IB Psychology dersi alırken Internal Assessment (IA) çoğu öğrenci için hem merak uyandıran hem de stres yaratan bir parça oluyor, çünkü tek seferlik bir proje gibi görünse de, final notunun önemli bir yüzdesini oluşturuyor ve Grade Boundary çizgisini yukarı çekebiliyor.
Üstelik bu çalışma, üniversite başvurularında ve ileride yazacağın Extended Essay için ciddi bir “writing and research skills” vitrini gibi çalışıyor, yani sadece IB için değil, akademik hayatın için de anlamlı bir adım oluyor.
2025 itibarıyla IB Psychology IA yapısı dört ana bölümden oluşuyor: Introduction, Exploration, Analysis, Evaluation, ve raporun toplam uzunluğu yaklaşık 1.800–2.200 kelime arasında tutuluyor. Yeni müfredatta SL öğrencileri için IA daha çok ayrıntılı bir research proposal, HL’de ise genelde gerçek veriyle desteklenen bir çalışma olarak öne çıkıyor, fakat genel yapı ve rubric her iki seviye için de aynı çerçeveyi kullanıyor.
Bu yazının iki net hedefi var:
Aşağıdaki başlıkları sakin sakin takip ettiğinde, hem kaygının azaldığını hem de nereden başlayacağını daha iyi gördüğünü hissedeceksin.
IB Psychology IA’in resmi adı biraz karmaşık görünse de, özünde senden istenen şey oldukça net kalıyor: basit, etik, tekrarlanabilir bir psikoloji study tasarlaman, mantıklı bir research question yazman, olası veriyi nasıl analiz edeceğini açıklaman ve sonra bunu akademik bir rapora dönüştürmen bekleniyor.
SL ve HL öğrencileri için gereklilikler yapısal olarak aynı kalıyor, sadece HL öğrencileri genelde daha derin teori bağlantıları ve daha net statistics kullanmak zorunda kalıyor. Deney bazen küçük gruplarla planlanıyor, ancak rapor kesinlikle bireysel yazılıyor ve intihal, kopya gibi konularda IB oldukça katı davranıyor.
IA, toplamda 22 puanlık bir rubric ile değerlendiriliyor ve bu puanlar, final IB Psychology notunun kayda değer bir kısmına ekleniyor. Grade Boundary kavramı burada devreye giriyor; her yıl değişebilen bu çizgiler, 22 üzerinden aldığın puanın 1–7 aralığındaki notuna nasıl dönüştüğünü belirliyor, o yüzden her puanın değerli olduğunu bilmek motivasyonunu artırıyor.
IA’in asıl amacı, süslü bir makale yazman değil, iyi tasarlanmış bir psychological study mantığını kavraman oluyor. Yani senin:
Bu süreç, üniversitede göreceğin research methods derslerinin “demo versiyonu” gibi çalışıyor. Extended Essay ile kıyasladığında, IA daha kısa, daha kontrollü ve belirli bir experimental design çerçevesine bağlı, buna rağmen bilimsel düşünme ve yazma pratiği açısından en az EE kadar işine yarıyor.
IA raporun dört ana bölümden oluşuyor ve her biri için kabaca şu kelime aralıklarını kullanabilirsin:
Kısaca rol dağılımı şöyle görünebilir:
IA rubriği dört kriterden oluşuyor:
Grade Boundary’ler her yıl değişse de, kabaca söylemek gerekirse, her kaybettiğin mark seni bir üst banda geçmekten uzaklaştırabiliyor, bu yüzden özellikle küçük gibi görünen ayrıntıları (etik açıklaması, sampling gerekçesi, tam referanslar) hafife almamak gerekiyor.
Şimdi teoriyi bir kenara bırakıp, “sıfırdan IA nasıl kurulur” kısmına geçelim; bu bölümü takip ederek kendine net bir çalışma planı çıkarabilirsin.
İlk soru şu olabilir: Hangi approach ile çalışmak seni daha az zorlayacak?
