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IB IA 시리즈: Biology 생물 IA


안녕하세요, 오늘은 이정효 선생님께서 생물 과목의 internal assessment (IA) 에 대한 글을 써주셨습니다! 



Biology IA는 총 점수에서 20%를 차지하고 있고, 출처reference를 제외하고 최대 2000자를 적어야하는 리포트입니다. 구조는 Introduction, Procedure, Data Analysis/Result, Evaluation이 있어요. Introduction에서는 실험주제의 배경background information에 대해서 설명하는데 이때 설명을 도와줄 사진이나 그림 한두장이 있으면 좋아요. 데이터 분석Data Analysis에서는 Raw data, Processed data를 적어주는데 여기서 p-value, error bar와 같은 통계를 써서 실험결과의 중요성을 보여주고 나의 가설과는 얼마나 비슷하게 나왔는지를 적어주면 돼요. 마지막으로 평가Evaluation에서는 controlled variable을 테이블로 만들어서 control 했던 방법과 함께 적어주시고, strengths & limitations를 적어주고, 마지막으로는 introduction에서 말했던 배경지식과 나온 결과의 연관성을 한번더 설명해주면서 conclusion으로 마무리 하는 것이 좋아요.

이제 전체적인 그림은 이해가 되셨나요? 그렇다면 조금 더 세세한 얘기를 해보도록 할게요.


IA 채점자분들도 이 표를 보고 점수를 매기기 때문에 5-6점 기준표에 자신이 맞게 리포트를 작성하고 있는지 확인하면서 작성해주세요!



  • 가장 난해한 파트: 주제 선정 

주제는 독창적일수록 좋은건 누구나 알고 있지만, 실험실에서 할 수 있는 실험도 한정적인데 어떻게 독창적일 수 있나 싶나요? 아무리 어려운 주제를 고른다고 해도 결국에는 고등학교 교과서에서 배운 내용을 바탕으로 한 실험이어야 하기 때문에 완전히 새로운 Research Question을 쓴다는건 불가능해요.

그렇다는 것은 기존에 존재하던 질문을 변화modify시켜야 한다는 것인데, 저 같은 경우는 “지역화localize를 하라고 추천드리고 싶어요. 지역화란 기존에 있는 실험질문을 자신의 지역에만 있는, 혹은 특정 식물의 추출액과 같이 특이한 물질이 끼치는 영향에 대해서 실험을 하는거에요. 예를 들어, E.coli에 대한 ㅇㅇ물질의 항생제antibiotic 효과에 대한걸 쓰고 싶다면 ㅇㅇ물질을 한국에서만 자라는 쑥 추출물을 사용한다던지 하는거에요. 혹은, E.coli를 사용하는게 식상하다면 Yeast에 끼치는 항진균 효과antifungal effect를 알아보는 거죠.

IA 주제 선정은 결국 기존에 존재하던 질문들을 얼마나 개인화personalize 시키는지에 대한것이기 때문에, 너무 고민하지 마시고 일단 구글에 IA Biology topics 라고 쳐보세요. 그 다음, 그걸 자신의 상황에 맞게 (예. 나는 평소에 무좀이 잘 나는데, 최근 몸에 좋다던 ㅇㅇㅇ을 사용해서 그 효능을 알아보겠다.) 바꾸면 되는거에요.

예시) transpiration rate을 식물과 연결된 물의 압력을 측정해서 알아내는 방식이에요. 모두가 사용할 수 있는 실험 방식이지만 여기에 어떤 FACTOR를 추가하는지에 따라 자신만의 실험이 설계가 되는거에요. 예를 들어, UV light 밑에서의 transpiration rate을 보거나, 특정 ions와 함께 길러진 식물의 transpiration rate을 찾아내서 photosynthesis rate까지도 예측을 해보는거죠.



  • 좋은 실험이란? 

