입구과학적 지식 수준, 경험적 및 이론적 표. 이론적 지식의 방법
실제로 이론적 방법과학적 지식
일반적인 논리적 방법
"과학적 가설
항상 잘되요
사실을 넘어서
기초가 되었던 것
짓는다"
V.I.베르나드스키
과학 지식의 실제 이론적 방법에는 공리적, 가설적, 형식화가 포함됩니다. 경험적으로나 사용되는 방법도 있습니다. 이론적 수준과학적 지식은 일반적인 논리적 방법(분석, 종합, 귀납, 연역, 유추), 모델링, 분류, 추상화, 일반화, 역사적 방법입니다.
1. 과학지식의 실제 이론적 방법
공리적 방법 – 일부 진술(공리, 가정)이 증거 없이 받아들여지고 특정 논리적 규칙에 따라 나머지 지식이 그로부터 파생된다는 사실로 구성된 연구 방법입니다.
가설적인 방법 – 과학적 가설을 사용하는 연구 방법, 즉 주어진 결과를 일으키는 원인에 대한 가정이나 어떤 현상이나 대상의 존재에 대한 가정.
이 방법의 변형은 다음과 같습니다. 가설 연역적 경험적 사실에 대한 진술이 도출되는 연역적으로 상호 연결된 가설 시스템을 만드는 것이 본질인 연구 방법입니다.
가설 연역적 방법의 구조는 다음과 같습니다.
1) 연구 중인 현상과 대상의 원인과 패턴에 대해 추측(가정)을 합니다.
2) 일련의 추측 중에서 가장 가능성이 높고 그럴듯한 것을 선택합니다.
3) 연역을 이용하여 선택된 가정(전제)으로부터 결과(결론)를 추론하는 것;
4) 가설로부터 도출된 결과에 대한 실험적 검증.
형식화 – 인공 언어(논리, 수학, 화학)의 상징적 형태로 현상이나 대상을 표시하고 해당 기호를 사용한 작업을 통해 이 현상이나 대상을 연구합니다. 인위적인 형식화된 언어의 사용 과학적 연구다의성, 부정확성, 불확실성 등 자연어의 단점을 제거할 수 있습니다. 형식화할 때는 연구 대상을 추론하는 대신 기호(공식)를 사용하여 작동합니다. 인공 언어의 공식을 사용하여 새로운 공식을 얻고 모든 명제의 진실성을 증명할 수 있습니다. 형식화는 알고리즘화와 프로그래밍의 기초이며, 형식화 없이는 지식과 연구 과정의 전산화가 불가능합니다.
일반적인 논리적 방법
일반적인 논리적 방법으로는 분석, 종합, 귀납, 연역, 유추 등이 있습니다.
분석 – 이것은 연구 대상을 구성 부분으로 분해, 분해하는 것입니다. 분석 유형에는 분류와 주기화가 있습니다. 분석 방법은 실제 활동과 정신 활동 모두에서 사용됩니다.
합성 – 이것은 연구 대상의 개별 측면, 부분을 하나의 전체로 연결하는 것입니다. 합성의 결과는 완전히 새로운 형태이며, 그 특성은 내부 상호 연결과 상호 의존의 결과입니다.
유도 – 여러 가지 특정 사실을 관찰하여 일반적인 입장을 도출하는 과정, 즉 특별한 것에서 일반적인 것까지의 지식. 실제로는 불완전 귀납법이 가장 자주 사용되는데, 이는 대상의 일부에 대한 지식을 바탕으로 집합의 모든 대상에 대해 결론을 내리는 것을 포함합니다. 실험적 연구에 기초하고 이론적 정당성을 포함하는 불완전 귀납법을 불완전 귀납법이라고 합니다. 과학적 귀납법. 그러한 귀납의 결론은 본질적으로 종종 확률적입니다. 엄격한 실험 설정, 논리적 일관성 및 결론의 엄격성을 통해 신뢰할 수 있는 결론을 내릴 수 있습니다.
공제 – 일반적인 것에서 특정한 것으로, 또는 덜 일반적인 것으로 분석적 추론을 하는 과정(일반에서 특정한 것으로의 인식). 일반화와 밀접한 관련이 있습니다. 최초의 일반 조항이 확립된 과학적 진리라면, 추론 방법은 항상 참된 결론을 낳을 것입니다. 특히 큰 중요성연역적 방법은 수학적 분석에 있습니다. 수학자들은 수학적 추상화를 가지고 작업하며 일반 원칙에 근거하여 추론합니다. 이러한 일반 조항은 사적인 특정 문제를 해결하는 데 적용됩니다.
과학의 역사에서는 과학의 의미를 절대화하려는 시도가 있어왔습니다. 유도 방법(F. Bacon) 또는 연역적 방법 (R. Descartes)은 보편적인 의미를 부여합니다. 그러나 이러한 방법은 서로 분리되어 사용될 수 없으며 각각은 인지 과정의 특정 단계에서 사용됩니다.
유추 - 다른 특성의 확립된 유사성을 기반으로 일부 특성의 두 개체 또는 현상의 유사성에 대한 개연적이고 그럴듯한 결론. 단순한 현상과의 비유를 통해 우리는 더 복잡한 현상을 이해할 수 있습니다. 유추는 모델링의 기초를 형성합니다.
과학적 지식의 이론적, 경험적 수준의 방법
일반적인 논리적 방법 외에도 과학적 지식의 이론적, 경험적 수준에서는 모델링, 분류, 추상화, 일반화, 역사적 방법 등이 사용됩니다.
모델링 과학적 지식의 이론적 수준에서는 경험적 지식과 상징적 지식으로 나뉩니다. 수학적 모델링은 기호 모델링의 가장 중요한 유형입니다.
휴리스틱모델링은 다음을 기반으로합니다. 일반적인 아이디어엄격하게 고정된 수학적 또는 기타 기호 시스템을 사용하지 않고 실제 현상에 대한 고려. 이러한 분석은 초기 단계의 모든 연구에 내재되어 있습니다. 휴리스틱 모델은 수학적 모델을 구성하기 어려운 복잡한 시스템을 연구하는 데 사용됩니다. 이러한 경우 연구자는 직관, 축적된 경험, 문제 해결 알고리즘의 특정 단계를 공식화하는 능력의 도움을 받습니다. 계산적인 측면에서 복잡한 알고리즘은 무의식적인 결정에 따라 증거 없이 단순화된 알고리즘으로 대체됩니다. 경험적 모델은 종종 현상의 시나리오라고 불립니다. 누락된 정보를 수집하고 결과를 반복적으로 조정하는 다단계 접근 방식이 필요합니다.
중심에서 상의모델링은 다이어그램, 그래프, 그림, 공식, 그래프, 수학 방정식, 자연 언어 또는 인공 언어의 기호로 작성된 논리적 관계 등 다양한 성격의 상징적 구성을 사용하여 현상을 연구하는 것입니다. 기호 모델링의 가장 중요한 형태는 수학적이며, 이는 일반적으로 연구 중인 프로세스 과정을 설명하는 방정식 시스템으로 이해됩니다.
수학적 모델생물학적, 물리적, 화학적 또는 기타 과정을 특징짓는 수학적 추상화입니다. 다양한 물리적 특성을 지닌 수학적 모델은 해당 모델과 원본에서 발생하는 프로세스에 대한 수학적 설명의 동일성을 기반으로 합니다.
수학 모델링– 모델과 원본이 동일한 방정식으로 설명되는 경우 광범위한 물리적 비유를 기반으로 복잡한 프로세스를 연구하는 방법입니다. 이 방법의 특징이자 장점은 복잡한 시스템의 개별 부분에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 물리적 모델을 사용하여 연구하기 어려운 현상을 정량적으로 연구할 수 있다는 것입니다.
수학적 모델링은 연구 중인 현상의 물리적 특성에 대한 완전한 지식 그림이 존재함을 전제로 합니다. 이 그림은 현상의 가장 중요한 특성을 포착할 수 있을 정도로 특별히 고안된 실험을 기반으로 개선되었습니다. 수학적 모델링은 문제를 해결하기 위해 특별한 수학적 장치를 사용하는 것과 불가분의 관계가 있습니다. 존재하다 분석적연구된 패턴을 명시적인 형태로 얻기 위한 솔루션 방법, 숫자– 초기 데이터의 특정 값을 지정할 때 정량적 결과를 얻기 위해, 품질– 솔루션의 개별 속성을 찾습니다. 수학적 모델링은 세 단계로 나눌 수 있습니다.
