入り口科学的知識のレベル、経験的および理論的な表。 理論的知識の方法
実際の科学的知識の理論的方法
一般的な論理メソッド
「科学的仮説
いつもうまくいく
事実を超えて
基礎となったもの
それを構築するために」
V.I.ヴェルナツキー
科学的知識の実際の理論的方法には、公理的、仮説的、形式化が含まれます。 また、科学的知識の経験的レベルと理論的レベルの両方で使用される方法もあります。一般的な論理的方法（分析、総合、帰納、演繹、類推）、モデリング、分類、抽象化、一般化、歴史的方法などです。
1. 科学知識の実際の理論的方法
公理的な方法 – 研究方法。これは、いくつかのステートメント (公理、公準) が証明なしで受け入れられ、その後、特定の論理規則に従って、残りの知識がそれらから導き出されるという事実から成ります。
仮説手法 – 科学的仮説を使用した研究方法、つまり 特定の結果を引き起こす原因、または何らかの現象やオブジェクトの存在についての仮定。
この方法のバリエーションとしては、 仮説演繹的 研究方法であり、その本質は、経験的事実についての記述が導き出される、演繹的に相互接続された仮説のシステムを作成することです。
仮説演繹法の構造には次のものが含まれます。
1) 研究対象の現象やオブジェクトの原因やパターンについて推測 (仮定) をする。
2) 一連の推測から最も可能性が高く、もっともらしいものを選択する。
3) 演繹を使用して、選択された仮定 (前提) から結果 (結論) を推定する。
4) 仮説から導かれた結果の実験的検証。
形式化 – 人工言語（論理、数学、化学）の象徴的な形式で現象またはオブジェクトを表示し、対応する記号を使用した操作を通じてこの現象またはオブジェクトを研究する。 人工的に形式化された言語の使用 科学研究多義性、不正確さ、不確実性などの自然言語の欠点を解消できます。 形式化するときは、研究対象について推論するのではなく、記号（公式）を使って操作します。 人工言語で公式を操作することにより、新しい公式を取得し、あらゆる命題の真実性を証明できます。 形式化はアルゴリズム化とプログラミングの基礎であり、これなしでは知識と研究プロセスのコンピューター化は実現できません。
一般的な論理メソッド
一般的な論理的手法には、分析、総合、帰納、演繹、類推があります。
分析 – これは、研究対象をその構成部分に解体し、分解することです。 分析の種類には、分類と期間化があります。 この分析方法は、現実の活動と精神的な活動の両方で使用されます。
合成 – これは、研究対象の個々の側面、部分を単一の全体に接続することです。 合成の結果は完全に新しい形成であり、その特性は内部の相互接続と相互依存の結果です。
誘導 – 多くの特定の事実を観察して一般的な立場を導き出すプロセス。 特殊な知識から一般的な知識まで。 実際には、不完全帰納法が最もよく使用されます。これには、オブジェクトの一部のみの知識に基づいて、セットのすべてのオブジェクトについて結論を下すことが含まれます。 実験的研究に基づき、理論的正当化を含む不完全な帰納法は、 科学的誘導。 このような帰納法の結論は、本質的に確率的なものであることがよくあります。 実験の厳密な設定、論理的な一貫性、および結論の厳密さにより、信頼できる結論を与えることができます。
控除 – 一般的なものから特殊なもの、または一般的ではないものへの分析的推論のプロセス（一般的なものから特殊なものへの認識）。 それは一般化と密接に関係しています。 最初の一般規定が確立された科学的真実であれば、演繹法は常に正しい結論を導き出します。 特に 非常に重要演繹的方法は数学的分析にあります。 数学者は数学的な抽象化を扱い、一般原則に基づいて推論します。 これらの一般規定は、個人的な特定の問題の解決に適用されます。
科学の歴史の中で、科学の意味を絶対化しようとする試みが行われてきました。 帰納法(F. ベーコン) または演繹法 (R. デカルト) を使用して、それらに普遍的な意味を与えます。 しかし、これらの方法を互いに分離して使用することはできず、それぞれの方法が認知プロセスの特定の段階で使用されます。
類推 - 他の特性における確立された類似性に基づいて、ある特性における 2 つの物体または現象の類似性についての、ありそうでもっともらしい結論。 単純な現象を類推することで、より複雑な現象を理解できるようになります。 アナロジーはモデリングの基礎を形成します。
科学的知識の理論的および経験的レベルの方法
一般的な論理的手法に加えて、モデル化、分類、抽象化、一般化、および歴史的手法も、科学的知識の理論的および経験的レベルで使用されます。
モデリング 科学的知識の理論的レベルでは、それはヒューリスティックとシンボリックに分けられます。 数学的モデリングは、記号モデリングの最も重要なタイプです。
ヒューリスティックモデリングは、厳密に固定された数学またはその他の記号システムを使用せずに、実際の現象に関する一般的なアイデアと考察に基づいています。 このような分析は、初期段階の研究には必ず組み込まれます。 ヒューリスティック モデルは、数学的モデルの構築が難しい複雑なシステムの研究に使用されます。 このような場合、研究者は直観、蓄積された経験、および問題解決アルゴリズムの特定の段階を定式化する能力を助けます。 計算用語では、複雑なアルゴリズムが、何の証拠もなく、潜在意識の決定に基づいて単純化されたアルゴリズムに置き換えられます。 ヒューリスティック モデルは、現象のシナリオと呼ばれることがよくあります。 不足している情報を収集し、結果を繰り返し調整するという多段階のアプローチが必要です。
中心部で 象徴的なモデリングとは、さまざまな性質の記号形式を使用して現象を研究することです。図、グラフ、図面、式、グラフ、数式、自然言語または人工言語の記号で書かれた論理関係などです。 記号モデリングの最も重要な形式は数学的であり、通常、研究対象のプロセスの過程を記述する方程式系として理解されます。
数学モデル生物学的、物理的、化学的、またはその他のプロセスを特徴付ける数学的抽象概念です。 異なる物理的性質を持つ数学モデルは、その中で発生するプロセスと元のプロセスの数学的記述の同一性に基づいています。
数学モデリング– モデルとそのオリジナルが同一の方程式で記述される場合、広範な物理的類似性に基づいて複雑なプロセスを研究するための方法。 この手法の特徴と利点は、複雑なシステムの個々のセクションに適用できること、および物理モデルでは研究が難しい現象を定量的に研究できることです。
数学的モデリングは、研究対象の現象の物理的性質に関する知識の全体像の存在を前提とします。 この画像は、特別に設計された実験に基づいて、現象の最も重要な特徴を捉えることができる程度まで洗練されています。 数学的モデリングは、問題を解決するための特別な数学的装置の使用と密接に関連しています。 存在する 分析的研究されたパターンを明示的な形式で取得するための解決方法、 数値的– 初期データの特定の値を指定するときに定量的な結果を取得するため、 品質– ソリューションの個々のプロパティを見つけるため。 数学的モデリングは 3 つの段階に分けることができます。
