所有IBers都逃不过的IB数学IA,成绩在AA和AI课程中都占比20%,且HL课程和SL课程的要求是一样的:主要考察学生能不能用科学方法解决一个感兴趣的问题,展现出数学的探索、分析、表达能力。
•那么数学IA的评分标准是什么呢?
•一篇高分数学IA要怎么选题?
•IA论文有哪些不可或缺的要素吗?
今天考而思惟世给大家系统讲解一下IB数学IA怎么拿下高分!
IB数学IA评分标准
官网给出的IBO范文,篇幅通常在6-12页之间,并没有像EE论文那样要求同学们在学术上尽量有所突破,而是更加强调对知识的应用,以及与其他领域、数学其他方面和个人兴趣的结合。
数学IA的评分主要看以下五个方面:
① 语言表达 Communication
② 数学学术表达 Mathematical Presentation
③ 个人参与 Personal Engagement
④ 反思 Reflection
⑤ 数学运用 Use of Mathematics
根据官网的Assessment Criteria提炼出以下几点注意事项:
1、Communication
Communication表达和语言组织,需要尽可能保证全文逻辑眼睛、简洁但完整。
大家需要重点关注论文的前后一致性(Coherence)、文章的组织架构(well-organized)、结构的完整性(Complete)和语言的准确性(Concise)。
2、Mathematical Presentation
Mathematical Presentation即是要求同学们在行文中注意数学学术表达,在适当的地方运用适当的数学符号、数学术语;在适当的地方定义相关术语。
另外,必要时运用多种辅助工具,比如公式,图像,表格等等,用数学语言来表达数学概念,推论以及结论。
*只有在使用软件的情况下,才可以使用计算器和计算机的相关符号。
3、Personal Engagement
Personal Engagement包含了个人兴趣的体现,把你自己的探索和理解融入到选择的IA话题当中。
例如:你选择的是理化生相关话题,那么就可以多提供一些背景知识,体现自己确实喜欢这个话题,涉及引用的部分在正文和结尾做出标注和references。
4、Reflection
Reflaction部分是实验报告的最后一环,你需要对实验和分析过程进行反思,总结研究的局限性、未来研究的方向等等。
如果是总结局限性,记得要写清楚问题出现的原因,以及你是如何改变探索方式继续探索问题答案的,向阅卷老师展现你的批判性思维能力。
5、Use of Mathematics
其实无论是什么研究,最终都会绕回Use of Mathematics 数学运用上。
这里要注意的是,getting the right answer仅仅只是给出正确答案,并不等于你的理解,而demonstrating understanding才是真正展示出你对一个问题的理解。
所以,你需要确保在整个IA中给出了解释,在每个步骤中解释你为什么要以这种方式回答问题。
IB数学IA高分必备要素
一篇相对完整的IA研究论文,需要包含五个部分:介绍/研究背景、研究方法、数据分析和推导、结论、文献及附录。
•Introduction & Rationale
介绍/研究背景,需要讲述问题背后已有研究或结论的背景知识,已有的争议或猜想,写明你要进行这项研究的原因。
•Method
具体描述在研究中使用的知识和理论,如果涉及到此前没涉及过的理论,需要在正文中第一次出现的位置,给出详细的解释和推导。
•Analysis & Investigation
这一环节要注意写清楚两块内容,①对研究数据和结果进行分析,对不同的变量情况做出讨论;②使用的研究方法是否被证实是正确有效的,是否有可以改进的地方。
•Conclusion
根据研究数据总结出结论,并回答这个结论是否验证了你的猜想。
•References & Appendix
中涉及的所有数据和引用,在结尾整理出文献,链接等资源,完成reference和appendix。
IB数学IA有什么高分小tips吗?
•关于数学术语
你需要在在第一次引入某概念的时候,就清晰地定义关键术语和变量,用简短的定义阐明并证明你对数学的理解即可。
•关于数据清晰度
必要时,善用公式、图表、表格、图形、模型等形式来展示你的模型。当然,使用时需注意图表完整性,确认是否出现坐标轴表示错漏、数据未解释/标注清晰等问题。
•关于公式的使用
所有公式必须使用Mathtype等软件整理到正文中,截图是不可取的。
•关于图表的使用
图表非常重要的信息之一就是caption,即图表的标题或简要概括。标准caption的格式为"Figure 1. Trend of … over a period of time"。
•关于结尾的分析角度
结尾的Reflection部分,需要结合自己的研究方法和数据收集,分析研究方法的优缺点,必要时还需要分析误差问题。
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