JAKI JEST MODEL NAUKOWY? (PRZYKŁAD) - NAUKA - 2025

Model naukowy jest abstrakcyjną reprezentacją zjawisk i procesów służących do ich wyjaśnienia. Model naukowy to wizualna reprezentacja Układu Słonecznego, w której docenia się związek między planetami, Słońcem i ruchami.

Poprzez wprowadzenie danych do modelu pozwala na badanie wyniku końcowego. Aby stworzyć model, konieczne jest postawienie pewnych hipotez, tak aby odwzorowanie wyniku, który chcemy uzyskać, było jak najdokładniejsze, a także proste, aby można było nim łatwo manipulować.

Przykład modelu naukowego

Istnieje kilka rodzajów metod, technik i teorii służących do kształtowania modeli naukowych. W praktyce każda dziedzina nauki ma własną metodę tworzenia modeli naukowych, chociaż można włączyć modele z innych dziedzin, aby zweryfikować swoje wyjaśnienie.

Zasady modelowania pozwalają na tworzenie modeli według gałęzi nauki, którą próbują wyjaśnić. Sposób budowania modeli analitycznych jest badany w filozofii nauki, ogólnej teorii systemów i naukowej wizualizacji.

W prawie wszystkich wyjaśnieniach zjawisk można zastosować taki lub inny model, ale konieczne jest dostosowanie używanego modelu, aby wynik był jak najbardziej dokładny. Możesz być zainteresowany 6 krokami metody naukowej i tym, z czego się składają.

Ogólne części modelu naukowego

Zasady reprezentacji

Do stworzenia modelu potrzebna jest seria danych i ich organizacja. Ze zbioru danych wejściowych model dostarczy szereg danych wyjściowych wraz z wynikiem postawionych hipotez

Struktura wewnętrzna

Struktura wewnętrzna każdego modelu będzie zależała od typu modelu, który proponujemy. Zwykle określa zgodność między wejściem a wyjściem.

Modele mogą być deterministyczne, gdy każde wejście odpowiada temu samemu wynikowi, lub też niedeterministyczne, gdy różne wyniki odpowiadają temu samemu wejściu.

Rodzaje modeli

Modele wyróżnia forma odwzorowania ich wewnętrznej struktury. I stamtąd możemy ustalić klasyfikację.

Modele fizyczne

W ramach modeli fizycznych możemy wyróżnić modele teoretyczne i praktyczne. Najpopularniejszymi praktycznymi typami modeli są makiety i prototypy.

Stanowią reprezentację lub kopię badanego przedmiotu lub zjawiska, co umożliwia badanie ich zachowania w różnych sytuacjach.

Nie jest konieczne, aby ta reprezentacja zjawiska była przeprowadzana w tej samej skali, ale raczej są one zaprojektowane w taki sposób, aby uzyskane dane można było ekstrapolować na pierwotne zjawisko na podstawie jego rozmiaru.

W przypadku teoretycznych modeli fizycznych uważa się je za modele, gdy nie jest znana dynamika wewnętrzna.

Poprzez te modele dąży się do odtworzenia badanego zjawiska, ale nie wiedząc, jak je odtworzyć, uwzględniono hipotezy i zmienne, aby spróbować wyjaśnić, dlaczego ten wynik został uzyskany. Jest stosowany we wszystkich odmianach fizyki, z wyjątkiem fizyki teoretycznej.

Modele matematyczne

W modelach matematycznych dąży się do przedstawienia zjawisk za pomocą sformułowania matematycznego. Termin ten jest również używany w odniesieniu do modeli geometrycznych w projektowaniu. Można je podzielić na inne modele.

Model deterministyczny to taki, w którym zakłada się, że dane są znane, a użyte wzory matematyczne są dokładne w celu określenia wyniku w dowolnym momencie, w obserwowalnych granicach.

Modele stochastyczne lub probabilistyczne to takie, w których wynik nie jest dokładny, ale raczej prawdopodobieństwo. I w którym nie ma pewności, czy podejście modelu jest poprawne.

