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Comment construit-on des modèles à partir d’expériences et d’observations ? Quel est le secret de la modélisation empirique ?
Dans le monde technologique en évolution rapide d’aujourd’hui, l’établissement et l’application de modèles sont devenus des outils de recherche importants dans divers domaines. Mais comment construisons-nous ces modèles à travers des expériences et des observations ? Quels secrets et quelle sagesse sont contenus dans tout cela ? Cet article explorera en profondeur le concept de modélisation empirique, révélant la nature expérimentale et observationnelle du processus et la réflexion philosophique qui le sous-tend.
La modélisation empirique est une activité de modélisation basée sur des observations empiriques et ne repose pas sur des relations définies mathématiquement.
La modélisation empirique est un terme général qui couvre l’activité de création de modèles par l’observation et l’expérimentation. L’idée centrale de la modélisation empirique met l’accent sur l’interaction entre l’observateur et le système modélisé. Ces modèles se concentrent généralement sur l’expérience personnelle et s’efforcent d’établir un lien étroit entre le modèle et l’objet auquel il fait référence. L’empirisme radical de William James a joué un rôle clé dans ce processus, car il affirmait que toute connaissance était enracinée dans l’expérience humaine.
Dans la modélisation empirique, le processus de construction du modèle est progressif et les produits intermédiaires sont obtenus grâce à des interactions et des observations en temps réel. Dans ce processus, la « construction » créée n’est pas seulement une exposition statique, mais un processus dynamique qui peut changer avec la compréhension et l’expérience du constructeur. Cela ressemble beaucoup à la méthode expérimentale scientifique, qui soulignent toutes deux l’importance des tests et des ajustements répétés.
Les intermédiaires peuvent être considérés comme des phénomènes d’association qui subissent un remodelage en fonction de l’expérience.
Grâce à la modélisation empirique, les constructeurs sont en mesure d’explorer dans un cadre expérimental et d’identifier les observables clés, les dépendances et l’agence. Ces concepts interagissent entre eux pour créer un écosystème dynamique. Plus précisément, les variables d’observation sont des entités qui peuvent avoir plusieurs valeurs, tandis que les dépendances décrivent comment ces variables interagissent entre elles. Ce processus met l’accent sur le rôle important que joue le constructeur en tant qu’agent dans le modèle.
Par exemple, lorsque vous travaillez avec des feuilles de calcul, l’état d’une cellule n’a de sens qu’en parallèle avec des objets de référence externes. Le constructeur doit clarifier les variables observées, les dépendances et leurs comportements afin de reproduire leurs performances dans l'objet réel du modèle. Cela nécessite une intuition et une expérience délicates, car la qualité de l’expérience affecte directement la qualité du modèle.
Le processus de modélisation empirique peut être affiné au point où chaque interaction constitue une validation profonde de l’observation.
La modélisation empirique a également émergé dans les applications informatiques, formant une approche informatique non conventionnelle mais prometteuse. Il ne s’agit plus d’un simple appareil informatique, mais d’une plateforme interactive plus complexe. Cela permet aux ordinateurs de jouer un rôle important dans la prise en charge de la modélisation empirique, aidant les constructeurs à explorer la diversité derrière l’expérience.
Ce domaine de recherche a été exploré par Meurig Beynon et son équipe de l’Université de Warwick depuis le début des années 1980 et a donné des résultats riches à ce jour. La modélisation empirique ne se limite pas à la déduction théorique, mais couvre également de nombreux cours et recherches pratiques, permettant aux étudiants d’acquérir une expérience pratique approfondie du processus.
La modélisation expérientielle permet aux étudiants d’approfondir leur compréhension de la construction de modèles grâce à des opérations pratiques.
Lorsque nous pensons à la modélisation empirique, il est utile de se demander : existe-t-il un lien sous-exploré entre la connaissance et l’expérience au cœur du monde matériel, attendant que nous le découvrions ?
