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이론적 인지 수준의 특이성은 인지 과정의 합리적 측면, 즉 개념, 판단, 결론, 원칙, 법칙이 우세하다는 특징이 있습니다. 이론적 지식은 추상적이고 매개된 지식이다.
이론적 지식은 보편적인 내부 연결, 패턴 측면에서 대상, 현상, 대상 및 프로세스를 반영합니다. 경험적 지식의 합리적인 데이터 처리를 통해 이해됩니다.
이론적 지식의 가장 특징적인 특징인 통합 기능은 추상화와 같은 방법, 기술을 사용하는 것입니다. 연구 대상의 중요하지 않은 특징으로부터의 추상화, 이상화 - 종종 단순히 정신적 대상의 생성, 분석 - 정신적 분할 연구 대상을 요소로, 합성 - 분석 결과 얻은 요소를 시스템으로 결합, 귀납 - 특정에서 일반으로의 지식 이동, 추론 - 일반에서 특정으로의 사고 이동 등
이론적 지식의 구조적 구성요소는 무엇인가? 여기에는 문제 또는 문제의 공식화가 포함됩니다. 문제는 문자 그대로 "장애물, 어려움"을 의미하며, 방법이 부족하고 특정 목표를 달성하는 방법이 부족하고 이를 달성하는 방법에 대한 무지로 특징지어지는 상황으로 정의됩니다. 문제는 그 자체로 장애물이 아니라 장애물에 대한 과학자의 태도를 특징으로합니다.
문제 해결에 대해 이야기하면 다양한 차이점이 있습니다. 문제 해결은 완화적일 수도 있고 급진적일 수도 있고 일시적일 수도 있고 영구적일 수도 있습니다.
이론적 지식의 한 형태인 가설은 여러 사실을 바탕으로 공식화된 가정을 포함하며, 그 진정한 의미는 불확실하며 입증이 필요합니다. 가설은 확률적인 것입니다. 과학적 가정으로서 사실에 의존한다는 점에서 자의적인 추측과 다르다.
가설의 성격은 그것이 제시되는 대상에 의해 크게 결정됩니다. 따라서 일반 가설, 특수 가설, 작업 가설이 구별됩니다. 일반 가설은 다양한 종류의 패턴에 대한 가정을 입증하는 것입니다. 이러한 가설은 과학 지식의 기초를 구축하는 기초가 됩니다. 특정 가설은 단일 현상, 개별 사건의 기원과 속성에 대한 합리적인 가정입니다. 작업 가설은 일반적으로 연구의 첫 번째 단계에서 제시되고 지침 랜드마크 역할을 하는 가정입니다.
신뢰할 수 있는 가설의 선택은 지식의 한 형태인 증거를 통해 이루어집니다. 가장 일반적인 방법은 귀납적 증명과 연역적 증명 방법입니다. 귀납적 방법은 특정 판단을 포괄하고 논제를 정당화하는 논증인 일련의 추론입니다. 즉, 일반적인 판단은 특정 판단에서 파생되며 사고에서 특정에서 일반으로의 전환입니다. 이제 연역적 추론이 점점 더 중요해지고 있습니다.
더욱이 가장 복잡하고 발전된 인지와 지식의 형태로서의 이론은 현실의 특정 영역의 패턴을 전체적으로 보여줍니다. 그 구조에서 과학 이론은 정의의 도움으로 다른 모든 개념이 형성될 수 있고 다른 법칙이 기본 법칙에서 논리적으로 파생되는 초기, 초기 개념 및 기본 법칙의 시스템입니다. 방법론적 관점에서 볼 때 추상적이고 이상화된 대상(연구 중인 실제 대상을 반영한 것)은 이론 형성에 중요한 역할을 합니다. 이는 이론적인 용어(이상적인 제품)의 의미를 포함하는 특별한 추상화입니다.
이론 생성은 연구의 궁극적인 목표입니다. 이론의 정수 - 법. 사물의 본질적이고 깊은 연결을 표현합니다. 법칙의 공식화는 과학의 주요 임무 중 하나입니다. 이론적 지식은 다음에 가장 적절하게 반영됩니다. 생각(현실을 일반화하고 간접적으로 반영하는 적극적인 과정) 모델에 따라 확립된 틀 내에서 사고하는 것에서 연구 중인 현상에 대한 더욱 큰 고립과 창의적 이해로 나아갑니다.
