Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

3. Предсказать.

Вот она научная мантра: "описать, объяснить, предсказать". Собственно, логика научной работы строится именно в этом порядке. В теоретической части работы описываются мнения различных авторов, рассматриваются теории и гипотезы, в конце теоретической части автор строит свою гипотезу, чтобы объяснить проблему работы, и, наконец, в практической части он может попытаться проверить свою теорию: как она предсказывает поведение, качества, мнения людей или другие события. И если окажется, что некоторые гипотезы опроверглись - автор продолжает улучшать свою теорию, формулируя новые гипотезы. Главная его цель - сделать так, чтобы гипотеза как можно эффективнее предсказывала явления. И в этом третий ключ к науке: формулировка чётких целей, включающих описание, объяснение и предсказание.

Существует мнение, что наука - скучное занятие. Очень уж много правил, ограничений, стандартов. Есть и противоположные суждения: наука - творческое занятие, увлекательное, интересное. Конечно же правда находится посередине. Правила, ограничения и стандарты есть везде и в науке тоже, но их ровно столько, сколько нужно для универсализации результатов. Правила в науке существуют для того, чтобы зная их любой ученый в любой стране мог понять другого ученого. Творчество в науке - неизбежно. Выведение теории - это творчество. Создание нового метода - это творчество. Реализация проверенной теории на практике - это творчество. В метаниях между стандартом и творчеством увязают многие начинающие ученые не в силах найти компромисс.

Наука - это технология творчества. Технология - это порядок действий для достижения цели. Технология имеет чёткую последовательность, методы контроля качества процесса и результата. Замете, наука - это не жесткая технология и не свободное творчество. Эту технологию нужно изучить. К счастью, для этого есть множество литературы с заголовками "методы и методология психолого-педагогического исследования", "экспериментальная психология", "методы исследований в психологии" и т.п. Если Вы начинаете писать научную работу - изучите технологию её написания. Примите эту технологию как есть, она существует чтобы облегчить научный процесс тем, кто её знает. Знание - сила.

Итак, четвертый ключ к науке: знание технологии научного творчества.

Логика науки, в специальном смысле дисциплина, применяющая понятия и технический аппарат современной логики к анализу систем научного знания. Термин "Л. н." часто употребляется также для обозначения законов развития науки (логика научного развития), правил и процедур научного исследования (логика исследования), учения о психологических и методологических предпосылках научных открытий (логика научного открытия).

Л. н. как специальная дисциплина начала развиваться во 2-й половине 19 века и окончательно оформилась в 1-й четверти 20 века под влиянием идей Г. Фреге, Б. Рассела и Л. Витгенштейна. Интенсивно Л. н. занимались участники Венского кружка под руководством М. Шлика и члены Берлинского общества научной философии под руководством Г. Рейхенбаха, а также др. философы, естествоиспытатели и математики (К. Поппер, В. Дубислав и др.). Так как в подавляющем большинстве они стояли на позициях неопозитивизма, то на протяжении многих лет было широко распространено мнение, что Л. н. является специфически позитивистским подходом к философскому и методологическому анализу научного знания. Однако в действительности неопозитивистская интерпретация Л. н. представляет собой частный вариант её философского истолкования.

В разработке современной Л. н. активное участие принимают философы и логики, стоящие на позициях диалектического материализма, а также представители неопозитивизма, прагматизма и неотомизма, философии лингвистического анализа и др. направлений. Интенсивные исследования по Л. н. ведутся в СССР, США, Польше, Великобритании, ГДР, ФРГ и Италии. Круг основных проблем Л. н. охватывает:

1) изучение логических структур научных теорий;

2) изучение построения искусств. (формализованных) языков науки;

3) исследование различных видов дедуктивных (см. Дедукция) и индуктивных (см. Индукция) выводов, применяемых в естественных, социальных и технических науках;

4) анализ формальных структур фундаментальных и производных научных понятий и определений;

5) рассмотрение и совершенствование логической структуры исследовательских процедур и операций и разработка логических критериев их эвристической эффективности;

6) исследование логико-гносеологического и логико-методологического содержания редукции научных теорий, процессов абстрагирования, объяснения, предвидения, экстраполяции и т.п., наиболее часто применяемых во всех сферах научной деятельности.

