探究項(xiàng)目適合有志于申請(qǐng)TOP50大學(xué),計(jì)劃申請(qǐng)的專業(yè)與特定行業(yè)有關(guān)的9-12年級(jí)學(xué)生;適合零基礎(chǔ)學(xué)生,學(xué)生對(duì)編程、數(shù)學(xué)有興趣即可參加。探究項(xiàng)目對(duì)學(xué)生的編程能力不作要求,適合零基礎(chǔ)學(xué)生,學(xué)生對(duì)某一領(lǐng)域有興趣即可;探究項(xiàng)目是有方科研教學(xué)體系中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),主要幫助學(xué)生在其感興趣的領(lǐng)域中,完成有一定難度的研究項(xiàng)目。
1.探究項(xiàng)目適合有志于申請(qǐng)TOP50大學(xué),計(jì)劃申請(qǐng)的專業(yè)與特定行業(yè)有關(guān)的9-12年級(jí)學(xué)生
2.探究項(xiàng)目對(duì)學(xué)生的編程能力不作要求,適合零基礎(chǔ)學(xué)生,學(xué)生對(duì)某一領(lǐng)域有興趣即可
3.探究項(xiàng)目是有方科研教學(xué)體系中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),主要幫助學(xué)生在其感興趣的領(lǐng)域中,完成有一定難度的研究項(xiàng)目(關(guān)于有方科研教學(xué)體系的詳情介紹,請(qǐng)見文末)
成果一:個(gè)性化個(gè)人網(wǎng)站展現(xiàn)學(xué)術(shù)研究成果
有方探究項(xiàng)目為學(xué)員制作個(gè)人網(wǎng)站展示學(xué)生的項(xiàng)目成果。網(wǎng)站展示包含項(xiàng)目課題介紹、研究過程、研究結(jié)論和學(xué)生學(xué)習(xí)心得等個(gè)性化內(nèi)容,真實(shí)完整的反應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和個(gè)人學(xué)術(shù)成長與收獲。同時(shí),有方探究項(xiàng)目的項(xiàng)目成果還可以投放到計(jì)算機(jī)行業(yè)交流平臺(tái)GitHub等業(yè)內(nèi)人士交流平臺(tái)中,讓更多人關(guān)注到學(xué)生的學(xué)術(shù)成果。在申請(qǐng)過程中,招生官極其重視學(xué)生的科研項(xiàng)目經(jīng)歷,個(gè)人網(wǎng)站可以作為重要成果展示,幫助學(xué)生在諸多競(jìng)爭者中脫穎而出。
成果二:能力提升
學(xué)生順利完成有方探究項(xiàng)目的所有課程學(xué)習(xí)后,相當(dāng)于達(dá)到美國優(yōu)秀大學(xué)本科三年級(jí)計(jì)算機(jī)學(xué)科方向課程項(xiàng)目或獨(dú)立研究項(xiàng)目要求。在大學(xué)申請(qǐng)時(shí),獨(dú)立項(xiàng)目的研究經(jīng)歷將極大的展現(xiàn)學(xué)生的學(xué)術(shù)積極性和獨(dú)立解決問題的能力。
1.有志于申請(qǐng)前50名美國大學(xué)的9-12年級(jí)學(xué)生
2.有一定的英語閱讀和寫作能力
3.有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力
4.對(duì)于生物感興趣
5.對(duì)于學(xué)生在專業(yè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)沒有要求,我們會(huì)提供學(xué)術(shù)知識(shí)培訓(xùn)幫助學(xué)生入門相關(guān)專業(yè)

有方根據(jù)不同的學(xué)科和研究方向,準(zhǔn)備了生物方向的不同課題,以下我們選取了其中三個(gè)課題作為示例,可供參考:
探究項(xiàng)目 | 課題示例一
康奈爾大學(xué)探究項(xiàng)目
1. 現(xiàn)代的人對(duì)家庭教育越來越重視。很多人會(huì)開始奇怪,為什么在同一個(gè)家庭中的孩子可能會(huì)發(fā)展不同,即便是同卵雙胞胎,性格上也會(huì)有差異。而在這個(gè)例子中,并不只是環(huán)境影響了孩子們的性格,環(huán)境也會(huì)對(duì)孩子們的基因產(chǎn)生一定 的影響,從而造成孩子們的發(fā)展不同。在這個(gè)話題中,家庭教育,孩子發(fā)展,環(huán)境,基因,這四者是緊緊相關(guān)的。四者并不能分開而論。不同的文化,不同的國家,也會(huì)影響父母培養(yǎng)孩子的方式,孩子的成長環(huán)境,甚至是孩子的基因。
