Познание - это специфический вид деят-ти ч-ка, направленный на постижение окружающего мира и самого себя в этом мире.

Анализ (греч. разложение) – разделение объекта на составные части с целью их самостоятельного изучения. Задача анализа: из различного рода данных составить общую целостную картину процесса, выявить присущие ему закономерности, тенденции. С позиций диалектики, анализ рассматривается как специальный прием исследования явл-й и выработки теоретических знаний об этих явл-ях. Основная познавательная задача диалектического анализа - чтобы из многообразия сторон изучаемого предмета выделить его сущ-ть не путем механического расчленения целого на части, а путем выделения и изучения сторон основного противоречия в предмете, обнаружить основу, связывающую все его стороны в единую целостность, и вывести на этой основе закономерность развивающегося целого. Виды анализа : механическое расчленение; определение динамического состава; выявление форм в/действия элементов целого.

Синтез (греч. соединение) – объединение реальное или мысленное различных сторон, частей предмета в единое целое. Синтез рассматривают как процесс практического или мысленного воссоединение целого из частей или соединение различных элементов, сторон предмета в единое целое, необходимый этап познания. Для совр-й науки характерен не только внутри-, но и междисциплинарный синтез. Рез-м синтеза явл-ся совершенно новое образование, свойства кот-го не есть только внешнее соединение свойств компонентов, но также и рез-т их внутренней взаимосвязи и взаимозависимости.

Индукция ) – логический метод исследования, связанный с обобщением рез-в наблюдений и экспериментов и движением мысли от единичного к общему. Индуктивные выводы всегда имеют вероятностный хар-р. Виды индуктивных обобщений: а) Индукция популярная , когда регулярно повторяющиеся свойства, наблюдаемые у некот-х представителей изучаемого множества (класса) и фиксируемые в посылках индуктивного умозаключения, переносятся на всех представителей изучаемого множества (класса) – в том числе и на неисследованные его части. (напр, факт наличия черных лебедей). б) Индукция неполная – всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство “n” на том основании, что “n” принадлежит некоторым представителям этого множества. Напр, некоторые металлы имеют свойство электропроводности, значит, все металлы электропроводны. в) Индукция полная , в кот-й делается заключение о том, что всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство “n” на основании полученной при опытном исследовании информации о том, что каждому представителю изучаемого множества принадлежит свойство “n”. г) Индукция научная , в кот-й, кроме формального обоснования полученного индуктивным путем обобщения, дается содержательное дополнительное обоснование его истинности, – в том числе с помощью дедукции.

Дедукция – во-первых, переход в процессе познания от общего к частному, выведение единичного из общего; во-вторых, процесс логического вывода, т е перехода по тем или иным правилам логики от некот-х данных предложений – посылок к их заключениям. Дедукция мешает воображению впадать в заблуждение, лишь она позволяет после установления индукцией новых исходных пунктов вывести следствия и сопоставить выводы с фактами. Дедукция может обеспечить проверку гипотез.

Аналогия – метод научного познания при кот-м устанавливается сходство в некот-х сторонах, кач-х и отнош-х между нетождественными объектами. Умозаключение по аналогии – выводы, кот-е делаются на основании такого сходства. Т о, при выводе по аналогии знание, полученное из рассмотрения какого-либо объекта переносится на др, менее изученный и менее доступный для исследования объект. Аналогия не дает достоверного знания. Для повышения вероятности выводов по аналогии необходимо стремиться к тому, чтобы: а) были схвачены внутренние, а не внешние свойства сопоставляемых объектов; б) эти объекты были подобны в важнейших и существенных признаках, а не в случайных и второстепенных; в) круг совпадающих признаков был как можно шире; г) учитывалось не только сходство, но и различия – чтобы последние не перенести на другой объект.

Моделирование как метод научного познания представляет собой воспроизведение хар-к некоторого объекта на другом объекте, специально созданном для их изучения

. Модель – объект, кот-й имеет сходство в некоторых отнош-х с прототипом и служит средством описания и/или объяснения, и/или прогнозирования поведения прототипа. Потребность в моделировании возникает тогда, когда исследование самого объекта невозможно, затруднительно, дорого. Между моделью и оригиналом должно сущ-ть известное сходство, кот-е позволяет переносить информацию, полученную в рез-те исследования модели, на оригинал. При физическом (предметном) моделировании конкретного объекта его изучение заменяется исследованием некоторой модели, имеющей ту же физическую природу, что и оригинал (модели самолетов). При идеальном (знаковом) моделировании модели выступают в виде схем, графиков, чертежей. К идеальному моделированию относят “мысленное моделирование ”: 1) Наглядное моделирование производится на базе представлений исследователя о реальном объекте при помощи создания наглядной модели, отображающей явл-я и процессы, протекающие в объекте. Наглядное моделирование : 1.1. При гипотетическом моделировании закладывается гипотеза о закономерностях протекания процессов в реальном объекте, кот-я отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. 1.2 Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различного уровня. 1.3. Макетированное моделирование связано с созданием макета реального объекта в определенном масштабе и его изучения. 2) Символическое моделирование – это искусственный процесс создания логического объекта, кот-й замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью определенной системы знаков и символов. Символическое моделирование принято подразделять на языковое и знаковое. 3) Математическое моделирование основано на описании реального объекта с помощью математического аппарата.

Классификация - разбиение множества (класса) объектов на подмножества (подклассы) по определенным признакам. В научной классификации свойства объекта поставлены в функциональную связь с его положением в определенной системе. Различают искусственную и естественную классификацию: в отличии от искусственной (в ее основе лежат не существенные сходства и различия объекта, для систематизации предметов (алфав. каталог), в естественной классификации по максимальному количеству существенных признаков объекта, определяется его положение в системе (напр, естественная система организмов, периодическая система элементов Менделеева). Классификацией обычно наз-т деление объектов, кот-е явл-ся объектами изучения той или иной науки.

Анализ. Под анализом понимают разделение объекта (мыслен­но или реально) на составные части с целью их отдельного изучения. В качестве таких частей могут быть какие-то вещественные элементы объекта или же его свойства, при­знаки, отношения и т. п. Анализ - необходимый этап в познании объекта.