연산
프로그램.
분류 – 특정 개체를 클래스(부서, 범주)로 배포합니다. 일반적인 특징, 이는 특정 지식 분야의 통합 시스템에서 객체 클래스 간의 자연스러운 연결을 포착합니다. 각 과학의 형성은 연구 대상 및 현상의 분류 생성과 관련이 있습니다.
분류는 정보를 정리하는 과정입니다. 새로운 객체를 연구하는 과정에서 각 객체와 관련하여 이미 확립된 분류 그룹에 속하는지 여부에 대한 결론이 내려집니다. 어떤 경우에는 분류 시스템을 재구성해야 할 필요성이 드러납니다. 특별한 분류 이론이 있습니다. 분류학. 일반적으로 계층 구조를 가지고 있는 현실의 복잡하게 조직된 영역을 분류하고 체계화하는 원리를 검토합니다. 생물학의 첫 번째 분류 중 하나는 동식물의 분류였습니다.
추출 – 연구 대상의 일부 속성과 관계를 정신적으로 추상화하고 연구자의 관심을 끄는 속성과 관계를 강조합니다. 일반적으로 추상화할 때 연구 대상 개체의 2차 속성과 연결은 필수 속성 및 연결에서 분리됩니다. 추상화에는 두 가지 유형이 있습니다.
식별의 추상화– 선정 결과 일반 속성그리고 연구 대상의 관계, 동일한 것을 설정하고, 차이점을 추상화하고, 대상을 특별한 클래스로 결합합니다.
추상화를 분리하다– 독립적인 연구 주제로 간주되는 특정 속성 및 관계를 식별한 결과입니다.
이론은 추상화의 두 가지 유형, 즉 잠재적 실현 가능성과 실제 무한성을 구별합니다.
일반화 – 사물과 현상의 일반적인 속성과 관계의 확립, 주어진 클래스의 사물이나 현상의 본질적이고 기본적인 특성을 반영하는 일반 개념의 정의. 동시에 일반화는 중요하지 않지만 대상이나 현상의 징후를 강조하여 표현할 수 있습니다. 이 과학적 연구 방법은 철학적 범주를 기반으로 합니다. 일반, 특별, 개인.
역사적 방법 역사적 사실을 확인하고 이를 바탕으로 운동의 논리가 드러나는 역사적 과정을 정신적으로 재구성하는 것으로 구성됩니다. 논리적 방법은 본질적으로 연구 대상의 역사를 논리적으로 재현하는 것입니다. 여기서 역사는 모든 것에서 해방된다 우연한, 중요하지 않은, 즉. 그것은 동일한 역사적 방법이지만 역사적 형식에서 벗어났습니다.
홈 > 분석지식의 이론적 수준과 그 방법
이론적 지식은 경험적 지식 데이터의 합리적인 처리를 통해 이해되는 보편적인 내부 연결 및 패턴으로부터 현상과 과정을 반영합니다.
임무: 내용의 모든 특이성과 완전성에서 객관적인 진실을 달성합니다.
- 개념, 이론, 법칙 및 기타 형태의 사고와 같은 합리적인 순간의 우세는 자기 지시의 하위 측면입니다(인지 과정 자체, 형식, 기술, 개념 장치에 대한 연구).
방법: 수집된 사실에 대한 논리적 연구를 수행하고 개념과 판단을 개발하며 결론을 도출할 수 있습니다.
1. 추출– 덜 중요한 객체의 여러 속성과 관계를 추상화하는 동시에 더 중요한 객체를 강조하는 것은 현실을 단순화하는 것입니다.
2. 이상화– 순전히 정신적 대상을 생성하고 연구 목표(이상 기체)에 따라 연구 중인 대상을 변경하는 과정입니다.
3. 형식화– 사고의 결과를 정확한 개념이나 진술로 표시합니다.
4. 공리화– 공리(유클리드 공리)를 기반으로 합니다.
5. 공제– 지식이 일반적인 것에서 특수한 것으로 이동하고 추상적인 것에서 구체적인 것으로 올라갑니다.
6. 가설 연역적– 가설로부터 결론 도출(연역), 진정한 가치알려지지 않은 것. 지식은 확률적이다. 가설과 사실 사이의 관계를 포함합니다.
7. 분석- 전체를 구성 요소 부분으로 분해합니다.
8. 합성– 요소 분석을 통해 얻은 결과를 시스템으로 결합합니다.
9. 수학 모델링– 실제 시스템이 동일한 관계를 갖는 추상 시스템(수학적 개체 집합으로 구성된 수학적 모델)으로 대체되면 문제는 순전히 수학적이 됩니다.
10. 반사– 광범위한 문화적, 역사적 맥락에서 고려되는 과학 연구 활동에는 실체적(특정 현상 집합을 이해하는 것을 목표로 하는 활동)과 성찰적(인지가 스스로 활성화됨)의 두 가지 수준이 포함됩니다.
이론적 지식은 다음에 가장 적절하게 반영됩니다. 생각(현실을 일반화하고 간접적으로 반영하는 적극적인 과정), 여기서 경로는 모델에 따라 확립된 틀 내에서 사고하는 것에서 고립이 증가하고 연구 중인 현상에 대한 창의적인 이해로 이동합니다.
주변 현실을 사고에 반영하는 주요 방법은 개념(대상의 일반적이고 본질적인 측면을 반영), 판단(반영)입니다. 개인의 특성물체); 추론(새로운 지식을 생성하는 논리적 사슬).
이론적 지식의 구조적 구성 요소: 문제(답이 필요한 질문), 가설(다양한 사실을 기반으로 하고 검증이 필요한 가정), 이론(가장 복잡하고 발전된 형태의 과학 지식으로 다음에 대한 전체적인 설명을 제공합니다. 현실의 현상). 이론의 생성은 연구의 궁극적인 목적이다.
이론의 정수는 법이다. 사물의 본질적이고 깊은 연결을 표현합니다. 법칙의 공식화는 과학의 주요 임무 중 하나입니다.
모든 차이점에도 불구하고 과학 지식의 경험적, 이론적 수준은 연결되어 있습니다. 실험과 관찰을 통해 새로운 데이터를 공개하는 경험적 연구는 이론적 지식(이를 일반화하고 설명하며 새롭고 더 복잡한 작업을 제시함)을 자극합니다. 반면, 경험적 지식을 바탕으로 자신의 새로운 내용을 개발하고 구체화하는 이론적 지식은 경험적 지식에 대한 새롭고 더 넓은 지평을 열고 새로운 사실을 찾는 데 방향을 설정하고 지시하며 방법 및 개선에 기여합니다. 수단.
이론은 경험론에서 나오는 것이 아니라 마치 그 옆에 있거나 오히려 그 위에 있고 그것과 관련되어 있는 것처럼 보입니다.” 이론적 수준은 과학 지식의 높은 수준입니다. “이론적 지식 수준은 보편성과 필요성의 요구 사항을 충족하는 이론적 법칙의 형성을 목표로 합니다. 언제 어디서나 작동합니다.” 이론적 지식의 결과는 가설, 이론, 법칙입니다. 그러나 과학 연구에서 이 두 가지 다른 수준을 구별하면서도 서로 분리하거나 반대해서는 안 됩니다. 결국 지식의 경험적 수준과 이론적 수준은 서로 연결되어 있습니다. 경험적 수준은 이론의 기초이자 기초 역할을 합니다. 가설과 이론은 경험적 차원에서 얻은 과학적 사실과 통계자료를 이론적으로 이해하는 과정에서 형성된다. 또한 이론적 사고는 경험적 수준의 연구가 다루는 감각-시각 이미지(다이어그램, 그래프 등 포함)에 필연적으로 의존합니다.
결정이론- 실무자가 관심을 갖고 관련 분야 간 연구 분야 수학, 통계, 경제학, 철학, 경영그리고 심리학; 실제 의사결정자가 의사결정을 선택하는 방법과 최적의 의사결정이 어떻게 이루어질 수 있는지 연구합니다.
결정은 의사결정자나 팀의 특정 활동의 결과입니다. 결정을 내리고 내리는 것은 다음을 포함하는 창의적인 과정입니다.
