Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Общелогические методы, приемы и процедуры научного исследования





1. Анализ — реальное или мысленное разделение объекта на со­ставные части, и синтез — их объединение в единое органи­ческое целое, а не в механический агрегат. Результат синте­за — совершенно новое образование, знание. Применяя эти приемы исследования, следует иметь в виду, что, во-первых, анализ не должен упускать качество предметов. В каждой области знания есть свой предел членения объекта, за которым мы переходим в иной мир свойств и закономерностей (атом, молекула и т. п.). Во-вторых, разновидностью анализа яв­ляется также разделение классов (множеств) предметов на под­классы — их классификация и периодизация. В-третьих, анализ и синтез диалектически взаимосвязаны. Но некоторые виды науч-

ной деятельности являются по преимуществу аналитическими (на­пример, аналитическая химия) или синтетическими (например, синергетика).

2. Абстрагирование — процесс мысленного отвлечения от ряда свойств и отношений изучаемого явления с одновременным выделением интересующих исследователя свойств (прежде всего существенных, общих). В результате этого процесса по­лучаются различного рода «абстрактные предметы», которы­ми являются как отдельно взятые понятия и категории («бе­лизна», «развитие», «противоречие», «мышление» и др.), так и их системы. Наиболее развитыми из них являются матема­тика, логика, диалектика, философия. Выяснение того, какие из рассматриваемых свойств являются существенными, а какие второстепенными — главный вопрос аб­страгирования. Этот вопрос в каждом конкретном случае решает­ся прежде всего в зависимости от природы изучаемого предмета, а также от конкретных задач исследования.

В ходе своего исторического развития наука восходит от одно­го уровня абстрактности к другому, более высокому. Развитие на­уки в данном аспекте — это, по выражению Гейзенберга, «развер­тывание абстрактных структур». Решающий шаг в сферу абстрак­ции был сделан тогда, когда люди освоили счет и тем самым открыли путь, ведущий к математике и математическому есте­ствознанию.

Раскрывая механизм развертывания абстрактных структур, Гейзенберг пишет: «Понятия, первоначально полученные путем абстрагирования от конкретного опыта, обретают собственную жизнь. Они оказываются более содержательными и продуктив­ными, чем можно было ожидать поначалу. В последующем раз­витии они обнаруживают собственные конструктивные возмож­ности: они способствуют построению новых форм и понятий, по­зволяют установить связи между ними и могут быть в известных пределах применимы в наших попытках понять мир явлений»[116]. Вместе с тем Гейзенберг указывал на ограниченность, присущую самой природе абстракции. Дело в том, что она дает некую базис­ную структуру, своего рода скелет, который мог бы обрести черты реальности, только если к нему присоединить много иных (а не только существенных) деталей.

Существуют различные виды абстракций: отождествления, изолирующая, актуальной бесконечности, потенциальной осуще­ствимости. Абстракции различаются также по уровням (поряд­кам). Абстракции от реальных предметов называются абстракци­ями первого порядка. Абстракции от абстракций первого уровня называются абстракциями второго порядка и т. д. Самым высоким уровнем абстракции характеризуются философские категории.

3. Обобщение — процесс установления общих свойств и призна­ков предметов. Тесно связано с абстрагированием. Гносеоло­гической основой обобщения являются категории общего и единичного.

Всеобщее (общее) — философская категория, отражающая сходные, повторяющиеся черты и признаки, которые принадле­жат нескольким единичным явлениям или всем предметам дан­ного класса. Необходимо различать два вида общего: а) абстракт­но-общее как простая одинаковость, внешнее сходство, поверхно­стное подобие ряда единичных предметов (так называемый «абст­рактно-общий признак», например, наличие у всех людей — в от­личие от животных — ушной мочки). Данный вид всеобщего, выделенного путем сравнения, играет в познании важную, но ог­раниченную роль; б) конкретно-общее как закон существования и развития ряда единичных явлений в их взаимодействии в составе целого, как единство в многообразии. Данный вид общего выра­жает внутреннюю, глубинную, повторяющуюся у группы сход­ных явлений основу — сущность в ее развитой форме, т. е. закон. Общее неотрывно от единичного (отдельного) как своей про­тивоположности, а их единство — особенное. Единичное (инди­видуальное, отдельное) — философская категория, выражающая специфику, своеобразие именно данного явления (или группы яв­лений одного и того же качества), его отличие от других. Тесно связана с категориями всеобщего (общего) и особенного.


