Методы построения и исследования идеализированного объекта. Идеализация. Мысленный эксперимент

К особенным методам научного познания относятся процедуры абстрагирования и идеализации, в ходе которых образуются научные понятия.
Абстрагирование - мысленное отвлечение от всех свойств, связей и отношений изучаемого объекта, которые представляются несущественными для данной теории.
Результат процесса абстрагирования называется абстракцией. Примером абстракций являются такие понятия, как точка, прямая, множество и т.д.
Идеализация - это операция мысленного выделения какого-либо одного, важного для данной теории свойства или отношения (не обязательно, чтобы это свойство существовало реально), и мысленного конструирования объекта, наделенного этим свойством.
Именно посредством идеализации образуются такие понятия, как «абсолютно черное тело», «идеальный газ», «атом» в классической физике и т.д. Полученные таким образом идеальные объекты в действительности не существуют, так как в природе не может быть предметов и явлений, имеющих только одно свойство или качество. В этом состоит главное отличие идеальных объектов от абстрактных.
Формализация - использование специальной символики вместо реальных объектов.
Ярким примером формализации является широкое использование математической символики и математических методов в естествознании. Формализация дает возможность исследовать объект без непосредственного обращения к нему и записывать полученные результаты в краткой и четкой форме.
Индукция
Индукция - метод научного познания, представляющий собой формулирование логического умозаключения путем обобщения данных наблюдения и эксперимента, получение общего вывода на основании частных посылок, движение от частного к общему.
Различают полную и неполную индукцию. Полная индукция строит общий вывод на основании изучения всех предметов или явлений данного класса. В результате полной индукции полученное умозаключение имеет характер достоверного вывода. Но в окружающем нас мире не так много подобных объектов одного класса, число которых ограниченно настолько, что исследователь может изучить каждый из них.
Поэтому гораздо чаще ученые прибегают к неполной индукции, которая строит общий вывод на основании наблюдения ограниченного числа фактов, если среди них не встретились такие, которые противоречат индуктивному умозаключению. Например, если ученый в ста или более случаях наблюдает один и тот же факт, он может сделать вывод, что этот эффект проявится и при других сход ных обстоятельствах. Естественно, что добытая таким путем истин неполна, полученное знание носит вероятностный характер и тре бует дополнительного подтверждения.
Дедукция
Индукция не может существовать в отрыве от дедукции.
Дедукция - метод научного познания, представляющий собой получение частных выводов на основе общих знаний, вывод от общего к частному.
Дедуктивное умозаключение строится по следующей схеме: все предметы класса А обладают свойством В, предмет а относится к классу А; следовательно, а обладает свойством В. Например: «Все люди смертны»; «Иван - человек»; следовательно, «Иван - смертен».
Дедукция как метод познания исходит из уже познанных законов и принципов. Поэтому метод дедукции не позволяет получить содержательно нового знания. Дедукция представляет собой лишь способ логического развертывания системы положений на базе исходного знания, способ выявления конкретного содержания общепринятых посылок. Поэтому она не может существовать в отрыве от индукции. Как индукция, так и дедукция незаменимы в процессе научного познания.
Гипотеза
Решение любой научной проблемы включает выдвижение различных догадок, предположений, а чаще всего более или менее обоснованных гипотез, с помощью которых исследователь пытается объяснить факты, не укладывающиеся в старые теории.
Гипотеза представляет собой всякое предположение, догадку или предсказание, выдвигаемое для устранения ситуации неопределенности в научном исследовании.
Поэтому гипотеза - это не достоверное, а вероятное знание, истинность или ложность которого еще не установлена.

К особенным методам научного познания относятся процедуры абстрагирования и идеализации, в ходе которых образуются научные понятия.

Абстрагирование - мысленное отвлечение от всех свойств, связей и отношений изучаемого объекта, которые представляются несущественными для данной теории.

Результат процесса абстрагирования называется абстракцией. Примером абстракций являются такие понятия, как точка, прямая, множество и т.д.

Идеализация - это операция мысленного выделения какого-либо одного, важного для данной теории свойства или отношения (не обязательно, чтобы это свойство существовало реально), и мысленного конструирования объекта, наделенного этим свойством.

Именно посредством идеализации образуются такие понятия, как «абсолютно черное тело», «идеальный газ», «атом» в классической физике и т.д. Полученные таким образом идеальные объекты в действительности не существуют, так как в природе не может быть предметов и явлений, имеющих только одно свойство или качество. В этом состоит главное отличие идеальных объектов от абстрактных.

Формализация - использование специальной символики вместо реальных объектов.

Ярким примером формализации является широкое использование математической символики и математических методов в естествознании. Формализация дает возможность исследовать объект без непосредственного обращения к нему и записывать полученные результаты в краткой и четкой форме.

Использование символики обеспечивает полноту обозрения определенной области проблем, краткость и четкость фиксации знания, позволяет избежать многозначности терминов. Познавательная ценность формализации состоит в том, что она является средством систематизации и уточнения логической структуры теории. Одно из наиболее ценных достоинств формализации - ее эвристические возможности, в частности возможность обнаружения и доказательства ранее неизвестных свойств изучаемых объектов. Различают два типа формализованных теорий: полностью формализованные и частично формализованные теории. Полностью формализованные теории строятся в аксиоматически дедуктивной форме с явным указанием языка формализации и использованием четких логических средств. В частично формализованных теориях язык и логические средства, используемые для развития данной научной дисциплины, явным образом не фиксируются. На современном этапе развития науки в ней преобладают частично формализованные теории. В методе формализации заложены большие эвристические возможности. Процесс формализаций носит творческий характер. Отталкиваясь от определенного уровня обобщения научных фактов, формализация преобразует их, выявляет в них такие особенности, которые не были зафиксированы на содержательно-интуитивном уровне. Идеализация, абстрагирование - замена отдельных свойств предмета или всего предмета символом или знаком, мысленное отвлечение от чего-то с целью выделения чего-то другого. Идеальные объекты в науке отражают устойчивые связи и свойства объектов: массу, скорость, силу и др. Но идеальные объекты могут и не иметь реальных прообразов в предметном мире, т.е. по мере развития научного знания одни абстракции могут образовываться из других без обращения к практике. Поэтому различают эмпирические и идеальные теоретические объекты. Идеализация является необходимым предварительным условием построения теории, поскольку система идеализированных, абстрактных образов и определяет специфику данной теории.



Моделирование. Модель - мысленное или материальное замещение наиболее существенных сторон изучаемого объекта. Модель - это специально созданный человеком предмет или система, устройство, которое в определенном отношении имитирует, воспроизводит реально существующие предметы или системы, являющиеся объектом научного исследования. В моделировании опираются на аналогии свойств и отношений между оригиналом и моделью. Изучив взаимосвязи, существующие между величинами, описывающими модель, их затем переносят на оригинал и таким образом делают правдоподобное заключение об особенностях поведения последнего. Моделирование как метод, научного познания основано на способности человека абстрагировать изучаемые признаки или свойства у различных предметов, явлений и устанавливать определенные соотношения между ними. Хотя ученые давно пользовались этим методом, только с середины XIX в. моделирование завоевывает прочное, признание у ученых и инженеров. В связи с развитием электроники и кибернетики моделирование превращается в чрезвычайно эффективный метод исследования. Благодаря применению моделирования закономерностей действительности, которые могли в оригинале изучаться лишь, путем наблюдения, они становятся доступными экспериментальному исследованию. Возникает возможность многократного повторения в модели явлений, соответствующих уникальным процессам природы или общественной жизни. Если рассматривать историю науки и техники с точки зрения применения тех или иных моделей, то можно констатировать, что на первых порах развития науки и техники применялись материальные, наглядные модели. В последующем они постепенно утрачивали одну за другой конкретные черты оригинала, их соответствие оригиналу приобретало все более абстрактный характер. В настоящее время все боль­шее значение приобретает поиск моделей, базирующихся на логических основаниях. Существует множество вариантов классификации моделей. На наш взгляд, наиболее убедительным является следующий вариант: а) естественно-природные модели (существующие в природе в естественном виде). Пока ни одна из конструкций, созданная человеком, не может конкурировать с природными конструкциями по сложности решаемых задач. Существует наука бионика, цель которой - исследование уникальных природных моделей с целью дальнейшего использования полученных знаний при создании искусственных устройств. Известно например, что создатели модели формы подводной лодки в качестве аналога взяли форму тела дельфина, при конструировании первых летательных аппаратов использовалась модель размаха крыльев птиц и т.д.; б) вещественно-технические модели (в уменьшенном или увеличенном виде полностью воспроизводящие оригинал). При этом эксперты различают а) модели, создаваемые для того, чтобы воспроизвести пространственные свойства изучаемого объекта (макеты домов, застройки районов и т.д.); б) модели воспроизводящие динамику изучаемых объектов, закономерные связи, величины, параметры (модели самолетов, кораблей, платан и т.д.). Наконец существует третий вид моделей - в) знаковые модели, в том числе математические. Знаковое моделирование позволяет упростить изучаемый предмет, выделить в нем те структурные отношения, которые больше всего интересуют исследователя. Проигрывая вещественно-техническим моделям в наглядности, знаковые модели выигрывают за счет более глубокого проникновения в структуру изучаемого фрагмента объективной реальности. Так, с помощью знаковых систем удается понять сущность таких сложных явлений, как устройство атомного ядра, элементарных частиц, Вселенной. Поэтому применение знаковых моделей особенно важно в тех областях науки, техники, где имеют дело с изучением предельно общих связей, отношений, структур. Особенно расширились возможности знакового моделирования в связи с появлением компьютеров. Появились варианты построения сложных знаково-математических моделей, позволяющих выбирать наиболее оптимальные значения величин сложных изучаемых реальных процессов и осуществлять длительные эксперименты над ними. В ходе исследования часто возникает необходимость построения разнообразных моделей изучаемых процессов, начиная от вещественных и кончая концептуальными и математическими моделями. В целом «построение моделей не только наглядных, но и концептуальных, математических сопровождает процесс научного поиска от его начала до конца, давая возможность охватить в единой системе наглядных и абстрактных образов основные особенности исследуемых процессов» (70. С. 96). Метод исторического и логического: первый воспроизводит развитие объекта с учетом всех действующих на него факторов, второй воспроизводит только общее, главное в предмете в процессе развития.

