5. Классификация методов познания.

1. Классификация методов познания.

2. Коротко из интернета

Метод- это набор приемов и операций, используемых в практической или теоретической деятельности. Методы выступают в качестве формы освоения действительности.

Методы познанияпо принципу соотношения общего и частного делятся на всеобщие (общечеловеческие), общенаучные (общелогические) и конкретно-научные методы. Также они классифицируются с точки зрения соотношения эмпирических или теоретических знаний на методы эмпирического исследования, методы общие для эмпирического и теоретического исследования, а также – чисто теоретического исследования.

Нужно учитывать, что отдельные отрасли научных знаний применяют свои специальные, конкретно-научные способы изучения явлений и процессов, которые обусловлены сущностью исследуемого объекта. Однако есть методы, свойственные определенной науки, успешно применяются и в других областях знаний. К примеру, физические и химические способы исследования применяются биологией, поскольку объекты изучения биологии включают в себя и физические, и химические формы существования и движения материи.

Всеобщие методы познанияделятся на диалектические и метафизические. Их называют общефилософскими.

Диалектический сводится к познанию действительности в ее целостности, развитии и свойственных ей противоречиях. Метафизический является противоположностью диалектическому, он рассматривает явления, не учитывая их взаимосвязи и процессов изменения по времени. Примерно с середины XIX века метафизический метод вытесняется диалектическим.

Общелогические методы познаниявключают в себя синтез, анализ, абстрагирование, обобщение, индукцию, дедукцию, аналогию, моделирование, исторический и логический методы.

Анализ – это разложение объекта на компоненты. Синтез – объединение познанных элементов в одно целое. Обобщение – мысленный переход от единичного к общему. Абстрагирование (идеализация) – внесение мысленных изменений в объект изучения в соответствии с целями исследования. Индукция – выведение общих положений из наблюдений частных фактов. Дедукция – аналитическое рассуждение от общего к частным деталям. Аналогия – правдоподобное и вероятное заключение о наличии сходных черт двух предметов, явлений по определенному признаку. Моделирование – создание на основе аналога модели с учетом всех свойств исследуемого объекта. Исторический метод – это воспроизведение фактов из истории изучаемого явления в их многогранности, учитывая детали и случайности. Логический метод – воспроизведение истории объекта исследования путем освобождения ее от всего случайного и несущественного.

Анализ - мысленное или реальное разложение объекта на составляющие его части.

Синтез - объединение познанных в результате анализа элементов в единое целое.

Обобщение - процесс мысленного перехода от единичного к о общему, от менее общего, к более общему, например: переход от суждения «этот металл проводит электричество» к суждению «все металлы проводят электричество», от суждения : «механическая форма энергии превращается в тепловую» к суждению «всякая форма энергии превращается в тепловую».

Абстрагирование (идеализация) - мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследования. В результате идеализации из рассмотрения могут быть исключены некоторые свойства, признаки объектов, которые не являются существенными для данного исследования. Пример такой идеализации в механике - материальная точка, т.е. точка, обладающая массой, но лишенная всяких размеров. Таким же абстрактным (идеальным) объектом является абсолютно твердое тело.

Индукция - процесс выведения общего положения из наблюдения ряда частных единичных фактов, т.е. познание от частного к общему. На практике чаще всего применяется неполная индукция, которая предполагает вывод о всех объектах множества на основании познания лишь части объектов. Неполная индукция, основанная на экспериментальных исследованиях и включающая теоретическое обоснование называется научной индукцией. Выводы такой индукции часто носят вероятностный характер. Это рискованный, но творческий метод. При строгой постановке эксперимента, логической последовательности и строгости выводов она способна давать достоверное заключение. По словам известного французского физика Луи де Бройля, научная индукция является истинным источником действительно научного прогресса.