В соответствии с двумя видами общего различают два вида научных обобщений: выделение любых признаков (абстрактно-общее) или существенных (конкретно-общее, закон). По другому основанию можно выделить обобщения: а) от отдельных фактов, событий к их выражению в мыслях (индуктивное обобщение);

б) от одной мысли к другой, более общей мысли (логическое обоб­щение). Мысленный переход от более общего к менее общему есть процесс ограничения. Обобщение не может быть беспредель­ным. Его пределом являются философские категории, которые не имеют родового понятия и потому обобщить их нельзя. Опера­ция, противоположная обобщению, — ограничение понятия, пе­реход от рода к виду.

4. Идеализация — мыслительная процедура, связанная с обра­зованием абстрактных (идеализированных) объектов, прин­ципиально не осуществимых в действительности («точка», «идеальный газ», «абсолютно черное тело» и т.п.). Данные объекты не есть «чистые фикции», а весьма сложное и очень опосредованное выражение реальных процессов. Они пред­ставляют собой некоторые предельные случаи последних, служат средством их анализа и построения теоретических пред­ставлений о них.

Идеализированный объект в конечном счете выступает как отражение реальных предметов и процессов. Образовав с помо­щью идеализации о такого рода объектах теоретические конструк­ты, можно в дальнейшем оперировать с ними в рассуждениях как с реально существующей вещью и строить абстрактные схемы реальных процессов, служащие для более глубокого их понимания. Теоретические утверждения, как правило, непосредственно от­носятся не к реальным, а к идеализированным объектам, позна­вательная деятельность с которыми позволяет устанавливать су­щественные связи и закономерности, недоступные при изучении реальных объектов, взятых во всем многообразии их эмпиричес­ких свойств и отношений.

В процессе идеализации происходит предельное отвлечение от всех реальных свойств предмета с одновременным введением в содержание образуемых понятий признаков, не реализуемых в действительности. В результате образуется так называемый «иде­ализированный объект», которым может оперировать теоретичес­кое мышление при отражении реальных объектов.

Указывая на важную роль идеализации в научном познании, А. Эйнштейн и Л. Инфельд отмечали, что, например, «закон инер­ции нельзя вывести непосредственно из эксперимента, его мож­но вывести лишь умозрительно — мышлением, связанным с на­блюдением. Этот идеализированный эксперимент никогда нельзя выполнить в действительности, хотя он ведет к глубокому пони­манию действительных экспериментов»[117].

В результате идеализации образуется такая теоретическая мо­дель, в которой характеристики и стороны познаваемого объекта не только отвлечены от фактического эмпирического материала, но и путем мысленного конструирования выступают в более рез­ко и полно выраженном виде, чем в самой действительности.

Идеализированные объекты — результат различных мысли­тельных экспериментов, которые направлены на реализацию не­которого нереализуемого в действительности случая. В развитых научных теориях обычно рассматриваются не отдельные идеали­зированные объекты и их свойства, а целостные системы идеали­зированных объектов и их структуры.


5. Индукция — движение мысли от единичного (опыта, фактов) к общему (их обобщению в выводах) и дедукция — восхожде­ние процесса познания от общего к единичному. Это противо­положные, взаимно дополняющие ходы мысли. Поскольку опыт всегда бесконечен и неполон, то индуктив­ные выводы всегда имеют проблематичный (вероятностный) ха­рактер. Индуктивные обобщения обычно рассматривают как опыт­ные истины (эмпирические законы). Из видов индуктивных обоб­щений выделяют индукцию популярную, неполную, полную, научную и математическую.

Характерная особенность дедукции заключается в том, что от истинных посылок она всегда ведет к истинному, достоверному заключению, а не к вероятностному (проблематичному). Дедук­тивные умозаключения позволяют из уже имеющегося знания по­лучать новые истины, и притом с помощью чистого рассужде­ния, без обращения к опыту, интуиции, здравому смыслу и т.п. Как один из приемов научного познания тесно связана с ин­дукцией, это диалектически взаимосвязанные способы движения мысли. «Великие открытия, скачки научной мысли вперед созда­ются индукцией, рискованным, но истинно творческим методом... Из этого, конечно, не нужно делать вывод о том, что строгость дедуктивного рассуждения не имеет никакой ценности. На самом деле, лишь она мешает воображению впадать в заблуждение, лишь она позволяет после установления индукцией новых исходных пунктов вывести следствия и сопоставить выводы с фактами. Лишь одна дедукция может обеспечить проверку гипотез и слу­жить ценным противоядием против не в меру разыгравшейся фантазии»[118].