Эксперимент

Важнейшей составной частью научных исследований является эксперимент. Более 2/3 всех трудовых ресурсов науки затрачивается на эксперименты. Основой эксперимента является научно поставленный опыт (опыты) с точно учитываемыми и управляемыми условиями, позволяющими следить за его ходом, управлять им, воссоздавать его каждый раз при повторении этих условий. Само слово эксперимент происходит от лат. experimentum – проба. Под опытом понимают воспроизведение исследуемого явления в определенных условиях проведения эксперимента при возможности регистрации его результатов. Опыт – отдельная элементарная часть эксперимента.

От обычного, обыденного пассивного наблюдения эксперимент отличается активным воздействием исследователя на изучаемое явление.

В научном языке и исследовательской работе термин «эксперимент» обычно используется в значении, общем для целого ряда сопряженных понятий: опыт, целенаправленное наблюдение, воспроизведение объекта познания, организация особых условий его существования. В это понятие вкладывается научная постановка опытов и наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явлений и воссоздавать его каждый раз при повторении этих условий.

Основной целью эксперимента являются выявление свойств исследуемых объектов и проверка справедливости гипотез

При проведении экспериментальных исследований могут решаться две основные задачи :

1. Выявление количественных закономерностей, устанавливающих отношение между переменными, которые описывают объект исследования.

2. Нахождение значений переменных, обеспечивающих оптимальный (по определенному критерию) режим функционирования объекта.

Различают натурный и модельный эксперимент. Если первый ставится непосредственно с объектом, то второй – с его заместителем – моделью. В настоящее время наиболее распространенными типами моделей являются математические, а эксперименты, проводимые на таких моделях называются вычислительными.

Перед каждым экспериментом составляется его программа, которая включает:

– цель и задачи эксперимента; выбор варьируемых факторов (входных переменных);

– обоснование объема эксперимента, числа опытов;

– определение последовательности изменения факторов;

– выбор шага изменения факторов, задание интервалов между будущими экспериментальными точками;

– обоснование средств измерений;

– описание проведения эксперимента;

– обоснование способов обработки и анализа результатов эксперимента.

Перед экспериментом надо выбрать варьируемые факторы, т.е. установить основные и второстепенные характеристики, влияющие на исследуемый процесс, проанализировать расчетные (теоретические) схемы процесса. Основным принципом установления степени важности характеристики является ее роль в исследуемом процессе.

Нередко работа экспериментатора настолько хаотична и неорганизованна, а ее эффективность ее так мала, что полученные результаты не в состоянии оправдать даже тех средств, которые были израсходованы на проведение опытов. Поэтому вопросы организации эксперимента, снижения затрат на его проведение и обработку полученных результатов являются достаточно актуальными.

Современные методы планирования эксперимента и обработки его результатов, разработанные на основе теории вероятностей и математической статистики, позволяют:

– существенно (зачастую в несколько раз) сократить число необходимых для проведения опытов;

– сделать работу экспериментатора более целенаправленной и организованной,

– существенно повысить как производительность его труда, так и надежность получаемых результатов.

Теория планирования эксперимента началась с работ английского ученого Р. Фишера в 30-х годах XX столетия, использовавшего ее для решения агробиологических задач.

Планирование эксперимента состоит в выборе числа и условий проведения опытов, позволяющих получить необходимые знания об объекте исследования с требуемой точностью. Это целенаправленное управление экспериментом, реализуемое в условиях неполного знания механизма изучаемого явления.

Цель планирования эксперимента – нахождение таких условий и правил проведения опытов, при которых удается получить надежную и достоверную информацию об объекте с наименьшей затратой труда, а также представить эту информацию в компактной и удобной форме с количественной оценкой точности.

Общая направленность теории планирования эксперимента может быть сформулирована следующим образом – «меньше опытов – больше информации – выше качество результатов».

Эксперименты обычно ставятся небольшими сериями по заранее составленному алгоритму. После каждой небольшой серии опытов производится обработка результатов наблюдений и принимается строго обоснованное решение о том, что делать дальше. При выборе алгоритма планирования эксперимента, естественно, учитывается цель исследования, так и априорная информация о механизме изучаемого явления. Эта информация всегда бывает неполной, за исключением, может быть, тривиального случая – демонстрационных опытов.

Как правило, любой объект исследования (носитель некоторых неизвестных и подлежащих изучению свойств или качеств) можно представить в виде «черного ящика» с определенным количеством входов и выходов (рис. 2.2.).


Рис. 5.1. Структурная схема объекта исследования

Входные переменные Х i , i = 1, 2,…k (где k – число переменных), определяющие состояние объекта называются факторами . Фиксированное значение фактора называют уровнем фактора . Основное требование к факторам достаточная управляемость, под которой понимается возможность установить нужный уровень фактора и стабилизировать его в течение всего опыта.

Выходная переменная Y g (обычно g = 1) – это реакция объекта на входные воздействия; она носит название отклика , а зависимость

Y = f(X 1 , X 2 , …X i ,…X k) (2.1)

называется функцией отклика или цели . Обычно о характере этой зависимости имеется лишь общее представление. Выбор функции отклика определяется целью исследования, которая может представлять собой оптимизацию экономической (стоимость, производительность), технологической (точность, быстродействие), конструктивной (габариты, надежность) или другой характеристики объекта.

Геометрическое представление функции отклика в факторном пространстве Х 1 , Х 2 , …, Х k называется поверхностью отклика

Истинный вид функции отклика (2.1) до эксперимента чаще всего неизвестен, в связи с чем, для математического описания поверхности отклика используется статистическая модель процесса

Y р = f(X 1 , X 2 , …X i ,…X k). (2.2)

Уравнение (2.2) получают в результате эксперимента и называют аппроксимирующей функцией или регрессионной моделью процесса. Под аппроксимацией понимают замену точных аналитических выражений приближенными. В качестве уравнения регрессии обычно используют полином некоторой степени. Причем наибольшее распространение в расчетах получили полиномы первого и второго порядка, так как необходимая точность расчетов обычно весьма невелика (порядка 5 – 15 %).

Например, при k = 1 полином n-ой степени имеет вид

при k = 2 и n = 1, обычно записывается в виде

где a 0 , a 1 , a 2 ,…a n – неизвестные коэффициенты регрессии, которые вычисляются на основании результатов эксперимента

Кроме того, в силу конечного числа членов аппроксимирующего полинома расхождение между истинным и приближенным значениями функции отклика вне экспериментальных точек может быть значительным. В связи с изложенным возникает задача нахождения такого вида полинома и такого количества опытов, чтобы удовлетворялся некоторый критерий. Обычно в качестве критерия принимают сумму квадратов отклонений экспериментальных значений Y j от их расчетного значения Y j р. Наилучшим приближением аппроксимирующей функции к истинной считается функция, удовлетворяющая условию минимума этой суммы.