주변 현실을 사고에 반영하는 주요 방법은 개념(대상의 일반적이고 본질적인 측면을 반영), 판단(대상의 개별 특성을 반영)입니다. 추론(새로운 지식을 탄생시키는 논리적 사슬). 모든 차이점이 있지만 e. 등 과학 지식 수준 연결됨. E. 실험과 관찰을 통해 새로운 데이터를 밝혀내는 연구, T.인지를 자극합니다(이를 일반화하고 설명하며 새롭고 더 복잡한 작업을 설정합니다). 반면, 경험주의에 기초하여 그 자체의 새로운 내용을 개발하고 구체화하는 지식은 e에 대한 새롭고 더 넓은 지평을 열어줍니다. 지식은 새로운 사실을 찾아 방향을 정하고 지시하며 그의 방법과 수단의 개선에 기여합니다.
과학적 지식은 이론적 지식과 경험적 지식의 두 가지 수준으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 추론을 기반으로 하고, 두 번째는 실험 및 연구 중인 개체와의 상호 작용을 기반으로 합니다. 서로 다른 성격에도 불구하고 이러한 방법은 과학 발전에 똑같이 중요합니다.
실증적 연구
경험적 지식은 연구자와 그가 연구하는 대상 사이의 직접적인 실제 상호 작용을 기반으로 합니다. 실험과 관찰로 구성됩니다. 경험적 지식과 이론적 지식은 반대입니다. 이론적 연구의 경우 사람은 주제에 대한 자신의 생각만 관리합니다. 일반적으로 이 방법은 인문학의 많은 부분입니다.
경험적 연구는 장비와 장비 설치 없이는 이루어질 수 없습니다. 이는 관찰 및 실험의 조직과 관련된 수단이지만, 그 외에도 개념적 수단도 있습니다. 그들은 특별한 과학 언어로 사용됩니다. 복잡한 조직을 가지고 있습니다. 경험적, 이론적 지식은 현상과 현상 사이에서 발생하는 종속성에 대한 연구에 중점을 둡니다. 인간은 실험을 통해 객관적인 법칙을 발견할 수 있습니다. 이는 또한 현상과 그 상관관계에 대한 연구를 통해 촉진됩니다.
경험적 지식 방법
과학적 관점에 따르면 경험적, 이론적 지식은 여러 가지 방법으로 구성됩니다. 이는 특정 문제를 해결하는 데 필요한 일련의 단계입니다(이 경우 이전에 알려지지 않은 패턴을 식별하는 것에 대해 이야기합니다). 첫 번째 경험적 방법은 관찰이다. 주로 다양한 감각(지각, 감각, 아이디어)에 의존하는 대상에 대한 목적 있는 연구입니다.
초기 단계에서 관찰은 지식 대상의 외부 특성에 대한 아이디어를 제공합니다. 그러나 이것의 궁극적인 목적은 대상의 더 깊고 내면적인 속성을 규명하는 것이다. 일반적인 오해는 과학적 관찰이 수동적이라는 생각이 사실과 거리가 멀다는 것입니다.
관찰
경험적 관찰은 상세한 성격으로 구별됩니다. 이는 다양한 기술 장치 및 도구(예: 카메라, 망원경, 현미경 등)에 의해 직접적이거나 간접적일 수 있습니다. 과학이 발전할수록 관찰은 더욱 복잡해지고 복잡해집니다. 이 방법은 객관성, 확실성, 명확한 디자인이라는 몇 가지 뛰어난 특성을 가지고 있습니다. 장치를 사용할 때 판독값을 디코딩하는 데 추가적인 역할이 수행됩니다.
사회과학과 인문과학에서는 경험적, 이론적 지식이 이질적인 방식으로 뿌리내리고 있습니다. 이러한 분야의 관찰은 특히 어렵습니다. 이는 연구자의 성격, 원칙과 태도, 그리고 주제에 대한 관심 정도에 따라 달라집니다.
관찰은 특정한 개념이나 아이디어 없이는 이루어질 수 없습니다. 특정 가설을 기반으로 하고 특정 사실을 기록해야 합니다(이 경우 상호 연결되고 대표적인 사실만 표시됩니다).
이론적 연구와 경험적 연구는 세부적으로 서로 다릅니다. 예를 들어, 관찰에는 다른 인지 방법의 특징이 아닌 고유한 특정 기능이 있습니다. 우선, 이는 추가 연구와 가설이 불가능한 정보를 사람에게 제공하는 것입니다. 관찰은 사고의 원동력입니다. 새로운 사실과 인상이 없으면 새로운 지식도 없을 것입니다. 또한 관찰을 통해 예비 이론적 연구 결과의 타당성을 비교하고 검증할 수 있습니다.
