从劳作到思考：系统性文献综述中战略性探索与负责任 AI 的设计

系统性文献综述（SLR）是科学进步的基础，但这一进程受到碎片化工具生态系统的阻碍，该系统带来高认知负荷。这种摩擦抑制了学术工作的迭代探索性质。为了研究这些挑战，我们对 20 名经验丰富的研究人员进行了探索性设计研究。该研究确定了关键摩擦点：1）在多个数据库中管理迭代查询细化的高认知负荷；2）现代文献出版物的规模和速度令人应接不暇；3）自动化与学术能动性之间的张力。基于这些发现，我们开发了 ARC，这是一个设计探针，解决方案包括多数据库集成、透明迭代搜索和可验证的 AI 辅助筛选。与 8 名研究人员的比较用户研究表明，集成环境促进了学术工作的转变，使研究人员从管理行政开销转向参与战略性探索。通过利用外部表征来支持战略性探索和透明的 AI 推理，我们的系统支持可验证的判断，旨在从初始创建到知识综合的长期维护，增强专家贡献。