Hva er den vitenskapelige modellen?

den vitenskapelig modell Det er en abstrakt representasjon av fenomener og prosesser for å forklare dem. Gjennom innføring av data i modellen kan du studere sluttresultatet.

For å lage en modell er det nødvendig å hente visse hypoteser, slik at representasjonen av resultatet vi ønsker å oppnå, er så nøyaktig som mulig, så vel som enkel, slik at den lett kan manipuleres.

Det finnes flere typer metoder, teknikker og teorier for konformasjon av vitenskapelige modeller. Og i praksis har hver gren av vitenskap sin egen metode for å lage vitenskapelige modeller, selv om det kan inkludere modeller fra andre grener for å bekrefte sin forklaring.

Prinsippene for modellering tillater opprettelse av modeller basert på vitenskapen som de forsøker å forklare.

Måten å bygge modeller av analyse er studert i vitenskapens filosofi, den generelle teorien om systemer og i vitenskapelig visualisering.

I nesten alle forklaringer på fenomener kan en modell eller en annen brukes, men det er nødvendig å justere modellen som skal brukes, slik at resultatet blir så nøyaktig som mulig..

Kanskje du er interessert i de 6 trinnene av den vitenskapelige metoden og hva de består av.

Generelle deler av en vitenskapelig modell

Representasjonsregler

For å lage en modell trenger du en rekke data og en organisasjon av dem. Fra et sett med inngangsdata vil modellen gi en serie utdata med resultatet av de foreslåtte hypotesene

Intern struktur

Den interne strukturen til hver modell vil avhenge av hvilken type modell vi foreslår. Normalt definerer det korrespondansen mellom inngang og utgang.

Modellene kan være deterministiske når hver inngang tilsvarer samme utgang, eller også, ikke-deterministisk, når forskjellige utganger tilsvarer samme inngang.

Typer modeller

Modellene er preget av form for representasjon av deres interne struktur. Og derfra kan vi etablere en klassifisering.

Fysiske modeller

Innen fysiske modeller kan vi skille mellom teoretiske og praktiske modeller. De mest brukte typene av praktisk modell er modeller og prototyper.

De er en representasjon eller kopi av objektet eller fenomenet for å studere, noe som gjør det mulig å studere oppførselen til dem i forskjellige situasjoner.

Det er ikke nødvendig at denne representasjonen av fenomenet utføres i samme skala, men at de er utformet på en slik måte at de resulterende dataene kan ekstrapoleres til det opprinnelige fenomenet i henhold til størrelsen på fenomenet.

I tilfelle av teoretiske fysiske modeller betraktes de som modeller når den interne dynamikken ikke er kjent.

Gjennom disse modellene søker vi å reprodusere det studerte fenomenet, men vi vet ikke hvordan vi skal gjenskape det. Vi inkluderer hypoteser og variabler for å prøve å oppnå en forklaring på hvorfor dette resultatet er oppnådd. Den brukes i alle varianter av fysikk, unntatt i teoretisk fysikk.

Matematiske modeller

Innenfor de matematiske modellene er målet å representere fenomenene gjennom en matematisk formulering. Dette begrepet brukes også til å referere til geometriske modeller i design. De kan deles inn i andre modeller.

Den deterministiske modellen er en som antas at dataene er kjent, og at de matematiske formlene som brukes er nøyaktige for å bestemme resultatet når som helst, innenfor de observerbare grensene.

Stokastiske eller probabilistiske modeller er de der resultatet ikke er nøyaktig, men en sannsynlighet. Og hvor det er usikkerhet om hvorvidt modellens tilnærming er riktig.

De numeriske modellene derimot er de som gjennom numeriske sett representerer de opprinnelige forholdene til modellen. Disse modellene er de som tillater simuleringer av modellen som endrer de opprinnelige dataene for å vite hvordan modellen ville oppføre seg hvis den hadde andre data.

Generelt kan matematiske modeller også klassifiseres avhengig av hvilken type innganger du jobber med. De kan være heuristiske modeller der det søktes forklaringer for årsaken til fenomenet som blir observert.

Eller de kan være empiriske modeller, hvor det kontrollerer resultatene av modellen gjennom utgangene hentet fra observasjonen.

Og til slutt kan de også klassifiseres i henhold til målet de vil oppnå. De kan være simuleringsmodeller der du prøver å forutsi resultatene av fenomenet som blir observert.

De kan være modeller for optimalisering, i disse oppstår operasjonen av modellen, og det er forsøkt å lete etter det punktet som er forbedret for å optimalisere resultatet av fenomenet.

For å fullføre kan de være kontrollmodeller, hvor de prøver å kontrollere variablene for å kontrollere det oppnådde resultatet og modifisere det om nødvendig.

Grafiske modeller

Gjennom grafiske ressurser gjøres en representasjon av data. Disse modellene er vanligvis linjer eller vektorer. Disse modellene letter visjonen av fenomenet representert gjennom tabeller og grafer.

Analog modell

Det er den materielle representasjonen av et objekt eller en prosess. Det brukes til å validere visse hypoteser som ellers ville være umulig å kontrastere. Denne modellen er vellykket når den klarer å provosere det samme fenomenet som vi observerer, i sin analoge

Konseptuelle modeller

De er kart over abstrakte konsepter som representerer fenomenene som skal studeres, inkludert forutsetninger som gjør at vi kan se på resultatet av modellen og kan tilpasses det.

De har et høyt abstraksjonsnivå for å forklare modellen. De er de vitenskapelige modellene i seg selv, hvor den konseptuelle representasjonen av prosessene klarer å forklare fenomenet å observere.

Representasjon av modellene

Av konseptuell type

Modellens faktorer måles gjennom en organisering av de kvalitative beskrivelsene av variablene for å studere innenfor modellen.

Matematisk type

Gjennom en matematisk formulering etableres representasjonsmodeller. Det er ikke nødvendig at de er tall, men at den matematiske representasjonen kan være algebraiske eller matematiske grafer

Av fysisk type

Når man etablerer prototyper eller modeller som prøver å reprodusere fenomenet som skal studeres. Generelt brukes de til å redusere omfanget som er nødvendig for reproduksjon av fenomenet som blir studert.

referanser

1. BOX, George EP. Robusthet i strategien for vitenskapelig modellbygging. Robusthet i statistikk, 1979, vol. 1, s. 201-236.
2. BOX, George EP; HUNTER, William Gordon; HUNTER, J. Stuart. Statistikk for eksperimenter: En introduksjon til design, dataanalyse og modellbygging. New York: Wiley, 1978.
3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E .; ZYTKOW, Jan M .; SIMON, Herbert A. Vitenskapelig modellbygging som søk i matriseplasser. EnAAAI. 1993. s. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. Den vitenskapelige modellen for årsakssammenheng. Sociologisk metodikk, 2005, vol. 35, nr. 1, s. 1-97.
5. KRAJCIK, Joseph; MERRITT, Joi. Engasjerende studenter i vitenskapelig praksis: Hva ser ut til å konstruere og revidere modeller i vitenskapens klasserom? Vitenskapslæreren, 2012, vol. 79, nr. 3, s. 38.
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; IZQUIERDO-AYMERICH, Mercè. En modell av vitenskapelig modell for undervisning i naturvitenskap. Elektronisk journal for forskning innen naturvitenskapelig utdanning, 2009, ingen ESP, s. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R .; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Modeller og analogier i undervisningen i naturvitenskap. Begrepet analog didaktisk modell. Vitenskapens betydning, 2001, vol. 19, nr. 2, s. 231-242.