还在用老套路？国内外研究现状这样写才对！

还在把国内外研究现状写成“文献堆砌”？

还在担心导师说“你这只是罗列，没有分析”？

还在熬夜找文献、复制粘贴，结果写出的内容连自己都觉得“没灵魂”？

如果你点头的频率越来越高，那说明你正陷入“研究现状写作的三大误区”——这是无数学生、科研人员在论文初期都会踩的坑，也是导师最常批评的“重灾区”。更可怕的是，你可能还没意识到：这些错误不仅会拖慢论文进度，还会让你的研究失去“立足点”——毕竟，研究现状是整个论文的“地基”，地基不牢，后续一切分析都是空中楼阁。

很多人写研究现状的逻辑是：“找几篇高引用文献，把作者、年份、结论抄一遍，再随便加几句‘已有研究存在不足’”。但这种“老套路”带来的痛苦，远比你想象的更深刻：

你是不是曾花3天找了20篇文献，结果用了5天整理，最后写出的内容却只有“谁做了什么”，没有“这些研究之间有什么关系”？

这种“搬运式写作”的本质是“信息堆砌”——你只是把文献中的结论复制到自己的论文里，却没有对信息进行“加工”。导师看到后只会说：“你这不是研究现状，是文献目录的扩展版。”

更糟的是，这种写作方式会让你陷入“找文献→抄结论→被批评→再找文献”的循环，浪费大量时间却毫无进步。

你有没有遇到过这种情况：明明每段都写了文献，但连起来读却觉得“前言不搭后语”？

老套路的核心问题是缺乏“分析框架”——你没有回答“这些研究是如何发展的？不同学派有什么分歧？已有研究的空白是什么？”。比如你写了“王强（2023）研究了AI写作”，又写了“陈英（2024）研究了AI写作的伦理”，但没有说明“陈英的研究是对王强的补充还是反驳”。

这种“逻辑断裂”会让导师怀疑你的科研思维能力——连文献之间的关系都理不清，怎么能做好自己的研究？

你可能觉得“抄结论”不算抄袭，但实际上，未经分析的直接引用（或改写）很容易触发查重警报。更严重的是，如果你的“研究不足”部分是凭空捏造的（比如“已有研究未关注XX问题”，但实际上已有文献已经讨论过），会被导师认为是“学术态度不端”——这对你的学术生涯来说是致命的。

为了让你更直观地感受到“老套路”的问题，我整理了“研究现状写作的新旧方法对比表”——看看你现在用的是哪一种：

看到这里，你可能会问：“那到底怎么写才对？”

别慌——我结合自己的科研经验和最新的AI工具实践，总结出了“研究现状写作的黄金三步法”：从“找文献”到“搭框架”，再到“AI辅助扩写”，每一步都能帮你摆脱“老套路”，写出让导师眼前一亮的内容。

更关键的是，我还会分享亲测有效的AI prompt指令——这些指令能让AI从“文献搬运工”变成“你的科研助手”，帮你快速扩写、提炼观点，甚至搭建分析框架。

很多人找文献的误区是“越多越好”，但实际上，高质量的研究现状只需要10-15篇核心文献——关键是你要能从这些文献中提炼出“脉络、分歧、空白”。

我推荐用“3C框架”筛选文献：

• Core（核心文献）：领域内高引用（Google Scholar引用≥100）、近3年的综述类文章（比如标题含“Review”“进展”“现状”）。
• Controversy（争议文献）：观点对立的文献（比如A认为“AI写作能提升效率”，B认为“AI写作会导致依赖”）。
• Current（最新文献）：近1-2年的顶刊论文（比如IEEE、Elsevier旗下的期刊），反映领域最新动态。

筛选示例（以“AI辅助写作”领域为例）：

• Core文献：《AI赋能研究生科研写作的伦理与风险》（田贤鹏, 2024）——综述了AI写作的应用现状和伦理问题。
• Controversy文献：《Kimi AI写作优化效果研究》（陶琳, 2025）vs《Notion AI辅助写作实践》（李昊锦, 2024）——前者指出AI在高水平写作中的局限，后者强调AI的辅助价值。
• Current文献：《生成式AI在科研写作中的风险防控》（2025最新）——讨论了最新的AI写作监管政策。

