讲解顺序：先问“谁”，再问“在哪里/什么任务”，再问“发生什么”，接着问“我想知道什么”，最后问“我用什么材料回答”。

示范：“艺术专业大学生使用AI”只是对象＋现象；补充“在课程创作任务中”形成情境；再问“他们在哪些环节使用、如何判断和修改生成结果”，才出现研究问题；问卷与访谈则是证据获取路径。

学生常把“我对人工智能感兴趣”当作选题。它只是兴趣领域，还不是研究选题。研究选题需要进一步回答：我要研究谁、研究什么现象、在什么情境中发生、准备回答什么问题、能够拿到什么证据。

题目不是越长越专业。一个清楚的题目通常包含研究对象、核心现象或问题，以及必要的情境边界。方法可以写进副标题，但不是每个题目都必须写“基于问卷调查”。

题目检查四问：对象能否识别？核心概念能否解释？研究范围能否在本学期完成？题目中的判断能否由计划收集的材料支持？

1. 对象可接触：你能否联系到这些学生、教师、创作者或作品？不要只写“全国大学生”却没有全国样本来源。
2. 材料可获得：你能拿到问卷回答、访谈、作品、公开文本还是平台数据？每一种材料都需要合法、可行的获取方式。
3. 问题可回答：“为什么”可能需要访谈或过程材料；“多少、哪些、是否存在差异”通常需要结构化数据。
4. 时间可完成：本科生项目应考虑招募、预测试、收集、整理和分析所需时间。
5. 风险可控制：涉及个人信息、作品版权、录音录像或敏感经历时，需要知情同意、最少必要收集和安全保存。

• 政策与官方资料：说明政策背景、制度要求或官方统计，不替代学术研究。
• 学术调查：说明特定样本、时间和测量下观察到的现象，必须报告研究边界。
• 行业报告：补充行业变化，但要检查发布主体、商业立场和调查方法。
• 一线观察：帮助发现问题和提出假设，不能冒充总体数据。

坏句：“所有艺术专业学生都在使用AI，AI已经显著提升创作效率。”

改句：“已有调查开始呈现大学生及艺术设计学生的生成式AI使用情况，但不同专业任务中的实际使用方式及学生的判断过程仍需结合具体样本进一步考察。”

选题背景的核心任务，是让读者理解：为什么这个现象值得研究、为什么要关注这一类对象、现有认识还不能回答什么、你的项目准备从哪里进入。它既不是把政策文件堆在一起，也不是提前写研究意义，更不是把研究方法部分搬过来。

第一段：从现实变化进入。先交代现象已经出现，再用调查、报告或政策材料支持。句式可以是：“近年来，……逐渐进入……场景。已有调查显示……。这说明……已成为值得关注的现象。”注意统计口径、样本和时间。

第二段：落到具体专业情境。解释为什么你的群体有值得单独观察的特点。句式可以是：“与……任务相比，……还涉及……。因此，理解该群体的……，需要进一步关注……”不要把“专业不同”直接写成结论，要说明任务差异。

第三段：提出具体问题或张力。呈现现象中的多面性。句式可以是：“一方面，……可能带来……；另一方面，也可能出现……。因此，需要进一步了解……”避免只写正面价值或只写风险。

第四段：自然引出本项目。明确对象、核心内容、方法和预期用途。句式可以是：“基于此，本项目拟以……为对象，围绕……开展……，并通过……进一步了解……。”这里写“拟研究什么”，不要写成已经得出结果。

背景中的事实性判断应尽量找到可回溯来源。可以按以下顺序寻找材料：

1. 官方统计与政策文件：用于说明宏观发展、政策要求或行业基本情况。注意文件发布主体、年份、统计范围。
2. 学术调查与实证研究：用于说明已有研究对象、样本、调查发现和研究边界。引用数据时同时交代研究对象和样本，不要只摘一个百分比。
3. 专业机构或行业报告：用于补充专业领域变化，但要辨别报告发布者、调查方法和商业立场。
4. 本地观察与预调查：用于发现问题和帮助聚焦。少量同学的交流可以作为选题线索，不应冒充总体统计结论。

