IB数学的IA怎么写？

　　根据5月IBO公布最新的评核政策，已以双路线形式进行评核：

　　1. 对于部分疫情相对安全的地区学校，学校可选择继续进行考试。

　　2. 对于认为未能安全进行考试的学校，可选择结合IA和学校预估成绩作为评核

　　再一次展示了IA的重要性。

　　IA现在我们先简单的说一下官方的目的Purpose of internal assessment。

　　这是官方的最开始设计IA的目的：

　　“It enables students to demonstrate the application of their skills and knowledge, and to pursue their personal interests.“

　　第一点其实也是很直观的，也就是说让学生展示自己的学到的什么东西，学到的技能与知识。这第一点不是找解释原则。第二个就是pursue students’ personal interests。其实告诉学生要把自己的故事讲好。

　　在IA里整个故事的逻辑通不通顺，也是充分的很重要的因素。我们在后面会详细的讲IA的测评标准。

　　ABCDE在旧的考核里面是5大标准。由于IA的测评标准，按照我在研究的结果来说，他的测评标准基本上不太会变。或者说这5大标准用在任何一篇文章上，其实都是适用的。

　　A.Communication沟通

　　写的文章要让人看懂，并且语言结构要规范清楚。我们要写清楚为什么写这篇文章，为什么做这次研究，进一步来说，从写文章的目的岛研究过程再到最后的结尾，还要有一个清晰简明的逻辑链。

　　B.Mathematics Presentation

　　第二点就是要把数学知识正确且充分的展示出来，这里我们要学会熟练运用Word里面的公式编辑器。并且在运用公式的时候要保证公式正确，同学们要注意自己不确定或者没学习过的公式不要随便为了‘炫技’想当然地去加，这样不仅不会提升分数，错误的引用也会让我们的分数“血流成河”。

　　C&D. Personal Engagement 和Reflection

　　这两个点我们一起讲，第一点Personal Engagement，就是怎么去写我的IA才能把我选的题材与我个人成长过程与个人发展或者个人兴趣联系起来(The process of personal growth is linked to personal development or personal interests)，简单来说即把故事讲好并于个人经历联系起来。

　　第二点reflection也就是要注意时刻点题，评审标准要求能够在文章的多处看到与主题的联系(The review criteria require that you can see the connection with the topic in multiple places of the article)，因此时刻注意保持行文思路与主题的一致性也是很重要的。

　　E.use of mathematics

　　E和B点Presentation不一样的地方，B主要要求数学表现形式规范标准，E点要求我们运用，学生关于数学概念的理解就是这个数学概念是否真的适合在这里(Students‘ understanding of mathematical concept is whether this mathematical concept is really suitable here)，或者学生自己去验证了数学模型适不适合在一个小题里面。还有一点非常选的语言模型难度适合，这里就不推荐学生去用高分去选择非常好的选题。

　　原因是，第一个学生没有这种掌控能力去把短时间内，大概也就是几个月的时间去把这种高难度的模型也掌握(It‘s about a few months to master this difficult model)，另外一个就算是能掌握它的表现形式也是需要去雕琢的。

　　下面我们简单说一下选题。

　　推荐大方向：数据处理方向

　　主要方法：相关分析、回归分析、曲线拟合。

　　对于大部分学习IB的同学们来说，数据处理方向有几点好处：

　　1.接近实际，可以自己收集数据分析。

　　2.难度适中，操作流程标准化，相比而言，研究数论几何方面的定理或者是代数不等式证明，虽然说足够硬核，但是进度不容易控制，做的过程会有很大的挫败感(Although it is hard enough, the progress is not easy to control, and the process will be very frustrating)，而数据处理不同，每一步的完成，都会使同学们感到自己离目标越来越近，从而顺利地完成整篇文章。

　　3.产出的成果可以化程度高，举个例子，我们选择四组变量，两两之间进行相关分析，这样首先有6张散点图与6组相关系数，将相关性好的两对数据进行回归，这样做出来的报告不仅可读性强，而且每一部分的都可以看作是很好的贴近文章主题。

　　看到这里，IB数学的IA怎么写?你明白了吗?