IB Fen Bilimleri IA Rehberi 2026: Konu Seçimi

IB Fen Bilimleri IA (Internal Assessment / İç Değerlendirme) sürecinde en çok puan kaybettiren nokta çoğu zaman “yazım” değil, yanlış konu seçimi ve bunun sonucu olarak zayıf veri kalitesidir. Bu rehber; IB Biyoloji IA konuları, IB Kimya IA örnekleri ve IB Fizik IA deneyleri için konu fikrini ölçülebilir, güvenli ve yönetilebilir bir araştırma sorusuna (RQ) dönüştürmenize yardımcı olur.

Konu seçimini doğru yaparsanız; değişkenler netleşir, pilot deneyden anlamlı veri çıkar, belirsizlik (uncertainty) hesapları yapılabilir olur ve analiz kısmı “zorunlu yorum” yerine gerçek bir tartışmaya dönüşür. IA’nın genel mantığını daha geniş çerçevede okumak isterseniz şu yazı iyi bir başlangıç: IB Internal Assessment (IA) Nedir? Başarılı Bir İç Değerlendirme İçin İpuçları .

IB Fen Bilimleri IA’da Konu Seçimi Neden Kritik?

Fen bilimleri IA’ları (Biyoloji/Kimya/Fizik) genellikle deney + veri + analiz üçlüsüne dayanır. Bu nedenle konu seçimi, yalnızca “ilginç” olmaktan öte şu şartları sağlamalıdır:

• Ölçülebilirlik: Bağımlı değişken nicel ölçülebilmeli (kütle, süre, pH, voltaj, büyüme oranı vb.).
• Kontrol edilebilirlik: Kontrol değişkenleri gerçekçi şekilde sabitlenebilmeli (sıcaklık, derişim, yüzey alanı, ışık şiddeti vb.).
• Yapılabilirlik (feasibility): Okul laboratuvarı, süre, bütçe ve güvenlik sınırlarında yapılabilmeli.
• Veri kalitesi: Yeterli veri noktası ve tekrar ile belirsizlik analizi yapılabilmeli.
• Güvenlik/etik: Kimya ve bazı biyoloji konularında risk analizi (risk assessment) şarttır.

Mini örnek: “Kafeinin kalp atışına etkisi” kulağa ilginç gelir ama etik, ölçüm standardizasyonu ve kontrol değişkenleri nedeniyle IA için risklidir. Buna karşılık “Kafein derişiminin Daphnia kalp atım hızına etkisi” bile hâlâ etik/uygulanabilirlik açısından okul politikalarına takılabilir. Daha güvenli bir sistem seçmek çoğu zaman daha yüksek puan getirir.

Konu Seçimi İçin 5 Adımlı Çerçeve (Konu → RQ → Deney)

Aşağıdaki çerçeve, “IB science IA” aramalarında en çok ihtiyaç duyulan boşluğu kapatır: konu listesi değil, seçim sistemi.

1) İlgi alanını “ölçülebilir değişken”e çevirin

Önce temayı seçin (enzimler, kinetik, elektrik devreleri gibi), sonra tek bir ölçülebilir çıktıya bağlayın.

• Tema: Enzimler
• Ölçülebilir çıktı: Reaksiyon hızı (ör. köpük yüksekliği, oluşan ürün hacmi, süre)

2) Değişkenleri netleştirin (IV–DV–CV)

• Bağımsız değişken (IV): Siz neyi değiştiriyorsunuz? (sıcaklık, pH, derişim, uzunluk, açı…)
• Bağımlı değişken (DV): Neyi ölçüyorsunuz? (hız, süre, voltaj, kütle kaybı…)
• Kontrol değişkenleri (CV): Neyi sabit tutmalısınız? (kap, hacim, başlangıç miktarı, ortam ışığı…)

3) Yapılabilirlik kontrolü yapın (feasibility)

Şu soruları “evet” diyerek geçemiyorsanız konu değişmeli veya daraltılmalı:

• 2–3 hafta içinde pilot + ana veri toplama mümkün mü?
• Ekipman okulda var mı (sensör, ölçüm cihazı, güvenli kimyasallar)?
• En az 5 farklı IV seviyesi ve her biri için tekrar yapılabilir mi?

