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2020.08.01

IB Science系 Internal Assessment (IA)で高得点を取るためのレポートの書き方 (Biology, Chemistry, Physics)

Science系のInternal Assessment (IA)で高得点を取るにはどうしたらいいのか悩んでいる生徒は多いのではないでしょうか。実はIAで一番重要なのは研究内容ではなく、それを伝えるテクニックです。

どれほど内容の濃い研究内容だったとしても、それが採点者に伝わらなければ元も子もありません。これを伝えられる唯一の方法は魅力的なレポートを作ることです。

この記事ではScience系のIAのレポート(実験ベース)の書き方をご紹介します!

 

 

目次

  1. IB Science系 IA: レポートの構成
  2. IB Science系 IA: 項目ごとの書き方

IB Internal Assessment(IA): レポートの構成

 

Science系 IAのレポートの書き方にはある程度のフォーマットがあります。以下の構成が主流です。

   ① Research question

   ② Introduction

   ③ Background

   ④ Hypothesis

   ⑤ Methodology

   ⑥ Data collection

   ⑦ Analysis

   ⑧ Conclusion

   ⑨ Evaluation

   ⑩ Citation

では、それぞれどのように書いたらいいのでしょうか。得点の取れるレポートの書き方をご紹介します!

 

IB Internal Assessment(IA): 項目ごとの書き方

 

Research question

ここではResearch questionを述べますが、具体的簡潔でなければなりません。採点者に1行でこのレポートでは何を追及しているのか、何がIndependent/Dependent variablesかを理解させることが目的です。

例:「How does ___ affect ___?」のように一見しただけで何がIndependent variablesで何がDependent variablesなのかが分かるようなResearch questionにしましょう。

 

Introduction

ここではResearch questionに至った理由と、それを追及することの重要性を、おおよそ半ページから3/4ページを目安に述べましょう。評価基準の一つであるPersonal engagementで点を取るにはここでいかに自分の経験談を組み込めるかがカギとなります。

例えば、筆者の場合、PhysicsのIAでは紙コプターの羽の長さと浮力時間の関係性について研究でした。

このトピックを選んだ理由として、実際に幼少期に遊んでいた時に思った「どうやって浮くのか」という疑問点とそこから生まれたヘリコプターの羽の長さに対する好奇心を挙げました。

挙げる理由がオリジナルであるほど、Personal engagementで高得点が取れます。

また、この研究をすることで何に役立つかを述べられると尚更いいです。社会的にどう役立つかでも、一個人としてより深い原理を知るためでも「この研究をすると__が分かる」という形にしましょう

そうすることで、このレポートで完結するという形ではなく、次のステップも視野に入れている、ということで評価されます。

●IAの評価基準についてはこちら
IB Science系 Internal Assessment (IA)で高得点を取るためのアドバイス (Biology, Chemistry, Physics)

 

Background

ここでは研究をするにあたって必要な科学知識や公式などの説明をします。採点者に研究内容を理解させることだけではなく、生徒自身も研究内容を理解しているかの判断基準となります。

気を付けることとして、必要な情報だけを提供しましょう。多くの生徒は採点者が確実に理解できるように情報を多く書きがちですが、本当に重要なことが分からなくなってしまいます。

ページ数制限もあるので必要最低限の情報を書きましょう。半ページから1ページを目安にしてください。

また、情報を他のリソースからとってきたのであれば、参照することを忘れないでください。

 

Hypothesis

調べた情報をもとに、Research questionの仮説を1行で立て、数行でなぜそう思うのかを述べましょう。書きましょう。実際に研究を進めて、この仮説通りに事が進まなくてもいいです。Backgroundで説明した情報とつじつまのあう仮説を立てましょう。

 

Methodology

ここでは研究をするにあたってどのように実験をするのかを書きます。

まずは使う材料と機材のリストを並べます。以下のようなテーブルを作ると採点者も見やすいです。機材を書く際、機材名の横に(±0.1mL)のようにUncertaintiesを忘れないようにしましょう。

Instrument Uncertainties

 

次にすべてのVariables(independent, dependent, controlled)を述べます

Independent variables: …

Dependent variables: …

Controlled variables: …

というように箇条書きで構わないので、見やすさを重視しましょう。Controlled variablesに関しては、どのように調節したのかの説明も必要です。

そして、実験を実際行うときの手順を、一つ一つ丁寧に三人称で説明します。丁寧さの目安として、初めて読んだ人でも手順を読んだだけで実験が行えるほどに詳しく書きましょう。

 

Data collection

ここでは計測したデータを表示します。

データは基本的にIndependent variableごとに5回以上の試行を行います。そのデータをグラフやテーブルで表示する際は、正しい方法で記入しなければなりません。

グラフやテーブルの題名は「Table 1: Table showing …」のように、後に参照しやすくする為に説明文に加え、数字を付けましょう。説明文には何のデータか、そして単位Uncertaintiesを忘れずに書いてください。

例:

Table 1: Table showing the relationship between time falling and length of wings

Independent variable: Length of wings Dependent variable: Time falling
Trial 1(±..s) Trial 2(±..s) Avg(s)

 

また、Quantitative data(定量的データ)だけでなく、Qualitative data(定性的データ)も計測すると高得点が狙えます。

Quantitative dataだけが必要な場合も、実験を行っているときに、視覚的になにか変わりがあったか、匂いは発生しなかったかなど観察結果を書いくことも重要です。

 

Analysis

ここではデータの分析をします。データ自体のことについてではなく、計測したデータを観察し、なぜこのようなデータになったのかを説明しましょう。1ページ以上を目安とします。

次のConclusionで研究結果を説明するにあたって裏付けられるように、ここでデータに関してのすべての情報がくみ取れるように意識することが重要です。

説明をする際は、実験の結果が一目で分かるようにグラフ・テーブル・写真などを利用してください。

Data collectionのグラフでは計測したデータの一覧を提示することを目的としていますが、Analysisのグラフではデータの傾向を見極めることを目的としています。その為、トレンドラインをグラフに入れ忘れないようにしましょう。

Qualitative dataについて言及する場合、「形、色、匂い、手触り」など視覚的な変化がなぜ起こったのかを説明しましょう。

 

Conclusion

まず、1行で簡潔に研究結果をまとめましょう。その後に、なぜそう思うのかをこれまでのデータと分析を元に説明していきます。

最後には明確にReseach questionに対しての答えを述べてください。「How does ___ affect ___?」というReseach questionだった場合、Independent variablesとDependent variablesがどう関係しているかを明記しましょう。

 

Evaluation

ここでは研究の弱点の特定と改善案を述べます。

IAでは何かしらのトラブルが生じることでしょう。完璧にすべてを成し遂げられることはありません。その為、全体的にこの研究では何が足りなかったか、そしてどう改善したらいいのかを詳しく書いていきます。

弱点として挙げられる例としてこのような点があります。

Variablesについて

実験中に起こりうるErrorsやUncertaintiesについて

実験手法について

器具の弱点について

時間配分について

弱点は最低でも5点は用意しましょう!

また、以下のように文章で書くのではなく、テーブルを作って見やすくすることも可能です。

Weakness Improvement
Independent variable
Dependent variable

 

 

Citation

レポートを書くにあたって使用した文献などを、指定されたフォーマットで参照しましょう。

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Science系のIAのアドバイスは以上となります。ただ構成は分かっても、やはり、まだ自分のライティングスキルに自信がない生徒様も多いのではないでしょうか。

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