你的IB数学IA选题错了吗？老师偏爱这3类主题（附示例）

对于IB在读学生来说，IA（内部评估）是很多人学习中的“一个难点”。在准备这些论文时常常不知从何下手。本篇文章将为针对IB数学IA选题分享一些内容，希望对大家能够有所帮助！

一、应用类主题：与现实问题深度结合

将数学知识理论和日常生活/实际场景（如经济、科技、环境等）相结合，通过数学工具，将抽象知识转化为解决问题能力，符合IB课程“理论联系实际”的核心目标。

关键特点：

• 实用性：选题源于现实场景（如优化问题、数据分析），避免纯理论探讨。

• 数据支撑：需包含真实数据收集与分析过程（如调查数据、公开数据集）。

• 可视化呈现：通过图表、图像直观展示数学模型与结果。

示例：用概率统计分析社交媒体用户行为数据（如活跃度与发布时间的相关性）。

二、独特主题：创新性与个性化探索

大家不用拘泥于纯数学的领域，也可以从物理学、化学、生物学、经济学、社会科学，甚至艺术，体育等领域入手，选择与数学密切相关的主题进行探索，避免同质化内容，突出学生的独立思考与创造力。

关键特点：

• 新颖性：避免“博弈论”“斐波那契数列”等高频重复选题。

• 个性化：结合个人兴趣（如艺术、体育、科技），形成差异化研究。

• 跨领域融合：如数学与艺术（分形几何生成图案）、数学与体育（运动员动作轨迹的向量分析）。

示例：用矩阵变换模拟篮球投篮轨迹的最优角度。

三、数学模型类主题：方法论

聚焦数学模型的构建、应用与验证，拒绝“盲目套用”，通过模型原理和适用条件的理深刻解，从而有效适应数学工具。

关键特点：

• 模型适配性：根据问题类型选择恰当模型（如预测类用灰色预测、优化类用线性规划）。

• 逻辑完整性：包含假设、推导、求解、验证（如灵敏度分析、结果合理性检验）。

• 理论支撑：明确模型的数学原理（如AHP层次分析法的权重计算逻辑、回归分析的显著性检验）。

示例：用层次分析法（AHP）评价城市公共交通系统的效率。

确定了大致的选题方向后，不要急于动笔和思考RQ，而是先按照研究方向去寻找文献、书籍、期刊等等，确保选定的主题有条件进行实操和数据收集。