Hva er den vitenskapelige modellen? (Eksempel)

Han vitenskapelig modell Det er en abstrakt representasjon av fenomener og prosesser for å forklare dem. En vitenskapelig modell er en visuell representasjon av solsystemet der forholdet mellom planeter, sol og bevegelser kan sees.

Gjennom datainnføring i modellen tillater den å studere det endelige resultatet. For å lage en modell er det nødvendig.

Det er flere typer metoder, teknikker og teorier for dannelse av vitenskapelige modeller. Og i praksis har hver vitenskapsgren sin egen metode for å utføre vitenskapelige modeller, selv om den kan omfatte modeller av andre grener for å bekrefte forklaringen.

Prinsippene for modellering tillater å lage modellene i henhold til vitenskapens gren som prøver å forklare. Måten å bygge analysemodeller studeres i vitenskapsfilosofien, den generelle teorien om systemer og i vitenskapelig visualisering.

I nesten alle forklaringer på fenomener kan en eller annen modell brukes, men det er nødvendig å justere modellen som skal brukes, slik at resultatet er så nøyaktig som mulig. Du kan være interessert i de 6 trinnene i den vitenskapelige metoden og hva de består av.

Generelle deler av en vitenskapelig modell

Representasjonsregler

For å lage en modell er det nødvendig med en serie med data og en organisasjon av det samme. Fra et inndatasett vil modellen gi en utdata -dataserie resultatet av de hevede hypotesene

Intern struktur

Den interne strukturen til hver modell vil avhenge av hvilken type modell vi poserer. Normalt definerer den korrespondansen mellom inngangen og utgangen.

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

Kan tjene deg: eksempler på kapillaritet

Typer modeller

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

Fysiske modeller

Innenfor fysiske modeller kan vi skille mellom teoretiske og praktiske modeller. De mest brukte praktiske typene er modeller og prototyper.

De er en representasjon eller kopi av objektet eller fenomenet å studere, noe som lar dem studere deres oppførsel i forskjellige situasjoner.

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

Når det gjelder teoretiske fysiske modeller, regnes de som modeller når intern dynamikk ikke er kjent.

Gjennom disse modellene søker den å reprodusere fenomenet som er studert, men ikke å vite hvordan man reproduserer det, er det inkludert hypoteser og variabler for å prøve å oppnå forklaringen på hvorfor resultatet oppnås. Det brukes i alle varianter av fysikk, bortsett fra i teoretisk fysikk.

Matematiske modeller

Blant matematiske modeller blir fenomener søkt å representere gjennom en matematisk formulering. Dette begrepet brukes også til å kalle geometriske modeller i design. De kan deles inn i andre modeller.

Den deterministiske modellen er en der det 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 sannsynlige modeller er de der resultatet ikke er nøyaktig, men en sannsynlighet. Og der det er en usikkerhet om modelltilnærmingen er riktig.

Det kan tjene deg: Det viktigste aspektet ved liten vitenskap, stor vitenskap og teknovitenskap

De numeriske modellene er derimot de som gjennom numeriske sett representerer de opprinnelige forholdene i modellen. Disse modellene er de som tillater modellsimuleringer ved å endre de første dataene for å vite hvordan modellen ville oppføre seg hvis du hadde andre data.

Generelt kan matematiske modeller også klassifiseres avhengig av hvilken type innganger de jobber. De kan være heuristiske modeller der forklaringer på årsaken til fenomenet som blir observert blir søkt.

Eller de kan være empiriske modeller, der du sjekker resultatene av modellen gjennom utgangene som er hentet fra observasjonen.

Og til slutt kan de også klassifiseres etter målet de vil oppnå. De kan være simuleringsmodeller der resultatene av fenomenet som blir observert er spådd.

De kan være optimaliseringsmodeller, i disse foreslås driften av modellen og forsøk på å se etter poenget som er forbedret for å optimalisere resultatet av fenomenet.

Til slutt kan de være kontrollmodeller, der de prøver å kontrollere variablene for å kontrollere resultatet som er oppnådd og kunne endre det om nødvendig.

Grafiske modeller

Gjennom grafiske ressurser gjøres en datavrepresentasjon. Disse modellene er normalt linjer eller vektorer. Disse modellene letter visjonen om fenomenet representert gjennom tabeller og grafikk.

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 det er mulig å forårsake det samme fenomenet som vi observerer, i dets analoge

Konseptuelle modeller

De er kart over abstrakte konsepter som representerer fenomenene å studere, inkludert forutsetninger som gjør det mulig å skimte resultatet av modellen og kan tilpasse seg den.

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

Kan tjene deg: materialer som reduseres øyeblikkelig når du trykker på dem

Representasjon av modeller

Av konseptuell type

Modellfaktorene måles gjennom en organisering av kvalitative beskrivelser av variablene for å studere innen modellen.

Av matematisk type

Gjennom en matematisk formulering er representasjonsmodeller etablert. Det er ikke nødvendig at de er tall, men at matematisk representasjon kan være algebraisk eller matematisk grafikk

Fysisk type

Når prototyper eller modeller er etablert for å prøve å reprodusere fenomenet for å studere. Generelt brukes de til å redusere den nødvendige skalaen for reproduksjon av fenomenet som blir prøvd å studere.

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 og.; Zytkow, Jan M.; Simon, Herbert A. Vitenskapelig modellbygging som søk i matriseområder. Enaaai. 1993. p. 472-478.
4. Heckman, James J. 1. Den vitenskapelige modellen for årsakssammenheng.Sosiologisk metodikk, 2005, vol. 35, nr. 1, s. 1-97.
5. Krajcik, Joseph; Merritt, Joi. Tegning av studenter i vitenskapelig praksis: Hvordan kan konstruere og gjennomgå modeller som i vitenskapsklasserommet?.The Science Teacher, 2012, Vol. 79, nr 3, s. 38.
6. Aduriz-Abavo, Agustín; Izquierdo-Aymerich, Mercè. En vitenskapelig modell for undervisning i naturvitenskap.Electronic Research Magazine in Science Education, 2009, No ESP, P. 40-49.
7. Galagovsky, Lydia R.; Aduriz-Bravo, Agustín. Modeller og analogier i undervisningen av naturvitenskap. Begrepet analogisk didaktisk modell.Science Teaching, 2001, vol. 19, nr. 2, s. 231-242.