6. Индуктивные методы установления причинных связей — ин­дукции каноны (правила индуктивного исследования Бэкона— Мил ля).

а) Метод единственного сходства: если наблюдаемые случаи какого-либо явления имеют общим лишь одно обстоятель­ство, то, очевидно (вероятно), оно и есть причина данного явления:

АВС abc

ADE ade А есть причина а

 

Иначе говоря, если предшествующие обстоятельства ABC вы­зывают явления abc, а обстоятельства ADE — явления ode, то де­лается заключение, что А — причина а (или что явление А и a причинно связаны).

Применение метода сходства в реальном исследовании на­талкивается на серьезные препятствия, во-первых, потому что не­просто во многих случаях отделить разные явления друг от друга. Во-вторых, общую причину следует предварительно угадать или предположить, прежде чем искать ее среди различных факторов. В-третьих, очень часто причина не сводится к одному общему фак­тору, а зависит от других причин и условий. Поэтому для приме­нения метода сходства необходимо располагать уже определен­ной гипотезой о возможной причине явления, исследовать мно­жество различных явлений, при которых возникает имеющееся действие (следствие), чтобы увеличить степень подтверждения выдвигаемой гипотезы, и т. д.


б) Метод единственного различия: если, случаи, при которых яв­ление наступает или не наступает, различаются только в од­ном предшествующем обстоятельстве, а все другие обстоя­тельства тождественны, то это одно обстоятельство и есть причина данного явления

 

 

АВС abc

BC bc А есть причина а

 

 

Иначе говоря, если предшествующие обстоятельства АBС вы­зывают явление abc, а обстоятельства ВС (явление А устраняется в ходе эксперимента) вызывают явление bc, то делается заключе­ние, что А есть причина а. Основанием такого заключения слу­жит исчезновение а при устранении А.

в) Объединенный метод сходства и различия — образуется как подтверждение результата, полученного с помощью метода единственного сходства, применением к нему метода един­ственного различия: это комбинация первых двух методов.

г) Метод сопутствующих изменений: если изменение одного об­стоятельства всегда вызывает изменение другого, то первое обстоятельство есть причина второго. При этом остальные предшествующие явления остаются неизменными.

Изм. А изм.а

 
 

 

Неизм. В А есть причина а

С

 

Иначе говоря, если при изменении предшествующего явле­ния А изменяется и наблюдаемое явление а, а остальные предше­ствующие явления остаются неизменными, то отсюда можно зак­лючить, что Л является причиной а.

ц,)Метод остатков: если известно, что причиной исследуемого явления не служат необходимые для него обстоятельства, кро­ме одного, то это одно обстоятельство и есть, вероятно, при­чина данного явления.

Пусть изучаемое сложное явление К распадается на а, Ь, с, а. При этом известно, что ему предшествуют обстоятельства А, В, С, где А —причина а, В — причина Ь, С— причина с. Следова­тельно,/) — причина/ — остатка изучаемого явления К. При этом предполагается, что£> должно существовать среди предшествую­щих обстоятельств.

Метод остатков основывается на анализе сложных (состав­ных) причин. Если нам известно, что такое явление зависит от составной причины С, частями которой служат причины С и С2, тогда если причина С вызывает действие Е, можно предположить, что если С1 вызывает действие Еь тогда оставшаяся причина С2 должна вызвать действие Е2. Другими словами, оставшаяся при­чина может быть найдена путем «вычитания» ее из составной при­чины. Используя метод остатков, французский астроном Леверье предсказал существование планеты Нептун, которую вскоре и от­крыл немецкий астроном Галле.

Рассмотренные методы установления причинных связей чаще всего применяются не изолированно, а во взаимосвязи, дополняя друг друга. При этом нельзя допускать ошибку: «после этого по причине этого».