실험
다양한 이론적, 경험적 인지 방법은 연구 중인 과정에 대한 개입 정도도 다릅니다. 사람은 외부에서 그것을 엄격하게 관찰할 수도 있고, 자신의 경험을 통해 그 특성을 분석할 수도 있습니다. 이 기능은 경험적인지 방법 중 하나 인 실험에 의해 수행됩니다. 연구의 최종 결과에 대한 중요성과 기여도 측면에서 관찰보다 결코 열등하지 않습니다.
실험은 연구 과정에서 의도적이고 적극적인 인간의 개입일 뿐만 아니라 특별히 준비된 조건에서의 변화와 재생산이기도 합니다. 이인지 방법은 관찰보다 훨씬 더 많은 노력이 필요합니다. 실험 중에 연구 대상은 외부 영향으로부터 격리됩니다. 깔끔하고 정돈된 환경이 조성됩니다. 실험 조건은 완전히 설정되고 제어됩니다. 그러므로 이 방법은 한편으로는 자연의 자연법칙에 해당하는 반면, 다른 한편으로는 인간이 정의한 인위적인 본질로 구별된다.
실험구조
모든 이론적, 경험적 방법에는 일정한 이념적 부하가 있습니다. 여러 단계로 진행되는 실험도 예외는 아닙니다. 우선, 계획과 단계별 구축이 이루어집니다(목적, 수단, 유형 등이 결정됩니다). 그런 다음 실험 단계가옵니다. 그러나 그것은 사람의 완전한 통제 하에서 일어난다. 활성 단계가 끝나면 결과를 해석할 차례입니다.
경험적 지식과 이론적 지식은 모두 특정 구조에서 다릅니다. 실험이 진행되기 위해서는 실험자 자신, 실험의 대상, 도구 및 기타 필요한 장비, 방법론 및 가설이 필요하며 이를 확인하거나 반박합니다.
기기 및 설치
매년 과학 연구는 점점 더 어려워지고 있습니다. 그들은 단순한 인간의 감각으로는 접근할 수 없는 것을 연구할 수 있는 점점 더 현대적인 기술이 필요합니다. 이전의 과학자들은 자신의 시각과 청각에만 국한되어 있었다면 이제는 전례 없는 실험 시설을 마음대로 사용할 수 있습니다.
장치를 사용하는 동안 연구 대상 개체에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 이유로 실험 결과가 원래 목표와 다른 경우가 있습니다. 일부 연구자들은 의도적으로 그러한 결과를 얻으려고 노력합니다. 과학에서는 이 과정을 무작위화라고 합니다. 실험이 임의의 성격을 띠게 되면 그 결과는 추가적인 분석 대상이 됩니다. 무작위화 가능성은 경험적 지식과 이론적 지식을 구별하는 또 다른 특징입니다.
비교, 설명 및 측정
비교는 인지의 세 번째 경험적 방법이다. 이 작업을 통해 개체의 차이점과 유사점을 식별할 수 있습니다. 경험적, 이론적 분석은 주제에 대한 깊은 지식 없이는 수행될 수 없습니다. 결과적으로, 연구자가 자신에게 알려진 다른 질감과 비교한 후에 많은 사실이 새로운 색상으로 재생되기 시작합니다. 개체 비교는 특정 실험에 필수적인 기능의 틀 내에서 수행됩니다. 동시에, 하나의 특징에 따라 비교되는 객체는 다른 특징에서는 비교할 수 없을 수도 있습니다. 이 경험적 기법은 유추에 기반을 두고 있습니다. 이는 중요한 과학의 기초가 됩니다.
경험적 지식과 이론적 지식의 방법은 서로 결합될 수 있습니다. 그러나 연구는 설명 없이는 거의 완료되지 않습니다. 이 인지 작업은 이전 경험의 결과를 수정합니다. 설명을 위해 그래프, 다이어그램, 그림, 다이어그램, 표 등 과학적 표기법 시스템이 사용됩니다.
지식의 마지막 경험적 방법은 측정입니다. 특별한 수단을 통해 수행됩니다. 원하는 측정값의 수치를 결정하기 위해서는 측정이 필요합니다. 이러한 작업은 과학에서 인정되는 엄격한 알고리즘과 규칙에 따라 수행되어야 합니다.
