下面我将为你提供一个详细的、可操作的指南，包括核心原则、结构框架、实用技巧和范例。
（图片来源网络，侵删）
核心原则：回答“为什么研究这个问题？”
在准备和讲述研究背景时,你要时刻记住一个核心问题：“为什么这个研究值得做？” 评委想通过这部分了解：
- 你发现了什么问题？ (Problem Identification)
- 这个问题为什么重要？ (Significance & Importance)
- 这个问题为什么现在研究？ (Timeliness & Urgency)
- 前人做了哪些工作？还缺什么？ (Research Gap)
- 你的研究将如何填补这个空白？ (Your Contribution)
你的讲述应该像剥洋葱一样,从宏观到微观，最终引出你的研究。
结构框架（四步法）
这是一个非常经典且有效的结构,你可以按照这个逻辑来组织你的语言。
第一步：宏观背景（画大饼）—— 从广阔领域切入
- 目的：展示你对所属学科领域的宏观理解，将你的研究置于一个大的学术或社会背景下。
- 提及你研究领域的总体发展趋势、重要性或当前热点。
- 使用一些权威的数据、政策文件、行业报告或知名学者的观点来支撑。
- 随着...的发展、...已成为...的关键领域、国家政策强调...、...技术正在深刻改变...
- 时长：控制在整个背景介绍时间的 20%-25%。
第二步：中观背景（聚焦领域）—— 缩小到具体研究方向
- 目的：将宏观背景聚焦到你研究的具体方向上，说明这个方向本身的重要性。
- 介绍你所研究方向的现状、主要挑战或机遇。
- 这个方向是解决宏观领域问题的关键一环,或者是一个新兴的、有潜力的分支。
- 在...领域，...是一个核心议题、...面临着...的挑战、...技术为...带来了新的可能性。
- 时长：控制在 25%-30%。
第三步：问题提出与文献综述（点出痛点）—— 发现现有研究的不足
- 目的：这是背景部分的核心，通过梳理前人研究，明确指出当前存在的“研究空白”或“未解决问题”，从而引出你的研究的必要性。
- 简要回顾：提及几位关键学者或几项重要研究，证明你做了充分的文献调研。
- 指出不足：明确指出这些研究存在的局限性。
- 研究视角单一（“现有研究多从...角度出发，忽略了...维度”）。
- 研究方法陈旧（“大多采用...方法，难以解释...现象”）。
- 研究范围局限（“研究对象多为...，对于...情况尚缺乏研究”）。
- 结论存在争议或过时（“..的结论尚未达成共识，或已不适用于当前新环境”）。
- 时长：这是重点部分，应占 30%-35%。
第四步：研究价值与意义（引出你的研究）—— 你的研究是解决方案
- 目的：顺理成章地引出你的研究，并清晰地阐述其理论价值和实践意义。
- 承上启下：用“、“鉴于此”、“为了解决上述问题”等词语，自然过渡到你的研究。
- 明确你的研究：清晰地说明你的研究要做什么。“本研究旨在...”、“本文试图通过...方法，探讨...问题”。
- 阐述价值：
- 理论价值：你的研究将如何弥补现有文献的空白？会提出什么新理论、新观点或新框架？对学科发展有何贡献？
- 实践价值/应用价值：你的研究结论能解决什么实际问题？能为政府决策、行业发展、技术改进或社会生活带来什么具体好处？
- 时长：控制在 15%-20%。
实用技巧与注意事项
- 时间控制：研究背景部分建议控制在 3-5分钟 内，根据总陈述时间灵活调整。
- 逻辑清晰，善用过渡词：使用“、“、“、“、“等逻辑连接词，让评委能轻松跟上你的思路。
- 语言精炼，避免堆砌：不要大段背诵文献，要用自己的话概括和提炼，PPT上只放关键词和核心图表，口头进行详细阐述。
- 自信、从容：这部分是你最熟悉的领域，要展现出你对研究的深刻理解和热情，与评委有眼神交流。
- 突出“Gap”（研究空白）：这是最能体现你研究创新性的地方，一定要讲得清楚、有力。
- 与你的研究内容紧密挂钩：背景介绍的最终目的是引出你的研究，所以每一步都要为最后引出你的研究做铺垫，不要跑题。
范例（以“人工智能在金融风控中的应用”为例）
PPT页面（左侧文字，右侧图表）
| 左侧（你的讲述要点） | 右侧（PPT展示） |
|---|---|
| 宏观背景 - 数字经济时代，金融业是核心。 - 国家“十四五”规划明确提出发展金融科技。 - 金融风险是金融安全的生命线。 |
- 标题：研究背景 - 一张全球金融科技市场规模增长曲线图。 - “十四五”规划相关截图。 |
| 中观背景 - 金融风控是金融机构的核心竞争力。 - 传统风控模型（如信用评分卡）在处理海量、非结构化数据时，面临瓶颈。 |
- 一张传统风控流程图，并圈出其“数据依赖人工”、“规则固化”的弱点。 |
| 问题提出与文献综述 - 近年来，学者们开始尝试用AI（如机器学习）提升风控精度（引用A, B, C的研究）。 - 然而，现有研究存在两大局限： 1. 模型黑箱：决策过程不透明，难以满足监管要求。 2. 数据偏差：模型易受训练数据偏见影响，加剧“算法歧视”。 |
- 列出3-4篇关键文献的标题和作者。 - 用两个红色方框醒目地标出“模型黑箱”和“数据偏差”两大问题。 |
| 研究价值与意义 - 本研究旨在：构建一个可解释、公平性强的AI风控模型。 - 理论价值：为金融AI的可解释性研究提供新框架。 - 实践价值：帮助银行提升风控效率，同时满足监管合规，促进金融普惠。 |
- 你的研究题目： 《面向金融风控的可解释与公平性AI模型研究》 - 用两个图标分别代表“理论价值”和“实践价值”，并配以简短关键词。 |
口头讲述脚本（精简版）
“各位老师好，我的研究题目是《面向金融风控的可解释与公平性AI模型研究》。
（图片来源网络，侵删）从宏观层面看，数字经济已成为国家发展的核心战略，金融业作为其关键一环，安全与效率至关重要，国家‘十四五’规划也明确将金融科技列为重点发展方向。
聚焦到金融风控领域，它是金融机构的生命线，但传统的风控模型在面对如今海量的、非结构化的数据时，已显得力不从心。
通过梳理文献我们发现，虽然已有不少学者尝试用人工智能来提升风控能力，但现有研究存在两大核心局限：一是模型如同‘黑箱’，决策过程不透明，难以满足日益严格的监管要求；二是模型容易继承和放大训练数据中的偏见，可能导致‘算法歧视’问题。
针对上述研究空白，我的研究旨在构建一个既精准又可解释、且兼顾公平性的AI风控模型。理论上，这将为金融AI的可解释性研究提供新的分析框架；实践上，它能帮助银行等机构在提升风控效率的同时，有效应对监管挑战，促进金融服务的普惠性。
（图片来源网络，侵删）是我的研究背景介绍,谢谢。”
