相信每个IB学员都有过这样的疑惑：数学这样极致的理科，究竟要怎么写出小论文嘛？别着急，今天就介绍给大家IB数学IA选题全攻略，将如何选题、如何评分、如何收集数据等问题一网打尽。
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什么是IB课程IA?
按照惯例，我们还是给大家先科普下什么是IA。
2020IB公告的核心方向显示，IB分数计算方式为：最终分数=学校重新提交的预估（学校自己订评估方案）+IA EE TOK（交由IBO评估）。那么，在录取公式中占据一席之地的IA究竟是何方神圣呢？
所谓IA（Internal Assessment），即内部评估，是IB课程中必不可少的一部分，一般由学校导师先进行内部考核评分，再交给IB官方最终考核。IA与IB总分息息相关，其重要性不言而喻。
IB数学IA选题实在写不出怎么办？
curve fitting来拯救你
curve fitting，也就是曲线拟合。假设我们手上已经有一堆可得的数据，那么我们就能把这些数据放到坐标系中，往往我们就能得到一个函数或者离散方程，是与我们手上的数据相吻合的。
例如，我们可能发现手上的数据，原来符合指数函数的特征，又或者是对数函数的特征等等。这种把现有数据透过数学方法，来代入一条数式的表示方法，就可以称之为曲线拟合啦。
为什么说这个方法很万能呢？是因为对于所有可以收集数据的课题来说，运用这个方法基本都是没错的哦！
而且，由于曲线拟合的方法涉及的都是简单的数学模型，因此里面包含了很多的假设因素，出来的结果也涉及很多限制，所以同学们有空间针对这些部分进行分述，打分的人最喜欢看这种内容了。
如何想出一个完美IA选题？
一个完美的IA选题，必须是完美且有结论的。
具体，指的是数学IA课题的设计，必须让阅卷导师一眼就能看到同学的研究方向和明确的数学概念。
举个例子，“研究足球运动背后的数学原理”这个课题一看就太空泛了。无论是足球运动还是数学原理，两个词包含的内容都太宽泛了，并没有让阅卷导师一眼看出同学的研究方向和将要涉及的数学概念。
要使这个题目变得具体，大家可以尝试把他变成“在足球运动里，怎样的角度（或方向、位置）能最大化入球机会？”这样一来，题目的指向性一下就变得明确起来，而数学概念如角度，也能清晰呈现在导师眼前，使课题的研究方向一目了然。
所以同学们一定要时刻提醒自己，在设计题目的时候，必须包含具体的学术概念和明确的研究方向这两个最最重要的因素哦。
如何体现personal engagement？
要回答这个问题，我们就要追溯到设计数国际课程IA本身的目的了。
之所以要求大家做数国际课程的IA，并不是期望同学们去研究多么深奥的数学理论，只是鼓励学员进行批判式思维，以增强学员的分析能力和表达能力
所以personal engagement一直强调的是学员个人在做IA时的参与感，同学们的研究课题，应该尽可能贴近自身的兴趣爱好、生活习惯等等。
过去我们很多同学就会研究一些跟自己兴趣有关的题目，例如运动呀，摄影呀。像喜欢拍照的同学，就能研究一下拍摄角度跟构图优劣的课题，像脚架的高度、角度等该如何设定，才能塑造主物像居中的较优构图？
这样一来，导师就能看到同学研究这个课题的目的，可能是想进阶个人拍摄技巧，自然就感觉课题与学员之间有着强关联，personal engagement部分的评分自然也会高了呢！
IB数学IA没有实验和收集数据可以吗？
这个要具体情况具体分析。
例如上文的射球的例子，这一类型的题目就不需要收集很多的数据哦，反而我们需要的是物理学里面的一些知识与概念。
而需要大量数据的课题通常都涉及统计的内容，在这里也提醒各位小可爱们，阅卷导师最喜欢看到同学们自己收集一手数据了，假若同学可以自己设计问卷，找各路好友填写问卷，最后得出自己收集的一手数据用以研究，那么前面提到的个人参与度的部分得分也不会低。
至于收集数据的样本数量多少才够？30个或以上的数据样本才理想。
IB数学IA选题越深奥越好吗？
数学IA看重的是同学对数学知识的实际应用，执着于更高深的数学概念很有可能吃力不讨好。只要相关的概念一定要在一开始就清楚定明和解释，确保读者可以紧跟通篇IA的逻辑就可以了。
今天对IB数学IA选题攻略等相关信息的分享就到这里。一份好的IA，思路选题、实验设计 论文框架、语言优化都缺一不可，这对母语非英语的学员来说的确是不小的考验。
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