IB Environmental Systems and Societies (ESS) dersi, hem fen hem sosyal bilim tarafını bir arada isteyen öğrenciler için çok çekici, ama Internal Assessment (IA) kısmı çoğu zaman göz korkutuyor. Yaklaşık 3.000 kelimelik bu bireysel araştırma, Standard Level öğrencileri için toplam ders notunun %25’ini oluşturuyor, yani diploma puanına doğrudan etki ediyor.
Extended Essay ile kıyasladığında ESS IA çok daha kısa, daha odaklı ve saha çalışmasına daha yakın; yine de planlama yapılmadığında kısa sürede çok yorucu bir projeye dönüşebiliyor. Bu yazının hedefi, öğretmenin tahtaya yazdığı açıklamaya yakın bir dil kullanıp, ama 8. sınıf seviyesinde anlaşılır bir Türkçe ile sana yol haritası vermek.
Burada hem IB terminolojisini (Research Question, Criterion A, Grade Boundary gibi) netleştireceksin, hem de kullanabileceğin 20 özgün IA Research Question önerisi göreceksin. Amaç, IA sürecini adım adım yönetilebilir hale getirmek ve senin kendi yerel bağlamına uygun, gerçekçi bir proje tasarlamana yardım etmek.
IB Diploma Programme yapısını daha geniş görmek istersen, International School of Paris’in hazırladığı DP Curriculum Guide 2024-25 belgesi, IA’nin program içindeki yerini anlaman için iyi bir arka plan sunuyor.
ESS IA, aslında tam anlamıyla bir bilimsel araştırma raporudur. Sen bir çevresel problemi seçersin, bu problemle ilgili ölçülebilir bir Research Question yazarsın, gerçek veri toplarsın ve sonuçlarını analiz edersin. Yani sadece “çevre neden önemli” gibi teorik şeyler anlatmazsın, sahaya iner, gözlem yapar ya da veri setleriyle çalışırsın.
IB ESS Standard Level’de Internal Assessment, toplam ders notunun %25’ini oluşturur. Geri kalan kısmı yazılı sınavlardan gelir, ama IA çoğu zaman öğrencinin sınav stresini dengeleyebildiği bir alan olur. Extended Essay 4.000 kelimelik, bütün okul çapında yürüyen büyük bir proje iken, ESS IA sadece ESS dersi içinde yürür ve daha dar bir konuya, daha ayrıntılı veri toplamaya odaklanır.
Çoğu okul bazı başlıklarda küçük değişiklikler yapabilir, ama genel yapı çoğu ESS sınıfında benzerdir:
Kelime sınırını yaklaşık olarak şöyle dağıtmak işini kolaylaştırabilir (bu katı bir kural değil, sadece pratik bir öneri): Introduction + Background için 500 kelime, Methodology + Data Collection için 600 kelime, Data Analysis + Conclusion + Evaluation + Impacts için 1.500 kelime civarı, References ve Appendices kelime sayımına genelde dahil edilmez, ama öğretmenin yönergelerini mutlaka kontrol et.
Bilimsel rapor dili üzerinde çalışmak istersen, ESS Report Guide WRITING A GOOD ESS LAB REPORT örneği genel olarak iyi bir model sunuyor.
ESS IA, IB tarafından beş ana kriter ile değerlendirilir. Okuluna göre isimler biraz değişse bile mantık aynıdır:
Grade Boundary kavramı, toplam IA puanının hangi aralıkta hangi harf notuna karşılık geldiğini gösterir. Sadece toplam puanı düşünmek yerine, her kriterde dengeli puan almaya odaklanırsan, sınırda kaldığın durumlarda bile genel notun daha güvenli olur.
IA değerlendirme mantığının, fen dersleri içindeki diğer Internal Assessment türleriyle benzer olduğunu görmek için, CUNY’nin paylaştığı Design technology guide belgesine de göz atabilirsin.
ESS’in ana temaları, IA konusu bulurken doğal bir başlangıç noktası sunar. Biodiversity, sustainability, pollution, climate change, human impact ve ecosystems başlıklarından birini seçersen, hem müfredatla bağlantın güçlü olur, hem de background kısmını destekleyecek bol kaynak bulursun.
İyi bir Research Question şunları sağlar: net ve odaklıdır, ölçülebilir bir bağımlı değişken içerir, yerel bağlama uygundur ve gerçek veri ile test edilebilir.
Gördüğün gibi, ikinci soruda hem zaman aralığı, hem tür, hem de konum nettir, bu da IA planlamasını çok daha kolay hâle getirir.
Research Question yazımı konusunda daha derin örnekler görmek istersen, üniversite seviyesinde yapılan çevre çalışmaları, örneğin Washington Üniversitesi’nin çevre dersleri listesi PROGRAM ON THE ENVIRONMENT, sana ilham verebilir.
