科学的モデリングと科学的手法

モデル（自然科学）（Wikipediaより引用。一部抜粋改変）
　自然科学におけるモデルは、理論を説明するための簡単で具体的なもの。特に幾何学的な図形を用いた概念や物体。解釈とモデルは、おおよそ、1対1で対応する。ある解釈に対して、それを具体的に示すモデルがある。
　モデル化とは、「牛を球と仮定する」という標語が教えるように、起こっている現象から本質と無関係と思われる部分をそぎ落とした幾何学的なブロック図などを作り、そこになんらかの法則をあてはめ、現象を再構築することである。
　天文学では、「天動説」及び「地動説」という理論があり、それを図形的に示したモデルがあった。ヨハネス・ケプラーは正多面体（プラトン立体）を用いた太陽系モデルを示した。
　原子構造理論では、古典論を前提とした「核の周りを回る電子」というモデルがあった（長岡半太郎、ラザフォード）。このモデルはボーアの原子模型を経て、量子力学を用いた現在のモデルとして完成された。(原子模型を参照のこと)
　定量的な解析のために数学を応用したモデルを数理モデルという。また確率論・統計学を応用した統計モデルもある。これらは自然科学のみならず社会科学（経済学、社会学など）や人文科学（心理学、計量文献学など）でも用いられる。
　生物学・医学の研究では上記のようなモデルのほかに、生物を利用したモデルが用いられる。例えば実験動物を用いた疾病モデルなどがある。生物学では生命現象一般に関する研究のために単純で実験しやすい生物が用いられ、これらはモデル生物と呼ばれる。

f:id:pochi0326:20200522131646p:plain 天動説のモデル

科学的モデリング（Wikipediaより引用。一部抜粋改変）
　科学的モデリング（かがくてきモデリング、英: Scientific modelling）とは、ある事象の抽象化されたコンセプトモデル・グラフィカルモデル・あるいは数理モデルを作るプロセスである。科学の様々な分野において、各々特化した科学的モデリングのための科学的方法、技術、理論が蓄積されている。科学的モデリングによって事象を構成する様々な要素が単純化され、容易に読み取れるようになる。
　モデリングは全ての科学的活動で不可欠かつ不可分の手法である。科学の様々な分野において、それぞれ独自のモデリング手法や設計思想が存在している。科学哲学、一般システム理論、あるいは知識の可視化（英語版）など多く分野において、科学的モデリングへの注目が高まっている。
　特に「（事象の）構造」は、認識、観察、性格、及びパターンの安定性とエンティティ（≒存在）の関係を網羅する時に基本的な無形概念である。子供の雪片の口頭説明から、磁界特性の詳細な科学的分析まで、構造の概念は、科学、哲学、芸術における調査と発見のほとんど全てのモードでの本質的基盤である。

科学的方法（Wikipediaより引用。一部抜粋改変）
　科学的方法とは、断片化された散在している雑情報あるいは、「新たに実験や観測をする必要がある未解明な対象」に関連性、法則を見出し、立証するための体系的方法である。調査、論証、あるいはそれらの手法が、科学的であるために必要な要件として、証拠、推論過程、結論に関するいくつかの特徴、及び調査手段におけるいくつかの特徴（仮説－検証型等）に関して、ある程度の共通理解が存在するとされている。

古典的な基本
　放送大学の濱田嘉昭によれば、科学的な方法の古典的な基本は、17世紀にデカルトが『方法序説』で示した以下の原則である。これは17世紀に提示されたものであるが「現在でも研究論文を書きあげる指針として十分光を放つものである」という。

明瞭判明の規則　：明らかに真理と認められたものだけを判断の基準とする。
要素分解 　　　　：解決可能な要素に分解して考察する。
具体から抽象へ ：単純なものから複雑なものへと順番に認識をすすめる。
総合　　　　　　：見落としがないことを十分に確かめて、完全な列挙と再構成により全体を再構成する。

　僕は科学者でも何でもない素人でしかありませんが、科学的手法の有効性には強く心を惹かれます。
　科学的モデリングにより事象を単純化し、そのモデルが正しいかどうかを科学的方法により検証するという一連のプロセスは、基本的には大学の修士課程、博士課程に進まないと学ぶことはないかと思います。しかし、これほど重要で有効な方法論であれば、大学へ行かなくても、そのエッセンシャルバージョンやライトバージョンを小中高のどこかで学べるようにすればいいのではないかと強く思います。今の教育では、６年３年３年４年の１６年勉強しても、恐らく科学的思考に必要な帰納と演繹がどういうことなのかを理解し、身に着けることは難しいのではないでしょうか。
　そのための第一歩としてアクティブラーニングなど新たな教育が始まっていますが、今後もその進展に期待したいです。