Важным средством логического анализа систем научного знания является применение методов формализации. Преимущество метода формализации заключается в том, что он позволяет выявить логические связи и отношения и точно фиксирует правила, гарантирующие получение наиболее достоверных знаний из исходных посылок данной теории, выступающих после определённой логической обработки в качестве аксиом рассматриваемого формализма. В случае дедуктивных теорий речь идёт о правилах необходимого следования. Дедуктивное построение теории чаще всего встречается в математике, теоретической физике, теоретической биологии и в некоторых других тяготеющих к ним научных дисциплинах. Правила индуктивных теорий характеризуют различные формы вероятностного следования. Индуктивные теории характерны для большинства эмпирических наук, в которых по тем или иным причинам возникают ситуации неопределённости, связанные с неполнотой информации о связях, свойствах и отношениях исследуемых объектов.

Создание формализованных систем позволяет исследовать ряд важнейших логических свойств содержательных теорий, отображённых в данном формализме. К ним прежде всего относятся непротиворечивость, полнота и независимость исходных постулатов данной теории. Обнаружение общности логических структур различных в содержательном смысле научных теорий открывает большие возможности для перенесения идей и методов одной теории в область другой, для обоснования возможности сведения одной теории к другой и выявления их общих понятийных и методологических предпосылок. Это важно для унификации и упрощения систем научного знания, особенно в условиях быстрого возникновения и развития новых научных дисциплин.

Особое место в Л. н. занимают проблемы, связанные с эмпирическим обоснованием и проверкой естественнонаучных и социальных теорий и гипотез. Интенсивные исследования в этой области показали несостоятельность раннего неопозитивистского принципа полной верифицируемости, так же как и критерия фальсифицируемости. Затруднения, возникшие в неопозитивистской Л. н., привлекли внимание многих логиков и философов к проблеме связи и взаимодействия логических структур со структурами предметно-экспериментальной практической деятельности, что обусловило целый ряд новых подходов к Л. н. Этим в значительной степени объясняется наметившийся среди зарубежных логиков интерес к принципам теории познания диалектического материализма.

Особый интерес приобретают исследования по логической семантике, посвященные изучению смыслов и значений теоретических и эмпирических терминов в языках различных наук. Обнаружение того, что так называемые предикаты, с помощью которых выражаются понятия и формулируются законы определённых научных теорий, не сводятся исчерпывающим образом к предикатам наблюдения, фиксирующим результаты непосредственных научных наблюдений и экспериментов, выдвинуло целый ряд сложных проблем. Важнейшими среди них являются проблемы логического анализа словарей различных наук, правил перевода языка теории на язык наблюдений, исследования взаимодействия и соотношения естественных и искусственных языков и т.д. В связи с этим особую важность приобретают работы по изучению семантики общенаучных терминов, таких, как "система", "структура", "модель", "измерение", "вероятность", "факт", "теория" и т.д. Многозначность и различные способы их употребления, обнаружившиеся в связи с быстрым развитием кибернетики, структурной лингвистики, теории систем и т.п., делают логико-методологический анализ важнейшей предпосылкой эффективной реорганизации и эвристической полезности подобных понятий.

Последний период (с конца 50-х гг.) был переломным для развития Л. н. не только вследствие осознания принципиальной ограниченности её неопозитивистской интерпретации, но также и в силу того, что в этот период были сделаны наиболее значительные шаги для распространения идей и методов логического анализа на область социальных наук. Интенсивные исследования ведутся в сфере изучения языка, структур и правил рассуждения правовых, этических и отчасти социологических теорий. Достигнуты значительные результаты в логике решений, логике норм и оценок, логике систем и т.д. В этих отраслях современной Л. н. широкое распространение находят технические и понятийные средства тех разделов символической логики, которые принято называть неклассическими (различные виды многозначных логик, модальные логики, логика вероятностных и статистических рассуждений и т.п.). Однако применение Л. н. к ряду общественных дисциплин наталкивается на значительные трудности, связанные, с одной стороны, со сложностью закономерностей и теоретических структур этих наук, а с другой - с недостаточной разработанностью или отсутствием адекватного математического аппарата. Поэтому дальнейшее развитие Л. н. требует усиления исследований в области символической логики во всех её разнообразных видах.