이론적 지식
과학에서는 이론적 지식과 경험적 지식이 서로 다른 기본적 지원을 갖고 있습니다. 첫 번째 경우에는 합리적인 방법과 논리적 절차를 분리하여 사용하고 두 번째 경우에는 대상과의 직접적인 상호 작용을 사용합니다. 이론적 지식은 지적 추상화를 사용합니다. 가장 중요한 방법 중 하나는 형식화, 즉 지식을 상징적 및 기호 형식으로 표시하는 것입니다.
사고를 표현하는 첫 번째 단계에서는 일반적인 인간 언어가 사용됩니다. 그것은 복잡성과 지속적인 가변성을 특징으로 하며, 이것이 보편적인 과학 도구가 될 수 없는 이유입니다. 형식화의 다음 단계는 형식화된(인공) 언어의 생성과 연결됩니다. 그들은 특정한 목적, 즉 자연스러운 말로는 달성할 수 없는 지식을 엄격하고 정확하게 표현하는 것을 가지고 있습니다. 이러한 기호 시스템은 공식 형식을 취할 수 있습니다. 수학과 숫자를 빼놓을 수 없는 기타 분야에서 매우 인기가 높습니다.
상징주의의 도움으로 사람은 기록에 대한 모호한 이해를 제거하고 추가 사용을 위해 기록을 더 짧고 명확하게 만듭니다. 단일 연구, 즉 모든 과학적 지식은 도구를 적용하는 속도와 단순성 없이는 이루어질 수 없습니다. 경험적 연구와 이론적 연구 모두 형식화가 필요하지만, 그것이 매우 중요하고 근본적인 의미를 갖는 것은 이론적 수준에서입니다.
좁은 과학적 틀 안에서 만들어진 인공언어는 생각을 교환하고 전문가와 소통하는 보편적인 수단이 되고 있다. 이것이 방법론과 논리의 기본 과제이다. 이러한 과학은 자연어의 단점 없이 이해 가능하고 체계화된 형태로 정보를 전달하는 데 필요합니다.
공식화의 의미
형식화를 사용하면 개념을 명확하게 하고 분석하고 명확하게 정의할 수 있습니다. 경험적 및 이론적 지식 수준은 그것들 없이는 이루어질 수 없으므로 인공 상징 시스템은 항상 과학에서 큰 역할을 해왔고 앞으로도 계속해서 큰 역할을 할 것입니다. 일반적이고 구어적인 개념은 분명하고 명확해 보입니다. 그러나 모호함과 불확실성으로 인해 과학 연구에는 적합하지 않습니다.
주장된 증거를 분석할 때 공식화는 특히 중요합니다. 특수한 규칙을 기반으로 한 일련의 공식은 과학에 필요한 정확성과 엄격함으로 구별됩니다. 또한 지식의 프로그래밍, 알고리즘화, 전산화를 위해서는 형식화가 필요하다.
공리적 방법
이론적 연구의 또 다른 방법은 공리적 방법입니다. 이는 과학적 가설을 연역적으로 표현하는 편리한 방법입니다. 이론적이고 경험적인 과학은 용어 없이는 상상할 수 없습니다. 공리의 구성으로 인해 발생하는 경우가 매우 많습니다. 예를 들어 유클리드 기하학에서는 한때 각도, 선, 점, 평면 등의 기본 용어가 공식화되었습니다.
이론적 지식의 틀 내에서 과학자들은 증명이 필요하지 않으며 이론의 추가 구성을 위한 초기 진술인 공리를 공식화합니다. 이에 대한 예는 전체가 항상 부분보다 크다는 생각입니다. 공리의 도움으로 새로운 용어를 도출하는 시스템이 구축됩니다. 이론적 지식의 규칙에 따라 과학자는 제한된 수의 가정에서 고유한 정리를 얻을 수 있습니다. 동시에 새로운 패턴을 발견하는 것보다 교육 및 분류에 훨씬 더 효과적으로 사용됩니다.
가설-연역적 방법
이론적, 경험적 과학적 방법은 서로 다르지만 함께 사용되는 경우가 많습니다. 그러한 적용의 한 예는 밀접하게 얽힌 가설의 새로운 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 바탕으로 경험적, 실험적으로 입증된 사실에 관한 새로운 진술이 도출됩니다. 고대 가설로부터 결론을 도출하는 방법을 연역이라고 합니다. 이 용어는 Sherlock Holmes에 관한 소설 덕분에 많은 사람들에게 친숙합니다. 실제로, 그의 조사에서 인기 있는 문학 인물은 연역적 방법을 사용하는 경우가 많으며, 이를 통해 그는 다양한 이질적인 사실로부터 범죄에 대한 일관된 그림을 구축합니다.
