Muchos estudiantes más jóvenes piensan en modelos como juguetes o copias simples de la realidad. Esto es ampliamente consistente con el significado cotidiano del «modelo» (por ejemplo, «autos modelo», «aviones modelo», «ferrocarriles modelo»). Los estudiantes a menudo piensan que los modelos son útiles porque son copias (o incluso reproducciones de escala) de objetos o acciones reales. En tales casos, los estudiantes rara vez miran más allá de las similitudes de superficie entre el modelo y el objeto o idea representada por el modelo (es decir, la pregunta: ‘¿Se parece a X?’ se juzga).
Al igual que con muchas áreas de la ciencia, el significado de la ciencia para el término «modelo» difiere del uso cotidiano de la palabra. Esto es importante para comprender las experiencias cotidianas de los estudiantes con modelos.
Algunos estudiantes tienen la opinión más desarrollada de que «modelos» puede ser más que representaciones físicas de objetos. Reconocen que los «modelos» también pueden usarse para probar ideas y procesos de manera que pueden ser imposibles de hacer en el mundo real. Esta noción puede verse reforzada por el uso diario de términos tales como «modelado de computadora» y experiencias de los estudiantes de simulaciones de juegos de computadora.
Una visión más avanzada, rara vez encontrada entre los estudiantes de primaria/secundaria superior superior, es que las pruebas de «modelos» (el acto de probar «ajuste») puede llevar a su rediseño para dar predicciones mejoradas. Pocos estudiantes son conscientes de la importancia que la ciencia pone en probar y refinar modelos para desarrollar una mejor comprensión de los procesos que buscan explicar.
¿Qué es un modelo científico y para qué sirve?
Como Covid-19 afirma más víctimas, los modelos científicos aparecen en los titulares. Necesitamos estos modelos para tomar decisiones informadas. Pero, ¿cómo podemos saber si se puede confiar en un modelo? La filosofía de la ciencia, al parecer, se ha convertido en una cuestión de vida o muerte. Ya sea que estemos hablando del ruido del tráfico de una nueva carretera o sobre el cambio climático o una pandemia, los científicos confían en los modelos, que son representaciones matemáticas simplificadas del mundo real. Los modelos son aproximaciones y omiten detalles, pero un buen modelo generará de manera robusta las cantidades para las que se desarrolló.
Los modelos no siempre predicen el futuro. Esto no los hace no científicos, pero los convierte en un objetivo para los escépticos de la ciencia. Ni siquiera puedo culpar a los escépticos, porque los científicos con frecuencia elogian las predicciones correctas para demostrar el valor de un modelo. Originalmente no es su idea. Muchos filósofos eminentes de la ciencia, incluidos Karl Popper e Imre Lakatos, opinaron que las predicciones correctas son una forma de contar la ciencia de la pseudociencia.
Pero las predicciones correctas por sí solas no son un buen modelo científico. Y lo contrario también es cierto: un modelo puede ser una buena ciencia sin hacer predicciones. De hecho, los modelos que más importan para el discurso político son aquellos que no hacen predicciones. En cambio, producen «proyecciones» o «escenarios» que, en contraste con las predicciones, son pronósticos que dependen del curso de la acción que tomaremos. Esa es, después de todo, la razón por la que consultamos modelos: para que podamos decidir qué hacer. Pero debido a que no podemos predecir las decisiones políticas en sí mismas, la tendencia futura real es necesariamente impredecible.
Esta se ha convertido en una de las principales dificultades para explicar los modelos de pandemia. Las predicciones terribles en marzo para el número de muerte global de Covid no se han hecho realidad. Pero fueron proyecciones para el caso en el que no tomamos medidas; No eran predicciones.
Las decisiones políticas no son la única razón por la cual un modelo puede simplemente hacer proyecciones contingentes en lugar de predicciones definidas. Las tendencias del calentamiento global, por ejemplo, dependen de la frecuencia y la gravedad de las erupciones volcánicas, que actualmente no pueden predecirse actualmente. También dependen del progreso tecnológico, que depende de la prosperidad económica, que nuevamente depende, entre muchas otras cosas, de si la sociedad está a punto de una pandemia. A veces, pedir predicciones realmente es pedir demasiado.
¿Qué es un modelo cientifico y para qué sirve?