4) Veri kalitesi ve belirsizlik (uncertainty) planı kurun

IB Fizik IA’da özellikle, Kimya’da ise çoğu ölçümde belirsizlik kritik. Daha baştan şunları planlayın:

• Ölçüm cihazının çözünürlüğü (örn. 0.01 g, 0.1 °C)
• Tekrar sayısı (en az 3 önerilir)
• Veri aralığı (çok dar aralık “anlamsız trend” doğurur)

5) Güvenlik/etik ve okul kuralları

Kimyasal risk, biyolojik materyal, canlılar, yüksek voltaj/ısı gibi unsurlar için öğretmen onayı ve risk değerlendirmesi gerekir. Güvenli alternatifler (daha düşük derişim, daha düşük sıcaklık, kapalı sistem) çoğu zaman daha iyi not getirir.

IA Research Question (RQ) Nasıl Yazılır? (Şablon + Örnekler)

“IB IA research question” aramalarının çoğu, konu fikrini test edilebilir bir soruya dönüştürme ihtiyacından gelir. Aşağıdaki şablon, RQ’yu hem spesifik hem ölçülebilir yapar.

RQ şablonu (kopyalanabilir)

“[IV]’nin [DV] üzerindeki etkisi, [sistem/örnek] kullanılarak [koşullar/aralık] altında nasıl değişir?”

İyi bir RQ genellikle şunları içerir:

• IV’nin aralığı (ör. 10–50 °C)
• DV’nin ölçüm yöntemi (ör. süre ölçümü, sensör, titrasyon)
• Sistem/örnek (ör. maya, bakır elektrot, yay sistemi)

Kötü RQ → İyi RQ dönüşümü

• Kötü: “Sıcaklık enzimleri etkiler mi?”
  İyi: “10–50 °C aralığında sıcaklığın, katalaz enziminin reaksiyon hızına etkisi (üretilen O₂ hacmi/dk) nasıl değişir?”

• Kötü: “Asitler metali nasıl etkiler?”
  İyi: “0.5–2.0 M HCl derişiminin, Mg şeridinin kütle kaybı hızına etkisi (g/dk) nedir?”

• Kötü: “Sürtünme hareketi etkiler mi?”
  İyi: “Farklı yüzey pürüzlülüğünün, eğik düzlemde kayan bloğun ivmesine etkisi, video analizle nasıl ölçülür?”

Not: IA yazım sürecinde “akademik dürüstlük” (kaynak gösterme, veri uydurmama, aşırı yardım almama) kritik. Bu konuda kontrol listesi için: IB Eğitiminde Akademik Dürüstlük (Academic Honesty) ve İntihalden Kaçınma .

IB Biyoloji IA Konuları: Örnek RQ’lar ve İpuçları

IB Biyoloji IA konuları seçerken en büyük risk; kontaminasyon, örneklem azlığı ve ölçümün dolaylı kalmasıdır. Mümkün olduğunca nicel ölçüm üreten ve tekrar yapılabilen sistemlere gidin.

Biyoloji için iyi konu tipleri

• Enzim aktivitesi (katalaz, amilaz vb.)
• Osmoz/difüzyon (patates, jel sistemleri)
• Fotosentez/solunum (CO₂ üretimi, O₂ üretimi)
• Bitki büyümesi (çimlenme oranı, kök uzunluğu)
• Antibakteriyel etki (güvenli mikroorganizma politikası şart)

10 örnek Biyoloji IA RQ’su (uyarlanabilir)

