国内外研究现状写作全攻略：10步教你快速套用标准模板（附范例）
2025-07-04 06:52:45
一、引言
学术研究进程中，精准梳理国内外研究现状是不可或缺的关键环节。这一环节的价值体现在多个层面：既能系统呈现该领域已积累的研究成果，清晰勾勒研究前沿的动态走向，又能为当前研究提供扎实的背景支撑，有效规避重复研究的风险。然而完成这一任务并非易事，需要研究者投入大量精力开展文献调研与深度分析。本文将围绕10个核心步骤构建写作指南，帮助读者快速掌握标准化模板的运用技巧，同时辅以具体案例解析，并分享一个经实践验证的高效生成工具指令，助力提升国内外研究现状的撰写质量。
二、10步写作攻略
步骤1：明确研究主题
正式启动撰写工作前，首要任务是精准界定研究主题。这一核心环节是构建国内外研究现状内容的根基——唯有明确研究主题的边界与核心，后续文献检索与分析才能更具针对性，避免信息收集的盲目性。
步骤2：收集文献资料
借助学术数据库、图书馆资源等多元渠道，全面收集与研究主题关联的国内外文献资料。此阶段需重点关注文献筛选的三项标准：其一为权威性，优先选择核心期刊、知名学者的研究成果；其二为时效性，侧重近五年内的前沿研究；其三为相关性，确保文献内容与研究主题高度契合。
步骤3：筛选文献
面对海量文献数据，需开展严格的筛选工作，剔除与研究主题无关或质量存疑的资料。具体筛选标准可根据研究目标灵活调整，例如基础理论研究可侧重经典文献，应用研究则更关注最新实践成果。
步骤4：阅读文献
针对筛选后的优质文献，需进行细致研读，深入理解每篇文献的核心内容、研究方法及结论观点。阅读过程中建议同步记录关键信息，通过标注重点段落、整理核心观点等方式，为后续分析积累详实素材。
步骤5：分类整理文献
以研究内容、方法论、切入视角等维度为依据，对文献进行系统性分类。这种结构化整理能帮助研究者更清晰地把握不同文献间的逻辑关联与差异特征，为后续分析框架的搭建奠定基础。
步骤6：分析文献
基于分类结果，对文献展开深度剖析，重点挖掘研究领域的热点方向、难点问题及未被覆盖的空白区域。通过比较不同文献的研究路径与结论差异，总结现有成果的优势与不足，为明确当前研究的创新点提供依据。
步骤7：确定写作框架
结合文献分析结论，规划国内外研究现状的整体写作结构。常见框架包括按时间脉络梳理发展历程、按研究主题的不同维度分模块阐述，或按方法论类型归纳研究路径，具体选择需与研究主题特性相匹配。
步骤8：撰写初稿
按照既定框架展开初稿写作，过程中需严格遵循学术规范，确保语言表达准确、逻辑链条清晰。引用文献时应完整标注作者、年份及核心观点，避免断章取义，同时注意保持论述的连贯性与专业性。
步骤9：修改完善
完成初稿后，需进行多轮修改优化。重点检查内容完整性（是否覆盖主要研究方向）、逻辑严谨性（各部分衔接是否顺畅）、引用准确性（文献标注是否规范）等方面。建议主动征求导师、同行的意见，借助外部视角发现潜在问题。
步骤10：最终定稿
经反复修改确认无误后，完成最终稿件的审定。定稿前需再次核对格式要求，确保排版美观、章节编号统一、参考文献著录符合目标期刊或学术规范，为研究成果的正式呈现做好最后准备。
三、实践好用的prompt指令
`根据我提供的参考文献列表，扩写：“XXX”，扩写不少于XXX字，编写格式为：“作者名称（发表年份）研究内容（研究内容需要包括作者研究了什么样的问题，提出了什么样的观点，研究的结论是什么）”。`
这一指令工具能有效将参考文献转化为规范的国内外研究现状内容。使用者只需对照参考文献列表，按照指令要求填充具体信息，即可系统呈现不同学者的研究脉络与核心发现。
四、国内外研究的写作示例
伴随人工智能（AI）技术的跨越式发展，其在文本写作领域的辅助价值日益受到关注。国内学者围绕AI在写作场景中的应用展开多元探索，研究方向覆盖教学改革、写作反馈、工具效能及学术诚信等多个维度。以下为相关文献的系统综述。
《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》（赵兴娟, 王靖淞, 时术华, 李鲁艳, 马衍东, 贾曰辰，2025）聚焦人工智能时代"科技写作"研究生课程面临的新挑战展开研究，重点探讨了如何应对AI代写现象，同时强调新工科建设对学生创新与实践能力培养的迫切需求。研究指出，传统教学模式在培养学生独立思考、创新思维及学术诚信意识方面存在明显短板，因此需从教学内容与方法两方面实施系统性改革：教学内容需融入科技写作基础理论、文本撰写要点及投稿流程等模块，强化学生学术规范意识；教学方法应采用课堂讲授、案例分析、小组讨论与实践操作相结合的多元模式，切实提升学生写作能力。此外研究特别提出需合理运用AI辅助写作工具，以此有效应对学术不端问题，推动课程改革与新工科人才培养目标相适配。
