CTB竞赛新赛季即将开始，最近有的同学都在陆续寻找适合的CTB竞赛课题和开始组建CTB小队。如何选择适合的CTB竞赛课题？选择CTB竞赛课题时应该考虑哪些方面？
今天老师就和大家详细介绍下CTB！
#1、赛事介绍CTB
China Thinks Big 全球青年研究创新论坛，简称CTB（原中国大智慧创新研究挑战赛），于2012年由哈佛商学院学者和清华大学经管学院学者联合启动，是以学术研究和社会实践推动创新的国际级别青年交流平台。
每年全国500余所高中学生广泛参与。包括PBL项目式学习、跨学科学术研究、影响力创新实践等，学生从社区校园走向世界级学术创新论坛。CTB竞赛的含金量和魅力近年来得到了国内外高校的广泛认可。
#2、参赛要求
参赛报名：不限国籍和所在地区，任何9-12年级（初三-高三年级）学生都可以个人小队的形式，没有绝对年龄要求。报名后需提供真实身份的实名认证。所有未成年参与者在参加现场全国论坛或全球论坛展示之前，需要得到家长或法定监护人的签字同意，即能参加现场展示。
组队要求：参与者可以个人参与，提交论文投稿，也可以以不超过10人的小队形式参加，与拥有不同技能点的同学们一起齐心协力，合作完成团队研究和实践。参加CTB，报名截止后一周，小队成员名单将不能再更换。仅参与投稿的小队，小队成员名单以投稿时登记的信息为准。
参赛形式：发起或参与一个自选CTB课题项目，在CTB官网注册报名，跟着CTB的指导步伐，完成一个研究或创新的项目，并将最终成果论文投稿至全国和全球论坛。任何人在任何一年的CTB，只能投稿一份论文。
语言要求：可以选择自己常用的语言，英语或中文，来进行参与。CTB线上任务都为双语展示，也可以双语提交，全国论坛论文投稿接受中文或英文论文。如果你希望入选CTB全球论坛，需要提交英文版项目展示视频，并在入选后完成英文版论文即可。
教练要求：CTB要求所有参与者必须配有一名对应的教练帮助辅导项目。教练必须是18岁以上成年人，一般人选可以是学校老师、校外辅导老师、家长、和你的研究领域相关的专业人士等等
#3、赛事时间
由于2024-2025年的赛事具体时间官方暂未公布，这里以2023-2024的赛事时间为例，作为参考。
#4、五大新题首发
话题1：你的童年我的童年，大家都一样？基于时间日志的青少年时间分配与不平等研究
1. 研究背景：童年是个体成长的重要阶段，时间分配在很大程度上反映了青少年的生活方式、学习习惯以及社会经济地位对其生活的影响。通过研究青少年时间分配的差异，可以揭示出社会不平等在不同家庭背景、经济条件和教育资源分配中的体现。
2. 研究目的：本研究旨在探讨不同背景青少年的时间分配情况，分析其在学习、娱乐、社交、休息等方面的差异，揭示出潜在的不平等现象。具体目标包括：
- 描述青少年日常时间分配的总体特征。
- 比较不同社会经济地位背景下青少年的时间分配差异。
- 分析时间分配与学业表现、心理健康等方面的关系。
3. 研究方法：
（1）数据收集：深圳地区100名来自不同地区、学校的初中生
- 时间日志：要求受访者记录连续一周的详细时间日志，涵盖学习、娱乐、家务、社交、休息等各项活动。
- 问卷调查：收集受访者的家庭背景、父母教育水平、家庭收入等信息，以及学业表现和心理健康状况。
（2）数据分析：社会科学定量统计分析方法
- 描述性统计：对青少年的时间分配进行基本描述。
- 差异分析：使用t检验和方差分析（ANOVA）比较不同背景青少年的时间分配差异。
- 相关分析：探索时间分配与学业表现、心理健康等变量之间的关系。
4. 研究意义：采用时间日志的方式，能够获取详细且真实的青少年时间分配数据，弥补了传统问卷调查的不足。为教育政策制定者、家长和学校提供数据支持，帮助他们更好地理解和改善青少年的时间管理，提高青少年的学习效率和生活质量。
5. 适合参赛学生人群：计划申请社会学、教育学、心理学、定量研究方法等泛社科，或对统计数据分析方法感兴趣的同学
话题2：人工智能在心理健康领域: 利用自然语言处理技术为抑郁和焦虑症患者提供个性化认知行为疗法。AI in Mental Health: Using Natural Language Processing for Personalized Cognitive Behavioral Therapy (CBT) for Anxiety and Depression