Los principales métodos movilizados en el contexto del descubrimiento son la experimentación, la observación, el modelado y la simulación digital hoy, que se encuentran en varios grados en la mayoría de las disciplinas científicas.
- Rodeo el tema. …
- 2 – Pido fuentes de información.
- 3 – Selecciono los documentos.
- 4 – Tomo la información.
- 5 – Proceso de información.
- 6 – comunico la información.
Por lo tanto, los modelos abiertos crean valores de diferentes naturalezas. El valor de uso es muy fuerte para todas las personas que usan o consumen recursos abiertos. Los valores directos y transaccionales son accesibles para las empresas que usan un recurso abierto, a menudo menos costoso.
El problema es que, sea cual sea su ambición y la capacidad de la computadora que la hará «girar», un modelo es necesariamente una simplificación de la realidad. No puede entender todas las variables y sus relaciones de sistema consideradas. Estos son sistemas complejos particularmente verdaderos.
El modelado es una técnica que promueve la implementación de una herramienta de comunicación alternativa y aumentativa (CAA). Consiste en usar esta herramienta cuando abordamos a la persona que tiene trastornos de comunicación.
Un modelo económico (o modelo de negocio en inglés) describe con precisión cómo su negocio ganará dinero. En la práctica, esto equivale a definir lo que va a vender, con qué clientes, con qué propósito, de qué manera y para qué beneficio.
¿Cómo se utiliza el modelo científico?
Para ayudarnos a comprender el mundo que nos rodea, creamos modelos mentales de fenómenos. Estos modelos nos permiten comprender lo que está sucediendo y por qué está sucediendo algo. Estos modelos son personales y no siempre corresponden al modelo de otra persona. A menudo pueden ser inestables, incompletos o defectuosos. Por otro lado, los modelos conceptuales son representaciones compartidas y explícitas o analogías de fenómenos. Los científicos pueden utilizar estos modelos para ayudarlos a comprender el mundo que nos rodea. Los modelos se utilizan en todas las áreas de la ciencia y ofrecen versiones externas de conceptos mentales. Los modelos no son una representación perfecta; Son una versión simplificada de un sistema que destaca ciertas áreas mientras ignora otras.
Los estándares científicos de la próxima generación (NGSS) han «desarrollado y usado modelos» enumerados como una de las ocho prácticas científicas y técnicas. Se alienta a los maestros a desarrollar las habilidades de los estudiantes en el modelado en todas las etapas de la educación de un niño. Durante los primeros años, los estudiantes pueden producir ilustraciones etiquetadas de fenómenos. En la escuela secundaria, los estudiantes pueden avanzar sus habilidades en el desarrollo de modelos destacando diferentes variables y relaciones entre ellas.
Los modelos visuales creados en eso pueden ser excelentes herramientas educativas. Sin embargo, llevar a los estudiantes a desarrollar y usar sus propios modelos también es importante por varias razones. Para crear un modelo específico, los estudiantes deben comprender el tema en detalle. Cualquier error que cometan los estudiantes en sus modelos puede resaltar la brecha en la comprensión o las ideas falsas. Los modelos se pueden crear al principio y nuevamente al final de un tema para ver cómo ha cambiado el pensamiento de los estudiantes.
Los modelos también pueden tomar una amplia gama de diferentes formas, dibujos y réplicas físicas con analogías y simulaciones por computadora. No se pueden hacer todo tipo de modelos en el guión gráfico que, pero algunos son muy adecuados, como los modelos conceptuales visuales. Encontrará a continuación algunos ejemplos para mostrarle cómo usar el guión gráfico que para crear modelos en sus lecciones de ciencias, ¡sea cual sea el tipo de ciencia!
¿Qué es un modelo científico y sus características?