동일한 시스템이 과학에서도 작동합니다. 이 이론적 지식 방법은 고유한 명확한 구조를 가지고 있습니다. 우선 송장에 대한 지인이 있습니다. 그런 다음 연구 중인 현상의 패턴과 원인에 대해 가정을 합니다. 이를 위해 다양한 논리적 기술이 사용됩니다. 추측은 확률에 따라 평가됩니다(가장 가능성이 높은 것이 이 힙에서 선택됩니다). 모든 가설은 논리와의 일관성 및 기본 과학 원리(예: 물리 법칙)와의 호환성을 확인합니다. 가정으로부터 결과가 도출되며, 이는 실험을 통해 검증됩니다. 가설-연역적 방법은 새로운 발견의 방법이라기보다는 과학적 지식을 입증하는 방법이다. 이 이론적 도구는 뉴턴과 갈릴레오와 같은 위대한 사람들이 사용했습니다.
과학적 지식의 이론적 수준은 개념, 이론, 법칙 및 기타 사고 형태와 같은 합리적인 순간이 우세하다는 특징이 있습니다. 사고는 실천 과정에서 수행되는 현실을 일반화되고 간접적으로 반영하는 적극적인 과정입니다. 인간의 사고는 말과 가장 긴밀하게 연결되어 이루어지며 그 결과는 특정 기호 체계로 언어에 고정됩니다.
이론적 지식은 경험적 지식의 합리적인 데이터 처리를 통해 이해되는 보편적인 내부 연결 및 규칙성의 관점에서 현상과 프로세스를 반영합니다. 이 처리는 추론, 법칙, 범주, 원칙 등의 도움을 받아 수행됩니다.
이론은 주변 현실이 아니라 이상화된 대상을 설명하는 방식으로 구축되었습니다. 이상화는 이론적 사고의 주요 논리적 작업입니다. 그 목적과 결과는 특별한 유형의 객체, 즉 이상화된 객체의 생성, 구성이며 이론적 지식의 본질적인 특징인 작업입니다.
이론적 지식의 특징은 지식의 과정, 형태, 기술, 방법, 개념 장치 등에 대한 연구입니다. 이론적 설명과 알려진 법칙을 바탕으로 미래에 대한 예측, 예측이 수행됩니다.
이론적 지식의 방법.
1. 형식화 - 의미 있는 지식을 기호-상징적 형태로 표현합니다. 형식화할 때 객체에 대한 추론은 인공 언어(수학, 논리, 화학 등의 언어) 구성과 관련된 기호(공식)를 사용하여 작동하는 평면으로 이전됩니다.
일상적이고 자연스러운 언어에서 단어의 모호성을 제거하는 것은 특수 기호를 사용하는 것입니다. 형식화된 추론에서 각 기호는 엄격하게 모호하지 않습니다.
정형화는 형태를 드러냄으로써 내용을 명확하게 하며, 완성도를 다양하게 할 수 있다. 지식 내용의 더욱 깊은 형식화는 결코 절대적인 완전성에 도달하지 않습니다. 왜냐하면 지식 주제의 개발 (변화)과 그에 대한 지식이 결코 멈추지 않기 때문입니다.
2. 공리적 방법 - 일부 초기 조항을 기반으로 하는 과학 이론을 구성하는 방법 - 이 이론의 다른 모든 진술이 증명을 통해 순전히 논리적인 방식으로 파생되는 공리(가정)입니다. 공리(그리고 일반적으로 다른 공리로부터 일부 공식)로부터 정리를 도출하기 위해 특별한 추론 규칙이 공식화됩니다. 따라서 공리적 방법의 증명은 특정 수열의 수식이며, 각 수식은 공리이거나 일부 추론 규칙에 따라 이전 수식에서 얻습니다.
공리적 방법은 이미 획득된 과학적 지식을 구성하는 방법 중 하나일 뿐이다. 프랑스의 유명한 물리학자 루이 드 브로이(Louis de Broglie)는 “공리적 방법은 분류하거나 가르치는 데에는 좋은 방법일 수 있지만 발견하는 방법은 아니다”라고 지적했습니다.
3. 가설-연역적 방법 - 과학적 지식의 방법으로, 그 본질은 경험적 사실에 대한 진술이 궁극적으로 파생되는 연역적으로 상호 연결된 가설 시스템을 만드는 것입니다. 이 방법을 바탕으로 얻은 결론은 필연적으로 확률론적 성격을 갖게 됩니다.
