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IB IA 시리즈: Physics 물리 IA


안녕하세요, 오늘은 물리 전임강사이신 차진영 선생님께서 물리 과목의 internal assessment (IA) 에 대한 글을 써주셨습니다! IA가 무엇인지, 어떤 요소들을 고려하여 써야 하는지 등에 대해 자세하고 흥미로운 글을 써주셔서 우리 학생들에게 많은 도움이 될거라고 생각합니다!



이번 글에서는 IB Physics Internal Assessment의 주제 선정부터 실제 작성에까지 있어서 도움이 될 만한 팁 몇 가지를 살펴보겠습니다.



The Internal Assessment Criteria

Personal engagement

Exploration

Analysis

Evaluation

Communication

Total

2 (8%)

6 (25%)

6 (25%)

6 (25%)

4 (17%)

24 (100%)



* IB physics 최종점수의 20% (SL, HL 공통)



Step 1: 주제 선정

1. 우선 자신이 흥미를 갖고 있는 주제를 선택해야합니다. Personal engagement에 절대 집착할 필요는 없지만 (주제에 대해 얼마나 잘 알고 있고 관심이 있는지 보겠다는 것이지 life changing experience를 쓰라는 것이 아닙니다!) 평소에 관심있던 주제라면 이미 알고 있는 지식에 기반하여 research도 더 수월할 뿐만 아니라 실험 설계나 evaluation에서도 더 창의적인 아이디어가 떠오를 가능성도 높습니다.

또한 물리와 전혀 동떨어져 보이는 일상에서의 상황이나 의문들도 약간의 창의성을 발휘하면 물리의 측면에서 modeling할 수 있는 것들도 많기 때문에 꼭 과학적으로 보이는 주제를 생각해내려고 고민하기보다는 open mind로 다양한 후보들을 살펴보는 것이 바람직합니다.

2. 지나치게 어려운 주제나 실험이 복잡한 주제를 선택하는 것은 추천하지 않습니다. 물론 실험을 해볼 필요도 없이 누구나 결과를 알 만한 뻔한 주제여서는 안되겠지만 반드시 IB에서 다루지 않는 주제를 선택해야만 하거나 기존에 밝혀진 relationship이 없는 variable들을 선택해야만 하는 것은 절대 아닙니다. 그렇기 때문에 주제의 complexity나 독창성에 집착하기보다는 실제로 실험을 통하여 확인해 보는 것이 가능한지, 이후 evaluation에서 분석해 볼만한 다양한 측면이 존재하는지를 고려하여 주제를 선택해야합니다.



튀어오르는 테니스공과 같이 단순해 보이는 주제도 research question이 될 수 있습니다.



Step 2: 실험 설계

1. Independent variable과 dependent variable은 반드시 정량적인(quantitative) 측정이 가능해야 합니다. 따라서 ‘Coefficient of friction of different surfaces’나 ‘Terminal velocity of different objects’ 등은 좋은 실험 주제가 될 수 없습니다.

2. Independent variable과 dependent variable에 대한 reliable한 측정방법이 존재해야 합니다. 이때 어떠한 측정방법이나 장비들을 활용할 수 있는지 스스로 판단하기 어려울 수 있고 학교마다 구비하고 있는 실험 장비에 차이가 있기 때문에 이 부분은 학교 선생님의 도움을 받는 것이 좋습니다.

또한 처음 선택한 dependent variable이 직접 측정하기 어려운 것이라면 주제와 관련이 있으면서 쉽게 측정할 수 있는 다른 dependent variable을 선택하는 것도 고려할 수 있습니다.

3. 현실적인 범위 내에서 최대한 independent variable의 범위를 크게 하는 것이 좋습니다. 이는 이후 측정값들을 그래프에 나타낼 때 plot points가 좁은 범위에 집중되어 있는 것보다는 넓은 범위에 퍼져 있는 것이 trend를 훨씬 더 확실하게 확인할 수 있기 때문입니다. 특히 independent variable의 범위를 너무 좁게 하면 (uncertainty가 큰 경우라면 더더욱) 유의미한 relationship을 발견하기조차 어려울 수도 있습니다.


Uncertainty가 동일하더라도 범위가 너무 좁다면 relationship을 확인하기 어렵습니다



Step 3: 실험 수행

1. 실험을 하다 보면 시행착오를 거치기 마련입니다. 실험 설계를 철저히 했더라도 실제 실험을 해보면 예기치 못한 문제가 발생할 수도 있고 더 좋은 방법이 떠오를 수도 있습니다. 또는 실험 결과가 예상과 전혀 달라 실험을 수정해야 할 수도 있습니다. 그렇기 때문에 여건이 허락한다면 1차적으로 예비 실험을 해본 뒤 실험을 보완하는 과정을 거쳐 최종적으로 본 실험을 하는 것을 추천합니다.

2. 실험 과정 및 결과는 최대한 구체적으로 기록해야 합니다. 특히 controlled variable들을 꼼꼼하게 기록하지 않는 것을 자주 보게 되는데 controlled variable 역시 기록을 하는 것이 원칙이며, 실험을 할 당시에는 필요가 없을 것이라 생각하여 측정하지 않은 값들도 이후 evaluation을 작성할 때 필요한 경우가 발생하기 때문에 실험에 영향을 조금이라도 미칠 만한 요소들이면 반드시 전부 기록을 해 놓는 것이 안전합니다.



Step 4: IA 작성

세부적인 포맷은 주제나 학교 선생님의 스타일 등에 따라 달라질 수 있지만 큰 틀은 동일하며

  • Introduction: Personal engagement, background information, research question, hypothesis
  • Design: Variables, apparatus, method
  • Results: Raw data, processed data, graphs
  • Evaluation: Conclusion, strengths and weaknesses, improvement and extension

크게 위 네 부분으로 나눌 수 있습니다. 이 중에서 학생들이 특히 애를 먹는 evaluation에 대해서만 간단히 이야기해보겠습니다.

기본적으로 IA의 목표는 research question에 대한 답을 하는 것입니다. 그렇기 때문에 evaluation은 이 실험이 research question에 대한 답을 하는 데에 얼마나 의미가 있고 효과적인지의 측면에서 작성해야 합니다. 따라서 conclusion에서도 단순히 research question에 대한 답을 제시는 것에서 그치는 것이 아니라 실험 과정 및 결과가 research question을 답하는 과정에서 어떠한 의미를 가지는지도 설명해 주어야 합니다.

다음으로 strengths and weaknesses도 동일한 측면에서 이 실험이 답을 얻는 과정에서 어떠한 점이 유용했고 (strengths) 어떠한 한계들이 있었는지를 (weaknesses) 살펴보면 됩니다. 특히 단순히 uncertainty의 원인들만 언급하는 것이 아니라 실험에 영향을 미쳤을 만한 다른 요인들이 있다면 그로 인해 결과가 어떻게 달라졌는지까지 예측을 해본다면 더 풍부한 evaluation을 할 수 있습니다.

마지막으로 improvement and extension에서는 앞서 언급한 한계들에 대한 극복방안, 그리고 실험에 영향을 미친 다른 요인들 중 별개의 연구 주제로 삼을 만한 것들이 있는지 생각해본다면 좋은 starting point가 될 것 같습니다.


감사합니다.

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