Para Math AA HL, la IA cuenta como 20% de la nota final y 20 marks. El tema debe producir datos o un modelo que puedas analizar, explicar y evaluar.
El trabajo HL debe explicar de dónde viene el modelo, probarlo con mediciones y usarlo para un diseño o comparación.
La presentación, comunicación, calidad de datos, conclusión y evaluación deben apoyar la pregunta de investigación.
Botellas que se vacían, cadenas colgantes y rampas dan sistemas observables donde derivación, ajuste de curvas, residuos, longitud de arco o tiempos numéricos hacen trabajo real.
Elige la opción donde puedas recoger los datos más limpios y explicar los supuestos sin fingir certeza.
Cambia la pregunta, contexto o mediciones para hacer el trabajo personal. No copies un plan tal cual.
Confirma siempre la guía actual, instrucciones del profesor, seguridad del colegio y plazos del coordinador.
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