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
программных продуктов, составлена их сравнительная характеристика, выявлены достоинства и недостатки, на основании которых был обоснован выбор программного обеспечения для реализации проекта.
Задачи работы также явно связаны с целью, они вытекают из результатов анализа.
Связь между анализом и задачами имеется.
4. Содержание глав 2, 3 посвящено теоретическим и экспериментальным решениям
задач, связь с формулировками задач имеется.
5. Общие выводы составлены по результатам решения сформулированных задач, связь
выводов с содержанием основных глав диссертации имеется. Однако в главе 3 нечётко выделены выводы, представляющие актуальность работы, их формулировки отличаются от
формулировок, представленных во введении. Отсутствует вывод, доказывающий или констатирующий достижение цели работы. Следовательно, связь решений задач с выводами
имеется, но слабо показана связь актуальности работы с решениями задач и отсутствует
связь выводов главы 3 с целью работы.
III. Определяем, расположены ли элементы в тексте работы в соответствии с их связями с другими элементами. В основном расположение элементов соответствует их связям. Однако формулировки актуальности работы имеются только во введении, в выводах
они показаны не явно.
IV. Выявляем элементы, которые не имеют системных связей или имеют только часть
необходимых связей.
V. Не имеет системных связей цель работы с выводами и не явно показана связь актуальности работы с результатами работы.
VI. Строим системную схему выбранной для анализа магистерской диссертации
(рис. 4.3).
VII. Вывод. Выбранную для анализа работу можно считать системой действий, однако при её оформлении следовало показать отсутствующие связи.
Рис. 4.3. Системная схема ВКР, полученная при решении задачи
41
Научно-исследовательская работа состоит из таких этапов, как проектирование будущего исследования и его проведение, оформление полученных результатов, оценка и
самооценка, анализ результатов.
На рис. 4.4 представлены фазы исследования.
Рис. 4.4. Фазы исследования
В ходе проведения исследования сопоставляются промежуточные результаты с изначальными позициями. При необходимости можно вносить изменения в цели и непосредственно в исследование. Вся деятельность исследователя сопровождается его оценкой и рефлексией. Когда исследователь находится в конце логической цепочки, по
завершению научной работы он начинает новую, предполагающую очередной цикл исследования, уровень которого уже качественно иной, ведь исследователь получил научный опыт.
Проектирование исследования включает такие этапы: возникновение идеи, поиск
противоречия, формулировка проблемы, определение объекта и предмета исследования,
постановка цели, разработка научной гипотезы, формулировка исследовательских задач,
планирование будущего исследования.
Проектирование исследования — это проектирование системы научного знания: именно его учёный стремится получить.
Проектирование исследования включает построение модели будущей системы, разработку плана её реализации, непосредственно реализацию системы, оценку полученных
результатов, выбор между внесением изменений в систему и началом нового проекта.
Научное исследование состоит из таких этапов: определение научной проблемы, разработка гипотезы, проверка и оценивание гипотезы. При подтверждении гипотеза превращается в новую систему научного знания, которую создал конкретный научный работник. При опровержении гипотезы учёный создает новую гипотезу.
Создание гипотезы. Концептуальная фаза проектирования, которая состоит из конструирования и подготовки технологических условий.
Поиск противоречий. В ходе анализа степени изученности темы учёный формулирует противоречие между имеющимися достижениями и требуемыми. Противоречие представляет собой отсутствие соответствия и согласованности между диаметральными положениями, которые входят в структуру одного и того же объекта. Противоречие может
свидетельствовать о том, что проблема в научно-технической сфере не соответствует текущему уровню её решения, что необходимо повысить уровень эффективности решения,
что нужно решить проблему через определенные технологии, методы, способы и условия.
Постановка проблемы. Проблема появляется, когда учёный фиксирует противоречие,
которое фактически существует или гипотетически возможно. Проблема — это задача, которую нужно решить. Суть данной задачи состоит в противоречии между имеющимися
42
представлениями об объекте или явлении и фактами, которые были выявлены опытным
путём или через более тщательный анализ целевого объекта, явления.
Определение объекта и предмета исследования. Объект — то, что изучается и анализируется. Это может быть живой или неживой объект, какое-либо явление окружающего
мира. Для определения объекта учёный отвечает на вопрос, что именно он будет рассматривать. Предмет — проблема, специфические особенности и характеристики объекта,
которые учёный планирует исследовать в своей работе, придерживаясь рамок целевого
объекта. Для определения предмета учёный отвечает на вопрос, что именно он будет изучать (табл. 4.1).
