Jaki jest model naukowy? (Przykład)

On Model naukowy Jest to abstrakcyjna reprezentacja zjawisk i procesów, aby je wyjaśnić. Model naukowy to wizualna reprezentacja układu słonecznego, w którym można zobaczyć związek między planetami, słońcem i ruchami.

Poprzez wprowadzanie danych w modelu pozwala zbadać końcowy wynik. Aby stworzyć model, jest to konieczne.

Istnieje kilka rodzajów metod, technik i teorii do tworzenia modeli naukowych. W praktyce każda gałąź nauki ma swoją własną metodę wykonywania modeli naukowych, chociaż może obejmować modele innych gałęzi w celu zweryfikowania jego wyjaśnienia.

Zasady modelowania pozwalają na tworzenie modeli według gałęzi nauki, które próbują wyjaśnić. Sposób modeli analizy budowy jest badany w filozofii nauki, ogólnej teorii systemów i wizualizacji naukowej.

W prawie wszystkich wyjaśnieniach zjawisk można zastosować jeden lub inny model, ale konieczne jest dostosowanie modelu do zastosowania, aby wynik był tak dokładny, jak to możliwe. Możesz być zainteresowany 6 etapami metody naukowej i z tego, z czego się składają.

Ogólne części modelu naukowego

Reguły reprezentacji

Do tworzenia modelu potrzebna jest seria danych i organizacja tego samego. Z zestawu danych wejściowych model zapewni serię danych wyjściowych w wyniku podniesionych hipotez

Struktura wewnętrzna

Wewnętrzna struktura każdego modelu będzie zależeć od rodzaju modelu, który stwarzamy. Zwykle określa korespondencję między wejściem a wyjściem.

Modele mogą być deterministyczne, gdy każde dane wejściowe jest odpowiedzialne za wyjście lub również nie deterministyczne, gdy różne wyjścia odpowiadają temu samemu wejściowi.

Może ci służyć: przykłady kapilarności

Rodzaje modeli

Modele wyróżniają się formą reprezentacji ich wewnętrznej struktury. I stamtąd możemy ustalić klasyfikację.

Modele fizyczne

W modelach fizycznych możemy rozróżnić modele teoretyczne i praktyczne. Najczęściej używane typów praktycznych to modele i prototypy.

Są reprezentacją lub kopią obiektu lub zjawiska do badania, co pozwala im zbadać swoje zachowanie w różnych sytuacjach.

Nie jest konieczne, aby ta reprezentacja zjawiska była wykonywana w tej samej skali, ale zaprojektowano tak, aby uzyskane dane mogły zostać ekstrapolowane do pierwotnego zjawiska zgodnie z jego rozmiarem.

W przypadku teoretycznych modeli fizycznych są one uważane za modele, gdy dynamika wewnętrzna nie jest znana.

Za pośrednictwem tych modeli stara się odtworzyć badane zjawisko, ale nie wiedząc, jak je odtworzyć, jest uwzględnione hipotezy i zmienne, aby uzyskać wyjaśnienie, dlaczego wynik ten jest uzyskiwany. Jest stosowany we wszystkich wariantach fizyki, z wyjątkiem fizyki teoretycznej.

Modele matematyczne

Wśród modeli matematycznych zjawiska mają na celu reprezentowanie poprzez sformułowanie matematyczne. Termin ten służy również do wywoływania modeli geometrycznych w projektowaniu. Można je podzielić na inne modele.

Model deterministyczny to taki, w którym zakłada się, że dane są znane i że zastosowane wzory matematyczne są dokładne do określenia wyniku w dowolnym momencie, w obrębie obserwowalnych granic.

Modele stochastyczne lub probabilistyczne to te, w których wynik nie jest dokładny, ale prawdopodobieństwo. I w którym istnieje niepewność, czy podejście modelowe jest prawidłowe.

Może ci służyć: najważniejszy aspekt małej nauki, wielka nauka i technologii

Z drugiej strony modele numeryczne to te, które poprzez zestawy numeryczne reprezentują początkowe warunki modelu. Te modele są tymi, które pozwalają na symulacje modelu, zmieniając dane początkowe, aby wiedzieć, w jaki sposób model byłby zachowywany, gdybyś miał inne dane.

