Добавить материал и получить бесплатное свидетельство о публикации в СМИ
Эл. №ФС77-60625 от 20.01.2015
Свидетельство о публикации

Автоматическая выдача свидетельства о публикации в официальном СМИ сразу после добавления материала на сайт - Бесплатно

Добавить свой материал

За каждый опубликованный материал Вы получите бесплатное свидетельство о публикации от проекта «Инфоурок»

(Свидетельство о регистрации СМИ: Эл №ФС77-60625 от 20.01.2015)

Инфоурок / Доп. образование / Другие методич. материалы / Учебное пособие Методы научного исследования
ВНИМАНИЮ ВСЕХ УЧИТЕЛЕЙ: согласно Федеральному закону № 313-ФЗ все педагоги должны пройти обучение навыкам оказания первой помощи.

Дистанционный курс "Оказание первой помощи детям и взрослым" от проекта "Инфоурок" даёт Вам возможность привести свои знания в соответствие с требованиями закона и получить удостоверение о повышении квалификации установленного образца (180 часов). Начало обучения новой группы: 28 июня.

Подать заявку на курс
  • Доп. образование

Учебное пособие Методы научного исследования

библиотека
материалов


УНИВЕРСИТЕТ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ И ДИПЛОМАТИИ













МЕТОДЫ НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ



Учебное пособие

для студентов вузов для бакалавров по специальности «Международные экономические отношения»















ТАШКЕНТ – 2013

С.Т.Тураева, С.А.Закирова, Методы научного исследования: Учебное пособие для бакалавров по специальности «Международные экономические отношения».





Рецензенты: Г.С. Тониянц, канд. эконом. наук, проф.,

М.М. Бахадиров, канд. полит. наук





Цель учебного пособия - формирование у студентов системных знаний о научных исследованиях в области экономических наук, их этапах, об их методологии.

Задача курса состоит в том, чтобы дать студентам базовые знания по написанию научной работы, научить систематизировать необходимую информацию и подбирать методы научного исследования для дальнейшего анализа экономической литературы.





















© Университет мировой экономики и дипломатии, 2013.

ВВЕДЕНИЕ

Современная наука развивается такими быстрыми темпами, что объем научных знаний удваивается каждые 10-15 лет. Около 90 % всех последних научно-технических достижений сделаны за последние 300 лет. Человечество сделало огромный рывок, который даже и не снился нашим предкам. Весь окружающий нас мир показывает, какого прогресса достигло человечество. Именно наука явилась главной движущей силой столь бурно протекающей научно-технической революции. Это означает переход к постиндустриальному обществу, повсеместное внедрение информационных технологий, появление «новой экономики», в которой не действуют законы классической экономической теории, перенос знаний человечества в электронную форму, столь удобную для хранения, систематизации, поиска и обработки и многое другое.

Наука в наши дни становится все более и более значимой и существенной частью реальности.

Однако наука не была бы столь продуктивной, если бы не выработала систему методов, принципов и императивов исследования.
Именно правильно выбранный метод наряду с талантом ученого помогает ему познавать глубинную связь явлений, вскрывать их сущность, открывать закономерности.

Количество методов, которые применяют для исследования окружающего мира, постоянно увеличивается. Точное их количество, пожалуй, трудно определить. Существует примерно 15000 наук, и каждая из них имеет свой предмет исследования и использует специфические методы.

Вместе с тем эти особые методы тесно связаны с общенаучным подходом, который называют всеобщим диалектическим методом. Эта одна из причин, определяющая важность философских знаний для любого ученого. Именно философия как наука о наиболее общих закономерностях бытия и развития занимается изучением тенденций и хода научного исследования, его структуры и применяемых методов исследования, рассматривая их через призму своих категорий, законов и принципов. Философия наделяет ученого тем всеобщим методом, без которого невозможно обойтись в любой области научного исследования.

Предметом учебной дисциплины "Методы научных исследований" являются методология и методы научных исследований, а также способы их организации. В результате изучения теоретического курса и выполнения работ по выбранной теме студент должен освоить методологию и методику научных исследований, уметь формулировать цель и задачи исследования, планировать и проводить эксперимент, обрабатывать его результаты, сопоставлять итоги эмпирических исследований с теоретическими моделями, формулировать выводы научного исследования, составлять реферат, доклад, курсовую работу или статью по результатам проведенного исследования.

Цель курса – изложение основ теории, методологии и основных подходов к научному исследованию. Полученные благодаря изучению курса знания и навыки могут стать одной из предпосылок того, что будущие экономисты-международники смогут квалифицированно, компетентно, со знанием передовой зарубежной и отечественной практики анализировать научную информацию в выбранной науке.













ТЕМА 1. НАУЧНОЕ ПОЗНАНИЕ И ЕГО ОСОБЕННОСТИ


  1. Научное познание и его возможности

  2. Этапы процесса познания. Формы чувственного и рационального познания


1. Научное познание и его возможности

Основная форма человеческого познания – наука, которая стала существенной частью повседневной жизнью человека.

Познание — это специфический вид деятельности человека, направленный на постижение окружающего мира и самого себя в этом мире. Познание – это обусловленный, прежде всего общественно-исторической практикой процесс приобретения и развития знания, его постоянное углубление, расширение и совершенствование”.1

Человек как субъект постигает окружающий мир как объект, чтобы обеспечить себе условия для жизни, при этом использует два основных метода. Первый (генетически исходный) — материально-технический, имеющий целью производство средств для поддержания существования (труд, практика), второй — духовный (идеальный), в рамках которого познавательные отношения субъекта и объекта — лишь одна задача среди многих других. В ходе исторического развития процесс познания и получаемые в нем знания все более дифференцировались и воплощались в различные формы.

Каждой форме общественного познания – мифологии, религии, науке, философии соответствуют специфические виды, среди которых выделяют следующие: обыденное, игровое, мифологическое, художественно-образное, философское, религиозное, личностное, научное познание.

Основные особенности научного познания состоят в следующем.

1. Основная цель научного познания — обнаружение объективных законов действительности, в том числе — природных, социальных (общественных), законов самопознания, мышления и др. Эти исследования ориентированы на существенные свойства объекта изучения, его общие характеристики, которые выражаются в виде абстракций. “Сущность научного познания заключается в достоверном обобщении фактов, в том, что за случайным оно находит закономерное, в единичном – общее и на этой основе осуществляет предвидение различных явлений и событий”.1 В процессе научного познания вскрываются объективные связи, которые фиксируются в качестве законов. Если этого нет, то нет и науки, ведь само понятие научности предполагает открытие общих законов и углубление в сущность изучаемых явлений.

2. Высшая ценность научного познания — объективная истина, постигаемая преимущественно рациональными средствами и методами, но, разумеется, с участием живого созерцания. Для научного познания характерна объективность, устранение по возможности субъективистских подходов, реализация “чистоты” рассмотрения своего предмета. А.Эйнштейн считал: “То, что мы называем наукой, имеет своей исключительной задачей твердо установить то, что есть”. Задача ученого – установить истинное содержание процессов, представить объективную картину того, что есть.

Вместе с тем надо иметь в виду, что действия субъекта — важнейшее условие и предпосылка научного познания, что неосуществимо без конструктивно-критического отношения к явлению, предмету действительности, исключающего косность, догматизм, апологетику.

3. Наука в большей мере, чем другие формы познания, ориентирована на то, чтобы быть воплощенной в практике, быть “руководством к действию” по изменению окружающей действительности и управлению реальными процессами. Жизненный смысл научного исследования может быть выражен девизом “знать, чтобы предвидеть, предвидеть, чтобы практически действовать” не только в настоящем, но и в будущем. Весь прогресс научного познания связан с возрастанием силы и диапазона научного предвидения. Именно предвидение дает возможность контролировать процессы и управлять ими. Научное познание открывает возможность не только предвидения будущего, но и сознательного его формирования.

Ориентация науки на изучение объектов, которые могут быть включены в деятельность (либо актуально, либо потенциально как возможные объекты будущего освоения), подчиняющихся объективным законам функционирования и развития, составляет одну из важнейших особенностей научного познания. Эта особенность отличает его от других форм познавательной деятельности человека”.

Для современной науки характерно то, что она стала силой, которая предопределяет практику. Из дочери производства наука превращается в его мать. Многие современные производственные процессы родились в научных лабораториях. Современная наука не только обслуживает запросы производства, она все чаще выступает в качестве предпосылки технической революции. Великие открытия в ведущих областях знания привели к научно-технической революции, охватившей все элементы процесса производства: всесторонняя автоматизация и механизация, освоение новых видов энергии, сырья и материалов, проникновение в микромир и в космос. Так сложились предпосылки для гигантского развития производительных сил общества.

4. Научное познание в гносеологическом плане есть сложный противоречивый процесс воспроизводства знаний, образующих целостную систему понятий, теорий, гипотез, законов и других идеальных форм, закрепленных в языке, естественном или, что более характерно, искусственном (математические символы, химические формулы и т.п.). Научное знание не просто фиксирует отдельные элементы, но непрерывно воспроизводит их на своей собственной основе, формирует их в соответствии со своими нормами и принципами. В развитии научного познания чередуются так называемые научные революции, которые приводят к смене теорий и принципов, и эволюционные, спокойные периоды, на протяжении которых знания углубляются и детализируются. Процесс непрерывного самообновления научного концептуального арсенала — важный показатель познания.

5. В процессе научного познания применяются такие специфические материальные средства, как приборы, инструменты, другое так называемое научное оборудование, зачастую очень сложное и дорогостоящее (синхрофазотроны, радиотелескопы, ракетно-космическая техника и др.). Для науки в большей мере, чем для других форм познания, характерно использование для исследования своих объектов и самой себя таких идеальных (духовных) средств и методов, как современная логика, математические методы, диалектика, системный, гипотетико-дедуктивный и другие общенаучные приемы и методы (об этом далее).

6. Научное познание требует строгой доказательности, обоснованности полученных результатов, достоверности выводов. Вместе с тем в нем немало гипотез, догадок, предположений, вероятностных суждений и т. п. Вот почему важнейшее значение приобретает логико-методологическая подготовка исследователей, их философская культура, постоянное совершенствование своего мышления, умение правильно применять его законы и принципы.

В современной методологии используют различные критерии научности, относя к ним (кроме названных) внутреннюю системность знания, его формальную непротиворечивость, опытную проверяемость, воспроизводимость, открытость для критики, свободу от предвзятости, строгость и т. д. В других формах познания рассмотренные критерии могут применяться (в разной мере), но там они не являются определяющими.

2. Этапы процесса познания. Формы чувственного

и рационального познания

Процесс познания включает получение информации через органы чувств (чувственное познание), переработку данной информации мышлением (рациональное познание) и материальное освоение познаваемых объектов действительности (общественная практика). Через связь познания с практикой происходит материализация (опредмечивание) творческих устремлений, превращение субъективных замыслов, идей, целей в объективные предметы, процессы.

И чувственное, и рациональное познание тесно связаны между собой и являются двумя сторонами познавательного процесса. Они не существуют изолированно ни от практики, ни друг от друга. Деятельность органов чувств всегда контролируется разумом; разум же функционирует на основе той исходной информации, которую поставляют ему органы чувств. Поскольку чувственное познание предшествует рациональному, то можно говорить о них как о ступенях, этапах процесса познания. Каждая из двух ступеней познания имеет свою специфику и существует в своих формах.

Чувственное познание реализуется в виде непосредственного получения информации с помощью органов чувств, которые прямо связывают субъекта с внешним миром. Заметим, что такое познание может осуществляться и с использованием специальных технических средств (приборов), расширяющих возможности органов чувств человека. Основными формами чувственного познания являются ощущение, восприятие и представление.

Ощущения возникают в мозгу человека в результате воздействия объектов окружающего мира на его органы чувств. Каждый орган чувств представляет собой сложный нервный механизм, состоящий из воспринимающих рецепторов, передающих сигнал от нервов-проводников в тот отдела мозга, который управляет периферийными рецепторами. Например, орган зрения — это не только глаза, но и нервы, ведущие от них в мозг, и особый отдел в центральной нервной системе.

Ощущения — психические процессы, происходящие в мозгу при возбуждении нервных центров, управляющих рецепторами. “Ощущения – это отражение отдельных свойств, качеств предметов объективного мира, непосредственно воздействующего на органы чувств, элементарное психологически неразложимое познавательное явление”1.

Ощущения специализированы. Зрительные ощущения дают нам сведения о форме предметов, об их цвете, о яркости световых лучей. Слуховые ощущения сообщают человеку о разнообразных звуковых колебаниях в окружающей среде. Осязание дает возможность нам ощущать температуру окружающей среды, воздействие различных материальных факторов на тело, их давление на него и т. п. Наконец, обоняние и вкус дают сведения о химических примесях в окружающей среде и о составе принимаемой пищи.

Первая посылка теории познания, несомненно, состоит в том, что единственный источник наших знаний — ощущения”. Ощущение может рассматриваться как простейший и исходный элемент чувственного познания и человеческого сознания.

Биологические и психо-физиологические отрасли познания, изучая ощущение в качестве своеобразной реакции человеческого организма, устанавливают различные зависимости: например, зависимость реакции, то есть ощущения, от интенсивности раздражения того или иного органа чувств. В частности, установлено, что с точки зрения информационной способности на первом месте у человека стоят зрение и осязание, а затем слух, вкус, обоняние.

Возможности органов чувств человека ограничены. Они способны отображать окружающий мир в определенных (и довольно ограниченных) диапазонах физико-химических воздействий. Так, орган зрения может отображать сравнительно небольшой участок электромагнитного спектра с длинами волн от 400 до 740 миллимикрон. За границами этого интервала находятся в одну сторону ультрафиолетовые и рентгеновские лучи, а в другую — инфракрасное излучение и радиоволны. Ни те, ни другие наш глаз не воспринимает. Человеческий слух позволяет ощущать звуковые волны от нескольких десятков герц до примерно 20 килогерц. Колебания более высокой частоты (ультразвуковые) или более низкой частоты (инфразвуковые) наше ухо ощущать неспособно. То же самое можно сказать и о других органах чувств.

Из фактов, свидетельствующих об ограниченности органов чувств человека, родилось сомнение в его способности познать окружающий мир. Сомнения в способности человека через свои органы чувств познать мир оборачиваются неожиданным образом, ибо сами эти сомнения оказываются свидетельством в пользу могущественных возможностей человеческого познания, в том числе возможностей органов чувств, усиленных при необходимости техническими средствами (микроскоп, бинокль, телескоп, прибор ночного видения и т. п.). Но главное - человек может познавать объекты и явления, недоступные для его органов чувств, благодаря способности к практическому взаимодействию с окружающим миром. Человек способен осмыслить и понять ту объективную связь, которая существует между явлениями, доступными органом чувств, и явлениями для них недоступными (между электромагнитными волнами и слышимым звуком в радиоприемнике, между движениями электронов и теми видимыми следами, которые они оставляют в камере Вильсона, и т. д.). Понимание этой объективной связи есть основа перехода (осуществляемого в нашем сознании) от ощущаемого к неощущаемому.

В научном познании при обнаружении изменений, происходящих без видимых причин в чувственно воспринимаемых явлениях, исследователь догадывается о существовании явлений невоспринимаемых. Однако для того, чтобы доказать их существование, вскрыть законы их действия и использовать эти законы, необходимо, чтобы его (исследователя) деятельность оказалась одним из звеньев причинной цепи, связывающей наблюдаемое и ненаблюдаемое. Управляя этим звеном по своему усмотрению и вызывая на основе знания законов ненаблюдаемых явлений наблюдаемые эффекты, исследователь доказывает истинность знания этих законов. Например, происходящие в радиопередатчике превращения звуков в электромагнитные волны, а затем обратное их превращение в звуковые колебания в радиоприемнике доказывает не только факт существования невоспринимаемых нашими органами чувств области электромагнитных колебаний, но также истинность положений учения об электромагнетизме, созданного Фарадеем, Максвеллом, Герцем.

Вместе с тем имеющихся у человека органов чувств вполне достаточно для познания мира. “У человека как раз столько чувств, - писал Л. Фейербах, - сколько именно необходимо, чтобы воспринимать мир в его целостности, в его совокупности”. Отсутствие же у человека дополнительного органа чувств, способного реагировать на сигналы из окружающей среды, вполне компенсируется его интеллектуальными и практически деятельными возможностями. Так, у человека отсутствует специальный орган чувств, дающий возможность ощущать радиацию. Однако человек оказался способным компенсировать отсутствие такого органа специальным прибором (дозиметром), предупреждающим о радиационной опасности в визуальной или звуковой форме. Это говорит о том, что уровень познания окружающего мира определяется не просто органами чувств и их биологическим совершенством, но и степенью развитости общественной практики.

Не следует, однако, забывать, что ощущения всегда были и всегда будут единственным источником знаний человека об окружающем мире. Органы чувств – единственные “ворота”, через которые в сознание могут проникать сведения об окружающем мире. Недостаток ощущений из внешнего мира может приводить даже к психическим болезням.

Таким образом, для ощущений как первой формы чувственного познания характерен анализ окружающего: органы чувств как бы выбирают из бесчисленного множества факторов окружающей среды вполне определенные. Но чувственное познание включает в себя не только анализ, но и синтез, осуществляющийся в следующей форме чувственного познания — в восприятии.

Восприятие — это целостный чувственный образ объекта, формируемый мозгом из ощущений, непосредственно получаемых от этого объекта. В основе восприятия лежат сочетания различных видов ощущений. Но это не просто механическая их сумма. Ощущения, которые получают от различных органов чувств, в восприятии сливаются в единое целое, образуя чувственный образ предмета. Так, если мы держим в руке яблоко, то зрительно мы получаем информацию о его форме и цвете, через осязание узнаем о его весе и температуре, обоняние доносит его запах; а если мы попробуем его на вкус, то узнаем, кислое оно или сладкое. В восприятии уже проявляется целенаправленность познания. Мы можем сконцентрировать внимание на какой-то стороне объекта и она будет главной в восприятии.

Восприятия человека развивались в процессе его общественно-трудовой деятельности. Это и приводит к созданию все новых вещей, увеличивая тем самым количество воспринимаемых предметов и совершенствуя сами восприятия. Поэтому восприятия человека более развиты и совершенны, чем восприятия животных. Как заметил Ф. Энгельс, орел видит значительно дальше, чем человек, но человеческий глаз замечает в вещах значительно больше, чем глаз орла.

На основе ощущений и восприятий в мозгу человека складываются представления. Если ощущения и восприятия существуют лишь при непосредственном контакте человека с объектом (без этого нет ни ощущения, ни восприятия), то представление возникает без непосредственного воздействия предмета на органы чувств. Через некоторое время после того, как объект оказал воздействие, мы можем вызвать его образ в своей памяти (например, вспомнить о яблоке, которое некоторое время назад мы держали в руке, а затем съели). При этом образ предмета, воссозданный нашим представлением, отличается от того образа, который существовал в восприятии. Во-первых, он беднее, бледнее по сравнению с тем многокрасочным образом, который мы получили при непосредственном восприятии предмета. Во-вторых, этот образ обязательно будет более общим, ибо в представлении с еще большей силой, чем в восприятии, проявляется целенаправленность познания. В образе, вызванном по памяти, на первом плане будет то главное, что нас интересует.

Вместе с тем воображение существенно необходимо в научном познании. Представления могут приобретать подлинно творческий характер. На основании элементов, имеющихся в действительности, исследователь представляет себе нечто новое, такое, чего в настоящее время нет, но которое будет либо в результате развития каких-то природных процессов, либо в результате прогресса практики. Всякого рода технические новинки, например, существуют вначале лишь в представлениях их создателей (ученых, конструкторов). И лишь после их реализации в виде технических устройств, конструкций они становятся реальными объектами, чувственно воспринимаемыми людьми.

Представление более сложный процесс по сравнению с восприятием, ибо в нем присутствует такая новая черта, как обобщение. Это касается не только представлений о конкретных, единичных предметах. В еще большей степени это проявляется в общих представлениях (например, в представлении не только о данном конкретном дереве, растущем перед домом, но и о дереве вообще). В общих представлениях обобщение становятся куда более важным, чем в любом представлении о конкретном, единичном объекте.

Представление принадлежит еще к первой (чувственной) ступени познания, ибо имеет чувственно-наглядный характер. Вместе с тем оно является и своеобразным “мостиком”, ведущим от чувственного познания к рациональному.

Таким образом, роль чувственного познания действительности в обеспечении всего человеческого знания весьма значительна:

  • органы чувств являются единственным каналом, который непосредственно связывает человека с внешним предметным миром;

  • без органов чувств человек не способен ни к познанию, ни к мышлению;

  • потеря части органов чувств затрудняет, осложняет познание, но не перекрывает его возможности (это объясняется взаимной компенсацией одних органов чувств другими, мобилизацией резервов в действующих органах чувств, способностью индивида концентрировать свое внимание, свою волю и т.п.);

  • рациональное знание базируется на анализе того материала, который дают нам органы чувств;

  • регулирование предметной деятельности осуществляется прежде всего с помощью информации, получаемой органами чувств;

  • органы чувств дают тот минимум первичной информации, который оказывается необходимым, чтобы многосторонне познать объекты, чтобы развивать научное знание.

Рациональное познание (от лат. ratio — разум) — это мышление человека, являющееся средством проникновения во внутреннюю сущность вещей, средством познания закономерностей, определяющих их бытие. Дело в том, что сущность вещей, их закономерные связи недоступны чувственному познанию. Они постигаются только с помощью мыслительной деятельности человека.

Именно “мышление осуществляет упорядочение данных чувственного восприятия, но отнюдь не сводится к этому, а рождает нечто новое — то, что не дано в чувственности. Этот переход суть скачок, прорыв постепенности. Он имеет свое объективное основание в “раздвоении” объекта на внутреннее и внешнее, сущность и проявление ее, на отдельное и общее. Внешние стороны вещей, явлений отражаются прежде всего с помощью живого созерцания, а сущность, общее в них постигается с помощью мышления. В этом процессе перехода осуществляется то, что именуется пониманием. Понять — это значит выявить существенное в предмете. Мы можем понимать и то, что не в состоянии воспринимать… Мышление соотносит показания органов чувств со всеми уже имеющимися знаниями индивида, более того — со всем совокупным опытом, знаниями человечества в той мере, в какой они стали достоянием данного субъекта”.1

Формами рационального познания (мышления человека) являются понятие, суждение и умозаключение. Это наиболее широкие и общие формы мышления, которые лежат в основе всего неисчислимого богатства знаний, которое накопило человечество.

Исходной формой рационального познания является понятие. Понятия - это воплощенные в словах продукты социально-исторического процесса познания, которые выделяют и фиксируют общие существенные свойства, отношения предметов и явлений, а благодаря этому одновременно суммируют важнейшие способы действия с данными группами предметов и явлений. Понятие воспроизводит диалектическую закономерность познания, диалектическую связь единичного, особенного и всеобщего.

В понятиях могут фиксироваться существенные и несущественные признаки объекта, необходимые и случайные, качественные и количественные и т. п. Возникновение понятий — это важнейшая закономерность становления и развития человеческого мышления. Объективная возможность возникновения и существования понятий в нашем мышлении заключается в предметном характере окружающего нас мира, т. е. наличие в нем множества отдельных предметов, обладающих качественной определенностью.

Образование понятия — это сложный диалектический процесс, включающий сравнение (мысленное сопоставление одного предмета с другим, выявление признаков сходства и различия между ними), обобщение (мысленное объединение однородных предметов на основе тех или иных общих признаков), абстрагирование (выделение в предмете одних признаков, наиболее существенных, и отвлечение от других, второстепенных, несущественных). Все эти логические приемы тесно связаны между собой в едином процессе образования понятия.

Понятия выражают не только предметы, но и их свойства, и отношения между ними. Такие понятия, как твердое и мягкое, большое и маленькое, холодное и горячее и т. п., выражают определенные свойства объектов. Движение и покой, скорость и сила выражают взаимодействие человека с другими предметами и процессами в природе.

Особенно интенсивно возникают новые научные понятия в связи со стремительным углублением и развитием познания. Открытия в объектах новых сторон, свойств, связей, отношений сразу же влекут за собой появление новых научных понятий. Каждая наука имеет свои понятия, образующие более или менее стройную систему, именуемую ее понятийным аппаратом. В понятийный аппарат физики, например, входят такие понятия, как энергия, масса, заряд и др., к понятийному аппарату химии относятся элемент, реакция, валентность и др.

По степени общности понятия могут быть менее общими, более общими, предельно общими. Сами понятия подлежат обобщению. В научном познании функционируют частнонаучные, общенаучные и всеобщие понятия (философские категории), такие как качество, количество, материя, бытие и др.

В современной науке все большую роль играют общенаучные понятия, которые возникают в точках соприкосновения (“на стыке”) различных наук. Зачастую они проявляются при решении комплексных или глобальных проблем. Взаимодействие наук при решении такого рода научных проблем существенно ускоряется именно благодаря использованию общенаучных понятий. Большую роль в их формировании играет характерное для нашего времени взаимодействие естественных, технических и социальных наук, образующих основные сферы научного познания.

Более сложной по сравнению с понятием формой мышления является суждение. Оно включает понятие, но представляет собой качественно особую форму мышления, выполняющую особые функции в мышлении. Это объясняется тем, что “всеобщее, особенное и единичное непосредственно в понятии не расчленены и даны как нечто целое. Их расчленение и соотношение дается в суждении”.

Объективной основой суждения служат связи и отношения между предметами. Необходимость суждений (как и понятий) коренится в практической деятельности людей. Взаимодействуя с природой в процессе труда, человек стремится не только выделить те или иные предметы среди других, но и постигнуть их соотношения, чтобы успешно воздействовать на них.

Связи и отношения между предметами суждения носят самый разнообразный характер. Они могут быть между двумя отдельными предметами, между предметом и группой предметов, между группами предметов и т. п. Многообразие таких связей и отношений находит свое отражение в многообразии суждений.

Суждение — это та форма мышления, посредством которой раскрывается наличие или отсутствие каких-либо связей и отношений между предметами (т. е. указывается на наличие или отсутствие чего-либо у чего-то)”1. Являясь относительно законченной мыслью, выражающей вещи, явления объективного мира с их свойствами и отношениями, суждение обладает определенной структурой. В ней понятие о предмете размышления называется субъектом и обозначается латинской буквой S (subjectum — лежащий в основе). Понятие о свойствах и отношениях предмета размышления называется предикатом и обозначается латинской буквой Р (predicatum — сказанное). Субъект и предикат вместе называются терминами суждения, их роль в суждении далеко не одинакова. Субъект содержит уже известное знание, а предикат несет о нем новое знание. Например, установлено, что железо обладает электропроводностью. Наличие этой связи между железом и отдельным его свойством делает возможным суждение: “железо (S) электропроводно (P)”.

Субъектно-предикатная форма суждения связана с его основной познавательной функцией - отражать действительность в ее богатом разнообразии свойств и отношений. Это отражение может осуществляться в виде единичных, частных и общих суждений.

Единичными называются суждения, в которых что-либо утверждается или отрицается об отдельном предмете. Такого рода суждения в русском языке выражаются словами “это”, именами собственными и т. д.

Частные суждения - это такие суждения, в которых что-либо утверждается или отрицается о некоторой части какой-то группы (класса) предметов. В русском языке подобные суждения начинаются словами “некоторые”, “часть”, “не все” и др.

Общими называются суждения, в которых что-либо утверждается или отрицается обо всей группе (обо всем классе) предметов, причем то, что утверждается или отрицается в общем суждении, касается каждого предмета рассматриваемого класса. В русском языке это выражается словами “все”, “всякий”, “каждый”, “любой” (в утвердительных суждениях) или “ни один”, “никто”, “никакой” и др. (в отрицательных суждениях).

В общих суждениях выражаются общие свойства предметов, общие связи и отношения между ними, включая объективные закономерности. Именно в виде общих суждений формулируются, по существу, все научные положения. Особое значение общих суждений в научном познании определяется тем, что они служат мыслительной формой, в которой только и могут быть выражены объективные закономерности окружающего мира, открываемые наукой. Однако это не означает, что познавательную ценность в науке имеют только общие суждения. Законы науки возникают в результате обобщения множества единичных и частных явлений, которые выражаются в форме единичных и частных суждений. Даже единичные суждения об отдельных предметах или явлениях, фактах, возникших в эксперименте, исторических событиях и т. д., могут иметь важное познавательное значение.

Будучи формой существования и выражения понятия, отдельное суждение, однако, не может полностью выразить его содержание. Такой формой может служить лишь система суждений и умозаключение. Под умозаключением понимается форма мышления, посредством которой из известного знания выводится новое знание. В умозаключении наиболее отчетливо проявляется способность мышления к опосредованному рациональному отражению действительности. Переход к новому знанию осуществляется здесь не путем обращения к чувственному опыту о предмете познания, а на основе уже имеющихся знаний.

Умозаключение содержит в своем составе суждение, следовательно, и понятие, но не сводится к ним, а предполагает еще их определенную связь. Чтобы уяснить происхождение и сущность умозаключения, необходимо сопоставить два рода знаний, которыми человек располагает и пользуется в процессе своей жизнедеятельности. Это — знания непосредственные и опосредованные.

Непосредственные знанияэто те, которые получены человеком с помощью органов чувств (зрения, слуха, обоняния и т.д.). Подобная чувственная информация составляет значительную часть всех человеческих знаний.

Однако далеко не обо всем в мире можно судить непосредственно. В науке большое значение имеют опосредованные знания. Это знания, которые получены не прямо, а путем выведения из других знаний. Логической формой их приобретения и служит умозаключение.

Подобно суждению, умозаключение имеет свою структуру. В структуре любого умозаключения различают посылку (исходное суждение), заключение (или вывод) и определенную связь между ними. Посылка — это исходное (и уже известное) знание, служащее основанием для умозаключения. Заключение — это производное, притом новое знание, полученное из посылок и выступающее их следствием. Наконец, связь между посылками и умозаключением есть необходимое отношение между ними, делающее возможным переход от одного к другому. Другими словами, это отношения логического следования. Всякое умозаключение представляет собой логическое следование одних знаний из других. В зависимости от характера этого следования выделяются следующие два фундаментальных типа умозаключений: индуктивное и дедуктивное.

