Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы научных исследований. Учебное пособие для обучающихся по направлению подготовки 09.04.01 Информатика и вычислительная техника
.pdf
самоцитирования — перекрестное взаимное цитирование несколькими исследователями
или организациями.
Индекс цитируемости — показатель того, насколько значим определённый научный
труд. Данный индекс включает общее количество распределенных по датам ссылок на публикацию труда в реферируемых научно-периодических изданиях.
Индекс цитирования — перечень публикаций или их библиографических описаний.
Это электронная база данных, предназначенная для аналитической обработки библиографических описаний научных публикаций. После обработки происходит автоматический
подсчет наукометрических показателей — таких как количество публикаций и цитирований, индекс Хирша и т.д. Благодаря наукометрическим базам можно находить публикации, которые цитируют определенную работу, и публикации, которые цитируются в определенной работе. Итак, у исследователя или организации не может быть индекса
цитирования, поскольку последний представляет собой базу данных. В то же время у исследователя или организации может быть индекс цитируемости — определённый цифровой показатель.
Индекс оперативности представляет собой отношение количества полученных журналом в определенное время ссылок на работы, которые были опубликованы в этом журнале в это же время, к общему количеству статей, которые были опубликованы в этом журнале в это же время. Благодаря данному индексу можно рассчитать, как быстро
опубликованные в конкретном журнале работы приобретают известность в научном сообществе.
Индекс Хирша представляет собой характеристику продуктивности исследователя или
научного сообщества. Для расчёта показателя используется количество опубликованных
им работ, цитирований данных работ. Индекс Хирша используется для расчётов любых
массивов статей в наукометрических базах данных. Этот показатель был предложен Хорхе Хиршем — американским физиком из калифорнийского университета Сан-Диего
в 2005 г. Расчёт индекса в наукометрических базах данных происходит автоматически. При
этом у одного и того же исследователя в зависимости от базы данных индекс может различаться, так как для его расчёта используются данные, которые включает рассматриваемая база.
На рис. 2.1 представлены наукометрические данные по автору, представленные в базе
данных РИНЦ, а на рис. 2.2 — данные по тому же автору, взятые из базы данных Scopus.
Рис. 2.1. Наукометрические данные по автору в РИНЦ
Рис. 2.2. Наукометрические данные по автору в Scopus
Индекс Хирша позволяет оценить достижения ученого в научной сфере, что отличает этот показатель от таких стандартных характеристик, как количество цитирований или
публикаций. Однако он действует при сравнении учёных, которые работают в одинаковой сфере научных исследований, так как порядок цитирования для каждой отрасли науки свой. Например, в физике индекс Хирша намного меньше, в отличие от медицины.
21
Однако необходимо понимать, что индекс Хирша одинаков для автора какой-нибудь
крайне популярной статьи и для автора огромного количества публикаций, которые были
процитированы максимум один раз. Например, если первый учёный имеет одну публикацию с цитируемостью 100, а второй учёный — 100 публикаций с цитируемостью 1, то для
обоих исследователей показатель составит 1. Если другой учёный имеет 5 публикаций, которые были процитированы по 5 раз каждая, то для него индекс Хирша составит 5. В результате некоторые учёные получают, казалось бы, незаслуженный результат, тогда как
значимость работы других сильно занижается.
Таким образом, два учёных, у которых один и тот же индекс Хирша, могут иметь значительное расхождение в показателе индекса цитируемости.
Кроме того, количество публикаций, индексы цитируемости и Хирша представляют
собой накопительные показатели. Если учёный публикуется уже долгое время, скорее всего его индекс Хирша тоже высокий. Следовательно, главным недостатком индекса Хирша является тот факт, что показатель может некорректно оценить значимость публикации
ученого. Так, если он совсем недавно стал работать в научной сфере, то его открытия могут быть недооценены.
Вопросы для самоконтроля
1. Выбор направления и темы научного исследования в рамках направления
09.04.01 Информатика и вычислительная техника.
