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Quels sont les principes de la modélisation empirique ? Comment cela change-t-il notre compréhension de la construction des modèles ?
Avec le développement rapide de la technologie informatique, la modélisation empirique (EM) est progressivement devenue un domaine de recherche important. Cette approche de construction de modèles ne repose plus sur des relations mathématiques traditionnelles, mais est plutôt créée sur la base d’observations réelles. Cela change non seulement notre compréhension de la construction de modèles, mais fournit également de nouvelles idées pour diverses applications.
« La modélisation empirique est un terme général désignant la création de modèles par l’observation et l’expérimentation. »
Qu'est-ce que la modélisation empirique
La modélisation empirique consiste à construire des modèles basés sur des données d’observation et d’expérimentation plutôt que de s’appuyer sur des relations qui peuvent être décrites mathématiquement. Par exemple, la modélisation empirique peut être réalisée lorsque le processus ne peut pas être décrit avec précision, ce qui la rend particulièrement importante dans l’étude de nombreux systèmes complexes. En tant que méthode de construction de modèles, EM met l'accent sur l'exploration individuelle au cours du processus expérimental et s'appuie sur la compréhension intuitive et l'expérience du constructeur.
Principes du processus de construction
Le processus de construction de la modélisation empirique est progressif et produit généralement des produits intermédiaires qui déclenchent la compréhension de l'objet cible grâce à une interaction et une observation en temps réel. Les concepts importants de la modélisation empirique incluent les phénomènes observables, les dépendances et les capacités d’action.
« Dans la modélisation empirique, la création et le maintien d'associations entre les observables et leurs référents reposent sur trois concepts principaux : les données observables, les dépendances et les capacités d'action. »
Les phénomènes observables sont des entités qui sont variables dans le modèle et ses références, et ces changements affectent directement leurs états. La dépendance stipule que les changements dans un phénomène observable peuvent être liés aux changements dans un autre phénomène observable. L’actionnabilité fait référence à la manière dont les créateurs de modèles s’ajustent et changent de manière proactive.
L'importance de l'interactivitéDans le cadre EM, l’interactivité est une partie très importante. Les constructeurs peuvent expérimenter et améliorer les modèles en y apportant des modifications en temps réel, un processus qui non seulement aide le modèle à se rapprocher de la référence réelle, mais favorise également une compréhension plus approfondie des concepts pertinents.
« Comme dans une véritable expérience, le champ d’interaction pendant le processus de construction était extrêmement large. »
Cette interactivité favorise l’apprentissage exploratoire, permettant aux utilisateurs d’ajuster et d’optimiser en permanence les performances du modèle dans les opérations réelles.
Le rôle de la technologie informatique
Les ordinateurs sont plus que de simples appareils informatiques ; ils offrent de puissantes capacités interactives et perceptuelles pour la modélisation empirique. Le développement de la modélisation électronique nécessite un haut degré d’interactivité, et l’utilisation d’ordinateurs offre précisément cette possibilité, élargissant ainsi notre capacité à construire des modèles point à point.
État d'application de la modélisation empirique
Actuellement, la modélisation empirique est largement utilisée dans les technologies éducatives, la conception assistée par ordinateur et le développement de logiciels. En tant que technique de modélisation qui complète le rôle des ordinateurs, la modélisation expérientielle permet de créer des expériences d’apprentissage plus approfondies et des opportunités de pratique.
« Les principes de la modélisation empirique peuvent être considérés comme une approche appropriée pour analyser une variété de modèles non informatiques. »
Perspectives d'avenir
Alors que de plus en plus de chercheurs et de professionnels commencent à prendre conscience du potentiel de la modélisation empirique, son champ d’application sera encore élargi en informatique et dans d’autres recherches sociales à l’avenir. Cette approche de la construction de modèles est susceptible de devenir plus générale et courante pour la compréhension des systèmes complexes.
Dans ce contexte, nous ne pouvons nous empêcher de nous demander comment la modélisation empirique va changer la recherche scientifique et le développement technologique futurs ?
