ОБСУЖДЕНИЕ СПОРНЫХ ВОПРОСОВ НАУКИ В НАУЧНОМ ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНОМ ОБЩЕНИИ

Обсуждение спорных вопросов науки в научном образовании и научном общении

Способность принимать решения, основанные на фактах, и, следовательно, рассуждать по вопросам, касающимся научных и социальных аспектов, является важнейшей целью научного образования и научного общения. Однако отрицание науки представляет собой постоянную проблему для общества и образования. Спорные научные проблемы (CSI) охватывают научные знания, отвергаемые общественностью, а также социально-научные проблемы , т. Е. Социальные проблемы , основанные на науке, которые часто применяются в естественнонаучном образовании. Создание основанных на фактах обоснований утверждений занимает центральное место в научных и неформальных рассуждениях. Это исследование направлено на описание взглядов и их обоснований в рамках аргументов случайной онлайн-выборки ( N= 398) при неформальном рассуждении о выбранной CSI. Следуя дедуктивно-индуктивному подходу и качественному содержательному анализу письменных открытых ответов, мы выделили пять типов обоснований на основе детальной системы категорий. Результаты предполагают тематическую специфику обоснований, относящихся к конкретным научным данным, в то время как обоснования, апеллирующие к авторитетным источникам, обычно являются общими для разных тем. Субъективные и, следовательно, нормативные оправдания были немного связаны с идеями заговора и общим неприятием научного консенсуса. Систему категорий можно применить к другим темам CSI, чтобы помочь прояснить связь между научным и неформальным рассуждением в естественнонаучном образовании и коммуникации.

Ключевые слова: аргументация ; рассуждение ; обоснования ; социологические проблемы ; общественно отрицаемая наука ; спорные научные вопросы ; научное общение ; научное образование

1. Введение

Компас обучения ОЭСР 2030 [ 1 ] подчеркивает быстрые изменения, с которыми сталкивается наше общество, и, как следствие, важность адаптивного образования в формальной и неформальной учебной среде. Он подчеркивает необходимость мыслить и действовать ответственно «ради коллективного благополучия» [ 1 ], основываясь на знаниях, взглядах, ценностях и навыках (включая рассуждение и критическое мышление) в качестве цели 21-го века [ 1 ]. В отличие от этой цели отрицание науки представляет собой постоянную или даже растущую проблему для общества [ 2 ] и естественнонаучного образования [ 3 ]. Информированные граждане должны иметь возможность принимать основанные на фактах решения по вопросам, касающимся научных и социальных аспектов, например, вопросов здоровья и окружающей среды [ 4].

Неизбежные связи между наукой и обществом в естественнонаучном образовании объединены термином « соционаучные проблемы» (SSI), определяемым как «социальные проблемы, имеющие концептуальные или технологические связи с наукой» [ 5 ]. SSI - это научные темы, которые часто спорно обсуждаются общественностью [ 6 ]. Они хорошо известны как контексты для научного обучения [ 7 , 8 ], поскольку подход SSI объединяет научное, социологическое и этическое содержание, чтобы способствовать рассуждению по сложным вопросам [ 9 ]. Например, нынешняя пандемия COVID-19 иллюстрирует рост противоречий между обществом и наукой и, более того, сомнения в отношении научных результатов [ 10 ].

Хотя научное обоснование некоторых SSI в основном принимается общественностью (например, знания о стволовых клетках), могут возникнуть разногласия по поводу этических дилемм их применения (например, исследование стволовых клеток в медицинских целях) [ 11 ]. Другие SSI основаны на противоречивой в обществе науке, которая может даже быть отвергнута частью общества (например, антропогенные причины изменения климата), но при этом неоспорима среди ученых [ 11 ]. Эти темы называются социально отрицаемой наукой [ 11 ] или спорными научными проблемами (CSI) [ 12]. Отношение к CSI, то есть их неприятие или принятие, сильно зависит от индивидуальных норм и ценностей, которые не обязательно являются результатом научных рассуждений [ 13 ].

По мере быстрого развития науки и технологий все чаще появляются возможности столкнуться с множеством ИОС, по которым необходимо принимать решения, и ИСИ, в отношении которых необходимо формировать отношение. Развитие способности принимать обоснованные решения по таким сложным вопросам и проблемам с использованием оценки и рассуждений является не только важным аспектом общей научной грамотности [ 14 , 15 ], но также центральной целью естественнонаучного образования [ 16 , 17 ] и научного общения [ 18 , 19 ]. Научные рассуждения [ 20 , 21 ] и неформальные рассуждения (т. Е. Повседневные рассуждения о плохо структурированных проблемах) [ 22] по SSI и CSI влекут за собой оценку и обоснование претензий.

Некоторые исследователи отметили, что аргументация является ключевой компетенцией для рассуждений и научных исследований [ 23 ], а также центральным элементом естественнонаучного образования в целом [ 24 ]. Есть несколько исследований, посвященных аргументации в научной коммуникации [ 25 ], но это потенциально полезная область для объединения научных коммуникаций и естественнонаучного образования [ 18 ]. Аргументация в терминах SSI и CSI включает этическое измерение, поэтому соционаучная аргументация - это процесс, отличный от научной аргументации [ 26 ]. Многочисленные исследования показали, что рассуждения о SSI [ 27 , 28] повышает сложность и качество аргументов учащихся как по научным, так и по социально-научным вопросам и может улучшить навыки аргументации учащихся [ 29 ] и критическую научную грамотность [ 30 ].

В естественнонаучном образовании использовались разные подходы к оценке аргументации [ 31 ]. В частности, различными способами применялась модель аргумента Тулмина (TAP) [ 32 ] [ 33 ]. Однако TAP преимущественно используется для оценки качества аргументов студентов [ 34 ] и фокусируется на структуре аргументов [ 35 ]. На сегодняшний день мало исследований изучали содержание аргументов [ 27 , 35 ] или оправданий [ 36 ].