- 목표 개발 및 설정; 받은 정보를 바탕으로 문제를 연구합니다. 효율성 기준(효과성)의 선택 및 정당화 및 결정의 가능한 결과 전문가와의 논의 다양한 옵션문제(과제) 해결; 최적의 솔루션 선택 및 공식화; 의사결정; 구현자를 위한 솔루션 사양입니다.
- 관리자가 특정 활동 분야에 대해 이전에 축적한 경험과 지식을 바탕으로 관리자의 직관에 기초하여 선택하고 수용하는 데 도움이 되는 방법 올바른 해결책; "라는 개념을 기반으로 한 방법 상식“관리자가 결정을 내릴 때 그가 축적한 실제 경험을 바탕으로 한 일관된 증거로 이를 입증할 때; 과학적이고 실용적인 접근 방식을 기반으로 한 방법으로, 대량의 정보 처리를 기반으로 최적의 솔루션을 선택하여 내린 결정을 정당화하는 데 도움이 됩니다. 이 방법을 사용하려면 현대적인 기술 수단과 무엇보다도 전자 컴퓨터 기술이 필요합니다. 솔루션을 선택하는 문제는 의사 결정자가 특정 상황에 대한 포괄적인 평가와 가능한 결정에 대한 여러 옵션 중 하나를 채택하는 독립성을 전제로 합니다.
- 의사 결정에서 계층 구조의 사용은 활동을 조정하고 관리의 중앙 집중화를 강화하기 위해 수행됩니다. 채택에 집중된 교차 기능 팀을 사용합니다. 이러한 태스크 포스는 일반적으로 임시로 만들어집니다. 구성원은 조직의 다양한 부서와 수준에서 선택됩니다. 이러한 그룹을 만드는 목적은 그룹 구성원의 특별한 지식과 경험을 활용하여 구체적이고 복잡한 결정을 내리는 것입니다. 의사결정에 공식적인 규칙과 절차를 사용하는 것은 효과적인 방법행동의 조정. 그러나 지침과 규칙은 관리 시스템에 경직성을 야기하여 혁신을 지연시키고 변화하는 상황에 대응하여 계획을 수정하기 어렵게 만듭니다. 의사 결정에 계획을 사용하는 것은 조직 전체의 활동을 조정하는 것을 목표로 합니다. 기획은 그 자체다 중요한 견해관리자가 시간의 상당 부분을 소비하는 관리 활동. 계획을 준비하는 동안 다양한 경영진 간의 관심과 목표를 결합하는 프로세스가 수행됩니다. 제어 시스템 및 회계기껏해야 관리 문제를 해결하는 데 적합하며 그에 따라 계획이 개발됩니다. 관리자는 계획된 지표의 구현을 지속적으로 모니터링하고 회사 최고 경영진에 대한 그러한 필요성에 대한 적절한 정당성을 바탕으로 지표를 조정할 수 있는 기회를 갖습니다. 고위 경영진에 의존하지 않고 의사결정에 직접적(직접) 수평적 연결을 사용하면 더 짧은 시간 내에 의사결정이 촉진되고 결정 이행에 대한 책임이 높아집니다.
과학적 지식에는 경험적 지식과 이론적 지식이라는 두 가지 수준이 있습니다.
“이 차이는 첫째,인지 활동 자체의 방법 (방법)의 차이점과 둘째, 달성 된 과학적 결과의 성격에 근거합니다.”.
일부 일반적인 과학적 방법은 경험적 수준(관찰, 실험, 측정)에서만 사용되고, 다른 방법은 이론적 수준(이상화, 형식화)에서만 사용되며, 일부(예: 모델링)는 경험적 및 이론적 수준 모두에서 사용됩니다.
경험적 수준의 과학적 지식실제 감각으로 인지할 수 있는 대상을 직접 탐색하는 것이 특징입니다. 과학에서 경험론의 특별한 역할은 이 연구 수준에서만 우리가 연구 중인 자연적 또는 사회적 대상과 사람의 직접적인 상호 작용을 다룬다는 사실에 있습니다. 여기에는 살아있는 관상(감각적 인지)이 우세하며, 이성적 요소와 그 형태(판단, 개념 등)가 여기에 있지만 하위 의미를 갖습니다. 따라서 연구 대상은 주로 외부 연결 및 표현에서 반영되며, 살아있는 묵상에 접근하고 내부 관계를 표현할 수 있습니다. 이 수준에서는 관찰, 다양한 측정, 실험을 통해 연구 대상 및 현상에 대한 정보를 축적하는 과정이 수행됩니다. 여기에서 얻은 사실 데이터의 기본 체계화도 표, 다이어그램, 그래프 등의 형태로 수행됩니다. 또한 과학적 사실의 일반화의 결과로 이미 과학 지식의 두 번째 수준에 있습니다. 몇 가지 경험적 패턴을 공식화하는 것이 가능합니다.
과학적 지식의 이론적 수준개념, 이론, 법칙 및 기타 형태와 "정신적 작용" 등 합리적인 순간이 우세한 것이 특징입니다. 대상과 직접적인 실제 상호 작용이 부족하면 특정 수준의 과학적 지식에 있는 대상을 사고 실험에서 간접적으로만 연구할 수 있지만 실제 실험에서는 연구할 수 없다는 특성이 결정됩니다. 그러나 여기서 살아있는 묵상은 제거되지 않고 인지 과정의 하위(그러나 매우 중요한) 측면이 됩니다.
이 수준에서는 경험적 지식 데이터를 처리하여 연구 대상 및 현상에 내재된 가장 심오한 본질적 측면, 연결, 패턴이 드러납니다. 이 처리는 개념, 추론, 법칙, 범주, 원리 등과 같은 "고차" 추상화 시스템을 사용하여 수행됩니다. 그러나 이론적 수준에서는 경험적 데이터의 고정 또는 축약된 요약을 찾을 수 없습니다. 이론적 사고는 경험적으로 주어진 자료의 요약으로 축소될 수 없습니다. 이론은 경험론에서 나오는 것이 아니라 마치 그 옆에 있거나 오히려 그 위에 있고 그것과 관련되어 있는 것처럼 보입니다.”
이론적 수준은 과학 지식의 높은 수준입니다. “이론적 지식 수준은 가능성과 필요성의 요구 사항을 충족하는 이론적 법칙의 형성을 목표로 합니다. 언제 어디서나 작동합니다.” 이론적 지식의 결과는 가설, 이론, 법칙입니다.
그러나 과학 연구에서 이 두 가지 다른 수준을 구별하면서도 서로 분리하거나 반대해서는 안 됩니다. 결국 지식의 경험적 수준과 이론적 수준은 서로 연결되어 있습니다. 경험적 수준은 이론의 기초이자 기초 역할을 합니다. 가설과 이론은 경험적 차원에서 얻은 과학적 사실과 통계자료를 이론적으로 이해하는 과정에서 형성된다. 또한 이론적 사고는 경험적 수준의 연구가 다루는 감각-시각 이미지(다이어그램, 그래프 등 포함)에 필연적으로 의존합니다.
결과적으로 경험적 수준의 과학 지식은 이론적 수준의 성과 없이는 존재할 수 없습니다. 경험적 연구는 일반적으로 이 연구의 방향을 결정하고 사용된 방법을 결정하고 정당화하는 특정 이론적 구성을 기반으로 합니다.
K. 포퍼(K. Popper)에 따르면, “이론과 유사한 것” 없이 “순수한 관찰”만으로 과학 연구를 시작할 수 있다는 믿음은 터무니없습니다. 그러므로 어떤 개념적 관점이 절대적으로 필요합니다. 그의 의견으로는 그것 없이는 순진한 시도는 자기기만과 무의식적 관점의 무비판적 사용으로 이어질 수 있다고 생각합니다.
경험적, 이론적 수준의 지식은 서로 연결되어 있으며, 그 경계는 조건부이며 유동적입니다. 관찰과 실험을 통해 새로운 데이터를 밝혀내는 실증적 연구는 이론적 지식(이를 일반화하고 설명하는)을 자극하고 새롭고 더 복잡한 과제를 제시합니다. 반면, 경험적 지식을 기반으로 자신의 새로운 내용을 개발하고 구체화하는 이론적 지식은 경험적 지식에 대한 새롭고 더 넓은 지평을 열고 새로운 사실을 찾는 방향을 정하고 지시하며 방법 개선에 기여하고 등을 의미합니다.