Умозаключения широко используются в повседневном и в научном познании. В науке они используются как способ познания прошлого, которое непосредственно наблюдать уже нельзя. Именно на основе умозаключений формируются знания о возникновении Солнечной системы и образовании Земли, о происхождении жизни на нашей планете, о возникновении и этапах развития общества и т. д. Но умозаключения в науке применяются не только для понимания прошлого. Они важны и для осмысления будущего, которое наблюдать еще нельзя. А для этого необходимо знания о прошлом, о тенденциях развития, действующих в настоящее время и прокладывающих путь в будущее.

Вместе с понятиями и суждениями умозаключения преодолевают ограниченность чувственного познания. Они оказываются незаменимыми там, где органы чувств бессильны в постижении причин и условий возникновения какого-либо объекта или явления, в понимании его сущности, форм существования, закономерностей его развития и т. д.

Основные понятия

Научное познание

Чувственное познание

Рациональное познание

Посылки

Умозаключение

Непосредственные знания

Понятийный аппарат

Мышление

Суждение


Вопросы для закрепления темы

  1. Как развивалась наука?

  2. Что такое познание?

  3. Какова основная задача научного познания?

  4. Какая цель научного познания?

  5. Назовите этапы процесса познания.

  6. Каковы формы чувственного и рационального познания?

  7. Что такое ощущение?

  8. Что означает понятийный аппарат науки?

  9. Что такое восприятие?

  10. В чем суть рационального познания?

  11. Охарактеризуйте суждение как форму мышления.






ТЕМА 2. МЕТОДЫ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ


  1. Понятие метода и методологии. Классификация методов научного познания

  2. Всеобщий (диалектический) метод познания. Принципы диалектического метода и их применение в научном познании

  3. Общенаучные методы эмпирического познания. Научное наблюдение

и описание

  1. Общенаучные методы теоретического познания

  2. Общенаучные методы, применяемые на эмпирическом и теоретическом уровнях познания


1. Понятие метода и методологии. Классификация методов научного познания

Понятие «метод» (от греч. “методос” — путь к чему-либо) означает совокупность приемов и операций практического и теоретического освоения действительности.

Метод вооружает человека системой принципов, требований, правил; руководствуясь ими, он может достичь намеченной цели. Владение методом означает для человека знание того, каким образом, в какой последовательности совершать те или иные действия для решения тех или иных задач, и умение применять это знание на практике.

Таким образом, метод (в той или иной своей форме) сводится к совокупности определенных правил, приемов, способов, норм познания и действия. Он есть система предписаний, принципов, требований, которые ориентируют субъекта в решении конкретной задачи, достижении определенного результата в данной сфере деятельности. Он дисциплинирует поиск истины, позволяет (если правильный) экономить силы и время, двигаться к цели кратчайшим путем. Основная функция метода — регулирование познавательной и иных форм деятельности”1.

Учение о методе начало развиваться в науке еще Нового времени. Ее представители считали правильный метод ориентиром в движении к надежному, истинному знанию. Так, видный философ XVII в. Ф. Бэкон сравнивал метод познания с фонарем, освещающим дорогу путнику, идущему в темноте. Известный ученый и философ этого же периода Р. Декарт изложил свое понимание метода следующим образом: “Под методом я разумею точные и простые правила, строгое соблюдение которых... без лишней траты умственных сил, но постепенно и непрерывно увеличивая знания, способствует тому, что ум достигает истинного познания всего, что ему доступно”.

Существует целая область знания, которая специально занимается изучением методов и которую принято именовать методологией. Методология дословно означает “учение о методах” (происходит этот термин от двух греческих слов: “методос” — путь и “логос” — учение). Изучая закономерности человеческой познавательной деятельности, методология суммирует и вырабатывает на этой основе методы ее осуществления. Важнейшей задачей методологии является изучение происхождения, сущности, эффективности и других характеристик методов познания.

Методы научного познания принято подразделять по степени их общности, т. е. по широте применимости в процессе научного исследования. По сути методология – это совокупность принципов, норм, методов познания, которые соотносятся со свойствами и законами действительности. Это всеобщие и общенаучные методы.

Всеобщих методов в истории познания известно два: диалетический и метафизический. Это общефилософские методы. Метафизический метод с середины XIX в. начал все больше вытесняться из естествознания диалектическим методом.

Другую группу методов познания составляют общенаучные методы, которые используются в различных областях науки, т. е. имеют широкий междисциплинарный спектр применения.

Классификация общенаучных методов тесно связана с понятием уровней научного познания.

Различают два уровня научного познания: эмпирический и теоретический. “Это различие имеет своим основанием неодинаковость, во-первых, способов (методов) самой познавательной активности, а во-вторых, характера достигаемых научных результатов”1. Одни общенаучные методы применяются только на эмпирическом уровне (наблюдение, эксперимент, измерение), другие — только на теоретическом (идеализация, формализация), а некоторые (например, моделирование) — как на эмпирическом, так и на теоретическом уровнях.

Эмпирический уровень научного познания характеризуется непосредственным исследованием реально существующих, чувственно воспринимаемых объектов. Особая роль эмпирики в науке заключается в том, что только на этом уровне исследования человек непосредственно взаимодействует с изучаемыми природными или социальными объектами. Здесь преобладает живое созерцание (чувственное познание), а рациональный элемент и его формы (суждения, понятия и др.) здесь присутствуют, но имеют подчиненное значение. Поэтому объект исследуется преимущественно со стороны внешних связей и проявлений, доступных живому созерцанию и выражающих внутренние отношения. На этом уровне осуществляется процесс накопления информации об исследуемых объектах, явлениях путем проведения наблюдений, выполнения разнообразных измерений, постановки экспериментов. Здесь производится также первичная систематизация получаемых фактических данных в виде таблиц, схем, графиков и т. п. Кроме того, уже на втором уровне научного познания — как следствие обобщения научных фактов — возможно формулирование некоторых эмпирических закономерностей.

Теоретический уровень научного познания характеризуется преобладанием рационального элемента - понятий, теорий, законов и других форм и “мыслительных операций”. Отсутствие непосредственного практического взаимодействия с объектом обуславливает ту особенность, что объект на данном уровне научного познания может изучаться только опосредованно, в мысленном эксперименте, но не в реальном. Однако живое созерцание здесь не устраняется, а становится подчиненным (но очень важным) аспектом познавательного процесса. На данном уровне происходит раскрытие наиболее глубоких существенных сторон, связей, закономерностей, присущих изучаемым объектам, явлениям путем обработки данных эмпирического знания. Эта обработка осуществляется с помощью абстракций “высшего порядка”, таких как понятия, умозаключения, законы, категории, принципы и др. Однако “на теоретическом уровне мы не найдем фиксации или сокращенной сводки эмпирических данных; теоретическое мышление нельзя свести к суммированию эмпирически данного материала. Получается, что теория вырастает не из эмпирии, но как бы рядом с ней, а точнее, над ней и в связи с ней”1.

Теоретический уровень - более высокая ступень в научном познании. “Теоретический уровень познания направлен на формирование теоретических законов, которые отвечают требованиям всеобщности и необходимости, т.е. действуют везде и всегда”. Результатами теоретического познания становятся гипотезы, теории, законы.

Выделяя в научном исследовании два указанных уровня, не следует, однако, их отрывать друг от друга и противопоставлять. Ведь эмпирический и теоретический уровни познания взаимосвязаны между собой. Эмпирический уровень выступает в качестве основы, фундамента теоретического. Гипотезы и теории формируются в процессе теоретического осмысления научных фактов, статистических данных, полученных на эмпирическом уровне. К тому же, теоретическое мышление неизбежно опирается на чувственно-наглядные образы (в том числе схемы, графики и т. п.), которые получены на эмпирическом уровене исследования.

В свою очередь, эмпирический уровень научного познания не может существовать без достижений теоретического уровня. Эмпирическое исследование обычно опирается на теоретическую конструкцию, которая определяет направление этого исследования, обуславливает и обосновывает применяемые при этом методы.

Согласно К. Попперу, является абсурдной вера в то, что мы можем начать научное исследование с “чистых наблюдений”, не имея “чего-то похожего на теорию”. Поэтому некоторая концептуальная точка зрения совершенно необходима. Наивные же попытки обойтись без нее могут, по его мнению, только привести к самообману и к некритическому использованию какой-то неосознанной точки зрения.

Эмпирический и теоретический уровни познания взаимосвязаны, граница между ними условна и подвижна. Эмпирическое исследование, выявляя с помощью наблюдений и экспериментов новые данные, стимулирует теоретическое познание (которое их обобщает и объясняет), ставит перед ним новые более сложные задачи. Теоретическое познание, развивая и конкретизируя на базе эмпирики новое собственное содержание, открывает новые, более широкие горизонты для эмпирического познания, ориентирует и направляет его в поисках новых фактов, способствует совершенствованию его методов и средств и т. п.

К третьей группе методов научного познания относятся методы, используемые только в рамках исследований конкретной науки или конкретного явления. Такие методы именуются частнонаучными. Каждая частная наука (биология, химия, геология и т. д.) имеет свои специфические методы исследования.

Частнонаучные методы, как правило, содержат те или иные общенаучные методы познания. В частнонаучных методах могут присутствовать наблюдения, измерения, индуктивные или дедуктивные умозаключения и т. д. Характер их сочетания и использования находится в зависимости от условий исследования, природы изучаемых объектов. Таким образом, частнонаучные методы не оторваны от общенаучных. Они тесно связаны с ними, включают в себя специфическое применение общенаучных познавательных приемов для изучения конкретной области объективного мира. Вместе с тем частнонаучные методы связаны и со всеобщим, диалектическим методом, который как бы преломляется через них.

Еще одну группу методов научного познания составляют так называемые дисциплинарные методы, которые представляют собой системы приемов, применяемых в той или иной дисциплине, входящей в какую-нибудь отрасль науки или возникшей на стыке наук. Каждая фундаментальная наука представляет собой комплекс дисциплин, которые имеют свой специфический предмет и свои своеобразные методы исследования.

К последней, пятой группе относятся методы междисциплинарного исследования, являющиеся совокупностью ряда синтетических, интегративных способов (возникших как результат сочетания элементов различных уровней методологии), нацеленных главным образом на стыки научных дисциплин.

Таким образом, в научном познании функционирует сложная, динамичная, целостная, субординированная система многообразных методов разных уровней, сфер действий, направленности и т. п., которые всегда реализуются с учетом конкретных условий.

Добавим, что любой метод сам по себе еще не предопределяет успеха в познании тех или иных сторон материальной действительности. Важно еще умение правильно применять научный метод в процессе познания. Если воспользоваться образным сравнением академика П. Л. Капицы, то научный метод “как бы является скрипкой Страдивариуса, самой совершенной из скрипок, но чтобы на ней играть, нужно быть музыкантом и знать музыку. Без этого она будет также фальшивить, как и обычная скрипка”.


2. Всеобщий (диалектический) метод познания. Принципы диалектического метода и их применение в научном познании

Диалектика (от греч. «диалектика» – веду беседу, спор) – учение о наиболее общих законах развития природы, общества и познания, при котором различные явления рассматриваются в многообразии их связей, взаимодействии противоположных сил, тенденций, в процессе изменения, развития. По своей внутренней структуре диалектика как метод состоит из ряда принципов, назначение которых – вести познание к развертыванию противоречий развития. Суть диалектики – именно в наличии противоречий развития, в движении к этим противоречиям. Рассмотрим вкратце основные диалектические принципы.

Принцип всесторонности рассмотрения изучаемых объектов. Комплексный подход в познании. Одно из важных требований диалектического метода состоит в том, чтобы изучать объект познания со всех сторон, стремиться к выявлению и изучению как можно большего числа (из бесконечного множества) его свойств, связей, отношений. Современные исследования во многих областях науки требуют учета возрастающего числа фактических данных, параметров, связей и т. п. Эту задачу становится все труднее решать без привлечения информационной мощи новейшей компьютерной техники.

Окружающий нас мир представляет собой единое целое, определенную систему, где каждый предмет как один из многообразия неразрывно связан с другими предметами, все они постоянно взаимодействуют друг с другом. Из положения о всеобщей связи и взаимозависимости всех явлений вытекает один из основных принципов материалистической диалектики - всесторонность рассмотрения. Правильное познание какой-либо вещи возможно лишь в том случае, если исследована вся совокупность ее внутренних и внешних сторон, связей, отношений к т. д. Чтобы действительно познать предмет глубоко и всесторонне, надо охватить, изучить все его стороны, все связи и “опосредствованния” в их системе с вычленением главной, определяющей стороны.

Принцип всесторонности в современном научном исследовании реализуется в виде комплексного подхода к объектам познания. Такой подход позволяет учесть множественность свойств, сторон, отношений изучаемых предметов, явлений. Данный подход лежит в основе комплексных, междисциплинарных исследований, позволяющих “свести воедино” многосторонние исследования, объединить полученные разными методами результаты. Именно этот подход привел к идее создания научных коллективов, состоящих из специалистов различного профиля и реализующих требование комплексности при решении тех или иных проблем.

Современные комплексные научно-технические дисциплины и исследования являются реальностью современной науки. Однако они не укладываются в традиционные организационные формы и методологические стандарты. Именно в сфере этих исследований и дисциплин осуществляется сейчас практическое “внутреннее” взаимодействие общественных, естественных и технических наук... Такие исследования (к которым, например, относятся исследования в области искусственного интеллекта) требуют особой организационной поддержки и поиска новых организационных форм науки. Однако, к сожалению, их развитие затрудняется именно в силу их нетрадиционности, отсутствия в массовом (а иногда и профессиональном) сознании четкого представления об их месте в системе современной науки и техники”1.

Ныне комплексность (как один из важных аспектов диалектической методологии) является составным элементом современного глобального мышления. Основанные на ней поиски решения глобальных проблем современности требуют научно обоснованного (и политически взвешенного) комплексного подхода.

Принцип рассмотрения во взаимосвязи. Системное познание. Проблема учета связей исследуемой вещи с другими вещами занимает важное место в диалектическом методе познания, отличая его от метафизического. Метафизичность мышления многих ученых-естествоиспытателей, игнорировавших в своих исследованиях реальные взаимосвязи, существующие между объектами материального мира, породила в свое время немало трудностей в научном познании. Преодолеть эти трудности помог начавшийся в XIX в. переход от метафизики к диалектике, “...рассматривающей вещи не в их изолированности, а в их взаимной связи”.

Прогресс научного познания уже в XIX в., а тем более в XX столетии показал, что любой исследователь, в какой бы области знания он ни работал, неизбежно потерпит неудачу, если будет рассматривать изучаемый объект вне связи с другими объектами, явлениями или если будет игнорировать характер взаимосвязей его элементов. В последнем случае окажется невозможным понять и изучить материальный объект в его целостности, как систему.

Система — это всегда некоторая целостность, представляющая собой совокупность элементов, функциональные свойства и возможные состояния которой обусловлены не только составом, строением, качеством составляющих ее элементов, но и характером их взаимных связей.

Для изучения объекта как системы требуется и особый, системный подход к его познанию. Он должен учитывать качественное своеобразие системы по отношению к своим элементам (т. е. что она — как целостность — обладает свойствами, которых нет у составляющих ее элементов).

Следует иметь в виду, что “... хотя свойства системы в целом не могут быть сведены к свойствам элементов, они могут быть объяснены в своем происхождении, в своем внутреннем механизме, в способах своего функционирования на основе учета свойств элементов системы и характера их взаимосвязи и взаимообусловленности. В этом заключена методологическая суть системного подхода. В противном случае — если бы между свойствами элементов и характером их взаимосвязи, с одной стороны, и свойствами целого, с другой стороны, не было связи, не было бы никакого научного смысла в рассмотрении системы именно как системы, то есть как совокупности элементов с определенными свойствами. Тогда пришлось бы систему рассматривать просто как вещь, обладающую свойствами безотносительно к свойствам элементов и структуре системы”.1

Принцип системности требует разграничения внешней и внутренней сторон материальных систем, сущности и ее проявлений, обнаружения многоразличных сторон предмета, их единства, раскрытия формы и содержания, элементов и структуры, случайного и необходимого и т. п. Этот принцип направляет мышление на переход от явлений к их сущности, к познанию целостности системы, а также необходимых связей рассматриваемого предмета с окружающими его предметами, процессами. Принцип системности требует от субъекта ставить в центр познания представление о целостности, которое призвано руководить познанием от начала и до конца исследования, как бы оно ни распадалось на отдельные, возможно, на первый взгляд и не связанные друг с другом циклы или моменты; на всем пути познания представление о целостности будет изменяться, обогащаться, но оно всегда должно быть системным, целостным представлением об объекте”.2

Принцип системности нацелен на всестороннее познание предмета, как он существует в тот или иной момент времени; он нацелен на воспроизведение его сущности, интегративной основы, а также разнообразие его аспектов, проявлений сущности при ее взаимодействии с другими материальными системами. Здесь предполагается, что данный предмет отграничивается от своего прошлого, от предыдущих своих состояний; делается это для более направленного познания его актуального состояния. Отвлечение от истории в этом случае — законный прием познания.

Распространение системного подхода в науке было связано с усложнением объектов исследования и с переходом от метафизико-механистической методологии к диалектической. Симптомы исчерпания познавательного потенциала метафизико-механистической методологии, ориентировавшейся на сведение сложного к отдельным связям и элементам, появились еще в XIX в., а на рубеже XIX и XX вв. кризис такой методологии обнаружился уже совершенно отчетливо, когда здравый человеческий рассудок все больше начал соприкасаться с предметами, взаимодействующими с другими материальными системами, со следствиями, которые уже нельзя (не допуская явной ошибки) отрывать от породивших их причин.  

Принцип детерминизма. Детерминизм (от лат. determino — определяю) — это философское учение об объективной закономерной взаимосвязи и взаимообусловленности явлений материального и духовного мира. Основу данного учения составляет положение о существовании причинности, т. е. такой связи явлений, в которой одно явление (причина) при определенных условиях с необходимостью порождает другое явление (следствие). Еще в трудах Галилея, Бэкона, Гоббса, Декарта, Спинозы было обосновано положение о том, что при изучении природы надо искать действующие причины и что “истинное знание есть знание посредством причин” (Ф. Бэкон).

Уже на уровне явлений детерминизм позволяет отграничить необходимые связи от случайных, существенные от несущественных, установить те или иные повторяемости, коррелятивные зависимости и др., т. е. осуществить продвижение мышления к сущности, к каузальным связям внутри сущности. Функциональные объективные зависимости, например, связи двух и более следствий одной и той же причины, и познание регулярностей на феноменологическом уровне должны дополняться познанием генетических производящих причинных связей. Познавательный процесс, идущий от следствий к причинам, от случайного к необходимому и существенному, имеет целью раскрытие закона. Закон же детерминирует явления, а потому познание закона объясняет явления и изменения, движения самого предмета.

Современный детерминизм предполагает наличие разнообразных объективно существующих форм взаимосвязи явлений. Но все эти формы в конечном счете складываются на основе всеобще действующей причинности, вне которой не существует ни одно явление действительности.

Принцип изучения в развитии. Исторический и логический подход в познании. Принцип изучения объектов в их развитии является одним из важнейших принципов диалектического метода познания. В этом состоит одно из принципиальных отличий диалектического метода от метафизического. Мы не получим истинного знания, если будем изучать вещь в мертвом, застывшем состоянии, если будем игнорировать такой важнейший аспект ее бытия, как развитие. Только изучив прошлое интересующего нас объекта, историю его возникновения и формирования, можно понять его нынешнее состояние, а также предположить его будущее.

Принцип изучения объекта в развитии может реализоваться в познании двумя подходами: историческим и логическим (или, точнее сказать, логико-историческим).

При историческом подходе история объекта воспроизводится в точности, во всей ее многогранности, с учетом всех деталей, событий, включая всякого рода случайные отклонения, “зигзаги” в развитии. Такой подход применяется при подробном, доскональном изучении человеческой истории, при наблюдениях, например, за развитием растений, живых организмов (с соответствующими описаниями этих наблюдений во всех подробностях) и т. д.

При логическом подходе также воспроизводится история объекта, но при этом она подвергается определенным логическим преобразованиям: обрабатывается теоретическим мышлением с выделением общего, существенного и освобождается в то же время от всего случайного, несущественного, мешающего выявлению закономерности развития изучаемого объекта.

Такой подход в естествознании XIX в. был успешно (хотя и стихийно) реализован Ч. Дарвиным. У него впервые логический процесс познания органического мира исходил из исторического процесса развития этого мира, что позволило научно решить вопрос о возникновении и эволюции видов растений и животных.

Выбор того или иного — исторического или логического — подхода в познании обусловливается природой изучаемого объекта, целями исследования и другими обстоятельствами. В то же время в реальном процессе познания оба указанных подхода тесно взаимосвязаны. Исторический подход не обходится без логического осмысления фактов истории развития изучаемого объекта. Логический же анализ развития объекта не противоречит его подлинной истории, исходит из нее.

Логико-исторический подход, опирающийся на мощь теоретического мышления, позволяет исследователю достичь логически реконструированного, обобщенного отражения исторического развития изучаемого объекта. А это ведет к получению важных научных результатов.

Кроме указанных принципов, диалектический метод включает в себя и другие принципы — объективности, конкретности, противоречия («раздвоение единого») и др. Эти принципы формулируются на основе законов и категорий, в совокупности отражающих единство, целостность объективного мира в его беспрерывном развитии.


3. Общенаучные методы эмпирического познания.

Научное наблюдение и описание

Наблюдение есть чувственное (преимущественно визуальное) познание предметов и явлений внешнего мира. “Наблюдение — это целенаправленное изучение предметов, опирающееся в основном на такие чувственные способности человека, как ощущение, восприятие, представление; в ходе наблюдения мы получаем знание о внешних сторонах, свойствах и признаках рассматриваемого объекта”1. Это — исходный метод эмпирического познания, позволяющий получить некоторую первичную информацию об объектах окружающей действительности.

Научное наблюдение (в отличие от обыденных, повседневных наблюдений) характеризуется следующими особенностями:

  • целенаправленность (наблюдение должно вестись для решения поставленной задачи исследования, а внимание наблюдателя - фиксироваться только на явлениях, связанных с этой задачей);

  • планомерность (наблюдение должно проводиться строго по плану, составленному исходя из задачи исследования);

  • активность (исследователь должен активно искать, выделять нужные ему моменты в наблюдаемом явлении, привлекая для этого свои знания и опыт, используя различные технические средства наблюдения).

Научные наблюдения всегда сопровождаются описанием объекта познания. Эмпирическое описание — это фиксация средствами естественного или искусственного языка сведений об объекте, данных, полученных в наблюдении. С помощью описания чувственная информация переводится на язык понятий, знаков, схем, символов, графиков и цифр, принимая тем самым форму, удобную для дальнейшей рациональной обработки. Последнее необходимо для фиксирования тех свойств, сторон изучаемого объекта, которые составляют предмет исследования. Описания результатов наблюдений образуют эмпирический базис науки; опираясь на него, исследователи создают эмпирические обобщения, сравнивают изучаемые объекты по тем или иным параметрам, проводят классификацию их по свойствам, характеристикам, выясняют последовательность этапов их становления и развития.

Почти каждая наука проходит первоначальную “описательную” стадию развития, при этом “основные требования, которые предъявляются к научному описанию, направлены на то, чтобы оно было возможно более полным, точным и объективным. Описание должно давать достоверную и адекватную картину самого объекта, точно отображать изучаемые явления. Важно, чтобы понятия, используемые для описания, всегда имели четкий и однозначный смысл. При развитии науки, изменении ее основ преобразуются средства описания, часто создается новая система понятий”.

При наблюдении отсутствует деятельность, направленная на преобразование, изменение объектов познания. Это обусловливается рядом обстоятельств: недоступностью этих объектов для практического воздействия (например, наблюдение удаленных космических тел), нежелательностью, исходя из целей исследования, вмешательства в наблюдаемый процесс (фенологические, психологические и другие наблюдения), отсутствием технических, энергетических, финансовых и иных возможностей постановки экспериментов над объектами познания.

По способу проведения наблюдения могут быть непосредственными и опосредованными.

При непосредственных наблюдениях те или иные свойства, стороны объекта отражаются, воспринимаются органами чувств человека. Такого рода наблюдения дали немало полезного в истории науки. Известно, например, что наблюдения положения планет и звезд на небе, проводившиеся в течение более двадцати лет Тихо Браге с непревзойденной для невооруженного глаза точностью, явились эмпирической основой для открытия Кеплером его знаменитых законов.

Хотя непосредственное наблюдение продолжает играть немаловажную роль в современной науке, однако чаще всего научное наблюдение бывает опосредованным, т. е. проводится с использованием тех или иных технических средств. Появление и развитие таких средств во многом определило то громадное расширение возможностей метода наблюдений, которое произошло за последние четыре столетия.

Если, например, до начала XVII в. астрономы наблюдали за небесными телами невооруженным глазом, то изобретение Галилеем в 1608 г. оптического телескопа подняло астрономические наблюдения на новую, гораздо более высокую ступень. Создание рентгеновских телескопов и вывод их в космическое пространство на борту орбитальной станции (рентгеновские телескопы могут работать только за пределами земной атмосферы) позволило проводить наблюдения за такими объектами Вселенной (пульсары, квазары), которые никаким другим путем изучать было бы невозможно.

Развитие современного естествознания связано с повышением роли так называемых косвенных наблюдений. Так, объекты и явления, изучаемые ядерной физикой, не могут прямо наблюдаться ни с помощью органов чувств человека, ни с помощью самых совершенных приборов. Например, при изучении свойств заряженных частиц с помощью камеры Вильсона эти частицы воспринимаются исследователем косвенно — по таким видимым их проявлениям, как образование множества треков (следов).

Любые научные наблюдения, хотя они опираются в первую очередь на работу органов чувств, требуют в то же время участия и теоретического мышления. Исследователь, используя свои знания, опыт, должен осознать свои чувственные восприятия и выразить их (описать) либо в понятиях обычного языка, либо — более строго и сокращенно — в определенных научных терминах, представить в виде таблиц, рисунков и т. п. Например, подчеркивая роль теории в процессе косвенных наблюдений, А. Эйнштейн в разговоре с В. Гейзенбергом заметил: “Можно ли наблюдать данное явление или нет — зависит от вашей теории. Именно теория должна установить, что можно наблюдать, а что нельзя”.

Наблюдения могут нередко играть важную эвристическую (продуктивную творческую) роль в научном познании. В процессе наблюдений могут быть открыты совершенно новые явления, позволяющие обосновать ту или иную научную гипотезу.

Таким образом, наблюдение является весьма важным методом эмпирического познания, обеспечивающим сбор обширной информации об окружающем мире. Как показывает история науки, при правильном использовании этого метода он оказывается весьма плодотворным.

 Эксперимент — более сложный метод эмпирического познания по сравнению с наблюдением. Он предполагает активное, целенаправленное и строго контролируемое воздействие исследователя на изучаемый объект для выявления и изучения тех или иных его сторон, свойств, связей. Экспериментатор может преобразовывать исследуемый объект, создавать искусственные условия его изучения, вмешиваться в естественное течение процессов.

В общей структуре научного исследования эксперимент занимает особое место. С одной стороны, именно эксперимент является связующим звеном между теоретическим и эмпирическим этапами и уровнями научного исследования. По своему замыслу эксперимент всегда опосредован предварительным теоретическим знанием: он задумывается на основании соответствующих теоретических знаний и его целью зачастую является подтверждение или опровержение научной теории или гипотезы. Сами результаты эксперимента нуждаются в определенной теоретической интерпретации. Вместе с тем метод эксперимента по характеру используемых познавательных средств принадлежит к эмпирическому этапу познания. Итогом экспериментального исследования прежде всего является достижение фактуального знания и установление эмпирических закономерностей”1.

Занятые экспериментами ученые утверждают, что умно продуманный и “хитро”, мастерски поставленный эксперимент выше теории: теория может быть напрочь опровергнута, а достоверно добытый опыт — нет!

Эксперимент включает в себя и методы эмпирического исследования (наблюдения, измерения), в то же время он обладает рядом важных, присущих только ему особенностей.

Во-первых, эксперимент позволяет изучать объект в “очищенном” виде, т. е. устранить всякого рода побочные факторы, наслоения, затрудняющие процесс исследования.

Во-вторых, в ходе эксперимента объект может быть поставлен в некоторые искусственные, в частности, экстремальные условия, т. е. изучаться при сверхнизких температурах, при чрезвычайно высоких давлениях или, наоборот, в вакууме, при огромных напряженностях электромагнитного поля и т. п. В таких искусственно созданных условиях удается обнаружить неожиданные свойства объектов и тем самым глубже постигать их сущность.

В-третьих, изучая какой-либо процесс, экспериментатор может вмешиваться в него, активно влиять на его протекание. Как отмечал И. П. Павлов, “опыт как бы берет явления в свои руки и пускает в ход то одно, то другое и таким образом в искусственных, упрощенных комбинациях определяет истинную связь между явлениями. Иначе говоря, наблюдение собирает то, что ему предлагает природа, опыт же берет у природы то, что хочет”.

В-четвертых, важным достоинством многих экспериментов является их воспроизводимость. Это означает, что условия эксперимента, как и проводимые при этом наблюдения, измерения, могут быть повторены столько раз, сколько это необходимо для получения достоверных результатов.

Подготовка и проведение научного эксперимента требуют соблюдения ряда условий:

он никогда не ставится наобум, он предполагает наличие четко сформулированной цели исследования;

не делается “вслепую”, всегда базируется на исходных теоретических положениях; без идеи в голове, говорил И.П.Павлов, вообще не увидишь факта;

не проводится беспланово, хаотически, предварительно всегда намечаются пути его проведения;

требует определенного уровня развития технических средств познания, необходимого для его реализации;

должен проводиться людьми, имеющими достаточно высокую квалификацию.

Только совокупность всех этих условий определяет успех в экспериментальных исследованиях.

В зависимости от характера проблем, решаемых в ходе экспериментов, их обычно подразделяют на исследовательские и проверочные.

Исследовательские эксперименты дают возможность обнаружить у объекта новые, неизвестные свойства. Результатом такого эксперимента могут быть выводы, не вытекающие из имеющихся знаний об объекте исследования. Примером могут служить эксперименты, поставленные в лаборатории Э. Резерфорда, которые привели к обнаружению ядра атома, а тем самым и к рождению ядерной физики.

Проверочные эксперименты служат для проверки, подтверждения тех или иных теоретических построений. Так, существование целого ряда элементарных частиц (позитрона, нейтрино и др.) было вначале предсказано теоретически и лишь позднее они были обнаружены экспериментальным путем.

