获奖 Awards

获奖作品赏析
Award-winning Videos

腌出好滋味
Marinated for a good taste

蓝鲸的话:

疫情肆虐，宅在家里过年是最安全的办法。但是有几个不愿意宅在家里的学生，回到了学校的实验室，他们要研究什么呢？他们要研究一个妈妈们都想知道答案的问题——用什么腌肉能够使肉变软？他们不仅找到了软化肉的不同办法，而且还找到了测量肉软不软的方法。当然，不是用牙齿测量肉软不软，而是用仪器检测……噢，我不能剧透太多，一起来看看他们的实验吧！

作品简介:

作品名称:
腌出好滋味
Marinated for a good taste (点击观看完整作品)
作者:
张言铭（CHEUNG IN MENG）
陈紫咏（CHAN CHI WENG）
方良宇（FANG LEONG U）
学校:
澳门培正中学 Macau Pui Ching Middle School，China
辅导教师:
陈健鸿（Janhong Chen）
奖项:
2021年10月香港-纽约•国际青少年科学影像大赛科学微电影优秀作品一等奖

赛场风采:

虽然有点紧张，但在与评委对话的当中学会很多。感谢所有评委老师提出的建议，我们会对作品做出优化和改善。 ——参赛选手张言铭

很高兴在答辩环节中与各位评审老师交流，也很感谢评审老师们的宝贵意见。 ——参赛选手陈紫咏

这次答辩我获益良多。可以听取不同老师提出的建议和改善方法，在剪辑和拍摄方面也获得了专业意见，使得我们在今后的科学微电影上有更大的进步空间。 ——参赛选手方良谕

参加这次大赛，在指导过程中刚好遇上疫情，原来的计划都被打乱，大多数时间只能在线指导学生，这也让我看见了学生自觉的一面，对于自己的项目变得更有责任感。同时，这次答辩令我和学生写获益良多，评审的建议让我们有了一些新的想法，希望能在下一届带来更好的作品。 ——辅导教师陈健鸿

牛瑶博士、教授(科学探究点评专家):
腌肉是烹饪的重要一环，用什么方法可以使肉质变得更柔软呢？实验一使用橙子、松肉粉、蜂蜜；实验二使用不同水果，奇异果、橙子、柠檬、菠萝；实验三使用醋、酸梅酱、菠萝。分析对比实验结果得出结论，令肉质松软的物质并不是酸而是蛋白酶。而许多新鲜水果中含有蛋白酶，用来腌制肉类可以使口感品味更佳，可以用于日常烹饪中。

吕尚伟北京UGC学院院长(拍摄与剪辑点评专家):
虽然只是一次实验的完整记录，但实验流程设定和实施详细，基于前一组实验结果灵活调整而不是简单地重复其他人的实验，拍摄、剪辑和图文包装工整。整体感觉，探究者严肃有余活泼不足，如果有小同学笨拙地、手忙脚乱地把腌制的肉炒制为成品的口味对比，片子就会更有情趣。

薛建峰资深媒体人(表达与交流点评专家):
这是一个有趣的话题，大家饶有兴趣进行了探究，设计了多种对比实验，体验到了对“异想天开”的未知进行探究的乐趣。配音朴实，表达清晰。但没有同期声、有做实验的画面没有“人”的表达，通篇贯穿一个节奏的乐曲，无法体现探究过程的节奏感。
另外，实验的设计略显简单，测量厚度就能说明腌制的效果，显得严谨度不足。7种腌制材料过多，不够集中和典型。实验过程拍摄时要注意全景中景与特写，也要注意实验员的面部表情与动作，这些画面中蕴含着大量信息。

张红梅教育时报原副总编辑(科学技术与社会 STS精神、教育意义点评专家):
每年澳门培正中学同学们的选题都非常接地气，这次他们研究的是如何让肉质变得更松软。科学少年们通过三组实验，得出了哪种材料腌肉更好的结果。短片具有较强的感染力，看后让人不禁也想用他们得出的结果去尝试着腌一下肉。
在实验过程中，最令人佩服的是他们极有耐心的态度，一小块儿一小块儿地测量并记录数据。最吸引人的是，他们怎么能把肉切得那么好，看得出他们具有较强的生活能力。科学来源于生活，学习来源于生活，教育更来源于生活。

于洲洋高级讲师(STEM教师辅导点评专家):
影片中，同学们将腌肉的“软硬”程度作为指标，探究了用什么方法腌肉更好吃。这其中将“口感”量化的思维过程，以及用看得见的测量数据表达的过程值得赞赏！
但是腌肉是否好吃，不仅有众多客观因素的影响，对于不同口味的人来说也会千差万别。所以，建议辅导老师和同学们只聚焦在“用什么方法会让腌肉变软或变硬”这个问题上，而不是首先去讨论“用什么方法会让腌肉好吃”。把腌肉软硬的问题讨论清楚，人们根据自己的喜好选择相应的腌肉，也同样具有意义。
影片中同学们出镜较少，有同学的镜头也是以半身和手臂为主。如果可以多一些镜头展示同学们做实验时的神态、表情，会让观众与同学们建立更深的联系。

刘海鹏高级讲师(STEM教师辅导点评专家):
好不好吃到底能不能用科学的指标来定量分析呢？这恐怕是一个很难回答的问题。澳门培正中学的同学用定量分析和对比实验的方法试图寻找“腌肉”的奥秘。影片画面丰富，剪辑巧妙，让枯燥的实验过程也极具观赏性。虽然影片选取的实验参数还不够全面，但这只是探索的开始，不妨我们一起期待他们后续的作品吧。