直接答案：IA 佔最終成績 20%，高分關鍵不是題目「厲害」，而是三件事匹配：個人真實興趣、同你水平相稱的數學深度、取得到的數據。最常見扣分位係數學深度不足同反思空泛。
AirTutor 教研組 · 閱讀約 7 分鐘
IA 按五個準則評分：呈現（Presentation）、數學語言（Mathematical communication）、個人投入（Personal engagement）、反思（Reflection）、數學運用（Use of mathematics）。其中「數學運用」權重最高，「反思」最易被忽略——高分與中游的差距，八成出在這兩項。寫之前逐項讀 rubric，寫完逐項自評，是成本最低卻最少人做的動作。
「真興趣」不是硬編出來的——你打籃球就分析投籃拋物線與命中率，你彈琴就研究音階頻率比。「相稱深度」指數學要去到你課程水平：AA HL 學生只用描述統計（平均數、圖表）就是自尋死路；反之 SL 學生硬堆超綱內容，運用不穩一樣扣分。「取得到數據」——選題前先確認數據來源，不少人寫到一半才發現數據取不到，推倒重來。
建模類：用函數／微積分模擬真實現象（咖啡降溫、人口增長、遊戲抽卡機率）。統計檢驗類：假設檢驗、迴歸（訓練量與成績、睡眠與專注）。優化類：微積分求最優（包裝盒用料最少、路線最短）。每個方向都有由淺入深的空間，深度按自己水平調——方向只是起點，個人化才是得分點。
①數學深度不足或運用有錯——最致命；②反思空泛（「我學到很多」這類句子沒有價值，反思要具體到「模型在哪個範圍失效、為何、如何改進」）；③圖表無標軸、變量無定義、符號前後不一——呈現分白丟；④引用缺失——用了外部數據或公式來源必須列明；⑤結構流水賬，無「問題→方法→結果→局限」的主線。
跟學校 deadline 倒推四個節點：選題確認 → 大綱與數據到位 → 初稿（獲得老師書面意見的唯一機會，IB 規定只可給一次）→ 終稿。最大的策略錯誤是初稿隨便交——那次 feedback 是全程最有價值的輸入，應該用最完整的版本去換。
IA 佔 20%，Paper 佔 80%。做一次免費 AI 模考精準測，看清楚自己各 Topic 掌握度，IA 與溫習時間如何分配才有據可依。
不會，代寫違反 IB 學術誠信，會令學生被取消資格。我們做的是選題把關、數學方法輔導同按 rubric 的逐項 feedback——功夫是學生自己的。
IB 有明確的 AI 使用政策：未經標註的 AI 生成內容當學術不端處理。可以用 AI 輔助理解概念，但成品必須是自己的工作並按學校指引申報。
不係。超出自己水平的數學運用不穩妥，反而在權重最高的準則度扣分。「用得穩」永遠勝過「堆得深」。
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