Background Information bölümü, sadece teori özetlediğin bir yer değildir; seçtiğin çevresel problemin yerel ve küresel bağlamını kurduğun alandır. Burada kullanılan tüm bilgi, doğrudan Research Question’ini desteklemeli ve okuyucunun “Bu soru neden önemli?” sorusuna cevap vermelidir.
Kaynak bulurken, .edu uzantılı üniversite siteleri ve kütüphane sayfaları genelde güvenilir olur; örneğin harvard.edu, mit.edu gibi. Google Scholar kullanarak akademik makalelere erişebilir, her kaynağın temel argümanını kısa notlar hâlinde bir deftere ya da dijital dosyaya yazabilirsin.
Sonradan References kısmını yazarken zorlanmamak için, okuduğun her kaynağın yazar, yıl, başlık ve URL bilgilerini baştan kaydetmen işini ciddi biçimde kolaylaştırır. Sonda 30 kaynağı geriye dönüp aramak, IA sürecinin en sinir bozucu anlarından biri hâline gelebilir.
Sürdürülebilirlik eğitimi üzerine üniversite düzeyinde bir örnek görmek istersen, Macalester College’da yayımlanan Shaping Sustainability in Classroom Curricula in Singapore çalışması, çevre eğitiminin sosyal boyutunu iyi gösteren bir araştırmadır.
Methodology kısmı, IA’nin kalbidir. Burada üç temel değişken tipini çok net yazmalısın:
Sampling method seçerken de, çalışmanın doğasına göre random sampling, transect ya da quadrat gibi yöntemlerden birini tercih edebilirsin. Örneğin, okul bahçesindeki bitki türlerini incelemek için, belirli aralıklarla yerleştirilen quadrat’lar kullanmak çok pratik olur.
Etik ve güvenlik konularını ihmal etmek, Evaluation bölümünde de seni zora sokar. Kimyasal kullanıyorsan eldiven takmak, sulak alanlarda hassas türlere zarar vermemek, insan denek içeren anketlerde gizlilik kurallarına uymak gibi noktaları Methodology içinde açıkça belirtmelisin. Yönteminin feasible olması, yani okul zamanı, ekipman ve izinler ile gerçekten yapılabilir olması da en az teori kadar önem taşır.
Data Collection sürecinde yapacağın en akıllıca hareket, ham veriyi sahada düzenli ve okunaklı kaydetmek olur. Her ölçüm tablosunda tarih, saat, units ve mümkünse uncertainty bilgisini not etmek, Data Processing kısmında sana çok zaman kazandırır.
Basit ama akademik bir tablo şu özelliklere sahip olmalıdır: her sütunda units parantez içinde yazılmış olmalı, başlık açık olmalı ve kullanılan kısaltmalar tablo altında kısa bir notla açıklanmalıdır. Grafiklerde ise title, labeled axes, uygun scale ve gerekirse legend bulunmalıdır.
Hata payını azaltmak için replicates kullanmak, yani aynı koşullarda birden fazla ölçüm yapmak çok fayda sağlar. Örneğin, tek bir günde bir kere PM2.5 ölçmek yerine, aynı noktada üç farklı saatte ölçüm yapmak, Data Analysis sırasında daha güvenilir sonuçlar verir.
Data Analysis kısmı, sadece tabloyu başka cümlelerle tekrar anlatmak anlamına gelmez; burada veride gördüğün pattern, trend ve anomaly hakkında yorum yaparsın. Basit istatistik araçlar, bu kısmı daha ikna edici hâle getirir; mean, median, standard deviation, simple correlation ya da basit linear regression, çoğu ESS IA için fazlasıyla yeterlidir.
Conclusion bölümünde Research Question’e doğrudan cevap verirsin. Örneğin, “The data collected suggests that increasing distance from the main road is associated with higher plant species richness in the school garden” gibi, hem yönü hem de sonucu net bir cümle kullanırsın.
Evaluation içerisinde ise dört ana başlığa yer vermek iyi bir standart oluşturur: methodological limitations, sources of error, realistic improvements ve future research ideas. Örneğin, örnek sayının az olduğunu belirtmekle kalmayıp, “Gelecek çalışmalarda en az 20 quadrat kullanılmalı ve iki farklı mevsimde tekrar ölçüm yapılmalı” gibi somut öneriler vermek, öğretmenin gözünde seni daha analitik bir öğrenci gösterecektir.
Raporu teslim etmeden önce kısa bir checklist işini kolaylaştırır:
Academic Honesty, IB’nin çok ciddiye aldığı bir konudur. Plagiarism, yani başkasının metnini ya da fikrini kaynak göstermeden kullanmak, ve data fabrication, yani veri uydurmak, IB’de ağır sonuçları olan ihlallerdir. Ham veriyi gerçekten toplamak, hata payların yüksek bile olsa, her zaman uydurulmuş “mükemmel” veri setlerinden çok daha değerlidir.
