Методы теоретического познания – это абстрагирование, анализ и синтез, индукция и дедукция, идеализация, аналогия, формализация, моделирование, методы гипотез и аксиоматический, системный метод и подход и т. д.
Абстрагирование . Сущность абстрагирования состоит в мысленном отвлечении от несущественных свойств, отношений и связей в объекте и между ними при одновременной фиксации отдельных сторон, аспектов этих предметов в соответствии с целями познания и задачами исследования, конструирования и преобразования. Результатом процесса абстрагирования будут абстракции – понятия естественного языка и понятия науки.
Метод абстрагирования включает два момента. Сначала производится отделение существенного от несущественного, важного от второстепенного в познавательной задаче. Затем производится оценка различных аспектов объекта, действующих факторов, условий, устанавливается наличие общего, принадлежность к определенным классам явлений, объектов и т. п. Необходимой стороной абстрагирования является установление независимости или пренебрежимо малой зависимости от определенных факторов. Далее производится замещение некоторого объекта идеальной или материальной природы, подвергающегося изучению, другим, менее богатым свойствами, имеющим ограниченное число параметров и характеристик. Полученный объект выступает в роли модели первого.
Следует заметить, что операция абстрагирования может применяться как к реальным, так и к абстрактным объектам, которые сами уже были результатом предшествующего абстрагирования. При этом мы как бы удаляемся от конкретности и богатства свойств исходного объекта, обедняем его, но иначе мы не смогли бы охватить широкие классы объектов и их общую сущность, взаимосвязь, форму, строение и т. п. Роль полученной в итоге абстракции состоит в том, что она позволяет в познании назвать казавшиеся ранее разными предметы одним именем, заменить сложное простым, классифицировать многообразие по общим признакам, т. е. выйти в итоге к обобщению, а значит – к закону.
Анализ – это мысленное разделение интересующего нас объекта или его аспектов на отдельные части с целью их систематического изучения. В их роли могут выступать отдельные материальные или идеальные элементы, свойства, отношения и т. д.
Синтез – мысленное соединение ранее изученных элементов в единое целое.
Из приведенных определений уже видно, что это взаимно предполагающие и дополняющие друг друга методы. В зависимости от степени исследованности, глубины проникновения в сущность объекта или его аспектов применяются анализ и синтез различного рода или вида: прямой, или эмпирический, анализ и синтез, которые пригодны на стадии первого, еще поверхностного ознакомления с объектом исследования и его аспектами, особенно при изучении сложного объекта; возвратный, или элементарно-теоретический, анализ и синтез, которые пригодны для постижения моментов, сторон, аспектов сущности, овладения определенными причинно-следственными зависимостями; структурно-генетический анализ и синтез, которые позволяют выделять в объекте исследования самое главное, центральное, решающее, ведущее к развертыванию объекта в целое; они охватывают генетические связи и опосредствования; их целые цепочки ведут к полноте охвата частей и их содержания или к системному видению и описанию объекта.
Индукция и дедукция – следующие два метода – подобно предыдущим парные и взаимодополняющие. Они занимают особое положение в системе научных методов и включают в себя применение чисто формальных логических правил умозаключения и вывода – дедуктивного и индуктивного. Начнем с разъяснения смысла индукции.
Под индукцией понимают умозаключение от частного к общему, когда на основе знания о части предметов делается вывод о свойствах всего класса в целом. При этом можно выделить следующие виды индукции. Полная индукция , когда делается вывод о свойствах данного объекта на основе перебора всех объектов данного класса. Это совершенно достоверное знание. Всякая наука стремится к его получению и использует в роли доказательства достоверности ее выводов, их неопровержимости.
Неполная индукция , когда общий вывод делается из посылок, не охватывающих всех объектов или аспектов данного класса. В ней присутствует, таким образом, момент гипотезы. Ее доказательность слабее предыдущей, ибо нет правил без исключения.
Исторически первой была так называемая перечислительная (или популярная) индукция. Она используется, когда на опыте замечена какая-нибудь регулярность, повторяемость, о чем и формулируют суждение. Если не будет опровергающих примеров, то тогда делается общий вывод в форме умозаключения. Такую индукцию относят к полной. Полную индукцию иначе называют еще научной, так как она дает не только формальный результат, но и доказательство неслучайности найденной регулярности. Такая индукция позволяет уловить и причинно-следственные связи. Пример полной индукции: последовательно проверенные металлы – один, другой, третий и т. д. – обладают электропроводностью, из чего следует вывод, что все металлы электропроводны и т. д. Пример неполной индукции: каждое четное число делится на два, и хотя их всех бесконечно большое множество, мы все же делаем вывод о кратности всех четных чисел двум, и т. п.
Дедуктивным называется умозаключение, в котором вывод о свойствах объекта и о нем самом делается на основании знания общих свойств и характеристик всего множества. Роль дедукции в современном научном познании и знании резко возросла. Это связано с тем, что современная наука и инженерная практика сталкиваются с объектами, недоступными обычному чувственному восприятию (микромир, Вселенная, прошлое человечества, его будущее, очень сложные системы разного рода и т. п.), поэтому все чаще приходится обращаться к мыслям, нежели к наблюдениям и экспериментам. Особое значение дедукция имеет для формализации и аксиоматизации знания, построения гипотез в математике, теоретической физике, теории управления и принятия решений, экономике, информатике, экологии и т. д. Классическая математика – типично дедуктивная наука. Дедукция отличается от других методов тем, что при истинности исходного знания она дает истинное же выводное знание. Однако нельзя и переоценивать силу дедукции. Прежде чем ее применять, надо получить истинное исходное знание, общие посылки, а поэтому особое значение остается за методами получения такого знания, о которых говорилось выше.
Идеализация . Для целей научного познания, конструирования, проектирования и преобразования широко используются так называемые «идеальные объекты». Они не существуют в действительности, принципиально не реализуются на практике, но без них невозможны теоретическое знание и его приложения. К их числу относятся точка, линия, число, абсолютно твердое тело, точечный электрический заряд, заряд вообще, идеальный газ, абсолютно черное тело и многие другие. Науку без них нельзя представить. Мысленное конструирование таких объектов называется идеализацией.
Чтобы идеализация протекала успешно, необходима абстрагирующая деятельность субъекта, а также другие мыслительные операции: индукция, синтез и т. д. При этом мы ставим себе следующие задачи: мысленно лишаем реальные объекты некоторых свойств; наделяем мысленно эти объекты определенными нереальными предельными свойствами; именуем полученный объект. Чтобы выполнить эти задачи, прибегают к многоступенчатому абстрагированию. Например, отвлекаясь от толщины реального предмета, получают плоскость; лишая плоскость одного измерения, получают линию; лишая линию единственного ее измерения, получают точку, и т. п. А как перейти к предельному свойству? Расположим, к примеру, известные нам тела в ряд в соответствии с увеличением их твердости. Тогда, в пределе, мы получим абсолютно твердое тело. Примеры легко можно продолжить. Такой идеальный объект, как несжимаемость, сконструирован теоретически, когда свойство сжимаемости принимается равным нулю. Абсолютно черное тело мы получим, если припишем ему полное поглощение поступающей энергии.
Заметим, что абстрагирование от любого из свойств есть обязательно приписывание ему противоположного свойства, причем прежнее отбрасывается, иначе мы не получим идеального объекта.
Аналогия . Это один из методов познания, когда из сходства некоторых признаков, аспектов у двух или более объектов делают вывод о сходстве других признаков и свойств этих объектов.
Построим аналогию. Известно, что Солнце – рядовая звезда нашей Галактики, в которой порядка 100 млрд таких звезд. У этих светил много общего: огромные массы, высокая температура, определенная светимость, спектр излучения и т. д. У них есть спутники – планеты. По аналогии с нашей Солнечной системой ученые делают вывод, что кроме нашей в галактике есть еще обитаемые миры, что мы не одиноки во Вселенной. Аналогия не дает абсолютной достоверности для вывода: в ней всегда есть элемент догадки, предположения, и только опыт и практика могут вынести окончательный приговор той или иной аналогии.
Формализация . Сам этот термин неоднозначен и применяется в разных значениях. Первое – как метод решения специальных проблем в математике и логике. Например, доказательство непротиворечивости математических теорий, независимости аксиом и т. п. Вопросы такого рода решаются путем использования специальной символики, что позволяет оперировать не с утверждениями теории в их содержательном виде, а с набором символов, формул разного рода. Второе – в широком смысле – под формализацией понимается метод изучения разнообразных проблем путем отображения их содержания, структуры, отношений и функций при помощи различных искусственных языков: математики, формальной логики и других наук.
В чем состоит роль формализации в науке? Прежде всего формализация обеспечивает полноту обозрения определенных проблем, обобщенность подхода к ним. Далее благодаря символике, с чем формализация неизбежно связана, исключаются многозначность (полисемия) и размытость терминов обычного языка, в результате чего рассуждения становятся четкими и строгими, а выводы доказательными. И, наконец, формализация обеспечивает упрощение изучаемых объектов, заменяет их исследование изучением моделей: возникает как бы моделирование на основе символики и формализмов. Это помогает успешнее решать различные познавательные, проектировочные, конструкторские и другие задачи. Из сказанного видно, что формализация связана с моделированием, она связана также с абстрагированием, идеализацией и другими методами.
Моделирование . Моделирование как мощный и эффективный метод применяется эмпирически в виде макетов и на теоретическом уровне в виде знаковых построений. Различают аналоговое моделирование, когда оригинал и модель описываются одинаковыми математическими уравнениями, формулами, схемами и т. п. Сложнее – знаковое моделирование. Здесь в роли моделей – заместителей реальных объектов – служат числа, схемы, символы и т. п. Собственно, и технический проект в значительной своей части выражается именно таким способом. Но этот вид моделирования получает дальнейшее свое развитие благодаря математике и логике в виде логико-математического моделирования. Здесь операции, действия с вещами, процессами, явлениями, свойствами и отношениями заменены знаковыми конструкциями, структурой их отношений, выражением на этой основе динамики объектов и их функций.
Еще одним шагом вперед стало развитие модельного представления информации на компьютерах: компьютерного моделирования. Построенные при этом модели опираются на дискретное представление информации об объектах. Открывается возможность моделировать в режиме реального времени, строить виртуальную реальность.
Аксиоматический метод – это метод организации наличного знания в дедуктивную систему. Он широко применяется в математике и математизированных дисциплинах. При использовании этого метода ряд простых идей, ранее доказанных или очевидных, вводится в основы теории в виде исходных положений. В математике их называют аксиомами, в теоретической физике и химии – «началами» или принципами. Все остальное знание – все теоремы, все законы и их следствия – выводятся из них по определенным логическим правилам, т. е. дедуктивно.
Утверждение аксиоматического метода в науке связывают с появлением знаменитых «Начал» Евклида. Основные требования к данному методу таковы: непротиворечивость аксиом, т. е. в системе аксиом или начал не должны одновременно присутствовать некоторое утверждение и его отрицание; полнота, т. е. аксиом без следствий не должно быть, и их количество должно дать нам все следствия или их отрицания; независимость, когда любая аксиома не должна быть выводима из других. К данной системе добавить нечего.
Достоинства аксиоматического метода состоят в том, что аксиоматизация требует точного определения используемых понятий и строгости рассуждений. Она упорядочивает знание, исключает из него ненужные элементы, устраняет двусмысленность и противоречия, позволяет по-новому взглянуть на прежде достигнутое знание в рамках определенной теоретической системы. Правда, применение этого метода ограничено, и в рамках математики он тоже имеет определенные границы. В выяснении этого вопроса выдающуюся роль сыграла доказанная Куртом Геделем теорема о принципиальной неполноте развитых формальных систем знания. Суть ее в том, что в рамках данной системы можно сформулировать такие утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть без выхода из данной аксиоматизированной системы в метатеорию. Для всей математики такую роль играет арифметика. Результат Геделя привел к краху иллюзии математиков о всеобщей аксиоматизации математики.
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.
Абстрагирование - это мысленное выделение, вычленение некоторых элементов конкретного множества и отвлечение их от прочих элементов данного множества. Это один из основных процессов умственной деятельности человека, опирающийся на знаковое опосредствование и позволяющий превратить в объект рассмотрения разные свойства предметов. Это теоретическое обобщение позволяет отразить основные закономерности исследуемых объектов или явлений, изучать их, а так же прогнозировать новые, неизвестные закономерности. В качестве абстрактных объектов выступают целостные образования, составляющие непосредственное содержание человеческого мышления - понятия, суждения, умозаключения, законы, математические структуры и др.
Идеализация . Мыслительная деятельность исследователя в процессе научного познания включает в себя особый вид абстрагирования, который называют идеализацией. Идеализация представляет собой мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследований.
В результате таких изменений могут быть, например, исключены из рассмотрения какие-то свойства, стороны, признаки объектов. Изменения объекта, достигаемые в процессе идеализации, могут производиться также и путем наделения его какими-то особыми свойствами, в реальной действительности неосуществимыми. Примером может служить введенная путем идеализации в физику абстракция, известная под названием абсолютно черного тела (такое тело наделяется несуществующим в природе свойством поглощать абсолютно всю попадающую на него лучистую энергию, ничего не отражая и ничего не пропуская сквозь себя).
Под формализацией понимается особый подход в научном познании, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков).
Этот прием заключается в построении абстрактно-математических моделей, раскрывающих сущность изучаемых процессов действительности. При формализации рассуждения об объектах переносятся в плоскость оперирования со знаками (формулами).
Ярким примером формализации являются широко используемые в науке математические описания различных объектов, явлений, основывающиеся на соответствующих содержательных теориях. При этом используемая математическая символика не только помогает закрепить уже имеющиеся знания об исследуемых объектах, явлениях, но и выступает своего рода инструментом в процессе дальнейшего их познания.
Для построения любой формальной системы необходимо: а) задание алфавита, т. е. определенного набора знаков; б) задание правил, по которым из исходных знаков этого алфавита могут быть получены «слова», «формулы»; в) задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам (так называемые правила вывода).
Модель и ее типы
Модель - некоторый материальный или мысленно представляемый объект или явление, замещающий оригинальный объект или явление, сохраняя только некоторые важные его свойства, например, в процессе познания (созерцания, анализа и синтеза) или конструирования.
Все существующие модели подразделяются на материальные (механические образцы, различные копии оригиналов и т.п.) и идеальные (знаковые). К знаковым моделям относятся вербальные (словесные) и математические (разнообразные схемы, чертежи, графики, формулы). В системном анализе преимущество имеют математические модели (это математическое представление реальности)
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 классуА; 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.
Особенные универсальные методынаучного познания
К универсальным методам научного познания относятся аналогия, моделирование, анализ и синтез.
Аналогия
Аналогия - метод познания, при котором происходит перенос знания, полученного при рассмотрении какого-либо одного объекта, на другой, менее изученный, но схожий с первым объектом по каким-то существенным свойствам.
Метод аналогии основывается на сходстве предметов по ряду каких-либо признаков, причем сходство устанавливается в результате
сравнения предметов между собой. Таким образом, в основе метода аналогии лежит метод сравнения.
Применение метода аналогии в научном познании требует определенной осторожности. Дело в том, что можно принять чисто внешнее, случайное сходство между двумя объектами за внутреннее, существенное, и на этом основании сделать вывод о сходстве, которого на самом деле нет. Так, хотя и лошадь, и автомобиль используются как транспортные средства, было бы неверным переносить знания об устройстве машины на анатомию и физиологию лошади. Данная аналогия будет ошибочной.
Тем не менее, метод аналогии занимает намного более значимое место в познании, чем это может показаться на первый взгляд. Ведь аналогия не просто намечает связи между явлениями. Важнейшей особенностью познавательной деятельности человека является то, что наше сознание не способно воспринять абсолютно новое знание, если у него нет точек соприкосновения с уже известным нам знанием. Именно поэтому при объяснении нового материала на занятиях всегда прибегают к примерам, которые и должны провести аналогию между известным и неизвестным знанием.
Моделирование
Метод аналогии тесно связан с методом моделирования.
Метод моделирования предполагает изучение каких-либо объектов посредством их моделей с дальнейшим переносом полученных данных на оригинал.
В основе этого метода лежит существенное сходство объекта-оригинала и его модели. К моделированию следует относиться с той же осторожностью, что и к аналогии, строго указывать пределы и границы допустимых при моделировании упрощений.
Современной науке известно несколько типов моделирования: предметное, мысленное, знаковое и компьютерное.
Предметное моделирование представляет собой использование моделей, воспроизводящих определенные геометрические, физические, динамические или функциональные характеристики прототипа. Так, на моделях исследуются аэродинамические качества самолетов и других машин, ведется разработка различных сооружений (плотин, электростанций и др.).
Мысленное моделирование - это использование различных мысленных представлений в форме воображаемых моделей. Широко известна идеальная планетарная модель атома Э. Резерфорда, напоминавшая Солнечную систему: вокруг положительно заряженно-
го ядра (Солнца) вращались отрицательно заряженные электроны (планеты).
Знаковое (символическое) моделирование использует в качестве моделей схемы, чертежи, формулы. В них в условно-знаковой форме отражаются какие-то свойства оригинала. Разновидностью знакового является математическое моделирование, осуществляеемое средствами математики и логики. Язык математики позволяет выразить любые свойства объектов и явлений, описать их функционирование или взаимодействие с другими объектами с помощью системы уравнений. Так создается математическая модель явления. Часто математическое моделирование сочетается с предметным моделированием.
Компьютерное моделирование получило широкое распространение в последнее время. В данном случае компьютер является одновременно и средством, и объектом экспериментального исследования, заменяющим оригинал. Моделью при этом является компьютерная программа (алгоритм).
Анализ
Анализ - метод научного познания, в основу которого положена процедура мысленного или реального расчленения предмета на составляющие его части и их отдельное изучение.
Эта процедура ставит своей целью переход от изучения целого к изучению его частей и осуществляется путем абстрагирования от связи этих частей друг с другом.
Анализ - органичная составная часть всякого научного исследования, являющаяся обычно его первой стадией, когда исследователь переходит от описания нерасчлененного изучаемого объекта к выявлению его строения, состава, а также свойств и признаков. Для постижения объекта как единого целого недостаточно знать, из чего он состоит. Важно понять, как связаны друг с другом составные части объекта, а это можно сделать, лишь изучив их в единстве. Для этого анализ дополняется синтезом.
Синтез
Синтез - метод научного познания, в основу которого положена процедура соединения различных элементов предмета в единое целое, систему, без чего невозможно действительно научное познание этого предмета.
Синтез выступает не как метод конструирования целого, а как метод представления целого в форме единства знаний, полученных с помощью анализа. Важно понять, что синтез вовсе не является простым механическим соединением разъединенных элементов в единую систему. Он показывает место и роль каждого элемента в этой системе, его связь с другими составными частями системы. Таким образом, при синтезе происходит не просто объединение, а обобщение аналитически выделенных и изученных особенностей объекта.
Синтез - такая же необходимая часть научного познания, как и анализ, и идет вслед за ним. Анализ и синтез - это две стороны единого аналитико-синтетического метода познания, которые не существуют друг без друга.
Классификация
Классификация - метод научного познания, позволяющий объединить в один класс объекты, максимально сходные друг с другом в существенных признаках.
Классификация позволяет свести накопленный многообразный материал к сравнительно небольшому числу классов, типов и форм, выявить исходные единицы анализа, обнаружить устойчивые признаки и отношения. Как правило, классификации выражаются в виде текстов на естественных языках, схем и таблиц.
Разнообразие методов научного познания создает трудности в их использовании и понимании их значимости. Эти проблемы решаются особой областью знания - методологией, т.е. учением о методах. Важнейшая задача методологии - изучение происхождения, сущности, эффективности и других характеристик методов познания.