Закон категория парадигма

| | 0 Comment

Закон, категория, парадигма как инструменты естественнонаучного познания.

Вопрос о смене научных концепций является одним из наиболее актуальных в методике современной науки. В первой половине XX в. основной структурной единицей исследования признавалась теория, и вопрос о ее смене ставился в зависимости от ее эмпирического подтверждения или опровержения. Главной методологической проблемой считалась проблема сведения теоретического уровня исследования к эмпирическому, что в конечном счете оказалось невозможным. В начале 60-х годов XX века американский ученый Т. Кун выдвинул концепцию, в соответствии с которой теория до тех пор остается принятой научным обществом, пока не подвергается сомнению основная парадигма (установка, образ) научного исследования в данной области. Парадигма (от греч. paradigma — пример, образец) — фундаментальная теория, объясняющая широкий круг явлений, относящихся к соответствующей области исследования. Парадигма — это совокупность теоретических и методологических предпосылок, определяющих конкретное научное исследование, которая воплощается в научной практике на данном этапе. Она является основанием выбора проблем, а также моделью, образцом для решения исследовательских задач. Парадигма позволяет решать возникающие в научных исследованиях затруднения, фиксировать изменения в структуре знания, происходящие в результате научной революции и связанные с накоплением новых эмпирических данных.

С этой точки зрения динамика развития науки происходит следующим образом (рис. 2.3): старая парадигма проходит нормальную стадию развития, затем в ней накапливаются научные факты, не объяснимые этой парадигмой, происходит революция

в науке и возникает новая парадигма, объясняющая все возникшие научные факты. Парадигмальная концепция развития научного знания затем была конкретизирована с помощью понятия «исследовательская программа» как структурной единицы более высокого порядка, чем отдельная теория. В рамках исследовательской программы и обсуждаются вопросы об истинности научных теорий.

14.Математизация естествознания, математика – язык науки.

МАТЕМАТИЗАЦИЯ НАУЧНОГО ЗНАНИЯ — процесс применения понятий и методов математики в естественных, технических и социально-экономических науках для количественного анализа исследуемых ими явлений. Хотя математизация научного знания началась давно, но только в период современной научно-технической революции приобрела большой размах и значение. Наряду с традиционными областями применения математики, какими являются механика, астрономия, физика и химия, ее методы стали проникать в такие отрасли науки, которые раньше считались не поддающимися математизации ввиду их особой сложности (биология, экономика, социология, лингвистика и др.).

Как и любая другая модель, математическая модель, во-первых, отображает некоторые существенные свойства и отношения оригинала, во-вторых, в точно определенном смысле замещает его и, в-третьих, дает новую информацию о нем. Однако в отличие от материальных моделей они являются разновидностями концептуальных моделей, которые отображают количественно-структурные отношения исследуемых процессов и являются оперативно-символическими по характеру применения. Часто такое моделирование характеризуют как искусство применения математики, причем перевод существенных факторов исследуемых явлений на язык математики считают самой трудной стадией моделирования. Поскольку во многих конкретных приложениях математики имеют дело с анализом величин и взаимосвязей между ними, то нередко математическую модель рассматривают как систему уравнений вместе с известными данными, необходимыми для ее решения (начальные условия, граничные условия, значения коэффициентов уравнения и т. п.). Однако для применения математики в новейших разделах естествознания, а также в социологии, психологии, лингвистике и т. д. приходится обращаться к неметрическим моделям, основанным не на измерении величин, а анализе абстрактных структур и категорий. Построение любой математической модели начинается с установления существенных для изучаемых явлений и процессов их качественных свойств и отношений, которые следует выделить от других несущественных факторов и моментов, затрудняющих исследование. Обычно эта стадия осуществляется в специальных науках. Дальнейший этап моделирования связан с формулированием найденных качественных зависимостей на точном языке математики, т. е. с “переводом” информации качественного характера на количественноструктурный язык. Для этих целей используют все теории и методы современной математики, но этот этап является едва ли не самой трудной частью математического исследования.