Исходя из методики проведения и получаемых результатов, эксперименты можно разделить на качественные и количественные. Качественные эксперименты носят поисковый характер и не приводят к получению каких-либо количественных соотношений. Они позволяют лишь выявить действие тех или иных факторов на изучаемое явление. Количественные эксперименты направлены на установление точных количественных зависимостей в исследуемом явлении. В практике экспериментального исследования оба указанных типа экспериментов реализуются, как правило, в виде последовательных этапов развития познания.

Как известно, связь между электрическими и магнитными явлениями была впервые открыта Х.Эрстедом в результате чисто качественного эксперимента: поместив магнитную стрелку компаса рядом с проводником, через который пропускался электрический ток, он обнаружил, что стрелка отклоняется от первоначального положения. После опубликования Эрстедом своего открытия последовали количественные эксперименты Био и Савара, а также опыты Ампера, на основе которых была выведена математическая формула. Все эти качественные и количественные эмпирические исследования заложили основы учения об электромагнетизме.

В зависимости от области научного знания, в которой используется экспериментальный метод исследования, различают естественнонаучный, прикладной (в технических науках, сельскохозяйственной науке и т. д.) и социально-экономический эксперименты.

Измерение и сравнение. Большинство научных экспериментов и наблюдений включает в себя проведение разнообразных измерений. Измерение - это процесс, заключающийся в определении количественных значений тех или иных свойств, сторон изучаемого объекта, явления с помощью специальных технических устройств.

Огромное значение измерений для науки отмечали многие видные ученые. Например, Д. И. Менделеев подчеркивал, что “наука начинается с тех пор, как начинают измерять”. Известный английский физик В. Томсон (за научные заслуги барон Кельвин) указывал на то, что “каждая вещь известна лишь в той степени, в какой ее можно измерить”.

В основе операции измерения лежит сравнение объектов по сходным свойствам или сторонам. Чтобы осуществить такое сравнение, необходимо иметь определенные единицы измерения, наличие которых дает возможность выразить изучаемые свойства со стороны их количественных характеристик. В свою очередь, это позволяет широко использовать в науке математические средства и создает предпосылки для математического выражения эмпирических зависимостей.

Сравнение используется не только в связи с измерением. В науке сравнение выступает как исторический метод. Первоначально возникший в филологии, литературоведении, он затем стал успешно применяться в правоведении, социологии, истории, биологии, психологии, истории религии, этнографии и других областях знания. Возникли целые отрасли знания, пользующиеся сравнительным методом: сравнительная анатомия, сравнительная физиология, сравнительная психология и др. Так, в сравнительной психологии изучение психики осуществляется на основе сравнения психики взрослого человека с развитием психики у ребенка, а также животных. В ходе научного сравнения сопоставляются не произвольно выбранные свойства и связи, а существенные.

Важной стороной процесса измерения является методика его проведения. Она представляет собой совокупность приемов, использующих определенные принципы и средства измерений. Под принципами измерений в данном случае имеются в виду явления, которые положены в основу измерений (например, измерение температуры с использованием термоэлектрического эффекта).

Существует несколько видов измерений. Исходя из характера зависимости измеряемой величины от времени, измерения разделяют на статические и динамические. При статических измерениях величина, которую мы измеряем, остается постоянной во времени (размеры тел, постоянное давление и др.). К динамическим относятся такие измерения, в процессе которых измеряемая величина меняется во времени (вибрация, пульсирующие давления и др.).

По способу получения результатов различают измерения прямые и косвенные. В прямых измерениях искомое значение измеряемой величины получается путем непосредственного сравнения ее с эталоном или выдается измерительным прибором. При косвенном измерении искомую величину определяют на основании известной математической зависимости между этой величиной и другими величинами, получаемыми путем прямых измерений (например, нахождение удельного электрического сопротивления проводника по его сопротивлению, длине и площади поперечного сечения). Косвенные измерения широко используются в тех случаях, когда искомую величину невозможно или слишком сложно измерить непосредственно или когда прямое измерение дает менее точный результат.

С прогрессом науки продвигается вперед и измерительная техника. Наряду с совершенствованием измерительных приборов, работающих на основе традиционных принципов (замена материалов, из которых сделаны. детали прибора, внесение в его конструкцию отдельных изменений и т. д.), переходят к принципиально новым конструкциям измерительных устройств, обусловленным новыми теоретическими предпосылками. Так создаются приборы, в которых находят реализацию новые научные достижения. Например, развитие квантовой физики существенно повысило возможности измерений с высокой степенью точности. Использование эффекта Мессбауэра позволило создать прибор с разрешающей способностью порядка 10 -13 % измеряемой величины.

Развитое измерительное приборостроение, разнообразие методов и высокие характеристики средств измерения способствуют прогрессу в научных исследованиях. В свою очередь, решение научных проблем, как уже отмечалось, часто открывает новые пути совершенствования самих измерений.


4. Общенаучные методы теоретического познания

Абстрагирование: от конкретного к более общему. Процесс познания всегда начинается с рассмотрения конкретных, чувственно воспринимаемых предметов и явлений, их внешних признаков, свойств, связей. Только в результате изучения чувственно-конкретного можно прийти к обобщенным представлениям, понятиям, к тем или иным теоретическим положениям, т. е. научным абстракциям. Получение этих абстракций связано со сложной способностью отвлеченности мышления.

В процессе абстрагирования происходит отход от чувственно воспринимаемых конкретных объектов (со всеми их свойствами, сторонами и т. д.) к воспроизводимым в мышлении отвлеченным представлениям о них. Чувственно-конкретное восприятие как бы “...испаряется до степени абстрактного определения”. Таким образом, абстрагирование заключается в мысленном отвлечении от менее существенных свойств, сторон, признаков изучаемого объекта и одновременном выделении, формировании одной или нескольких существенных сторон, свойств, признаков этого объекта. Результат, получаемый в процессе абстрагирования, именуют абстракцией (или используют термин “абстрактное” — в отличие от конкретного).

В научном познании широко применяются, например, абстракции отождествления и изолирующие абстракции.

Абстракция отождествления представляет собой понятие, которое получается в результате выделения некоторого множества предметов (при этом отказываются от учета ряда индивидуальных свойств, признаков данных предметов) и объединения их в особую группу. Примером может служить группировка множества растений и животных, обитающих на нашей планете, в особые виды, роды, отряды и т. д.

Изолирующая абстракции – это выделение некоторых свойств, отношений, тесно связанных с предметами материального мира, в самостоятельные сущности (устойчивость, растворимость, электропроводность и др.).

Переход от чувственно-конкретного к абстрактному всегда связан с известным упрощением. Переходя от чувственно-конкретного к абстрактному, теоретическому, исследователь получает возможность глубже понять изучаемый объект, раскрыть его сущность. Вначале он находит главное свойство (качество) изучаемого объекта, а затем, шаг за шагом прослеживая, как оно видоизменяется в различных условиях, открывает новые связи, устанавливает их взаимодействие и таким путем отображает во всей полноте сущность изучаемого объекта.

Процесс перехода от наглядных чувственно-эмпирических представлений об изучаемых явлениях к формированию абстрактных, теоретических конструкций, отражающих сущность этих явлений, лежит в основе развития любой науки.

Поскольку конкретные объекты, явления материального мира обладают совокупностью множества свойств, сторон, внутренних и внешних связей и отношений, их невозможно познать во всем многообразии, если оставаться на этапе чувственного познания, ограничиваться им. У исследователя возникает потребность в теоретическом осмыслении конкретного, т. е. в переходе от чувственно-конкретного к абстрактному.

Но формирование научных абстракций, общих теоретических положений не является конечной целью познания, а представляет собой только средство более глубокого, разностороннего познания конкретного. Поэтому необходимо дальнейшее движение познания от абстрактного вновь к конкретному. Получаемое на этом этапе исследования знание о конкретном будет качественно иным по сравнению с тем, которое имелось на этапе чувственного познания. Другими словами, конкретное в начале процесса познания (чувственно-эмпирическое, являющееся исходным этапом) и конкретное, постигаемое в конце познавательного процесса (его называют логически-конкретным, подчеркивая роль абстрактного мышления в его постижении), коренным образом отличаются друг от друга.

Логически-конкретное есть теоретически воспроизведенная в мышлении исследователя характеристика объекта во всем богатстве его содержания. Оно включает в себя уже не только чувственно воспринимаемое, но и нечто скрытое, недоступное чувственному восприятию, нечто существенное, закономерное, постигнутое лишь с помощью теоретического мышления, с помощью определенных абстракций.

Метод перехода от абстрактного к конкретному применяется при построении различных научных теорий и может использоваться как в общественных, так и в естественных науках. Например, в теории газов, установив основные законы идеального газа (уравнения Клапейрона, закон Авогадро и т. д.), исследователь постигает конкретные взаимодействия и свойства реальных газов, характеризуя их существенные стороны и свойства. По мере углубления в конкретное вводятся все новые абстракции, которые выступают в качестве более глубокого отображения сущности объекта. Так, в процессе развития теории газов выяснено, что законы идеального газа характеризуют поведение реальных газов только при небольших давлениях, поскольку абстракция в виде идеального газа пренебрегает силами притяжения молекул. Учет этих сил привел к формулировке закона Ван-дер-Ваальса. По сравнению с законом Клапейрона этот закон выразил сущность поведения газов более конкретно и глубоко.  

Идеализация. Мысленный эксперимент. Мыслительная деятельность исследователя в процессе научного познания включает в себя особый вид абстрагирования, который называют идеализацией. Идеализация представляет собой мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследования. В результате таких изменений могут быть, например, исключены из рассмотрения некоторые свойства, стороны, признаки объектов. Так, широко распространенная в механике идеализация, именуемая материальной точкой, подразумевает тело, лишенное всяких размеров. Такой абстрактный объект, размерами которого пренебрегают, удобен при описании движения самых разнообразных материальных объектов - от атомов и молекул до планет Солнечной системы.

Изменения объекта, достигаемые в процессе идеализации, могут производиться также путем наделения его особыми свойствами, в реальной действительности не существующими. Примером может служить введенная путем идеализации в физику абстракция, известная под названием абсолютно черного тела (такое тело наделяется несуществующим в природе свойством поглощать абсолютно всю попадающую на него лучистую энергию, ничего не отражая и ничего не пропуская сквозь себя).

Целесообразность использования идеализации определяется следующими обстоятельствами.

Во-первых, “идеализация целесообразна тогда, когда подлежащие исследованию реальные объекты достаточно сложны для имеющихся средств теоретического, в частности математического, анализа, а по отношению к идеализированному случаю можно, приложив эти средства, построить и развить теорию, в определенных условиях и целях эффективную, для описания свойств и поведения этих реальных объектов. Последнее, в сущности, и удостоверяет плодотворность идеализации, отличает ее от бесплодной фантазии”1.

Во-вторых, идеализацию целесообразно использовать в тех случаях, когда необходимо исключить некоторые свойства, связи исследуемого объекта, без которых он существовать не может, но которые затемняют существо протекающих в нем процессов. Сложный объект представляется как бы в “очищенном” виде, что облегчает его изучение.

В-третьих, применение идеализации целесообразно тогда, когда исключаемые из рассмотрения свойства, качества, связи изучаемого объекта не влияют в рамках данного исследования на его сущность. Правильный выбор допустимости подобной идеализации играет очень большую роль.

Следует отметить, что характер идеализации может быть весьма различным, если существуют разные теоретические подходы к изучению явления. В качестве примера можно указать на три разных понятия “идеального газа”, сформировавшихся под влиянием различных теоретических представлений: Максвелла–Больцмана, Бозе–Эйнштейна и Ферми–Дирака. Однако полученные при этом все три варианта идеализации оказались плодотворными при изучении газовых состояний различной природы: идеальный газ Максвелла–Больцмана стал основой исследований обычных молекулярных разреженных газов, находящихся при достаточно высоких температурах; идеальный газ Бозе–Эйнштейна был применен для изучения фотонного газа, а идеальный газ Ферми-Дирака помог решить ряд проблем электронного газа.

Будучи разновидностью абстрагирования, идеализация допускает элемент чувственной наглядности (обычно процесс абстрагирования ведет к образованию мысленных абстракций, не обладающих никакой наглядностью). Эта особенность идеализации очень важна для реализации такого специфического метода теоретического познания, как мысленный эксперимент (его также называют умственным, субъективным, воображаемым, идеализированным).

Мысленный эксперимент предполагает оперирование идеализированным объектом (замещающим в абстракции объект реальный), которое заключается в мысленном подборе тех или иных положений, ситуаций, позволяющих обнаружить важные особенности исследуемого объекта. В этом проявляется определенное сходство мысленного (идеализированного) эксперимента с реальным. Более того, всякий реальный эксперимент, прежде чем быть осуществленным на практике, сначала “проигрывается” исследователем мысленно в процессе обдумывания, планирования. В этом случае мысленный эксперимент выступает в роли предварительного идеального плана реального эксперимента.

Вместе с тем мысленный эксперимент играет и самостоятельную роль в науке. Сохраняя сходство с реальным экспериментом, он в то же время существенно отличается от него.

В научном познании возможны случаи, когда при исследовании некоторых явлений, ситуаций проведение реальных экспериментов оказывается вообще невозможным. Этот пробел в познании может восполнить только мысленный эксперимент.

Научная деятельность Галилея, Ньютона, Максвелла, Карно, Эйнштейна и других ученых, заложивших основы современного естествознания, свидетельствует о существенной роли мысленного эксперимента в формировании теоретических идей. История развития науки богата фактами использования мысленных экспериментов. Примером могут служить мысленные эксперименты Галилея, приведшие к открытию закона инерции. “...Закон инерции, — писали А. Эйнштейн и Л. Инфельд, — нельзя вывести непосредственно из эксперимента, его можно вывести умозрительно — мышлением, связанным с наблюдением. Этот эксперимент никогда нельзя выполнить в действительности, хотя он ведет к глубокому пониманию действительных экспериментов”.

Мысленный эксперимент может иметь большую эвристическую творческую ценность, помогая интерпретировать новое знание, полученное чисто теоретическим путем. Это подтверждается многими примерами из истории науки.

Метод идеализации, оказавшийся весьма плодотворным во многих случаях, имеет определенные ограничения. Любая идеализация ограничена конкретной областью явлений и служит для решения только определенных проблем. Это, хорошо видно хотя бы на примере идеализации “абсолютно черное тело”.

Положительное значение идеализации как метода научного познания заключается в том, что получаемые на ее основе теоретические построения позволяют затем эффективно исследовать реальные объекты и явления. Упрощения, достигаемые с помощью идеализации, облегчают создание теории, вскрывающей законы исследуемой области явлений материального мира. Если теория правильно описывает реальные явления, то правомерны и положенные в ее основу идеализации.  

Формализация. Под формализацией понимается особый подход к научному познанию, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков).

Этот прием заключается в построении абстрактно-математических моделей, раскрывающих сущность изучаемых процессов, явлений. При формализации рассуждения об объектах переносятся в плоскость оперирования со знаками (формулами). Отношения знаков заменяют собой высказывания о свойствах и отношениях предметов. Таким путем создается обобщенная знаковая модель некоторой предметной области, позволяющая обнаружить структуру различных явлений и процессов при отвлечении от их качественных характеристик. Вывод одних формул из других по строгим правилам логики и математики представляет собой формальное исследование основных характеристик структуры порой весьма разных по своей природе явлений.

Яркий пример формализации - широко используемые в науке математические описания объектов, явлений, основывающиеся на содержательных теориях. Используемая при этом математическая символика не только помогает закрепить уже имеющиеся знания об исследуемых объектах, явлениях, но и выступает своего рода инструментом в процессе дальнейшего их познания.

Для построения любой формальной системы необходимо: а) задание алфавита, т. е. определенного набора знаков; б) задание правил, по которым из исходных знаков этого алфавита могут быть получены “слова”, “формулы”; в) задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам (так называемые правила вывода).

В результате создается формальная знаковая система в виде определенного искусственного языка. Важное достоинство этой системы - возможность проведения в процессе исследования какого-либо объекта чисто формальным путем (оперирование знаками) без непосредственного обращения к этому объекту.

Другое достоинство формализации состоит в обеспечении краткости и четкости записи научной информации, что открывает большие возможности для оперирования ею.

Разумеется, формализованные искусственные языки не обладают гибкостью и богатством языка естественного. Зато в них отсутствует многозначность терминов (полисемия), свойственная естественным языкам. Они характеризуются точно построенным синтаксисом (устанавливающим правила связи между знаками безотносительно к их содержанию) и однозначной семантикой (семантические правила формализованного языка вполне однозначно определяют соотнесенность знаковой системы с определенной предметной областью). Таким образом, формализованный язык обладает свойством моносемичности.

Возможность представить те или иные теоретические положения науки в виде формализованной знаковой системы имеет большое значение для познания, но следует иметь в виду, что формализация той или иной теории возможна только при учете ее содержательной стороны. “Голое математическое уравнение еще не представляет физической теории; чтобы получить физическую теорию, необходимо придать математическим символам конкретное эмпирическое содержание”1.

Расширяющееся использование формализации как метода теоретического познания связано не только с развитием математики. В химии, например, химическая символика вместе с правилами оперирования ею явилась одним из вариантов формализованного искусственного языка. Все более важное место метод формализации занимал в логике по мере ее развития. Труды Лейбница положили начало созданию метода логических исчислений, что привело к формированию в середине XIX в. математической логики, которая во второй половине ХХ в. сыграла важную роль в развитии кибернетики, в появлении компьютеров, в решении задач автоматизации производства и т. д.

Язык современной науки существенно отличается от естественного человеческого языка. Он содержит много специальных терминов, выражений, в нем широко используются средства формализации, среди которых центральное место принадлежит математической формализации. Исходя из потребностей науки, создаются различные искусственные языки, предназначенные для решения тех или иных задач. Все множество созданных и создаваемых искусственных формализованных языков входит в язык науки, образуя мощное средство научного познания.

Аксиоматический метод. При аксиоматическом построении теоретического знания сначала задается набор исходных положений, не требующих доказательства (по крайней мере, в данной системе знания). Эти положения называются аксиомами, или постулатами. Затем из них по определенным правилам строится система выводов. Совокупность исходных аксиом и выведенных на их основе предложений образует аксиоматически построенную теорию.

Аксиомы — это утверждения, доказательства истинности которых не требуется. Число аксиом варьирует в широких границах: от двух-трех до нескольких десятков. Логический вывод позволяет переносить истинность аксиом на выводимые из них следствия. К аксиомам и выводам из них предъявляются требования непротиворечивости, независимости и полноты. Следование определенным, четко зафиксированным правилам вывода позволяет упорядочить процесс рассуждения при развертывании аксиоматической системы, сделать это рассуждение более строгим и корректным.

Чтобы создать аксиоматическую систему, требуется формальный язык. Широко используют символы (значки), а не громоздкие словесные выражения. Замена литературного языка логическими и математическими символами, как указано, называется формализацией. Если аксиоматическая система становится формальной, а ее положения приобретают характер формул, получаемые в результате вывода формулы называются теоремами, а используемые при этом аргументы — доказательствами теорем. Такова структура аксиоматического метода.

Метод гипотезы. В методологии термин “гипотеза” используется в двух смыслах: как форма существования знания, характеризующаяся проблематичностью, недостоверностью, нуждаемостью в доказательстве, и как метод формирования и обоснования объяснительных предложений, ведущий к установлению законов, принципов, теорий. Гипотеза в первом смысле слова включается в метод гипотезы, но может употребляться и вне связи с ней.

Лучше всего представление о методе гипотезы дает ознакомление с его стадиями.

Первой стадией метода гипотезы является ознакомление с эмпирическим материалом, подлежащим теоретическому объяснению. Первоначально этому материалу стараются дать объяснение с помощью уже существующих в науке законов и теорий. Если таковые отсутствуют, исследователь переходит ко второй стадии — выдвижению догадки или предположения о причинах и закономерностях данных явлений, при этом он старается пользоваться различными приемами: индуктивным наведением, аналогией, моделированием и др. Вполне допустимо, что на этой стадии выдвигается несколько объяснений и предположений, не совместимых друг с другом.

Третья стадия есть стадия оценки серьезности предположения и отбора из их множества наиболее вероятного. Гипотеза проверяется прежде всего на логическую непротиворечивость, особенно если она имеет сложную форму и разворачивается в систему предположений. Далее гипотеза проверяется на совместимость с фундаментальными интертеоретическими принципами данной науки.

На четвертой стадии происходит разворачивание выдвинутого предположения и дедуктивное выведение из него эмпирически проверяемых следствий. На этой стадии возможна частичная переработка гипотезы, введение в нее с помощью мысленных экспериментов уточняющих деталей.

На пятой стадии проводится экспериментальная проверка выведенных из гипотезы следствий. В результате экспериментальной проверки гипотеза получает эмпирическое подтверждение или опровергается. Однако эмпирическое подтверждение следствий из гипотезы не гарантирует ее истинности, а опровержение одного из следствий не свидетельствует однозначно о ее ложности. Все попытки построить эффективную логику подтверждения или опровержения теоретических объяснений гипотез пока не увенчались успехом. Статус объясняющего закона, принципа или теории получает лучшая по результатам проверки из предложенных гипотез. От такой гипотезы, как правило, требуется максимальная объяснительная и предсказательная сила.

Знакомство с общей структурой метода гипотезы позволяет определить ее как сложный комплексный метод познания, включающий в себя все многообразие его и форм и направленный на установление законов, принципов и теорий.

Иногда метод гипотезы называют еще гипотетико-дедуктивным методом, имея в виду тот факт, что выдвижение гипотезы всегда сопровождается дедуктивным выведением из него эмпирически проверяемых следствий. Но дедуктивные умозаключения — не единственный логический прием, используемый в рамках метода гипотезы. При установлении степени эмпирической подтверждаемости гипотезы используются элементы индуктивной логики. Индукция используется и на стадии выдвижения догадки. Существенное место при выдвижении гипотезы имеет умозаключение по аналогии. Как уже отмечалось, на стадии развития теоретической гипотезы можно использовать и мысленный эксперимент.

Объяснительная гипотеза как предположение о законе — не единственный вид гипотез в науке. Существуют также “экзистенциальные” гипотезы — предположения о существовании неизвестных науке элементарных частиц, единиц наследственности, химических элементов, новых биологических видов и т. п. Способы выдвижения и обоснования таких гипотез отличаются от объяснительных гипотез. Наряду с основными теоретическими гипотезами могут существовать и вспомогательные, позволяющие приводить основную гипотезу в лучшее соответствие с опытом. Как правило, такие вспомогательные гипотезы позже элиминируются. Существуют и так называемые рабочие гипотезы, которые позволяют лучше организовать сбор эмпирического материала, но не претендуют на его объяснение.

Важнейшей разновидностью метода гипотезы является метод математической гипотезы, который характерен для наук с высокой степенью математизации. Описанный ранее метод гипотезы является методом содержательной гипотезы, в котором сначала формулируются содержательные предположения о законах, а потом они получают математическое выражение. По методу математической гипотезы мышление идет другим путем: сначала для объяснения количественных зависимостей подбирается из смежных областей науки подходящее уравнение, что часто предполагает и его видоизменение, а затем этому уравнению пытаются дать содержательное истолкование.

Сфера применения метода математической гипотезы весьма ограничена. Он применим прежде всего в тех дисциплинах, где накоплен богатый арсенал математических средств в теоретическом исследовании. К таким дисциплинам относится современная физика. Метод математической гипотезы был использован при открытии основных законов квантовой механики.

 

5. Общенаучные методы, применяемые на эмпирическом

и теоретическом уровнях познания

Анализ и синтез. Под анализом понимают разделение объекта (мысленно или реально) на составные части с целью их отдельного изучения. В качестве таких частей могут быть вещественные элементы объекта или же его свойства, признаки, отношения и т. п.

Анализ — необходимый этап в познании объекта. С древнейших времен анализ применялся, например, для разложения на составляющие некоторых веществ. Заметим, что метод анализа сыграл в свое время важную роль в крушении теории флогистона.

Несомненно, анализ занимает важное место в изучении объектов материального мира. Но он составляет лишь первый этап процесса познания.

Для постижения объекта как единого целого нельзя ограничиваться изучением лишь его составных частей. В процессе познания необходимо вскрывать объективно существующие связи между ними, рассматривать их в совокупности, в единстве. Этот второй этап в процессе познания — переход от изучения отдельных составных частей объекта к изучению его как единого целого, что возможно только в том случае, если метод анализа дополняется другим методом — синтезом.

В процессе синтеза соединяются воедино составные части (стороны, свойства, признаки и др.) изучаемого объекта, расчлененные в результате анализа. На этой основе проводят дальнейшее изучение объекта, но уже как единого целого. Синтез не означает простого механического соединения разъединенных элементов в единую систему. Он раскрывает место и роль каждого элемента в системе целого, устанавливает их взаимосвязь и взаимообусловленность, т.е. позволяет понять подлинное диалектическое единство изучаемого объекта.

Анализ фиксирует в основном то специфическое, что отличает части друг от друга. Синтез же вскрывает то существенно общее, что связывает части в единое целое. Анализ, предусматривающий осуществление синтеза, своей центральной задачей имеет выделение существенного. Тогда и целое выглядит не так, как при “первом знакомстве” с ним, а значительно глубже, содержательнее.

Анализ и синтез с успехом используются и в сфере мыслительной деятельности человека, т.е. в теоретическом познании. Но и здесь, как и на эмпирическом уровне познания, анализ и синтез - это не оторванные друг от друга операции, по своему существу они две стороны единого аналитико-синтетического метода познания.

Эти два взаимосвязанных приема исследования получают в каждой отрасли науки свою конкретизацию. Из общего приема они могут превращаться в специальный метод: так, существуют конкретные методы математического, химического и социального анализа. Аналитический метод получил свое развитие и в некоторых философских школах и направлениях. То же можно сказать и о синтезе.

Индукция и дедукция. Индукция (от лат. inductio — наведение, побуждение) есть формально-логическое умозаключение, которое приводит к получению общего вывода на основании частных посылок. Другими словами, это движение нашего мышления от частного к общему.

Индукция широко применяется в научном познании. Обнаруживая сходные признаки, свойства у многих объектов определенного класса, исследователь делает вывод о присущности этих признаков, свойств всем объектам данного класса. Наряду с другими методами познания индуктивный метод сыграл важную роль в открытии некоторых законов природы (всемирного тяготения, атмосферного давления, теплового расширения тел и др.).

Индукция, используемая в научном познании (научная индукция), может реализовываться в виде следующих методов.

1. Метод единственного сходства (во всех случаях наблюдения какого-то явления обнаруживается лишь один общий фактор, все другие — различны; следовательно, этот единственный сходный фактор есть причина данного явления).

2. Метод единственного различия (если обстоятельства возникновения какого-то явления и обстоятельства, при которых оно не возникает, почти во всем сходны и различаются лишь одним фактором, присутствующим только в первом случае, то можно сделать вывод, что этот фактор и есть причина данного явления).

3. Соединенный метод сходства и различия (представляет собой комбинацию двух указанных методов).

4. Метод сопутствующих изменений (если определенные изменения одного явления всякий раз влекут за собой некоторые изменения в другом явлении, то делается вывод о причинной связи этих явлений).

5. Метод остатков (если сложное явление вызывается многими факторами, причем некоторые из них известны как причина какой-то части данного явления, то следует вывод: причина другой части явления - остальные факторы, входящие в общую причину этого явления).

Родоначальником классического индуктивного метода познания является Ф. Бэкон. Но он трактовал индукцию чрезвычайно широко, считал ее важнейшим методом открытия новых истин в науке, главным средством научного познания природы.

На самом же деле методы научной индукции служат главным образом для нахождения эмпирических зависимостей между экспериментально наблюдаемыми свойствами объектов и явлений.

Дедукция (от лат. deductio - выведение) - получение частных выводов на основе знания общих положений. Другими словами, это есть движение нашего мышления от общего к частному, единичному.

Но особенно большое познавательное значение дедукции проявляется в том случае, когда в качестве общей посылки выступает не просто индуктивное обобщение, а гипотетическое предположение, например, новая научная идея. В этом случае дедукция является отправной точкой зарождения новой теоретической системы. Созданное таким путем теоретическое знание предопределяет дальнейший ход эмпирических исследований и направляет построение новых индуктивных обобщений.

Получение новых знаний посредством дедукции существует во всех естественных науках, но особенно важен дедуктивный метод в математике. Оперируя математическими абстракциями и строя свои рассуждения на весьма общих положениях, математики вынуждены чаще всего пользоваться дедукцией. И математика является, пожалуй, единственной собственно дедуктивной наукой.

В науке Нового времени пропагандистом дедуктивного метода познания был видный математик и философ Р. Декарт.

Но, несмотря на имевшие место в истории науки и философии попытки оторвать индукцию от дедукции, противопоставить их в реальном процессе научного познания, эти два метода не применяются как изолированные, обособленные друг от друга. Каждый из них используется на определенном этапе познавательного процесса.

Более того, в процессе использования индуктивного метода зачастую в скрытом виде присутствует и дедукция. “Обобщая факты в соответствии с какими-то идеями, мы тем самым косвенно выводим получаемые нами обобщения из этих идей, причем далеко не всегда отдаем себе в этом отчет. Кажется, что наша мысль движется прямо от фактов к обобщениям, что тут присутствует чистая индукция. На самом же деле, сообразуясь с какими-то идеями, иначе говоря, неявно руководствуясь ими в процессе обобщения фактов, наша мысль косвенно идет от идей к этим обобщениям, и, следовательно, тут имеет место и дедукция... Можно сказать, что во всех случаях, когда мы обобщаем, сообразуясь с какими-либо философскими положениями, наши умозаключения являются не только индукцией, но и скрытой дедукцией”.1

Подчеркивая необходимую связь индукции и дедукции, Ф. Энгельс настоятельно советовал ученым: “Индукция и дедукция связаны между собой столь же необходимым образом, как синтез и анализ. Вместо того, чтобы односторонне превозносить одну из них до небес за счет другой, надо стараться каждую применять на своем месте, а этого можно добиться лишь в том случае, если не упускать из виду их связь между собой, их взаимное дополнение друг другом”.

 

Основные понятия

Метод

Методология

Эмпирический уровень

Теоретический уровень

Диалектика

Детерминизм

Наблюдение

Эксперимент

Измерение

Сравнение

Идеализация

Формализация

Анализ

Синтез





Ответьте по темам для закрепления

  1. Научные методы эмпирического исследования.