Дедукция - процесс аналитического рассуждения от общего к частному или менее общему. Она тесно связана с обобщением. Если исходные общие положения являются установленной научной истиной, то метом дедукции всегда будет получен истинный вывод. Особенно большое значение дедуктивный метод имеет в математике. Математики оперируют математическими абстракциями и строят свои рассуждения на общих положениях. Эти общие положения применяются к решению частных, конкретных задач.

В истории естествознания были попытки абсолютизировать значение в науке индуктивного метода (Ф. Бэкон) или дедуктивного метода (Р. Декарт), придать им универсальное значение. Однако эти методы не могут применяться как обособленные, изолированные друг от друга. каждый из них используется на определенном этапе процесса познания.

Аналогия - вероятное, правдоподобное заключение о сходстве двух предметов или явлений в каком-либо признаке, на основании установленного их сходства в других признаках. Аналогия с простым позволяет понять более сложное. Так, по аналогии с искусственным отбором лучших пород домашних животных Ч.Дарвин открыл закон естественного отбора в животном и растительном мире.

Моделирование - воспроизведение свойств объекта познания на специально устроенном его аналоге - модели. Модели могут быть реальными (материальными), например, модели самолетов, макеты зданий. фотографии, протезы, куклы и т.п. и идеальными (абстрактными), создаваемые средствами языка (как естественного человеческого языка, так и специальных языков, например, языком математики. В этом случае мы имеем математическую модель. Обычно это система уравнений, описывающая взаимосвязи в изучаемой системе.

Исторический метод подразумевает воспроизведение истории изучаемого объекта во всей своей многогранности, с учетом всех деталей и случайностей. Логический метод - это, по сути, логическое воспроизведение истории изучаемого объекта. При этом история эта освобождается от всего случайного, несущественного, т.е. это как бы тот же исторический метод, но освобожденный от его исторической формы.

Классификация - распределение тех или иных объектов по классам (отделам, разрядам) в зависимости от их общих признаков, фиксирующее закономерные связи между классами объектов в единой системе конкретной отрасли знания. Становление каждой науки связано с созданием классификаций изучаемых объектов, явлений.

Классификация - это процесс упорядочивания информации. В процессе изучения новых объектов в отношении каждого такого объекта делается вывод: принадлежит ли он к уже установленным классификационным группам. В некоторых случаях при этом обнаруживается необходимость перестройки системы классификации. Существует специальная теория классификации - таксономия. Она рассматривает принципы классификации и систематизации сложноорганизованных областей действительности, имеющих обычно иерархическое строение (органический мир, объекты географии, геологии и т.п.).

Одной из первых классификаций в естествознании явилась классификация растительного и животного мира выдающегося шведского натуралиста Карла Линнея (1707-1778). Для представителей живой природы он установил определенную градацию: класс, отряд, род, вид, вариация.

Методы познания эмпирическогоделятся на измерение, наблюдение, описание, эксперимент и сравнение.

Наблюдение – организованное и целенаправленнее восприятие объекта изучения. Эксперимент – отличается от наблюдения характером, предполагающим постоянную активность участников. Измерение – процесс материального сравнения определенной величины  с эталоном или установленной единицей измерения. В науке учитывают относительность свойств объекта изучения по отношению к этим средствам исследования.

Методы познания теоретическогообъединяют формализацию, аксиоматизацию, гипотетико-дедуктивный метод.

Формализация – построение абстрактных и математических моделей, которые нацелены на раскрытие сути изучаемого объекта. Аксиоматизация – создание теорий на основании аксиом. Гипотетико-дедуктивный метод заключается в создании связанных дедуктивно гипотез, из которых можно вывести эмпирическое заключение об изучаемом факте.

Формы и методы познания непосредственно связаны между собой. Под формами познания понимают научные факты, гипотезы, принципы, проблемы, идеи, теории, категории и законы.