アルゴリズム
プログラム。
分類 – 特定のオブジェクトを、そのオブジェクトに応じてクラス (部門、カテゴリ) に分散します。 共通の特徴これは、特定の知識分野の統一システムにおけるオブジェクトのクラス間の自然なつながりを捉えます。 それぞれの科学の形成は、研究対象の物体や現象の分類の作成に関連しています。
分類は情報を整理するプロセスです。 新しいオブジェクトを研究する過程で、そのオブジェクトがすでに確立されている分類グループに属しているかどうかという結論がそのオブジェクトごとに下されます。 場合によっては、これにより分類システムを再構築する必要があることが明らかになります。 分類には特別な理論があります - 分類学。 通常は階層構造を持つ、複雑に組織された現実領域の分類と体系化の原理を検証します。 生物学における最初の分類の 1 つは動植物の分類でした。
抽象化 – 研究対象のいくつかの特性と関係を精神的に抽象化し、研究者が興味を持っている特性と関係を強調します。 通常、抽象化する場合、研究対象のオブジェクトの二次的なプロパティと接続が、本質的なプロパティと接続から分離されます。 抽象化には 2 つのタイプがあります。
アイデンティティの抽象化– 研究対象のオブジェクトの共通の特性と関係を特定し、それらの同一性を確立し、それらの相違点を抽象化し、オブジェクトを特別なクラスに結合した結果。
抽象化の分離– 独立した研究対象とみなされる特定の特性と関係を特定した結果。
この理論では、さらに 2 つのタイプの抽象化、つまり潜在的な実現可能性と実際の無限性を区別します。
一般化 – オブジェクトや現象の一般的な特性と関係の確立、特定のクラスのオブジェクトや現象の本質的で基本的な特性を反映する一般的な概念の定義。 同時に、一般化は、本質的ではないものの、オブジェクトや現象の兆候を強調することで表現できます。 この科学研究方法は哲学的カテゴリーに基づいています 一般、特別、個別.
歴史的な手法 それは歴史的事実を特定することにあり、これに基づいて、その運動の論理が明らかにされる歴史的過程を精神的に再構築することにある。 論理的手法は本質的に、研究対象のオブジェクトの歴史を論理的に再現するものです。 その中で 歴史はすべてから解放される 偶然の、重要ではない、つまり それは同じ歴史的な方法ですが、その歴史的な形式から解放されています。
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理論的知識は、経験的知識データの合理的な処理を通じて理解される、普遍的な内部のつながりとパターンから現象とプロセスを反映しています。
課題: 内容のすべての具体性と完全性において客観的な真実を達成すること。
特性：
- 合理的瞬間の優位性 - 概念、理論、法則およびその他の思考形態; 感覚的認知は自己方向性の従属的な側面です（認知のプロセス自体、その形態、技術、概念的装置の研究）。
方法: 収集した事実の論理的研究を実行し、概念と判断を開発し、結論を導き出すことができます。
1. 抽象化– 重要性の低いオブジェクトの多くのプロパティと関係を抽象化すると同時に、より重要なものを強調することで、現実を単純化します。
2. 理想化– 純粋に精神的なオブジェクトを作成し、研究の目標 (理想気体) に従って研究対象のオブジェクトに変更を加えるプロセス。
3. 形式化– 思考の結果を正確な概念またはステートメントで表示する。
4. 公理化– それらは公理 (ユークリッドの公理) に基づいています。
5. 控除– 一般的なものから特殊なものへの知識の移動、抽象的なものから具体的なものへの上昇。
6. 仮説演繹的– 真の意味が不明な仮説から結論を導き出す（演繹）。 知識は確率的なものです。 仮説と事実の間の関係が含まれます。
7. 分析- 全体をその構成部分に分解する。
8. 合成– 得られた元素分析結果をシステムに組み込む。
9. 数学モデリング– 実際のシステムが、同じ関係を持つ抽象システム (数学的オブジェクトのセットで構成される数学的モデル) に置き換えられると、問題は純粋に数学的になります。
10. 反射– 広範な文化的および歴史的文脈で考慮される科学研究活動には、実質的 (活動は特定の一連の現象を理解することを目的としている) と再帰的 (認識が自動的にオンになる) の 2 つのレベルが含まれます。
理論的な知識が最も適切に反映されているのは、 考え（現実を一般化して間接的に反映する積極的なプロセス）、そしてここでは、モデルに従って確立された枠組みの中で考えることから、孤立を深め、研究対象の現象を創造的に理解することへと道が移ります。
思考において周囲の現実を反映する主な方法は、概念 (対象の一般的で本質的な側面を反映する)、判断 (対象の個々の特性を反映する) です。 推論（新しい知識を生み出す論理的な連鎖）。
構造コンポーネント 理論的な知識: 問題 (答えを必要とする質問)、仮説 (多数の事実に基づいて作成され、検証が必要な仮定)、理論 (最も複雑で発展した科学知識の形式であり、現実の現象の全体的な説明を提供します) 。 理論の生成は研究の最終目標です。
理論の真髄は法律です。 オブジェクトの本質的で深いつながりを表現します。 法則の策定は科学の主要な任務の 1 つです。
あらゆる違いにもかかわらず、科学的知識の経験的レベルと理論的レベルはつながっています。 実験や観察を通じて新しいデータを明らかにする実証研究は、理論的知識（理論を一般化して説明し、より複雑な新しいタスクを提起する）を刺激します。 一方、理論的知識は、経験に基づいて独自の新しい内容を開発し、具体化することで、より広い視野を新たに開きます。 経験的知識、新しい事実を探求するように彼を方向付け、導き、彼の方法と手段の改善に貢献します。
理論は経験から生まれるのではなく、経験の隣に、あるいはむしろ経験の上にあり、それに関連しているかのように育つことがわかります。」 理論レベルは科学的知識のより高いレベルです。 「知識の理論レベルは、普遍性と必然性の要件を満たす理論的法則の形成を目的としています。 いつでもどこでも動作します。」 理論的知識の結果は、仮説、理論、法則です。 しかし、科学研究においてこれら 2 つの異なるレベルを区別する一方で、それらを互いに分離したり、対立させたりすべきではありません。 結局のところ、知識の経験的レベルと理論的レベルは相互に関連しています。 経験的なレベルは理論の基礎、基礎として機能します。 仮説や理論は、科学的事実や経験レベルで得られた統計データを理論的に理解する過程で形成されます。 さらに、理論的思考は必然的に感覚的・視覚的イメージ（図、グラフなどを含む）に依存しますが、これは実証レベルの研究で扱われます。
意思決定理論- 実践者にとって興味があり、以下に関連する学際的な研究領域 数学、統計、経済学、哲学、経営学そして 心理学; 実際の意思決定者がどのように意思決定を行うのか、そしてどのように最適な意思決定を行うことができるのかを研究しています。