Для определения неизвестных коэффициентов регрессионной модели (5.2) обычно применяется наиболее универсальный метод наименьших квадратов (МНК) .

Посредством МНК значения a 0 , a 1 , a 2 , …, a n находятся из условия минимизации суммы квадратов отклонений экспериментальных значений отклика Y j от получаемых Y j р с помощью регрессионной модели, т. е. путем минимизации суммы:

Минимизация суммы квадратов производится обычным способом с помощью дифференциального исчисления путем приравнивания к 0 первых частных производных по a 0 , a 1 , a 2 ,…., a n . В итоге получается замкнутая система алгебраических уравнений, с неизвестными a 0 , a 1 , a 2 ,…. ,a n .

При использовании метода наименьших квадратов необходимым условием получения статистических оценок является выполнение неравенства N > d, т.е. количество опытов N должно быть больше, чем число неизвестных коэффициентов d.

Основной особенностью рассматриваемой статистической (регрессионной) модели является то, что подобная модель не может точно описать поведение объекта в любом конкретном опыте. Исследователь не может предсказать точное значение Y в каждом опыте, но с помощью соответствующей статистической модели может указать, вокруг какого центра будут группироваться значения Y при данном сочетании значений факторов X ij .

Индукция и дедукция

Индукция – это вид обобщения, заключающийся в переходе от знания отдельных фактов и от менее общего знания к более общему знанию. При индуктивном способе исследования по частным фактам и явлениям устанавливаются общие принципы и законы.

Процесс индукции обычно начинается со сравнения и анализа данных наблюдений и экспериментов. По мере расширения множества этих данных может выявиться регулярная повторяемость какого-либо свойства или отношения. Наблюдаемая в опытах многократность повторения при отсутствии исключений внушает уверенность в универсальности явления и приводит к индуктивному обобщению – предположению, что именно так будет обстоять дело и во всех сходных случаях. Заключение по индукции представляет собой вывод об общих свойствах всех предметов, относящихся к данному классу, на основании наблюдения достаточно широкого множества единичных фактов. Так, например, Д.И. Менделеев, используя частные факты о химических элементах, сформулировал периодический закон.

Обычно индуктивные обобщения рассматриваются как опытные истины, или эмпирические законы

Дедукция - это операция мышления, заключающаяся в том, что новые знания выводятся на основании знаний более общего характера, полученных ранее путем обобщения наблюдений, опытов, практической деятельности, т. е. с помощью индукции. При применении дедуктивного метода частные положения выводятся из общих закономерностей, аксиом и т. д. Умозаключение по дедукции строится по следующей схеме; все предметы класса «А» обладают свойством «В»; предмет «а» относится к классу «А»; значит «а» обладает свойством «В». В целом дедукция как метод познания исходит из уже познанных законов и принципов. Поэтому метод дедукции не позволяет получить содержательно нового знания. Дедукция представляет собой лишь способ логического развертывания системы положений на базе исходного знания, способ выявления конкретного содержания общепринятых посылок. Так, например, на основе общих законов механики получают уравнения движения автомобиля.

Недостатком дедуктивного способа исследования являются ограничения, вытекающие из общих закономерностей, на основе которых исследуется частный случай. Так, например, чтобы всесторонне исследовать движение автомобиля, недостаточно знать лишь законы механики, необходимо применить и другие принципы, вытекающие из анализа системы: «водитель – автомобиль – внешняя среда».

Индукция и дедукция тесно связаны между собой и дополняют одна другую. Например, научный работник, обосновывая гипотезу научного исследования, устанавливает ее соответствие общим законам естествознания (дедукция). В то же время гипотезу формулируют на основе частных фактов (индукция).

Анализ и синтез

Анализ (от греческого analysis - разложение): метод, применяя который исследователь мысленно разъединяет изучаемый объект на различные компоненты (как части, так и элементы), уделяя особое внимание связям между ними. Анализ – органичная составная часть всякого научного исследования, являющаяся обычно его первой стадией, когда исследователь переходит от нерасчлененного описания изучаемого объекта к выявлению его строения, состава, а также его свойств и признаков.

Синтез (от греческого synthesis - соединение): применяя этот метод, исследователь мысленно объединяет различные компоненты (как части, так и элементы) изучаемого объекта в единую систему. В синтезе происходит не просто объединение, а обобщение аналитически выделенных и изученных особенностей объекта. Положения, получаемые в результате синтеза, включаются в теорию объекта, которая, обогащаясь и уточняясь, определяет пути нового научного поиска.

Методы анализа и синтеза одинаково используют в научных исследованиях. Так, выделяя отдельные элементы (подсистемы и механизмы) при исследовании функционирования двигателя, применяют метод анализа, изучая двигатель как систему состоящую из элементов используют метод синтеза. Метод синтеза позволяет обобщать понятия законы, теории. Операции анализа и синтеза неразрывно связаны друг с другом; каждая из них осуществляется с помощью и посредством другой.

Аналогия

Аналогия - метод познания, при котором происходит перенос знания, полученного в ходе рассмотрения какого-либо одного объекта, на другой, менее изученный и в данный момент изучаемый. Метод аналогии основывается на сходстве предметов по ряду каких-либо признаков, что позволяет получить вполне достоверные знания об изучаемом предмете. Применение метода аналогии в научном познании требует определенной осторожности. Здесь чрезвычайно важно четко выявить условия, при которых он работает наиболее эффективно. Однако в тех случаях, когда можно разработать систему четко сформулированных правил переноса знаний с модели на прототип, результаты и выводы по методу аналогии приобретают доказательную силу.

Абстрагирование и формализация

Абстрагирование – это метод научного исследования, основанный на том, что при изучении некоторого объекта отвлекаются от его несущественных в данной ситуации сторон, признаков. Это позволяет упрощать картину исследуемого явления и рассматривать его в «чистом» виде. Абстрагирование связано с представлением об относительной независимости явлений и их сторон, что позволяет отделить существенные стороны от несущественных. При этом, как правило, производится замещение первоначального предмета исследования другим – эквивалентным, исходя из условий данной задачи. Например, при исследовании работы какого-либо механизма анализируют расчетную схему, которая отображает основные, существенные свойства механизма.

Различают следующие виды абстрагирования:

– отождествление (образование понятий путем объединения предметов, связанных по своим свойствам в особый класс). Т. е. на основе одинаковости некоторого множества предметов, сходных в некотором отношении, производится построение абстрактного предмета. Например, в результате обобщения-свойства электронных, магнитных, электромашинных, релейных, гидравлических, пневматических устройств усиливать входные сигналы возникла такая обобщенная абстракция (абстрактный предмет), как усилитель. Он является представителем свойств приравненных в определенном отношении разнокачественных предметов.

– изолирование (выделение свойств, неразрывно связанных с предметами). Изолирующая абстракция производится для вычленения и четкой фиксации исследуемого явления. Примером может служить абстракция действительной суммарной силы, действующей на границе подвижного жидкого элемента. Число этих сил, как и число свойств, жидкого элемента, бесконечно. Однако из этого разнообразия можно вычленить силы давления и трения путем мысленного выделения на границе потока элемента поверхности, через которую внешняя: среда действует на поток с некоторой силой (причинами возникновения такой силы в данном случае исследователь не интересуется). Мысленно разложив силу на две составляющие, силу давления можно определить как нормальную составляющую внешнего воздействия, а силу трения – как касательную.

– идеализация соответствует цели замещения реальной ситуации идеализированной схемой для упрощения изучаемой ситуации и более эффективного использования методов и средств исследования. Процесс идеализации – это мысленное конструирование понятий об объектах несуществующих и неосуществимых, но имеющих прообразы в реальном мире. Например, идеальный газ, абсолютно твердое тело, материальная точка и т.п. В результате идеализации реальные объекты лишаются некоторых присущих им свойств и наделяются гипотетическими свойствами.

Современный исследователь часто с самого начала ставит задачу упрощения изучаемого явления и построения его абстрактной идеализированной модели. Идеализация выступает здесь как исходный пункт в построении теории. Критерием плодотворности идеализации является удовлетворительное во многих случаях совпадение теоретических и эмпирических результатов исследования.

Формализация – метод изучения некоторых областей знания в формализованных системах с помощью искусственных языков. Таковы, например, формализованные языки химии, математики, логики. Формализованные языки позволяют кратко и четко фиксировать знания, избегать многозначности терминов естественного языка. Формализацию, основой которой являются абстрагирование и идеализация, можно рассматривать как разновидность моделирования (знаковое моделирование).


Похожая информация.


