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CTB新赛季变化汇总:AI共创荣誉、奖项设置与备赛节点详解
大家下半年的学习和活动计划是否已安排上了？如果你的计划列表中还差一个兼具跨学科研究和学术写作于一体的活动，CTB全球青年研究创新论坛一定可以成为首选！
2026—2027赛季CTB全球青年研究创新论坛已开启！
对于准备参与的同学和家长来说，除了组队报名，新赛季的规则同样值得提前了解：
AI可以怎样参与项目？
今年有哪些值得关注的荣誉？
项目成果、团队协作和现场答辩，又分别如何影响评价？
今年值得关注的内容包括AI共创支持与特别荣誉、AI使用记录要求、细分成果荣誉，以及提前的项目提交与论坛安排。这些信息既关系到备赛节奏，也有助于团队明确项目应该做到什么程度、需要留下哪些证据。
本文围绕新赛季明确新增内容与重点规则展开，帮助大家更完整地理解今年的CTB~
CTB是什么？让兴趣成为一个能够落地的项目
CTB，即China Thinks Big全球青年研究创新论坛，最早于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青年交流平台。
在CTB中，学生可以从身边的真实现象出发，提出自己想要探索的问题，再通过资料阅读、问卷访谈、实验分析、产品设计或公益实践等方式，逐步形成研究发现与项目成果。学生需要经历从提出问题、制定计划，到执行研究、检验结果和展示交流的完整过程。
例如，关注经济与心理学的同学，可以研究联名限定产品如何影响消费决策；对教育感兴趣的同学，可以探索一种学习工具是否真正帮助使用者理解知识；关注环境与社区的同学，则可以设计行动方案，并通过反馈评估实际效果。项目的起点可以很小，关键在于问题明确、方法合理、过程真实。
本赛季Senior组面向9—12年级学生，支持个人或1—10人组队参加，每支小队须配备一名成年教练。项目分为研究项目、创新项目与公益项目三类，学生可以结合学科兴趣、已有能力和可获得的资源选择方向。
三类项目的侧重点有所不同：研究项目重在回答一个清晰的问题，创新项目重在提出并验证解决方案，公益项目则重在真实行动、参与者反馈与社会影响。选题时理解这些区别，有助于团队选择适合的研究路径与成果形式。
官方信息查询渠道
CTB官网：https://www.chinathinksbig.com/?ndr=true
公众号：CTB全球青年研究创新论坛
（报名、任务提交及后续论坛安排，应及时查看官网账号内的任务页面和官方通知。本文主要依据Senior组指南整理）
明确新增：
AI纳入项目支持体系，设置AI共创特别荣誉
本赛季，CTB将AI工具纳入项目支持体系，提供AI共创课程与工具支持，包含AI Literacy、Learning with AI和Creating with AI三个部分。学习内容涉及负责任地使用AI、借助AI辅助研究与学习，以及使用不同工具完成创作等。
对于学生而言，这一支持体系提供了更多探索成果形式的机会。例如，在项目需要的前提下，团队可以尝试借助工具制作交互原型、开发网站或应用、设计数字展示等。但工具的选择应服务于项目目标：使用者需要什么、研究要回答什么问题，仍然应该先于技术选择。
与课程支持相对应，指南明确提出，今年设置AI Co-creation特别荣誉，表彰能够清楚、负责任且有创造力地使用AI，并结合自身判断提升项目成果的小队。
这一荣誉重点关注四个方面：
AI是否实质提升了项目成果的质量、完整性或实际效果；
AI是否帮助团队形成新的思路、方法、功能或表达方式；
AI是否真正参与成果形成，而不仅用于文字润色、格式整理或提高完成速度；
AI使用过程是否有完整记录，相关材料是否规范标注来源。
小队需在提交项目成果时自行申报；该荣誉的获奖比例至多为全国论坛参赛小队的5%。