1. Sıcaklık (10–50 °C) katalazın reaksiyon hızını (O₂ hacmi/dk) nasıl etkiler?
2. pH (pH 4–9) amilazın nişasta parçalama süresini nasıl değiştirir?
3. Tuz derişimi (%0–%10 NaCl) patates dokusunda kütle değişimini (g) nasıl etkiler?
4. Işık şiddeti su bitkisinde kabarcık sayısı/dk üzerinden fotosentez hızını nasıl etkiler?
5. Farklı tatlandırıcı türleri (glikoz/sükroz vb.) mayanın CO₂ üretim hızını nasıl değiştirir?
6. Gübre derişimi çimlenme yüzdesi ve kök uzunluğu üzerinde nasıl bir etki yapar?
7. Sıcaklığın tohum çimlenme süresine etkisi (ortalama gün) nedir?
8. Kafein derişimi (güvenli model sistem seçilerek) çimlenme oranını etkiler mi?
9. Farklı saklama koşulları (ışık/karanlık) C vitamini içeren bir örnekte oksidasyon hızını nasıl etkiler?
10. Yüzey alanının (parçalama derecesi) enzim-substrat tepkimesi hızına etkisi nedir?

Biyoloji’de sık yapılan 4 hata

• Tekrar sayısını düşük tutmak (1–2 tekrar → zayıf güvenilirlik)
• Kontrol değişkenlerini yazıp uygulamamak (sıcaklık sabit değilken “sabit” demek)
• Ölçümü subjektif yapmak (renk “daha koyu” gibi)
• Çok karmaşık canlı sistemlere girmek (etik/standartlaştırma sorunu)

IB Kimya IA Örnekleri: Güvenli ve Nicel Konular

IB Kimya IA örnekleri seçerken hedefiniz; nicel veri, kontrol edilebilir koşullar ve güvenli düzenek olmalı. “Titrasyon IA olur mu?” Evet olur; ancak özgünleştirme için bir değişken (sıcaklık, iyon gücü, farklı asit türü, katalizör vb.) ekleyip veri kalitesini güçlendirmek gerekir.

Kimya’da iyi IA’ların ortak noktası

• Ölçüm yöntemi net (titrasyon, kolorimetri, iletkenlik, gaz hacmi)
• IV seviyeleri yeterli (en az 5)
• Güvenlik planı var (derişim, PPE, atık yönetimi)

10 örnek Kimya IA RQ’su

1. Sıcaklığın sodyum tiyosülfat–HCl reaksiyon hızına etkisi (bulanıklık süresi) nedir?
2. Katalizör derişiminin H₂O₂ ayrışma hızına etkisi (O₂ hacmi/dk) nasıl değişir?
3. Asit derişiminin Mg + HCl tepkimesinde gaz çıkış hızına etkisi nedir?
4. Farklı alkollerin yanma entalpileri, basit kalorimetre ile nasıl karşılaştırılır?
5. İyon derişiminin bir elektrokimyasal hücrenin EMK’sına etkisi nedir?
6. Tuz türünün (NaCl, KCl vb.) çözünürlük/iletkenlik üzerine etkisi nasıl ölçülür?
7. pH’ın bir indikatörün renk değişim aralığına etkisi (kolorimetri ile) incelenebilir mi?
8. Farklı antiasit markalarının nötralizasyon kapasitesi titrasyonla nasıl karşılaştırılır?
9. Yüzey alanının (toz vs. parça) reaksiyon hızına etkisi nasıl nicelleştirilir?
10. Çözücü türünün (su/etanol karışımı gibi) çözünme hızına etkisi nedir?

Güvenlik notu (risk assessment)

• Derişimleri düşük tutun, uçucu/toksik maddelerden kaçının, atıkları uygun şekilde toplayın.
• Öğretmeninizin okul laboratuvarı kurallarına göre onay vermeyeceği bir kimyasal seçmek, IA’nızı en baştan kilitleyebilir.

