研究生必备！国内外研究现状模板（超实用整理版）

如果你是正在熬夜赶文献综述的研究生——导师催稿的消息弹在微信顶部，知网查重报告红得刺眼，对着空白的“国内外研究现状”章节抓耳挠腮，甚至怀疑自己毕不了业……这篇文章就是为你写的。

作为过来人，我太懂这种痛：文献读了几十篇，却不知道怎么“串”成逻辑清晰的综述；明明写了几千字，导师却说“没抓住核心脉络”；更惨的是，想参考别人的模板，要么太笼统要么不贴合自己的研究方向。

今天，我把压箱底的国内外研究现状写作方法论+AI辅助工具+实战案例全部分享给你，帮你3天搞定文献综述，通过率直接拉满！

很多研究生以为“研究现状”就是“文献罗列”——把作者、年份、观点堆在一起就行。大错特错！它的本质是通过分析前人研究，证明你的研究“有价值”：

• 告诉导师：你对领域内的研究脉络了如指掌；
• 证明你的选题：不是重复劳动，而是填补了空白；
• 为你的研究方法/创新点提供“理论依据”。

一句话：研究现状写得好，论文就成功了一半。

我整理了一套通用模板框架，不管你是文科、理科还是工科，直接套就能用。核心逻辑是：先分类→再分析→最后总结缺口。

1. 研究领域背景引入（100-200字）  
2. 国内研究现状（核心部分）  
   2.1 主题方向1（如：AI辅助写作的教学应用）  
   2.2 主题方向2（如：AI写作的伦理问题）  
   2.3 主题方向3（如：AI写作工具的效果评估）  
3. 国外研究现状（同国内结构，对比差异）  
4. 研究现状总结与缺口（你的研究创新点来源）  

不要一篇篇读文献！先把下载的文献按研究主题分类（比如AI写作领域可分为“教学应用”“伦理风险”“工具效果”“人机协同”4类）。分类标准：

• 看文献的“研究问题”：解决什么问题？
• 看文献的“核心观点”：提出了什么新方法/结论？
• 看文献的“应用场景”：是教学、学术写作还是商业写作？

小技巧：用EndNote或Zotero的“标签功能”给文献打标签，比如“教学改革”“伦理”“Kimi AI”，分类5分钟搞定。

这是最经典的“文献综述句式”，既能清晰呈现前人研究，又能自然引出你的评价。举个例子：

赵兴娟等（2025）针对人工智能时代“科技写作”课程面临的AI代写挑战，结合新工科人才培养需求，提出教学内容需涵盖学术诚信教育、投稿流程等实用模块，教学方法应采用“课堂讲授+案例分析+AI辅助实践”结合的改革方案。研究结论表明，该模式能有效提升学生的独立思考能力，但未具体探讨如何平衡AI工具使用与学生原创能力培养的边界。

这个公式的关键是：不仅要“述”，还要“评”——指出前人研究的不足，才能凸显你的研究价值。

国外研究往往在理论或技术上更前沿，国内研究更侧重应用场景。对比时要回答：

• 国外研究做了什么国内没做的？
• 国内研究的“本土化问题”是什么？（比如AI写作在中文语境下的适配性）

举个例子：

国外学者Smith（2024）已开发出基于大语言模型的“学术写作伦理检测系统”，能实时识别AI生成内容；而国内研究（田贤鹏等，2024）虽意识到伦理风险，但尚未提出可落地的技术解决方案，这正是本研究的切入点。

手动整理文献太费时间？我用了10+AI工具后，总结出最高效的文献扩写Prompt——把你的参考文献列表喂给AI，它能自动按“作者+年份+研究问题+观点+结论”的格式输出，直接复制到论文里！

请根据我提供的参考文献列表，扩写以下内容（不少于300字），格式严格按照：“作者名称（发表年份）研究内容（需包括：研究了什么问题？提出了什么观点？得出了什么结论？）”。  

我的参考文献列表：  
[1] 赵兴娟, 王靖淞, 时术华, 等. 人工智能时代新工科背景下"科技写作"研究生课程教学改革的探索[J]. 高等工程教育研究, 2025(1): 45-52.  
[2] 李昊锦, 金皓月, 李艳. 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[J]. 现代教育技术, 2024(6): 34-40.  
[3] 田贤鹏, 肖智琦. 生成式AI赋能研究生科研写作的学术伦理与风险防控[J]. 学位与研究生教育, 2024(3): 28-35.  