Кроме того, большинство исследований неформального мышления и аргументации в контексте SSI и CSI сосредоточено либо на школьных [ 27 , 28 , 29 , 33 , 35 ], либо на студентов университетов [ 16 , 36 , 37 ], но аналогичные аналитические подходы к аргументации, используемые общественность [ 18 ] могла бы дать представление о противоречивых дебатах по научным вопросам в повседневной жизни. Это исследование направлено на описание различных видов оправданий, используемых, когда люди неформально рассуждают о выбранных CSI на основе их отношения, с использованием детальной системы категорий.

2. Теоретические основы

2.1. Социально-научные проблемы (SSI) и спорные научные вопросы (CSI)

«Спорные научные проблемы - это научные темы, которые по самой своей природе вызывают дискуссии, дебаты и вопросы, потому что студенты заинтригованы этими проблемами, подвергают их сомнению или даже серьезно сомневаются в них» [ 12 ] (стр. 26). Часто описание противоречий в отношениях между наукой и обществом остается неявным в научном общении [ 38 , 39 ], а также в естественнонаучном образовании [ 36 ]. Боргердинг и Дагистан [ 11 ] различают три категории CSI: активная наука , общественно отрицаемая и общественно признанная наука и SSI ( рис. 1 ).

Рисунок 1. Взаимосвязь между спорными научными проблемами, активной наукой, общественно отрицаемой и принятой наукой, и социологическими проблемами (адаптировано из [ 11 ]).

Споры внутри активной науки находятся внутри самого научного сообщества (фактические научные дебаты) [ 11 ]. Социально отрицаемая наука относится к негативному отношению (т. Е. Неприятию) к научным знаниям среди населения (т. Е. «X не соответствует действительности»). Тем не менее, это научное знание было создано в научном сообществе, и в отношении него существует научный консенсус [ 11 ].

И наука, отрицаемая обществом, и наука, принятая обществом, могут служить основой для SSI [ 11 ]. Например, знания об исследованиях стволовых клеток считаются общественно признанной наукой [ 11 ], даже если применение этого исследования может рассматриваться как спорное при обучении SSI. SSI очень актуальны для общества и часто спорно обсуждаются в контексте естественнонаучного образования [ 5 ]. Примеры SSI включают исследования стволовых клеток, проблемы окружающей среды и их возможные решения, а также создание генетически модифицированных организмов [ 40 ] и, следовательно, применение научных знаний в этих областях [ 11]. Нормативные вопросы типа «Справедливо ли применение этой технологии?» рассматриваются в типичных SSI, что отражает тот факт, что SSI не может быть решена только наукой и практикой научных исследований [ 11 ]. SSI имеет этическое измерение, касающееся отношений между наукой, технологией и обществом [ 41 ], а также сложное социальное измерение [ 5 ]. Проблемы в контексте SSI являются открытыми, плохо структурированными, подверженными множеству точек зрения и не имеют четких решений [ 37 ].

Однако не все спорные научные темы, затрагиваемые в образовательном контексте, подходят под это определение SSI. Вопросы могут быть спорными и оспариваться в публичной сфере, не будучи плохо структурированными и / или не имея четких решений. SSI часто описываются как спорные по своей сути [ 9 , 35 ] или как один из видов спорных вопросов [ 27 , 42 ]. Следуя идеям о том, что SSI - это один из видов CSI и что публично оспариваемая проблема не обязательно отрицается общественностью, мы описываем CSI как общий термин (см. Рисунок 1).), включающий в себя различные подходы к научному общению и естественнонаучному образованию. При участии в CSI вопрос не в том, является ли конкретная проблема истинной или справедливой, а в том, каковы причины ее противоречий.

Примерами CSI являются эволюция [ 43 ] и изменение климата [ 44 ], поскольку части общества сомневаются в их теоретической научной основе, т. Е. Отрицательно относятся к ним. Отношения здесь концептуализируются как аффективная оценка объекта отношения (например, эволюция, изменение климата) [ 45 ]. Тем не менее, эти темы не лишены четкого решения и не плохо структурированы. В отношении других CSI, таких как вакцинация [ 46 ] и ГМО [ 47 ], разногласия относятся, по крайней мере частично, к применению технологий и затрагивают область SSI.

Более того, на отношение к темам CSI влияют разные факторы, отсюда и различие между общественно отрицаемой и общественно признанной наукой. Большинство влияющих факторов, которые влияют на отказ от научных знаний или приложений, являются аффективными, такими как эмоции, идеология или мировоззрение, и называются корнями отношения [ 13 ]. Отношение к вакцинации зависит от восприятия риска, барьеров, доверия, расчетов и ответственности перед обществом [ 46 ], в то время как такие факторы, как религиозные убеждения [ 43 ], доверие к науке и знания о природе науки (NOS), влияют на отношение к эволюции [ 48 ]. На отношение к изменению климата влияет политическая идентичность [ 49] и индивидуалистическое мировоззрение [ 50 ], а на отношение к ГМО влияют взгляды на естественную чистоту [ 51 ], а также эмоции и интуицию [ 52 ]. Эти различные факторы иллюстрируют проблемную зависимость и высокую неоднородность предикторов противоречивости темы [ 53 , 54 ]. Однако некоторые факторы, как представляется, являются общими предикторами принятия и неприятия научного знания, например, идеи заговора [ 55 ] и знания о NOS [ 56 ].

