既然 IA 在最后 IBers 成绩中占据 20% 的比重，搞清楚它的评判标准就是很重要的事情。
先看官方对 IA 的评判标准：无论是 AA 或者 AI 方向，也不论是 HL 还是 SL， 官网有着近似统一的评判标准。（Assessment Criteria）：
IA 的总分为 20 分，评判标准有 5 项，我从分值占比最高的开始和大家分析。
Use of Mathematics —— 6分
数学的 IA 自然离不开数学。
你在文章中所使用的数学是否适合且精确是最基本的评判标准，官方要求分析过程中的数学推理和步骤准确无误。
此外，对于数学知识的运用，需要和所学内容的复杂程度相衬。根据学生选择的主题和所用数学的复杂性而有所不同。较为复杂且高难度的数学推导会得到较高分数。
举个例子，如果一个 HL 的 IA 涉及到的知识都是 SL 中包含的，可能数学的应用就会被判定为过于简单。
Presentation—— 4 分
这一点，就和写作关系比较大了。
这里主要强调的是整个报告的前后一致性 （Coherence），文章组织架构 （well-organized）, 结构的完整性 （Complete）和语言的准确性 （Concise）。很多同学在写 IA 初稿的时候，最容易犯的错误就是过于注重内容而忽略了文章的结构。
文章的结构和组成应该和一份学术论文是相似的，麻雀虽小五脏俱全。只有把整个文章分节，并配上对应的标题，才能让读者和考官一目了然。
用恰当的符号、数学语言、图表和图示来表达内容。好的展示和沟通能够帮助读者理解你在探讨的问题是什么。使用结构化的方式进行介绍，并确保整个探究过程逻辑清晰。
一般来说，研究报告有这样的几个部分：
1）Introduction & Rationale - 介绍进行这项研究的原因，相关的背景知识和之前相似研究的介绍，针对这个研究有哪些猜想。
2）Method - 具体描述在研究中使用的知识和理论，对之前没有出现的理论给出合理详细的解释和推导。
3）Analysis & Investigation - 对得到的结果和数据（仿真，实验，理论推导）进行分析，对不同的变量情况做出讨论。整个研究中的方法是否被证实是正确的，还有哪些可以在今后改进。
4）Conclusion - 根据自己的结果，得到的结论。是否验证了猜想。
5）Biography & Appendix - 别忘了在最后放上自己研究中涉及的所有数据，引用的所有文献，链接和其他资源。
Mathematical Presentation—— 4 分
使用相关的数学方法和技巧来分析所选主题。需要展现出使用适合的数学工具、方法来解决问题的能力。可以通过公式推导、图表分析、数据展示等来表现出对数学的掌握和理解。
Personal engagement—— 3 分
表现出对所探讨主题的投入和兴趣，通常可以通过解释选择的数学内容、展示个人见解或提供创新思路等方式。
这个方面还要求探究内容具有一定的原创性和独立性，避免依赖现有的解答或分析。
这一点可能是整个 IA 评估中最难的一点。Personal Engagement 强调个人兴趣和选题的连接，只有将自己独到的见解融入到研究选题中，才能让 IA 变得独特有创意。
Reflection—— 3 分
Reflection 是我们在 IA 中经常容易疏忽的一个环节，也就是对研究得到结果的分析、评估和讨论。
它不仅仅包含了我们利用方法计算或者实验的得到数据和验证, 反思自己在探究过程中的发现和结论，并探讨这些结论对所研究问题的意义。
同时，考虑到探究中的局限性或可能的改进方向，展现出批判性思维能力。
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