Классификация моделей по различным классификационным признакам

1. Принадлежность к иерархическому уровню:

- Модели микроуровня.

- Модели макроуровня.

- Модели метауровня.

2. Характер взаимоотношения с внешней средой:

- Открытые (непрерывный обмен).

- Закрытые (слабая связь с внешней средой).

3. Характер отображаемых свойств объекта:

- Структурные.

- Функциональные.

4. Способ представления свойств объекта:

- Аналитические.

- Алгоритмические.

- Имитационные.

5. Способ получения модели:

- Теоретические.

- Эмперические.

6. Причинная обусловленность:

- Детерминированные.

- Вероятностные.

7. По отношению ко времени:

- Статические.

- Динамические.

8. По типу уравнений:

- Линейные.

- Нелинейные.

9. По множеству значений переменных:

- Непрерывные.

- Дискретные.

- Дискретно-непрерывные.

10. По назначению:

- Технические.

- Экономические.

- Социальные и т. д.

Адекватность моделей.

Адекватность модели — совпадение свойств (функций/параметров/характеристик и т. п.) модели и соответствующих свойств моделируемого объекта. Адекватностью называется совпадение модели моделируемой системы в отношении цели моделирования.

Проверку адекватности проводят на всех этапах построения модели, начиная с самого первого этапа - концептуального анализа. Если описание системы будет составлено не адекватно реальной системе, то и модель, как бы точно она не отображала описание системы, не будет адекватной оригиналу. можно говорить об адекватности модели в любой ее форме и оригинала, если:

· описание поведения, созданное на каком-либо этапе, достаточно точно совпадает с поведением моделируемой системы в одинаковых ситуациях;

· описание убедительно представительно относительно свойств системы, которые должны прогнозироваться с помощью модели.

Предварительно исходный вариант математической модели подвергается следующим проверкам:

· все ли существенные параметры включены в модель;

· нет ли в модели несущественных параметров;

· правильно ли отражены функциональные связи между параметрами;

· правильно ли определены ограничения на значения параметров;

· не дает ли модель абсурдные ответы, если ее параметры принимают предельные значения;

Такая предварительная оценка адекватности модели позволяет выявить в ней наиболее грубые ошибки.

Но все эти рекомендации носят неформальный, рекомендательный характер. Формальных методов оценки адекватности не существует! Поэтому, в основном, качество модели (и в первую очередь степень ее адекватности системе) зависит от опыта, интуиции, эрудиции разработчика модели и других субъективных факторов.

Моделирование в педагогической практике.

Модель – объект произв. природой отраж. св-ва харак-ки и связи моделируемого объекта, кот. явл. существенными для решения задач.

Модель – новый объект, отличный от исходного, который обладает существенными свойствами и в рамках этих целей полностью заменяет исходный объект.

Построение модели позволяет расширить наши знания в предметной области. Совр.инф.технол.обогащает инф., как современную дисциплину с другой стороны конкретные предметные области. Наиболее эффект. внедрение конкретно информационной технологии может быть получен, если реализовать в качестве моделирования. Долго время препятствием было создание программирования. Однако при использовании на основе инструмента средств пов.построить процесс обуч. Отличающийся от обычных систем, тем, что учся вкл. познавательную деятельность, эксперимент, обучение. Главная особенность – использования компьютера, как средство познания. Таким образом, моделирование, неотъемлемая часть не только науки, но и образование. По важности принимаемого знания.