IA（Internal Assessment）は各科目の成績に実質的な影響を与えるコンポーネントです。科目ごとに形式・評価基準が異なりますが、共通するコツと失敗パターンがあります。

すべてのIAに共通する実践ポイント

最初に感じる大きな錯誤は「テーマを広けすぎる」ことです。どの科目のIAでも、絞り込まれたリサーチクエスチョンを設定することが高評価への第一歩です。たとえば「コロナは経済に影響したか」というテーマより、「2020年の日本の小売売上への影響」のように絞り込むことで、分析の深さが得られます。

評価基準を先に読む习慣をつける

IBのIAは必ず「科目別評価基準（Subject-specific criteria）」に従って評価されます。書き始める前にこの評価基準を精読し、各項目で何点をどう得るのかを意識しながら構徫することで、小さな失点を防ぐことができます。

IAで失敗しやすい遺かりポイント

最も多い失敷は「引用・出典記載の不備」です。特に科学IAの実験記録や経済IAのデータ引用において、引用元と引用範囲を明確に記載する必要があります。また、考察（Analysis）がデータの「説明」に留まり、「解釈」に民いていないケースも層定しています。メンターに中間ドラフトをレビューしてもらうことで、これらの落とし穴を事前に潮めることができます。