您需要對該學科進行何種水平的研究和知識才能通過區域科學博覽會的水平？你應該花多長時間進行這項研究？我需要大學教授還是我爸爸（他是機械師）足夠好？

不完全按順序。

多久？根據定義，一個項目涵蓋一年的工作。寫到這里，你可能已經有更長時間的普遍興趣，所以你知道背景，你可能已經做過一個類似的項目。但是你會因為“你做了什么今年”.你需要教授嗎？不，一點也不。很多獲獎者沒有學術顧問，但他們可能有行業內知識淵博的人，而且幾乎所有人都有可以問問題的人（親自或通過電子郵件）。

科學博覽會是根據一套非常標準的條件來評判的：

1. 你在做一些新的（或舊的，但以一種新的方式）嗎？（這對初學者來說很難）——它真正意味著你已經完成了#2，
2. 你知道其他人過去做了什么，你可以解釋為什么你不只是一個重復。這是許多蹩腳項目的來源——他們做了一些他們認為很酷的事情（投石機？），但已經“做死了”。OTOH，如果您對投石機和射彈進行了檢測 - 那么這不是“另一個投石機項目”，而是“我們如何檢測這個項目”。
3. 您是否提前制定了計劃，您是否對計劃的結果有一些合理的期望。在經典文獻中，這是“假設”，但實際上，更多的是使用您在 #2 中學到的知識來預測 #4 中將要發生的事情。
4. 做實驗，建立原型，收集數據。您的實驗在統計意義上是否“設計良好”——也就是說，您的數據是否真的可以讓您檢驗假設？您是否進行了足夠的測量或重復以排除“隨機機會” - 工程項目在這里消亡 - 他們構建它，嘗試一次，它有效，他們稱之為完成 - 然后失敗。
5. 數據分析 - 你做了嗎合適的分析？如果您正在測量細菌生長，并且將數據擬合為線性曲線，那么您就犯了一個致命的錯誤，因為“生長”意味著“指數擬合”。你對不確定性和重要性有適當的估計嗎？如果你的數據好到 10%，但你給了我 5 sig 無花果的曲線，那就有問題了。給任何法官留下深刻印象的是對“可能出錯的地方”的*好的*分析。
6. 演示是一小部分，但很重要 - 作為評委，我是否有一種“你知道自己在做什么，為什么”的感覺？或者你在看食譜嗎？
7. 最后，這都是你自己的工作嗎？有幫助是可以的（正確承認），但你不應該成為著名諾貝爾教授實驗室的“第三助理洗瓶工”，你正在報道著名教授分發給你的一些小作品，并告訴你該怎么辦。

寶寶起名