赵兴娟等（2025）研究了人工智能时代“科技写作”研究生课程面临的双重挑战：一是AI代写导致的学术诚信危机，二是传统教学模式无法满足新工科对创新能力的要求。针对这些问题，研究提出“内容更新+方法创新+AI合理利用”三位一体的教学改革方案：内容上增加“学术写作规范”“投稿流程”等模块，方法上采用“案例分析+小组讨论+实践操作”结合，同时明确AI工具的使用边界（如仅用于思路启发，禁止直接生成全文）。研究结论显示，改革后学生的学术诚信意识提升了62%，写作能力评分提高了15分（满分100），但未深入探讨如何针对不同学科（如工科、文科）设计差异化的AI辅助教学方案。

李昊锦等（2024）探讨了智能写作平台的两种应用形态——“辅助写作”和“自动写作”，并以Notion AI为例分析其教学价值。研究指出，“辅助写作”是AI与人类协作的核心模式：AI可通过生成提纲、补充论据、优化语言等方式提升写作效率，但不能取代人类的原创思考。基于Notion AI的教学实验显示，学生使用该工具后，写作时间缩短了40%，思路清晰度提升了35%，但部分学生过度依赖AI的“一键生成”功能，导致文本缺乏个性化表达。

田贤鹏等（2024）聚焦生成式AI在研究生科研写作中的伦理风险，包括：AI生成内容易引发学术不端、学生过度依赖导致独立思考能力下降、AI输出的“黑箱性”难以验证研究真实性。针对这些风险，研究提出三大防控策略：一是在研究生课程中增加“AI学术伦理”模块，二是建立“AI使用备案制”（要求学生标注AI辅助的内容），三是开发针对中文文本的AI生成检测工具。研究结论强调，只有在“伦理规范+技术监管”双管齐下，才能实现AI与科研写作的良性协同。

• 格式明确：AI不会乱输出，直接符合论文要求；
• 信息全面：强迫AI覆盖“问题+观点+结论”，避免遗漏核心内容；
• 节省时间：原本需要2小时整理3篇文献，现在5分钟搞定。

下面我用AI辅助写作这个主题，给你展示完整的“国内外研究现状”怎么写——直接套用模板，你可以替换成自己的研究方向。

随着ChatGPT、Kimi AI等生成式工具的普及，AI在学术写作中的应用从“辅助编辑”升级为“内容生成”，不仅改变了研究生的写作方式，也引发了教学改革、学术伦理等领域的讨论。国内外学者围绕“AI如何赋能写作”“风险如何防控”等问题展开了大量研究，为本文探讨“AI辅助研究生科研写作的优化路径”提供了基础。

国内研究主要集中在教学应用、工具效果、伦理风险三大方向：

• 赵兴娟等（2025）针对AI代写冲击传统“科技写作”课程的问题，结合新工科人才培养目标，提出“理论+实践+伦理”融合的教学方案：教学内容新增“AI写作工具使用规范”“学术诚信案例分析”，教学方法采用“课堂讲授+AI辅助实践+ peer review”。研究发现，该方案能显著提升学生的写作能力（实验组平均分比对照组高18分），但未针对不同学科设计差异化教学模块。
• 周家文（2020）以中职英语写作课为例，探索AI（句酷批改网）辅助的过程性写作教学模式：教师先引导学生分析话题、搭建框架，再用AI工具实时反馈语法错误、词汇搭配问题。结果显示，学生的写作积极性提升了50%，语法错误率降低了30%，但AI反馈仅停留在语言层面，未能提供逻辑结构上的指导。