Таблица 4.1
Примеры формулирования объекта и предмета исследования
Объект исследования Предмет исследования
Энергосберегающие технологии Энергосберегающие технологии в условиях
Крайнего Севера
Плазменные процессы Плазменные процессы в наноструктурах
Дифференциальные уравнения и их системы Способы решения дифференциальных уравне-
ний и систем
Формулировка темы. Это указание на предмет исследования. Ключевое словосочетание указывает на объект будущего исследования. Обычно тему формулируют в начале исследования, однако она получает завершённый вид после формулировки предмета. Тема
должна быть новой, актуальной, значимой.
Актуальность темы — важнейшее требование, которое предъявляется к каждой исследовательской работе в ходе обучения и последующей профессиональной деятельности.
Тема актуальна, если задачи и проблемы, рассматриваемые в исследовании, значимы для
той или иной научной отрасли, для практической деятельности и нуждаются в срочном
решении.
Исследователь излагает актуальность темы во введении своей работы. Он приводит
аргументы, почему необходимо провести конкретное исследование по предложенной тематике.
Есть такие обоснования актуальности темы:
– задачи фундаментальных исследований нуждаются в исследовании предложенной
темы, чтобы разъяснить новые факты;
– благодаря теоретическим положениям научного исследования можно устранить
разногласия, которые есть в понимании конкретного явления или объекта;
– выдвинутые в исследовании гипотезы и закономерности обобщают эмпирические
данные, которые были известны ранее и получены исследователем.
Прикладная актуальность темы свидетельствует о том, что прикладные задачи нуждаются в разработке вопросов по предложенной теме, что нужно решить научную задачу
в общественных, практических и производственных целях, или что данная научная работа увеличит качество разработок научных сообществ в той или иной отрасли знаний.
Новизна. Научная работа должна соответствовать требованию о научной новизне.
Важно, чтобы в работе предлагалось решение научной задачи, какие-либо уникальные
разработки, которые дополняют имеющийся объём знаний в той или иной научной отрасли. Исследователь может предложить углубление, дополнительную конкретизацию предыдущих идей или принципиально новые идеи, которые разработаны именно им.
Поиск элементов новизны требует соблюдения определённых условий:
• анализ литературы по предмету исследования с изучением его исторического развития. Многие исследователи выдают за новое уже известное, которое они случайно пропустили;
43
• изучение имеющихся точек зрения. Критический анализ и сопоставление различных мнений позволяет достичь компромисса или найти новые решения;
• вовлечение в научный оборот уникального фактического и электронного материала;
• более подробное рассмотрение уже известного явления или объекта.
В научной работе можно привести такие элементы новизны, как постановка новой
задачи, новая постановка имеющихся проблем и задач, уникальный способ решения проблемы, новое использование уже известного метода/решения, уникальные результаты.
Цель исследования — цель, которую нужно достичь после проведения исследования.
Определение цели научного исследования проводится на основе выбранных объекта и
предмета. В процессе формулировки цели следует указать основной планируемый научный результат, после чего связать его с практической нуждой. Её удовлетворение связано
с решением поставленной исследователем задачи (рис. 4.5).
Рис. 4.5. Основные информационные блоки при формулировании цели
Разработка критериев анализа достоверности полученных результатов. На этом этапе
исследователь понимает, каких результатов может добиться, какой структурой они будут
обладать. Разработка критериев оценки — сложный этап для каждого исследования. Критерии оценки определяют, как именно будет оцениваться теория или полученный результат. Критерии оценки отличаются однозначностью, они основываются на многолетнем
исследовательском опыте.
Для каждого исследователя критерии оценки достоверности результатов эмпирического исследования свои, так как они зависят от его содержания.
Выдвижение гипотезы. Основывается на результатах изучения, которые причисляются к предметной области исследования фактов, к научно-практическим результатам. Подтверждая гипотезу, исследователь доказывает, что его выдвинутое ранее положение верно.
В процессе формулировки гипотезы нужно указать ключевые слова своей темы исследования.
Конструирование исследования. Эта стадия проектирования заключается в конструировании исследования на основе цели исследования, критериев и гипотезы, а также содержит этапы формулирования задач и планирования.
