在大学生的学术生涯中，能够高效地检索到相关且高质量的文献资料是一项基本且关键的技能。该技能不仅能帮助学生紧跟其学科领域的最新动态，还能为他们未来的研究工作奠定坚实的基础。传统而言，学生会通过手动检索在线数据库、搜索引擎以及特定的学术期刊，进行文献搜索和确定相关书籍和期刊文章。此外，学生还可能接受更高级的搜索技巧指导，如学习使用布尔逻辑运算符和引用链等更高级的搜索技巧来提高搜索结果的相关性。尽管掌握传统的文献检索技能依然重要，但人工智能辅助工具的出现提供了一种更高效的文献搜索补充方法。这些工具通过机器学习算法和自然语言处理技术来自动化改进检索过程，使文献检索的效率和效果大为提升，对于那些对现有文献不够熟悉的新入学科领域的学生而言，更是如此。

 

一般来说，大学生在进行文献检索时可以选择两大类人工智能辅助工具：基于引文的工具和基于文本的工具。基于引文的工具分析学术论文之间的引用模式和关系，而基于文本的工具利用自然语言处理和机器学习使用户能够根据文本查询搜索和获取相关的研究论文。这两大类中各自包含了多种工具可供学生选择。本文将重点介绍两种受欢迎的人工智能辅助文献搜索工具：ConnectedPapers（基于引文）和Elicit（基于文本），分享常用的人工智能辅助文献检索技巧及教学实践心得。

 

ConnectedPapers是一个基于文献引用关系分析的人工智能辅助文献检索工具，能够帮助用户探查不同研究论文间的相互关系。该工具的特色在于生成可视化图谱，根据引文展示论文之间的关系。特别是当学生有一篇特定的研究论文（即“种子论文”），并想要发掘引用了种子论文中类似研究的其他论文时，此工具尤为有效。用户输入种子论文之后，ConnectedPapers会根据论文标题和作者信息来确认所选论文。接着，该工具会绘制出一个视觉图谱，将种子论文置于中心，周围环绕着其他相关论文和引用链接。图谱中各节点的大小表示每篇论文的学术影响力，而节点的颜色则显示各论文的发表年份。这种视觉化的表现形式有助于学生迅速锁定某一研究领域内最具影响力的论文，并了解不同论文间的关联性。

 

此外，ConnectedPapers还通过“前期研究”和“衍生研究”两大功能，帮助使用者针对每篇种子论文了解其学术脉络。“前期研究”涉及到种子论文发表前的重要文献，这些文献对其研究思路有所贡献；“衍生研究”则包括引用种子论文的后续论文，展示了其学术影响力。借助这些功能，结合直观的图表，学生可以迅速了解研究论文的历史脉络、学术价值及其对后续研究的启发影响。

 

 

图 1 ConnectedPapers 文献图谱示例

 

尽管ConnectedPapers具有上述卓越的特点，但认识到它的局限性同样重要。ConnectedPapers主要以引文网络为基础，探索论文间的相互联系，那些探求更广泛研究问题答案的学生可能会觉得其提供的信息不足。因此，我们必须提醒学生，ConnectedPapers并非一款全面的文献搜索工具，它应当与其他数据库和资源配合使用以达到最佳效果。

 

 

Elicit是另一款广受欢迎的人工智能辅助文献检索工具，能够帮助学生基于特定的查询条件匹配相应的研究论文。与ConnectedPapers不同，Elicit专注于文本搜索，而非通过引文分析来探究论文之间的关联性。学生无需事先准备种子论文，只需输入与研究问题相关的关键字或短语即可，Elicit将呈现一系列相关论文的列表。尽管这似乎与Google Scholar等搜索引擎无异，但Elicit以表格格式返回结果，详细列出了每篇论文的标题、作者、摘要和出版信息。表格的使用极大地方便了学生迅速浏览和评估论文的相关性。Elicit最引人注目的功能之一是其能够从论文全文中提取信息，如研究背景、参与人数和用户所需的文本摘录等。这些信息可以作为表格的额外列添加，并根据特定标准进行排序和筛选，然后导出为其他格式进行进一步分析。

 

然而，必须指出的是，Elicit可能并不包括所有的研究数据库，并且可能无法访问某些收费期刊。因此，建议将Elicit的搜索结果与其他数据库的搜索结果进行对照和补充，以确保相关研究的全面覆盖。此外，还应提醒学生，批判性地评价Elicit生成的信息质量非常重要。在引用研究论文于学术作业之前，深入的阅读是至关重要的，以确保正确理解论文内容。

 

 

图 2 Elicit 文献搜索结果示例

 

 

在过去的两年中，我们一直在指导研究生学生如何利用人工智能辅助文献搜索。 在这个过程中，我们总结了几个以下的经验，以供分享。

 

首先，向学生解释人工智能辅助文献搜索工具的优势和局限性非常重要。媒体的炒作和人工智能技术的进展可能会让学生对这些工具的能力产生过高的期望。因此，教师必须强调，尽管像ConnectedPapers和Elicit这类人工智能辅助文献搜索工具是研究过程中的得力助手，但它们不能完全取代传统文献搜索。同时，还应提醒学生，批判性思维和人类的判断对于确保人工智能工具提供的信息质量和相关性是必不可少的。

 

其次，学生需要系统的指导，以熟练使用人工智能辅助文献搜索工具。对英文文献搜索尚不熟悉的学生，可能对如何操作这些工具感到不知所措。因此，教师应提供精心设计的演示或教程，使学生熟悉人工智能辅助文献搜索工具的界面和功能。在这些教学环节中，应指导学生如何制定有效的搜索策略，解读人工智能工具生成的结果，并根据初步结果优化检索。

 

 

总而言之，在当下的研究领域，教授学生如何进行人工智能辅助文献搜索是一项宝贵的技能。通过向学生提供人工智能辅助文献搜索工具的优缺点的全面了解，以及对其有效使用的逐步指导，我们可以帮助学生充分利用人工智能技术的潜力，为他们未来的学术和职业生涯所面临的挑战和机遇做好准备。