Kas yra mokslinis modelis?

The mokslinis modelis tai abstraktus reiškinių ir procesų, paaiškinančių juos, vaizdavimas. Įvedus duomenis į modelį, galima ištirti galutinį rezultatą.

Norėdami sukurti modelį, būtina kelti tam tikras hipotezes, kad norimo gauti rezultato atvaizdavimas būtų kuo tikslesnis, taip pat paprastas, kad būtų lengvai manipuliuojama.

Yra keletas metodų, metodų ir teorijų, taikomų moksliniams modeliams. Praktikoje kiekvienas mokslo padalinys turi savo metodą moksliniams modeliams kurti, nors jis gali apimti kitų šakų modelius, kad galėtų patikrinti jo paaiškinimus..

Modeliavimo principai leidžia kurti modelius, pagrįstus mokslo šaka, kurią jie stengiasi paaiškinti.

Analizės modelių kūrimo būdas nagrinėjamas mokslo filosofijoje, bendroje sistemų teorijoje ir mokslo vizualizacijoje.

Beveik visuose reiškinių paaiškinimuose galima taikyti vieną ar kitą modelį, tačiau būtina koreguoti naudotiną modelį, kad rezultatas būtų kuo tikslesnis..

Galbūt jus domina 6 mokslinio metodo žingsniai ir tai, ką jie sudaro.

Bendrosios mokslinio modelio dalys

Atstovavimo taisyklės

Norėdami sukurti modelį, jums reikia duomenų serijos ir jų organizavimo. Iš įvesties duomenų rinkinio modelis pateikia išvesties duomenų seriją su siūlomų hipotezių rezultatais

Vidinė struktūra

Kiekvieno modelio vidinė struktūra priklausys nuo siūlomo modelio tipo. Paprastai jis apibrėžia įvesties ir išvesties atitikimą.

Modeliai gali būti deterministiniai, kai kiekvienas įėjimas atitinka tą patį išvestį, taip pat net deterministinis, kai skirtingi išėjimai atitinka tą pačią įvestį.

Modelių tipai

Modeliai pasižymi jų vidinės struktūros atvaizdavimo forma. Ir iš ten mes galime nustatyti klasifikaciją.

Fiziniai modeliai

Fiziniuose modeliuose galime atskirti teorinius ir praktinius modelius. Dažniausiai naudojami praktinio modelio tipai yra modeliai ir prototipai.

Jie yra mokomojo objekto ar reiškinio atvaizdas arba kopija, kuri leidžia ištirti jų elgesį skirtingose ​​situacijose.

Nereikia, kad šis reiškinio reprezentavimas būtų atliekamas tokiu pačiu mastu, bet kad jie būtų suprojektuoti taip, kad gautus duomenis būtų galima ekstrapoliuoti pagal pradinį reiškinį pagal reiškinio dydį..

Teorinių fizinių modelių atveju jie laikomi modeliais, kai vidaus dinamika nėra žinoma.

Per šiuos modelius siekiame atkurti studijuotą reiškinį, bet nežinodami, kaip jį atkurti, mes įtraukiame hipotezes ir kintamuosius, kad būtų galima paaiškinti, kodėl šis rezultatas yra gautas. Jis taikomas visuose fizikos variantuose, išskyrus teorinę fiziką.

Matematiniai modeliai

Matematiniuose modeliuose siekiama parodyti reiškinius matematine forma. Šis terminas taip pat naudojamas geometriniams modeliams, skirtiems dizainui. Jie gali būti suskirstyti į kitus modelius.

Deterministinis modelis yra toks, kuriame daroma prielaida, kad duomenys yra žinomi ir kad naudojamos matematinės formulės yra tikslios, kad būtų galima nustatyti rezultatą bet kuriuo metu, laikantis pastebimų ribų.

Stochastiniai ar tikimybiniai modeliai yra tie, kuriuose rezultatas nėra tikslus, bet tikimybė. Ir kur yra netikrumas, ar modelio požiūris yra teisingas.

Kita vertus, skaitmeniniai modeliai yra tie, kurie per skaitinius rinkinius atspindi pradines modelio sąlygas. Šie modeliai yra tokie, kurie leidžia modeliavimo modelius keisti pradinius duomenis, kad žinotų, kaip modelis elgtųsi, jei jis turėtų kitų duomenų.

