Модели научного познания: Модели развития научного знания

Россия напала на Украину!

Россия напала на Украину!

Мы, украинцы, надеемся, что вы уже знаете об этом. Ради ваших детей и какой-либо надежды на свет в конце этого ада –  пожалуйста, дочитайте наше письмо .

Всем нам, украинцам, россиянам и всему миру правительство России врало последние два месяца. Нам говорили, что войска на границе “проходят учения”, что “Россия никого не собирается захватывать”, “их уже отводят”, а мирное население Украины “просто смотрит пропаганду”. Мы очень хотели верить вам.

Но в ночь на 24-ое февраля Россия напала на Украину, и все самые худшие предсказания  стали нашей реальностью .

Киев, ул. Кошица 7а. 25.02.2022

 Это не 1941, это сегодня. Это сейчас. 
Больше 5 000 русских солдат убито в не своей и никому не нужной войне
Более 300 мирных украинских жителей погибли
Более 2 000 мирных людей ранено

Под Киевом горит нефтебаза – утро 27 февраля, 2022.

Нам искренне больно от ваших постов в соцсетях о том, что это “все сняли заранее” и “нарисовали”, но мы, к сожалению, вас понимаем.

Неделю назад никто из нас не поверил бы, что такое может произойти в 2022.

Метро Киева, Украина — с 25 февраля по сей день

Мы вряд ли найдем хоть одного человека на Земле, которому станет от нее лучше. Три тысячи ваших солдат, чьих-то детей, уже погибли за эти три дня. Мы не хотим этих смертей, но не можем не оборонять свою страну.

И мы все еще хотим верить, что вам так же жутко от этого безумия, которое остановило всю нашу жизнь.

Нам очень нужен ваш голос и смелость, потому что сейчас эту войну можете остановить только вы. Это страшно, но единственное, что будет иметь значение после – кто остался человеком.

ул. Лобановского 6а, Киев, Украина. 26.02.2022

Это дом в центре Киева, а не фото 11-го сентября. Еще неделю назад здесь была кофейня, отделение почты и курсы английского, и люди в этом доме жили свою обычную жизнь, как живете ее вы.

P.S. К сожалению, это не “фотошоп от Пентагона”, как вам говорят. И да, в этих квартирах находились люди.

«Это не война, а только спец. операция.»

Это война.

Война – это вооруженный конфликт, цель которого – навязать свою волю: свергнуть правительство, заставить никогда не вступить в НАТО, отобрать часть территории, и другие. Обо всем этом открыто заявляет Владимир Путин в каждом своем обращении.

«Россия хочет только защитить ЛНР и ДНР.»

Это не так.

Все это время идет обстрел городов во всех областях Украины, вторые сутки украинские военные борются за Киев.

На карте Украины вы легко увидите, что Львов, Ивано-Франковск или Луцк – это больше 1,000 км от ЛНР и ДНР.
Это другой конец страны. 25 февраля, 2022 – места попадания ракет

25 февраля, 2022 – места попадания ракет «Мирных жителей это не коснется.»

Уже коснулось.

Касается каждого из нас, каждую секунду. С ночи четверга никто из украинцев не может спать, потому что вокруг сирены и взрывы. Тысячи семей должны были бросить свои родные города.
Снаряды попадают в наши жилые дома.

Больше 1,200 мирных людей ранены или погибли. Среди них много детей.
Под обстрелы уже попадали в детские садики и больницы.
Мы вынуждены ночевать на станциях метро, боясь обвалов наших домов.
Наши жены рожают здесь детей. Наши питомцы пугаются взрывов.

«У российских войск нет потерь.»

Ваши соотечественники гибнут тысячами.

Нет более мотивированной армии чем та, что сражается за свою землю.


Мы на своей земле, и мы даем жесткий отпор каждому, кто приходит к нам с оружием.

«В Украине – геноцид русскоязычного народа, а Россия его спасает.»

Большинство из тех, кто сейчас пишет вам это письмо, всю жизнь говорят на русском, живя в Украине.

Говорят в семье, с друзьями и на работе. Нас никогда и никак не притесняли.

Единственное, из-за чего мы хотим перестать говорить на русском сейчас – это то, что на русском лжецы в вашем правительстве приказали разрушить и захватить нашу любимую страну.

«Украина во власти нацистов и их нужно уничтожить.»

Сейчас у власти президент, за которого проголосовало три четверти населения Украины на свободных выборах в 2019 году. Как у любой власти, у нас есть оппозиция. Но мы не избавляемся от неугодных, убивая их или пришивая им уголовные дела.

У нас нет места диктатуре, и мы показали это всему миру в 2013 году. Мы не боимся говорить вслух, и нам точно не нужна ваша помощь в этом вопросе.

Украинские семьи потеряли больше 1,377,000 родных, борясь с нацизмом во время Второй мировой. Мы никогда не выберем нацизм, фашизм или национализм, как наш путь. И нам не верится, что вы сами можете всерьез так думать.

«Украинцы это заслужили.»

Мы у себя дома, на своей земле.

Украина никогда за всю историю не нападала на Россию и не хотела вам зла. Ваши войска напали на наши мирные города. Если вы действительно считаете, что для этого есть оправдание – нам жаль.

Мы не хотим ни минуты этой войны и ни одной бессмысленной смерти. Но мы не отдадим вам наш дом и не простим молчания, с которым вы смотрите на этот ночной кошмар.

Искренне ваш, Народ Украины

Модели научного познания | Рефераты KM.RU

Немецкий философ и логик Рейхенбах написал о принципе индукции так: «Этот принцип определяет истинность научных теорий. Устранение его из науки означало бы ни более и не менее как лишение науки ее способности различать истинность и ложность ее теорий. Без него наука, очевидно, более не имела бы права говорить об отличии своих теорий от причудливых и произвольных созданий поэтического ума».

Принцип индукции гласит, что универсальные высказывания науки основываются на индуктивных выводах. На этот принцип мы фактически ссылаемся, когда говорим, что истинность какого-то утверждения известна из опыта. Основной задачей методологии науки Рейхенбах считал разработку индуктивной логики.

В современной методологии науки осознано, что эмпирическими данными вообще невозможно установить истинность универсального обобщающего суждения.

Сколько бы не испытывался эмпирическими данными какой-либо закон, не существует гарантий, что не появятся новые наблюдения, которые будут ему противоречить. Карнап писал: «Никогда нельзя достигнуть полной верификации закона. Фактически мы вообще не должны говорить о «верификации», если под этим словом мы понимаем окончательное установление истинности, а только о подтверждении».

Р.Карнап так сформулировал свою программу: «Я согласен, что не может быть создана индуктивная машина, если цель машины состоит в изобретении новых теорий. Я верю, однако, что может быть построена индуктивная машина со значительно более скромной целью. Если даны некоторые наблюдения e и гипотеза h (в форме, скажем, предсказания или даже множества законов), то я уверен, что во многих случаях путем чисто механической процедуры возможно определить логическую вероятность, или степень подтверждения h на основе e».

Если бы такая программа была реализована, то вместо того, чтобы говорить, что один закон обоснован хорошо, а другой — слабо, мы бы имели точные, количественные оценки степени их подтверждения. Хотя Карнап построил вероятностную логику простейших языков, его методологическую программу реализовать не удалось. Карнап своим упорством продемонстрировал бесперспективность этой программы.

Вообще установлено, что степень подтверждения фактами какой-то гипотезы не является решающей в процессе научного познания. Ф.Франк писал: «Наука похожа на детективный рассказ. Все факты подтверждают определенную гипотезу, но правильной оказывается в конце концов совершенно другая гипотеза». К.Поппер отметил: «Легко получить подтверждения, или верификации, почти для каждой теории, если мы ищем подтверждений».

Поскольку не существует никакой логики научного открытия, никаких методов, гарантирующих получение истинного научного знания, постольку научные утверждения представляют собой гипотезы (от греч. «предположение»), т.е. являются научными допущениями или предположениями, истинностное значение которых неопределенно.

Это положение составляет основу гипотетико-дедуктивной модели научного познания, разработанной в первой половине XX века. В соответствии с этой моделью, ученый выдвигает гипотетическое обобщение, из него дедуктивно выводятся различного рода следствия, которые затем сопоставляются с эмпирическими данными.

К.Поппер обратил внимание на то, что при сопоставлении гипотез с эмпирическими данными процедуры подтверждения и опровержения имеют совершенно различный познавательный статус. Например, никакое количество наблюдаемых белых лебедей не является достаточным основанием для установления истинности утверждения «все лебеди белые». Но достаточно увидеть одного черного лебедя, чтобы признать это утверждение ложным. Эта асимметрия, как показывает Поппер, имеет решающее значение для понимания процесса научного познания.

К.Поппер развил представления о том, что неопровержимость теории представляет собой не ее достоинство, как часто думают, а ее порок. Он писал: «Теория не опровержимая никаким мыслимым событием, является ненаучной». Опровержимость, фальсифицируемость выступает как критерий научности теории.

К.Поппер писал: «Каждая настоящая проверка теории является попыткой ее фальсифицировать, т.е. опровергнуть. Проверяемость есть фальсифицируемость … Подтверждающее свидетельство не должно приниматься в расчет за исключением тех случаев, когда оно является результатом подлинной проверки теории. Это означает, что его следует понимать как результат серьезной, но безуспешной попытки фальсифицировать теорию».

В модели научного познания, разработанной К.Поппером, все знание оказывается гипотетичным. Истина оказывается недостижимой не только на уровне теории, но даже и в эмпирическом знании из-за его теоретической нагруженности.

К.Поппер писал: «Наука не покоится на твердом фундаменте фактов. Жесткая структура ее теорий поднимается, так сказать, над болотом. Она подобна зданию, воздвигнутому на сваях. Эти сваи забиваются в болото, но не достигают никакого естественного или «данного» основания. Если же мы перестаем забивать сваи дальше, то вовсе не потому, что достигли твердой почвы. Мы останавливаемся просто тогда, когда убеждаемся, что сваи достаточно прочны и способны, по крайней мере некоторое время, выдержать тяжесть нашей структуры».

Карл Поппер остался последовательным сторонником эмпиризма. И признание теории, и отказ от нее в его модели полностью определяются опытом. Он писал: «До тех пор пока теория выдерживает самые строгие проверки, какие мы можем предложить, она признается; если она их не выдерживает, она отвергается. Однако теория ни в коем смысле не выводится из эмпирических свидетельств. Не существует ни психологической, ни логической индукции. Из эмпирических свидетельств может быть выведена только ложность теории, и этот вывод является чисто дедуктивным».

К.Поппер разработал концепцию «третьего мира» — «мира языка, предположений, теорий и рассуждений».

Он различает три мира:

первый — реальность, существующая объективно,

второй — состояние сознания и его активность,

третий — «мир объективного содержания мышления, прежде всего, содержания научных идей, поэтических мыслей и произведений искусства».

Третий мир создается человеком, но результаты его деятельности начинают вести свою собственную жизнь. Третий мир — это «универсум объективного знания», он автономен от других миров.

Поппер писал: «С нашими теориями происходит то же, что и с нашими детьми: они имеют склонность становиться в значительной степени независимыми от своих родителей. С нашими теориями может случиться то же, что и с нашими детьми: мы можем приобрести от них большее количество знания, чем первоначально вложили в них».

Рост знания в «третьем мире» описывается Поппером следующей схемой

P — > TT — > EE — > P,

где P — исходная проблема, TT — теория, претендующая на решение проблемы, EE — оценка теории, ее критика и устранение ошибок, P — новая проблема.

«Вот каким образом, — пишет Поппер, — мы поднимаем себя за волосы из трясины нашего незнания, вот как мы бросаем веревку в воздух и затем карабкаемся по ней».

Критицизм оказывается важнейшим источником роста «третьего мира».

Заслуга Лакатоса в современной методологии науки состоит в том, что он четко подчеркнул устойчивость теории, исследовательской программы. Он писал: «Ни логическое доказательство противоречивости, ни вердикт ученых от экспериментально обнаруженной аномалии не могут одним ударом уничтожить исследовательскую программу». Главная ценность теории, программы — это способность пополнять знания, предсказывать новые факты. Противоречия и трудности в описании каких-либо явлений не влияют существенно на отношении ученых к теории, программе.

Многие научные теории встречались с противоречиями и трудностями в объяснении явлений. Например, Ньютон не мог на основании механики объяснить стабильность Солнечной системы и утверждал, что Бог исправляет отклонения в движении планет, вызванные различными возмущениями (эту проблему удалось решить Лапласу только в начале XIX века). Дарвин не мог объяснить так называемого «кошмара Дженкина». В геометрии Евклида на протяжении двух тысяч лет не удавалось решить проблему пятого постулата.

Такие трудности обычны в науке и не приводят к отказу ученых от теории, потому что вне теории ученый не в состоянии работать.

Ученый всегда может защитить теорию от несоответствия эмпирическим данным с помощью каких-либо ухищрений и гипотез. Это объясняет, почему всегда существуют альтернативные теории, исследовательские программы.

Главным источником развития науки является не взаимодействие теории и эмпирических данных, а конкуренция теорий, исследовательских программ в деле лучшего описания и объяснения наблюдаемых явлений, предсказания новых фактов.

Лакатос отметил, что можно «рационально придерживаться регрессирующей программы до тех пор, пока ее не обгонит конкурирующая программа и даже после этого». Всегда существует надежда на временность неудач. Однако представители регрессирующих теорий, программ неминуемо будут сталкиваться со все возрастающими социальными, психологическими и экономическими проблемами.

Список литературы

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://nrc.edu.ru/

Дата добавления: 19.04.2013

Как развивается наука? Постпозитивистские модели развития научного знания

Довольно часто развитие науки представляется как постепенное накопление фактов, которые в дальнейшем обобщаются, что и приводит к формулировке научных законов. Против подобного взгляда на развитие науки, распространенного, в частности, среди неопозитивистов, выступили постпозитивисты.

С точки зрения К. Поппера, научное познание не начинается со сбора фактов, оно начинается с выдвижения догадок, предположений, гипотез, которые сопоставляются с фактами и в конечном счете отбрасываются. На смену фальсифицированным гипотезам приходят новые. Вновь выдвигаемые гипотезы и теории не вытекают из старых, они представляют собой совершенно новый взгляд, никак не связанный с предыдущим. Отсутствие преемственности между уже опровергнутыми теориями и новыми, еще ожидающими своего опровержения, превращает историю науки в конкуренцию теорий, в постоянную борьбу за выживание. Концепция роста знания, предложенная К. Попперо. м. опиралась на принцип фатьсифицируе-мости, согласно которому эмпирические научные теории обладают отличительным признаком опровержимости.

Вслед за К. Поппером проблему развития научного знания исследуют Т. Кун, И. Лакатос, П. Фейерабенд. Их концепции ориентируются на историю науки, которая показывает, что наличие опровергающего факта не является достаточным основанием для отказа от принятой научной теории В работах последователей К. Поппера предложенная им схема роста знания, упрощенно представлявшая развитие науки, заменяется более сложными моделями.

Разрабатывая идею о том, что новые теории не связаны с предыдущими, Т. Кун выдвинул понятие парадигмы. Под парадигмой главным образом он понимал научную теорию, которая в определенный исторический период выполняет функцию образца научного исследования. Так, в роли парадигмы в свое время выступали физика Аристотеля, геоцентрическая система Птолемея, физика Ньютона. К современным п фадггмам принадлежит например, теория относительности А. Эйнштейна. Парадигма очерчивает круг проблем, задает направления и способы их исследования, она также определяет специфию’ фактов, попадающих в поле зрения ученого. Теория становится парадигмой в результате того, что научное сообщество придает ей статус эталона и тем самым направляет деятельность отдельных ученых в заданное русло.

Исследуя историю науки, Т Кун выделяет два этапа развития науки: нормальный и революционный. Стадия нормальной науки представляет собой деятельность ученых в рамках принятой парадигмы. В этом состоянии наука находи гея большую часть времени своего развития. Поскольку парадигма не подвергается критике научным сообществом, открытие новых фактов объясняется с точки зрения старой парадигмы. Один противоречащий факт не опровергает теорию и не ведет к ее устранению, как предполагал К. Поппер. Однако накопление таких фактов-аномалий, не объяснимых с точки зрения старой парадигмы, ведет к революции в науке, которая выражается в смене параднигмы. Новая парадигма определяет новый тип научных задач и новые методы решения Смена парадигм не рассматривается Т. Куном как углубление или расширение знания, как приближение к истине. Каждая новая парадигма предлагает другой взгляд, несоизмеримый с предыдущим. Вместе с тем несоизмеримость парадигм не запрещает posl factum установить между ними логические взаимосвязи.