2. 一個(gè)孩子的發(fā)展是由基因決定的還是他的生長環(huán)境決定的。哪種因素更重要。這個(gè)問題已經(jīng)被探討了許多年,從最開始的有些人爭論是百分之百由先天決定 的,有些人爭論是百分之百由后天決定的,隨著科學(xué)的發(fā)展和對(duì)這個(gè)話題的深 入研究,各種生物學(xué)家,哲學(xué)家,人類學(xué)家,心理學(xué)家對(duì)這個(gè)話題已經(jīng)慢慢轉(zhuǎn) 變了話題的方向,大家已經(jīng)逐漸意識(shí)到,先天不是百分之百?zèng)Q定的因素,后天也不是百分之百?zèng)Q定的因素,人們開始爭論先天和后天到底占百分之多少,哪個(gè)更重要,到現(xiàn)在隨著科學(xué)的進(jìn)步和越來越多基因的被發(fā)現(xiàn),這個(gè)話題已經(jīng)演變成為先天和后天,也就是基因和孩子的生長環(huán)境,兩者是如何互相影響的。
1.兒童心理學(xué)
2.生物學(xué)
探究項(xiàng)目 | 課題示例二
基于核糖核酸序列(RNA-seq)的泛癌癥分析
康奈爾大學(xué)探究項(xiàng)目
1. 泛癌癥分析旨在通過分析各種不同癌癥的DNA、RNA、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù),研究這些癌癥在基因與細(xì)胞的變異上的相似點(diǎn)與差異性。鑒于RNA序列與基因表現(xiàn)型以及癌癥表現(xiàn)型關(guān)聯(lián)緊密,因此本課題選取了RNA序列數(shù)據(jù)作為主要研究對(duì)象。通過聚類分析(clustering analysis),主成分分析(Principal Component Analysis)等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法先獲取大量癌癥數(shù)據(jù)樣本的總體特征以及其各個(gè)癌癥的從屬類別,再通過基因差異表達(dá)研究等生物統(tǒng)計(jì)模型對(duì)于每個(gè)類別進(jìn)行具體分析。目標(biāo)是通過同時(shí)分析大量數(shù)據(jù)的方法,增強(qiáng)分析時(shí)的統(tǒng)計(jì)功效,并且探索出不同種類和同類癌癥之間在基因表達(dá)上的差異性,從基因?qū)W上的源頭尋找癌癥的病因,借此為癌癥的診斷和治療提供更多的幫助。
2. 生物信息學(xué)(Bioinformatics)是一門利用應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法進(jìn)行生物學(xué)研究的學(xué)科。通過采集各類生物學(xué)數(shù)據(jù),例如人類以及其他物種體內(nèi)的DNA,RNA以及蛋白質(zhì)序列信息,使用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行研究分析。
3. 隨著生物信息技術(shù)的快速發(fā)展,大量的生物數(shù)據(jù)在等待著被探索,計(jì)算機(jī)為此提供了便捷的平臺(tái),使這些數(shù)據(jù)能夠被快速的處理和分析。生物信息學(xué)能夠幫助我們更好的理解物種的進(jìn)化過程,基因與疾病的關(guān)系,幫助醫(yī)生設(shè)計(jì)出更精準(zhǔn)和個(gè)性化的治療方案。
1. 大數(shù)據(jù)分析、算法優(yōu)化、元分析、遺傳學(xué)
2. 計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)
3. 應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)
探究項(xiàng)目 | 課題示例三
基于人群大數(shù)據(jù)的環(huán)境與健康關(guān)系研究
密歇根大學(xué)探究項(xiàng)目
1. 本課題旨在挖掘和發(fā)現(xiàn)NHANES中環(huán)境污染與人群健康相關(guān)關(guān)系。National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES),即美國健康與營養(yǎng)調(diào)查研究,是一項(xiàng)美國針對(duì)成人和兒童健康和營養(yǎng)情況的研究項(xiàng)目。該項(xiàng)目結(jié)合了問卷調(diào)查和身體檢測(cè),包括生化指標(biāo)監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù),是美國健康統(tǒng)計(jì)中心(隸屬于美國疾控中心,負(fù)責(zé)產(chǎn)生美國健康情況數(shù)據(jù))的一個(gè)主要項(xiàng)目。該項(xiàng)目大部分?jǐn)?shù)據(jù)向公眾公開,任何個(gè)人和組織可以免費(fèi)使用,用于科研、政策制定等。