Логика и философия

Вторая группа методы построения и оправдания теоретического знания которое дано в форме гипотезы приобретающей в результате статус теории. Современная гипотетикодедуктивная теория опирается на некоторый эмпирический базис совокупность фактов которые нуждаются в объяснении и делают необходимым создание теории. Именно идеализированный объект делает возможным создание теории. Научные теории прежде всего отличаются положенными в их основу идеализированными объектами.

ВОПРОС №25

Формализация, идеализация и роль моделирования

По Радугину (стр. 123)

Методы построения и исследования идеализированного объекта

Обнаружение устойчивых связей и зависимостей является только первым этапом в процессе научного познания явлений действительности. Необходимо объяснить их основания и причины, выявить сущность явлений и процессов. А это возможно лишь на теоретическом уровне научного познания. К теоретическому уровню относят все те формы познания, в которых в логической форме формулируются законы и другие всеобщие и необходимые связи объективного мира, а также получаемые с помощью логических средств выводы, и вытекающие из теоретических посылок следствия. Теоретический уровень представляет собой различные формы, приемы и этапы опосредованного познания действительности.

Методы и формы познания теоретического уровня в зависимости от выполняемых ими функций можно разбить на две группы. Первая группа — методы и формы познания, с помощью которых создается и исследуется идеализированный объект, представляющий базовые, определяющие отношения и свойства как бы в «чистом» виде. Вторая группа — методы построения и оправдания теоретического знания, которое дано в форме гипотезы, приобретающей в результате статус теории.

К методам построения и исследования идеализированного объекта относятся: абстрагирование, идеализация, формализация, мысленный эксперимент, математическое моделирование.

а) Абстрагирование и идеализация. Понятие идеализированного объекта

Известно, что всякая научная теория изучает либо определенный фрагмент действительности, определенную предметную область, либо определенную сторону, один из аспектов реальных вещей и процессов. При этом теория вынуждена отвлекаться от тех сторон изучаемых ею предметов, которые ее не интересуют. Кроме того, теория часто вынуждена отвлекаться и от некоторых различий изучаемых ею предметов в определенных отношениях. С точки зрения психологии процесс мысленного отвлечения от некоторых сторон, свойств изучаемых предметов, от некоторых отношений между ними и называется абстрагированием. Мысленно выделенные свойства и отношения оказываются на переднем плане, предстают как необходимые для решения задач, выступают в качестве предмета изучения.

Процесс абстрагирования в научном познании не является произвольным. Он подчиняется определенным правилам. Одним из таких правил является соблюдение интервала абстракций. Интервал абстракций – это пределы рациональной обоснованности той или иной абстракции, условия ее «предметной истинности» и границы применимости, устанавливаемые на основе информации, полученной эмпирическими или логическими средствами. Интервал абстракции зависит, во-первых, от поставленной познавательной задачи; во-вторых, то, от чего отвлекаются в процессе постижения объекта, должно быть посторонним (по четко оговоренным критерием) для конкретного объекта, подвергающегося абстрагированию; в третьих, исследователь должен знать, до какого предела данное отвлечение имеет законную силу.

Метод абстрагирования предполагает при исследовании сложных объектов производить концептуальную развертку и концептуальную сборку объектов. Концептуальная развертка означает отображение одного и того же исходного объекта исследования в разных мысленных плоскостях (проекциях) и, соответственно, нахождение для него множества интервалов абстракций. Так, например, в квантовой механике один и тот же объект (элементарная частица) может быть попеременно представлен в рамках двух проекций: то, как корпускула (в одних условиях эксперимента), то, как волна (в других условиях). Эти проекции логически несовместимы между собой, но лишь взятые вместе они исчерпывают всю необходимую информацию о поведении частиц.

Концептуальная сборка – представление объекта в многомерном познавательном пространстве путем установления логических связей и переходов между разными интервалами, образующими единую смысловую конфигурацию. Так, в классической механике одно и то же физическое событие может быть отображено наблюдателем в разных системах в виде соответствующей совокупности экспериментальных истин. Эти разные проекции, тем не менее, могут образовывать некое концептуальное целое благодаря «правилам преобразования Галилея», регулирующим способы перехода от одной группы высказываний к другой.

Абстрагирование как важнейший прием познавательной деятельности человека широко применяется на всех этапах научно-познавательной деятельности, в том числе и на уровне эмпирического познания. На его основе создаются эмпирические объекты. Как отмечал В.С.Степин, эмпирические объекты представляют собой абстракции, фиксирующие признаки реальных предметов опыта. Они являются определенными схематизациями фрагментов реального мира. Любой признак, «носителем» которого является эмпирический объект, может быть найден у соответствующих ему реальных предметов (но не наоборот, так как эмпирический объект репрезентирует не все, а лишь некоторые признаки реальных предметов, абстрагированные из действительности в соответствии с задачами познания и практики). Эмпирические объекты составляют смысл таких терминов эмпирического языка, как «Земля», «провод с током», «расстояние между Землей и Луной» и т. д.

Теоретические же объекты, в отличие от эмпирических, являются не просто абстракциями, а идеализациями, «логическими реконструкциями действительности». Они могут быть наделены не только признаками, которым соответствуют свойства и отношения реальных объектов, но и признаками, которыми не обладает ни один такой объект. Теоретические объекты образуют смысл таких терминов, как «точка», «идеальный газ», «абсолютно черное тело» и т. д.

В логико-методологических исследованиях теоретические объекты называют иногда теоретическими конструктами, а также абстрактными объектами. Объекты такого рода служат важнейшим средством познания реальных предметов и взаимоотношений между ними. Они называются идеализированными объектами, а процесс их создания — идеализацией. Таким образом, идеализация есть процесс создания мысленных, не существующих в действительности объектов, условий, ситуаций посредством мысленного отвлечения от некоторых свойств реальных предметов и отношений между ними или наделения предметов и ситуаций теми свойствами, которыми они в действительности не обладают или не могут обладать, с целью более глубокого и точного познания действительности.

Создание идеализированного объекта необходимо включает в себя абстрагирование — отвлечение от ряда сторон и свойств изучаемых конкретных предметов. Но если мы ограничимся только этим, то еще не получим никакого целостного объекта, а просто уничтожим реальный объект или ситуацию. После абстрагирования нам нужно еще выделить интересующие нас свойства, усилить или ослабить их, объединить и представить как свойства некоторого самостоятельного объекта, который существует, функционирует и развивается согласно своим собственным законам. А это достигается в результате использования метода идеализации .

Идеализация помогает исследователю выделить в чистом виде интересующие его стороны действительности. В результате идеализации объект приобретает свойства, которые в эмпирическом опыте не востребованы. В отличие от обычного абстрагирования идеализация делает упор не на операции отвлечения, а на механизм пополнения . Идеализация дает абсолютно точный конструкт, мысленную конструкцию , в которой то или иное свойство, состояние представлены в предельном , наиболее выраженном виде . Творческие конструкты, абстрактные объекты выступают в роли идеальной модели .

Почему необходимо в познании использовать абстрактные объекты (теоретические конструкты)? Дело в том, что реальный объект всегда сложен, в нем переплетаются значимые для данного исследователя и второстепенные свойства, необходимые закономерные отношения затемняются случайными. Конструкты, идеальные модели - это объекты, наделенные небольшим количеством специфических и существенных свойств, имеющих относительно простую структуру.

Исследователь , опираясь на сравнительно простой идеализированный объект, дать более глубокое и полное описание этих сторон. Познание движется от конкретных объектов к их абстрактным, идеальным моделям, которые, становясь все более точными, совершенными и многочисленными, постепенно дают нам все более адекватный образ конкретных объектов. В этом повсеместном использовании идеализированных объектов состоит одна из наиболее характерных особенностей человеческого познания.

Следует отметить, что идеализация используется как на эмпирическом, так и на теоретическом уровнях. Объекты, к которым относятся научные высказывания, всегда являются идеализированными объектами. Даже в тех случаях, когда мы пользуемся эмпирическими методами познания - наблюдением, измерением, экспериментом, результаты этих процедур непосредственно относятся к идеализированным объектам, и лишь благодаря тому, что идеализированные объекты на этом уровне являются абстрактными моделями реальных вещей, данные эмпирических процедур можно относить к действительным предметам.