К логическому завершению идею о несоизмеримости новых и старых теорий привел П. Фейерабенд. Рост знания, согласно П. Фсйерабенду, осуществляется в соответствии с принципом пролиферации (ра імножения). Научные концепции возникают хаотично, подчиняясь почти биологической установке создавать как можно больше разного. Теории выражают позицию ученых, их создавших Сравнивать эти концепции невозможно, поскольку каждая из них говорит свое и на своем языке. Рисуя картину абсолютного анархизма в науке, П. Фейерабенд отрицает существование каких-либо общих правил или нормативов научной деятельности. Из этого вполне логично вытекает утверждение П. Фсйсрабенда об отсутствии качественного различия между наукой и ненаукой. Все виды знания являются равноправными и подчиняются принципам несоизмеримости и пролиферации.

В этой ситуации преимущественное положение науки определяется не спецификой научного знания, а той государственной поддержкой, которой пользуется наука в сравнении с мифологией или другим знанием. Государство выделяет науку среди прочих вилов знания, превращая ее тем самым в новую разновидность идеологии. Необходимо отделить науку от государства, так же как была отделена церковь Это, по мнению П. Фейерабенда, снимет идеологический прессинг науки и создаст условия для свободного, равноправного размножения знания. Таким образом, поиск четких критериев, отличающих науку от ненауки, начатый неопозитивистами, привел постпозитивистов к отрицанию принципиальной разницы между наукой и другими видами знания.

Исследование развития научного знания, проведенное К. Поппером, Т. Куном, П. Фейерабендом, подготовило распространение аналогии между научным и биологическим развитием. Наиболее ярко и последовательно эта аналогия проводится в эволюционной эпистемологии С. Тулмина. «Наследственность», «мутации» и «естественный отбор» выполняю-» функцию опорных понятий его эволюционной эпистемологии. Развитие науки представляется как «естественный» отбор концепций на основании их приспособленности к принятым в научном сообществе стандартам рациональности. Изменение самих стандартов рациональности подобно появлению нового биологического вида, которое в конечном счете определяется мутациями. Последнее слово в принятии новых стандартов рациональности остается за научной элитой.

Характеризуя в целом подходы к развитию научного знания, можно выделить следующие позиции: кумуяятивизм и антикумулятивизм, экстернализм и интернализм.

Кумулятивистский подход (от лат.  — увеличение, скопление) к развитию знания абсолютизирует преемственность. Развитие науки с этой точки зрения представляется как процесс постепенного накопления фактов, теорий или истин. К уже известному постепенно добавляется все новое и новое. Кумулятивистская позиция разделялась, например, неопозитивистами.

В противовес идее кумулятивности, абсолютизирующей непрерывность развития науки, выступает идея несоизмеримости научных теорий. Являясь абстрактной противоположностью кумулятивности, принцип несоизмеримости научных теорий идеатизирует наблюдаемые в истории науки моменты скачкообразного перехода к новым концепциям. Согласие принципу несоизмеримости, новая теория не вытекает логическим образом из старой, хотя впоследствии можно установить логические отношения между ними Возникновение новой теории диктуется сониально-психологическим климатом научного сообщества Идею несоизмеримости разделяли, например, К. Поппер, Т. Кун, П. Фейерабенд.

Экстернализм и интернализм

По вопросу о факторах, влияющих на развитие научного знания, уже в 30-х годах XX в. сформировалось два альтернативных подхода: экстернализм и интернализм. Первый подход основные движущие силы развития научного знания видит во внешних по отношению к научной теории факторах. Исторический контекст, социально-экономические условия, тип рациональности, стиль мышления, менталитет эпохи и другие подобные структуры выполняют, с точки зрения экстернализ-ма, роль основных причин, определяющих направление и характер развития науки.

Позицию экстернализма разделяли Дж. Бернал, Д. Нидман и др. Концепцию Т. Куна, равно как и марксистский подход к исследованию зависимости научного познания от социально-экономических условий, также можно рассматривать как варианты экстернализма. Противоположная позиция — интернализм, не отрицая роли внешних обстоятельств, делает акцент на внутренних факторах развития научного знания. К таковым прежде всего относится внутренняя логика развития науки, определяюшая последовательность возникновения проблем. Одним из наиболее ярких представителей интернализма является А. Койре.

Научное познание. Модели научного познания. Статьи и материалы

Oчерки методологии науки — Модели научного познания (bookz.ru)
Принцип индукции гласит, что универсальные высказывания науки основываются на индуктивных выводах.
Сколько бы не испытывался эмпирическими данными какой-либо закон, не существует гарантий, что не появятся новые наблюдения, которые будут ему противоречить.
Степень подтверждения фактами какой-то гипотезы не является решающей в процессе научного познания.
Поскольку не существует никакой логики научного открытия, никаких методов, гарантирующих получение истинного научного знания, постольку научные утверждения представляют собой гипотезы (от греч. «предположение»), т.е. являются научными допущениями или предположениями, истинностное значение которых неопределенно.
Это положение составляет основу гипотетико-дедуктивной модели научного познания, разработанной в первой половине XX века. В соответствии с этой моделью, ученый выдвигает гипотетическое обобщение, из него дедуктивно выводятся различного рода следствия, которые затем сопоставляются с эмпирическими данными.
В модели научного познания, разработанной К.Поппером, все знание оказывается гипотетичным. Истина оказывается недостижимой не только на уровне теории, но даже и в эмпирическом знании из-за его теоретической нагруженности.

Главным источником развития науки является не взаимодействие теории и эмпирических данных, а конкуренция теорий, исследовательских программ в деле лучшего описания и объяснения наблюдаемых явлений, предсказания новых фактов.

Научное познание, его специфика и строение — Энциклопедия интересных статей портала «Excelion.ru»

НАУКА — это форма духовной деятельности людей, которая производит знания о природе, обществе и о самом познании. Ее непосредственной целью является постижение истины и открытие объективных законов развития мира. Поэтому наука в целом образует единую, взаимосвязанную, РАЗВИВАЮЩУЮСЯ СИСТЕМУ ЗНАНИЙ О ТАКИХ ЗАКОНАХ.

Непосредственная цель и высшая ценность научного познания — объективная истина, постигаемая преимущественно рациональными средствами и методами, но, разумеется, не без участия живого созерцания. Активность субъекта — важнейшее условие и предпосылка научного познания. Но приоритет в нем отдается объективности. ОБЪЕКТИВНОСТЬ — характерная черта научного познания.

Научное познание в гносеологическом плане — это сложный, противоречивый процесс воспроизводства знаний, которые образуют целостную развивающуюся систему понятий, теорий, гипотез, законов и других идеальных форм, закрепленных в языке — естественном или, что более характерно, — искусственном (математическая символика, химические формулы и т. п.). Процесс непрерывного самообновления наукой своего концептуального арсенала — важный показатель научности.

Логика и методология научного познания — Методическое пособие для подготовки магистров (tisbi.org)
Целью изучения дисциплины является ознакомление студентов со структурой научного знания, с методами научного исследования, с функциями научных теорий и законов; расширение их мировоззренческого кругозора; выработка представлений о критериях научности и о требованиях, которым должно отвечать научное исследование и его результаты.

Знание средств и методов современной науки является необходимым условием самостоятельной творческой научной работы и позволяет отличить подлинно научную работу от псевдонаучных построений.

Схема ЗРТС и развитие системы знаний — науки, теории, парадигмы // А.Захаров (www.metodolog.ru)
Схема ЗРТС является общей Схемой этапов изучения и совершенствования систем. В настоящей работе выдвигается и обосновывается гипотеза, что предлагаемой универсальной Схеме ЗРТС соответствует и эволюция системы знаний, которую, в зависимости от уровня обобщения, мы называем — наука, теория или, например, парадигма.

Модели научного знания — studspace.ru

Индуктивно-эмпирическая и гипотетико-дедуктивная модели построения научного знания

Индуктивно-эмпирическая модель построения научного знания

В процессе мышления и познания часто используются две процедуры — индукция и дедукция. Они могут выступать в научном познании двояко – как методы и как логические выводы. В качестве методов, они выступают правилами научной деятельности. В форме логических выводов, они выражают себя как правила и нормы мышления.
Обычно выделяют два основных смысла понятия «индукция»: 1) индукция как обобщение, 2) индукция как вероятностный вывод. Они не исключают друг друга.
Чаще под индукцией имеется в виду перечислительная или энумеративная индукция. Она бывает полной и неполной. Неполная индукция встречается чаще. Класс всех объектов является бесчисленным множеством, а в перечислении в индукции входит лишь ограниченное, конечное число элементов. Перечислительная индукция, полная, включает все объекты исследуемого класса, это не вероятностный вывод.
Неполная индукция может быть разделена на популярную и научную индукцию.
1) популярная неполная перечислительная индукция, когда для обоснования индуктивного вывода не привлекается никаких дополнительных и серьезных аргументов. Обычно этот вид обобщения делается в рамках обыденной жизни человека (подобно выводу «Автобус № 3 никогда не подойдет»).
2) научная неполная перечислительная индукция. Это когда привлекаются те или иные дополнительные средства обоснования индуктивного вывода из определенной научной теории.
И индукция, и дедукция возникают в античности. У Аристотеля индуктивно-дедуктивный метод научного познания (так его называет, например, В.А. Светлов (История научного метода).
Аристотель. Научное познание делится на 2 взаимно дополняющие стадии – 1) открытие первых начал, первых принципов путем индукции, то есть восхождения от единичного к общему. Обобщение частных случаев, например. Открытие научного обобщения и его обоснование или коррекция. Эти общие причины и первоначала становятся общими посылками той или иной науки. 2) дедукция из них заключений для объяснения и предсказания наблюдаемых явлений. С помощью логики.
Индукция нужна для независимого познания первых объяснительных принципов науки. Дедукция нужна для вывода из установленных первых посылок заключений, которые объясняют и предсказывают единичные события.
Аристотель дает описание индукции как «восхождение от единичного к общему», заключение «от известного к неизвестному». Различает 2 вида индукции – обобщение частных случаев (перечислительная индукция) и интеллектуальное прозрение (интуиция ума, сообразительность).
Индуктивно-эмпирическая модель (ИЭМ) научного знания сложилась в философии с науки Нового времени.
Предшественником индуктивно-эмпирического метода считается Фрэнсис Бэкон (16-17 века) – английский философ. Именно он сделал опытное знание ядром своей теории познания. Считал, что научное знание строится и развивается путем сбора и анализа опытных данных и их индуктивного обобщения вплоть до открытия первых начал всех наук.В основе предложенного Бэконом эмпирического, или индуктивного, метода лежит индукция – способ рассуждения, при котором общий вывод делается на основе обобщения частных посылок.
Свой метод он назвал Новым Органоном. Включает критику идолов – то есть различных ошибок человеческого ума, глубочайших заблуждений (идолы рода, идолы пещеры, площади или рынка, и театра). Ум по своей природе не способен к мгновенному открытию сути, без опоры на тщательный анализ опыта.
Бэкон считает, что он предложил методологическую программу построения истинного знания. Своего рода циркуль, с помощью которого любой может нарисовать круг. Метод научного познания Бэкона включает 2 части: индукция (обобщение эмпирических данных), экспериментальное обоснование и отбрасывание ложных обобщений, из которых выбираются универсальные, которые могут быть первыми принципами науки.
Бэкон сформулировал свои известные правила исследования, которые он характеризует как «истинное наведение», противопоставляя его традиционной индукции через простое перечисление, т.к., по его мнению, она дает шаткие заключения и подвержена опасности быть опровергнутой противоречащим примером.
Сторонники индуктивно-эмпирической модели научного знания считали, что с помощью индуктивной логики они можно делать открытия в науке независимо от таланта, интуиции, подготовки и опыта исследователя.
Тему эмпиризма развивал английский философ Джон Локк (17 век). Локк полагал, что все наши знания мы черпаем из опыта, ощущений. Люди не рождаются с готовыми идеями. Голова новорожденного – чистая доска, на которой жизнь рисует свои узоры – знание. Локк считает, что есть 2 основных источники идей: ощущения и ум. 1й источник: наши чувства обращаются к отдельным предметам, которые чувственно воспринимаемы, и чувства приносят уму различные восприятия вещей. Так мы получаем идеи на основе ощущений. Локк верит, что подобные идеи отвечают действительной природе вещей и автоматически истинны. Они реальны и адекватны, так как разум здесь ничего не привносит. 2й источник – деятельность самого нашего ума, когда он имеет дело уже не с внешними вещами, а наблюдает за самим собой, за своими операциями, воспринимает их.
В работах Дж.С. Милля концепция индуктивизма получает свое развернутое выражение. Им были сформулированы известные «методы опытного исследования», так называемые, «методы научной индукции». Однако процессы перехода от эмпирического уровня науки к теоретическому, предполагающие идеализацию, моделирование, построение специальных теоретических объектов и конструкций, никоим образом не могут уложиться в рамки индуктивных методов исследования.
Недостатки ИЭ модели.
В то время, когда была предложена индуктивно-эмпирическая модель, философы указали на то, что в основном индукция неполная. Редко удается обобщить все факты, релевантные для исследуемого явления. Сколько их вообще нужно? То есть индукция не способна дать истинное знание.
Также в 19 веке, в связи с развитием теоретической физики, заметили, что иногда теории появляются раньше фактов. Существуют ситуации, когда вопреки фактам сохраняли новые теории. И сами факты теоретически нагружены. Факты – это не непосредственное отражение реальной природы вещей, а некая теоретическая конструкция.
В 19 в. индуктивизм вызывал значительную критику со стороны многих представителей философии и методологии науки. Решающим доводом против абсолютизации методов индукции является невозможность при помощи этих методов проанализировать процессы перехода от эмпирии к теории. Под влиянием этой критики индуктивизм постепенно уступает место концепции гипотетико-дедуктивного метода. Показательна позиция английского философа У. Уэвелла (середина 19 в.). С одной стороны, он рассматривает процесс движения мысли от эмпирии к теории как индуктивный процесс; с другой стороны — в само понятие индукции Уэвелл вкладывает принципиально иное содержание. Критикуя взгляды Аристотеля, Бэкона и Милля на индукцию, Уэвелл отмечает, что они не обратили должного внимания на процесс открытия. В понимании Уэвелла, содержание этого понятия нельзя никоим образом «вычитать» из имеющихся фактов, и их сравнения, сопоставления и проч.; оно привносится активностью познающего субъекта. Процесс введения нового понятия невозможно подчинить определенным правилам и что логическому контролю подвержены лишь проверки принимаемых гипотез. Формально оставаясь в рамках индуктивизма, Уэвелл отказывает этой модели в возможности построения на ее основе логики открытия.
В настоящее время признается, что нет никакого прямого логического пути от опыта к теории. Мы не знаем, как именно от наблюдения или других процедур за явления, в ходе опыта, мы формулируем свои предположения. Говорят об интуиции, внезапном прозрении, о том, что это область психологии, а не логики. Карл Поппер считает, что в естествознании за появление гипотез частично ответственная философия.
Свою концепцию в рамках логики предложил Чарльз Пирс – американский философ, логик, математик (19 век – начало 20 века). Он выдвинул предположение, что существует особая стадия научного исследования – открытия гипотез. Он назвал ее абдукцией. На стадии абдукции ученый выдвигает гипотезу для объяснения заинтересовавшего его явления. Дальше стадия дедукции – из гипотезы выводятся следствия. Дальше эмпирическое испытание и возможная коррекция гипотезы. Пирс пытается понять, благодаря какому умственному процессу появляются в уме гипотезы? К ученому приходит абдуктивное предположение наподобие вспышки. Озарение дает идею, которая помогает связать неизвестное с уже известными фактами. Пирс даже говорит, что абдукция как способность изобретать новое знание возникла в процессе эволюции человека. Но термин «абдукция» в современном ГДМ не прижился.
Тем не менее, слабости индуктивно-эмпирической модели построения научного знания не означают отрицание возможностей использования индуктивно-эмпирической модели. Она может быть единственно применимой в том случае, когда ничего не известно об исследуемом явлении, когда отсутствуют теоретические наработки, позволяющие объяснить его существование, то есть в поисковых исследованиях.
В конце 19 века формулируется новая методологическая программа – гипотетико-дедуктивная. В современной философии науки она считается основной для естественных наук, более адекватной современным тенденциям научного поиска.
Кроме индуктивно-эмпирического, до возникновения гипотетико-дедуктивного метода, в науке был широко распространен и аксиоматико-дедуктивный метод. Но он использовался, по сути дела, лишь в математике. Он также может дополнять ГДМ, так как прежде всего организует знание.
Если сравнивать гипотетико-дедуктивный метод с индуктивно-эмпирическим, то можно заметить следующее. 1 из основных особенностей ИЭМ – позволяет начинать построение научного знания практически с нуля. Мы начинаем проводить эмпирические исследования не обладая какими-либо знаниями о предмете. В ходе получения экспериментальных данных мы эти знания и получаем. Теория здесь считается прямым обобщением опыта.
Иногда считается, ИЭ метод — это ранняя стадия развития науки, когда в ней еще практически нет теоретической базы, стадия неразвитой науки. А ГДМ на стадии развитой теоретической базы.