¿Cuál es el significado del término «modelo» en el contexto de nuestras preocupaciones? Muchos investigadores usan «modelo» y «teoría formal» como términos sinónimos, lo que implica que cualquier teoría verbalizada debe traducirse y (reducirse) en un lenguaje formal. Por lo tanto, el término modelo simplemente significa un conjunto de expresiones matemáticas que describen formalmente ciertos fenómenos. En matemáticas y lógica, el término «modelo» conoce una definición más sintáctica: un modelo es un sistema cerrado de expresiones formales que se puede deducir de una teoría.Nuestra concepción del modelado es solo formal en el sentido de que queremos «trabajar» con formas exactas. Nuestro objetivo es encontrar procedimientos y descripciones simbólicas que imiten un proceso cognitivo «real» y un proceso de comunicación «real». Estos procesos y descripciones son formularios que funcionan en formularios y que están programados por formularios. Solo en este sentido, nuestros modelos serían formales en el sentido estricto; Es decir, la función de una expresión en un modelo está determinada por su forma y por el uso de otras formas. El conjunto tiene una cierta lógica que no está necesariamente cerrada o coherente. Por lo tanto, un modelo es una descripción de una «máquina» de una manera que usa un lenguaje utilizando formularios exactos. En otras palabras: un modelo debe ser «ejecutable» por una computadora.
Además de este criterio de «computabilidad», nuestra definición de modelado no es en absoluto formal. No vemos ningún interés en describir a los actores humanos o colectivos como sistemas axiomáticos cerrados. No actúan de acuerdo con estos principios. Las dos definiciones de «modelo» (una de inspiración cuantitativa de las ciencias sociales y la otra lógica) tampoco cubren esta noción, ya que la mayoría de los investigadores lo usan en la práctica. La mayoría de los «conjuntos de conocimiento» coherentes *1 se llaman «modelo» en ciencias sociales. Obviamente, este uso del término lo diluye un poco y le quita su fuerza, pero por otro lado implica una mejor relación del modelo con lo empírico. De hecho, limitar el concepto de modelo al formalismo estricto tendría la consecuencia de dejar una gran parte del cuerpo teórico asociado con un modelo que reside afuera y que, por lo tanto, se olvidaría en parte.
¿Cuáles son las características que debe tener un científico?
Este artículo fue coagustado por Meredith Juncker, PhD. Meredith Juncker es un doctoranda en bioquímica y biología molecular en el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad Estatal de Louisiana. Sus estudios se centran en proteínas y enfermedades neurodegenerativas.
¿Eres un joven científico impaciente de césped para cambiar el mundo o un científico profesional ansioso por mejorar su posición? En ambos casos, hay algunos pasos clave para ser un buen científico y cultivar sus habilidades para hacer una contribución positiva a la comunidad científica y, potencialmente, a todo el mundo.
- Independientemente de la profesión, puede decir que es competente en su trabajo solo si al final del día regresa a casa con un sentido de satisfacción para el trabajo realizado y la sensación de haber contribuido a algo grandioso.
- Si amas la ciencia y la investigación, ya eres un paso adelante para convertirte en un buen científico, porque siempre es mejor ser tú mismo y trabajar en un contexto que consideramos agradable y fascinante.
- A menudo, los grandes descubrimientos surgen de la observación de un comportamiento singular o contradictorio en un fenómeno y, por lo tanto, del estudio en profundidad de las causas de este evento. Evite desarrollar el ingenio realizando experimentos en la forma en que cree que deben hacerlo; Más bien, vaya a buscar la excepción o un nuevo enfoque del problema.
- Aproveche los eventos o eventos aleatorios a los que se exhibe y no ignora pequeñas inconsistencias en su trabajo. Más bien, tómalos en consideración y analícelos profundamente para averiguar a dónde pueden liderar lo inesperado.
- También es importante considerar pequeñas observaciones y registrarlas puntualmente. Catificar y analizar datos es una parte importante del trabajo de un científico, así que asegúrese de llevar a cabo estas operaciones de manera correcta y eficiente.
- Un buen científico tiene una responsabilidad ética y no proporciona resultados falsos ni mantiene un experimento oculto para lograr el resultado esperado. Un buen científico debe estar abierto a las soluciones dadas por otros en su sector científico, incluso cuando están en conflicto con sus teorías. [4] Investigación xfonte
- En el mundo científico actual, hecho de escasos recursos económicos y pocas competiciones para acceder a puestos de trabajo estables y capaces de garantizar los ingresos, los jóvenes científicos tienen más probabilidades de ser rechazados en lugar de aceptar en las etapas iniciales de su carrera. Es importante estar listo para la falla de sus experimentos y dedicar tiempo a la investigación sin obtener fondos o sin alcanzar resultados precisos.