2.2. Неформальное и научное рассуждение

Участие в SSI часто включает процессы аргументации и принятия решений, которые требуют процессов аргументации, т. Е. Процессов построения и оценки аргументов [ 57 ]. Долгое время исследования рассуждений были сосредоточены на формальных рассуждениях о четко определенных проблемах [ 58 ] и следовали «парадигме дедукции» [ 59 ]. Однако было продемонстрировано, что человеческие рассуждения склонны к предвзятости, а повседневные рассуждения в большинстве случаев являются неформальными рассуждениями [ 58 ]. Как формальные (научные), так и неформальные рассуждения - это процессы генерирования и оценки аргументов [ 60]. В то время как проблемы, рассматриваемые в научном рассуждении, часто четко определены, а соответствующие посылки ясны, проблемы неформального рассуждения плохо структурированы, а посылки не всегда сформулированы [ 61 ]. Задачи неформального рассуждения часто включают формирование и оценку позиций по сложным вопросам, которым не хватает четких решений [ 5 ]. Однако координация теории и доказательств [ 4 , 60 ], а также создание основанных на фактах обоснований [ 60 ] являются центральными в неформальном и научном рассуждении: «Основополагающие способности, лежащие в основе обоих типов рассуждений, - это способность признать возможную ложность теории и выявить доказательства, способные опровергнуть »[ 60] (стр. 74). Эти способности согласуются с эпистемическим измерением научного мышления, описанным Осборном [ 21 ].

Поскольку SSI обычно включает в себя спорные и открытые проблемы, их обсуждение и решение могут быть охарактеризованы неформальным рассуждением [ 5 , 61 ], что особенно подходит для таких процессов, как принятие решений о действиях, для которых существуют поддерживающие и противодействующие аргументы [ 57 ]. Способность неформально рассуждать о SSI была описана как важнейший компонент научной грамотности [ 5 ] и центральная цель естественнонаучного образования [ 62 ].

В дополнение к компонентам научного мышления [ 20 , 21 ], рассуждение о SSI требует интеграции социальных и этических аспектов, также называемых моральными рассуждениями [ 63 , 64 ]. Сэдлер, Бараб и Скотт [ 8 ] предложили конструкцию соционаучного мышления (SSR) для оценки методов рассуждения, связанных с SSI. В то время как исследование SSR подчеркивает интеграцию этических компонентов, требующих морального обоснования [ 42 ], рассуждение о CSI не обязательно является вопросом морального рассуждения, а является вопросом личного отношения и знаний. Это потому, что вопросы, касающиеся CSI, не являются ни открытыми, ни неразрешимыми дилеммами [ 11]. Следовательно, рамки, разработанные для оценки компетенций SSR [ 65 ], принятия решений по SSI [ 66 ] и отношения SSI [ 67 ], не могут быть применены к CSI, в которой был достигнут четкий научный консенсус относительно научных знаний и / или их применения. Оценка того, как люди рассуждают относительно своего отношения к CSI, требует различных подходов, например, определения неформальных типов рассуждений [ 37 , 61 , 68 ]. В то время как некоторые результаты исследований показывают, что рассуждения согласованы по разным темам [ 65 , 69 ], другие исследования описывают специфичность темы [ 70 , 71 ].

2.3. Фреймворки аргументации

Аргументация - это коммуникативная часть рассуждения [ 22 ], и все больше и больше она рассматривается в учебных программах по естествознанию во всем мире [ 33 ]. Аргументация в науке - важный навык не только для ученых и студентов, но и для граждан, позволяющий им принимать обоснованные решения по (социо-) научным вопросам в повседневной жизни [ 33 ].

Аргументация в целом может быть описана как взаимодействие построения утверждений или объяснений и соответствующих доказательств [ 32 , 72 ] для оправдания чего-либо [ 73 ]. Детальная концептуализация аргументации является постоянной проблемой для исследователей, и существует множество подходов [ 31 ]. Помимо различий между этими структурами, сосредоточенными либо на содержании [ 28 ], структуре [ 74 ], либо на эпистемологическом качестве [ 75 ] аргументов, все эти структуры опираются на модель аргумента Тулмина (TAP) [ 32 ]. TAP создает общую структуру аргументов ( рис. 2 ) и основу для их оценки [33 ].

Рисунок 2. Схема аргументации Тулмина (адаптированная из [ 32 , 33 ]) и ее применение к сложному аргументу, касающемуся CSI SARS-CoV-2.

Требование аргумента является его заключение. Это заявление о приверженности [ 33 ], с которым каждый может согласиться или не согласиться. Претензия основана на нескольких элементах аргумента, причем центральным элементом являются данные, представляющие доказательства иска. Для данных нужен ордер в качестве неоспоримого правила, превращающего данные в релевантную причину для поддержки иска. Сам ордер, кроме того, может быть основан на дополнительной информации, называемой поддержкой . Поскольку эти три части составляют оправдывающую часть убедительного аргумента [ 32 ], они впоследствии считаются оправданием утверждения. Оправдание противоположноопровержение , которое ему противоречит, и определитель , который описывает степень, в которой обоснование позволяет делать обоснованные выводы.

Поскольку люди легко способны логически связать утверждения, доводы иногда остаются неявными [ 76 ]. В данном примере тот факт, что люди умирают от COVID-19 (т. Е. Данные), может привести к заключению о том, что SARS-CoV-2 представляет серьезную угрозу для здоровья человека без формулирования ордера (т. Е. О том, что возможная смерть образует серьезная угроза здоровью человека). Точно так же данные можно оставить неявными. Принимая это во внимание, формулировка обоснования не всегда включает данные и ордер, но иногда выступает только как один из двух компонентов.

TAP часто используется в качестве аналитической основы для оценки качества аргументов [ 33 ]. При оценке аргументов часто используется адаптированная версия TAP. Квалификаторами часто пренебрегают, чтобы уменьшить сложность [ 77 , 78 , 79 ]. Подход «претензия-доказательства-аргументация» - это устоявшаяся адаптация структуры, в которой, помимо претензии и доказательств (т.е. данных), ордер и поддержка резюмируются как аргументы [ 79 ].