Из методички

Все методы познания можно поделить на следующие классы:

1. Всеобщие методы – этот философские методы, с помощью которых познается всеобщая определенность предмета. Основными философскими способами мышления являются диалектический и метафизический. Диалектический познает предметы в процессе их генезиса, учитывая всеобщую связь предметов и явлений друг с другом. Метафизический же сущность вещей полагает неизменной, предметы изучаются изолированно друг от друга.

2. Общелогические методы – методы, применяемые во всех видах познания – научном, обыденном, художественном и т.д. К ним относятся анализ, синтез, обобщение, абстрагирование, дедукция, индукция, абдукция, классификация и т.д. Эти методы изучает формальная логика.

3. Собственно научные – это перечисленные выше теоретические и эмпирические методы научного исследования, которые применяются в любой области научного знания.

К эмпирическим методампознания относятся следующие:

Наблюдение - целенаправленное пассивное изучение предметов, опирающееся в основном на данные органов чувств. Наблюдение может быть непосредственным и опосредованным различными приборами и другими техническими устройствами. Основные требования к научному наблюдению: однозначность замысла (что именно наблюдается); возможность контроля путем либо повторного наблюдения, либо с помощью других методов (например, эксперимента). Важным моментом наблюдения является интерпретация его результатов - расшифровка показаний приборов и т.п.

Эксперимент- активное и целенаправленное вмешательство в протекание изучаемого процесса, соответствующее изменение исследуемого объекта или его воспроизведение в специально созданных и контролируемых условиях, определяемых целями эксперимента. Основные особенности эксперимента: а) более активное (чем при наблюдении) отношение к объекту исследования, вплоть до его изменения и преобразования; б) возможность контроля за поведением объекта и проверки результатов; в) многократная воспроизводимость изучаемого объекта по желанию исследователя; г) возможность обнаружения таких свойств явлений, которые не наблюдаются в естественных условиях. Выделяют: по своим функциям исследовательские, проверочные, воспроизводящие эксперименты. По характеру объектов различают физические, химические, биологические, социальные и т.п. Существуют эксперименты качественные и количественные. Широкое распространение в современной науке получил мысленный эксперимент - система мыслительных процедур, проводимых над идеализированными объектами. Но мысленный эксперимент относится уже к теоретическим методам познания.

Сравнение- познавательная операция, выявляющая сходство или различие объектов, т.е. их тождество и различия. Оно имеет смысл только в совокупности однородных предметов, образующих класс. Сравнение предметов в классе осуществляется по признакам, существенным для данного рассмотрения. При этом предметы, сравниваемые по одному признаку, могут быть несравнимы по другому.

Описание- познавательная операция, состоящая в фиксировании результатов опыта (наблюдения или эксперимента) с помощью определенных систем обозначения, принятых в науке.

Измерение- совокупность действий, выполняемых при помощи определенных средств с целью нахождения числового значения измеряемой величины в принятых единицах измерения. Следует подчеркнуть, что методы эмпирического исследования никогда не реализуются "вслепую", а всегда "теоретически нагружены", направляются определенными концептуальными идеями.

Теоретические методы познания – это, прежде всего, способы построения теории – самой достоверной формы познания. К ним относятся

Формализация - отображение содержательного знания в знаково-символическом виде. При формализации рассуждения об объектах переносятся в плоскость оперирования со знаками (формулами), что связано с построением искусственных языков (язык математики, логики, химии и т.п.). Главное в процессе формализации - над формулами можно производить операции. Тем самым операции с мыслями о предметах заменяются действиями со знаками и символами.

Аксиоматический метод -способ построения научной теории, при котором в ее основу кладутся некоторые исходные положения - аксиомы (постулаты), из которых все остальные утверждения этой теории выводятся из них чисто логическим путем, посредством доказательства. Аксиоматический метод - лишь один из методов построения уже добытого научного знания. Он имеет ограниченное применение, поскольку требует высокого уровня развития аксиоматизированной содержательной теории.

