什麼是科學組 IA (Science IA)？

對於學習物理、化學、生物等科學課程的學生來說，科學組的內部評估（IA）是一項至關重要的任務。它不是紙上談兵，而是需要你親自動手，像一個真正的科學家一樣完成一次小型研究。

科學組 IA 到底是什麼？

科學組 IA 是一份個人獨立完成的實驗研究報告。它的核心要素包括：

• 自選研究課題： 你需要在老師的指導下，確定一個自己感興趣且可行的研究問題（Research Question, RQ）。

• 親自動手實驗： 你需要設計並親自執行一個實驗來回答你的研究問題。這可能是在實驗室裡完成，也可能是通過數據庫分析或建立模型。

• 撰寫正式實驗報告： 最終你需要提交一份 6-12 頁的詳細實驗報告，全面記錄你的研究過程和結果。

• 佔總成績的 20%： 這份報告佔你該門科學課最終總成績的 20%，重要性不言而喻。

為什麼 IB 要我們做科學 IA？

科學 IA 的目的在於評估你在標準考試中無法展現的科學實踐能力：

• 體驗完整的科學方法： 讓你從提出問題、設計實驗、收集數據、分析結果到得出結論，完整地走一遍科學探究的全過程。

• 培養實驗技能： 訓練你安全、精確地操作實驗儀器，並有效控制變量的能力。

• 數據處理與分析能力： 教會你如何整理、呈現（如製作圖表）和分析你的實驗數據。

• 批判性評估能力： IA 的一個重要部分是「評估」（Evaluation），要求你批判性地反思自己實驗的局限性、誤差來源，並提出改進方案。

一份標準的科學 IA 包含哪些部分？

一份高分的科學 IA 通常遵循非常清晰的結構：

1. 研究問題 (Research Question): 清晰、具體地陳述你要研究的問題。

2. 背景介紹 (Introduction/Background): 簡要介紹與你研究相關的科學理論和背景知識。

3. 假設 (Hypothesis): 根據背景理論，提出一個可被檢驗的假設。

4. 變量 (Variables): 明確你的自變量（Independent）、因變量（Dependent）和需要控制的變量（Controlled）。

5. 實驗步驟 (Method/Procedure): 詳細、清晰地描述你的實驗步驟，確保他人可以重複你的實驗。

6. 數據收集 (Data Collection): 以表格形式呈現你收集到的原始數據。

7. 數據處理與分析 (Data Processing & Analysis): 對原始數據進行計算、處理，並通常用圖表來可視化結果。

8. 結論 (Conclusion): 根據你的分析，得出結論，並將其與你的假設進行比較。

9. 評估 (Evaluation): 這是拉開分數差距的關鍵部分。你需要深入分析實驗的優缺點、誤差來源，並提出具體、可行的改進建議。

 給科學 IA 初學者的三大忠告

1. 一個簡單而出色的實驗 > 一個複雜而糟糕的實驗： 不要追求題目的高大上。選擇一個簡單、變量易於控制的題目，並把它做得精確、嚴謹，遠比選擇一個你無法駕馭的複雜題目要明智得多。

2. 數據質量是生命線： 盡可能多地重複實驗，收集足夠的數據點，以減少隨機誤差，增加你結論的可靠性。

3. 在「評估」部分展現你的思考深度： 不要只說「人為讀數有誤差」。要具體分析這個誤差如何影響了你的最終結果（是系統性偏大還是偏小？），並提出具體的解決方案（如使用電子傳感器代替肉眼讀數）。

結論： 科學 IA 是你成為「科學家」的第一次實習。這個過程會充滿挑戰，但它所培養的嚴謹思維、動手能力和解決問題的能力，將對你未來的理科學習乃至任何領域的工作都大有裨益。