Какво представлява научният модел?



на научен модел това е абстрактно представяне на явленията и процесите, които ги обясняват. Чрез въвеждането на данните в модела позволява да се проучи крайният резултат.

За да се направи модел, е необходимо да се повдигнат някои хипотези, така че представянето на резултата, който искаме да получим, да бъде възможно най-точно, както и просто, така че лесно да се манипулира.

Съществуват няколко вида методи, техники и теории за конформацията на научните модели. И на практика, всеки клон на науката има свой собствен метод за изработване на научни модели, въпреки че може да включва модели от други клонове, за да провери неговото обяснение..

Принципите на моделиране позволяват създаването на модели, основани на клона на науката, който те се опитват да обяснят.

Начинът на изграждане на модели на анализ се изучава във философията на науката, в общата теория на системите и в научната визуализация.

В почти всички обяснения на явления могат да се приложат един или друг модел, но е необходимо да се коригира моделът, който ще се използва, така че резултатът да бъде възможно най-точен..

Може би се интересувате от 6-те стъпки на научния метод и от какво се състоят.

Общи части на един научен модел

Правила за представителство

За да създадете модел, ви е необходима поредица от данни и организация от тях. От набор от входни данни моделът ще предостави поредица от изходни данни с резултат от предложените хипотези

Вътрешна структура

Вътрешната структура на всеки модел ще зависи от типа на модела, който предлагаме. Обикновено тя определя съответствието между входа и изхода.

Моделите могат да бъдат детерминирани, когато всеки вход съответства на един и същ изход или също недетерминиран, когато различните изходи отговарят на един и същ вход.

Видове модели

Моделите се отличават с формата на представяне на тяхната вътрешна структура. И оттам можем да установим класификация.

Физически модели

В рамките на физическите модели можем да разграничим теоретични и практически модели. Най-често използваните видове практически модел са модели и прототипи.

Те са представяне или копие на изучавания обект или феномен, което позволява да се изследва поведението им в различни ситуации.

Не е необходимо това представяне на явлението да се извършва в същия мащаб, но че те са проектирани по такъв начин, че получените в резултат данни могат да бъдат екстраполирани към оригиналното явление според размера на явлението..

При теоретичните физически модели те се разглеждат като модели, когато вътрешната динамика не е известна.

Чрез тези модели се стремим да възпроизведем изследваното явление, но без да знаем как да го възпроизведем, включваме хипотези и променливи, за да се опитаме да постигнем обяснение защо този резултат е получен. Той се прилага във всички варианти на физиката, с изключение на теоретичната физика.

Математически модели

В рамките на математическите модели целта е да се представят явленията чрез математическа формулировка. Този термин се използва също и за обозначаване на геометрични модели в дизайна. Те могат да бъдат разделени на други модели.

Детерминистичният модел е този, в който се приема, че данните са известни и че използваните математически формули са точни за определяне на резултата по всяко време, в рамките на наблюдаваните граници..

Стохастичните или вероятностни модели са тези, в които резултатът не е точен, а вероятност. И в която има несигурност дали подходът на модела е правилен.

Цифровите модели, от друга страна, са тези, които чрез цифрови набори представят началните условия на модела. Тези модели са тези, които позволяват на симулациите на модела да променят първоначалните данни, за да знаят как ще се държи моделът, ако има други данни.

Като цяло, математическите модели могат да се класифицират и в зависимост от вида на входящите данни, с които работите. Те могат да бъдат евристични модели, където се търсят обяснения за причината за наблюдаваното явление.

Или те могат да бъдат емпирични модели, където проверява резултатите от модела чрез резултатите, получени от наблюдението.

И накрая, те също могат да бъдат класифицирани според целта, която искат да постигнат. Те могат да бъдат симулационни модели, където се опитвате да предскажете резултатите от наблюдаваното явление.

Те могат да бъдат модели на оптимизация, в които възниква работата на модела и се опитва да търси точката, която е подобрима за оптимизиране на резултата от явлението..

За да завършат, те могат да бъдат контролни модели, където те се опитват да контролират променливите, за да контролират получения резултат и да го модифицират, ако е необходимо.

Графични модели

Чрез графични ресурси се прави представяне на данни. Тези модели обикновено са линии или вектори. Тези модели улесняват визията на явлението, представено чрез таблици и графики.

Аналогов модел

Това е материалното представяне на обект или процес. Той се използва за потвърждаване на някои хипотези, които иначе биха били невъзможни за противопоставяне. Този модел е успешен, когато успява да провокира същия феномен, който наблюдаваме, в неговия аналог

Концептуални модели

Това са карти на абстрактни понятия, които представляват явленията, които трябва да бъдат проучени, включително предположения, които ни позволяват да видим резултата от модела и да се приспособим към него.

Те имат високо ниво на абстракция, за да обяснят модела. Те са научни модели сами по себе си, където концептуалното представяне на процесите успява да обясни наблюдаваното явление.

Представяне на моделите

От концептуален тип

Факторите на модела се измерват чрез организация на качествените описания на променливите за изследване в рамките на модела.

Математически тип

Чрез математическа формулировка се създават представителни модели. Не е необходимо те да са числа, но че математическото представяне може да бъде алгебрични или математически графики

От физически тип

При създаването на прототипи или модели, които се опитват да възпроизведат явлението, което ще се изучава. Като цяло те се използват за намаляване на мащаба, необходим за възпроизвеждане на изучаваното явление.

препратки

  1. BOX, Джордж ЕП. Устойчивост в стратегията за изграждане на научен модел. Устойчивост в статистиката, 1979, кн. 1, p. 201-236.
  2. BOX, Джордж ЕП; ХЪНТЪР, Уилям Гордън; HUNTER, J. Stuart.Статистика за експериментаторите: въведение в дизайна, анализа на данните и изграждането на модели. Ню Йорк: Wiley, 1978.
  3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E. ZYTKOW, Jan M.; СИМОН, Хърбърт А. Научно изграждане на модели като търсене в матрични пространства. EnAAAI. 1993. p. 472-478.
  4. HECKMAN, James J. 1. Научният модел на причинно-следствената връзка. 35, № 1, стp. 1-97.
  5. КРАЙЦИК, Джозеф; Меррит, Джой. Ангажиране на ученици в научни практики: Как изглеждат конструирането и ревизирането на моделите в класната стая на науката? The Science Teacher, 2012, vol. 79, № 3, стp. 38.
  6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; IZQUIERDO-AYMERICH, Mercè. Модел на научния модел за преподаване на естествени науки Електронно списание за научни изследвания, 2009, без ESP, p. 40-49.
  7. GALAGOVSKY, Lydia R; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Модели и аналогии в преподаването на природни науки. Понятието за аналогичен дидактичен модел. Същност на науките, 2001, кн. 19, № 2, стp. 231-242.