В процессе синтеза производится соединение воедино составных частей (сторон, свойств, признаков и т. п.) изу­чаемого объекта, расчлененных в результате анализа. На этой основе происходит дальнейшее изучение объекта, но уже как единого целого. При этом синтез не означает про­стого механического соединения разъединенных элементов в единую систему. Он раскрывает место и роль каждого элемента в системе целого, устанавливает их взаимосвязь и взаимообусловленность, т. е. позволяет понять подлин­ное диалектическое единство изучаемого объекта.

Анализ и синтез с успехом используются и в сфере мыслительной деятельности человека, т. е. в теоретиче­ском познании, Но и здесь, как и на эмпирическом уров­не познания, анализ и синтез - это не две оторванные друг от друга операции.

Аналогия – метод познания, позволяющий на основе сходства объектов по одним признакам сделать вывод об их сходстве по другим. Аналогию называют выводом от единичного к единичному или от частного к частному.

Близким к аналогии является метод сравнения , позволяющий установить не только сходство, но и различие предметов и явлений. Аналогия и сравнение не обладают большими объяснительными ресурсами, однако помогают установить дополнительные связи и отношения объекта. Аналогия и сравнение позволяют выдвигать новые гипотезы и тем самым способствуют развитию научного знания.

Моделирование – это оперирование объектом, который является аналогом другого, по каким-то причинам недоступного для манипуляций. Благодаря моделированию можно проникнуть в недоступные свойства объекта, используя его аналог. На основе знания, полученного с помощью модели, делают вывод о свойствах оригинала. В основе моделирования лежит прием аналогии.

Этические принципы научных исследований:

Самоценность истины

Исходный критицизм

Свобода научного творчества

Новизна научного знания

Равенство ученых перед лицом истины

Общедоступность истины

Биоэтика – направление на границе науки и системы человеческих ценностей. Изучает комплекс проблем, связанных с любым вмешательством в жизнедеятельность живых систем (трансплантация, генная инженерия, реаниматология, новые репродуктивные технологии, статус человеческого эмбриона, проблема человеческой смерти, в т.ч. эвтаназия)

Псевдонаучная деятельность (алхимия, астрология и т. п.) предшествовала науке и в дальнейшем шла рядом с наукой. Современная псевдонаука, как и настоящая наука, весьма неоднородна по составу. Сюда входят различные эзотерические, мистические учения, практическая деятельность колдунов, магов, экстрасенсов. Эти учения, которые можно назвать паранаучными (от греч. para- «около»), на самом деле не нуждаются в научном обосновании. Научный статус, к которому они стремятся, нужен

только для повышения их рейтинга, авторитета. К таким псевдонаукам относятся парапсихология, биоэнергетика, учение о биополе, астрология и т. п. Псевдонаучные идеи возникают и в недрах настоящей науки, когда ученые «забывают» о научных методах, научной этике, пытаясь совершить научную революцию на пустом месте. Объектами изучения таких псевдоученых являются неопознанные летающие объекты (уфология), торсионные и информационные поля, лазерно-голографические свойства биологических объектов и другие проблемы так называемой девиантной науки .

Для СРС этапы становления – история развития КСЕ

Научные методы теоретического исследования.

1. Теоретический анализ и синтез. Элементный анализ. Анализ по единицам.

2. Методы абстрагирования и конкретизации. Восхождение от абстрактного к конкретному.

3. Метод моделирования.

4. Мысленный эксперимент как вид моделирования.

5. Индукция и дедукция.

6. Формализация.

7. Гипотетико-дедуктивный метод, его сущность.

8. Аксиоматический метод.

Теоретический уровень научного познания отражает явления и процессы со стороны их универсальных внутренних связей и закономерностей, достигается это путем рациональной обработки данных эмпирического уровня знания. Поэтому в нем задействованы все формы мышления - понятия, суждения, умозаключения, общелогические методы, а также методы, связанные с мыслительными операциями абстрагирование, идеализация, формализация и пр.

Назначение теоретического уровня не только в том, чтобы установить факты и вскрыть внешние связи между ними, но и в том, чтобы объяснить, почему они существуют, что их вызвало, в выявлении возможностей их преобразования.

Теоретические методы (и в этом их недостаток) не оказывают непосредственного влияния на многообразие наблюдаемых фактов, однако позволяют обнаружить в фактах скрытые закономерности, общее, необходимое, существенное, понять взаимовлияние определяющих развитие факторов.

Истины, которые выявляются методами теоретического исследования, - это теоретические истины, проверяемые непосредственно не опытным, практическим путем, а доказательством. В обосновании теоретических истин практика принимает участие косвенным образом, через истины, уже до того проверенные. Это обусловлено составом данного метода.

Важнейшее отличие теоретического знания от эмпирического состоит в том, что оно дает возможность переносить выводы, полученные в одних условиях и на основе анализа одних объектов, на другие условия и объекты, в том числе и еще не существующие, проектируемые, созидаемые пока мысленно, в воображении.

Перейдем к характеристике методов теоретического исследования (познания).

Теоретический анализ и синтез. Элементный анализ. Анализ по единицам.

Своеобразие метода теоретического анализа и синтеза в его универсальных возможностях рассматривать явления и процессы действительности в их самых сложных сочетаниях, выделять наиболее существенные признаки и свойства, связи и отношения, устанавливать закономерности их развития.

Анализ (греч. – разложение, расчленение) – разделение объекта на составные части с целью их самостоятельного изучения.

Задача анализа состоит в том, чтобы из различного рода данных, отражающих отдельные явления и факты, составить общую целостную картину процесса, выявить присущие ему закономерности, тенденции .

Особого внимания заслуживает характеристика анализа с позиций диалектики, где он рассматривается как специальный прием исследования явлений и выработки теоретических знаний об этих явлениях. Основная познавательная задача диалектического анализа состоит в том, чтобы из многообразия сторон изучаемого предмета выделить его сущность не путем механического расчленения целого на части, а путем выделения и изучения сторон основного противоречия в предмете, обнаружить основу, связывающую все его стороны в единую целостность, и вывести на этой основе закономерность развивающегося целого.