Однако использование TAP или его адаптированных форм в качестве аналитического инструмента также подвергалось критике [ 33 ] из-за неоднозначности элементов аргументов [ 80 ] и зависимости их интерпретации от контекста [ 81 ]. В частности, различие между данными и ордером, а также ордером и подтверждением затруднено и зависит от контекста [ 77 , 82 ]. Эти проблемы, а также подходы, объединяющие данные и подтверждающие [ 82 ], лежат в основе компонента обоснования (см. Рисунок 2 ).

Несколько других исследований, оценивающих аргументы, не полагались на TAP, а анализировали аргументы дихотомически, сосредоточив внимание на одном утверждении, подкрепленном основанием, т. Е. Причиной [ 28 , 36 ]. Часто различают субъективные и объективные обоснования [ 36 , 83 ]. Сравнимое различие было проведено Джафари и Мейсерт [ 27 ], которые проводили различие между нормативным и основанным на фактах рассуждением. Объективные оправдания иногда делятся на доказательные и уважительные [ 83 ], причем уважительные оправдания апеллируют к авторитету [ 83]]. Обоснования оказались неоднородными в рамках аргументации человека и различались в разных CSI [ 36 ].

Кроме того, несколько исследований показали связь между знаниями о NOS и навыками аргументации [ 84 , 85 ]. Исследования аргументов в области SSI преимущественно сосредоточены на качестве аргументов на основе TAP или адаптированных форм. Однако, когда дело доходит до содержания аргументов и типов обоснований внутри аргументов, доступно мало исследований [ 27 , 86 ].

2.4. Вопросы исследования

Некоторые исследователи отметили, что обучение и концептуальные знания аргументации могут способствовать использованию более сложных [ 28 ] и более основанных на фактах [ 27 ] аргументов в классе естественных наук. В обществе до сих пор ведутся дискуссии по научным темам, которые не обсуждаются в научной сфере и не имеют четких решений, и эти темы считаются CSI. Научное знание или его применение, которое частично отвергается общественностью, указывает на негативное отношение к теме. Поскольку известно, что корни такого отношения в основном аффективны [ 13 ], возникает вопрос, как люди оправдывают такое отношение.

Оценка обоснований в рамках аргументов по CSI в публичной сфере является необходимым первым шагом для выявления общих тенденций и зависимостей от контекста в обоснованиях как одного из элементов неформальной аргументации. В конечном итоге полученная структура может помочь вооружить студентов необходимыми навыками для участия в этих публичных дебатах.

В нашем исследовании рассматриваются следующие исследовательские вопросы:

В какой степени можно сгруппировать обоснования, выявленные в области CSI, относительно теоретических критериев? (RQ1)

В какой степени обоснования специфичны для определенных CSI (тематических)? (RQ2)

Как принятие и отклонение CSI связано с использованием различных обоснований? (RQ3)

Как знание о NOS, религиозности и заговоре связано с использованием различных оправданий? (RQ4)

3. Материалы и методы.

3.1. Участники и сбор данных

Мы провели онлайн-опрос на немецком языке, который распространялся через социальные сети для охвата общественности в неформальном контексте обучения. Публикации включали краткое введение в тему и целевые сообщества, заинтересованные в CSI, например, посредством комментариев к видео о генетически модифицированных продуктах питания (GMF; YouTube), группах противников вакцинации (Facebook) и научных коммуникаторах (Twitter). Эта случайная выборка была оправдана целью охватить неоднородную выборку и собрать широкий спектр различных обоснований по разным CSI. Данные были собраны в течение двухмесячного периода летом 2020 года.

Всего в опросе приняли участие N = 398 волонтеров, из которых N = 265 заполнили анкету до последней страницы. Участие в опросе было добровольным и проводилось в свободное время, что может объяснить высокий процент отсева. В любой момент можно было пропустить вопросы или выйти из опроса. Были проанализированы все открытые ответы, независимо от того, был ли набор данных полным. Для закрытых вопросов применялось удаление по списку. Возраст участников колебался от 16 до 85 лет, в среднем 41 год. В нем приняли участие участники из всех 16 провинций Германии, а уровень образования варьировался от старшеклассников и людей, бросивших школу без ученой степени, до исследователей с докторской степенью.

3.2. Инструменты

Дизайн исследования был адаптирован из Лобато и Циммермана [ 36 ]. Их опрос включал четыре темы CSI (эволюция, изменение климата, GMF, вакцинация) и предлагал участникам предъявить заявление (то есть утверждение), отражающее научный консенсус по каждой теме ( Таблица 1 ). Мы добавили к опросу пятое утверждение о SARS-CoV-2, поскольку пандемия привела к самому существенному широкомасштабному, открытому и публичному обсуждению эпидемиологии и науки в новейшей истории [ 87 ]. Утверждения, используемые Лобато и Циммерманом [ 36 ], были изменены всякий раз, когда они, казалось, выражали эпистемологические соображения, которые также могли служить оправданием, например, «Эволюция - лучшее объяснение» или «Медицинские исследования продемонстрировали» ( Таблица 1).

Таблица 1. Утверждения, отражающие научный консенсус по пяти темам CSI (изменено на основе [ 36 ]). Заявления отражают претензию в TAP [ 32 ].

Отношение участников к темам CSI (то есть принятие или отклонение научного консенсуса) было измерено с использованием пятибалльной шкалы, чтобы оценить их согласие с пятью утверждениями. Впоследствии участников попросили обосновать (т. Е. Данные / ордер / подтверждение) свое отношение к каждому требованию в формате открытого ответа и подумать о возможных причинах для изменения своей позиции (т. Е. Опровержения). В следующем анализе мы сосредоточимся на обоснованиях.