意思決定は、意思決定者またはチームの特定の活動の結果です。 意思決定は、次のような創造的なプロセスです。
- 目標の策定と設定。 受け取った情報に基づいて問題を研究する。 効率性基準（有効性）の選択と正当化、および下された決定によって起こり得る結果。 問題（タスク）を解決するためのさまざまなオプションについて専門家と議論する。 最適なソリューションの選択と定式化。 意思決定; 実装者向けのソリューションの仕様。
- マネージャーの直観に基づく方法。これは、特定の活動分野でこれまでに蓄積された経験と知識量に基づいており、選択して受け入れるのに役立ちます。 正しい解決策; 」というコンセプトに基づいたメソッドです。 常識「マネージャーが意思決定を行う際に、その内容が彼が蓄積した実務経験に基づいた一貫した証拠によって立証する場合。 科学的かつ実践的なアプローチに基づいた方法で、大量の情報の処理に基づいて最適なソリューションの選択を提供し、下された意思決定を正当化するのに役立ちます。 この方法には、最新の技術的手段、とりわけ電子コンピュータ技術の使用が必要です。 解決策を選択するという問題は、意思決定者自身による特定の状況の包括的な評価の必要性と、考えられる決定に対するいくつかのオプションのうちの 1 つを独立して選択する必要があることを前提としています。
- 意思決定における階層の使用は、活動の調整と管理の集中化の強化を目的として行われます。 導入においては、集中的な部門横断的なチームを使用します。 このような特別委員会は通常、一時的に設立されます。 メンバーは組織のさまざまな部門やレベルから選ばれます。 このようなグループを作成する目的は、グループ メンバーの特別な知識と経験を利用して、具体的で複雑な意思決定を行うことです。 意思決定において正式なルールと手順を使用することは、 効果的な方法行動の調整。 しかし、ガイドラインやルールは管理システムの硬直性を生み出し、イノベーションを遅らせ、状況の変化に応じて計画を修正することを困難にします。 意思決定における計画の使用は、組織全体の活動を調整することを目的としています。 企画こそが 重要な視点管理者が多くの時間を費やす管理活動。 計画の準備中に、さまざまなレベルの管理間の関心と目標を組み合わせるプロセスが実行されます。 管理システムと会計システムは、せいぜい経営上の問題を解決するために適応されており、計画はそれらに基づいて作成されます。 マネージャーは計画された指標の実施を常に監視しており、企業のトップマネジメントに対してそのような必要性を適切に正当化して指標を調整する機会を持っています。 意思決定において経営陣に頼らずに直接（直接）横のつながりを活用することで、より短期間での意思決定が促進され、意思決定の実行に対する責任が高まります。
科学的知識には、経験的知識と理論的知識の 2 つのレベルがあります。
“この違いは、第一に、認知活動自体の方法（手法）の相違、第二に、達成される科学的結果の性質の相違に基づいています。”.
一般的な科学的手法の中には、経験的レベル (観察、実験、測定) でのみ使用されるもの、理論的レベル (理想化、形式化) でのみ使用されるもの、および経験的レベルと理論的レベルの両方で使用されるもの (モデル化など) があります。
科学的知識の経験的レベル現実の感覚的に認識可能なオブジェクトの直接探索を特徴としています。 科学における経験学の特別な役割は、このレベルの研究でのみ、人間と研究対象の自然または社会的対象との直接的な相互作用を扱うという事実にあります。 ここでは生きた熟考（感覚的認知）が優勢であり、合理的な要素とその形式（判断、概念など）はここに存在しますが、従属的な意味を持っています。 したがって、研究対象のオブジェクトは主にその外部のつながりと現れから反映され、生きた熟考と内部関係の表現にアクセスできます。 このレベルでは、観察の実施、さまざまな測定の実行、実験の実施によって、研究対象の物体や現象に関する情報を蓄積するプロセスが実行されます。 ここでは、得られた事実データの一次体系化も表、図、グラフなどの形で行われます。さらに、科学的事実の一般化の結果として、すでに科学的知識の第2レベルに達しています。いくつかの経験的なパターンを定式化することが可能です。
理論レベルの科学的知識概念、理論、法則、その他の形式と「精神的操作」など、合理的な瞬間の優位性によって特徴付けられます。 オブジェクトとの直接的な実際的な相互作用の欠如は、特定の科学的知識レベルにあるオブジェクトが思考実験では間接的にしか研究できず、実際の実験では研究できないという特殊性を決定します。 ただし、生きた熟考はここで排除されるのではなく、認知プロセスの従属的な（しかし非常に重要な）側面になります。
このレベルでは、経験的知識のデータを処理することによって、研究対象のオブジェクトや現象に固有の最も奥深い本質的な側面、つながり、パターンが明らかになります。 この処理は、概念、推論、法則、カテゴリー、原則などの「高次」抽象化システムを使用して実行されます。ただし、理論レベルでは、経験的データの固定または短縮された要約は見つかりません。 理論的思考を経験的に与えられた資料の総和に還元することはできません。 理論は経験から生まれるのではなく、経験の隣に、あるいはむしろ経験の上にあり、それに関連しているかのように育つことがわかります。」
理論レベルは科学的知識のより高いレベルです。 「知識の理論的レベルは、可能性と必然性の要件を満たす理論的法則の形成を目的としています。 いつでもどこでも動作します。」 理論的知識の結果は、仮説、理論、法則です。
しかし、科学研究においてこれら 2 つの異なるレベルを区別する一方で、それらを互いに分離したり、対立させたりすべきではありません。 結局のところ、知識の経験的レベルと理論的レベルは相互に関連しています。 経験的なレベルは理論の基礎、基礎として機能します。 仮説や理論は、科学的事実や経験レベルで得られた統計データを理論的に理解する過程で形成されます。 さらに、理論的思考は必然的に感覚的・視覚的イメージ（図、グラフなどを含む）に依存しますが、これは実証レベルの研究で扱われます。
同様に、科学的知識の経験的レベルは、理論的レベルでの成果がなければ存在できません。 実証研究は通常、この研究の方向性を決定し、使用される方法を決定および正当化する特定の理論的構成に基づいています。
K. ポッパーによれば、「理論に似たもの」を持たずに「純粋な観察」から科学研究を始めることができるという信念はばかげています。 したがって、何らかの概念的な視点が絶対に必要です。 彼の意見では、それなしでなんとかしようとする素朴な試みは、自己欺瞞と無意識の視点の無批判な使用につながるだけです。