1.研究背景：
近年来，抑郁症和焦虑症的发病率显著上升，给个人和社会带来了巨大的负担。传统的认知行为疗法（CBT）虽然有效，但由于资源有限，许多患者无法获得及时和个性化的治疗。人工智能（AI）技术，尤其是自然语言处理（NLP）技术的进步，为心理健康领域带来了新的希望，能够通过AI技术为患者提供更广泛且个性化的心理健康服务。
2.研究目的：
本研究旨在开发并评估一种基于自然语言处理技术的个性化认知行为疗法系统，以提升抑郁症和焦虑症患者的治疗效果和体验。通过个性化的NLP模型，该系统能够分析患者的语言模式，提供量身定制的治疗建议和反馈。
3.研究方法：
文献回顾：对现有的AI和NLP在心理健康领域的应用进行系统性的文献综述。
系统开发：利用开源的NLP工具和平台，开发一个原型系统。
个案研究：选择若干患有抑郁症和焦虑症的患者，进行深入访谈和系统使用情况跟踪。
数据分析：使用质化数据分析方法，如主题分析（Thematic Analysis）和叙事分析（Narrative Analysis），解析患者的反馈和系统的交互记录。
4.数据收集：
访谈记录：通过对患者的半结构化访谈，收集系统使用前后的心理状态变化和使用体验。
系统日志：记录患者与系统的交互过程，包括输入的文本、系统的反馈以及患者的反应。
问卷调查：设计并分发问卷，评估系统的易用性、有效性以及对患者心理状态的影响。
5.研究意义：
理论贡献：丰富人工智能在心理健康应用方面的理论研究，特别是NLP在个性化治疗中的应用。
6.实践价值：为心理健康从业者和技术开发者提供参考，实现更广泛的心理健康服务覆盖。
患者福利：通过个性化和持续的治疗支持，提升患者的心理健康水平和生活质量。
话题3：借助 AI 语音识别技术提升英语发音水平Enhancing Pronunciation Skills: Using AI-Powered Speech Recognition to Teach English to Non-Native Speakers
1.研究背景：
英语作为全球通用语言，其发音准确性对于非母语学习者而言至关重要。然而，许多学习者在发音方面面临挑战，传统的教学方法和资源无法提供足够的个性化指导。AI语音识别技术的快速发展，为英语发音训练提供了新的可能性，通过自动化和个性化的反馈机制，帮助学习者提升发音准确性。
2.研究目的：
本研究旨在探索和评估一种基于AI语音识别技术的英语发音训练系统，帮助非英语母语的学习者提升发音水平。系统将利用AI技术分析学习者的发音，并提供实时的纠正反馈和个性化的训练建议。
3.研究方法：
文献回顾：系统性回顾当前AI语音识别技术在语言学习中的应用研究。
系统开发：使用现有的语音识别API和机器学习框架，开发一款原型发音训练应用。
质化研究：通过焦点小组访谈和个案研究，深入了解学习者的使用体验和发音进步情况。
数据分析：采用质化数据分析方法，如内容分析（Content Analysis），对访谈和使用记录进行深入解析。
4.数据收集：
焦点小组访谈：组织学习者参与焦点小组讨论，收集他们对系统使用体验和发音改进情况的反馈。
系统使用日志：记录学习者的语音输入、系统反馈以及学习者的后续反应。
学习者问卷：设计问卷调查，评估系统的易用性、实用性以及对发音水平的提升效果
5.研究意义：
理论贡献：丰富了语音识别技术在语言学习中的应用理论，特别是如何通过AI技术提升非母语学习者的发音准确性，为后续学术研究提供了新的视角。
教育实践：为语言教育者提供了一种新的教学工具，有助于提升英语教学的效率和效果，特别是在发音训练方面。
技术进步：推动AI技术在教育领域的应用，促进语音识别技术的进一步发展和优化。
学习者福利：帮助非英语母语的学习者提升发音准确性，提高他们的英语交流能力和自信心。
（1）对科技应用感兴趣的学生：对人工智能和自然语言处理技术有兴趣的学生。
（2）具备好奇心和学习能力的学生：愿意花时间和精力学习新知识、探索新领域的学生，即使没有相关背景，也能通过努力完成研究任务。