В социальной работе анализ выступает как метод или способ познания социальной действительности.

Анализ применяется как в реальной (практика), так и в мыслительной деятельности. Различают несколько видов анализа:

Механическое расчленение;

Определение динамического состава;

Выявление форм взаимодействия элементов целого;

Нахождение причин явлений;

Выявление уровней знания и его структуры;

Анализ по элементам (элементарный) и анализ по единицам.

Элементарный анализ – это мысленное выделение отдельных частей, связей на основе декомпозиции, расчленения целого. Скажем, при изучении реальных социальных процессов, явлений, противоречий, совокупностей, которые содержат противоречия и порождают проблемную ситуацию, можно для анализа вычленить отдельно их цели, содержание, внешние условия, технологию, организацию, систему взаимоотношений его субъектов.

Анализ по единицам предполагает расчленение процесса с сохранением целостности его элементарных структурных элементов, каждый из которых удерживает важнейшие признаки целостного процесса. В деятельности клиента специалиста социальной работы это может быть поступок, в социально-педагогическом проектировании – социальная ситуация развития личности.

После выполнения аналитической работы возникает необходимость синтеза, интеграции результатов анализа в общей системе.

Синтез (греч. – соединение, сочетание, составление) – объединение реальное или мысленное различных сторон, частей предмета в единое целое.

В словаре русского языка С.И. Ожегова синтез трактуется как метод исследования какого-нибудь явления в его единстве и взаимной связи частей, обобщение, сведение в единое целое данных, добытых анализом .

Таким образом, синтез следует рассматривать как процесс практического или мысленного воссоединение целого из частей или соединение различных элементов, сторон предмета в единое целое, необходимый этап познания .

Результатом синтеза является совершенно новое образование, свойства которого не есть только внешнее соединение свойств компонентов, но также и результат их внутренней взаимосвязи и взаимозависимости.

Анализ и синтез диалектически взаимосвязаны. Они играют важную роль в познавательном процессе и осуществляются на всех его ступенях.

С методами анализа и синтеза теснейшим образом связаны методы абстрагирования и конкретизации.

2. Абстрагирование (лат. – отвлечение) - мысленное отвлечение какого-либо свойства или признака предмета от других его признаков, свойств, связей ( понятие для исследований в социальной работе).

Это делается для того, чтобы глубже изучить предмет, изолировать его от других предметов и от других свойств, признаков.

Чтобы проникнуть в сущность социальных явлений, выявить инвариантные черты исследуемого процесса, необходимо выделить предмет изучения в «чистом» виде, суметь отмежеваться от всех побочных влияний, абстрагироваться от всех многочисленных связей и отношений, которые мешают увидеть наиболее существенные связи и характеристики, интересующие нас как исследователей.

К примеру, чтобы выявить воспитательный потенциал социума, можно на 1-м этапе отвлечься от условий социально-экономического кризиса, политической борьбы, педагогической несостоятельности многих семей и рассмотреть в «чистом» виде (без помех, тормозящих влияний) воспитательные возможности семьи, школы, учреждений культуры, органов правопорядка, властных и коммерческих структур, общественных организаций.

Существуют различные виды абстракций:

– абстракция отождествления , в результате которой выделяются общие свойства и отношения изучаемых методов (от остальных свойств при этом отвлекаются). Здесь образуются соответствующие им классы на основе установления равенства предметов в данных свойствах или отношениях, осуществляется учет тождественного в предметах и происходит абстрагирование от всех различий между ними;

– изолирующая абстракция – акты так называемого “чистого отвлечения” при котором выделяются некоторые свойства и отношения, которые начинают рассматриваться как самостоятельные индивидуальные предметы (“абстрактные предметы” – “доброта”, “эмпатия” и т. п.);

– абстракция актуальной бесконечности в математике – когда бесконечные множества рассматриваются как конечные. Тут исследователь отвлекается от принципиальной невозможности зафиксировать и описать каждый элемент бесконечного множества, принимая такую задачу как решенную;

– абстракция потенциальной осуществимости – основана на том, что может быть осуществлено любое, но конечное число операций в процессе математической деятельности.

Абстракции различаются также по уровням (порядкам). Абстракции от реальных предметов называются абстракциями первого порядка. Абстракциями от абстракций первого уровня называются абстракциями второго порядка и т. д. Самым высоким уровнем абстракции характеризуются философские категории.

Предельным случаем абстракции является идеализация . Идеализация – это мысленное конструирование понятий об объектах, не существующих и не осуществимых в действительности, но таких, для которых имеются прообразы в реальном мире.

В основу абстрагирования при идеализации берутся связи и качества явлений, принципиально существующие или возможные, но абстрагирование проводится настолько последовательно, предмет настолько полно изолируется от сопутствующих условий, что создаются объекты, не существующие в реальном мире.

То есть в процессе идеализации происходит предельное отвлечение от всех реальных свойств предмета и одновременно вводится в содержание образуемых понятий признаки, не реализуемые в действительности. В результате образуется так называемый “идеализированный объект”, которым может оперировать теоретическое мышление при отражении реальных объектов.

Однако именно эти идеализированные объекты служат моделями, позволяющими гораздо глубже и полнее выявить некоторые связи и закономерности, которые проявляются во многих реальных объектах.

Метод конкретизации по своей логической природе противоположен абстрагированию. Он заключается в мысленной реконструкции, воссоздании предмета на основе вычлененных ранее абстракций.

Конкретизация, направленная на воспроизведение развития предмета как целостной системы, становится особым методом исследования. Мышление из выделенных отдельных абстракций концентрирует цельный предмет. В результате получается конкретное, но уже мысленно-конкретное (в отличие от реального конкретного, существующего в действительности).

Конкретным здесь называется единство многообразия, сочетание многих свойств, качеств предмета.

Абстрактным, наоборот, - односторонние, изолированные от других моментов развития свойства или характеристики данного предмета.

Особым методом теоретического познания является метод восхождения от абстрактного к конкретному , направлен на воспроизведение развития и его источников.

