ISEF國際科學工程大賽參賽規則及曆年獲獎作品分析

作為(wei) MIT官網的強烈推薦的賽事，近年來ISEF在留學生圈子中越來越出名。參賽人數的增加、研究內(nei) 容的不斷深入，使得獲獎難度逐年提升。當賽道不斷“內(nei) 卷”時，你可否想到過利用交叉學科來豐(feng) 富你的研究，讓評委們(men) 眼前一亮呢？

在所有交叉學科中，“計算機+X”可謂是“王炸”組合。它不僅(jin) 契合當下發展迅速、影響力廣泛的CS學科，也可以擺脫地域限製，讓學生足不出戶地做科研。

為(wei) 了讓大家更好地了解ISEF，我們(men) 邀請老師做了一場“計算機+X”的專(zhuan) 題講座，現在就一起來回顧下吧！

01、ISEF賽事解析

1、什麽(me) 是ISEF

國際科學工程大賽（Internationa Science and Egineering Fair，ISEF）由美國Society for Science在1950年首次舉(ju) 辦，被譽為(wei) 青少年科創“世界杯”，從(cong) 首屆創辦以來，ISEF為(wei) 全球知名大學、名企輸送了大量頂尖科技人才。

2、ISEF參賽規則

老師

作為(wei) 青少年科研賽事的業(ye) 界標杆，ISEF對於(yu) 參賽選手與(yu) 項目有著嚴(yan) 格的規則要求，以下是2023年ISEF的具體(ti) 參賽規則。

• 參賽對象針對高中生（9-12年級），在2022年5月1日前必須小於20歲；
• 每位參賽者每年隻能提交一項作品，且該作品的研究時間不得早於2022年1月1日；
• 團隊項目不得超過3人且團隊項目成員在報名後不能修改；
• 團隊項目與個人項目會一起評審，根據項目質量進行評選；
• 文獻綜述類科研項目不得參加ISEF;
• 如參賽項目是一個大型科研項目的一部分，學生僅可展示自己完成的部分。

3、ISEF評審標準

· 研究問題-10分

考察學生是否能在生活中發現有價(jia) 值的問題並清晰闡述。

· 研究計劃與(yu) 方法-15分

根據問題采用適合的研究方法，如數據分析和實驗等。

· 研究執行-20分

研究的核心部分，進行數據收集整理等，應用具體(ti) 方法解決(jue) 問題，並最終得出有數據支撐的結論。

· 研究創新性-20分

· 課題呈現-35分

包括項目海報製作和答辯，清晰準確且有邏輯地將項目展示給評委。

 

02、計算機+X曆年獲獎作品解析

“好的開始是成功的一半”，一個(ge) 有價(jia) 值的選題對於(yu) 整個(ge) 研究過程至關(guan) 重要。在機構歸納出的選題方法中，從(cong) 交叉學科角度出發是確定ISEF選題的一個(ge) 重要的思路，並且近幾年的ISEF獲獎作品中，交叉學科也備受評委青睞。

在此背景下，“計算機+X”的搭配組合越來越成為(wei) 獲獎熱門。有了計算機學科的“加持”，學術研究不僅(jin) 可以擺脫地理和時間因素限製，為(wei) 學生節省通勤和實驗的時間，並且易於(yu) 生成大量數據，生成平緩的學習(xi) 曲線。接下來我們(men) 將在獲獎作品進行具體(ti) 分析。

2021 ROBO First Award/George D.Yancopoulos Innovator Award

課題名稱：Dilated Silhouette Convolutional Neural Network: A Novel Deep Learning Framework for Real-time Human Action Recognition

機構評析?

1. 項目選題來源於生活，有很強的故事性，體現高中生的學術思考。
2. 課題硬核，使用具體數據與該領域其他數據進行比較，證明自己研究的先進性和優越性。
3. 指明研究成果的應用場景，體現項目的實用價值。

2022 ROBO Second Award

課題名稱：Self-Supervised 3D Human Motion ReconstructionGeometric Consistency-based Self-Supervised Neural Network：A Novel Deep learning Framework for 3D Human Shape and Motion Reconstruction

機構評析?

