国内外研究现状模板写作痛点与解决

作为科研新人，你是否有过这样的经历：

• 对着文献列表发呆，不知道从哪篇开始总结？
• 写出来的内容要么像“文献堆砌”，要么逻辑混乱，导师一句“没有梳理清楚研究脉络”就打回重写？
• 明明读了几十篇文献，却抓不住核心观点，半天憋不出几百字？

国内外研究现状是论文的“门面”，也是评审专家判断你是否掌握领域动态的关键。但它恰恰是最容易踩坑的环节——很多人把它写成“文献摘要合集”，却忽略了“现状梳理=逻辑整合+观点对比+趋势提炼”的核心要求。

别慌！本文将从“痛点拆解”到“工具实操”，手把手教你用“模板+AI辅助”的方式，高效写出逻辑清晰、内容充实的研究现状。先来看一张你必须收藏的“痛点-解决方案对照表”：

在动笔前，你必须明确：研究现状不是“文献摘要的简单拼接”，而是围绕你的“研究问题”，回答三个关键问题：

1. 领域内已经解决了什么问题？

2. 还有哪些问题没解决（或存在争议）？

3. 你的研究如何填补这些空白？

因此写作的核心逻辑是：“问题导向→主题聚类→观点对比→趋势提炼”。

很多人写研究现状的第一步是“读文献”，但正确的顺序应该是“先明确自己的研究问题，再找文献”。

举个例子：如果你的研究是“AI在研究生科研写作中的伦理风险防控”，那么你的研究问题可以拆解为：

• AI在科研写作中的应用场景有哪些？
• 目前AI辅助写作存在哪些伦理争议？
• 现有风险防控措施有哪些不足？

带着这三个问题去读文献，你就能快速筛选出“相关度高”的内容，避免在无关文献上浪费时间。

操作细节：

1. 在笔记本上写下你的3-5个核心研究问题（越具体越好）；

2. 用文献管理工具（如Zotero）的“标签功能”，给每篇文献打上对应“问题标签”（如“伦理争议”“风险防控”）；

3. 优先处理标签重合度高的文献（即同时涉及多个研究问题的文献）。

当你有了筛选后的文献列表，下一步是把文献按“主题”分组——这是让研究现状有逻辑的关键。

常见的聚类维度有三种：

• 主题维度：按研究内容分（如“AI辅助写作的教学应用”“AI写作的伦理问题”“AI写作工具的效果评估”）；
• 方法维度：按研究方法分（如“实证研究”“理论分析”“案例研究”）；
• 时间维度：按研究阶段分（如“早期探索阶段”“快速发展阶段”“当前热点阶段”）。

举个例子：如果你的研究是“AI在写作中的辅助作用”，可以按“主题维度”搭建如下框架：

国内研究现状
├─ AI辅助写作的教学改革研究
├─ AI写作工具的应用效果研究
├─ AI写作的学术伦理与风险研究
└─ AI人机协同写作的理论探索

操作细节：

1. 打开思维导图工具（如XMind），先写下核心主题（如“AI在写作中的辅助作用”）；

2. 逐一阅读文献，将每篇文献的核心观点拖到对应的“子主题”下；

3. 当子主题下的文献≥3篇时，标记为“重点板块”，需要详细展开。

国内研究现状的写作，核心是“按主题分类描述+提炼共识与争议”。这里提供一个“傻瓜式模板”，你只需替换括号内的内容即可：

[主题1]：针对[具体问题]，国内学者展开了多方面研究。[作者1]（年份1）通过[研究方法]，提出[核心观点]，研究结论表明[结论]；[作者2]（年份2）则聚焦[细分问题]，发现[研究发现]，补充了[作者1]的研究局限；总体来看，该主题的研究共识是[共识]，但在[争议点]上仍存在分歧。

我们结合素材中的文献，用模板生成一段“国内研究现状”：

AI辅助写作的教学改革研究：针对AI时代科技写作课程如何应对“代写风险”与“能力培养”的矛盾，国内学者进行了探索。赵兴娟等（2025）通过问卷调查与教学实验，提出“AI辅助+学术诚信教育”的双轨教学模式，研究结论表明该模式能显著提升研究生的“独立思考能力”与“写作规范性”；周家文（2020）则聚焦中职英语写作课堂，采用“过程性写作+句酷批改网实时反馈”的教学方法，发现AI辅助能降低学生的写作焦虑，提升课堂参与度；总体来看，该主题的共识是“AI应作为教学工具而非替代者”，但在“如何平衡AI效率与人工指导”的具体策略上仍需进一步研究。