• 陶琳（2025）基于系统功能语言学，评估Kimi AI对不同水平写作样本的优化效果：对低水平文本（如语法错误多、逻辑混乱），Kimi能有效修正语言错误、补充论据，优化后文本质量提升40%；但对高水平文本（如核心观点明确、逻辑严谨），仅能进行表层句法改良，无法提升深层逻辑连贯性。
• 欧峥（2022）提出“一站式智能写作辅助系统”，涵盖选题推荐、资料检索、提纲生成、格式规范等功能。该系统解决了传统工具“功能分散”的问题，但在“个性化选题推荐”上精准度不足（匹配率仅65%），仍需结合用户研究方向手动调整。

• 田贤鹏等（2024）指出AI赋能科研写作的三大伦理挑战：①AI生成内容易被误判为原创，引发学术不端；②学生过度依赖AI，导致独立思考能力退化；③AI输出的“黑箱性”（无法追溯生成过程），难以验证研究真实性。研究提出“伦理教育+技术检测+制度监督”的防控体系，但未给出具体的AI检测工具落地方案。
• 史一凡（2024）通过实验发现，AI辅助反馈能提升学生的写作自我效能感：使用AI反馈的学生，写作信心评分从3.2（满分5）提升到4.1，自我调节能力（如主动修改错误）提升了28%。但部分学生对AI反馈的信任度不足（仅53%的学生完全接受AI的修改建议），需教师进一步引导。

国外研究更侧重技术创新和理论框架：

• Smith等（2024）开发了基于Transformer模型的“学术写作伦理检测系统”，能识别95%以上的AI生成内容，且可追溯文本来源；
• Johnson（2023）提出“人机协同写作的认知模型”，强调AI应作为“思考伙伴”而非“替代者”——人类负责提出核心观点，AI负责补充论据、优化语言；
• Lee（2025）研究发现，AI辅助写作对非英语母语者的帮助更显著（写作得分提升22%），但对英语母语者的提升有限（仅8%）。

• 明确了AI在写作中的辅助价值（提升效率、改善教学效果）；
• 提出了AI写作的伦理风险及初步防控策略；
• 开发了多种AI写作辅助工具（如Notion AI、句酷批改网）。

1. 学科差异化研究不足：现有教学改革方案未针对工科、文科等不同学科设计AI辅助模式；

2. 深层逻辑优化缺失：多数AI工具仅能优化语言，无法提升文本的逻辑结构和学术深度；

3. 伦理检测工具落地难：国内缺乏精准的中文AI生成内容检测工具；

4. 用户信任度问题：学生对AI反馈的接受度有待提升，需探索“AI+教师”的协同反馈模式。

1. 只“述”不“评”：光罗列文献，不分析不足——导师会问“你的研究有什么意义？”

2. 逻辑混乱：按文献发表时间排列，而不是按主题分类——读者看不出研究脉络；

3. 引用过时文献：国内研究至少引用近5年（2020-2025）的文献，国外可放宽到10年；

4. 过度依赖AI：AI生成的内容要手动修改，确保符合你的研究方向，避免“AI腔”；

5. 忽略本土化差异：国外研究的结论不一定适用于国内（比如AI伦理规范），要结合国内实际分析。

1. 先分类再写作：用EndNote给文献打标签，10分钟理清研究脉络；

2. 用AI提升效率：用本文的Prompt让AI帮你整理文献，节省80%的时间；

3. 重点写“缺口”：你的研究价值就藏在“前人没解决的问题”里，一定要突出！

如果这篇文章帮你解决了“研究现状怎么写”的难题，欢迎分享给身边同样在赶论文的同学——毕竟，研究生的痛苦，需要互相拯救！

最后祝大家：文献综述一次过，论文答辩顺利通过，早日拿到毕业证！