가설-연역적 방법의 일반적인 구조:
a) 이론적 설명이 필요한 사실 자료에 익숙해지고 이미 존재하는 이론과 법칙의 도움을 받아 그렇게 하려는 시도. 그렇지 않은 경우:
b) 다양한 논리적 기술을 사용하여 이러한 현상의 원인과 패턴에 대한 추측(가설, 가정)을 제시합니다.
c) 가정의 견고성과 심각성에 대한 평가와 그 중에서 가장 가능성 있는 가정의 선택
d) 가설로부터 결과 도출;
e) 가설로부터 도출된 결과의 실험적 검증.
가설-연역적 방법은 발견 방법이라기보다는 과학적 지식을 구성하고 입증하는 방법입니다. 왜냐하면 새로운 가설이 어떻게 도달할 수 있는지를 정확하게 보여주기 때문입니다.
4. 추상적인 것에서 콘크리트로 올라가는 것 - 원래의 추상화에서 과학적 사고의 이동으로 구성된 이론적 연구 및 발표 방법으로 지식을 심화하고 확장하는 연속적인 단계를 통해 결과에 도달합니다. 연구 중인 주제 이론의 전체적인 재현입니다. 전제 조건으로 이 방법에는 감각적 구체성에서 추상성으로의 상승, 주제의 개별 측면에 대한 사고 분리 및 해당 추상적 정의에 대한 "고정"이 포함됩니다. 감각적 구체성에서 추상성으로의 인지 이동은 바로 개인에서 일반으로의 이동이며, 여기서는 분석과 귀납과 같은 논리적 방법이 우세합니다.
일반적인 논리적 연구 방법 및 기술.
1. 분석 - 물체를 구성 부분과 합성으로 실제 또는 정신적으로 나누는 것 - 기계적 단위가 아닌 단일 유기 전체로 결합하는 것입니다.
2. 추출 - 연구자가 관심을 갖는 속성을 동시에 선택하면서 연구 중인 현상의 여러 속성 및 관계로부터 정신을 추상화하는 과정입니다.
3. 일반화 - 추상화와 밀접하게 관련된 객체의 일반적인 속성과 특성을 설정하는 프로세스입니다.
4. 이상화 - 현실에서는 근본적으로 실현 불가능한 추상적(이상화된) 대상의 형성과 관련된 정신적 절차입니다.
이상적인 객체는 궁극적으로 실제 객체와 프로세스를 반영하는 역할을 합니다.
5. 유도 - 개인에서 일반으로의 사고 이동과 추론 - 일반에서 개인으로의 인식 과정의 상승. 귀납적 일반화는 일반적으로 경험적 진실로 간주되며 본질적으로 확률적입니다.
연역의 특징은 항상 참된 전제에서 참되고 신뢰할 수 있는 결론으로 이어진다는 것입니다.
6. 유추 - 동일하지 않은 개체 간의 일부 측면, 속성 및 관계에서 유사성을 설정합니다. 확인된 유사점을 바탕으로 적절한 결론이 도출됩니다. 유추는 신뢰할 수는 없지만 개연적인 지식을 제공합니다.
7. 모델링 - 다른 물체의 특성을 재현하여 특정 물체를 연구하는 방법 - 하나 또는 다른 현실 조각과 유사한 모델 - 원본 모델. 모델과 연구자의 관심 대상 사이에는 물리적 특성, 구조, 기능 등에서 알려진 유사성(유사성)이 있어야 합니다.
모델의 성격에 따라 물질적(객관적) 모델링과 이상적인 모델링이 구분됩니다. 재료 모델은 기능에 있어서 물리학, 역학 등의 자연 법칙을 따르는 자연 물체입니다.
이상적인(기호) 모델링에서는 모델이 그래프, 그림, 공식, 방정식 시스템, 자연 및 인공(기호) 언어 문장 등의 형태로 나타납니다. 현재 수학적(컴퓨터) 모델링이 널리 보급되었습니다.
8. 시스템 접근 - 객체를 시스템으로 고려하는 것에 기초한 일련의 일반적인 과학적 방법론 원칙.
시스템 접근 방식의 특이성은 개발 대상의 무결성과 이를 보장하는 메커니즘을 밝히고 복잡한 대상의 다양한 유형의 연결을 식별하고 이를 단일 이론적 그림으로 가져오는 데 연구를 집중한다는 사실에 의해 결정됩니다. .
