- SEHS IA auf einen Blick: Regeln für Prüfungen ab Mai 2026
- Was macht ein starkes Sports Science IA aus?
- Die vier SEHS IA Kriterien und worauf Examiners achten
- SEHS IA Themenideen und Beispiel-Forschungsfragen
- Research Design: Methode, Kontrolle der Variablen und Ethik
- Data Analysis: Verarbeitung, Unsicherheit und Diagramme
- Conclusion und Evaluation: Hier liegt die Hälfte der Punkte
- So strukturierst du einen SEHS-Bericht mit 3.200 Wörtern
- Häufige Fehler im Sports Science IA
- Warum das IA in SEHS so wichtig ist
Kurzantwort
Das IA in Sports, Exercise and Health Science (SEHS) ist eine wissenschaftliche Untersuchung: Du planst dein eigenes Experiment, führst es durch und schreibst darüber einen Bericht mit höchstens 3.200 Wörtern. Es dauert etwa 10 Stunden, zählt auf SL und HL 24 % deiner Note und wird mit 24 Punkten in vier Kriterien bewertet: Research design, Data analysis, Conclusion und Evaluation.
Was du lernst
- Der aktuelle SEHS Guide wurde im Mai 2026 zum ersten Mal geprüft. Alle, die SEHS im November 2026, im Mai 2027 oder im Mai 2028 ablegen, folgen also denselben IA-Regeln
- Der Bericht hat höchstens 3.200 Wörter, braucht etwa 10 Stunden und zählt auf SL und HL 24 % der Endnote
- Es gibt vier Kriterien mit je 6 Punkten: Research design, Data analysis, Conclusion und Evaluation. Die Hälfte der Punkte steckt also in Conclusion und Evaluation
- Du darfst eine Methode in einer kleinen Gruppe teilen, wenn sich deine unabhängige oder abhängige Variable unterscheidet und deine Daten nur dir gehören. Der Bericht ist immer eine Einzelarbeit
- Die besten Themen haben eine messbare unabhängige Variable, eine präzise abhängige Variable und ein Protokoll, das du sicher wiederholen kannst
SEHS IA auf einen Blick: Regeln für Prüfungen ab Mai 2026
Das IB hat einen neuen Guide für Sports, Exercise and Health Science eingeführt, der ab August 2024 unterrichtet und im Mai 2026 zum ersten Mal geprüft wurde. Alle, die SEHS ab Mai 2026 ablegen, auch im November 2026, im Mai 2027 oder im Mai 2028, schreiben also dasselbe Internal Assessment. SL und HL bearbeiten genau dieselbe Aufgabe und werden nach denselben Kriterien bewertet.
- Aufgabe: eine wissenschaftliche Untersuchung zu einer Forschungsfrage, die du selbst formulierst, ausgearbeitet als Einzelbericht
- Umfang: höchstens 3.200 Wörter
- Zeit: etwa 10 Unterrichtsstunden für Planung, Datenerhebung und Schreiben
- Gewichtung: 24 % deiner SEHS-Endnote auf SL und HL
- Punkte: insgesamt 24, je 6 für vier Kriterien (Research design, Data analysis, Conclusion und Evaluation)
- Zusammenarbeit: Du darfst in einer kleinen Gruppe arbeiten und eine ähnliche Methode nutzen, solange sich deine unabhängige oder abhängige Variable unterscheidet und die Daten, die du erhebst, nur dir gehören
- Der Rest der Note: Paper 1 (Multiple-Choice-Fragen sowie daten- und experimentbasierte Fragen) zählt 36 %, Paper 2 (Kurzantwort- und längere Antwortfragen) zählt 40 %
Wichtig
Viele IA-Leitfäden, Checklisten und Beispielarbeiten im Netz stammen noch aus dem alten SEHS Guide, der Kriterien wie Personal engagement, Exploration und Communication hatte. Diese Kriterien gelten nicht mehr. Nutze ältere Materialien nur als Themenanregung und prüfe jeden Bewertungstipp an den aktuellen vier Kriterien.
Was macht ein starkes Sports Science IA aus?