В СССР исследования по Л. н. наиболее интенсивно ведутся в институтах философии АН СССР, АН УССР, АН Грузинской ССР, на философских факультетах Московского, Ленинградского и Тбилисского университетов.

Оценка качества научного исследования

Не нарушая общности рассуждений, оценку качества научного знания предлагается провести на основе таких составляющих познавательного аспекта, как гносеология, семантика (интерпретация, содержание) и синтаксис. Семиотический подход означает, что при оценке теоретического знания за существенное принимается либо его синтаксис (форма), либо семантика (содержание). В науке существует немало задач, в которых семиотический подход является существенным, а то и просто единственно возможным. Последнее особенно характерно для оценки формальных теорий, а иногда и для абстрактных содержательных теорий. Возможности оценивания теорий по семиотическим основаниям и аспекты, по которым их можно сравнивать, очень сильно зависят от семиотического типа теорий. Здесь нет необходимости полностью рассматривать семиотическую типологию теорий. Достаточно лишь точно выделить некоторые из этих типов. В первую очередь теории следует подразделить на формальные и содержательные. Формальные теории состоят из предложений, принадлежность которых к данной теории распознается только по их логической форме (вне зависимости от наличия у них семантики или содержания) с помощью формальных правил. Если для распознавания предложений теории их содержание существенно, т.е. без его учета нельзя обойтись, то такую теорию называют содержательной. Общеизвестные научные области знания (физические, биологические, социальные) являются содержательными.

Оценивание теорий по семиотическому основанию может быть многоаспектным. При этом в оценивании научного знания по семиотическим основаниям гносеология, безусловно, важна, но ее применение все же проявляется косвенно. В этом случае гносеология используется только для выявления гносеологических предпосылок, на основе которых решаются затем вопросы о сравнении теорий по семиотическим основаниям. Однако во многих задачах на первый план выступает непосредственно сравнение теорий по гносеологическому аспекту, а именно по степени адекватности отображения действительности. Ясно, что при этом речь идет о содержательных теориях, отображающих одну и ту же область действительности. Необходимость гносеологического анализа объясняется тем, что методология науки изучает методы образования и применения (или введения) абстракций (понятий), формирования суждений и установления их истинностных значений, построения и обоснования теорий, постановки вопросов (проблем), выдвижения и проверки гипотез, методы объяснений, предсказаний. Все эти задачи методология науки не может решать, не опираясь на гносеологию, хотя в явном виде на это обстоятельство редко когда указывается. В этом случае гносеология является инструментом решения методологических проблем. Это необходимо для того, чтобы, во-первых, в практике научного мышления правильно использовать понятия, оценивать суждения и т.п. Во-вторых, это поможет разобраться в тех запутанных, тупиковых (парадоксальных) и даже кризисных ситуациях, причиной которых является, как правило, непреднамеренное и неявное применение в решении методологических проблем метафизической гносеологии [1]. В этом и будет состоять значение гносеологического подхода к решению проблемы оценивания методологического аспекта научного знания. При рассмотрении методологического аспекта теоретического знания необходимо иметь в виду, что оно, являясь сложной развивающейся системой, выполняющей методологические функции, достаточно дифференцированно.

Оценивая знания, воспользуемся основными положениями алгебраического подхода [2], обеспечивающего эффективное решение задач подобного класса. Важным в алгебраическом подходе является понятие полноты, связывающее задачу выбора показателей для оценки качества знания и модели алгоритмов. Полнота некоторой задачи относительно модели означает, что при произвольном наборе показателей в рамках модели может быть построен алгоритм, дающий правильный ответ [3]. Подход предусматривает обогащение исходных эвристических алгоритмов с помощью алгебраических операций и построение комбинированного семейства алгоритмов. Это семейство алгоритмов рассматривается как некоторая алгебра, операции которой обеспечивают гарантированное получение решения. Алгоритм оценивания рассматривался как суперпозиция двух операторов: распознающего, который в качестве ответов формирует элементы, называемые оценками, и решающего правила, определяющего по оценкам окончательные ответы. При этом распознающий оператор "снимает" вопрос о необходимости иметь дело с "неудобными" пространствами исходных описаний и допустимых ответов, обеспечивая возможность вести коррекцию в пространстве оценок.

Характеристики

Список файлов реферата