Однако роль идеализации резко возрастает при переходе от эмпирического к теоретическому уровню научного познания. Современная гипотетико-дедуктивная теория опирается на некоторый эмпирический базис — совокупность фактов, которые нуждаются в объяснении и делают необходимым создание теории. Но теория не является простым обобщением фактов и не может быть выведена из них логическим путем. Для того чтобы оказалось возможным создание особой системы понятий и утверждений, называемой теорией, сначала вводится идеализированный объект, представляющий собой абстрактную модель действительности, наделенную небольшим количеством свойств и имеющую относительно простую структуру . Этот идеализированный объект выражает специфику и существенные черты изучаемой области явлений. Именно идеализированный объект делает возможным создание теории. Научные теории, прежде всего, отличаются положенными в их основу идеализированными объектами. В специальной теории относительности идеализированным объектом является абстрактное псевдоевклидово четырехмерное множество координат и мгновений времени, при условии, когда отсутствует поле тяготения. Для квантовой механики характерен идеализированный объект, представляемый в случае совокупности п частиц волной в п-мерном конфигурационном пространстве, свойства которой связаны с квантом действия.

Понятия и утверждения теории вводятся и формулируются именно как характеристики ее идеализированного объекта. Основные свойства идеализированного объекта описываются системой фундаментальных уравнений теории. Различие идеализированных объектов теорий приводит к тому, что каждая гипотетико-дедуктивная теория имеет свою специфическую систему фундаментальных уравнений. В классической механике мы имеем дело с уравнениями Ньютона, в электродинамике — с уравнениями Максвелла, в теории относительности — с уравнениями Эйнштейна и т.п. Идеализированный объект дает интерпретацию понятий и уравнений теории. Уточнение уравнений теории, их опытное подтверждение и коррекция ведут к уточнению идеализированного объекта или даже к его изменению. Замена идеализированного объекта теории означает переинтерпретацию основных уравнений теории. Ни одна научная теория не может быть гарантирована от того, что ее уравнения рано или поздно не подвергнутся переинтерпретации. В одних случаях это происходит сравнительно быстро, в других — спустя длительное время. Так, например, в учении о теплоте первоначальный идеализированный объект — теплород — был заменен другим — совокупностью беспорядочно движущихся материальны точек. Иногда модификация или замена идеализированного объекта теории существенно не изменяет вида ее фундаментальных уравнений. В таком случае нередко говорят, что теория сохраняется, но изменяется ее интерпретация. Ясно, что говорить так можно лишь при формалистическом понимании научной теории. Если же под теорией мы понимаем не только определенные математические формулы, но и определенную интерпретацию этих формул, то смена идеализированного объекта должна рассматриваться как переход к новой теории.

б) способы построения идеализированного объект а

Каковы же способы формирования идеализированного объекта. В методологии научного исследования их выделяют по крайне мере три:

1.Можно абстрагироваться от одних свойств реальных объектов, удерживая в то же время другие их свойства и вводя объект, которому присущи только эти оставшиеся свойства. Так, например, в ньютоновской небесной механике мы абстрагируемся от всех свойств Солнца и планет и представляем их как движущиеся материальные точки, обладающие лишь гравитационной массой. Нас не интересуют их размеры, строение, химический состав и т.п. Солнце и планеты выступают здесь лишь как носители определенных гравитационных масс, т.е. в виде идеализированных объектов.

2.Иногда оказывается полезным абстрагироваться от некоторых отношений изучаемых объектов друг к другу. С помощью такой абстракции образуется, например, понятие идеального газа. В реальных газах всегда существует определенное взаимодействие между молекулами. Абстрагируясь от этого взаимодействия и рассматривая частицы газа как обладающие лишь кинетической энергией и взаимодействующие только при соударении, мы получаем идеализированный объект — идеальный газ. В общественных науках при изучении отдельных сторон жизни общества, отдельных общественных явлений и учреждений, социальных групп и т.п. мы можем абстрагироваться от взаимоотношений этих сторон, явлений, групп с другими элементами жизни общества.

3.Мы можем также приписывать реальным объектам отсутствующие у них свойства или мыслить присущие им свойства в некотором предельном значении. Таким образом, например, в оптике образуются особые идеализированные объекты — абсолютно черное тело и идеальное зеркало. Известно, что всем телам в большей или меньшей степени присуще как свойство отражать некоторую часть падающей на его поверхность энергии, так и свойство поглощать часть этой энергии. Когда мы усиливаем до предельного значения свойство отражения, мы получаем идеальное зеркало — идеализированный объект, поверхность которого отражает всю падающую на него энергию. Усиливая свойство поглощения, мы в предельном случае получаем абсолютно черное тело — идеализированный объект, который поглощает всю падающую на него энергию.

Идеализированным объектом может стать любой реальный предмет, который мыслится в несуществующих, идеальных условиях. Именно таким образом возникает понятие инерции. Допустим, что мы толкаем по дороге тележку. Некоторое время после толчка тележка движется, а затем останавливается. Существует множество способов удлинения пути, проходимого тележкой после толчка, например, смазка колес, устройство более гладкой дороги и т.п. Чем легче вертятся колеса, и чем ровнее дорога, тем дольше будет двигаться тележка. Путем экспериментов устанавливается, что чем меньше внешние воздействия на движущееся тело (в данном случае трение), тем длиннее путь, проходимый этим телом. Ясно, что все внешние воздействия на движущее тело устранить невозможно. В реальных ситуациях движущееся тело неизбежно будет подвергаться каким-либо воздействиям со стороны других тел. Однако нетрудно представить ситуацию, в которой исключены все воздействия. Мы можем заключить, что в таких идеальных условиях движущееся тело будет двигаться бесконечно долго и при этом равномерно и прямолинейно.

в) Формализация и математическое моделирование

Важнейшим средством построения и исследования идеализированного теоретического объекта является формализация . Под формализацией в широком смысле слова понимается метод изучения самых разнообразных объектов путем отображения их содержания и структуры в знаковой форме, при помощи самых разнообразных искусственных языков.

Операции с формализованными объектами означают операции с символами. В результате формализации с символами можно обращаться как с конкретными физическими объектами. Использование символики обеспечивает полноту обозрения определенной области проблем, краткость и четкость фиксации знания, позволяет избежать многозначности терминов.

Познавательная ценность формализации состоит в том, что она является средством систематизации и уточнения логической структуры теории. Реконструкция научной теории в формализованном языке позволяет проследить логическую зависимость между различными положениями теории, выявить всю совокупность предпосылок и оснований, исходя из которых она развертывается, что позволяет уточнить неясности, неопределенности, предотвратить парадоксальные ситуации. Формализация теории выполняет также своеобразные унифицирующие и обобщающие функции, позволяя ряд положений теории экстраполировать на целые классы научных теорий и применять формальный аппарат для синтеза ранее не связанных теорий. Одно из наиболее ценных достоинств формализации — ее эвристические возможности, в частности возможность обнаружения и доказательства ранее неизвестных свойств изучаемых объектов.

Различают два типа формализованных теорий: полностью формализованные и частично формализованные теории. Полностью формализованные теории строятся в аксиоматически дедуктивной форме с явным указанием языка формализации и использованием четких логических средств. В частично формализованных теориях язык и логические средства, используемые для развития данной научной дисциплины, явным образом не фиксируются. На современном этапе развития науки в ней преобладают частично формализованные теории.

В методе формализации заложены большие эвристические возможности. В процессе формализации через реконструкцию языка научной теории создается новый тип концептуальных построений, которые открывают возможности для получения новых, порой самых неожиданных следствий, путем чисто формализованных действий. Процесс формализаций носит творческий характер. Отталкиваясь от определенного уровня обобщения научных фактов, формализация преобразует их, выявляет в них такие особенности, которые не были зафиксированы на содержательно-интуитивном уровне. Ю.Л.Ершов в работах, посвященных использованию формализованных языков, приводит ряд критериев, подтверждающих, что с помощью формализации теории могут быть получены нетривиальные следствия, о которых даже не подозревали, пока ограничивались содержательно-интуитивной формулировкой теории на естественном языке. Так, формулировка аксиомы выбора первоначально не вызывала сомнения. И только ее использование (в совокупности с другими аксиомами) в формальной системе, претендующей на аксиоматизацию и формализацию теории множеств, выявило, что она ведет к ряду парадоксальных следствий, что и поставило под сомнение возможности ее использования. В физике при попытках аксиоматизации теории поля выделение тех или иных утверждений о качестве ее аксиом приводили к получению большого числа следствий, пригодных для объяснения экспериментальных данных.

Создание формализованных описаний имеет не только собственно познавательную ценность, но является условием для использования на теоретическом уровне математического моделирования . Математическое моделирование – это теоретический метод исследования количественных закономерностей на основе создания знаковой системы, состоящей из набора абстрактных объектов (математических величин, отношений), которые допускают различные интерпретации . Математическое моделирование как теоретический метод нашло свое широкое применение в конце 40-х годов ХХ в. в отдельных науках и в междисциплинарных исследованиях. Основу метода математического моделирования составляет построение математической модели . Математическая модель представляет собой формальную структуру, состоящую из набора математических объектов. Значение математического метода при разработке теории определяется тем, что она, отображая определенные количественные свойства и отношения оригинала, замещает его в определенном плане, и манипуляция с этой моделью дает более глубокую и полную информацию об оригинале.