Örneğin multi-store model of memory, conformity üzerine klasik çalışmalardan biri ya da simple hormone-behavior ilişkisi gibi konular, lisede uygulanabilir ve öğretmeninin sınıfta zaten covered ettiği içerikler olduğu için daha güvenli oluyor. Temel psikoloji teorilerini tazelemek istersen, MIT’nin ücretsiz Introduction to Psychology kitabına göz atabilirsin: Introduction to Psychology (MIT OCW).
Mümkün oldukça aşırı karmaşık neuroimaging, klinik popülasyon ya da uzun süreli müdahale isteyen konulardan uzak durmak hem etik hem de pratik açıdan seni koruyor.
Genelde işe yarayan basit bir şablon şöyle işliyor:
“How does X affect Y in Z population?”
veya
“To what extent does X influence Y in Z population?”
Buradaki kritik nokta, independent variable ve dependent variablei net, ölçülebilir ve gerçekçi bir şekilde yazman oluyor.
Zayıf örneklere bakalım:
Aynı soruları iyileştirdiğinde:
Gördüğün gibi biraz ayrıntı eklediğinde, soru hem daha dar hem de IA seviyesine uygun hale geliyor.
Çoğu IB öğrencisi iki basit experimental design arasında seçim yapıyor:
Sampling için en pratik seçenekler:
Bu yöntemler çok “ideal” olmasa bile, IA düzeyinde açıkça anlatıp avantaj ve dezavantajlarını yazdığında yeterli oluyor.
Etik tarafta mutlaka şu başlıkları kısa da olsa kapsaman gerekiyor: informed consent, right to withdraw, anonymity/confidentiality ve debriefing. Katılımcıların çoğu arkadaşların bile olsa, yazılı veya net bir sözlü izin, gizlilik garantisi ve çalışma sonunda açıklama yapmak seni akademik olarak güçlü gösterir.
Procedure, iyi yazılmış bir yemek tarifi gibi çalışmalı; adım adım, aynı şekilde tekrar edilebilir ve başka biri okuduğunda rahatça uygulayabilmeli.
Kısa bir pilot study denemesi yapmak, süreyi ayarlamak, soruların çok zor veya çok kolay olup olmadığını görmek açısından büyük rahatlık sağlar. Ölçüm için reaction time, basit recall testleri, kısa Likert scale anketleri veya puanlanabilir karar görevleri IA seviyesinde fazlasıyla iş görüyor.
IA’de senden profesyonel istatistikçi olman beklenmiyor, ama temel kavramları bilmen şart oluyor.
Genelde öğrenciler okulun verdiği calculator, Excel gibi basit araçlar ya da üniversite kaynaklı kısa istatistik rehberlerini kullanıyor. Örneğin giriş düzeyinde bir anlatım için Basic Statistics tutorial (Penn State) sayfasına bakabilirsin. Psikoloji odaklı daha kapsamlı bir açık ders kitabı istersen, Introduction to Statistics in the Psychological Sciences da güzel bir referans sunuyor.
Burada en önemli şey, kullandığın testi neden seçtiğini bir cümleyle açıklamak ve sonucu hypothesis ile ilişkilendirmek oluyor.
Birçok öğrenci Evaluation bölümünü sadece “limitations listesi” gibi görüyor, oysa bu bölümde aynı zamanda strengths ve mantıklı improvements da görmek istiyorlar.
Kısaca bilmen gereken bazı kavramlar:
Güçlü bir conclusion örneği:
“Overall, the results partially support the hypothesis that background music tempo affects word recall, although the small, convenience sample and potential demand characteristics limit the generalizability of the findings.”
Zayıf bir conclusion örneği:
“My hypothesis was kind of supported, but the results were mixed and more research is needed.”
Aradaki fark, hem teoriye hem de limitasyonlara atıf yapması ve net bir mesaj vermesi oluyor.
Şimdi aynı dört bölümü, bu kez “paragraf sırası” üzerinden ele alalım ki taslağını doğrudan bu plana göre kurabilesin.
Introduction için pratik bir paragraf sırası şöyle olabilir:
Örneğin mini bir akış: önce “short-term memory and interference” konusunu açarsın, ardından ilgili cognitive modelden bahsedersin, sonra bir classic studyyi bir iki cümlede anlatırsın, ardından kendi research question’ını ve aim’ini yazıp, son cümlede hypothesis’i net bir şekilde kurarsın.