2. 該項(xiàng)目自1960年代初就開始,針對(duì)不同人群不同主題的研究已多次開展。從1999年開始,該項(xiàng)目變成一項(xiàng)持續(xù)性項(xiàng)目。該項(xiàng)目每年招募5000名受試者,覆蓋全美國各州。該項(xiàng)目調(diào)查內(nèi)容包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)、飲食習(xí)慣和健康相關(guān)問題 ;檢測(cè)內(nèi)容包括醫(yī)學(xué)、牙科、生理學(xué)檢測(cè),以及一些實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)項(xiàng)目(包括各類污染物指標(biāo))。該項(xiàng)目主要通過評(píng)估營養(yǎng)情況以及身體健康,研究主要疾病的流行情況和風(fēng)險(xiǎn)因素。所獲得的數(shù)據(jù)已經(jīng)并且繼續(xù)被用于流行病學(xué)和健康學(xué)研究,大量科學(xué)家從該項(xiàng)目數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)許多環(huán)境健康、營養(yǎng)學(xué)現(xiàn)象,為美國制定公共衛(wèi)生政策、指導(dǎo)和設(shè)計(jì)健康服務(wù)項(xiàng)目提供了很大幫助,也擴(kuò)大了對(duì)美國全國的健康情況的了解,是美國對(duì)人民身高、體重和血壓等數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定的基礎(chǔ)。
3. 本課題將使用該項(xiàng)目中2009年以后的數(shù)據(jù),研究目標(biāo)污染物在人群中的內(nèi)外暴露情況和人群健康狀態(tài)的關(guān)系,包括VOC(揮發(fā)性有機(jī)污染物)、農(nóng)藥、重金屬等。通過化學(xué)、生物學(xué)和毒理學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的知識(shí)指導(dǎo)可能發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)系的方向并提出假設(shè),應(yīng)用流行病學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法(相關(guān)分析,線性回歸分析和邏輯回歸分析方法等)檢測(cè)假設(shè)的成立與否,以此發(fā)現(xiàn)可能的疾病風(fēng)險(xiǎn),并提出可行的預(yù)防措施。
1. 環(huán)境科學(xué)? ?流行病學(xué)? ?NHANES
2. 計(jì)算機(jī)? ?人工智能?? 機(jī)器學(xué)習(xí)
3. 數(shù)據(jù)科學(xué)? ?應(yīng)用數(shù)學(xué)? ?統(tǒng)計(jì)學(xué)
有方科研教學(xué)體系 是有方教育與麻省理工、加州理工、斯坦福大學(xué)等眾多美國頂尖大學(xué)的科研團(tuán)隊(duì)在深度合作的前提下,為國內(nèi)初、高中生提供物理、化學(xué)、生物、工程、統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、金融等領(lǐng)域的探究課程和科研項(xiàng)目。
美國本科錄取
1. 2017年,第一屆學(xué)員七位中有六位被全球排名TOP 35大學(xué)錄取,包括一位同時(shí)獲得哥倫比亞大學(xué)、賓夕法尼亞大學(xué)兩所常春藤大學(xué)錄取通知的學(xué)生。
2. 第二屆學(xué)員的申請(qǐng)尚未結(jié)束,目前已有一位學(xué)員被斯坦福大學(xué)錄取,一位學(xué)員被加州理工錄取,此外兩位被麻省理工頂尖暑期項(xiàng)目錄取。
丘成桐中學(xué)科學(xué)獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)概況
1. 2018年全球金獎(jiǎng)(全球第一)
2. 2017年全球銅獎(jiǎng)(全球前五)
3. 2018年全球優(yōu)勝獎(jiǎng)(全球前3%)
4. 2018年全球總決賽入圍(全球前第5%)
HiMCM美國高中數(shù)學(xué)建模學(xué)術(shù)活動(dòng)獲獎(jiǎng)概況
1. 2017年 Outstanding 特等獎(jiǎng)(全球前1%)一組
2. 2016年 Outstanding 特等獎(jiǎng)(全球前1%)一組
3. 2016年National Finalist 特等獎(jiǎng)提名獎(jiǎng)(全球前2%)一組
4. 2017年Finalist 特等獎(jiǎng)入圍獎(jiǎng)(全球前9%)一組
頂尖期刊發(fā)表
1.多位學(xué)員以第一作者身份在 SCIE, EI, CPCI 所收錄的期刊或會(huì)議上發(fā)表論文。
1.第一階段:科研集訓(xùn)營
(1)以 “PBL” 項(xiàng)目制學(xué)習(xí)的方法,
(2)掌握 “AI+X” 科研的核心知識(shí)和技能
2.第二階段:探究項(xiàng)目
(1)在學(xué)生感興趣的領(lǐng)域中,
(2)完成有一定難度的研究項(xiàng)目
3.第三階段:學(xué)者項(xiàng)目
(1)在學(xué)生感興趣的領(lǐng)域中,
(2)獲得原創(chuàng)性研究成果,
(3)發(fā)表論文或參加科研科創(chuàng)學(xué)術(shù)活動(dòng)
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