ЧТО ТАКОЕ НАУЧНАЯ МОДЕЛЬ? (ПРИМЕР) - НАУКА - 2026

Научная модель представляет собой абстрактное представление явлений и процессов , чтобы объяснить их. Научная модель - это визуальное представление солнечной системы, в которой ценится взаимосвязь между планетами, Солнцем и движениями.

Благодаря введению данных в модель это позволяет изучить конечный результат. Чтобы создать модель, необходимо выдвинуть определенные гипотезы, чтобы представление результата, которого мы хотим получить, было как можно более точным, а также простым, чтобы им было легко манипулировать.

Пример научной модели

Существует несколько типов методов, техник и теорий для формирования научных моделей. И на практике каждая отрасль науки имеет свой собственный метод создания научных моделей, хотя вы можете включить модели из других отраслей, чтобы проверить свое объяснение.

Принципы моделирования позволяют создавать модели в соответствии с той областью науки, которую они пытаются объяснить. Способ построения моделей анализа изучается в философии науки, общей теории систем и научной визуализации.

Практически во всех объяснениях явлений может применяться та или иная модель, но необходимо скорректировать используемую модель, чтобы результат был как можно более точным. Вас могут заинтересовать 6 шагов научного метода и из чего они состоят.

Общие части научной модели

Правила представительства

Для создания модели необходимы ряд данных и их организация. Из набора входных данных модель предоставит серию выходных данных с результатом выдвинутых гипотез.

Внутренняя структура

Внутренняя структура каждой модели будет зависеть от типа модели, которую мы предлагаем. Обычно он определяет соответствие между входом и выходом.

Модели могут быть детерминированными, когда каждый вход соответствует одному и тому же выходу, или также недетерминированными, когда разные выходы соответствуют одному и тому же входу.

Типы моделей

Модели отличаются формой изображения их внутреннего устройства. И отсюда мы можем установить классификацию.

Физические модели

В рамках физических моделей мы можем различать теоретические и практические модели. Наиболее широко используемые типы практических моделей - это макеты и прототипы.

Они представляют собой репрезентацию или копию изучаемого объекта или явления, что позволяет изучать их поведение в различных ситуациях.

Необязательно, чтобы это представление явления осуществлялось в том же масштабе, скорее они разработаны таким образом, чтобы полученные данные можно было экстраполировать на исходное явление на основе его размера.

В случае теоретических физических моделей они считаются моделями, когда внутренняя динамика неизвестна.

С помощью этих моделей стремятся воспроизвести изучаемое явление, но не зная, как его воспроизвести, включаются гипотезы и переменные, чтобы попытаться объяснить, почему получен этот результат. Применяется во всех вариантах физики, кроме теоретической физики.

Математические модели

В рамках математических моделей предполагается представить явления посредством математической формулировки. Этот термин также используется для обозначения геометрических моделей в дизайне. Их можно разделить на другие модели.

Детерминированная модель - это модель, в которой предполагается, что данные известны и что используемые математические формулы точны для определения результата в любое время в наблюдаемых пределах.

Стохастические или вероятностные модели - это модели, в которых результат не точный, а скорее вероятностный. И в котором есть неуверенность в правильности подхода модели.

С другой стороны, числовые модели - это модели, которые посредством числовых наборов представляют начальные условия модели. Эти модели позволяют моделировать модель, изменяя исходные данные, чтобы знать, как модель вела бы себя, если бы в ней были другие данные.

В общем, математические модели также можно классифицировать в зависимости от типа входных данных, с которыми они работают. Это могут быть эвристические модели, в которых ищутся объяснения причины наблюдаемого явления.

Или они могут быть эмпирическими моделями, где результаты модели проверяются на основе результатов, полученных в результате наблюдения.

И, наконец, их также можно классифицировать по цели, которую они хотят достичь. Это могут быть имитационные модели, в которых кто-то пытается предсказать результаты наблюдаемого явления.

Это могут быть модели оптимизации, в которых рассматривается работа модели и делается попытка найти точку, которую можно улучшить, чтобы оптимизировать результат явления.

Наконец, они могут быть контрольными моделями, в которых они пытаются управлять переменными, чтобы контролировать полученный результат и иметь возможность изменять его при необходимости.

Графические модели

С помощью графических ресурсов осуществляется представление данных. Эти модели обычно являются линиями или векторами. Эти модели облегчают видение явления, представленного в виде таблиц и графиков.

Аналоговая модель

Это материальное представление объекта или процесса. Он используется для проверки определенных гипотез, которые иначе было бы невозможно проверить. Эта модель успешна, когда можно спровоцировать то же явление, которое мы наблюдаем, в его аналоге.

Концептуальные модели

Это карты абстрактных понятий, которые представляют явления, которые необходимо изучить, включая предположения, которые позволяют получить представление о результате модели и могут быть адаптированы к нему.

У них высокий уровень абстракции для объяснения модели. Они сами по себе являются научными моделями, в которых концептуальное представление процессов позволяет объяснить наблюдаемое явление.

Представление моделей

Концептуальный тип

Факторы модели измеряются путем организации качественных описаний переменных, которые необходимо изучить в рамках модели.

Математический тип

Модели представления устанавливаются посредством математической формулировки. Необязательно, чтобы это были числа, но математическое представление может быть алгебраическим или математическим графиком.

Физический тип

Когда создаются прототипы или модели, которые пытаются воспроизвести изучаемое явление. Как правило, они используются для уменьшения масштаба, необходимого для воспроизведения изучаемого явления.

Ссылки

1. BOX, Джордж EP. Устойчивость в стратегии построения научных моделей, Устойчивость в статистике, 1979, т. 1 шт. 201-236.
2. BOX, Джордж EP; ХАНТЕР, Уильям Гордон; ХАНТЕР, Дж. Стюарт. Статистика для экспериментаторов: введение в дизайн, анализ данных и построение моделей. Нью-Йорк: Wiley, 1978.
3. ВАЛЬДЕС-ПЕРЕС, Рауль Э .; ЗЫТКОВ, Ян М.; СИМОН, Герберт А. Построение научных моделей как поиск в матричных пространствах. EnAAAI. 1993. стр. 472-478.
4. ХЕКМАН, Джеймс Дж. 1. Научная модель причинности // Социологическая методология. 35, №1, с. 1-97.
5. КРАЙЧИК, Джозеф; Мерритт, Джой. Вовлечение студентов в научную практику: как построение и пересмотр моделей выглядит в классе естественных наук? The Science Teacher, 2012, vol. 79, № 3, с. 38.
6. АДРИЗ-БРАВО, Агустин; ЛЕВ-АЙМЕРИХ, Мерсе. Модель научной модели для преподавания естественных наук, Электронный журнал исследований в области естественнонаучного образования, 2009 г., без ESP, с. 40-49.
7. ГАЛАГОВСКИЙ, Лидия Р .; АДИРИЗ-БРАВО, Агустин. Модели и аналогии в преподавании естественных наук. Концепция аналоговой дидактической модели // Science Teaching, 2001, т. 19, № 2, с. 231-242.