Ведь для описания одних и тех же явлений могут быть построены самые разнообразные математические модели. Поэтому необходимо, чтобы модель не слишком упрощала изучаемые явления, но в то же время ее точность находилась в границах, определяемых условиями задачи. Характер математической модели, ее сложность и специфика определяются прежде всего природой тех реальных систем и процессов, которые она описывает. После того, как модель построена, ее исследуют на непротиворечивость, а главное — из нее выводят дедуктивные следствия, которые затем интерпретируют с помощью эмпирических данных. По расхождению или согласию следствий модели и результатов наблюдений и экспериментов делают заключение об адекватности модели реальности.

Основные формы и методы математизации научного знания связаны с теми типами моделей, которые применяются в различных науках. Они весьма разнообразны и многочисленны, начиная от простого счета и измерения и кончая сложнейшими структурными методами и современным математическим экспериментом. Среди них следует выделить, во-первых, метрические или функциональные методы, опирающиеся на измерение величин исследуемых процессов и выявление функциональных связей между ними; во-вторых, структурные методы, ориентированные не столько на измерение величин, сколько на анализ и взаимоотношение элементов, компонентов и подмножеств различных систем и математических структур. Нередко трудно выразить эти отношения определенным числом, хотя возможно представить их с помощью сравнительных терминов “больше”, “меньше” или “равно” и использовать для их анализа структуры порядка. Еще большее применение в последние годы приобрели алгебраические и топологические структуры, напр., понятие графа, часто используемое для анализа малых социальных групп, организации и планирования перевозок, транспортных потоков и т. п.

Среди метрических средств математизации научного знания можно выделить детерминистические методы, основывающиеся на использовании функциональных моделей, начиная от классических дифференциального и интегрального исчислений и кончая функциональным анализом. Они получили наиболее широкое применение благодаря точности и достоверности получаемых из них результатов. Методы другого рода, называемые стохастическими, опираются на статистическую информацию о случайных массовых событиях и поэтому их предсказания имеют вероятностный характер. Долгое время именно последнее обстоятельство надолго задержало их использование в науке, но под воздействием запросов биологии, демографии, экономики и социологии вероятностно-статистические методы получили мощный стимул для развития и стали равноправными средствами математического исследования.

Появление и непрерывное совершенствование быстродействующих вычислительных средств открыло невиданные раньше возможности для применения математических методов в науке и других сферах деятельности. Если раньше из-за отсутствия таких средств приходилось значительно упрощать математические модели и получать приближенные результаты, то с изобретением компьютеров такая необходимость во многом отпала. Уже первые компьютеры могли заменить труд нескольких тысяч профессиональных вычислителей и по мере увеличения их быстродействия во 2 и 3 поколениях получили широкое применение всюду, где требовалось выполнить большой объем различных расчетов (управление производством, расчет траекторий ракет и искусственных спутников Земли, проектирование атомных реакторов и т. п.). Однако только с увеличением быстродействия и особенно “памяти” новых компьютеров они стали использоваться в научном исследовании, во-первых, для работы с ними пользователя в режиме диалога, во-вторых, для проведения математического, или вычислительного, эксперимента. Режим диалога дает возможность исследователю проверять гипотезы путем сопоставления их следствий с большим массивом эмпирических данных и соответственно корректировать их. Математический эксперимент является более мощным средством научного познания, ибо классические методы математизации научного знания опирались на сравнительно простые модели, которые можно было использовать только однократно, причем каждый раз осуществлять все операции заново. В отличие от этого при математическом экспериментировании программа вычислений и математическое обеспечение остаются неизменными, а экспериментирование совершается над математическими моделями путем изменения их параметров. После расчета различных вариантов модели их следствия сравниваются с данными эмпирических наблюдений и натурных экспериментов. Опираясь на эти результаты, можно выбрать наиболее оптимальную модель в качестве решения проблемы. Эффективность использования такого эксперимента зависит не столько от совершенства вычислительной техники, сколько от тщательного и глубокого исследования изучаемых процессов на качественном уровне. Сам такой эксперимент обычно предпринимается для решения крупных научно-технических и глобальных проблем (экологических, энергетических и др.). В некоторых процессах, изучение которых сопряжено с опасностью для жизни и здоровья людей, математический эксперимент остается единственным средством исследования (ядерная энергетика, термоядерный синтез, химические и другие вредные производства и т. д.).

Другим важным направлением применения математических моделей, алгоритмов и современных компьютеров являются исследования по искусственному интеллекту, одна из основных целей которых заключается в эффективном поиске нестандартных приемов решения интеллектуальных задач. Иногда простейшие такие задачи решаются путем простого перебора возможных вариантов и выбора среди них наилучшего, но при большем числе вариантов с этим не может справиться даже мощный компьютер. Между тем человеческий мозг решает подобные задачи значительно быстрее и экономнее, по-видимому, заранее исключая неправдоподобные варианты. Главная идея компьютерного эвристического программирования заключается в ограничении перебора различных вариантов или комбинаций решений путем использования соответствующей дополнительной теоретической или эмпирической информации с тем, чтобы исключить заведомо неверные варианты.

Возможности применения математических методов в любой конкретной науке зависят прежде всего от уровня ее теоретической зрелости. Это, конечно, не исключает их применения и на эмпирической стадии исследования. Однако эти методы являются достаточно элементарными (счет, измерения, сравнения и т. п.) и поэтому на теоретическом уровне требуется использовать более абстрактные математические модели и структуры.

Современная научно-техническая революция значительно ускорила процесс математизации научного знания и выдвинула на первый план проблему математического описания процессов, изучаемых в биологических, социально-экономических и гуманитарных науках. Первой и определяющей причиной математизации научного знания служит воздействие научно-технической революции на все сферы знания, в результате чего многие естественные, технические и частично экономические науки поднялись на качественно новый уровень развития. Введение более общих и абстрактных понятий и создание глубоких теорий в этих науках способствовало дальнейшей их математизации. В этом — вторая причина успехов современной математизации научного знания, которая представляет собой двуединый процесс, включающий рост и развитие конкретных наук, с одной стороны, и совершенствование методов самой математики, с другой. Наконец, третья причина математизации научного знания связана со всевозрастающим использованием все более эффективной электронно-вычислительной техники и других устройств по автоматизации интеллектуальной деятельности. Переворот в вычислительной технике оказал огромное влияние не только на математику и научное познание вообще, но вместе с алгоритмами управления и реализующими их компьютерами эта техника становится составной частью производительных сил современного общества. Замена тяжелого ручного труда машинами, автоматизация производственных процессов, гибкие технологии, промышленные роботы — все эти и другие перспективные направления технического прогресса связаны со все увеличивающимся применением компьютеров и тем самым математических методов исследования.

Объективной основой использования математических методов в конкретных науках служит качественная однородность изучаемых ими различных классов явлений. Именно вследствие такой однородности и общности они оказываются количественно и структурно сравнимыми и поэтому поддающимися математической обработке. Однако чем более сложными и качественно отличными оказываются формы движения материи, тем труднее они поддаются математизации. Самой математизированной наукой является механика, изучающая форму движения, в которой абстрагируются от качественных изменений тел и анализируют лишь результат их движения. Самой сложной и потому наиболее трудной для использования математических методов служит общественная форма, в которой приходится учитывать наряду с объективными различиями социальных систем и структур также субъективные стороны деятельности людей (их цели.волю, интересы, ценностные ориентировки и мотивации и т. п.). Поэтому количественные оценки нередко здесь тесно связаны с качественными, а иногда они отступают на второй план. Математизация научного знания будет эффективной только тогда, когда математизируемая наука будет достаточно зрелой, обладающей сложившимся концептуальным аппаратом. К сожалению, при нынешней моде на математизацию язык символов и формул, строгость и точность математических утверждений и доказательств оказывает гипнотическое влияние на людей, мало искушенных в ней и, главное, не понимающих сущности ее метода. В результате этого нередко за формулами перестают видеть реальное содержание изучаемых процессов.

mydocx.ru

Научная парадигма. Соотношение эмпирического и теоретического уровней в научном познании.

Создатель первой некумулятистской модели — Т. Кун (1929-1996). В книге «Структура научных революций» (1962) он выделил два (основных) этапа в развитии науки: 1. «Нормальная наука» (работа в русле господствующей парадигмы над решением «головоломок»); 2. Период научной революции (нет господствующей парадигмы, противоборство конкурирующих теорий). Парадигма по Куну, — «Признанные всеми научные достижения, которые в течение некоторого времени признаются определенным научным сообществом как основа его дальнейшей практической деятельности». Эти достижения излагаются в учебных пособиях, но большую часть истории науки это были классические труды ученых: «Физика» Аристотеля, «Начала» и «Оптика» Ньютона. Эти работы долго неявно определяли правомерность проблем и методов исследования в науках для последующего поколения ученых. Так что парадигма –фундаментальная научная теория, изложенная самим автором, задающая методы решения конкретных научных задач, идеалы, нормы и критерии научности, формирующая определенное научное сообщество. Впоследствии Кун постарался конкретизировать понятие «парадигмы», говоря, что это не только теория. Он вводит понятие о «дисциплинарной матрице» из 4 элементов: 1. Символические обобщения типа второго закона Ньютона, закона Ома, закона Джоуля-Ленца и т.д. 2. Концептуальные модели вроде общих утверждений: «воспринимаемые явления существуют благодаря взаимодействию однородных атомов». 3. Ценностные установки: влияют на выбор направлений исследования, оценку полученных результатов и т.д.

4. Образцы решений конкретных задач и проблем. Причина научной революции по Куну – обнаружение «аномалии» (факта, противоречащего существующей парадигме), и неспособность парадигмы ее объяснить. Описывая состояние ученых в этот момент, Кун упоминает готовность к новому и обращение к философии, обсуждение фундаментальных положений парадигмы. Период научной революции – несколько лет или десятилетий. Он завершается утверждением новой парадигмы. Теория относительности Эйнштейна получила признание после экспериментального подтверждения – заметного искривления пространства-времени возле тел с большой массой. Два уровня научного познания: эмпирический и теоретический. Главные различия: способы (методы) самой познавательной активности и характера достигаемых научных результатов. Специфические методы ЭУ: наблюдение, эксперимент, измерение; ТУ: идеализация, формализация. Универсальные: моделирование и др.ЭУ: непосредственное исследование реальных, чувственно воспринимаемых объектов. Особая роль: только на этом уровне человек непосредственно взаимодействует с изучаемыми природными или социальными объектами. Здесь преобладает созерцание (чувственное познание), рациональный момент (суждения, понятия и др.) здесь присутствует, но имеет подчиненное значение. Поэтому исследуемый объект отражается преимущественно со стороны своих внешних связей и проявлений. На этом уровне осуществляется процесс накопления информации об объектах, явлениях через проведение наблюдений, выполнение измерений, поставку экспериментов; производится первичная систематизация получаемых фактических данных в виде таблиц, графиков и т. п. и возможно формулирование некоторых эмпирических закономерностей. ТУ: преобладание рационального — понятий, теорий, законов и т.д. Отсутствует непосредственное практическое взаимодействие с объектами, поэтому они могут познаваться только опосредованно — в мысленном эксперименте, но не в реальном. На этом уровне: раскрытие скрытых свойств, связей, закономерностей, присущих изучаемым объектам, явлениям путем обработки данных эмпирического знания. Эта обработка осуществляется с помощью «высоких» абстракций — понятий, умозаключений, законов, категорий, принципов и др. ТУ — более высокая ступень в научном познании. Направлен на формирование теоретических законов, которые отвечают требованиям возможности и необходимости, т.е. действуют везде и всегда. Результаты: гипотезы, теории, законы. Но в общем-то противопоставлять их нельзя – ЭУ и ТУ взаимосвязаны. ЭУ – основа ТУ, который – основа новых эмпирических исследований. Такой взгляд был у Поппера: попытки обойтись без теории могут привести к самообману и к некритическому использованию какой-то неосознанной точки зрения. ЭУ стимулирует ТУ, ставя новые задачи; ТУ расширяет ЭУ. Кроме этих общенаучных, некоторые исследователи выделяют частнонаучные, которые, однако, являются скорее сочетанием ЭУ и ТУ. Эмпирическое знание — множество высказываний (не обязательно логически связанных между собой) об эмпирических объектах. Теоретическое знание — множество высказываний (организованных в логическую систему) об идеальных объектах. Источник и основа ЭЗ – объективная реальность (через чувство), ТЗ – рациональное мышление. Но теоретический мир может стать для ученого объектным и над ним можно надстроить новые ЭУ и ТУ. ТУ также имеет свои траектории эволюции. Научные теории не выводятся логически из эмпирического знания, а конструируются мышлением для выполнения в отношении эмпирического знания определенных функций (его понимание, объяснение, предсказание). Из научных теорий могут быть чисто логически выведены только теоретические следствия (менее общие утверждения, чем аксиомы и принципы теории), которые затем, правда, уже внелогическим путем, могут быть идентифицированы с определенными эмпирическими высказываниями и подвергнуты проверке опытом.

students-library.com

Вопрос 8. Проблема, идея, гипотеза, парадигма, концепция, теория как основные формы научного исследования. Закономерности, законы, модели.

Для научного исследования характерно применение таких форм, как гипотеза, теория и модель и тд. Эти формы научного исследования характерны для современной науки даже с чисто внешней формальной стороны. С формальной стороны, это просто обычные суждения. Однако по своим функциям в научном познании и в организации исследования эти формы существенно различны.

Проблема, в широком смысле слова, — сложный теоретический или практический вопрос, требующий изучения, разрешения; в науке это противоречивая ситуация, выступающая в виде противоположных позиций в объяснении каких-либо явлений, объектов, процессов и требующая адекватной теории для ее разрешения. Проблема обращена не только в будущее, но и в прошлое. С одной стороны в ней констатируется недостаточность достигнутого к данному моменту уровня знания, невозможность объяснить на основе этого знания новые явления действительности. С другой стороны, проблема опирается на прошлое знание, наличию которого она обязана даже своей постановкой. Идея — форма отражения в мысли явлений объективной реальности. В составе теории идея выступает как исходная мысль, центральное положение, объединяющее входящие в теорию понятия и суждения в целостную систему. В идее отражается фундаментальная закономерность, лежащая в основе теории, в то время как других теоретических понятиях отображены те или иные существенные стороны и аспекты этой закономерности. Парадигма — это совокупность фундаментальных научных установок, представлений и терминов, принимаемая и разделяемая научным сообществом и объединяющая большинство его членов. Обеспечивает преемственность развития науки и научного творчества.Концепция— это комплекс положений, связанных общей исходной идеей, определяющих деятельность человека (исследовательскую, управленческую, проектную, функциональную и пр.) и направленных на достижение определенной цели. Гипо́теза — предположение или догадка; Гипотеза считается научной, если она удовлетворяет критерию Поппера, то есть потенциально может быть проверена критическим экспериментом. Гипотезу впоследствии или доказывают, превращая её в установленный факт, или же опровергают, переводя в разряд ложных утверждений. Недоказанная и неопровергнутая гипотеза называется открытой проблемой.Теория — наиболее сложная и развитая форма научного знания, дающая целостное отображение закономерных и существенных связей определенной области действительности. Теория – это инструмент, проверка которого осуществляется в ходе его применения и о пригодности которого судят по результатам таких применений. Любая теория — это целостная развивающаяся система истинного знания (включающая и элементы заблуждения), которая имеет сложную структуру и выполняет ряд функций.

Любая теоретическая система, как показал К. Поппер, должна удовлетворять двум основным требованиям: 1. Непротиворечивости (т.е. не нарушать соответствующий закон формальной логики) и фальсифицируемости — опровержимости. 2. Опытной экспериментальной проверяемости.

В современной методологии науки выделяют следующие основные компоненты, элементы теории: 1. Исходные основания — фундаментальные понятия, принципы, законы, уравнения, аксиомы и т. п. 2. Идеализированные объекты — абстрактные модели существенных свойств и связей изучаемых предметов (например, «абсолютное черное тело», «идеальный газ» и т.п.). 3. Логика теории — совокупность определенных правил и способов доказательства, нацеленных на прояснение структуры и изменения знания. 4. Философские установки и ценностные факторы. 5. Совокупность законов и утверждений, выведенных в качестве следствий из основоположений данной теории в соответствии с конкретными принципами.

Закономерности — устойчивые, повторяющиеся отношения (связи) между явлениями. Существуют два типа закономерностей: динамические и статистические. Динамическая закономерность – такая форма связи между явлениями, когда предыдущее состояние объекта однозначно определяет последующее. Статистическая же закономерность – определенная повторяемость в поведении не каждого отдельного объекта, а их коллектива, ансамбля однотипных явлений. Закономерность как повторяющееся отношение между явлениями относится к атрибуту явления, а не сущности. Переход к сущности, к понятию закона происходит тогда, когда ставится вопрос об основании, причине закономерности.

Закон есть объективная, существенная, необходимая, повторяющаяся связь (отношение), определяющая закономерность (повторяемость, регулярность) в сфере явлений. Под существенным здесь понимается такое отношение, которое внутренне детерминирует повторяющееся в сфере явлений. Необходимость закона заключается в том, что при наличии определенных условий он определяет порядок, структуру, связь явлений, постоянство процессов, регулярность их протекания, их повторяемость в относительно тождественных условиях.

Модель — условный образ исследуемой системы. Она конструируется субъектом исследования таким образом, чтобы отобразить характеристики объекта (свойства системы управления, взаимосвязи между ее элементами, структурные и функциональные параметры системы).

К моделям предъявляются следующие требования:

— точное отражение структуры и процессов функционирования моделируемой системы управления;

— минимальные допущения при описании системы управления путем моделирования.

— число моделируемых параметров должно быть адекватно сложности системы управления.

— наличие конкретных параметров оптимизации системы;

— учет ресурса времени и достаточная оперативность создаваемой модели.

studfiles.net

Сайт сообщества аспирантов АПКИППРО 2014

Понятие парадигмы и ее роль в развитии науки.
Научное сообщество и профессионализм в науке

Парадигма — это совокупность научных взглядов и понятий, идей, которые на определенном историческом этапе развития науки принимаются представителями научного общества как истинные и которые используются для научных исследований, выдвижения гипотез и решения задач, возникающих в процессе опровержения, либо же доказательства научных гипотез, что, в результате, приводит к – смене парадигмы науки — научной революции.

Парадигма — это совокупность фундаментальных научных установок, представлений и терминов, принимаемая и разделяемая научным сообществом и объединяющая большинство его членов. Обеспечивает преемственность развития науки и научного творчества.

Парадигма — это система идей, взглядов и понятий, различных моделей решения множества проблем, а также методов исследования, принятых, как правило, в научном сообществе в определенный исторический период и являющихся в этот период основной методологической базой для всего мирового научного сообщества.

Понятие парадигмы и научной революции по Томасу Куну

Н аучная парадигма — совокупность фундаментальных достижений в данной области науки, задающих общепризнанные образцы, примеры научного знания, проблем и методов их исследования и признающихся в течение определенного времени научным сообществом как основа его дальнейшей деятельности.

Принимаемая в качестве парадигмы теория должна казаться предпочтительнее конкурирующих с ней других теорий, но она вовсе не обязана объяснять все факты и отвечать на все вопросы. Деятельность ученых в допарадигмальный период развития науки менее систематична и подвержена многим случайностям. Когда создается новая парадигма, прежние школы постепенно исчезают. Часто при создании новой парадигмы возникают новые журналы, требования о новых курсах в университетах, и новая парадигма укрепляется, если лучше, чем старые, разрешает вопросы науки.

Нормальная наука — стадия развития научного знания, на кот. в основном осуществляются накопление и систематизация знания в рамках сложившейся парадигмы и разработка парадигмальной теории в целях разрешения некоторых оставшихся неясностей и улучшения решения проблем, которые ранее были затронуты лишь поверхностно. Решение вопросов в парадигме происходит по жестким правилам-предписаниям, и т. о. нет нацеленности на принципиально новое знание. Нормальная наука — это исследования, прочно опирающиеся на прошлые научные достижения, которые уже признаны научным сообществом «как основа для его дальнейшей практической деятельности».

Цель нормальной науки ни в коей мере не требует предсказания новых видов явлений: явления, которые не вмещаются в эту коробку, часто, в сущности, вообще упускаются из виду. Ученые в русле нормальной науки не ставят себе цели создания новых теорий, обычно к тому же они нетерпимы и к созданию таких теорий другими. Напротив, исследование в нормальной науке направлено на разработку тех явлений и теорий, существование которых парадигма заведомо предполагает. Нормальная наука характеризуется кумулятивным накоплением знаний, то есть прибавлением новых знаний к старым. Даже частичного разрушения предшествующих знаний в нормальной науке не происходит. Нормальная наука никогда не сталкивается с контрпримерами, они появляются только во время кризиса.

Кризис — есть осознание аномалии.Это долгий процесс, требует осознания сообществом процесса возрастания неопределенности и уменьшения пригодности старой системы. Пример: астрономы 13 века понимали нарастающий хаос системы Птолемея. Открытия начинаются с осознания аномалий, т. е. с установления, того факта, что природа каким-то образом нарушила навеянные парадигмой ожидания. Это приводит к расширению исследований в области аномалии. Аномалия может проявиться только на фоне парадигмы. Чем более точна и развита парадигма, тем более чувствительным индикатором для обнаружения аномалии она выступает. Как и в производстве, в науке смена инструментов (парадигм) — это крайняя мера, которая применяется только при возникновении серьезных системных кризисов.

Экстраординарная наука — наука на стадии острого кризиса, когда аномалия ее развития становится слишком явной и признается большинством исследователей в данной области. Возможные исходы кризиса:

1) нормальная наука может доказать свою способность разрешить проблему, породившую кризис’
2) большинством ученых признается, что проблема в ближайшей перспективе вообще не может найти своего решения и она как бы оставляется в наследство будущему поколению;
3) появляется новый претендент на роль парадигмы, и разворачи­вается борьба за «престол».

Новая парадигма может возникать (по крайней мере в зародыше) до того, как кризис зашел слишком далеко или был явно осознан, а может через долгое время после осознания кризиса, тогда увеличение обращений за помощью к философии, бурное выражение недовольства состоянием дел, рефлексия фундаментальных положений науки — симптомы перехода от нормальной науки к экстраординарной.

Научная революция — это некумулятивные эпизоды развития науки, когда в результате кризиса старая парадигма замещается целиком или частично новой. (похоже на социальную рев.) Критика позитивизма Куном
1. движение познания не поступательное. Потому что в науке нет новизны ради новизны.
2. абсолютного знания в принципе нет.

Перестройка оснований науки, обусловленная ростом научного знания, может осуществляться в двух разновидностях:
а) как революция, связанная с трансформацией специальной картины мира без существенных изменений идеалов и норм исследования;
б) как революция, в период которой вместе с картиной мира радикально меняются идеалы и нормы науки и ее философские основания.

В истории естествознания можно обнаружить образцы обеих ситуаций интенсивного роста знаний. Примером первой из них может служить переход от механической к электродинамической картине мира, осуществленный в физике последней четверти XIX столетия в связи с построением классической теории электромагнитного поля. Этот переход, хотя и сопровождался довольно радикальной перестройкой видения физической реальности, существенно не менял познавательных установок классической физики.
Примером второй ситуации может служить история квантово-релятивистской физики, характеризовавшаяся перестройкой не только научной картины мира, но и классических идеалов объяснения, описания, обоснования и организации знаний, а также соответствующих философских оснований науки.
Новая картина исследуемой реальности и новые нормы познавательной деятельности, утверждаясь в конкретной науке, затем могут оказать революционизирующее воздействие на другие науки. В этой связи можно выделить два пути перестройки оснований исследования: за счет внутридисциплинарного развития знаний, за счет междисциплинарных связей, “прививки” парадигмальных установок одной науки на другую.

НАУЧНОЕ СООБЩЕСТВО понятие, обозначающее одну из структурных единиц науки. Н. с. объединяет ученых, принадлежащих, как правило, к одной научной дисциплине, работающих в одном научном направлении, придерживающихся общих теоретических оснований, принципов и методов решения исследовательских задач.
Понятие Н. с. как общности (коллектива) было введено в западной социологии науки в 40-х гг. XXвека М. Поляни; в 50-х гг. его развил Э. Шилз; впоследствии оно стало фундаментальным представлением философии, социологии науки и науковедения.

В классической для второй половины XX в. теории научных революций Т. Куна, оказавшей большое влияние на развитие социально-гуманитарного знания, понятие «Н.с.» сопряжено с центральным для его концепции понятием «парадигма». Как замечает сам Кун, первоначальный способ введения им термина «парадигма» содержит в себе логический круг. Для него парадигма — это то, что объединяет членов Н.с., и, наоборот, Н с состоит из людей, признающих парадигму. Кун исходит из интуитивных представлений, согласно которым Н. с. состоит из исследователей определенной научной специальности, которые получили сходное образование и профессиональные навыки, в процессе обучения усвоили одну и ту же учебную литературу и извлекли из нее одни и те же уроки.

В таких группах коммуникация бывает относительно полной, а профессиональные суждения относительно единодушными. Коммуникации же между обособленными Н.с. иногда затруднительны, между отдельными сообществами может существовать соперничество и конкуренция.