Exploration bölümünü şu alt başlıklarla düzenlemek işleri çok kolaylaştırıyor: Design, Participants, Materials, Procedure.
Her alt bölümde sadece “ne yaptım”ı değil, mutlaka “neden böyle yaptım”ı da yazman gerekiyor. Örneğin:
Sampling konusunda sık yapılan hata, sadece “convenience sampling was used” yazıp bırakmak oluyor; bunun ne anlama geldiğini, güçlü ve zayıf yanlarını kısaca belirtmek seni Criterion B’de yukarı taşıyor.
Okuyan kişiyi boğmayan bir Analysis için şu sırayı kullanabilirsin:
İstatistik dilini çok süslemeye gerek yok; önemli olan, “result was statistically significant / not significant” gibi net cümleler kurman.
Evaluation’ı dört küçük katman olarak düşünebilirsin:
Örneğin sample büyütmek, farklı bir okuldan katılımcı almak ya da counterbalancing eklemek, hem uygulanabilir hem de validity’yi güçlendiren örnekler oluyor. Son paragrafta ise net bir conclusion cümlesi ile hem hypothesis’e hem de teorik arka plana tekrar bağ yapman bekleniyor.
Aşağıdaki soruların hepsi, lise ortamında, etik kurallar içinde ve makul sürede uygulanabilir IA fikirleri olacak şekilde yazıldı. Sorular İngilizce formatta, ama açıklamalar Türkçe verilmiş durumda.
Cognitive approach, okul ortamında en rahat test edilebilen alan oluyor, çünkü memory, attention ve decision-making görevleri sınıfta hızlıca uygulanabiliyor.
Biological approach’ta güvenli ve okul ortamına uygun manipülasyonlar seçmek önemli oluyor; gerçek ilaç, uyku yoksunluğu gibi riskli tasarımlardan uzak durmalısın.
Sociocultural approach, okul kültürü ve sosyal ilişkilerle çok bağlantılı olduğu için öğrenciler için oldukça anlamlı hissettirebiliyor. Sadece self-esteem gibi hassas konularda etik hassasiyete dikkat etmen gerekiyor.
Bu sorular birden fazla level of analysis ile ilişki kurabilir, bu yüzden operationalization kısmında ekstra net olman gerekiyor.
IA taslağını bitirdiğinde, biraz ara verip sonra kendini öğretmeninin yerine koyarak tekrar okuman çok işe yarıyor. Bu noktada hem içerik hem de akademik dürüstlük (academic integrity) açısından hızlı bir kontrol yapman önemli.
APA style konusunda ayrıntı görmek istersen, resmi APA sitesindeki rehberleri okuyabilir ya da kendi üniversite hedefinin psikoloji bölümünün yazım kılavuzlarını inceleyebilirsin. Ayrıca istatistik ve araştırma yazımı için Introduction to Psychological Statistics gibi açık kaynak kitaplar da faydalı olabiliyor.
Son okuma turunda kendine şu soruları sorabilirsin:
Bu aşamada dili sadeleştirmek, tekrar eden cümleleri silmek, referansları kontrol etmek ve formatı düzenlemek IA’ini hem daha profesyonel hem de daha okunabilir hale getiriyor.
IB Psychology Internal Assessment, ilk bakışta uzun ve karmaşık görünse de, adım adım baktığında aslında yönetilebilir bir araştırma provası gibi çalışıyor. Bu rehber ve paylaşılan 20 research question fikri, sadece başlangıç noktası; asıl değer, senin bunu kendi ilgi alanına uyarlamanla ortaya çıkacak.
Okulunun kendi IA rehberini ve güncel IB Psychology guide’ını mutlaka dikkatle okuman, öğretmeninin verdiği örnekleri incelemen ve resmi kriterlerle kendi metnini kıyaslaman çok önemli.
Sonuçta IA sürecinde geliştirdiğin research skills, sadece bu derste değil, üniversitede yazacağın raporlarda ve belki de kendi Extended Essay çalışmanda sana tekrar tekrar geri dönecek.
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