Кроме того, были оценены другие потенциально влияющие переменные: знания о БДУ [ 88 ], религиозность [ 43 , 89 ] и идеи заговора [ 90 ]. Мера NOS была ориентирована на предварительность научного знания (шкала «развития») с такими пунктами, как «Новые открытия могут изменить то, что ученые считают истиной» [ 88 ]. Первоначальные семь предметов были сокращены до шести предметов. Шкала религиозности состояла из пяти пунктов, таких как «Я верю в Бога» [ 43 , 89 ]. Шкала представления о заговоре [ 90 ] включала такие пункты, как «Я думаю, что в мире происходит много важных вещей, о которых общественность никогда не информируется» [ 90]]. Все эти шкалы измеряли согласие по пятибалльной шкале оценок.

3.3. Анализ данных

Результаты всех рейтинговых шкал были объединены для суммирования баллов по каждой шкале. Рейтинговые элементы для оценки отношения к заявлениям, касающимся пяти тем CSI, были объединены в одну общую оценку для дальнейшего анализа, отражающую отношение к научному консенсусу.

Ответы в формате открытого ответа (т. Е. Аргументы) были проанализированы с использованием качественного контент-анализа [ 91 ] и программного обеспечения MAXQDA Plus (VERBI Software, 2019, Берлин, Германия). Компоненты анализа - семантические единицы; каждая семантическая единица была закодирована один раз.

В качестве первого шага, основанного на TAP, мы дедуктивно вывели операционализацию для выявления семантических единиц в аргументах респондентов, которые можно классифицировать как обоснования ( рис. 3 ). Этот шаг был необходим, поскольку, даже если в вопросе в формате открытого ответа конкретно задавалось обоснование, некоторые ответы содержали другие аргументированные элементы или несвязанные компоненты.

Рисунок 3. Использование модели аргументации Тулмина [ 32 ] для выделения обоснования (т. Е. Анализируемой единицы) аргумента, предложенного в формате открытого ответа в качестве первого шага анализа.

Если семантическая единица называла причины, подтверждающие позицию участника относительно утверждения (например, «Риск смерти от болезни выше, чем смерть от вакцины»), она кодировалась как ордер / данные, поскольку эти два компонента аргумента, как постулируется Toulmin [ 32 ], редко появляются в явном виде как две отдельные единицы. В этом случае ордер (например, «Если риск смерти от болезни выше, чем смерть от вакцины, вакцина безопасна и эффективна») остается неявным, как это часто бывает в неформальной логике [ 76 ]. Концептуализация Тулмина [ 32 ] также включает квалификаторы, влияющие на величину аргумента (например, «Если вакцина разработана и протестирована ответственно») иопровержения, противоречащие заключению (например, «Некоторые люди умирают от побочных эффектов вакцин»). Для последующего анализа обоснований опровержения были объединены с ордером / данными в качестве обоснования (т. Е. Аналитическая единица; Рисунок 3 ), поскольку утверждение «Некоторые люди умирают от побочных эффектов вакцин» либо оправдывают, либо опровергают позицию участника.

Если семантическая единица не имела отношения к заявке, она кодировалась как несвязанная . Если это было повторное утверждение утверждения, зафиксированного в рейтинговой шкале (например, «Я думаю, что вакцины помогают»), оно кодировалось как утверждение . Если семантическая единица не была связана с исходным утверждением, например, безопасность и эффективность вакцин, но все же была связана с проблемой (например, «Никто не должен быть принужден к вакцинации»), то эта единица кодировалась как проблематизация . Семантические единицы, которые ссылались на исходное утверждение без использования какого-либо аргументативного компонента (например, «Почему я должен ответить на это?»), Были закодированы как отказы .

Первый шаг дедуктивного кодирования привел к получению большинства ответов, оправдывающих утверждение, как и предполагалось в открытом вопросе ( таблица 2 ). Не было никаких доказательств структурных различий между заявленными компонентами аргументов за или против научного консенсуса. Заявленные компоненты аргумента не зависели от измеряемого отношения.

Таблица 2. Частоты (пропорции) компонентов аргумента среди пяти тем CSI после первого шага дедуктивного кодирования. В серой строке отображается доля семантических единиц, идентифицированных как обоснования.

Семантические единицы, идентифицированные как обоснования, прошли второй качественный контент-анализ, чтобы построить дедуктивно-индуктивную систему категорий и ответить на вопросы исследования. Поэтому мы начали с сбора аналогичного контента в детализированных подкатегориях, а затем обобщали категории все больше и больше [ 91 ] на основе представленных Лобато и Циммерманом [ 36 ]. Таким образом, можно было классифицировать обоснования на основе содержания и построить типы обоснований по темам CSI. Чтобы повысить объективность нашей системы категорий, другой исследователь провел второе кодирование 30 полных наборов данных (11,3% полных наборов данных) [ 92]. Эти наборы данных с двойным кодированием представляют собой репрезентативный образец, охватывающий весь спектр материала. Каппа Коэна указывает на существенное межкодированное согласие (κ = 0,68) [ 92 ]. На основе дискурсивного анализа результатов кодирования кодирование было дискурсивно изменено при обнаружении ошибок кодирования. Это привело к увеличению каппа Коэна (κ = 0,84) и уточнению описания кодирования.

Количество и доля закодированных семантических единиц для каждого типа обоснования были рассчитаны и сопоставлены по пяти темам. Для анализа взаимосвязей между типами обоснований и другими переменными были рассчитаны корреляции.

4. Результаты

Утверждения, отражающие научный консенсус по пяти темам CSI, были общепринятыми, что свидетельствует о положительном отношении к этим темам. Наиболее приемлемым утверждением была эволюция (согласие 95,3%), за которым следовали изменение климата (87,6%), вакцинация (86,0%), SARS-CoV-2 (82,6%) и, наконец, GMF (57,5%), наиболее оспариваемое утверждение ( Таблица 3 ).

Таблица 3. Частота (доля) принятия научного консенсуса по каждой теме CSI.