Zasadniczo modele matematyczne można również klasyfikować w zależności od rodzaju danych wejściowych, z którymi działają. Mogą być modelem heurystycznym, w których poszukiwane są wyjaśnienia przyczyny obserwowanego zjawiska.

Lub mogą to być modele empiryczne, w których sprawdzasz wyniki modelu poprzez wyjścia uzyskane z obserwacji.

I wreszcie można je również sklasyfikować zgodnie z celem, który chcą osiągnąć. Mogą to być modele symulacyjne, w których przewidywane są wyniki obserwowanego zjawiska.

Mogą to być modele optymalizacyjne, w tych działania modelu jest proponowane i próby poszukiwania punktu, który można poprawić w celu optymalizacji wyniku tego zjawiska.

Wreszcie mogą to być modele kontrolne, w których próbują kontrolować zmienne, aby kontrolować uzyskany wynik i być w stanie je w razie potrzeby zmodyfikować.

Modele graficzne

Za pośrednictwem zasobów graficznych dokonywana jest reprezentacja danych. Te modele są zwykle liniami lub wektorami. Modele te ułatwiają wizję zjawiska reprezentowanego za pomocą tabel i grafiki.

Model analogowy

Jest to materialne przedstawienie obiektu lub procesu. Służy do potwierdzenia niektórych hipotez, które w przeciwnym razie nie można by kontrastować. Ten model jest skuteczny, gdy można spowodować to samo zjawisko, które obserwujemy, w jego analogie

Modele koncepcyjne

Są to mapy abstrakcyjnych pojęć, które reprezentują zjawiska do zbadania, w tym założenia, które pozwalają dostrzec wynik modelu i mogą się do niego dostosować.

Mają wysoki poziom abstrakcji, aby wyjaśnić model. Są to modele naukowe, w których koncepcyjna reprezentacja procesów udaje się wyjaśnić zjawisko do obserwacji.

Może ci służyć: materiały, które są chwilowo zmniejszone podczas ich nacisku

Reprezentacja modeli

Typu konceptualnego

Czynniki modelu są mierzone za pomocą organizacji jakościowych opisów zmiennych do zbadania w modelu.

Typu matematycznego

Poprzez sformułowanie matematyczne ustalane są modele reprezentacji. Nie jest konieczne, aby były liczbą, ale reprezentacja matematyczna może być grafiką algebraiczną lub matematyczną

Typ fizyczny

Kiedy ustalono prototypy lub modele, próbując odtworzyć to zjawisko do zbadania. Zasadniczo są one wykorzystywane do zmniejszenia niezbędnej skali do reprodukcji zjawiska, które jest próbowane badanie.

Bibliografia

1. Box, George EP. Solidność w strategii budowania modeli naukowych.Solidność w Statistics, 1979, t. 1 p. 201-236.
2. Box, George EP; Hunter, William Gordon; Hunter, J. Stuart.Statystyki dla eksperymentatorów: Wprowadzenie do projektowania, analizy danych i budowania modeli. Nowy Jork: Wiley, 1978.
3. Valdés-Pérez, Raúl i.; Zytkow, Jan M.; Simon, Herbert A. Budowanie modeli naukowych jako wyszukiwanie w przestrzeniach macierzy. Enaaai. 1993. P. 472-478.
4. Heckman, James J. 1. Naukowy model przyczynowości.Metodologia socjologiczna, 2005, t. 35, nr 1, str. 1-97.
5. Krajcik, Joseph; Merritt, Joi. Rysowanie uczniów w praktykach naukowych: jak konstruowanie i przegląd modeli jak w klasie naukowej?.The Science Teacher, 2012, t. 79, nr 3, str. 38.
6. Aduriz-Abavo, Agustín; Izquierdo-Aaymerich, Mercè. Model naukowy nauczania nauk przyrodniczych.Electronic Research Magazine in Science Education, 2009, No ESP, P. 40-49.
7. Galagovsky, Lydia r.; Aduriz-Bravo, Agustín. Modele i analogie w nauczaniu nauk przyrodniczych. Koncepcja analogicznego modelu dydaktycznego.Science Teaching, 2001, t. 19, nr 2, str. 231-242.