Гипотетико дедуктивная модель построения научного знания
Гипотетико-дедуктивный метод — это теоретический метод научного познания, основанный на дедуктивном выводе следствий из гипотезы (или системы гипотез) и их эмпирической (экспериментальной) проверке.
Поскольку дедукция полностью переносит значение истинности от посылок к заключению, то отрицательные результаты эмпирических проверок свидетельствуют о некорректности исходной гипотезы, либо о необходимости внесения соответствующих изменений в процедуры эмпирических проверок или в саму гипотезу. Подтверждение дедуктивных следствий не может служить достаточным условием истинности проверяемой гипотезы, а лишь условием её правдоподобия или вероятности. В целом, оценка исходной гипотезы на основе такого вывода носит сложный и многоступенчатый характер.
В конце 19 века формулируется новая методологическая программа – гипотетико-дедуктивная. В современной философии науки она считается основной для естественных наук, более адекватной современным тенденциям научного поиска.
Кроме индуктивно-эмпирического, до возникновения гипотетико-дедуктивного метода, в науке был широко распространен и аксиоматико-дедуктивный метод. Но он использовался, по сути дела, лишь в математике. Он также может дополнять ГДМ, так как прежде всего организует знание.
Если сравнивать гипотетико-дедуктивный метод с индуктивно-эмпирическим, то можно заметить следующее. 1 из основных особенностей ИЭМ – позволяет начинать построение научного знания практически с нуля. Мы начинаем проводить эмпирические исследования не обладая какими-либо знаниями о предмете. В ходе получения экспериментальных данных мы эти знания и получаем. Теория здесь считается прямым обобщением опыта.
Иногда считается, ИЭ метод — это ранняя стадия развития науки, когда в ней еще практически нет теоретической базы, стадия неразвитой науки. А ГДМ на стадии развитой теоретической базы.
ГД модель использует достижения как индуктивизма Бэкона, так и рационализма Декарта. В то же время основное ее допущение в том, что она не считает возникновение теории результатом прямого или постепенного обобщения опытных данных (как полагали индуктивисты). Теория – это и не результат интеллектуальной интуиции (как считали рационалисты). А результат свободного, ничем однозначно не определяемого открытия, изобретения и последующего испытания гипотез.
Для современного естествознания гипотетико-дедуктивная модель очень важна. Четкого автора она не имеет. Считается, что была развит, прежде всего, в работах Карла Гемпеля (дедуктивно-номологическая модель научного объяснения) и Карла Поппера.
ГД модель призвана в первую очередь расширять имеющееся наличное знание. Если наука только появляется и у нее нет теоретических принципов, то ИЭ модель. В ГД модели так:
1) Есть некое наличное теоретическое знание, которое признано если не истинным, то имеющим высокую степень вероятности. Нужно прирастить это наличное знание, то есть добавить еще один элемент.
2) 2 основных пути, как прирастить. 1й – ресурсами самой системы наличного знания, но это будет количественное изменение, так как новый элемент полностью согласован с имеющейся системой, то есть принципиально нового качественно другого знания мы здесь не получим, например, обобщим имеющиеся данные через индукцию, и получим этот элемент, новое высказывание, 2й – внесем в наличное знание внешний элемент – гипотезу. Но как ее туда включить? Своего рода это инъекция инородного тела в организм. Знание теперь расширяется, но гипотеза остается инородным элементом. Теперь нужно найти способ, как эта гипотеза соотносится с элементами старого знания, то есть установить возможные отношения между ними. Для этого из этого расширенного знания выводится ряд следствий, из них еще следствия и так до тех пор, пока мы не получим ряд проверяемых следствий.
3) Что будет с этими эмпирически проверяемые следствиями в результате проверки? 1й — Они могут показать полную согласованность со старым знанием. Но тогда опять же это количественный рост знания, гипотеза не оказывается таким уж принципиально качественно новым элементом. 2й — Эмпирически проверяемые следствия показывают невозможность согласования гипотезы со старым знанием. Тогда нужно признать, что гипотеза негодна и отбросить ее, либо скорректировать. Другой путь – предложить новую гипотезу, содержание которой должно серьезно отличаться от предыдущей. Это – самый распространенный вариант развития событий.
Но возможен и другой вариант. Мы не отбрасываем гипотезу, а сохраняем ее, считая более адекватной, чем старое наличное знание, и отбрасываем это старое знание. На основе этой новой гипотезы мы строим новую систему знания. Это крайне редко бывает. Это научная революция. Опять же речь здесь, скорее, идет не об отбрасывании всего наличного знания, а лишь его основного элемента, которое было для него основой (основной теории). Хотя и по этому поводу идут споры, что здесь отбрасывается.
Скорее, если речь не идет о научной революции, а о смене одной из теорий, более реалистичен и желателен 3й вариант того, что может показать проверка эмпирических следствий – они показывают, что приращения наличного знания возможно, если мы построим новую структуру с включение новой гипотезы. То есть наличное знание не полностью отброшено, а переструктурировано, его элементы должны быть подкорректированы. Для этого гипотезу также надо будет скорректировать.
Выделяют два основных плана или этапа существования гипотезы в науке – (1) выдвижение гипотезы, (2) ее развертывание и рефлексивное обоснование как элемента научного знания.
Одна из наиболее существенных проблем первого этапа заключается в том, что нам до сих пор немного известно о переходе от опытных данных к выдвижению гипотез, каким образом он осуществляется. Процедура индукции способна дать только предположительное, вероятностное знание. В рамках гипотетико-дедуктивного метода мы также получаем заключения, имеющие вероятностный характер, поскольку мы выводим их из гипотез и других посылок, истинное значение которых неизвестно. Как отмечает У. МакКомас, при внимательном рассмотрении оказывается, что в процессе решения проблемы крайне важную роль играют такие факторы, как воображение, творческое начало, а также предшествующее знание ученого и т. д. Как замечает К. Поппер, научное открытие содержит «иррациональный элемент», или «творческую интуицию». Но догадки, интуиция, воображение, а также опыт, квалификация и талант исследователя — эти факторы почти не поддаются строго логическому анализу.
Помимо этого, важным фактором является существенная роль предпосылочного, предварительного, а также неявного знания в выдвижении гипотез. В научных текстах как обязательные, дополнительные к явному знанию функционируют многообразные неявные основания и предпосылки, в том числе философские, общенаучные, этические, эстетические и другие. В качестве неявных форм в научном знании присутствуют также традиции, обычаи повседневности и здравого смысла, а также предрассудки.
Роль гипотезы
В принципе она уже осознается как имеющая место в индуктивно-эмпирической модели, но статус ее там невысок. Выделяют две формы научного познания – факт и теорию. Как самостоятельному элементу ей там места нет. Гипотеза как индуктивное обобщение фактов.
Часто цитируют высказывание И. Ньютона «Гипотез не измышляю». На самом деле, он не вообще от них отказывается, а лишь от спекулятивных гипотез, которые нельзя вывести из опыта.
Позже гипотеза признается как неразвитая форма теории. Наконец, в 19 веке ее статус повышается. Энгельс подвергает сомнению строгое разделение истинности и ложности теории. Гипотеза признается как «форма развития естествознания». Ленин, который рассматривал истину как процесс перехода от одних относительных истин к другим, признавал, что всегда будут существовать явления за пределами известной области, и именно гипотеза является первым приближением к действительности.
Развитие теоретического естествознания, где теория иногда формулируется раньше фактов, чего не допускала эмпирическая программа – это способствует усилению роли гипотезы.
В первой половине 20 века вообще некоторые ученые признают истину относительной. Концепция конвенционализма, Анри Пуанкаре: основные принципы любой научной теории – лишь условные соглашения между учеными, где единственное абсолютное условие – непротиворечивость. Эти принципы не отражают объективную реальность, а являются результатом согласия, конвенции.
Позже, во многом благодаря работам Карла Поппера (середина и 2ая половина 20 века), любое теоретическое знание в науке признается гипотетичным, потенциально опровергаемым. Соответственно, статус гипотезы очень высок.
В настоящее время цикл научного познания видится в общем так: 1) появляется проблемная ситуация; 3) формулируется проблема; 4) предлагается идея, которая затем уточняется; чтобы стать научной гипотезой, 5) выдвигается эта гипотеза или комплекс взаимосвязанных гипотез для решения проблемы; 6) если гипотеза или этот комплекс подтверждается путем сложной долгой процедуры, формируется научная теория. Но и теория не должна по идее считаться на века установленной. Она может корректироваться и даже однажды быть отброшенной.
При этом ГД модель все-таки считается работающей по преимуществу в естественных науках. Но не все так полагают. На самом деле, в соц-гум исследователи также выдвигают гипотезы, но формулируют не так, как в естественных и обоснование отличается. В тех отраслях соц-гум знания, где возможен эксперимент, наблюдение и др. эмпирические методы, или некие материальные свидетельства, как в археологии, гипотезы также подвергаются эмпирической проверке. Но соц-гум эксперимент, явно, отличен, от ест. Где не возможна проверка в виде эксперимента, там абсолютным условием логическая непротиворечивость, аргументация, то есть теоретическое обоснование. В том же литературоведении при интерпретации произведения выдвигается гипотеза. Как она проверяется? Н материале исследуемого текста (найти подтверждающие или опровергающие примеры в самом произведении), также какими-то биографическими фактами писателя. Но это неразвитая область исследования, здесь мало работ, где пытаются осмыслить роль ГД модели и, вообще, гипотезы, в соц-гум знании.

 

Формы и методы научного познания

Содержание:

Введение

Современная наука развивается очень быстрыми темпами, в настоящее время объем научных знаний удваивается каждые 10-15 лет. Около 90% всех ученых, когда-либо живших на Земле, — наши современники. За каких-то 300 лет, а именно в этот век современной науки, человечество сделало такой огромный скачок вперед, о котором наши предки даже не мечтали (около 90% всех достижений науки и техники было сделано в наше время). Весь мир вокруг нас показывает, каких успехов достигло человечество.    Именно наука стала главной причиной столь стремительно протекающей научно-технической революции, перехода к постиндустриальному обществу, повсеместного внедрения информационных технологий, появления новой экономики, для которой действуют законы классической экономической теории. не применяются, начало перевода человеческих знаний в электронную форму, столь удобную для хранения, систематизации, поиска и обработки и многого другого.

Все это убедительно доказывает, что основная форма человеческого познания — наука сегодня становится все более значимой и существенной частью действительности.

Однако наука не была бы столь продуктивной, если бы ей не было присуще столь развитая система методов, принципов и императивов познания. Именно правильно выбранный метод, наряду с талантом ученого, помогает ему познавать глубокую связь явлений, раскрывать их сущность, открывать законы и закономерности. Количество методов, которые наука разрабатывает для познания реальности, постоянно увеличивается. Их точное количество, пожалуй, сложно определить. Ведь в мире около 15 тысяч наук, и каждая из них имеет свои специфические методы и предмет исследования.    

Вместе с тем все эти методы находятся в диалектической связи с общенаучными методами, которые, как правило, содержатся в различных комбинациях и с универсальным диалектическим методом. Это обстоятельство является одной из причин, определяющих важность философских знаний для любого ученого. Ведь именно философия как наука о самых общих законах бытия и развития мира изучает тенденции и пути развития научного знания, его структуру и методы исследования, рассматривая их через призму своих категорий, законы и принципы. Помимо всего прочего, философия наделяет ученого тем универсальным методом, без которого невозможно обойтись ни в одной области научного знания.   

Процесс познания включает получение информации через органы чувств (чувственное познание), обработку этой информации посредством мышления (рациональное познание) и материальное развитие познаваемых фрагментов реальности (социальная практика). Между познанием и практикой существует тесная связь, в ходе которой происходит материализация (объективация) творческих устремлений людей, трансформация их субъективных планов, идей, целей в объективно существующие объекты, процессы. 

Чувственное и рациональное познание тесно связаны и являются двумя основными аспектами познавательного процесса. Более того, указанные аспекты познания не существуют изолированно ни от практики, ни друг от друга. Деятельность чувств всегда контролируется умом; ум, с другой стороны, функционирует на основе исходной информации, поступающей от органов чувств. Поскольку чувственное познание предшествует рациональному познанию, можно в определенном смысле говорить о них как о ступенях, стадиях процесса познания. Каждая из этих двух стадий познания имеет свою специфику и существует в своих формах.        

Сенсорное познание реализуется в форме прямого получения информации с помощью органов чувств, которые напрямую связывают нас с внешним миром. Отметим, что такое познание может осуществляться и с помощью специальных технических средств (устройств), расширяющих возможности органов чувств человека. Основными формами чувственного познания являются: ощущение, восприятие и представление.    

Ощущения возникают в мозгу человека в результате воздействия факторов окружающего мира на его органы чувств. Каждый сенсорный орган представляет собой сложный нервный механизм, состоящий из рецепторов, передающих нервные проводники и соответствующей части мозга, которая контролирует периферические рецепторы. Например, орган зрения — это не только глаз, но и нервы, ведущие от него к мозгу и соответствующий отдел центральной нервной системы.  

Ощущения — это психические процессы, происходящие в мозгу при возбуждении нервных центров, контролирующих рецепторы. Ощущения — это отражение индивидуальных свойств, качества предметов объективного мира, непосредственно влияющих на чувства, элементарное дальнейшее психологически неразложимое когнитивное явление. Ощущения специализированные. Визуальные ощущения дают нам информацию о форме предметов, об их цвете, о яркости световых лучей. Слуховые ощущения сообщают человеку о различных звуковых колебаниях в окружающей среде. Прикосновение позволяет нам чувствовать температуру окружающей среды, влияние различных материальных факторов на тело, их давление на него и т. д. Наконец, запах и вкус дают информацию о химических примесях в окружающей среде и составе принимаемой пищи.      

Биологические и психофизиологические дисциплины, изучающие ощущение как разновидность реакции организма человека, устанавливают различные зависимости: например, зависимость реакции, то есть ощущения, от интенсивности раздражения того или иного органа чувств. В частности, было обнаружено, что с точки зрения информационной способности в первую очередь у человека есть зрение и осязание, а затем слух, вкус, обоняние. 

Из фактов, свидетельствующих об ограниченности органов чувств человека, возникло сомнение в его способности познавать окружающий мир. Сомнения в способности человека познавать мир через свои чувства оборачиваются неожиданным образом, потому что сами эти сомнения оказываются свидетельством в пользу мощных возможностей человеческого познания, в том числе возможностей органов чувств, усиленных, при необходимости, соответствующими техническими средствами (микроскоп, бинокль, телескоп, прибор ночного видения и т. д.). 

Но самое главное, человек может познавать объекты и явления, недоступные его чувствам, благодаря способности к практическому взаимодействию с окружающим миром. Человек способен осмыслить и понять объективную связь, которая существует между явлениями, доступными органу чувств, и явлениями, недоступными для них (между электромагнитными волнами и слышимым звуком в радиоприемнике, между движениями электронов и теми видимыми следами, которые они оставляют в себе). камера Вильсона и др.). Понимание этой объективной связи — основа перехода (осуществляемого в нашем сознании) от ощущаемого к неуловимому.   

В научном познании, когда обнаруживаются изменения, происходящие без видимой причины в чувственно воспринимаемых явлениях, исследователь догадывается о существовании невидимых явлений. Однако для того, чтобы доказать их существование, выявить закономерности их действия и использовать эти законы, необходимо, чтобы его (исследовательская) деятельность оказалась одним из звеньев причины цепи, связывающей наблюдаемое и наблюдаемое. ненаблюдаемое. Контролируя это звено по своему усмотрению и вызывая наблюдаемые эффекты на основе знания законов ненаблюдаемых явлений, исследователь тем самым доказывает истинность знания этих законов. Например, преобразование звуков в электромагнитные волны, происходящее в радиопередатчике, а затем их обратное преобразование в звуковые колебания в радиоприемнике, доказывает не только факт существования незаметных для наших органов чувств электромагнитных волн, но и Истина учения об электромагнетизме, созданного Фарадеем, Максвеллом, Герцем.             

Поэтому имеющихся у человека чувств вполне достаточно для познания мира. У человека столько же чувств, — писал Л. Фейербах, — сколько нужно, чтобы воспринимать мир в целом, во всей его совокупности. 

На основе ощущений и восприятий в мозгу человека формируются представления Репрезентация — это чувственно-зрительный образ предметов и явлений действительности, сохраняемый и воспроизводимый в сознании без прямого воздействия самих предметов на органы чувств.  Если ощущения и восприятия существуют только при непосредственном контакте человека с предметом (без этого нет ощущения или восприятия), то идея возникает без прямого воздействия предмета на органы чувств. Через некоторое время после того, как объект повлиял на нас, мы можем вспомнить его образ в нашей памяти (например, вспомнить яблоко, которое мы держали в руке некоторое время назад, а затем съели). В то же время образ объекта, воссозданный нашим представлением, отличается от того образа, который существовал в восприятии. Во-первых, он беднее, бледнее по сравнению с разноцветным изображением, которое у нас было, когда мы непосредственно воспринимали объект. А во-вторых, этот образ обязательно будет более общим, потому что в идее с еще большей силой, чем в восприятии, проявляется целеустремленность познания. В образе, вызванном по памяти, в первом плане будет главное, что нас интересует.       