《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）以智能写作平台Notion AI为研究对象，系统探讨了智能写作的两种应用形态："辅助写作"与"自动写作"。研究指出，"辅助写作"指AI算法通过提供思路启发、内容优化等支持，帮助人类提升写作效率而非替代创作，这种模式能够激发更优质的文本产出。基于Notion AI的实践分析，文章进一步论证了该平台在教学场景中的应用潜力，并提出通过优化人机交互机制提升写作过程的协同效能。
《AI（句酷批改网）辅助的中职英语过程性写作课堂探究——以"Have you ever done a part-time job"一课为例》（周家文，2020）针对传统英语写作教学效率低、反馈滞后等问题，从过程性教学与AI辅助两个维度探索信息化写作教学的可行性。通过"Have you ever done a part-time job"课程案例，研究展示了如何借助AI工具优化教学流程：教师引导学生分析话题、搭建写作框架后，利用智能评改系统实时反馈修改建议。实践结果表明，这种模式既能降低学生写作难度，又能通过即时互动激发学习积极性，显著提升写作教学效果。
《一站式智能写作辅助方法,装置和系统》（欧峥，2022）提出了覆盖选题建议、资料推荐、提纲生成、格式规范等功能的智能写作辅助新体系。研究针对现有技术在精准度与效率方面的不足，提出通过多模块协同的综合策略解决用户写作需求。这种一站式方案旨在全面提升写作服务效能，为用户提供从选题到成稿的全流程支持。
《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中的优化效果。研究发现，该工具对低至中等水平文本的逻辑优化效果显著，但在高水平写作中仅能实现表层句法调整，难以提升深层逻辑连贯性。这一结论为AI写作工具的技术改进提供了实证依据。
《AI人机协同写作："像人的机器"和"机器化的人"》（雷宁，2024）从文化环境视角切入，探讨AI生成创作（AIGC）在文本创作中的应用模式。研究重点分析了基于模式识别与神经网络的新型写作范式，阐述了人机协作在创作过程中的导航与探索作用，为理解人机协同写作提供了新的理论视角。
《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）针对AI在研究生科研写作中的应用，展开伦理学与风险控制的深度探讨。研究指出，AI写作带来的伦理挑战主要体现在学术不端行为滋生、研究者技术依赖加剧、研究真实性评估困难等方面。为此，研究提出应对策略：加强学术伦理教育、完善制度监督机制、创新学术不端检测技术，在保障学术诚信的同时推动人机协作健康发展。
《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）聚焦AI辅助写作反馈的教学效果，探究其对学生写作表现、自我效能感及自我调节能力的作用机制。实验结果显示，AI反馈显著提升了学生写作质量与自我调节水平，有效改善了写作教学效果。通过访谈与学习日志分析，研究进一步验证了学生对AI反馈的高接受度，肯定了AI技术在外语写作教学中的积极价值。
上述研究系统呈现了AI在文本写作领域的多重辅助价值——既提升了写作效率，又为写作教学创新提供了新路径。但随着AI技术的广泛应用，学术诚信风险、技术依赖问题及教学模式转型等挑战亟待深入研究。期待未来研究能为AI写作的合理应用与有效监管提供更丰富的理论支撑与实践经验。
五、总结
通过上述10步写作攻略的详细解析与具体案例的实践示范，相信读者已能系统掌握国内外研究现状的撰写逻辑与操作方法。实际写作时，需结合自身研究主题的独特性与文献资料的具体特征，灵活运用这些策略，确保最终呈现的研究现状内容兼具学术深度与逻辑清晰度。此外合理运用文中分享的实用prompt指令，可显著提升写作效率与内容规范性。期待本文能为读者的学术研究提供有效助力，愿各位在科研道路上取得更丰硕的成果。