硕士毕业论文研究计划是研究生阶段学术训练的重要组成部分，旨在明确研究目标、梳理研究思路、规划研究进度，为后续论文撰写奠定基础，一份完整的研究计划通常包括研究背景与意义、文献综述、研究内容与方法、研究进度安排、预期成果与创新点等核心部分,以下从这几个方面展开详细说明。
研究背景与意义
研究背景需结合学科前沿与社会需求，阐述选题的现实依据和理论价值，若研究“人工智能在高校图书馆服务中的应用”，可从传统图书馆服务效率低下、用户需求多元化等现实问题切入，同时引用《中国教育现代化2035》对智慧教育的要求，以及人工智能技术发展对信息服务的变革性影响，说明该研究对于提升高校图书馆服务质量、推动教育数字化转型的重要意义，理论意义则可体现在丰富信息服务理论、拓展人工智能应用场景等方面,强调研究对学科理论体系的补充作用。
文献综述
文献综述需系统梳理国内外相关研究成果，明确研究现状与不足，可通过表格对比不同学者的研究视角、方法及结论，
| 研究者 | 研究主题 | 核心观点 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| 张三（2025） | AI在图书馆的智能检索应用 | 机器学习可提升检索准确率30% | 未考虑用户个性化需求差异 |
| 李四（2025） | 图书馆服务数字化转型路径 | 需整合数据中台与用户画像技术 | 缺乏实证支持，技术应用场景单一 |
| 王五（2025） | 国内外智慧图书馆对比研究 | 欧美国家更注重AI伦理规范，国内侧重技术落地 | 未分析技术应用的成本效益问题 |
通过综述发现，现有研究多聚焦技术实现，但对用户接受度、伦理风险及成本效益的综合分析不足，从而引出本研究的切入点——构建“技术-用户-伦理”三维框架,优化AI在高校图书馆中的应用路径。
与方法 需具体化，可分解为3-4个子问题：1）高校图书馆AI服务的用户需求特征分析；2）AI技术应用场景的适配性评估；3）伦理风险防控与成本效益优化模型构建，研究方法需多样化，结合定量与定性分析：
- 文献分析法：梳理政策文件与学术文献，界定核心概念与理论基础；
- 问卷调查法：面向全国10所高校的师生发放问卷（样本量N≥500），分析用户需求优先级；
- 案例分析法：选取3所已应用AI技术的图书馆作为案例，对比其服务模式与效果；
- 数学建模法：运用AHP层次分析法构建评价指标体系，通过SPSS进行数据回归分析。
研究进度安排
以6个月为周期，规划各阶段任务：
- 第1-2月：完成文献综述与开题报告，确定研究框架；
- 第3月：设计问卷并开展调研，收集用户需求数据；
- 第4月：进行案例分析，整理案例资料；
- 第5月：构建模型并进行数据验证，撰写论文初稿；
- 第6月：修改完善论文，准备答辩。
预期成果与创新点
预期成果包括1篇硕士毕业论文（约3-5万字）、1篇核心期刊学术论文，以及1套可推广的“高校图书馆AI服务应用指南”，创新点体现在：1）视角创新：首次将用户需求、技术适配与伦理风险纳入同一分析框架；2）方法创新：结合AHP模型与用户画像技术，提出动态优化算法；3）实践创新：研究成果可为高校图书馆智能化改造提供可操作方案。
相关问答FAQs
Q1：研究计划中的研究方法如何选择？是否需要多种方法结合？
A1：研究方法的选择需基于研究目标与问题性质，若研究涉及数据统计（如用户需求分析），需采用定量方法（问卷调查、数据分析）；若需深入探究现象背后的机制（如案例中的技术应用障碍），则需定性方法（访谈、文本分析），多种方法结合可相互验证，提升研究信度与效度，例如通过问卷发现用户对AI服务的隐私担忧后，可通过访谈进一步挖掘原因，使研究结论更全面。
Q2：研究计划中的创新点如何提炼？是否需要避免夸大其词？
A2：创新点的提炼需基于文献综述的“缺口分析”，即明确现有研究未解决的问题，若多数研究关注技术实现而忽视用户接受度，将“用户需求导向的AI服务设计”作为创新点则更具针对性，同时需避免夸大，创新可以是理论层面的补充（如提出新模型）、方法层面的改进（如优化研究设计）或实践层面的应用（如提出新解决方案），但需通过文献对比说明其“新”在何处,确保客观严谨。