IB Fizik IA Deneyleri: Düzeneği Güçlendirme ve Belirsizlik

IB Fizik IA deneyleri için en büyük avantajınız; iyi tasarlanmış bir düzenekle yüksek kaliteli veri üretmenin görece kolay olmasıdır. En büyük risk ise sistematik hata ve belirsizlikleri raporlamamak.

Fizik’te ölçüm ve belirsizlik (uncertainty) neden kritik?

Çünkü fizik IA’sında “iyi sonuç” değil, iyi ölçüm ödüllendirilir. Aynı trendi gösteren ama belirsizliği hesaplanmamış grafikler, analiz puanını düşürür.

10 örnek Fizik IA RQ’su / deney fikri

1. Sarkaç uzunluğunun periyot üzerindeki etkisi, video analizle nasıl modellenir?
2. Eğik düzlem açısının ivmeye etkisi, sürtünme dahil edilerek nasıl bulunur?
3. Yayın k sabitinin farklı kütlelerdeki SHM periyoduna etkisi nasıl test edilir?
4. Tel uzunluğunun elektrik direncine etkisi (R–L ilişkisi) nasıl ölçülür?
5. Sıcaklığın bir iletkenin direncine etkisi (R–T) incelenebilir mi?
6. Işık şiddetinin güneş paneli çıkış gücüne etkisi nasıl ölçülür?
7. Farklı yüzeylerin sürtünme katsayısı nasıl karşılaştırılır?
8. Topun bırakılma yüksekliğinin sıçrama yüksekliğine etkisi (enerji kaybı) nedir?
9. Hava direncinin küçük cisimlerin düşme süresine etkisi, modelleme ile nasıl ayrıştırılır?
10. Hoparlör frekansının rezonans tüpünde maksimum genliğe etkisi nedir?

Düzeneği “IA seviyesine” çıkaran 5 hamle

• Kalibrasyon (ölçüm cihazını kontrol edin)
• 5+ IV seviyesi, her seviyede 3+ tekrar
• Sistematik hata tartışması (sürtünme, ısı kaybı, hizalama)
• Belirsizlik yayılımı (gerekli yerlerde)
• Grafiklerde hata çubukları ve uygun regresyon

Konu Seçim Skor Kartı (0–5): Hızlı Eleme Matrisi

Aşağıdaki tabloyu “IB IA kriterleri” mantığıyla, konu seçiminizi objektif değerlendirmek için kullanın. Her maddeyi 0–5 puanlayın; toplam skor size risk seviyesini gösterir.

Skor yorumu:

• 24–30: Çok iyi aday (pilotla hızla netleşir)
• 18–23: Yapılabilir ama revizyon gerekebilir
• 0–17: Konu değiştirmek/daraltmak daha mantıklı

Mini uygulama (kısa vaka):

• “Sarkaç uzunluğu–periyot” konusu ölçülebilir ve güvenli olduğu için yüksek skor alır; özgünlüğü artırmak için hava direnci, farklı ip türleri veya video analizle sistematik hata tartışması eklenebilir.
• “Enerji içeceklerinin insan performansına etkisi” etik ve kontrol değişkenleri nedeniyle düşük skor alır (uygulamada çoğu okulda önerilmez).

IA Konu Seçiminde 12 “Kırmızı Bayrak” (Kaçının)

1. Konu çok geniş: “İklim değişikliği” gibi (IA değil, EE gibi kalır)
2. Deneysiz/literatür ağırlıklı tasarım (veri yoksa analiz zayıflar)
3. Ölçülemeyen DV (öznel değerlendirme)
4. Çok pahalı veya okulda olmayan ekipman bağımlılığı
5. Çok az veri noktası (2–3 seviye)
6. Tekrar yapmadan sonuç çıkarma
7. Güvenlik riski yüksek kimyasallar/ısı/voltaj
8. Etik izin gerektiren canlı/insan deneyi
9. Kontrol değişkenlerini sabitleyememek
10. Aşırı “mükemmel sonuç” peşinde koşmak (veri uydurma riski)
11. Pilot deney yapmadan ana veriye geçmek
12. RQ’nun yöntemle uyumsuz olması (soru başka, deney başka)

Akademik dürüstlük ve intihal riskleri IA’da ciddi sonuçlar doğurabilir; özellikle veri ve kaynak kullanımında şu rehberi süreç boyunca açık tutun: IB Eğitiminde Akademik Dürüstlük (Academic Honesty) ve İntihalden Kaçınma .

