IB Physics IA代写：

　　内部评估20%总体：

　　该项目不仅需要将设计实验室，数据收集和处理实验室以及结论和评估实验室结合在一起。它需要作为一种文字流，要考虑到读者-因为他们不像您那样理解主题，方法论或成果。您需要传达您对该主题和调查的兴趣和热情。您需要具备一定水平的IB Physics IA理论，实践技能和报告撰写技能。读者将如何找到您的实践技能的证据?时间范围：HL和SL学生均应在此项目上花费10个小时。对于HL学生，这需要2周的工作时间(约8课)，对于SL学生则需要4周的时间。这包括设计，实验和报告编写。该报告应随行编写，并应在时间限期结束时填写。在此期间，您将没有其他IB Physics IA作业，因此您将需要在IA上花费功课时间。您需要花一些时间在实践部分之前，为您的IA找到可行的想法。您可能还需要找到相关的理论并进行一些初步测试。然后可以将第一周用于设计和执行实验，第二周可以用于进行额外的重复，分析数据并完成报告。起草的的的您的老师只会给您有关初稿的书面和口头反馈。如果您没有在预定的截止日期之前提交初稿，那么可用于反馈和重新起草的时间将受到限制，并且最终提交的质量将受到威胁。如果您不提交草稿，则您的第一个版本将是您的最终版本。您应在Turnitin上提交初稿和最终稿。参考：由于您的作品将通过Turnitin.com提交，因此将进行窃检查。 UWCSEA和IBO非常重视gi窃，如果发现有罪，将危及您的IB文凭。文本引用的形式性质需要进行审查。 UWCSEAIB Physics IA系使用APA系统(请参阅实验室中的APA张贴者，并询问是否不确定)。必须根据APA样式引用所有信息来源，而不仅仅是直接引用。书目必须存在，详尽且一致。.不应少于4个来源。

　　撰写报告没有封面，没有内容页面，也没有附录标题：这可能是您的研究问题，也可能只是描述性的句子。例如。 “碰撞速度如何影响动量传递?”或“调查车辆安全性”概述：``您的研究重点在IB Physics IA领域?用1或2句话概括您的计划，为读者设置背景。您打算调查什么?标准1：个人参与度：不仅在前几段中，还将对整个报告进行评估。需要明确传达个人兴趣/好奇心。您为什么选择此研究问题/调查主题?您将如何让读者知道您的个人意见，尤其是在进行标准实验室的情况下。为什么相关?它与现实生活有什么联系?为什么值得调查?您可以使用哪些短语来表达个人参与度?准则2：探索：这是您的依据，背景信息和实验设计。背景信息：早点开始研究。参考研究必须出现在这里。您的调查与哪个IB Physics IA主题有关?您首先打算去哪里看?列出这些可能的来源

　　●向读者介绍您的主题，使他们如您所知

　　●什么理论与您的调查有关? 方程和IB Physics IA数量比一般描述更好。

　　●您的实验理论是否已经清楚理解? 如果是这样，您的个人意见是什么?

　　●向读者说明可能涉及哪些变量

　　●说明其他人以前做过的事情

　　●向读者简要说明您打算如何收集数据。 您将使用什么方法或技术? 您可以从任何地方进行调整吗?

　　●方法中可能发生错误的地方。 您可能要注意什么?

　　●说明为什么您最终决定选择调查的自变量

　　将您的介绍想像成一个倒置的三角形。 它开始时很广泛，但是您会缩小想法范围，最终提出您的研究问题。该EE指南可能会帮助：

　　目的：明确陈述您的研究问题，将您的独立变量和因变量联系起来例如。 降落伞的表面积如何影响达到最终速度所需的时间?不要只声明您的3种类型的变量-讨论它们：

　　1.您的自变量范围是否合适? 为什么不扩大范围?2.因变量的测量是否具有固有的不确定性/局限性?3.您需要控制哪些变量才能进行公平测试? 为什么需要控制它们?您将如何控制它们? 在实验期间和之后，您会重新检查它们吗? 您将要保持什么精确值? 他们的不确定性是什么?

