Für Math AA HL zählt die IA 20% der Endnote und 20 marks. Das Thema muss Daten oder ein Modell liefern, das du analysieren, erklären und evaluieren kannst.
HL-Arbeit sollte erklären, woher das Modell kommt, es an Messungen testen und für Design oder Vergleich nutzen.
Präsentation, Kommunikation, Datenqualität, Schlussfolgerung und Evaluation sollten die Forschungsfrage gemeinsam stützen.
Ablaufende Flaschen, hängende Ketten und Rampenformen liefern beobachtbare Systeme, in denen Herleitung, Kurvenfit, Residuen, Bogenlänge oder numerische Zeiten echte Arbeit leisten.
Wähle die Option mit den saubersten Daten und Annahmen, die du ehrlich erklären kannst.
Ändere Frage, Kontext oder Messungen, damit die Arbeit persönlich wird. Kopiere keinen Plan unverändert.
Bestätige immer aktuellen Subject Guide, Lehrerhinweise, Sicherheitsregeln und Koordinatorfristen.
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