APA MODEL ILMIAHNYA? (CONTOH) - ILMU - 2025

Model ilmiah 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 dihargai.

Melalui pengenalan data dalam model memungkinkan untuk mempelajari hasil akhir. Untuk membuat suatu model perlu untuk memunculkan hipotesis tertentu, sehingga representasi dari hasil yang ingin diperoleh seakurat mungkin, sesederhana mungkin sehingga mudah dimanipulasi.

Contoh model ilmiah

Ada beberapa jenis metode, teknik dan teori untuk membentuk model ilmiah. Dan dalam praktiknya, setiap cabang ilmu memiliki metode sendiri untuk membuat model ilmiah, meskipun Anda dapat menyertakan model dari cabang lain untuk memverifikasi penjelasan Anda.

Prinsip pemodelan memungkinkan terciptanya model sesuai dengan cabang ilmu yang mereka coba jelaskan. Cara membangun model analisis dipelajari dalam filsafat sains, teori sistem umum, dan visualisasi ilmiah.

Pada hampir semua penjelasan fenomena, satu model atau model lainnya dapat diterapkan, namun perlu dilakukan penyesuaian model yang akan digunakan, agar hasilnya seakurat mungkin. Anda mungkin tertarik dengan 6 langkah metode ilmiah dan terdiri dari apa.

Bagian umum dari model ilmiah

Aturan representasi

Untuk pembuatan model, diperlukan serangkaian data dan organisasi yang sama. Dari sekumpulan data masukan, model akan memberikan rangkaian data keluaran dengan hasil hipotesis yang diajukan

Struktur internal

Struktur internal setiap model akan bergantung pada jenis model yang kita usulkan. Biasanya, ini mendefinisikan korespondensi antara input dan output.

Model dapat bersifat deterministik ketika setiap masukan sesuai dengan keluaran yang sama, atau juga non-deterministik, bila keluaran yang berbeda sesuai dengan masukan yang sama.

Jenis model

Model dibedakan berdasarkan bentuk representasi dari struktur internalnya. Dan dari sana kita bisa membuat klasifikasi.

Model fisik

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

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

Representasi fenomena ini tidak perlu dilakukan pada skala yang sama, tetapi dirancang sedemikian rupa sehingga data yang dihasilkan dapat diekstrapolasi ke fenomena asli berdasarkan ukurannya.

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

Melalui model-model tersebut diusahakan untuk mereproduksi fenomena yang diteliti, tetapi tidak mengetahui bagaimana mereproduksinya, dimasukkan hipotesis dan variabel untuk mencoba menjelaskan mengapa hasil ini diperoleh. Ini diterapkan di semua varian fisika, kecuali dalam fisika teoretis.

Model matematika

Dalam model matematika ini dicari untuk merepresentasikan fenomena melalui rumusan matematika. Istilah ini juga digunakan untuk merujuk pada model geometris dalam desain. Mereka dapat dibagi menjadi model lain.

Model deterministik adalah model yang mengasumsikan bahwa datanya diketahui, dan rumus matematika yang digunakan tepat untuk menentukan hasil setiap saat, dalam batas yang dapat diamati.

Model stokastik atau probabilistik adalah model yang hasilnya tidak tepat, melainkan probabilitas. Dan di mana ada ketidakpastian apakah pendekatan model sudah benar.

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

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

Atau bisa juga model empiris, dimana hasil dari model tersebut diperiksa melalui keluaran yang diperoleh dari observasi.

Dan terakhir, mereka juga dapat diklasifikasikan sesuai dengan tujuan yang ingin mereka capai. Mereka bisa menjadi model simulasi dimana seseorang mencoba untuk memprediksi hasil dari fenomena yang sedang diamati.

Mereka dapat menjadi model optimasi, dalam operasi model ini diusulkan dan upaya dilakukan untuk menemukan titik yang dapat ditingkatkan untuk mengoptimalkan hasil fenomena tersebut.

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

Model grafis

Melalui sumber daya grafis representasi data dibuat. Model ini biasanya berupa garis atau vektor. Model ini memfasilitasi visi dari fenomena yang direpresentasikan melalui tabel dan grafik.

Model analog

Ini adalah representasi material dari suatu objek atau proses. Ini digunakan untuk memvalidasi hipotesis tertentu yang tidak mungkin diuji. Model ini berhasil jika memungkinkan untuk memprovokasi fenomena yang sama dengan yang kita amati, dalam analoginya

Model konseptual

Ini adalah peta konsep abstrak yang merepresentasikan fenomena yang akan dipelajari, termasuk asumsi yang memungkinkan hasil sekilas dari model dan dapat disesuaikan dengannya.

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

Representasi model

Tipe konseptual

Faktor-faktor model diukur melalui organisasi deskripsi kualitatif dari variabel yang akan dipelajari dalam model.

Tipe matematika

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

Tipe fisik

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

Referensi

1. BOX, George EP. Kekokohan dalam strategi pembangunan model ilmiah, Kekokohan dalam statistik, 1979, vol. 1 hal. 201-236.
2. BOX, George EP; PEMBURU, William Gordon; HUNTER, J. Stuart Statistik untuk peneliti: pengantar desain, analisis data, dan pembuatan model. New York: Wiley, 1978.
3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E.; ZYTKOW, Jan M.; SIMON, Herbert A. Pembuatan model ilmiah sebagai pencarian dalam ruang matriks. EnAAAI. 1993. hal. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. Model Ilmiah Kausalitas Metodologi sosiologis, 2005, vol. 35, tidak 1, hal. 1-97.
5. KRAJCIK, Joseph; MERRITT, Joi. Melibatkan Siswa dalam Praktik Ilmiah: Seperti apa konstruksi dan revisi model di kelas sains? The Science Teacher, 2012, vol. 79, no 3, hal. 38.
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; LEFT-AYMERICH, Mercè. Model model ilmiah untuk pengajaran ilmu alam Jurnal elektronik penelitian pendidikan sains, 2009, no ESP, hal. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R.; ADÚRIZ-BRAVO, Agustín. Model dan analogi dalam pengajaran ilmu alam. Konsep model didaktik analog Science Teaching, 2001, vol. 19, no 2, hal. 231-242.