Ein starkes SEHS IA beantwortet eine fokussierte Frage zu sportlicher Leistung, Gesundheit oder Bewegung, und zwar mit einer Methode, die eine andere Person wiederholen könnte und dabei vergleichbare Daten bekäme. Examiners belohnen das Denken hinter der Untersuchung mehr als teure Geräte. Eine Sprunghöhe, die du mit einer Handy-App misst, kann genauso gut abschneiden wie ein Labortest, wenn das Protokoll kontrolliert ist und die Analyse ehrlich mit ihren Grenzen umgeht. Der Kurs hat drei Themenbereiche: Trainingsphysiologie und Ernährung (exercise physiology and nutrition), Biomechanik (biomechanics) sowie Sportpsychologie und motorisches Lernen (sports psychology and motor learning). Deine Frage sollte klar in einen davon passen, damit du den Mechanismus hinter deinen Ergebnissen mit Kursinhalten erklären kannst.
- Eine unabhängige Variable, die du gezielt veränderst, am besten mit mehreren Stufen oder Bedingungen
- Eine abhängige Variable, die du präzise und wiederholt messen kannst, etwa Sprunghöhe, Sprintzeit, Herzfrequenz oder Reaktionszeit
- Kontrollvariablen, die du wirklich konstant halten kannst, zum Beispiel Aufwärmen, Schuhe, Untergrund, Tageszeit und Pausen
- Eine klare Verbindung zur SEHS-Theorie, damit du erklären kannst, warum ein Ergebnis zustande kam, und nicht nur, was passiert ist
Profi-Tipp
Prüf deine Frage, indem du sie laut in dieser Form aussprichst: Welchen Effekt hat X auf Y bei Teilnehmenden Z? Wenn du X, Y und Z nicht genau benennen kannst, ist die Frage noch nicht fertig.
Die vier SEHS IA Kriterien und worauf Examiners achten
Jedes Kriterium wird anhand von Level-Deskriptoren mit bis zu 6 Punkten bewertet. Deine Lehrkraft bewertet den Bericht, und das IB moderiert eine Stichprobe deiner Schule. Laut IB legen die überarbeiteten Kriterien mehr Gewicht auf anspruchsvolles Denken: Die Hälfte der 24 Punkte entfällt auf Conclusion und Evaluation. Plane deine Wortzahl entsprechend.
- Research design (Forschungsdesign, 6 Punkte): eine Forschungsfrage in einem konkreten SEHS-Kontext, mit erklärter Hintergrundtheorie. Deine methodischen Entscheidungen (Kontrollen, Stichprobe, Ethik, Geräte und Variablen) werden begründet, und die Methode ist so genau beschrieben, dass jemand anderes sie wiederholen kann.
- Data analysis (Datenanalyse, 6 Punkte): Rohdaten klar und präzise erfasst, korrekt und passend zur Forschungsfrage verarbeitet und so dargestellt, dass die Antwort sichtbar wird. Unsicherheiten werden berücksichtigt, etwa die Auflösung des Messgeräts und die Streuung wiederholter Versuche.
- Conclusion (Schlussfolgerung, 6 Punkte): eine Schlussfolgerung, die durch deine Analyse begründet ist und zu ihr passt, verglichen mit anerkannter Forschung aus Sport-, Bewegungs- und Gesundheitswissenschaft, mit erklärten praktischen Folgen der Ergebnisse.
- Evaluation (Bewertung, 6 Punkte): konkrete Schwächen deiner Methode, eine Erklärung, wie stark jede davon die Ergebnisse beeinflusst hat, und realistische Verbesserungen, die direkt an diesen Schwächen ansetzen.
Profi-Tipp
Das SEHS-Kriterium Conclusion fragt nach praktischen Folgen in der realen Welt. Sag, was deine Ergebnisse für Athletinnen und Athleten, Trainer, Patienten oder die Öffentlichkeit bedeuten, zum Beispiel wie ein Trainer sein Aufwärmprogramm ändern könnte.
SEHS IA Themenideen und Beispiel-Forschungsfragen
Die folgenden Ideen sind Beispiele zur Anregung, keine fertigen Titel. Jede hat eine messbare unabhängige und abhängige Variable und lässt sich an einer Schule mit einfacher Ausstattung umsetzen. Pass Stufen, Teilnehmende und Protokoll an das an, was du kontrollieren kannst, und stimm die endgültige Frage mit deiner Lehrkraft ab.
