本科毕业设计中使用AI工具整理参考文献与优化图表：哪些环节允许、哪些必须核验的合规自查

本科毕业设计（论文）往往与课程修读、实习求职同时进行，时间被切得很碎，AI 工具很容易被当作“补进度”的手段。但毕业设计又是学位授予前的最后一道学术规范关口：文献、数据、图表这三类材料直接支撑论文的结论，一旦其中某一环出现无法核验的内容，答辩与后续审查都会受影响。目前多数高校已通过教务处通知的形式，对本科毕业设计（论文）中 AI 工具的使用范围作出说明，本文以这类通知文本为事实依据，把“允许做什么”与“必须核验什么”对应起来，整理成提交前可逐条勾选的清单。以下所引两份校规文本的检索日期为 2026 年，正文只反映检索时点能够确认的表述。

一、规则依据：先分清三层文件的效力

判断某个用法是否被允许，首先要看依据来自哪一层。

第一层是学校层面的通知或规范。例如辽宁科技大学《关于在本科毕业设计（论文）中规范 AI 工具使用的通知》（辽科大教发〔2026〕45 号），这类文件通常直接列出允许使用的范围与禁止清单：允许用 AI 工具进行文献检索、关键词推荐和参考文献格式整理，但须确保所引用文献的真实性和可靠性，不得直接使用未经核实的、由 AI 工具生成的参考文献；允许推荐统计图表类型和辅助制图，但不得直接生成或改动毕业设计（论文）中的原创性或实验性结果。

第二层是院系、专业或答辩委员会的补充规定。同一所学校里，不同学院对“关键图表”“结果性材料”的界定可能不同，个别文件会更严格，例如禁止用 AI 生成或修改原始或实验结果图像、照片和插图，仅在 AI 技术本身构成研究设计的一部分时才例外。

第三层是指导教师与答辩组的具体要求。三层文件表述不一致时，按更严格的一层执行。这些文件更新频繁，本文所涉文本仅在检索时点有效，动手使用前应重新核对本校现行版本。

二、允许使用的环节：三类工具性辅助

文献检索与关键词推荐

允许，但产出物是“线索”而不是“文献”。工具给出的关键词、同义表述、可能的文献题名，都只能作为构建检索式的起点：把推荐词代入中国知网、万方、Web of Science 等数据库实际检索，用数据库返回的结果确定文献。凡无法在数据库中检索到的条目，无论题录看起来多么完整，都不能进入参考文献表。

参考文献格式整理

允许整理格式，不允许生成条目内容。已有文献的题录信息，交由工具按 GB/T 7714 或目标期刊要求排列、统一标点、规范作者名缩写、调整中英文标点差异，属于降低机械性工作量的操作。

风险点在于工具会“补全”缺失字段。卷号、期号、页码、DOI 这类字段一旦缺失，工具倾向于给出一个格式正确但可能虚构的值。正确做法是回到数据库来源页逐字段核对并手工录入，不采用工具推测出来的值。

图表类型推荐与辅助制图

允许推荐图表类型、样式和配色，也允许在制图软件中辅助绘制非结果性的图形元素。不允许用工具修改原始数据，也不允许用其生成或改动体现研究结论的关键图表——典型的包括原始数据图、实验结果图、实验照片、显微图像、电泳图、谱图等。如果工具只参与了坐标轴渲染、配色统一、图例排布、示意图版式，应当能够说明数据来源与绘图步骤，且绘图过程中没有做任何数据变换。

三、必须核验的三件事

引用文献的真实性

参考文献核验是毕业设计里最容易被忽略、也最容易出问题的环节。逐条核验至少覆盖五项：文献是否真实存在（题名、作者、刊名、年卷期页能否对上）；能否在数据库中检索到并获取题录或全文；正文引用位置与文献实际结论是否一致；作者与年份是否被工具错误归属；是否存在同一文献被重复著录为多条的合并错误。AI 生成的参考文献典型失败模式有两种：题录格式完全正常但文献不存在；文献真实存在但作者、年份或期刊被张冠李戴。核验不通过的条目应直接删除或替换为可核验来源，不要保留“疑似有问题但看起来合理”的条目。建议把逐条核验结果整理成表，记录检索日期、数据库名称、检索式和核验结论。

数据与结果的真实性

不得用 AI 工具生成或改动原创性、实验性结果，这条边界覆盖原始数据、统计数据、计算结果和实验观测记录。用工具“补全”缺失值、平滑曲线、删除异常点、生成一组看起来更整齐的平行数据，都属于越界。

允许的使用方式集中在方法层面：了解统计方法的适用条件、比较不同检验的前提假设、理解软件报错信息、梳理论文写作规范。这类方法性讨论应当落在你能够独立解释的范围内；如果对结果产生了实质影响，应按学校要求作出说明。

图表的可追溯性

每一张进入论文的图，都应当能回答五个问题：数据来自哪个文件、由谁测量或采集、用什么软件或脚本处理过、处理步骤是什么、图表由谁绘制。AI 参与的是哪一步也要说得清楚。留痕成本不高，但它在答辩现场和事后抽查中的作用非常直接——被问到“这条趋势线怎么来的”时，能拿出原始数据和处理记录，本身就是一种说明。

四、一个可复用的判断标准

拿不准某个用法时，可以问两个问题。

第一，这一步的产出是否构成论文的学术内容？如果工具直接生成了研究结论、数据或论证过程，越界。

第二，你是否能够独立核验并解释这一步的产出？如果无法核验，就不要把它写进论文。

用一句话概括：AI 用于降低机械性工作量，通常处于允许区间；用于替代本该由本人完成的判断或内容生成，则越界。

五、提交前逐项自查清单

六、容易被忽略的几种情形

“把缺失页码补上”看似只是格式问题，实际是在生成题录内容，应回到来源页核对；无法找到页码的，宁可保留空缺或更换文献。

“把趋势线画得更平滑一点”属于修改数据呈现，即使原始数值未变，视觉结论也会改变。

“用工具把表格数据转成绘图代码”本身不越界，但要检查代码里是否夹带了插值、平滑或异常值剔除。如果夹带了，那就不是绘图，而是数据处理，需要在正文中说明方法。

“让工具写一段文献综述再改写”风险较高：一方面结论可能不成立，另一方面这类文本既不能作为来源引用，也需要按学校要求披露。可行的替代做法是让工具帮助梳理检索结果的结构，由本人回到原文写综述。

“用工具推荐图表类型”通常是允许的，但推荐结果要由本人判断是否匹配数据类型和样本量，不能直接照搬。

七、以最新文件为准

各校对 AI 工具使用范围的表述并不完全统一，同一所学校不同学院的细则也可能不同，而这类文件正处于快速更新阶段。提交之前，至少完成三件事：核对本校现行通知的最新版本；核对院系与专业的补充规定；把有争议的用法提前与指导教师确认。核验记录、处理记录和披露说明，最好与论文材料一并保存，它们既是合规证据，也是答辩时的底气来源。