Лекция Научное познание как предмет методологического анализа 4 Методы научного познания 5



бет3/39
Дата13.04.2016
өлшемі4.04 Mb.
түріЛекция
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   39

1.2. Методы научного познания



Метод познания можно определить как некоторую специфическую процедуру, состоящую из последовательности опреде-

1. Popper Karl. Objective Knowledge.. An Evolutionary approach. Oxford Univ. Press, 1975,-P.33

2. Popper Karl. Objective knowledge. – p. 35

3 Там же.

ленных действий или операций, применение которых приводит либо к достижению поставленной цели, либо приближает к ней. В первом случае говорят о существовании определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера. Такое представление о методе возникло в рамках практической деятельности, где под ним подразумевают определенную последовательность действий для производства тех или иных вещей. В современной науке подобные методы характеризуют как алгоритмы, так как они допускают однозначное решение задач массового характера. Чаще всего с алгоритмами мы встречаемся в математике, где для решения многих задач, начиная от четырех действий элементарной арифметики и кончая операциями высшей математики, существует свой набор правил, которые надо последовательно выполнить, чтобы прийти к искомому результату. Но из математики известно, что не все ее задачи и проблемы допускают алгоритмическое решение. Например, как показал К. Гедель, даже не все содержательно доказанные теоремы элементарной арифметики могут быть получены чисто формальным путем из аксиом, проще говоря, — алгоритмически. Тем более это относится к сложным проблемам естественных, технических, социально-экономических и гуманитарных наук, которые развиваются в постоянном контакте с наблюдениями, экспериментом, производственной и общественной практикой.

Однако и в этих науках существуют не только эмпирические, но и теоретические методы, так что исследование в них не ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок, как заявляет, например, К. Поппер. Он даже придает такой цепи статус универсального метода, которым пользуются как живые организмы в ходе приспособления к окружающей среде, так и люди в процессе познания.

«От амебы — до Эйнштейна, — писал К. Поппер, — рост знания происходит единообразным путем проб и ошибок»1. Поппер, безусловно, справедливо критиковал приверженцев логики открытия, таких, как Ф. Бэкон и его последователи, которые считали возможным создать безошибочный метод поиска новых истин в науке. Но сам он также слишком упрощенно пред-

Popper К. Conjectures and Refutations.The Growth of Scientific Knowledge. — N.Y.: |Hatpertordibook, 1965.—P. 313.

ставлял процесс научного поиска, обращая скорее внимание на внешние аналогии, чем существенные отличия между приспо-собительными реакциями амебы и сознательными усилиями ученого. Впрочем, в другой своей книге, разбирая этот пример, он верно подчеркивает, что «Эйнштейн сознательно стремится к элиминации ошибок»1. Но именно такой сознательный подход принципиально отличается от бессознательных, инстинктивных попыток приспособления к среде, присущих животным, в осо-бенности таким низшим, как амебы. Более того, такое принци-пиальное отличие человека от других живых существ позволило ему, по признанию самого Поппера, создать новый третий мир, куда он относит мифы, идеи, научные теории и т. п., т.е. мир человеческого познания, рассматриваемый в объективном, безличностном смысле2. Первым миром он считает физический мир, а вторым — ментальный мир состояний сознания.



Научное исследование представляет собой наиболее развитую форму рациональной деятельности, которая не может осуществляться по каким-то фиксированным правилам.

Поиск отличается от такой механической процедуры, как каноны открытия причинных зависимостей Бэкона—Милля тем, что предполагает творчество, связанное с абстрагированием и идеализацией, опирающееся на воображение и интуицию. Именно поэтому такие логические формы, как индукция, аналогия, статистические и другие способы рассуждений, заключения которых имеют лишь вероятностный, или правдоподобный характер, используются в качестве эвристических средств открытия новых истин. Другими словами, они приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют ее достижение. Можно поэтому сказать, что большинство исследовательских методов имеют эвристический, а не алгоритмический характер. Пользуясь такими эвристическими методами, можно более систематически, целенаправленно и организованно вести научный поиск, чем с помощью беспорядочных проб и ошибок.