На рисунке 4 показана дедуктивно-индуктивно построенная детальная система категорий, позволяющая различать различные типы обоснований в CSI. В результате классификации было получено пять типов обоснований с 25 подкатегориями. Обоснование, которое нельзя фальсифицировать или которое зависит от индивидуальных убеждений, относится к субъективному типу, а любое другое оправдание интерсубъективно . Субъективные оправдания относятся к нормативным утверждениям, основанным на ценностях и убеждениях (например, идеология: «Бог создал все живые существа»; натуралистическая ошибка: «Это небезопасно, потому что это неестественно»; argumentsum ad hominem:«Вирусологи не заслуживают доверия»). Интерсубъективные обоснования были далее разделены на те, которые ссылаются на конкретные данные в поддержку иска ( доказательные ) или ссылаются на третью организацию как на авторитет ( уважительное отношение ). Простое упоминание «доказательства» не считалось доказательственным оправданием, но было классифицировано как ссылка на совокупность знаний и, следовательно, как почтительное. Определяющим различием между доказательными и уважительными основаниями была их специфика; в то время как уважительные оправдания относятся к довольно общему объему или отсутствию знаний по теме, доказательные обоснования в значительной степени сосредоточены на единственной CSI.

Рисунок 4. Категориальная система типов обоснования отношения к претензиям по темам CSI. Количество подкатегорий в каждой категории указано в квадратных скобках.

Уважительные обоснования были далее разделены на обоснования, относящиеся к совокупности знаний (например, наука / исследование: «Это доказано наукой»; консенсус: «Почти все ученые согласны с этим»; механизмы контроля: «Существует строгое и прозрачное одобрение. процедура вакцинации ») или недостаток знаний (например, отсутствие (достаточных) доказательств: « Мы недостаточно знаем об этом »; отсутствие фальсификации: « На сегодняшний день нет доказательств против этого »; отсутствие личных сведений: « Я недостаточно знаю об этом »). Доказательные обоснования были разделены на эмпирические или теоретические.обоснования. Хотя эмпирические обоснования относились к поддающимся проверке явлениям реального мира (например, причинность : «Как показывает искоренение оспы»; сравнение / аналогия: «SARS-CoV-2 не более опасен, чем грипп»; определение / обобщение: «Это это так, поскольку у нас глобальная пандемия »), в теоретических обоснованиях делались выводы, взвешивались или приводились убедительные доказательства (например, взвешивание: « Риск умереть от болезни выше, чем умереть от вакцины »; убедительность : «Это убедительное объяснение»).

Все идентифицированные типы обоснований были определены по всем пяти темам. Однако некоторые типы обоснований были более распространены в зависимости от конкретной рассматриваемой темы CSI. В то время как субъективные, эмпирические и теоретические обоснования имели тенденцию быть скорее тематическими, уважительные оправдания появлялись с одинаковой частотой по большинству тем ( Таблица 4). Таким образом, ссылки на тело или отсутствие знаний использовались совершенно одинаково в разных CSI. Однако относительно безопасности GMF, наиболее оспариваемого утверждения, сравнительно большое количество обоснований относится к недостатку знаний. Напротив, утверждения с наиболее высокими показателями приемлемости, т. Е. Антропогенное изменение климата, эволюция и вакцинация, чаще были связаны с обоснованиями, относящимися к третьим лицам или неопределенно определенным совокупностям знаний, таким как «исследования» или «доказательства».

Таблица 4. Пропорции типов обоснования по темам CSI.

По сравнению с теоретическими обоснованиями эмпирические обоснования были гораздо более распространенными. Однако это варьировалось по темам; в то время как обоснования относительно эволюции почти в равной степени основывались на теоретических соображениях и реальных наблюдениях, позиции относительно SARS-CoV-2 чаще подтверждались эмпирическими обоснованиями.

Субъективные обоснования были наименее распространенным типом оправданий, при этом тема ГМП показывала наибольшую долю субъективных обоснований, в то время как почти ни один респондент не дал субъективных обоснований в контексте эволюции и антропогенного изменения климата. Наиболее частым типом обоснования в целом была ссылка на совокупность знаний. Этот тип был особенно распространен при обосновании отношения к антропогенному изменению климата, эволюции и вакцинации.

В большинстве случаев принятие претензий по пяти различным темам CSI существенно не коррелировало с идентифицированным типом обоснования ( Таблица 5 ). Однако использование субъективных обоснований отрицательно коррелирует с принятием четырех тем CSI со слабым эффектом. Претензия о ГМП - единственная, не имеющая существенной корреляции ни с одним из видов обоснования. Кроме того, признание эффективности и безопасности вакцин в значительной степени и слабо связано с использованием уважительных обоснований, относящихся к совокупности знаний.

Таблица 5. Корреляция по Пирсону между типом обоснования и принятием научного консенсуса по каждой теме. N = 398, * p <0,05, ** p <0,01.

В целом участники не были очень религиозными ( M = 1,62; SD = 1,05, диапазон баллов: 1–5), частично были привлечены к теориям заговора ( M = 2,41; SD = 0,88, диапазон баллов: 1–5) и показал высокий уровень знаний о БДУ ( M = 4,69; SD = 0,44, диапазон баллов: 1–5).

Была выявлена ​​значимая положительная и сильная корреляция между общим принятием научного консенсуса и знаниями о NOS ( N = 252; r = 0,558; p <0,01). Религиозность ( N = 254; r = -0,469; p <0,01) и идеи заговора ( N = 258; r = -0,655; p <0,01) значимо отрицательно коррелировали с принятием научного консенсуса от среднего (религиозность) до сильного ( идея заговора) размер эффекта.