- Aparentemente, el tiempo perdido en una teoría podría resultar bien dedicado en el futuro. A través de la bancarrota, es posible construir una ética de trabajo sólida, desarrollar un enfoque creativo para el estudio científico y prepararse para el momento en que finalmente tiene éxito.
- No seas pasivo ni tímido cuando se trata de tus ideas. Como científico que trabaja en un contexto competitivo, debe desarrollar sus oportunidades reconociendo el valor de sus ideas y trabajando mucho para desarrollarlas.
- Organice sus objetivos por orden de importancia. A pesar de la tentación de irse a la tangente o desviarse de la lista de sus objetivos (que también es parte de la naturaleza exploratoria del descubrimiento científico), trate de concentrarse en los experimentos que lo acercarán al logro de sus objetivos.
- Al igual que con cada profesión, un día se compone solo de 24 horas, por lo que organiza el tiempo que dedica al logro de los objetivos que ha establecido. Esto lo ayudará a desarrollar sus habilidades de gestión del tiempo utilizándolo de manera eficiente y efectiva. [8] Investigación xfonte
- En el mundo científico, se esperará que sepa cómo trabajar bien tanto solo como dentro de un equipo, por lo tanto, las buenas actitudes hacia la participación y la comunicación ciertamente lo ayudarán a progresar en su carrera y tener éxito. [10] Xfonte de investigación
- Examine sus proyectos identificando los aspectos que no puede dedicarse por falta de tiempo o porque aún no es lo suficientemente experto y está dispuesto a colaborar con alguien para llevar a cabo el trabajo. [11] Investigación xfonte
- La creación de una asociación sólida con otros colegas, con sus compañeros y con profesionales en el sector no solo trae beneficios mutuos, sino que también lo ayudará a mantener la humildad adecuada y ver su proyecto en perspectiva o sus ideas al compartirlos con otras personas. [12 ] Investigar xfonte
- También es importante documentarse en el trabajo realizado en su sector científico, tanto en revistas científicas especializadas como más genéricas. Actualizado sobre los temas científicos actuales y piense en cómo profundizar el trabajo de los demás en su campo.
- Una buena técnica es comenzar discutiendo la razón por la que está llevando a cabo la investigación, y luego descender a los detalles hablando de incertidumbres iniciales y fallas para terminar con una conclusión de efecto que permitirá al público reflexionar sobre la teoría o sobre el tema. tratado mirándolos desde una perspectiva diferente.
- Intente usar el paradigma «Afirmación/Evense», en el que un título que expresa su concepto principal en la diapositiva y luego recurra a un medio visual (gráficos, imagen o figura) para apoyarlo. [14] Investigación xfonte
- Un buen científico debería poder explicar las ideas científicas a una persona que no es científica. [15] Investigación Xfonte, por lo tanto, siempre evalúa a su audiencia y tratar de demostrar el entusiasmo que pone en su campo de estudio sin ser demasiado complicado o difícil de entender.
- Puede ser tentador pasar 20 horas al día en un laboratorio para desarrollar sus ideas, pero a veces las mejores ideas vienen cuando la mente está en reposo o se dedica a otras actividades que prueban el cerebro de una manera diferente.
- Dedicar tiempo a un pasatiempo o una actividad externa al trabajo científico le permitirá eliminar el estrés y tal vez le ayudará a ver una teoría o pensamiento en la que está trabajando y que está tratando de resolver desde una perspectiva diferente. [17] Xfonte de investigar
- Otras habilidades importantes que necesita para ser un excelente científico incluyen escepticismo, creatividad, resolución de problemas y objetividad.
¿Qué es el modelo científico en quimica?
Los científicos buscan respuestas a preguntas y soluciones a problemas mediante el uso de un procedimiento llamado método científico. Este procedimiento consiste en hacer observaciones, formular hipótesis y diseñar experimentos, que a su vez conducen a observaciones, hipótesis y experimentos adicionales en ciclos repetidos (figura ( pageIndex {1} )).