9. 구조적 기능 (구조적) 방법은 통합 시스템에서 구조를 식별하는 기반으로 구축되었습니다. 즉, 요소와 서로 관련된 역할(기능) 간의 안정적인 관계 및 관계 집합입니다.
구조는 특정 변환 하에서 불변(변하지 않는) 것으로 이해되며, 기능은 주어진 시스템의 각 요소의 "목적"으로 이해됩니다.
10. 확률-통계 방법 안정적인 주파수를 특징으로 하는 많은 무작위 요인의 작용을 고려합니다. 이는 수많은 사고들의 결합된 작용을 통해 '돌파'되는 필요성(법률)을 드러내는 것을 가능하게 한다.
확률은 특정 현상, 특정 조건에서 사건이 발생할 가능성을 정량적 척도(정도)로 나타낸 것입니다. 확률의 범위는 0(불가능)부터 1(현실)까지입니다.
통계법에서 예측은 신뢰할 수 없지만 필요성이 표현되는 복잡한 얽힘을 통해 많은 무작위 요인의 작용으로 인해 본질적으로 확률적입니다.
과학적 지식의 이론적 수준은 개념, 이론, 법칙 및 기타 형태와 "정신적 작용"과 같은 합리적인 순간이 우세하다는 특징이 있습니다. 대상과의 직접적인 실제 상호 작용의 부재는 사고 실험에서 대상을 간접적으로만 연구할 수 있지만 실제 실험에서는 연구할 수 없다는 특성을 결정합니다.
이 수준에서는 경험적 지식 데이터를 처리하여 연구 대상에 내재된 가장 심오한 본질적 측면, 연결, 패턴, 현상이 드러납니다. 이 처리는 개념, 추론, 법칙, 범주, 원리 등과 같은 "고차" 추상화 시스템을 사용하여 수행됩니다.
이론적 사고는 경험적으로 주어진 자료의 요약으로 축소될 수 없습니다. 이론은 경험주의에서 나온 것이 아니라, 말하자면 그 옆에, 또는 오히려 그 위에, 그리고 그것과 관련하여 성장한 것으로 밝혀졌습니다.
이론적 수준은 과학 지식의 높은 수준입니다. “이론적 지식 수준은 보편성과 필요성의 요구 사항을 충족하는 이론적 법칙의 형성을 목표로 합니다. 언제 어디서나 일하세요." 이론적 지식의 결과는 가설, 이론, 법칙입니다.
그러나 과학 연구에서 이 두 가지 다른 수준을 구별하여 서로 분리하거나 반대해서는 안 됩니다. 결국 지식의 경험적, 이론적 수준은 서로 연결되어 있습니다. 경험적 수준은 기초, 이론적 기초 역할을 합니다. 가설과 이론은 과학적 사실, 경험적 수준에서 얻은 통계자료를 이론적으로 이해하는 과정에서 형성됩니다.
결과적으로, 과학적 지식의 경험적 수준은 이론적 수준의 성취 없이는 존재할 수 없습니다. 실증적 연구는 일반적으로 이 연구의 방향을 결정하고 이에 사용되는 방법을 결정하고 정당화하는 특정 이론적 구조를 기반으로 합니다.
22. 과학적 문제와 문제상황
K. 포퍼는 과학이 사실이 아니라 문제가 있는 상황에서 시작된다고 믿었습니다.
문제 - 그리스어에서 - 과학 방법론의 장애물, 어려움, 과제 - 지식 과정에서 발생하는 질문 또는 일련의 질문입니다. 문제는 축적된 지식으로는 답이 없는 질문이다.
문제는 3가지 상황에서 발생합니다.
- 한 이론의 모순의 결과;
- 두 이론의 충돌;
— 이론과 관찰의 충돌.
고대 철학자들은 다음과 같이 정의했습니다. 문제는 진리를 찾는 논증으로부터 열린 대안(2개의 반대)을 생성하는 질문입니다.
문제 상황은 상황에 맞는 해결책이 없어 멈춰서 생각하게 만드는 모든 상황(이론적 또는 실제적)입니다. 이는 불완전성과 한계로 인해 과학적 지식이 불일치하는 객관적인 상태입니다.
문제 상황의 유형:
- 이론과 실험 데이터 사이의 불일치;
— 한 주제 영역에서 이론의 대립;
―패러다임(과학 연구 스타일, 연구 프로그램)의 충돌로 인해 발생하는 문제 상황.