과학적 지식 방법의 세 번째 그룹에는 특정 과학이나 특정 현상에 대한 연구 틀 내에서만 사용되는 방법이 포함됩니다. 이러한 방법을 민간 과학적 방법이라고 합니다. 각 특수과학(생물학, 화학, 지질학 등)에는 고유한 연구 방법이 있습니다.
동시에 민간 과학적 방법에는 일반적으로 다양한 조합의 특정 일반 과학적인지 방법이 포함됩니다. 특정 과학적 방법에는 관찰, 측정, 귀납적 또는 연역적 추론 등이 포함될 수 있습니다. 이들 방법의 조합 및 사용 특성은 연구 조건 및 연구 대상의 특성에 따라 다릅니다. 따라서 특정 과학적 방법은 일반적인 과학적 방법과 분리되지 않습니다. 그것들은 그들과 밀접하게 관련되어 있으며 객관적인 세계의 특정 영역을 연구하기 위한 일반적인 과학적 인지 기술의 구체적인 적용을 포함합니다. 동시에 특정한 과학적 방법은 보편적이고 변증법적인 방법과도 연결되는데, 이는 이를 통해 굴절되는 것처럼 보입니다.
이는 상호 연결된 사실, 아이디어 및 견해의 복잡하고 통합적인 구조입니다. 일반 지식과의 가장 근본적인 차이점은 객관성에 대한 욕구, 아이디어에 대한 비판적 이해, 지식 습득과 테스트 모두에서 명확하게 개발된 방법론입니다.
위조 가능성 기준
예를 들어 다음 중 하나는 필수 요소과학적 접근 방식은 소위 칼 포퍼 기준(저자의 이름을 따서 명명)입니다. 그것은 이론의 실험적 검증의 가능성과 불가능성에 달려 있습니다. 예를 들어, 노스트라다무스의 예측에서 전체 국가의 삶의 장면을 찾을 수 있습니다. 그러나 그것이 실제 예측인지, 아니면 현대 언론인들이 사건이 발생한 후에야 찾는 단순한 우연인지는 확인할 수 없습니다. 인도주의적 개념에 대한 많은 모호한 견해에서도 동일한 문제가 발생합니다. 동시에, 궁창이 궁창이라고 가정한다면 오늘날 이 진술의 부조리에도 불구하고 그것은 과학 이론으로 간주될 수 있습니다(즉시 반박되지만).
과학 지식 수준
동시에, 모든 과학적 활동은 견해를 검증하기 위한 기준뿐 아니라 새로운 사실과 이론을 찾기 위한 방법론도 전제합니다. 전문가들은 일반적으로 철학의 과학적 지식 수준을 경험적 지식과 이론적 지식으로 나눕니다. 그리고 그들 각각은 아래에서 논의할 고유한 기술과 방법론을 가지고 있습니다.
과학적 지식 수준: 경험적
여기서 지식은 감각적 형태로 표현됩니다. 그것은 묵상, 촉각, 소리 및 냄새 감각과 같은 감각 덕분에 사람에게 열리는 전체 경로 세트를 통합합니다. 주목해야 할 점은
경험적 지식은 인간의 감각을 통해서뿐만 아니라 온도계에서 현미경, 측정 용기에서 양자 입자 가속기에 이르기까지 필요하고 종종 더 정확한 사실을 제공하는 특수 도구의 도움으로 발생할 수 있습니다.
과학 지식 수준: 이론
경험적 지식 축적의 궁극적인 목표는 체계화, 패턴 도출입니다. 이론적 지식은 이용 가능한 데이터를 기반으로 한 과학적 가설과 이론의 도출, 더 많은 글로벌 구성의 생성을 통해 얻은 논리적 추상화이며, 그 중 많은 요소는 아직 경험적 관찰에 알려지지 않은 경우가 많습니다.
과학지식의 방법과 수준
경험적 수준에서는 다음과 같은 방법이 구별됩니다.:
- 비교;
- 실험;
- 관찰.
이론적 수준에서 우리는 다음과 같은 정신적 구성을 다루고 있습니다.:
- 이상화;
- 추출;
- 유추;
- 정신적 변조;
- 시스템 방법.
결론
따라서 과학 지식의 경험적 및 이론적 수준은 우리 주변 세계, 자연 법칙, 생명 활동에 대한 지식을 획득하기 위한 절차, 프로세스 및 방법의 통합 시스템을 구성합니다. 인간 사회및 개별 영역(예:
과학 지식의 구조에는 경험적 지식과 이론적 지식이라는 두 가지 수준이 있습니다. 이 두 수준은 전체적으로 인지 과정의 두 단계(감각적, 합리적)와 구별되어야 합니다. 감각적 지식은 가깝지만 경험적 지식과 동일하지는 않으며, 합리적 지식은 이론적 지식과 다릅니다.
감각적이고 합리적인 것은 일반적으로 과학적이고 일상적인 인간 지식의 형태입니다. 경험적, 이론적 지식은 과학의 특징입니다. 경험적 지식은 감각적 지식으로 축소되지 않으며 관찰 데이터에 대한 이해, 이해, 해석 및 특별한 유형의 지식 형성, 즉 과학적 사실의 순간을 포함합니다. 후자는 감각적 지식과 합리적 지식의 상호 작용을 나타냅니다.
이론적 지식은 합리적 지식(개념, 판단, 추론)의 형태에 의해 지배되지만, 이상적인 공 및 절대 강체와 같은 시각적 모델 표현도 사용됩니다. 이론은 항상 감각-시각적 구성요소를 포함합니다. 따라서 감정과 이성은 두 가지 인지 수준에서 모두 기능합니다.
과학 지식의 경험적 수준과 이론적 수준의 차이는 다음과 같은 이유로 발생합니다(표 2).
현실을 반영하는 수준,
성격 연구 주제,
해당되는 공부 방법,
지식의 형태
언어는 의미합니다.
표 2
경험적 지식 수준과 이론적 수준의 지식 차이
| 과학 지식 수준 | 반사 수준 | 연구 주제 | 과학적 지식의 방법 | 과학적 지식의 형태 | 언어 |
| 엠프리체스키 | 현상 | 경험적 대상 | 관찰, 비교, 측정, 실험 | 과학적 사실 | 자연스러운 |
| 이행 | - | - | 일반화, 추상화, 분석, 합성, 귀납, 추론 | 과학적 문제, 과학적 가설, 경험법칙 | - |
| 이론적 인 | 본질 | 이론적 이상적인 대상 | 이상화, 형식화, 추상에서 구체로의 상승, 공리적, 사고 실험 | 과학이론 | 매우 정확한 |
경험적, 이론적 연구는 동일한 객관적 현실을 이해하는 것을 목표로 하지만 지식에 대한 비전과 반영은 서로 다른 방식으로 발생합니다. 실증적 연구는 기본적으로 외부 연결과 사물의 측면, 현상 및 그들 사이의 종속성을 연구하는 데 중점을 둡니다. 본 연구의 결과로 경험적 종속성이 명확해졌다. 그것은 경험의 귀납적 일반화의 결과이며 확률론적 참 지식을 나타냅니다. 예를 들어, 압력과 기체 부피 사이의 상관 관계를 설명하는 Boyle-Mariotte 법칙이 있습니다. РV=const, 여기서 Р는 기체 압력, V는 기체 부피입니다. 처음에는 R. Boyle이 실험 데이터의 귀납적 일반화로 발견했는데, 실험에서 압력 하에서 압축된 가스의 부피와 이 압력의 크기 사이의 관계가 발견되었습니다.
인지의 이론적 수준에서는 법으로 고정된 대상의 내부적이고 필수적인 연결이 식별됩니다. 아무리 많은 실험을 수행하고 데이터를 일반화하더라도 단순한 귀납적 일반화는 이론적 지식으로 이어지지 않습니다. 이론은 사실의 귀납적 일반화에 의해 구축되지 않습니다. 아인슈타인은 이 결론을 20세기 물리학 발전에 있어서 중요한 인식론적 교훈 중 하나로 여겼습니다. 이론적 법칙은 항상 신뢰할 수 있는 지식입니다.
