HVA ER DEN VITENSKAPELIGE MODELLEN? (EKSEMPEL) - VITENSKAP - 2026

Den vitenskapelige modellen 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, sola og bevegelser blir verdsatt.

Gjennom innføring av data i modellen tillater det å studere det endelige resultatet. For å lage en modell er det nødvendig å reise visse hypoteser, slik at representasjonen av resultatet vi ønsker å oppnå er så nøyaktig som mulig, så vel som enkel, slik at det lett blir manipulert.

Vitenskapelig modelleksempel

Det er flere typer metoder, teknikker og teorier for utforming av vitenskapelige modeller. Og i praksis har hver vitenskapsgren sin egen metode for å lage vitenskapelige modeller, selv om du kan inkludere modeller fra andre grener for å bekrefte forklaringen din.

Prinsippene for modellering gjør det mulig å lage modeller i henhold til den grenen av vitenskap som de prøver å forklare. Måten å bygge analysemodeller studeres på vitenskapsfilosofien, generell systemteori og 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 blir så nøyaktig som mulig. Du kan være interessert i de seks 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 organisering av den. Fra et sett med inndatadata vil modellen gi en serie utgangsdata med resultatet av hypotesene som er reist

Intern struktur

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

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

Typer modeller

Modellene kjennetegnes ved representasjonsform av deres interne struktur. Og derfra kan vi etablere en klassifisering.

Fysiske modeller

Innenfor de fysiske modellene kan vi skille mellom teoretiske og praktiske modeller. De mest brukte praktiske modelltypene er mockups og prototyper.

De er en representasjon eller kopi av objektet eller fenomenet som skal studeres, noe som gjør det mulig å studere deres oppførsel i forskjellige situasjoner.

Det er ikke nødvendig at denne representasjonen av fenomenet blir utført i samme målestokk, men snarere er de utformet på en slik måte at de resulterende data kan ekstrapoleres til det opprinnelige fenomenet basert på dets størrelse.

Når det gjelder teoretiske fysiske modeller, blir de betraktet som modeller når den interne dynamikken ikke er kjent.

Gjennom disse modellene blir det søkt å gjengi fenomenet som er studert, men uten å vite hvordan det skal reproduseres, er hypoteser og variabler inkludert for å prøve å forklare hvorfor dette resultatet oppnås. Det brukes i alle varianter av fysikk, bortsett fra i teoretisk fysikk.

Matematiske modeller

Innen de matematiske modellene søkes det å representere fenomenene gjennom en matematisk formulering. Dette begrepet brukes også for å referere til 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 sannsynlighetsmodeller er de der resultatet ikke er nøyaktig, men snarere en sannsynlighet. Og hvor det er usikkerhet om tilnærmingen til modellen er riktig.

Numeriske modeller er derimot de som gjennom numeriske sett representerer de opprinnelige forholdene til modellen. Disse modellene er det som tillater simuleringer av modellen ved å endre 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 man arbeider med. Det kan være heuristiske modeller hvor det søkes forklaringer på årsaken til fenomenet som blir observert.

Eller de kan være empiriske modeller, der resultatene av modellen blir sjekket gjennom resultatene fra observasjonen.

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

De kan være optimaliseringsmodeller, i disse vurderes driften av modellen og det gjøres et forsøk på å finne poenget som kan forbedres for å optimalisere resultatet av fenomenet.

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

Grafiske modeller

Gjennom grafiske ressurser lages en datarepresentasjon. Disse modellene er vanligvis linjer eller vektorer. Disse modellene letter synet på fenomenet representert gjennom tabeller og grafer.

Analog modell

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

Konseptuelle modeller

De er kart over abstrakte begreper som representerer fenomenene som skal studeres, inkludert antagelser som gir et glimt av resultatet av modellen og kan tilpasses den.

De har et høyt abstraksjonsnivå for å forklare modellen. Det er de vitenskapelige modellene i seg selv, der den konseptuelle representasjonen av prosessene klarer å forklare fenomenet som skal observeres.

Representasjon av modeller

Konseptuell type

Faktorene til modellen måles gjennom en organisering av de kvalitative beskrivelsene av variablene som skal studeres i modellen.

Matematisk type

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

Fysisk type

Når det etableres prototyper eller modeller som prøver å gjengi fenomenet som skal studeres. Generelt brukes de for å redusere skalaen som er nødvendig for reproduksjon av fenomenet som studeres.

referanser

1. BOX, George EP. Robusthet i strategien for vitenskapelig modellbygging, Robustness in 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 matriserom. EnAAAI. 1993. s. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. The Scientific Model of Causality. Sociological methodology, 2005, vol. 35, nr. 1, s. 1-97.
5. KRAJCIK, Joseph; MERRITT, Joi. Engasjerende studenter i vitenskapelig praksis: Hvordan ser konstruksjon og revisjon av modeller ut i naturfagsklasserommet? The Science Teacher, 2012, vol. 79, nr. 3, side. 38.
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; VENSTRE-AYMERICH, Mercè. En modell av en vitenskapelig modell for undervisning i naturvitenskap Elektronisk tidsskrift for forskning i naturfagundervisning, 2009, ingen ESP, s. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R.; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Modeller og analogier i undervisningen i naturvitenskap. Konseptet med en analog didaktisk modell. Science Teaching, 2001, vol. 19, nr. 2, side. 231-242.