В простейшем случае в качестве модели выступает отдельный математический объект , то есть такая формальная структура, с помощью которой можно от эмпирически полученных значений одних параметров исследуемого материального объекта переходить к значению других без обращения к эксперименту. Например, измерив окружность шарообразного предмета, по формуле вычислить объем данного предмета.

Исследователями установлено: чтобы объект можно было достаточно успешно изучить с помощью математических моделей, он должен обладать рядом специальных свойств. Во-первых, должны быть хорошо известны имеющиеся в нем отношения; во-вторых, должны быть количественно определены существенные для объекта свойства (причем их число не должно быть слишком большим); и, в-третьих, в зависимости от цели исследования должны быть известны при заданном множестве отношений формы поведения объекта (который определяется законами, например, физическими, биологическими, социальными).

По существу, любая математическая структура (или абстрактная система) приобретает статус модели только тогда, когда удается установить факт аналогии структурного, субстратного или функционального характера между ней и исследуемым объектом (или системой). Другими словами, должна существовать известная согласованность, получаемая в результате подбора и «взаимной подгонки» модели и соответствующего «фрагмента реальности». Указанная согласованность существует лишь в рамках определенного интервала абстракции. В большинстве случаев аналогия между абстрактной и реальной системой связана с отношением изоморфизма между ними, определенными в рамках фиксирования интервала абстракции. Для того, чтобы исследовать реальную систему, исследователь замещает ее (с точностью до изоморфизма) абстрактной системой с теми же отношениями. Таким образом, задача исследования становится чисто математической. Например, чертеж может служить моделью отображения геометрических свойств моста, а совокупность формул, положенных в основу расчета размеров моста, его прочности, возникающих в нем напряжений и т.д., может служить моделью для отображения физических свойств моста.

Использование математических моделей является эффективным способом познания. Уже один только перевод какой-либо качественной задачи на четкий, однозначный и богатый по своим возможностям язык математики позволяет увидеть исследовательскую задачу в новом свете, прояснить ее содержание. Однако математика дает и нечто большее. Характерным для математического познания является использование дедуктивного метода, т.е. манипулирование с объектами по определенным правилам и получение таким образом новых результатов.

По Тарасову (стр91-94)

Идеализация, абстрагирование - замена отдельных свойств предмета или всего предмета символом или знаком, мысленное отвлечение от чего-то с целью выделения чего-то другого. Идеальные объекты в науке отражают устойчивые связи и свойства объектов: массу, скорость, силу и др. Но идеальные объекты могут и не иметь реальных прообразов в предметном мире, т.е. по мере развития научного знания одни абстракции могут образовываться из других без обращения к практике. Поэтому различают эмпирические и идеальные теоретические объекты.

Идеализация является необходимым предварительным условием построения теории, поскольку система идеализированных, абстрактных образов и определяет специфику данной теории. В системе теории выделяют основные и производные идеализированные понятия. Например, в классической механике таким главным идеализированным объектом выступает механическая система как взаимодействие материальных точек.

В целом идеализация позволяет точно очертить признаки предмета, отвлечься от малосущественных и расплывчатых свойств. Это обеспечивает огромную емкость выражения мыслей. В связи с этим формируются специальные языки науки, что способствует построению сложных абстрактных теорий и в целом процессу познания.

Формализация - оперирование со знаками, сведенными в обобщенные модели, абстрактно-математические формулы. Вывод одних формул из других осуществляется по строгим правилам логики и математики, что и является формальным исследованием основных структурных характеристик изучаемого объекта.

Моделирование . Модель - мысленное или материальное замещение наиболее существенных сторон изучаемого объекта. Модель - это специально созданный человеком предмет или система, устройство, которое в определенном отношении имитирует, воспроизводит реально существующие предметы или системы, являющиеся объектом научного исследования.

В моделировании опираются на аналогии свойств и отношений между оригиналом и моделью. Изучив взаимосвязи, существующие между величинами, описывающими модель, их затем переносят на оригинал и таким образом делают правдоподобное заключение об особенностях поведения последнего.

Моделирование как метод, научного познания основано на способности человека абстрагировать изучаемые признаки или свойства у различных предметов, явлений и устанавливать определенные соотношения между ними.

Хотя ученые давно пользовались этим методом, только с середины XIX в. моделирование завоевывает прочное, признание у ученых и инженеров. В связи с развитием электроники и кибернетики моделирование превращается в чрезвычайно эффективный метод исследования.

Благодаря применению моделирования закономерностей действительности, которые могли в оригинале изучаться лишь, путем наблюдения, они становятся доступными экспериментальному исследованию. Возникает возможность многократного повторения в модели явлений, соответствующих уникальным процессам природы или общественной жизни.

Если рассматривать историю науки и техники с точки зрения применения тех или иных моделей, то можно констатировать, что на первых порах развития науки и техники применялись материальные, наглядные модели. В последующем они постепенно утрачивали одну за другой конкретные черты оригинала, их соответствие оригиналу приобретало все более абстрактный характер. В настоящее время все большее значение приобретает поиск моделей, базирующихся на логических основаниях. Существует множество вариантов классификации моделей. На наш взгляд, наиболее убедительным является следующий вариант:

а) естественно-природные модели (существующие в природе в естественном виде). Пока ни одна из конструкций, созданная человеком, не может конкурировать с природными конструкциями по сложности решаемых задач. Существует наука бионика , цель которой - исследование уникальных природных моделей с целью дальнейшего использования полученных знаний при создании искусственных устройств. Известно например, что создатели модели формы подводной лодки в качестве аналога взяли форму тела дельфина, при конструировании первых летательных аппаратов использовалась модель размаха крыльев птиц и т.д.;

б) вещественно-технические модели (в уменьшенном или увеличенном виде полностью воспроизводящие оригинал). При этом эксперты различают (88. С. 24-25): а) модели, создаваемые для того, чтобы воспроизвести пространственные свойства изучаемого объекта (макеты домов, застройки районов и т.д.); б) модели воспроизводящие динамику изучаемых объектов, закономерные связи, величины, параметры (модели самолетов, кораблей, платан и т.д.).

Наконец существует третий вид моделей - в) знаковые модели, в том числе математические. Знаковое моделирование позволяет упростить изучаемый предмет, выделить в нем те структурные отношения, которые больше всего интересуют исследователя. Проигрывая вещественно-техническим моделям в наглядности, знаковые модели выигрывают за счет более глубокого проникновения в структуру изучаемого фрагмента объективной реальности.

Так, с помощью знаковых систем удается понять сущность таких сложных явлений, как устройство атомного ядра, элементарных частиц, Вселенной. Поэтому применение знаковых моделей особенно важно в тех областях науки, техники, где имеют дело с изучением предельно общих связей, отношений, структур.

Особенно расширились возможности знакового моделирования в связи с появлением компьютеров. Появились варианты построения сложных знаково-математических моделей, позволяющих выбирать наиболее оптимальные значения величин сложных изучаемых реальных процессов и осуществлять длительные эксперименты над ними.

В ходе исследования часто возникает необходимость построения разнообразных моделей изучаемых процессов, начиная от вещественных и кончая концептуальными и математическими моделями.

В целом «построение моделей не только наглядных, но и концептуальных, математических сопровождает процесс научного поиска от его начала до конца, давая возможность охватить в единой системе наглядных и абстрактных образов основные особенности исследуемых процессов» (70. С. 96).

Метод исторического и логического : первый воспроизводит развитие объекта с учетом всех действующих на него факторов, второй воспроизводит только общее, главное в предмете в процессе развития. Метод логического воспроизводит историю возникновения, становления и развития объекта, так сказать, в "чистом виде", по существу, без рассмотрения обстоятельств, тому способствующих. То есть метод логического является спрямленной, упрощенной (без потери сущности) версией метода исторического.

В процессе познания следует руководствоваться принципом единства исторического и логического методов: надо начинать исследование объекта с тех сторон, отношений, которые исторически предшествовали другим. Затем с помощью логических понятий как бы повторить историю развития данного познаваемого явления.

Экстраполяция - продолжение в будущее тенденций, закономерности которых в прошлом и настоящем достаточно хорошо известны. Всегда считалось, что из прошлого можно извлекать уроки для будущего, ибо в основе эволюции неживой, живой и социальной материи лежат вполне определенные ритмические процессы.

