説明する方法は次のとおりです。
1。 基礎とコンテキスト：
* 既存の知識： 実験を開始する前に、あなたの分野ですでに発見されたものを知る必要があります。これには、確立された法律、理論、および以前に実施された研究が含まれます。この知識は、あなたの実験の基礎を形成します。
* 仮説： あなたの事前知識により、あなたはあなたの実験であなたが期待するものについて推測される教育を受けた仮説を策定することを可能にします。これらの仮説は、既存の知識の理解に基づいています。
2。 実験の指針：
* 設計選択： あなたの事前知識はあなたの実験の設計を導きます。適切な方法、材料、およびコントロールを選択して、仮説を効果的にテストすることを確認するのに役立ちます。
* データ解釈： 実験結果を分析すると、事前の知識がデータの意味を解釈するのに役立ちます。調査結果を既存の知識と比較し、パターンや異常を特定できます。
3。 制限と課題：
* バイアス： 事前知識は、あなたの解釈に偏りにつながることがあることに注意してください。客観的なままであり、結果の代替説明を検討することが重要です。
* 知識の変化： 科学的知識は常に進化しています。新しい発見にオープンになり、新しい証拠が現れるにつれて理解を調整する必要があります。
例：
さまざまな光条件下で植物の成長を試してみたいとしましょう。
* 事前知識： あなたは、植物が光合成によって成長するために光を必要とすることを知っています。また、さまざまな種類の光スペクトルと植物の成長への影響についても知っています。
* 仮説： あなたは、植物が赤い光と比較して青色光の下で背が高くなると仮定します。
* 実験設計： 植物の2つのグループで実験を設計します。1つは青色光に曝露し、もう1つは赤色光にさらされます。温度、水、土壌などの他の要因を制御します。
* データ解釈： 植物の高さのデータを分析し、青色光の下で栽培された植物が実際に背が高いことがわかります。事前知識を使用してこの発見を解釈し、光合成における青色光の役割にリンクします。
結論として、有意義な科学実験を実施するためには事前知識が不可欠です。情報に基づいた選択を行い、結果を解釈し、あなたの分野での知識の進歩に貢献することができます。