因此，争取这一荣誉的关键，是能够讲清楚AI在项目中具体发挥了什么作用、团队作出了哪些判断，以及成果因此获得了怎样的改善。单纯罗列工具名称，或使用更多、更复杂的模型，并不会自动带来更高评价。
官方明确：使用AI不是参与CTB的必要条件，也不构成项目评价中的默认优势。不使用AI的项目，同样可以依靠扎实的研究与实践获得认可。
AI使用要求更加具体：
日志、引用与个人责任都要落实
AI支持与学术诚信要求需要一并理解。本赛季指南要求，使用AI的个人和团队维护一份持续更新的《AI使用日志》，并作为每个任务提交过程中的文件之一。具体模板与要求，应查看官网《CTB项目AI使用规范》。
这意味着，AI使用记录需要伴随项目持续积累。团队应能够说明在哪些任务中使用了AI，如何处理其输出，以及成员进行了哪些核实、修改与取舍。
例如，AI生成了一段研究背景，学生仍需核对其中的事实和文献是否真实；AI辅助编写了分析代码，团队仍需理解代码如何处理数据、结果是否合理；AI参与制作了作品，团队也需要说明创作目标、人工修改与最终选择的依据。
研究问题的提出、研究或行动决策、证据判断、结果解释，以及最终成果的取舍，都应由团队成员实质性参与并承担责任。学生需要能够解释自己的方法、证据和重要判断，并对最终提交内容的真实性、准确性、原创性和完整性负责。
对于备赛团队而言，建议从项目启动时就建立统一的记录方式，将AI使用日志与文献来源、数据记录、版本修改同步整理，避免临近提交才回头补材料。
本赛季奖项重点：
成果类型细分，评价关注具体贡献
除AI特别荣誉外，CTB全国站在本赛季还详细列出了项目成果类单项荣誉。
研究、创新、公益三类项目分别评选，并设置跨类别的成果荣誉。
这些奖项并不全为今年首次新增，但其具体名称、适用成果与评价重点，是今年备赛时值得仔细阅读的内容。
指南列明的单项荣誉 | |
|---|---|
杰出工程实践、杰出产品与服务设计、杰出应用转化 | |
杰出实证研究成果、杰出数据洞察、杰出田野与案例研究 | |
杰出公益服务项目、杰出服务工具包、杰出可持续服务机制 | |
杰出媒体叙事、杰出出版与编辑成果、杰出展览与公共呈现 |
研究类项目：方法与证据需要经得起追问
“杰出实证研究成果”关注实验、问卷、访谈、观察及混合研究等成果，重点考察数据是否真实充分、方法是否合理，以及结论是否得到证据支持。
“杰出数据洞察”关注数据集、统计分析、可视化等成果，强调数据质量、分析深度、洞察价值与表达清晰度。
“杰出田野与案例研究”关注一手材料、情境理解、伦理意识，以及叙事与分析能力。
对研究类队伍而言，完成数据收集只是一个环节。样本如何选择、问题如何设计、分析方法是否适合、结论适用范围有多大，都需要认真思考并作出解释。
创新类项目：从方案走向验证与应用
创新类荣誉分别覆盖工程实践、产品与服务设计，以及应用转化。
“杰出工程实践”关注技术实现、可靠性、安全性与制作质量；
“杰出产品与服务设计”关注用户需求理解、整体体验、设计完整性与可行性；
“杰出应用转化”则关注成果是否进入真实场景，并产生实际使用或合作证据。
因此，创新项目可以在设计过程中安排原型测试、用户反馈与迭代记录，让团队能够说明：最初方案存在哪些问题，如何根据反馈进行改进，最终成果解决了什么需求。
公益类项目：行动质量与持续机制同样重要
公益类荣誉覆盖公益服务项目、服务工具包和可持续服务机制。评价关注服务质量、受益者体验、覆盖与持续性，也关注成果能否清晰交接、被其他团队使用，以及原始团队退出后项目是否仍能继续运行。
一份志愿者手册、一套课程包或一套服务流程，都可能成为有价值的成果，但需要证明它确实被使用、能够回应实际需求。活动参与人数之外，受益者反馈和后续运行情况也值得记录。
跨类别成果：表达形式要承载项目内容
纪录片、出版物、展览和公共活动等成果，也有对应的单项荣誉。选择这些形式时，应考虑目标受众、传播内容与呈现方式之间的关系，让作品能够准确表达研究发现或实践价值。
