1.2. proceso de construcción de la ciencia

Método científico 5 pasos

Idea principal: La práctica de la ciencia – A: La indagación científica es una actividad multifacética; los procesos de la ciencia incluyen la formulación de preguntas investigables científicamente, la construcción de investigaciones sobre esas preguntas, la recogida de datos apropiados, la evaluación del significado de esos datos y la comunicación de esta evaluación. B: Los procesos de la ciencia a menudo no se corresponden con la representación tradicional del “método científico”. C: La argumentación científica es una parte necesaria de la investigación científica y desempeña un papel importante en la generación y validación del conocimiento científico.D: El conocimiento científico se basa en la observación y la inferencia; es importante reconocer que son cosas muy diferentes. La ciencia no sólo requiere creatividad en sus métodos y procesos, sino también en sus preguntas y explicaciones.
5020030: Ciencia – Segundo Grado (Específicamente en las versiones: 2014 – 2015, 2015 – 2022 (actual), 2022 y posteriores)7720030: Access Science Grade 2 (Específicamente en las versiones: 2014 – 2015, 2015 – 2018, 2018 y posteriores (actuales))5020090: STEM Lab Grado 2 (Específicamente en las versiones: 2016 – 2022 (actual), 2022 y posteriores)

8 pasos del método científico

El objetivo de la ciencia cognitiva es entender los principios de la inteligencia con la esperanza de que esto conduzca a una mejor comprensión de la mente y del aprendizaje y a desarrollar dispositivos inteligentes.
La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinar en el que participan personas de diversos ámbitos, como la psicología, la neurociencia, la lingüística, la filosofía de la mente, la informática, la antropología y la biología. Los científicos cognitivos trabajan colectivamente con la esperanza de comprender la mente y sus interacciones con el mundo circundante, al igual que otras ciencias. Este campo se considera compatible con las ciencias físicas y utiliza el método científico, así como la simulación o el modelado, comparando a menudo el resultado de los modelos con aspectos de la cognición humana. Al igual que en el campo de la psicología, existen dudas sobre la existencia de una ciencia cognitiva unificada, lo que ha llevado a algunos investigadores a preferir “ciencias cognitivas” en plural[8][9].
Muchos de los que se consideran científicos cognitivos, aunque no todos, sostienen una visión funcionalista de la mente, es decir, que los estados y procesos mentales deben explicarse por su función, es decir, por lo que hacen. De acuerdo con la cuenta de realizabilidad múltiple del funcionalismo, incluso los sistemas no humanos, como los robots y los ordenadores, pueden tener cognición.

Investigación científica

Los científicos de datos son una nueva clase de expertos en datos analíticos que tienen las habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad para explorar qué problemas necesitan ser resueltos. Son en parte matemáticos, en parte informáticos y en parte detectores de tendencias empresariales. Se mueven a caballo entre el mundo empresarial y el informático con armas matemáticas y de programación.
El núcleo de la extracción de datos y la creación de productos de datos es la capacidad de ver los datos a través de una lente cuantitativa. Hay texturas, dimensiones y correlaciones en los datos que pueden expresarse matemáticamente. Encontrar soluciones utilizando los datos se convierte en un rompecabezas de heurística y técnica cuantitativa. Las soluciones a muchos problemas de negocio implican la construcción de modelos analíticos basados en las matemáticas duras, donde ser capaz de entender la mecánica subyacente de esos modelos es clave para el éxito en la construcción de los mismos.
Además, un concepto erróneo es que la ciencia de los datos se basa en la estadística. Aunque la estadística es importante, no es el único tipo de matemáticas que se utiliza. En primer lugar, hay dos ramas de la estadística: la estadística clásica y la estadística bayesiana. Cuando la mayoría de la gente se refiere a la estadística, generalmente se refiere a la estadística clásica, pero el conocimiento de ambos tipos es útil. Además, muchas técnicas inferenciales y algoritmos de aprendizaje automático se apoyan en el conocimiento del álgebra lineal. Por ejemplo, un método popular para descubrir características ocultas en un conjunto de datos es la SVD, que se basa en la matemática matricial y tiene mucho menos que ver con la estadística clásica. En general, es útil que los científicos de datos tengan amplios y profundos conocimientos de matemáticas.

Pasos de la investigación científica

1.2.U1 Un enfoque sistémico es una forma de visualizar un conjunto complejo de interacciones que pueden ser ecológicas o sociales. (Orientación:  Debe adoptarse un enfoque sistémico para todos los temas tratados en el curso de ESS)
SISTEMA: un conjunto de partes y sus relaciones que forman una totalidad o un todo que funciona. En los años 70, el químico británico James Lovelock y la bióloga estadounidense Lynn Margulis propusieron la HIPÓTESIS DE LA GAIA: el mundo actúa como un único ser biológico formado por muchas unidades individuales e interconectadas (un sistema). Estas interacciones producen las propiedades emergentes del sistema.
Es necesario un enfoque holístico para comprender plenamente el funcionamiento conjunto de las partes de un sistema complejo. Una propiedad emergente es una propiedad que tiene un conjunto o sistema complejo, pero que no tienen sus miembros individuales. No darse cuenta de que una propiedad es emergente, o superveniente, conduce a la falacia de la división.

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