VAD ÄR DEN VETENSKAPLIGA MODELLEN? (EXEMPEL) - VETENSKAP - 2025

Den vetenskapliga modellen är en abstrakt representation av fenomen och processer för att förklara dem. En vetenskaplig modell är en visuell representation av solsystemet där förhållandet mellan planeter, solen och rörelser uppskattas.

Genom införandet av data i modellen tillåter det att studera det slutliga resultatet. För att skapa en modell är det nödvändigt att ta fram vissa hypoteser, så att representationen av resultatet vi vill få är så exakt som möjligt, såväl som enkelt så att det lätt kan manipuleras.

Vetenskapligt modellexempel

Det finns flera typer av metoder, tekniker och teorier för att utforma vetenskapliga modeller. Och i praktiken har varje gren av vetenskap sin egen metod för att göra vetenskapliga modeller, även om du kan inkludera modeller från andra grenar för att verifiera din förklaring.

Principerna för modellering gör det möjligt att skapa modeller enligt den gren av vetenskapen som de försöker förklara. Sättet att bygga analysmodeller studeras i vetenskapens filosofi, allmän systemteori och vetenskaplig visualisering.

I nästan alla förklaringar av fenomen kan en eller annan modell tillämpas, men det är nödvändigt att justera modellen som ska användas så att resultatet blir så exakt som möjligt. Du kanske är intresserad av de 6 stegen i den vetenskapliga metoden och vad de består av.

Allmänna delar av en vetenskaplig modell

Regler för representation

För att skapa en modell behövs en serie data och en organisation av samma. Från en uppsättning inmatningsdata kommer modellen att tillhandahålla en serie utdata med resultatet av de hypoteser som tas upp

Inre struktur

Den inre strukturen för varje modell beror på vilken typ av modell vi föreslår. Normalt definierar den korrespondensen mellan ingången och utgången.

Modellerna kan vara deterministiska när varje ingång motsvarar samma utgång, eller också icke-deterministisk, när olika utgångar motsvarar samma ingång.

Typer av modeller

Modellerna kännetecknas av formen av deras interna struktur. Och därifrån kan vi skapa en klassificering.

Fysiska modeller

Inom de fysiska modellerna kan vi skilja mellan teoretiska och praktiska modeller. De mest använda praktiska modellerna är mockups och prototyper.

De är en representation eller kopia av objektet eller fenomenet som ska studeras, vilket gör det möjligt att studera deras beteende i olika situationer.

Det är inte nödvändigt att denna representation av fenomenet utförs i samma skala, utan snarare är de utformade på ett sådant sätt att de resulterande uppgifterna kan extrapoleras till det ursprungliga fenomenet baserat på dess storlek.

När det gäller teoretiska fysiska modeller betraktas de som modeller när den interna dynamiken inte är känd.

Genom dessa modeller försöker man reproducera fenomenet som studerats, men man vet inte hur man ska reproducera det, hypoteser och variabler inkluderas för att försöka förklara varför detta resultat erhålls. Det tillämpas i alla fysikvarianter, utom i teoretisk fysik.

Matematiska modeller

Inom de matematiska modellerna försöker man representera fenomenen genom en matematisk formulering. Denna term används också för att hänvisa till geometriska modeller i design. De kan delas in i andra modeller.

Den deterministiska modellen är en i vilken det antas att data är kända och att de matematiska formlerna som används är exakta för att bestämma resultatet när som helst, inom de observerbara gränserna.

Stokastiska eller sannolikhetsmodeller är de där resultatet inte är exakt, utan snarare en sannolikhet. Och där det råder osäkerhet om modellens tillvägagångssätt är korrekt.

Numeriska modeller är å andra sidan de som genom numeriska uppsättningar representerar modellens initiala villkor. Dessa modeller är det som tillåter simuleringar av modellen genom att ändra initialdata för att veta hur modellen skulle bete sig om den hade andra data.

I allmänhet kan matematiska modeller också klassificeras beroende på vilken typ av ingångar man arbetar med. Det kan vara heuristiska modeller där förklaringar om orsaken till fenomenet som observeras söks.

Eller de kan vara empiriska modeller, där resultaten från modellen kontrolleras genom utsignalerna från observationen.

Och slutligen kan de också klassificeras enligt det mål de vill uppnå. Det kan vara simuleringsmodeller där man försöker förutsäga resultaten av fenomenet som observeras.

Det kan vara optimeringsmodeller, i dessa övervägs funktionen av modellen och ett försök görs för att hitta den punkt som kan förbättras för att optimera resultatet av fenomenet.

Slutligen kan de vara kontrollmodeller, där de försöker kontrollera variablerna för att kontrollera det erhållna resultatet och för att kunna ändra det vid behov.

Grafiska modeller

Genom grafiska resurser görs en datarepresentation. Dessa modeller är normalt linjer eller vektorer. Dessa modeller underlättar synen på fenomenet som representeras genom tabeller och diagram.

Analog modell

Det är den materiella representationen av ett objekt eller en process. Det används för att validera vissa hypoteser som annars skulle vara omöjliga att testa. Denna modell är framgångsrik när det är möjligt att framkalla samma fenomen som vi observerar, i dess analog

Konceptuella modeller

Det är kartor över abstrakta begrepp som representerar de fenomen som ska studeras, inklusive antaganden som möjliggör en glimt av modellens resultat och kan anpassas till den.

De har en hög abstraktionsnivå för att förklara modellen. Det är de vetenskapliga modellerna i sig, där den konceptuella representationen av processerna lyckas förklara fenomenet som ska observeras.

Representation av modeller

Konceptuell typ

Faktorerna i modellen mäts genom en organisation av de kvalitativa beskrivningarna av variablerna som ska studeras inom modellen.

Matematisk typ

Genom en matematisk formulering etableras representationsmodellerna. Det är inte nödvändigt att de är siffror, men den matematiska representationen kan vara algebraiska eller matematiska grafer

Fysisk typ

När prototyper eller modeller upprättas som försöker återge det fenomen som ska studeras. I allmänhet används de för att minska den skala som är nödvändig för reproduktion av fenomenet som studeras.

referenser

1. BOX, George EP. Robusthet i strategin för vetenskaplig modellbyggnad, Robustness in statistik, 1979, vol. 1 sid. 201-236.
2. BOX, George EP; HUNTER, William Gordon; HUNTER, J. Stuart. Statistik för experter: en introduktion till design, dataanalys och modellbyggnad. New York: Wiley, 1978.
3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E.; ZYTKOW, Jan M .; SIMON, Herbert A. Vetenskaplig modellbyggnad som sökning i matrisutrymmen. EnAAAI. 1993. s. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. Scientific Model of Causality Sociological methodology, 2005, vol. 35, nr 1, sid. 1-97.
5. KRAJCIK, Joseph; MERRITT, Joi. Att engagera elever i vetenskaplig praxis: Hur ser konstruktion och revidering av modeller ut i vetenskapsklassrummet? The Science Teacher, 2012, vol. 79, nr 3, sid. 38.
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; Vänster-AYMERICH, Mercè. En modell av en vetenskaplig modell för naturvetenskaplig undervisning, Elektronisk tidskrift för forskning inom naturvetenskaplig utbildning, 2009, nr ESP, s. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R.; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Modeller och analogier i naturvetenskapsundervisningen. Begreppet en analog didaktisk modell. Science Teaching, 2001, vol. 19, nr 2, sid. 231-242.