Он необходим как для познания сложных процессов, так и для такого изложения результатов познания, которое позволило бы наиболее адекватно воспроизвести развитие и функционирование сложных объектов.

3. Моделирование – метод исследования объектов познания на их моделях. Он предполагает построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений.

Потребность в моделировании возникает тогда, когда исследование самого объекта невозможно, затруднительно, дорого, требует слишком длительного времени и т. д.

Между моделью и оригиналом должно существовать известное сходство (отношение подобия): физических характеристик, функций; поведения изучаемого объекта и его математического описания; структуры и др. Именно это сходство и позволяет переносить информацию, полученную в результате исследования модели, на оригинал.

В зависимости от характера используемых в научном исследовании моделей различаются несколько видов моделирования.

1. Физическое (материальное, предметное): характеризуется физическим подобием между моделью и оригиналом, его цель - воспроизведение в модели процессов, свойственных оригиналу. По результатам исследования тех или иных физических свойств модели судят о явлениях, происходящих в естественных («натуральных») условиях. Пренебрежение результатами такого моделирования может иметь тяжкие последствия. Примером служит история с английским кораблем-броненосцем «Кэптэн», построенным в 1870 г. Ученый-кораблестроитель В. Рид провел исследование модели корабля и выявил серьезные дефекты в его конструкции. Он сообщил об этом Адмиралтейству, но его мнение не было принято во внимание. В результате при выходе в море корабль перевернулся, что повлекло за собой гибель более 500 моряков.

В настоящее время физическое моделирование широко используется для разработки и экспериментального исследования различных сооружений (плотин электростанций, оросительных систем и т.п.), машин и т.п. до их реального построения. Например, аэродинамические качества самолетов исследуются на моделях.

2. Идеальное (мысленное): к этому виду М. относятся самые различные мысленные представления в форме тех или иных воображаемых моделей. Модели выступают в виде схем, графиков, чертежей, формул, системы уравнений и т.д.

Например, модель атома Резерфорда напоминала Солнечную систему: вокруг ядра («Солнца») вращаются электроны («планеты»). Эту же модель можно реализовать материально в виде чувственно воспринимаемых физических моделей.

К идеальному моделированию относят, так называемое “мысленное моделирование”, которое классифицируют на (см. таблицу 1):

1) наглядное моделирование производится на базе представлений исследователя о реальном объекте при помощи создания наглядной модели, отображающей явления и процессы, протекающие в объекте
Гипотетическое - закладывается гипотеза о закономерностях протекания процессов в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта	Аналоговое основывается на применении аналогий различного уровня, аналоговая модель отражает несколько или только одну сторону функционирования объекта	Макетированное связано с созданием макета реального объекта в определенном масштабе и его изучения
2) символическое моделирование это искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью определенной системы знаков и символов. В зависимости от применяемых семантических единиц его подразделяют на
языковое (описательное)	знаковое (графическое)
3) математическое моделирование основано на описании реального объекта с помощью математического аппарата

Сложность, неисчерпаемость, бесконечность объекта исследования в социальной работе заставляет для проникновения в его суть, в его внутреннюю структуру и динамику искать более простые аналоги для исследования. Более простой по структуре и доступный изучению объект становится моделью более сложного объекта, именуемого прототипом (оригиналом). Открывается возможность переноса информации, добытой при использовании модели, по аналогии на прототип. В этом сущность одного из специфических методов теоретического уровня – метода моделирования.

Метод моделирования непрерывно развивается, на смену одним типам моделей по мере прогресса науки приходят другие. В то же время неизменным остается одно: важность, актуальность, а иногда и незаменимость моделирования как метода научного познания.

4. Особым видом моделирования, основанного на абстрагировании, является мысленный эксперимент .

В таком эксперименте исследователь на основе теоретических знаний об объективном мире и эмпирических данных создает идеальные объекты, соотносит их в определенной динамической модели, имитируя мысленно то движение и те ситуации, которые могли бы быть в реальном экспериментировании. При этом идеальные модели и объекты помогают в «чистом» виде выявить наиболее важные для познающего, существенные связи и отношения, проиграть проектируемые ситуации, отсеять неэффективные или слишком рискованные варианты.

5. Индукция (лат. – наведение) – логический метод (прием) исследования, связанный с обобщением результатов наблюдений и экспериментов и движением мысли от единичного к общему.

В И. данные опыта “наводят” на общее, индуцируют его. Поскольку опыт всегда бесконечен и неполон, то индуктивные выводы всегда имеют проблематичный (вероятностный) характер. Индуктивные обобщения обычно рассматривают как опытные истины или эмпирические законы.

В словаре русского языка под индукцией понимается способ рассуждения от частных фактов, положений к общим выводам.

Валерий Павлович Кохановский выделяет следующие виды индуктивных обобщений :

1) Индукция популярная , когда регулярно повторяющиеся свойства, наблюдаемые у некоторых представителей изучаемого множества (класса) и фиксируемые в посылках индуктивного умозаключения, переносятся на всех представителей изучаемого множества (класса) – в том числе и на неисследованные его части.

Итак, то, что верно в “n” наблюдавшихся случаях, верно в следующем или во всех наблюдавшихся случаях, сходных с ними. Однако полученное заключение часто оказывается ложным (например, “все лебеди белые”) вследствие поспешного обобщения. Таким образом, этот вид индуктивного обобщения существует до тех пор, пока не встретится случай, противоречащий ему (например, факт наличия черных лебедей). Популярную индукцию нередко называют индукцией через перечисление случаев.

То есть, когда число случаев не ограничено, практически бесконечно, мы имеем дело с неполной индукцией. Это процедура установления общего предложения на основании нескольких отдельных случаев, в которых наблюдалось определенное свойство, характерное для всех возможных случаев, сходных с наблюдаемым, называется индукцией через простое перечисление.

Главной проблемой полной индукции является вопрос о том, насколько правомерно такое перенесение знания с отдельных известных нам случаев, перечисляемых в отдельных предложениях, на все возможные и даже еще неизвестные нам случаи.