  2. Понятие метода и методологии.

  3. Классификация методов научного исследования: эмпирический, теоретический и общелогический.

  4. Общенаучные эмпирические методы познания (наблюдение, эксперимент, сравнение).

  5. Всеобщий (диалектический) метод.

  6. Методы теоретического исследования (формализация, аксиоматический метод, гипотетико-дедуктивный метод).

  7. Общелогические методы и приемы познания (анализ, синтез, абстрагирование, идеализация, обобщение, индукция, дедукция).


ТЕМА 3. ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ. ЭЛЕМЕНТЫ СИСТЕМОЛОГИИ


  1. Понятие системы

  2. Системы, надсистемы, подсистемы. Что изучает системология?

  3. Место системологии среди других наук


1. Понятие системы

Каждый из нас в своей жизни неоднократно сталкивается с проблемами или с необходимостью решения самых разнообразных задач не только научных, производственных, но и простых житейских, поэтому приходится принимать решения, и каждый знает, насколько это бывает сложно и сколько умственных усилий и душевных сил на это требуется. Например: по какой дороге везти груз? Какой суп сварить на обед? Какой построить садовый домик?

Часто приходится принимать решения и на работе, и дома. Ну а для руководителей любого ранга решения — это основной вид деятельности. Задачи такого типа относятся к разряду жизненно важных задач.

Принимая решение, руководитель предприятия, врач, военачальник, исследователь наряду с количественными результатами должен учитывать множество обстоятельств и соображений. В результате решение не сводится к однозначным ответам. Как правило, получается, что в одинаковых условиях можно действовать и так, и иначе. А жизнь заставляет на чем-то остановиться, прийти к вполне определенному, единственному решению. Тут не обойтись без выбора, который, помимо умения считать, требует еще и волевых качеств.

Французский физик и логик, ректор Парижского университета Жак Буридан (ок. 1300—ок. 1358) сочинил притчу об осле, который умер с голода, так как не смог выбрать одну из двух одинаковых охапок сена, оставленных ему хозяином. Печальная история буриданова осла — лучшая иллюстрация того, что может приключиться, если у принимающего решение отсутствует воля.

В нашем веке условия человеческой деятельности и связанные с ней решения небывало усложнились. Рассчитывать при принятии решения только на опыт и интуицию уже нельзя. Полагаться в решении такой задачи на «озарение» — это значит заранее обречь себя на неудачу.

Все “жизненные задачи” являются плохо поставленными задачами, т.е. из их условий нельзя однозначно  понять, что является исходными данными, а что — результатами и какова связь между ними.

К примеру, задание “решить уравнение  2х + 3 = 7”, конечно, является задачей (возможно, для кого-то и весьма трудной), но не является плохо поставленной задачей, так как в ней абсолютно ясно, что дано, что надо найти и какова связь между исходными данными и результатами. Точно так же любая текстовая задача из учебника математики (да из практически любого другого предмета) — это хорошо поставленная задача.

Оказывается, для решения самых разнообразных жизненных, плохо поставленных задач существуют специальные методы и подходы, которые позволяют выбрать правильное решение, добиться лучших результатов при тех же затратах. Любые методы, которые помогают человеку понять, что он хочет и что у него есть, которые позволяют оценить с единых позиций желаемые цели и имеющиеся ресурсы, являются не только  полезными, но порой и просто необходимыми.

Однако существуют общие методы и средства разрешения сложных проблем, и владение ими позволяет не только облегчить сам путь разрешения проблемы, но и выбрать из различных путей наиболее оптимальный и, что не менее важно, четко определиться со своими целями и задачами, трезво оценить имеющиеся ресурсы. Владение этими методами необходимо всем - от домохозяйки и простого рабочего до академика и президента.

Овладеть этими методами и позволяет системология и системотехника. Она поможет разобраться с методами решения задач,  выяснить причины сложностей, возникающих при их решении. 

Прежде всего необходимо научиться четко ставить перед собой цель, т. е. определить, что вы имеете и чего хотите добиться. Неверно выбранная или нечетко сформулированная цель может привести к невозможности решения задачи или к неверным результатам.

Для того, чтобы правильно поставить цель, необходимо четко определиться с системой, надсистемой и подсистемами, с которыми вы будут работать, и определить цели различных уровней, в том числе и цели надсистемы. Декомпозиция целей системы на локальные цели и задачи позволяет наметить план своих действий, увидеть несколько путей разрешения проблемы. Это помогает разобраться, какие ресурсы необходимы для достижения цели и какими ресурсами вы располагаете. Таким образом, вы обучитесь правильно ставить задачу, ну а это, как известно, самый сложный этап, вызывающий очень большие затруднения.

Понятие «система». Вам знакомы такие понятия, как «система кровообращения», «нервная система», «система водоснабжения города», «система связи», «периодическая система элементов Д.И.Менделеева», «системы счисления» и т.д.

Понятие «система» относится к числу основных, т.е. лежащих в основании теории, а потому оно может быть лишь описано через синонимы и пояснено примерами.

Термин «система» в переводе с греческого означает целое, составленное из частей, или соединение частей в целое. Система состоит из элементов, причем они взаимосвязаны. Характеристики системы определяются не столько характеристиками ее элементов, сколько характеристиками взаимосвязей. Одни и те же элементы в зависимости от объединяющей их взаимосвязи могут образовывать различные по своим свойствам системы, как, например, из одних и тех же кирпичей можно складывать разнообразные сооружения.

В природе и обществе под системой понимают единство связанных друг с другом предметов и явлений. Рассмотрим примеры. Любой живой организм является системой, состоит из отдельных, но тесно взаимосвязанных частей. Если разобрать живой организм на отдельные части, его не будет. Живые организмы, в свою очередь, тоже объединяются в систему. Об экосистемах говорят на уроках экологии. Люди тоже объединяются в системы. Например, системой можно считать студенческий коллектив, группу вуза или целое государство. Системой является и Вселенная, так как все звезды, все планеты взаимодействуют друг с другом. Системой является обычный самолет. Если произойдет поломка одной из его частей, может произойти авария.

Таким образом, система качественно отличается от суммы составляющих ее частей, имеет свойства, которых нет у ее элементов. Эти новые свойства определяются именно взаимосвязями элементов. Например: объединим в систему вас и стереомагнитофон с колонками. Чтобы добиться стереоэффекта, нужно определенное взаиморасположение вас и звуковых колонок. Если же вы расположитесь в одну линию с колонками, то стереоэффект пропадет.

Природа элементов, входящих в систему, может быть самой разнообразной. Элементами могут быть следующие:

материальные объекты (небесные тела, детали станка и др.);

субъекты (рабочие, служащие, анатомические органы живых существ и т.д.);

идеальные объекты (системы аксиом, система основных понятий механики, проект технологических линий и др.).

Системы бывают искусственными, созданными руками человека (например, самолет, завод, система счисления) и естественными. Примерами естественных систем могут служить кристаллы, Солнечная система, живые организмы.



2. Системы, надсистемы, подсистемы. Что изучает системология?

Определив систему, мы проводим условную замкнутую границу, за которой остаются не вошедшие в систему элементы. В примере со стереомагнитофоном за границами системы остались все посторонние звуки, хотя эти звуки тоже могут влиять на ваш организм.

Множество существующих вне системы элементов, которые оказывают влияние на систему, или, наоборот, на которые воздействует система, называют внешней средой системы. Если мы возьмем в качестве системы одну группу, то весь остальные группы будет относиться к внешней среде нашей системы.

Граница между системой и ее внешней средой очень условна. Наличие связей между элементами системы и элементами внешней среды часто затрудняет определение границ системы. Формального способа определения границ системы не существует.

Итак, система связана с окружающей средой: среда воздействует на систему и система воздействует на среду. Связи, с помощью которых внешняя среда воздействует на систему, называют входами системы, а связи, с помощью которых система воздействует на среду, называются выходами системы.

Любая система, в свою очередь, может являться элементом другой системы более высокого уровня, которая будет для нашей системы внешней средой и которая называется надсистемой (или метасистемой). Если принять за систему какую-либо группу, состоящую из студентов, то вуз, состоящий из групп и педагогического состава, может являться для него системой более высокого уровня (надсистемой). Образовательное учреждение, в свою очередь, может являться элементом системы образования города и т.д.  Группа, в свою очередь, является элементом системы образовательного учреждения, а образовательное учреждение является элементом системы образования города.

Если элементы системы сами являются системами, то их обычно называют подсистемами данной системы, а ее трактуют как общую систему. Каждая общая система по отношению к ее элементам и подсистемам является надсистемой (метасистемой). Практически все элементы любой системы можно рассматривать в качестве ее подсистем. В этом смысле каждая система является составляющей некоей надсистемы.

Сложность такого положения заключается в том, что неясно, до какого предела систему можно разбивать на подсистемы, а также образовывать метасистемы (например, станок состоит из отдельных узлов, каждый узел состоит их отдельных деталей, каждая деталь состоит из молекул, каждая молекула состоит из...; и наоборот, отдельный станок является частью всех станков цеха, все станки цеха являются материальной частью цеха и т.д.). Другими словами, остается открытым вопрос о существовании минимальной подсистемы и максимальной метасистемы по отношению к любой системе. Однако такая неопределенность философского плана не мешает пользоваться понятием системы в конкретных научных дисциплинах.

Те части системы, которые удобнее рассматривать как  неделимые, можно называть элементами системы, а те части системы, которые будем рассматривать как составленные из других частей, – называть подсистемами.

При рассмотрении систем важно учитывать положение о всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости явлений. Любой элемент, любая подсистема испытывает на себе влияние не только данной системы, но и метасистемы. Так, если рассматривать группу как систему, то на элементы этой системы — студентов группы оказывает влияние и надсистема — образовательное учреждение.

В то же время нельзя забывать, что свойства системы в значительной степени определяются ее элементами. В нашем примере коллектив образовательного учреждения зависит от каждого студента данной группы.

Таким образом, система не может рассматриваться изолированно, вне связей с надсистемами, система зависит от свойств надсистем.

Системы более высокого уровня сложнее своих подсистем. С повышением уровня система приближается к общегосударственным, общенациональным интересам или к интересам всего человечества. На такую систему влияет очень большое число сложных и разнообразных факторов, которые очень трудно учесть.

Сложность систем. Рассмотрим некоторую систему, состоящую из N элементов. Тогда количество возможных взаимосвязей между ними выражается числом N•(N — 1). Это следует из того, что между любыми ее двумя элементами существуют две связи — прямая и обратная, которые могут не совпадать друг с другом.

Те системы, в которых количество связей относительно невелико, обычно называют простыми системами. Те же системы, в которых очень большое количество связей, называют сложными системами.

Обычно различают три типа сложных систем. К первому относятся системы с четко выраженной иерархией (соподчиненностью). Сложные системы первого типа поддаются математическому описанию. Системы такого типа называют не очень сложными системами. К не очень сложным системам можно отнести, например, телефонную сеть какого-либо города.

Ко второму типу относятся системы, которые не поддаются строгому математическому описанию, либо те системы, для которых математический аппарат еще не разработан. Системы такого типа называют очень сложными системами. К ним можно отнести, например, нашу планету.

К третьему типу сложных систем причисляют такие, в которых отчетливо просматривается присутствие «человеческою фактора», обладающего своими скрытыми целями. Каждый человек имеет свои личные цели, которые далеко не всегда совпадают с целями системы, в которую они входят. Часто эти цели не ясны другим людям, прежде всего руководителям системы. Поэтому часто такие системы оказываются неэффективными и их цель не бывает достигнута вообще или в полной мере. Чтобы такие системы были эффективными, необходимо учитывать и интересы входящих в эту систему людей. Если руководитель предприятия не будет учитывать интересы своих работников, не будет заботиться о них, то такое предприятие не сможет работать достаточно эффективно. Системы третьего типа будем называть сверхсложными системами.

Заметим, что система, включающая небольшое количество людей, имеет немного связей, но она будет сверхсложной системой. Поэтому следует сделать уточнение: простыми будем называть те системы, в которых количество связей относительно невелико и нет ярко выраженного человеческого фактора.

Важно отметить, что простые и сложные системы подвергаются научному исследованию, а для сверхсложных систем подходящий исследовательский аппарат еще не разработан.

Предложенная классификация систем по степени сложности не является достаточно полной и строгой.



3. Место системологии среди других наук

С конца 30-х годов прошлого века системы стали предметом исследования математиков, рассматривающих «системы вообще» в различных предметных областях. Во второй половине века появился ряд новых научных направлений: кибернетика, математическая теория систем, теория принятия решений, исследование операций и искусственный интеллект. Все эти направления тесно связаны с возникновением компьютерных технологий, и все они связаны с понятием системы.

Естественно, возник вопрос: а нельзя ли смотреть на эти научные направления как на части общей науки о системах? Идея построения теории, которая бы занималась системами любой природы, принадлежит австрийскому 6иологу Людвигу фон Берталанфи (1901—1972). Эта наука названа системологией. Термин «системология» в философском аспекте ввел И.Б. Новиков в 1965 г., однако для обозначения широкой области теории систем данный термин впервые применил В.Т. Кулик в 1971 г. Со временем стало ясно, что теория надежности информации, управления, самоорганизации и другие дисциплины кибернетики исследуют различные свойства одного и того же целостного объекта – сложной системы. Поэтому многие современные исследователи стали отождествлять кибернетику с системологией.

Наука требует правильной постановки вопроса или необходимости ставить вопросы: "Что я хочу сделать?", "Зачем я хочу это сделать?" и "Как это сделать?", для их решения необходим системный подход.

Системология (от греч. σύστημα — целое, составленное из частей; ло́гос (от греч. λόγος — «слово», «мысль», «смысл», «понятие» - как наука), - область научно-практической деятельности, изучающая и использующая системность, организацию и самоорганизацию объектов (системогенез), процессов и явлений в природе, науке, технике, обществе и психологии личности, включая новую для биофизики (биофизика сложных систем) синергологию. Основания, знания и методы системологии, присутствуя в науках и научно-практической деятельности, способствуют лучшему и эффективному познанию, конструктивному проектированию и эффективному управлению проектами.

Системология  — это методология изучения, проектирования управления, где используется природная системность мира и его базовые категории. Универсальность методологии в системологии применима для оптимизации методик частных научно-практических направлений. Доминирование технических направлений системологии объясняется развитием цивилизации, но происходит из системологии самой природы.

Новые знания определяют качество жизни человека и его самореализацию как вида.

Системология является объектом (системность мира), продуктом (знания) и инструментом (методы и алгоритм деятельности) методологии.

Системология определяется как фундаментальная наука, устанавливающая общие законы эффективности сложных систем технической, биологической и социальной природы.

Системология оперирует такими понятиями, как системность, системогенез, объект-система, дает их классификацию, алгоритм.

Системология (или системный анализ) - это наука об общих принципах организации сложных систем, таких сложных, что трудно изучать протекающие в них процессы и тем более их контролировать. Системология позволяет по косвенным признакам прогнозировать те или иные процессы и управлять ими. Компьютер открыл исследователю возможность экспериментировать точно так же, как это делают в лабораториях.

Системология вышла за рамки математики. Уже не только ученые, но и люди самых различных профессий (инженеры, предприниматели, педагоги, деятели культуры) обнаружили системность своей деятельности.

Обратимся не только к естественным системам, созданным самой природой, но и к искусственным системам, созданным человеком. О том, как правильно создавать системы, мы узнаем при знакомстве с элементами системологии.

Можно выделить два основных направления научного развития,

Первое направление состоит в следующем. Для того чтобы понять тонкости, лежащие в основе явления, ученый стремится проникнуть вглубь изучаемого объекта, явления; оно искусственно расчленяется, каждая часть рассматривается отдельно, без учета влияния извне. Изучением каждой из этих частей занимаются специальные научные дисциплины.

Мы привыкли к традиционному делению наук на физику, химию, биологию, социологию и др. Предметом любой научной дисциплины является определенный класс систем.

Физика изучает одни свойства предметов и явлений, химия — другие, биология — третьи, социология — четвертые… Обычно эти предметы и явления представляют собой сложные системы со множеством связей. Но система, как уже отмечено, качественно отличается от суммы составляющих ее частей и имеет свойства, которых нет у ее элементов. Яблоко, например, с точки зрения химика — это набор химических элементов, для физика - это предмет, который имеет определенную массу и низкую электропроводность, для биолога — это плод и т.д. Для любого это яблоко, имеющее свойства, присущие только ему.

Другое направление возникло благодаря намерениям исследователей добиться результатов, характеризующих все явления, при этом могут игнорироваться некоторые особенности, глубина результата, но выявляются общие свойства, которые характерны для групп явлений, фактов, закономерностей и т.д. Другими словами, достижения научных дисциплин обобщаются.

Системный подход базируется как раз на том, что к предмету или явлению нужно относиться как к системе, где они могут проявить свои системные свойства. Само явление рассматривается как элемент некоторой системы с учетом взаимосвязей с другими явлениями, что позволяет выделить основные свойства явлений. Они, как правило, носят междисциплинарный характер.

Системный подход позволяет охватить весь изучаемый предмет или явление — с учетом разнообразных связей, присущих только ему. На системный подход опираются те дисциплины, для которых недостаточно разработан исследовательский аппарат.

Системология предполагает «горизонтальное» разделение знаний, т.е. делит все знания не по предметам, а по уровню сложности — на простые, не очень сложные, очень сложные и сверхсложные знания. Таким образом, привычному разделению наук противопоставляется объединение наук.

Следовательно, системологию нельзя сравнивать с другими науками. Более правильно рассматривать ее как новое направление в науке.


Основные понятия

Система

Элементы системы

Подсистема

Надсистема

Системность

Системогенез

Классификация систем

Алгоритм системогенеза


Задания для закрепления темы

  1. Дайте определение системы. Приведите примеры систем, их типов.

  2. Перечислите элементы системы.

  3. Что изучает системология?

  4. Охарактеризуйте основные направления системологии.



ТЕМА 4. ПОДГОТОВКА К ПРОВЕДЕНИЮ НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ


  1. Объектная область, объект и предмет

  2. Тема, проблема и актуальность исследования. Определение гипотезы. Цель и задачи исследования

  3. Проведение научного исследования


1. Объектная область, объект и предмет

Подготовка к проведению научного исследования традиционно ведется в несколько этапов. Специалисты предлагают различные методические рекомендации. Однако заметим, что они касаются в основном не того или иного этапа, а их последовательности. В связи с этим предлагаемые в методических рекомендациях этапы проведения исследования включают в себя все элементы, признанные наукой как необходимые составляющие исследовательской деятельности, и предлагают лишь особую, возможно, отличную от прочих рекомендаций их последовательность, которая представляется наиболее удобной для практического применения.

Научное исследование, в отличие от повседневного опытного познания, носит систематический и целенаправленный характер. Его важная задача –четкое определение сферы научно-исследовательской деятельности, ее объекта и предмета, своеобразная «система координат». Работа над любым исследованием начинается с определения выбранной области. Ее составляют три элемента: объектная область, объект и предмет исследования. Этот этап предшествует выбору темы исследования. Дадим краткие определения каждого из элементов.

  Объектная область исследования - это сфера науки и практики, в которой находится объект исследования; может соответствовать той или иной учебной дисциплине, например математике, биологии, литературе, физике и т.д.

Объект исследования - это процесс или явление, вызывающее интерес исследователя. Объект - это своеобразный носитель проблемы, то, на что направлена исследовательская деятельность. С понятием объекта тесно связано понятие предмета исследования.

Предмет исследования - это конкретная часть объекта, внутри которой ведется поиск. Предметом исследования могут быть явления, отдельные их стороны, аспекты и отношения между отдельными сторонами и целым (совокупность элементов, связей, отношений в конкретной области объекта). Именно предмет исследования служит темой работы.

Границы между объектной областью, объектом, предметом условны, подвижны. То, что в одном случае является объектом исследования, в другом - может стать объектной областью; то, что было объектом, в ином случае предстает в качестве предмета исследования. Например, если объектом одного исследования стали творческие связи узбекской и французской литератур XIX в., то в качестве предмета изучения могут быть выделены особенности межкультурных заимствований. В работе иного характера, напротив, объектом могут стать межкультурные связи, а предметом - особенности взаимодействий узбекской и французской литератур.



2. Тема, проблема и актуальность исследования. Определение гипотезы. Цель и задачи исследования

Тема - еще более узкая сфера в рамках предмета исследования. Выбор темы для многих является весьма трудным этапом. Часто студенты выбирают слишком масштабные или сложные темы, они могут оказаться непосильными для их раскрытия при учебном исследовании. Возможен выбор темы, давно ставшей предметом внимания или являющейся «неизвестной землей» лишь для еще не вполне осведомленного начинающего исследователя.

Тема - ракурс, в котором рассматривается проблема. Она представляет объект изучения в определенном аспекте, характерном для данной работы. Чтобы облегчить процесс выбора темы, выделим основные критерии для нее.

  • Желательно, чтобы тема представляла интерес для студента не только на данный момент, но и вписывалась в общую перспективу его профессионального развития, имела непосредственное отношение к выбранной им специальности.

  • Хорошо, если выбор темы мотивирован интересом к ней и студента, и его руководителя. Когда сам научный руководитель занят исследовательской работой, то в рамках избранной им сферы он выделяет область, требующую разработки студентом.

  • Тема также должна быть реализуема, это значит, что по выбранной теме должны быть обеспечены несложное оборудование, литература, не нужны полевые условия.

Не менее важно правильно сформулировать тему. Ведь тема - это своего рода визитная карточка исследования. Но формулировка будет носить не окончательный, а предварительный характер. Некоторые традиционные требования имеют в виду то, что тема должна быть сформулирована по возможности лаконично, а используемые понятия должны быть логически взаимосвязаны.

Формулировка темы отражает сосуществование в науке уже известно­го и еще не исследованного, т.е. процесс развития научного познания. По этой причине очень ответственным этапом в подготовке исследования становится этап обоснования актуальности темы.

Обосновать актуальность - значит объяснить необходимость изучения данной темы в общем процессе научного познания. Актуальность может состоять в необходимости получения новых данных, необходимости проверки новых методов и др. Это обязательное требование к любой работе.

И здесь главную помощь студенту оказывает его научный руководитель, ориентирующий начинающего исследователя в степени проработанности той или иной проблемы, в соответствии с чем и выбрана тема работы. Подтверждение актуальности, как и формулировка темы, не должно быть многословным, важно показать главное. Следует указать, почему именно она и именно в данное время является актуальной, поэтому желательно осветить причины, по которым изучение этой темы стало необходимым и что мешало ее раскрытию раньше, в предыдущих исследованиях.

Несомненным показателем актуальности является наличие проблемы в данной области исследования. Как правило, ее появление связано с тем, что достигнутый уровень научного знания уже не позволяет решать новые задачи, познавать новые явления, объяснять ранее неизвестные факты или выявлять несовершенство прежних способов объяснения, признанных фактов и закономерностей.

Таким образом, можно представить проблему как некую противоречивую ситуацию, требующую своего разрешения, которое может быть связано с практической необходимостью. Это значит, что, обращаясь к той или иной проблеме, исследователю нужно четко представить, на какие вопросы практики могут дать ответ результаты его работы.

Правильная постановка и ясная формулировка новых проблем в ис­следовании очень важны. Она определяет стратегию исследования, на­правление научного поиска.

На первом этапе работы не всегда можно точно определить тему исследования, пути и способы ее разработки и осуществления. Для этого необходимо использовать научную литературу по проблеме, после чего тема обычно уточняется, изменяется.

Уточнив тему в результате изучения специальной литературы, исследователь может приступать к выработке гипотезы. Это один из самых от­ветственных моментов работы над исследованием. Сначала обратимся к определению самого понятия.

Гипотеза должна удовлетворять ряду требований:

  • быть проверяемой;

  • содержать предположение;

  • быть логически непротиворечивой;

  • соответствовать фактам.

В переводе с древнегреческого гипотеза значит «основание, предположение». В современной научной практике гипотеза определяется как научно обоснованное предположение о непосредственно наблюдаемом явлении.

При формулировке гипотезы обычно используются словесные конструкции типа «если..., то...»; «так..., как ...»; «при условии, что...», т.е. такие, которые направляют внимание исследователя на раскрытие сущности явления, установление причинно-следственных связей.

Процесс формулирования гипотезы не является одномоментным актом. Вначале лучше составить ее рабочий вариант - как первичное, временное предположение, служащее для систематизации материала. После накопления фактического материала рабочий вариант гипотезы уточняется, видоизменяется и приобретает вид окончательной научной гипотезы.

Вслед за выработкой гипотезы начинается следующий этап подготовки к исследованию - определение его цели и задач. Точнее, не начинается, а продолжается, так как выработка цели и задач происходит уже в ходе разработки гипотезы. Заметим, что любое деление на этапы достаточно условно, особенно в практической деятельности, какой является и деятельность научно-исследовательская. Тем не менее это деление необходимо в чисто учебных, объяснительных целях для того, чтобы максимально ясно обозначить все составляющие той или иной деятельности. На практике же названные этапы могут протекать параллельно, перекрещиваться и даже меняться местами в зависимости от конкретной ситуации исследования. Важно лишь все их учитывать как необходимые элементы данного вида деятельности. Именно этим оправдывается предпринятое нами структурирование.

В общем виде цель и задачи должны уточнить направления, по которым пойдет доказательство гипотезы.

Цель исследования - это конечный результат, которого хочет достичь исследователь при завершении своей работы. Выделим наиболее типичные цели. Ими может быть определение характеристик явлений, не изученных ранее; выявление взаимосвязи явлений; изучение развития явлений; описание нового явления; обобщение, выявление общих закономерностей; создание классификаций.

Формулировку цели исследования также можно представить различными способами, традиционно употребляемыми в научной речи. Приведем примеры некоторых из них: «цель - выявить...; установить...; обосновать...; уточнить...; разработать...»

Формулировать задачи необходимо тщательно, так как описание их решения в дальнейшем составит содержание глав. Названия глав рождаются именно из формулировок задач. Предложим одно из определений понятия «задача».

Задача исследования - это выбор путей и средств для достижения цели в соответствии с выдвинутой гипотезой. Задачи лучше всего формулировать в виде утверждения того, что необходимо сделать, чтобы цель была достигнута. Постановка задачи и основывается на дроблении цели исследования на подцели. Перечисление целей строится по принципу от наименее сложных к наиболее сложным, трудоемким, а их количество определяется глубиной исследования.

Цель - идеальное видение результата, который направляет деятельность человека. Исследователь для достижения поставленной цели и проверки положений сформулированной им гипотезы выделяет конкретные задачи исследования.

После формулирования гипотезы, цели и задач исследования следует этап определения методов. Метод – это способ достижения цели исследования. Очевидна решающая роль выбора метода в успехе той или иной исследовательской работы.

Методы научного познания делятся на общие и специальные. К общим методам относятся теоретические, эмпирические, математические.  

К теоретическим методам относятся следующие:

  • моделирование позволяет применять экспериментальный метод к объектам, непосредственное действие с которыми затруднительно или невозможно; оно предполагает мыслительные или практические действия с «моделью»;

  • абстрагирование состоит в мысленном отвлечении от всего несущественного и фиксировании одной или нескольких интересующих исследователя сторон предмета;

  • анализ и синтез; анализ – метод исследования путём разложения предмета на составные части, синтез – соединение полученных при анализе частей в нечто целое. Анализ и синтез существуют как целое; методами анализа и синтеза проводится, например, начальный этап исследования – изучение литературы по теме исследования;

  • восхождение от абстрактного к конкретному. Оно осуществляется в два этапа. На первом этапе единый объект расчленяется на части, описывается при помощи понятий и суждений; а на втором этапе восстанавливается исходная целостность предмета.

Эмпирические методы: наблюдение, сравнение, эксперимент. Экспериментальное изучение объекта имеет ряд преимуществ по сравнению с другими методами.

К математическим методам относятся следующие:

  • статистические методы;

  • методы и модели теории графов и сетевого моделирования;

  • методы и модели динамического программирования;

  • методы и модели массового обслуживания;

  • метод визуализации данных (функции, графики и др.).

Отбор методов совершается при обязательном руководстве педагога.


3. Проведение научного исследования.

Проведение научного исследования включает в себя два этапа: собственно проведение (так называемый технологический этап) и аналитический, рефлективный этап. 

Сначала составляется рабочий план, в нем выделяют три части.

В первой необходимо указать цель планируемых экспериментов, перечислить необходимое для проведения эксперимента оборудование, формы записей в черновых тетрадях, где ведется первичная обработка и анализ результатов практических действий, их проверка; определение объекта, предмета исследования, его методы. План должен предусматривать всё, что можно предвидеть уже на первом этапе.

Во второй части дается описание экспериментальной части работы, что зависит от темы работы, объектной области, в соответствии с чем определяется его специфика. Необходимо проанализировать, насколько выбранные методы помогут подтвердить гипотезу, уточнить ее соответствие цели исследования.

В третьей части ведется оформление результатов исследования. Указывается способ экспертизы и представления результатов исследования – от рецензии до обсуждения в группе учащихся и выступления на конференции. Чем чаще результаты работы подвергаются обсуждению в разных по составу аудиториях, тем лучше для её автора. На этом этапе целесообразно продумать способ представления результатов исследования на городской конференции, отработать формы представления в виде статьи и тезисов, осмыслить возможные рекомендации по практическому применению результатов, т.е. спланировать внедренческий этап исследования.

Составление плана-проспекта – это реферативное, подробное изложение вопросов, по которым будет систематизироваться весь собранный фактический материал. План-проспект служит основой для последующей оценки научным руководителем соответствия работы студента цели и задачам исследования. По этому плану можно будет судить об основных положениях содержания будущей исследовательской работы, принципах раскрытия темы, о построении и соотношении объёмов отдельных её частей.

Практически план-проспект – это черновое оглавление работы с реферативным раскрытием содержания её глав и подглав. Наличие плана-проспекта позволит анализировать её результаты, проверить их соответствие намеченной цели и при необходимости внести коррективы.


Основные понятия

Выбор темы

Определение объектной области

Проблемы и обоснование их актуальности

Формулирование цели исследования

Задачи исследования

Методы исследования

Формулировка гипотезы

Методы исследования

План-проспект


Ответьте по тезисам для закрепления темы

  1. Положение о написании научного исследования.

  2. Виды и формы научного исследования.

  3. Различные подходы к научному исследованию.

  4. Объектная область, объект и предмет.

