還具有強大信息整合能力、多模態交互能力及資源再生能力。資源再生能力源于Codex模型將自然語言翻譯成代碼的功能，如生物細胞一樣連續不斷地生成新的類源性的東西。該模型是目前性能最佳的資源孵化模型，其差別可見圖5。

GPT可以從以下三個方面提升高校閱讀推廣數據中臺的功能。

（1）利用GPT信息吸納能力，可以更準確把握個體思想動態。通過“5W模式”，從Who、What、Which Channel、Whom、What Effect（人物、內容、渠道、受眾、效果）五個方面，進行交互檢索，對個體閱讀偏好、需要層次、學科興趣等諸多信息進行標簽化處理，構建動態的定向的閱讀集群和個性化、動態性的閱讀指導意見。

（2）利用GPT-Codex模型，為高校閱讀推廣提供多模態交互的語料和圖庫。通過GPT自然語言生成圖像，或者通過圖像識別生成文字描述，依托多模態技術跟進，有望進一步生成音頻、視頻、文字、圖標多形式的關聯粘合。從而使閱讀推廣的宣傳活動更為通感、豐富和多元。

（3）利用GPT-Codex模型，拓展大學生閱讀檢索的技能。基于GPT類技術的智能搜索與傳統的關鍵詞搜索相比，能夠更好地捕捉大學生的查詢意圖，從而提供更為精準的搜索結果；GPT類技術可以自動生成書籍、文章和其它資源的文摘，還可以根據語義和特征并基于分類模型實現對數字資源的自動分類，智能化數據導出及數據輔助決策等智慧技能，幫助大學生開闊視野，積極參與閱讀活動，提升自我價值。

圖5 傳統數據庫模型與GPT語料模型比較

3.2 GPT賦能閱讀推廣場景的粘合與建構

ChatGPT的“擬劇”對話微調語料集囊括了生成、問答、聊天等超過9種類型的標注數據，通過對話語料的微調，使ChatGPT能夠應對人類常見的聊天情景，除了對話類型多樣外，該語料集還涵蓋了世界20種語言，以人工標注為主，這為高校閱讀場景的煥發提供了可能。

3.2.1 開啟“獨讀”新模式

ChatGPT從心理學角度剖析這種“靈魂對話”的閱讀場景與閱讀心理相融合的規律，將心靈的符號互動變成知識的問答和情感交融。“獨讀”者可以隨心所欲地發問、探討、宣泄，更多地表現出自發性的主我，使“獨讀”取得別樣的效果，以建構閱讀者人生觀、價值觀，甚至個性和氣質之間的路徑。二是創建更智能的虛擬學伴，提出問題、自測練習、模擬診斷等，為讀者提供多元開放的信息資源，如語言學習、學術幫助、學業輔導、個人模板等。僅在語言學習中，就有閱讀訓練、語法對照檢查、閱讀指導員、閱讀資源提供、在線口語考試、導師聽力材料提供、語法轉換器、單詞詞義等50余個窗口，幫助學生自主閱讀和深入學習。此外，ChatGPT促進了全球科學教育優質資源共享與流動，并通過收集和分析學生的閱讀數據，促使專業閱讀評價的智能化[31]。

3.2.2 開啟“群讀”新模式

該模式源自美國衣阿華大學圖書館的“信息拱廊”，后來又引入建構主義的“協作學習”理論，要求其閱讀場景契合檢索—情境—協作—交流—意義重構—創新的整個流程，以實現“從個體閱讀建構走向群體閱讀建構”。圖6展示的“群讀”場景，底座是數據庫，左邊是將ChatGPT四個功能技術交互融合，讓用戶在AI空間內獲得更好的智能體驗感；右邊是維果茨基的協作學習流程，包括：（1）信息檢索。通過URL與中臺鏈接，獲取數字信息。GPT能夠更好地捕捉用戶的查詢意圖，提供更為精準的搜索結果。（2）情境創設。GPT可以幫助用戶將數字信息轉化為圖像情境，完成由抽象思維引入到維果茨基的“最鄰近發展區”中的問題情境中，幫助用戶由數字思維向估計意象思維的轉化過程。（3）頭腦風暴。鼓勵思維碰撞，GPT可以幫助用戶通過反復對比對各種閱讀信息并進行有機的整合和歸納，達到“認同”或“趨同”的效果。（4）意義重構。GPT可以幫助用戶在閱讀學習過程中丟棄舊的圖式，建立對當前所研討內容的新概念、新聯系、新圖式。這是“群讀”的關鍵的一環[32]。（5）內化與創新。GPT不僅可以幫助用戶深度學習實現內化，而且可以對閱讀成果進行評估，通過不斷糾錯，實現知識創新。在這五個環節里，GPT作為信息整合工具、多模態生成工具、深度學習工具、文檔生成和翻譯工具，可發揮前所未有的效能。

圖6 群讀場景示意圖

“群讀”應用場景對閱讀推廣活動無疑具有的拓展的意義：（1）開拓“群智學習”的閱讀推廣路徑。實現“群讀”，首先是形成一個或幾個同類閱讀的議題要素供大家研討，其次通過用戶畫像組合一個有共同興趣的閱讀群，以便在群讀過程中使大家的知、情、意、行在該模型中容易交互統一。（2）將閱讀推廣活動與知識創新結合起來。數字資源、智能資源、空間資源等“生態鏈條”在群讀中全域交互、全要素投入，有利于知識創新，提升高校閱讀推廣的層次。

