Понятие метода. Метод и методология. Уровни естественнонаучного познания

1. Производить наблюдения и регистрировать  факты.

2. Проводить возможно большее количество экспериментов и сводить результаты в таблицы.

3. Извлекать правила и законы  методом индукции.

Современную интерпретацию индуктивного метода можно представить следующим образом:

1. Производить наблюдения и эксперименты  для извлечения из них правил  и законов

2. Формулировать гипотезы.

3. Выводить следствия из гипотезы  и уже известных законов.

4. Производить эксперименты для  проверки этих следствий.

Дедуктивный метод. Другой общий метод естественнонаучного познания называется дедуктивным. Суть его заключается в следующем: мы исходим из каких-то общих правил или представлений, а затем путём логических рассуждений выводим из них частные следствия или предсказания. Если эксперимент подтверждает предсказания, то мы продолжаем развивать свою схему. Если же результаты эксперимента расходятся с нашими выводами, мы подвергаем сомнению первоначальные предположения и пытаемся видоизменить их. Например, мы могли бы предположить, что затмения Луны вызываются тем, что Земля оказывается на пути солнечных лучей и отбрасывает тень на Луну; затем мы делаем предположение о характере движения Солнца и Луны и затем путём дедукции приходим к выводу, что затмение снова должно произойти через промежуток времени достаточный для того, чтобы Солнце и Луна вернулись в то же самое положение. Так комбинируя простые наблюдения и разумные предположения, мы могли бы сделать дедуктивный вывод о восемнадцатилетнем цикле повторения затмений. Хороший пример использования дедуктивного метода в науке даёт исследовательская деятельность И. Ньютона. Он начинал исследование с того, что обращался к какой-то идее, но сразу же отбрасывал её, если её положения приходили в противоречие с наблюдаемыми фактами [5, c. 32].

Аналогия — метод познания, при котором происходит перенос знания, полученного при рассмотрении какого-то одного объекта на другой, менее изученный, в данный момент изучаемый.

Моделирование — научный метод, основанный на изучении объектов посредством их моделей. Применяется в случаях, когда изучаемый объект или явление оказываются недоступными для изучения. В науке используются следующие типы моделирования:

 предметное моделирование —  исследование ведется на модели, воспроизводящей определенные геометрические, физические, динамические или функциональные  характеристики объекта-оригинала.-

 знаковое моделирование —  в качестве моделей выступают  схемы, чертежи, формулы. Важным видом  такого моделирования является  математическое моделирование.-

 мыслительное моделирование — при этом типе вместо знаковых моделей используются мыслительно-наглядные представления этих операций. В последнее время в науке получил большое распространение модельный эксперимент с использованием компьютеров. В этом случае в качестве модели выступает программа функционирования изучаемого объекта.-

Анализ - метод научного познания, в основу которого положена процедура мыслительного или реального расчленения предмета на составляющие части. Анализ обычно является начальной стадией любого исследования.

Синтез — метод научного исследования, основанный на соединении различных элементов предмета в единое целое, в систему. Синтез выступает не как метод конструирования целого, а как метод представления целого в форме единства знаний, полученных при анализе. При синтезе происходит не просто объединение, а обобщение аналитически выделенных и изученных особенностей объекта.

4. Совместные методы естественнонаучного  познания

После триумфа классической механики Ньютона химия в лице Лавуазье, положившего начало систематическому применению весов, встала на количественный путь, а вслед за ней и другие естественные науки. «Таково первое основание, по которому физик не может обойтись без математики; она дает ему единственный язык, на котором он в состоянии изъясняться.

Дифференциальное и интегральное исчисление хорошо подходит для описания изменения скоростей движений, а вероятностные методы — для необратимости и создания нового. Все можно описать количественно, и тем не менее остается проблемой отношение математики к реальности. По мнению одних методологов, чистая математика и логика используют доказательства, но не дают нам никакой информации о мире (почему А. Пуанкаре и считал, что законы природы конвенциальны), а только разрабатывают средства его описания.

Однако, еще Аристотель писал, что число есть промежуточное между частным предметом и идеей, а Галилей полагал, что Книга Природы написана языком математики.

Не имея непосредственного отношения к реальности, математика не только описывает эту реальность, но и позволяет, как в уравнениях Максвелла, делать новые интересные и неожиданные выводы о реальности из теории, которая представлена в математической форме. Как же объяснить непостижимую истинность математики и ее пригодность для естествознания? Может все дело в том, что «механизм математического творчества, например, не отличается существенно от механизма какого бы то ни было иного творчества». Или более пригодны более сложные, системные объяснения?

По мнению некоторых методологов, законы природы не сводятся к написанным на бумаге математическим соотношениям. Их надо понимать как любой вид организованности идеальных прообразов вещей, или пси-функций.

Есть три вида организованности: простейший — числовые соотношения; более сложный — ритмика 1-го порядка, изучаемая математической теорией групп; самый сложный — ритмика 2-го порядка — «слово». Два первых вида организованности наполняют Вселенную мерой и гармонией, третий — смыслом. В рамках этого объяснения математика занимает свое особое место в познании.

Так или иначе, подобные методологические разработки тесно связаны с дискуссиями по основаниям математики и перспективам ее развития, сводящимися к следующим основным темам: 1) как математика соотносится с миром и дает возможность познавать его; 2) какой способ познания преобладает в математике — дискурсивный или интуитивный; 3) как устанавливаются математические истины — путем конвенции, как полагал

Пуанкаре, или с помощью более объективных критериев.

Развитие науки определяется внешними и внутренними факторами. К первым относится влияние государства, экономических, культурных, национальных параметров, ценностных установок ученых. Вторые определяют и определяются внутренней логикой и динамикой развития науки. Не всегда первые можно четко отделить от вторых, и тем не менее данное разделение полезно.

Внутренняя динамика развития науки имеет свои особенности на каждом из уровней исследования. Эмпирическому уровню присущ кумулятивный характер, поскольку даже отрицательный результат наблюдения или эксперимента вносит свой вклад в накопление знаний. Теоретический уровень отличается более скачкообразным характером, так как каждая новая теория представляет собой качественное преобразование системы знания. Новая теория, пришедшая на смену старой, не отрицает ее полностью (хотя в истории науки имели место случаи, когда приходилось отказываться от ложных концепций теплорода, электрической жидкости и т. п.), но чаще ограничивает сферу ее применимости, что позволяет говорить о преемственности в развитии теоретического знания.

Вопрос о смене научных концепций является одним из наиболее злободневных в современной методологии науки. В первой половине XX в. основной структурной единицей исследования признавалась теория, и вопрос о ее смене ставился в зависимость от ее верификации (эмпирического подтверждения) или фальсификации (эмпирического опровержения). Главной методологической проблемой считалась проблема сведения теоретического уровня исследований к эмпирическому, что, в конечном счете, оказалось невозможным.

В начале 60-х годов XX в. американский ученый Т. Кун выдвинул концепцию, в соответствии с которой теория до тех пор остается принятой научным сообществом, пока не подвергается сомнению основная парадигма

(установка, образ) научного исследования  в данной области. Динамика науки  была представлена Куном следующим  образом:

Старая парадигма – нормальная стадия развития науки – революция в науке – новая парадигма,

Парадигмальная концепция развития научного знания затем была конкретизирована с помощью понятия «исследовательской программы» как структурной единицы более высокого порядка, чем отдельная теория. В рамках исследовательской программы и обсуждается вопрос об истинности научных теорий.