中的研究综述是学术研究的重要组成部分,它不仅系统梳理了某一领域已有研究的成果、方法与不足，还为当前研究的定位与创新点提供了理论依据，研究综述的撰写需遵循逻辑性、批判性和综合性的原则，避免简单堆砌文献，而应通过分类、比较和评述，展现研究者对领域动态的深入理解。
研究综述通常以“现状述评—研究空白—研究价值”为基本框架展开，需明确综述的范围与主题，聚焦核心问题，避免泛泛而谈，若研究主题为“人工智能在高等教育中的应用”，综述应围绕技术应用场景、效果评估、现存挑战等子方向展开，而非涵盖人工智能的所有领域，文献检索需全面且权威，优先选择高水平期刊论文、权威专著及行业报告，确保综述内容的可靠性，在整理文献时，可按研究主题、方法论或时间维度进行分类，例如将文献划分为“技术应用类”“实证研究类”“理论探讨类”，或梳理该领域从早期探索到近期发展的演进脉络。 组织上，研究综述需突出“述”与“评”的结合。“述”是对已有研究的客观呈现，需准确提炼文献的核心观点、研究方法与关键发现，可通过表格形式清晰对比不同研究的异同，在分析不同学者对“在线学习效果影响因素”的研究时，可设计表格如下：
| 研究者（年份） | 研究方法 | 核心发现 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| 张三（2025） | 问卷调查 | 学生自律性、教师互动频率显著影响学习效果 | 样本仅覆盖某高校，代表性不足 |
| 李四（2025） | 实验研究 | AI自适应学习系统能提升15%的学习效率 | 未考虑学科差异的影响 |
| 王五（2025） | 案例分析 | 混合式教学模式在理工科中效果更佳 | 缺乏长期跟踪数据 |
“评”则是在梳理基础上的批判性分析，需指出已有研究的贡献与不足，可总结现有研究多聚焦于技术应用，却较少关注教育公平问题；或实证研究普遍存在样本量小、缺乏跨文化比较等缺陷，通过评述，自然引出当前研究的切入点和创新空间，针对现有研究忽视农村地区学生在线学习资源获取不平等的问题，本文将探讨AI技术如何通过个性化资源推荐缩小教育差距”。
研究综述需注意逻辑衔接与过渡,避免各部分内容孤立，在分类述评后，可加入“综合来看，尽管已有研究在XX方面取得进展，但在XX方面仍存在明显空白，这为本研究提供了契机”等过渡句，增强段落间的连贯性，语言需客观严谨，避免使用“许多学者认为”“众所周知”等模糊表述，而应直接引用具体文献的观点，并标注来源，体现学术规范性。
研究综述的篇幅需根据论文整体结构合理分配,通常占正文的15%-20%，在撰写过程中，需动态调整内容详略，对核心文献深入分析，对次要文献简要提及，确保重点突出，综述的结尾应明确点出当前研究的理论意义与实践价值，呼应引言中提出的研究问题，形成“提出问题—分析问题—解决问题”的完整逻辑链条。
相关问答FAQs：
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问：研究综述是否需要包含所有相关文献？
答：不需要，研究综述应优先选择权威、核心且与主题高度相关的文献，避免“唯文献数量论”，对于重复性研究或质量较低的文献，可简要概括或省略，确保综述的聚焦性与深度。 -
问：如何避免研究综述变成简单的文献堆砌？
答：需通过“分类—比较—评述”的逻辑主线整合文献，首先按主题或方法对文献进行分类，其次对比不同研究的异同与优劣，最后批判性指出研究空白，并明确当前研究的定位与创新点，使综述成为有机整体而非简单罗列。
