Apa model ilmiahnya? (Contoh)

Dia model ilmiah Ini adalah representasi abstrak dari fenomena dan proses untuk menjelaskannya. Model ilmiah adalah representasi visual dari tata surya di mana hubungan antara planet, matahari dan gerakan dapat dilihat.

Melalui pengenalan data dalam model, ini memungkinkan untuk mempelajari hasil akhir. Untuk membuat model, itu perlu.

Ada beberapa jenis metode, teknik, dan teori untuk pembentukan model ilmiah. Dan dalam praktiknya, setiap cabang sains memiliki metode sendiri untuk melakukan model ilmiah, meskipun dapat mencakup model cabang lain untuk memverifikasi penjelasannya.

Prinsip -prinsip pemodelan memungkinkan penciptaan model sesuai dengan cabang sains yang mencoba menjelaskan. Cara membangun model analisis dipelajari dalam filsafat sains, teori umum sistem dan dalam visualisasi ilmiah.

Dalam hampir semua penjelasan fenomena, satu model atau yang lain dapat diterapkan, tetapi perlu untuk menyesuaikan model yang akan digunakan, sehingga hasilnya seakurat mungkin. Anda mungkin tertarik pada 6 langkah metode ilmiah dan apa yang terdiri dari mereka.

Bagian umum dari model ilmiah

Aturan representasi

Untuk pembuatan model, serangkaian data dan organisasi yang sama diperlukan. Dari set data input, model akan memberikan seri data output dengan hasil hipotesis yang diangkat

Struktur internal

Struktur internal masing -masing model akan tergantung pada jenis model yang kami berpose. Biasanya, ini mendefinisikan korespondensi antara input dan output.

Model dapat menjadi deterministik ketika setiap input bertanggung jawab untuk output, atau juga, bukan deterministik, ketika output yang berbeda sesuai dengan input yang sama.

Dapat melayani Anda: contoh kapilaritas

Jenis model

Model dibedakan dengan bentuk representasi struktur internal mereka. Dan dari sana kita dapat membuat klasifikasi.

Model fisik

Dalam model fisik kita dapat membedakan antara model teoritis dan praktis. Jenis tipe praktis yang paling banyak digunakan adalah model dan prototipe.

Mereka adalah representasi atau salinan objek atau fenomena untuk dipelajari, yang memungkinkan mereka mempelajari perilaku mereka dalam situasi yang berbeda.

Tidak perlu bahwa representasi fenomena ini dilakukan pada skala yang sama, tetapi dirancang sehingga data yang dihasilkan dapat diekstrapolasi ke fenomena asli sesuai dengan ukurannya.

Dalam kasus model fisik teoritis, mereka dianggap sebagai model ketika dinamika internal tidak diketahui.

Melalui model -model ini, ia berupaya mereproduksi fenomena yang dipelajari, tetapi tidak tahu bagaimana mereproduksinya termasuk hipotesis dan variabel untuk mencoba mencapai penjelasan mengapa hasil itu diperoleh. Ini diterapkan dalam semua varian fisika, kecuali dalam fisika teoretis.

Model Matematika

Di antara model matematika, fenomena dicari untuk mewakili melalui formulasi matematika. Istilah ini juga digunakan untuk memanggil model geometris dalam desain. Mereka dapat dibagi menjadi model lain.

Model deterministik adalah model yang diasumsikan bahwa data diketahui, dan bahwa rumus matematika yang digunakan tepat untuk menentukan hasilnya kapan saja, dalam batas yang dapat diamati.

Model stokastik atau probabilistik adalah model di mana hasilnya tidak akurat, tetapi probabilitas. Dan di mana ada ketidakpastian apakah pendekatan model itu benar.

Itu dapat melayani Anda: aspek terpenting dari sains kecil, sains yang hebat dan teknologi

Model numerik di sisi lain adalah model yang melalui set numerik mewakili kondisi awal model. Model -model ini adalah model yang memungkinkan simulasi model dengan mengubah data awal untuk mengetahui bagaimana model akan berperilaku jika Anda memiliki data lain.

