Quel est le modèle scientifique?

Le modèle scientifique c'est une représentation abstraite des phénomènes et des processus pour les expliquer. L'introduction de données dans le modèle permet d'étudier le résultat final.

Pour faire un modèle, il est nécessaire de poser certaines hypothèses, de sorte que la représentation du résultat que nous voulons obtenir soit aussi précise que possible, de manière à pouvoir la manipuler facilement.

Il existe plusieurs types de méthodes, de techniques et de théories pour la conformation des modèles scientifiques. Et dans la pratique, chaque branche de la science a sa propre méthode pour créer des modèles scientifiques, bien qu'elle puisse inclure des modèles d'autres branches pour vérifier son explication.

Les principes de modélisation permettent la création des modèles en fonction de la branche de la science qu'ils tentent d'expliquer.

La manière de construire des modèles d'analyse est étudiée dans la philosophie des sciences, la théorie générale des systèmes et la visualisation scientifique.

Dans presque toutes les explications des phénomènes, un modèle ou un autre peut être appliqué, mais il est nécessaire d'ajuster le modèle à utiliser pour que le résultat soit aussi précis que possible.

Vous êtes peut-être intéressé par les 6 étapes de la méthode scientifique et leur composition.

Parties générales d'un modèle scientifique

Règles de représentation

Pour créer un modèle, vous avez besoin d'une série de données et d'une organisation de celles-ci. A partir d'un ensemble de données d'entrée, le modèle fournira une série de données de sortie avec le résultat des hypothèses présentées.

Structure interne

La structure interne de chaque modèle dépendra du type de modèle que nous proposons. Normalement, il définit la correspondance entre l'entrée et la sortie.

Les modèles peuvent être déterministes lorsque chaque entrée correspond à la même sortie, ou également, non déterministe, lorsque différentes sorties correspondent à la même entrée.

Types de modèles

Les modèles se distinguent par la forme de représentation de leur structure interne. Et à partir de là, nous pouvons établir une classification.

Modèles physiques

Dans les modèles physiques, nous pouvons distinguer les modèles théoriques et pratiques. Les modèles les plus couramment utilisés sont les modèles et les prototypes.

Ils sont une représentation ou une copie de l'objet ou du phénomène à étudier, ce qui permet d'étudier leur comportement dans différentes situations.

Il n'est pas nécessaire que cette représentation du phénomène soit réalisée à la même échelle, mais qu'elles soient conçues de telle manière que les données obtenues puissent être extrapolées au phénomène original en fonction de la taille du phénomène.

Dans le cas de modèles physiques théoriques, ils sont considérés comme des modèles lorsque la dynamique interne n'est pas connue.

A travers ces modèles, nous cherchons à reproduire le phénomène étudié, mais ne sachant pas comment le reproduire, nous incluons des hypothèses et des variables pour tenter d'expliquer pourquoi ce résultat est obtenu. Il est appliqué dans toutes les variantes de la physique, sauf en physique théorique.

Modèles mathématiques

Dans les modèles mathématiques, l’objectif est de représenter les phénomènes au moyen d’une formulation mathématique. Ce terme est également utilisé pour désigner des modèles géométriques dans la conception. Ils peuvent être divisés en d'autres modèles.

Le modèle déterministe est un modèle dans lequel on suppose que les données sont connues et que les formules mathématiques utilisées sont précises pour déterminer le résultat à tout moment, dans les limites observables.

Les modèles stochastiques ou probabilistes sont ceux dans lesquels le résultat n'est pas exact, mais une probabilité. Et dans lequel il y a une incertitude quant à savoir si l'approche du modèle est correcte.

Les modèles numériques, par contre, sont ceux qui, par des ensembles numériques, représentent les conditions initiales du modèle. Ces modèles sont ceux qui permettent de simuler le modèle en modifiant les données initiales pour savoir comment le modèle se comporterait s'il avait d'autres données.

En général, les modèles mathématiques peuvent également être classés en fonction du type d'intrants avec lequel vous travaillez. Ils peuvent être des modèles heuristiques où les explications de la cause du phénomène observé sont recherchées.

Ou ils peuvent être des modèles empiriques, où ils vérifient les résultats du modèle à travers les résultats obtenus à partir de l'observation.

Enfin, ils peuvent également être classés en fonction de l'objectif qu'ils souhaitent atteindre. Ils peuvent être des modèles de simulation où vous essayez de prédire les résultats du phénomène observé.

Ils peuvent être des modèles d’optimisation, dans lesquels le fonctionnement du modèle se pose et on cherche à chercher le point qu’il est possible d’améliorer pour optimiser le résultat du phénomène.

Pour finir, ils peuvent être des modèles de contrôle, où ils essaient de contrôler les variables pour contrôler le résultat obtenu et pouvoir le modifier si nécessaire.

Modèles graphiques

Grâce à des ressources graphiques, une représentation des données est effectuée. Ces modèles sont généralement des lignes ou des vecteurs. Ces modèles facilitent la vision du phénomène représenté par des tableaux et des graphiques.

Modèle analogique

C'est la représentation matérielle d'un objet ou d'un processus.Il est utilisé pour valider certaines hypothèses qui seraient autrement impossibles à contraster. Ce modèle est réussi quand il réussit à provoquer le même phénomène que nous observons, dans son analogue

Modèles conceptuels

Ce sont des cartes de concepts abstraits qui représentent les phénomènes à étudier, y compris des hypothèses permettant d’observer le résultat du modèle et de pouvoir s’y adapter.

Ils ont un haut niveau d'abstraction pour expliquer le modèle. Ce sont les modèles scientifiques en soi, où la représentation conceptuelle des processus parvient à expliquer le phénomène à observer.

Représentation des modèles

De type conceptuel

Les facteurs du modèle sont mesurés à travers une organisation des descriptions qualitatives des variables à étudier dans le modèle.

Type mathématique

A travers une formulation mathématique, des modèles de représentation sont établis. Il n'est pas nécessaire qu'ils soient des nombres, mais que la représentation mathématique puisse être des graphes algébriques ou mathématiques

De type physique

Lors de l'établissement de prototypes ou de modèles qui tentent de reproduire le phénomène à étudier. En général, ils sont utilisés pour réduire l’échelle nécessaire à la reproduction du phénomène étudié.

Références

1. BOX, George EP. Robustesse dans la stratégie de construction de modèles scientifiques. Robustesse dans les statistiques, 1979, vol. 1, p. 201-236.
2. BOX, George EP; HUNTER, William Gordon; HUNTER, J. Stuart.Statistiques pour expérimentateurs: une introduction à la conception, à l'analyse de données et à la construction de modèles. New York: Wiley, 1978
3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E. ZYTKOW, Jan M. SIMON, Herbert A. Création de modèles scientifiques en tant que recherche dans des espaces matriciels. InAAAI. 1993. p. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. Le modèle scientifique de la causalité. Méthodologie sociologique, 2005, vol. 35, no 1, p. 1-97.
5. KRAJCIK, Joseph; MERRITT, Joi. Faire participer les élèves aux pratiques scientifiques: à quoi ressemblent les modèles de construction et de révision en classe scientifique? The Science Teacher, 2012, vol. 79, no 3, p. 38
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; IZQUIERDO-AYMERICH, Mercè. Un modèle de modèle scientifique pour l'enseignement des sciences naturelles, revue électronique de recherche en enseignement des sciences, 2009, no ESP, p. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Modèles et analogies dans l'enseignement des sciences naturelles. Le concept de modèle didactique analogique, Enseignement des sciences, 2001, vol. 19, no 2, p. 231-242.