IA对于IB的重要性相信很多同学都已经了解了,有关IB生物IA的写作方法与技巧很多同学们肯定都已经知道了。下面我们给大家分享一些IB生物IA的注意事项,希望大家都能避开这些扣分点。
选题不要只选择自己感兴趣的项目,要考虑教学内容
选题是出于的好奇心或者兴趣,要体现出选题与教学大纲内容有关。注意,你提出的兴趣点一定要与科学研究问题相关,并与你接下来的研究一致。
科学研究实验要有可重复性,否则这个研究结果就不具有真实性。因此,必须清楚地概述(足够详细,以便其他人可以遵循)实验方法。如果你使用了非标准的方法或采用了标准的方法,要附上一张有标签的设备照片或图表。
实验中要考虑变量
Independent variable和Dependent variable是实验的核心,是整个研究实验数据的来源。一定要明确Independent variable和dependent variable的关系,切忌关系混乱,单因素实验出现多因素的现象。只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好,才能弄清实验中的因果关系。
Control variable的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果,因此,Control variable也要明确说明。一定要助力这个选题能够对自变量进行调整,这样可以得到不同的因变量,至少要三组的数据,不然这一部分也会失分严重
考虑伦理、个人安全和环境因素等问题
科学研究要考虑到伦理、个人安全和环境因素等问题。文章中要概述实验设备和化学品的危害和风险,以及应采取的适当控制措施和个人安全预防措施。如果使用人类液体或动物骨骼等材料必须澄清道德和安全问题。
选择合适的研究方案
从研究话题细化为研究方案,是学员在准备内部评估报告时需要面对的第二个关键步骤,可能也是最耗时的一步。一个简洁、优秀的研究方案不仅让人眼前一亮,而且有助于学员进一步明晰自己的思路,帮助学员分析研究结果并进行恰当的反思,对整个内部评估的进展有着事半功倍的效果。
对于数据的应用要严谨
这些数据必须有足够的数量,并以适当的方式加以处理,以便能够得出结论,以满足分析和评价的标准。如果设计的方法不能得到足够和适当的数据,这将导致学员在随后的部分扣分,而这将成为评估的关键。
数据关系到学员提供证据(evidence)的程度,学员需要用与研究问题相关的方法选择、记录、处理和解释数据,并且这些分析后的数据结果能支持最终的实验结论。
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筑梦牛剑/G5/常春藤