경험적 연구는 연구자와 연구 대상 사이의 직접적인 실제 상호 작용을 기반으로 합니다. 그리고 이러한 상호 작용을 통해 사물의 본질, 속성 및 특징을 학습합니다. 경험적 지식의 진실은 경험과 실천에 대한 직접적인 호소를 통해 검증됩니다. 동시에, 경험적 지식의 대상은 무한한 특성을 지닌 현실의 대상과 구별되어야 합니다. 경험적 대상은 고정되고 제한된 특성 세트를 갖는 추상화입니다.
이론적 연구에는 대상과의 직접적인 실제 상호 작용이 부족합니다. 사고 실험에서는 간접적으로만 연구되지만 실제 실험에서는 연구되지 않습니다. 여기서 연구하는 이론적 이상적 대상을 이상화된 대상, 추상 대상 또는 구성이라고 합니다. 그 예로는 다음과 같습니다. 재료 포인트, 이상적인 제품, 절대 고체, 이상 기체 등. 예를 들어 물질 점은 크기가 없지만 몸체의 전체 질량을 그 자체로 집중시키는 몸체로 정의됩니다. 자연에는 그러한 신체가 없습니다. 연구 대상의 본질적인 측면을 식별하기 위해 생각하여 구성됩니다. 경험에 호소하여 이론적 지식을 검증하는 것은 불가능하므로 경험적 해석을 통해 실천과 연결됩니다.
과학적 지식의 수준은 기능 면에서도 다릅니다. 경험적 수준에서는 현실에 대한 설명이 있고 이론적 수준에서는 설명과 예측이 있습니다.
경험적 수준과 이론적 수준은 사용되는 지식의 방법과 형태가 다릅니다. 경험적 대상에 대한 연구는 관찰, 비교, 측정, 실험을 통해 진행됩니다. 경험적 연구의 수단은 실제 관찰과 실험을 위한 도구, 설치 및 기타 수단입니다.
이론적 수준에서는 연구 대상과 물질적, 실제적 상호 작용 수단이 없습니다. 여기에는 이상화, 형식화, 사고 실험, 공리, 추상에서 콘크리트로의 상승과 같은 특별한 방법이 사용됩니다.
실증적 연구 결과를 자연어로 표현 특별한 컨셉과학적 사실의 형태로. 연구 대상에 대한 객관적이고 신뢰할 수 있는 정보를 기록합니다.
이론적 연구의 결과는 법칙과 이론의 형태로 표현됩니다. 이를 위해 과학의 개념을 공식화하고 수학화하는 특수 언어 시스템이 만들어졌습니다.
이론적 지식의 특이성은 반사성, 자신에 대한 초점, 지식 자체의 과정, 방법, 형식 및 개념 장치에 대한 연구입니다. 경험적 지식에서는 이러한 종류의 연구가 원칙적으로 수행되지 않습니다.
현실에 대한 실제 지식에서 경험적 지식과 이론적 지식은 항상 두 개의 반대되는 요소로 상호 작용합니다. 이론과 별개로 발생하는 경험 데이터는 조만간 이론에 의해 다루어지고 지식, 결론이 됩니다.
반면에, 특별한 이론적 기반을 바탕으로 발생하는 과학 이론은 경험적 지식에 엄격하고 명확하게 의존하지 않고 상대적으로 독립적으로 구성되지만 이에 종속되어 궁극적으로 실험 데이터의 일반화를 나타냅니다.
경험적 지식과 이론적 지식의 통일성을 위반하고 이러한 수준 중 하나를 절대화하면 경험주의 또는 학문적 이론화와 같은 잘못된 일방적 결론으로 이어집니다. 후자의 예로는 1980년 소련의 공산주의 건설 개념, 발전된 사회주의 이론, 리센코의 항원론 교리 등이 있다. 경험주의는 사실의 역할을 절대화하고 사고의 역할을 과소평가하며 사고의 적극적인 역할과 상대적 독립성을 부정합니다. 지식의 유일한 원천은 경험, 즉 감각적 지식이다.
과학적 지식의 방법
일반적인 과학적인지 방법의 본질을 고려해 봅시다. 이러한 방법은 한 과학의 품에서 발생하여 다른 여러 과학에서도 사용됩니다. 이러한 방법에는 다음이 포함됩니다. 수학적 방법, 실험, 모델링. 일반적인 과학적 방법은 경험적 지식 수준과 이론적 수준에서 적용되는 방법으로 구분됩니다. 실증적 연구 방법에는 관찰, 비교, 측정, 실험 등이 있습니다.
관찰- 현실 현상에 대한 체계적이고 의도적인 인식을 통해 외부 측면, 속성 및 그 관계에 대한 지식을 얻습니다. 관찰은 주로 인간의 감각 활동과 그 목적에 기초한 적극적인 인지 과정입니다. 물질적 활동. 물론 이것이 인간의 사고가 이 과정에서 배제된다는 의미는 아니다. 관찰자는 특정 아이디어, 가설 또는 이전 경험에 따라 의식적으로 대상을 검색합니다. 관찰 결과는 항상 기존 이론적 원리에 비추어 특정 해석이 필요합니다. 관찰 데이터의 해석을 통해 과학자는 중요한 사실과 중요하지 않은 사실을 분리하고 비전문가가 무시할 수 있는 사실을 알아낼 수 있습니다. 따라서 오늘날 과학에서는 전문가가 아닌 사람이 발견하는 경우가 거의 없습니다.
아인슈타인은 하이젠베르크와의 대화에서 주어진 현상을 관찰할 수 있는지 여부는 이론에 달려 있다고 지적했습니다. 관찰할 수 있는 것과 관찰할 수 없는 것을 확립해야 하는 것은 이론이다.
과학적 지식의 방법으로서의 관찰의 발전은 관찰 도구(예: 망원경, 현미경, 분광기, 레이더)의 발전과 불가분의 관계에 있습니다. 장치는 감각의 힘을 강화할 뿐만 아니라 우리에게 추가적인 지각 기관을 제공합니다. 따라서 장치를 사용하면 전기장을 "볼" 수 있습니다.
감시가 효과적이려면 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
의도성 또는 목적성
계획성,
활동,
체계성.
관찰은 대상이 연구자의 감각에 영향을 미칠 때 직접적일 수 있고, 피험자가 사용하는 경우 간접적일 수 있습니다. 기술적 수단, 장치. 후자의 경우, 과학자들은 관찰할 수 없는 물체와 관찰된 물체의 상호 작용 결과에 대한 인식을 통해 연구 중인 물체에 대한 결론을 내립니다. 그러한 결론은 관찰 가능한 대상과 관찰 불가능한 대상 사이의 특정 관계를 설정하는 특정 이론에 기초합니다.
관찰의 필수 측면은 설명입니다. 관찰결과를 개념, 기호, 도표, 그래프 등을 이용하여 기록한 것을 나타냅니다. 기본 요구 사항 과학적 설명, 가능한 한 완전하고 정확하며 객관적인 정보를 만드는 것을 목표로 합니다. 설명은 대상 자체에 대한 신뢰할 수 있고 적절한 그림을 제공해야 하며 연구 중인 현상을 정확하게 반영해야 합니다. 설명에 사용된 개념이 명확하고 모호하지 않은 의미를 갖는 것이 중요합니다. 설명은 질적 및 양적이라는 두 가지 유형으로 나뉩니다. 정성적 설명에는 연구 대상의 속성을 수정하는 작업이 포함되며 이에 대한 가장 일반적인 지식을 제공합니다. 정량적 설명에는 수학의 사용과 연구 대상의 속성, 측면 및 연결에 대한 수치적 설명이 포함됩니다.
과학 연구에서 관찰은 두 가지 주요 기능, 즉 대상에 대한 경험적 정보를 제공하고 과학의 가설과 이론을 테스트하는 기능을 수행합니다. 종종 관찰은 새로운 아이디어의 개발에 기여하는 중요한 경험적 역할을 할 수도 있습니다.
비교-이것은 사물과 현실 현상 사이의 유사점과 차이점을 확립하는 것입니다. 비교의 결과 여러 대상에 공통적인 것이 확립되고, 이는 법칙에 대한 지식으로 이어진다. 객관적인 공통성이 있을 수 있는 개체만 비교해야 합니다. 또한 가장 중요하고 필수적인 기능을 기준으로 비교가 이루어져야 합니다. 비교는 큰 역할을 하는 유추에 의한 추론의 기초입니다. 우리에게 알려진 현상의 속성은 공통점이 있는 알려지지 않은 현상으로 확장될 수 있습니다.