  5. Тема, проблема и актуальность исследования.

  6. Определение гипотезы.

  7. Цель и задачи исследования.

  8. Проведение научного исследования.



ТЕМА 5. СБОР НАУЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ


  1. Основные источники научной информации

  2. Научные документы как основа будущего исследования

  3. Использование научных и справочно-информационных документов


1. Основные источники научной информации

Слово "информация" происходит от лат. informatio – сведения, разъяснения. Одна и та же информация может являться новой или устаревшей, актуальной или неактуальной для разных людей.

Информация – это любые сведения, которые интересуют конкретного человека в конкретной ситуации.

Можно выделить всего пять различных методов сбора необходимой информации:

  • наблюдение;

  • экспериментальное наблюдение;

  • эксперимент;

  • анализ документации;

  • опрос.

С их помощью собирается необходимый материал для выявления, анализа и решения поставленной проблемы.

Наблюдение как метод сбора данных относится к научным методам, подчинено главной задаче исследования и характеризуется следующими особенностями: планируемость, упорядоченность, контролируемость.

Различают несколько форм наблюдения.

Непосредственное (прямое) наблюдение – это обычно визуальное слежение за объектом наблюдения.

Непрямое наблюдение заключается в изучении материалов, в том числе статистических данных, печатных работ, документов и т.д.

Надежность наблюдения обеспечивается различными способами:

контролем (часто выборочным) достоверности полученных данных (коэффициент надежности);

использованием двух и более наблюдателей, регистрирующих одно и то же событие (коэффициент согласия);

проведением повторного наблюдения объекта (коэффициент устойчивости).

Информация, собранная в результате наблюдения, может быть представлена в следующем виде:

  • текст, излагающий факты или описывающий явление/процесс;

  • таблицы и матрицы, обобщающие и систематизирующие потоки информации, в т.ч. числовых данных;

  • рисунки или геометрические формы отображения состояния и развития явлений, их размеров, динамики, структуры и взаимосвязей;

  • статистические ряды (динамические и распределения), систематизирующие во времени и в пространстве числовые характеристики изучаемых явлений и процессов.  

Анализ источников. Вначале собирают стратегическую и оперативную отчётности, нормативную документацию, отчёты по проблеме. Содержащаяся в них информация в большей части носит объективный характер.
К каждому источнику сведений следует относиться критически. Это относится и к различным документам официального характера. Имеющиеся в них сведения целесообразно перепроверять, сопоставлять с другими материалами или информацией из других источников.

В науке различают два уровня исследований - эмпирический и теоретический.

Эмпирическое исследование направлено на изучаемый объект и реализуется посредством наблюдения и эксперимента. На уровне эмпирического познания происходит отбор и описание фактов, осуществляется такое их обобщение, при котором факты представляются в виде системы, показываются их зависимости.

Теоретическое исследование концентрируется вокруг универсальных законов и гипотез. Теоретическое познание характеризуется абстракцией, определением и т.п. С их помощью устанавливаются закономерности, сущность явлений и процессов.

Процесс эмпирического и теоретического познания - это методологическая проблема. Отношения между эмпирическим и теоретическим знанием особенно актуальны в наши дни. Переход от фактов к теоретическим выводам, процесс освещения новых фактов и проблем приводят к возникновению следующих четырех основных ситуаций:

новые факты могут быть объяснены в рамках уже существующей системы понятий,

для описания и объяснения новых фактов требуется введение новых терминов и понятий,

новые факты и проблемы требуют, чтобы для их объяснения была разработана специальная теория,

новые факты и новые проблемы требуют кардинального пересмотра исходных принципов прежней системы взглядов.

По своей направленности, по отношению к практике отдельные науки принято подразделять на фундаментальные и прикладные. Такое деление носит условный характер. Вне зависимости от характера, целей, результатом и фундаментальных, и прикладных работ являются новые знания.

Под фундаментальными исследованиями понимаются экспериментальные и теоретические работы, которые ставят своей целью найти и описать новые, неизвестные явления и процессы в природе, вскрыть их механизм и законы, управляющие ими. Как правило, фундаментальные науки опережают в своем развитии прикладные, создавая для них теоретическую базу.

Приоритетом фундаментальных исследований является выработка новых научных знаний, имеющих доминирующее, главенствующее значение в фундаментальных отраслях знаний. Они имеют поисковый характер, причем тематика определяется общим развитием науки, из одной работы вытекает последующая проблема, подлежащая исследованию.

Под прикладными исследованиями подразумевается практическое использование полученных знаний, т.е. использование полученного результата исследований в практической деятельности.

Таким образом, результаты фундаментальных наук используются для решения не только познавательных, но и практических проблем.

На стыке прикладных наук и производства развивалась особая область исследований - разработки, переводящие результаты прикладных наук в форму внедрения новых достижений в практику.


2. Научные документы как основа будущего исследования

Научный документ – это исторически сложившаяся разновидность материального носителя знаний, на котором тем или иным способом закреплены (записаны) сведения (данные) или другая информация. Опубликованный научный документ обязательно должен быть снабжен указанием, кем и когда он создан.

По носителям различают документы текстовые (книги, журналы, рукописи), графические, или изобразительные (рисунки, включая чертежи, схемы, планы, карты, диаграммы), аудиовизуальные (звукозаписи, кинофильмы, диапозитивы) документы.

В зависимости от характера обработки научных данных документы принято разделять на первичные и вторичные.

Первичные научные документы могут содержать неопубликованные и непубликуемые сведения. В общественных науках их называют источниками.

Вторичные научные документы – это популяризаторские издания, учебная литература, включая методики, пособия, учебники, справочники и др.

Научные документы – основной источник сведений, используемый в исследовательской деятельности

Научные документы представляют собой результаты различных этапов исследовательской деятельности. Можно назвать следующие виды опубликованных научных документов: препринты, тезисы докладов на научных конференциях, семинарах и др., краткие научные сообщения, письма в научные журналы, статьи в научных журналах и сборниках научных работ, депонированные рукописи, авторефераты диссертаций, монографии. Монография – это научное книжное издание, состоящее из одного произведения (от лат. mono – одно, qrafo – пишу), содержащее полное и всестороннее исследование одной проблемы, выполненное одним или несколькими авторами (исследователями). По своему содержанию монография - фундаментальный научный труд, в котором на основе всестороннего анализа и обобщений предшествующих исследований излагаются собственные авторские взгляды.

Научные монографии должны отвечать следующим критериям:

а) они должны содержать аргументированно изложенные теории, концепции или апробированные гипотезы;

б) в них приводятся библиографические ссылки на работы предшественников или указана использованная литература, причем библиографические сведения точны, использованная литература, в том числе новейшая зарубежная литература, существенна для понимания проблемы;

в) приводимые факты уже проверены (например, экспериментально), обычно не находятся в противоречии с теоретическими посылками и выводами, отбор сведений продуман и не случаен;

г) в них использована точная научная терминология данного конкретного раздела науки;

д) в них соблюдена строгая логичность и последовательность изложения полученных автором сведений;

е) в них даны продуманные и обоснованные выводы, сделанные автором.

Сборник научных трудов - научное книжное издание, составленное из отдельных статей по результатам исследований, проведенных авторами в отдельном разделе науки.

Статьи могут быть в виде сообщения, реферата. Главное, что их объединяет, - научный характер содержания.

Тезисы докладов научной конференции - научное издание в виде рефератов, аннотаций докладов и/или сообщений, т.е. материалов, представленных авторами до начала конференции. Содержанием тезисов являются основные положения, идеи, выдвигаемые в докладе. Назначение тезисов - предварительное ознакомление участников конференции с тематикой и основным содержанием доклада.

В зависимости от структуры научные документы могут иметь вид серии (сериальное издание), однотомного издания, многотомного издания, собрания сочинений, избранных сочинений.

Тематика научных документов и интенсивность их опубликования зависят от развития данного раздела науки, определяются социальной значимостью и особенностями коммуникаций в научной сфере. Та научная информация, на которую опирался исследователь, называется прототипной информацией.

Научный документ, который отвечает на информационный запрос исследователя по одной теме, называется релевантной научной информацией (т.е. уместной). Однако, как правило, исследователя интересуют лишь отдельные аспекты выбранной для изучения темы.

Не вся информация, собранная исследователем, будет им использована (как известно, одна и та же научная проблема может решаться с позиций разных научных школ, течений, направлений).



3. Использование научных и справочно-информационных документов

Для поиска нужных изданий исследователь использует фонды библиотечных литературных собраний, прежде всего вузовские и государственные, а также Интернет.

Список используемой литературы должен быть достаточно полным, в него необходимо включать нормативные акты, монографии, учебные издания, журнальные статьи; ценными научными документами являются авторефераты, диссертации, сборники научных трудов. После консультации с научным руководителем студент может приступать к углубленному изучению тематического материала.

Самый важный и ответственный этап в процессе подготовки исследования — это изучение, анализ и конспектирование опубликованных научных источников.

Чтобы получить целостное представление об изучаемой проблеме, следует ознакомиться с учебником (учебным пособием), рекомендованным руководителем. Прежде чем делать выписки из документа, необходимо прочитать его полностью или законченную часть, понять основную мысль автора, сопоставить ее с выбранной темой, с планом работы, а затем уже приступать к конспектированию основных положений. Изучение нормативных актов следует проводить в таком же порядке.

Источники в виде научных документов целесообразно подбирать с учетом различных точек зрения на выбранную тему. Следует избегать частого и неоправданного цитирования одного автора (особенно научного руководителя) или представителей только одной научной школы (направления). Надо изучать также новейшие журнальные статьи, в которых затрагиваются актуальные проблемы в разделе науки, интересующем исследователя. Некоторые труды прошлых лет могут быть рекомендованы для расширения кругозора и критической оценки выраженных в них суждений. Необходимо помнить, что и в ряде прежних публикаций проблемы и категории могут быть разработаны с научных позиций, они не потеряли своей ценности и актуальности.

Самостоятельный подход к опубликованным положениям и выводам, их сопоставление — непременное условие выполнения исследовательской работы. Собранная научная информация должна быть объективной, достаточно полной и отражать существо проблемы.

Допустимо использование ярких, убедительных примеров (фактов) из художественной и публицистической литературы (например в юриспруденции), что будет свидетельствовать о широком кругозоре и эрудиции автора. Приветствуются упоминание о малоизвестных и оригинальных фактах, которые не соотносятся с общей концепцией по данному разделу науки.

Особое значение имеет нормативный материал (законы страны). При работе студента с этим материалом ссылки должны быть точными и включать полное название акта, дату принятия и название органа (должностного лица), его принявшего. Ссылки на Конституцию РУз, международно-правовые документы, законы и подзаконные акты должны присутствовать при аргументации научных положений, которые нашли в них закрепление или требуют нормативного регулирования.

Необходимо уточнить категориальный терминологический аппарат, на который следует опираться при анализе, четко описать предмет исследования, дать формулировку того или иного теоретического положения в виде развернутого определения.

Обработка научного документа выражается в систематизации и сопоставлении различных составляющих, что позволяет уяснить внутреннюю логику собственного исследования, суть каждого освещаемого вопроса.

Всю подготовленную информацию целесообразно записывать и накапливать в рабочей тетради или в папках по каждому разделу плана. Отдельные выписки удобно делать на листах, так как это облегчает внесение необходимых изменений.

Собранные сведения желательно ввести в компьютер, используя программный редактор и его модификации. Для удобства использования и хранения информации надо переписать ее на дискету. В дальнейшем ее можно систематизировать, редактировать, тиражировать.

В соответствии с выработанным планом следует определить пределы каждого вопроса, в котором вначале систематизируются категории и понятия, определяется их логический ряд. Из собранного материала выделяют выписки с различными точками зрения, которые затем анализируются, подкрепляются аргументами, примерами и, как итог, вырабатывается собственная позиция, делаются необходимые обобщающие выводы.

На этом этапе уточняется собранный материал, отсеивается второстепенная и малозначимая информация, не имеющая прямого отношения к теме исследования. Студенту нередко сложно самостоятельно дать правильную оценку собираемой информации, очертить круг научного анализа, поэтому в этом вопросе необходимо посоветоваться с научным руководителем. Желательно, чтобы работа была выполнена в машинописном варианте.

Работа обычно состоит из введения, основной части, заключения, списка использованных нормативных и литературных публикаций.

Во введении указываются цель и задачи исследования, определяется значение избранной темы, ее актуальность и степень ее разработанности в трудах специалистов.

В основной части работы последовательно освещаются поставленные вопросы. В начале основной части работы особое внимание нужно обращать на выделение понятий и категорий, которые рассматриваются в данной работе, для чего использовать методы научного логического анализа — восхождения от частного к общему или от абстрактного к конкретному.

В основной части работы (как правило, три-четыре раздела) последовательно и всесторонне рассматривается суть проблемы. Важно не механическое сопоставление точек зрения или бездоказательная критика отдельных авторов, а стремление к тому, чтобы отстаиваемые или разделяемые студентом суждения были подкреплены теоретическими положениями, фактами и конкретными примерами. При хорошем владении материалом не возникает необходимости частого и бессистемного цитирования авторов, исчезает фрагментарность изложения.

Поскольку работа является результатом самостоятельного изучения избранной темы, она должна быть написана логически последовательно, грамотно, содержать необходимые и аргументированные обобщения.

Ссылки на нормативные акты и научные работы в тексте обозначаются цифрами. Обычно применяется постраничная нумерация ссылок в конце страницы согласно требованиям оформления научного аппарата.

В конце работы приводят список использованных научных документов по разделам «нормативные акты» и «опубликованные научные работы».

В раздел «Нормативные акты» включаются действующие законодательные и другие официальные документы в следующей последовательности: конституция, конституционные законы, обычные законы, международно-правовые акты, постановления конституционных или верховных судов, указы и постановления главы государства и правительства.

В раздел «Опубликованные научные работы» включаются монографические, публицистические и другие работы, располагаемые в алфавитном порядке по первой букве фамилии автора, независимо от того, опубликовал ли он монографию, журнальную, газетную статью или рецензию. При описании монографии указываются фамилия автора с инициалами, полное название книги, город и издательство, год выпуска. Журнальная статья описывается следующим образом: указываются фамилия автора с инициалами, полное название статьи, название журнала, год и номер выпуска, объем в страницах. Если использован сборник научных статей, то он описывается по первой букве его полного названия.

Ссылаться следует только на те нормативные документы и опубликованные научные работы, которые читал и использовал в своей работе автор.

Обзор собранного материала завершается выявлением пробелов, к которым обращается исследователь.

С чего следует начинать работу с литературой?

Приступая к научной работе, следует составить общее представление о системе хранения и использования научной информации. Исследователи вынуждены гораздо шире использовать информационные источники, недоступные ни в библиотеке их вуза, ни в книжных магазинах. Например, для соискателей-исследователей работа с научной информацией обычно начинается с ознакомления с диссертациями. Поиск диссертаций, смежных по тематике, целесообразно начать именно с каталога.

Какую пользу может принести работа с научной литературы?

Работа с научной информацией полезна не только ради найденных публикаций, но и для знакомства со многими системами классификации, помогающими прояснить выбранное научное направление и смежные с ним.

Как начинается подбор источников?

Подбор источников информации можно начать, просматривая библиографические перечни и выписывая из них наиболее интересные данные. После определения темы исследования выделяют несколько смежных с ней научных разделов и изучают информацию в каждом разделе, не забывая об остальных. Например, при исследовании поведения компаний на рынке банковских услуг смежными научными разделами могут быть банковское дело, маркетинг, социология.

С самого начала исследователю полезно определить круг периодических изданий для постоянного просмотра. Помимо деловых журналов, требуют внимания академические. В международных журналах можно обнаружить полезную для темы информацию, перевод которой может быть затруднен специфической лексикой. Это естественно, так как научные тексты значительно сложнее деловых и учебных, они попросту не рассчитаны на обычного читателя.

Важным направлением поиска литературы являются информационные издания, при этом у исследователя может сложиться мнение, что тема слишком мало изучена, так как, на первый взгляд, ей посвящено мало работ. Работа с информационными изданиями поможет избавиться от стереотипа «непаханого поля», так как даже один день работы с информационными изданиями, скорее всего, даст возможность выявить несколько десятков новых источников.

Очень полезно составить свой словарь терминов, выписав в него различные определения одних и тех же научных терминов, связанных с намеченным исследованием. Это позволит сопоставлять различные точки зрения на выбранное направление исследования, выявить общее и частное мнение по данному вопросу и составлять на основании этого собственное мнение.

Frame1


Первичная систематизация фактического материала. Какое место занимает сбор фактического материала в ходе исследования и как он осуществляется?

Сбор фактического материала - важнейший этап исследовательской работы. Перед тем как приступить к выдвижению и проверке различных гипотез, исследователь должен собрать первичную информацию об выбранном объекте. На первых этапах может показаться, что единственный способ для этого – изучение литературы. На самом деле опубликованные данные после изучения литературы и документов не всегда дают достаточные или достоверные знания о состоянии проблемы. Большое значение могут иметь факты, полученные исследователем в результате практической работы с предметом исследования. Правильно проведенные или организованные наблюдения, мониторинг, сравнения, опросы также дают большие возможности для научных выводов, так как полученные данные зачастую содержат более полную информацию и исследователю лучше известна их природа.

Чем интересен сбор первичной информации?

Процесс получения первичных, а не уже установленных фактов значительно более привлекателен, в нем исследователь выступает творцом, а не просто оценщиком чужих результатов, полученный материал постоянно создает стимулы к дальнейшей работе. Самые простые методы способны дать значительно бо­лее глубокое понимание сути предмета исследования, чем принято считать. Существует стереотип, что в современных условиях нужны современные, т. е. технократические, усложненные, подходы к познанию. Но классические методы исследования, как буквы алфавита, без которых невозможно ни простое, ни научное слово, всегда будут необходимы и будут приносить такую же высокую отдачу, как и тысячелетия назад. Они помогут исследователю «увидеть за деревьями лес», не вводя при этом в заблуждение. Как удачно подметил канадский физиолог Селье, «невоз­можно понять, на что похожа мышь, если каждую ее клетку в отдельности тщательно изучать под электронным микроскопом».

Оперируя чужими данными при исследовании явления, объекта, мы смотрим на него чужими глазами. Исследователи, не склонные к наблюдению, публикуют факты, необъективно отражающие действительность. На эти факты позже ссылаются другие авторы, еще сильнее нарушая объективность. Таким образом, участие в исследовательской работе, безусловно, начинается с приобретения навыка по-новому взглянуть на исследуемый объект, явление, увидеть в нем то, на что прежде не обращали внимания.

Как источники могут дать фактический материал?

Весьма важным направлением сбора информации при научном исследовании является работа в Интернете. Скорость и удобство, с которыми можно найти информацию, являются колоссальными преимуществами такого способа поиска. Однако использовать полученную информацию следует крайне осторожно, так как появляется проблема достоверности данных. Ясно, что у авторов постоянно обновляемых сайтов не хватает времени даже для элементарной коррекции размещаемых текстов, порой опечатки искажают представляемые сведения. Факты, включаемые в результаты исследования, должны проходить научную апробацию. Поэтому использовать Интернет, несомненно, нужно, но в качестве промежуточного звена или для доступа к уже опубликованной информации. Если предполагается прямое использование непроверенной информации с Web-сайтов, целесообразно повысить достоверность данных за счет приведения аналогичных показателей из других источников, сделав ссылки на их адреса. От этого достоверность сведений значительно возрастет.


Frame2


Как можно исследовать и анализировать статистические данные?

Большинство исследований статистических данных можно отнести к одному из двух типов: корреляции и эксперименты.

При исследовании корреляций (зависимостей, связей) автор не влияет на переменные, а только нужно измерять их и найти корреляции между некоторыми измеренными переменными.

При экспериментальных исследованиях автор должен варьировать некоторые переменные и измерять воздействие этих изменений на другие переменные. К сожалению, проведение подобных экспериментов не всегда возможно.

Анализ данных, полученных в эксперименте, также позволяет вычислить «корреляцию» между переменными, на которые воздействуют, и переменными, на которые влияет это воздействие. Тем не менее экспериментальные данные потенциально снабжают автора более качественной информацией. Только экспериментально можно убедительно доказать причинную связь между переменными. Например, если обнаружено, что всякий раз, когда изменяется переменная A, изменяется и переменная B, то можно сделать вывод: переменная A оказывает влияние на переменную B, т.е. между переменными А и В имеется причинная зависимость. Результаты корреляционного исследования могут быть проинтерпретированы в «причинных» терминах на основе некоторой теории, но сами по себе не могут доказать причинность.

Зачем нужно изучать нормативные документы?

Некоторые исследования посвящены влиянию нормативно-правого режима на экономику; например, влияние изменений в законодательстве об охране интеллектуальных прав собственности на создание новых фирм, специализирующихся на научно-исследовательской деятельности.

Для чего могут использоваться данные финансовой отчетности?

Содержащиеся в финансовой отчетности сведения (данные об объемах производства и сбыта товара, ассортименте поставок и отгрузок, об оптовом и розничном товарообороте, себестоимости и цене, инвестициях, затратах и прибылях, материально-технической базе и т.д.) могут помочь при составлении всесторонней экономической и финансовой характеристики производственного/торгового потенциала фирмы. Как правило, такого рода данные могут быть получены только с согласия руководства фирмы.

Какие требования предъявляются к собранной информации?

Собранную информацию необходимо систематизировать и структурировать таким образом, чтобы она была пригодна для дальнейшего анализа и обработки.

К собранной информации предъявляется ряд требований, вытекающих из основополагающих принципов теории и практики исследования. Они представлены в следующем виде:  




Принцип

Обеспечение соблюдения принципов

Актуальность

Достоверность




Релевантность


Полнота отображения



Целенаправленность


Информационное единство

Представление сведений в нужное время

Адекватность сведений, обеспечиваемая соблюдением научных принципов сбора и обработки информации, борьбой с любой тенденциозностью

Обеспечивается получением информации в соответствии с поставленными задачами

Обеспечивается составлением плана исследования, выявлением сущности явления, его иерархической структуры и связей

Соответствие информации поставленной цели исследования

Подчинение методологии обработки данных требованиям теории информатики и статистической теории наблюдений


Frame3


Основные понятия

Информация

Наблюдение

Эксперимент

Эмпирическое исследование

Теоретическое исследование

Фундаментальное исследование

Прикладное исследование

Вопросы для закрепления темы

  1. Какие существуют типы наблюдений? Охарактеризуйте их.

  2. Перечислите формы наблюдений.

  3. В каком виде представляется информация, полученная в ходе наблюдения?

  4. Какие виды информации существуют?

ТЕМА 6. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ


  1. Методы первичной статистической обработки результатов

  2. Регрессионное исчисление. Корреляция

  3. Факторный анализ


1. Методы первичной статистической обработки результатов

Методами статистической обработки результатов эксперимента называются математические приемы, формулы, способы количественных расчетов, с помощью которых показатели, получаемые в ходе эксперимента, можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности статистического характера, которые существуют между изучаемыми в эксперименте переменными величинами.

Некоторые из методов математико-статистического анализа позволяют вычислять так называемые элементарные математические статистики, характеризующие выборочное распределение данных, например выборочное среднее, выборочная дисперсия, мода, медиана и ряд других. Такие методы математической статистики, как дисперсионный анализ, регрессионный анализ, позволяют судить о динамике изменения отдельных статистик выборки. С помощью третьей группы методов корреляционного анализа, факторного анализа, методов сравнения выборочных данных можно достоверно судить о статистических связях, существующих между переменными величинами, которые исследуют в данном эксперименте.

Статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потребностей общественной жизни. Общие свойства статистических данных независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Предмет статистики. Статистика имеет дело, прежде всего с количественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерных особенностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности исследуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством. Качество в научно-философском понимании - это свойство, присущее предмету или явлению, которое отличают данный предмет или явление от других. Можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и количественной определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая методология. Важнейшие составные элементы статистической методологии следующие:

1) массовое наблюдение;

2) группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;

3)анализ и обобщение статистических фактов, обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Задачи статистики. Основная задача статистики - сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития. Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

Задачи и объект статистического наблюдения, виды и формы наблюдения.

Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах.

Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни. В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познавательной и контрольно-организаторской функции статистики. Статистическое наблюдение выступает первым этапом исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной, или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим приемом исследования. Всякое исследование, в том числе статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения как в науке, так и в практике ценны лишь тогда, когда они обоснованы фактами. К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований:

они должны быть максимально полными, но не отрывочными, случайно выхваченными;

они должны быть абсолютно достоверными и точными;

они должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

они должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время и должны быть представлены также в срочном порядке).

Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Сплошное наблюдение – учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массы единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам.

Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сплошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений. Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна. Сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий, поэтому часто ведется несплошное (частичное) наблюдение, учитывается только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления.

Частичное наблюдение имеет ряд преимуществ по сравнению со сплошным:

требуется меньше труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц;

данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование;

данные несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения;

несплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).

Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление обо всем явлении. Одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности следующими способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением.

Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку; данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности.

Монографическое наблюдение – это детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типичное монографическое наблюдение предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа.

Наиболее совершенным видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение, это такой вид наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в строго научном порядке с целью последующей характеристики всей совокупности.

Понятие о статистической сводке. Если на первой стадии статистического исследования - статистического наблюдения получают сведения о каждой единице совокупности, то задача второй стадии состоит в том, чтобы упорядочить и обобщить первичный материал, свести его в группы и на этой основе дать обобщенную характеристику совокупности. Этот этап называется сводкой. Различают простую сводку (подсчет только общих итогов) и статистическую группировку. Статистическая группировка – это расчленение совокупности на группы по существенному для единиц совокупности признаку. Группировка позволяет получить такие результаты, по которым можно выявить состав совокупности, характерные черты и свойства типичных явлений, обнаружить закономерности и взаимосвязи.

Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативность. При составлении выборки можно выбрать один из двух способов: после того как объект отобран и над ним произведено наблюдение, он может быть возвращен или не возвращен в генеральную совокупность. Выборки подразделяют на повторные и бесповторные. Для того, чтобы по данным выборки можно было достаточно уверенно судить об интересующем признаке генеральной совокупности, необходимо, чтобы объекты выборки правильно его представляли. Другими словами, выборка должна правильно представлять пропорции генеральной совокупности. Это требование коротко формулируют так: выборка должна быть репрезентативной (представительной), т.е. в ней все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, должны быть представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности.

Ведущий принцип, лежащий в основе такой процедуры, - это принцип рандомизации (случайности). Выборка называется случайной (иногда это простая случайная или чистая случайная выборка), если выполняется два условия. Во-первых, выборка должна быть построена таким образом, чтобы любой объект в пределах совокупности имел равные возможности быть отобранным для анализа. Во-вторых, выборка должна быть сформирована так, чтобы любое сочетание из n объектов (где n - просто количество объектов в выборке) имело равные возможности быть отобранным для анализа. Таким образом, построение простой случайной выборки обычными методами требует большого объема технической работы, особенно когда речь идет о широкомасштабных явлениях. По этой причине процедуры формирования случайной выборки видоизменяют, чтобы увеличить их возможности.

Один из распространенных вариантов называется случайной систематической выборкой и используется тогда, когда исследуется сравнительно большая совокупность, каждый член которой занесен в определенный единый список. Процедура выглядит следующим образом: оценивается количество объектов в совокупности, оно делится на желательное количество объектов в выборке. Если обозначить результат через k, то фактически можно сказать, что желаемая выборка - это один из каждых k-объектов, или, говоря по-другому, каждый k-й объект.

Техника формирования случайной систематической выборки по сравнению с формированием простой случайной выборки имеет два важных преимущества: ее удобно применять по отношению к большим совокупностям, отвечающим условию наличия единого списка, и у нее много потенциальных возможностей использования. Тем не менее, применяя эту процедуру, следует иметь в виду одну важную ее особенность. Поскольку случайная систематическая выборка менее случайна, чем прямой выбор, в результате может быть получена менее репрезентативная подгруппа. Это можно проследить и на уровне определения, и на операциональном уровне.

Чтобы установить необходимый объем выборки, нужно учесть несколько факторов. Один из наиболее важных – гомогенность, или степень близости друг к другу членов данной совокупности с точки зрения изучаемых характеристик. Если каждый объект в совокупности в точности такой же, как все остальные, то, выбрав лишь один из них, получим действительно репрезентативную выборку. Однако если каждый объект в совокупности абсолютно не похож ни на какой другой, то прежде чем утверждать, что имеется репрезентативная выборка, потребуется провести перепись всей совокупности. В первом случае совокупность называют полностью гомогенной, во втором – полностью гетерогенной. Разумеется, в действительности большинство совокупностей располагается между этими двумя полюсами. Чем гомогеннее данная совокупность, т.е. чем меньше различий между ее членами, тем меньшая по объему выборка необходима для ее представления. Напротив, чем гетерогеннее совокупность, т.е. чем больше различий между ее членами, тем большая выборка необходима для ее представления. Таким образом, внутри уровней можно использовать, не теряя при этом репрезентативности, выборки меньшего объема, чем следовало бы для всей совокупности. Сходным образом, чем больше категорий необходимо исследовать, тем больше должна быть выборка. Это вполне естественно, поскольку чем больше различий между объектами принимается во внимание, тем больше объектов необходимо изучить, чтобы выборка получилась репрезентативной.

Документированная запись - основная форма статистического наблюдения, она является основным источником расчета статистических показателей.

К первичным методам статистической обработки относят, например, определение выборочной средней величины, выборочной дисперсии, выборочной моды и выборочной медианы; к вторичным методам - корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы сравнения первичных статистик у двух или нескольких выборок.

Рассмотрим методы вычисления элементарных математических статистик.

1.1. Мода. Числовой характеристикой выборки, как правило, не требующей вычислений, является так называемая мода (вершина). Модой называют количественное значение исследуемого признака, наиболее часто встречающееся в выборке. Для симметричных распределений признаков, в том числе для нормального распределения, значение моды совпадает со значениями среднего и медианы. Для других типов распределения это не характерно. К примеру, в последовательности значений признаков 1, 2, 5, 2, 4, 2, 6, 7, 2 модой является значение 2, так как оно встречается чаще других значений - четыре раза.