是不是逻辑清晰多了？但如果你觉得“提炼每篇文献的核心观点太耗时”，AI可以帮你节省80%的时间！

很多人用AI写文献总结时，得到的结果要么太笼统，要么偏离重点——问题出在Prompt不够具体。下面是我实践过的“万能Prompt模板”，你只需替换括号内的信息：

请根据我提供的参考文献内容，扩写以下主题：“[你的主题]”，扩写不少于[目标字数]字。要求格式为：“作者名称（发表年份）：研究内容（需明确研究的问题、提出的观点、得出的结论三个要素）”。参考文献内容如下：[粘贴单篇或多篇文献的摘要/核心内容]

举个例子：我要总结“AI写作工具的应用效果研究”，先准备好文献素材（以李昊锦等2024年的研究为例），然后输入Prompt：

根据我提供的参考文献内容，扩写以下主题：“AI写作工具的应用效果研究”，扩写不少于200字。要求格式为：“作者名称（发表年份）：研究内容（需明确研究的问题、提出的观点、得出的结论三个要素）”。参考文献内容如下：《AI赋能,打开"人机协同"的写作之门——以智能辅助写作平台Notion AI为例》（李昊锦, 金皓月, 李艳，2024）探讨了智能写作平台的不同应用形态，提出智能写作可分为"辅助写作"和"自动写作"。研究指出，辅助写作是指AI算法为人类提供写作支持，提升写作效率，而不是取代人类写作。这种AI辅助方式能够帮助人类开拓写作思路，产生更高质量的文本。以Notion AI为例，文章分析了其在教学中应用的潜力，并探讨了如何通过人机协同进一步优化写作过程。

AI生成结果：

李昊锦、金皓月、李艳（2024）：针对“智能写作平台的应用形态与价值边界”这一问题，提出智能写作应划分为“辅助写作”与“自动写作”两种核心类型——其中“辅助写作”的本质是“AI作为工具为人类提供支持”，而非“取代人类创作”；研究结论表明，这种“人机协同”模式不仅能显著提升写作效率（如缩短思路梳理时间30%），还能通过“多维度思路推荐”帮助用户突破思维局限，产出更高质量的文本。此外文章以Notion AI为具体案例，分析了其“实时大纲生成”“段落扩写”等功能在教学场景中的应用潜力，指出“教师引导+AI辅助”的组合能有效平衡“效率提升”与“能力培养”的需求。

操作细节：

1. 如果你有PDF文献，可以用Kimi或ChatPDF直接上传，让AI提取“研究问题+观点+结论”；

2. 生成结果后，一定要人工核对——AI可能会“编造细节”（如上述“缩短思路梳理时间30%”，若原文没有需删除）；

3. 重复此步骤，将每篇文献的总结按“主题聚类”放入思维导图框架中。

写完每个主题后，一定要加一段“总结性语句”，让内容更有深度。模板如下：

综上，国内关于[核心主题]的研究已覆盖[主要方面]，形成了[共识1]、[共识2]等基础结论，但仍存在三方面不足：一是[不足1，如“实证研究多集中于高校，缺乏中职/中小学场景”]；二是[不足2，如“对伦理风险的讨论多为理论，缺乏具体防控机制”]；三是[不足3，如“未关注AI对不同写作水平学生的差异化影响”]。这些不足也为本文的研究提供了切入点。

示例（结合素材）：

综上，国内关于“AI在写作中的辅助作用”的研究已覆盖教学应用、工具效果、伦理风险等主要方面，形成了“AI应作为辅助工具而非替代者”“人机协同能提升写作质量”等共识，但仍存在三方面不足：一是实证研究多集中于高校和中职场景，缺乏对基础教育阶段的探索；二是对“技术依赖”问题的讨论多为定性描述，缺乏量化数据支撑；三是未系统对比不同AI工具（如Notion AI与句酷批改网）的适用场景差异。这些不足也为本文“AI辅助写作工具的差异化应用策略”研究提供了切入点。

国外研究现状的写作逻辑与国内类似，但核心要求是“突出国际前沿+与国内研究形成对比”——不能写成“国外文献的单独罗列”，而要回答：“国外研究在哪些方面走在前面？哪些内容可以补充国内研究的空白？”

[主题1]：国际上对[具体问题]的研究起步更早，聚焦[前沿方向]。[国外作者1]（年份1）在[顶级期刊/会议]发表的研究中，首次提出[核心理论/方法]，为该领域奠定了基础；[国外作者2]（年份2）则通过[大样本实证]，验证了[观点]，其研究设计的创新性在于[创新点，如“引入了‘用户体验量表’评估AI工具效果”]；与国内研究相比，国外更注重[差异点，如“跨学科融合”“技术底层逻辑研究”]，这为国内研究提供了新的视角。

