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为何经验建模（EM）在计算机科学中掀起革命？你会惊讶于它的影响力！
随着计算机科学的迅猛发展，经验建模（Empirical Modelling, EM）正在成为研究和实际应用中日益重要的一部分。经验建模是一种基于经验观察而非数学定义的建模方式，这种方法让我们不仅依靠传统的数理方法来理解和表现复杂系统，而是在不断的观察和实验中逐步构建模型。
经验建模所强调的是通过观察与实验来创建模型，这一过程是个体主观经验的展现。
经验建模的核心原则
在经验建模的过程中，建构是渐进的，并且中间产物被描述为“构念”（construals），这些构念能够通过互动来反映目标系统的特征。这一过程不仅涉及到创建模型，还包括在观察中不断调整和完善模型。这样的过程强调了人与模型之间的互动，为创造出更具表现力的模型奠定了基础。
构念的建立和维护是基于观察（observables）、依赖性（dependencies）和主动性（agency）这三大核心概念。
互动的潜力
经验建模使得我们能够探索多样的互动方式，这为模型的形成提供了极大的灵活性。通过不同的互动，使用者可以及时感知和调整模型，这样的设计使得建构者能够在不断变化的环境中找到最适合的解释方式，并随时更新理解。
借助计算机的互动性，经验建模扩展了我们对计算的理解，让计算不仅仅是对数字的运算，而是对知识的深度抽象。
经验建模与计算的关联
计算机不仅仅是工具，它是支撑经验建模的重要环境。透过数据的即时更新和实时互动，经验建模促进了对计算过程的更多思考。这不仅限于编写代码或创造算法，而是更深入地探讨了计算和理解之间的关系。
经验建模提供了一种更广泛的计算观念，它融合了行为学和经验主义的要素，让计算成为了理解人类经验的工具。
实际应用与案例
在许多教育技术、计算机辅助设计及软体开发等领域，经验建模的原则都被广泛应用。它鼓励学习者通过亲身实践来获取知识，这与传统的教师讲授模式形成鲜明对比。这一理念的实践能够促进学生的主动学习，让其通过探索和实验来建构自己的知识框架。
未来的展望
随着技术的进步，经验建模的潜力仍然未被完全挖掘。对于希望在不断变化的技术环境中保持适应性和灵活性的人来说，经验建模或许是未来一个重要的研究方向。这不仅是计算机科学的发展需求，也契合了人类更高层次的认知需求。
经验建模的革命性变革无疑促进了我们对计算的重新思考与理解，然而这种变革将如何影响我们对知识的掌握和应用？
