Em Ciências Naturais, modelos científicos exercem diversas funções passíveis de ser vistas como formando um 'continuum' de crescente complexidade. Deles fazem parte, dentre outras funções igualmente importantes: representar entidades de uma forma simplificada (GLYNN e DUIT, 1995; INGHAM e GILBERT, 1991), tornar visíveis entidades que são abstratas (FRANCOEUR, 1997), fundamentar interpretações de resultados experimentais (TOMASI, 1988), favorecer a elaboração de explicações (GILBERT et al., 1998), facilitar a comunicação tanto entre cientistas, quanto de cientistas com pessoas leigas e fundamentar a elaboração de previsões (ERDURAN, 1999). Considerando tais funções, a produção e revisão de modelos têm sido vistas como a essência do processo dinâmico e não-linear, envolvido no desenvolvimento do conhecimento científico. (DEL RE, 2000; LETHERDALE, 1974).
Os modelos científicos ainda podem ser utilizados para: simplificar fenômenos complexos (ROUSE e MORRIS, 1986); prestar apoio na interpretação dos resultados experimentais (TOMASI, 1988; VOSNIADOU, 1999); servir também para auxiliar no desenvolvimento de explicações (ERDURAN, 1998; VOSNIADOU, 1999) e propor previsões (MAINZER, 1999; VOSNIADOU, 1999).
Em outras palavras, considera-se seu potencial representacional, sua autonomia, seu papel de conectividade e sua dimensão heurística, tanto em sua relação com a realidade, quanto em sua relação com a teoria. Dessa forma, a partir da revisão de pesquisas feitas por Morgan e Morrison (1999), apresentam-se, a seguir, algumas das funções dos modelos científicos.
Modelos como recursos epistêmicos:
Os modelos ajudam a entender e a estudar o comportamento do objeto/entidade a ser modelado, sendo preciso, primeiro, entender o que
se demonstra no modelo para depois discutir questões do seu papel na representação do real.
Aprende-se a partir do estudo de uma modelação da realidade que, quando se cria um modelo, cria-se um tipo de estrutura representativa, mas quando se manipulam ou calculam ideias em um modelo, o que está sob estudo são alguns aspectos da realidade.
Ao estudar a estrutura pertencente ao modelo, tem-se um ponto de partida para a compreensão de um mundo possível. Ex. levantamentos de probabilidades (dados experimentais) em sistemas astrofísicos, em organizações moleculares, etc.
Também se aprende a respeito do mundo a partir da construção de um modelo.
Modelos apresentam outras funções na ciência, tais como: expressão e externalização do pensamento, construção de teorias e ampliação delas (MORRISON e MORGAN, 1999), favorecimento da visualização de entidades abstratas, sustentação de inferências, previsões e simulações utilizadas em ambas (NERSESSIAN, 2002).
São várias as funções dos modelos diante da diversidade e da polissemia conceitual encontrada. Optou-se por mostrar a classificação elaborada com base nas mais usadas. Conforme o quadro 13.
Quadro 13- contribuições de autores sobre funções dos modelos científicos
Autores Funções destacadas
Bunge (1976, apud Ricardo Valdez; Minerva Guevara, 2004)
“os modelos são abordados na medida em que se procura relações entre as teorias e os dados empíricos. Estes são os intermediários entre duas instâncias limítrofes do fazer científico: conceito e medidas”
Erduran, (2004) Facilitam a comunicação tanto entre cientistas quanto de cientistas com pessoas leigas e fundamentar a elaboração de previsões.
(Francoeur, 1997, apud Justi e Gilbert 2003)
Tornam visíveis entidades que são abstratas.
Giere,(1999) A principal função dos modelos é a capacidade que tem de ser representações do mundo produzidas pelo pensamento humano.
(Gilbert et al., 1998 apud Justi e Gilbert 2003)
Favorecem a elaboração de explicações.
Gilbert, J. (2004) Funcionam como uma ponte entre a teoria científica e a realidade.
(Glynn e Duit, 1995; Ingham e Gilbert, apud Justi e Gilbert 2003)
Representam entidades de uma forma simplificada.
Morgan e Morrison (1999) (1) Ajudam a entender e a estudar o comportamento do objeto/entidade a ser modelado, sendo preciso, primeiro, entender o que se demonstra no modelo para depois discutir questões do seu papel na representação do real.
(2) A partir de seu estudo, cria-se um tipo de estrutura representativa, mas quando se manipulam ou calculam ideias em si, o que está sob estudo são alguns aspectos da realidade.
(3) Ao estudar sua estrutura tem-se um ponto de partida para a compreensão de um mundo possível.
(4) Possibilitam o aprendizado do mundo a partir de sua construção.
(5) Trazem situações novas que ainda não possuem conceituação teórica.
(6) Permitem explorar ou experimentar uma teoria que já existe, podendo com
isso, possibilitar sua correção.
(7) Exploram certas características da História, tanto para compreensão de um fenômeno histórico, quanto para possibilitar previsões.
(8) Investigam fenômenos que não possuem boas explicações em teorias já existentes.
(9) Analisam implicações de teorias em situações concretas.
(10) Aplicam teorias de caráter acentuadamente abstrato – uma vez que os modelos delimitam o domínio de abstração dos conceitos por trabalharem com contextos específicos.
(11) Representam e, ao mesmo tempo, experimentam situações.
Nersessian, (2002). Favorecem a visualização de entidades abstratas, sustentação de inferências, previsões e simulações utilizadas em ambas.
(Tomasi, 1988 apud Justi e Gilbert 2003) Fundamentam interpretações de resultados experimentais.
Fonte: da pesquisa, 2017.
De forma geral, enxerga-se como funções invariantes dos modelos científicos as que se mostram no quadro 13:
Quadro 14- Funções consideradas invariantes
Funçõesconsideradas invariantes
• (01) Fazem a conectividade da realidade com a teoria;
Modelos científicos evidentemente abstrato;
• (03) Serve de apoio na interpretação de resultados experimentais;
• (04) Têm a capacidade de representar as ideias humanas e têm caráter heurístico, ou seja, podem criar novos significados.
Fonte: da pesquisa, 2017.
Assim, com base nas funções expressas pelo arcabouço teórico utilizado, nota-se que são várias as funções dos modelos científicos, conforme as características citadas pelos autores. Considerando tais funções, a produção e a revisão de modelos têm sido vistas como a essência do processo dinâmico e não-linear, envolvido no desenvolvimento do conhecimento científico (DEL RE, 2000; LETHERDALE, 1974, APUD JUSTI e GILBERT, 2003).