Гипотетико-дедуктивный метод – это такой способ построения теории, при котором сначала выдвигается гипотеза – научно обоснованное предположение о причинах тех или иных явлений, а затем из нее дедуцируются следствия, которые затем подвергаются опытной проверке. Идеализация- мыслительная процедура, связанная с образованием абстрактных объектов, принципиально не осуществимых в действительности ("точка", "идеальный газ" и т.п.). Идеализированный объект выступает как отражение реальных предметов и процессов. Моделирование - метод исследования определенных объектов путем воспроизведения их характеристик на другом объекте – модели. По характеру моделей выделяют материальное и идеальное моделирование, выраженное в соответствующей знаковой форме. Материальные модели являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании естественным законам - физики, механики и т.п. При материальном моделировании конкретного объекта его изучение заменяется исследованием некоторой модели, имеющей ту же физическую природу, что и оригинал (модели самолетов, кораблей, космических аппаратов и т.п.). При идеальном моделировании модели выступают в виде графиков, чертежей, формул, систем уравнений, предложений естественного и искусственного (символы) языка и т.п. В настоящее время широкое распространение получило математическое (компьютерное) моделирование. Системный подход- рассмотрение объектов как систем. Ему характрны: исследование механизма взаимодействия системы и среды; изучение характера иерархичности, присущей данной системе; обеспечение всестороннего многоаспектного описания системы; рассмотрение системы как динамичной, развивающейся целостности.

Логический и исторический методы – это связанные между собой методы. задача исторического метода – воссоздание реальной истории предмета, а задача логического – на основе знания истории предмета выявить внутреннюю логику его развития, необходимую последовательность стадий становления предмета.

Структурно-функциональный(структурный) метод строится на основе выделения в целостных системах их структуры - совокупности устойчивых отношений и взаимосвязей между ее элементами и их роли относительно друг друга. Структура понимается как нечто неизменное при определенных преобразованиях, а функция как "назначение" каждого из элементов данной системы (функции какого-либо биологического органа, функции государства,). Основные требования структурно-функционального метода: изучение строения, структуры системного объекта; исследование его элементов и их функциональных характеристик; анализ изменения этих элементов и их функций; рассмотрение развития (истории) системного объекта в целом; представление объекта как гармонически функционирующей системы, все элементы которой "работают" на поддержание этой гармонии.

В заключение следует отметить, что каждый метод окажется неэффективным и даже бесполезным, если им пользоваться не как «руководящей нитью» в научной или иной форме деятельности, а как готовым шаблоном для перекраивания фак­тов. Главное предназначение любого метода — на основе соответству­ющих принципов (требований, предписаний и т. п.) обеспечить ус­пешное решение определенных познавательных и практических про­блем, приращение знания, оптимальное функционирование и разви­тие тех или иных объектов.

4. Специально- научные (или частно-научные) – методы, применяемые либо только в одной науке, либо в нескольких.

6. Основные закономерности роста научного знания.

Основные закономерности роста научного знания.

Проблема роста научного знания является центральной проблемой философии науки – и как дисциплины, и как направления в философии. В современной западной философии наиболее полно она исследуется такими течениями, как постпозитивизм («поздний» Поппер К., Т.Кун, И Лакатос, П.Фейрабенд, С.Тулмин и др.) и эволюционная эпистемология (К.Лоренц, Д.Кэмпбелл, Ж.Пиаже, Г.Фоллмер). Представители эволюционной эпистемологии реконструируют развитие научных идей, теорий, используя эволюционные модели.

Если в неопозитивизме главное внимание уделялось выявлению структуры готового научного знания, то сменившая его в 60-х г.г. последующая историческая форма позитивистской философии – постпозитивизм – впервые обратилась к реальной истории науки. Появились первые концепции роста научного знания.

