本科研究综述是对某一研究领域在特定时间内的研究成果、研究方法、研究热点及未来趋势进行系统性梳理和评价的学术文章，其格式要求规范严谨，旨在确保内容的逻辑性、可读性和学术性，以下从结构要素、格式规范、内容要求及注意事项等方面详细说明本科研究综述的格式要求。
结构要素
本科研究综述通常包括题目、作者信息、关键词、引言、主体、参考文献等部分，部分可根据需要添加致谢或附录。
题目 应简明扼要，概括综述的核心内容，避免使用模糊、宽泛的表述。“近十年人工智能在教育领域的应用研究综述”比“人工智能与教育研究综述”更具体，题目字数一般控制在20字左右，最多不超过30字，避免使用副标题除非必要。
作者信息
包括作者姓名、单位（院系、专业、年级）、学号、联系方式（邮箱）等，置于题目下方，居中排版，多位作者时需注明贡献排序，如“第一作者：XXX（实验设计、论文撰写）；通讯作者：XXX（数据审核、修改定稿）”。
是综述的浓缩，需独立成文，包含研究背景、目的、方法（如文献检索策略、筛选标准）、主要结论（研究热点、争议点、趋势）及意义，字数通常为200-300字，语言精炼，避免引用文献和图表，第三人称叙述。“本文以CNKI、Web of Science等数据库为来源，检索2025-2025年人工智能教育应用相关文献，通过文献计量法和内容分析法，梳理了该领域的研究热点、方法演进及现存问题，并展望了未来研究方向。”
关键词是反映综述主题的术语,一般3-5个，用分号隔开，选自题目、摘要或核心概念。“人工智能；教育应用；研究综述；学习分析；个性化学习”。
引言部分需明确综述的背景与意义（为何研究该领域）、研究范围（时间跨度、主题边界、文献来源）、研究目标（梳理现状、发现问题、展望趋势）及结构安排（各章节内容简介）。“随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用已成为研究热点，本文旨在系统梳理近十年人工智能教育应用的研究成果，分析当前研究热点与不足，为未来研究提供参考，首先介绍文献检索与筛选方法，其次从技术应用、教学模式、伦理挑战三方面展开综述，最后总结结论与展望。”
主体
主体是综述的核心,需按逻辑层次组织内容，常见结构有“时间演进式”（按研究阶段划分）、“主题分类式”（按子主题划分）、“方法论式”（按研究方法划分）或混合式，无论采用何种结构，均需注意：
- 逻辑清晰：各部分之间有明确的过渡，在技术应用层面，研究者主要聚焦于智能 tutoring 系统、教育数据挖掘等方向”； 详实**：对重要文献进行归纳总结，而非简单罗列，需对比不同研究的观点、方法及结论，张三（2025）认为AI个性化学习能提升学习效率，而李四（2025）指出其存在数据隐私风险，二者争议的核心在于技术应用的伦理边界”；
- 数据支撑：可结合文献计量结果（如高被引论文、核心期刊分布）或表格呈现关键信息，例如下表为近十年人工智能教育应用研究主题分布：
| 研究主题 | 文献数量（篇） | 占比（%） | 主要研究方向 |
|---|---|---|---|
| 智能教学系统 | 320 | 2 | 自动答疑、知识点推荐、学习路径规划 |
| 教育数据挖掘 | 210 | 1 | 学习行为分析、成绩预测、干预模型 |
| 伦理与隐私 | 150 | 5 | 数据安全、算法公平性、人机协同 |
| 教师角色转变 | 130 | 3 | 教师能力提升、人机协作教学模式 |
| 其他 | 100 | 0 | 政策分析、技术接受度、跨学科融合 |
结论需总结主体部分的核心观点,回答引言中提出的研究目标，包括：研究的主要结论（如“当前研究集中于技术应用，对伦理问题关注不足”）、研究的局限性（如“文献来源单一，未涵盖灰色文献”）及未来展望（如“未来需加强跨学科合作，探索AI教育应用的长期效果评估”），避免引入新内容或简单重复摘要。
参考文献
参考文献是综述学术性的重要体现,需严格遵循规范格式（如APA、MLA、GB/T 7714等，具体以学校或期刊要求为准），要求：
- 权威性：优先选择核心期刊、高被引文献、经典著作及近5年研究成果，避免引用非学术来源（如普通网页、博客）；
- 时效性：本科综述参考文献数量一般为20-50篇，其中近3年文献占比不低于30%；
- 格式统一：例如GB/T 7714格式中，期刊文献需标明作者、题目、期刊名、年份、卷（期）、页码，如：[1] 王伟, 李静. 人工智能在高等教育中的应用现状与挑战[J]. 中国电化教育, 2025(5): 12-18.
