Методы эмпирического и теоретического уровней научного познания

Введение

Поиск методов, дисциплинирующих и существенно облегчающих познание, играет важную роль в развитии любой науки и, как правило, кризисы в развитии той или иной отрасли научного знания связан с исчерпанием потенциала существующих принципов и методов. Метод – система мыслительных и практических правил и приемов, позволяющих достичь желаемого результата, которым может быть, как знание о действительности, так и изменение положения дел в ней.
В науке от метода зависит многое. Правильно выбранный метод способствует эффективному познанию новых связей и закономерностей действительности. Классификация научных методов осуществляется в зависимости от уровня научного знания, на котором они функционируют. Часто метод как способ организации конкретного научного исследования, который формируется на основе применения комплекса взаимосвязанных методологических подходов, находящихся по отношению друг к другу в связях иерархического подчинения и (или) связях дополнения, рассматривается как методология этого исследования. Методология определяет порядок, логику познания предмета (последовательность познания его отдельных сторон, уровней общности и т. п.), исходя из встроенности этого предмета в целостность мира. В то же время методология рассматривается и как процесс становления методов, предметное содержание которых определяется философскими знаниями. В. И. Плотников пишет: «Методология – не только совокупность приемов, но еще и процесс научного поиска философски осмысленными приемами. Область методологии не арсенал, где хранится и обновляется оружие «приемов» и «методов»; это, скорее всего, само поле взаимодействия между философией и частными науками, где на конкретных проблемах научного знания непосредственно испытывается острота и эффективность философски обобщенных методов познания и приемов исследования.

Методы эмпирического и теоретического уровней научного познания
Задолго до возникновения науки в нынешнем ее понимании люди получали необходимые знания о природе, окружающих их вещах, явлениях из своих чувств ощущений, получаемых от непосредственных контактов с внешней средой. При этом формировались, так называемые, обыденные знания, основанные на практическом опыте. Мы и сегодня многое узнаем с его помощью, поэтому отвергать обыденное знания нельзя. Более того, многое весьма полезное в медицине создано не учеными, а часть малограмотными людьми, обладающими способностью наблюдать, запоминать, сравнивать. Сегодня ученые разгадывают секреты тибетской медицины, тайны строительства египетских пирамид, многие другие феномены древних народов, явившиеся результатом обыденного знания.
Тем не менее, обыденное знание не есть научное знание, несмотря на наличие преемственности, и бесспорной связи между ними. Эта связь объективна, поскольку оба вида знания преследуют общую цель – получение (поиск, накопление) достоверных о действительности, окружающем нас мире, явлениях природы. Оба знания основываются на принципе реализма, который в обыденном знании проявляется в понятии здравого смысла.
Преемственность между обыденным и научным знанием состоит в том, что последнее возникает, формируется на основе посылок, предположений, суждений здравого смысла, хотя в отдельных случаях и противоречит ему в конкретный момент времени (со временем это противоречие может либо сглаживаться, либо целиком устраняться). Научное знание уточняет, развивает и совершенствует знание обыденное, подвергая критике и сомнениям положения здравого смысла. Например, обыденная гипотеза Птолемея о плоской Земле была подвергнута сомнениям Галилея, Коперника и сегодня научное знание дает нам совершенно иное понятие не только о форме нашей планеты, но и месте ее во вселенной.
Таким образом, научное знание формируется в результате исследований. Сущность научного исследования составляет специфическая целенаправленная деятельность по получению новых знаний, надежно обоснованных проверенными методами, средствами и критериями.
Из определения сущности научного исследования видно насколько важно выбрать метод познания.
Метод познания – это специальная процедура, состоящая из взаимосвязанных последовательных действий, операций, приводящих к достижению поставленной цели, либо приближающих к ней.
Ряд авторов понятие «метод познания» отождествляют с «алгоритмом действий». С этим, по-видимому, следует согласиться.
В зависимости от видов научных исследований, а также от области научного знания, методы исследования могут быть условно объединены в группы, представленные на рисунке 1.1.

Рисунок 1 – Классификация методов исследования

Правомерность такой классификации обусловлена тем, что в естественных, технических, медицинских и других науках используются разные наборы методов. [5]
Вместе с этим, в каждой из групп могут быть общие частные методы познания, являющиеся для всех наук классическими. Это анализ и синтез, индукция и дедукция, аналогия и моделирование, абстрагирование и конкретизация. Рассмотрим данные методы подробнее.
Анализ – метод мысленного или реального расчленения изучаемой системы, предмета или явления на составные элементы и исследование каждого элемента в отдельности.
Пример 1.1. Чтобы создать производственную структуру необходимо, прежде всего, выявить цели, которые она должна реализовать. Вначале для этого формулируется глобальная цель, затем она декомпозируется (расчленяется) на частные цели, которые в свою очередь расчленяются на еще более мелкие цели (подцели). Процесс ведется до тех пор, пока не будут достигнуты подцели, соответствующие технологическим процессам. Затем для достижения каждой частной цели подбирается свое производственное подразделение (структура). Иначе говоря, мы осуществляем расчленение целей и исследуем их порознь с целью подбора для ее производственной структуры.
Синтез – метод объединения элементов, расчлененных в процессе анализа, в единое целое с установлением связей и взаимозависимости объединяемых элементов