知識の経験的レベルと理論的レベルは相互に接続されており、それらの間の境界は条件付きで流動的です。 観察や実験を通じて新しいデータを明らかにする実証研究は、理論的知識（理論を一般化して説明する）を刺激し、より複雑な新しい課題を提起します。 一方、理論的知識は、経験に基づいて独自の新しい内容を開発し具体化することで、経験的知識の新たなより広い視野を開き、新しい事実の探求において経験的知識の方向を定め、指示し、その方法と方法の改善に貢献します。手段など
科学的知識の方法の 3 番目のグループには、特定の科学または特定の現象の研究の枠組み内でのみ使用される方法が含まれます。 このような方法は民間科学的方法と呼ばれます。 それぞれの特殊科学（生物学、化学、地質学など）には、独自の研究方法があります。
同時に、民間の科学的方法には、原則として、特定の一般的な科学的認知方法がさまざまに組み合わせて含まれています。 特定の科学的方法には、観察、測定、帰納的または演繹的推論などが含まれる場合があります。それらの組み合わせと使用の性質は、研究条件と研究対象の性質によって異なります。 したがって、特定の科学的方法は一般的な科学的方法から切り離されるものではありません。 それらはそれらと密接に関連しており、客観的な世界の特定の領域を研究するための一般的な科学的認知技術の特定の応用が含まれています。 同時に、特定の科学的方法は、それを通して屈折しているように見える普遍的な弁証法的方法とも結びついています。
それは相互に関連した事実、アイデア、見解が複雑に統合された構造です。 通常の知識との最も根本的な違いは、知識の獲得とそれをテストする際の客観性、アイデアの批判的理解、および明確に開発された方法論への欲求です。
反証可能性の基準
したがって、たとえば、次の 1 つが 必須の要素科学的アプローチは、いわゆるカール・ポパー基準（著者の名前にちなんで名付けられました）です。 それは、理論の実験的検証が可能か不可能かにかかっています。 たとえば、ノストラダムスの予言には、国民全体の生活の場面が見られます。 しかし、それらが本当の予測なのか、それとも現代のジャーナリストが出来事が起こった後にのみ探す単純な偶然なのかを検証することは不可能です。 同じ問題は、人道的概念に対する多くの漠然とした見方からも生じます。 同時に、大空が大空であると仮定すると、今日のこの声明の不条理にもかかわらず、それは科学理論と見なすことができます（すぐに反駁されますが）。
科学的知識のレベル
同時に、あらゆる科学活動は、見解を検証するための基準だけでなく、新しい事実や理論を発見するための方法論も前提としています。 専門家は通常、哲学における科学的知識のレベルを経験的知識と理論的知識に分類します。 そして、それぞれに独自のテクニックと方法論があり、それについては以下で説明します。
科学的知識のレベル: 経験的
ここでは知識は感覚的な形で表現されます。 それは、熟考、触覚、音や匂いの感覚など、人の感覚のおかげで人に開かれた一連の道全体を統合します。 注意すべきこと
経験的知識は、人間の感覚だけでなく、温度計から顕微鏡、測定容器から量子粒子加速器に至るまで、必要な、より正確な事実を提供する特別な機器の助けを借りて得ることもできます。
科学的知識のレベル: 理論的
経験的知識の蓄積の最終目標は、その体系化、つまりパターンの導出です。 理論的知識は論理的な抽象化であり、利用可能なデータに基づいて科学的な仮説や理論を導き出し、より包括的な構成要素を作成することによって得られますが、その多くの要素は経験的観察ではまだ知られていないことがよくあります。
科学的知識の方法とレベル
経験レベルでは、次の方法が区別されます。:
- 比較;
- 実験;
- 観察。
理論レベルでは、次のような精神的構造を扱っています。:
- 理想化。
- 抽象化。
- 類推;
- 精神的な変調。
- システムメソッド。
結論
したがって、科学的知識の経験的および理論的レベルは、私たちの周囲の世界、自然法則、人間社会の生活とその個々の領域に関する知識を獲得するための手順、プロセス、および方法の統一システムを構成します（たとえば、
科学的知識の構造には、経験的知識と理論的知識の 2 つのレベルがあります。 これら 2 つのレベルは、全体としての認知プロセスの 2 つの段階 (感覚的および理性的) から区別される必要があります。 感覚的知識は経験的知識に近いですが同一ではなく、合理的知識は理論的知識とは異なります。
感覚的および合理的は、科学的および日常的な人間の知識一般の形式です。 経験的かつ理論的な知識は科学の特徴です。 経験的知識は感覚的なものに限定されるものではなく、観察データの理解、理解、解釈の瞬間、および特別なタイプの知識、つまり科学的事実の形成の瞬間を含みます。 後者は、感覚的知識と合理的知識の相互作用を表します。
理論的知識は合理的知識の形式 (概念、判断、推論) によって支配されていますが、理想的なボールや絶対剛体などの視覚的なモデル表現も使用されます。 理論には常に感覚と視覚の要素が含まれています。 したがって、感情と理性は両方の認知レベルで機能します。
科学的知識の経験的レベルと理論的レベルの違いは、次の理由で発生します (表 2)。
現実の反映のレベル、
研究対象の性質、
該当する 勉強法,
知識の形式
言語という意味です。
表2
知識の経験的レベルと理論的レベルの違い
| 科学的知識のレベル | 反射レベル | 研究テーマ | 科学的知識の方法 | 科学的知識の形式 | 言語 |
| エンプリチェスキー | 現象 | 経験的対象 | 観察、比較、測定、実験 | 科学的事実 | 自然 |
| 遷移 | - | - | 一般化、抽象化、分析、総合、帰納、演繹 | 科学的問題、科学的仮説、経験則 | - |
| 理論的 | エッセンス | 理論上の理想的な物体 | 理想化、形式化、抽象から具体への上昇、公理的、 思考実験 | 科学理論 | 数学的 |
実証研究と理論研究は、同じ客観的現実を理解することを目的としていますが、そのビジョンと知識への反映は異なる方法で行われます。 実証研究は基本的に、外部の接続と、オブジェクト、現象、およびそれらの間の依存関係の側面の研究に焦点を当てています。 この研究の結果、経験的な依存関係が明らかになりました。 それらは経験の帰納的一般化の結果であり、確率的な真の知識を表します。 これは、たとえば、ガスの圧力と体積の間の相関関係を説明するボイル・マリオットの法則です。РV=const、ここで、Рはガスの圧力、Vはその体積です。 当初、これは実験データの帰納的一般化として R. Boyle によって発見され、その実験では圧力下で圧縮されたガスの体積とこの圧力の大きさの間の関係が発見されました。
理論的な認識レベルでは、物体の内部の本質的なつながりが特定され、それは法則で固定されます。 どれだけ多くの実験を行ってそのデータを一般化したとしても、単純な帰納的一般化では理論的な知識にはつながりません。 理論は事実の帰納的一般化によって構築されるものではありません。 アインシュタインは、この結論が 20 世紀の物理学の発展における重要な認識論的教訓の 1 つであると考えました。 理論的法則は常に信頼できる知識です。