证据句的基本结构：“谁在什么时间，对什么对象，采用什么方法，发现了什么。”如果原文没有报告样本、时间或结论，就不要自行补齐。

可以让学生先把背景中的每个判断写成一个待证实的问题：

• “大学生已经广泛使用生成式 AI”——需要找大学生使用调查或官方报告，核对时间、对象和统计口径。
• “艺术专业的使用方式可能不同”——需要找艺术、设计教育或具体创作任务研究，不能只靠一般大学生调查推断。
• “使用存在帮助与顾虑”——需要找实际使用体验、学习过程、创作判断或风险研究。
• “本地高校有必要开展调查”——需要说明本地对象是否可接触、项目是否能获得相应资料。

材料检索的三个入口：学术数据库找同行评审研究；政府与高校官方网站找政策和公开统计；行业报告与新闻用于补充情境，但要核验发布机构、样本和数据来源。

自我练习：请学生在示范文本中圈出三个事实性判断，分别写下“我需要哪一类材料才能支持它”。这比让 AI 直接生成一段没有来源的背景更有价值。

文献综述要把已有研究放在同一张问题地图上。它至少承担四项任务：界定核心概念、呈现研究主题、比较不同证据、说明自己的研究如何接续已有工作。因此，文献综述既不是参考文献清单，也不是把每篇摘要改写一遍。

检索不是只把完整题目复制到数据库。先把题目拆成几个概念块，再为每个概念准备同义词、近义词和英文表达。

组合检索示例：“生成式人工智能 AND 大学生 AND 使用现状”；“AIGC AND 艺术设计 AND 学生”；“generative AI AND design students AND creative process”。先宽后窄：先了解领域，再根据标题、摘要和关键词筛选。

建议数据库：中国知网、万方、维普用于中文学术文献；Google Scholar、ERIC、Web of Science 等可用于拓展外文研究。检索到的网页、新闻和行业报告可以补充背景，但不能与同行评审论文混为一谈。

1. 研究对象：研究的是谁？本科生、研究生、教师、设计师还是普通用户？
2. 研究情境：发生在课堂、工作室、专业创作、日常生活还是工作场所？
3. 研究问题：作者想解释使用意愿、实际行为、学习体验，还是作品质量？
4. 研究方法：问卷、访谈、实验、案例分析还是平台数据？
5. 主要发现：作者真正报告了什么结果？有没有样本、统计或原文证据支持？
6. 研究边界：样本、地区、时间和测量方式限制了哪些结论？

阅读练习：从资料包中任选两篇原文，分别记录研究对象、问题、方法、主要发现和结论边界。不要仅凭题名或摘要推断原文没有报告的信息。

学生读完几篇文献后，不要立刻开始写。先把每篇研究放进同一张矩阵，横向比较它们是否在讨论相同对象、相同问题或相同情境。

请把你实际读过的文献放入矩阵。先填写原文可核验的信息，再判断它与自己的研究主题有什么关系。

综合评述不是固定写“研究数量少、研究方法单一、研究对象不全面”。它必须从前面实际梳理的文献中推出。可以从五个角度寻找研究切口：

• 对象边界：已有研究主要关注总体大学生，是否需要进一步关注某类专业群体？
• 情境边界：已有研究讨论总体使用频率，是否还需要分析具体课程或创作任务？
• 概念边界：研究讨论的是使用意愿、实际使用、感知帮助，还是客观学习结果？它们不能互相替代。
• 方法边界：问卷能够呈现分布，但是否需要访谈补充使用过程与判断理由？
• 证据边界：现有样本、地区或时间范围能支持多大范围的结论？

研究切口不一定是“别人完全没做过”，也可以是把已有认识放到一个新的对象、情境或证据组合中进行更具体的考察。

以下资源用于学习文献综述的组织、综合与检索方法，不是本项目主题的实证证据：

建议重点阅读其中一份综合矩阵示例，让学生理解“读文献—做笔记—归主题—写段落”是连续过程，而不是直接让 AI 写综述。

子问题应围绕同一个主问题逐步展开。可以考虑“基本样态—具体情境—体验与判断”的递进方式，但具体保留几个子问题，要由你的研究对象、时间和可获得材料决定。

本科生项目不必把所有类型都放进一个题目。先选最核心的一类，再考虑是否需要第二类问题补充。

可以采用“先描述—再聚焦—后解释”的推进方式。示范主问题：艺术专业大学生在专业学习中如何使用生成式人工智能？

1. 子问题一：基本样态。学生接触哪些工具、使用频率如何、主要在哪些任务中使用？
2. 子问题二：任务情境。不同创作任务中，学生如何调用、调整或限制 AI？
3. 子问题三：体验与判断。学生如何评价帮助、限制、原创性和专业判断？
4. 子问题四：差异解释。不同专业方向或使用经验的学生，为什么呈现不同的使用方式？