- Art des Aufwärmens und Sprungkraft: Welchen Effekt haben statisches Dehnen, dynamisches Dehnen und kein Dehnen auf die Sprunghöhe beim Countermovement Jump bei 16- bis 18-jährigen Basketballspielern? Das funktioniert, weil sich die Sprunghöhe leicht wiederholt messen lässt und mit Muskeltemperatur und Dehnungs-Verkürzungs-Zyklus zusammenhängt.
- Pausenlänge und wiederholte Sprints: Wie beeinflusst die Erholungszeit (30, 60 oder 90 Sekunden) den Leistungsabfall der 20-m-Sprintzeit über sechs Sprints? Das funktioniert, weil du die Erholung der Energiesysteme mit einfachen Lichtschranken oder Zeitlupenvideo testest.
- Musiktempo und wahrgenommene Anstrengung: Welchen Effekt hat das Tempo von Musik auf die wahrgenommene Anstrengung (rating of perceived exertion) beim 10-minütigen Radfahren mit fester Intensität? Das funktioniert, weil die Intensität konstant bleibt, während sich nur eine psychologische Variable ändert.
- Art des Reizes und Reaktionszeit: Wie wirkt sich ein visueller im Vergleich zu einem akustischen Reiz auf die einfache Reaktionszeit aus? Das funktioniert, weil sich viele Wiederholungen schnell erheben lassen, was die Analyse stärkt.
- Ermüdung und Treffsicherheit: Welchen Effekt hat ein standardisiertes Shuttle-Run-Protokoll auf die Freiwurfquote? Das funktioniert, weil es Physiologie und Motorik verbindet. Du musst den Ermüdungsgrad aber sorgfältig standardisieren.
- Cool-down und Erholung der Herzfrequenz: Wie wirkt sich ein aktives im Vergleich zu einem passiven Cool-down auf die Herzfrequenz eine, zwei und drei Minuten nach der Belastung aus? Das funktioniert, weil Herzfrequenzmesser präzise und wiederholbare Daten liefern.
- Kniewinkel und Sprunghöhe: Welchen Effekt hat der Kniewinkel in der Ausgangsposition (60, 90 oder 120 Grad) auf die Sprunghöhe beim Squat Jump? Das funktioniert, weil ein gemessener Winkel eine klare biomechanische unabhängige Variable ist.
- Abwurfwinkel und Wurfweite: Wie beeinflusst der Abwurfwinkel die Weite eines Brustpasses im Sitzen mit einem 2-kg-Medizinball? Das funktioniert, weil du die Theorie des schrägen Wurfs anwendest und der Wurf im Sitzen viele unkontrollierte Körperbewegungen ausschaltet.
- Übungsplan und motorisches Lernen: Führt geblocktes oder randomisiertes Üben zu einem besseren Behalten einer neuen Wurfaufgabe, getestet 24 Stunden später? Das funktioniert, weil die Theorie des motorischen Lernens eine klare Vorhersage macht, die du testen kannst.
- Mentales Training und Treffsicherheit: Welchen Effekt hat eine fünfminütige Vorstellungsübung (mental imagery) auf die Treffsicherheit beim Dart oder Elfmeter? Das funktioniert, weil du eine psychologische Fertigkeit mit einem einfachen Trefferwert testest.
- Atemtechnik und Erholung: Welchen Effekt hat langsame Zwerchfellatmung im Vergleich zu normaler Atmung auf die Erholung der Herzfrequenz nach einem standardisierten Step-Test? Das funktioniert, weil der Step-Test ein weit verbreitetes, standardisiertes Protokoll ist.
- Standbein und Gleichgewicht: Wie wirkt sich das Stehen auf dem dominanten im Vergleich zum nicht dominanten Bein auf die Zeit im Stork Balance Test bei Fußballern aus? Das funktioniert, weil der Test sicher und schnell ist. Du musst aber begründen, warum der Vergleich wichtig ist.
Wichtig
Vermeide alles, was Teilnehmende verletzen oder untrainierte Personen bis zur Erschöpfung treiben könnte. Gib Teilnehmenden auch kein Koffein, keine Nahrungsergänzungsmittel und keine anderen Substanzen, denn das genehmigen die meisten Schulen nicht. Fragen, für die du Laborgeräte brauchst, auf die du nicht in jeder Stunde Zugriff hast, bleiben außerdem oft auf halber Strecke stecken.