Taslağını öğretmenine gösterip feedback almak, IA kalitesini bir üst seviyeye taşır. Geri bildirim isterken “Research Question çok mu geniş?”, “Methodology sizce feasible mı?” gibi net sorularla gitmek, hem öğretmenin işini kolaylaştırır hem de senin odaklanmanı artırır.
Aşağıdaki Research Question’lar doğrudan kopyalaman için değil, kendi şehrine, okuluna ve ilgine göre uyarlaman için hazırlandı. Hepsi ölçülebilir ve saha ya da okul laboratuvarında uygulanabilir olacak şekilde yazıldı.
Bu grup, tür çeşitliliği, habitat yapısı ve insan etkisini ölçebileceğin yerel ekosistemlere odaklanıyor.
Buradaki sorular, basit sensörler veya su ve toprak testleri ile yapılabilecek kirlilik ölçümlerine dayanıyor. 6. “How does traffic density affect PM2.5 concentration at different times of day along [your main road]?”
7. “How does distance from a wastewater outlet affect nitrate concentration in [local river name]?”
8. “How does the presence of streetlights affect moth abundance on building walls around the school?”
9. “How does proximity to a main road affect soil heavy metal concentration in roadside playgrounds in [your city]?”
10. “How does daily flight frequency at [local airport] relate to daytime noise levels in nearby residential areas?”
Bu bölümdeki sorular, atık yönetimi, enerji ve su kullanımı gibi alanlarda yerel veri toplamaya uygundur. 11. “How does introducing visible recycling bins affect the proportion of recyclable waste correctly sorted in the school cafeteria?”
12. “How does classroom orientation (north vs. south facing) affect electricity consumption for lighting in [your school]?”
13. “How does providing water-saving posters in bathrooms affect average water use per student per day?”
14. “How does the availability of vegetarian options affect the carbon footprint of meals sold in the school canteen?”
15. “How does household size affect per capita plastic packaging waste generated in [your neighbourhood]?”
Sürdürülebilirlik ve eğitim ilişkisine farklı bir açıdan bakmak için, Grand Valley State University’de yayımlanan The Impacts, Implementation, and Sustainability of Service Learning in the Classroom çalışması da, çevre konularını toplum temelli projelerle bağlama konusunda iyi bir örnektir.
Son grup, hem primary data hem de güvenilir secondary data kullanabileceğin iklimle bağlantılı göstergelere odaklanıyor. 16. “How has the average spring temperature from 2010 to 2024 related to the first flowering date of cherry trees in [your city]?”
17. “How does tree ring width in urban trees relate to annual precipitation records from the local meteorological station?”
18. “How does the albedo of different ground surfaces (asphalt, grass, concrete) affect surface temperature on sunny days in [your school]?”
19. “How does slope angle affect the rate of soil erosion under simulated rainfall in a school laboratory setup?”
20. “How does daily bike usage to school relate to estimated carbon emissions from student commuting in [your city]?”
İklim ve biyolojik çeşitlilik ilişkisine geniş bir bakış kazandıran akademik bir örnek olarak, Penn State Üniversitesi’nin yayımladığı Beyond Protected Areas: Defining a New Geography for Biodiversity Conservation makalesi, korunan alanlar dışındaki habitatların da önemini hatırlatıyor.
Discussion of Environmental or Societal Impacts kriterinde, sadece kendi verini özetlemek yeterli olmaz. Bulgularını sustainability, environmental justice ve equity gibi kavramlarla ilişkilendirmen ve farklı stakeholder bakış açılarını ayırt etmen beklenir.
Örneğin, bir nehir kirliliği vakası düşün. Bilimsel perspektifte, artan nitrate seviyeleri balık tür çeşitliliğinde azalmaya yol açabilir. Ekonomik açıdan, balıkçılıkla geçinen ailelerin geliri düşebilir. Etik perspektifte ise, aşağı havzadaki toplulukların kirletici sanayi tesisleri üzerinde yeterince söz hakkı olup olmadığı sorgulanabilir. IA içinde bu üç farklı bakışı net ve dengeli biçimde tartışmak, seni doğrudan daha üst band’a yaklaştırır.
Başarılı IA’lerin çoğu, son hafta panik içinde yazılmayan IA’lerdir. Örneğin, süreci yaklaşık 6–8 haftaya yayabilirsin: ilk hafta konu alanı ve Research Question taslağı, ikinci hafta pilot data toplama, üçüncü ve dördüncü hafta tam Data Collection, beşinci hafta Data Analysis, altıncı hafta ilk tam taslak, yedinci hafta öğretmen feedback’i ve son düzenlemeler.
