1 METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS EXPERIMENTALES 1.1 Origen de la ciencia. (como surgió?) 1.2 El concepto, los intereses, objetivos y aplicaciones de la ciencia. 1.3 El método científico. 1.3.1 Elementos del método científico. 1.3.2 Etapas del método científico. 1.4 Modelos. 1.4.1 El concepto del modelo en el pensamiento científico. 1.4.2 Modelo y realidad. 1.4.3 Modelos empíricos y modelos teóricos. 1.4.4 El papel de la experimentación en la construcción o rechazo de un modelo.
1.1 El origen de la ciencia La ciencia (del latín scientia 'conocimiento') es el conjunto de conocimientos sistemáticamente estructurados, y susceptibles de ser articulados unos con otros. La ciencia surge de la obtención del conocimiento mediante la observación de patrones regulares, de razonamientos y de experimentación en ámbitos específicos, a partir de los cuales se generan preguntas, se construyen hipótesis, se deducen principios y se elaboran leyes generales y esquemas metódicamente organizados.
1.1 El origen de la ciencia
1.2 El concepto, los intereses, objetivos y aplicaciones de la ciencia Tarea 1
1.3 El método científico. Conjunto de pasos fijados de antemano por una disciplina con el fin de alcanzar conocimientos válidos mediante instrumentos confiables. Secuencia estándar para formular y responder a una pregunta. Pauta que permite a los investigadores ir desde el punto A hasta el punto Z con la confianza de obtener un conocimiento válido.
Etapas del Método Científico Observación Planteamiento del problema Hipótesis Experimentación Teoría Ley
Observación Consiste en observar un fenómeno para identificar sus características y generar alguna pregunta.
Planteamiento del problema Consiste en una explicación lo mas detallada posible del fenómeno observado.
Hipótesis Consiste en formular una explicación apriori para tratar de dar una explicación de un fenómeno observado.
Experimentación Consiste en realizar una serie de experimentos para reproducir de forma sistemática y controlada algún fenómeno observado al cual estamos tratando de dar una explicación.
Teoría Consiste en formular una serie de ecuaciones para explicar algún fenómeno observado.
Ley Consiste en formular un enunciado o proposición científica que establece una relación constante entre dos o mas variables.
Ley de Coulomb Charles Augustin de Coulomb (Francia, 1736 1806). Carga eléctrica Distancia F e q, Q F e 1 r 2 qq F e k r 2 rˆ
1.4 Modelos En ciencias puras y, sobre todo, en ciencias aplicadas, se denomina modelo científico a una representación: abstracta, conceptual, gráfica o visual, física, matemática, de fenómenos, sistemas o procesos a fin de analizar, describir, explicar, simular en general, explorar, controlary predecir esos fenómenos o procesos. Un modelo permite determinar un resultado final a partir de unos datos de entrada. Seconsideraquelacreacióndeun modelo es una parte esencial de toda actividad científica.
1.4 Modelos En términos generales se puede decir que un modelo consta de: Reglas de representación de entrada y salida. Las reglas de representación permiten definir, partiendo de una realidad física, un conjunto de datos de entrada o input, a partir de los cuales el modelo proporcionará un output o resultado final, que también será una interpretación del efecto de las condiciones iniciales elegidas sobre la realidad física. input Modelo output
1.4 Modelos En términos generales se puede decir que un modelo consta de: Estructura interna que dependerá del tipo de modelo. Esta estructura interna permite definir una correspondencia entre el input yeloutput. Un modelo es determinista si al mismo input le corresponde el mismo output ynodeterministasial mismoinput pueden corresponderle diferentes outputs. output 1 input Modelo output output 2
1.4 Modelos Tipos de modelos: Modelos físicos Modelos matemáticos Modelos deterministas Modelos estocásticos o probabilísticos Modelos numéricos Modelos gráficos Modelos analógicos Modelos Conceptuales
1.4 Modelos Modelos físicos Es una representación o copia generalmente a escala, ya sea mayor o menor de algún objeto de interés y que permite su examen en diferentes circunstancias. Por ejemplo: modelos reducidos.
1.4 Modelos Modelos matemáticos: Modelos deterministas: Se asume que tanto los datos empleados como el o los fenómeno(s) mismo(s) son completamente conocidos. (por ejemplo: la fórmula de la Ley de gravitación universal de Newton). Modelos estocásticos o probabilísticos: no se asume lo anterior, lo que implica que el resultado es una probabilidad. (por ejemplo: La relación de indeterminación de Heisenberg). Modelos numéricos: Se representan mediante un conjunto de números, a partir de ellos se calculan u obtienen por algún medio otros resultados numéricos. (ejemplo: modelo de un tsunami).
1.4 Modelos Modelos gráficos Son la representación de datos, generalmente numéricos, mediante recursos gráficos.
1.4 Modelos Modelos analógicos Se basan en las analogías que se observan desde el punto de vista del comportamiento de sistemas físicos diferentes que, sin embargo, están regidos por formulaciones matemáticas idénticas. Por ejemplo, hasta los años 1970 el modelaje de sistemas de aguas subterráneas se realizaba con redes eléctricas de resistencias y condensadores. Este procedimiento, se sustituyó con el modelaje puramente matemático.
Modelo Matemático Circuito Eléctrico
1.4 Modelos Modelos Conceptuales Estos modelos implican un alto nivel de abstracción, concentrándose en aspectos de categorías semánticas o conceptuales que son considerados fundamentales para la comprensión de lo representado. ejemplos: Modelo atómico de Bohr.
Niels Henrik David Bohr (Copenhague, Dinamarca; 7 de octubre de 1885 ibídem; 18 de noviembre de 1962).
Modelos reducidos regresar
Ley de Gravitación de Newton m F F M r Mm F G r 2 rˆ regresar
Indeterminación de Heisenberg Velocidad: V Posición: (x, y) regresar
Animation of March 11, 2011 Honshu tsunami propagation across the Pacific regresar