비교는 특정 지식 분야에서 사용되는 초보적인 작업일 뿐만이 아닙니다. 일부 과학에서는 비교가 근본적인 방법의 수준까지 성장했습니다. 예를 들어, 비교 해부학, 비교 발생학. 이는 과학적 지식의 과정에서 비교의 역할이 점점 더 커지고 있음을 나타냅니다.
측정역사적으로 방법론적으로는 비교 연산에서 발전했지만, 그와는 달리 더욱 강력하고 보편적인 인지 도구이다.
측정이란 측정 단위로 취한 값과 비교하여 특정 수량의 수치 값을 결정하는 절차입니다. 측정을 하기 위해서는 측정 대상, 측정 단위, 측정 장치, 구체적인 측정 방법, 관찰자가 필요합니다.
측정은 직접적이거나 간접적일 수 있습니다. 직접 측정에서는 결과가 프로세스 자체에서 직접 얻어집니다. 간접 측정에서는 직접 측정을 통해 얻은 다른 수량에 대한 지식을 바탕으로 원하는 수량을 수학적으로 결정합니다. 예를 들어, 별의 질량 결정, 소우주 측정. 측정을 통해 우리는 경험적 법칙을 찾고 공식화할 수 있으며, 어떤 경우에는 과학 이론 공식화의 원천이 됩니다. 특히, 원소의 원자량 측정은 창조의 전제 조건 중 하나였습니다. 주기율표디. 화학원소의 성질에 관한 이론인 멘델레예프. 마이컬슨의 유명한 빛의 속도 측정은 이후 물리학에서 확립된 개념을 근본적으로 전복시키는 결과를 가져왔습니다.
가장 중요한 지표측정 품질의 과학적 가치는 정확성입니다. 후자는 과학자의 자질과 근면함, 그가 사용하는 방법에 달려 있지만 주로 사용 가능한 측정 장비에 달려 있습니다. 따라서 측정 정확도를 높이는 주요 방법은 다음과 같습니다.
측정 장비 작동 품질 개선
특정 확립된 원칙을 기반으로,
새로운 원리에 기초하여 작동하는 장치를 만듭니다.
측정은 과학에서 수학적 방법을 사용하기 위한 가장 중요한 전제 조건 중 하나입니다.
대부분의 경우 측정은 실험의 필수적인 부분으로 포함되는 기본 방법입니다.
실험– 경험적 지식의 가장 중요하고 복잡한 방법. 실험은 연구자가 주어진 물체의 해당 속성을 식별하는 데 필요한 인위적인 조건을 만들어 물체에 적극적으로 영향을 미칠 때 물체를 연구하는 방법으로 이해됩니다.
실험에는 보다 기본적인 연구 방법으로 관찰, 비교 및 측정을 사용하는 것이 포함됩니다. 실험의 주요 특징은 자연 과정에서 실험자의 개입이며, 이는 이 방법지식.
관찰과 비교하여 실험의 구체적인 특징에서 어떤 이점이 발생합니까?
실험을 하는 동안 이것을 연구하는 것이 가능해집니다.
"순수한 형태"의 현상, 즉 다양한 부수적 요인이 제외됩니다.
주요 프로세스의 본질을 모호하게 만듭니다.
실험을 통해 현실 물체의 속성을 탐색할 수 있습니다. 극한 상황(초저 또는 초고에서
온도, 고압). 이로 인해 예상치 못한 효과가 발생하여 개체의 새로운 속성이 발견될 수 있습니다. 이 방법은 예를 들어 초유동성의 특성을 발견하는 데 사용되었습니다.
초전도성.
실험의 가장 중요한 장점은 반복성이 있으며, 조건을 체계적으로 변경할 수 있다는 점입니다.
실험의 분류는 다양한 근거로 수행됩니다.
목표에 따라 여러 유형의 실험을 구분할 수 있습니다.
- 연구- 물체에 아무 것도 없다는 것을 감지하기 위해 수행됩니다.
이전에 알려진 속성(전형적인 예는 Rutherford의 실험입니다.
a-입자의 산란으로 인해 행성이
원자 구조);
- 시험– 특정 과학적 진술을 테스트하기 위해 수행됩니다(검증 실험의 예로는 해왕성의 존재에 대한 가설을 테스트하는 것이 있습니다).
- 측정– 물체의 특정 특성에 대한 정확한 값을 얻기 위해 수행됩니다(예: 금속, 합금의 실험적 용해, 구조 강도 연구 실험).
연구 대상의 성격에 따라 물리적, 화학적, 생물학적, 심리적, 사회적 실험으로 구분됩니다.
실험은 연구방법과 결과에 따라 정성적 실험과 정량적 실험으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 연구, 탐구 성격을 띠고 두 번째는 연구 프로세스 과정에 영향을 미치는 모든 중요한 요소에 대한 정확한 측정을 제공합니다.
모든 종류의 실험은 관심 대상을 직접 사용하거나 그 대체물인 모델을 사용하여 수행할 수 있습니다. 이에 따라 실험이 일어난다. 자연스럽고 모델입니다.실험이 불가능하거나 실용적이지 않은 경우 모델이 사용됩니다.
이 실험은 자연과학에서 가장 널리 사용되었습니다. 현대 과학 G. Galileo의 실험으로 시작되었습니다. 그러나 현재 사회 과정 연구에서 점점 더 발전하고 있습니다. 이러한 실험의 확산은 더 큰 숫자과학 지식 분야에서는 이 연구 방법의 중요성이 커지고 있다고 말합니다. 그것의 도움으로 특정 물체의 속성 값을 얻는 문제가 해결되고 가설과 이론이 실험적으로 테스트되며 연구되는 현상의 새로운 측면을 찾는 실험의 경험적 중요성도 큽니다. 실험 기술의 발전으로 인해 실험의 효율성도 높아집니다. 또 다른 특징이 지적됩니다. 과학에서 실험이 많을수록 과학이 더 빨리 발전한다는 것입니다. 실험 과학 교과서가 기술 과학 교과서보다 훨씬 빨리 노화되는 것은 우연이 아닙니다.
과학은 경험적 연구 수준에 국한되지 않고 더 나아가 연구 대상의 본질적인 연결과 관계를 드러내며, 인간이 알고 있는 법칙에 따라 특정 이론적 형태를 얻습니다.
이론적 인지 수준에서는 다른 인지 수단과 방법이 사용됩니다. 이론적 연구 방법에는 이상화, 형식화, 추상에서 구체적, 공리, 사고 실험으로 올라가는 방법이 포함됩니다.
추상적인 것에서 구체적인 것으로 올라가는 방법. "추상"이라는 개념은 주로 인간 지식을 특징짓는 데 사용됩니다. 초록은 연구자가 관심을 갖는 속성만 강조할 때 일방적이고 불완전한 지식으로 이해됩니다.
철학에서 "구체적"이라는 개념은 두 가지 의미로 사용될 수 있습니다. a) "구체적" – 속성, 연결 및 관계의 모든 다양성을 고려한 현실 자체입니다. b) "특정" – 대상에 대한 다면적이고 포괄적인 지식을 지정합니다. 이런 의미에서 구체적인 것은 추상적인 지식의 반대 역할을 합니다. 지식, 내용 부족, 일방적.
추상적인 것에서 구체적인 것으로 올라가는 방법의 본질은 무엇입니까? 추상적인 것에서 구체적인 것으로의 상승은 지식 운동의 보편적인 형태이다. 이 방법에 따르면 인지 과정은 상대적으로 독립적인 두 단계로 나누어집니다. 첫 번째 단계에서는 감각-구체적 정의에서 추상적 정의로 전환됩니다. 이 작업 동안 객체 자체는 "증발"하는 것처럼 보이며 사고에 의해 고정된 일련의 추상화와 일방적인 정의로 변합니다.
인지 과정의 두 번째 단계는 실제로 추상적인 것에서 구체적인 것으로 올라가는 것입니다. 그 본질은 사고가 대상의 추상적 정의에서 대상에 대한 포괄적이고다면적인 지식, 지식의 구체적인 것으로 이동한다는 것입니다. 이는 동일한 프로세스의 양면이며 상대적인 독립성만 갖는다는 점에 유의해야 합니다.