2. Этапы научного исследования в рамках направления 09.04.01 Информатика и вы-
числительная техника.
3. Методы и приемы теоретического анализа.
4. Представление результатов исследования.
5. Этические аспекты развития научного познания.
6. Антиплагиат.
7. Системный подход к проведению научного исследования.
8. Наукометрические показатели автора.
9. Цитирование и самоцитирование.
Контрольное задание № 1
В рамках закрепления полученных знаний необходимо сформулировать тему ВКР,
а также составить аналитический обзор по изучаемой в ВКР проблеме, придерживаясь
правил, представленных в главах 1 и 2.
Полученные материалы необходимо оформить в виде научной статьи, а также сделать презентацию полученных в статье результатов.
22
В главе представлен укрупненный алгоритм формирования ВКР, а также рассматриваются разновидности систематизации результатов исследований с целью формирования
ВКР, подробно рассматривается поисковой этап исследовательской работы.
Подробно описаны методы и методики проведения эксперимента, способы создания моделей.
Полученные знания можно использовать при работе над второй главой ВКР при
определении используемых методов и методик, а также при планировании эксперимента, чему и посвящено контрольное задание № 2.
Завершающий этап исследования предполагает, что учёный (исследователь) систематизирует, интерпретирует и грамотно излагает полученные результаты.
Систематизация результатов — представление результатов в виде структуры, которая отличается упорядоченностью и взаимосвязанными элементами. Требуется соответствие данных элементов задачам, которые поставлены в исследовании. Необходимо правильно интерпретировать системно представленные результаты.
Интерпретация представляет собой разъяснение результатов, раскрытие их сущности, смысла. Это процесс, который раскрывает суть изучаемого объекта или какого-либо
явления.
Интерпретация основывается на объяснении полученных результатов в соответствии
с концепцией, принятой в исследовании. Исследователь должен сверить концептуальное
толкование с альтернативными вариантами, проверить различные версии истолкования
полученных результатов. Первоначальная интерпретация позволяет разъяснить результаты в соответствии с рабочей гипотезой. В то же время дальнейшее выведение следствий
зависит от того, как меняются факторы, а в некоторых случаях и гипотеза, как уточняются концептуальные установки.
Интерпретация позволяет установить фактическое значение результатов в теоретических и практических вопросах, оценить их новизну и продуктивность в дальнейшем использовании, определить значение для исследователя или для представителей научного
сообщества, которые могут заинтересоваться данной работой.
Если результаты не соответствуют использованной концепции или ожиданиям исследователя, то интерпретировать их сложнее. Исследователь должен перепроверить результаты или обновить концепцию. Если же результаты полностью совпали с моделируемыми, то в этом случае есть риск, что исследователь откажется от последующих поисков,
не будет разрабатывать новые способы решения проблемы.
Исследование необходимо апробировать. Данная процедура подтверждает корректность, истинность полученных результатов. Благодаря апробации учёный может предотвратить крупные ошибки, избежать личных пристрастий, своевременно выявить недочеты и быстро их устранить. На текущий момент апробация представляет собой установление
истинности результатов, компетентную оценку, конструктивную критику как результатов,
так и выбранной методики исследования. Есть разные варианты проведения апробации —
например, устное или письменное рецензирование, дискуссии и обсуждения. Важно правильно оформить полученные результаты исследования.
Исследователь может изложить результаты разными способами — например, составить научный отчёт и зачитать его, написать статью, изложив в ней полученные результа-
23
ты, составить рецензию с критическим анализом результатов, составить монографию, где
будут подробно описаны порядок проведения исследования и достигнутые результаты,
а также представлены выводы, рекомендации, список использованной литературы. Изложение результатов может представлять собой методические рекомендации, где будут описаны варианты того, как использовать полученные результаты в практической деятельности. Также исследователь может написать ВКР, публично защитив её и получив степень
магистра.
Учебные пособия тоже составляются на основе результатов исследования. Чаще всего исследователь выступает с научными сообщениями, лекциями — это главные форматы изложения информации о том, как проводилось исследование и какие результаты были
достигнуты.