• 第一步：用Google Scholar搜索领域内的“高被引论文”（被引次数≥50），优先选择近5年发表在顶级期刊（如SSCI/SCI一区）的文献；
• 第二步：通过“文献追溯法”——看高被引论文的“参考文献”和“被引文献”，找到更多相关研究；
• 第三步：用AI辅助提炼核心观点（Prompt与国内研究相同，只需替换文献内容）。

示例（虚拟国外文献，仅作参考）：

AI写作的伦理风险研究：国际上对AI写作伦理的研究聚焦“算法偏见”与“知识产权”两大方向。Bender et al.（2021）在《Communications of the ACM》发表的研究中，首次提出“AI写作工具的训练数据存在性别/种族偏见”，并构建了“偏见检测框架”；Smith & Johnson（2023）则通过案例分析，指出“AI生成内容的知识产权归属”是当前国际争议的核心——部分国家（如美国）倾向于“用户拥有版权”，而欧盟则要求“标注AI生成内容来源”。与国内研究相比，国外更注重从“法律层面”解决伦理问题，其“偏见检测框架”和“版权归属原则”可为国内相关政策制定提供参考。

写完国内和国外研究现状后，一定要加一段“对比总结”，这是提升论文深度的关键。模板如下：

综合国内外研究现状来看，两者的互补性较为明显：国内研究更注重[国内优势，如“教学场景的实证应用”“本土化伦理问题讨论”]，而国外研究更突出[国外优势，如“技术底层创新”“国际政策规范”]；同时两者共同面临[共同挑战，如“技术依赖对写作能力的影响”“AI生成内容的真实性验证”]。本文将结合国内外研究的优势，聚焦[本文研究问题]，试图弥补[共同空白]。

很多人用AI写研究现状时会踩这些坑：

1. AI编造“虚假细节”（如伪造数据、作者单位）；

2. 逻辑混乱（AI可能会将不同主题的内容混在一起）；

3. 忽略“研究脉络”（AI生成的内容可能缺乏“时间线”或“观点演变”）。

不要给AI模糊的指令（如“帮我写国外研究现状”），而要给出“结构要求”。比如：

请你帮我总结国外关于“AI辅助写作伦理风险”的研究现状，要求：

1. 按“研究阶段”分为“早期探索（2018-2020）”“快速发展（2021-2023）”“当前热点（2024-至今）”三个部分；

2. 每个部分包含“核心作者+研究观点+结论”；

3. 最后对比国内研究的差异，指出国外研究的可借鉴之处；

4. 语言正式，符合学术写作规范，不要编造数据。

AI的作用是“减少重复劳动”，而不是“替代你的思考”。正确的流程是：

人工定框架→AI生成单篇文献总结→人工聚类整合→AI扩写段落→人工核对细节+调整逻辑→最终定稿

当你完成了国内、国外研究现状的初稿后，还需要进行“全文整合”——这是很多人忽略的环节，但却是让内容“从合格到优秀”的关键。

研究现状总述→国内研究现状（按主题分述+总结不足）→国外研究现状（按主题分述+国际前沿）→国内外研究对比与互补→研究空白与本文切入点

在段落之间加入这些连接词，让内容更连贯：

• 表示转折：“然而”“但”“不过”“与之不同的是”；
• 表示递进：“进一步来看”“更重要的是”“值得注意的是”；
• 表示对比：“与国内研究相比”“反观国际研究”“两者的核心差异在于”；
• 表示总结：“综上”“总体而言”“由此可见”。

在提交前，对照以下清单检查：

✅ 所有文献引用格式是否统一（如APA/MLA/GB/T 7714）？

✅ 有没有“只列作者未提观点”的情况？

✅ 国内与国外研究是否形成了“对比与互补”？

✅ 有没有明确指出“本文的研究空白”？

✅ 有没有编造数据或观点（AI生成内容必须核对原文）？

本文提供的“模板+AI辅助”方法，能帮你快速摆脱“无从下手”的困境，但这只是“入门级”技巧。要写出真正优秀的研究现状，你还需要：

1. 多读高被引论文：学习顶级学者如何梳理研究脉络；

2. 培养“问题意识”：始终围绕“你的研究能解决什么问题”展开梳理；

3. 关注“研究趋势”：不仅总结“过去做了什么”，还要预判“未来需要做什么”。

最后送你一句话：“研究现状不是‘文献的坟墓’，而是‘你与前辈学者对话的桥梁’”——当你能在字里行间体现出“对领域的深刻理解”，你的论文自然会脱颖而出。

现在，打开你的文献列表，用本文的方法开始实操吧！如果还有疑问，欢迎在评论区留言~