HiMCM的获奖经历在许多高校的录取中被高度认可,特别是在理工科方面,许多名校如MIT、斯坦福等均将此视为申请者的“标配”。25年HiMCM宣布一项重大调整,那么HiMCM新规核心内容是什么?2025年获奖率会发生什么变化?
一、新规核心内容解析
1.AI工具使用强制申报
强制提交AI使用报告:参赛队伍需单独说明是否使用大型语言模型(如ChatGPT、Copilot)或其他AI工具,明确工具名称、使用目的(如辅助编程、文本生成、数据分析)。
学术诚信要求:
允许辅助:AI可用于文献检索、格式排版、基础数据处理等非核心环节。
禁止依赖:核心建模过程、算法设计、结论推导必须由学生独立完成。评委将重点审查论文原创性,若发现“AI堆砌”或直接生成整篇论文,可能取消资格。
验证与留存证据:建议团队保留AI工具的使用记录(如聊天记录、代码版本),以备评委质询。
2.跨校组队与团队协作规范
跨校组队优势:跨校队伍因能力组合更优,获奖率可能比同校队高15%。
禁止外部讨论:严禁与队外人员(包括指导老师)讨论赛题内容或寻求解题帮助。
社交媒体禁令:不得将解题思路上传至社交媒体,违者直接取消参赛资格。
3.文献与数据规范升级
三级文献标注:数据来源需标注到三级文献(如原始研究论文、权威数据库、政府报告)。
引用格式标准化:严格遵循学术引用规范(如APA、MLA),避免格式错误导致扣分。
二、获奖率预测与选题策略
1.2025年获奖率预估
O奖(Outstanding):维持约1%,但总参赛队数或减少20%(部分学校难组3人强队)。
跨校队伍优势:跨校队因能力互补,获奖率比同校队高15%(例如,理工+社科混合团队可覆盖Problem A/B的多维度需求)。
2.选题策略调整
Problem A(理工题):
适合团队:跨校编程高手+数学建模能手(需处理大数据/复杂算法)。
Problem B(社科题):
适合团队:同校文科+理科混编队(如经济+统计+英语专业学生)。
三、高频疑问解答
Q1:单人参赛是否可行?
理论允许:HiMCM允许1人参赛,但历史数据显示单人获奖率极低(2018年仅1例O奖)。
实践建议:不建议尝试,因工作量过大(需独自完成建模、编程、写作,且缺乏分工协作效率)。
Q2:如何证明未获导师帮助?
证据留存:
代码版本历史:如通过GitHub提交记录。
写作草稿迭代:如使用Google Docs版本历史。
Q3:跨校组队是否需要统一时区?
非必须:跨校组队无需统一时区,但时差>6小时的团队需额外增加15%缓冲时间(实测数据)。
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