Research Design: Methode, Kontrolle der Variablen und Ethik
Menschen als Teilnehmende schwanken viel stärker als Reagenzgläser. Deshalb wird ein SEHS IA oft in der Methode gewonnen oder verloren. Ein starker Abschnitt zum Research design erklärt, warum du jede Entscheidung getroffen hast, und nicht nur, was du getan hast.
- 1Nenne die unabhängige Variable, die abhängige Variable und die Einheiten. Erkläre, wie du die abhängige Variable misst und mit welcher Auflösung.
- 2Wähle die Teilnehmenden bewusst aus, zum Beispiel mit ähnlichem Alter, Trainingsstand und ähnlicher Erfahrung. Erkläre, wie du sie gewonnen hast und warum diese Gruppe zur Frage passt.
- 3Entscheide dich zwischen Messwiederholung (jede Person durchläuft jede Bedingung) und getrennten Gruppen. Messwiederholung verringert den Einfluss individueller Unterschiede. Dann musst du die Reihenfolge der Bedingungen aber ausbalancieren oder zufällig festlegen, um Lern- und Ermüdungseffekte zu begrenzen.
- 4Standardisiere alles, was du kannst: Aufwärmen, Anweisungen, Schuhe, Untergrund, Tageszeit, Pausen zwischen den Versuchen und verbale Anfeuerung.
- 5Plane Wiederholungsversuche für jede Bedingung und leg vorher fest, wie du mit einem misslungenen Versuch umgehst. So kommst du später nicht in Versuchung, unpassende Daten zu löschen.
- 6Mach einen Vortest mit ein oder zwei Personen. Er zeigt Zeitprobleme, Deckeneffekte und unklare Anweisungen, bevor sie deine echten Daten verderben.
- 7Schreib die Methode als nummerierte Schritte mit einer Skizze oder einem Foto des Aufbaus, damit eine andere Person sie genau wiederholen kann.
Wichtig
Ethik gehört zum Research design. Hol eine informierte Einwilligung ein, sag den Teilnehmenden, dass sie jederzeit aufhören dürfen, anonymisiere ihre Daten, frag vor dem Test nach Verletzungen oder gesundheitlichen Einschränkungen und halte dich an die Regeln deiner Schule für die Arbeit mit Personen unter 18. Deine Lehrkraft muss deine Methode genehmigen, bevor du Daten erhebst.
Data Analysis: Verarbeitung, Unsicherheit und Diagramme
Eine Tabelle mit Rohdaten ist noch keine Analyse. Du musst die Daten so verarbeiten, dass die Antwort auf deine Forschungsfrage sichtbar wird, und zeigen, wie sicher man sich dieser Antwort sein kann.
- Erfasse Rohdaten in klaren Tabellen mit Einheiten und der Auflösung jedes Messgeräts, zum Beispiel Herzfrequenz auf 1 Schlag pro Minute oder Zeit auf 0,01 s genau
- Berechne für jede Bedingung einen Mittelwert und ein Streuungsmaß wie Standardabweichung oder Spannweite, damit Unterschiede zwischen Versuchen und Teilnehmenden sichtbar werden
- Wähl das Diagramm, das zur Frage passt: ein Balkendiagramm mit Fehlerbalken für Kategorien oder ein Streudiagramm mit Trendlinie für eine stetige unabhängige Variable
- Wenn deine Daten dafür geeignet sind, nutze einen statistischen Test, etwa einen t-Test für zwei Bedingungen oder einen Korrelationskoeffizienten für einen Zusammenhang, und erkläre das Ergebnis in einfachen Worten
- Arbeite mit prozentualer Veränderung, wenn sich absolute Unterschiede zwischen unterschiedlich starken Teilnehmenden schlecht vergleichen lassen
- Geh auf Ausreißer ein und erkläre, wie du mit ihnen umgegangen bist, statt sie stillschweigend zu entfernen
Conclusion und Evaluation: Hier liegt die Hälfte der Punkte
Weil Conclusion und Evaluation 12 der 24 Punkte ausmachen, verdienen diese Abschnitte einen großen Teil deiner 3.200 Wörter. Genau hier werden schwächere Berichte auch oft allgemein.