実証研究は、研究者と研究対象との間の直接的な実際的な相互作用に基づいています。 そして、この相互作用の中で、オブジェクトの性質、その特性、特徴が学習されます。 経験的知識の真実性は、経験と実践に直接訴えることによって検証されます。 同時に、経験的知識の対象は、無限の特性を持つ現実の対象とは区別されるべきです。 経験的オブジェクトは、固定された限定された特性セットを持つ抽象化です。
理論的研究には、オブジェクトとの直接的な実際的な相互作用が欠けています。 それらは思考実験として間接的にのみ研究されており、実際の実験では研究されていません。 ここで研究される理論上の理想的なオブジェクトは、理想化されたオブジェクト、抽象的なオブジェクト、または構造と呼ばれます。 その例としては、 質点、理想製品、絶対固体体、理想気体など。たとえば、物質点は、サイズのない物体として定義されますが、それ自体に物体の全質量が集中しています。 自然界にはそのような物体は存在せず、研究対象のオブジェクトの本質的な側面を特定する思考によって構築されます。 経験に訴えて理論的知識を検証することは不可能であるため、経験的解釈による実践と関連付けられます。
科学的知識のレベルは機能においても異なります。経験的レベルでは現実の記述があり、理論的レベルでは説明と予測があります。
経験的レベルと理論的レベルでは、使用される知識の方法と形式が異なります。 経験的対象の研究は、観察、比較、測定、実験を通じて行われます。 実証的研究の手段は、実際の観察や実験のための機器、設備、その他の手段です。
理論レベルでは、研究対象のオブジェクトとの物質的で実際的な相互作用の手段はありません。 ここでは、理想化、形式化、思考実験、公理、抽象から具体への上昇といった特別な手法が使用されています。
実証研究の結果は、科学的事実という形で特別な概念を加えて自然言語で表現されます。 これらは、研究対象のオブジェクトに関する客観的で信頼できる情報を記録します。
理論研究の成果は法則や理論という形で表現されます。 この目的のために、科学の概念が形式化され数学化される特別な言語システムが作成されます。
理論的知識の特異性は、その再帰性、自分自身への焦点、知識そのもののプロセス、その方法、形式、概念的装置の研究です。 経験的知識では、この種の研究は原則として行われません。
現実の真の知識では、経験的知識と理論的知識は常に 2 つの対立物として相互作用します。 経験のデータは、理論とは無関係に生じますが、遅かれ早かれ理論によってカバーされ、そこから得られる知識や結論になります。
一方、科学理論は、独自の特別な理論的基礎に基づいて生じ、経験的知識に厳密かつ明確に依存することなく、比較的独立して構築されますが、経験的知識に依存し、最終的には実験データの一般化を表します。
経験的知識と理論的知識の統一性の侵害、これらのレベルのいずれかの絶対化は、経験主義またはスコラ理論化という誤った一方的な結論につながります。 後者の例としては、1980 年のソ連における共産主義構築の概念、発展した社会主義の理論、ルイセンコの反遺伝子学説などがあります。 経験主義は事実の役割を絶対化し、思考の役割を過小評価し、その積極的な役割と相対的な独立性を否定します。 知識の唯一の源は経験、つまり感覚的な知識です。
科学的知識の方法
一般的な科学的認知方法の本質を考えてみましょう。 これらの方法は、ある科学の懐で生まれ、他の多くの科学で使用されています。 そのような方法としては、 数学的手法、実験、モデリング。 一般的な科学的手法は、知識の経験的レベルで適用されるものと理論的レベルで適用されるものに分けられます。 実証研究の方法には、観察、比較、測定、実験が含まれます。
観察- 現実の現象を体系的かつ目的を持って認識し、その間に私たちは外部の側面、特性、およびそれらの関係についての知識を獲得します。 観察は能動的な認知プロセスであり、主に人間の感覚の働きとその目的に基づいています。 物質的な活動。 もちろん、これは人間の思考がこのプロセスから排除されるという意味ではありません。 観察者は、特定のアイデア、仮説、または以前の経験に導かれて、意識的にオブジェクトを検索します。 観測結果は常に既存の理論原理に照らして一定の解釈を必要とします。 観察データを解釈することで、科学者は重要な事実と重要でない事実を区別し、専門家以外が無視する可能性のあることに気づくことができます。 したがって、今日の科学では、専門家以外によって発見がなされることはほとんどありません。
アインシュタインはハイゼンベルクとの会話の中で、特定の現象が観察できるかどうかは理論に依存すると述べました。 何が観察でき、何が観察できないかを確立する必要があるのは理論です。
科学的知識の方法としての観測の進歩は、観測ツール (望遠鏡、顕微鏡、分光器、レーダーなど) の進歩と切り離すことができません。 デバイスは感覚の力を強化するだけでなく、いわば追加の知覚器官を私たちに与えてくれます。 したがって、デバイスを使用すると電場を「見る」ことができます。
監視が効果的であるためには、次の要件を満たす必要があります。
意図性または目的性
計画性、
活動、
体系性。
観察は、対象物が研究者の感覚に影響を与える場合は直接的であり、対象者が技術的手段や装置を使用する場合は間接的です。 後者の場合、科学者は、観察できない物体と観察された物体との相互作用の結果を認識することを通じて、研究対象の物体についての結論を導き出します。 このような結論は、観察可能なオブジェクトと観察不可能なオブジェクトの間に特定の関係を確立する特定の理論に基づいています。
観察に必要な要素は説明です。 観察結果の記録を概念、記号、図、グラフなどで表現します。 科学的記述の主な要件は、可能な限り完全、正確、客観的であることを保証することを目的としています。 説明では、物体自体の信頼できる適切な図を提供し、研究対象の現象を正確に反映する必要があります。 説明に使用される概念が明確で明確な意味を持つことが重要です。 記述は定性的記述と定量的記述の 2 種類に分けられます。 定性的記述には、研究対象のオブジェクトの特性を修正することが含まれており、それについての最も一般的な知識が提供されます。 定量的記述には、数学の使用と、研究対象のオブジェクトの特性、側面、および関係の数値的記述が含まれます。
科学研究では、観察は 2 つの主な機能を果たします。1 つは対象に関する経験的な情報の提供、もう 1 つは科学の仮説と理論のテストです。 多くの場合、観察は重要なヒューリスティックな役割も果たし、新しいアイデアの開発に貢献します。
比較- これは、現実の物体と現象の間の類似点と相違点の確立です。 比較した結果、いくつかの物体に共通することが判明し、それが法則の知識につながります。 客観的な共通性が存在するオブジェクトのみを比較する必要があります。 さらに、最も重要かつ不可欠な機能に基づいて比較を行う必要があります。 比較は類推による推論の基礎であり、大きな役割を果たします。つまり、私たちに知られている現象の特性を、共通点を持つ未知の現象に拡張することができます。
