研究综述类文章是对某一特定领域或主题的现有研究成果进行系统性梳理、归纳、分析和评价的学术写作形式，其核心在于“综”与“述”的结合：“综”要求全面收集和整合文献，“述”则需深入提炼观点、指出不足、展望未来，撰写一篇高质量的研究综述，需遵循严谨的结构和规范的方法,具体可分为以下步骤和要点。
明确主题与范围，界定研究边界
撰写综述的首要任务是确定清晰、具体的研究主题，主题应具备明确的研究价值，或为学科热点、争议焦点，或为新兴领域、交叉领域，避免过于宽泛或狭窄。“人工智能在教育中的应用”范围过大，可聚焦为“基于深度学习的个性化学习推荐系统研究综述（2025-2025）”，在确定主题后，需进一步界定文献的时间范围（如近5年）、文献类型（如期刊论文、学位论文、会议报告）、研究对象（如理论模型、实证研究）等,确保检索文献的针对性和全面性。
系统性文献检索，建立文献库
文献检索是综述的基础，需采用多渠道、多策略的方式收集资料，常用数据库包括中文学术库（如CNKI、万方、维普）和外文数据库（如Web of Science、Scopus、PubMed、IEEE Xplore），同时可通过谷歌学术、参考文献追溯法（滚雪球法）补充重要文献，检索关键词需包含主题词、同义词、相关术语（如“人工智能+教育”“个性化学习+推荐算法”），并运用布尔逻辑算符（AND、OR、NOT）组合优化检索式，检索式可设计为：（“artificial intelligence” OR “deep learning”）AND （“education” OR “personalized learning”）AND （“recommendation system”），检索后需剔除重复文献、低质量文献（如期刊影响因子过低、研究方法不严谨），建立结构化文献库，记录文献的基本信息（作者、年份、标题、期刊）和核心内容（研究方法、创新点）。
文献筛选与质量评估
对初步收集的文献需进行严格筛选，确保纳入文献的权威性和相关性，筛选标准可包括：①相关性：文献是否直接围绕研究主题，能否为综述核心问题提供支撑；②时效性：优先选择近3-5年的高被引文献，兼顾经典 foundational 研究（如开创性理论或方法）；③质量：期刊是否为领域内权威期刊（如SCI/SSCI收录、中文核心期刊），研究方法是否科学（如实证研究是否包含对照组、数据是否可靠），可制作文献筛选流程表，清晰展示各阶段文献筛选数量及原因（如“初检500篇，剔除重复150篇，阅读标题摘要后排除不相关200篇，最终纳入150篇”）。
文献分类与内容整合
筛选后的文献需按逻辑框架进行分类整理，常见分类维度包括：
- 按研究主题：如将“人工智能在教育中的应用”分为“智能教学系统”“学习行为分析”“教育评价模型”等子主题；
- 按研究方法：如分为“实证研究”“理论研究”“综述研究”等；
- 按时间脉络：如按“2025-2025年探索期”“2025-2025年发展期”“2025-2025年成熟期”梳理研究演进；
- 按观点流派：如对“个性化学习的有效性”争议，可分为“支持派”“质疑派”“中立派”。
分类后需对文献内容进行深度整合，而非简单罗列，可通过表格形式对比不同研究的核心观点、方法、见表1），提炼共性规律、分歧焦点及研究空白，在分析“推荐算法在教育中的应用”时，可对比协同过滤、深度学习、知识图谱等算法的优缺点，指出当前研究多集中于高校场景,中小学场景的应用仍不足。
表1 不同推荐算法在教育中的应用对比
| 算法类型 | 优点 | 缺点 | 典型研究案例 |
|----------------|-------------------------------|-------------------------------|-----------------------------|