3.2.3 GPT賦能閱讀推廣“前臺”建構

高校合并后圖書館的空間規模擴大，地域上間隔較遠，呈多點發散的特點。在此背景下，一些高校延伸出可以進行休閑閱讀、自助借還、小憩、交流研討的24小時無人值守圖書館，或稱之為“閱讀沙龍”[33]。這是圖書館閱讀推廣空間的延伸，也是閱讀推廣服務的時間拓展，有助于解決閱讀推廣活動細密化的問題，提升高校書房視覺形象，營造“哥本哈根式沙龍”的氛圍，激起閱讀者對閱讀推廣的情趣、談鋒和靈感。

無人值守圖書館最大的問題是前臺設計。無人值守圖書館一般用AI前臺（窗口）為用戶服務，一些功能達到甚或超出傳統的服務前臺。例如本課題與上海一家研發中心共同設計的AI前臺，基本建構可分為三個層面：第一層面是鏡對式顯示屏（圖7-1）。鏡對式人機交互系統應該是人的情景意識SA突破的要點。第二層面是內核建構。AI泛在前臺可以被看作在亞戶外環境下，供公眾使用的大型智能手機或較大型計算機（圖7-2）。第三層面是AI前臺的背面。背面是類似銀行的ATM。它是一種高度精密的機電一體化裝置，利用磁性代碼卡或智能卡實現圖書借還的自助服務，代替傳統前臺人員的工作（圖7-3）。

圖7 無人值守圖書館前臺設計

GPT出現后，我們及時調整了設計方案，著重在以下幾個方面實現對標/鏈接：（1）設置PCIE接口。不僅要實現閱讀沙龍AI前臺和數字中臺的鏈接，還要實現與ChatGPT的無線鏈接。遵循向下管資源、向上支撐應用的原則和理念，有效推送不同年級大學生結構性閱讀階段的閱讀推廣、功能性閱讀階段的資源模塊和閱讀評價模塊，實現從文化與娛樂的“博弈”中開拓出有別于“全民閱讀”的高校經典閱讀路徑。（2）將AI基于物聯網交互技術的“可視化操作”系統，與ChatGPT多模態語言系統相融合，利用圖像數據將讀者位置、圖書館空間位置及與圖書有關的位置，分別交互生成關聯路線，用更人性化的語言指引讀者“按圖索驥”。（3）將ChatGPT語料系統的對話功能融入到AI基于多媒體技術的手勢識別系統、多觸點式觸摸系統、隱式輸入技術和圖像掃描技術界面，使ChatGPT界面更具人性化和親和力。（4）將ChatGPT技術與AI可視化的6項核心技術（3D攝像撲捉技術；AI骨骼追蹤算法；姿態、動作讀取識別技術；人臉識別技術；手勢操控技術；體感交互技術）相融合，有助于研發閱讀潛能開發模塊，包括紙質閱讀訓練模塊、數字閱讀訓練模塊和圖像閱讀訓練模塊，提升閱讀推廣的內生力。（5）將AI基于自助借還系統的圖書掃描功能與ChatGPT-4“語言模型+人類反饋強化”的功能相融合，通過評價問答表現和獎懲措施進行優化更新檢測圖書的完好程度；（6）ChatGPT與AI探索工具結合，可以在檢索同時協助建立與研究主題相關的參考書目和發想工具，進而進行虛擬的創新實驗，不斷豐富無人值守的“閱讀沙龍”的功能開發。

無人值守圖書館的前臺與GPT粘合的意義在于：（1）支持泛在感知、泛在互聯，實現泛在前臺獨立走出圖書館的效應，走向各院系教師資料室、教學區、辦公區、住宿區……不斷拓展閱讀推廣的存在空間，成為高校“無所不在”“無時不在”的閱讀推廣神經末梢和拓展引擎[34]。（2）創設面向未來人機物融合的計算場景，以人工智能彌補多校區圖書館人力資源分配不均的現象；依靠雙向繁衍的數據中臺，創設更切近大學生喜聞樂見的閱讀推廣活動，實現24小時無差異服務，不斷拓展閱讀推廣的時間效能。

4 結語

20年閱讀推廣的知識圖譜為我們顯現該領域三個不同歷史階段的核心內容、核心結構及其發展趨勢，顯示該領域知識鏈接和異常監控等場景，達到人力不及的智能和自動。認知圖譜告訴我們，高校閱讀推廣已經成為不可阻擋的趨勢。伴隨5G、6G通訊、互聯網、大眾傳媒平臺、云計算、人工智能……的突飛猛進，各種要素疊加交互的結果，必然使高校閱讀推廣的本質功能悄然變化，我們應該清醒地認識到這種“質變”的形式和內容。這是一種反本質主義的意義重構進程。認知圖譜還告知我們，高校閱讀推廣并不是被發現的，而是不斷演化、重構、發明的產物。這是一種反基礎主義的演變進程[35]。我們必須審時度勢，促進高校閱讀推廣理論研究朝向“統合廣義的現代信息技術和潛能發展理論”的方向發展；實踐研究朝向數字化、智能化方向努力，不斷提高閱讀推廣的知識價值、能力價值、情感價值、社會價值以及共創行為的發生，構建AI的“新型文明形態”[25]。

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邱 源 淮南師范學院圖書館館員，博士在讀。 安徽淮南，232038。

（收稿日期：2023-05-05 編校：謝艷秋，陳安琪）