Моделирование - представление изучаемого объекта в упрощенном, схематическом виде, удобном для получения выводов прогнозного характера. Пример - периодическая система Менделеева (подробнее о моделировании смотри выше).

Экспертиза - прогнозирование на базе оценки мнения специалистов - (отдельных людей, групп, организаций), основывающейся на объективной констатации перспектив соответствующего явления.

Три перечисленных способа как бы дополняют друг друга. Любая экстраполяция - это в определенной степени модель и опенка. Любая прогностическая модель - это оценка плюс экстраполяция. Всякая прогнозная оценка подразумевает экстраполяцию и мысленное моделирование.


А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

46452. Основные ступени в образовании понятий 16.16 KB
Первая ступень проявляется в поведении ребенка раннего возраста образование неоформленного и неупорядоченного множества выделение кучи какихлибо предметов которые выделяются ребенком без достаточного внутреннего основания. Первый этап образования синкретического нерасчлененного образа или кучи предметов. Группа новых предметов берется ребенком наугад с помощью отдельных проб которые сменяют друг друга тогда когда обнаруживается их ошибочность. Второй этап синкретический образ или куча предметов образуется на основе...
46454. Культура речи – необходимое условие профессиональной деятельности 16.27 KB
Эмоциональная культура включает умение регулировать свое психическое состояние понимать эмоциональное состояние собеседника управлять своими эмоциями снимать волнение преодолевать нерешительность устанавливать эмоциональный контакт. Культура профессиональной речи включает: владение терминологией данной специальности; умение строить выступление на профессиональную тему; умение организовать профессиональный диалог и управлять им; умение общаться с неспециалистами по вопросам профессиональной деятельности. Знание терминологии...
46456. Анализ и диагностика затрат предприятия 16.34 KB
Затраты образующие себестоимость продукции группируются в соответствии с их экологическим содержанием по следующим элементам: материальные затраты; затраты на оплату труда; отчисления на социальные нужды; амортизация основных фондов; Материальные затраты наиболее крупный элемент затрат на производство. Их доля в общей сумме затрат составляет 6080 лишь в добывающих отраслях промышленности она невелика. Состав материальных затрат неоднороден и включает расходы на сырье материалы за вычетом стоимости возвратных отходов по цене их...
46457. Фразеология как раздел языкознания: виды фразеологических словосочетаний (сращения, единства, сочетания) и принципы их выделения 16.4 KB
Фразеология как раздел языкознания: виды фразеологических словосочетаний сращения единства сочетания и принципы их выделения. Эти слова образуют свободные сочетания. Другие слова имеют ограничения в возможностях сочетания. Такие сочетания называют фразеологизмами.
46458. СССР в середине 60-х - середине 80-х гг. (неосталинизм, застой, кризис системы) 16.42 KB
Экономическая реформа разработка и реализация которой была связана с именем Председателя Совета Министров СССР А. Тупик опасный ибо отрыв развитых экономик мира от экономики СССР неуклонно увеличивался. Их идеологическим обоснованием стала концепция развитого социализма согласно которой медленное планомерное постепенное совершенствование реального социализма построенного в СССР полностью и окончательно займет целую историческую эпоху. эта концепция была законодательно закреплена в преамбуле новой Конституции СССР.
46459. Процедуры банкротства 16.43 KB
Наблюдение является процедурой направленной на обеспечение сохранности имущества должника и проведение тщательного анализа его финансового состояния для поиска возможности восстановления платежеспособности предприятия. Данная процедура вводится с момента принятия Арбитражным судом заявления о признании должника банкротом на срок до 7 месяцев. исполнительные документы выданные на основании судебных решений; запрещается выплата дивидендов; не допускается прекращение денежных обязательств должника путем зачета встречного...
46460. Эльконин. Психология обучения младшего школьника 16.45 KB
Психология обучения младшего школьника Введение Начальная школа ставит перед собой задачу формирования способности к усвоению системы научных знаний превращается в подготовительную ступень органически связанную со всеми остальными высшими ступенями образования. Главный итог исследований экспериментально подтвержденная возможность формирования при некоторых условиях обучения значительно более высоких уровней психического развития в младшем школьном возрасте. Определяющие факторы при этом содержание обучения и органически с ним...

Методы научного познания – «совокупность приемов и операций практического и теоретического освоения действительности»

Принято делить методы познания на эмпирические и теоретические.

Абстрагирование, идеализация, формализация, моделирование относится к теоретическому познанию и направлено на формирование целостной картины процесса, познание сущности исследуемых объектов.

Идеализация, абстрагирование замена отдельных свойств предмета или всего предмета символом или знаком, мысленное отвлечение от чего-то, с целью выделения чего-то другого. Идеальные объекты в науке отражают устойчивые связи и свойства объектов: массу, скорость, силу и др. Но идеальные объекты могут и не иметь реальных прообразов в предметном мире, т.е. по мере развития научного знания одни абстракции могут образовываться из других без обращения к практике. Поэтому различают эмпирические и идеальные теоретические объекты.

Идеализация является необходимым предварительным условием построения теории , поскольку система идеализированных, абстрактных образов и определяет специфику данной теории. В системе теории выделяют основные и производные идеализированные понятия. Например, в классической механике таким главным идеализированным объектом выступает механическая система как взаимодействие материальных точек.

В целом идеализация позволяет точно очертить признаки предмета, отвлечься от малосущественных и расплывчатых свойств. Это обеспечивает огромную емкость выражения мыслей. В связи с этим формируются специальные языки науки , что способствует построению сложных абстрактных теорий и в целом процессу познания.

Формализация – оперирование со знаками, сведенными в обобщенные модели, абстрактно-математические формулы. Вывод одних формул из других осуществляется по строгим правилам логики и математики, что и является формальным исследованием основных структурных характеристик изучаемого объекта.

Моделирование. Модель – мысленное или материальное замещение наиболее существенных сторон изучаемого объекта. Модель – это специально созданный человеком предмет или система, устройство, которое в определенном отношении имитирует , воспроизводит реально существующие предметы или системы, являющиеся объектом научного исследования.

В моделировании опираются на аналогии свойств и отношений между оригиналом и моделью. Изучив взаимосвязи, существующие между величинами, описывающими модель, их затем переносят на оригинал и таким образом делают правдоподобное заключение об особенностях поведения последнего.

Моделирование как метод научного познания основано на способности человека абстрагировать изучаемые признаки или свойства у различных предметов, явлений и устанавливать определенные соотношения между ними.


Хотя ученые давно пользовались этим методом, только с середины XIX в. моделирование завоевывает прочное признание у ученых и инженеров. В связи с развитием электроники и кибернетики моделирование превращается в чрезвычайно эффективный метод исследования.

Благодаря применению моделирования закономерностей действительности, которые могли в оригинале изучаться лишь путем наблюдения , они становятся доступными экспериментальному исследованию. Возникает возможность многократного повторения в модели явлений, соответствующих уникальным процессам природы или общественной жизни.

Если рассматривать историю науки и техники с точки зрения применения тех или иных моделей, то можно констатировать, что на первых порах развития науки и техники применялись материальные, наглядные модели. В последующем они постепенно утрачивали одну за другой конкретные черты оригинала, их соответствие оригиналу приобретало все более абстрактный характер. В настоящее время все большее значение приобретает поиск моделей, базирующихся на логических основаниях . Существует множество вариантов классификации моделей. На наш взгляд, наиболее убедительным является следующий вариант:

а) естественно-природные модели (существующие в природе в естественном виде). Пока ни одна из конструкций, созданная человеком, не может конкурировать с природными конструкциями по сложности решаемых задач. Существует наука бионика, цель которой – исследование уникальных природных моделей с целью дальнейшего использования полученных знаний при создании искусственных устройств . Известно например, что создатели модели формы подводной лодки в качестве аналога взяли форму тела дельфина, при конструировании первых летальных аппаратов использовалась модель размаха крыльев птиц и т.д.;

б) вещественно-технические модели (в уменьшенном или увеличенном виде полностью воспроизводящие оригинал). При этом эксперты различают: а) модели, создаваемые для того, чтобы воспроизвести пространственные свойства изучаемого объекта (макеты домов, застройки районов и т.д.); б) модели, воспроизводящие динамику изучаемых объектов, закономерные связи, величины, параметры (модели самолетов, кораблей, платин и т.д.).