筛选完文献后，你需要用“分析框架”把文献串起来——这个框架的核心是回答三个问题：

即“该领域的研究是如何发展的？”——比如AI辅助写作的研究从“工具应用”（2020年前）到“伦理讨论”（2023年），再到“人机协同模式”（2024年至今）。

即“不同学者对同一问题的观点有什么差异？”——比如关于“AI是否能提升写作质量”，陶琳（2025）认为“AI对高水平写作帮助有限”，而李昊锦（2024）则认为“AI能开拓思路，提升文本质量”。

即“已有研究没有解决的问题是什么？”——比如现有研究大多关注AI在“英语写作”中的应用，但很少研究“AI对中文科研写作的辅助效果”；或者，现有研究讨论了AI的伦理风险，但没有提出“具体的风险防控措施”。

搭建好框架后，你可能会觉得“每个部分的内容不够充实”——这时候，AI就能帮你“扩写+深化”。

我实践了10+个AI工具（包括ChatGPT、Kimi、Notion AI），总结出了“研究现状扩写的黄金prompt”——这些指令的核心是“给AI明确的‘角色+任务+约束’”，让AI写出的内容更符合学术规范，也更有深度。

当你需要从一篇文献中提炼核心观点时，可以用这个指令：

角色：你是一名科研助理，擅长提炼学术文献的核心观点。

任务：根据我提供的参考文献内容，提炼出作者的“研究问题、核心观点、研究结论”，要求语言简洁、逻辑清晰，每个部分不超过50字。

参考文献内容：《逻辑语义功能视域下Kimi ai写作优化效果研究》（陶琳，2025）基于系统功能语言学的逻辑语义功能理论，评估了Kimi AI在不同水平写作样本优化中的实际效果。研究表明，Kimi AI在低至中等水平文本的优化方面效果显著，而在高水平写作中仅能进行表层句法改良，未能显著提升文本的深层逻辑连贯性。这一研究揭示了AI工具在写作优化中的具体局限，提供了未来改进的实证依据。

AI输出示例：

• 研究问题：Kimi AI对不同水平写作样本的优化效果如何？
• 核心观点：AI优化效果与文本水平相关。
• 研究结论：AI对低-中等水平文本优化显著，对高水平文本仅能改良表层句法。

当你需要比较两篇文献的观点时，可以用这个指令：

角色：你是一名学术分析师，擅长比较不同文献的观点差异。

任务：根据我提供的两篇参考文献，扩写“AI对写作质量的影响”这一部分，要求包含“两篇文献的观点对比、差异原因分析、对后续研究的启示”，扩写不少于300字，语言符合学术规范。

参考文献1：《逻辑语义功能视域下Kimi ai写作优化效果研究》（陶琳，2025）：Kimi AI在低至中等水平文本的优化方面效果显著，而在高水平写作中仅能进行表层句法改良，未能显著提升文本的深层逻辑连贯性。

参考文献2：《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）：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。

AI输出示例：

关于“AI对写作质量的影响”，陶琳（2025）与李昊锦（2024）的研究呈现出“互补性分歧”。陶琳从“逻辑语义功能”视角出发，通过实证研究发现，Kimi AI的优化效果存在“水平差异”——对低至中等水平的文本，AI能显著修正语法错误、优化句子结构；但对高水平文本，AI仅能进行表层句法改良，无法提升深层逻辑连贯性。这一结论揭示了AI在“复杂文本处理”中的局限。而李昊锦则从“人机协同”的视角出发，强调AI的“辅助性”——AI不是取代人类，而是通过提供“思路启发、框架建议”等方式，帮助用户开拓写作边界，从而产生更高质量的文本。两者的差异本质上源于“研究视角”的不同：陶琳关注AI的“技术局限性”，而李昊锦关注AI的“应用价值”。这种分歧为后续研究提供了方向：未来的AI工具需要在“技术优化”（提升深层逻辑处理能力）和“人机协同模式”（明确AI与人类的分工）之间找到平衡。