2) Индукция неполная – где делается вывод о том, что всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство “n” на том основании, что “n” принадлежит некоторым представителям этого множества.

Например, некоторые металлы имеют свойство электропроводности, значит, все металлы электропроводны.

3) Индукция полная , в которой делается заключение о том, что всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство “n” на основании полученной при опытном исследовании информации о том, что каждому представителю изучаемого множества принадлежит свойство “n”.

Т.е. общее предложение устанавливается путем перечисления в форме единичных предложений всех случаев, которые подводимы под него. Если мы смогли перечислить все случаи, а это имеет место, когда число случаев ограничено, то мы имеем дело с полной индукцией.

Рассматривая полную индукцию, необходимо иметь в виду, что она не дает нового знания и не выходит за пределы того, что содержится в ее посылках. Общее заключение, полученное на основе исследования частных случаев, суммирует содержащуюся в них информацию, позволяет обобщить, систематизировать ее.

4) Индукция научная , в которой, кроме формального обоснования полученного индуктивным путем обобщения, дается содержательное дополнительное обоснование его истинности, – в том числе с помощью дедукции (теорий, законов). Научная индукция дает достоверное заключение благодаря тому, что здесь акцент делается на необходимые, закономерные и причинные связи.

В любом научном исследовании часто бывает важно установить причинно -следственные связи между различными предметами и явлениями. Для этого применяются соответствующие методы, базирующиеся на индуктивных умозаключениях.

Рассмотрим основные индуктивные методы установления причинных связей (правила индуктивного исследования Бэкона–Милля).

а) Метод единственного сходства : если наблюдаемые случаи какого-либо явления имеют общим лишь одно обстоятельство, то, очевидно (вероятно), оно и есть причина данного явления.

б) Метод единственного различия : если случаи, при которых явление наступает или не наступает, различаются только в одном предшествующем обстоятельстве, а все другие обстоятельства тождественны, то это одно обстоятельство и есть причина данного явления

в) Объединенный метод сходства и различия образуется как подтверждение результата, полученного с помощью метода единственного сходства, применением к нему метода единственного различия: это комбинация первых двух методов.

г) Метод сопутствующих изменений : если изменение одного обстоятельства всегда вызывает изменение другого, то первое обстоятельство есть причина второго. При этом остальные предшествующие явления остаются неизменными.

Рассмотренные методы установления причинных связей чаще всего применяются не изолированно, а во взаимосвязи, дополняя друг друга.

Дедукция (лат. – выведение):

– во-первых, переход в процессе познания от общего к единичному (частному), выведение единичного из общего;

- во-вторых, процесс логического вывода, т. е. перехода по тем или иным правилам логики от некоторых данных предложений – посылок к их следствиям (заключениям). Как один из методов (приемов) научного познания тесно связан с индукцией. Это, как бы, диалектически взаимосвязанные способы движения мысли. В.П. Кохановский считает, что великие открытия, скачки научной мысли вперед создаются индукцией, рискованным, но истинно творческим методом. Д. мешает воображению впадать в заблуждение, она позволяет после установления индукцией новых исходных пунктов вывести следствия и сопоставить выводы с фактами. Д. обеспечивает проверку гипотез и служить ценным противоядием не в меру разыгравшейся фантазии.

Термин «дедукция» появился в средние века и введен Боэцием. Но понятие дедукции как доказательства какого-либо предложения посредством силлогизма фигурирует уже у Аристотеля («Первая аналитика»). Примером дедукции как силлогизма будет следующий вывод.

Первая посылка: карась - рыба;

вторая посылка: карась живет в воде;

вывод (умозаключение): рыба живет в воде.

7. Формализация - особый подход в научном познании, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положении и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков). Пример Ф.- математическое описание. Для построения любой формальной системы необходимо:

1) задание алфавита, т. е. определенного набора знаков;

2) задание правил, по которым из исходных знаков этого алфавита могут быть получены «слова», «формулы»;

3) задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам (так называемые правила вывода).

Достоинство Ф. - обеспечивает краткость и четкость записи научной информации. Формализованный язык не столь богат и гибок как естественный, но зато он не многозначен (полисемия), а обладает однозначной семантикой. Т.о., формализованный язык обладает свойством моносемичности.

Язык современной науки существенно отличается от естественного человеческого языка. Он содержит много специальных терминов, выражений, в нем широко используются средства формализации, среди которых центральное место принадлежит математической формализации. Исходя из потребностей науки, создаются различные искусственные языки, предназначенные для решения тех или иных задач. Все множество созданных и создаваемых искусственных формализованных языков входит в язык науки, образуя мощное средство научного познания.

7 . В научном познании гипотетико-дедуктивный метод получил развитие в 17-18 вв., когда значительные успехи были достигнуты в области механики земных и небесных тел. Первые попытки использовать этот метод в механике были сделаны Галилеем и Ньютоном. Работу Ньютона «Математические начала натуральной философии» можно рассматривать как гипотетико-дедуктивную систему механики, посылками в которой служат основные законы движения. Созданный Ньютоном метод принципов оказал огромное влияние на развитие точного естествознания.

С логической точки зрения гипотетико-дедуктивная система представляет собой иерархию гипотез, степень абстрактности и общности которых увеличивается по мере удаления их от эмпирического базиса. На самом верху располагаются гипотезы, имеющие наиболее общий характер и поэтому обладающие наибольшей логической силой. Из них как посылок выводятся гипотезы более низкого уровня. На самом низшем уровне системы находятся гипотезы, которые можно сопоставить с эмпирической действительностью.

Разновидностью гипотетико-дедуктивного метода можно считать математическую гипотезу, которая используется как важнейшее эвристическое средство для открытия закономерностей в естествознании Обычно в качестве гипотез здесь выступают некоторые уравнения, представляющие модификацию ранее известных и проверенных соотношений. Изменяя эти соотношения, составляют новое уравнение, выражающее гипотезу, которая относится к неисследованным явлениям. В процессе научного исследования наиболее трудная задача состоит в открытии и формулировании тех принципов и гипотез, которые служат основой для всех дальнейших выводов. Гипотетико-дедуктивный метод играет в этом процессе вспомогательную роль, поскольку с его помощью не выдвигаются новые гипотезы, а только проверяются вытекающие из них следствия, которые тем самым контролируют процесс исследования.