格式规范
排版格式
- 字体与字号：正文一般用宋体小四（12pt），标题层级清晰，如一级标题黑体三号，二级标题黑体四号，三级标题黑体小四；
- 行间距与段间距：行间距1.5倍，段间距0-5磅，段首空2字符；
- 页边距：默认上2.54cm、下2.54cm、左3.17cm、右3.17cm，页码居中。
图表规范
- 表格：采用三线表（无竖线、无左右边线），表题置于表格上方，居中，如“表1 近十年人工智能教育应用研究主题分布”；表头明确，单位标注于表头或单元格内；
- 图表编号：全文按顺序编号（如图1、表2），避免使用“下图”“下表”等模糊表述；
- 数据来源：图表下方需注明数据来源，如“数据来源：CNKI数据库（2025-2025年）”。
内容要求
客观性与批判性结合
综述需客观呈现已有研究成果,避免个人主观臆断，同时需具备批判性思维，指出研究的不足、矛盾或空白。“多数研究证实AI能提升学习效率（王五, 2025; 赵六, 2025），但部分研究样本量较小（n<100），结论普适性有待验证。”
避免抄袭与不当引用
所有观点、数据均需标注来源，直接引用需用引号并注明页码，间接引用需改写并标注作者，避免大段复制原文，可通过“转述”（如“张三（2025）提出……”）或“综合”（如“学者们普遍认为……（李四, 2025; 王五, 2025）”）降低重复率。
语言风格
语言需正式、学术化，避免口语化表达（如“我觉得”“很多研究认为”），可用“研究表明”“学者指出”等客观表述，同时注意术语准确，如“机器学习”“深度学习”等需使用规范名称。
注意事项
- 明确研究范围：避免主题过大（如“人工智能研究综述”）或过小（如“某高校AI课程使用情况”），需在引言中界定时间、主题、文献来源等边界；
- 重视文献检索：通过多个数据库（如CNKI、万方、Web of Science、Scopus）检索，使用关键词组合（如“人工智能+教育+应用”）提高查全率，同时通过参考文献回溯法补充重要文献；
- 突出本科特色：本科综述无需追求理论创新，但需体现“梳理-归纳-评价”的逻辑，展现对领域的整体把握能力，可结合课程知识或个人研究兴趣展开。
相关问答FAQs
Q1：本科研究综述与普通课程论文的区别是什么？
A1：本科研究综述更强调对领域内已有文献的系统梳理和综合评价，需涵盖研究背景、方法、热点、趋势等全面内容，注重文献的广度和逻辑性；而普通课程论文可能更聚焦单一问题的分析，结合实证研究（如调查、实验）或理论推导，深度要求更高但范围相对较窄，综述的参考文献数量通常多于课程论文，且需体现文献计量分析等综述特有的研究方法。
Q2：如何避免研究综述变成“文献堆砌”？
A2：避免“文献堆砌”的核心在于建立逻辑主线，而非按文献顺序罗列，具体方法包括：①明确综述的核心问题（如“AI教育应用的伦理挑战”），所有内容围绕该问题展开；②采用分类归纳法（如按“技术-教学-伦理”主题分类），对比不同研究的观点和方法，分析其异同与联系；③加入批判性评价，指出研究的不足、矛盾或空白，尽管多数研究关注AI的技术优势，但对教师角色的转变机制探讨不足，未来可结合质性研究深入分析”，通过“问题导向-分类梳理-批判评价”的结构，使综述从“文献列表”升华为“领域研究图景的分析”。