. Таким образом, синтез – это обратное понятие анализу, когда исследование системы осуществляется по принципу от частного к общему.
Пример 1.2. После того, как система целей определена в результате декомпозиции глобальной цели в направлении «сверху вниз», можно построить производственную структуру. Поскольку цели имеют иерархическую структуру, включающую несколько уровней, то и организационная структура будет многоуровневой.
Построение начинается с формирования подразделений, реализующих цели – технологии самого низшего уровня. Затем из этих подразделений создаются подразделения следующего по иерархии уровня; в состав каждого такого подразделения включается строго определенное число нижестоящих элементов (называемая «норма управляемости»). Процесс повторяется циклически до полного упорядочения всех производственных структур, распределения их по уровням целей вплоть до глобальной цели.
Приведенные примеры свидетельствуют о том, что анализ и синтез в исследованиях используются, как правило, совместно и в единстве. Это принято называть системным подходом в исследовании. В частности, примеры формирования организационных структур «под цели», для реализации которых они создаются, принято называть системно-целевым подходом.
Следует помнить, что расчленение целого на элементы и последующее их объединение нельзя осуществлять хаотично. Для этого существуют свои правила (методики). Аналогично существуют и правила декомпозиции целей.
Индукция – умозаключение, позволяющее сформулировать гипотезу (общее утверждение) на основе имеющихся фактов. Она позволяет сделать вывод о признаках поведения всей системы, объекта (признаках совокупности элементов) на основе исследования части элементов системы. При этом следует различать полную и неполную индукцию. Полная индукция оперирует конечнообозримой областью фактов, полностью «покрывающую» границы действия гипотезы. Неполная индукция имеет место, когда область существования гипотезы бесконечна (либо конечно необратима), а область фактов ограничена и позволяет сделать умозаключение ориентированного характера, составить предварительное мнение об исследуемом объекте, явлении или системе. [7]
Использование метода неполной индукции влечет опасность ошибок в силу влияния следующих причин:
поспешности обобщения;
умозаключения, сделанного на основе случайных или второстепенных фактов;
необоснованным «переносом» полученного вывода за пределы области фактов, на основании которых этот вывод сформулирован.
Дедукция – процесс формулирования вывода из цепи умозаключений (рассуждений), связанных отношением логического следования. Иначе говоря, сделанные ранее умозаключения выстраиваются в некоторую систему по правилам логики, которая в итоге приводит к общему (конечному) выводу.
Исходными для дедуктивных рассуждений являются постулаты, аксиомы, гипотезы, которые в результате выстраивания в логическую цепь по схеме «от общего к частному» приводят к следствиям, теоремам и т.п.
Индукция и дедукция в процессе научного познания по аналогии с анализом и синтезом выступают совместно, в единстве. Изучая систему, предмет, явление с разных позиций, они составляют диалектический метод познания – от индуктивного обобщения к дедуктивному выводу, от проверки дедуктивного вывода к более глубокому обобщению, образуя тем самым бесконечный процесс познания.
Аналогия – метод научного познания, позволяющий получить знание об одних системах, предметах или явлениях на основании их сходства с другими. Аналогия – наиболее распространенный метод формирования научных гипотез, построения людей.
Сходство многих на первый взгляд различных систем, явлений замечено давно, и человечество научилось их использовать. Однако в науке этот метод требует соблюдения ряда правил. Главное из них состоит в том, что механический перенос знания о каком-либо хорошо изученном объекте на объект менее изученный недопустим. Требуется доказательство сходства обоих объектов по существенным свойствам, признакам, качествам. Такое доказательство порой не менее трудоемко, чем получение знаний о новом малоизученном объекте другими методами исследования. Одним из таких методов является моделирование, тесно связанное с методом аналогии.
Моделирование – метод научного познания, основанный на замене исследуемого (изучаемого) объекта его специально созданным аналогом – моделью и получение на нем характеристик оригинала.
Из определения следует, что важнейшей проблемой данного метода является выбор (создание) модели, которая не просто отражала бы существенные черты реального объекта, но сохраняла при этом ее поведение в реальном мире, реакции на инфраструктуру и т.п. Современная наука предъявляет к моделям следующие требования:
модель должна быть адекватна реальному объекту, однако излишняя детализация, включение второстепенных элементов могут усложнить модель и затруднить процесс моделирования;
модель должна соответствовать цели исследования. Модель одного и того же объекта, созданная для одних целей, может оказаться непригодной для других. Создание универсальных моделей либо связано с большими затратами, либо невозможно на данном этапе развития знания из-за их большой сложности. Например, даже при современном уровне развития науки управления практически невозможно создать исчерпывающую модель системы управления отраслью, которая одновременно отображала бы организационные, технические, технологические, правовые, социальные, психологические и другие аспекты управления. Однако существует множество достаточно корректных частных моделей, позволяющих исследовать системы управления в рамках любого отдельно взятого аспекта;
она должна быть чувствительна к изменению фактов, влияющих на параметры изучаемого объекта, явления;
модель должна быть адаптивной к меняющимся условиям изучения объекта (например, допускать исследования с помощью ЭВМ и традиционными методами);
модель должна быть, по возможности, простой (но за счет упрощения нельзя утрачивать существенные связи), доступной для понимания исследователю, давать ему возможность внесения необходимых изменений и дополнений в процессе исследования.
Существует ряд других требований, например, экономичность моделей, т.к