В то же время воображение и фантазия необходимы для научных знаний. Здесь спектакли могут приобретать поистине творческий характер. На основе элементов, присутствующих в действительности, исследователь представляет себе нечто новое, то, чего в настоящее время не существует, но которое будет либо в результате развития каких-то природных процессов, либо в результате прогресса практики. Например, всевозможные технические новшества изначально существуют только в идеях их создателей (ученых, конструкторов). И только после их воплощения в виде каких-то технических устройств, конструкций они становятся объектами чувственного восприятия человека.    

Специфика и уровни научных знаний

Познание — это особый вид деятельности человека, направленный на постижение окружающего мира и себя в этом мире. Познание — это, прежде всего, социальная и историческая практика, процесс приобретения и развития знания, его постоянное углубление, расширение и улучшение. 

Человек постигает окружающий мир, осваивает его различными способами, среди которых можно выделить два основных. Первый (генетически оригинальный) — материально-технический — производство средств к существованию, труд, практика. Второй — духовный (идеальный), в рамках которого когнитивные отношения между субъектом и объектом являются лишь одним из множества других. В свою очередь, процесс познания и знания, полученные в нем в ходе исторического развития практики и самого познания, все больше дифференцируются и воплощаются в своих различных формах.           

Каждой форме общественного сознания: науке, философии, мифологии, политике, религии и т. д. Соответствуют определенные формы познания. Обычно выделяют: обыденный, игривый, мифологический, художественно-образный, философский, религиозный, личностный, научный. Последние хотя и связаны между собой, но не идентичны друг другу, каждая из них имеет свою специфику.   

Не будем останавливаться на каждой из форм познания. Предмет нашего исследования — научное знание. В связи с этим желательно рассматривать особенности только последнего.  

Основными чертами научного знания являются.

Основная задача научного познания — открытие объективных законов действительности — природных, социальных (социальных), законов самого познания, мышления и т. д. Отсюда направленность исследования в основном на общие, существенные свойства предмета., его необходимый характер -ристика и их выражение в системе абстракций. Суть научного знания заключается в достоверном обобщении фактов, в том, что оно находит необходимое, естественное, для индивида, общее за случайным, и на этой основе предвидит различные явления и события.  

Феникс п. 449. Научное знание стремится выявить необходимые объективные связи, которые фиксируются как объективные законы. Если это не так, то нет и науки, ибо само понятие научности предполагает открытие законов, углубление в сущность изучаемых явлений.  

Ближайшая цель и высшая ценность научного знания — объективная истина, постигаемая прежде всего рациональными средствами и методами, но, конечно, не без участия живого созерцания. Отсюда характерная черта научного познания — объективность, устранение субъективистских моментов, если возможно, во многих случаях для осознания чистоты рассмотрения своего предмета. Даже Эйнштейн писал: То, что мы называем наукой, имеет своей исключительной задачей твердо установить, что есть из собрания. Его задача — дать истинное отражение процессов, объективную картину того, что есть. При этом необходимо учитывать, что деятельность субъекта является важнейшим условием и предпосылкой научного познания. Последнее невозможно без конструктивного и критического отношения к действительности, исключающего инерцию, догматизм и апологетику.     

Наука в большей степени, чем другие формы познания, ориентирована на воплощение в жизнь, являясь руководством к действию для изменения окружающей реальности и управления реальными процессами. Жизненный смысл научных исследований можно выразить формулой: Знать, чтобы предвидеть, предвидеть, чтобы практически действовать — не только в настоящем, но и в будущем. Всякий прогресс в научном познании связан с увеличением силы и диапазона научного предвидения. Именно предвидение позволяет контролировать процессы и управлять ими. Научное знание открывает возможность не только предвидеть будущее, но и его сознательное формирование. Ориентация науки на изучение объектов, которые могут быть включены в деятельность (актуальных или потенциально возможных, как возможные объекты ее будущего развития), и их изучение как подчиненных объективным законам функционирования и развития является одним из важнейших особенности научного познания. Этим он отличается от других форм познавательной деятельности человека.       

Важной чертой современной науки является то, что она стала силой, определяющей практику. Наука превращается из дочери производства в его мать. Многие современные производственные процессы зародились в научных лабораториях. Таким образом, современная наука не только обслуживает потребности производства, но и все больше выступает в качестве предпосылки для технической революции. Великие открытия последних десятилетий в ведущих областях знаний привели к научно-технической революции, которая охватила все элементы производственного процесса: комплексную автоматизацию и механизацию, разработку новых видов энергии, сырья и материалов, проникновение в микрокосм и в космос… В результате возникли предпосылки для гигантского развития производительных сил общества.     

Научное познание в эпистемологическом плане — это сложный противоречивый процесс воспроизводства знания, образующего целостную развивающуюся систему понятий, теорий, гипотез, законов и других идеальных форм, закрепленных в языке — естественном или, что более характерно, — искусственном (математическом символы, химические формулы и т. д.). Научное знание не только фиксирует свои элементы, но и непрерывно воспроизводит их на собственной основе, формирует в соответствии со своими нормами и принципами. В развитии научного знания чередуются революционные периоды, так называемые научные революции, которые приводят к изменению теорий и принципов, и эволюционные, спокойные периоды, в течение которых знания углубляются и детализируются. Процесс непрерывного самообновления наукой своего концептуального арсенала является важным показателем научного характера.   

В процессе научного познания используются такие специфические материальные средства, как приборы, инструменты, другое так называемое научное оборудование, зачастую очень сложное и дорогое (синхрофазотроны, радиотелескопы, ракетно-космическая техника и т. д.). Кроме того, наука в большей степени, чем другие формы познания, характеризуется использованием таких идеальных (духовных) средств и методов, как современная логика, математические методы, диалектика, системные, гипотетико-дедуктивные и другие общенаучные приемы и методы. 

Научное знание характеризуется строгой доказательностью, достоверностью полученных результатов, достоверностью выводов. В то же время существует множество гипотез, догадок, предположений, вероятностных суждений и т. д. Поэтому необходима логическая и методологическая подготовка исследователей, их философская культура, постоянное совершенствование их мышления, умение правильно применять его законы. первостепенной важности. и принципы. 

В современной методологии выделяют различные уровни научных критериев, относящихся к ним, в дополнение к названным, такие как внутренняя непротиворечивость знания, его формальная непротиворечивость, экспериментальная проверяемость, воспроизводимость, открытость для критики, свобода от предвзятости, строгость и т. д. В других формах познания рассматриваемые критерии могут иметь место (в той или иной степени), но там они не являются решающими. 

Методы научного познания: эмпирический и теоретический

Понятие метода (от греческого methodos — путь к чему-то) означает совокупность приемов и операций практического и теоретического освоения действительности.    

Метод вооружает человека системой принципов, требований, правил, руководствуясь которыми он может достичь намеченной цели. Владение методом означает для человека знание того, как, в какой последовательности выполнять определенные действия для решения определенных проблем, и способность применять эти знания на практике. 

Таким образом, метод (в той или иной форме) сводится к набору определенных правил, приемов, приемов, норм познания и действия. Это система предписаний, принципов, требований, которыми руководствуется субъект в решении конкретной проблемы, достижении определенного результата в данной сфере деятельности. Он дисциплинирует поиск истины, позволяет (в случае правильности) сэкономить время и силы, кратчайшим путем двигаться к цели. Основная функция метода — регулирование познавательной и других форм деятельности.          

Учение о методе стало развиваться в науке Нового времени. Ее представители считали правильный метод ориентиром в движении к надежному, истинному знанию. Итак, выдающийся философ 17 века. Ф. Бэкон сравнил метод познания с фонарем, освещающим путь путнику, идущему в темноте. Другой известный ученый и философ того же периода, Р. Декарт, изложил свое понимание метода следующим образом: Под методом, — писал он, — я имею в виду точные и простые правила, строгое соблюдение которых… без ненужная трата умственных сил, но постепенно и непрерывно увеличивающееся знание, способствует тому, что разум достигает истинного знания всего, что ему доступно.      

Существует целая область знаний, которая специально занимается изучением методов и обычно называется методологией. Методология буквально означает обучение методам (поскольку этот термин происходит от двух греческих слов: methodos — метод и logos — обучение). Изучая закономерности познавательной деятельности человека, методика разрабатывает на этой основе методы ее реализации. Важнейшей задачей методики является изучение происхождения, сущности, эффективности и других характеристик методов познания.   

Методы научного познания обычно подразделяются по степени их общности, то есть по широте применения в процессе научного исследования.

В истории познания есть два универсальных метода: диалектический и метафизический. Это общефилософские методы. С середины XIX века метафизический метод все больше вытесняется из естествознания диалектическим методом.       

Вторая группа методов познания — это общенаучные методы, которые используются в различных областях науки, то есть имеют очень широкий междисциплинарный диапазон приложений.

Классификация общенаучных методов

Существует два уровня научного познания: эмпирический и теоретический. Это различие основано на несходстве, во-первых, методов (приемов) самой познавательной деятельности, а во-вторых, характера достигнутых научных результатов. Некоторые общенаучные методы применяются только на эмпирическом уровне (наблюдение, эксперимент, измерение), другие — только на теоретическом (идеализация, формализация), а некоторые (например, моделирование) — как на эмпирическом, так и на теоретическом уровне.       

Эмпирический уровень научного знания характеризуется непосредственным изучением реально существующих, чувственно воспринимаемых объектов. Особая роль эмпиризма в науке заключается в том, что только на этом уровне исследования мы имеем дело с непосредственным взаимодействием человека с изучаемыми природными или социальными объектами. Здесь преобладает живое созерцание (чувственное познание), здесь присутствует рациональный момент и его формы (суждения, представления и т. д.), Но имеют второстепенное значение. Следовательно, изучаемый объект отражается преимущественно в своих внешних связях и проявлениях, доступных живому созерцанию и выражающих внутренние отношения. На этом уровне процесс накопления информации об исследуемых объектах, явлениях осуществляется посредством наблюдений, проведения различных измерений и постановки экспериментов. Здесь также проводится первичная систематизация полученных фактических данных в виде таблиц, диаграмм, графиков и т.д. Кроме того, уже на втором уровне научного знания — как следствие обобщения научных фактов — можно сформулировать некоторые эмпирические законы.      

Теоретический уровень научного знания характеризуется преобладанием рационального момента — понятий, теорий, законов и других форм и мыслительных операций. Отсутствие прямого практического взаимодействия с объектами определяет особенность того, что объект на данном уровне научного знания может быть изучен только косвенно, в мысленном эксперименте, но не в реальном. Однако живое созерцание здесь не исключается, а становится второстепенным (но очень важным) аспектом познавательного процесса.   

На этом уровне происходит раскрытие наиболее глубоких сущностных аспектов, связей, закономерностей, присущих изучаемым объектам, явлениям путем обработки данных эмпирических знаний. Эта обработка осуществляется с помощью систем абстракций высшего порядка — таких как концепции, выводы, законы, категории, принципы и т. д. Однако на теоретическом уровне мы не найдем фиксации или сокращенного резюме. эмпирических данных; теоретическое мышление нельзя свести к суммированию эмпирически данного материала. Получается, что теория вырастает не из эмпиризма, а как бы рядом с ним, вернее, над ним и в связи с ним.     

Теоретический уровень — это более высокий уровень научных знаний. Теоретический уровень знаний направлен на формирование теоретических закономерностей, отвечающих требованиям универсальности и необходимости, т.е. действовать везде и всегда. В результаты теоретических знаний являются гипотезы, теории, законы.   

Выделяя эти два разных уровня в научных исследованиях, не следует, однако, отделять их друг от друга и противопоставлять их. Ведь эмпирический и теоретический уровни знаний взаимосвязаны. Эмпирический уровень выступает в качестве основы, теоретической основы. Гипотезы и теории формируются в процессе теоретического осмысления научных фактов, статистических данных, полученных на эмпирическом уровне. Кроме того, теоретическое мышление неизбежно опирается на сенсорно-зрительные образы (включая схемы, графики и т. д.), с которыми имеет дело эмпирический уровень исследования.     

Эмпирические исследования, выявляя новые данные с помощью наблюдений и экспериментов, стимулируют теоретические знания (которые их обобщают и объясняют), ставят перед ними новые более сложные задачи. С другой стороны, теоретическое знание, развивая и конкретизируя новое содержание на основе эмпиризма, открывает новые, более широкие горизонты для эмпирического знания, ориентирует и направляет его в поисках новых фактов, способствует совершенствованию его методов и средств и т. д. 

В свою очередь, эмпирический уровень научных знаний не может существовать без достижения теоретического уровня. Эмпирические исследования обычно основываются на определенной теоретической структуре, которая определяет направление этого исследования, определяет и обосновывает используемые в данном случае методы.  

По мнению К. Поппера, абсурдно полагать, что мы можем начать научное исследование с чистых наблюдений, не имея чего-то подобного теории. Следовательно, некоторая концептуальная точка зрения абсолютно необходима. Наивные попытки обойтись без этого, по его мнению, могут привести только к самообману и некритическому использованию некой бессознательной точки зрения.  

Обратимся, прежде всего, к методам, находящим применение на эмпирическом уровне научного знания — наблюдению и эксперименту. Наблюдение — это осознанное и целенаправленное восприятие явлений и процессов без прямого вмешательства в их течение, подчиненное задачам научного исследования. Основными требованиями к научному наблюдению являются:  однозначность назначения, конструкции; последовательность в методах наблюдения; объективность; способность управлять многократным наблюдением или экспериментом. Наблюдение применяется, как правило, там, где вмешательство в исследуемый процесс нежелательно или невозможно. Наблюдение в современной науке связано с широким использованием устройств, которые, во-первых, усиливают органы чувств, а во-вторых, снимают налет субъективности в оценке наблюдаемых явлений. Важное место в процессе наблюдения (как и в эксперименте) занимает операция измерения.            

Измерение — это определение отношения одной (измеренной) величины к другой, принимаемое за эталон. Поскольку результаты наблюдений, как правило, имеют вид различных знаков, графиков, осциллографических кривых, кардиограмм и т. д., Интерпретация полученных данных является важной составляющей исследования. Особенно сложно наблюдение в социальных науках, где его результаты во многом зависят от личности наблюдателя и его отношения к изучаемым явлениям. Социология и психология различают простое и совместное (включенное) наблюдение. Психологи также используют метод интроспекции (самонаблюдения).           

Эксперимент, в отличие от наблюдения, представляет собой когнитивный метод, при котором явления изучаются в контролируемых и контролируемых условиях. Эксперимент, как правило, проводится на основе теории или гипотезы, определяющей постановку проблемы и интерпретацию результатов. Преимущества эксперимента по сравнению с наблюдением, во — первых, что оказывается возможным изучать явление, так сказать, в чистом виде, во- вторых, условия процесса может изменяться, и в- третьих, эксперимент сам по себе может быть повторяется много раз. Есть несколько видов экспериментов. Самый простой тип эксперимента — качественный, устанавливающий наличие или отсутствие явлений, предлагаемых теорией. Второй, более сложный тип — это измерительный или количественный эксперимент, который устанавливает числовые параметры любого свойства (или свойств) объекта или процесса. Особый вид эксперимента в фундаментальных науках — мысленный эксперимент. Наконец, особый тип эксперимента — это социальный эксперимент, проводимый с целью внедрения новых форм социальной организации и оптимизации управления. Сфера социального эксперимента ограничена моральными и правовыми нормами.                

Наблюдение и эксперимент являются источником научных фактов, которые в науке понимаются как особый вид предложений, фиксирующих эмпирическое знание. Факты являются основой построения науки, они образуют эмпирическую основу науки, основу для гипотез и создания теорий. Обозначим несколько методов обработки и систематизации знаний эмпирического уровня. Это прежде всего анализ и синтез.       

Анализ — это процесс мысленного, а часто и реального расчленения объекта или явления на части (признаки, свойства, отношения). Обратная процедура анализа — это синтез. Синтез — это соединение выявленных в ходе анализа сторон объекта в единое целое.       

Значительная роль в обобщении результатов наблюдений и экспериментов принадлежит индукции (от латинского inductio — руководство) — особому типу обобщения данных опыта. При индукции мысль исследователя переходит от частного (частных факторов) к общему. Различают научно-популярную, полную и неполную индукцию. Противоположность индукции — дедукция, движение мысли от общего к частному. В отличие от индукции, с которой дедукция тесно связана, она в основном используется на теоретическом уровне знаний. Процесс индукции связан с такой операцией, как сравнение — установление сходства и различия предметов, явлений. Индукция, сравнение, анализ и синтез подготавливают почву для разработки классификаций — объединения различных понятий и соответствующих явлений в определенные группы, типы с целью установления связей между объектами и классами объектов. Примеры классификаций — периодическая таблица, классификации животных, растений и др. Классификации представлены в виде диаграмм, таблиц, используемых для ориентации в различных понятиях или соответствующих объектах.                    

