Proces modelowania można postrzegać jako przejście od jednej klasy modeli do drugiej. Umownie wyróżnia się trzy szerokie klasy modeli: poznawcze, treściowe i formalne. Stanowią one trzy wzajemnie powiązane poziomy modelowania, których nie można rozpatrywać w oderwaniu od siebie. Wzajemny wpływ między poziomami modelowania wiąże się z właściwością potencjalności właściwą modelom. Stworzenie każdego modelu pociąga za sobą powstanie nowej wiedzy o badanym obiekcie, co prowadzi do przewartościowania i uściślenia pojęć oraz poglądów na obiekt modelowania na różnych poziomach. Ta okoliczność z kolei prowadzi do rewizji odpowiednich modeli treściowych i poznawczych, zapewniając spiralny rozwój wszystkich poziomów modelowania badanego obiektu.
Podczas obserwacji oryginalnego obiektu w umyśle badacza powstaje jego wyobrażenie mentalne — model idealny. W literaturze naukowej nazywa się go zazwyczaj modelem poznawczym (mentalnym). Tworząc taki model, badacz z reguły dąży do udzielenia odpowiedzi na konkretne pytania, dlatego z nieskończenie złożonej struktury obiektu odrzuca się wszystko, co nieistotne, aby uzyskać bardziej zwięzły, treściwy opis. Przedstawienie modelu poznawczego w języku naturalnym nazywa się modelem treściowym.
Modele poznawcze są z natury subiektywne, ponieważ są konstruowane przez badaczy na podstawie posiadanej wiedzy i doświadczenia. Modele te można zrozumieć wyłącznie poprzez opis symboliczny. Modele poznawcze i treściowe nie są równoważne, ponieważ te pierwsze mogą zawierać elementy, których badacz nie potrafi lub nie chce wyartykułować. Jednocześnie, jeśli model treściowy został sformułowany przez kogoś innego lub jest efektem pracy zbiorowej, jego interpretacja, poziom zrozumienia oraz stopień zaufania mogą się znacznie różnić między interpretatorami. Modele treściowe są często nazywane technicznymi sformułowaniami problemu.
Ze względu na przeznaczenie funkcjonalne i cele modele treściowe dzielą się na opisowe, wyjaśniające i predykcyjne:
- A model opisowy to dowolny opis obiektu.
- An model wyjaśniający odpowiada na pytanie, dlaczego coś się dzieje.
- An model predykcyjny opisuje przyszłe zachowanie obiektu. Warto zauważyć, że model predykcyjny niekoniecznie zawiera komponent wyjaśniający.
A model koncepcyjny to model treściowy, w którego sformułowaniu wykorzystuje się pojęcia i wyobrażenia z dziedzin przedmiotowych zajmujących się badaniem obiektu modelowania.
W szerszym sensie model koncepcyjny rozumiany jest jako model treściowy oparty na określonej koncepcji lub punkcie widzenia. Wyróżnia się trzy typy modeli koncepcyjnych: logiczno-semantyczne, strukturalno-funkcjonalne i przyczynowe.
- A model logiczno-semantyczny opisuje obiekt za pomocą terminów i definicji odpowiednich dziedzin przedmiotowych, uwzględniając wszystkie znane, logicznie spójne twierdzenia i fakty. Analiza tych modeli opiera się na rozumowaniu logicznym oraz zgromadzonej wiedzy w danych dziedzinach.
- A model strukturalno-funkcjonalny traktuje obiekt jako zintegrowany system, rozłożony na poszczególne elementy lub podsystemy. Składowe są połączone relacjami strukturalnymi, które określają podporządkowanie, kolejność logiczną oraz porządek czasowy wykonywania zadań. Do przedstawiania tych modeli powszechnie wykorzystuje się diagramy, schematy i mapy.
- A model przyczynowy jest często wykorzystywany do wyjaśniania i przewidywania zachowania obiektu. Modele te są ukierunkowane przede wszystkim na: (1) identyfikację kluczowych wzajemnych powiązań między składowymi elementami badanego obiektu; (2) określenie, jak zmiany w poszczególnych czynnikach wpływają na stan komponentów modelu; (3) zrozumienie, jak model jako całość będzie funkcjonował i czy adekwatnie opisze dynamikę parametrów interesujących badacza.
A model formalny przedstawia model koncepcyjny za pomocą jednego lub kilku języków formalnych, takich jak teorie matematyczne, specjalistyczne języki modelowania czy języki programowania. W naukach humanistycznych modelowanie często kończy się na opracowaniu modelu koncepcyjnego, podczas gdy w naukach przyrodniczych zbudowanie modelu formalnego jest zazwyczaj możliwe.
Choć znaczenie modeli treściowych i formalnych w badaniach jest powszechnie uznawane, rola modeli poznawczych jest często niedoceniana ze względu na ich subiektywność i niejawny charakter procesów myślowych. Niemniej jednak modele poznawcze mają szczególne znaczenie w sytuacjach, gdy operatorzy lub decydenci opierają się na własnych wyobrażeniach mentalnych w celu sterowania obiektami lub procesami. Ten typ modelu odgrywa również istotną rolę w naukach społecznych.
Modelowanie matematyczne to forma modelowania naukowego, symbolicznego i formalnego, w którym obiekty opisuje się za pomocą języka matematycznego i bada za pomocą metod matematycznych.
Model matematyczny przeznaczony do badań naukowych umożliwia wyznaczenie wartości parametrów modelowanego obiektu lub zjawiska na podstawie zadanych danych wejściowych. Tym samym istotą takiego modelu jest odwzorowanie wartości parametrów wejściowych na wartości parametrów wyjściowych. Taka perspektywa pozwala postrzegać model matematyczny jako operator matematyczny, który w szerokim ujęciu można zdefiniować jako funkcję, odwzorowanie reprezentowane przez równania algebraiczne, różniczkowe, całkowo-różniczkowe lub całkowe, algorytm, zbiór reguł lub tabele umożliwiające wyznaczenie parametrów wyjściowych na podstawie wartości wejściowych.
Definiowanie modelu matematycznego poprzez pojęcie operatora jest bardziej konstruktywne z punktu widzenia budowy klasyfikacji takich modeli, ponieważ obejmuje pełną różnorodność istniejących obecnie modeli matematycznych.
Zalety modelowania matematycznego w porównaniu z eksperymentem fizycznym:
- ekonomiczność (w szczególności oszczędność zasobów systemu rzeczywistego);
- możliwość modelowania obiektów hipotetycznych — czyli obiektów niezrealizowanych w naturze;
- możliwość symulowania warunków eksploatacji, które są niebezpieczne lub trudne do odtworzenia w rzeczywistości;
- możliwość zmiany skali czasu;
- łatwość wieloaspektowej analizy;
- większa moc predykcyjna dzięki możliwości identyfikacji ogólnych prawidłowości;
- uniwersalność wykorzystywanego sprzętu i oprogramowania (systemów programowania oraz ogólnego przeznaczenia pakietów oprogramowania użytkowego).
A model informacyjny to model obiektu przedstawiony w postaci informacji opisującej parametry i zmienne istotne dla danej analizy, relacje między nimi oraz wejścia i wyjścia obiektu, co pozwala symulować możliwe stany obiektu poprzez wprowadzanie do modelu informacji o zmianach wartości wejściowych.