Моду находят согласно следующим признакам:

1) в том случае, когда все значения в выборке встречаются одинаково часто, принято считать, что этот выборочный ряд не имеет моды. Например: 5, 5, 6, 6, 7, 7, значит, в этой выборке моды нет;

2) если два соседних (смежных) значения имеют одинаковую частоту и их частота больше частот любых других значений, мода вычисляется как среднее арифметическое этих двух значений. Например, в выборке 1, 2, 2, 2, 5, 5, 5, 6 частоты рядом расположенных значений 2 и 5 совпадают и равняются 3. Эта частота больше, чем частота других значений 1 и 6 (у которых она равна 1). Следовательно, модой этого ряда будет величина 3,5;

3) если два несмежных (не соседних) значения в выборке имеют равные частоты, которые больше частот любого другого значения, то выделяют две моды. Например, в ряду 10, 11, 11, 11, 12, 13, 14, 14, 14, 17 модами являются значения 11 и 14. В таком случае говорят, что выборка является бимодальной. Могут существовать и так называемые мультимодальные распределения, имеющие более двух вершин (мод);

4) если мода оценивается по множеству сгруппированных данных, то для ее нахождения необходимо определить группу с наибольшей частотой признака. Эта группа называется модальной группой.

1.2. Медиана. Медианой называется значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине данного признака, пополам. Справа и слева от медианы в упорядоченном ряду остается по одинаковому количеству признаков. Например, для выборки 2, 3, 4, 4, 5, 6, 8, 7, 9 медианой будет значение 5, так как слева и справа от него остается по четыре показателя. Если ряд включает в себя четное число признаков, то медианой будет среднее, взятое как полусумма величин двух центральных значений ряда. Для ряда 0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7 медиана будет равна 3,5.

Знание медианы полезно для того, чтобы установить, является ли распределение частных значений изученного признака симметричным и приближающимся к так называемому нормальному распределению. Средняя и медиана для нормального распределения обычно совпадают или очень мало отличаются друг от друга. Если выборочное распределение признаков нормально, то к нему можно применять методы вторичных статистических расчетов, основанные на нормальном распределении данных. В противном случае этого делать нельзя, так как в расчеты могут вкрасться серьезные ошибки.

1.3. Выборочное среднее. Выборочное среднее (среднеарифметическое) значение как статистический показатель представляет собой среднюю оценку изучаемого в эксперименте объекта. Сравнивая непосредственно средние значения двух или нескольких выборок, можно установить относительную степень развития у объектов, составляющих эти выборки, оцениваемого качества.

Выборочное среднее определяется при помощи формулы


hello_html_m2577d540.jpg,

где х - выборочная средняя величина или среднеарифметическое значение по выборке; n - количество испытуемых в выборке или частных показателей, на основе которых вычисляется средняя величина; хk - частные значения показателей у отдельных объектов. Всего таких показателей n, поэтому индекс k данной переменной принимает значения от 1 до n; ∑ - принятый в математике знак суммирования величин тех переменных, которые находятся справа от этого знака, означает сумму всех х с индексом k, от 1 до n. Среднее, как правило, не вычисляется с точностью, превышающей один знак после запятой, т.е. с большей, чем десятые доли единицы.

1.4. Разброс выборки. Разброс (иногда эту величину называют размахом) выборки обозначается буквой R. Это самый простой показатель, который можно получить для выборки - разность между максимальной и минимальной величинами данного конкретного вариационного ряда, т.е.


R= хmax - хmin.


Чем сильнее варьирует измеряемый признак, тем больше величина R, и наоборот. Однако может случиться так, что у двух выборочных рядов и средние, и размах совпадают, однако характер варьирования этих рядов будет различный. Например, даны две выборки:


Х = 10 15 20 25 30 35 40 45 50X = 30 R = 40,

Y = 10 28 28 30 30 30 32 32 50 Y=30 R = 40.


При равенстве средних и разбросов для этих двух выборочных рядов характер их варьирования различен. Чтобы более четко представлять характер варьирования выборок, следует обратиться к их распределениям.

1.5. Дисперсия. Дисперсия - это среднеарифметическое квадратов отклонений значений переменной от её среднего значения.

Дисперсия как статистическая величина характеризует, насколько частные значения отклоняются от средней величины в данной выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонения или разброс данных, что устанавливается по формуле

hello_html_m76377502.jpg,

где D - выборочная дисперсия, или просто дисперсия; 2 (……) - выражение, означающее, что для всех х, от первого до последнего в данной выборке, необходимо вычислить разности между частными и средними значениями, возвести эти разности в квадрат и просуммировать; п - количество изученных объектов в выборке или первичных значений, по которым вычисляется дисперсия. Однако сама дисперсия, как характеристика отклонения от среднего, часто неудобна для интерпретации.

Для того, чтобы приблизить размерность дисперсии к размерности измеряемого признака, применяют операцию извлечения квадратного корня из дисперсии. Полученную величину называют стандартным отклонением.

Из суммы квадратов, делённых на число членов ряда, извлекается квадратный корень:

hello_html_m4ad7e00.jpg.

Иногда исходных частных первичных данных, которые подлежат статистической обработке, бывает довольно много, и они требуют проведения огромного количества элементарных арифметических операций. Для того чтобы сократить их число и вместе с тем сохранить нужную точность расчетов, иногда прибегают к замене исходной выборки частных эмпирических данных на интервалы. Интервалом называется группа упорядоченных по величине значений признака, заменяемая в процессе расчетов средним значением.



2. Регрессионное исчисление. Корреляция

С помощью вторичных методов статистической обработки экспериментальных данных проверяются, доказываются или опровергаются гипотезы, связанные с экспериментом. Эти методы, как правило, сложнее, чем методы первичной статистической обработки, и требуют от исследователя хорошей подготовки в области элементарной математики и статистики.

Группу вторичных методов можно разделить на несколько подгрупп: регрессионное исчисление; методы сравнения двух или нескольких элементарных статистик (средних, дисперсий и т.п.), относящихся к разным выборкам; методы установления статистических взаимосвязей между переменными, например, их корреляция друг с другом; методы выявления внутренней статистической структуры эмпирических данных (например, факторный анализ).

Рассмотрим каждую из выделенных подгрупп методов вторичной статистической обработки на примерах.

2.1. Регрессионное исчисление. Это метод математической статистики, позволяющий свести частные, разрозненные данные к некоторому линейному ряду, приблизительно отражающему их внутреннюю взаимосвязь, и получить возможность по значению одной из переменных приблизительно оценивать вероятное значение другой переменной.

Графическое выражение регрессионного уравнения называют линией регрессии. Линия регрессии отражает предсказания зависимой переменой (Y) по независимым переменным (X).

Регрессию выражают с помощью двух уравнений регрессии, которые в самом прямом случае выглядят как уравнения прямой:


Y = a (0) + a (1) * X, (1)


где Y - зависимая переменная, X - независимая переменная, а (0) - свободный член, a (1) - коэффициент регрессии, или угловой коэффициент, определяющий наклон линии регрессии по отношению к осям ординат;

X = b (0) + b (1) * Y, (2)


где X - зависимая переменная, Y - независимая переменная, b (0) - свободный член, b (1) - коэффициент регрессии, или угловой коэффициент, определяющий наклон линии регрессии по отношению к осям ординат.

Количественное представление связи (зависимости) между Х и Y (между Y и X) называется регрессионным анализом. Главная задача регрессионного анализа заключается в нахождении коэффициентов a(0), b(0), a(1)и b(1) и определении уровня значимости полученных аналитических выражений, связывающих между собой переменные Х и У.

Коэффициенты регрессии a(1) и b(1) показывают, насколько в среднем величина одной переменной изменяется при изменении на единицу меры другой. Коэффициент регрессии a(1) в уравнении можно подсчитать по формуле

hello_html_m687bf337.jpg

1

(3)


коэффициент b1 в уравнении по формуле

hello_html_3f895ca1.jpg

1

(4)


где ryx - коэффициент корреляции между переменными X и Y; Sx - среднеквадратическое отклонение, подсчитанное для переменной X; Sv - среднеквадратическое отклонение, подсчитанное для переменной V.

Для применения метода линейного регрессионного анализа необходимо соблюдать следующие условия:

  1. сравниваемые переменные Х и Y должны быть измерены в шкале интервалов или отношений;

  2. переменные Х и Y должны иметь нормальный закон распределения;

  3. число варьирующих признаков в сравниваемых переменных должно быть одинаковым.

2.2. Корреляция. Этим методом можно установить, каким образом одно явление влияет на другое или связано с ним в динамике. Подобного рода зависимости существуют, к примеру, между величинами, находящимися в причинно-следственных связях друг с другом. Если выясняется, что два явления статистически достоверно коррелируют друг с другом и если при этом есть уверенность в том, что одно из них может выступать в качестве причины другого явления, то определенно можно сделать вывод о наличии между ними причинно-следственной зависимости.

Когда повышение уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой, то речь идёт о положительной корреляции. Если же рост одной переменной происходит при снижении уровня другой, то говорят об отрицательной корреляции. При отсутствии связи переменных устанавливается нулевая корреляция.

Назовем несколько разновидностей данного метода: линейный, ранговый, парный и множественный. Линейный корреляционный анализ позволяет устанавливать прямые связи между переменными величинами по их абсолютным значениям. Эти связи графически выражаются прямой линией (отсюда название "линейный"). Ранговая корреляция определяет зависимость не между абсолютными значениями переменных, а между порядковыми местами (или рангами), занимаемыми ими в упорядоченном по величине ряду. Парный корреляционный анализ включает изучение корреляционных зависимостей только между парами переменных, а множественный, (или многомерный) - между многими переменными одновременно.

Распространенной в прикладной статистике формой многомерного корреляционного анализа является факторный анализ.

Коэффициент линейной корреляции определяется при помощи следующей формулы:


hello_html_m27ae6156.jpg(5)


где rxy - коэффициент линейной корреляции; х, у - средние выборочные значения сравниваемых величин; хi, уi - частные выборочные значения сравниваемых величин; n - общее число величин в сравниваемых рядах показателей; S2x, S2y - дисперсии, отклонения сравниваемых величин от средних значений.

Интервальной называют такую шкалу, которая позволяет оценивать расстояния между ее значениями и судить о том, какое из них больше и насколько больше другого. Например, линейка, с помощью которой оцениваются и сравниваются длины объектов, является интервальной шкалой, так как, пользуясь ею, можно утверждать, что расстояние между 2 и 6 см в два раза больше, чем расстояние между 6 и 8 см. Если же, пользуясь некоторым измерительным инструментом, мы можем только утверждать, что одни показатели больше других, но не в состоянии сказать, насколько, то такой измерительный инструмент называется не интервальным, а порядковым.

Если исследователь обращается к использованию коэффициента ранговой корреляции, то применяет следующую формулу:


hello_html_1bd14c07.jpg(6)

где Rs - коэффициент ранговой корреляции по Спирмену; di - разница между рангами показателей одних и тех объектов в упорядоченных рядах; n - число объектов или цифровых данных (рангов) в коррелируемых рядах.

Метод множественных корреляций в отличие от метода парных корреляций позволяет выявить общую структуру корреляционных зависимостей, существующих внутри экспериментального материала, включающего более двух переменных, и представить эти корреляционные зависимости в виде некоторой системы.

Для применения частного коэффициента корреляции необходимо соблюдать следующие условия:

  1. сравниваемые переменные должны быть измерены в шкале интервалов или отношений;

  2. все переменные должны иметь нормальный закон распределения;

  3. число варьирующих признаков в сравниваемых переменных должно быть одинаковым;

  4. для оценки уровня достоверности корреляционного отношения Пирсона следует пользоваться формулой (5) и таблицей критических значений для t-критерия Стьюдента при k = n - 2.

Корреляционная связь характеризуется согласованностью в вариации значений признаков. Однако согласованность эта не всегда свидетельствует о наличии причинно-следственной связи между рассматриваемыми признаками. Например, согласованность в вариации значений признаков может быть следствием какой-либо общей для них причины или отражать случайное совпадение в изменениях признаков, не находящихся между собой в какой-либо связи. Неправильно возлагать полностью на статистику задачу установления наличия связи. Статистика только обнаруживает и характеризует фактическое проявление связи, указания на возможность которой дает теория изучаемого явления (объекта).

Именно теоретический анализ указывает на вытекающую из существа изучаемого явления возможность связи между признаками, процессами, сопровождающими это явление. Однако теория не может дать ответ на вопрос, проявляется ли в действительности и как проявляется теоретически возможная связь в конкретных условиях.

При статистическом изучении корреляционной связи между признаками исходным материалом являются данные об экспериментальных значениях этих признаков в изучаемой статистической совокупности.

Статистическая наука располагает большим набором методов выявления корреляционной связи. Одни методы можно отнести к элементарным (простейшим), другие предусматривают использование специального сложного математического аппарата.

К так называемым элементарным методам выявления наличия корреляционной связи относятся параллельное сопоставление рядов значений факторного и результативного признаков, графическое изображение фактических данных с помощью поля корреляции, построение групповой и корреляционной таблиц, факторные (аналитические) группировки и исчисление групповых средних.

К сложным методам изучения взаимосвязей относятся балансовые таблицы, дисперсионный анализ, методы теории корреляции и регрессии, методы многомерного анализа, методы распознавания образов, метод главных компонентов и др.

При отсутствии ярко выраженной причинной связи между факторным и результативным признаками наличие и характер связи можно установить при помощи сопоставления параллельных рядов: в одной таблице приводятся упорядоченные значения факторного признака, который обычно обозначается символом х, и соответствующие им значения результативного признака, который обычно обозначается символом у. Наличие и характер связи определяются по степени согласованности вариации данных рядов.

Метод параллельных рядов обычно используется для установления характера связи при относительно небольшом объеме экспериментальных данных. Однако при наличии большого числа значений признаков, когда одному и тому же значению признака-фактора, как правило, соответствует несколько различных значений результативного признака, восприятие параллельных рядов сильно затрудняется. В этих случаях целесообразно для установления наличия связи воспользоваться методом построения корреляционных таблиц. Построение корреляционной таблицы начинают с группировки значений факторного и результативного признаков. Как правило, в боковике таблицы указывается факторный признак х, а в головке – результативный признак у.

В корреляционной таблице указываются частоты: сколько раз данная величина одного признака повторяется в сочетании с соответствующей величиной другого признака. Итоговые графа и строка отражают распределение единиц совокупности по рассматриваемым признакам.

Если частоты в корреляционной таблице расположены на «главной» диагонали (из левого верхнего угла в правый нижний угол), но можно предположить наличие прямой корреляционной зависимости между признаками. Если же частоты расположены по «вспомогательной» диагонали (из левого нижнего угла в правый верхний угол), то предполагают наличие обратной связи между признаками.

При рассмотрении корреляционной таблицы важно установить расположение основной части частот. Возможен вариант, что все клетки корреляционной таблицы окажутся заполненными. Однако это не означает, что корреляционная связь между данными признаками отсутствует. Если основная масса частот расположена по той или иной диагонали, то корреляционная связь между признаками существует.

Корреляционная таблица позволяет сжато, компактно и достаточно наглядно изложить экспериментальные данные. Поэтому даже расчеты по методам корреляции и регрессии можно вести по корреляционной таблице.

Анализ корреляционной таблицы также подтверждает наличие между рассматриваемыми признаками положительной корреляционной связи.
Корреляционная таблица, как и метод параллельных рядов, полностью базируется на сопоставлении значений изучаемых признаков, а эти значения формируются под влиянием как основных, так и случайных факторов.

Корреляционная связь обнаруживается более ясно, если влияние случайных факторов удается нивелировать. Это обеспечивается применением метода аналитической группировки и исчисления групповых средних.

Метод аналитической группировки и исчисления групповых средних состоит в следующем.

Совокупность результатов наблюдений разбивается на группы по величине факторного признака и для каждой группы вычисляется средняя величина результативного признака.

Сравнив средние значения результативного признака (последний столбец а) или б) по группам значений признака-фактора (первый столбец), можно сделать вывод, что между данными признаками имеется тесная прямая корреляционная зависимость.

Корреляционная зависимость, если она существует, будет тем отчетливее обнаруживаться, чем большее число данных будет по каждой группе. Предполагается, что все случайные факторы взаимно погашаются и различия в величине средних будут связаны только с различиями в величине факторного признака. Если бы связи между факторным и результативным признаками не было, то все групповые средние результативного признака были бы приблизительно одинаковыми по величине.

Оценка существенности расхождения групповых средних лежит в основе использования методов дисперсионного анализа для выявления наличия и оценки тесноты корреляционной связи.

При применении метода аналитической группировки и исчисления групповых средних необходимо помнить, что оценка наличия или отсутствия корреляционной связи между изучаемыми признаками зависит как от количества выделяемых групп, так и от установления границ интервалов. Недостатком этого метода является неоднозначность результатов при различных группировках.

Для предварительного выявления наличия связи и раскрытия ее характера применяют также графический метод. В прямоугольной системе координат на оси абсцисс откладываются значения факторного признака х, на оси ординат – результативного признака у. Используя экспериментальные данные, по х и у строится точечный график. Каждая точка имеет соответствующие друг другу координаты (х, у). Совокупность полученных точек образует корреляционное поле. По характеру расположения точек на корреляционном поле можно судить о наличии или отсутствии связи (о силе связи), а также о направлении связи. Так, если точки беспорядочно разбросаны по полю (в виде шара), то зависимость между переменными отсутствует; если точки образуют эллипс, т.е. концентрируются вокруг оси, идущей из нижнего левого угла в верхний правый (или наоборот), то это означает прямую (или обратную) зависимость между исследуемыми признаками.

Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ компьютерной обработки статистической информации, делает практически осуществимым оперативное решение задач при изучении взаимосвязи экспериментальных показателей методами факторного, корреляционно-регрессионного и компонентного анализа.

Методика факторного анализа. Факторный анализ - статистический метод, который используется при обработке больших массивов экспериментальных данных. Задачами факторного анализа являются сокращение числа переменных (редукция данных) и определение структуры взаимосвязей между переменными, т.е. классификация переменных, поэтому факторный анализ используется как метод сокращения данных или как метод структурной классификации.

Фактор - это искусственный статистический показатель, возникающий в результате специальных преобразований таблицы коэффициентов корреляции между изучаемыми признаками, или матрицы интеркорреляций. Процедура извлечения факторов из матрицы интеркорреляций называется факторизацией матрицы. В результате факторизации из корреляционной матрицы может быть извлечено разное количество факторов вплоть до числа, равного количеству исходных переменных. Однако факторы, выделяемые в результате факторизации, как правило, неравноценны по своему значению. Важное отличие факторного анализа от всех описанных методов заключается в том, что его нельзя применять для обработки первичных, или, как говорят, "сырых", экспериментальных данных, т.е. полученных непосредственно из опытов.

Материалом для факторного анализа служат корреляционные связи, а точнее - коэффициенты корреляции Пирсона, которые вычисляются между переменными, включенными в исследование. Иными словами, факторному анализу подвергают корреляционные матрицы, или, как их иначе называют, матрицы интеркорреляций. Наименования столбцов и строк в этих матрицах одинаковы, так как они представляют собой перечень переменных, включенных в анализ. По этой причине матрицы интеркорреляций всегда квадратные, т.е. число строк в них равно числу столбцов, и симметричные, т.е. на симметричных местах относительно главной диагонали стоят одни и те же коэффициенты корреляции.

Чаще всего в итоге факторного анализа определяется не один, а несколько факторов, по-разному объясняющих матрицу интеркорреляций переменных. В таком случае факторы делят на генеральные, общие и единичные. Генеральными называются факторы, все факторные нагрузки которых значительно отличаются от нуля (нуль нагрузки свидетельствует о том, что данная переменная никак не связана с остальными и не оказывает на них никакого влияния). Общие - это факторы, у которых часть факторных нагрузок отлична от нуля. Единичные - это факторы, в которых существенно отличается от нуля только одна из нагрузок.

Факторный анализ может быть уместен, если выполняются следующие критерии:

  1. нельзя факторизовать качественные данные, полученные по шкале наименований;

  2. все переменные должны быть независимыми, а их распределение должно приближаться к нормальному;

  3. связи между переменными должны быть приблизительно линейны или, по крайней мере, не иметь явно криволинейного характера;

  4. в исходной корреляционной матрице должно быть несколько корреляций по модулю выше 0,3, в противном случае достаточно трудно извлечь из матрицы какие-либо факторы;

  5. выборка экспериментальных данных должна быть достаточно большой. Эксперты рекомендуют не применять факторный анализ, если данных меньше 100, поскольку стандартные ошибки корреляции в этом случае окажутся слишком велики.

Однако если факторы хорошо определены (например, с нагрузками 0,7, а не 0,3), экспериментатору нужна меньшая выборка, чтобы выделить их. Кроме того, если известно, что полученные данные отличаются высокой надежностью (например, используются тесты), то можно анализировать данные и по меньшему числу данных.

В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного, регрессионного, факторного и компонентного анализа.

Все многообразие факторов, которые воздействуют на изучаемый объект, можно разделить на две группы: главные (определяющие уровень изучаемого явления) и второстепенные. Последние часто имеют случайный характер, определяя специфические особенности каждого объекта исследования.

Взаимодействие главных и второстепенных факторов и определяет колеблемость исследуемого процесса. Случайные отклонения неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению. Для достоверного отображения процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого.

Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы связи и проверка статистических гипотез о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами. Поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Методами факторного анализа можно подтвердить существующую гипотезу или сформулировать новую гипотезу на основе большого числа наблюдений. Факторный анализ надо рассматривать как статистический метод вне зависимости от области его приложения. В факторном анализе исходят из того, что несколько измеряемых параметров сильно коррелируют между собой. В этом случае характеристики процессов взаимно определяют друг друга; например, выработка предприятия и производительность труда, оцениваемая как выработка на одного работника. В связи с накоплением большого статистического материала при изучении сложных экономических явлений, например, при анализе производственно-хозяйственной деятельности, прогнозирование по многим параметрам становится очень трудным. Зачастую невозможно решить проблему на основе одних логических рассуждений. Факторный анализ позволяет упорядочить данные, описать взаимосвязи, получить дополнительный материал для проверки интуитивных предположений исследователя.

При компьютерной обработке исходной информации, с пакетами стандартных программ ведения анализов вычисление параметров применяемых математических функций является быстро выполняемой счетной операцией. Результаты выдаются в виде распечаток.

Методика корреляционно-регрессионного анализа. Исследование начинается с построения матрицы парных коэффициентов корреляции. Анализ этой матрицы позволит получить начальное представление об исследуемых взаимозависимостях между показателями (теснота и направление связи). Оценить значимость можно как по самим значениям коэффициентов корреляции, так и по значениям t-статистики.

Чтобы оценить дублирование информации, необходимо построить матрицу частных коэффициентов корреляции порядка (L-2), где L-число исходных переменных, включая результативный признак.

Исследование парных и частных коэффициентов корреляции должно помочь в выборе регрессоров для выполнения следующего этапа. Здесь следует учитывать возможность появления мультиколлинеарности. Явные признаки этого — коэффициенты корреляции между потенциальными регрессорами, по модулю большие, чем 0,8.

После составления набора объясняющих показателей, которые могут быть включены в модель, исследование продолжается с помощью регрессионного анализа. Рекомендуется использовать пошаговый регрессионный анализ по схеме последовательного включения в уравнение наиболее информативных объясняющих признаков. По матрице R по строке, соответствующей результативному признаку, выбирается наиболее коррелируемый с y-ом регрессор и строится МНК-уравнение на него. Проверяется его значимость.

Далее возвращаемся в корреляционный анализ и рассчитываем матрицу частных коэффициентов корреляции при фиксировании включенного в уравнение признака. И в этой матрице по строке, соответствующей результативному признаку, выбирается наиболее коррелированный показатель. Этот регрессор и вводится в модель. проверяется значимость уравнения и отдельных коэффициентов. Процесс прекращается, если введен незначимый регрессор.

При проведении интерпретации оценивается не только содержательный смысл модели, но и информативность, например, с помощью множественного коэффициента корреляции (детерминации) этого окончательного уравнения по сравнению с аналогичным, построенным по полному набору исходных объясняющих показателей. Потери информации (R2) могут быть достаточно большими и тогда целесообразно перейти к регрессии на главные компоненты и общие факторы.

Методика компонентного и факторного анализа. Компонентный анализ проводится с несколькими частными целями: выявить закономерности, которые непосредственно не наблюдаются. Эта задача решается по матрице нагрузок и признаков в пространстве главных компонент (или общих факторов). Экспериментальные значения используются для классификации объектов (не по исходным признакам, а по главным компонентам или общим факторам) и для построения уравнения регрессии на эти обобщенные показатели.

Факторный анализ — более мощный и сложный аппарат, чем метод главных компонент, поэтому он применяется в том случае, если результаты компонентного анализа не вполне устраивают исследователя. Но поскольку эти два метода решают одинаковые задачи, необходимо сравнить результаты компонентного и факторного анализов, т.е. матрицы нагрузок, а также уравнения регрессии на главные компоненты и общие факторы, прокомментировать сходство и различия результатов.

Далее необходимо объединить результаты, полученные в корреляционном, регрессионном анализе, методе главных компонент и факторном анализе и сформулировать общие выводы и рекомендации.


Основные понятия

Статистика

Статистическая обработка

Статистическая методология

Статистическое наблюдение

Статистическая сводка

Мода

Медиана

Выборочное среднее

Дисперсия

Регрессионное исчисление

Корреляция


Вопросы для закрепления темы

  1. Каковы составные элементы статистической методологии?

  2. Что является задачами и объектом статистического наблюдения, каковы виды и формы наблюдения?

  3. Объясните значение методов мода, медиана и дисперсия.

  4. Какие условия необходимы для применения метода корреляции?



ТЕМА 7. МОДЕЛИРОВАНИЕ. ПРИНЦИПЫ И ВИДЫ МОДЕЛЕЙ


  1. Понятие о моделировании. Виды моделей

  2. Классификация моделей. Типы моделей

  3. Принципы построения моделей


1. Понятие о моделировании. Виды моделей

В процессе исследования объекта часто бывает нецелесообразно или даже невозможно иметь дело непосредственно с этим объектом. Удобнее бывает заменить его другим объектом (моделью), подобным данному в тех аспектах, которые важны в исследовании. В общем виде модель можно определить как условный образ (упрощенное изображение) реального объекта (процесса), который создается для его более глубокого изучения.

Метод исследования, базирующийся на разработке и использовании моделей, называется моделированием. Например, модель самолета помещают в аэродинамическую трубу, для проведения испытания на земле, а не воздухе.

Необходимость моделирования обусловлена сложностью, а порой и невозможностью прямого изучения реального объекта (процесса). Можно сказать, что теоретическое знание о чем-либо, как правило, представляет собой совокупность различных моделей. Эти модели отражают существенные свойства реального объекта (процесса), хотя на самом деле действительность значительно содержательнее и богаче.

Модель – это мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает новую информацию об этом объекте.

Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа.

Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или характеризующих объект с разной степенью детализации.

Подобие между моделируемым объектом и моделью может быть физическое, структурное, функциональное, динамическое, вероятностное и геометрическое. При физическом подобии объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу. Структурное подобие предполагает наличие сходства между структурой объекта и структурой модели. При выполнении объектом и моделью под определенным воздействием сходных функций наблюдается функциональное подобие. При наблюдении за последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели отмечается динамическое подобие. Вероятностное подобие отмечается при наличии сходства между процессами вероятностного характера в объекте и модели. Геометрическое подобие имеет место при сходстве пространственных характеристик объекта и модели.



2. Классификация моделей. Типы моделей

Общепризнанной единой классификации моделей пока не существует, из множества моделей можно выделить словесные, графические, физические, экономико-математические и некоторые другие их типы.

Словесная (или монографическая) модель представляет собой словесное описание объекта, явления или процесса. Очень часто она выражается в виде определения, правила, теоремы, закона или их совокупности.

Графическая модель создается в виде рисунка, карты или чертежа. Например, зависимость между ценой и спросом может быть в виде кривой, причем на оси ординат отложен спрос D, на оси абсцисс – цена Р. Кривая наглядно иллюстрирует, что с ростом цены спрос падает, и наоборот. Конечно, данную зависимость можно выразить и словесно, но графически она намного нагляднее.

Физические (или вещественные) модели создаются для конструирования несуществующих объектов. Создать модель самолета или ракеты для проверки ее аэродинамических свойств значительно проще и экономически целесообразнее, чем изучать эти свойства на реальных объектах.

При моделировании используется аналогия между объектом – оригиналом и его моделью. Под аналогией понимается подобие, сходство каких-то свойств, признаков или отношений у различных объектов. Сходство (или различие) между объектами устанавливается в результате их сравнения. Таким образом, сравнение лежит в основе метода аналогии.

Степень вероятности получения правильного заключения по аналогии будет тем выше, чем больше известно общих свойств у сравниваемых объектов, чем существеннее обнаруженные у них общие свойства, чем глубже установлена взаимная закономерная связь этих сходных свойств. Нужно иметь в виду, что если объект, в отношении которого делается заключение по аналогии с другим объектом, обладает каким-нибудь свойством, не совместимым с тем свойством, о существовании которого должен быть сделан вывод, то общее сходство этих объектов утрачивает всякое значение.

Метод аналогии применяется в самых различных областях науки, например, в математике, физике, химии, кибернетике, в гуманитарных дисциплинах и др. О познавательной ценности метода аналогии хорошо сказал известный ученый-энергетик В. А. Веников: “Иногда говорят: “Аналогия — не доказательство”... Но ведь если разобраться, можно легко понять, что ученые и не стремятся только таким путем доказать что-нибудь. Разве мало того, что верно увиденное сходство дает могучий импульс творчеству?.. Аналогия способна скачком выводить мысль на новые, неизведанные орбиты, и, безусловно, правильно положение о том, что аналогия, если обращаться с ней с должной осторожностью, — наиболее простой и понятный путь от старого к новому”.

Существуют различные типы выводов по аналогии. Но во всех случаях непосредственному исследованию подвергается один объект, а вывод делается о другом объекте. Поэтому вывод по аналогии в общем смысле можно определить как перенос информации с одного объекта на другой. Первый объект, который, собственно, и подвергался исследованию, именуется моделью, а другой объект, на который переносится информация, полученная в результате исследования первого объекта (модели), называется оригиналом (иногда — прототипом, образцом и т. д.). Таким образом, модель всегда выступает как аналогия, т. е. модель и отображаемый с ее помощью объект (оригинал) находятся в определенном сходстве (подобии).

...Под моделированием понимается изучение моделируемого объекта (оригинала), базирующееся на взаимооднозначном соответствии определенной части свойств оригинала и замещающего его при исследовании объекта (модели) и включающее в себя построение модели, изучение ее и перенос полученных сведений на моделируемый объект — оригинал”.

Использование моделирования диктуется необходимостью раскрыть такие стороны объектов, которые невозможно постигнуть путем непосредственного изучения либо невыгодно изучать их таким образом из чисто экономических соображений. Человек, например, не может непосредственно наблюдать процесс естественного образования алмазов, зарождения и развития жизни на Земле, другие явления микро- и мегамира. Поэтому приходится прибегать к искусственному воспроизведению подобных явлений в форме, удобной для наблюдения и изучения. В ряде же случаев бывает гораздо выгоднее и экономичнее вместо непосредственного экспериментирования с объектом построить и изучить его модель.

Аналогии бывают следующими: внешняя аналогия (модель самолета, корабля, микрорайона, выкройка); структурная аналогия (водопроводная сеть и электросеть моделируются с помощью графов, отражающих все связи и пересечения, но не длины отдельных трубопроводов); динамическая аналогия (по поведению системы), маятник моделирует электрический колебательный контур.


3. Типы моделей. Принципы их построения

Любая модель описывает реальный объект с некоторой степенью приближения. Суть моделирования заключается в том, что эксперименты проводятся не с реальной физической моделью объекта, а с его формальным описанием. Они реализуются с использованием информационных технологий. Рассмотрим их применение в экономике. Содержание любой экономико-математической модели – это выраженная в формально-математических соотношениях экономическая сущность условий задачи и поставленной цели. Экономико-математические модели отражают наиболее существенные свойства реального объекта или процесса с помощью системы уравнений. По мнению В.С. Немчинова, «экономико-математическая модель представляет собой концентрированное выражение общих взаимосвязей и закономерностей экономического явления в математической форме».

Единой классификации экономико-математических моделей не существует, хотя по некоторым признакам можно выделить наиболее значимые их группы.

По степени агрегирования объектов различают следующие модели: микроэкономические; одно-, двухсекторные (одно-, двухпродуктовые) многосекторные (многопродуктовые); макроэкономические; глобальные.

По учету фактора времени модели подразделяются на статические и динамические. В статических экономическая система описана применительно к определенному интервалу времени, это фрагмент динамической системы в определенный период. Динамические модели описывают экономическую систему в развитии.

По цели создания и применения различают модели балансовые, эконометрические, оптимизационные, сетевые, систем массового обслуживания, имитационные (экспертные).

В балансовых моделях отражается требование соответствия наличия ресурсов и их использования.

Параметры эконометрических моделей оцениваются с помощью методов математической статистики. Наиболее распространены эконометрические модели, представляющие собой системы регрессионных уравнений, в которых отражается зависимость эндогенных (зависимых) переменных от экзогенных (независимых) переменных. Данная зависимость в основном выражается через тренд (длительную тенденцию) основных показателей моделируемой экономической системы. Эконометрические модели используются для анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов с использованием статистической информации. Оптимизационные модели позволяют найти из множества возможных (альтернативных) вариантов наилучший рациональный вариант производства, распределения или потребления, по которому ограниченные ресурсы будут использованы самым лучшим образом для достижения поставленной цели. Сетевые модели широко используются в управлении проектами. Сетевая модель отображает комплекс работ (операций) и событий и их взаимосвязь во времени. Обычно сетевая модель предназначена для выполнения работ в такой последовательности, чтобы сроки выполнения проекта были минимальными. В этом случае ставится задача нахождения критического пути. Однако существуют и такие сетевые модели, которые ориентированы не на критерий времени, а, например, на минимизацию стоимости работ.

Модели систем массового обслуживания создаются для минимизации затрат времени на ожидание и времени простоев по каналам обслуживания.

Имитационная модель наряду с расчетными решениями содержит блоки, где решения принимаются человеком (экспертом). Вместо человека в принятии решений может выступать база знаний, тогда персональный компьютер, специализированное программное обеспечение, база данных и база знаний образуют экспертную систему. Она предназначена для решения одной или ряда задач методом имитации действий человека (эксперта в данной области).

По учету фактора неопределенности модели подразделяются на детерминированные (с однозначно определенными результатами) и стохастические (с различными вероятностными результатами).

По типу математического аппарата различают следующие модели: линейного и нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные, матричные, сетевые, теории игр, теории массового обслуживания и др.

Рассмотрим особенности экономических наблюдений и измерений.

Практическое применение математических моделей в экономике сдерживается недостаточностью конкретной и качественной информации. Точность и полнота первичной информации, возможности ее сбора и обработки во многом определяют выбор типа прикладных моделей.

Исходная информация имеет различный характер и происхождение. Она может быть разделена на три категории: о прошлых этапах развития, о современном состоянии объектов (экономические наблюдения и их обработка) и о будущем развитии объектов, куда включаются данные об ожидаемых изменениях внутренних параметров и внешних условий (прогнозы).

Методы экономических наблюдений и использование результатов этих наблюдений разрабатываются экономической статистикой, поэтому рассмотрим только специфические проблемы таких наблюдений, которые связаны с моделированием экономических процессов.

В экономике многие процессы являются массовыми и поэтому моделирование не может строиться на основании лишь одного или нескольких наблюдений.

Экономические процессы приходится постоянно держать под наблюдением. В связи с их динамичностью, изменчивостью параметров и структурных отношений необходимо иметь устойчивый поток новых данных.

Поскольку наблюдения за экономическими процессами и обработка эмпирических данных обычно занимают много времени, при построении математических моделей экономики требуется корректировать исходную информацию с учетом ее запаздывания.

Количественные характеристики экономических процессов и явлений исходят из экономических измерений. Точность измерений в значительной степени предопределяет и точность результатов анализа посредством моделирования. Поэтому необходимым условием эффективного использования математического моделирования является совершенствование экономических измерителей.

Применение математического моделирования заострило проблему измерений и количественных сопоставлений различных показателей социально-экономического уровня, достоверности и полноты получаемых данных, их защиты от намеренных и технических искажений.

В процессе моделирования возникает взаимодействие так называемых первичных и вторичных измерителей. Любая экономическая модель опирается на систему первичных измерителей объемов продукции, ресурсов, элементов и др. Результат экономического моделирования - получение вторичных экономических измерителей, в том числе экономически обоснованных цен на продукцию отрасли, оценок эффективности разнокачественных природных ресурсов, общественной полезности продукции. Однако на них могут влиять недостаточно обоснованные первичные измерители, поэтому важно разрабатывать особую методику корректировки первичных измерителей для создания экономико- математических моделей.

Классификацию видов моделирования проводят по разным основаниям, однако в зависимости от полноты моделирование делится на полное, неполное и приближенное. При полном моделировании модели идентичны объекту во времени и пространстве. Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется. В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не моделируются. Теория подобия утверждает, что абсолютное подобие возможно лишь при замене одного объекта другим точно таким же. Поэтому при моделировании абсолютного подобия не возникает. Исследователь должен стремиться к тому, чтобы модель как можно полнее отображала исследуемое качество (свойство) системы.

В зависимости от типа носителя и сигнатуры модели различаются следующие виды моделирования: детерминированное и стохастическое, статическое и динамическое, дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное.

Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий.

Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и события.

Статическое моделирование служит для описания состояния объекта в фиксированный интервал времени (период), а динамическое — для исследования объекта в течение длительного времени, при этом оперируют аналоговыми (непрерывными), дискретными и смешанными моделями.

В зависимости от характера используемых в научном исследовании моделей различают несколько видов моделирования.

1. Мысленное (идеальное) моделирование. К этому виду моделирования относятся представления в форме тех или иных воображаемых моделей, которые нередко могут быть реализованы материально в виде чувственно воспринимаемых физических моделей. Оно может также принять вид символического или математического моделирования.

2. Физическое моделирование. Оно характеризуется физическим подобием между моделью и оригиналом и имеет целью воспроизведение в модели процессов, свойственных оригиналу. По результатам исследования тех или иных физических свойств модели судят о явлениях, происходящих (или могущих произойти) в так называемых “натуральных условиях”.

Физическое моделирование широко используется для разработки и экспериментального изучения различных сооружений, машин, для лучшего понимания природных явлений, для изучения эффективных и безопасных способов ведения горных работ и т. д.

3. Символическое (знаковое) моделирование. Оно связано с условно-знаковым представлением свойств, отношений объекта-оригинала. К символическим (знаковым) моделям относятся топологические и графовые представления исследуемых объектов в виде графиков, номограмм, схем и т. п. или, например, модели, представленные в виде химической символики и отражающие состояние или соотношение элементов во время химических реакций.

Особой и очень важной разновидностью символического (знакового) моделирования является математическое моделирование. Символический язык математики позволяет выражать свойства, стороны, отношения объектов и явлений самой различной природы. Взаимосвязи между величинами, описывающими функционирование такого объекта или явления, могут быть охарактеризованы уравнениями (дифференциальными, интегральными, интегро-дифференциальными, алгебраическими) и их системами.

4. Компьютерное моделирование. Этот вид моделирования основывается на ранее созданной математической модели изучаемого объекта или явления и применяется в случаях больших объемов вычислений, необходимых для исследования данной модели.

Численное моделирование особенно важно там, где не совсем ясна физическая картина изучаемого явления, не познан внутренний механизм взаимодействия. Путем расчетов на компьютере различных вариантов ведется накопление фактов, что дает возможность в конечном счете произвести отбор наиболее реальных и вероятных ситуаций. Активное использование методов численного моделирования позволяет резко сократить сроки научных и конструкторских разработок.

Метод моделирования непрерывно развивается: на смену одним типам моделей по мере прогресса науки приходят другие. В то же время неизменным остается одно: важность, актуальность, а иногда и незаменимость моделирования как метода научного познания.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование – не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования – часть более общего процесса познания. Это должно учитываться не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Для представления математических моделей могут использоваться различные формы записи: инвариантная, аналитическая, алгоритмическая и схемная (графическая) и др.

Инвариантная форма — запись соотношений модели с помощью традиционного математического языка безотносительно к методу решения уравнений модели. В этом случае модель может быть представлена как совокупность входов, выходов, переменных состояния и глобальных уравнений системы. Аналитическая форма — запись модели в виде результата решения исходных уравнений модели. Обычно модели в аналитической форме представляют собой явные выражения выходных параметров как функций входов и переменных состояния.

Для аналитического моделирования характерно то, что в основном моделируется только функциональный аспект системы, а глобальные уравнения системы, описывающие закон (алгоритм) ее функционирования, записываются в виде некоторых аналитических соотношений (алгебраических, интегродифференциальных, конечноразностных и т.д.) или логических условий.

Аналитическая модель исследуется несколькими методами:

аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными состояния системы;

численным, когда, не умея решать уравнения в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных (такие модели называются цифровыми);

качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).

Распространенные компьютерные технологии используются для исследования характеристик процесса функционирования сложных систем. Для реализации математической модели на компьютере необходимо построить соответствующий моделирующий алгоритм. Запись соотношений модели и выбранного численного метода решения ведется в форме алгоритма.

Среди алгоритмических моделей важный класс составляют имитационные модели, предназначенные для имитации физических или информационных процессов при различных внешних воздействиях. Собственно имитацию названных процессов называют имитационным моделированием. При имитационном моделировании воспроизводится алгоритм функционирования системы во времени — поведение системы, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные интервалы времени, дающие возможность оценить характеристики системы.

Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим стала возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и другие, которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. Имитационное моделирование признано наиболее эффективным методом исследования сложных систем, а часто и единственным практически доступным методом получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования.

В имитационном моделировании различают метод статистических испытаний (Монте-Карло) и метод статистического моделирования.

Метод Монте-Карло — численный метод, который применяется для моделирования случайных величин и функций, вероятностные характеристики которых совпадают с решениями аналитических задач. Суть в многократном воспроизведении процессов, являющихся реализациями случайных величин и функций с последующей обработкой информации методами математической статистики.

Если этот прием применяется для автоматизированной (компьютерной) имитации в целях исследования характеристик процессов функционирования систем, подверженных случайным воздействиям, то такой метод называется методом статистического моделирования.

Метод имитационного моделирования применяется для оценки вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системой, влияния изменения различных параметров системы. Имитационное моделирование может быть положено в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза систем, когда требуется создать систему с заданными характеристиками при определенных ограничениях.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Такой подход дает возможность охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием аналитического или имитационного моделирования в отдельности.

Информационное (кибернетическое) моделирование связано с исследованием моделей, в которых отсутствует подобие физических процессов, происходящих в реальных условиях. В этом случае стремятся отобразить лишь некоторую функцию, рассматривают реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между выходами и входами. Таким образом, информационные (кибернетические) модели отражают некоторые информационные процессы управления, что позволяет оценить поведение реального объекта. Для построения такой модели необходимо выделить исследуемую функцию реального объекта, попытаться формализовать эту функцию в виде некоторых операторов связи между входом и выходом и воспроизвести данную функцию на имитационной модели, причем на совершенно другом математическом языке и, естественно, иной физической реализации процесса. Например, экспертные системы являются моделями ЛПР.

Структурное моделирование системного анализа базируется на некоторых особенностях структур определенного вида, которые используются как средство исследования систем или служат для разработки на их основе специфических подходов к моделированию с применением других методов формализованного представления систем (теоретико-множественных, лингвистических, кибернетических и др.).

Структурное моделирование привело к объекто-ориентированному моделированию.

Структурное моделирование системного анализа включает методы сетевого моделирования, сочетание методов структуризации с лингвистическими, структурный подход в направлении формализации построения и исследования структур разного типа (иерархических, матричных, произвольных графов) на основе теоретико-множественных представлений и понятия номинальной шкалы теории измерений.

Термин «структура модели» может применяться как функциям, так и к элементам системы, поэтому структуры называются функциональными и морфологическими. Объектоориентированное моделирование объединяет структуры обоих типов в иерархию классов, включающих как элементы, так и функции.

В структурном моделировании сформировалась новая технология CASE. Эта аббревиатура имеет двоякое толкование, соответствующее двум направлениям использования CASE-систем. Первое из них — Computer-Aided Software Engineering  переводится как автоматизированное проектирование программного обеспечения. CASE-системы часто называют инструментальными средствами быстрой разработки программного обеспечения (RAD — Rapid Application Development). Второе — Computer-Aided System Engineering нацелено на поддержку концептуального моделирования сложных систем, преимущественно слабоструктурированных. Такие CASE-системы часто называют системами BPR (Business Process Reengineering).

CASE-технология представляет собой совокупность методологий анализа, проектирования, разработки и сопровождения сложных автоматизированных систем, поддерживаемую комплексом взаимосвязанных средств автоматизации. CASE — это инструментарий для системных аналитиков, разработчиков и программистов, позволяющий автоматизировать процесс проектирования и разработки сложных систем, в том числе и программного обеспечения.

Ситуационное моделирование опирается на модельную теорию мышления, в рамках которой можно описать основные механизмы регулирования процессов принятия решений. В центре модельной теории мышления лежит представление о формировании в структурах мозга информационной модели объекта и внешнего мира. Эта информация воспринимается человеком на базе уже собранных знаний и опыта. Целесообразное поведение человека строится путем формирования целевой ситуации и мысленного преобразования исходной ситуации в целевую.

Основой построения модели является описание объекта в виде совокупности элементов, связанных между собой определенными отношениями, отображающими семантику предметной области. Модель объекта имеет многоуровневую структуру и представляет собой тот информационный контекст, на фоне которого протекают процессы управления. Чем богаче информационная модель объекта и выше возможности манипулирования ею, тем лучше и многообразнее качество принимаемых решений при управлении.

При реальном моделировании используется возможность исследования характеристик на реальном объекте целиком либо на его части. Такие исследования проводятся на объектах, работающих в нормальных режимах, и при организации специальных режимов для оценки интересующих исследователя характеристик (при других значениях переменных и параметров, в другом масштабе времени и т.д.). Реальное моделирование является наиболее адекватным, но его возможности ограничены.

Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. Натурное моделирование подразделяется на научный эксперимент, комплексные испытания и производственный (натурный) эксперимент.

Научный эксперимент характеризуется широким использованием средств автоматизации, применением весьма разнообразных средств обработки информации, возможностью вмешательства человека в процесс проведения эксперимента. Одна из разновидностей эксперимента - комплексные испытания, в процессе которых вследствие повторения испытаний объектов (или больших частей системы) выявляются общие закономерности о характеристиках качества, надежности этих объектов. В этом случае моделирование осуществляется путем обработки и обобщения сведений о группе однородных явлений.

Наряду со специально организованными испытаниями возможна реализация натурного моделирования путем обобщения опыта, накопленного в ходе производственного процесса, т.е. о производственном эксперименте. Здесь на базе теории подобия обрабатывают статистический материал по производственному процессу и получают его обобщенные характеристики. Необходимо помнить про отличие данного эксперимента от реального протекания процесса. Оно заключается в том, что в эксперименте могут появиться отдельные критические ситуации и определиться границы устойчивости процесса. В ходе эксперимента вводятся новые возмущающие воздействия в процесс функционирования объекта.

Другим видом реального моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование ведется на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение реального объекта либо его модели при заданных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальном и модельном (псевдореальном) масштабах времени или рассматриваться без учета времени. В последнем случае изучению подлежат так называемые «замороженные» процессы, фиксируемые в некоторый интервал времени.

Каковы принципы и подходы к построению математических моделей?

Математическое моделирование многие считают скорее искусством, чем стройной и законченной теорией. Для него очень важна роль опыта, интуиции и других интеллектуальных качеств человека. Отсутствие точных правил моделирования не мешает опытным специалистам строить удачные модели. Уже накоплен значительный опыт, дающий основание сформулировать некоторые принципы и подходы к построению моделей. Принципы определяют те общие требования, которым должна удовлетворять правильно построенная модель. Рассмотрим эти принципы.

Адекватность. Предусматривает соответствие модели целям исследования по уровню сложности и организации, а также соответствие реальной системе относительно выбранного множества свойств. До тех пор, пока не решен вопрос, правильно ли отображает модель исследуемую систему, ценность модели незначительна.

Соответствие модели решаемой задаче. Означает, что модель должна строиться для решения определенного класса задач (или конкретной задачи) исследования системы. Попытки создания универсальной модели, нацеленной на решение большого числа разнообразных задач, приводят к такому усложнению, что она оказывается практически непригодной. Опыт показывает, что для решения каждой конкретной задачи нужно создать свою модель, отражающую те аспекты системы, которые являются наиболее важными в данной задаче. Этот принцип связан с принципом адекватности.

Упрощение при сохранении существенных свойств системы требует, чтобы модель была в некоторых отношениях проще прототипа,  в этом смысл моделирования. Чем сложнее рассматриваемая система, тем по возможности упрощенным должно быть ее описание, умышленно утрирующее типичные и игнорирующее менее существенные свойства. Этот принцип может быть назван принципом абстрагирования от второстепенных деталей.

Соответствие между требуемой точностью результатов моделирования и сложностью модели означает поиск того, каким должно быть это приближение. С одной стороны, чтобы отразить все сколько-нибудь существенные свойства, модель необходимо детализировать. С другой стороны, строить модель, приближающуюся по сложности к реальной системе, очевидно, не имеет смысла. Она не должна быть настолько сложной, чтобы поиск решения оказался слишком затруднительным. Компромисс между этими двумя принципами достигается нередко путем проб и ошибок. Для уменьшения сложности моделей рекомендуется следующее:

  • изменение числа переменных, достигаемое исключением несущественных переменных, либо их объединением. Процесс преобразования модели в модель с меньшим числом переменных и ограничений называют агрегированием. Например, все типы систем компьютеров в модели гетерогенных сетей можно объединить в четыре типа — ПЭВМ, рабочие станции, большие ЭВМ (мейнфреймы), кластерные ЭВМ;

  • изменение природы переменных параметров, которые рассматриваются в качестве постоянных, дискретные — в качестве непрерывных и т.д.;

  • изменение функциональной зависимости между переменными: нелинейная зависимость заменяется обычно линейной, дискретная функция распределения вероятностей — непрерывной;

  • изменение ограничений (добавление, исключение или модификация). При снятии ограничений получают оптимистичное решение, при введении — пессимистичное. Манипулируя ограничениями, можно найти возможные граничные значения эффективности. Такой прием часто используется для нахождения предварительных оценок эффективности решений на этапе постановки задач;

  • ограничение точности модели; точность результатов моделирования не может быть выше точности исходных данных.

Баланс погрешностей различных видов. Путем применения этого принципа необходимо добиваться, например, баланса систематической погрешности моделирования за счет отклонения модели от оригинала, погрешности исходных данных, точности отдельных элементов модели, систематической погрешности моделирования и случайной погрешности при интерпретации и осреднении результатов.

Многовариантность реализаций элементов модели. Разнообразие реализаций одного и того же элемента, отличающихся по точности (а следовательно, и по сложности), обеспечивает регулирование соотношения точность/сложность.

Блочное строение. При соблюдении данного принципа облегчается разработка сложных моделей и появляется возможность использования накопленного опыта и готовых блоков с минимальными связями между ними. Выделение блоков производится с учетом разделения модели по этапам и режимам функционирования системы.

Если подход к построению модели системы не выбран, но ее структура очевидна, то можно воспользоваться сходством с более простой системой, модель для которой существует. К построению модели можно приступить на основе анализа исходных данных, которые уже известны или могут быть получены. Анализ позволяет сформулировать гипотезу о структуре системы, которая затем апробируется.

Разработчики моделей находятся под действием двух взаимно противоречивых тенденций: стремления к полноте описания и стремления к получению требуемых результатов возможно более простыми средствами. Компромисс обычно достигается построением серии моделей - от предельно простых до высокой сложности.

Сложные системы требуют разработки целой иерархии моделей, различающихся уровнем операций. Выделяют такие уровни, как вся система, подсистемы, управляющие объекты и др.

Рассмотрим конкретный пример — модель развития экономики страны, названная моделью Харрода по имени английского экономиста Р. Харрода. В ней учитывается один определяемый фактор — капитальные вложения, а состояние экономики оценивается через размер национального дохода.

Для математической постановки задачи вводятся следующие обозначения:

Yt — национальный доход в год t;

Kt — производственные фонды в год t;

Kt — объем потребления в год t;

Kt — объем накопления в год t;

Kt — капитальные вложения в год t.

Предполагается, что функционирование экономики происходит при следующих условиях:

условие баланса доходов и расходов за каждый год Yt = Kt + Kt ;

условие исключения пролеживания капитала Kt = Kt;

условие пропорционального деления национального годового дохода Kt = aYt.

Два условия характеризуют внутренние экономические процессы: первое - связь капитальных вложений и общей суммы производственных фондов, второе — связь национального годового дохода и производственных фондов.

Капитальные вложения в год t могут рассматриваться как прирост производственных фондов или производная от функции.

Производственные фонды принимаются как капитальные годовые вложения:

Vt = dK/dt.

Национальный доход в каждый год принимается как отдача производственных фондов с соответствующим нормативным коэффициентом фондоотдачи:

Yt = Kt/b.

Соединяя условия задачи, можно получить следующее соотношение:

Yt = Vt/a = dK/(adt) = b/adY/dt,

отсюда следует итоговое уравнение Харрода:

Yt = bdY/dt = aY.

Его решением является экспоненциальное изменение национального дохода по годовым интервалам:

Yt = Y0eat/b.

Несмотря на упрощенный вид математической модели, ее результат может быть использован для укрупненного анализа национальной экономики. Параметры а и b могут стать параметрами управления при выборе плановой стратегии развития в целях максимального приближения к предпочтительной траектории изменения национального дохода или для выбора минимального интервала времени к достижению заданного уровня национального дохода.

Этапы построения математической модели. Сущность построения математической модели состоит в том, что реальная система упрощается, схематизируется и описывается с помощью того или иного математического аппарата. Можно выделить следующие основные этапы построения моделей.

Содержательное описание моделируемого объекта. Объекты моделирования описываются с позиций системного подхода. Исходя из цели исследования устанавливаются совокупность элементов, взаимосвязи между элементами, возможные состояния каждого элемента, существенные характеристики состояний и отношения между ними. Например, фиксируется, что если значение одного параметра возрастает, то значение другого — убывает и т.п. Вопросы, связанные с полнотой и единственностью выбора характеристик, не рассматриваются. Естественно, в таком словесном описании возможны логические противоречия, неопределенности. Это исходная научная концепция исследуемого объекта. Такое предварительное, приближенное представление системы называют концептуальной моделью. Чтобы содержательное описание служило хорошей основой для последующей формализации, требуется обстоятельно изучить моделируемый объект. Нередко естественное стремление ускорить разработку модели уводит исследователя от данного этапа к решению формальных вопросов. В результате построенная без достаточного содержательного базиса модель оказывается непригодной к использованию. На этом этапе моделирования широко применяются качественные методы описания систем, знаковые и языковые модели.

Формализация операций. Формализация сводится в общих чертах к следующему. На основе содержательного описания определяется исходное множество характеристик системы. Для выделения из них существенных характеристик необходим хотя бы приближенный анализ каждой из них. При проведении анализа опираются на понимание природы исследуемого объекта системы. После исключения несущественных характеристик выделяют управляемые и неуправляемые параметры и производят символизацию. Затем определяется система ограничений на значения управляемых параметров. Если ограничения не носят принципиального характера, то ими пренебрегают.

Дальнейшие действия связаны с формированием целевой функции модели. В соответствии с известными положениями выбираются показатели исхода операции и определяется примерный вид функции полезности на исходах. Если функция полезности близка к пороговой (или монотонной), то оценка эффективности решений возможна непосредственно по показателям исхода операции. В этом случае необходимо выбрать способ свертки показателей (способ перехода от множества показателей к одному обобщенному показателю) и произвести саму свертку. По свертке показателей формируются критерий эффективности и целевая функция.

Если при качественном анализе вида функции полезности окажется, что ее нельзя считать пороговой (монотонной), прямая оценка эффективности решений через показатели исхода операции неправомочна. Необходимо определять функцию полезности и уже на ее основе вести формирование критерия эффективности и целевой функции.

Замена содержательного описания формальным — это итеративный процесс.

Проверка адекватности модели. Требование адекватности находится в противоречии с требованием простоты, и это нужно учитывать при проверке модели на адекватность. Исходный вариант модели предварительно проверяется по следующим основным аспектам:

все ли существенные параметры включены в модель;

нет ли в модели несущественных параметров;

правильно ли отражены функциональные связи между параметрами;

правильно ли определены ограничения на значения параметров.

Для проверки рекомендуется привлекать экспертов, которые не принимали участия в разработке модели. Они могут более объективно рассмотреть модель и заметить ее слабые стороны, чем ее разработчики. Такая предварительная проверка модели позволяет выявить грубые ошибки. После этого приступают к реализации модели и проведению исследований. Полученные результаты моделирования подвергаются анализу на соответствие известным свойствам исследуемого объекта.

Для установления соответствия создаваемой модели оригиналу используются следующие пути:

  • сравнение результатов моделирования с отдельными экспериментальными результатами, полученными при одинаковых условиях;

  • использование близких моделей;

  • сопоставление структуры и функционирования модели с прототипом.

Главным способом проверки адекватности модели исследуемому объекту выступает практика, однако она требует накопления статистики, которая далеко не всегда бывает достаточной для получения надежных данных.

Для многих моделей первые два пути приемлемы в меньшей степени. В этом случае остается третий путь: заключение о подобии модели и прототипа делать на основе сопоставления их структур и реализуемых функций. Такие заключения не носят формального характера, поскольку основываются на опыте и интуиции исследователя.

По результатам проверки модели на адекватность принимается решение о возможности ее практического использования или о проведении корректировки.

Корректировка модели. Могут уточняться существенные параметры, ограничения на значения управляемых параметров, показатели исхода операции, связи показателей исхода операции с существенными параметрами, критерий эффективности. После внесения изменений в модель вновь выполняется оценка адекватности.

Оптимизация модели. В основе оптимизации лежит возможность преобразования модели из одной формы в другую. Преобразование может выполняться с использованием математических методов либо эвристическим путем. Сущность оптимизации моделей состоит в их упрощении при заданном уровне адекватности. Основными показателями, по которым возможна оптимизация модели, выступают время и затраты средств для проведения исследований на ней.

Моделирование – циклический процесс. Это означает, что за первым циклом может последовать второй, третий и т.д. Знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

По мере развития и усложнения экономико-математического моделирования его отдельные этапы обособляются в специализированные области исследований, усиливаются различия между теоретико-аналитическими и прикладными моделями, происходит дифференциация моделей по уровням абстракции и идеализации.

Теория математического анализа моделей экономики развилась в особую ветвь современной математики – математическую экономику. Модели, изучаемые в рамках математической экономики, теряют непосредственную связь с экономической реальностью; они имеют дело с исключительно с идеализированными экономическими объектами и ситуациями. При построении таких моделей главным принципом является не столько приближение к реальности, сколько получение возможно большего числа аналитических результатов посредством математических доказательств. Ценность этих моделей для экономической теории и практики состоит в том, что они служат теоретической базой для моделей прикладного типа.

Довольно самостоятельными разделами исследований становятся подготовка и обработка экономической информации и разработка математического обеспечения экономических задач (создание баз данных и банков информации, программ автоматизированного построения моделей и программного сервиса для экономистов-пользователей). На этапе практического использования моделей ведущую роль должны играть специалисты в своей области экономического анализа, планирования, управления. Главным участком работы экономистов-математиков остается постановка и формализация экономических задач и синтез процесса экономико-математического моделирования.


Основные понятия

Модель

Моделирование

Аналогии

Макетирование

Адекватность модели

Формализация операций

Корректировка модели

Оптимизация модели


Вопросы для закрепления темы

  1. По каким признакам экономико-математические модели разделяются на группы?

  2. Охарактеризуйте моделирование в соответствии с классификационным признаком полноты.


ТЕМА 8. КОНФЕРЕНЦИИ: ВИДЫ, ФОРМЫ И ПРАВИЛА УЧАСТИЯ В НИХ

  1. Основные виды и формы конференций и проектов

  2. Этапы проведения конференций, правила участия в них


1. Основные виды и формы конференций и проектов

Конференция — вид научной деятельности, при которой исследователи (не обязательно учёные) представляют и обсуждают результаты своих работ, выдвигают гипотезы и идеи. Конференции имеют ряд преимуществ по сравнению с традиционными семинарами и тренингами. В информационном письме либо стендовом объявлении сообщается о теме, времени и месте проведении конференции. Затем начинается сбор тезисов докладов и иногда оргвзносов. По своему статусу научная конференция занимает промежуточное положение между семинаром и конгрессом. Выступления участников на близкие темы позволяет рассмотреть вопрос с нескольких сторон, исчезает однобокость, присущая при обучении одним преподавателем. На конференциях можно узнать о различных подходах к решению одной задачи.

Конференции делятся на несколько видов.

В зависимости от направления:

  • научно-теоретическая (НТК), на которой обсуждаются теоретические подходы к решению научных проблем, возникающих в ходе исследований или экспериментов;

  • научно-практическая (НПК), на которой идет обмен опытом и знаниями по различного рода практическим и прикладным задачам;

  • научно-техническая (НТехК), на которой ведется обмен опытом и знаниями по техническим и технологическим вопросам.

Нередки и бизнес-конференции, на которых предприниматели обсуждают особенности действующего законодательства, политику государства по отношению к определенным отраслям и др.

В зависимости от территории различают конференции: локальные (школьные, факультетские, внутривузовские, межвузовские), региональные, областные, республиканские, республиканские с международным участием, международные.

В зависимости от тематики выделяют конференции:

  • узкоспециализированные, т.е. посвященные какой-либо отдельной теме;

  • общественно - гуманитарные (журналистика, история, педагогика, социология, экономика, управление и др.);

  • научно-технические (биотехнология, машиностроение, нанотехнологии, телекоммуникации, электротехника и др.);

  • естественнонаучные (археология, химия, геология, биология, математика, фармакология и др.);

  • широкотематические, охватывающие общенаучные вопросы (например, «Наука в современном мире», «Современные проблемы гуманитарных и естественных наук»).

Существует несколько форм конференций:

    • очные (участник приезжает на конференцию и принимает в ней непосредственное участие),

    • заочные (участник отправляет только свои тезисы и заявку по адресу оргкомитета конференции),

    • internet-конференции (в виде форума на сайте конференции или организации, в виде коллективного обсуждения).

Конференция - одна из тех мероприятий, без которых сложно представить современный цивилизованный бизнес и науку.

Каждая конференция – это совещание (или собрание) производственной группы, она может быть организована в одном или в разных местах. Весьма популярны аудио- или видеоконференции, если они проводятся на расстоянии, то позволяют значительно сэкономить средства на организацию мероприятия.

Обычно конференция посвящена к определенной теме. Вместе с тем в ее задачи входит не только обсуждение, знакомства, презентации новых решений.

Пресс-конференции имеют целью с помощью СМИ ознакомить общественность с тематикой исследований. На пресс-конференциях журналисты имеют возможность задавать вопросы гостям конференции.

Встречи журналистов с представителями государственных учреждений, общественно-политических организаций, коммерческих структур традиционно называются пресс-конференциями. Этим термином обозначают и те случаи, когда журналистский корпус представляет телевидение и радио.

Бизнес-конференции - один из видов конференций, на которых обсуждаются проблемы, затрагивающие предпринимателей и направления их деятельности, рассматриваются особенности действующего законодательства и делаются предложения по его совершенствованию;
политика государства в отношении определенных отраслей;
практика работы лучших компаний отрасли и т.п. В отличие от семинаров и тренингов на бизнес-конференциях рассматриваются не только известные, проверенные результаты, но и новые бизнес-предложения.

Организация и проведение конференций, техническое и организационное обеспечение семинаров и конференций различной степени сложности включают бронирование конференц-зала для проведения мероприятия и гостиничных номеров для приезжих делегатов, оформление помещений для мероприятия согласно фирменному стилю компании-организатора, организация питания, техническое обеспечение конференции, разработка концепции мероприятия, подготовка и печать пресс-китов, фото- и видеосъемка, развлекательная программа.


2. Этапы проведения конференций, правила участия в них

Планирование. Продумывается форма конференции и определяется ее название. Конференция может быть посвящена юбилейному событию (разовые конференции) или проводиться через определенные периоды (например, ежегодные), что позволяет специалистам поддерживать и расширять контакты с разными группами исследователей, быть в курсе современных разработок и быстрее получать нужную информацию.

Первый организационный этап. Назначаются и распределяются рабочие группы, оргкомитет, определяется председатель и сопредседатель оргкомитета конференции. Чётко определяется тематика, сектора конференции и т.п.

Информационный этап. Чаще всего о конференциях сообщается в информационном письме или в стендовом объявлении. В информационном сообщении обязательно должны быть указаны:

  • название конференции, ее эмблема, дата и место проведения;

  • организаторы конференции, тематические направления, контактные номера телефонов и факсов, адреса (почтовые и электронные) и адрес сайта конференции, где доступна более подробная информация;

  • информация о том, где и как можно зарегистрироваться для участия в конференции, а также что и в какие сроки нужно представить;

  • рабочий язык конференции, а также информация о том, где и как будут опубликованы материалы конференции.

Второй организационный этап. Когда начинают поступать заявки, тезисы и оргвзносы от будущих участников конференции, появляется круг задач, которые должны быть решены к началу конференции. Проводится отбор участников из числа людей, подавших заявку. Чаще всего на этом этапе отобранным участникам рассылается второе информационное письмо.

Проведение конференций. После заселения участников назначается время открытия конференции, слушанье докладов, просмотр стендовых докладов.

Во время конференции обычно устраиваются различные концерты/ экскурсии в НИИ, университеты, музеи, на предприятия, обзорные экскурсии по городу. Если конференция длится несколько дней, то один из дней может быть посвящен научным или научно-популярным лекциям для участников. Между докладами устраиваются кофе-брейки на 15-20 мин. После конференции жюри обсуждают работы, представленные на ней, затем награждают лучших докладчиков, зачастую и всех участников. При награждении вручаются и сборники работ, в которых опубликованы отправленные участником тезисы. После конференции организуют банкет со всеми участниками и оргкомитетом.

Правила участия в конференции определяются оргкомитетом данной конференции, их указывают в информационном письме. Чаще всего в зависимости от вида конференции участником ее может стать школьник, студент, молодой ученый. Желающий должен заполнить заявку на участие по форме, которая прилагается в информационном письме либо на сайте конференции. После этого он должен написать и отправить тезисы своей работы (краткое описание полученных результатов) по адресу конференции или организации, которая ее проводит. К тезисам предъявляются строгие требования. Если конференция международная с участием граждан других регионов, обычно просят выслать в дополнение и тезисы на английском. В случае положительного ответа участник вправе попросить прислать ему пригласительное письмо, чтобы иметь основание для оформления командировки. Пригласительное письмо должно содержать в себе Ф.И.О. участника, название конференции, дату и место ее проведения, название работы участника, контакты оргкомитета (секретаря) и подпись ответственного лица.


Структура научной конференции

  1. Регистрация участников с раздачей программы конференции (с указанием очередности выступлений).

  2. Открытие и пленарное заседание с выступлением организаторов конференции.

  3. Работа по секциям или «круглым столам» с заслушиванием докладов и последующим обсуждением.

  4. Кофе-брейк или фуршет (банкет).

  5. Культурные программы (экскурсии) для иногородних гостей.

  6. Публикация сборника тезисов докладов; часто сборник выдается участникам конференции при регистрации.

Интернет-конференции. Возможности проведения таких конференций имеют преимущества в сравнении с другими. Формат видеоконференций определяется заявками, количеством участников и их ролью (например, "спикер" или "слушатель" и др.).

Существует четыре основных функциональных вида видеоконференций: персональная (видеозвонок), симметричная групповая, селекторное совещание, веб-конференция и вебинар.

Персональная видеоконференция (по схеме "точка-точка") - самый элементарный тип видеоконференций, позволяющий двум участникам конференции через Интернет свободно и на равных правах общаться: не только слышать, но и видеть друг друга, а также обмениваться текстовыми сообщениями, фото-, аудио- и видеофайлами. Такой вид видеоконференции полностью заменяет очередную деловую встречу и существенно экономит время и деньги. В телемедицине для организации консультаций чаще всего используется именно видеозвонок.

Симметричная групповая интернет-конференция «мультиконференция» позволяет на равных правах общаться одновременно нескольким участникам. Такой формат полностью заменяет многостороннюю встречу, переговоры или семинарское занятие: участники прекрасно видят и слышат друг друга, обмениваются мнениями и могут коллегиально принимать решения.

В селекторном совещании реализована схема видеоконференции на троих участников, каждый из которых играет свою роль: выступающий (человек из зала), докладчик и ведущий. В таком типе видеоконференций на троих активных участников может приходиться множество пассивных наблюдателей, каждый из которых на своем мониторе будет видеть именного того человека, которому в данный момент предоставлено право слова. Организация такого вида форума позволяет каждому из участников по разрешению ведущего выступить с речью в качестве докладчика или выступающего из аудитории.

Веб-конференции через Интернет позволяет устраивать встречи и презентации, освобождает ее организаторов от необходимости арендовать помещение, а участников – от лишней траты времени на переезды. Это качество особенно важно, если гости приглашаются из других городов. Организаторам презентаций и семинаров удается собрать более широкие аудитории слушателей, а участникам таких вэб-конференций — сэкономить время и деньги. Каждому из слушателей для участия достаточно в условленное время находиться за компьютером, быть подключенным к сети и другим участникам интернет-конференции по технологии "клиент-сервер". Для просмотра презентации чаще всего требуется установка на персональный компьютер участника, помимо программы для интернет-конференций, таких дополнительных приложений, как Java или Flash.

Вебинар. Частным случаем веб-конференции считается вебинар (интернет-семинар) — особый вид видеоконференции, в котором пользователи не являются полноправными участниками. Образно говоря, в вебинаре есть "лектор" и "студенты". Лектор, как на настоящей лекции, наделен правом полноценного вещания, а также возможностью "контроля знаний" или получения вопросов из аудитории. Эти вопросы и ответы на них участники Интернет-конференции могут отправлять и получать через чат.

Проект. Проект – (букв. "брошенный вперед") - прототип какого-либо объекта, вида деятельности, при этом проектирование превращается в процесс создания проекта. Таким образом, проект создает то, чего еще нет; он требует всегда иного качества или показывает путь к его получению. Для него нужна проектная идея (тема), а также совокупность целей и задач, которые необходимо решить в короткое время для реализации идеи.

Выбор темы - это процесс интенсивной, серьезной деятельности. Тема определяет область исследования и проблему исследования. Она имеет более широкий, чем проблема характер. В рамках одной темы может быть сформулировано несколько проблем. Определив для себя область исследования и сформулировав проблему, следует конкретизировать тему самостоятельного учебного проекта.

Готовя краткую информацию о выбранной теме, необходимо сделать так называемый "профиль темы", для этого целесообразно продумать ответы на следующие вопросы:

1. Какова сфера вашего исследования?

2. В чем вы видите проблему, которую необходимо решить?

3. Как, исходя из этого, будет звучать формулировка темы?

4. Какова идея проекта? Что будет представлять собой конечный результат вашего проектирования?

5. Как и кем этот проект может использоваться в дальнейшем?

6. С кем вы собираетесь работать над проектом ?

7. Какая помощь вам потребуется?

В планирование входят анализ проблемы, определение источников информации, определение способов сбора и анализа информации, постановка задач и выбор критериев оценки результатов и процесса, распределение ролей и обязанностей в группе, определение способа представления результата.

В принятие решений входят сбор и уточнение информации, обсуждение альтернатив ("мозговой штурм"), выбор оптимального варианта, уточнение планов деятельности.

Цель информационного поиска - быстро и своевременно отыскать необходимую информацию, полезную для создания конкретного проекта. Для организации поиска определяется сфера интересов, формулируется проблема, составляется список возможных вопросов и ключевых слов, которые связаны с данной проблемой, определяются виды изданий, которые могут содержать достоверную информацию по данной проблеме.

Составляется картотека или список полезных опубликованных источников. На основе изучения источников составляется "банк идей" по разрешению проблемы.

Выполнение: анализ информации, выполнение проекта, формулирование выводов. Для выполнения проекта предполагается использование ресурсов, они включают в себя людей, оборудование, различные расходные материалы и т.д. Затраты рассчитываются на основе тарифов (расценок) на каждый вид требуемого ресурса. В данном разделе должна быть представлена информация о списке видов ресурсов, требуемом количестве каждого ресурса, тарифе на каждый вид ресурса, общей стоимости каждого ресурса, общей стоимости всех ресурсов, необходимых проектной группе.

На расчетах основан бюджет проекта и возможность идентифицировать специфические ресурсы, которые могут потребоваться для выполнения проекта.

Оценка результатов: анализ выполнения проекта, достигнутых результатов (успехов и неудач), анализ достижений поставленной цели.

Защита проекта: подготовка возможных форм представления результатов, обоснование процесса проектирования, объяснение полученных результатов, коллективная защита, оценка, письменный отчет.





Основные понятия

Конференция

Информационное сообщение

Структура научной конференции

Интернет-конференция

Веб-конференция

Вебинар

Проект


Вопросы для закрепления темы

  1. Какие известны виды конференций?

  2. Охарактеризуйте понятие конференции. Каково ее значение в науке?

  3. Опишите этапы проведения конференции.

  4. Какие еще формы конференций вы знаете?

  5. Что такое вебинар?

  6. Что такое проект?

  7. Как составляется проект?









ГЛОССАРИЙ

Абстрагирование - метод отвлечения, позволяющий переходить от конкретных предметов к общим понятиям и законам развития (применяется в экономических исследованиях для перспективного планирования, когда на основании изучения работы предприятий за прошедший период прогнозируется развитие отрасли или региона на будущий период).

Аксиоматический метод предусматривает использование аксиом, являющихся доказанными научными знаниями, которые применяются в научных исследованиях в качестве исходных положений для обоснования новой теории (использование экономических законов, трудов классиков, являющихся аксиоматическими знаниями научной теории, используемой для дальнейшего развития науки).

Анализ - метод исследования, который включает в себя изучение предмета путем мысленного или практического расчленения его на составные элементы (части объекта, его признаки, свойства, отношения). Каждая из выделенных частей анализируется раздельно в пределах единого целого (например, анализ производительности труда рабочих по каждому цеху).

Аналогия – (от греч. соответствие, сходство) метод научно обоснованного вывода, которым достигается познание одних предметов и явлений на основании их сходства с другими (например, производительность труда в объединении может исследоваться не по каждому предприятию, а лишь по выбранным в качестве аналога, выпускающим однородную с другими предприятиями продукцию и имеющим одинаковые условия для производственной деятельности).

Гипотетический метод основан на предположении, выдвигаемом для объяснения явления и требующем проверки на опыте и теоретического обоснования, чтобы стать достоверной научной теорией (применяется при исследовании новых экономических явлений, не имеющих аналогов, в том числе изучение эффективности новых машин и оборудования, себестоимости новых видов продукции и т.п.

Дедукция – (от греч. выведение) метод логически обоснованного вывода умозаключения от общего к частному, т.е. сначала исследуется состояние объекта, а затем – его составных элементов (например, анализируется производительность труда по объединению и далее по его производственным единицам).

Декомпозиция - метод исследования, при котором исследуется иерархия системы, разделение системы на подсистемы низшего уровня, которые изучаются автономно с обязательным учетом дальнейшего согласования целей каждой подсистемы с целями всей системы.

Диалектика (от греч. искусство спорить, вести беседу) – философское учение о наиболее общих закономерностях познания мира, а также метод теоретического мышления, имеющего своим предметом противоречие мыслимого  содержания этого мышления.

Измерение – метод научного исследования, процесс определения численного значения величин посредством определенных единиц измерения.

Индукция (от греч. наведение) – метод исследования, при котором вывод делается из обобщения отдельных наблюдений и экспериментов (например, факторы, отрицательно влияющие на производительность труда по каждому отдельному предприятию, затем обобщаются по объединению, в состав которого входят эти предприятия как производственные единицы).

Исторический подход - метод познания, в процессе которого происходит воспроизведение истории изучаемого объекта во всей ее многогранности с учетом всех случайностей.

Комплексный анализ - всестороннее изучение объекта в тесном взаимодействии с другими науками и научными направлениями.

Конкретизация - метод исследования предметов во всей их разносторонности, в качественном многообразии реальности в отличие от абстрактного, отвлечённого изучения предметов (перспективы развития отрасли определяются на основании конкретных расчетов применения новой техники и технологий, сбалансированности трудовых и материальных ресурсов и др.).

Логический подход - метод умозаключения, посредством которого достигается изучение сложного явления в форме исторической теории с отвлечением от случайностей и несущественных фактов.

Метод (от греч. путь исследования, познания) – способ исследования явлений природы и общественной жизни (способ подхода к действительности); прием или система приемов трудовой и научной деятельности.

Методика это совокупность способов, приемов для систематического, последовательного, наиболее целесообразного проведения исследования, любой другой деятельности.

Методология – система принципов и способов, применяемых в какой-либо деятельности.

Мировоззрение – комплекс представлений человека о себе и мире, единство знания и оценки. Содержит когнитивный компонент – знания о мире и аффективный – отношение к миру. Таким образом, мировоззрение – не просто результат фиксации объективного положения вещей, но и позиция субъекта: его отношение к действительности, убеждения, ценности, идеалы. Мировоззрение имеет огромный практический смысл, влияя на нормы поведения, жизненные стремления, интересы, труд и быт людей.

Моделирование – метод познания, основанный на замене изучаемого предмета, явления его моделью. Модель должна содержать существенные черты оригинала (например, транспортные маршруты при автомобильных перевозках грузов).

Наблюдение - метод изучения предмета путём его количественного измерения и качественной характеристики (применяется при изучении трудоёмкости изделий путём хронометражных наблюдений, контрольном раскрое сырья и материалов и т.п.).

Синтез – метод изучения объекта в его целостности, в единстве и взаимной связи его частей. Синтез связан с анализом (см. ранее), поскольку он позволяет соединить части предмета, расчлененного в процессе анализа, установить их связь и познать предмет как единое целое (например, производительность труда по производственному объединению).

Системный анализ – изучение объекта исследования как совокупности элементов, образующих систему. В оценке поведения объекта учитывают факторы, влияющие на его функционирование. Широко применяется в экономических исследованиях при комплексном изучении деятельности производственных объединений и отрасли, в определении пропорций развития национальной экономики и т.д.

Сравнение – метод познания, посредством которого устанавливаются сходство и различие предметов и явлений.

Теоретический уровень научного исследования – построение и развитие научных гипотез и теорий, формулировка законов и выделение из них логических следствий, сопоставление различных гипотез и теорий.

Формализация – метод исследования объектов путём представления их элементов в виде специальной символики (например, представление себестоимости продукции формулой, в которой при помощи символов изображены статьи затрат).

Эксперимент – научно поставленный опыт в соответствии с целью исследования. Проводится в условиях, позволяющих следить за ходом явлений и воссоздавать его повторно в заданных условиях (например, применение новых систем планирования, управления и стимулирования).

Эмпирический уровень научного исследования – ведение наблюдений и экспериментов, чувственный опыт познания, а также группировка, классификация и описание результатов эксперимента.


РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

Произведения и выступления Президента Республики Узбекистан И.А. Каримова

  1. Каримов И.А. Ўзбекистон иқтисодий ислоҳотларни чуқурлаштириш йўлида.—Тошкент: Ўзбекистон, 1995.

  2. Каримов И.А. Узбекистан: национальная независимость, экономика, политика. – Ташкент: Узбекистан, 1996.

  3. Каримов И.А. Наша цель: свободная и процветающая Родина. - Ташкент: Узбекистан, 1996.

  4. Каримов И.А. Узбекистан на пороге ХХI века: угрозы безопасности, условия и гарантии прогресса. – Ташкент: Узбекистан, 1997.

  5. Каримов И.А. Наша высшая цель-независимость и процветание Родины, свобода и благополучие народа Т.8.-Ташкент: «Узбекистан», 2000.

  6. Каримов И.А. Ватан равнаки учун хар биримиз масъулмиз. – Тошкент: «Узбекистан», 2001.

  7. Каримов И.А. Банк тизими, пул муомаласи, кредит, инвестиция ва молиявий барқарорлик тўғрисида.—Тошкент: Ўзбекистон, 2005.

  8. Каримов И.А. Ўзбекистон демократик тарққиётининг янги босқичида –Тошкент : «Ўзбекистон», 2005.

  9. Каримов И.А. Ўзбек халқи ҳеч қочон, ҳеч кимга қарам бўлмайди –Тошкент: «Ўзбекистан», 2005.

  10. Каримов И.А. Мамлакатимиз тараққиётининг қонуний асосларини мустаҳкамлаш фаолиятимиз мезони бўлиши даркор: Ўзбекистон Республикаси Олий Мажлиси Сенатининг бешинчи ялпи мажлисидаги маъруза //“Халқ сўзи”, 2006, 25 феврал, №39.

  11. Каримов И.А. Либерализация общества, углубление реформ, повышение духовности и уровня жизни народа – критерий и цель всей нашей деятельности. – Ташкент: Узбекистан, 2007.

  12. Каримов И.А. Юксак маънавият енгилмас куч. – Тошкент: Маънавият, 2008.

  13. Мамлактимизни модернизация килиш ва янгилашни изчил давом эттириш – давр талаби. Президент И.Каримовнинг 2008 йилда мамлакатимизни ижтимоий-иктисодий ривожлантириш якунлари ва 2009 йилга мулжалланган иктисодий дастурнинг энг мухим устувор йуналишларига багишланган Вазирлар Махкамаси мажлисидаги маърузаси//“Халқ сўзи”, 2009 йил 14 феврал.

  14. Каримов И.А. Жахон молиявий-иктисодий инкирози, Узбекистон шароитида уни бартараф этишнинг йуллари ва чоралари. –Тошкент: Узбекистон, 2009.

15. Каримов И.А. Мамлакатимизда демократик ислохотларни янада чукурлаштириш ва фукаролик жамиятини ривожлантириш концепцияси. Узбекистон Республикаси Олий Мажлиси Конунчилик палатаси ва Сенатининг 2010 йил, 12 ноябрда булиб утган кушма мажлиси.

16. Барча режа ва дастурларимиз Ватанимиз тараққиётини юксалтириш, халкимиз фаровонлигини оширишга хизмат килади. Президент И.Каримовнинг 2010 йилда мамлакатимизни ижтимоий-иқтисодий ривожлантириш якунлари ва 2011 йилга мўлжалланган иқтисодий дастурнинг энг мухим устувор йўналишларига бағишланган Вазирлар Маҳкамаси мажлисидаги маърузаси//“Халқ сўзи”, 2011 йил, 22 январ.

17. 2012 йил Ватанимиз тараққиетини янги босқичга кўтарадиган йил бўлди. Президент И.Каримовнинг 2011 йилнинг асосий якунлари ва 2012 йилда Ўзбекистонни ижтимоий-иқтисодий ривожлантиришнинг устувор йўналишларига бағишланган Вазирлар Махкамасининг мажлисидаги маърузаси//“Халқ сўзи”, 2012 йил, 19 январ.


Специальная литература

  1. Антонов А.В. Системный анализ. – М.: Высшая школа, 2006.

  2. Бекмурадов А.Ш., Голиш Л.В., Хажиева К.Н. Технология проектного обучения. – Ташкент: ТГЭУ, 2010.

  3. Волков Ю.Г. Как написать диплом, курсовую, реферат. – Ростов н/Д, 2001.

  4. Волчек У.З. Философия: Учебное пособие. – Минск: ИП «Экоперспектива», 1998.

  5. Гершунский Б.С. Философия образования. – М.: Московский психолого-социальный институт, «Флинта», 1998.

  6. Замков О.О., Черемных Ю.А., Толстопятенко А.В. Математические методы в экономике: Учебник. – М.: «Дело и сервис», 1999.

  7. Канке В.А. Основные философские направления и концепции науки. Итоги ХХ столетия.- М.:Логос, 2000.

  8. Орлов А.И. Теория принятия решений.- М.: «Экзамен», 2005.

  9. Перегудов Л.В., Саидов М.Х., Аликулов Д.Е. Илмий ижод методологияси. – Ташкент: «Молия», 2002.

  10. Радаев В.В. Как написать академический текст // Вопросы образования, 2011, №1.

  11. Рузавин Г.И. Методология научного исследования. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.

  12. Собитов Р.А. Основы научных исследований: Учебное пособие. – Челябинск, 2002.

  13. Шермухамедова Н. Фальсафа ва фан методологияси. - Тошкент Мирзо-Улугбек номидаги Узбекистон миллий университети, 2005.

  14. Федосеева В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 2001.

  15. Ядов В.А. Стратегия социального исследования.- М.: «Добросвет», 1999.


Интернет-сайты:

1. www.gov.uz – Портал Государственный власти Республики Узбекистан

2. www.press-service.uz – Официальный сайт пресс-службы Президента Республики Узбекистан

3. www.mfer.uz – Официальный сайт Министерства внешнеэкономических связей, инвестиций и торговли Республики Узбекистан

4. www.UzA.Uz – Официальный сайт Национального агентства по информации Республики Узбекистан

5. www.cer.uz – Официальный сайт ЦЭИ

6. www.uzreport.com – портал бизнес-информации

7. www.eurasianews.com – Официальный сайт Центра исследования Евроазии

8. www.vip.lenta.ru – Интернет-издания

9. www.InternetNews.com – сервер новостей







СОДЕРЖАНИЕ


ВВЕДЕНИЕ 3


ТЕМА 1. НАУЧНОЕ ПОЗНАНИЕ И ЕГО ОСОБЕННОСТИ 5

1. Научное познание и его возможности 5

2. Этапы процесса познания. Формы чувственного

и рационального познания 8

ТЕМА 2. МЕТОДЫ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ 20

1. Понятие метода и методологии. Классификация методов научного познания 20

2. Всеобщий (диалектический) метод познания. Принципы диалектического метода и их применение в научном познании 24

3. Общенаучные методы эмпирического познания

Научное наблюдение и описание 30

4. Общенаучные методы теоретического познания 37

5. Общенаучные методы, применяемые на эмпирическом 47

и теоретическом уровнях познания 47

ТЕМА 3. ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ. ЭЛЕМЕНТЫ СИСТЕМОЛОГИИ 52

1. Понятие системы 52

2. Системы, надсистемы, подсистемы. Что изучает системология? 55

3. Место системологии среди других наук 57

ТЕМА 4. ПОДГОТОВКА К ПРОВЕДЕНИЮ НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 61

1. Объектная область, объект и предмет 61

2. Тема, проблема и актуальность исследования Определение гипотезы. Цель и задачи исследования 62

3. Проведение научного исследования. 66

ТЕМА 5. СБОР НАУЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ 68

1. Основные источники научной информации 68

2. Научные документы как основа будущего исследования 70

3. Использование научных и справочно-информационных документов 72

ТЕМА 6. МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ 81

1. Методы первичной статистической обработки результатов 81

1.1. Мода. 86

1.2. Медиана. 87

1.3. Выборочное среднее. 87

1.4. Разброс выборки. 88

1.5. Дисперсия. 88

2. Регрессионное исчисление. Корреляция 89

2.1. Регрессионное исчисление. 90

2.2. Корреляция. 91

ТЕМА 7. МОДЕЛИРОВАНИЕ. ПРИНЦИПЫ И ВИДЫ МОДЕЛЕЙ 102

1. Понятие о моделировании. Виды моделей 102

2. Классификация моделей. Типы моделей 103

3. Типы моделей. Принципы их построения 105

ТЕМА 8. КОНФЕРЕНЦИИ: ВИДЫ, ФОРМЫ И ПРАВИЛА УЧАСТИЯ В НИХ 123

1. Основные виды и формы конференций и проектов 123

2. Этапы проведения конференций, правила участия в них 125

ГЛОССАРИЙ 131

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА 135






УНИВЕРСИТЕТ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ И ДИПЛОМАТИИ





С. А. Закирова, С.Т. Тураева



МЕТОДЫ НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ


Учебное пособие

для студентов вузов для бакалавров по специальности «Международные экономические отношения»




Редактор Л.Б. Ходанович

Оригинал-макет А.Ю. Деревянская




За качество представленных материалов, приведенные в них факты, имена собственные и другие сведения, а также за разглашение сведений, не подлежащих публикации, несут ответственность авторы издания.




Перепечатка без ведома УМЭД не разрешается.






Формат 84x108 1/32. Объем 8,75 п.л.

Тираж 100 экз.

___________________________________

Отпечатано в УМЭД.

1hello_html_64af2e61.gif00113, г. Tашкент, пр. Мустакиллик, 54.

1 Голдстейн Мартин, Голдстейн Инге Ф. Как мы познаем. Исследование процесса научного познания / Сокр. пер. с англ. А. Е. Петрова. — М.: Знание, 1984. 


1 Голдстейн Мартин, Голдстейн Инге Ф. Указ. раб.


1 Виноградов В. Г. Научное предвидение. - М., 1989.


1 Виноградов В. Г. Указ.раб.


1 Виноградов В.Г. Указ, раб.

1 Виноградов В.Г. Указ.раб.

1 Виноградов В.Г. Указ.раб.

1 Виноградов В.Г. Указ.раб.

1 Виноградов В.Г. Указ.раб.

1 Козлов В.Н. Системный анализ и принятие решений. - СПб: Издательство политехнического университета. 2009.

2 Там же.

1 Лешкевич Т.Г. Философия науки: традиции инновации. – М.: ПРОИОР, 2001.

1 Шкляр М.Ф. Основы научных исследований: Учебное пособие. – М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и К". 2008.


1 Шкляр М.Ф. Указ. раб.

1 Собитов Р.А. Основы научных исследований: Учебное пособие. – Челябинский государственный университет, 2002.


1 Рузавин Г.И. Методология научного исследования. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.



Подайте заявку сейчас на любой интересующий Вас курс переподготовки, чтобы получить диплом со скидкой 50% уже осенью 2017 года.


Выберите специальность, которую Вы хотите получить:

Обучение проходит дистанционно на сайте проекта "Инфоурок".
По итогам обучения слушателям выдаются печатные дипломы установленного образца.

ПЕРЕЙТИ В КАТАЛОГ КУРСОВ

Автор
Дата добавления 21.06.2016
Раздел Доп. образование
Подраздел Другие методич. материалы
Просмотров475
Номер материала ДБ-129091
Получить свидетельство о публикации
Похожие материалы

Включите уведомления прямо сейчас и мы сразу сообщим Вам о важных новостях. Не волнуйтесь, мы будем отправлять только самое главное.
Специальное предложение
Вверх