Ниже рассмотрены самые распространенные способы изложения полученных результатов.
Диссертация (от лат. dissertаre, «обсуждать») — научная работа, где описываются ре-
зультаты проведенного исследования. Автор диссертации защищает свою работу с целью
получить степень кандидата или доктора наук. Важно, чтобы в диссертации была обоснована актуальность темы, охарактеризованы проблема, объект и предмет, представлены задачи, сформулирована гипотеза и положения, обоснованы и расписаны методики, а также ход исследования и полученные результаты. От автора диссертации ожидается, что он
обоснует новизну результатов исследования, докажет их значимость с точки зрения теории и практики.
Научный отчёт — официальный формат представления результатов научной работы
коллектива учёных. Отчёт содержит подробное описание задач, методов, содержания, хода
исследования и полученных результатов. В научном отчёте указываются характеристика
коллектива авторов, актуальность темы, объект, предмет, описание задач и методики, анализ использованной литературы и накопленной практики, обоснование полученных результатов с точки зрения теории, научная новизна, значимость достигнутых результатов,
научные выводы и рекомендации, а также список использованной литературы. Научный
отчёт оформляется в научном стиле.
Монография представляет собой научную работу одного исследователя или группы
исследователей. В монографии рассматривается конкретная научная проблема. Объём монографии может составлять до четырёх авторских листов.
Курсовые и дипломные работы — форматы студенческой учебно-исследовательской
деятельности. Благодаря такой работе студенты получают возможность углубить имеющиеся теоретические знания, развить умения и навыки по проведению исследовательской
работы. В процессе проведения исследования студенты анализируют теорию по интересующей их проблеме, организуют опыты и эксперименты, анализируют и оценивают полученные результаты, делают личные суждения и выводы. Далее курсовая или дипломная
работа публично защищается студентом.
Учебное пособие представляет собой издание, где изложены основы знаний, касающиеся той или иной предметной области. Учебное пособие содержит систематизированное изложение знаний и предназначено для студентов и учащихся. Государственные образовательные стандарты строго регламентируют структуру и содержание учебных пособий,
а также рабочую программу соответствующей учебной дисциплины.
Тезисы научных докладов — сжатое, ёмкое изложение идей и положений, которые описаны в научной работе. Данные идеи необходимо сформулировать кратко и одновременно содержательно, с аргументами. Тезисы публикуются в печати и позволяют читателю ознакомиться с важнейшими направлениями работы в той или иной теме.
Научная статья — статья, где рассматриваются основные вопросы теоретической и
практической работы автора. Научная статья имеет определённую структуру: актуальность
24
проблемы, подходы других исследователей к её решению, перспективы развития тех или
иных направлений исследования, описание теории и проведенных экспериментов, выводы автора и практические рекомендации о том, как решить поставленную проблему.
Рецензия — критический анализ требований, которые, по мнению рецензента, являются обязательными. В рецензии специалист перечисляет конструктивные советы о том,
как разработать поставленные проблемы.
Методические рекомендации — перечень советов о наиболее рациональном использовании полученных результатов исследования в ходе решения тех или иных задач. Методические рекомендации предусмотрены для конкретной категории читателей, вследствие
чего автор должен учитывать специфические особенности той или иной сферы деятельности.
Депонированная научная разработка — разработка, которая проводится при заинтересованности исследователя издать свой труд в сжатые сроки. Такой формат позволяет осветить актуальные частные вопросы, если их издание крупным тиражом невыгодно, поскольку они представляют интерес для узкоспециализированных сотрудников.
Сегодня есть два метода составления текста для научной работы:
– конструктивно-синтетический предназначен для разработки первоначального варианта. В ходе накопления материала для написания определенного раздела, разработки
плана, описания мыслей, построения доказательств учёный должен зафиксировать всю
эту информацию, соблюдая логику изложения. Набор текста на компьютере должен успевать за мыслью исследователя. В противном случае он рискует упустить важные идеи, нарушить последовательность;
– критико-аналитический метод используется для уточнения, исправления отдельных фрагментов текста, дополнения, перестановки элементов, удаления ненужной информации.