А теперь обратимся к методам познания, используемым на теоретическом уровне научного познания. Это, в частности, абстракция — метод, который сводится к абстракции в процессе познания некоторых свойств объекта с целью более глубокого изучения одной определенной его стороны. Результатом абстракции является разработка абстрактных понятий, характеризующих предметы с разных сторон. В процессе познания также используется такой прием, как аналогия — вывод о сходстве предметов в определенном отношении на основе их сходства в ряде других отношений. Этот прием связан с методом моделирования, получившим особое распространение в современных условиях. Этот метод основан на принципе подобия. Суть его заключается в том, что непосредственно исследуется не сам объект, а его аналог, его заместитель, его модель, а затем результаты, полученные при исследовании модели, переносятся на сам объект по особым правилам. Моделирование используется в тех случаях, когда сам объект либо труднодоступен, либо его непосредственное изучение экономически невыгодно и т. д. 

Существует ряд видов моделирования:

  1. Моделирование объектов, при котором модель воспроизводит геометрические, физические, динамические или функциональные характеристики объекта.                      
  2. Аналоговое моделирование, при котором модель и оригинал описываются одной математической зависимостью.
  3. Подписное моделирование, в котором схемы, чертежи, формулы выступают в качестве моделей.
  4. Ментальное моделирование тесно связано со знаком, в котором модели приобретают мысленно-зрительный характер. 
  5. Наконец, особый вид моделирования — включение в эксперимент не самого объекта, а его модели, благодаря чему последняя приобретает характер модельного эксперимента. 

Этот тип моделирования указывает на отсутствие жесткой границы между методами эмпирического и теоретического познания. Идеализация органически связана с моделированием — мысленным построением понятий, теорий об объектах, которые не существуют и нереализуемы в реальности, но те, для которых существует близкий прототип или аналог в реальном мире. Такими идеальными объектами оперируют все науки — идеальный газ, абсолютно черное тело, социально-экономическая формация, государство и т. д.           

Существенное место в современной науке занимает системный метод исследования или (как часто говорят) системный подход. Этот метод и старый, и новый. Он достаточно старый, поскольку его формы и составляющие, такие как подход к объектам с точки зрения взаимодействия части и целого, формирование единства и целостности, рассмотрение системы как закона строения. заданного набора компонентов, существовавших, как говорится, из века, но они были разрознены. Особое развитие системный подход началось в середине ХХ века с переходом к изучению и использованию на практике сложных многокомпонентных систем. Системный подход — это способ теоретического представления и воспроизведения объектов как систем. Основные понятия системного подхода: элемент, структура, функция и т. д. — обсуждались ранее в теме Диалектика и ее альтернативы. В системном подходе акцент делается не на элементах как таковых, а в первую очередь на структуре объекта и месте элементов в нем. 

В целом, основные моменты системного подхода следующие:

  1. Изучение феномена целостности и установление композиции целого, его элементов. 
  2. Исследование закономерностей соединения элементов в систему и структуру объекта, составляющую основу системного подхода. 
  3. В тесной связи с изучением структуры необходимо изучение функций системы и ее компонентов, т.е. структурно-функциональный анализ системы. 
  4. Исследование генезиса системы, ее границ и связей с другими системами. Особое место в методологии науки занимают методы построения и обоснования теории.                           

Среди них важное место занимает объяснение — использование более конкретных, в частности, эмпирических знаний для понимания более общих знаний. Объяснение может быть: структурным, например, принципом работы двигателя;  функциональные: как работает мотор; причинно-следственная связь: почему и как это работает. При построении теории сложных объектов важную роль играет метод восхождения от абстрактного к конкретному. На начальном этапе познание переходит от реального, объективного, конкретного к выработке абстракций, отражающих отдельные стороны изучаемого объекта. Рассекая объект, мышление как бы умерщвляет его, представляя объект как расчлененный, отрубленный скальпель мысли. Теперь следующая задача — воспроизвести предмет, его целостную картину в системе понятий, опираясь на абстрактные определения, выработанные на первом этапе, т.е. перейти от абстрактного к конкретному, но уже воспроизведенному в мышлении или к духовно конкретному.                 

Это как раз тот путь от общих абстракций товаров, денег и т. д. К целостной, богатой картине капитализма, которую Маркс делает в Капитале. В этом случае само построение теории может осуществляться либо логическими, либо историческими методами, которые тесно связаны между собой. С помощью исторического метода теория воспроизводит реальный процесс возникновения и развития объекта до настоящего времени, а с помощью логического метода она ограничивается воспроизведением сторон объекта, как они существуют в объекте в его развитом виде. штат. Выбор метода, конечно, не является произвольным, а продиктован целями исследования. Исторический и логический методы тесно связаны. Ведь в результате, в результате развития сохраняется все позитивное, что накопилось в процессе развития объекта. Неслучайно организм в своем индивидуальном развитии повторяет эволюцию живого от уровня клетки до современного состояния. Следовательно, можно сказать, что логический метод — это тот же исторический метод, но очищенный от исторической формы. В свою очередь, исторический метод в конечном итоге дает так же, как и логический метод, реальную картину объекта, но логический метод отягощен исторической формой.          

В построении теории, как и идеальных объектов, важная роль принадлежит аксиоматизации — методу построения научной теории, в котором она основана на некоторых исходных положениях — аксиомах или постулатах, из которых выводятся все остальные положения теории. дедуктивно, чисто логическим путем, посредством доказательства. Как отмечалось выше, этот метод построения теории предполагает широкое использование дедукции. Геометрия Евклида может служить классической моделью для построения теории аксиоматическим методом.       

Эмпирические исследования, выявляя новые данные с помощью наблюдений и экспериментов, стимулируют теоретические знания (которые их обобщают и объясняют), ставят перед ними новые более сложные задачи. С другой стороны, теоретическое знание, развивая и конкретизируя новое содержание на основе эмпиризма, открывает новые, более широкие горизонты для эмпирического знания, ориентирует и направляет его в поисках новых фактов, способствует совершенствованию его методов и средств и т. д. 

Формы научного знания: проблемы, гипотезы, теории

Благодаря новому методу конструирования знаний наука получает возможность изучать не только те предметные связи, которые могут иметь место в устоявшихся стереотипах практики, но и анализировать изменения в объектах, которые в принципе могли бы быть освоены развивающейся цивилизацией. С этого момента стадия, предшествующая науке, заканчивается и наука начинается в собственном смысле слова. Формирует ли он особый тип знания вместе с эмпирическими правилами и зависимостями? теория, которая позволяет получить эмпирические зависимости как следствие теоретических постулатов. Теория — это надежное (в диалектическом смысле) знание об определенной области реальности, которое представляет собой систему понятий и утверждений и позволяет объяснять и предсказывать явления из данной области, более высокую, обоснованную, логически последовательную систему научных знаний. знания, дающие целостное представление об основных свойствах, закономерностях, причинно-следственных связях, определяющих характер функционирования и развития определенной области реальности. А также — наиболее развитая организация научного познания, которая дает целостное отражение законов определенной сферы действительности и является символической моделью этой сферы. Эта модель построена таким образом, что одни из ее характеристик, которые носят самый общий характер, составляют ее основу, а другие подчиняются основным или выводятся из них в соответствии с логическими правилами. Например, строгое построение геометрии Евклида привело к системе утверждений (теорем), которые последовательно выводятся из нескольких определений основных понятий и истин, принятых без доказательства (аксиомы). Особенностью теории является то, что она обладает предсказательной силой. Теоретически существует множество исходных утверждений, из которых логическими средствами выводятся другие утверждения, то есть теоретически можно получить одни знания от других без прямой ссылки на реальность. Теория не только описывает определенный круг явлений, но и дает им объяснение.                   

Не все философы считают, что достоверность является необходимым атрибутом теории. В связи с этим различают два подхода. Представители первого подхода, если они ссылаются на теории концепции, которые могут быть ненадежными, они все же верят, что задача науки состоит в создании истинных теорий. Представители иного подхода считают, что теории не являются отражением реальности. Они понимают теорию как инструмент познания. Одна теория лучше другой, если это более удобный инструмент познания. Считая достоверность отличительной чертой теории, мы отличаем этот вид знания от гипотез.      

Теория — это средство дедуктивной и индуктивной систематизации эмпирических фактов. С помощью теории можно установить определенные отношения между утверждениями о фактах, законах и т. д. В случаях, когда вне рамок теории такие отношения не соблюдаются.  

Я различаю описательные теории, математизированные, интерпретативные и дедуктивные теории.    

Революции также становятся поворотными моментами в истории науки. Рев в науке выражается в качественном изменении ее исходных принципов, понятий, категорий, законов, теорий, то есть в смене научной парадигмы. Под парадигмой понимается: нормы, разработанные и принятые в данном научном сообществе, образцы эмпирического и теоретического мышления, которые приобрели характер убеждений; метод выбора объекта исследования и объяснение определенной системы фактов в виде достаточно обоснованных принципов и законов, образуют логически непротиворечивую теорию.       

Меняется и категориальный статус знаний — они больше не могут соотноситься с реализованным опытом, но также с качественно иной практикой будущего, и поэтому выстраиваются в категориях возможного и необходимого. Знания больше не формулируются только как рецепты существующей практики, они действуют как знания об объектах реальности в себе, и на их основе разрабатывается рецепт будущих практических изменений объектов. 

Постановка проблемы и программа исследования. Люди стремятся знать то, чего они не знают. Проблема — это вопрос, с которым мы обращаемся к самой природе, к жизни, к практике и теории. Порой поставить проблему не менее сложно, чем найти ее решение: правильная постановка проблемы в определенной мере направляет поисковую деятельность мысли, ее стремление.      

Переход к науке в собственном смысле слова был связан с двумя поворотными моментами в развитии культуры и цивилизации. Во-первых, с изменениями в культуре античного мира, обеспечившими применение научного метода в математике и идентификации на уровне теоретических исследований, во-вторых, с изменениями в европейской культуре, произошедшими в эпоху Возрождения, и переходом к Новый век, когда собственно научное мышление стало достоянием естествознания. Несложно заметить, что речь идет о тех мутациях в культуре, которые в конечном итоге обеспечили формирование техногенной цивилизации. В методологии термин  гипотеза  используется в двух смыслах: как форма существования знания, характеризующаяся проблематичностью, ненадежностью, необходимостью доказательства, и как метод формирования и обоснования пояснительных предложений, ведущих к установлению законов, принципов, теории. Гипотеза в первом смысле слова входит в метод гипотезы, но может использоваться и вне связи с ней.       

Когда ученый ставит проблему и пытается ее решить, он неизбежно разрабатывает программу исследования, выстраивает план своей деятельности. При этом он исходит из предполагаемого ответа на свой вопрос. Этот предполагаемый ответ действует как гипотеза.  

Лучшее представление о методе гипотезы — познакомиться с ее структурой. Первым этапом метода гипотезы является ознакомление с эмпирическим материалом, подлежащим теоретическому объяснению. Изначально этот материал пытаются объяснить с помощью уже существующих в науке законов и теорий. Если таковых нет, ученый переходит ко второму этапу — продвижению догадок или предположений о причинах и закономерностях этих явлений. При этом он пытается использовать различные методы исследования: индуктивное наведение, аналогия, моделирование и др. Вполне возможно, что на этом этапе выдвигаются несколько несовместимых друг с другом пояснительных предположений.    

Третий этап — это этап оценки серьезности предположения и выбора наиболее вероятного из множества предположений. Гипотеза проверяется в первую очередь на логическую непротиворечивость, особенно если она имеет сложную форму и разворачивается в систему предположений. Далее гипотеза проверяется на совместимость с фундаментальными межотеоретическими принципами этой науки.  

На четвертом этапе происходит развертывание выдвинутого предположения и дедуктивный вывод из него эмпирически проверенных следствий. На этом этапе возможна частичная обработка гипотезы, внесение в нее уточняющих деталей с помощью мысленных экспериментов. 

На пятом этапе проводится экспериментальная проверка выводов гипотезы. Гипотеза либо получает эмпирическое подтверждение, либо опровергается в результате экспериментальной проверки. Однако эмпирическое подтверждение последствий гипотезы не гарантирует ее истинности, а опровержение одного из следствий не свидетельствует однозначно о ее ложности в целом. Все попытки построить действенную логику подтверждения и опровержения теоретических объяснительных гипотез пока не увенчались успехом. Статус объяснительного закона, принципа или теории получает лучший по результатам проверки предложенных гипотез. Такая гипотеза обычно требует максимальной объяснительной и предсказательной силы.     

Знакомство с общей структурой метода гипотез позволяет определить его как сложный комплексный метод познания, включающий все его разнообразие и формы и направленный на установление законов, принципов и теорий.

Иногда метод гипотез также называют гипотетико-дедуктивным методом, имея в виду тот факт, что гипотеза всегда сопровождается дедуктивным выводом из нее эмпирически проверенных следствий. Но дедуктивное рассуждение — не единственный логический прием, используемый в методе гипотез. При установлении степени эмпирического подтверждения гипотезы используются элементы индуктивной логики. Индукция также используется на этапе предположения. Важное место в выдвижении гипотезы занимает вывод по аналогии. Как уже отмечалось, на этапе разработки теоретической гипотезы также может быть использован мысленный эксперимент.     

Объясняющая гипотеза как предположение о законе — не единственный тип гипотезы в науке. Существуют также экзистенциальные гипотезы — предположения о существовании неизвестных науке элементарных частиц, единиц наследственности, химических элементов, новых биологических видов и т. д. Способы выдвижения и обоснования таких гипотез отличаются от объяснительных гипотез. Наряду с основными теоретическими гипотезами могут быть вспомогательные, позволяющие привести основную гипотезу в большее соответствие с опытом. Как правило, впоследствии такие вспомогательные гипотезы исключаются. Существуют также так называемые рабочие гипотезы, которые позволяют лучше организовать сбор эмпирического материала, но не претендуют на его объяснение.    

Важнейшим видом метода гипотез является метод математических гипотез, который характерен для наук с высокой степенью математизации. Описанный выше метод гипотез является значимым методом гипотез. В его рамках сначала формулируются содержательные предположения о законах, а затем они получают соответствующее математическое выражение. В методе математической гипотезы мышление идет другим путем. Сначала для объяснения количественных зависимостей выбирается подходящее уравнение из смежных областей науки, что часто подразумевает его модификацию, а затем пытаются дать этому уравнению значимую интерпретацию.            

Сфера применения метода математических гипотез очень ограничена. Он применим прежде всего в тех дисциплинах, где в теоретических исследованиях накоплен богатый арсенал математического аппарата. К этим дисциплинам в первую очередь относится современная физика. Метод математических гипотез был использован для открытия фундаментальных законов квантовой механики.   

Заключение

Все в мире находится во взаимной связи, что дает активный импульс его саморазвитию. Самодвижение материи невозможно без связи, развитие невозможно без самодвижения. Развитие происходит за счет различных видов общения.  

Каждая наука использует разные методы, которые зависят от характера решаемых в ней задач. Однако оригинальность научных методов заключается в том, что они относительно независимы от типа проблем, но зависят от уровня и глубины научных исследований, что проявляется, прежде всего, в их роли в научно-исследовательских процессах. Другими словами, сочетание методов и их структура меняется в каждом исследовательском процессе. Благодаря этому возникают особые формы (стороны) научного знания, важнейшими из которых являются эмпирические и теоретические.   

Научное знание — это процесс, то есть развивающаяся система знаний. Он включает два основных уровня — эмпирический и теоретический. Несмотря на то, что они связаны между собой, они отличаются друг от друга, каждая из них имеет свою специфику. 

На эмпирическом уровне преобладает живое созерцание (чувственное познание), здесь присутствует рациональный момент и его формы (суждения, понятия и др.), Но имеют второстепенное значение. Поэтому объект исследуется прежде всего со стороны его внешних связей и отношений, доступных живому созерцанию. Сбор фактов, их первичное обобщение, описание наблюдаемых и экспериментальных данных, их систематизация, классификация и другая деятельность по фиксации фактов — характерные черты эмпирического познания.      

Эмпирическое исследование направлено непосредственно (без промежуточных звеньев) на свой объект. Осваивает это с помощью таких приемов и средств, как сравнение, измерение, наблюдение, эксперимент, анализ, индукция (об этих приемах — ниже). Однако не следует забывать, что опыт никогда, особенно в современной науке, никогда не бывает слепым: он спланирован, конструируется теорией, а факты всегда тем или иным образом загружены теоретически. Следовательно, отправной точкой, началом науки, строго говоря, являются не объекты сами по себе, не голые факты (даже в их совокупности), а теоретические схемы, концептуальные рамки реальности. Они состоят из абстрактных объектов (идеальных конструкций) различного рода — постулатов, принципов, определений, концептуальных моделей и т. д.    

