搜索即学习过程中的学习状态识别及演化分析
来源：图书情报工作杂志2026年第3期北京时间：
作者：赵一鸣,房泽伟,蔡梦梁
单位：1 武汉大学信息资源研究中心 武汉 430072;2 武汉大学信息管理学院 武汉 430072;3 武汉大学大数据研究院 武汉 430072;4 武汉数据智能研究院 武汉 430072;5 武汉大学图书情报国家级实验教学示范中心 武汉 430072
摘要：[目的/意义] 在搜索引擎发生跨越式发展的背景下，构建搜索过程中以用户为中心的学习状态感知模型，并探究其动态演化机制，以提升搜索系统对用户学习路径的优化能力。[方法/过程] 通过实验法获取用户搜索录屏数据及主观状态数据并编码分析，从内在认知和外显交互的双路径视角搭建学习状态识别体系框架，运用聚类和马尔可夫模型的组合方法挖掘学习状态时序模式。[结果/结论] 用户在搜索过程中存在探索式、评估式、颠覆式及爆发增长式4类学习状态模式，呈现出长期积累、快速增长的演化机制。生成式人工智能搜索引擎表现出更明显的颠覆与爆发增长状态，表明用户使用大语言模型的知识获取效率优于传统搜索引擎。
关键词：学习状态,状态识别,状态演化,搜索即学习,
基金资助：本文系国家自然科学基金面上项目“‘搜索即学习’视角下的用户学习状态感知与智能响应研究”（项目编号：72274146）和国家自然科学基金青年项目“人智交互情境下对话式信息搜索的用户认知加工与学习体验研究”（项目编号：72304177）研究成果之一。