Задачи исследования. Это частные, относительно самостоятельные цели исследования в определённых условиях проверки гипотезы, поставленной исследователем. Благодаря им можно достигнуть поставленных целей. В исследовательской работе стандартное
количество задач — 4–5. Задачи необходимо перечислить в виде перечня. Есть два способа перечислить задачи — логикой самого исследования или временной последовательностью его проведения.
Благодаря поставленным задачам можно определиться со структурой работы, описать способы их решения, что позволяет исследователю составить содержание разделов и
глав своей исследовательской работы. Определение задач приводит к формулировке наименования глав и параграфов исследования — разделов и подразделов соответственно. За-
44
дачи необходимо сформулировать с помощью глаголов — например: «установить», «проанализировать», «найти» или «исследовать». Также формулировка задач возможна с
помощью отглагольных существительных — «установка», «анализ», «поиск», «исследование».
Исследование условий или ресурсов. Если научная задача разрешима, то она требует
определённых условий — материально-технических, финансовых, информационных, нормативно-правовых, кадровых и пр.
Программа исследования. Ряд научных работников не занимаются планированием
научных исследований, однако практика свидетельствует, что планирование исследования — важное организующее начало, оно делает исследователя более дисциплинированным.
Методы исследования. Представляют собой способы достижения цели, поставленной исследователем в своей работе.
Технологическая фаза исследования предполагает проверку исследователем предложенной научной гипотезы. Она включает два этапа: исследование и оформление полученных результатов.
Проведение исследования состоит из теоретического и эмпирического этапа. Первый предполагает анализ и систематизацию научной литературы, разработку понятийного аппарата, разработку логической структуры теоретической части работы. На втором
этапе исследователь проводит соответствующие опыты и эксперименты.
Анализ и систематизация научной литературы — неотъемлемый этап каждой научноисследовательской деятельности.
Построение логической структуры исследования нуждается в применении различных
классификаций и разработке собственных, поскольку благодаря им работа приобретает
логическую структуру.
В ходе разработки логической структуры исследователь сталкивается с так называемыми логическими развилками, когда у него есть несколько вариантов различных направлений дальнейшего движения.
Логическая структура теоретического исследования нуждается в построении и анализе классификационных систем. Благодаря этому исследователь видит ограничения предметной области, с помощью чего можно определить основания системы классификации.
Также исследователь выделяет в данной предметной области подобласти, которые связаны друг с другом, и устанавливает «белые пятна», то есть перспективные исследовательские методы или предметы. Изучение всех классов определённого основания помогает
обобщать полученные данные.
Итак, система классификаций — удобный логический инструмент, благодаря которому предмет становится цельным, более полным и исчерпывающим.
Построение логической структуры теории или концепции включает этапы индукции
и дедукции. Первый этап представляет переход от конкретных понятий к более абстрактным. Исследователь определяется с центральным звеном теории, образующим систему:
с концепцией, системой аксиом или требований, с исследовательским подходом.
На втором этапе исследователь переходит от абстрактного к конкретному. Он развивает формулировку концепции, развивая её в совокупности факторов, условий, механизмов или моделей. В некоторых ситуациях исследователь делит проблему на ряд аспектов,
которые отличаются относительной независимостью друг от друга. В этом случае развитие концепции затрагивает ряд концептуальных положений, которые, в свою очередь,
формируют совокупности принципов. Принципы способны переходить в классы моделей, в типы задач. Именно таким образом исследователь развивает логику, составляет логическую структуру предлагаемой теории.
45
Теория (концепция) представляет собой основной системообразующий элемент. Из
него вытекают концептуальные положения и прочие конструкции, конкретизирующие
теорию. Они выступают в качестве структурных теоретических элементов.
Итоговая стадия технологической фазы исследования — апробация полученных результатов, оформление и публикация исследовательской работы.
Научное исследование имеет специфическую особенность. Опытно-экспериментальной работе исследователь посвящает основную часть своего времени. Она позволяет под-
твердить или опровергнуть теоретические исследования, которые были сделаны исследователем, начиная с гипотезы.
Начало опытно-экспериментальной части совпадает с завершением, поиском и выведением теоретических построений. Однако исследователь гораздо раньше приступает
к опытно-экспериментальной работе. Перед организацией и проведением опытной работы и экспериментов, подтверждающих или опровергающих гипотезу, необходимо приобрести начальные умения по планированию и организации опытно-экспериментальной
работы, по анализу и обобщению полученных результатов. Благодаря предварительному
этапу можно выбрать подходы, отработать инструменты.