比較は、特定の知識分野で使用される単なる基本的な操作ではありません。 一部の科学では、比較は基本的な方法のレベルにまで成長しています。 たとえば、比較解剖学、比較発生学などです。 これは、科学的知識のプロセスにおいて比較の役割がますます増大していることを示しています。
測定歴史的には、方法としては比較演算から発展しましたが、それとは異なり、より強力で普遍的な認知ツールです。
測定とは、測定の単位となる値と比較することによって、ある量の数値を決定する手順です。 測定するには、測定対象、測定単位、測定装置、具体的な測定方法、観察者が必要です。
測定は直接的または間接的です。 直接測定では、結果はプロセス自体から直接得られます。 間接測定では、直接測定によって得られた他の量の知識に基づいて、所望の量が数学的に決定されます。 たとえば、星の質量の決定、小宇宙の測定などです。 測定により、経験則を見つけて定式化することができ、場合によっては、科学理論を定式化するための情報源として機能します。 特に、元素の原子量の測定は、創造のための前提条件の 1 つでした。 周期表 DI. メンデレーエフ、化学元素の性質の理論。 マイケルソンの有名な光速度の測定は、その後、物理学の確立された概念の根本的な打破につながりました。
最も重要な指標測定の品質、その科学的価値は正確さです。 後者は科学者の資質と勤勉さ、彼が使用する方法に依存しますが、主に利用可能な測定機器に依存します。 したがって、測定精度を高める主な方法は次のとおりです。
測定器の稼働品質の向上
一定の確立された原則に基づいて、
新しい原理に基づいて動作するデバイスの作成。
測定は、科学において数学的手法を使用するための最も重要な前提条件の 1 つです。
ほとんどの場合、測定は実験の不可欠な部分として含まれる基本的な方法です。
実験– 経験的知識の最も重要かつ複雑な方法。 実験は、研究者が特定のオブジェクトの対応する特性を特定するために必要な人工条件を作成することによってオブジェクトに積極的に影響を与える場合、オブジェクトを研究する方法として理解されます。
この実験には、より初歩的な研究方法として、観察、比較、測定が含まれます。 この実験の主な特徴は、自然の過程における実験者の介入であり、それがこの認知方法の能動的な性質を決定します。
観察と比較して、実験の特有の特徴からどのような利点が生じますか?
実験中に、これを研究することが可能になります
「純粋な形」の現象、つまりさまざまな副次的要因が除外され、
主要なプロセスの本質が見えにくくなります。
この実験では、極端な条件下（超低温または超高温）での現実の物体の特性を研究することができます。
高温、高圧）。 これにより、オブジェクトの新しいプロパティが発見されるなど、予期しない影響が生じる可能性があります。 この方法は、たとえば超流動性や超流動性の特性を発見するために使用されました。
超伝導。
実験の最も重要な利点は再現性であり、条件を系統的に変更できることです。
実験の分類はさまざまな根拠に基づいて行われます。
目的に応じて、いくつかのタイプの実験を区別できます。
- 研究- オブジェクトに何もないことを検出するために実行されます。
以前に知られていた特性 (典型的な例は、ラザフォードの実験です)
α粒子の散乱、その結果として惑星は
原子構造）;
- テスト– 特定の科学的記述を検証するために実施されます（検証実験の例としては、惑星海王星の存在に関する仮説を検証することが考えられます）。
- 測定– 物体の特定の特性の正確な値を取得するために実行されます（たとえば、金属、合金の実験的な溶解、構造の強度を研究するための実験）。
研究対象の性質に応じて、物理的、化学的、生物学的、心理的、社会的な実験が区別されます。
研究の方法と結果に応じて、実験は定性的と定量的に分けられます。 1 つ目は研究、探索的な性質のものである可能性が高く、2 つ目は、研究対象のプロセスの過程に影響を与えるすべての重要な要素の正確な測定を提供します。
あらゆる種類の実験は、対象のオブジェクトを直接使用して実行することも、その代替物であるモデルを使用して実行することもできます。 したがって、実験が起こります ナチュラルでモデル。モデルは、実験が不可能または非現実的な場合に使用されます。
この実験は自然科学で最も広く使用されました。 現代科学はG.ガリレオの実験から始まりました。 しかし現在、社会プロセスの研究においてますます発展しています。 このような実験の広がり より大きな数科学的知識の分野は、この研究方法の重要性がますます高まっていることを物語っています。 その助けを借りて、特定のオブジェクトの特性の値を取得する問題が解決され、仮説や理論が実験的にテストされ、研究されている現象の新しい側面を発見するという実験の発見的重要性も大きくなります。 実験技術の進歩により実験の有効性も高まります。 もう一つの特徴は、科学において実験が多用されるほど、科学の発展が速くなるということです。 実験科学の教科書が記述科学の教科書よりもはるかに早く古くなるのは偶然ではありません。
科学は実験レベルの研究に限定されるものではなく、さらに進んで、研究対象の本質的なつながりや関係性を明らかにし、人間が知っている法則の形をとって、ある理論的な形を獲得します。
理論的な認識レベルでは、他の認識手段や方法が使用されます。 理論研究の方法には、理想化、形式化、抽象から具体への上昇方法、公理的な思考実験が含まれます。
抽象から具体への上昇方法。 「抽象」という概念は主に人間の知識を特徴付けるために使用されます。 研究者が興味を持った特性だけが強調されている場合、抽象は一方的な不完全な知識として理解されます。
哲学における「具体的」の概念は、次の 2 つの意味で使用できます。 a) 「具体的」 – 特性、接続、および関係の多様性をすべて取り入れた現実そのもの。 b) 「特定」 – オブジェクトに関する多面的で包括的な知識の指定。 この意味での具体的なものは、抽象的な知識の反対として機能します。 知識が少なく、内容が乏しく、一方的です。
抽象から具体へ上昇する手法の本質とは何でしょうか？ 抽象的なものから具体的なものへの上昇は、知識の移動の普遍的な形式です。 この方法によれば、認知のプロセスは 2 つの比較的独立した段階に分割されます。 最初の段階では、感覚的な具体的なものからその抽象的な定義への移行が行われます。 この操作中、オブジェクト自体は「蒸発」し、思考によって固定された一連の抽象概念と一面的な定義に変わります。
認知プロセスの第 2 段階は、実際には抽象から具体への上昇です。 その本質は、思考が対象の抽象的な定義から、対象に関する包括的で多面的な知識、そして知識における具体的なものへと移行するということです。 これらは同じプロセスの 2 つの側面であり、相対的にのみ独立していることに注意してください。