这四个问题不是必须全部保留。若样本和时间有限，可以保留前三个；如果没有足够样本或清晰分组，不要为了显得完整而硬加“群体差异”。

研究问题写完后，马上做一张对应表。找不到调查对象、材料或分析方式的问题，就还不能算可执行的问题。

1. 明确要了解什么：例如实际使用频率、专业任务、感知帮助、主要顾虑。
2. 划分调查维度：把一个抽象概念拆成可以具体询问的方面。
3. 确定可观察指标：如“使用频率”可用过去一个月的使用次数或频率等级；“任务场景”可列举具体任务。
4. 写出题项与选项：确保题目只问一件事、表达中性、时间范围清楚、选项互斥且尽量完整。
5. 预测试并修订：请少量目标对象试填，观察是否理解一致、是否漏选、是否太长，再修改。

概念操作化示例：“专业学习中的 AI 使用”不是一个直接可测的单一问题，可以拆为工具接触、使用频率、任务环节、使用目的、生成结果处理方式等指标。

写作提醒：选项应覆盖“不使用/不适用/不确定”等真实情况；涉及频率时给出时间窗口；涉及态度时避免在题干中暗示“正确答案”。不要把临时自编题项称为成熟量表。

先区分三个概念：

• 目标总体：研究希望认识的全部对象，例如武汉市高校艺术专业在读本科生。
• 可接触总体：研究团队实际上能够联系到的学校、学院、班级或社群。
• 实际样本：最终完成问卷且符合纳入条件的参与者。

如果通过课程群、同学转发或方便联系的班级招募，通常属于便利或滚雪球式招募，不能仅因为样本量较大就宣称是全市艺术专业学生的代表性样本。申报书要说明从哪里招募、谁可以参加、如何避免重复填写。

半结构化访谈不是照着问卷逐题念，也不是完全随意聊天。它有相对稳定的主题和核心问题，同时允许研究者根据回答追问细节。

建议访谈顺序：①轻松进入：请回忆最近一次相关任务；②还原过程：当时目标是什么、怎样使用工具；③追问判断：哪些结果被保留、修改或拒绝；④理解意义：这次经历带来什么帮助或困扰；⑤总结边界：什么情况下不愿意使用。

一个适合初学者理解的设计是解释型顺序设计：先用问卷了解总体分布，再根据问卷结果选择有代表性或有差异的经历开展访谈，最后把两类结果放在一起解释。

1. 第一阶段：问卷。回答“学生主要用什么、在哪些任务中用、总体感知如何”。
2. 第二阶段：选择访谈对象。根据问卷中的不同使用模式、专业方向或典型回答选择受访者，说明选择标准。
3. 第三阶段：访谈。追问问卷数字背后的具体经历、判断和情境。
4. 第四阶段：整合。说明访谈在哪些方面解释、补充或挑战了问卷发现，而不是把两部分分开写完就结束。

举例：如果问卷发现学生在创意构思阶段使用 AI 较多、在作品定稿阶段较少，访谈可以进一步了解学生为什么在不同阶段采取不同策略。问卷给出分布，访谈解释情境；二者共同回答一个研究问题。

不要过度承诺：没有成熟量表、足够样本和相应分析能力时，不要在申报书里随意写结构方程、复杂中介模型或因果识别。方法设计应与学生能力、指导条件和项目周期相匹配。

• 向参与者说明研究目的、参与自愿性、预计时间、资料用途和退出方式。
• 只收集研究确实需要的信息，避免收集无关的姓名、学号、联系方式和敏感内容。
• 录音、截图、作品或对话记录涉及可识别信息时，应单独说明用途并取得适当同意。
• 报告中使用化名或编码，原始身份信息与研究数据分开保存，限制访问权限。
• 不要把 AI 生成的问卷、访谈问题或编码直接当成已验证工具；研究者仍需审查和预测试。