После этого автор приступает к редактированию своей работы. Цель этого этапа —
добиться максимально точного и выразительного изложения работы. Также автор при необходимости оформляет справочный материал и формирует список использованной литературы.
Благодаря изучению литературы автор понимает, какие проблемы получили больше
внимания, какие привлекают к себе научные обсуждения, какие являются устаревшими,
а какие пока не получили достаточного внимания.
Стремительно развивающийся процесс информатизации всех сфер жизни общества
поднимает на новый уровень организацию и качество исследовательской работы. Применение информационных технологий на поисковом этапе исследовательской работы —
одна из наиболее слабо освещённых в информационном плане тем и требует тщательного анализа.
Два-три десятка лет назад для проведения обзора состояния рассматриваемой проблемы молодой учёный обычно шел в библиотеку и там проводил поиск литературы по
интересующему вопросу. Зачастую найти статьи (а тем более материалы конференций) по
требуемой тематике в фондах крупных библиотек было работой непростой, трудоёмкой
и не всегда дающей желаемый результат.
В настоящее время на этом этапе исследователь нередко пользуется электронными
библиотеками. Назовем наиболее известные.
• Научная библиотека Elibrary.ru. Она появилась в 1999 г. с целью предоставить рос-
сийским учёным электронный доступ к основным зарубежным научным изданиям. В 2005 г.
25
библиотека запустила уникальный проект — РИНЦ (Российский индекс научного цитирования) и стала работать с публикациями на русском языке. Сегодня это крупнейшая
электронная библиотека научных публикаций на русском языке.
• Академия Google. Благодаря ей учёные могут осуществлять поиск научной литературы по одной форме запроса. Доступны рецензированные статьи, книги, отчётность, рефераты, диссертации. Поиск может осуществляться по разным источникам, затрагивать
статьи, рефераты и библиографию. Также можно осуществить поиск информации о тех
или иных работах в определенной сфере исследования, полного текста документа в интернете или в базе данных. Когда пользователь создает личный профиль в Академии Google,
он получает возможность сохранять результаты предыдущих поисков, отслеживать цитирование тех или иных работ, отслеживать работы отдельного автора или группы авторов.
• Microsoft Academic (МА) — исследовательский проект, который в то же время является академической поисковой системой. Проект достиг значимых результатов в сфере
машинного обучения, а также получил новые знания, упрощающие анализ научной информации. Это смысловая поисковая система, где обрабатывают текст для понимания запросов и их сохранения. Проект использует семантический вывод, позволяющий установить цель пользователя и показывать только релевантные результаты. Благодаря этому MA
способен совершать обработку даже самых сложных запросов.
• Elsevier — крупный научный издательский дом. Ежегодно он выпускает примерно
25 % всех статей из научных журналов, которые издаются в мире. На русскоязычной версии сайта учёные получают возможность проверить свои работы на цитирование, проанализировать состояние в базе данных. На главной странице публикуются актуальные новости
об издательстве. Начинающим пользователям системы рекомендуется воспользоваться
уникальной обучающей платформой.
• Science Direct — мультидисциплинарная платформа, охватывающая научную литературу из самых разных областей науки. Пользователи получают доступ к 13 млн публикаций из 2,5 тыс. разнообразных научных журналов. Также им доступны более 33 тыс. книг
издательства Elsevier, огромное количество журналов, которые публиковали уважаемые
научные сообщества. Полноценная база данных сервиса — крупнейшая информационная
платформа для самых разных категорий пользователей (учёные, преподаватели, медики,
студенты). База данных включает 25 % от всего объёма научных публикаций в мире. Сервис позволяет искать и просматривать рефераты в гостевом режиме, получить доступ к изданиям за последние 4 года (по подписке на продолжающиеся издания). Также сервис предоставляет возможность распечатать, экспортировать, ранжировать по дате и форматам.