理想化– 現実には存在しないオブジェクトの精神的構築。 このような理想的な物体としては、例えば、絶対黒体、物質点、点電荷などが挙げられる。 理想的な対象を構築するプロセスは必然的に意識の抽象化活動を前提とします。 したがって、完全に黒い物体について言えば、すべての実際の物体には、そこに当たる光を反射する能力があるという事実が抽象化されます。 理想的な物体の形成には、他の精神的操作も非常に重要です。 これは、理想的なオブジェクトを作成するときに次の目標を達成する必要があるためです。
現実のオブジェクトからその固有のプロパティの一部を奪います。
- これらのオブジェクトに特定の非現実的な特性を精神的に与えます。 これには、あらゆるプロパティの開発における限界ケースへの精神的な移行と、オブジェクトのいくつかの実際のプロパティの破棄が必要です。
理想的な物体は科学において大きな役割を果たしており、複雑なシステムを大幅に単純化することができ、数学的な研究手法をそれらに適用することが可能になります。 さらに、科学は、理想的な物体の研究が優れた発見につながった例を数多く知っています（ガリレオの慣性原理の発見）。 いかなる理想化も、特定の制限内でのみ正当であり、特定の問題のみを科学的に解決するのに役立ちます。 そうしないと、理想化を使用すると誤解が生じる可能性があります。 これを念頭に置いてのみ、認知における理想化の役割を正しく評価することができます。
形式化– さまざまな対象を、その内容と構造を象徴的な形式で表示し、理論の論理構造を研究することによって研究する方法。 形式化の利点は次のとおりです。
問題の特定領域の完全な概要を確保し、それらを解決するための一般化されたアプローチを確保します。 積分法を使用してさまざまな図形の面積を計算するなど、問題を解決するための一般的なアルゴリズムが作成されます。
特別な記号の使用。その導入により、知識の記録の簡潔さと明瞭さが保証されます。
個々のシンボルまたはそのシステムに特定の意味を帰属させ、自然言語の特徴である用語の多義性を回避します。 したがって、形式化されたシステムを使用する場合、推論は明確さと厳密さによって区別され、結論は実証的になります。
オブジェクトの象徴的なモデルを形成し、現実の物体やプロセスの研究をこれらのモデルの研究に置き換える能力。 これにより、認知作業の簡素化が実現します。 人工言語は比較的独立性が高く、内容に対する記号形式の独立性が高いため、形式化の過程で一時的にモデルの内容から目を逸らし、形式的な側面のみを探索することが可能です。 このようにコンテンツから気を逸らすと、逆説的ではありますが、実際には 素晴らしい発見。 たとえば、形式化の助けを借りて、陽電子の存在は P. ディラックによって予測されました。
公理化数学および数学化された科学に広く応用されています。
理論を構築する公理的な方法は、多くのステートメントが証明なしで導入され、残りのすべてが特定の論理規則に従ってそれらから演繹されるときに、そのような構成として理解されます。 証明なしで受け入れられるステートメントは、公理または公準と呼ばれます。 この方法は、ユークリッドによって初等幾何学を構築するために初めて使用され、その後、さまざまな科学で使用されました。
公理的に構築された知識システムには、多くの要件が課せられます。 公理系における一貫性の要件によれば、命題とその否定が同時に演繹可能であってはなりません。 完全性の要件に従って、与えられた公理系で定式化できる命題はすべて、その公理系で証明または反証することができます。 公理の独立性の要件に従って、公理のいずれも他の公理から演繹すべきではありません。
公理的手法の利点は何ですか? まず第一に、科学の公理化には、使用される概念の正確な定義と、結論の厳密さの遵守が必要です。 経験的知識では、両方とも達成されていないため、公理的方法の適用には、この点に関するこの分野の知識の進歩が必要です。 さらに、公理化は知識を整理し、知識から不必要な要素を排除し、曖昧さや矛盾を排除します。 言い換えれば、公理化は科学的知識の組織化を合理化します。
現在、この方法を非数学科学、生物学、言語学、地質学に適用する試みが行われています。
思考実験物質的なものではなく、理想的なコピーによって実行されます。 思考実験は実際の実験の理想的な形として機能し、重要な発見につながる可能性があります。 これは、ガリレオがすべての古典力学の基礎を形成した慣性の物理原理を発見することを可能にした思考実験でした。 この原理は、実際の物体や現実の環境での実験では発見できませんでした。
研究の経験的レベルと理論的レベルの両方で使用される方法には、一般化、抽象化、類推、分析と総合、帰納と演繹、モデリング、歴史的および論理的方法、および数学的方法が含まれます。
抽象化精神活動において最も普遍的な性質を持っています。 この方法の本質は、重要ではない特性や関連性を頭の中で抽象化し、研究対象の関心のある 1 つ以上の側面を同時に特定することにあります。 抽象化のプロセスには 2 段階の特徴があります。本質的なものの分離、最も重要なものの特定です。 抽象化の可能性の実現、つまり実際の抽象化または気晴らしの行為。
抽象化の結果、さまざまな種類の抽象化 (個々の概念とそのシステムの両方) が形成されます。 この方法には次のものが含まれることに注意してください。 整数部構造がより複雑な他のすべてのメソッドに適用されます。
多数のオブジェクトの何らかのプロパティまたは関係を抽象化すると、それによってそれらを 1 つのクラスに統合するための基礎が作成されます。 に向かって 個々の特性このクラスに含まれる各オブジェクトについて、それらを結合する特性は共通のものとして機能します。
一般化– 方法、認識の方法。その結果として、オブジェクトの一般的な特性と特性が確立されます。 一般化操作は、特定の、またはあまり一般的ではない概念や判断から、より一般的な概念や判断への移行として実行されます。 一般的な概念または判断。 たとえば、「松」、「カラマツ」、「スプルース」などの概念は、より一般的な概念に進むための主要な一般化です。 針葉樹」 次に、「木」、「植物」、「生物」などの概念に進みます。
分析– 認知の方法。その内容は、包括的な研究を目的として、対象をその構成要素に分割するための一連のテクニックです。
合成– 認知の方法。その内容は、オブジェクトの個々の部分を単一の全体に結合するための一連のテクニックです。
これらの方法は相互に補完し、調整し、付随します。 物事の分析を可能にするためには、それを全体として記録する必要があり、それにはその総合的な認識が必要です。 逆も同様で、後者はその後の解体を前提としています。
分析と総合は最も基本的な認識方法であり、人間の思考のまさに基礎にあります。 同時に、それらは最も普遍的なテクニックでもあり、そのすべてのレベルと形式に特徴があります。
物体の分析の可能性は原理的には無限であり、これは物質の無尽蔵の立場から論理的に導かれる。 ただし、オブジェクトの基本コンポーネントの選択は、研究の目的によって決定され、常に実行されます。