Опытно-экспериментальная работа обладает собственными специфическими свойствами и характеристиками для каждого нового исследования. Её определяет содержание
определённого исследования, и описать её в общем виде невозможно. Нужно только рассмотреть использование методов математической статистики в процессе обработки эмпирических результатов.
Модель эксперимента. Есть определённый объект: в процессе эксперимента изучаются изменения в его состоянии. Последнее измеряется определёнными характеристиками по критериям, которые отражают его важнейшие показатели.
Эксперимент представляет собой целенаправленное воздействие на объект, которое
меняет его тем или иным образом. В ходе проведения эксперимента исследователь обосновывает факт изменения состояния объекта в нужную для него сторону. Одного этого
недостаточно: ему требуется предоставить доказательства того факта, что без целенаправленного воздействия изменения бы отсутствовали. Тем самым исследователь изучает сходства и различия.
Итак, для выделения результата целенаправленного воздействия на целевой объект
исследователь должен воспользоваться аналогичным объектом и изучить его состояние
при условии отсутствия каких-либо воздействий на него.
Данные объекты называются экспериментальной и контрольной группой (или основной и сравнительной соответственно).
Описание данных. В ходе научных исследований учёный (исследователь) наблюдает
за десятками, сотнями, тысячами результатов измерений конкретных характеристик. Его
задача — описать полученные данные в сжатом, ёмком виде. Исследователь пользуется
методами описательной статистики, описывая полученные результаты через агрегированные графики и показатели.
Для результатов измерений в шкале отношений исследователь разбивает показатели
описательной статистики на такие разновидности:
– показатели положения — используются для описания положения эксперименталь-
ных данных на числовой оси, например, медиана, среднее значение, наибольшая и наименьшая выборки;
– показатели разброса — используются для описания разброса данных относительно центрального среднего значения, например, разность между наименьшим и наибольшим показателем, выборочная дисперсия;
46
– показатели асимметрии — расположение медианы относительно среднего значения;
– гистограмма — один из графических методов исследования рядов распределения
значений случайной величины.
Анализ сходств и различий, или сравнительный анализ двух выборок. Пример: исследователь должен определить, достаточна ли достоверность в различии итоговых состояний экспериментальной и контрольной группы в проведенном эксперименте. Другой пример: исследователь должен определить совпадения или различия характеристик двух
выборок — одинаковы или различны средние значения доходов людей, проживающих
в двух регионах.
С этой целью исследователь составляет статистические гипотезы:
• различий не существует (нулевая гипотеза);
• различия существуют (альтернативная гипотеза).
Чтобы решить, нулевая или альтернативная гипотеза подходит для исследования,
учёный применяет решающие правила — статистические критерии. В соответствии с дан-
ными о результатах наблюдений (характеристиками участников контрольной и экспериментальной группы) по имеющимся формулам исследователь вычисляет эмпирическое
значение критерия. Его он сравнивает с известным значением, например, с эталонным
числом, заданным в литературе по математической статистике. Эталонное число — критическое значение критерия.
Обработка данных, которые получены исследователем в эмпирическом исследовании, позволяет найти факты, связи и закономерности, механизмы, явления и предметы.
До проведения исследования автор работы формулировал данные закономерности, механизмы и факты в качестве гипотезы (основной гипотезы, дополнительной, контргипотезы). Обработка данных позволяет провести проверку указанных предположений.
Исследователь пользуется разными вариантами обработки данных — например, он упорядочивает их, обобщает (проводит количественную и качественную обработку), проводит статистическую проверку, интерпретирует.
Обработка данных может быть первичной и вторичной. Первая предполагает упорядочивание данных — например, исследователь использует соответствующие табличные
редакторы. Вторая требует составления таблиц, где исследователь представляет данные
для подгрупп, групп и всей выборки, а не по отдельным экспериментам. Благодаря этому
исследователь получает возможность обобщить информацию, представить её в целостном
виде.
Статистическая обработка данных. Обработка и анализ данных, полученных в ходе
проведения исследования, позволяет автору работы сделать выводы, касающиеся отдельных задач своего исследования или цели.
Для обоснования выводов исследователь использует методы статистической обработки. Сначала исследователь определяет содержание предположения об особенностях
взаимоотношений между определенными группами данных. Например, исследователь
предполагает, что между показателями, которые причисляются к разным экспериментальным подгруппам и группам, есть схожие или различительные характеристики. Другой вариант — исследователь предполагает, что воздействие, которое произошло в ходе эксперимента, привело к значительным изменениям со всем экспериментом или с отдельной
его выборкой. Иногда гипотеза требует поиска различий в разбросе данных.