1. 清晰闡釋了該項目所在領域仍存在的缺陷，從而引出自己的研究問題。
2. 用大量的計算公式，完成從2D到3D的建模，保證研究的嚴謹性和先進性。
3. 在課題展示中體現項目的社會價值。

老師

以上兩(liang) 個(ge) 課題是計算機賽道的典型案例，接下來我們(men) 將其與(yu) “計算機+X”賽道中的項目進行對比分析，我們(men) 可以發現其中存在著很一些不同之處。

2021 PHYS First Award/Peggy Scripps Award for Science Communication

課題名稱：The Fast and Inconspicuous: New Near Earth Asteroids Discovered Using Deep Learning and Synthetic Data Are Fainter and  Move Faster than Those Previously Discovered

機構評析?

1. 該項目為計算機與物理天文的結合項目。
2. 基於所研究領域仍存在的問題，提出一個新的設想。
3. 應用已有的神經網絡框架，在研究方法上做出創新。

2022 TMED First Award/Gordon E. Moore Award for Positive Outcomes for Future Generations

課題名稱：BiDEx - A Screening System for Rapid Proactive Detection of Patients With Liver Fluke Infection Using a CNN Model To Detect Orphistorchis viverrini Eggs From Microscopic Fecal Images and a NN Model for Infection Risk Assessment

機構評析?

1. 該項目為AI與生物結合。
2. 該項目的技術難度並不高，應用了已有的框架，將項目的突破點放在“如何將技術應用到實際問題中”，富有強烈的地域特色。

2022 ENEV First Award

課題名稱：Eqwis: Rapid Animal Detection and Driver Warning System To Mitigate Animal Vehicle Collisions Using Artificial Intelligence

機構評析?

1. 有強烈的地方特色，解決了當地存在的實際問題，有很強的應用價值。
2. 並沒有硬核的算法，但是將技術與實際問題很好地結合起來。

 

機構說

關(guan) 於(yu) 科研，我們(men) 建議這樣做······

1. 科研賽事需要個性化，強調一致性與延伸性，切勿左右開弓，各種嚐試
2. 學會合理利用就讀學校所在地的地區優勢
3. 注重時間管理，拉長時間線，讓每個階段都能有所進步
4. 重視項目選擇，切勿盲目跟風，巧妙借勢，舉一反三，成果最大化
5. 注重心態調整，關注學生的心理健康，及時幹預和調整
6. 目光長遠，顧全大局

04、關(guan) 於(yu) ISEF的Q&A

我們(men) 搜集了家長們(men) 對於(yu) ISEF或計算機學科存在的普遍疑問，就這些問題給大家做下解答：

家長A：參加計算機相關(guan) 項目的學生需要具備怎樣的知識儲(chu) 備？

機構W老師：如學生想參加的是純計算機項目，那麽(me) 對學生計算機知識的要求是很高的，最基本的要求是掌握一到兩(liang) 門計算機語言，並且最好曾參加過計算機相關(guan) 的賽事並獲得過獎項。如學生想參加的“計算機+X”，隻需要對於(yu) python有一定了解即可。

家長B：怎樣的課題適合參加ISEF，有更高的獲獎幾率？

老師：隻要不是文獻綜述類的課題都是可以參加ISEF的，都有獲獎的幾率。機構在課題準備時會(hui) 強調創新性以及學生的個(ge) 人特點，機構曆年晉級ISEF總決(jue) 賽的學生概率在30-40%。

家長C：學生從(cong) 何時開始準備ISEF比較合適？

機構W老師：9-12年級學生能夠參加ISEF，其實9年級就可以開始準備ISEF了。根據ISEF的參賽規則，項目的研究實踐不可超過一年，我建議學生預留9個(ge) 月以上的時間準備項目，確保能給孩子打下牢固的知識基礎、也有充足的時間去打磨參賽項目，ISEF也很支持連續多年參賽。