Получается, что мы сами вносим свой опыт. Путь экспериментатору указывает теоретик. Более того, теория доминирует в экспериментальной работе от первоначального плана до последних штрихов в лаборатории. Соответственно, не может быть чистого языка наблюдений, поскольку все языки пронизаны теориями, и голые факты, взятые за пределы концептуальных рамок и за их пределы, не являются основой теории.   

Специфика теоретического научного познания определяется преобладанием рационального момента — понятий, теорий, законов и других форм и мыслительных операций. Живое созерцание здесь не исключается, а становится второстепенным (но очень важным) аспектом познавательного процесса. Теоретическое познание отражает явления и процессы со стороны их универсальных внутренних связей и закономерностей, осмысленных посредством рациональной обработки данных эмпирического знания. Эта обработка включает в себя систему абстракций более высокого порядка, таких как концепции, выводы, законы, категории, принципы и т. д.   

На основе эмпирических данных изучаемые объекты мысленно объединяются, осмысляется их сущность, внутреннее движение, законы их существования, составляющие основное содержание теорий — квинтэссенцию знания на заданном уровне..

Важнейшая задача теоретического познания — достижение объективной истины во всей ее конкретности и полноте содержания. В то же время такие познавательные методы и средства, как абстракция — отвлечение от ряда свойств и отношений объектов, идеализация — процесс создания чисто мысленных объектов (точка, идеальный газ и др.), Синтез — объединяя полученные в результате анализа элементов системы, дедукция — это движение знания от общего к частному, восхождение от абстрактного к конкретному и т. д. Наличие идеализации в знании служит индикатором развития теоретических знаний как набора определенных идеальных моделей. 

Характерной чертой теоретического знания является его ориентация на себя, внутренняя рефлексия, то есть изучение самого процесса познания, его форм, приемов, методов, понятийного аппарата и т. д. На основе теоретического объяснения и познанных закономерностей, предсказания, осуществляется научное предвидение будущего.   

Эмпирический и теоретический уровни знаний взаимосвязаны, граница между ними условна и подвижна. На определенных этапах развития науки эмпирическое становится теоретическим и наоборот. Однако абсолютизировать один из этих уровней за счет другого недопустимо.     

Эмпиризм сводит научное знание в целом до эмпирического уровня, принижая или полностью отвергая теоретические знания. Схоластическое теоретизирование игнорирует значение эмпирических данных, отвергает необходимость всестороннего анализа фактов как источника и основы теоретических построений и отрывается от реальной жизни. Его продукт — иллюзорно-утопические, догматические конструкции, такие как, например, концепция введения коммунизма в 1980 году или теория развитого социализма.   

Средства и методы познания соответствуют рассмотренной выше структуре науки, элементы которой одновременно являются этапами развития научного знания. Итак, эмпирические, экспериментальные исследования предполагают наличие целой системы экспериментального и наблюдательного оборудования (устройств, включая компьютеры, измерительные приборы и инструменты), с помощью которых устанавливаются новые факты. Теоретические исследования предполагают работу ученых, направленную на объяснение фактов (предположительных — с использованием гипотез, проверенных и доказанных — с использованием теорий и законов науки), по формированию концепций, обобщающих экспериментальные данные. Оба вместе проверяют то, чему учатся на практике.   

Методы естествознания основаны на единстве его эмпирической и теоретической сторон. Они взаимосвязаны и обусловливают друг друга. Их разрыв или преимущественное развитие одного за счет другого закрывает путь к правильному познанию природы — теория становится бессмысленной, опыт становится слепым.  

Естественнонаучные методы можно разделить на следующие группы:

  1. Общие методы по любому предмету, любой науке. Это различные формы метода, позволяющего связать воедино все стороны процесса познания, все его стадии, например, метод восхождения от абстрактного к конкретному, единство логического и исторического. Это, скорее, общефилософские методы познания.      
  2. Специальные методы касаются только одной стороны изучаемого предмета или определенного метода исследования:    

анализ, синтез, индукция, дедукция. Специальные методы также включают наблюдение, измерение, сравнение и эксперимент. 

Считая теоретические знания наивысшими и наиболее развитыми, прежде всего следует определить их структурные составляющие. К основным относятся: проблема, гипотеза и теория (ключевые моменты построения и развития знания на его теоретическом уровне). 

Проблема — это форма знания, содержанием которой является то, что еще не познано человеком, но которое необходимо познать. Другими словами, это знание о незнании, вопрос, возникший в процессе познания и требующий ответа. Проблема не в застывшей форме знания, а в процессе, который включает два основных момента (этапы движения знания) — его формулировку и решение. Правильный вывод знаний о проблеме из предыдущих фактов и обобщений, умение правильно поставить задачу — необходимое условие ее успешного решения.       

Научные проблемы следует отличать от ненаучных (псевдопроблем), например, проблемы создания вечного двигателя. Решение конкретной проблемы является существенным моментом в развитии знаний, во время которого возникают новые проблемы и выдвигаются новые проблемы, определенные концептуальные идеи, в том числе гипотезы.  

Гипотеза — это форма знания, содержащая предположение, сформулированное на основе ряда фактов, истинное значение которых не определено и требует доказательства. Гипотетическое знание вероятно, ненадежно и требует проверки и обоснования. В процессе доказательства выдвинутых гипотез одни из них становятся истинной теорией, другие видоизменяются, уточняются и конкретизируются, превращаются в заблуждения, если проверка дает отрицательный результат.      

Периодический закон, открытый Д. И. Менделеевым, теория Чарльза Дарвина и др., Прошли стадию гипотез. Практика — решающая проверка истинности гипотезы (логический критерий истинности играет в этом вспомогательную роль). Проверенная и доказанная гипотеза становится достоверной истиной и становится научной теорией. 

Теория — наиболее развитая форма научного знания, которая дает целостное отражение естественных и существенных связей определенной области реальности. Примерами такой формы знания являются классическая механика Ньютона, эволюционная теория Дарвина, теория относительности Эйнштейна, теория самоорганизующихся целостных систем (синергетика) и др.   

На практике научное знание успешно реализуется только тогда, когда люди убеждены в его истинности. Без превращения идеи в личное убеждение, веру человека невозможна успешная практическая реализация теоретических идей. 

Список литературы

  1. Алексеев П.В., Панин А.В. Философия. Учебник. М., 1998.
  2. Лешкевич Т.Г. Философия науки: традиции и инновации М.: ПРИОР, 2002.
  3. Спиркин А.Г. Философия. Учебник. М., 1990.  
  4. Философия // под. изд. Кохановский В.П. Ростов — н / д.: Феникс, 2002.   
  5. Голубинцев В.О., Данцев А.А., Любченко В.С. Философия для технических вузов. Ростов — н / д.: Феникс, 2002. 

Основные модели научного познания: индуктивизм, гипотетико-дедуктивизм, транспендентализм, конструктивизм.

 

 

 

 

 

РЕФЕРАТ 

на тему: 

 

Основные модели научного познания: индуктивизм, гипотетико-дедуктивизм, транспендентализм, конструктивизм.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Оглавление

Введение 3

Индуктивизм 4

Дедуктивизм 9

Трансцендентализм 12

Конструктивизм 16

Список  используемой литературы 22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

В современном мире развитие науки растет в геометрической прогрессии, общий объем научных знаний удваивается  каждые несколько лет. Именно наука явилась главной причиной столь бурно протекающей научно-технической революции, перехода к постиндустриальному обществу, повсеместному внедрению информационных технологий, появления “новой экономики”, для которой не действуют законы классической экономической теории, начала переноса знаний человечества в электронную форму, столь удобную для хранения, систематизации, поиска и обработки.

Все это убедительно доказывает, что основная форма человеческого  познания – наука в наши дни  становиться все более и более  значимой и существенной частью реальности. Однако наука не была бы столь продуктивной, если бы не имела столь присущую ей развитую систему моделей, методов, принципов и императивов познания. Именно правильно выбранный метод наряду с талантом ученого помогает ему познавать глубинную связь явлений, вскрывать их сущность, открывать законы и закономерности. Количество методов, которые разрабатывает наука для познания действительности постоянно увеличивается.

Вместе с тем все  эти методы находятся в диалектической связи с общенаучными методами, которые  они, как правило, содержат в различных  сочетаниях и со всеобщим, диалектическим методом. Это обстоятельство является одной из причин, которые определяют важность наличия философский знаний у любого ученого. Ведь именно философия как наука “о наиболее общих закономерностях бытия и развития мира” занимается изучением тенденций и путей развития научного познания, его структуры и методов исследования, рассматривая их через призму своих категорий, законов и принципов. В добавок ко всему философия наделяет ученого тем всеобщим методом, без которого невозможно обойтись в любой области научного познания.

Индуктивизм

 

 В истории философии и методологии науки индуктивизм это концепция, рассматривающая индукцию, прежде всего так называемую «научную индукцию», в качестве универсального или, во всяком, случае основного метода научного познания, опирающегося на опытное исследование. Философской базой индуктивизма является эмпиризм, утверждающий, что всякое подлинное знание о реальности, отправляясь от опыта, по существу не выходит за рамки того содержания, которое открывается познающему субъекту в этом опыте. Индуктивизм выступает как своего рода методологическая конкретизация эмпиризма, которая указывает на приемы и методы познания, обеспечивающие переход от эмпирических данных к научным обобщениям. Правомерно поэтому говорить об эмпирико-индуктивистской программе научного познания, которая сложилась в классической философии науки, начиная с Нового времени. Рассматривая методы так называемой «научной индукции» в качестве приемов получения универсальных высказываний о законах или закономерностях, индуктивизм претендует на разработку логики научного открытия, логики формирования законов науки.

 Родоначальником этой концепции стал Ф. Бэкон, сформулировавший свои известные правила исследования, которые он характеризует как «истинное наведение», противопоставляя его традиционной индукции через простое перечисление, т.к., по его мнению, она дает шаткие заключения и подвержена опасности быть опровергнутой противоречащим примером. «Истинное наведение» осуществляется посредством последовательного применения «таблиц присутствия, отклонения и степеней», которые обычно рассматриваются как прототип известных «методов сходства, различия и сопутствующих изменений», сформулированных впоследствии Дж.С. Миллем. В работах Дж.С. Милля концепция индуктивизма получает свое развернутое выражение. Им были сформулированы известные «методы опытного исследования», вошедшие во все учебники традиционной логики. Эти, так называемые, «методы научной индукции» являются, по существу, методами активного эмпирического познания и не выходят за рамки мысленных действий на этом уровне. Однако процессы перехода от эмпирического уровня науки к теоретическому, предполагающие идеализацию, моделирование, построение специальных теоретических объектов и конструкций, никоим образом не могут уложиться в прокрустово ложе индуктивных методов исследования.

 Уже в 19 в. индуктивизм вызывал значительную критику со стороны многих представителей философии и методологии науки. Так, указывалось на невозможность логического обоснования принципа индукции, который гарантировал бы правомерность индуктивных умозаключений от некоторого наблюдаемого положения дел на открытый класс явлений. Но решающим доводом против абсолютизации методов индукции в индуктивизме является невозможность при помощи этих методов проанализировать процессы перехода от эмпирии к теории. Под влиянием этой критики индуктивизм постепенно уступает место концепции гипотетико-дедуктивного метода. Характерна в этом отношении позиция английского философа У Уэвелла (середина 19 в.). С одной стороны, он выступает как индуктивист, рассматривая процесс движения мысли от факта к закону, от эмпирии к теории как индуктивный процесс; с другой стороны — в само понятие индукции Уэвелл вкладывает принципиально иное содержание. Критикуя взгляды Аристотеля, Бэкона и Милля на индукцию, Уэвелл отмечает, что они не обратили должного внимания на процесс открытия, заключающийся в подыскании соответствующего понятия для связывания фактов. В понимании Уэвелла, содержание этого понятия нельзя никоим образом «вычитать» из имеющихся фактов, и их сравнения, сопоставления и проч.; оно привносится активностью познающего субъекта. Принципиально важно, что, по Уэвеллу, этот процесс введения нового понятия невозможно подчинить определенным правилам и что логическому контролю подвержены лишь проверки принимаемых гипотез и выбор из них оправдывающих себя путем сравнения с фактами. Формально оставаясь, таким образом, в рамках И., Уэвелл, по существу, формулирует концепцию гипотетико-дедуктивного метода, во-первых, выходящую за рамки эмпирико-индуктивистской модели научного познания; а во-вторых, он отказывает этой модели в возможности построения на ее основе логики открытия.

 Эта позиция, по существу, оказывается исходной в философии и методологии науки 20 в. Отрицая возможности индукции как логики открытия, логические позитивисты в своей так называемой «стандартной концепции анализа науки» исходят из принципиального противопоставления «контекста открытия» и «контекста оправдания». Развивая в своих работах гипотетико-дедуктивистскую модель, сторонники этой концепции считают, что только «контекст оправдания» может быть предметом логико-методологического анализа знания, в то время как так называвемый «контекст открытия» может выступать только в качестве предмета психологии, истории или социологии науки. В рамках анализа «контекста оправдания» и гипотетико-дедуктивистской модели логические позитивисты выдвинули задачу разработки логики оправдания гипотез как вероятностной логики, которая именовалась ими «современной индуктивной логикой». Очевидно, однако, что вероятностная логика, как логика подтверждения гипотез на основе характеристики степени их подтверждаемости при помощи понятия «условной вероятности гипотез» (при наличии соответствующих эмпирических данных), никоим образом не соответствует пониманию индуктивной логики в рамках индуктивизма. Справедливо отмечая несостоятельность методов классической индукции как средств перехода от эмпирического знания к теоретическому, сторонники «стандартной концепции анализа науки», в свою очередь, абсолютизируют противопоставление контекстов открытия и обоснования, неправомерно отрицая вообще возможность методологического анализа процессов развития научного знания. Между тем современная методология науки достигла значительных результатов в исследовании типовых ситуаций формирования и развития научно-теоретического знания, в том числе ситуаций, имеющих обратную связь с эмпирией и демонстрирующих единство процессов открытия и процессов обоснования научно-теоретического знания.

Индуктивизм основывается на наблюдениях и предсказаниях, тогда как наука в действительности основывается на задачах и объяснениях. Индуктивизм предполагает, что теории каким-то образом извлекают или получают из наблюдений, или доказывают с помощью наблюдений, тогда как в действительности теории начинаются с недоказанных гипотез, возникших в чьем-то разуме и, как правило, предшествующих наблюдениям, исключающим конкурирующие теории. 

Индуктивизм ищет доказательства предсказаний как вероятных будущих событий. Процесс решения задач доказывает объяснение, которое превосходит все остальные имеющиеся на данный момент объяснения. Индуктивизм — опасный источник повторяющихся ошибок разного рода потому что на первый взгляд, он весьма правдоподобен. Но это не так.

В фундаментальных областях науки наблюдение даже небольших, едва различимых эффектов приводит нас к  более грандиозным выводам относительно природы реальности. Тем не менее, эти выводы невозможно логически  получить только из наблюдений. Что  же делает их неопровержимыми? «Задача индукции». Согласно индуктивизму научные теории открывают, экстраполируя результаты наблюдений, и доказывают, получая подтверждающие их наблюдения. На самом деле индуктивное рассуждение неправильно: невозможно экстраполировать наблюдения до тех пор, пока для них не существует объяснительного стержня. Однако опровержение индуктивизма, а также действительное решение задачи индукции зависит от признания того, что наука — это не процесс выведения предсказаний из наблюдений, а процесс поиска объяснений. Сталкиваясь с задачей, мы ищем объяснения среди уже существующих. Затем мы начинаем процесс решения задачи. Новые объяснительные теории начинаются с недоказанных гипотез, которые мы критикуем и сравниваем в соответствии с критериями задачи. Теории, которые не выдерживают критики, мы отбрасываем. Теории, выдержавшие критику, становятся общепринятыми, некоторые из них содержат задачи и потому приводят нас к поиску еще лучших объяснений. Весь процесс напоминает биологическую эволюцию 
Индуктивизм — (традиционная) методологическая доктрина, основанная на убеждении, что научное знание прогрессирует путем накопления эмпирических фактов: получение достаточно большого количества фактов приводит к формированию эмпирических закономерностей, сочетание которых, в свою очередь, ведет к оформлению теории, описывающей ту или иную область реальности.

Немецкий философ и  логик Рейхенбах написал о принципе индукции так: «Этот принцип определяет истинность научных теорий. Устранение его из науки означало бы ни более и не менее как лишение науки ее способности различать истинность и ложность ее теорий. Без него наука, очевидно, более не имела бы права говорить об отличии своих теорий от причудливых и произвольных созданий поэтического ума». 

 

 

 

 

 

 

 

Дедуктивизм

Дедуктивная стратегия (дедуктивизм, или гипотетико-дедуктивистский метод у Поппера) основана на представлении и наличии обратной связи между теорией и эмпирическими фактами: всегда существует возможность на основе теории сформулировать дедуктивную гипотезу относительно, например, связи между двумя переменными, которую затем можно подвернуть эмпирической проверке. Подтверждение гипотезы означает подтверждение теории, в противном случае теория отвергается как ложная.  
Следующий индуктивизму, ориентирован на поиск подтверждений своей концепции, тогда как исповедующий дедуктивизм ориентирован на поиск опровержений, то есть на более строгое ее испытание.