- Beantworte die Forschungsfrage direkt und mit Zahlen: Nenne die Größe des Effekts, nicht nur seine Richtung
- Erkläre das Ergebnis mit SEHS-Theorie, zum Beispiel Muskeltemperatur, Kreatinphosphat-System oder Aufmerksamkeitsfokus
- Vergleiche deine Ergebnisse mit veröffentlichten Studien und erkläre, warum sie übereinstimmen oder abweichen
- Beschreib die praktischen Folgen für Trainer, Athleten oder Fachleute im Gesundheitsbereich und wie weit du von deiner Stichprobe verallgemeinern kannst
- Nenne in der Evaluation konkrete Schwächen, zum Beispiel einen Lerneffekt über die Versuche hinweg oder Handzeitnahme, und erkläre, wie stark jede davon deine Daten beeinflusst hat
- Schlag Verbesserungen vor, die genau diese Schwächen beheben, etwa die Reihenfolge der Bedingungen auszubalancieren oder Lichtschranken zu nutzen, statt allgemeiner Ratschläge wie mehr Teilnehmende
Profi-Tipp
Ein schneller Test für deine Evaluation: Wenn ein Satz in jedem beliebigen IA stehen könnte, ist er zu allgemein. Verknüpfe jede Schwäche mit deinen eigenen Daten, etwa dem Versuch, bei dem die Werte sprangen, oder der Person, die die Position nicht halten konnte.
So strukturierst du einen SEHS-Bericht mit 3.200 Wörtern
Die Kriterien schreiben keine Überschriften vor. Eine klare Struktur hilft deiner Lehrkraft und dem Moderator aber, die Belege für jedes Kriterium zu finden. Die Wortspannen unten sind eine grobe Planungshilfe, keine IB-Regel.
- 1Forschungsfrage und Hintergrundtheorie: etwa 400 bis 500 Wörter
- 2Methodik mit Variablen, Teilnehmenden, Ethik und Schritt-für-Schritt-Ablauf: etwa 600 bis 700 Wörter
- 3Ergebnisse: Tabellen mit Roh- und verarbeiteten Daten sowie Diagramme, dazu etwa 300 bis 400 Wörter Kommentar
- 4Analyse mit Unsicherheiten und gegebenenfalls statistischen Tests: etwa 400 Wörter
- 5Conclusion mit Vergleich zu veröffentlichter Forschung und praktischen Folgen: etwa 600 bis 700 Wörter
- 6Evaluation der Schwächen und Verbesserungen: etwa 500 bis 600 Wörter
- 7Literaturverzeichnis in einem einheitlichen Zitierstil
Häufige Fehler im Sports Science IA
Diese Probleme halten SEHS-Berichte am häufigsten in den mittleren Punktebereichen fest. Ein Tutor für IB SEHS kann dir an anderen Untersuchungen erklären, wie du ein Protokoll entwirfst, das Variablen kontrolliert und verlässliche Daten liefert.
- Eine zu breite Frage, etwa ob Sport die Fitness verbessert, ohne eine einzelne messbare Variable
- Zu wenige Wiederholungsversuche, sodass ein einziger schlechter Versuch die Schlussfolgerung verändert
- Alle Bedingungen bei allen in derselben Reihenfolge, sodass sich der getestete Effekt mit Lern- oder Ermüdungseffekten vermischt
- Ergebnisse beschreiben, ohne sie mit SEHS-Theorie zu erklären
- Eine Schlussfolgerung, die mehr behauptet, als die Daten zeigen, zum Beispiel von sechs Mitschülern auf alle Sportler zu verallgemeinern
- Eine Evaluation, die Schwächen aufzählt, ohne zu sagen, wie stark jede die Ergebnisse beeinflusst hat
- Einer Checkliste für die alten Kriterien folgen und Wörter für Abschnitte verbrauchen, die nicht mehr eigens bewertet werden
Warum das IA in SEHS so wichtig ist
Mit 24 % der Note ist das IA die Komponente, die du am direktesten steuerst, und die Punkte stehen fest, bevor deine Prüfungen beginnen. Im Mai 2026, der ersten Prüfungsrunde nach dem neuen Guide, legten 6.313 Kandidaten SEHS auf SL und 1.942 auf HL ab. Die Durchschnittsnote lag auf SL bei 3,9 und auf HL bei 4,7. 1,9 % der SL- und 6,9 % der HL-Kandidaten erreichten eine 7 (Mai 2026, IB provisional statistical bulletin). Ein gut geplantes IA, das vor der Lernphase für die Prüfungen fertig ist, nimmt Druck von Paper 1 und Paper 2.