- •Философия научного познания
- •Философия научного познания
- •І. Наука ххі столетия
- •1.1. Наука и научная картина мира
- •1.2. Наука XXI века
- •Іі. Познание: возможности и границы
- •2.1. Сознание и познание
- •2.2. Кризис классических методологий
- •2.3. Познание, как оказалось, невозможно без самопознания
- •Ііі. Традиции в познании. Научная школа
- •3.1. Традиции и реальность
- •3.2. Научная школа
- •IV. Теория развития науки Томаса Куна
- •4.1. Парадигма как способ деятельности научного сообщества
- •4.2. «Методологические директивы» — один из факторов развития науки
- •4.3. Многоуровневый характер методологических правил
- •V. Научное творчество
- •5.1. Понятие о научном творчестве
- •5.2. Научное познание – творческий процесс
- •5.3. Психология научного познания
- •5.4. Интуиция как часть механизма мышления
- •5.5. Развитие интуитивных способностей
- •VI. Научное знание
- •6.1. Существует ли всё ещё в науке точка зрения «Абсолютного Наблюдателя» ?
- •6.2. Тезис о несоизмеримости и культурный релятивизм
- •6.3. Историческая изменчивость критериев рациональности и релятивизм
- •6.4. Неизбежен ли релятивизм ?
- •VII. Системность как сущностная характеристика научного знания
- •7.1. Понятия «системный подход» и «система»
- •7.2. Системообразующие факторы
- •7.3. Механизм развития систем Возникновение
- •Viіi. Научная теория как воплощение системности
- •8.1. Теория как особая форма научного познания
- •8.2. Научная теория как идеализированное отображение действительности
- •8.3. Цели и функции научной теории
- •8.4. Единство эмпирического и теоретического, теории и практики Проблема материализации научной теории
- •IX. Эмпирическое и теоретическое в научном познании
- •9.1. Понятие эмпирического и теоретического
- •9.2. Структура эмпирического исследования
- •9.3. Структура теоретического исследования
- •X. Диалектические и формально-логические методы познания
- •10.1. Исторический и логический методы познания
- •10.2. Восхождение от абстрактного к конкретному
- •10.3. Формально-логические законы научного познания
- •XI. Моделирование как метод научного познания
- •11.1. Моделирование как необходимый этап познания сущности изучаемого явления или процесса при разработке его теории
- •11.2. Гипотезы как необходимые признаки, определяющие свойства разрабатываемой модели или процесса
- •11.3. Предсказания – важнейший критерий истинности разрабатываемой теории
- •11.4. Связь моделирования с детерминированными и стохастическими методами изучения явления
- •XII. Наука и вненаучное (квазинаучное) знание
- •12.1. Философские проблемы идентификации научного знания
- •12.2. Классическая наука. Критерии научности. Типы научности
- •12.3. Наука и образование как особый цивилизационный блок
- •12.4. Понятия научного и мистического знания
- •12.5. Научное и вненаучное знание
- •Литература
11.3. Предсказания – важнейший критерий истинности разрабатываемой теории
После построения теории исследуемого явления делаются и анализируются важнейшие выводы, вытекающие из сформулированной теории, справедливость которых проверяется по специально разработанной методике с помощью специальных экспериментов63. Если логические предсказания, вытекающие из построенной теории, имеют место в действительности и во всех случаях, то разработанная теория признается верной. Других способов проверки истинности теории не существует. Одновременно с проверкой истинности выявляются границы применимости созданной теории. В случаях, когда теория не подтверждается экспериментальной проверкой, то устанавливаются границы ее применимости, за пределами которых теория должна быть уточнена путем добавления новых или замены введенных ранее гипотез.
11.4. Связь моделирования с детерминированными и стохастическими методами изучения явления
Выше был приведен ряд примеров, касающихся применяемых в науке моделей из области геометрии, картографии, математики, строительной механики, теории упругости, классической динамики и теории относительности. Эти модели и описываемые с их помощью явления можно назвать детерминированными моделями и процессами, т. е. такими, суть которых определяется жесткими рамками законов природы, а случайная компонента пренебрежимо мала. Адекватность модели, описываемого с ее помощью процесса, устанавливается в зависимости от описываемого явления теми или иными способами. Так, теория тонкостенных оболочек и толстостенных цилиндрических оболочек отличаются путем задания доверительного интервала толщин, определяющего пределы применимости каждой теории. Пределы применимости каждой теории классической динамики от теории относительности среди прочих признаков отделяются еще тем, что сделанные на основе теории относительности предсказания проверяются путем эксперимента, организованного в лаборатории или непосредственно в природе.
Однако такое положение имеет место далеко не всегда. Известны явления, сущность которых в своей основе содержит существенную случайную компоненту. Такие явления и модели называются стохастическими. Философия признает наряду с детерминированностью еще и случайность, которая рассматривается не как царство произвола, а как философскую категорию, обозначающую случайность как специфическую форму проявления необходимости в природе, случай, когда параллельно основному изучаемому процессу протекают независимые и неуправляемые сопутствующие процессы, пути развития которых, пересекаясь, суммируются, давая всплески и выбросы случайных компонентов.
В основе стохастической теории случайных процессов могут быть положены два различных подхода. Первый из них основан на использовании теории многомерных функций распределения случайных величин, а второй — на основе корреляционной теории случайных процессов.
Постоянное расширение масштабов исследований в науке позволит обеспечить глубокие качественные изменения в двух взаимодействующих сферах материального мира, природы и общества, имеющие тождественные и различные черты. Природа — объективная реальность, существующая в виде неорганического мира. Общество — это высшая форма развития материального мира, закономерно выделившаяся из природы. Развитие науки возможно лишь при условии, что она постоянно будет учитывать запросы производства в двух взаимодействующих сферах материального мира64.
Научная и практическая деятельность исследователя, тесно связанная с научно-производственной активностью с применением теоретических знаний и логических средств: анализ и синтез, обобщение и абстрагирование, индукция и дедукция, аналогия, моделирование, прогнозирование и другие научные подходы. На различных этапах исследований теоретические знания определяют цель, проблему и гипотезу. Эксперименты логически обосновывают объект исследования. На этапе проведения эксперимента и получения исходных эмпирических данных теоретические знания выполняют роль ориентиров в восприятии, осознании, фиксации и истолковании полученных результатов. На этапе логико-теоретической обработки эмпирических зависимостей теоретические знания составляют основу анализа и синтеза, обобщения и интерпретации результатов. На указанных этапах логические средства активно используются, влияя на процесс экспериментального исследования и одновременно воспринимая его обратное действие65.