Hızlı Başlangıç: 1 Haftalık IA Konu Netleştirme Planı

1. Gün 1: 3 konu fikri → her biri için IV–DV–CV taslağı
2. Gün 2: Her fikir için 1 RQ yazın (şablonla)
3. Gün 3: Feasibility kontrolü (ekipman, süre, güvenlik)
4. Gün 4: Pilot deney (en az 2 IV seviyesi)
5. Gün 5: Pilot veriyi hızlı analiz (grafik + ilk belirsizlik notları)
6. Gün 6: RQ ve yöntemi daraltın (aralık/tekrar/ölçüm)
7. Gün 7: Nihai plan + risk assessment + veri toplama takvimi

Zaman yönetimi açısından IB genel çalışma planınızı güçlendirmek isterseniz: IB Öğrencileri İçin Yaz Tatili Değerlendirme Rehberi: Staj, CAS ve Ön Okuma ve sınav dönemi için de IB Sınavlarına Son 1 Ay Kala Nasıl Çalışılmalı? Etkili Revizyon Taktikleri yazıları işinize yarar.

Sıkça Sorulan Sorular

1) IA konusu “özgün” olmak zorunda mı?
Tamamen benzersiz olmak zorunda değil; önemli olan RQ’nun netliği ve veri kalitesi. Özgünlük çoğu zaman iyi bir daraltma ve sağlam tartışmayla gelir.

2) IA’da kaç veri noktası ve kaç tekrar yapılmalı?
Genelde en az 5 IV seviyesi ve her seviyede 3 tekrar iyi bir başlangıçtır. Konuya göre daha fazlası gerekebilir.

3) Evde yapılabilecek IB science IA olur mu?
Bazı biyoloji/fizik konuları ev ortamında yapılabilir; ancak güvenlik, ölçüm hassasiyeti ve kontrol değişkenleri daha zor yönetilir. Okul laboratuvarı imkânı varsa tercih edin.

4) Simülasyon veya hazır veri seti kullanmak uygun mu?
Bazı durumlarda mümkün olsa da fen IA’larında çoğunlukla kendi verinizi üretmeniz beklenir. Öğretmeninizin yönlendirmesi ve okul politikası belirleyicidir.

5) “IB Kimya IA titrasyon konusu olur mu?”
Olur; fakat tek başına “titrasyon yapmak” konu değildir. Bir değişken ekleyip (sıcaklık, farklı marka antiasit, farklı asit türü vb.) araştırma sorusunu test edilebilir hale getirmelisiniz.

6) IA’da personal engagement (kişisel katılım) nasıl gösterilir?
Konu seçiminizin motivasyonunu kısa ve somut bir gerekçeyle bağlayın (gözlem, problem, merak). Bunu abartmadan, yönteme yansıyan kararlarla destekleyin.

İç Bağlantı Önerileri

• IB Internal Assessment (IA) Nedir? Başarılı Bir İç Değerlendirme İçin İpuçları
• IB Eğitiminde Akademik Dürüstlük (Academic Honesty) ve İntihalden Kaçınma
• IB Öğrencileri İçin Yaz Tatili Değerlendirme Rehberi: Staj, CAS ve Ön Okuma
• IB Sınavlarına Son 1 Ay Kala Nasıl Çalışılmalı? Etkili Revizyon Taktikleri
• IB Predicted Grades (Tahmini Notlar) Nedir ve Üniversite Başvurularında Önemi

Son güncelleme: 2026-02-21