《모델》이라는 용어의 모호성, 엄청나게 많은 모델링 유형, 그리고 이들의 빠른 발전으로 인해 현재로서는 누구나 만족할 만큼 논리적으로 완결된 모델 분류를 구성하기가 어렵다. 이러한 분류는 어떤 것이든 관습적일 수밖에 없는데, 한편으로는 저자의 주관적 관점을 반영하고, 다른 한편으로는 유한한 수의 과학적 탐구 영역에 걸친 저자의 지식의 한계를 반영하기 때문이다.
여기서 제시하는 분류는 모델링 과정 자체의 속성과 특성을 탐구하기 위한 도구 — 즉 하나의 모델 — 을 구성하려는 시도로 보아야 한다. 모델링은 일반적인 과학적 탐구 방법이다. 경험적 수준과 이론적 수준의 연구 모두에서 모델링을 활용함에 따라, 모델을 물리적(물질적) 모델과 추상적(관념적) 모델로 관습적으로 구분하게 된다.
물리적 모델링이란 대상의 주요한 물리적, 기하학적, 동적, 기능적 특성을 재현하는 물질적 아날로그를 이용하여 그 대상을 탐구하는 것이다. 물리적 모델링의 주요 유형에는 실물(축소·확대) 모델링과 아날로그 모델링이 있다. 두 유형 모두 기하학적 또는 물리적 상사성(相似性)의 속성에 기반한다.
추상적 모델링은 대상과 모델 사이의 물질화된 유사성이 아니라 관념적, 개념적 유사성에 기반한다는 점에서 물리적 모델링과 다르며, 항상 이론적 성격을 띤다. 추상적 모델링은 물리적 모델링에 대해 선행한다. 즉, 먼저 인간의 정신 속에 관념적 모델이 형성되고, 그 이후에야 이를 토대로 물리적 모델이 구축된다.
물리적 모델링의 주요 유형은 실물 모델링과 아날로그 모델링이다. 두 유형 모두 기하학적 또는 물리적 상사성의 속성에 기반한다. 두 기하학적 도형은 대응하는 모든 길이와 각의 비율이 동일할 때 서로 닮음(상사)이라고 한다. 상사 계수 — 즉 축척 — 를 알면, 한 도형의 치수에 축척 인수를 곱하여 기하학적으로 닮은 다른 도형의 치수를 구할 수 있다. 두 물리적 현상은, 한 현상의 특성을 알 때 다른 현상의 특성을 마치 한 측정 단위 시스템에서 다른 측정 단위 시스템으로 전환하는 것과 유사한 단순한 변환을 통해 구할 수 있는 경우 서로 상사라고 한다. 현상들 사이의 상사 조건을 연구하는 분야가 상사이론이다.
실물 모델링이란 실제 대상을 (일반적으로 실험실 조건에서) 탐구가 가능한 형태로 확대 또는 축소한 물질적 아날로그로 표현하는 모델링으로서, 상사이론에 근거하여 연구된 과정과 현상의 속성을 모델에서 대상으로 이후에 전이시키는 것을 포함한다.
아날로그 모델링이란 물리적 성질은 서로 다르지만 형식적으로는 동일한 방식으로(동일한 수학적 관계, 논리 도식, 구조적 스킴으로) 기술되는 과정과 현상 사이의 유사성에 기반한 모델링이다. 아날로그 모델링은 서로 다른 대상들의 수학적 기술이 일치한다는 사실에 근거한다.
물리적 모델과 아날로그 모델은 실제 대상의 물질적 반영이며, 기하학적, 물리적 및 기타 특성을 통해 대상과 밀접하게 결부되어 있다. 실제로 이러한 유형의 모델을 탐구하는 것은, 실제 대상을 그 물리적 모델 또는 아날로그 모델로 대체한 일련의 물리적 실험을 수행하는 것과 같다.
추상적 모델링은 크게 직관적 모델링과 과학적 모델링이라는 두 가지 유형으로 나뉜다.
직관적 모델링이란 탐구 대상에 대한, 형식논리의 관점에서는 정당화되지 않은(그럴 필요가 없거나 형식화될 수 없는) 직관적 관념에 기반한 모델링이다. 주변 세계에 대한 직관적 모델의 가장 생생한 예는 인간의 삶의 경험이다. 관찰된 현상의 원인과 기제에 대한 설명이 결여된 경험적 지식 역시 직관적인 것으로 간주해야 한다.
과학적 모델링은 언제나 논리적으로 근거를 갖추며, 모델링 대상에 대한 관찰에 기초하여 가설로서 채택된 최소한의 가정만을 사용한다.
과학적 모델링과 직관적 모델링의 핵심적 차이는 모델링에 필요한 연산과 행위를 수행할 수 있는 능력에만 있는 것이 아니라, 사용되는 《내적》 기제에 대한 이해에도 있다. 과학적 모델링은 어떻게 모델링해야 하는지뿐 아니라 왜 특정한 방식으로 모델링해야 하는지도 알고 있다고 말할 수 있다. 다만 직관과 직관적 모델이 과학에서 매우 중요한 역할을 한다는 점은 반드시 강조되어야 한다. 이들이 없으면 진정으로 새로운 지식에 도달할 수 없다. 그러한 지식은 형식논리의 방법만으로는 얻을 수 없다.
직관적 모델링과 과학적(이론적) 모델링은 결코 서로 대립시켜서는 안 된다. 이 둘은 서로를 잘 보완하며, 각기 고유한 적용 영역을 차지한다.
기호적 모델링이란 도식, 그래프, 도면, 기호 집합과 같은 기호 기반 표현, 그리고 그것을 다루는 법칙과 규칙을 이용하는 모델링이다. 이러한 모델의 예로는 모든 언어를 들 수 있다 — 예를 들어 인간의 구어 및 문어 소통 언어, 알고리즘 언어 등이다. 기호적 형식은 과학적 지식과 직관적 지식을 모두 전달하는 데 사용된다. 수학적 관계를 이용한 모델링 역시 기호적 모델링의 한 예이다.
직관적 지식은 새로운 지식의 생성원이다. 그러나 모든 추측과 발상이 이후의 실험적 검증과, 과학적 접근법에 특유한 형식논리의 방법에 의한 검증을 견뎌내는 것은 결코 아니다. 이러한 검증은 가장 가치 있는 지식을 걸러내는 일종의 필터 역할을 한다.