Las observaciones pueden ser cualitativas o cuantitativas. Las observaciones cualitativas describen propiedades u ocurrencias de manera que no dependen de los números. Los ejemplos de observaciones cualitativas incluyen lo siguiente: la temperatura del aire exterior es más fría durante la temporada de invierno, la sal de mesa es un sólido cristalino, los cristales de azufre son amarillos y disolver un centavo en ácido nítrico diluido forma una solución azul y un gas marrón. Las observaciones cuantitativas son mediciones, que, por definición, consisten tanto en un número como en una unidad. Los ejemplos de observaciones cuantitativas incluyen lo siguiente: el punto de fusión del azufre cristalino es de 115.21 ° C y 35.9 gramos de sal de mesa, cuyo nombre químico es cloruro de sodio, disuelva en 100 gramos de agua a 20 ° C. Un ejemplo de una observación cuantitativa fue la observación inicial que condujo a la teoría moderna de la extinción de los dinosaurios: las concentraciones de iridio en sedimentos que datan de hace 66 millones de años eran 20-160 veces más altas de lo normal. El desarrollo de esta teoría es un buen ejemplo del método científico en la acción (ver Figura ( PageIndex {2} ) a continuación).
Después de decidir aprender más sobre una observación o un conjunto de observaciones, los científicos generalmente comienzan una investigación formando una hipótesis, una explicación tentativa para la (s) observación (s). La hipótesis puede no ser correcta, pero pone la comprensión del científico del sistema que se estudia en una forma que puede ser probada. Por ejemplo, la observación de que experimentamos períodos alternos de luz y oscuridad correspondientes a los movimientos observados del sol, la luna, las nubes y las sombras es consistente con cualquiera de las dos hipótesis:
- La tierra gira en su eje cada 24 horas, exponiendo alternativamente un lado al sol, o
- El sol gira en torno a la Tierra cada 24 horas.
Se pueden diseñar experimentos adecuados para elegir entre estas dos alternativas. Para la desaparición de los dinosaurios, la hipótesis fue que el impacto de un gran objeto extraterrestre causó su extinción. Desafortunadamente (o quizás afortunadamente), esta hipótesis no se presta a las pruebas directas por ningún experimento obvio, pero los científicos recopilaron datos adicionales que lo apoyan o refutan.
¿Qué es un modelo en Química ejemplos?
La química puede ser un tema difícil de entender, en parte porque la estructura y la forma de los átomos y las moléculas pueden ser difíciles de imaginar. Con el tiempo, la forma en que se modelan las moléculas ha cambiado. Cada representación molecular tiene ventajas y desventajas, pero cada una contribuye a la capacidad de los científicos para comprender la química. La Tabla 2.2 de SF muestra cuatro modelos diferentes utilizados para mostrar la molécula para butano (C4H10).
Las estructuras del punto de Lewis son representaciones bidimensionales de moléculas que ilustran cada átomo como su símbolo químico. Las líneas indican enlaces a otros átomos, y los electrones sin enlace se representan como pequeños puntos al lado de los símbolos químicos.
La notación de la línea de enlace muestra los átomos seleccionados como sus símbolos químicos al tiempo que representan algunos átomos de carbono como esquinas entre líneas y omitiendo los átomos de hidrógeno que se supone que están en la estructura. La notación de la línea de bonos se usa predominantemente en química orgánica (química asociada con los seres vivos).
Los modelos de pelota y palo son modelos tridimensionales donde los átomos están representados por esferas de diferentes colores y enlaces están representados por palos entre las esferas. Los átomos particulares están asociados con diferentes colores, por ejemplo, el negro generalmente se usa para representar carbono y blanco para representar hidrógeno.
¿Cómo se determina un modelo científico?
Las confirmaciones consistentes obtenidas independientemente de la otra, se otorgan credibilidad a un resultado científico. Nos referimos a los resultados que satisfacen esta consistencia como reproducible y suponemos que la reproducibilidad es una propiedad deseable del descubrimiento científico. Sin embargo, aparentemente la ciencia también progresa a pesar de los resultados irreproducibles, lo que indica que la relación entre la reproducibilidad y otras propiedades deseables del descubrimiento científico no se entiende bien. Estas propiedades incluyen el descubrimiento temprano de la verdad, la persistencia en la verdad una vez que se descubre y el tiempo dedicado a la verdad en una investigación científica a largo plazo. Construimos un modelo matemático de descubrimiento científico que presenta un marco viable para estudiar sus propiedades deseables, incluida la reproducibilidad. En este marco, suponemos que los científicos adoptan un enfoque centrado en el modelo para descubrir el verdadero modelo de generación de datos en un proceso estocástico de descubrimiento científico. Analizamos las propiedades de este proceso utilizando la teoría de la cadena de Markov, los métodos de Monte Carlo y el modelado basado en agentes. Mostramos que el proceso científico puede no converger a la verdad, incluso si los resultados científicos son reproducibles y que los resultados irreproducibles no implican necesariamente resultados falsos. La proporción de diferentes estrategias de investigación representadas en la población científica, la elección de la metodología de los científicos, la complejidad de la verdad y la fuerza de la señal contribuyen a este hallazgo contradictorio. Las ideas importantes incluyen que la investigación innovadora acelera el descubrimiento de la verdad científica al facilitar la exploración del espacio modelo y la diversidad epistémica optimiza a través de propiedades deseables del descubrimiento científico.