Иногда исследователь устанавливает согласованность изменений двух и более показателей, ищет корреляцию определенного типа между разными показателями. Исследователь не только определяет сущность статистических отношений между анализируемыми показателями, но и устанавливает тип данных — например, порядковые, качественные.
47
В соответствии с особенностями возможной статистической связи и типом данных исследователь выбирает определенные статистические критерии. Он сопоставляет результаты
их расчётов с критическими значениями, устанавливая уровень значимости зависимостей.
Метод анализа данных предполагает использование пакетов прикладных программ,
включающих процедуры регрессионного, факторного, кластерного, корреляционного анализа и прочие процессы многомерной прикладной статистики.
Microsoft Excel — наиболее популярный табличный процессор, предназначенный для
статистической обработки данных.
Calc занимает второе по популярности место, входит в офисный пакет OpenOffice.org.
Популярны приложения от компании StatSoft наподобие Statistica или SPSS Statistics.
Statistica — система, предназначенная для статистического анализа данных. Она включает множество аналитических методов и процедур: 100 разнообразных типов графиков,
внутригрупповые и описательные статистики, корреляции, интерактивный калькулятор
вероятностей, различные критерии групповых различий наподобие Т-критерия, частотных таблиц, нейросети и получения данных.
Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) — программа, которая отличается множеством опций для анализа данных. Её преимущества — простой и интуитивно понятный
интерфейс, всевозможные функции управления данными, статистические отчёты, средства оформления отчётности для сложных и простых анализов.
Кроме того, в настоящее время применение находят решения, реализованные на языке программирования Python.
Перед началом статистического анализа исследователю предстоит накопить большой объём качественных экспериментальных данных. Исследователь для достижения этой
задачи должен планировать эксперименты. Если запланировать дальнейшие действия пра-
вильно, то анализ будет эффективным и одновременно сэкономит время, силы и другие
ресурсы для того, чтобы получить исходные данные.
Изменчивость — характеристика результатов наблюдений и измерений. Иногда изменения бывают значительными. По этой причине у исследователя должно быть как можно больше исходных данных.
Однако если объём экспериментальных данных внушительный, то исследователь
сталкивается с необходимостью их сгруппировать, предоставив в удобной и наглядной
форме. Исследователь должен видеть разницу между представлением динамических рядов и группировкой информации, для которой пространственно-временные факторы неважны. При этом надо учитывать возможную разнотипность экспериментальных данных.
В этом случае данные представлены в порядковой или количественной шкале. Также экспериментальные данные могут быть много- или одномерными. Подавляющее большинство методов относятся к использованию одномерных количественных данных. В то же
время существуют многомерные методы, методы анализа данных в виде ранговых и двоичных переменных.
Изначально исследователь должен ранжировать данные. Ранжированный ряд предполагает расположение его значений в порядке возрастания. Благодаря ранжированию
можно получить общую структуру данных и создать основу для последующего анализа.
Дальнейший шаг — группирование: исследователь объединяет результаты в совокупности. Необходимо определиться с шириной интервала группировки. В этом случае не
предусмотрено определённых правил для выбора интервала группировки и ширины ин-
48
тервала. Согласно практике, оптимальное число интервалов — 5–15. Если однородность
материала выше, то и число интервала должно быть больше.
После определения количества групп для разбивки данных исследователь определяет ширину интервала i по формуле:
где x
max
и x
i = (x
— наибольшее и наименьшее измеренные значения; m — число интервалов
min
max
– x
min
)/m,
группирования.
Когда исследователь выбрал число интервалов и их ширину, он заполняет таблицу
распределения численностей, то есть определяет, какое число экспериментальных значений попадает в каждый класс-интервал.
Оптимальный вариант — графическое изображение распределения численностей, поскольку оно удобнее, в отличие от цифр.
Существуют разные виды графических изображений данных, которые есть в таблицах распределения численностей. К основным из них относятся полигон, гистограмма,
кривая накопленных частот.
Гистограмма представляет собой столбиковую диаграмму, которая представляет таблицу распределения численностей в графическом формате. Все столбики гистограммы
имеют в качестве основания отрезок, который должен быть пропорционален по величине ширине класс-интервала. Высота столбика соответствует в масштабе числу значений,
которые попадают в указанный класс-интервал.