官方明确，成果类单项荣誉代表某一方面的突出表现，不代表项目综合排名，也不直接决定全球论坛入围资格。团队仍需做好完整项目，保持问题、方法、证据与成果之间的一致性。
不同阶段的荣誉要分清：
省市级、全国级与区域荣誉如何区分？
除了上述提到的AI和项目成果类单项荣誉，CTB在线上阶段在线上阶段、全国论坛和全球论坛均设置不同层级的荣誉。
线上阶段未能入围全国论坛的优秀项目，有机会获得省市级项目荣誉。组委会将结合项目在线上阶段的综合成绩、所在省市及实际参评数量进行评定；跨地区组队以队长学校所在地作为省市归属。
进入全国论坛后，则根据相应规则评定全国一等、二等、三等项目荣誉。
未获得全国层级荣誉的团队，还会在所属区域评选对应的全国区域一等、二等、三等项目荣誉。
因此，需要区分两类容易混淆的荣誉：
• 省市级项目荣誉：属于线上阶段，面向未入围全国论坛的优秀项目。
• 全国区域项目荣誉：属于全国论坛阶段，面向未获得全国层级项目荣誉的参会队伍
此外，全国论坛一等、二等项目荣誉与全球论坛入围相衔接；成果类、团队协作类和AI共创类单项荣誉，则有各自的评价用途。了解这些有助于团队设定目标，也方便后续准确整理参赛与获奖经历。
想象评分与赛程：
成果质量占重要比重，提交节点有所前移
本赛季线上阶段总分为100分，由选题申报、项目计划和最终成果三部分组成。
选题申报占10分，按完成情况计分；
项目计划占20分，按质量评分；
最终成果占70分，按质量评分。
诚信规范自测不计分，但必须通过后才能提交项目计划。最终成果占据较高权重，意味着项目计划需要真正执行，并形成能够支撑结论或证明效果的成果。
全国站评分由线上阶段40分、展演与答辩50分、展览会10分组成。
前期研究与现场表现都有明确权重，团队应在完成项目的同时，练习准确介绍核心问题、研究方法、主要发现和局限，并确保成员理解整个项目。
与上一赛季公开安排相比，今年项目完成及论坛时间有所提前。
提前批报名将于2026年10月31日截止，
对应的项目预审任务于11月2日截止；
常规报名截止时间为2026年11月30日23:59。
提前批队伍可获得额外一次项目选题反馈机会。已有初步方向的同学，可以提前整理研究问题、目标群体和计划方法，带着具体疑问获取反馈。
线上阶段的三项核心任务也有明确截止时间：
选题申报须于2026年12月7日中午11:59前提交，
项目计划须于2026年12月21日中午11:59前提交，
项目成果须于2027年1月20日中午11:59前提交。
需要特别留意，以上三项任务的截止时刻均为中午11:59，避免误记为当晚。
后续线下活动中，全国站暂定于2027年2月26—28日举行，哈佛全球站暂定于2027年4月3—8日举行，具体安排以官方后续通知为准。
项目推进时，建议为调研、分析、初稿和修改分别设置内部节点。涉及外部访谈、实地活动或用户测试的项目，更应预留协调时间；正式提交前，还需要完成数据核对、引用检查与材料整理。
新赛季，如何把准备工作落到实处？
首先，选择一个团队能够实际研究的问题。兴趣可以提供动力，可接触的对象、可获得的数据和可执行的方法，则决定项目能否顺利推进。
其次，尽早明确预期成果。无论最终形成研究报告、产品原型还是公益工具包，都应能够回应最初的问题，并有相应证据证明其价值。
最后，把过程记录纳入日常工作。真实的数据、清晰的分工、持续的修改，以及规范的AI使用记录，既帮助团队复盘，也让学生在展示与答辩时更有依据。
2026—2027赛季CTB提供了新的工具支持和AI共创荣誉，也明确了不同成果与团队表现的评价方向。对于参赛者而言，最值得投入的，仍然是围绕一个真实问题，持续完成研究、验证与改进，形成能够清楚解释、经得起追问的原创成果。
本文区分了明确新增内容与本赛季重点规则，未将所有奖项视为首次设立。具体任务截止、荣誉设置及论坛安排，以官方任务页面和后续通知为准。
写在最后
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