Apskritai matematiniai modeliai taip pat gali būti klasifikuojami priklausomai nuo įvesties tipo, kuriuo dirbate. Jie gali būti heuristiniai modeliai, kuriuose ieškoma paaiškinimų dėl stebimo reiškinio priežasties.

Arba jie gali būti empiriniai modeliai, kuriuose jis tikrina modelio rezultatus per stebėjimo rezultatus.

Galiausiai jie taip pat gali būti klasifikuojami pagal tikslą, kurį jie nori pasiekti. Jie gali būti modeliavimo modeliai, kuriuose bandote numatyti stebimo reiškinio rezultatus.

Jie gali būti optimizavimo modeliai, todėl atsiranda modelio veikimas ir bandoma ieškoti taško, kuris yra patobulintas siekiant optimizuoti reiškinio rezultatą.

Norėdami baigti, jie gali būti valdymo modeliai, kuriuose jie bando kontroliuoti kintamuosius, kad būtų galima kontroliuoti gautą rezultatą ir, jei reikia, jį keisti.

Grafiniai modeliai

Per grafinius išteklius pateikiami duomenys. Šie modeliai paprastai yra linijos arba vektoriai. Šie modeliai palengvina šio reiškinio viziją, pateikiamą per lenteles ir grafikus.

Analoginis modelis

Tai materialus objekto ar proceso atvaizdas. Jis naudojamas patvirtinti tam tikras hipotezes, kurios priešingu atveju būtų neįmanoma. Šis modelis yra sėkmingas, kai pavyksta išprovokuoti tą patį reiškinį, kurį stebime, analogijoje

Konceptualūs modeliai

Jie yra abstrakčių sąvokų žemėlapiai, atspindintys tiriamus reiškinius, įskaitant prielaidas, kurios leidžia pažvelgti į modelio rezultatą ir gali būti pritaikytos prie jo.

Jie turi aukštą abstrakcijos lygį, kad paaiškintų modelį. Tai yra moksliniai modeliai per se, kur konceptualus procesų atstovavimas sugeba paaiškinti stebimą reiškinį.

Modelių vaizdavimas

Konceptualus tipas

Modelio veiksniai yra matuojami organizuojant kokybinius kintamųjų aprašymus, kurie bus tiriami pagal modelį.

Matematinis tipas

Per matematinę formulę sukuriami reprezentaciniai modeliai. Nereikia, kad jie būtų skaičiai, bet matematinis atvaizdavimas gali būti algebrinė arba matematinė grafika

Fizinio tipo

Nustatant prototipus ar modelius, bandančius atkurti tiriamą reiškinį. Apskritai jie naudojami mažinti mastą, reikalingą tiriamo reiškinio atkūrimui.

Nuorodos

1. BOX, George EP. Mokslinio modelio kūrimo strategijos tvirtumas. Statistikos patikimumas, 1979 m. 1, p. 201-236.
2. BOX, George EP; HUNTER, William Gordon; HUNTER, J. Stuart.Statistika eksperimentuotojams: įvadas į projektą, duomenų analizę ir modelių kūrimą. Niujorkas: Wiley, 1978 m.
3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E; ZYTKOW, Jan M .; SIMON, Herbert A. Mokslinio modelio kūrimas kaip paieška matricos erdvėse. InAAAI. 1993 m. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. Mokslinis priežastingumo modelis.Sociologinė metodika, 2005, t. 35, Nr. 1, p. 1-97.
5. KRAJCIK, Juozapas; MERRITT, Joi. Studentų įtraukimas į mokslinę praktiką: ką atrodo, kad modelių kūrimas ir peržiūra yra mokslo klasėje ?. The Science Teacher, 2012, vol. 79, Nr. 3, p. 38.
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; IZQUIERDO-AYMERICH, Mercè. Mokslo modelio gamtos mokslų mokymo modelis, elektroninis mokslo mokslo žurnalas, 2009 m., Ne ESP, p. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R .; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Gamtos mokslų mokymo modeliai ir analogijos. Analoginio didaktinio modelio samprata. Mokslų nebuvimas, 2001 m. 19, Nr. 2, p. 231-242.