　　您计划重复的次数是否合适?为什么不多多少少?解释你的想法。您允许重复变化的公差是多少?什么能证明异常?例如。您的仪表会波动吗?您将如何处理?会出现什么类型的人为错误?您能否更改计划以最小化/消除它们?例如。如果您要丢球，如何确保释放一致?预测：您的实验是否有不止一种可能的结果。如果是这样，您的预测是什么，为什么?同样，应该使用IB Physics IA学来证明您的选择/决定按照计划进行的选择是正确的。方法论：为什么要按自己的方式设计实验?为什么这是寻求您的研究问题答案的最佳方法?您从一开始就确定了哪些假设和局限性?您计划收集的数据能否回答您的研究问题?安全：``您考虑了哪些安全问题，道德问题或环境问题?其他人可能会提出建议，因为他们将更客观地研究您的调查。设备清单和/或标记图或图片。方法：需要足够详细，以供其他人复制您的实验以及遵循的食谱。您是否已包括要重复阅读的次数以及计划使用的独立变量的确切值?准则3：分析原始数据表：包括一个结构良好的表：每列顶部的格线，标题，单位和绝对不确定性。每一列的小数点位置一致，传达了您使用设备收集数据的精确程度。绝对不确定性，数据小数位及其不确定性的一个有效数字应相同。您是否需要国际单位制或标准符号?不确定性的解释：在表格下说明为什么您使用了不确定性。它们通常是原始数据表中的仪器不确定性。数据处理：以书面形式说明您需要执行的处理，例如取因变量重复次数的平均值，或对方程进行线性化的原因和方式。

　　从原始数据到图形，您需要做什么才能使您回答研究问题?使用一行数据，并显示处理每一步的示例计算。对数据中的不确定性进行相同的处理。数据和不确定性的并行计算是一种可能的格式。图形化数据：标题，轴标签，轴单位，清晰点，最佳拟合线，误差线，最大和最小梯度线，已识别的异常，至少½页，可读的信息框与原点相关-如果是这样，请将其包括在内。如果您的误差线很小或可以忽略不计，那么您是否需要重新评估不确定性估计?图中的信息：为了得出结论，您可能必须使用最佳拟合线的梯度并讨论截距。在图表后清楚地显示此信息，包括不确定性。需要进一步的图形：第一张图形是否清楚数据的模式?如果最佳拟合线是直的并且位于所有误差线之内，那么也许这是您唯一需要的图形。最佳拟合线是曲线吗?记录x和y值的值是否是一个好主意，以绘制进一步的图形并确定曲线的确切幂关系?显然有很少的异常吗?您是否应该消除这些离群值并在没有它们的情况下重新绘制图形?您有什么理由不包括这些要点?您的图表上是否有有趣的要点，当重复进行时仍然不适合该模式?为什么是这样?您是否可以收集更多数据来调查该地区-这可能会建议进一步的工作。准则4：评估。 ``这包括您的总结性讨论，对错误和改进来源的评估，进一步工作的建议和总结。数据中的模式是什么?从您的图表?首先从它显示的最明显的内容开始，然后再进行详细说明。陈述IV和DV之间的关系是否明显，例如线方程。这会回答您的RQ吗?有说服力的证据吗?是您所期望的吗?您是否制定了可以与参考文献值进行比较的值?您的价值准确吗-您是否计算出%的差异始终给出您所说的理由：您提出的观点应基于证据

　　你已经收集了。 通常有多种方法来解释数据，因此您在许多结论中应该具有启发性而不是确定性。由轴截距所证明的系统误差的相关性是什么。在这个实验中这些是什么意思? 您能提出解释的理由吗?错误来源：应当讨论数据，方法和设备的局限性，并应评估您所依赖的控制变量和假设

　　●评论结果的可靠性。 您对自己的结果和结论是真实和准确的有多自信。您采用的方法最准确吗? 自变量中的五个变更和五个试验是否真的足够数据?●评论重复的“变异性”。 有异常结果吗? 为什么会发生这些? 为什么选择从计算中忽略它们?仔细查看图形上的误差线。 高估还是低估? 这些代表重复传播的随机误差(数据的精度)。

　　确保您考虑一下数据中的弱点和局限性，或者您的图形如何提供更有说服力的证据，或者是什么原因导致该值与预测值或文献值相差甚远。哪种错误源是您发现的缺点或局限性最大的原因?首先解决最相关的错误源，不要用肤浅或无关的源来填充报告。如何改善相关的错误源?请明确点。如果您建议使用其他设备或技术，请​​对其进行详细描述。结束语：建议您在此实验中可以完成的进一步工作，即您对目标的满意程度。完成故事。准则5：沟通请亲戚或朋友阅读您的报告。这一切有意义吗?它作为完整的文字流吗?检查单位，无花果，参考文献。最后以APA格式撰写参考书目请记住，使用标准12pt字体时，限制为12面。使用此文档来确保您的报告是完整的