| 协同过滤 | 无需领域知识，实现简单 | 冷启动问题严重，数据稀疏性 | 张三等（2025）高校课程推荐 |
| 深度学习 | 能自动提取特征，适应复杂场景 | 需大量数据训练，可解释性差 | Smith et al.（2025）MOOC学习路径推荐 |
| 知识图谱 | 融合领域知识，推荐精准度高 | 构建成本高，维护复杂 | 李四等（2025）K12学科知识推荐 |
分析与批判：提炼研究趋势与不足
综述的核心价值在于“述评结合”，在整合文献基础上，需运用归纳、演绎、比较等方法进行深入分析：
- 梳理研究脉络：总结领域内研究的发展历程，识别关键转折点（如理论模型的提出、技术方法的突破）；
- 提炼研究热点：通过高频关键词、高被引文献分析当前研究焦点（如ChatGPT对教育的影响成为2025年热点）；
- 指出研究空白：明确现有研究的不足，如“多集中于理论探讨，缺乏长期实证验证”“跨文化场景下的研究较少”；
- 批判性评价：对研究方法的科学性、结论的可靠性进行客观评价，如“某研究样本量仅50人，结论普适性存疑”。
结构化撰写与规范表达
综述类文章通常包括引言、主体和结论三部分，具体结构如下：
- 简要介绍研究背景、意义，明确综述主题、范围和方法，概述文章结构（如“本文首先梳理XX领域的研究进展，其次分析热点与争议，最后指出不足与未来方向”）。
- 主体：按文献分类逻辑分章节展开，每章节聚焦一个子主题，先概述研究现状，再对比分析不同观点，最后总结规律与问题，避免以“文献1指出……文献2认为……”的流水账式罗列，需以“问题-观点-证据-评价”为主线，突出逻辑连贯性。
- 总结核心观点（如“当前研究已形成XX共识，但仍存在XX不足”），提出未来研究方向（如“未来可加强XX技术的跨学科应用”“需开展更大样本的实证研究”），并指出综述的局限性（如“可能遗漏未发表文献”“仅聚焦中英文文献”）。
写作时需注意语言客观、准确，避免主观臆断；引用文献需标注来源，可采用“作者（年份）”或“（作者，年份）”格式，并按目标期刊要求统一参考文献格式（如APA、GB/T 7714）。
反复修改与完善初稿
初稿完成后需多次修改，重点关注：
1.逻辑性：检查章节间、段落间的衔接是否自然，论点是否明确，论据是否充分；
2.全面性：是否覆盖重要文献，是否存在关键遗漏；
3.准确性：数据、观点引用是否无误，术语使用是否规范；
4.简洁性：避免冗余表述，确保语言精炼，可邀请同行或导师审阅，收集反馈意见后进一步优化，最终定稿前需检查格式、图表、参考文献等细节是否符合要求。
相关问答FAQs
Q1: 研究综述与元分析（Meta-analysis）的区别是什么？
A1: 研究综述是对某一领域文献的系统性梳理、归纳和评价，侧重于定性分析，可包含不同研究方法的文献；而元分析是运用统计学方法对多个独立研究的定量结果进行合并分析，属于定量综述，要求纳入的研究需满足同质性（如研究变量、测量方法一致），简言之，综述是“述评文献”，元分析是“合并数据”，元分析可视为综述的一种特殊类型，但并非所有综述都需进行元分析。
Q2: 如何避免综述写成“文献堆砌”？
A2: 避免“文献堆砌”的关键在于强化“述评结合”的逻辑主线：①明确核心问题：以研究主题的核心问题（如“技术如何影响学习效果”）为纲，筛选文献时优先选择直接回应该问题的研究；②深度整合而非罗列：对比不同研究的异同，分析原因（如“为何A研究认为有效而B研究认为无效”），提炼共性规律和分歧本质；③突出个人见解：在梳理文献基础上，明确自己的观点（如“现有研究忽略了XX变量，未来应纳入考量”），而非简单复述他人结论；④结构化呈现：通过分类、分主题、分阶段等方式组织内容，使文献服务于论证逻辑,而非按作者或时间顺序排列。