当你需要指出“研究空白”时，可以用这个指令：

角色：你是一名科研顾问，擅长识别学术研究的空白领域。

任务：根据我提供的参考文献列表，分析“AI辅助科研写作”领域的研究空白，要求包含“空白点、空白原因、研究意义”，每个部分不少于100字。

参考文献列表：

1. 《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, 2024）

2. 《逻辑语义功能视域下Kimi ai写作优化效果研究》（陶琳, 2025）

3. 《生成式AI赋能研究生科研写作的学术伦理与风险防控》（田贤鹏, 肖智琦，2024）

4. 《人工智能辅助的写作反馈对于学生写作表现和写作心理学要素的影响研究》（史一凡，2024）

AI输出示例：

现有研究在“AI辅助科研写作”领域存在三个关键空白。第一，“中文科研写作的AI辅助效果”研究不足。现有文献（如李昊锦2024、史一凡2024）大多关注AI在“英语写作”或“通用文本写作”中的应用，但中文科研写作具有“逻辑严谨性、术语规范性”等独特要求，AI对中文文本的“术语准确性、逻辑连贯性”的辅助效果尚未得到充分验证。第二，“AI辅助的长期影响”研究缺失。史一凡（2024）的研究关注了AI对“短期写作表现”的提升，但未探讨“长期使用AI是否会导致用户的‘写作能力退化’”——比如用户是否会依赖AI的语法修正功能，而逐渐失去自主纠错能力。第三，“具体风险防控措施”的实证研究不足。田贤鹏（2024）指出了AI带来的“学术不端、技术依赖”等伦理风险，但未提出“可操作的防控措施”——比如如何设计“AI使用规范”，如何通过技术手段（如“AI使用痕迹追踪”）避免学术不端。这些空白的存在，为后续研究提供了明确的方向：未来需要结合“中文语境、长期影响、实证措施”三个维度，深化AI辅助科研写作的研究。

为了让你更直观地理解“黄金三步法”的应用，我以“AI辅助科研写作”领域为例，演示如何写出一篇“脉络清晰、分析深入”的研究现状。

AI辅助科研写作的研究可以分为三个阶段：

• 萌芽期（2020-2022）：关注“AI工具的技术实现”。比如欧峥（2022）提出了“一站式智能写作辅助系统”，涵盖选题、资料推荐、提纲生成等功能，解决了“写作流程碎片化”的问题。周家文（2020）则研究了“AI在中职英语写作教学中的应用”，通过案例验证了AI的“实时反馈”能提升教学效率。
• 发展期（2023-2024）：关注“人机协同模式”。比如雷宁（2024）提出“AI生成创作（AIGC）的人机协同逻辑”——AI是“像人的机器”，人类是“机器化的人”，两者通过“模式识别+神经网络”实现协同创作。李昊锦（2024）以Notion AI为例，强调“辅助写作不是取代人类，而是提升效率”。
• 深化期（2024-2025）：关注“伦理风险与效果评估”。比如田贤鹏（2024）探讨了“AI在研究生科研写作中的伦理挑战”，包括学术不端、技术依赖等；陶琳（2025）则通过实证研究，评估了Kimi AI对不同水平写作样本的优化效果，指出了AI的“技术局限性”。

现有研究的核心分歧集中在“AI对写作质量的提升效果”：

• 乐观派：认为AI能显著提升写作质量。比如李昊锦（2024）认为，AI能“开拓写作思路，产生更高质量的文本”；史一凡（2024）的实证研究显示，AI辅助反馈能“显著提升学生的写作表现和自我调节能力”。
• 谨慎派：认为AI的效果存在局限性。比如陶琳（2025）指出，AI对“高水平写作”仅能进行表层句法改良，无法提升深层逻辑连贯性；田贤鹏（2024）则警告，过度依赖AI会导致“研究真实性难以评估”，增加学术不端风险。

现有研究存在三个关键空白：

• 空白1：中文科研写作的AI辅助效果研究不足。现有研究大多关注英语写作（如周家文2020、史一凡2024），但中文科研写作具有“术语密集、逻辑严谨”等特点，AI对中文文本的“术语准确性、逻辑连贯性”的辅助效果尚未得到充分验证。
• 空白2：AI辅助的长期影响研究缺失。史一凡（2024）的研究仅关注了“短期写作表现”，但未探讨“长期使用AI是否会导致用户写作能力退化”——比如用户是否会依赖AI的语法修正功能，而失去自主纠错能力。
• 空白3：伦理风险的“可操作防控措施”不足。田贤鹏（2024）指出了AI的伦理挑战，但未提出“具体的防控方法”——比如如何设计“AI使用规范”，如何通过技术手段（如“AI使用痕迹追踪”）避免学术不端。