7. Аналогия (греч. — соответствие, сходство) — при выводе по аналогии знание, полученное из рассмотрения какого-либо объекта («модели»), переносится на другой, менее изученный и менее доступный для исследования объект. Заключения по аналогии являются правдоподобными: например, когда на основе сходства двух объектов по каким-то одним парамет­рам делается вывод об их сходстве по другим параметрам.
Схему аналогии можно представить так:

а имеет признаки Р, Q, S, Т

Ь имеет признаки Р, Q, S,...

Ь, по-видимому, имеет признаки Т.

Аналогия не дает достоверного знания: если посылки рассуж­дения по аналогии истинны, это еще не значит, что и его заклю­чение будет истинным.

Для повышения вероятности выводов по аналогии необходи­мо стремиться к тому, чтобы:

а) были схвачены внутренние, а не внешние свойства сопос­тавляемых объектов;

б) эти объекты были подобны в важнейших и существенных признаках, а не в случайных и второстепенных;

в)круг совпадающих признаков был как можно шире;

г) учитывалось не только сходство, но и различия— чтобы последние не перенести на другой объект.

8. Моделирование. Умозаключения по аналогии, понимаемые
предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляют гносеологическую основу модели­рования — метода исследования объектов на их моделях. Модель (лат. — мера, образец, норма) — в логике и методо­логии науки — аналог определенного фрагмента реальности, по­рождения человеческой культуры, концептуально-теоретических образов и т. п. — оригинала модели. Этот аналог — «представи­тель», «заместитель» оригинала в познании и практике. Он слу­жит для хранения и расширения знания (информации) об ориги­нале, конструирования оригинала, преобразования или управле­ния им.

Между моделью и оригиналом должно существовать извест­ное сходство (отношение подобия): физических характеристик, функций; поведения изучаемого объекта и его математического описания; структуры и др. Именно это сходство и позволяет пере­носить информацию, полученную в результате исследования мо­дели, на оригинал.

Формы моделирования разнообразны и зависят от используе­мых моделей и сферы применения моделирования. По характеру моделей выделяют материальное (предметное) и идеальное мо­делирование, выраженное в соответствующей знаковой форме. Материальные модели являются природными объектами, подчи­няющимися в своем функционировании естественным законам — физики, механики и т. п. При физическом (предметном) модели­ровании конкретного объекта его изучение заменяется исследова­нием некоторой модели, имеющей ту же физическую природу, что и оригинал (модели самолетов, кораблей и т. п.). При идеаль­ном (знаковом) моделировании модели выступают в виде схем, графиков, чертежей, формул, системы уравнений, предложений естественного и искусственного (символы) языка и т. п. В насто­ящее время широкое распространение получило математическое (компьютерное) моделирование.

9. Системный подход — совокупность общенаучных методоло­гических принципов (требований), в основе которых лежит рассмотрение объектов как систем. К числу этих требований относятся: а) выявление зависимости каждого элемента от его места и функций в системе с учетом того, что свойства целого несводимы к сумме свойств его элементов; б) анализ того, насколько поведение системы обусловлено как особенностя­ми ее отдельных элементов, так и свойствами ее структуры;

в) исследование механизма взаимодействия системы и сре­ды;

г) изучение характера иерархичности, присущей данной системе;

д) обеспечение всестороннего многоаспектного опи­сания системы;

е) рассмотрение системы как динамичной, развивающейся целостности.

Специфика системного подхода определяется тем, что он ори­ентирует исследование на раскрытие целостности развивающего­ся объекта и обеспечивающих ее механизмов, на выявление мно­гообразных типов связей сложного объекта и сведение их в еди­ную теоретическую картину.

Важным понятием системного подхода является понятие «са­моорганизация». Данное понятие характеризует процесс создания, воспроизведения или совершенствования организации сложной, открытой, динамичной, саморазвивающейся системы, связи меж­ду элементами которой имеют не жесткий, а вероятностный ха­рактер (живая клетка, организм, биологическая популяция, чело­веческий коллектив и т.п.).

В современной науке самоорганизующиеся системы являют­ся специальным предметом исследования синергетики — обще­научной теории самоорганизации, ориентированной на поиск за­конов любой природы — природных, социальных, когнитивных (познавательных).

10. Структурно-функциональный (структурный) метод — стро­ится на основе выделения в целостных системах их структу­ры — совокупности устойчивых отношений и взаимосвязей между ее элементами и их роли (функций) относительно друг друга.

