Что исследуют лучшие школьники мира

Regeneron ISEF — крупнейшая международная школьная science & engineering fair, в 2026 году было около 1 600 финалистов из 60+ стран. На ISEF нельзя просто зарегистрироваться и отправить проект. Сначала школьник должен выиграть или получить квалификационное место на официальной ISEF-affiliated fair. Проект может быть индивидуальным. Россия регулярно участвовала, российские проекты есть в базе ISEF. Последние проекты, квалифицированные через affiliated fair в Russian Federation, относятся к 2021 году. Но пост не для того, чтобы рассказать, что участвовать скорее всего не получится. Для большинства российских школьников база проектов ISEF полезнее самого конкурса.

На странице Awards — победители и награды. Но у Society for Science есть отдельная ISEF Projects Database, где собраны abstracts проектов с 2014 по 2026 год. Можно фильтровать по году, категории, стране, ключевым словам и отдельно показывать только проекты-победители. Это не просто названия. В abstract обычно видно всё исследование: какая проблема, какой research question, какой метод, какие данные или эксперимент, что получилось. Например, школьница в 2026 году исследовала ранние признаки болезни Паркинсона по спиральным рисункам с использованием wavelet analysis и CNN. Другой проект создал автономного робота для сбора мячей на тренировках спортсменов-колясочников и количественно проверил, насколько он сокращает потерю тренировочного времени.

Именно поэтому рекомендуем использовать ISEF как библиотеку исследовательских идей для школьников. Не в смысле «найти проект и повторить». Рекомендуем сначала выбрать интересующую область: например, AI, psychology, linguistics, environment, biology, economics, behavioural science, посмотреть 15–30 ISEF abstracts за последние 2–3 года, лучше сначала победителей. Для каждого выписать problem — question — method — result. После этого смотреть не «какую тему украсть», а какие типы вопросов школьник способен исследовать.

Главная проблема школьников с research обычно не отсутствие интереса, а непонимание масштаба и проблематики. Те, кто к нам приходит на сопровождение или хотят «исследовать влияние искусственного интеллекта на человечество», или сразу пытаются придумать новый способ лечения рака. ISEF показывает промежуточный уровень: вопрос может быть узким, но настоящим и проверяемым. Например, из проекта про Parkinson's не надо делать ещё одну диагностику Parkinson's. Доступный человеческий сигнал, извлекаемые характеристики, ML-модель, сравнение качества, возможное практическое применение. Дальше школьник, которому интересны AI + linguistics, может посмотреть, как аналогично исследовать особенности речи. Или взять AI + education — это уже могут быть ошибки в письменных работах. Или psychology — тут параметры голоса и cognitive load. Так развивается собственный research interest, а не копируется чужой проект.

Можно использовать базу для поиска стыков дисциплин. У ISEF категории очень широкие: Biomedical Engineering, Behavioral and Social Sciences, Computational Biology, Robotics, Environmental Engineering, Mathematics и т. д. Ваш интерес может находиться между двумя, тремя областями. Именно такие пересечения часто дают хороший профиль для поступления.

Ещё один полезный фильтр: смотреть не самые фантастические проекты, а те, которые воспроизводимы по масштабу ресурсов. Например, работа с open datasets, программированием, опросом, inexpensive sensors, публичной статистикой или собственным небольшим экспериментом гораздо реалистичнее для школьника, чем molecular biology с университетской лабораторией. Плюс ISEF даёт понимание того, что вообще считать research. По официальным правилам простые демонстрации, literature review, информационные проекты и explanatory models не считаются подходящими для ISEF. То есть нужна собственная исследовательская составляющая.

Это была реальная подсказка, как работать над профилем для поступления. Мы не хотим рассуждать про мифическую силу досье и наводить туман в теме поступления. Вот так конкретно и по делу мы сами работаем с заявками наших поступающих.
Досье собирается не из mission и passion, которые в шестнадцать-семнадцать лет почти всегда формулируются задним числом под шаблон эссе, а из академических навыков, которые видно по самой работе. Приёмная комиссия оценивает исследовательскую часть досье именно так, и это пригодится на первом курсе, когда те же навыки понадобятся уже не для поступления. Поступление всегда должно быть подготовкой к вашей будущей учебе.

#бакалавриат