Was ist modellbasierte Argumentation?

modellbasiertes Argumentieren ist die Verwendung eines Arbeitsmodells und die damit verbundenen Beobachtungen in der realen Welt, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Es spielt eine wichtige Rolle in künstlichen Logiksystemen sowie in den Argumenten in den Wissenschaften. Die Schaffung des Modells ist der zeitaufwändige Aspekt dieses Ansatzes, da es notwendig ist, das Modell so tief, komplex und detailliert wie möglich zu gestalten, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Sobald ein Arbeitsmodell festgelegt wurde, kann es auch regelmäßige Aktualisierungen erfordern. Das Modell würde normalerweise Informationen über das Netzwerk von Verbindungen enthalten, die im zentralen und peripheren Nervensystem enthalten sind. Daten über Symptome neurologischer Probleme könnten in das System integriert werden, wobei Beobachtungen eine Matrix bekannter Informationen erzeugen. Ein Benutzer könnte möglicherweise mit dem Modell interagieren, indem sie Patientensymptome wie die verschwommene Sprache und ungleich erweiterte Pupillen eingeben, und es wussteD Return eine potenzielle Diagnose wie Schlaganfall.

Solche Systeme können eine Vielzahl von Anwendungen in den Wissenschaften haben. Künstliche Systeme können es Forschern ermöglichen, Hypothesen zu erforschen und zu testen. Modellbasierte Argumentation kann auch das Rückgrat eines Überwachungssystems sein, das Warnungen basierend auf Eingaben sendet. Mit der Klimamodellierung können Computer beispielsweise Informationen über die aktuellen Wetterbedingungen übernehmen und über ein Modell führen, um Informationen über angehende tropische Stürme und andere meteorologische Ereignisse zu liefern. Die Automatisierung einiger Aufgaben kann es Forschern ermöglichen, sich auf andere Themen zu konzentrieren, die komplexere Argumentation erfordern.

Das gleiche Konzept kann auch einigen Formen des wissenschaftlichen Denkens zugrunde liegen. Forscher behalten Arbeitsmodelle über wissenschaftliche Konzepte beispielsweise, wie tektonische Platten funktionieren, und machen Beobachtungen, um das Modell zu stärken und ein Kompendium der Unterstützung von Informationen zu entwickeln. Dies erlaubtSie ziehen Schlussfolgerungen zu wissenschaftlichen Ereignissen, basierend auf dem, was sie aus dem Modell wissen, und zu den Beobachtungen, die sie gemacht haben. Wenn Forscher beispielsweise einen Vulkan überwachen, kann das modellbasierte Denken es ihnen ermöglichen, eine Evakuierungswarnung auszugeben, wenn das Verhalten des Vulkans mit einem bevorstehenden Ausbruch übereinstimmt.

Entwicklungsmodelle können Zeit, Geduld und Eingabe aus einer Reihe von Quellen in Anspruch nehmen. Je mehr Datenpunkte, desto genauer und detaillierterer modellbasierter Argumentieren können sein. Dies kann Modellierern helfen, potenziell kostspielige Fehler zu vermeiden, z. Mit Beobachtungen können sie dem Wissensgrad hinzugefügt werden, was zu Verschiebungen zum Modell führen kann. Beispielsweise könnte eine Beobachtung beweisen, dass eine auf dem Modell basierende Regel tatsächlich falsch ist oder eine bestimmte Variable nicht berücksichtigt.