Las confirmaciones consistentes obtenidas independientemente de la otra, otorgan credibilidad a un resultado científico [1-4]. Nos referimos a esta noción de múltiples confirmaciones como reproducibilidad de los resultados científicos. Ioannidis [5] argumentó que es más probable que una afirmación de investigación sea falsa que verdadera, en parte debido al uso prevalente de significación estadística y pruebas de significación de hipótesis nulas como método de inferencia. La reciente investigación teórica exploró aspectos de la práctica científica que contribuyen a la irreproducibilidad. McElreath y Smaldino [6] modelaron una población de científicos que probaron una variedad de hipótesis y rastrearon hallazgos positivos y negativos publicados para investigar cómo el valor probatorio de los estudios de replicación cambió con la tasa base de hipótesis verdaderas, poder estadístico y tasa de falsos positivos. Otros estudios encontraron que las estructuras de incentivos actuales pueden conducir a la degradación de la práctica científica [7, 8]. También se propuso que el sesgo de publicación contribuya a la transición de hallazgos incorrectos del reclamo a los hechos [9]. Estos estudios se centran en cómo los incentivos estructurales y las prácticas de investigación cuestionables (QRP) influyen en la reproducibilidad de los resultados científicos dentro de un marco centrado en la hipótesis y cómo mejorar las prácticas estadísticas y las normas de publicación para aumentar la reproducibilidad. Sin embargo, bajo las limitaciones de las pruebas de hipótesis [10], comprender las propiedades sobresalientes del proceso científico es un desafío, especialmente para los campos que progresan mediante la construcción, comparación, selección y reconstrucción de modelos.
En este trabajo, hacemos tres contribuciones a la literatura sobre meta-research. Primero, presentamos un marco matemático centrado en el modelo que modela la convergencia de los científicos a la verdad en el proceso de descubrimiento científico. Identificamos, definimos matemáticamente y estudiamos la relación entre las propiedades clave de este proceso, como el descubrimiento temprano de la verdad, la persistencia de la verdad una vez que se descubre, el tiempo dedicado a la verdad en una investigación científica a largo plazo y la tasa de reproducibilidad. En segundo lugar, en un sistema sin QRP o incentivos estructurales, estudiamos cómo la diversidad de estrategias de investigación en la población científica, la complejidad de la verdad y la relación ruido a señal en el verdadero modelo de generación de datos afectan estas propiedades. En tercer lugar, estudiamos el proceso científico donde los científicos participan en la comparación de modelos en lugar de las pruebas de hipótesis estadística. La comparación del modelo tiene como objetivo seleccionar un modelo útil que se aproxime al modelo verdadero que genere los datos y durante mucho tiempo ha sido una piedra angular en muchas disciplinas científicas debido a su generalidad. Nuestra visión centrada en el modelo nos permite estudiar el proceso de descubrimiento científico bajo incertidumbre, sin pasar por las complicaciones heredadas de las pruebas de hipótesis [10].
Adoptamos una noción de confirmación de resultados en experimentos idealizados y construimos un marco matemático de descubrimiento científico basado en esta noción.
Dejamos que K sea el conocimiento de los antecedentes sobre un fenómeno natural de interés, es una predicción en forma de un modelo de probabilidad parametrizado por θ ∈ θ, es decir, en principio, probable utilizando observables, y D sean los datos generados por el modelo verdadero. El grado de confirmación de M por D se evalúa por S, un método fijo y conocido. Definimos ξ, un experimento idealizado, como (m, θ, d, s, k).
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