Наконец существует третий вид моделей – в) знаковые модели , в том числе математические. Знаковое моделирование позволяет упростить изучаемый предмет, выделить в нем те структурные отношения, которые больше всего интересуют исследователя. Проигрывая вещественно-техническим моделям в наглядности , знаковые модели выигрывают за счет более глубокого проникновения в структуру изучаемого фрагмента объективной реальности.

Так, с помощью знаковых систем удается понять сущность таких сложных явлений , как устройство атомного ядра, элементарных частиц, Вселенной. Поэтому применение знаковых моделей особенно важно в тех областях науки, техники, где имеют дело с изучением предельно общих связей, отношений, структур.

Особенно расширились возможности знакового моделирования в связи с появлением компьютеров. Появились варианты построения сложных знаково-математических моделей, позволяющих выбирать наиболее оптимальные значения величин сложных изучаемых реальных процессов и осуществлять вычислительные эксперименты над ними.

В ходе исследования часто возникает необходимость построения разнообразных моделей изучаемых процессов, начиная от вещественных и кончая концептуальными и математическими моделями.

В целом «построение моделей не только наглядных, но и концептуальных, математических сопровождает процесс научного поиска от его начала до конца, давая возможность охватить в единой системе наглядных и абстрактных образов основные особенности исследуемых процессов».

15. Уровни научного знания: факты, идея, гипотеза, теория, научная картина мира.

Наука - это форма духовной деятельности людей, направленная на производство знаний о природе, обществе и о самом познании, имеющая непосредственной целью постижение истины и открытие объективных законов на основе обобщения реальных фактов в их взаимосвязи, для того чтобы предвидеть тенденции развития действительности и способствовать ее изменению.

На эмпирическом уровне преобладает живое созерцание (чувственное познание), рациональный момент и его формы (суждения, понятия) здесь присутствуют, но имеют подчиненное значение. Признаки эмпирического познания: сбор фактов, их обобщение, описание наблюдаемых и экспериментальных данных, их систематизация.

Теоретический уровень познания характеризуется преобладанием понятий, теорий, законов. Чувственное познание не устраняется, а становится подчиненным аспектом.

Элементарной формой научного знания является научный факт. Как категория науки факт может рассматриваться как достоверное знание о единичном. Научные факты генетически связаны с практической деятельностью человека, отбор фактов, составляющих фундамент науки, так же связан с повседневным опытом человека. В науке фактом признается не всякий полученный результат, поскольку, чтобы прийти к объективному знанию о явлении, необходимо произвести множество исследовательских процедур и их статистическую обработку.

Идея представляет собой неразделимое единство субъективной формы понятия и его объективной формы. Достигается такое единство в высокоразвитых живых организмах. Такой организм, с одной стороны, является реальным объектом, а с другой, он действует только на основе своего субъективного представления о самом себе и об окружающем его мире.

Гипотеза – это предполагаемое решение проблемы. Как правило, гипотеза является предварительным, условным знанием о закономерности в исследуемой предметной области или о существовании некоторого объекта. Главное условие, которому должна удовлетворять гипотеза в науке, - ее обоснованность, этим свойством гипотеза отличается от мнения.

Теория – высшая, самая развитая форма организации научных знаний, которая дает целостное отображение закономерностей некоей сферы действительности и представляет собой знаковую модель этой сферы. Эта модель строится таким образом, что характеристики, имеющие наиболее общую природу, составляют основу модели, другие же подчиняются основным положениям или выводятся из них по логическим законам.

Научная картина мира - это система научных теорий, описывающая реальность. Научная теория - это систематизированные знания в их совокупности. Научные теории объясняют множество накопленных научных фактов и описывают определенный фрагмент реальности (например, электрические явления, механическое движение, превращение веществ, эволюцию видов и т.п.) посредством системы законов. Главное отличие теории от гипотезы - достоверность, доказанность. сам термин теория имеет множество смыслов. Теория в строго научном смысле - это система уже подтвержденного знания, всесторонне раскрывающая структуру, функционирование и развитие изучаемого объекта, взаимоотношение всех его элементов, сторон и теорий.

Функции науки.

Наука – это исторически сложившаяся форма человеческой деятельности, направлена на познание и преобразование объективной действительности, такое духовное производство, которое имеет своим результатом целенаправленно отобранные и систематизированные факты, логически выверенные гипотезы, обобщающие теории, фундаментальные и частные законы, а также методы исследования. Наука – это одновременно и система знаний и их духовное производство, и практическая деятельность на их основе.

Функции науки выделяют в зависимости от общего назначения ее отраслей и их роли в освоении окружающего мира с конструктивной целью.

Функции науки выделяются по основным видам деятельности исследователей, их основным задачам, а также сфере применения полученных знаний. Таким образом, основные функции науки можно определить как познавательную, мировоззренческую, производственную, социальную и культурную.

Познавательная функция является основополагающей, заданной самой сутью науки, назначение которой заключается в познании природы, человека и общества в целом, а также в рационально-теоретическом постижении мира, объяснении процессов и явлений, открытии закономерностей и законов, осуществлении прогнозирования и т.д. Данная функция сводится к производству новых научных знаний.

Мировоззренческая функция во многом переплетается с познавательной. Они взаимосвязаны, поскольку ее целью является разработка научной картины мира и соответствующего ей мировоззрения. Также эта функция подразумевает исследование рационалистического отношения человека к миру, разработку научного миропонимания, что означает, что ученые (наряду с философами) должны разрабатывать научные мировоззренческие универсалии и соответствующее ценностные ориентации.

Производственная функция, которую также можно назвать технико-технологической функцией, необходима для внедрения инноваций, новых форм организаций процессов, технологий и научных нововведений в производственные отрасли. В связи с этим наука превращается в производительную силу, работающую на благо общества, своего рода цех , в котором разрабатываются и внедряются новые идеи и их воплощения. В этом плане ученых даже иногда относят к производственным работникам, что как нельзя более полно характеризует производственную функцию науки.

Социальная функция начала выделяться особенно существенно в последнее время. Это связано с достижениями научно-технической революции. В связи с этим наука превращается в социальную силу. Это проявляется в ситуациях, когда данные науки используются в разработках программ социального и экономического развития. Поскольку такие планы и программы имеют комплексный характер, то их разработка предполагает тесное взаимодействие различных отраслей естественных, общественных и технических наук.

Культурные функции науки (или образовательные) сводится к тому, что наука является своего рода феноменом культуры, важным фактором развития людей, их образования и воспитания. Достижения науки существенно влияют на учебно-воспитательный процесс, содержание программ образования, технологии, методы и форму обучения. Эта функция реализуется через систему образования, СМИ, публицистическую и просветительную деятельность ученых.

Кроме перечисленных функций нельзя забывать и группы   присущих ей традиционных функций. Среди них:

Описательная функция – сбор и накопление данных, фактов. С этой функции (этапа) начинается любая наука, т.к. она может базироваться только на большом количестве фактического материала. Так, например, научная химия могла появиться только тогда, когда ее предшественниками – алхимиками был накоплен огромный фактический материал о химических свойствах различных веществ.

Объяснительная функция – направлена на выявление причинно-следственных связей и зависимостей, построение так называемых «мировых линий» (объяснение явлений и процессов, их внутренних механизмов)

Гносеологическая функция; нацелена на построение системы объективных знаний о свойствах отношений и процессов объективной реальности. Гносеологическая функция органически присуща науке как творческой деятельности по добыванию новых знаний. Задачей науки является объяснение – раскрытие сущности объясняемого объекта, которое может быть осуществлено лишь через познание её отношений и связей с другими сущностями или её внутренних отношений и связей. Познание может проявляться и в форме житейских знаний, художественного и даже религиозного освоения мира

Обобщающая функция – формулирование законов и закономерностей, систематизирующих и вбирающих в себя многочисленные разрозненные явления и факты. В качестве классических примеров можно привести классификацию биологических видов К. Линнея, теорию эволюции Ч. Дарвина, периодический закон Д.И. Менделева.

Предсказательная функция – научные знания позволяют заблаговременно предвидеть неизвестные ранее новые процессы и явления. Так, например, были открыты планеты Уран, Нептун, Плутон, с точностью до секунд астрономы могут рассчитать столкновение Земли с какой-либо кометой и т.д. Позиция науки по отношению к практике, как правило, опережающая. Наука всегда была базой техники и технологии. Так, например, применение компьютеров, лазеров, методов электрохимической обработки, композиционных материалов и т.д. стало возможным только благодаря научным исследованиям. В то же время в области гуманитарных, общественных наук опережающая функция науки может быть реализована далеко не всегда в силу чрезвычайно сложного объекта исследования. Или прогностическая функция проявляется в создании по критериям научной рациональности перспективных моделей изучаемых, любых возможных объектов.