К.Поппер (1902 -1994) понимает рост научного знания как процесс выдвижения гипотез и осуществление их опровержения. Дело в том, что он исходит из того, что нет безошибочных теорий, каждая содержит в себе ошибку (принцип фаллибилизма). Наука в точности знает, какие ее суждения ложны, но не может гарантировать окончательной истинности ни одного из своих суждений. Поэтому процесс развития знания есть процесс выявления ошибок в существующих теориях и порождения новых, которые тоже со временем будут опровергнуты. Те теории, которые в принципе не могут быть опровергнуты экспериментами, он называл ненаучными (принцип фальсификации). Если традиционно считалось, что прогресс научного знания состоит во все большем приближении к объективной истине, то для Поппера – в силу его фаллибилизма – это лишено смысла. Свою модель роста научного знания он изображает схемой:

П1 – Т – ОТ – П2

где П1 – некоторая исходная научная проблема, Т – теория, с помощью которой она решается, ОТ – опровержение этой теории или устранение ошибок в ней путем критики или экспериментальной проверки, П2 – новая, более глубокая проблема, для решения которой необходимо построить новую, более глубокую теорию. Другими словами, критерий прогресса научного знания К.Поппер видит в углублении научных проблем.

Рост научного знания понимается Поппером по аналогии с биологической эволюцией. Как развитие биологического вида осуществляется путем проб и ошибок (вид, для которого жизненно важно приспособиться к среде обитания, предлагает в силу наследственной изменчивости разные варианты приспособления, но природа с помощью механизма естественного отбора отбраковывает неудачные и закрепляет удачные), так и научные теории. В ходе познавательного процесса происходит порождение ряда конкурирующих теорий для решения той или иной научной проблемы и затем их «отбраковка» или элиминация содержащихся в них ошибок. Рост научного знания рассматривается Поппером как частный случай общих мировых эволюционных процессов.

Свою концепцию роста научного знания предложил американский историк науки и эпистемолог Т.Кун (1922-1995) в работе «Структура научных революций» (1962).

Важнейшим понятием концепции Куна является понятие парадигмы. Парадигмой можно назвать одну или несколько фундаментальных теорий, получивших всеобщее признание и в течение некоторого времени направляющих научное исследование. Парадигма (по-гречески paradeigma - образец, пример для подражания) предлагает для научного исследования набор образцов решения проблем, в чем и заключается ее важнейшая функция. В свете господствующей в определенный период развития науки парадигмы исследуются и интерпретируются факты.

С понятием парадигмы очень тесно связано понятие научного сообщества. Парадигма представляет собой некоторый взгляд на мир, принимаемый научным сообществом. А научное сообщество представляет собой группу людей, объединенных верой в одну парадигму. Научное сообщество исходит из того, что для адекватного решения любой научной проблемы (или головоломки, по выражению Куна) парадигма обладает методологическими средствами. Но рано или поздно в науке начинают возникать аномалии – проблемы, неразрешимые средствами существующей парадигмы, и дело здесь не в каких-то индивидуальных способностях того или иного ученого, не в повышении точности приборов, а в принципиальной неспособности самой парадигмы ее решить. По мере роста таких аномалий наступает состояние, которое Кун именует кризисом. Ученые оказываются перед лицом множества нерешенных проблем, необъясненных фактов и экспериментальных данных. У многих из них господствовавшая недавно парадигма уже не вызывает доверия, и они начинают искать новые теоретические средства, которые, возможно, окажутся более успешными. Уходит то, что ранее объединяло ученых, - парадигма. Научное сообщество распадается на несколько групп, одни из которых продолжают верить в парадигму, другие - выдвигают гипотезы, претендующие на роль новой парадигмы. Нормальное исследование замирает. Наука, по сути дела, перестает функционировать.

Период кризиса заканчивается, когда одна из предложенных гипотез доказывает свою способность справиться с существующими проблемами, объяснить непонятные факты и благодаря этому привлекает на свою сторону большую часть ученых. Она приобретает статус новой парадигмы. Научное сообщество восстанавливает свое единство. Такую смену парадигм Кун и называет научной революцией.