8. Близок к гипотетико-дедуктивному методу аксиоматический метод . Это способ построения научной теории, при котором в ее основу кладутся некоторые исходные положения (суждения) - аксиомы, или постулаты, из которых все остальные утверждения этой теории должны выводиться чисто логическим путем, посредством доказательства. Построение науки на основе аксиоматического метода обычно называют дедуктивным. Все понятия дедуктивной теории (кроме фиксированного числа первоначальных) вводятся посредством определений, образованных из числа ранее введенных понятий. В той или иной мере дедуктивные доказательства, характерные для аксиоматического метода, принимаются во многих науках, однако главной областью его приложения являются математика, логика, а также некоторые разделы физики.

Все описанные выше методы познания в реальном научном исследовании всегда работают во взаимодействии. Их конкретная системная организация определяется особенностями изучаемого объект, а также спецификой того или иного этапа исследования.

Как уже было отмечено, данные методы – непосредственные проявления социальной диалектики, или диалектики социального познания. Они называются общенаучными потому, что применяются в познании всех явлений действительности, следовательно, во всех науках, в том числе политологии.

Эти методы сформировались в ходе многовековой познавательной деятельности людей и совершенствуются в процессе ее развития.

Следует сказать, что общенаучные методы, будучи методами познания действительности , являются одновременно методами мышления исследователей ; с другой стороны, методы мышления исследователей выступают в качестве методов их познавательной деятельности.

Дадим краткую характеристику основных общенаучных методов исследования политических явлений и процессов.

Анализ и синтез

При исследовании политических проблем ученые подвергают их научному анализу , т.е. мысленному разделению политических явлений на их элементы , чтобы изучить каждый из них. Но любой из данных элементов функционирует только во взаимосвязи и взаимодействии с другими элементами. Поэтому анализ элементов предполагает одновременно осмысление их взаимосвязей и взаимодействий , что составляет содержание синтеза.

Таким образом, анализ и синтез – это две взаимосвязанные стороны мыслительной деятельности людей и соответственно два взаимосвязанных метода познания действительности, в данном случае политической.

При анализе политических явлений осмысливаются специфические особенности их элементов и их роль в функционировании данных явлений. В ходе же научного синтеза складывается целостное представление об этих явлениях, их содержании и законах развития.

В процессе аналитической и синтезирующей деятельности мышления совершается переход от первоначальных умозрительных (и потому поверхностных) суждений об изучаемых политических явлениях к более или менее глубоким и целостным представлениям о них. Появление при этом новых знаний о них указывает на творческий (эвристический) характер анализа и синтеза.

Индуктивный и дедуктивный методы познания

Индуктивный метод (индукция ), используемый в политических исследованиях, заключается в способе познания политических явлений, идущем от фиксирования опытных (эмпирических) данных и их анализа к их систематизации, обобщениям и делаемым на этой основе общим выводам. Данный метод заключается также в переходе от одних представлений о тех или иных политических явлениях и процессах к другим – более общим и чаще всего более глубоким. Основой функционирования индуктивного метода познания во всех случаях являются эмпирические (опытные) данные.

Однако индуктивные обобщения будут полностью безупречны лишь в том случае, если досконально изучены все научно установленные факты, на основе которых делаются эти обобщения. Это называется полной индукцией. Но чаще всего сделать это очень трудно, а порой и невозможно.

Поэтому в познавательной деятельности, в том числе при исследовании политических явлений и процессов, используется метод неполной индукции: изучение какой-то части исследуемых явлений и распространение вывода на все явления данного класса. Обобщения, полученные на основе неполной индукции, в одних случаях могут носить вполне определенный и достоверный характер, в других – более вероятностный характер.

Достоверность индуктивных обобщений может быть проверена путем применения дедуктивного метода исследования. Суть его заключается в выведении из каких-либо общих положений, которые считаются достоверными, определенных следствий, часть которых может быть проверена опытным путем. Если следствия, вытекающие из индуктивных обобщений, подтверждаются практическим опытом (экспериментом или реальными политическими процессами), значит, эти обобщения можно считать достоверными, т.е. соответствующими действительности.

Аналогия

Это определенный вид сравнения явлений и процессов, в том числе происходящих в политической жизни общества: установив сходство одних свойств у тех или иных политических явлений (процессов), делается вывод о сходстве у них других свойств. При этом необходимо учитывать специфические особенности развития политических явлений. Не нужно сводить их исследование только к поиску аналогий. К тому же метод аналогии применяется чаще всего наряду с другими общенаучными методами. При этом научная эффективность использования метода аналогии достаточна высока.

Моделирование

Это воспроизведение в специально созданном объекте (модели) свойств изучаемого явления, в том числе политического. Применение данного метода носит, как правило, творческий характер, открывающий нечто новое. В частности, при анализе самой модели обнаруживаются свойства, которые отсутствуют у отдельных ее частей и их простой суммы. В этом проявляется действие принципа: "Целое больше суммы составляющих его частей". Полученные знания о политическом явлении или процессе в целом используются для их дальнейшего изучения.

При исследовании процессов общественной жизни, в том числе политических, используются так называемые причинно-следственные модели. Они помогают выявить объективные причинно-следственные связи и взаимозависимости между социальными явлениями, порождение одних из них другими, а также возникновение у них новых свойств. Однако такие модели не всегда позволяют сделать выводы об изучаемом явлении в целом, поскольку, вскрывая его объективные стороны, они не фиксируют субъективные факторы, касающиеся сознания людей, действия которых непосредственно определяют содержание и направленность любых социальных явлений и процессов.

Данное затруднение разрешается политологами следующим образом: при анализе политических процессов, происходящих во всем обществе, т.е. на макроуровне, используются причинно-следственные модели, выявляющие объективные факторы деятельности и поведения людей, а при анализе процессов, происходящих в отдельных коллективах, т.е. на микроуровне, наряду с причинно-следственными используют так называемые когнитивные модели взаимодействий между индивидами, с помощью которых выявляются мотивы, убеждения и цели субъектов политической деятельности.

Для изучения систем и использования этих знаний для создания и управления системами необходимо системное мышление , заключающееся в сочетании аналитического и синтетического образов мышления. Суть анализа состоит в разделении целого на части, в представлении сложного в виде совокупности более простых компонент. Но чтобы познать целое, сложное, необходим и обратный процесс – синтез . Необходимость сочетания этих видов познания вытекает из свойства эмерджентности систем: целостность системы нарушается при анализе, при расчленении системы утрачиваются не только существенные свойства самой системы, но и свойства ее частей, оказавшихся отделенными от нее. Результатом анализа является лишь вскрытие состава компонент, знание о том, как система работает, но не понимание того, почему и зачем она это делает. Синтетическое мышление объясняет поведение системы, почему система работает так. При этом система должна рассматриваться, как часть большего целого.

Анализ и синтез дополняют друг друга. Так, при синтезе организационной структуры необходимо сначала провести анализ деятельности создаваемой организации, выделить отдельные процессы (функции), сопоставить им организационные единицы, а затем соединить их в отдельное целое, т.е. осуществить синтез. При выборе способа функционирования организации зачастую имеет место обратное: сначала используется синтетический подход – рассматривается деятельность организации, как целого; выбирается общая цель и способ функционирования, а затем осуществляется дезагрегация выбранного способа на отдельные функции.

Главным содержанием дисциплины «Системный анализ» являются сложные проблемы принятия решений, при изучении которых неформальные процедуры представления здравого смысла и способы описания ситуаций играют не меньшую роль, чем формальный математический аппарат. Системный анализ является дисциплиной синтетической. В нём можно выделить три главных направления. Эти три направления соответствуют трём этапам, которые всегда присутствуют в исследовании сложных систем:

1) построение модели исследуемого объекта;

2) постановка задачи исследования;

3) решение поставленной математической задачи.

Познание систем и использование этих знаний для создания систем и управления ими осуществляется через моделирование.

Конечной целью системного анализа является разрешение проблемной ситуации, возникшей перед объектом проводимого системного исследования (обычно это конкретная организация, коллектив, предприятие, отдельный регион, социальная структура и т.п.). Системный анализ занимается изучением проблемной ситуации, выяснением её причин, выработкой вариантов её устранения, принятием решения и организацией дальнейшего функционирования системы, разрешающего проблемную ситуацию. Начальным этапом любого системного исследования является изучение объекта проводимого системного анализа с последующей его формализацией. На этом этапе возникают задачи, в корне отличающие методологию системных исследований от методологии других дисциплин, а именно, в системном анализе решается двуединая задача. С одной стороны, необходимо формализовать объект системного исследования, с другой стороны, формализации подлежит процесс исследования системы, процесс постановки и решения проблемы.

Приведём пример из теории проектирования систем. Современная теория проектирования сложных систем может рассматриваться как одна из частей системных исследований. Согласно ей проблема проектирования сложных систем имеет два аспекта. Во-первых, требуется осуществить формализованное описание объекта проектирования. Причём на этом этапе решаются задачи формализованного описания как статической составляющей системы (в основном формализации подлежит её структурная организация), так и её поведение во времени (динамические аспекты, которые отражают её функционирование). Во-вторых, требуется формализовать процесс проектирования. Составными частями процесса проектирования являются методы формирования различных проектных решений, методы их инженерного анализа и методы принятия решений по выбору наилучших вариантов реализации системы.

Постараемся изложить основные процедуры алгоритма проведения системного анализа, которые являются обобщением последовательности этапов проведения такого анализа, сформулированных рядом авторов, и отражают его общие закономерности. Перечислим основные процедуры системного анализа:

– изучение структуры системы, анализ её компонентов, выявление взаимосвязей между отдельными элементами;

– сбор данных о функционировании системы, исследование информационных потоков, наблюдения и эксперименты над анализируемой системой;

– построение моделей;

– проверка адекватности моделей, анализ неопределённости и чувствительности;

– исследование ресурсных возможностей;

– определение целей системного анализа;

– формирование критериев;

– генерирование альтернатив;

– реализация выбора и принятие решений;

– внедрение результатов анализа.

Понятие модели

Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели можно назвать моделированием , т.е. моделирование - это представление объекта моделью для получения информации об объекте путем проведения эксперимента с его моделью.

С точки зрения философии моделирование следует рассматривать как эффективное средство познания природы. При этом процесс моделирования предполагает наличие объекта исследования, исследователя-экспериментатора и модели.

В автоматизированных системах обработки информации и управления в качестве объекта моделирования могут выступать производственно-технологические процессы получения конечных продуктов; процессы движения документов, информационных потоков при реализации учрежденческой деятельности организации; процессы функционирования комплекса технических средств; процессы организации и функционирования информационного обеспечения АСУ; процессы функционирования программного обеспечения АСУ.

Преимущества моделирования состоят в том, что появляется возможность сравнительно простыми средствами изучать свойства системы, изменять ее параметры, вводить целевые и ресурсные характеристики внешней среды. Как правило, моделирование используется на следующих этапах:

1) исследования системы до того, как она спроектирована, с целью определения ее основных характеристик и правил взаимодействия элементов между собой и с внешней средой;

2) проектирования системы для анализа и синтеза различных видов структур и выбора наилучшего варианта реализации с учетом сформулированных критериев оптимальности и ограничений;

3) эксплуатации системы для получения оптимальных режимов функционирования и прогнозируемых оценок ее развития.

При этом одну и ту же систему можно описать различными типами моделей. Например, транспортную сеть некоторого района можно промоделировать электрической схемой, гидравлической системой, математической моделью с использованием аппарата теории графов.

Для исследования систем широко используются следующие типы моделей: физические (геометрического подобия, электрические, механические и др.) и символические (содержательные и математические). Под математической моделью понимается совокупность математических выражений, описывающих поведение (структуру) системы и те условия (возмущения, ограничения), в которых она работает. В свою очередь, математические модели в зависимости от используемого математического аппарата подразделяются, например, на:

· статические и динамические;

· детерминированные и вероятностные;

· дискретные и непрерывные;

· аналитические и численные.