Z drugiej strony modele numeryczne to takie, które poprzez zbiory numeryczne przedstawiają początkowe warunki modelu. Modele te umożliwiają symulacje modelu poprzez zmianę danych początkowych, aby wiedzieć, jak zachowałby się model, gdyby miał inne dane.

Ogólnie rzecz biorąc, modele matematyczne można również klasyfikować w zależności od rodzaju danych wejściowych, z którymi się pracuje. Mogą to być modele heurystyczne, w których poszukuje się wyjaśnień przyczyny obserwowanego zjawiska.

Lub mogą to być modele empiryczne, w których wyniki modelu są sprawdzane na podstawie wyników uzyskanych z obserwacji.

I wreszcie, można je również sklasyfikować według celu, który chcą osiągnąć. Mogą to być modele symulacyjne, w których próbuje się przewidzieć skutki obserwowanego zjawiska.

Mogą to być modele optymalizacyjne, w których rozważa się działanie modelu i podejmuje się próbę znalezienia punktu, który można ulepszyć w celu optymalizacji wyniku zjawiska.

Wreszcie, mogą to być modele kontrolne, w których próbują kontrolować zmienne, aby kontrolować otrzymany wynik i móc go modyfikować, jeśli to konieczne.

Modele graficzne

Reprezentacja danych odbywa się za pomocą zasobów graficznych. Te modele to zwykle linie lub wektory. Modele te ułatwiają wizję zjawiska przedstawionego za pomocą tabel i wykresów.

Model analogowy

Jest to materialna reprezentacja obiektu lub procesu. Służy do weryfikacji pewnych hipotez, które w innym przypadku byłyby niemożliwe do sprawdzenia. Model ten jest skuteczny, gdy możliwe jest sprowokowanie tego samego zjawiska, które obserwujemy, w jego analogii

Modele koncepcyjne

Są to mapy abstrakcyjnych pojęć, które przedstawiają badane zjawiska, w tym założenia, które pozwalają na wgląd w wynik modelu i można je do niego dostosować.

Mają wysoki poziom abstrakcji, aby wyjaśnić model. Są to modele naukowe per se, w których konceptualne przedstawienie procesów pozwala wyjaśnić obserwowane zjawisko.

Reprezentacja modeli

Typ koncepcyjny

Czynniki modelu są mierzone poprzez organizację opisów jakościowych zmiennych, które mają być badane w ramach modelu.

Typ matematyczny

Modele reprezentacji są ustalane za pomocą sformułowania matematycznego. Nie jest konieczne, aby były to liczby, ale reprezentacja matematyczna może być grafami algebraicznymi lub matematycznymi

Typ fizyczny

Gdy powstają prototypy lub modele, które próbują odtworzyć badane zjawisko. Na ogół są one używane do zmniejszenia skali niezbędnej do odtworzenia badanego zjawiska.

Bibliografia

1. BOX, George EP. Solidność w strategii budowy modeli naukowych, Odporność w statystykach, 1979, t. 1 pkt. 201-236.
2. BOX, George EP; HUNTER, William Gordon; HUNTER, J. Stuart, Statystyka dla eksperymentatorów: wprowadzenie do projektowania, analizy danych i budowania modeli. Nowy Jork: Wiley, 1978.
3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E.; ZYTKÓW, Jan M.; SIMON, Herbert A. Naukowe budowanie modeli jako poszukiwanie w przestrzeniach macierzowych. EnAAAI. 1993. s. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. Naukowy model przyczynowości, metodologia socjologiczna, 2005, t. 35, nr 1, s. 1-97.
5. KRAJCIK, Józef; MERRITT, Joi. Angażowanie uczniów w praktyki naukowe: Jak wygląda konstruowanie i weryfikacja modeli na zajęciach z przedmiotów ścisłych? The Science Teacher, 2012, vol. 79, nr 3, s. 38.
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; LEFT-AYMERICH, Mercè. Model naukowego modelu nauczania nauk przyrodniczych, Elektroniczny dziennik badań w zakresie edukacji przyrodniczej, 2009, nr ESP, s. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R.; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Modele i analogie w nauczaniu nauk przyrodniczych. Pojęcie analogowego modelu dydaktycznego, Science Teaching, 2001, t. 19, nr 2, s. 231-242.