Öğretmenden feedback alırken, “Nasıl olmuş?” demek yerine, “Research Question yeterince focused mu?”, “Sampling method ESS IA için uygun mu?” gibi hedefli sorularla gitmek, hem daha iyi geri bildirim almanı sağlar hem de öğretmenin zamanına saygı gösterir.
IB seviyesi için scientific language, aşırı teknik olmak zorunda değildir. Net, sade ve resmi bir İngilizce genelde yeterlidir. Çok yoğun passive voice kullanmak yerine, yer yer first person kullanabilirsin, ama “I think” ile başlayan öznel cümleleri Data Analysis’te sınırlı tutmak, Conclusion kısmında ise veriye dayalı ve tarafsız bir ton kurmak daha iyi olur.
Grafik ve tabloların tümünde aynı font, benzer renk paleti ve tutarlı başlık yapısı kullanmak, Presentation and Communication kriterinde sana doğrudan puan kazandırır. Extended Essay için kullanılan akademik stil rehberleri, örneğin çeşitli üniversite kütüphanelerinin Extended Essay sayfaları gibi kaynaklar, referans düzeni ve genel akademik stil konusunda fikir verebilir; bu anlamda Western Academy of Beijing’in Extended Essay kriter sayfasına benzeyen üniversite rehberleriyle aynı çizgide bir disiplin beklenir.
Çevre eğitimi ve program tasarımı ile ilgili daha geniş bir bağlam görmek istersen, University of Washington’un PROGRAM ON THE ENVIRONMENT sayfası, üniversite düzeyinde çevre derslerinin hangi başlıklar etrafında toplandığını da gösterir.
IB ESS Internal Assessment yazarken, iyi tanımlanmış bir Research Question, gerçekçi ve etik bir Methodology, temiz bir Data Analysis ve dürüst bir Evaluation olmadan yüksek not almak gerçekten zor olur. Bu yazıdaki 20 Research Question önerisi, sana hazır konu vermek için değil, kendi okulunu, mahalleni ve ilgi alanını düşünerek soru üretmen için bir başlangıç noktası olarak hazırlandı.
Şimdi, ekranı kapatmadan önce küçük bir adım at. Bugün sadece 1 saat ayırıp konu alanını daralt, birkaç akademik kaynak aç ya da öğretmeninden kısa bir randevu iste. ESS IA, gözünde dev bir dağ gibi görünse bile, onu bölüm bölüm yazdığında ve her adımı planladığında, yavaş ama düzenli yürünebilen bir patikaya dönüşür; önemli olan o ilk somut adımı hemen bugün atman.
Bir ormanın kesilmesine “evet” ya da “hayır” demek kolay görünebilir, ama IB Environmental Systems and Societies (ESS) içinde önemli olan kararın kendisi değil, neden o
Bir nehri kirleten fabrikanın bacası sadece duman mı çıkarır, yoksa görünmeyen bir fatura da mı üretir? IB ESS’de environmental economics, tam olarak bu görünmeyen faturayı
Bir nehre atılan atık, bir gecede balıkları öldürebilir, ama o atığın durması çoğu zaman aylar, hatta yıllar alır. Çünkü çevre sorunları sadece “bilim” sorusu değil,
Şehirde yürürken burnuna egzoz kokusu geliyor, ufuk çizgisi gri bir perdeyle kapanıyor, bazen de gözlerin yanıyor; bunların hepsi urban air pollution dediğimiz konunun günlük hayattaki
Şehir dediğimiz yer, sadece binalar ve yollardan ibaret değil, büyük bir canlı organizma gibi sürekli besleniyor, büyüyor, ısınıyor, kirleniyor, bazen de kendini onarmaya çalışıyor. IB
IB ESS Topic 8.1 Human populations, insan nüfusunun nasıl değiştiğini, bu değişimin nedenlerini ve çevre üzerindeki etkilerini net bir sistem mantığıyla açıklar. Nüfusu bir “depo”
Bir gün marketten eve dönüyorsun, mutfak tezgahına koyduğun paketli ürünlerin çoğu, aslında üründen çok ambalaj gibi görünüyor. Üstüne bir de dolabın arkasında unutulan yoğurt, birkaç
Evde ışığı açtığında, kışın kombiyi çalıştırdığında ya da otobüse bindiğinde aslında aynı soruyla karşılaşıyorsun, bu enerjiyi hangi kaynaktan üretiyoruz ve bunun bedelini kim ödüyor? IB
Bir musluğu açtığında akan su, markette aldığın ekmek, kışın ısınmak için yaktığın yakıt, hatta telefonunun içindeki metal parçalar; hepsi natural resources (doğal kaynaklar) denen büyük
Gökyüzüne baktığında tek bir “hava” var gibi görünür, ama aslında atmosfer kat kat bir yapı gibidir ve her katın görevi farklıdır. IB Environmental Systems and