Научное познание отличается от обыденного именно своей системностью и последовательностью как в процессе поиска новых знаний, так и упорядочения всего найденного, наличного знания. Каждый последующий шаг в науке опирается на предыдущий, каждое новое открытие становится научной истиной, когда оно

1 Popper К. Objective Knowledge. P.25. 2Тамже.-Р-154.



8

входит в качестве элемента в состав определенной системы, чаще всего — теории как наиболее развитой формы рационального знания. В отличие от этого, обыденное знание имеет разрозненный, случайный и неорганизованный характер, в котором преобладают несвязанные друг с другом отдельные факты либо их простейшие индуктивные обобщения.



Последовательность научного знания наиболее ярко выра-жается в его логическом построении, исключении противоречий между отдельными его элементами, а самое главное— в стремлении к минимизации исходных посылок, из которых все последующие знания могут быть выведены в качестве следствий. Эта тенденция к экономии интеллектуальных усилий, более известная под названием «экономия мышления», играет значительную роль в развитии науки и несправедливо была раскритикована в отечественной философской литературе. Наиболее известным средством минимизации исходных посылок является аксиоматический метод, впервые использованный в III в. до н. э. Евклидом для построения элементарной геометрии, в которой все теоремы доказывались, т.е. логически выводились из небольшого числа аксиом, утверждений, принимаемых без логических доказательств. Доказательность, убедительность и изящество аксиоматического метода были настолько привлекательны, что его принципы были использованы не только для построения математических дисциплин или класси-ческой механики (в «Принципах натуральной философии» И. Ньютона), но даже в политической экономии (в трудах К. Родбертуса) и «Этике» Б. Спинозы. Однако аксиоматический метод получил наибольшее распространение в так называемых точных науках (астрономия, теоретическая механика, физика), где понятия и утверждения обладают значительной стабильностью. Кроме того, этот метод служит скорее способом построения уже существующего, готового знания, чем поиска | нового знания.

Таким образом, в науке применяются, во-первъгх, методы поиска нового знания, открытия новых истин, которые имеют эвристический характер, и опираются не столько на правила, сколько на интуицию, воображение и творчество. Во-вторых, поскольку научные знания в отличие от обыденных характери-зуются особой надежностью, убедительностью и последователь-ностью, то в науке используются специфические методы построения, систематизации и обоснования знания. Кроме упо-



9
мянутого выше аксиоматического метода, систематизация осуществляется с помощью различных логических средств, например, обобщения фактов с помощью различных форм индукции (полной, математической и проблематической), дедукции одних утверждений из других, когда приходится, скажем, выводить следствия из гипотезы или теоретической системы для их эмпирической проверки и т.п. Пожалуй, наиболее развитой формой систематизации знаний в каждой конкретной области исследования является научная теория, которая дает целостное, системное отображение определенной области действительности. Можно сказать поэтому, что теория представляет собой концептуальную систему, в которой в форме связей между ее понятиями и утверждениями отображаются свойства и отношения элементов реальных систем.

Дальнейший процесс систематизации находит свое продол-жение в объединений теорий в рамках отдельных научных дис-циплин, а последних — в междисциплинарных направлениях исследования. Как известно, из междисциплинарных исследо-ваний в последние десятилетия возникли сначала кибернетика, а потом синергетика. Хотя процессы управления изучались в разных науках и до появления кибернетики, но именно она впервые четко сформулировала их, придала им недостающую общность и разработала единую терминологию и язык, что значительно облегчило общение и взаимопонимание между учеными разных специальностей. Аналогично этому проблемы самоорганизации исследовались на конкретном материале биоло-гических, экономических и социально-гуманитарных наук, но только синергетика выдвинула новую общую концепцию самоор-ганизации и тем самым сформулировала ее общие принципы, которые применимы в разных областях исследования. Ее важная заслуга состоит в том, что она впервые показала, что при наличии определенных предпосылок и условий самоорганиза­ция может начаться уже в простейших неорганических системах, т. е. в самом «фундаменте здания материи».