문제가 구성되는 방식은 다음의 영향을 받습니다.
- 그 시대의 사고의 성격;
— 발생한 문제와 관련된 영역에 대한 지식 수준.
문제 설명에는 다음이 포함됩니다.
- 이미 알려진 것과 알려지지 않은 것을 분리하고, 과학으로 설명된 사실과 설명이 필요한 사실을 분리합니다.
— 문제의 주요 의미를 표현하는 질문의 공식화,
- 문제를 해결하기 위한 가능한 방법에 대한 예비 결정.
문제는 "우리의 무지를 아는 것"으로 정의할 수 있습니다. 대부분의 경우 과학적 문제의 해결은 가설의 수립에서 시작됩니다.
종교적, 예술적, 과학적이기도 합니다. 처음 세 가지 형태는 초과학적인 것으로 간주되며, 비록 과학적 지식이 일상적이고 평범한 것에서 성장했지만 모든 초과학적 형태와는 상당한 차이가 있습니다. 경험적 및 이론적이라는 두 가지 수준이 구별되는 자체 구조를 가지고 있습니다. 17~18세기에 걸쳐 과학은 주로 경험적 단계에 있었고, 이론적인 것에 관해 이야기하기 시작한 것은 19세기였습니다. 본질적인 법칙과 관계에서 현실을 포괄적으로 연구하는 방법으로 이해되었던 이론적 지식 방법은 점차 경험적 방법을 기반으로 구축되기 시작했습니다. 그러나 그럼에도 불구하고 연구는 긴밀하게 상호 작용하여 과학적 지식의 통합 구조를 제시했습니다. 이와 관련하여 경험적인지 방법의 특징 인 이론적인지의 일반적인 과학적 방법도 나타났습니다. 동시에 이론적 단계에서는 경험적 지식의 일부 방법도 사용되었습니다.
이론적 지식 수준의 기본 과학적 방법
추상화는 사물의 한 면을 더 깊이 연구하기 위해 인지 과정에서 사물의 모든 속성을 추상화하는 방법입니다. 최종 결과의 추상화는 다양한 각도에서 객체를 특성화하는 추상 개념을 개발해야 합니다.
유추는 약간 다른 측면의 유사성을 기반으로 특정 관계로 표현되는 대상의 유사성에 대한 정신적 결론입니다.
모델링은 유사성의 원리에 기초한 방법이다. 그 본질은 대상 자체가 연구 대상이 되는 것이 아니라 그 유사체(대체, 모델)를 받은 후 얻은 데이터가 특정 규칙에 따라 대상 자체에 전송된다는 것입니다.
이상화는 실제로 존재하지 않고 구체화 될 수 없지만 실제로는 유사하거나 가까운 프로토 타입이있는 개념, 객체에 대한 이론의 정신적 구성 (구성)입니다.
분석은 각 부분을 개별적으로 알기 위해 전체를 부분으로 나누는 방법입니다.
합성은 분석과 반대되는 절차로, 추가 지식을 얻기 위해 개별 요소를 하나의 시스템으로 결합하는 것입니다.
귀납법은 덜 일반성으로 얻은 지식으로부터 최종 결론을 도출하는 방법입니다. 간단히 말해서, 귀납은 특정한 것에서 일반적인 것으로의 이동입니다.
연역은 귀납의 반대 방법으로 이론적 초점을 가지고 있습니다.
형식화는 의미 있는 지식을 기호와 상징의 형태로 표시하는 방법입니다. 형식화의 기본은 인공 언어와 자연 언어를 구별하는 것입니다.
이러한 모든 이론적 인식 방법은 어느 정도 경험적 인식에 내재되어 있을 수도 있습니다. 역사적, 이론적 지식도 예외는 아닙니다. 역사적 방법은 사물의 역사를 자세히 재현하는 것입니다. 특히 사건의 구체성이 매우 중요한 역사 과학에서 널리 사용됩니다. 논리적 방법은 또한 역사를 재현하지만 무작위 상황으로 인해 발생하는 사건과 사실에주의를 기울이지 않고 주요, 주요 및 필수 부분에서만 재생됩니다.
이것이 이론적 지식의 모든 방법은 아닙니다. 일반적으로 과학 지식에서 모든 방법은 서로 긴밀한 상호 작용을 통해 동시에 나타날 수 있습니다. 개별 방법의 구체적인 사용은 과학적 지식 수준과 대상, 프로세스의 특성에 따라 결정됩니다.