이상화– 현실에 존재하지 않는 대상에 대한 정신적 구성. 이러한 이상적인 물체에는 예를 들어 완전 흑체, 물질 점, 전하 점 등이 포함됩니다. 이상적인 대상을 구성하는 과정은 필연적으로 의식의 추상화 활동을 전제로 합니다. 따라서 완전 흑체에 대해 말하면 모든 실제 물체에는 자신에게 떨어지는 빛을 반사하는 능력이 있다는 사실을 추상화합니다. 다른 정신적 작업도 이상적인 대상을 형성하는 데 매우 중요합니다. 이는 이상적인 개체를 만들 때 다음 목표를 달성해야 한다는 사실 때문입니다.
실제 객체의 고유 속성 중 일부를 박탈합니다.
- 정신적으로 특정 비현실적인 속성을 이러한 개체에 부여합니다. 이를 위해서는 모든 속성을 개발하고 객체의 일부 실제 속성을 폐기하는 제한 사례로의 정신적 전환이 필요합니다.
이상적인 물체는 과학에서 큰 역할을 합니다. 이를 통해 복잡한 시스템을 크게 단순화할 수 있으며, 이를 통해 수학적 연구 방법을 시스템에 적용할 수 있습니다. 또한 과학은 이상적인 물체에 대한 연구가 뛰어난 발견으로 이어진 많은 예를 알고 있습니다 (갈릴레오의 관성 원리 발견). 모든 이상화는 특정 한계 내에서만 합법적입니다. 특정 문제만 과학적으로 해결하는 데 도움이 됩니다. 그렇지 않으면 이상화를 사용하면 일부 오해가 발생할 수 있습니다. 이를 염두에 두어야만 인지에서 이상화의 역할을 올바르게 평가할 수 있습니다.
형식화– 다양한 대상의 내용과 구조를 상징적인 형태로 표현하고 이론의 논리적 구조를 연구함으로써 연구하는 방법. 공식화의 장점은 다음과 같습니다.
특정 문제 영역에 대한 완전한 개요, 문제 해결을 위한 일반화된 접근 방식을 보장합니다. 만들어진 일반 알고리즘적분법을 이용하여 다양한 모양의 면적을 계산하는 등의 문제 해결;
지식 기록의 간결성과 명확성을 보장하는 특수 기호의 사용
개별 기호 또는 해당 시스템에 특정 의미를 부여하여 자연어의 특징인 용어의 다의어를 방지합니다. 따라서 공식화된 시스템을 사용할 때 추론은 명확성과 엄격함으로 구별되며 결론은 실증적입니다.
물체의 상징적인 모델을 형성하고 실제 사물과 프로세스에 대한 연구를 이러한 모델에 대한 연구로 대체하는 능력입니다. 이를 통해 인지 작업이 단순화됩니다. 인공언어는 내용에 비해 기호형태의 독립성, 독립성이 상대적으로 크기 때문에 형식화 과정에서 일시적으로 모델의 내용에서 벗어나 형식적인 측면만을 탐구하는 것이 가능하다. 콘텐츠에서 이러한 주의가 산만해지는 것은 역설적인 결과로 이어질 수 있지만 실제로는 눈부신 발견. 예를 들어, P. Dirac은 공식화를 통해 양전자의 존재를 예측했습니다.
공리화수학과 수학 과학에 폭넓게 적용되었습니다.
이론을 구성하는 공리적 방법은 여러 진술이 증거 없이 도입되고 나머지 모든 진술이 특정 논리적 규칙에 따라 추론될 때 이론의 구성으로 이해됩니다. 증명 없이 받아들여지는 진술을 공리(axiom) 또는 공리(postulate)라고 합니다. 이 방법은 유클리드가 기본 기하학을 구성하는 데 처음 사용된 후 다양한 과학에서 사용되었습니다.
공리적으로 구성된 지식 시스템에는 여러 가지 요구 사항이 부과됩니다. 공리체계의 일관성 요구사항에 따르면 어떤 명제와 그 부정도 동시에 연역될 수 없습니다. 완전성의 요구에 따르면 주어진 공리 체계에서 공식화될 수 있는 모든 명제는 증명되거나 반증될 수 있습니다. 공리의 독립성 요건에 따라 공리 중 어떤 공리도 다른 공리로부터 연역되어서는 안 됩니다.
공리적 방법의 장점은 무엇입니까? 우선, 과학을 공리화하려면 사용된 개념에 대한 정확한 정의와 결론의 엄밀성을 준수해야 합니다. 경험적 지식에서는 두 가지 모두 달성되지 않았으므로 공리적 방법을 적용하려면 이와 관련하여 이 지식 분야의 발전이 필요합니다. 또한, 공리화는 지식을 정리하고, 지식에서 불필요한 요소를 배제하며, 모호함과 모순을 제거합니다. 즉, 공리화는 과학적 지식의 조직화를 합리화한다.
현재 생물학, 언어학, 지질학 등 수학이 아닌 과학에 이 방법을 적용하려는 시도가 진행되고 있습니다.
사고 실험물질적인 대상이 아닌 이상적인 복사본으로 수행됩니다. 사고 실험은 실제 실험의 이상적인 형태로 작용하며 중요한 발견으로 이어질 수 있습니다. 갈릴레오가 모든 고전 역학의 기초를 형성하는 관성의 물리적 원리를 발견할 수 있게 한 것은 사고 실험이었습니다. 이 원리는 실제 환경에서 실제 물체를 사용한 어떤 실험에서도 발견할 수 없습니다.
경험적 및 이론적 연구 수준 모두에서 사용되는 방법에는 일반화, 추상화, 유추, 분석 및 종합, 귀납 및 연역, 모델링, 역사적 및 논리적 방법, 수학적 방법이 포함됩니다.
추출정신활동에 있어 가장 보편적인 성격을 지닌다. 이 방법의 본질은 중요하지 않은 속성, 연결 및 연구자에게 관심이 있는 연구 주제의 하나 이상의 측면을 동시에 식별하는 정신적 추상화로 구성됩니다. 추상화 과정은 두 단계의 성격을 가집니다: 본질적인 분리, 가장 중요한 식별; 추상화 가능성의 실현, 즉 추상화 또는 산만함의 실제 행위.
추상화의 결과는 개별 개념과 시스템 모두 다양한 종류의 추상화를 형성하는 것입니다. 이 방법에는 다음이 포함된다는 점에 유의해야 합니다. 중요한 부분구조가 더 복잡한 다른 모든 방법에 적용됩니다.
여러 개체의 일부 속성이나 관계를 추상화하면 이를 단일 클래스로 통합하기 위한 기반이 만들어집니다. 쪽으로 개인의 특성이 클래스에 포함된 각 개체에 대해 이를 통합하는 특성은 공통된 특성으로 작용합니다.
일반화– 대상의 일반적인 속성과 특성이 확립되는 방법,인지 방법. 일반화 작업은 특정하거나 덜 일반적인 개념과 판단에서 더 많은 개념으로의 전환으로 수행됩니다. 일반적인 개념또는 판단. 예를 들어, "소나무", "낙엽송", "가문비나무"와 같은 개념은 보다 일반적인 개념인 " 침엽수 나무" 그런 다음 "나무", "식물", "살아있는 유기체"와 같은 개념으로 넘어갈 수 있습니다.
분석– 인지 방법의 내용은 포괄적인 연구를 목적으로 객체를 구성 요소로 나누는 일련의 기술입니다.
합성– 인지 방법, 그 내용은 객체의 개별 부분을 단일 전체로 결합하는 일련의 기술입니다.
이러한 방법은 서로를 보완하고 조건화하며 동반합니다. 사물에 대한 분석이 가능하려면 전체적으로 기록되어야 하며, 이를 위해서는 종합적인 인식이 필요합니다. 그리고 그 반대의 경우에도 후자는 후속 해체를 전제로 합니다.
분석과 종합은 인간 사고의 근간을 이루는 가장 기본적인 인지 방법이다. 동시에, 이는 모든 수준과 형태의 특징인 가장 보편적인 기술이기도 합니다.
물체를 분석할 수 있는 가능성은 원칙적으로 무한하며, 이는 물질의 무궁무진함이라는 입장에서 논리적으로 따릅니다. 그러나 객체의 기본 구성 요소 선택은 연구 목적에 따라 항상 수행됩니다.
분석과 종합은 실험, 모델링, 유도, 추론 등 다른 인지 방법과 밀접하게 상호 연결되어 있습니다.
