Auflistung nach Schlagwort "Modelle"
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- KonferenzbeitragAuf dem Wege zur Modellkunde(Modellierung 2022, 2022) Thalheim, BernhardModelle werden genutzt, (1) um sich eine Vorstellung zu machen, (2) um Handlungen jeder Art systematisch zu ordnen und zu begleiten, (3) um Auffassungen, Vorstellungen und Wissen zu verinnerlichen bzw. zu entwickeln und (4) um das soziale und interaktive Leben zu begleiten. Modelle wurden zu allen Zeiten entwickelt und verwendet. Modelle sind kleine Zusammenstellungen, um in der großen und komplexen Welt zurechtzukommen. Sie sind auf den menschlichen Gebrauch ausgerichtet und auch dem menschlichen Auffassungsvermögen angepaßt. Sie werden in der Wissenschaft und im Ingenieurwesen ebenso intensiv genutzt wie im täglichen Leben. Alles kann zum Modell werden, d. h. das Modellsein kann allem zeitweise auf wechselnder Grundlage zugeordnet werden. Die Modellkunde systematisiert, homogenisiert und verallgemeinert die Erkenntnisse, Herangehensweisen und Nutzungsweisen von Modellen und vom Modellieren zu einer Kunst der Modellentwicklung und -nutzung. Modelle unterstützen in expliziter oder auch impliziter Form beim Wahrnehmen, Beurteilen, Erwarten, Denken, Sozialisieren, Entscheiden und Handeln.
- ZeitschriftenartikelZur Wissenschaftlichkeit in Medizin und Informatik(Informatik-Spektrum: Vol. 22, No. 4, 1999) Haux, ReinholdEs gehört zu den Notwendigkeiten einer Wissenschaft und der sie tragenden Forscher, die Wissenschaftlichkeit ihres Faches und ihrer Forschung kritisch zu hinterfragen. Dies ist eine ständige Aufgabe, die praktisches Handeln und Fortschritt nicht hemmen, sondern im Gegenteil durch die Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis gezielt verbessern soll. Wissenschaftlichkeit wird definiert als die Eigenschaft systematischen, intersubjektiv nachvollziehbaren, zielgerichteten Forschens. Als Kriterien für Wissenschaftlichkeit in Medizin und Informatik werden u. a. genannt: Relevanz, Zielgerichtetheit, Verhältnismäßigkeit von Forschungsvorhaben, Verwendung adäquater Modelle, Reproduzierbarkeit, Bewertung des Nutzens von Ergebnissen.