Корреляции этих переменных с разными типами обоснования в большинстве случаев не были значимыми ( Таблица 6 ). Только использование субъективных оправданий (например, естественная ошибка) положительно и слабо коррелировало с отказом от научного консенсуса, а также отрицательно и слабо с идеями заговора. Ссылки на совокупность знаний коррелируют с принятием научного консенсуса со слабым эффектом. Кроме того, религиозность слабо коррелировала с использованием эмпирических обоснований.

Таблица 6. Корреляция между типом обоснования и знанием о NOS, религиозности, заговоре и всеобщем признании научного консенсуса, реализуемого посредством принятия утверждений по пяти темам CSI. N = 398, * p <0,05, ** p <0,01.

5. Обсуждение

Относительно высокая степень согласия с утверждениями о различных CSI указывает на то, что большинство граждан, ответивших на опрос, соглашаются с соответствующим научным консенсусом. Однако, в то время как эволюция как объяснение разнообразия форм жизни принимается более чем 95% выборки, только 57,5% согласны с безопасностью ГМП, утверждением с наибольшей частотой отторжения и неопределенности. Около 10% не согласились с утверждениями об эффективности и безопасности вакцин и угрозе здоровью SARS-CoV-2. Анализ обоснований привел к пяти типам обоснований претензий по CSI, каждый из которых имеет несколько подтипов (RQ1). Типы обоснования, по-видимому, частично зависят от темы (RQ2) и в большинстве случаев не связаны с тем, было ли заявление в CSI принято или отклонено (RQ3), а также с такими переменными, как NOS, религиозность,

5.1. Типы обоснований в спорных научных вопросах (RQ1)

Чтобы определить типы обоснований в области CSI, мы применили дедуктивно-индуктивный подход, основанный на существующей схеме кодирования обоснования [ 36 ]. Мы определили субъективные обоснования, которые были описаны ранее [ 36 ], иногда называемые нормативными обоснованиями [ 27 ]. Этот тип опирается на индивидуальные духовные, политические или идеологические убеждения, а также на логические заблуждения, такие как argumentsum ad hominem .

Все оправдания, которые можно было идентифицировать как интерсубъективные, сформировали группу, которая была дополнительно разделена на категории. Различие между ссылками на третью сущность (т. Е. Почтительными) и ссылками на сам предмет обсуждения (т. Е. Доказательными) было проведено из предыдущего исследования [ 36 ] и применено к данным в этом исследовании. Это общее различие можно найти и у Штульмана [ 83 ].

Однако, внимательно изучив обоснования почтения, мы отделили ссылки на совокупность знаний (например, «Есть свидетельства для x») от ссылок на недостаток знаний (например, «Нет доказательств»). Еще одним шагом к более детализированным категориям стало различие в категории доказательств между эмпирическим и теоретическим обоснованием. Эмпирические обоснования опираются на реальные явления или точно названные и, следовательно, доказуемые данные (например, корреляция: «Существует положительная корреляция между выбросами парниковых газов и повышением глобальной температуры»), в то время как теоретические обоснования включают обоснование в поддержку вывода (например, расчет стоимостного риска: «Даже если изменение климата не является антропогенным, мы должны предполагать, что это так. Лучше перестраховаться, чем сожалеть»).32 ]. Более того, оба типа доказательных обоснований имеют общие черты с компонентами научного мышления, например, с навыком интерпретации данных [ 20 ] или абдуктивным рассуждением [ 93 ]. Стоит исследовать, в какой степени эти типы доказательных обоснований согласуются с эпистемическим измерением научного рассуждения, описанным Осборном [ 21 ], имея в виду вопросы «Как мы знаем или как мы можем быть уверены?» [ 21 ] (стр. 270).

Очевидно, что доказательные обоснования, относящиеся к рассматриваемой теме CSI, сильно зависят от темы. Из-за большого разнообразия SSI [ 70 ] дальнейшее обобщение этого типа обоснования затруднительно. Одним из шагов, позволивших разделить на типы обоснования, было сосредоточение внимания на CSI как на особом варианте SSI. Следуя Колстё [ 94 ], который определил сферу SSI, основанного на оценке риска, и Боргердинг и Дагистан [ 11 ] (см. Рис. 1)), который провел различие между различными областями в качестве основы для SSI, теоретическое разъяснение области CSI, а также итоговая система категорий могут помочь в дальнейшем прояснении различных областей в рамках широкой темы SSI. Это, вероятно, необходимо для более тонкого анализа обоснований, которые, возможно, могут быть специфическими для конкретной области.

5.2. Обоснования для конкретных тем (RQ2)

Несмотря на зависящую от области область применения системы категорий, на что указывает наличие всех пяти типов обоснования во всех пяти темах CSI, результаты показывают различия в частоте обоснований, касающихся пяти CSI. Этот вывод подтверждает более ранние результаты с аналогичным методологическим дизайном [ 36 ], в то время как результаты исследований, посвященных SSR, вместо этого предполагают согласованность структуры SSR в различных контекстах SSI [ 8 , 69 ]. Однако этот контраст может быть устранен, если рассматривать структуру SSR как инструмент для конкретной области, который применим к различным темам SSI, сравнимый с системой категорий для области CSI, представленной здесь. Тулмин [ 32 ] уже подчеркивал отраслевую специфику аргументов.

В то время как субъективные и доказательные обоснования кажутся более конкретными по тематике, наиболее общие типы оправданий кажутся уважительными оправданиями, относящимися к телу или отсутствию знаний, личных или связанных с научной областью. Фактически, подавляющее большинство почтительных оправданий относится к области науки. Однако, поскольку участники знали, что они были частью научного опроса, они, возможно, пытались использовать соответствующие и убедительные аргументы. Непрофессионалы часто способны использовать «публичные научные аргументы» [ 25 ].