Дедуктивизм, или дедуктивная нормативность — это подход к использованию логических методов в аргументационной практике, согласно которому все базовые идеи, законы, принципы, а также правила проведения операций с ними должны быть предварительно выявлены, определены и систематизированы, так что применение и первых и вторых будет сведено к дедуктивному выводу.

При этом подразумевается, что  непредвиденные обстоятельства любого свойства могут быть заранее устранены, и судебное разбирательство тем  самым станет техническим решением проблемы. Сильной стороной дедуктивизма является необходимость заключения, вытекающая из нормативного характера фигуры рассуждения.  
Тем самым обеспечивается формальная строгость всего умозаключения, основанная на заранее установленных правилах, ведь умозаключение представляется как комбинация посылок, содержание которых в ходе всей процедуры остается неизменным. Каждый принявший посылки, вынужден согласиться с заключением, поскольку дедуктивизм выступает не только логическим инструментом, но и претендует на универсальный стандарт нормативности. 

 Понимание дедуктивизма в качестве логического инструмента выявления правильных рассуждений состоит в использовании правил дедуктивного вывода в качестве норм построения рассуждений. При этом, очевидно, индуктивное или традуктивное рассуждение может быть логически правильным, однако, не являясь дедуктивным, оно не может соответствовать нормам дедуктивных рассуждений. 

Если дедуктивизм понимается как теория нормативности рассуждений, то все недедуктивные рассуждения как несоответствующие дедуктивному стандарту автоматически считаются неправильными, хотя, с точки зрения логики, это не так. Именно в этом смысле, как теория нормативности, дедуктивизм послужил причиной критического пафоса в отношении логики со стороны специалистов в области теории аргументации. Во многих случаях единичные нормативные высказывания, выражающие суждения, выступающие в роли заключения в юридическом рассуждении, не являются строго логическими выводами, получаемыми из существующих норм-формулировок и описаний фактических ситуаций, соответствующих реальному положению дел.

Дедуктивизм , следовательно, не допускает никаких промежуточных вариантов: заключение либо следует с необходимостью, и при этом невозможно, чтобы оно не следовало, либо не следует с необходимостью. Поэтому дедуктивизм неприемлем для целей аргументации, в процессе которой должен происходить обмен аргументами, представляющими собой доводы разной степени приемлемости.

При этом использование дедуктивного метода как логического инструмента  в ходе аргументативной дискуссии вполне уместно, однако, исповедуя дедуктивизм, не представляется возможным найти компромисс между аргументами за и против, каждый из который может быть сам по себе дедуктивно обоснованным заключением. Главные козыри дедуктивизма — необходимость и истинность заключения, которое невозможно подвергнуть сомнению, исповедуя дедуктивизм.

Научные модели

Эта основная идея исследуется через:

Противопоставление взглядов студентов и ученых

Повседневный опыт студентов

Многие младшие школьники думают о моделях либо как об игрушках, либо как о простых копиях реальности. Это в целом согласуется с повседневным значением слова «модель» (например, «модели автомобилей», «модели самолетов», «модели железных дорог»). Студенты часто считают модели полезными, потому что они являются копиями (или даже масштабными репродукциями) реальных объектов или действий.В таких случаях учащиеся редко выходят за пределы поверхностного сходства между моделью и объектом или идеей, представленной моделью (то есть вопрос «Похоже ли это на X?» будет определять ценность модели X). судят).

Как и во многих областях науки, научное значение термина «модель» отличается от повседневного использования этого слова. Это важно для понимания повседневного опыта студентов с моделями.

Для получения дополнительной информации о введении научных терминов см. основную идею Знакомство с научным языком.

Некоторые учащиеся имеют более развитое представление о том, что «модели» могут быть чем-то большим, чем просто физическими представлениями объектов. Они признают, что «модели» также можно использовать для проверки идей и процессов способами, которые невозможно сделать в реальном мире. Это представление может быть подкреплено повседневным использованием таких терминов, как «компьютерное моделирование», и студенческим опытом моделирования компьютерных игр.

Более продвинутая точка зрения, редко встречающаяся среди учащихся старших классов начальной/младшей средней школы, заключается в том, что тестирование «моделей» (акт проверки на «соответствие») может привести к их изменению для получения более качественных прогнозов.Немногие студенты осознают важность, которую наука придает проверке и уточнению моделей для лучшего понимания процессов, которые они пытаются объяснить.

Исследования: Гилберт, Боултер и Резерфорд (1998), Гилберт и Резерфорд (1998), Гросслайт, Унгер, Джей и Смит (1991), Харрисон и Трегаст (2000), Нуссбаум и Новик, (1981), Саари и Viiri (2001), Treagust, Chittleborough & Mamiala (2002)

Научная точка зрения

Научная модель – это физическое, и/или математическое, и/или концептуальное представление системы идей, событий или процессов.Ученые стремятся выявить и понять закономерности в нашем мире, опираясь на свои научные знания, чтобы предложить объяснения, позволяющие предсказывать закономерности. Создаваемые учеными модели должны согласовываться с нашими наблюдениями, выводами и текущими объяснениями. Однако научные модели создаются не для того, чтобы быть фактическими утверждениями о мире. Полезно классифицировать научные модели следующим образом:

  • ментальные модели (представление сложной идеи, например, как мы думаем об абстрактной идее, такой как атомы)
  • выраженные модели (версия ментальной модели, которая выражается человека через действие, речь или письмо, например, на диаграмме)
  • модели консенсуса (выраженная модель, которая была подвергнута проверке учеными, и был достигнут консенсус в отношении того, что модель заслуживает внимания, например, модель Большого взрыва).

Наиболее полезные научные модели будут обладать:

  • объяснительной силой (модель, которая ничего не дает для объяснения, имеет очень небольшую ценность) модель)
  • согласованность в разных контекстах (модель атома одинакова при рассмотрении атома свинца или атома золота)
  • согласованность с другими научными моделями (модель атома такая же для атомов в металле, как это для атомов, находящихся внутри биологической клетки; биологическая клетка — еще одна научная модель).

Исследование: Gilbert & Boulter (1998)

Критические педагогические идеи

  • Наука – это попытка объяснить нашу природную среду и сделать прогноз о ней (см. основную идею, Заниматься наукой по-настоящему).
  • Наука стремится создавать простые описания и объяснения нашего сложного мира. Научная модель — очень мощный и распространенный способ представления этих упрощений.
  • Когда научная модель позволяет нам делать прогнозы, она ценится больше.
  • Поскольку научные модели представляют собой упрощенные объяснения, они не пытаются объяснить каждую ситуацию или каждую деталь. Это означает, что научные модели часто не идентичны «реальному миру», из которого они получены.

Учащиеся должны понимать, что ученые создают модели и используют их для прогнозирования. Поскольку модели представляют собой представления научных представлений, по мере изменения этих представлений меняются и модели.

Основная идея Работа науки исследует развитие научных знаний.

Исследуйте отношения между идеями в Карты развития концепции – модели, научная картина мира.

Преподавательская деятельность

Открытая дискуссия через обмен опытом

К этому моменту учащиеся столкнутся с целым рядом моделей в своем изучении естественных наук. В небольших группах попросите учащихся подумать о последних, скажем, 12 месяцах их изучения естественных наук, и попросите их в малых группах перечислить все научные модели, которые они могут определить. Этот список может также включать в себя любые научные модели, с которыми они столкнулись за пределами учебных аудиторий (например,грамм. в прессе).

Когда этот список будет заполнен, снова в группах попросите учащихся сформулировать критерии для принятия решения о том, что такое научная модель. Попросите их обобщить свои выводы на бумаге мясника для демонстрации. Затем каждая группа может рассмотреть выводы других групп, и всем классом можно провести обсуждение природы научных моделей.

Способствовать осмыслению и разъяснению существующих идей

В группах попросите учащихся создать свою собственную модель, скажем, нашей солнечной системы, используя диаграммы или строительные материалы.По завершении учащиеся могут затем сравнить свою модель с их пониманием текущей научной модели, перечислив сходства и различия между двумя моделями.

Пусть класс обсудит эти списки сходств и различий. Подумайте, как достижения в области технологий могли помочь нам в создании улучшенных моделей, например. схемы и чертежи, статические модели, механические модели и компьютерное моделирование. Обсудите, как эти достижения в области технологий могли также помочь в тестировании, уточнении и улучшении нашего понимания моделируемого процесса/системы и усовершенствовании модели.

Анализ модели космического корабля доступен по адресу:

Способствовать осмыслению и разъяснению существующих идей

Предложите учащимся перечислить характеристики «моделей» автомобилей (или самолетов, поездов и т. д.), возможно, ответив на вопрос: Что делает конкретную модель автомобиля «хорошей» моделью автомобиля?» Альтернативный подход может состоять в том, чтобы отобразить две модели одного и того же типа объекта, одна из которых сильно стилизована, а другая показывает гораздо больше деталей. Спросите учащихся, какая модель лучше, и предложите им объяснить свой выбор.

Сравните и сопоставьте характеристики, которые учащиеся определили для каждой модели. Попросите студентов подумать, какова цель модели и почему цели могут различаться для разных научных моделей.​

Практика в использовании и построении воспринимаемой полезности научных моделей система кровообращения или пищеварения в человеческом теле или модель Земли.Часто модели этих простых систем резко менялись, отражая наши достижения в области технологий и лучшее понимание. Например, Земля когда-то считалась плоским плоским диском, а затем была переосмыслена как очень большая сфера. Теперь известно, что он не сферический, а немного более грушевидный.

После того, как учащиеся наметят это развитие, попросите их подумать:

  • какие конкретно изменения претерпела модель
  • за какой период времени произошли изменения
  • почему произошли изменения/развития в модели
  • что новая информация или технология могли привести к переосмыслению дизайна исходной модели.

3. Научные модели – Investiging Science

Научные модели разрабатываются как средство помощи людям в понимании научных концепций и представлении их в визуальной среде. Модели используются для прогнозирования. Они могут включать физические и цифровые модели, которые со временем могут уточняться за счет включения новых научных знаний.

Студенты признают, что многие научные модели имеют ограничения и модифицируются по мере появления новых доказательств.По этой причине научные модели постоянно оцениваются на предмет точности и применимости мировым научным сообществом в процессе экспертной оценки. Учащиеся строят и оценивают свои собственные модели, созданные в ходе практических исследований.

Направляющий вопрос 1 : Что такое научная модель?

Изучить типы моделей, которые можно использовать в науке, в том числе:

  • схемы
  • физических реплик
  • математических представлений
  • аналогии
  • компьютерное моделирование

Некоторые вводные ссылки

Направляющий вопрос 2 : Что делает научные модели полезными?

В науке используется множество различных типов моделей.Однако у большинства моделей есть некоторые общие черты. Это включает;

  • помочь нам понять научный процесс или явление
  • на основе наблюдений, как количественных, так и качественных
  • объясните отношения между деталями в модели
  • помогают в создании предсказания, связанного с неизвестным аспектом представляемого процесса или явления.

Отличная статья из Центра изучения науки знакомит с научной моделью.

Студенты:

  • изучить использование научных моделей, включая, но не ограничиваясь:

1.Эпидемические модели

2. Модели Вселенной

3.

Атомные модели

4.

Климатические модели

Для каждого выше;

  • описывает, как модели использовались для иллюстрации, упрощения и представления научных концепций и процессов
  • объясняют, как научные модели используются для прогнозирования, которые трудно анализировать в реальном мире из-за временных рамок, размера и стоимости.
  • оценивают эффективность моделей для облегчения понимания научных процессов, структур и математических взаимосвязей за счет использования:
    • схемы
    • физических реплик
    • математических представлений
    • аналогии
    • компьютерное моделирование
  • оценить, как научные модели опираются на растущий объем данных из широкого круга дисциплин и технологий для уточнения прогнозов и проверки новых гипотез

 

  • Модель вселенной

Направляющий вопрос 3: Когда следует использовать конкретную модель?

Объясните, почему новые данные могут поставить под сомнение использование существующих научных моделей и могут привести к оспариванию и уточнению или замене этих моделей, включая, помимо прочего, разработку;

  • эпидемические модели
  • моделей Вселенной
  • атомные модели
  • климатические модели

См. выше информацию по каждому типу.

Оценка эффективности модели

Модели

используют разные «инструменты», чтобы сделать их более доступными и часто упрощающими сложные явления. Это включает;

 

Локомотив Джона Стивенса, копия оригинала 1825 г. 1928 г. — Музей науки и промышленности (Чикаго)

 

 

 

Аналогия, показывающая растительную клетку по сравнению с цирком

 

 

Файл: CSIRO ScienceImage 11431 Изображение компьютерной модели волны-убийцы, врезающейся в полупогружной аппарат

 

Другие примеры моделей 

Роль моделей в научной деятельности 

Направляющий вопрос 4: Как можно построить модель, чтобы упростить понимание научной концепции?
Построение модели: это может стать задачей углубленного изучения

Что следует учитывать при построении модели?

Учащиеся будут исследовать научную концепцию или процесс, который можно представить с помощью модели:

  • планирование модели со ссылкой на научную литературу
    написание аннотированной библиографии   и генератора ссылок Гарварда (дополнительную информацию о том, как цитировать ссылки, см. в разделе «Научная работа»)
  • построение модели с использованием соответствующих ресурсов для представления выбранной научной концепции
  • демонстрирует, как модель можно использовать для прогнозирования
  • представление и оценка модели посредством отзывов коллег

Введение в научное моделирование

Несколько примеров работающих научных моделей, сделанных старшеклассниками

Удивительные технологические проекты

Примеры компьютерного моделирования

Нравится:

Нравится Загрузка…

Научное моделирование — Science Learning Hub

В науке модель — это представление идеи, объекта или даже процесса или системы, которое используется для описания и объяснения явлений, которые нельзя испытать непосредственно. Модели занимают центральное место в том, что делают ученые, как в своих исследованиях, так и при передаче своих объяснений.

Модели — это мысленно-визуальный способ связать теорию с экспериментом, и они направляют исследования, будучи упрощенными представлениями воображаемой реальности, которые позволяют разрабатывать и проверять предсказания экспериментально.

Почему ученые используют модели

Модели можно использовать по-разному — от объяснения сложных данных до представления в качестве гипотезы. Ученые могут предложить более одной модели для объяснения или предсказания того, что может произойти в определенных обстоятельствах. Часто ученые спорят о «правильности» своей модели, и в процессе эта модель либо эволюционирует, либо отвергается. Следовательно, модели занимают центральное место в процессе накопления знаний в науке и демонстрируют, насколько научное знание является предварительным.

Подумайте о модели, показывающей Землю — глобус. До 2005 года глобусы всегда были художественным представлением того, как, по нашему мнению, выглядела планета. (В 2005 году был создан первый глобус с использованием спутниковых снимков НАСА.) Первый известный глобус, который был сделан (в 150 г. до н.э.), был не очень точным. Глобус был построен в Греции, поэтому, возможно, в Европе был показан лишь небольшой участок земли, и на нем не было бы ни Австралии, ни Китая, ни Новой Зеландии! По мере накопления знаний за сотни лет модель совершенствовалась до тех пор, пока к тому времени, когда был создан глобус, сделанный из реальных изображений, не было заметной разницы между репрезентацией и реальной вещью.

Построение модели

Ученые начинают с небольшого количества данных и со временем все лучше и лучше представляют явления, которые они объясняют или используют для прогнозирования. В наши дни многие модели, скорее всего, будут математическими и выполняются на компьютерах, а не являются визуальным представлением, но принцип тот же.

Использование моделей для прогнозирования

В некоторых ситуациях ученые разрабатывают модели, чтобы попытаться предсказать что-либо.Лучшими примерами являются климатические модели и изменение климата. Люди не знают всего того влияния, которое они оказывают на планету, но мы много знаем об углеродных циклах, круговоротах воды и погоде. Используя эту информацию и понимание того, как взаимодействуют эти циклы, ученые пытаются выяснить, что может произойти. Модели также полагаются на работу ученых по сбору качественных данных для ввода в модели. Чтобы узнать больше о работе по сбору данных для моделей, ознакомьтесь с проектом Арго и работой, проводимой для сбора крупномасштабных данных о температуре и солености, чтобы понять, какую роль играет океан в климате и изменении климата.

Например, они могут использовать данные, чтобы предсказать, каким может быть климат через 20 лет, если мы будем продолжать производить углекислый газ с нынешними темпами — что может произойти, если мы будем производить больше углекислого газа, и что произойдет, если мы будем производить меньше. Результаты используются для информирования политиков о том, что может произойти с климатом и что можно изменить.

