【簡潔に解説】IB 生ならではの悩み・疑問とその答え3選

IB

本ページでは 自分も経験した IB 生に多いと思われる3つの悩みとその答えについて説明していきます。

本ページが、同じような悩みを持っている人の助けになればと思います。

さっそく3つの悩みを紹介していきます!

Turnitin Similarity Index

一つ目は、Turnitin Similarity Index です。

聞いたことがないという人もいるかもしれません。

これは EE や IA などのレポートを ManageBac に提出した際に、ネット上の文章とどれほど一致しているかを診断してくれるものです。

この数値が大きいとコピペを疑われてしまったりします。

この数値を見て不安になる IB 生は多く、僕自身もそうでした。

それもそのはず、僕の場合は EE の一致率が80%超えと診断されました

正直 IB 落第を確信しました。

何かの間違いではないかと思い、Turnitin Similarity Index のバグについてネットで探しまくりましたが何も見つかりませんでした。

しかし、結果的には全く問題なく IB を終えることができています。

実は、この Turnitin Similarity Index で高い数値が出るのには理由があります。

一つは、自分が過去に ManageBac 上に提出しているファイルとも比較されるからです。

EE や IA ではみんな First Draft と Final Draft の二つの提出が求められると思います。

そしたら必然的に文章の一致率は高くなります。

もう一つの原因が参考文献にあります。

参考文献にはサイト名やリンクなど必然的に一致してしまう要素があります。

この部分も計算に含んでしまうため、一致率が高くなってしまうのです。

*補足:文系科目のレポートを書く際に抜粋を行うと数値が高くなるのも原因です(自分の EE はおそらくこれが原因)

まとめると、Turnitin Similarity Index はあまり当てにしなくていいです。

EE や IA はコピペをせず、参考文献をしっかりと書いていれば基本的には大丈夫ということです。

IA のテーマが決まらない

二つ目が IA のテーマです。

IA のテーマを考えるのはとても大変だと思います。

自分もいいアイデアが全く思いつかず、結構焦りました。(特に理科系の科目)

しかし、IA は必ずしも一から自分で考える必要はないのです。

確かに、IA において独自性は必要ですが、今までにない全く新しい研究を考えて実行するのは難しすぎます。

そこで行うといいのが、すでにある研究に独自性を加えることです。

すでに行われている研究でも、着眼点や測定方法、変数を変えるなど、独自性を加えることでオリジナルの考察が行えれば大丈夫です。

その時に役立つのが Clastify というサイトです。

このサイトでは過去に IB 生が行った EE や IA を見ることができます。(制限がかかっているものもあります)

もちろんレポートの丸パクリは絶対にダメですが、結構参考になる研究が多く、IA のテーマに迷っている人は何か発想を得られるかもしれません。

7点満点取るために必要な試験の点数

三つ目が IB 科目で7を取るために必要な試験の点数です。

試験でだいたい何割ほど点数を取れば7が取れるかというのは科目ごとに毎年違います。

僕もどれくらいで7が取れるのか知らず、各科目でだいたい8割を取ることを目指してました。

しかし、IB 最終試験前に知ったのが IB Grade Boundary です。

これは、毎年の IB の各科目で特定の成績(7段階)を取るために必要な試験全体(外部評価・内部評価)の割合を表すものです。

例えば、

73%以上で7点

72%以下64%以上で6点

といった感じの基準です。(ここに書いた基準はあくまで例です)

ただ注意としては、必ずしも毎年同じような基準となるわけではなく、その年の試験の難易度などによっても変わります

特に、2020年〜2022年はコロナウイルスによる試験形式の変更もあったためあまり参考にしない方がいいかもしれません。

また、科目ごとにシラバスが変わっている際も、変更前の年の基準は参考にしない方がいいでしょう。

あくまでも参考程度に見ることです。

それでも、僕は最終試験までは8割取らないと7点もらえないと思ってきていたので、この Grade Boundary を見た時は少し心の余裕ができた科目もありました。

最後に

本記事では IB 生に多いと思われる悩み・疑問とその答えについて説明しました。

他にも IB に関する記事をいくつか書いているのでぜひ確認してみてください!

では、また別の記事でお会いしましょう!

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