Статические модели описывают объект в какой-либо момент времени, а динамические отражают поведение объекта во времени. Детерминированные модели описывают процессы, в которых отсутствуют (не учитываются) случайные факторы, а вероятностные модели отражают случайные процессы - события. Дискретные модели характеризуют процессы, описываемые дискретными переменными, непрерывные - непрерывными. Аналитические модели описывают процесс в виде некоторых функциональных отношений или (и) логических условий. Численные модели отражают элементарные этапы вычислений и последовательность их проведения. Если для описания системы используется естественный язык (язык общения между людьми), то такое описание называется содержательной моделью. Примерами содержательных моделей являются: словесные постановки задач, программы и планы развития систем, деревья целей организации и др. Содержательные модели имеют самостоятельную ценность при решении задач исследования и управления системами, а также используются в качестве предварительного шага при разработке математических моделей. Поэтому качество математической модели зависит от качества соответствующей математической модели.

В качестве языковых средств описания содержательных (вербальных) моделей используются естественный язык (язык общения между людьми), диаграммы, таблицы, блок-схемы, графы. Сложные системы потому и называются сложными, что они плохо поддаются формализации. Для них целесообразно использовать содержательные модели. Содержательные модели не заменимы на ранних этапах проектирования сложных систем, когда формируется концепция системы. Методы системного анализа, используя декомпозиционный подход , позволяют выявить упорядоченное множество подсистем, элементов, свойств системы и их связей. Интегрированная содержательная модель системы позволяет представить общую картину, составить обобщенное описание, в котором подчеркнуты основные сущности, а детали скрыты. Главное в такой модели - краткость и понятность. Такая модель может служить основой для построения более детальных моделей, описывающих отдельные аспекты, подсистемы. Таким образом, содержательная модель может служить каркасом для построения других моделей, в том числе и математических. Она служит также для структуризации информации об объекте.

Множественность моделей одного объекта обусловлена в частности тем, что для разных целей требуется строить (использовать) разные модели. Одним из оснований классификации моделей может быть соотнесение типов моделей с типами целей. Например, модели можно разделить на познавательные и прагматические.

Познавательные модели являются формой организации и представления знаний, средством соединения новых знаний с имеющимися. Поэтому при обнаружении расхождения между моделью и реальностью встаёт задача устранения этого расхождения с помощью изменения модели путём приближения модели к реальности.

Прагматические модели являются средством управления, средством организации практических действий, способом представления образцово правильных действий или их результата. Поэтому при обнаружении расхождения между моделью и реальностью встает задача устранения этого расхождения с помощью изменения реальности так, чтобы приблизить её к модели.

Таким образом, прагматические модели носят нормативный характер, играют роль стандарта, образца, под которые «подгоняются» как сама деятельность, так и её результат. Примерами прагматических моделей могут служить планы, программы действий, уставы организаций, кодексы законов, алгоритмы, рабочие чертежи и шаблоны, параметры отбора, технологические допуски, экзаменационные требования и т.п.

Различают физические и абстрактные модели.

Физические модели образуются из совокупности материальных объектов. Для их построения используются различные физические свойства объектов, причём природа применяемых в модели материальных элементов не обязательно та же, что и в исследуемом объекте. Примером физической модели является макет.

Информационная (абстрактная) модель – это описание объекта исследований на каком-либо языке. Абстрактность модели проявляется в том, что её компонентами являются понятия, а не физические элементы (например, словесные описания, чертежи, схемы, графики, таблицы, алгоритмы или программы, математические описания).

Информационные модели описывают поведение объекта-оригинала, но не копируют его. Информационная модель – это целенаправленно отобранная информация об объекте, которая отражает наиболее существенные для исследователя свойства этого объекта. Среди информационных (абстрактных) моделей различают: – дескриптивные, наглядные и смешанные; – гносеологические, инфологические, кибернетические, сенсуальные (чувственные), концептуальные, математические.

Гносеологические модели направлены на изучение объективных законов природы (например, модели солнечной системы, биосферы, мирового океана, катастрофических явлений природы).

Инфологическая модель (узкое толкование) – параметрическое представление процесса циркуляции информации, подлежащее автоматизированной обработке.

Сенсуальные модели – модели каких-то чувств, эмоций, либо модели, оказывающие воздействие на чувства человека (например, музыка, живопись, поэзия).

Концептуальная модель – это абстрактная модель, выявляющая причинно-следственные связи, присущие исследуемому объекту и существенные в рамках определённого исследования. Основное назначение концептуальной модели – выявление набора причинно-следственных связей, учёт которых необходим для получения требуемых результатов. Один и тот же объект может представляться различными концептуальными моделями, которые строятся в зависимости от цели исследования. Так, одна концептуальная модель может отображать временные аспекты функционирования системы, иная – влияние отказов на работоспособность системы.

Математическая модель – абстрактная модель, представленная на языке математических отношений. Она имеет форму функциональных зависимостей между параметрами, учитываемыми соответствующей концептуальной моделью. Эти зависимости конкретизируют причинно-следственные связи, выявленные в концептуальной модели, и характеризуют их количественно.

Таким образом, модель – это специальный объект, в некоторых отношениях замещающий оригинал. Принципиально не существует модели, которая была бы полным эквивалентом оригинала. Любая модель отражает лишь некоторые стороны оригинала. Поэтому с целью получения больших зияний об оригинале приходится пользоваться совокупностью моделей. Сложность моделирования как процесса заключается в соответствующем выборе такой совокупности моделей, которые замещают реальное устройство или объект в требуемых отношениях. Например, систему дифференциальных уравнений, описывающую переключательные процессы в элементах цифрового устройства, можно использовать для оценки их быстродействия (времени переключения), но нецелесообразно применять для построения тестов или временных диаграмм работы устройства. Очевидно, в последних случаях необходимо воспользоваться какими-либо другими моделями, например, логическими уравнениями