Qual é o modelo científico?
O modelo cientifico é uma representação abstrata de fenômenos e processos para explicá-los. Através da introdução de dados no modelo permite estudar o resultado final.
Para fazer um modelo é necessário levantar certas hipóteses, de modo que a representação do resultado que queremos obter seja a mais precisa possível, além de simples, para que seja facilmente manipulável.
Existem vários tipos de métodos, técnicas e teorias para a conformação de modelos científicos. E, na prática, cada ramo da ciência tem seu próprio método para fazer modelos científicos, embora possa incluir modelos de outros ramos para verificar sua explicação.
Os princípios da modelagem permitem a criação dos modelos de acordo com o ramo da ciência que eles tentam explicar.
A maneira de construir modelos de análise é estudada na filosofia da ciência, na teoria geral dos sistemas e na visualização científica.
Em quase todas as explicações de fenômenos, um modelo ou outro pode ser aplicado, mas é necessário ajustar o modelo a ser utilizado, para que o resultado seja o mais preciso possível.
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Partes gerais de um modelo científico
Regras de representação
Para criar um modelo, você precisa de uma série de dados e de uma organização deles. A partir de um conjunto de dados de entrada, o modelo fornecerá uma série de dados de saída com o resultado das hipóteses apresentadas.
Estrutura interna
A estrutura interna de cada modelo dependerá do tipo de modelo que estamos propondo. Normalmente, define a correspondência entre a entrada e a saída.
Os modelos podem ser determinísticos quando cada entrada corresponde à mesma saída, ou também, não determinística, quando diferentes saídas correspondem à mesma entrada.
Tipos de modelos
Os modelos são diferenciados pela forma de representação de sua estrutura interna. E a partir daí podemos estabelecer uma classificação.
Modelos físicos
Dentro dos modelos físicos, podemos distinguir entre modelos teóricos e práticos. Os tipos mais comuns de modelos práticos são modelos e protótipos.
Eles são uma representação ou cópia do objeto ou fenômeno a ser estudado, o que permite estudar o comportamento deles em diferentes situações.
Não é necessário que essa representação do fenômeno seja realizada na mesma escala, mas que eles sejam projetados de tal maneira que os dados resultantes possam ser extrapolados para o fenômeno original de acordo com o tamanho do fenômeno.
No caso de modelos físicos teóricos, eles são considerados modelos quando a dinâmica interna não é conhecida.
Através desses modelos procuramos reproduzir o fenômeno estudado, mas sem saber como reproduzi-lo, incluímos hipóteses e variáveis para tentar obter a explicação de por que esse resultado é obtido. É aplicado em todas as variantes da física, exceto na física teórica.
Modelos matemáticos
Dentro dos modelos matemáticos, o objetivo é representar os fenômenos através de uma formulação matemática. Este termo também é usado para se referir a modelos geométricos no design. Eles podem ser divididos em outros modelos.
O modelo determinístico é aquele em que se assume que os dados são conhecidos e que as fórmulas matemáticas utilizadas são precisas para determinar o resultado a qualquer momento, dentro dos limites observáveis.
Modelos estocásticos ou probabilísticos são aqueles em que o resultado não é exato, mas uma probabilidade. E em que há uma incerteza sobre se a abordagem do modelo está correta.
Os modelos numéricos, por outro lado, são aqueles que através de conjuntos numéricos representam as condições iniciais do modelo. Esses modelos são aqueles que permitem simulações do modelo alterando os dados iniciais para saber como o modelo se comportaria se tivesse outros dados.
Em geral, os modelos matemáticos também podem ser classificados dependendo do tipo de entradas com as quais você trabalha. Podem ser modelos heurísticos onde se busca explicações sobre a causa do fenômeno que está sendo observado.
Ou podem ser modelos empíricos, onde verifica os resultados do modelo através das saídas obtidas da observação.
E finalmente, eles também podem ser classificados de acordo com o objetivo que desejam alcançar. Eles podem ser modelos de simulação nos quais você tenta prever os resultados do fenômeno que está sendo observado.
Podem ser modelos de optimização, nestes surge o funcionamento do modelo e tenta-se procurar o ponto que se melhore para optimizar o resultado do fenómeno.
Para finalizar, eles podem ser modelos de controle, onde eles tentam controlar as variáveis para controlar o resultado obtido e poder modificá-lo se necessário.
Modelos gráficos
Através de recursos gráficos, é feita uma representação dos dados. Esses modelos são geralmente linhas ou vetores. Esses modelos facilitam a visão do fenômeno representado através de tabelas e gráficos.
Modelo analógico
É a representação material de um objeto ou processo.É usado para validar certas hipóteses que, de outra forma, seriam impossíveis de contrastar. Este modelo é bem sucedido quando consegue provocar o mesmo fenómeno que estamos a observar, na sua analogia
Modelos conceituais
Eles são mapas de conceitos abstratos que representam os fenômenos a serem estudados, incluindo suposições que nos permitem vislumbrar o resultado do modelo e sermos capazes de nos ajustar a ele.
Eles têm um alto nível de abstração para explicar o modelo. São os modelos científicos em si, onde a representação conceitual dos processos consegue explicar o fenômeno a ser observado.
Representação dos modelos
Do tipo conceitual
Os fatores do modelo são medidos por meio de uma organização das descrições qualitativas das variáveis a serem estudadas dentro do modelo.
Tipo matemático
Através de uma formulação matemática, modelos de representação são estabelecidos. Não é necessário que sejam números, mas que a representação matemática pode ser grafos algébricos ou matemáticos
Do tipo físico
Ao estabelecer protótipos ou modelos que tentam reproduzir o fenômeno a ser estudado. Em geral, eles são usados para reduzir a escala necessária para a reprodução do fenômeno que está sendo estudado.
Referências
- BOX, George EP. Robustez na estratégia de construção de modelos científicos.Robustness in statistics, 1979, vol. 1, p. 201-236.
- BOX, George EP; Caçador, William Gordon; HUNTER, J. Stuart.Statistics for experimenters: uma introdução ao design, análise de dados e construção de modelos. Nova Iorque: Wiley, 1978
- VALDÉS-PÉREZ, Raúl E.; ZYTKOW, Jan M; SIMON, Herbert A. Modelagem científica como busca em espaços matriciais. InAAAI 1993. p. 472-478.
- HECKMAN, James J. 1. O Modelo Científico da Causalidade. Metodologia sociológica, 2005, vol. 35, no 1, p. 1-97.
- KRAJCIK, Joseph; MERRITT, Joi. Envolvendo Alunos em Práticas Científicas: Como é a construção e revisão de modelos na sala de aula de ciências ?. The Science Teacher, 2012, vol. 79, no 3, p. 38
- ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; IZQUIERDO-AYMERICH, Mercè. Um modelo de modelo científico para o ensino de ciências naturais, revista eletrônica de pesquisa em ensino de ciências, 2009, no ESP, p. 40-49.
- GALAGOVSKY, Lydia R .; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Modelos e analogias no ensino de ciências naturais. O conceito de modelo didático analógico: Ensino de Ciências, 2001, vol. 19, n ° 2, p. 231-242.