Пользователи информируются об очередном цитировании статьи, о выпущенном номере, о результате поиска через электронную почту. Также платформа предлагает систему администрирования Admintool и статистику использования сервиса. Юридические лица могут получить доступ в соответствии с IP-диапазоном.
• Sci-Hub — интернет-ресурс, который одним из первых открыл пользователям массовый и публичный доступ к огромному количеству научных публикаций без ограничений.
Также на поисковом этапе исследовательской работы для обоснования актуальности
и новизны проводимого исследования можно использовать базы данных интеллектуальной собственности.
Информация патентных источников является уникальной базой классифицированных технических достижений и представляет огромную ценность при проведении научных исследований. Изучение большого объёма патентных документов дает возможность
ознакомиться с результатами новейших изобретений и инноваций в области исследования.
Многие ведомства публикуют патенты и заявки в режиме онлайн. Список ведомственных служб по интеллектуальной собственности, представляющих свободный доступ
к базам, можно найти на сайте: http://www.wipo.int/ipdl/en/resources/links.html.
26
Приведем примеры специализированных сайтов, объединяющих базы различных
стран:
• Patentoscope (http://www.wipo.int/patentscope/search/ru/search.jsf):
– 1,7 млн международных заявок;
– бесплатно;
– содержит документы с 1978 г.;
– база содержит колоссальное кол-во данных, среди которых заявки PCT, описания,
заголовки, пояснительные тексты.
• EAPO (https://www.eapo.org/ru/patents/reestr/):
– узкий охват;
– ограниченное количество стран;
– поиск по реестру евразийских патентов.
• Eapatis (http://www.eapatis.com/):
– одна из крупнейших баз данных;
– 12 национальных патентных организации;
– 40 баз данных;
– 35 млн описаний.
• Онлайн сервис ЕПВ Espacenet (https://ru.espacenet.com):
– просмотр текстов описаний и формул изобретений;
– поиск по текстам полных описаний;
– поиск по оригинальным названиям компаний, фамилиям изобретателей.
• Патентное ведомство США USPTO (http://patft.uspto.gov/):
– свободный доступ к патентам США;
– публикации начиная с 1790 г.;
– полнотекстовый поиск;
– база сложна в использовании.
• Национальная база патентного ведомства Японии JPL IPDL (https://www.j-platpat.inpit.
go.jp/web/all/top/BTmTopPage; http://www.ipdl.inpit.go.jp/homepg_e.ipdl);
• Расширенный поиск Google Patent (https://www.google.ru/advanced_patent_search?hl=ru)
с полнотекстовым патентным поиском и возможностью использовать следующие параметры:
– номер патента;
– название;
– автор изобретения;
– первоначальный правообладатель;
– современная классификация США;
– международная классификация;
– совместная классификация;
– тип или статус патента;
– дата и др.
Критический анализ информации — процедура, во время которой исследователь проверяет актуальность информации, её достоверность, убеждается в том, что она исчерпывающая и правдивая. Если информация актуальна, то это свидетельствует о том, что в определённый момент времени в определенном контексте она ценная. Правдивость информации может иметь два значения — истинность и ложность.
Достоверность — уровень неискажённости информации, которая была получена из
надежных и проверенных источников. На этапе передачи информации её достоверность
27
может меняться. Уровень искажения зависит от того, сколько ретрансляторов передают
информацию.
Полнота информации — уровень её достаточности для того, чтобы иметь возможность
совершить логически корректную операцию.
Критический анализ информации не имеет отрицательного значения. Процедура
указывает на то, что необходимо оценить достоверность, полноту и другие параметры информации. Критический анализ имеет непосредственное отношение к сбору информации. От того, насколько грамотные способы сбора информации были выбраны, зависит
достоверность полученных данных. Также аналитик должен оценить, насколько надёжен
источник информации и можно ли ему доверять.
Адресат получает информацию из первичного или вторичного источника, поэтому
один из наиболее эффективных аналитических инструментов — анализ данных источников.