Структура понимается как нечто инвариантное (неизменное) при определенных преобразованиях, а функция как «назначение» каждого из элементов данной системы (функции какого-либо био­логического органа, функции государства, функции теории и т.д.). Основные требования процедуры структурно-функционального метода (который часто рассматривается как разновидность сис­темного подхода):

а)изучение строения, структуры системного объекта; б)исследование его элементов и их функциональных характе­ристик; в)анализ изменения этих элементов и их функций;

г) рассмотрение развития (истории) системного объекта в це­лом;

д) представление объекта как гармонически функционирую­щей системы, все элементы которой «работают» на поддер­жание этой гармонии.

11. Вероятностно-статистические методы — основаны на уче­те действия множества случайных факторов, которые харак­теризуются устойчивой частотой. Это и позволяет вскрыть необходимость (закон), которая «пробивается» через совокупное действие множества случайностей. Названные методы опи­раются на теорию вероятностей, которую зачастую называют наукой о случайном.

Вероятность — количественная мера (степень) возможности появления некоторого явления, события при определенных усло­виях. Диапазон вероятности от нуля (невозможность) до едини­цы (действительность). Одна из основных задач теории вероятно­стей состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов. Для пони­мания существа названных методов необходимо рассмотреть по­нятия «динамические закономерности», «статистические законо­мерности».

Вероятностно-статистические методы основаны на различе­нии динамических и статистических законов по такому критерию (основанию), как характер вытекающих из них предсказаний. В законах динамического типа предсказания имеют точно опреде­ленный однозначный характер (например, в классической меха­нике). Динамические законы характеризуют поведение относитель­но изолированных объектов, состоящих из небольшого числа эле­ментов, в которых можно абстрагироваться от целого ряда слу­чайных факторов.

В статистических законах предсказания носят не достоверный, а лишь вероятностный характер. Подобный характер предсказа­ний обусловлен действием множества случайных факторов, кото­рые имеют место в статистических коллективах или массовых со­бытиях (большое число молекул в газе, число особей в популяци­ях, число людей в определенных коллективах и т. д.).

Статистическая закономерность возникает как результат вза­имодействия большого числа элементов, составляющих коллек­тив, и поэтому характеризует не столько поведение отдельного элемента, сколько коллектива в целом. Необходимость, проявля­ющаяся в статистических законах, возникает вследствие взаимной компенсации и уравновешивания множества случайных фак­торов. «Хотя статистические закономерности и могут привести к утверждениям, степень вероятности которых столь высока, что она граничит с достоверностью, тем не менее принципиально все­гда возможны исключения»[119].

Статистические законы, хотя и не дают однозначных и досто­верных предсказаний, тем не менее являются единственно воз­можными при исследовании массовых явлений случайного ха­рактера. За совокупным действием различных факторов случай­ного характера, которые практически невозможно охватить, ста­тистические законы вскрывают нечто устойчивое, необходимое, повторяющееся. Они служат подтверждением диалектики превра­щения случайного в необходимое. Динамические законы оказы­ваются предельным случаем статистических, когда вероятность становится практически достоверностью.

В статистических законах предсказания носят недостоверный, а лишь вероятностный характер, который обусловлен действием множества случайных факторов, через сложное переплетение ко­торых и выражается необходимость. Как показала история науч­ного познания, «мы лишь теперь начинаем по достоинству оцени­вать значение всего круга проблем, связанных с необходимостью и случайностью»[120].

Вероятностно-статистические методы широко применяются при изучении массовых, а не отдельных явлений случайного ха­рактера (квантовая механика, статистическая физика, синергети­ка, социология и др.). Сегодня все чаще говорят о проникновении в науку вероятностного стиля мышления.

Важная роль общенаучных подходов состоит в том, что в силу своего «промежуточного характера» они опосредствуют взаимо­переход философского и частнонаучного знания (а также соответ­ствующих методов). Названные методы потому и называются об­щенаучными, что применяются во всех науках, но обязательно с учетом особенностей предмета каждой науки или научной дис­циплины и специфики познания природных, социальных и ду­ховных явлений.

Таким образом, в научном познании функционирует слож­ная, динамичная, субординированная система многообразных методов разных уровней, сфер действия, направленности и т. п., которые всегда реализуются с учетом конкретных условий, и преж­де всего предмета исследования.







Date: 2015-09-18; view: 513; Нарушение авторских прав



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.021 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию