Классификация методов познания.
Метод— это набор приемов и операций, используемых в практической или теоретической деятельности. Методы выступают в качестве формы освоения действительности.
Методы познанияпо принципу соотношения общего и частного делятся на всеобщие (общечеловеческие), общенаучные (общелогические) и конкретно-научные методы. Также они классифицируются с точки зрения соотношения эмпирических или теоретических знаний на методы эмпирического исследования, методы общие для эмпирического и теоретического исследования, а также – чисто теоретического исследования.
Нужно учитывать, что отдельные отрасли научных знаний применяют свои специальные, конкретно-научные способы изучения явлений и процессов, которые обусловлены сущностью исследуемого объекта. Однако есть методы, свойственные определенной науки, успешно применяются и в других областях знаний. К примеру, физические и химические способы исследования применяются биологией, поскольку объекты изучения биологии включают в себя и физические, и химические формы существования и движения материи.
Всеобщие методы познанияделятся на диалектические и метафизические. Их называют общефилософскими.
Диалектический сводится к познанию действительности в ее целостности, развитии и свойственных ей противоречиях. Метафизический является противоположностью диалектическому, он рассматривает явления, не учитывая их взаимосвязи и процессов изменения по времени. Примерно с середины XIX века метафизический метод вытесняется диалектическим.
Общелогические методы познаниявключают в себя синтез, анализ, абстрагирование, обобщение, индукцию, дедукцию, аналогию, моделирование, исторический и логический методы.
Анализ – это разложение объекта на компоненты. Синтез – объединение познанных элементов в одно целое. Обобщение – мысленный переход от единичного к общему. Абстрагирование (идеализация) – внесение мысленных изменений в объект изучения в соответствии с целями исследования. Индукция – выведение общих положений из наблюдений частных фактов. Дедукция – аналитическое рассуждение от общего к частным деталям. Аналогия – правдоподобное и вероятное заключение о наличии сходных черт двух предметов, явлений по определенному признаку. Моделирование – создание на основе аналога модели с учетом всех свойств исследуемого объекта. Исторический метод – это воспроизведение фактов из истории изучаемого явления в их многогранности, учитывая детали и случайности. Логический метод – воспроизведение истории объекта исследования путем освобождения ее от всего случайного и несущественного.
Анализ — мысленное или реальное разложение объекта на составляющие его части.
Синтез — объединение познанных в результате анализа элементов в единое целое.
Обобщение — процесс мысленного перехода от единичного к о общему, от менее общего, к более общему, например: переход от суждения «этот металл проводит электричество» к суждению «все металлы проводят электричество», от суждения : «механическая форма энергии превращается в тепловую» к суждению «всякая форма энергии превращается в тепловую».
Абстрагирование (идеализация) — мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследования. В результате идеализации из рассмотрения могут быть исключены некоторые свойства, признаки объектов, которые не являются существенными для данного исследования. Пример такой идеализации в механике — материальная точка, т.е. точка, обладающая массой, но лишенная всяких размеров. Таким же абстрактным (идеальным) объектом является абсолютно твердое тело.
Индукция — процесс выведения общего положения из наблюдения ряда частных единичных фактов, т.е. познание от частного к общему. На практике чаще всего применяется неполная индукция, которая предполагает вывод о всех объектах множества на основании познания лишь части объектов. Неполная индукция, основанная на экспериментальных исследованиях и включающая теоретическое обоснование называется научной индукцией. Выводы такой индукции часто носят вероятностный характер. Это рискованный, но творческий метод. При строгой постановке эксперимента, логической последовательности и строгости выводов она способна давать достоверное заключение. По словам известного французского физика Луи де Бройля, научная индукция является истинным источником действительно научного прогресса.
Дедукция — процесс аналитического рассуждения от общего к частному или менее общему. Она тесно связана с обобщением. Если исходные общие положения являются установленной научной истиной, то метом дедукции всегда будет получен истинный вывод. Особенно большое значение дедуктивный метод имеет в математике. Математики оперируют математическими абстракциями и строят свои рассуждения на общих положениях. Эти общие положения применяются к решению частных, конкретных задач.
В истории естествознания были попытки абсолютизировать значение в науке индуктивного метода (Ф. Бэкон) или дедуктивного метода (Р. Декарт), придать им универсальное значение. Однако эти методы не могут применяться как обособленные, изолированные друг от друга. каждый из них используется на определенном этапе процесса познания.
Аналогия — вероятное, правдоподобное заключение о сходстве двух предметов или явлений в каком-либо признаке, на основании установленного их сходства в других признаках. Аналогия с простым позволяет понять более сложное. Так, по аналогии с искусственным отбором лучших пород домашних животных Ч.Дарвин открыл закон естественного отбора в животном и растительном мире.
Моделирование — воспроизведение свойств объекта познания на специально устроенном его аналоге — модели. Модели могут быть реальными (материальными), например, модели самолетов, макеты зданий. фотографии, протезы, куклы и т.п. и идеальными (абстрактными), создаваемые средствами языка (как естественного человеческого языка, так и специальных языков, например, языком математики. В этом случае мы имеем математическую модель. Обычно это система уравнений, описывающая взаимосвязи в изучаемой системе.
Исторический метод подразумевает воспроизведение истории изучаемого объекта во всей своей многогранности, с учетом всех деталей и случайностей. Логический метод — это, по сути, логическое воспроизведение истории изучаемого объекта. При этом история эта освобождается от всего случайного, несущественного, т.е. это как бы тот же исторический метод, но освобожденный от его исторической формы.
Классификация — распределение тех или иных объектов по классам (отделам, разрядам) в зависимости от их общих признаков, фиксирующее закономерные связи между классами объектов в единой системе конкретной отрасли знания. Становление каждой науки связано с созданием классификаций изучаемых объектов, явлений.
Классификация — это процесс упорядочивания информации. В процессе изучения новых объектов в отношении каждого такого объекта делается вывод: принадлежит ли он к уже установленным классификационным группам. В некоторых случаях при этом обнаруживается необходимость перестройки системы классификации. Существует специальная теория классификации — таксономия. Она рассматривает принципы классификации и систематизации сложноорганизованных областей действительности, имеющих обычно иерархическое строение (органический мир, объекты географии, геологии и т.п.).
Одной из первых классификаций в естествознании явилась классификация растительного и животного мира выдающегося шведского натуралиста Карла Линнея (1707-1778). Для представителей живой природы он установил определенную градацию: класс, отряд, род, вид, вариация.
Методы познания эмпирическогоделятся на измерение, наблюдение, описание, эксперимент и сравнение.
Наблюдение – организованное и целенаправленнее восприятие объекта изучения. Эксперимент – отличается от наблюдения характером, предполагающим постоянную активность участников. Измерение – процесс материального сравнения определенной величины с эталоном или установленной единицей измерения. В науке учитывают относительность свойств объекта изучения по отношению к этим средствам исследования.
Методы познания теоретическогообъединяют формализацию, аксиоматизацию, гипотетико-дедуктивный метод.
Формализация – построение абстрактных и математических моделей, которые нацелены на раскрытие сути изучаемого объекта. Аксиоматизация – создание теорий на основании аксиом. Гипотетико-дедуктивный метод заключается в создании связанных дедуктивно гипотез, из которых можно вывести эмпирическое заключение об изучаемом факте.
Формы и методы познания непосредственно связаны между собой. Под формами познания понимают научные факты, гипотезы, принципы, проблемы, идеи, теории, категории и законы.
Все методы познания можно поделить на следующие классы:
Всеобщие методы – этот философские методы, с помощью которых познается всеобщая определенность предмета. Основными философскими способами мышления являются диалектический и метафизический. Диалектический познает предметы в процессе их генезиса, учитывая всеобщую связь предметов и явлений друг с другом. Метафизический же сущность вещей полагает неизменной, предметы изучаются изолированно друг от друга.
Общелогические методы – методы, применяемые во всех видах познания – научном, обыденном, художественном и т.д. К ним относятся анализ, синтез, обобщение, абстрагирование, дедукция, индукция, абдукция, классификация и т.д. Эти методы изучает формальная логика.
Собственно научные – это перечисленные выше теоретические и эмпирические методы научного исследования, которые применяются в любой области научного знания.
Наблюдение — целенаправленное пассивное изучение предметов, опирающееся в основном на данные органов чувств. Наблюдение может быть непосредственным и опосредованным различными приборами и другими техническими устройствами. Основные требования к научному наблюдению: однозначность замысла (что именно наблюдается); возможность контроля путем либо повторного наблюдения, либо с помощью других методов (например, эксперимента). Важным моментом наблюдения является интерпретация его результатов — расшифровка показаний приборов и т.п.
Эксперимент— активное и целенаправленное вмешательство в протекание изучаемого процесса, соответствующее изменение исследуемого объекта или его воспроизведение в специально созданных и контролируемых условиях, определяемых целями эксперимента. Основные особенности эксперимента: а) более активное (чем при наблюдении) отношение к объекту исследования, вплоть до его изменения и преобразования; б) возможность контроля за поведением объекта и проверки результатов; в) многократная воспроизводимость изучаемого объекта по желанию исследователя; г) возможность обнаружения таких свойств явлений, которые не наблюдаются в естественных условиях. Выделяют: по своим функциям исследовательские, проверочные, воспроизводящие эксперименты. По характеру объектов различают физические, химические, биологические, социальные и т.п. Существуют эксперименты качественные и количественные. Широкое распространение в современной науке получил мысленный эксперимент — система мыслительных процедур, проводимых над идеализированными объектами. Но мысленный эксперимент относится уже к теоретическим методам познания.
Сравнение— познавательная операция, выявляющая сходство или различие объектов, т.е. их тождество и различия. Оно имеет смысл только в совокупности однородных предметов, образующих класс. Сравнение предметов в классе осуществляется по признакам, существенным для данного рассмотрения. При этом предметы, сравниваемые по одному признаку, могут быть несравнимы по другому.
Описание— познавательная операция, состоящая в фиксировании результатов опыта (наблюдения или эксперимента) с помощью определенных систем обозначения, принятых в науке.
Измерение— совокупность действий, выполняемых при помощи определенных средств с целью нахождения числового значения измеряемой величины в принятых единицах измерения. Следует подчеркнуть, что методы эмпирического исследования никогда не реализуются «вслепую», а всегда «теоретически нагружены», направляются определенными концептуальными идеями.
Теоретические методы познания – это, прежде всего, способы построения теории – самой достоверной формы познания. К ним относятся
Формализация — отображение содержательного знания в знаково-символическом виде. При формализации рассуждения об объектах переносятся в плоскость оперирования со знаками (формулами), что связано с построением искусственных языков (язык математики, логики, химии и т.п.). Главное в процессе формализации — над формулами можно производить операции. Тем самым операции с мыслями о предметах заменяются действиями со знаками и символами.
Аксиоматический метод —способ построения научной теории, при котором в ее основу кладутся некоторые исходные положения — аксиомы (постулаты), из которых все остальные утверждения этой теории выводятся из них чисто логическим путем, посредством доказательства. Аксиоматический метод — лишь один из методов построения уже добытого научного знания. Он имеет ограниченное применение, поскольку требует высокого уровня развития аксиоматизированной содержательной теории.
Гипотетико-дедуктивный метод – это такой способ построения теории, при котором сначала выдвигается гипотеза – научно обоснованное предположение о причинах тех или иных явлений, а затем из нее дедуцируются следствия, которые затем подвергаются опытной проверке. Идеализация— мыслительная процедура, связанная с образованием абстрактных объектов, принципиально не осуществимых в действительности («точка», «идеальный газ» и т.п.). Идеализированный объект выступает как отражение реальных предметов и процессов. Моделирование — метод исследования определенных объектов путем воспроизведения их характеристик на другом объекте – модели. По характеру моделей выделяют материальное и идеальное моделирование, выраженное в соответствующей знаковой форме. Материальные модели являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании естественным законам — физики, механики и т.п. При материальном моделировании конкретного объекта его изучение заменяется исследованием некоторой модели, имеющей ту же физическую природу, что и оригинал (модели самолетов, кораблей, космических аппаратов и т.п.). При идеальном моделировании модели выступают в виде графиков, чертежей, формул, систем уравнений, предложений естественного и искусственного (символы) языка и т.п. В настоящее время широкое распространение получило математическое (компьютерное) моделирование. Системный подход— рассмотрение объектов как систем. Ему характрны: исследование механизма взаимодействия системы и среды; изучение характера иерархичности, присущей данной системе; обеспечение всестороннего многоаспектного описания системы; рассмотрение системы как динамичной, развивающейся целостности.
Логический и исторический методы – это связанные между собой методы. задача исторического метода – воссоздание реальной истории предмета, а задача логического – на основе знания истории предмета выявить внутреннюю логику его развития, необходимую последовательность стадий становления предмета.
Структурно—функциональный(структурный) метод строится на основе выделения в целостных системах их структуры — совокупности устойчивых отношений и взаимосвязей между ее элементами и их роли относительно друг друга. Структура понимается как нечто неизменное при определенных преобразованиях, а функция как «назначение» каждого из элементов данной системы (функции какого-либо биологического органа, функции государства,). Основные требования структурно-функционального метода: изучение строения, структуры системного объекта; исследование его элементов и их функциональных характеристик; анализ изменения этих элементов и их функций; рассмотрение развития (истории) системного объекта в целом; представление объекта как гармонически функционирующей системы, все элементы которой «работают» на поддержание этой гармонии.
В заключение следует отметить, что каждый метод окажется неэффективным и даже бесполезным, если им пользоваться не как «руководящей нитью» в научной или иной форме деятельности, а как готовым шаблоном для перекраивания фактов. Главное предназначение любого метода — на основе соответствующих принципов (требований, предписаний и т. п.) обеспечить успешное решение определенных познавательных и практических проблем, приращение знания, оптимальное функционирование и развитие тех или иных объектов.
Специально- научные (или частно-научные) – методы, применяемые либо только в одной науке, либо в нескольких.
6. Основные закономерности роста научного знания.
Основные закономерности роста научного знания.
Проблема роста научного знания является центральной проблемой философии науки – и как дисциплины, и как направления в философии. В современной западной философии наиболее полно она исследуется такими течениями, как постпозитивизм («поздний» Поппер К., Т.Кун, И Лакатос, П.Фейрабенд, С.Тулмин и др.) и эволюционная эпистемология (К.Лоренц, Д.Кэмпбелл, Ж.Пиаже, Г.Фоллмер). Представители эволюционной эпистемологии реконструируют развитие научных идей, теорий, используя эволюционные модели.
Если в неопозитивизме главное внимание уделялось выявлению структуры готового научного знания, то сменившая его в 60-х г.г. последующая историческая форма позитивистской философии – постпозитивизм – впервые обратилась к реальной истории науки. Появились первые концепции роста научного знания.
К.Поппер (1902 -1994) понимает рост научного знания как процесс выдвижения гипотез и осуществление их опровержения. Дело в том, что он исходит из того, что нет безошибочных теорий, каждая содержит в себе ошибку (принцип фаллибилизма). Наука в точности знает, какие ее суждения ложны, но не может гарантировать окончательной истинности ни одного из своих суждений. Поэтому процесс развития знания есть процесс выявления ошибок в существующих теориях и порождения новых, которые тоже со временем будут опровергнуты. Те теории, которые в принципе не могут быть опровергнуты экспериментами, он называл ненаучными (принцип фальсификации). Если традиционно считалось, что прогресс научного знания состоит во все большем приближении к объективной истине, то для Поппера – в силу его фаллибилизма – это лишено смысла. Свою модель роста научного знания он изображает схемой:
где П1 – некоторая исходная научная проблема, Т – теория, с помощью которой она решается, ОТ – опровержение этой теории или устранение ошибок в ней путем критики или экспериментальной проверки, П2 – новая, более глубокая проблема, для решения которой необходимо построить новую, более глубокую теорию. Другими словами, критерий прогресса научного знания К.Поппер видит в углублении научных проблем.
Рост научного знания понимается Поппером по аналогии с биологической эволюцией. Как развитие биологического вида осуществляется путем проб и ошибок (вид, для которого жизненно важно приспособиться к среде обитания, предлагает в силу наследственной изменчивости разные варианты приспособления, но природа с помощью механизма естественного отбора отбраковывает неудачные и закрепляет удачные), так и научные теории. В ходе познавательного процесса происходит порождение ряда конкурирующих теорий для решения той или иной научной проблемы и затем их «отбраковка» или элиминация содержащихся в них ошибок. Рост научного знания рассматривается Поппером как частный случай общих мировых эволюционных процессов.
Свою концепцию роста научного знания предложил американский историк науки и эпистемолог Т.Кун (1922-1995) в работе «Структура научных революций» (1962).
Важнейшим понятием концепции Куна является понятие парадигмы. Парадигмой можно назвать одну или несколько фундаментальных теорий, получивших всеобщее признание и в течение некоторого времени направляющих научное исследование. Парадигма (по-гречески paradeigma — образец, пример для подражания) предлагает для научного исследования набор образцов решения проблем, в чем и заключается ее важнейшая функция. В свете господствующей в определенный период развития науки парадигмы исследуются и интерпретируются факты.
С понятием парадигмы очень тесно связано понятие научного сообщества. Парадигма представляет собой некоторый взгляд на мир, принимаемый научным сообществом. А научное сообщество представляет собой группу людей, объединенных верой в одну парадигму. Научное сообщество исходит из того, что для адекватного решения любой научной проблемы (или головоломки, по выражению Куна) парадигма обладает методологическими средствами. Но рано или поздно в науке начинают возникать аномалии – проблемы, неразрешимые средствами существующей парадигмы, и дело здесь не в каких-то индивидуальных способностях того или иного ученого, не в повышении точности приборов, а в принципиальной неспособности самой парадигмы ее решить. По мере роста таких аномалий наступает состояние, которое Кун именует кризисом. Ученые оказываются перед лицом множества нерешенных проблем, необъясненных фактов и экспериментальных данных. У многих из них господствовавшая недавно парадигма уже не вызывает доверия, и они начинают искать новые теоретические средства, которые, возможно, окажутся более успешными. Уходит то, что ранее объединяло ученых, — парадигма. Научное сообщество распадается на несколько групп, одни из которых продолжают верить в парадигму, другие — выдвигают гипотезы, претендующие на роль новой парадигмы. Нормальное исследование замирает. Наука, по сути дела, перестает функционировать.
Период кризиса заканчивается, когда одна из предложенных гипотез доказывает свою способность справиться с существующими проблемами, объяснить непонятные факты и благодаря этому привлекает на свою сторону большую часть ученых. Она приобретает статус новой парадигмы. Научное сообщество восстанавливает свое единство. Такую смену парадигм Кун и называет научной революцией.
Итак, модель развития науки у Куна выглядит следующим образом: нормальная наука, развивающаяся в рамках общепризнанной парадигмы; рост числа аномалий, приводящий в конечном итоге к кризису; научная революция, означающая смену парадигмы.
Накопление знаний, совершенствование методов и инструментов, расширение сферы практических приложений, то есть все то, что можно назвать прогрессом, совершается только в период нормальной науки. Научная революция приводит к отбрасыванию того, что было получено на предыдущем этапе, и работа науки начинается как бы заново, на пустом месте. Таким образом, в целом развитие науки носит прерывистый характер: периоды прогресса и накопления знания разделены революционными провалами, разрывами ткани науки.
К.Поппер, по сути дела представлял рост научного знания как перманентную (постоянную) революцию: предложенная им методологическая концепция требовала немедленного отбрасывания теории, если хотя бы один факт ее опровергал. Но в реальности так не происходит. Поэтому ученик и критик К.Поппера И.Лакатос (1922-1979) разработал новую концепцию роста научного знания – «концепцию методологии научно-исследовательских программ», или концепцию «утонченного фальсификационизма».
И. Лакатос понимает развитие науки как историю возникновения, функционирования и чередования научно-исследовательских программ. Научно-исследовательская программа (НИП) – основная единица развития и оценки научного познания — представляет собой связанную последовательность научных теорий, объединяемых совокупностью фундаментальных идей и методологических принципов.
Научно-исследовательская программа (НИП) содержит в себе 1) «жесткое ядро» — целостную систему фундаментальных допущений, сохраняющуюся во всех теориях данной программы, 2) «защитный пояс», состоящий из «вспомогательных гипотез», которые примиряют теорию с фактами, принимают на себя удары опытных проверок, которые могут быть изменены или отброшены, но при этом обеспечивают сохранность «жесткого ядра»; 3) методологические правила, предписывающие, какие пути исследований перспективны («положительная эвристика»), а каких следует избегать («отрицательная эвристика»).
До тех пор, пока «жесткое ядро» научно-исследовательской программы выполняет движение ко все более широким и полным описаниям и объяснениям реальности (и выполняет лучше, чем другие — альтернативные — системы идей и методов), оно представляет в глазах ученых огромную ценность. Однако программа все-таки не «бессмертна». Рано или поздно наступает момент, когда ее творческий потенциал оказывается исчерпанным: развитие программы резко замедляется, количество и ценность новых моделей, создаваемых с помощью «положительной эвристики», падают, «аномалии» громоздятся одна на другую, нарастает число ситуаций, когда ученые тратят больше сил на то, чтобы сохранить в неприкосновенности «жесткое ядро» своей программы, нежели на выполнение той задачи, ради которой эта программа существует. Научно-исследовательская программа вступает в стадию своего «вырождения». Однако и тогда ученые не спешат расстаться с ней. Лишь после того, как возникает и завоевывает умы новая научно-исследовательская программа, которая не только позволяет решить задачи, оказавшиеся не под силу «выродившейся» программе, но и открывает новые горизонты исследования, раскрывает более широкий творческий потенциал, она вытесняет старую программу.
Согласно И.Лакатосу, смена одной теории другой, переход от одной НИП к другой происходит на рациональных основаниях. Здесь он полемизирует с Т.Куном, который считал, что переход научного сообщества от одной парадигмы к другой определяется случайными, субъективными факторами: влиянием мировоззренческих установок эпохи, общества, к которым принадлежит ученый, его личным познавательным опытом и т.д. Лакатос выстраивает рационалистическую модель смены теорий и научно-исследовательских программ, т.е. выбор среди конкурирующих теорий, гипотез и т.д. происходит на основе рациональных признаков. Новая теория сменяет старую, если она «имеет какое-то добавочное эмпирическое содержание по сравнению с ее предшественницей, то есть предсказывает некоторые новые, ранее не ожидаемые факты» [9, с.55]. Другими словами, новая теория должна не только переинтерпретировать исходя из иных теоретических представлений те же факты, которые интерпретировались старой, но и иметь более широкий эмпирический базис, а также обладать большей предсказательной силой. [].
Лакатос также не согласен и со своим учителем К.Поппером в понимании роста науки как перманентной революции. Отнюдь не факты заставляют отбросить некую теорию, а другая, лучшая теория: «Не может быть никакой фальсификации прежде, чем появится лучшая теория» [9, с.57]. Картина научного знания, представленная как серия дуэлей между теорией и фактами, не совсем верна. В борьбе между теоретическим и фактическим, полагает Лакатос, как минимум три участника: факты и две соперничающие теории. Теория отживает свой век не тогда, когда объявляется противоречащий ей факт, а когда о себе заявляет теория, которая лучше предыдущей.
Рассмотрим теперь в целом, какие закономерности развития научного знания выделяются в современной эпистемологии.
В истории науки сложилось два крайних подхода к анализу развития научного знания: кумулятивизм и антикумулятивизм.
Кумулятивизм исходит из того, что развитие знания происходит путем его количественного роста, путем постепенного прибавления новых положений к уже накопленной сумме знаний. Процесс развития научного знания понимается как непрерывный, исключается возможность качественных изменений в самих основах познания.
Антикумулятивизм полагает, что в ходе развития познания не существует каких-либо устойчивых (непрерывных) и сохраняющихся компонентов. История науки представляется сторонниками этой точки зрения как непрекращающаяся борьба теорий и методов, между которыми нет никакой преемственности. К представителям этой точки зрения из рассматриваемых здесь исследователей можно отнести К.Поппера.
Спор о том, какие факторы – внутренние или внешние – определяют развитие научного знания привел к выделению противоположных точек зрения на эту проблему: интернализма и экстернализма.
Интернализм – точка зрения, согласно которой развитие науки осуществляется преимущественно под воздействием внутренних факторов, т.е. в силу внутренней логики развития (например, необходимости создавать новую теорию, если старая уже не может объяснить какие-либо открытые научные факты, необходимости разрешать обнаруживающееся противоречие в теоретических представлениях и т.д.)
Экстернализм — точка зрения, согласно которой развитие науки осуществляется под воздействием внешних для науки факторов – влиянием государства, религии и других социокультурных факторов.
Итак, каковы закономерности развития научного знания? Назовем наиболее важные из них:
1. Наука развивается под влиянием как внешних, так и внутренних факторов.
Процесс научного познания представляет собой единство постепенных, количественных изменений и коренных качественных. Количественный прирост знания прежде всего присущ эмпирическому уровню научных исследований – это постепенное накопление новых фактов, наблюдений, экспериментальных данных в рамках существующих теорий. Как показал Т.Кун, кумулятивный характер имеет развитие науки в ее нормальный период. Период же научных революций – это период качественных изменений в самих основах знаний, происходит нарушение непрерывности, скачок, коренная ломка фундаментальных законов и принципов.
В процессе развития научного знания выполняется принцип преемственности. Отношение старой теории к новой регулируется принципом соответствия, выдвинутым одним из создателей квантовой физики Н.Бором. Согласно этому принципу, теория, ранее доказанная и экспериментально подтвержденная, не отбрасывается как абсолютно ложная при возникновении новой теории, но рассматривается как ее частный случай. Другими словами, новая теория лишь сужает границы применимости старой. Согласно этому принципу, все те законы природы, которые были открыты на основе научных методов, никогда не будут удалены из научной картины мира, дальнейший процесс познания будет лишь конкретизировать их, устанавливая более точно границы их действия.
Развитие науки характеризуется диалектическим взаимодействием двух противоположных процессов – дифференциацией (выделением новых научных дисциплин) и интеграцией (объединением ряда наук).
Важнейшей закономерностью развития науки является нарастание сложности и абстрактности научного знания, повышение ее математизации и компьютеризации.
источник
Абстракция и конкретизация. Индукция и дедукция — типы умозаключений. Анализ как метод научного познания и его виды. Формы синтеза. Выявление общего и особенного в экономических явлениях с помощью сравнения. Система классификации. Обобщение понятий.
Нажав на кнопку «Скачать архив», вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.
Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку «Скачать архив»
Теория как форма научного познания. Функции теории и ее проверка. Основные формы умозаключений. Роль индукции и дедукции в философском и научном познании. Полная и неполная индукция: переход от частного к общему. Дедукция как выведение частного из общего.
реферат [21,0 K], добавлен 29.04.2011
Особенности методов научного познания. Изучение процессов анализа (процедура мысленного расчленения изучаемого объекта на составные части) и синтеза (процедура соединения полученных в результате анализа частей объектов). Индуктивный, дедуктивный методы.
реферат [33,7 K], добавлен 23.02.2010
Специфика и уровни научного познания. Творческая деятельность и развитие человека. Методы научного познания: эмпирические и теоретические. Формы научного познания: проблемы, гипотезы, теории. Важность наличия философских знаний.
реферат [42,4 K], добавлен 29.11.2006
Ключевые аспекты проблемы научного познания: определение источника знаний и определение истинности знаний. Постановка и формулирование проблемы как начало любого исследования. Гипотеза как система понятий, суждений и умозаключений. Процесс ее выдвижения.
реферат [33,0 K], добавлен 12.04.2013
Метод научного исследования как способ познания действительности. Основные уровни методологии. Специальные методы исследования, их использование в одной отрасли научного знания или в нескольких узких областях знаний. Характеристика теории моделирования.
презентация [53,7 K], добавлен 22.08.2015
Научный метод как средство рационального познания. Подходы к классификации метода исследования. Энциклопедические и авторские определения методологии. Философские, общенаучные и специальные методы научного исследования. Схема структуры методологии.
реферат [61,1 K], добавлен 25.01.2010
Анализ сущности и основных характеристик метода научного познания. Содержание его составляющих — синтеза, абстракции, идеализации, обобщения, индукции, дедукции, аналогии и моделирования. Разделение методов науки по степени общности и сфере действия.
контрольная работа [23,0 K], добавлен 16.12.2014
Понятие и основная функция метода научного исследования. Подходы к его классификации в зависимости от сферы применения и других признаков. Сущность и типы методологии, общая схема ее структуры, основные уровни. Общенаучные методы научного познания.
презентация [1,1 M], добавлен 23.06.2011
Научное познание и его структура. Термин «знание». Субъект и объект познания. Понятие метода. Общелогические приемы познания. Эмпирические и теоретические методы научного исследования. Ощущение. Восприятие. Представление. Мышление.
контрольная работа [15,5 K], добавлен 08.02.2007
Общая характеристика эвристических методов научного познания, исследование исторических примеров их применения и анализ значения данных методов в теоретической деятельности. Оценка роли аналогии, редукции, индукции в теории и практике научного познания.
курсовая работа [49,4 K], добавлен 13.09.2011
источник
В основе методов научного познания лежит единство его эмпирической и теоретической сторон. Они взаимосвязаны и обусловливают друг друга. Их разрыв, или преимущественное развитие одной за счет другой, закрывает путь к правильному познанию природы — теория становится беспредметной, опыт — слепым.
К методам научного познания относят:
Общие методы , касающиеся любого предмета, любой науки. Это различные формы метода, дающего возможность связывать воедино все стороны процесса познания, все его ступени, например, метод восхождения от абстрактного к конкретному, единства логического и исторического. Это, скорее, общефилософские методы познания.
Особенные методы касаются лишь одной стороны изучаемого предмета или же определенного приема исследования: анализ, синтез, индукция, дедукция. К числу особенных методов также относятся наблюдение, измерение, сравнение и эксперимент. В естествознании особенным методам науки придается чрезвычайно важное значение.
Наблюдение — это целенаправленный строгий процесс восприятия предметов действительности, которые не должны быть изменены. Исторически метод наблюдения развивается как составная часть трудовой операции, включающей в себя установление соответствия продукта труда его запланированному образцу.
Эксперимент — метод познания, при помощи которого явления действительности исследуются в контролируемых и управляемых условиях. Он отличается от наблюдения вмешательством в исследуемый объект, то есть активностью по отношению к нему. Проводя эксперимент, исследователь не ограничивается пассивным наблюдением явлений, а сознательно вмешивается в естественный ход их протекания путем непосредственного воздействия на изучаемый процесс или изменения условий, в которых проходит этот процесс.
Аналогия — метод познания, при котором происходит перенос знания, полученного в ходе рассмотрения какого-либо одного объекта, на другой, менее изученный и в данный момент изучаемый. Метод аналогии основывается на сходстве предметов по ряду каких-либо признаков, что позволяет получить вполне достоверные знания об изучаемом предмете.
Моделирование — метод научного познания, основанный на изучении каких-либо объектов посредством их моделей. Появление этого метода вызвано тем, что иногда изучаемый объект или явление оказываются недоступными для прямого вмешательства познающего субъекта или такое вмешательство по ряду причин является нецелесообразным. Моделирование предполагает перенос исследовательской деятельности на другой объект, выступающий в роли заместителя интересующего нас объекта или явления. Объект-заместитель называют моделью, а объект исследования — оригиналом, или прототипом. При этом модель выступает как такой заместитель прототипа, который позволяет получить о последнем определенное знание.
Современной науке известно несколько типов моделирования:
· предметное моделирование, при котором исследование ведется на модели, воспроизводящей определенные геометрические, физические, динамические или функциональные характеристики объекта-оригинала;
· знаковое моделирование, при котором в качестве моделей выступают схемы, чертежи, формулы. Важнейшим видом такого моделирования является математическое моделирование, производимое средствами математики и логики;
· мысленное моделирование, при котором вместо знаковых моделей используются мысленно-наглядные представления этих знаков и операций с ними.
Анализ — метод научного познания, в основу которого положена процедура мысленного или реального расчленения предмета на составляющие его части. Расчленение имеет целью переход от изучения целого к изучению его частей и осуществляется путем абстрагирования от связи частей друг с другом.
Синтез — это 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. В синтезе происходит не просто объединение, а обобщение аналитически выделенных и изученных особенностей объекта. Положения, получаемые в результате синтеза, включаются в теорию объекта, которая, обогащаясь и уточняясь, определяет пути нового научного поиска.
Индукция — метод научного познания, представляющий собой формулирование логического умозаключения путем обобщения данных наблюдения и эксперимента.
Дедукция — метод научного познания, который заключается в переходе от некоторых общих посылок к частным результатам-следствиям.
Гипотезапредставляет собой всякое предположение, догадку или предсказание, выдвигаемое для устранения ситуации неопределенности в научном исследовании. Поэтому гипотеза есть не достоверное знание, а вероятное, истинность или ложность которого еще не установлены.
Фальсификация — процедура, устанавливающая ложность гипотезы в результате экспериментальной или теоретической проверки. Верификация — процесс установления истинности гипотезы или теории в результате их эмпирической проверки. Возможна также косвенная верифицируемость, основанная на логических выводах из прямо верифицированных фактов.
Частные методы — это специальные методы, действующие либо только в пределах отдельной отрасли науки, либо за пределами той отрасли, где они возникли. Такой метод, например, используется при кольцевании птиц, применяемый в зоологии. А методы физики, использованные в других отраслях естествознания, привели к созданию астрофизики, геофизики, кристаллофизики и др. Нередко применяется комплекс взаимосвязанных частных методов к изучению одного предмета. Например, молекулярная биология одновременно пользуется методами физики, математики, химии, кибернетики.
Этика – философская дисциплина, изучающая мораль, нравственность. Как обозначение особой области исследования термин «этика» впервые был употреблен древнегреческим философом Аристотелем (384–322 гг. дон.э.). В сфере современной научной деятельности этика изучает специфику моральных взаимоотношений как внутри самого научного сообщества, так и между наукой и обществом в целом, определяя свод ценностей, норм и правил в данных областях.
Занятия наукой — специфический род человеческой деятельности, суть которого — систематический процесс исследований, направленный на получение знаний, основанных на проверяемых результатах. Этика науки — дисциплина, изучающая специфику моральной регуляции в научной сфере, а также свод ценностей, норм и правил в этой области. Она охватывает два круга проблем: первый связан с регуляцией взаимоотношений внутри самого научного сообщества, а второй — между обществом в целом и наукой.
Основные этические принципы научной деятельности, которые признаются большинством ученых, следующие:
2. ориентированность на новизну научного знания;
3. свобода научного творчества;
4. открытость научных результатов;
5. организованный скептицизм.
Принцип самоценности истины или универсализм подразумевает ориентацию исследователя и научной деятельности на поиск объективного знания, а не на личные, групповые, корпоративные или национальные интересы. Истина и только истина — основная ценность деятельности в сфере науки. Только одна дихотомия имеет значение: «истинно — ложно», все остальное — за пределами науки. Какой бы новой или тривиальной, «ожидаемой» или «неудобной» не оказалась обнаруженная в процессе исследования истина, она должна быть обнародована. По выражению академика Е.Б. Александрова, «истина должна выявляться в ходе многих независимо воспроизводимых исследований, экспериментов или наблюдений и быть совместима с теми, что достоверно установлены ранее. А на вопрос о том, кто судьи, естественно ответить, что верховным судьей является мировое научное сообщество, опирающееся на непрерывно растущий свод фактов и объективных законов природы — на накопленное коллективное научное знание. И суд этот достаточно безапелляционный. В науке (по крайней мере, в области точных наук) не применим принцип свободы совести, позволяющий каждому верить по-своему: наука живет знанием, а не верой».
Из данного принципа следует одно из обязательных условий научной деятельности: условие точного соблюдения правил получения, отбора, обработки и публикации данных, действующих в конкретной научной дисциплине.
Новизна научного знания. Наука существует, только развиваясь, а развивается она непрерывным приращением и обновлением знания. Необходимость получения новых фактов и создания новых гипотез обуславливает обязательную информированность исследователя о ранее полученных в этой области науки знаниях.
Свобода научного творчества — идеальный, но не всегда реализуемый принцип научной деятельности. Для науки нет и не должно быть запретных тем, и определение предмета исследований есть выбор самого ученого.
Всеобщность или открытость научных достижений. На результаты фундаментальных научных исследований (не путать с изобретениями) не существует права интеллектуальной собственности, ибо они принадлежат всему человечеству. Автор и никто другой не может запретить использовать научные результаты или требовать какой-либо компенсации за их использование, кроме ссылки на авторство. Соответственно, любой ученый, получивший новые результаты, должен их опубликовать, поскольку новое знание только тогда становится составным элементом научной картины мира, когда оно проверено и признано научным сообществом.
Организованный скептицизм или исходный критицизм. Принцип, который подразумевает открытость для сомнений по поводу любых результатов научной деятельности, как своих собственных, так и публикуемых другими учеными.
7-8 НАУЧНОЕ ПОЗНАНИЕ это особый вид познавательной деятельности,направленный на выработку новых, систематизированных, объективных знаний,процесс перехода логики бытия (сущности, законов) в логику мышления, в ходе которого приобретаются новые знания. Познавательная деятельность – это процесс активного отражения социальным субъектом действительности, а не ее механическое, зеркальное копирование. Научное познание опирается на принципы научной рациональности, осуществляется профессионально подготовленными людьми (см. научное сообщество), опирается на строго определенные для конкретной области правила, нормы, методы (см. методы научного познания, парадигма, исследовательская программа). Результаты Н. п., в отличие от познания обыденного, универсальны, они раскрывают сущность изучаемого предмета, законы его функционирования и развития. В отличие от эзотерического познания, Н. п. имеет общезначимый характер, лишено догматизма (см. уровни научного познания, формы научного познания). Научное познание осуществляется по законам объективной реальности. Всеобщие (диалектические) законы развития бытия и научного познания (мышления) – это два ряда законов, тождественных по сути и различных по своему выражению. Человек как субъект научного познания применяет эти законы сознательно, между тем как в природе они реализуются бессознательно. Сторонники эмпиризма, к которым примыкают также логические позитивисты, считают, что гипотезы и теоретические системы эмпирических наук должны проверяться с помощью критерия подтверждения. Чем больше и разнообразнее будут факты, подтверждающие гипотезу, тем более правдоподобной, или вероятной, она может считаться. Нетрудно понять, однако, что будущие опыты и вновь открытые факты могут опровергнуть не только отдельную гипотезу, но и теоретическую систему, которая раньше представлялась достоверно истинной. Почти три столетия никто не сомневался в истинности законов и принципов классической механики Галилея — Ньютона, но в XX столетии появилась теория относительности Эйнштейна, которая указала на новые факты, исправившие прежние представления о пространстве, времени и гравитации. Несколько позднее возникшая квантовая механика открыла совершенно новые законы движения в мире мельчайших частиц материи. Этот исторический опыт развития науки учит, что не только к гипотезам, но и к теориям науки не следует подходить как к непреложным, абсолютно достоверным истинам. Поэтому и критерий подтверждения не следует рассматривать как абсолютный, так как рост и развитие научного познания происходит диалектически — от менее достоверных и неполных истин к истинам более достоверным и полным. Проверку гипотезы на истинность посредством подтверждения ее фактами принято называть верификацией. Логические позитивисты, выдвинувшие верификацию в качестве единственного критерия научного знания, считают, что с его помощью можно разграничить не только суждения эмпирических наук от неэмпирических, но и осмысленные суждения от суждений бессмысленных. К таким бессмысленным суждениям они относят прежде всего утверждения философии, которую в западной литературе именуют метафизикой. Хотя непосредственно верифицировать фактами можно действительно лишь суждения эмпирических наук, но совершенно необоснованно считать все другие, неверифицируемые суждения, бессмысленными. Если придерживаться такого подхода, тогда придется объявить бессмысленными и все суждения чистой математики. Более того, поскольку общие законы и теории естественных наук также нельзя непосредственно верифицировать с помощью эмпирических фактов, то и они оказываются бессмысленными. Впоследствии логические позитивисты попытались избежать таких крайних выводов, тем не менее поставленная ими цель не была достигнута. Все эти и другие недостатки, вызванные абсолютизацией критерия верификации, в конечном счете обусловлены эмпирической и антидиалектической позицией логических позитивистов. Как и их ранние предшественники в лице О. Кон-та, Дж.С. Милля и других, они считают надежным только эмпирическое знание и поэтому стремятся свести к нему теоретическое знание, которое некоторые их сторонники считают результатом чисто спекулятивного мышления. Сами логические позитивисты ясно сознавали, что они продолжают концепцию эмпиризма, дополнив ее логическим анализом структуры науки. Не случайно поэтому они называли себя как эмпирическими, так и логическими позитивистами. Пожалуй, одним из первых резко выступил против критерия верификации К. Поппер, когда он жил еще в Вене и присутствовал на заседаниях Венского кружка, положившего начало формированию логического позитивизма. Указывая на логически некорректный характер верификации, Поппер выдвинул в качестве критерия научностиэмпирических систем возможность их опровержения, или фальсификации, опытом. Этот критерий с логической точки зрения является безупречным, так как опирается на правило опровержения основания гипотезы в случае ложности ее следствия, известного в логике как modus tollens. В то время как подтверждение гипотезы ее следствиями обеспечивает лишь вероятность ее истинности, ложность следствия опровергает, или фальсифицирует, саму гипотезу.
Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:
Лучшие изречения: Учись учиться, не учась! 10541 — 
| 7956 — 
или читать все.
источник
Абстрагирование, идеализация, формализация
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— 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.
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.
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.
Гипотезапредставляет 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 методы научного познания
К универсальным методам научного познания относятся аналогия, моделирование, анализ и синтез.
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.
Метод аналогии тесно связан с методом моделирования.
Метод моделированияпредполагает 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— 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— 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.
источник