＼\数弱でも数学論文を書く IB /／

こんにちは🌷

ののかです。

note の総閲覧数が１万回超えたので、
名前と学校名を公開しました〜！

更新しているのでぜひみてみてください🌟

話を戻して、今回は

Mathematics: Analysis & Approaches HL

の IA についてご紹介していきます。

IAとは

IAは "Internal Assessment" の略で

日本語だと「内部評価」となります。

それに対し、

5月または11月に行われる筆記試験は

「外部試験」と言われています。

そのため、IAは

「学校内で主に評価される成果物」のことを指します。

DPで履修している各科目にIAが必ずあり、

主に個人での研究論文をIAとして執筆します。

その論文は学内のDP科目担当の先生方によって

だいたいは評価され、

その成績の付け方が正しいかどうかをIBOの人が

後に確認する感じです。

（でも、外部から訂正入ることはあまりないそう🤔）

Math IAの特徴

Math AA HL の IA について話していきます。

Math AA SL, Math AI HL/SL とは少し内容が異なるかもです。

Math AA HL の IA は「数学探究」と呼ばれています。

「数学探究」について以下のようにまとめられています。

「数学探究」は生徒が自ら選択したトピックに基づいて
課題レポートを作成するもので、
数学の特定の分野に的を絞って取り組むことが求められます。

ここで重視されるのは、
数学的なコミュニケーション（公式、図、グラフ、表など）です。

「数学探究」の目的は、評価を行うだけではなく、
数学的な概念やプロセスに対する理解を深め、
より広く数学に価値を見出す機会を生徒に提供することです。

指導の手引きより

簡単に言うと、

「授業で習った知識を応用して、日常の中に潜んでいる数学について
レポートを書こう！」

って感じです。

扱うトピックは、Math AA HL で学んだトピックから
選択することが推奨されています。

ですが、「数学探究」において扱うトピックは、

「授業で習うものよりわずかに難しいレベル」＝「教科書に載っていないもの」

の方が評価が上がります。

ここのトピック選択が

その後の IA の進め方、難易度を左右するので

かなり重要になります。

授業内での IA に割り当てられる時間は

１０〜１５時間で、

Math AA HL の成績全体において

２０％の配点比率を占めます。

レポートは

大体１２ページ以内に収めなければなりません。

Math IA の評価基準

Math AA HL の IA は２０点満点です。

評価規準は以下の５つがあります。

指導の手引きより

評価規準A：４点
評価規準B：４点
評価規準C：３点
評価規準D：３点
評価基準E：６点

の配分です。

Math 全体の成績に占める割合が２０％で２０点満点なので、

１点が１％の比重です。

結構大きい比重なので、

Mathの IA で１点上がることは大きな意味を持ちます。

スケジュール

５年生の終わり頃に

pre IA として

First draft を提出します。

私は first draft で

フラクタル次元について書きましたが、

自分でも数学的な概念について、

よく理解できていなまま書いてしまったので、

最初につけられた点数が

５点（20点満点）と

やばやばだったので、

すぐにテーマ変えることにしました。

pre IA があるおかげで、

自分の IA の不十分な部分を

確認できて、

テーマも変えた方がいいことも分かりました。

pre IA は

自分の選択したテーマと、

IA に求められている評価規準との

親和性を確かめることができるので、

非常に大切だと思います。

そして、

６年生の６〜７月に

final draft を提出しました。

RQの決め方

私は学年で一番数学ができない人だったので、

難しいトピックは選びたくありませんでした。

そんな数弱の私に

「習った範囲より高度な内容で数学の論文書け！」

という感じだったので、本当にどうしようか困りました。

また、私の学校の数学の雰囲気的に、

「微分方程式」か「統計」で IA を書くという感じでした。

周りの友達は

微分方程式を選択している人が多い感じでした。

そこで、とりあえず、

周りと同じことをするのがあまり好きではないのと、

微分方程式をあまり理解していなかった(汗)ことから、

私は「統計」を選択しました。

授業で扱った統計の内容が、

主に「正規分布」だったので

それ以外の統計学のトピックを選択しました。

そこで選んだテーマが、重回帰分析です。

重回帰分析は、

Excelでグラフを出すことができるので、

評価規準で求められている

「数学的なコミュニケーション」を満たすことができるかな〜

と思い、聞き馴染みもあったので

選択しました。

統計を扱うにあたって、

必ずデータが必要になります。

そこで私は、

日本の政府が公表しているデータベースの

e-Stat と呼ばれる Website を用いて

IA を執筆しました。

利用しやすかったです。

自分でデータを集めている友達もいましたが、

私はそこまで頑張れる余力がなかったので、

公にあるデータに頼らせていただきました。。

ちなみに、

その自分でデータ集めてた子と

IAの点数変わらなかったので、

Public resources を使うことで

マイナスになることはないと思います🙆‍♀️

ほんとに数弱なので、

（学力テストで学年160人で下から数えた方が早いくらい、
ほんとに数学できない生徒でした）

使いやすいデータないかな〜

という感じで、

適当にデータベース眺めてて、

このデータとこのデータ関係ありそう！！

と見つけたのが、

日本４７都道府県別の

・持ち家比率
・単独世帯割合
・離婚率

の３つのデータでした😅

データのチョイスセンスが謎すぎますが、

これでも IA 書けて、

結果的に、

DP生６人の中で、

２番目に良い IA の点数取れました。

この３つのデータの関連性を調べたいな〜と思い、

RQは

「日本の４７都道府県別の持ち家比率に単独世帯割合と離婚率のどちらの要因がより影響しているのか」

にしました。

大変だったこと

Word に数式打ち込む作業疲れる。

めっちゃポチポチとパソコンに打ち込む作業が、

めんどくさかったです😅

私のIAより抜粋

シグマとか、二乗の値をいちいち打ち込まないといけなくて、

すごい大変だった記憶があります。

ですが、

途中式やプロセスも評価の対象なので、

諦めずに根気強く打ち込みましょう。

日本語のお手本 IA なし

私は Math AA HL を日本語で履修していたのですが、

日本語で書かれた IA を見せてもらうことなく、

何が正解かあまりよくわからないまま、

暗中模索状態で IA を執筆しました。

と、いうのも

IA の First Draft は提出して、

先生からのフィードバックをもらうことができますが、

その First draft の点数が、

先述したように５点でした。

その５点から、

どうやって点数を上げれるのか

お手本もない中で、

自力で考えて質を高めるのが難しかったです。

（Clastify と日本語の数学論文を読みあさって頑張りました）

まとめ

数学が苦手な私でも、

頑張れば、

数学探究の論文を書くことができることが、

お分かりいただけたかと思います。

あまり良いアドバイスとは言えないですが、

Math AA HL の IA で良い点数を

取ることは非常に難しいと思います。

なので、数学の IA に

多くの時間とエネルギーを費やすよりも、

数学の paper 1,2,3 の対策をしっかりと

した方が、点数には繋がるのかな、

と正直思っています。

DP は結局、

時間配分と効率性のマネジメントが

一番求められると思うので、

そこの塩梅を自分で上手に調節できる人が、

DP の Final exam で良い点数を取れている気がします。

数学に苦手意識を持っている DP 生の皆さん！

諦めないで、

数学に向き合う勇気を持ってみてください🫶

少しでも誰かのお役に立つ情報を

提供できていたら嬉しいです。

最後の 「DP科目の IA 編」を読んだくださり、

ありがとうございました。