귀납법과 공제. 이러한 방법의 분리는 연역적 추론과 귀납적 추론의 두 가지 유형의 식별을 기반으로 합니다. 연역적 추론에서는 전체 집합의 일반적인 속성에 대한 지식을 바탕으로 집합의 특정 요소에 대한 결론을 내립니다.
모든 물고기는 아가미로 숨을 쉰다.
농어 - 물고기
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결과적으로 농어는 아가미를 통해 호흡합니다.
연역의 전제 중 하나는 필연적으로 일반명제이다. 여기에는 일반적인 것에서 구체적인 것으로 사고의 움직임이 있습니다. 이러한 사고의 움직임은 과학 연구에서 매우 자주 사용됩니다. 따라서 Maxwell은 여러 방정식에서 가장 많은 것을 표현합니다. 일반법전기 역학은 전자기장의 완전한 이론을 지속적으로 개발했습니다.
새로운 과학적 가설이 일반적인 전제로 작용하는 경우 추론의 인지적 중요성이 특히 커집니다. 이 경우 연역은 새로운 이론 체계 출현의 출발점이다. 이런 방식으로 생성된 지식은 경험적 연구의 향후 과정을 결정하고 새로운 귀납적 일반화의 구성을 안내합니다.
결과적으로, 인지 방법으로서의 추론의 내용은 특정 현상 연구에서 일반 과학적 원리를 사용하는 것입니다.
귀납법은 수업 대상의 일부에 대한 지식을 바탕으로 수업 전체에 대한 결론을 내릴 때 특정 항목에서 일반 항목으로의 추론입니다. 인지 방법으로서의 귀납은 일련의 인지 작업으로, 그 결과 사고의 이동이 덜 일반적인 조항에서 보다 일반적인 조항으로 수행됩니다. 따라서 귀납법과 연역법은 사고 흐름의 정반대 방향입니다. 귀납적 추론의 즉각적인 기초는 현실 현상의 반복성입니다. 특정 클래스의 많은 개체에서 유사한 기능을 찾으면 이러한 기능이 이 클래스의 모든 개체에 내재되어 있다고 결론을 내립니다.
다음 유형의 유도가 구별됩니다.
-풀 인덕션,클래스에 포함된 모든 개체에 대한 연구를 기반으로 개체 클래스에 대한 일반적인 결론을 내리는 것입니다. 완벽한 인덕션 제공
신뢰할 수 있는 결론이며 증거로 사용될 수 있습니다.
-불완전 유도전제로부터 일반적인 결론을 얻는다.
수업의 모든 과목을 다루지는 않습니다. 불완전한 유형에는 세 가지가 있습니다.
유도:
관찰된 사실 중에서 일반화에 반하는 단 하나의 사실도 없다는 것을 기초로 객체의 클래스에 대한 일반적인 결론이 내려지는 단순 열거 또는 대중적 귀납을 통한 귀납;
사실 선택을 통한 유도는 특정 원칙에 따라 일반 대중에서 선택하여 수행되어 무작위 우연의 가능성을 줄입니다.
수업의 모든 대상에 대한 일반적인 결론을 내리는 과학적 귀납법
필요한 징후나 인과관계에 대한 지식을 바탕으로 수행됨
일부 클래스 객체의 연결. 과학적 귀납법은 다음을 제공할 수 있을 뿐만 아니라
그럴듯하면서도 신뢰할 수 있는 결론입니다.
과학적인 귀납법을 사용하여 인과관계를 확립할 수 있습니다. 다음과 같은 귀납법이 구별됩니다(Bacon-Mill의 귀납적 연구 규칙):
단일 유사성 방법: 연구 중인 현상의 두 개 이상의 사례에 공통된 상황이 하나만 있고 나머지는 모두 있는 경우
상황이 다르면 이것이 유일한 유사한 상황이고
이 현상에는 이유가 있습니다.
단일 차분법: 현상이 다음과 같은 경우
발생하거나 발생하지 않으며 이전 상황 중 하나만 다르고 다른 모든 상황이 동일하면 이 상황이 이 현상의 원인입니다.
유사점과 차이점을 결합한 방법은 다음과 같습니다.
처음 두 가지 방법의 조합;
변화를 수반하는 방법: 한 상황의 변화가 항상 다른 상황의 변화를 야기한다면, 첫 번째 상황은
두 번째에는 이유가 있습니다.
잔류법 : 연구 중인 현상의 원인이 알려진 경우
이에 필요한 상황은 하나를 제외하고는 도움이 되지 않으며, 이 한 가지 상황이 이 현상의 원인입니다.
귀납법의 매력은 사실과 실천과의 긴밀한 연결에 있습니다. 이는 과학 연구에서, 즉 가설을 제시하고, 경험적 법칙을 발견하고, 과학에 새로운 개념을 도입하는 과정에서 큰 역할을 합니다. 루이 드 브로이(Louis de Broglie)는 과학에서 귀납의 역할에 대해 이렇게 썼습니다. “귀납은 이미 다져진 길을 피하려고 하기 때문에, 필연적으로 이미 이미 무너지려고 하기 때문입니다. 기존 국경생각이 진짜 출처야 과학적 진보" 1 .
그러나 귀납법은 패턴이 표현되는 보편적인 판단으로 이어질 수 없습니다. 귀납적 일반화는 경험적 일반화에서 이론적 일반화로 전환할 수 없습니다. 그러므로 베이컨처럼 귀납의 역할을 절대화하여 연역을 손상시키는 것은 잘못된 것입니다. F. Engels는 연역과 귀납이 분석 및 종합과 마찬가지로 필요한 방식으로 서로 관련되어 있다고 썼습니다. 상호 연결을 통해서만 각자의 장점을 완전히 보여줄 수 있습니다. 추론은 수학의 주요 방법입니다. 이론적으로 발전된 과학에서는 경험 과학에서 귀납적 결론이 우세합니다.
역사적, 논리적 방법밀접하게 상호 연결되어 있습니다. 복잡한 현상 물체를 연구하는 데 사용됩니다. 역사적 방법의 본질은 연구 대상의 개발 역사가 모든 법률과 사고를 고려하여 모든 다양성으로 재현된다는 것입니다. 주로 인류 역사를 연구하는 데 활용되지만, 무생물과 살아있는 자연의 발전을 이해하는 데에도 중요한 역할을 한다.
사물의 역사는 물질적 구성물(자연 또는 인공)에 각인된 과거의 특정 흔적, 과거 시대의 잔재에 대한 연구를 기반으로 논리적으로 재구성됩니다. 을 위한 역사 연구이후의 특징적인 연대순
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1 Broglie L. 과학의 길을 따라. M., 178.
자료에 대한 철저한 고려, 연구 대상 개발 단계 분석. 역사적 방법을 사용하여 물체의 전체 진화를 처음부터 끝까지 추적합니다. 현재 상태, 발달 개체의 유전적 관계를 조사하고, 개체 발달의 원동력과 조건을 밝혀냅니다.
역사적 방법의 내용은 연구 구조에 의해 드러납니다. 1) 역사적 과정의 결과로서 "과거의 흔적"에 대한 연구; 2) 이를 현대 프로세스의 결과와 비교합니다. 3) 현대 프로세스에 대한 지식의 도움을 받아 "과거의 흔적"의 해석을 기반으로 시공간 관계에서 과거 사건을 재구성합니다. 4) 개발의 주요 단계와 개발의 한 단계에서 다른 단계로의 전환 이유를 식별합니다.
연구의 논리적 방법은 발전하는 대상을 역사적 이론의 형태로 생각하여 재현하는 것입니다. 논리적 연구에서는 모든 역사적 사건을 추상화하여 역사를 일반적인 견해, 중요하지 않은 모든 것에서 해방되었습니다. 역사적인 것과 논리적인 것의 통일 원칙은 사고의 논리가 역사적 과정을 따를 것을 요구합니다. 이것은 사고가 수동적이라는 것을 의미하지 않습니다. 오히려 사고의 활동은 본질적인 것, 즉 역사적 과정의 본질 자체를 역사로부터 분리하는 것으로 구성됩니다. 우리는 인지의 역사적, 논리적 방법이 다를 뿐만 아니라 대체로 일치한다고 말할 수 있습니다. F. Engels가 논리적 방법이 본질적으로 동일한 역사적 방법이지만 역사적 형식에서 자유롭다고 지적한 것은 우연이 아닙니다. 그들은 서로를 보완합니다.