Secara umum, model matematika juga dapat diklasifikasikan tergantung pada jenis input yang bekerja dengannya. Mereka bisa menjadi model heuristik di mana penjelasan tentang penyebab fenomena yang diamati dicari.

Atau mereka bisa menjadi model empiris, di mana Anda memeriksa hasil model melalui output yang diperoleh dari pengamatan.

Dan akhirnya, mereka juga dapat diklasifikasikan sesuai dengan tujuan yang ingin mereka capai. Mereka dapat menjadi model simulasi di mana hasil fenomena yang diamati diprediksi.

Mereka dapat menjadi model optimasi, dalam hal ini operasi model diusulkan dan upaya untuk mencari titik yang dapat diperbaiki untuk mengoptimalkan hasil fenomena.

Akhirnya, mereka dapat menjadi model kontrol, di mana mereka mencoba mengontrol variabel untuk mengontrol hasil yang diperoleh dan dapat memodifikasinya jika perlu.

Model grafis

Melalui sumber daya grafis, representasi data dibuat. Model -model ini biasanya garis atau vektor. Model -model ini memfasilitasi visi fenomena yang diwakili melalui tabel dan grafik.

Model analog

Itu adalah representasi material dari suatu objek atau proses. Itu digunakan untuk memvalidasi hipotesis tertentu yang seharusnya tidak mungkin untuk kontras. Model ini berhasil ketika dimungkinkan untuk menyebabkan fenomena yang sama dengan yang kita amati, dalam analognya

Model konseptual

Mereka adalah peta konsep abstrak yang mewakili fenomena untuk dipelajari termasuk asumsi yang memungkinkan untuk melihat hasil dari model dan dapat menyesuaikannya.

Mereka memiliki tingkat abstraksi yang tinggi untuk menjelaskan model. Mereka adalah model ilmiah, di mana representasi konseptual dari proses tersebut berhasil menjelaskan fenomena yang akan diamati.

Dapat melayani Anda: bahan yang dikurangi sesaat saat menekannya

Representasi model

Tipe konseptual

Faktor model diukur melalui organisasi deskripsi kualitatif variabel untuk dipelajari dalam model.

Tipe matematika

Melalui formulasi matematika, model representasi ditetapkan. Tidak perlu menjadi angka, tetapi representasi matematika dapat berupa grafik aljabar atau matematika

Tipe fisik

Ketika prototipe atau model didirikan mencoba mereproduksi fenomena untuk dipelajari. Secara umum mereka digunakan untuk mengurangi skala yang diperlukan untuk reproduksi fenomena yang sedang dicoba untuk dipelajari.

Referensi

1. Kotak, George EP. Ketahanan dalam strategi pembangunan model ilmiah.Ketahanan dalam Statistik, 1979, Vol. 1 p. 201-236.
2. Kotak, George EP; Hunter, William Gordon; Hunter, J. Stuart.Statistik untuk Eksperimen: Pengantar Desain, Analisis Data, dan Model Building. New York: Wiley, 1978.
3. Valdés-Pérez, Raúl dan.; Zytkow, Jan M.; Simon, Herbert A. Pembangunan model ilmiah sebagai pencarian di ruang matriks. Enaaai. 1993. P. 472-478.
4. Heckman, James J. 1. Model Ilmiah Kausalitas.Metodologi Sosiologis, 2005, Vol. 35, no 1, p. 1-97.
5. Krajcik, Joseph; Merritt, Joi. Menggambar Siswa dalam Praktik Ilmiah: Apa yang Membangun dan Meninjau Model Seperti Di Kelas Sains?.Guru Sains, 2012, Vol. 79, no 3, p. 38.
6. Aduriz-Abavo, Agustín; IZQUERDO-AYMERICH, Mercè. Model ilmiah untuk pengajaran ilmu alam.Majalah Penelitian Elektronik dalam Pendidikan Sains, 2009, No ESP, P. 40-49.
7. Galagovsky, Lydia R.; Aduriz-Bravo, Agustín. Model dan analogi dalam pengajaran ilmu alam. Konsep model didaktik analogis.Pengajaran Sains, 2001, Vol. 19, no 2, p. 231-242.