IB Internal Assessment: Was es ist, Aufbau, Methoden
Was das IB Internal Assessment (IA) ist, wie viel es zählt, wie Lehrkräfte bewerten und das IB moderiert und wie der IA-Aufbau je nach Fach aussieht.
15 Min.Guide lesen
Internal Assessment (IA) Leitfäden
Ressourcen für Planung, Schreiben und Verbessern deiner Internal Assessments im IB.
Das Internal Assessment (IA) ist der Teil jedes IB-Fachs, den du außerhalb der Prüfungen erarbeitest. In den meisten Fächern zählt es 20 bis 30 Prozent der Endnote, in wenigen Fächern wie Design Technology und den Künsten mehr. Deine Lehrkraft bewertet es nach den Kriterien des Fachs, das IB moderiert eine Stichprobe. Anders als in Prüfungen hast du hier Kontrolle über Fragestellung, Daten oder Quellen und Überarbeitung. Mehrere Fächer haben für die Prüfungen ab 2027 neue Guides, darunter Psychology, Computer Science und Design Technology. Prüfe also, welche Version für dich gilt. Unsere Leitfäden erklären Aufgabe, Kriterien und Wortgrenze jedes Fachs, mit Themenideen und den Fehlern, die Punkte kosten.
Wichtige Punkte
- Früher Start schafft mehr Raum für Iteration
- Verstehe die Kriterien, bevor du schreibst
- Ein fokussiertes Thema ist meist stärker als ein zu breites
- Analyse und Evaluation zählen mehr als reine Beschreibung
- Gutes Feedback ist oft der schnellste Weg zu einer stärkeren finalen Version
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Häufig gestellte Fragen
Das hängt vom Fach ab. In Biology, Chemistry und Physics sind bis zu 3.000 Wörter erlaubt, in History und Psychology 2.200, in Geography 2.500 und in Business Management 1.800. Das Economics-Portfolio besteht aus drei Kommentaren mit je bis zu 800 Wörtern, die Maths Exploration umfasst etwa 12 bis 20 Seiten. Entscheidend ist nicht maximale Länge, sondern klare Analyse und saubere Struktur.
Am besten direkt, wenn das Assessment offiziell eingeführt wird. Je früher du Thema und Vorgehen klärst, desto mehr Zeit bleibt für Verbesserung und Feedback.
Ja, im Rahmen der IB-Regeln zur akademischen Integrität. Ein Tutor kann dir die Kriterien erklären, mit dir prüfen, ob eine Forschungsfrage machbar ist, und Analyse und Evaluation üben. Das IA selbst muss deine eigene Arbeit bleiben, und Feedback zu einem Entwurf gibt deine Lehrkraft.
Unerwartete Ergebnisse sind nicht automatisch schlecht. Wichtig ist, dass du Methodik, Ursachen und Grenzen ehrlich analysierst und sinnvoll reflektierst.