Такая тенденция к интеграции научного знания, значительный импульс которой придало развернувшееся после второй мировой войны системное движение, преодолевает негативные последствия противоположной тенденции к дифференциации знания, направлений на обособленное изучение отдельных явлений, процессов, частей и областей реального мира. Разумеется, тщательный анализ отдельных свойств и отношений предметов,

10

явлений и процессов действительности играет значительную роль в прогрессе науки, так как позволяет глубже и точнее исследовать их. Тем не менее, чтобы отразить единЬтво и целост-ность мира и отдельных его систем, необходимо интегрировать их в рамках соответствующих концептуальных систем.



Системность научного знания непосредственно связана с его обоснованием, которое осуществляется как на эмпирии-ческом, так и теоретическом уровне. На эмпирическом уровне обоснование связано с непосредственной проверкой научных гипотез и теорий данными систематических наблюдений, ре-зультатами экспериментов и общественно-производственной прак-тики. В процессе проверки эмпирическими данными разъясняется, подтверждается или опровергается та или иная гипотеза.

Методы познания могут классифицироваться и по другим основаниям деления, например, по уровню познания (эмпирии-ческие и теоретические), по точности предсказаний (детерминистические и стохастические, или вероятностно-статистические), по функциям, которые они осуществляют в познании (методы систематизации, объяснения и предсказания), по конкретным областям исследования (физические, биологические, социальные) и т. д.

Все эти методы анализируются в рамках особой философской дисциплины, которую называют методологией науки. Нередко, однако, она понимается либо слишком широко, либо очень узко. Иногда методология отождествляется с теорией научного познания и даже с философией вообще, так как именно последняя служит мировоззренческой ее основой. При слишком узком взгляде методология рассматривается как теоретическая основа некоторых частных и специальных приемов и средств анализа. Иногда, например, говорят о методологии эксперимента, ценообразования, расчетов на устойчивость и т.п., тогда как правильнее во всех этих и подобных случаях говорить о методике соответствующих действий.

Главная цель методологии науки — изучение тех методов, средств и приемов, с помощью которых приобретается и обос-новывается новое знание в науке. Но кроме этой основной за-дачи методология изучает также структуру научного знания во-обще, место и роль в нем различных форм познания и методы анализа и построения различных систем научного знания. Отсюда становится ясным, что в методологии науки целесообразно различать динамический и статический аспекты рассмотре-

11
ния. Если динамический аспект анализирует проблемы генезиса, роста и развития научного знания, то статический — имеет дело с готовым, имеющимся знанием. Соответственно этому в первом случае говорят о методологии научного исследования, ориентированной на поиск нового знания, во втором — о методологии структуры существующего знания. Этот второй аспект методологического анализа смыкается с логикой науки, вследствие чего ее иногда отождествляют с методологией.

Однако логика науки занимается исследованием научного языка с помощью понятий и принципов современной логики вообще и логической семантики в особенности. Еще теснее связана методология с гносеологией, или теорией познания в целом, и научного познания в особенности. Некоторые авторы даже считают ее специальным разделом гносеологии1. Конечно, все указанные разграничения имеют лишь относительный характер, ибо такую сложноорганизованную систему, как наука, нельзя понять, не исследовав все ее части во взаимосвязи и взаимодействии друг с другом.



Каталог: bitstream -> 123456789
123456789 -> Метанарративы национальной идентичности в современной массовой литературе россии
123456789 -> Учебно-методическое пособие для политологического отделения минск 2012 г
123456789 -> I. Пояснительная записка Основой целью изучения учебной дисциплины «Гидроэкология»
123456789 -> А. А. Шавель абсурд в драматургии а. Казанцева
123456789 -> Пространство, время, стиль (пространственно-временной концепт в архитектуре и искусстве, 1850 1900)
123456789 -> Костромичева Мария Васильевна
123456789 -> А. В. Данильченко Регистрационный № уд /р. История Словакии (специальный курс) Учебная программа
123456789 -> Лекция Понятие об авиамоделировании. Виды авиамоделей. Свободнолетающие авиамодели. Схематические модели планеров
123456789 -> Вопросы к экзамену по курсу «Ландшафтоведение» для студентов дневного отделения
123456789 -> Приложение к конспекту лекций Концептуальный анализ теории антропогенеза


Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   39


©netref.ru 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет