Pour Math AA HL, l'IA compte pour 20% de la note finale et 20 marks. Le sujet doit produire des données ou un modèle que vous pouvez analyser, expliquer et évaluer.
Le travail HL doit expliquer l'origine du modèle, le tester avec des mesures et l'utiliser pour un objectif de design ou de comparaison.
La présentation, la communication, la qualité des données, la conclusion et l'évaluation doivent toutes soutenir la question de recherche.
Bouteilles qui se vident, chaînes suspendues et formes de rampes donnent des systèmes observables où dérivation, ajustement de courbe, résidus, longueur d'arc ou temps numériques servent vraiment.
Choisissez l'option où vous pouvez collecter les données les plus propres et expliquer les hypothèses sans inventer de certitude.
Changez la question, le contexte ou les mesures pour rendre le travail personnel. Ne copiez pas un plan tel quel.
Confirmez toujours le guide matière actuel, les consignes du professeur, les règles de sécurité et les délais du coordinateur.
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