Итак, модель развития науки у Куна выглядит следующим образом: нормальная наука, развивающаяся в рамках общепризнанной парадигмы; рост числа аномалий, приводящий в конечном итоге к кризису; научная революция, означающая смену парадигмы.

Накопление знаний, совершенствование методов и инструментов, расширение сферы практических приложений, то есть все то, что можно назвать прогрессом, совершается только в период нормальной науки. Научная революция приводит к отбрасыванию того, что было получено на предыдущем этапе, и работа науки начинается как бы заново, на пустом месте. Таким образом, в целом развитие науки носит прерывистый характер: периоды прогресса и накопления знания разделены революционными провалами, разрывами ткани науки.

К.Поппер, по сути дела представлял рост научного знания как перманентную (постоянную) революцию: предложенная им методологическая концепция требовала немедленного отбрасывания теории, если хотя бы один факт ее опровергал. Но в реальности так не происходит. Поэтому ученик и критик К.Поппера И.Лакатос (1922-1979) разработал новую концепцию роста научного знания – «концепцию методологии научно-исследовательских программ», или концепцию «утонченного фальсификационизма».

И. Лакатос понимает развитие науки как историю возникновения, функционирования и чередования научно-исследовательских программ. Научно-исследовательская программа (НИП) – основная единица развития и оценки научного познания - представляет собой связанную последовательность научных теорий, объединяемых совокупностью фундаментальных идей и методологических принципов.

Научно-исследовательская программа (НИП) содержит в себе 1) «жесткое ядро» - целостную систему фундаментальных допущений, сохраняющуюся во всех теориях данной программы, 2) «защитный пояс», состоящий из «вспомогательных гипотез», которые примиряют теорию с фактами, принимают на себя удары опытных проверок, которые могут быть изменены или отброшены, но при этом обеспечивают сохранность «жесткого ядра»; 3) методологические правила, предписывающие, какие пути исследований перспективны («положительная эвристика»), а каких следует избегать («отрицательная эвристика»).

До тех пор, пока "жесткое ядро" научно-исследовательской программы выполняет движение ко все более широким и полным описаниям и объяснениям реальности (и выполняет лучше, чем другие - альтернативные - системы идей и методов), оно представляет в глазах ученых огромную ценность. Однако программа все-таки не "бессмертна". Рано или поздно наступает момент, когда ее творческий потенциал оказывается исчерпанным: развитие программы резко замедляется, количество и ценность новых моделей, создаваемых с помощью "положительной эвристики", падают, "аномалии" громоздятся одна на другую, нарастает число ситуаций, когда ученые тратят больше сил на то, чтобы сохранить в неприкосновенности "жесткое ядро" своей программы, нежели на выполнение той задачи, ради которой эта программа существует. Научно-исследовательская программа вступает в стадию своего "вырождения". Однако и тогда ученые не спешат расстаться с ней. Лишь после того, как возникает и завоевывает умы новая научно-исследовательская программа, которая не только позволяет решить задачи, оказавшиеся не под силу "выродившейся" программе, но и открывает новые горизонты исследования, раскрывает более широкий творческий потенциал, она вытесняет старую программу.

Согласно И.Лакатосу, смена одной теории другой, переход от одной НИП к другой происходит на рациональных основаниях. Здесь он полемизирует с Т.Куном, который считал, что переход научного сообщества от одной парадигмы к другой определяется случайными, субъективными факторами: влиянием мировоззренческих установок эпохи, общества, к которым принадлежит ученый, его личным познавательным опытом и т.д. Лакатос выстраивает рационалистическую модель смены теорий и научно-исследовательских программ, т.е. выбор среди конкурирующих теорий, гипотез и т.д. происходит на основе рациональных признаков. Новая теория сменяет старую, если она «имеет какое-то добавочное эмпирическое содержание по сравнению с ее предшественницей, то есть предсказывает некоторые новые, ранее не ожидаемые факты» [9, с.55]. Другими словами, новая теория должна не только переинтерпретировать исходя из иных теоретических представлений те же факты, которые интерпретировались старой, но и иметь более широкий эмпирический базис, а также обладать большей предсказательной силой. [].