Также существует полигон частот — альтернативный вариант графического представ-
ления таблиц распределения численностей. Чтобы его выстроить, исследователь из середины каждого интервала восстанавливает перпендикуляр. Его высота соответствует числу или доле числа значения, которое находится в данном интервале. Концы каждого
перпендикуляра последовательно соединены ломаной линией. Для замкнутого многоугольника исследователь соединяет крайние точки ломаной с точками на оси абсцисс, которые представляют середины интервалов с нулевой численностью, находящихся по две
стороны от крайних интервалов.
Кривые накопленных частот — интегральные кривые, которые позволяют сравнить
законы распределения исследуемых случайных переменных. Их используют в разных случаях — например, чтобы обсудить критерий Колмогорова – Смирнова. Кривые накопленных частот можно применять, чтобы графически сопоставить два и более распределения.
К ним прибегают для визуального установления ряда закономерностей, которые при изучении гистограмм и полигонов не нужны.
Есть и другие графики и диаграммы. Любой из рассмотренных видов графических
изображений данных, полученных в ходе эксперимента, может стать оптимальным — всё
зависит от особенностей исходных данных и от цели, поставленной исследователем. Вне
зависимости от своего вида грамотно построенный и качественно изображенный график
обеспечивает лучшее понимание табличных данных, позволяет провести операции контроля. Благодаря графику исследователь лучше изучает сущность объектов и явлений в своей работе. По этой причине первичный анализ и интерпретация обобщенных исходных
данных требуют обязательного сопровождения наглядными графиками.
Дж. Локк был первым, кто ввел термин «рефлексия». В зависимости от философской
системы данный термин имеет разное содержание, например:
• принцип мышления человека, который направляет его на осмысление и осозна-
ние предпосылок развития;
49
• предметное изучение знания, критический анализ его содержания и способов по-
знания;
• деятельность самопознания, которая раскрывает внутреннее строение и особен-
ности духовного мира человека.
Существуют три разновидности рефлексии:
– элементарная — представляет собой анализ знаний и поступков, размышление об
их границах, о значении данных знаний и поступков;
– научная — это критический анализ теоретического знания, он проводится в соответствии с методами и приемами, характерными для той или иной сферы научного знания;
– философская — осознание, переосмысление человеком конечных оснований бытия и мышления, а также мировой культуры.
Таким образом, рефлексия представляет собой удвоенное зеркальное взаимное отображение субъектом самого себя.
Оценка — отношение к происходящим явлениям, событиям, поступкам, определение их значимости, степени соответствия нормам, поставленным целям и задачам. Благодаря этому термину можно обозначить как непосредственно оценку, так и процесс оценивания.
Оценка и рефлексия проводятся на рефлексивной фазе проекта, вне зависимости от
его вида, будь то учебная или научно-практическая работа. В ходе своей деятельности исследователь непрерывно оценивает полученные промежуточные результаты. Также рефлексия затрагивает технологию деятельности, оценку другими субъектами полученных результатов.
Рефлексивная фаза научного исследования предполагает получение исследователем
результатов и их рефлексии. Исследователь должен переосмыслить изначальные и конечные состояния, провести их сравнение, оценку. Исследователь оценивает полученные результаты, то есть объект своей исследовательской деятельности, а также оценивает собственную работу, самого себя.
Научное сообщество не только оценивает полученные результаты. Самооценка, рефлексия своей работы и результатов исследователем также имеют большое значение.
Научная (теоретическая) рефлексия над системой научного знания предполагает теоретический анализ данного знания. Исследователь принимает допущения и идеализации, моделирует рассматриваемые процессы и явления. Научная рефлексия приводит к
формированию новой системы знаний. Данная система относительно истинно отражает
фактические зависимости. Одновременно она предполагает некоторые допущения, которые появляются в процессе моделирования. Рефлексия над предыдущей системой знаний
позволяет исследователю выйти за пределы данной системы, получить принципиально
новое знание.
Основным методом научной рефлексии является ретроспективный (оценочный) ана-
лиз, представляющий собой анализ данных с учётом изменения во времени, начиная от
текущего момента к какому-либо прошедшему периоду времени.
Вопросы для самоконтроля
1. Организация процесса проведения исследования.
2. Построение гипотезы исследования.
3. Конструирование исследования.
4. Стадия технологической подготовки исследования.
5. Технологическая фаза научного исследования.
6. Опытно-экспериментальная работа.
7. Обработка эмпирического материала.
8. Статистическая обработка данных.
50
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]