Оценка точности критического анализа информации
Аналитик должен определить точность и проверяемость информации. Точность представляет собой важнейший этап процесса оценки, особенно в случаях, когда исследователь в первый раз видит тот или иной канал получения информации. Основой точности
оценки выступают источник информации, дата и результаты проведенного поиска.
Источник информации. Основой источника выступают другие источники, указанные
или содержащие ссылки на себя. Например, перечислены лица и источники, предоставившие исходные данные, которые могут быть опубликованы или нет. Точность использованной исходной информации тоже можно проверить.
Дата. От даты появления информации зависит её актуальность. Дата выступает одним из наиболее важных критериев для различных информационных изданий. Дата возникновения информации имеет такое же важное значение, как и частота её обновления,
датирование источников исходной информации при их наличии.
Результаты поиска. Алгоритм работы поисковой машины в интернете не похож на
работу с библиотечным каталогом, что нужно учитывать при поиске информации в интернете. К тому же поисковые системы нередко поднимают в топ выдачи результатов разрекламированные или иным способом оптимизированные источники информации. При
работе с поисковой системой аналитик должен соблюдать особую осторожность.
Критический анализ информации представляет собой её экспертную оценку аналитиком. Для анализа необходимо выполнять оценку по указанным критериям, соблюдая
точность и последовательность действий. При систематическом проведении аналитической работы с применением шкал оценок надёжности, полноты и достоверности есть возможность соотнести их с результатами анализа данных в различные периоды времени.
В результате появляется возможность выстроить матрицу вероятностей критериев изучаемого информационного пространства. После построения матрицы от аналитика ожидается беспристрастная, объективная оценка информации. Только в этом случае критический анализ завершён, что позволяет назвать изученные данные действительно
достоверными.
В процессе проектирования сложных информационных систем и подсистем появляются задачи, для которых необходимо оценить качественные и количественные закономерности процессов работы, провести структурный алгоритмический и параметрический анализ и синтез. Их этапы разработки, внедрения, использования и дальнейшего
28
развития требуют применения различных видов моделирования. Благодаря существующим ресурсам информационно-вычислительной техники можно ставить и решать сложные математические задачи наподобие моделирования больших сложных технических
систем.
Изначально для моделирования систем использовался аналитический подход. Информационные технологии применяли в качестве вычислительных.
В то же время изучение характеристик и процессов работы больших систем через аналитические методы приводит к определенным трудностям. В результате нужно упростить
модель в ходе её разработки или в ходе работы с моделями. Возникает риск снизить достоверность результатов.
На текущий момент при разработке аналитических моделей особое внимание получают задачи оценки характеристик разрабатываемых систем на основе имитирующих моделей, которые реализуются с помощью ЭВМ.
Посредством проведения экспериментов с использованием моделей возникли компьютерные методы решения задач исследования больших сложных систем.
Благодаря проведению экспериментов с имитационными моделями можно анализировать характеристики моделей, проводить структурный, параметрический и алгоритмический синтез, оптимизировать сложные системы при установленных критериях продуктивности и лимитов.
Основная часть научных исследований — эксперимент (от лат. experimentum, «проба,
опыт»). Он основывается на научно поставленном опыте, где необходимо учитывать определенные условия и управлять ими. Этот термин общий для нескольких сопряженных понятий: опыт, наблюдение, отличающееся целенаправленностью, воспроизведение объекта познания, обеспечение необходимых условий для него, проверка гипотезы. Данное
понятие включает научную постановку опытов, а также наблюдение за явлением в конкретных условиях, благодаря которым можно отслеживать ход явления и воссоздавать его
всякий раз, как только данные условия соблюдаются.
Эксперимент представляет собой действие, которое нацелено на формирование условий для достижения определенного явления. Желательно, чтобы явление было чистым,
без воздействия каких-либо других явлений. Эксперимент проводится, чтобы найти и изучить свойства конкретного объекта, проверить корректность гипотез, более подробно изучить поставленную тему.