5.3. Взаимосвязь между принятием CSI и использованием различных обоснований (RQ3)

Как правило, корреляция между использованием определенных обоснований и принятием научного консенсуса по различным CSI была слабой. Тем не менее, использование субъективных обоснований коррелирует с отказом от научного консенсуса по большинству CSI, за исключением безопасности генетически модифицированных пищевых продуктов. Одно из возможных объяснений состоит в том, что все виды заблуждений (например, argumentum ad populum, argumentum ad hominem, натуралистическая ошибка) являются субъективными оправданиями. Эта ошибочная аргументация, как известно, довольно часто встречается при возражении против научного консенсуса [ 95 ]. Несмотря на небольшое количество субъективных обоснований в целом, эти корреляции предполагают, что субъективные оправдания чаще формулируются, если люди отвергают научный консенсус по CSI.

Почтительные и доказательные обоснования, кажется, появляются как для принятия, так и для отклонения научного консенсуса, на что указывают незначительные корреляции между использованием этих обоснований и принятием научного консенсуса по пяти CSI. Единственное исключение - это значительная и слабая корреляция между ссылкой на совокупность знаний и признанием эффективности и безопасности вакцинации, что свидетельствует о менее частом использовании этого аргумента при скептическом отношении к вакцинации.

5.4. Взаимосвязь между NOS, религиозностью и заговорщической идеей с использованием различных обоснований (RQ4)

Что касается взаимосвязи между типами обоснования и другими переменными, возросшие знания о NOS не коррелировали с определенным типом обоснования, замечание, сделанное ранее в отношении NOS и структурного качества аргументов [ 47 ]. Тем не менее известно, что NOS может положительно влиять на навыки аргументации по темам SSI [ 85 , 96 ].

В то время как Лобато и Циммерман [ 36 ] отметили, что стратегии обоснования кажутся весьма разнородными в рамках индивидуальной аргументации, наше исследование показало, что даже во всем спектре неприятия и признания науки появляются самые разные виды оправданий. Это согласуется с предыдущими выводами, которые указывают на сходство аргументов в пользу сверхъестественных убеждений и научных знаний [ 83 ]. Однако значительные корреляции указывают на то, что ссылка на совокупность знаний более вероятна при принятии научного консенсуса, в то время как субъективные обоснования чаще встречаются в аргументах против научного консенсуса.

Кроме того, субъективные оправдания чаще встречаются у людей с высокими взглядами на заговор. Религиозность слабо и положительно коррелировала с использованием эмпирических обоснований, предполагая, что религиозность не обязательно является препятствием для рассуждений на научные темы [ 43 ].

6. Выводы и перспективы

Задача развития умения рассуждать и аргументировать выходит за рамки формального образования в школе и университете [ 4 ]. В целом ожидается, что граждане будут использовать доказательные аргументы по вопросам, основанным на науке, для принятия решений в своей личной жизни и в государственной политике [ 97 ]. Люди часто испытывают трудности с оценкой доказательств, что проблематично для неформальных рассуждений о государственной политике и личном выборе [ 4 ]. Одной из важнейших причин, по которой эти повседневные задачи рассуждения трудны, является легкое создание причинных объяснений и их сопротивление [ 4 , 98 ].

Чтобы дать гражданам возможность взвешивать аргументы и оценивать доказательства, первым шагом является знание различных типов оправданий, которые они предоставляют для своего отношения к определенным CSI. Система категорий, отражающая типы обоснования, дает представление о разнообразии моделей аргументации и может информировать учителей и учителей до начала работы о потенциальных отношениях и обоснованиях CSI, с которыми они могут столкнуться на своих уроках. Предыдущие исследования подчеркивали важность включения мультидисциплинарных перспектив при обсуждении сложных социальных проблем, таких как CSI [ 7 , 35]. Этот подход может быть основан на системе категорий, которая была построена на большом количестве различных обоснований из разнородной онлайн-выборки. Кроме того, это может быть полезным инструментом для развития научной медиаграмотности , которую Хёттеке и Алчин [ 99 ] описали как важнейшую цель научного образования в эпоху социальных сетей [ 99 ].

Более того, представленная система категорий закладывает основу для дальнейших исследований в этой области. С одной стороны, это станет отправной точкой для аналогичных исследований в формальном образовании. С другой стороны, знание типов обоснования и того, как они различаются в разных контекстах, дает возможность выбирать лучшие контексты для интеграции в контексты естественнонаучного образования.

Кроме того, результаты могут информировать исследователей и практиков в области научных коммуникаций о принятии научного консенсуса по различным темам CSI и общих обоснованиях в этих контекстах. Это важно, поскольку даже в сообщениях СМИ часто возникают проблемы с обработкой научной информации [ 19 ].

В будущих исследованиях детальная оценка общего отношения к SSI, предложенная Клэйвером и Вальмой ван дер Молен [ 67 ], может быть объединена с методом измерения обоснований научного консенсуса по конкретным CSI, предложенным в этой статье, чтобы пролить больше света на различные типы обоснования. Кроме того, было бы полезно разработать план исследования, объединяющий задачу по SSR, например, при использовании QuASSR [ 65 ]. В общем, дальнейшее исследование системы категорий и ее типов обоснования должно включать в себя этапы дальнейшего подтверждения [ 100 ], а также аргументацию в более широком контексте обсуждения, как было предложено несколькими учеными [ 32 , 33 , 72]. Текущее исследование включало случайную выборку, набранную в социальных сетях, чтобы собрать широкий спектр обоснований для создания системы категорий. Однако такая выборка привела к высокому проценту отсева и недостаточной репрезентативности количественных результатов. В будущих исследованиях можно применить систему категорий к образцам в контролируемой среде. Другой важный следующий шаг - теоретическое и эмпирическое исследование согласования научных рассуждений и неформальных рассуждений о CSI и SSI.

Новый термин CSI мог бы - после дальнейшего теоретического и эмпирического разъяснения - помочь преодолеть разрыв между в основном разделенными областями научных исследований, такими как научное образование и научное общение [ 18 ].