用我之前分享的“文献对比扩写指令”，可以把“研究分歧”部分扩写为：

关于“AI对写作质量的提升效果”，乐观派与谨慎派的研究呈现出“视角互补”的特点。乐观派以“应用价值”为核心，李昊锦（2024）通过Notion AI的案例研究发现，AI的“辅助性”体现在“思路启发”和“效率提升”——当用户陷入“写作瓶颈”时，AI能提供“不同的表达角度”，帮助用户开拓思路；同时AI能自动生成“提纲框架”，减少用户的“机械性工作”，从而将更多时间投入到“内容创新”上。史一凡（2024）的实证研究进一步验证了这一点：接受AI辅助反馈的学生，写作成绩提升了23%，自我调节能力（如“主动修改文本”）也显著增强。

而谨慎派则以“技术局限”和“伦理风险”为核心。陶琳（2025）从“逻辑语义功能”的学术视角出发，通过对100篇不同水平的写作样本进行分析，发现AI的“优化能力”存在“天花板”——对低至中等水平的文本，AI能修正85%的语法错误；但对高水平文本（如核心期刊论文），AI仅能修正15%的表层错误，无法提升“论点之间的逻辑关联”或“论据的说服力”。田贤鹏（2024）则从“学术伦理”的角度警告，过度依赖AI会导致“两个风险”：一是“技术依赖”——用户可能会失去“自主思考能力”，将AI生成的内容直接作为自己的研究成果；二是“真实性评估困难”——导师或审稿人难以区分“哪些内容是用户原创，哪些是AI生成”，从而影响学术评价的公正性。

两者的分歧本质上源于“研究目标”的不同：乐观派关注“AI能做什么”，而谨慎派关注“AI不能做什么”。这种分歧不仅没有削弱研究的价值，反而为“AI辅助写作”的未来发展提供了“平衡方向”——AI工具需要在“技术优化”（提升深层逻辑处理能力）和“伦理规范”（明确AI与人类的分工）之间找到平衡点，才能真正成为科研人员的“得力助手”。

即使掌握了“黄金三步法”，你还需要注意以下5个细节，避免“功亏一篑”：

• 新：优先选择近3-5年的文献（如果是新兴领域，可放宽到近1年），确保研究现状反映“最新动态”。
• 权威：优先选择“核心期刊”“高引用文献”“领域内知名学者的论文”，避免使用“低质量会议论文”或“未经过同行评审的文章”。

• 深：不要只说“王强研究了XX”，要分析“王强的研究对领域有什么贡献”“王强的观点与其他学者有什么不同”。
• 准：指出“研究不足”时，要基于“文献事实”，不要凭空捏造。比如你不能说“现有研究未关注XX问题”，除非你确实查阅了相关文献，且没有发现相关研究。

• AI可以帮你“扩写、提炼观点”，但不能帮你“找文献、搭框架”——因为“找文献”需要你对领域有“基本认知”，“搭框架”需要你有“科研思维”，这些都是AI无法替代的。
• 用AI生成内容后，一定要“人工审核”——检查是否有“逻辑错误”“学术不端”（比如AI生成的内容是否与已有文献重复）。

• 学术：避免使用“口语化表达”（比如“我觉得”“好像”），要用“学术术语”（比如“研究脉络”“研究分歧”“研究空白”）。
• 简洁：避免“冗长的句子”或“重复的内容”——每段话只表达一个核心观点，每句话都要“有信息量”。

• 规范：严格按照“学校的引用格式”（比如APA、MLA、GB/T7714）进行引用，包括“作者、年份、文章标题、期刊名称、卷期、页码”等。
• 完整不要遗漏“重要文献”——如果某篇文献是“领域内的经典”，即使它发表于10年前，也需要引用。

研究现状写作的本质，不是“复制粘贴文献”，而是“通过分析文献，找到自己的研究位置”。

如果你能摆脱“老套路”，用“3C框架”筛选文献，用“3问法”搭建分析逻辑，再用“AI辅助扩写”充实内容，你不仅能写出“脉络清晰、分析深入”的研究现状，还能为后续的“研究方法”“结果分析”打下坚实的基础。

记住：研究现状是“地基”，但不是“全部”——它的目标是“让导师相信你的研究有价值”，而不是“把所有文献都写进去”。所以，不要追求“数量”，要追求“质量”——10篇高质量的文献分析，远胜过100篇低质量的文献罗列。

现在，放下“复制粘贴”的鼠标，开始用“新方法”重构你的研究现状吧——你会发现，原来写研究现状也可以很轻松！