每种方法至少交代：为什么使用、研究谁、收集什么、如何实施、如何分析、如何控制质量。

问卷调查法写作骨架：“本研究拟以……为调查对象，围绕……设计问卷，主要包括……几个维度。正式调查前将开展……预测试，并根据反馈修订题项。调查数据拟采用……进行整理和分析。”

访谈法写作骨架：“根据……标准选择受访者，围绕……设计半结构化访谈提纲。访谈重点包括……。在取得同意后记录并整理访谈材料，采用……方式归纳主题，以补充解释问卷结果。”

文献分析法写作骨架：“围绕……检索相关研究，重点梳理……概念、研究对象、测量维度和主要发现，为研究问题细化及调查工具设计提供依据。”

骨架是帮助学生写清楚方法的检查表，不是让所有项目机械套用相同句子。

以上属于研究方法学习指南或方法论文，帮助理解工具设计与实施流程。正式申报时仍需根据具体项目选择适合的学术方法文献。

目标总体：研究希望认识的全部对象，例如武汉市高校艺术专业在读本科生。

可接触总体：研究团队实际上能够联系的学校、学院、班级或社群。

实际样本：最终完成问卷且符合纳入条件的参与者。

通过课程群、同学转发或方便联系的班级招募，通常属于便利招募或滚雪球式招募。不能因为样本量大就宣称代表全市艺术专业学生。申报书要写清样本来源、纳入条件和招募方式。

解释型顺序设计：先开展问卷并分析总体分布，再根据问卷结果选择不同使用模式的学生开展访谈，最后用访谈解释问卷中出现的差异或意外结果。

1. 问卷：学生主要用什么、在哪些任务中用、总体感知如何？
2. 选访谈对象：依据使用频率、专业方向或典型回答说明选择标准。
3. 访谈：还原具体使用经历、判断理由和情境。
4. 整合：说明访谈在哪些方面解释、补充或挑战问卷发现。

如果项目周期短、调查对象难以获得，也可以只采用问卷或只采用访谈。混合研究不是把两种方法简单相加，而是说明两类证据如何共同回答同一研究问题。

问卷：检查缺失、重复和明显无效作答；先做频数、百分比和描述统计；只有在研究问题、变量测量和样本条件允许时，再做交叉分析、群体比较或相关分析。

访谈：整理录音或笔记并去标识化；反复阅读，标记与研究问题相关的意义单元；形成初步编码和主题；用典型材料支持解释。

不要过度承诺：没有成熟量表、足够样本和分析能力时，不要随意写结构方程、中介模型或因果识别。

• 说明研究目的、参与自愿性、预计时间、资料用途和退出方式。
• 只收集研究确实需要的信息，避免收集无关姓名、学号、联系方式和敏感内容。
• 录音、截图、作品或对话记录涉及可识别信息时，单独说明用途并取得适当同意。
• 课堂工作台可以收姓名用于作业对应，但研究分析数据应去标识化；身份信息与研究数据分开保存。
• 自编问卷要经过目标学生试填和预测试，不能把AI生成题目直接称为成熟量表。

申报书不是几段独立文字的拼接。最重要的是前后保持一致：

常见断裂：题目研究“影响”，方法却只有一次问卷；综述讨论创作过程，研究问题却只问使用频率；研究对象写“全国高校”，样本来源却只有一个班级；访谈想解释差异，却没有说明如何选择受访者。

1. 题目中的对象、现象和范围是否与正文一致？
2. 背景中的关键事实是否有可核验来源？
3. 综述是否按主题综合，而不是逐篇罗列？
4. 每个研究问题是否有对应的对象、材料和方法？
5. 问卷和访谈是否分别写清调查内容、实施程序和分析方式？
6. 是否把“使用意愿”“实际使用”“影响感知”和“客观效果”区分开？
7. 是否避免把相关关系、主观感知写成因果结论？
8. 是否核对作者、年份、题名、期刊、DOI 和原文结论？
9. 是否说明参与者知情同意、个人信息保护和数据保存方式？
10. 是否保留自己的判断，并记录 AI 建议的采纳或不采纳理由？