话题4：口罩背后是更多的口罩-论COViD-19后频发的流行病
1.研究背景：
COVID-19爆发并被控制住之后，我国爆发了几波大范围且持续时间不短的流行病，多次的二阳，甲流和肺炎对人们的工作及生活造成了较多的影响，不禁也让人反思起了COVID-19是否对全民抵抗力造成了较大规模的打击从而导致了流行病的频发
2.研究目的：
本研究旨在分析近两年来频发的流行病之间的联系，及试图讨论这些流行病与19年末爆发的COVID-19之间的关联，具体目标包括：
-分别查阅资料建立流行病学模型，描述流行病学
-分析流行病学模型间的相似性
1.传染源及病理对照研究
2.病例对照参照研究
3.疾病生态学分析
3.研究方法：
1）.数据收集
-流行病模型建立（资料查阅/自我建立）
-流行病问卷调查（患病情况，疫苗注射情况，个人身体素质情况，病史情况，生活习惯情况包括运动/熬夜/戴口罩等）
2）.数据分析
-描述性分析
-差异分析
（南北差异，一线城市/二线城市差异）
-生态学分析
-模型可靠性分析（统计学分析）
4.研究意义：
通过对流行病学模型的分析，分析COVID-19对人的长期影响，及近年来频发的流行病间的关联。
通过生态分析和数据预测，为流行病学的防治提出意见。
5.适合参赛学生人群：
生物，医学，流行病学方向的学生
话题5：多喝酸奶防抑郁？论脑肠轴
1.研究背景：
大脑，作为人体中最神秘且探索度最不完全的器官，在近年来被验证与肠道菌群间似乎有脱不开的神秘联系。在压力渐大的大环境下，社会心理健康成为了需要聚焦的一个新问题。肠道菌群作为人体内主要的血清素供体，在心理疾病及神经系统中又扮演了怎样的角色呢？
2.研究目的：
本研究旨在分析肠道菌群与神经系统疾病间的关系，以及酸奶作为最常见的益生菌补充源，是否与神经系统的健康间存在一定的联系。
具体目标包括
1）.脑肠轴资料查找与简述
2）.比较饮食习惯与心理健康间的关联
3）.通过实验数据对比分析益生菌补充与小鼠心理健康间的关联
3.研究方法：
1）.综述
通过现有研究调查，总结分析益生菌补充与心理健康间的潜在联系
2）.问卷调查
比较
①健康人群
②抑郁人群
的饮食习惯，益生菌补充，肠道健康情况
3）.实验模型
①抑郁小鼠与正常小鼠间的肠道菌群区别
②益生菌对抑郁的防治作用
4.研究意义：
探究脑肠轴在精神疾病中的应用
探究酸奶对抑郁的防治作用
5.适合学生：
计划申请生物学，神经生物学，生物工程学，临床医学相关专业的学生
#5、优秀师资
Skyle 郭老师
学历：爱丁堡大学硕士，香港中文大学教育心理学博士
资历：10年高校教学经验
简介：大学本科级期间参加过FLTRP全国英语辩论赛获全国一等奖。近几年主要从事演讲辩论和写作比赛的培训，注重创造积极和支持性的学习环境，鼓励学生充分发挥他们的潜力。曾带学生参加国内外各种演讲辩论和比赛，包括全美演讲辩论比赛，收获深圳赛区优秀辩手；全国大学生英文竞赛，获得全国三等奖；希望之星演讲比赛，获得深圳赛区一等奖；澳门大学生辩论赛，获得一等奖；John Locke写作比赛，进入short list入围率50%; CTB进入世界top 5%。非常乐意带领学生成长，收获更多。
Rosa 唐老师
学历：帝国理工大学分子生物工程本硕，帝国理工博士录取，中国科学院大学神经科学博士在读
资历：资深国际生物课程老师
简介：从高中开始接触国际教育，本人在alevel生物考试中获得了全国最高分（六个单元五个单元满分）。从大三开始兼职从事生物国际教育方向，有丰富的生物类国际课程和国际赛事授课经验，包括IGCSE, 贝机构同步生物, A-level, AP，IB生物、大学本科生物课程及美英生物奥赛USABO/BBO。教学中IGCSE及Alevel的A*率达90%以上，2024年USABO/BBO金奖8枚，银奖5枚，铜奖3枚。教学风格擅长从知识点入手，帮助学生建立用英文思考生物的逻辑体系，并针对考题进行针对性刷题训练。另外，带学生参加CTB生物研究类话题，进入全球top 5%。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
