还在纠结 IB 化学 IA 的改稿进度？担心赶不上提交截止日期？很多 IB 学生在撰写科学类 IA 时，都会陷入 “不知错在哪、不知如何改” 的困境。往年 IB 考生的 IA 作品中，不少共性错误频繁出现，也成为了考官扣分的重点。
今天就以 IB 化学 IA 为例，拆解科学类 IA 写作中必须规避的错误，帮大家在改稿时理清思路、找准方向。同时，主页君还准备了 IB 化学 IA 高分资料包，内含 3 篇高分 IA 范文（Exemplar）以及对应的考官评语，能让大家清晰了解 IA 的各项评估要素与文章架构，为写作提供实用参考。扫码即可领取这份资料！
识别实验结果中的关键关联，需要深入彻底的数据分析。不能只罗列数据，要完整呈现详细过程，包括具体计算步骤、整理好的数据表格，若能补充统计分析结果，会让内容更有说服力。
根据评估标准 E（表达规范），作品的呈现形式是重要评分点。提交前务必检查：页码是否连续、文本是否两端对齐，所有图表都要添加标注，且标注格式需统一，同时包含编号和内容简述。
完整的评估需兼顾研究的优势与不足，还要分析不同误差来源可能造成的影响。化学 IA 中需对误差进行明确分类，主要分为系统误差和随机误差两类，不能遗漏任何一种。
无论实验设计多么完善，重复试验都必不可少。多次试验后取平均值，既能提高数据的可靠性，还能减少随机误差或异常值带来的干扰。通常建议至少进行 3 次试验，多数情况下，5 次试验的效果会更理想。
背景信息的核心作用是帮助理解研究的核心要素，包括实验设计、结果分析和讨论部分。引言里要涵盖研究问题的所有关键内容，但同时要剔除无关信息，避免内容冗余或关键信息缺失。
任何数据采集过程都存在方法不确定度，这通常与实验仪器的不确定度相关。需通过计算不确定度相对于最终结果的百分比，分析其带来的影响，并评估这种影响对数据可靠性的作用。
根据评估标准 C（分析）的要求，IA 中必须同时包含定量数据和定性数据。若想拿到理想分数，要详细描述实验中的直观变化，比如溶液的颜色改变、温度波动、气味变化等细节。
很多学生的研究问题存在表述不完整的问题。规范的研究问题应清晰明确自变量与因变量，说明具体的测量方法和单位，同时还要标注所研究反应对应的文献名称。
有效的结论必须基于实验结果得出。撰写时要引用表格中的具体数据，或分析图表中呈现的变化趋势，清晰展现结论与实验结果之间的逻辑关联，不能凭空下结论。
仅在 IA 中列出误差来源远远不够，还需对其进行正确分类。在化学 IA 里，误差可分为系统误差（如仪器精度限制、实验设计存在缺陷等）和随机误差（如滴定管弯液面读数偏差这类观测性误差）。
这些错误并非 IB 化学 IA 独有，在其他 IB 科学类课程的 IA 中也很常见，值得所有科学类考生警惕。
以下错误和改进建议适用于所有 IB 科学科目组的 IA 写作与改稿，覆盖从选题到定稿的全流程：
- 研究问题不明确：问题过于宽泛模糊，难以精准作答。改进方案：提出具体且可衡量的研究问题，明确定义自变量和因变量，确保你的研究范围在字数限制内，且现有资源能够支撑完成。
- 实验方法设计缺陷：实验方法存在偏差，或未对变量进行有效控制，导致结果不可靠。改进方案：详细规划每一步实验步骤，明确控制所有相关变量；正式实验前先做预实验，验证方法的可行性。
- 数据量不足或质量低：数据点过少，或测量精度不够，影响结论的有效性。改进方案：收集足量数据点支撑结论，使用合适的设备和技术保证测量准确性，通过重复实验提升数据可靠性。
- 数据分析不够充分：仅简单呈现数据，未做深入分析，或统计方法使用不当。改进方案：采用合适的统计分析方式，如计算均值、标准差、进行不确定度分析等；用标注清晰的图表辅助解读结果，将分析内容与研究问题、假设紧密关联。
- 忽视变量控制与误差分析：未明确说明控制的变量，也未评估误差与不确定度的来源。改进方案：在实验方法部分明确列出所有控制变量，详细讨论不确定度和误差来源，以及它们对实验结果产生的影响。
- 结论内容薄弱：结论未回应研究问题，或缺乏数据支撑。改进方案：清晰重述研究问题，基于实验数据给出直接答案，说明研究的局限性，并提出后续的改进方向。
- 表达与格式不规范：语言表述模糊，文档格式混乱，引用格式不统一。改进方案：采用清晰正式的科学写作风格，严格遵循 IBO 的格式要求，统一引用格式（如 APA、MLA 等）。
- 忽视伦理与安全规范：未提及实验中的伦理考量，或未说明安全防护措施。改进方案：明确实验涉及的伦理事项，如生物材料的使用、对环境的影响等；详细描述实验过程中的安全防护措施。
- 缺乏个人参与度：报告内容流于模板化，没有体现个人思考和探索。改进方案：阐述选题的缘由，反思研究过程中的收获，说明实验中遇到的挑战以及对应的解决方式。
在 IA 写作或改稿时，大家可以对照以下清单逐一排查，高效完成整改：
- 模糊的研究问题 → 聚焦核心问题，明确定义各项变量；
- 有缺陷的实验方法 → 周密规划实验流程，并通过预实验测试验证；
- 数据量不足 → 收集足量且精确的数据，并通过重复实验优化；
- 数据分析薄弱 → 选用合适的统计分析工具，将分析与研究问题紧密关联；
- 忽略不确定度 → 准确识别不确定度来源，深入讨论研究局限性；
- 结论缺乏说服力 → 基于实验数据，给出清晰明确的答案；
- 表达格式不规范 → 统一写作格式，规范文献引用规范；
- 遗漏伦理 / 安全内容 → 在报告中清晰说明伦理考量和安全措施；
- 缺乏个人参与度 → 展现自身的探索精神，增加对研究过程的深度反思。
更多详情
还有疑问？立即咨询专业顾问
吴沐遥
- 5-7年
- 从业年限
- 50人
- 帮助人数
- 15分钟内
- 平均响应
在线咨询
顾问在线解答疑问
电话咨询
电话高效沟通留学问题