Лакатос также не согласен и со своим учителем К.Поппером в понимании роста науки как перманентной революции. Отнюдь не факты заставляют отбросить некую теорию, а другая, лучшая теория: «Не может быть никакой фальсификации прежде, чем появится лучшая теория» [9, с.57]. Картина научного знания, представленная как серия дуэлей между теорией и фактами, не совсем верна. В борьбе между теоретическим и фактическим, полагает Лакатос, как минимум три участника: факты и две соперничающие теории. Теория отживает свой век не тогда, когда объявляется противоречащий ей факт, а когда о себе заявляет теория, которая лучше предыдущей.

Рассмотрим теперь в целом, какие закономерности развития научного знания выделяются в современной эпистемологии.

В истории науки сложилось два крайних подхода к анализу развития научного знания: кумулятивизм и антикумулятивизм.

Кумулятивизм исходит из того, что развитие знания происходит путем его количественного роста, путем постепенного прибавления новых положений к уже накопленной сумме знаний. Процесс развития научного знания понимается как непрерывный, исключается возможность качественных изменений в самих основах познания.

Антикумулятивизм полагает, что в ходе развития познания не существует каких-либо устойчивых (непрерывных) и сохраняющихся компонентов. История науки представляется сторонниками этой точки зрения как непрекращающаяся борьба теорий и методов, между которыми нет никакой преемственности. К представителям этой точки зрения из рассматриваемых здесь исследователей можно отнести К.Поппера.

Спор о том, какие факторы – внутренние или внешние – определяют развитие научного знания привел к выделению противоположных точек зрения на эту проблему: интернализма и экстернализма.

Интернализм – точка зрения, согласно которой развитие науки осуществляется преимущественно под воздействием внутренних факторов, т.е. в силу внутренней логики развития (например, необходимости создавать новую теорию, если старая уже не может объяснить какие-либо открытые научные факты, необходимости разрешать обнаруживающееся противоречие в теоретических представлениях и т.д.)

Экстернализм - точка зрения, согласно которой развитие науки осуществляется под воздействием внешних для науки факторов – влиянием государства, религии и других социокультурных факторов.

Итак, каковы закономерности развития научного знания? Назовем наиболее важные из них:

1. Наука развивается под влиянием как внешних, так и внутренних факторов.

1. Процесс научного познания представляет собой единство постепенных, количественных изменений и коренных качественных. Количественный прирост знания прежде всего присущ эмпирическому уровню научных исследований – это постепенное накопление новых фактов, наблюдений, экспериментальных данных в рамках существующих теорий. Как показал Т.Кун, кумулятивный характер имеет развитие науки в ее нормальный период. Период же научных революций – это период качественных изменений в самих основах знаний, происходит нарушение непрерывности, скачок, коренная ломка фундаментальных законов и принципов.

2. В процессе развития научного знания выполняется принцип преемственности. Отношение старой теории к новой регулируется принципом соответствия, выдвинутым одним из создателей квантовой физики Н.Бором. Согласно этому принципу, теория, ранее доказанная и экспериментально подтвержденная, не отбрасывается как абсолютно ложная при возникновении новой теории, но рассматривается как ее частный случай. Другими словами, новая теория лишь сужает границы применимости старой. Согласно этому принципу, все те законы природы, которые были открыты на основе научных методов, никогда не будут удалены из научной картины мира, дальнейший процесс познания будет лишь конкретизировать их, устанавливая более точно границы их действия.

3. Развитие науки характеризуется диалектическим взаимодействием двух противоположных процессов – дифференциацией (выделением новых научных дисциплин) и интеграцией (объединением ряда наук).

4. Важнейшей закономерностью развития науки является нарастание сложности и абстрактности научного знания, повышение ее математизации и компьютеризации.