分析と合成は、実験、モデリング、帰納、演繹といった他の認識方法と密接に相互関係しています。
帰納と演繹。 これらの方法の分離は、演繹的推論と帰納的推論という 2 つのタイプの推論の識別に基づいています。 演繹的推論では、セット全体の一般的な特性の知識に基づいて、セットの特定の要素について結論が出されます。
すべての魚はえらで呼吸します。
スズキ - 魚
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その結果、スズキはえらを通して呼吸します。
演繹の前提の 1 つは必然的に一般命題です。 ここには、一般的なものから個別的なものへの思考の動きがあります。 この思考の動きは科学研究で非常に頻繁に使用されます。 したがって、マクスウェルは、最も多くのことを表すいくつかの方程式から、 一般法電気力学は、一貫して電磁場の完全な理論を開発しました。
演繹の認知的重要性が特に大きいのは、新しい科学的仮説が一般前提として機能する場合に現れます。 この場合、演繹は新しい理論体系の出現の出発点となります。 このようにして生み出された知識は、実証研究のさらなる方向性を決定し、新しい帰納的一般化の構築を導きます。
したがって、認識方法としての演繹の内容は、特定の現象の研究における一般科学原理の使用です。
帰納は、クラスのオブジェクトの一部についての知識に基づいて、クラス全体について結論が得られる、特殊なものから一般的なものへの推論です。 認識方法としての帰納法は一連の認識操作であり、その結果として、より一般的でない規定からより一般的な規定へ思考の動きが実行されます。 したがって、帰納と演繹は思考の流れの正反対の方向です。 帰納的推論の直接の基礎は、現実の現象の再現性です。 特定のクラスの多くのオブジェクトで同様の特徴が見つかると、これらの特徴はこのクラスのすべてのオブジェクトに固有であると結論付けられます。
次の種類の誘導が区別されます。
-完全な誘導、オブジェクトのクラスに関する一般的な結論は、クラス内のすべてのオブジェクトの研究に基づいて作成されます。 完全な誘導により得られるもの
信頼できる結論が得られ、証拠として使用できます。
-不完全な誘導前提条件から一般的な結論が得られます。
クラスのすべての科目をカバーしているわけではありません。 未完成には3種類ある
誘導：
単純な列挙による帰納法または一般的な帰納法では、観察された事実の中に一般化に矛盾するものが1つもないことに基づいて、オブジェクトのクラスに関する一般的な結論が出されます。
事実の選択による帰納は、特定の原則に従って一般集団から事実を選択することによって実行され、ランダムな一致の可能性が減少します。
科学的帰納法。クラスのすべてのオブジェクトについての一般的な結論が得られます。
必要な兆候または因果関係の知識に基づいて行われる
一部のクラス オブジェクトの接続。 科学的誘導によって提供できるのは、次のようなものだけではありません。
おそらくですが、信頼できる結論でもあります。
因果関係は、科学的帰納法を使用して確立できます。 以下の帰納法規範が区別されます (帰納的研究のベーコンミルの規則):
単一類似性法: 研究対象の現象の 2 つ以上のケースに共通する状況が 1 つだけあり、その他の状況はすべて同じである場合
状況が異なる場合、これが唯一の同様の状況であり、
この現象には理由があります。
単一差分法：現象が次のような場合
発生するか発生しない、先行する 1 つの状況のみが異なり、他のすべての状況が同一である場合、この状況がこの現象の原因です。
類似点と相違点を組み合わせた方法です。
最初の 2 つの方法を組み合わせたもの。
付随的変化の方法: ある状況の変化が常に別の状況の変化を引き起こす場合、最初の状況が
2番目には理由があります。
残差法: 研究中の現象の原因がわかっている場合
それに必要な状況が 1 つを除いて役に立たない場合、この 1 つの状況がこの現象の原因です。
帰納法の魅力は、事実と実践との密接な関係にあります。 それは科学研究において、仮説を立てたり、経験則を発見したり、科学に新しい概念を導入する過程で大きな役割を果たします。 ルイ・ド・ブロイは、科学における帰納法の役割に注目して、次のように書いています。 既存の国境考え、それが本当の源です 科学の進歩「1.
しかし、帰納法は、パターンが表現される普遍的な判断を導くことはできません。 帰納的一般化では、経験から理論へ移行することはできません。 したがって、ベーコンのように、演繹に不利益をもたらす帰納の役割を絶対化するのは誤りであろう。 F. エンゲルスは、演繹と帰納は、分析と総合と同じ必然的な方法で相互に関連していると書きました。 相互に結びついてこそ、それぞれの良さが最大限に発揮されます。 数学では演繹が主な方法であり、理論的に発展した科学では帰納的結論が経験科学で優勢です。
歴史的かつ論理的な手法は密接に相互に関連しています。 これらは、複雑な発達するオブジェクトの研究に使用されます。 歴史的手法の本質は、すべての法則と事故を考慮に入れて、研究対象のオブジェクトの発展の歴史をあらゆる多様性で再現することです。 これは主に人類の歴史の研究に使用されますが、無生物および生きた自然の発展を理解する上でも重要な役割を果たします。
物体の歴史は、物質的形成（自然または人工）に刻印された過去の特定の痕跡、過去の時代の名残の研究に基づいて論理的に再構築されます。 のために 歴史研究その後の特徴的な時系列
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1 ブロイ L. 科学の道に沿って。 M.、178ページ。
材料の徹底的な検討、研究対象の開発段階の分析。 歴史的手法を使用して、オブジェクトの誕生から現在に至るまでの進化全体を追跡します。 現在の状態、発達する物体の遺伝的関係が調査され、物体が発達する原動力や条件が明らかになります。
歴史的方法の内容は、研究の構造によって明らかになります。1) 歴史的プロセスの結果としての「過去の痕跡」の研究。 2) それらを現代のプロセスの結果と比較する。 3）現代のプロセスに関する知識の助けを借りた「過去の痕跡」の解釈に基づく、時空間関係における過去の出来事の再構築。 4) 発達の主な段階と、ある発達段階から別の発達段階に移行する理由を特定する。
研究の論理的方法は、歴史理論の形で発展途上の対象を思考する際の再現です。 論理的研究では、すべての歴史的偶然を抽象化し、重要でないものから解放された一般的な形式で歴史を再現します。 歴史的論理的統一の原則は、思考の論理が歴史的過程に従うことを要求する。 これは、思考が受動的であるという意味ではなく、逆に、その活動は本質的なもの、つまり歴史過程のまさに本質を歴史から切り離すことにあります。 歴史的かつ論理的な認識方法は異なるだけでなく、ほぼ一致していると言えます。 F. エンゲルスが、論理的方法は本質的には同じ歴史的方法であるが、歴史的形式から自由であると指摘したのは偶然ではありません。 それらは互いに補完し合います。