Другое распространенное применение моделей — управление рыболовством. Рыболовство и продажа рыбы на экспорт являются важной отраслью для многих стран, включая Новую Зеландию (стоимостью 1 доллар).4 миллиарда долларов в 2009 году). Однако чрезмерный вылов рыбы представляет собой реальный риск и может привести к разрушению промысловых угодий. Ученые используют информацию о жизненном цикле рыб, схемах размножения, погоде, прибрежных течениях и местах обитания, чтобы предсказать, сколько рыбы может быть выловлено из определенного района, прежде чем популяция сократится ниже точки, при которой она не сможет восстановиться.

Модели также можно использовать, когда полевые эксперименты слишком дороги или опасны, например, модели, используемые для прогнозирования распространения огня в автодорожных туннелях и развития пожара в здании.

Как узнать, работает ли модель?

Модели часто используются для принятия очень важных решений, например, сокращение количества рыбы, которую можно выловить в каком-либо районе, может вывести компанию из бизнеса или помешать рыбаку сделать карьеру, которая была в его семье из поколения в поколение. .

Затраты, связанные с борьбой с изменением климата, почти невообразимы, поэтому важно, чтобы модели были правильными, но часто это случай использования наилучшей информации, доступной на сегодняшний день.Модели необходимо постоянно тестировать, чтобы убедиться, что используемые данные предоставляют полезную информацию. Ученые могут задать вопрос о модели: соответствует ли она известным нам данным?

Для изменения климата это немного сложно. Это может соответствовать тому, что мы знаем сейчас, но достаточно ли мы знаем? Один из способов проверить модель изменения климата — запустить ее в обратном порядке. Может ли он точно предсказать то, что уже произошло? Ученые могут измерить то, что произошло в прошлом, поэтому, если модель соответствует данным, считается, что она заслуживает большего доверия.Если это не подходит, пришло время сделать еще немного работы.

Этот процесс сравнения предсказаний модели с наблюдаемыми данными известен как «наземная проверка». Для управления рыболовством наземная проверка включает в себя выезд и взятие проб рыбы в разных местах. Если в регионе не так много рыбы, как предсказывает модель, пора проделать дополнительную работу.

Узнайте больше о наземной проверке в разделе Спутники измеряют толщину морского льда. Здесь ученые проверяют спутниковые данные о толщине льда в Антарктиде, чтобы эти данные можно было использовать для моделирования того, как могут меняться климат Земли, температура и уровень моря.

Природа науки

Модели всегда играли важную роль в науке и продолжают использоваться для проверки гипотез и прогнозирования информации. Часто они неточны, потому что у ученых может не быть всех данных. Важно, чтобы ученые проверяли свои модели и были готовы улучшать их по мере появления новых данных. Построение модели может занять время — на создание точной модели земного шара ушло более 2000 лет — будем надеяться, что точная модель изменения климата займет значительно меньше времени.

6 Понимание того, как создаются научные знания | Прививаем науку в школу: изучение и преподавание естественных наук в классах K-8

Белл П. и Линн М.К. (2000). Представления о науке: какой вклад вносит обучение науке? В Б.К. Хофер и П. Р. Пинтрих (редакторы), Личная эпистемология: психология убеждений о знании и познании. Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.

Burbules, NC, и Linn, MC (1991).Научное образование и философия науки: соответствие или противоречие? Международный журнал научного образования, 3 (3), 227-241.

Кэри С., Эванс Р., Хонда М., Джей Э. и Унгер С. (1989). «Эксперимент — это когда вы пробуете его и смотрите, работает ли он»: исследование понимания учащимися 7 класса построения научных знаний. International Journal of Science Education, 11 (5), 514-529.

Кэри С. и Смит С.(1993). О понимании природы научного знания. Педагог-психолог, 28 (3), 235-251.

Чендлер М., Бойс М. и Болл Л. (1990). Релятивизм и станции эпистемологического сомнения. Журнал экспериментальной детской психологии, 50 , 370-395.

Чандлер М.Дж., Халлетт Д. и Сокол Б.В. (2002). Конкурирующие заявления о конкурирующих заявлениях о знаниях. В Б.К. Хофер и П. Р. Пинтрих (редакторы), Личная эпистемология: психология убеждений о знании и знании (стр.145-168) . Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.

Дэвис, Э.А. (1998). Размышление студентов о строительных лесах для изучения естественных наук. Неопубликованная докторская диссертация, Калифорнийский университет, Беркли.

Драйвер Р., Лич Дж., Миллар Р. и Скотт П. (1996). Молодежные образы науки. Букингем, Англия: Open University Press.

Гир, Р.Н. (1991) Понимание научных рассуждений . Нью-Йорк: Холт Рейнхарт и Уинстон.

Гир, Р.Н. (1999). Наука без законов . Чикаго, Иллинойс: University of Chicago Press.

Гоберт, Дж., и Дискенна, Дж. (1997). Взаимосвязь между эпистемологиями студентов и рассуждениями, основанными на моделях. (Служба воспроизведения документов ERIC № ED409164). Каламазу: Университет Западного Мичигана, Департамент научных исследований.

Гоберт, Дж., и Паллант, А. (2001). Сделать мышление видимым: содействие изучению естественных наук посредством моделирования и визуализации .Представлено на исследовательской конференции Гордона, Колледж Маунт-Холиок, Хэдли, Массачусетс, 5-10 августа.

Гросслайт, Л., Унгер, К., Джей. Э. и Смит, К. (1991). Понимание моделей и их использование в науке: Представления учащихся средних и старших классов и экспертов. Журнал исследований в области преподавания естественных наук, 28, 799-822.

Хаммер, Д. (1994). Эпистемологические убеждения во вводной физике. Познание и Инструкция, 12 (2), 151-183.

Хаммер, Д.и Элби, А. (2002). О форме личной эпистемологии. В Б.К. Хофер и П. Р. Пинтрих (редакторы), Личная эпистемология: психология убеждений о знании и знании (стр. 169-190). Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.

Хьюсон П. и Хьюсон М. (1988). О соответствующей концепции преподавания науки: взгляд из исследований изучения науки. Научное образование, 72 (5), 529-540.

Научные модели: определение и примеры — видео и стенограмма урока

Визуальные модели

Визуальные модели — это блок-схемы, изображения и диаграммы, которые помогают нам обучать друг друга.Это те, с которыми неученые имеют наибольший опыт. В офисе вы можете создать блок-схему, которая описывает работу, которую вы делаете. Возможно, заказы приходят по телефону, и эта информация передается как на склад, так и в отдел членства. Если вы включите все входные и выходные данные, эта блок-схема станет примером визуальной модели.

В науке визуальные модели часто используются в качестве образовательных инструментов, например, в классе или от ученого к коллеге. Например, визуальная модель может показать основные процессы, влияющие на то, из чего состоит атмосфера.Какими бы умными и образованными вы ни были, диаграммы чрезвычайно полезны для объяснения того, как устроен мир. Они могут описывать абстрактные концепции и показывать вещи, которые были бы слишком малы или слишком велики, чтобы их можно было увидеть своими глазами.

Математические/компьютерные модели

Научные модели часто представляют собой математические модели , в которых математика используется для описания конкретного явления. Например, вы можете заметить, что сила тяжести на объекте равна его массе, умноженной на силу гравитационного поля.Когда вы соедините все свои гравитационные уравнения, вы получите общую модель гравитации, впервые созданную Ньютоном.

Но у людей есть пределы. Те математические уравнения, которые придумал Ньютон, могут сбивать с толку. Это нормально, когда вы изучаете простые ситуации в научной лаборатории, но как насчет реального мира? Использование законов Ньютона для объяснения течения реки по суше сложнее, чем вы думаете.

Вам нужно будет учитывать типы камней и почвы, их трение и соленость, а также то, как вода обтекает растения и различные камни случайной формы.Это, конечно, непросто, поэтому для полного объяснения можно использовать компьютерные модели , которые способны выполнять сложные вычисления и анимацию. Ввод всего, что мы знаем о гравитации и силах, в компьютеры позволяет ему понять, что произойдет, гораздо быстрее, чем любой человек.

Математические и компьютерные модели используются для предсказания самых разных вещей. Например, как может развиваться изменение климата или что может произойти, если астероид упадет на Землю. Они также используются для моделирования автомобильных аварий или для моделирования огня и дыма для исследований безопасности или даже для голливудских фильмов.

Пересмотр моделей

Модель по определению несовершенна. Он представляет что-то в мире только таким образом, который позволяет нам делать прогнозы. Но реальный мир иногда показывает нам, что нам есть чему поучиться. Научные модели постоянно изменяются или обновляются, когда мы получаем новые данные. Если мы находим данные, которые не соответствуют нашим предыдущим моделям, то кто-то должен выяснить, что пошло не так, и внести улучшения.

Иногда старая модель не ошибочна, она просто неполна.Например, когда Альберт Эйнштейн придумал свои теории относительности, они были более точной заменой ньютоновских законов движения и гравитации. Значит ли это, что Ньютон ошибался? Ну не совсем. Законы Ньютона проделывают фантастическую работу по предсказанию того, как будут вести себя движущиеся объекты, и по предсказанию сил гравитации. Проблема в том, что они работают только тогда, когда объекты движутся относительно медленно, и не объясняют, почему и как работает гравитация.

Эйнштейн расширил эти теории, создав собственную модель движения и гравитации, которая работала не только как законы Ньютона для медленно движущихся объектов, но и для объектов, приближающихся к скорости света.Старая модель не была ошибочной, просто она работала только при определенных обстоятельствах.

Целью науки является улучшение наших знаний о мире, и это постепенный процесс. Это происходит с большим количеством фальстартов и упрощений. Это одна из сильных сторон науки: она позволяет нам узнавать больше каждый день и постепенно улучшать наше понимание мира.

Резюме урока

Научная модель — это то, где ученые представляют что-то в реальном мире таким образом, чтобы его было легче понять или делать прогнозы.Это может быть простая диаграмма, физическая модель или изображение, или сложная, например набор математических уравнений или компьютерная программа.

Основными типами научной модели являются визуальная, математическая и компьютерная модели. Визуальные модели — это блок-схемы, рисунки и диаграммы, которые помогают нам обучать друг друга. Математические модели включают научные уравнения, которые аппроксимируют и объясняют, как устроен мир, позволяя нам делать расчеты и прогнозы. Компьютерные модели могут выполнять сложные вычисления, на которые у человека ушло бы очень много времени.Мы используем компьютеры, чтобы предсказать, как вещи могут вести себя в мире, и помочь нам найти ответы на наши научные вопросы.

Три основных типа научных моделей

Визуальный математический Компьютер
*Часто используется в качестве учебных пособий
*Включает диаграммы, рисунки и диаграммы
*Когда математика используется для описания конкретного явления
*Использование расчетов для прогнозирования
*Возможность сложных вычислений и анимации
*Можно использовать для моделирования событий на основе математики и данных

Результаты обучения

К концу урока вы должны уверенно выполнять следующие действия:

  • Вспомнить цель научной модели
  • Назовите и опишите три типа научных моделей

Модель научных исследований в психологии – Методы исследования в психологии

Обзор научного метода

Цели обучения

  1. Обзор общей модели научных исследований в психологии.

 

На рис. 2.1 представлена ​​простая модель научного исследования в психологии. Исследователи формулируют вопрос исследования, проводят эмпирическое исследование, предназначенное для ответа на вопрос, анализируют полученные данные, делают выводы об ответе на вопрос и публикуют результаты, чтобы они стали частью исследовательской литературы (т. е. все опубликованные исследования в этой области). Поскольку исследовательская литература является одним из основных источников новых исследовательских вопросов, этот процесс можно рассматривать как цикл.Новые исследования приводят к новым вопросам, которые ведут к новым исследованиям и так далее. На рис. 2.1 также показано, что исследовательские вопросы могут возникать вне этого цикла либо в результате неформальных наблюдений, либо в связи с практическими проблемами, которые необходимо решить. Но даже в этих случаях исследователь начинал с проверки исследовательской литературы, чтобы узнать, был ли уже дан ответ на вопрос, и уточнить его на основе того, что уже было обнаружено предыдущим исследованием.

 

Рис. 2.1. Простая модель научных исследований в психологии

Эта модель хорошо описывает исследования Мела и его коллег.Их исследовательский вопрос — являются ли женщины более разговорчивыми, чем мужчины — был подсказан им как стереотипами людей, так и утверждениями, опубликованными в исследовательской литературе об относительной разговорчивости женщин и мужчин. Однако, когда они проверили исследовательскую литературу, они обнаружили, что этот вопрос не рассматривался должным образом в научных исследованиях. Затем они провели тщательное эмпирическое исследование, проанализировали результаты (обнаружив очень небольшую разницу между женщинами и мужчинами), сформировали свои выводы и опубликовали свою работу, чтобы она стала частью исследовательской литературы.Однако публикация их статьи — это не конец истории, потому что их работа ставит много новых вопросов (о достоверности результата, о потенциальных культурных различиях и т. д.), которые, вероятно, будут подняты ими и другими исследователями. вдохновленные их работой.

 

Читать в печатном виде? Отсканируйте этот QR-код, чтобы просмотреть видео на мобильном устройстве. Или зайдите на youtu.be/XToWVxS_9lA

В качестве другого примера рассмотрим, что по мере того, как сотовые телефоны стали более распространенными в 1990-х годах, люди начали задаваться вопросом, оказывает ли и в какой степени использование сотовых телефонов негативное влияние на вождение.Многие психологи решили подойти к этому вопросу с научной точки зрения (например, Collet, Guillot, & Petit, 2010). Из ранее опубликованных исследований стало ясно, что выполнение простой вербальной задачи ухудшает производительность перцептивной или двигательной задачи, выполняемой в то же время, но никто не изучал конкретно влияние использования мобильного телефона на вождение. В тщательно контролируемых условиях эти исследователи сравнивали эффективность вождения людей при использовании мобильного телефона с их эффективностью без использования мобильного телефона как в лаборатории, так и в дороге.Они обнаружили, что способность людей обнаруживать дорожные опасности, время реакции и сохранять контроль над транспортным средством ухудшались из-за использования мобильного телефона. Каждое новое исследование публиковалось и становилось частью растущей исследовательской литературы по этой теме. Например, другие исследовательские группы впоследствии продемонстрировали, что разговоры по мобильному телефону несут больший риск, чем разговоры с пассажиром, осведомленным об условиях вождения, которые часто становятся предметом разговора (например, Drews, Pasupathi, & Strayer, 2004).

Атрибуция видео

%PDF-1.6 % 109 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 109 97 0000000016 00000 н 0000002825 00000 н 0000003034 00000 н 0000003160 00000 н 0000003195 00000 н 0000003493 00000 н 0000003721 00000 н 0000003867 00000 н 0000003889 00000 н 0000004054 00000 н 0000004201 00000 н 0000004223 00000 н 0000004387 00000 н 0000004534 00000 н 0000004556 00000 н 0000004719 00000 н 0000004866 00000 н 0000004888 00000 н 0000005050 00000 н 0000005195 00000 н 0000005217 00000 н 0000005380 00000 н 0000005527 00000 н 0000005549 00000 н 0000005712 00000 н 0000005859 00000 н 0000005881 00000 н 0000006071 00000 н 0000006217 00000 н 0000006239 00000 н 0000006547 00000 н 0000006584 00000 н 0000006687 00000 н 0000008194 00000 н 0000009663 00000 н 0000011176 00000 н 0000012651 00000 н 0000013301 00000 н 0000013653 00000 н 0000014631 00000 н 0000015814 00000 н 0000016811 00000 н 0000017789 00000 н 0000018820 00000 н 0000019025 00000 н 0000019410 00000 н 0000026919 00000 н 0000027120 00000 н 0000027629 00000 н 0000034891 00000 н 0000035090 00000 н 0000035588 00000 н 0000035780 00000 н 0000036590 00000 н 0000037774 00000 н 0000039319 00000 н 0000039903 00000 н 0000041269 00000 н 0000042250 00000 н 0000043416 00000 н 0000044795 00000 н 0000046114 00000 н 0000050232 00000 н 0000052925 00000 н 0000056055 00000 н 0000056157 00000 н 0000056221 00000 н 0000056597 00000 н 0000056785 00000 н 0000057170 00000 н 0000057378 00000 н 0000061847 00000 н 0000062033 00000 н 0000062456 00000 н 0000062642 00000 н 0000063288 00000 н 0000063469 00000 н 0000064860 00000 н 0000065045 00000 н 0000065364 00000 н 0000065553 00000 н 0000065666 00000 н 0000087544 00000 н 0000087583 00000 н 0000088539 00000 н 0000088592 00000 н 0000091958 00000 н 0000092021 00000 н 0000092233 00000 н 0000092366 00000 н 0000092490 00000 н 0000092632 00000 н 0000092810 00000 н 0000092929 00000 н 0000093153 00000 н 0000093372 00000 н 0000002236 00000 н трейлер ]/предыдущая 725222>> startxref 0 %%EOF 205 0 объект >поток hb«`f`e`g`[email protected]

.

0 comments on “Модели научного познания: Модели развития научного знания

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.