Итак, эксперимент — это изучение определенного объекта или явления, которое пред-
усматривает целенаправленное влияние на него созданных учёными условий. В ходе процесса обучения можно наблюдать за свойствами объекта или явления, сравнивать их, проводить измерения, определять то, как они зависят от воздействия со стороны внешней
среды.
Эксперимент отличается от наблюдения тем, что сложность данного метода эмпирического познания намного выше. В ходе проведения эксперимента учёный осуществляет действие, которое отличается целенаправленностью и находится под его полным контролем. Действие позволяет обнаружить и изучить свойства, характеристики объекта.
Эксперимент отличается опосредованностью предварительной теорией. Целью эксперимента выступает необходимость подтвердить гипотезу/теорию или опровергнуть её.
Эксперимент состоит и из других методов эмпирического познания, например, измерение, наблюдение. Также он имеет некоторые характеристики и особенности, которые свойственны исключительно ему.
– Благодаря эксперименту можно изучать «чистый» объект без каких-либо побочных эффектов, которые усложняют ход исследования.
– Эксперимент позволяет поместить объект в искусственные условия — например,
экстремальные, в которых в реальной жизни объект никогда бы не оказался. В результате
29
учёные открывают новые свойства объектов, позволяющие провести более глубокий процесс их изучения и разработки новых систем.
– В ходе эксперимента учёный (исследователь) имеет возможность оказывать на него
влияние, вмешиваться в порядок его проведения.
– Эксперименты воспроизводимы: учёный может повторить эксперимент сколько
угодно раз, чтобы получить максимально достоверные результаты.
Для того чтобы подготовиться к эксперименту и провести его, нужно придерживаться следующих правил.
• До начала проведения эксперимента необходимо определить его цель и составить
план, в котором содержится описание последовательности действий при его проведении.
• Эксперимент должен основываться на определённых положениях теории.
• Для проведения эксперимента учёный должен располагать определенными техническими средствами познания, находящимися на необходимом и достаточном уровне развития.
• У ученого должна быть соответствующая квалификация.
Эксперименты могут быть различными, например, общественными, психологиче-
скими, химическими, производственными и пр.
По способу создания условий выделяют естественные и искусственные эксперименты. По цели исследования эксперименты бывают для решения проблемы, контроля. Эксперимент могут проводить в полевых условиях, на производстве, в лаборатории.
По сложности структуры целевого объекта или явления выделяют сложные и простые эксперименты. По количеству варьируемых факторов выделяют одно- или многофакторный эксперимент. По особенностям объектов и явлений выделяют социометрические и технологические эксперименты.
Однако надо понимать, что представленный список разновидностей экспериментов
неполный.
Как было указано выше, перед экспериментом необходимо чётко поставить его цель
и разработать план, в котором должна быть указана используемая методика эксперимента.
Методика — набор мыслительных и физических операций, идущих в некой последовательности с целью проведения исследования и достижения поставленного результата. Создание методик для проведения эксперимента требует от ученого заранее провести
целенаправленное наблюдение за объектом или явлением, чтобы определить набор исходных данных (варьирующих факторов, гипотез). Также это позволяет обеспечить условия для проведения эксперимента: подобрать объекты для воздействия, предотвратить
воздействие случайных условий и обстоятельств. Учёный должен рассчитать пределы измерений, обеспечить систематическое наблюдение за тем, как развивается явление, точно и конкретно описать факты, провести систематическую регистрацию измерений, оценить факты, используя для этого подходящие способы и средства. Учёный должен
обеспечить повторяющиеся ситуации, изменить характер условий и перекрестные воздействия, обеспечить усложнение обстоятельств, чтобы опровергнуть или подтвердить полученные до этого сведения, перейти от эмпирических методов исследования к логическому обобщению, проанализировать и обработать полученные факты.
Компьютерный эксперимент представляет собой разработку программного продукта.
На рис. 3.1 представлены четыре стадии разработки программного продукта.
Рис. 3.1. Стадии разработки программного обеспечения
Есть концепция разработки сложных программных систем командами разработчиков. Все этапы разработки требуют последовательного осуществления действий, основы-
30
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]