제가 원하는 실험결과가 바로 나온다면 정말 좋겠지만, 실험 중반부부터 실험결과가 가설hypothesis과 반대로 나오고 있을 때가 있어요. 그럴때는 곧바로 왜 그런지 실험 설계를 다시 한번 살펴보고, 에러를 줄일 수 있는 부분을 만들거나 혹은 실험도중 빠트린건 없는지 확인해야 돼요. 다시 고친 실험 설계procedure로 실험을 끝낸뒤, 그럼 처음에 실수해서 나왔던 데이터는 날려야 할까요? 정답은 그렇지 않다는 것이에요. 그 데이터도 raw data 부분에 넣어서 나중에 실험 평가evaluation부분에 왜 그런 결과가 나왔었는지 적어준다면, 더 좋은 실험을 위해 노력했다는 흔적을 보여주는 것이기 때문에 좋은 실험이었다는 것을 보여줄 수 있어요. 만약, 더 좋게 만들 수 있는 기회가 경제적인 이유나, 물리적인 제한으로 인해 더 이상 없다면 그 내용을 evaluation에다가 적는 것만으로도 좋아요.

물론 중간에 실험설계를 바꾸지 않는 것이 가장 좋기 때문에, 실험 시작 전에 학생의 주제와 비슷한 논문이나 리포트들을 읽고 더 고칠건 없는지 확인해보는게 가장 좋아요. 그리고 학교마다 다르겠지만, 보통 선생님들께서 주제는 봐주시지만 실험 설계의 세세한 부분까지는 안봐주실 수 도 있어요. 그렇다면 몇번이라도 찾아가서 계속 피드백을 받으시는걸 추천드려요! 선생님을 귀찮게 할수록 더 좋은 실험이 나온다고 생각해주세요.



  • 좋은 리포트란? 

본론부터 말씀 드리자면, 좋은 리포트란 실험결과에 대한 해석을 얼마나 다양하게 할 수 있냐에 따라서 달라져요. 즉, Evaluation을 얼마나 잘 적느냐에 따라서 점수가 크게 달라진다는 거에요. 극단적으로 말하자면, 실험결과가 가설과 반대로 나왔다하더라도 Evaluation에서 왜 그랬는지를 여러 논문을 인용해서 설명하고, 한계점limitation과 가능한 발전방향further possible improvements를 제대로만 적을 수 있다면 좋은 점수를 받을 수도 있어요. 그러니 Evaluation을 최대한 꼼꼼히 적어주세요.

앞서 말씀드렸다시피 T-test를 통한 P-value값이 0.05보다 작은지, R value (correlation을 보여주는역할을 함)가 0 혹은 1에 가까운지, error bar가 데이터 사이에 겹치는지, 어떤 concentration에서 가장 강한 효과effect를 보이는지에 대해 상세히 적어주세요. 데이터에서 나온 숫자를 인용하면서 적으시는게 좋습니다. 만약 이런 통계에 대해서 잘 이해가 안간다고 해도, 유튜브에서 짧은 동영상들로 공부해서라도 쓰는걸 추천드려요.

추가로, 인용citation 방법은 학교마다 다를 수는 있지만, 중요한건 전체 IA에서 동일한 인용citation 을 써야하며 표절 체크plagiarism testing을 했을 때 10% 미만으로 나와야 하기 때문에 논문인용시 최대한 자신의 언어로 바꿔서 (paraphrasing) 쓰는걸 추천드려요.



  • Biology EE도 생각중이라면

끝으로, Biology IA를 해보니 Biology EE도 하고 싶다는 생각이 드셨다면 넉넉하게 6개월을 잡아야 해요. 주제가 정해진뒤, 실험설계는 한달, 실험은 넉넉하게 약 두달, EE를 쓰는건 적어도 세달로 잡아둬야지 좋은 논문이 나오더라고요. 쓰는 법은 Biology IA와 비슷하지만, 각각의 section을 더 상세히 적어야하고, 실험주제도 더 깊이 있게 써야한다는 점에서 조금은 어려울 수 있어요. 하지만! 결국 EE도 Evaluation이 가장 중요하기 때문에, 크게 다른건 없다고 생각하시면 됩니다.


실험설계를 꼼꼼히 하고, 어떤 통계를 이용해햐 할지 이해하고 있다면 크게 어렵지 않을거에요. 마지막으로 IA가 시험공부에 스트레스가 될 수 없게끔 모두 11학년때 IA를 90% 이상 끝내 놓기를 추천드립니다. 파이팅!!


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