Очевидно, с т.зр. Куна, что Н.с. существуют на множестве уровней. Наиболее глобальным является сообщество всех представителей естественных наук. Ниже в этой системе основных научных профессиональных групп располагается уровень сообществ физиков, химиков, астрономов, зоологов и т.п. Когда речь идет о сложившихся дисциплинах, то, по мнению Т. Куна, достаточными критериями принадлежности ученого к данному сообществу является их членство в профессиональных обществах и чтение научных журналов. На следующей ступени выделяются также большие подгруппы, например, по физике твердого тела, молекулярной физике, атомной физике и т. п.

Каждое Н. с., по Куну, имеет свои собственный предмет исследования, но есть сообщества, которые подходят к одному и тому же предмету с несовместимых т. зр.

В концепции Куна Н.с. коррелирует, т. о., с понятием «дисциплина», но также и расходится с ним. Важно то, что любое Н.с. не могло бы заниматься своей научной деятельностью без некоторой системы общепринятых представлении, ценностей, установок, мотивации и методов, с помощью которых исследуется данная предметная область. Н.с. объединяет ученых, научная деятельность которых строится на основе одинаковых парадигм, опирается на одни и те же правила и стандарты научной практики, их общность установок и видимая согласованность, которую они обеспечивают, представляют собой предпосылки для нормального развития науки. Формирование парадигмы и появление на ее основе более эзотерического типа исследования является признаком зрелости развития любой научной дисциплины. Именно парадигма, которую разделяет Н.с., принимаемая без доказательств, определяет критерии для выбора научных проблем, которые могут считаться в принципе разрешимыми и важными для исследования данным Н.с.

«Однако, подмечает Кун, — парадигма может даже изолировать сообщество от тех социально важных проблем, которые нельзя представить в терминах концептуального и инструментального аппарата, предполагаемого парадигмой». Согласно Куну, члены Н.с. могут концентрировать внимание исключительно на тончайших и наиболее эзотерических явлениях, которые его интересуют. Принятие однажды общей парадигмы освобождает Н. с. от необходимости перестраивать свои основные принципы. С т. зр. Куна, зрелое Н. с. в гораздо большей степени, чем любое другое профессиональное сообщество, изолировано от запросов непрофессионалов и повседневной жизни. По его мнению, нет ни одного другого профессионального сообщества, где индивидуальная творческая работа столь непосредственно была бы адресована другим членам данной профессиональной группы и зависела бы от их оценки. Члены Н. с. — индивидуальные исследователи — благодаря общим для них знаниям и опыту работы, должны рассматриваться как единственные знатоки правил игры или некоторого эквивалентного основания для решения научных проблем.

В отличие от Т. Куна, нередко идентифицировавшего Н. с. и научную дисциплину, П. Бурдье противопоставляет эти понятия. Он считает, что понятие Н. с. выполняет функцию понятия научного поля, представляющего собой поле конкуренции между учеными за монополию научного авторитета, за власть, за легитимизацию научной работы.

aspirantura.weebly.com

Это интересно:

  • Авито купля продажа ростов На Avito 200 и 2000 рублей стоят значительно больше номинала Лента новостей Все новости » За купюру номиналом 200 рублей можно заплатить 400, за 2 тысячи — почти три. Но, по словам экспертов, реально заработать на новых купюрах удастся только нашим внукам или правнукам […]
  • Ип как платить налоги на енвд Куда и как оплачивать налог ЕНВД Доброго времени суток! Я продолжаю разбираться с налогом ЕНВД и очередным вопросом который мне довольно часто задают новички – это “Куда оплачивать налог ЕНВД ?”. Место оплаты налога ЕНВД зависит от того где Вы вставали на учет […]
  • Вынесение дополнительного решения суда гпк Комментарий к статье 201 1. Вынесение дополнительного решения возможно по заявлению лиц, участвующих в деле, либо по собственной инициативе суда, вынесшего основное решение. В последнем случае дополнительное решение может быть принято только тем составом суда, которым было […]
  • Налог займ беспроцентный Налоговые последствия беспроцентных займов На правах рекламы Информация о компании КСК ГРУПП КСК групп ведет свою историю с 1994 года. С момента основания и по сегодняшний день компания входит в число лидеров рынка консультационных услуг в области аудита, налогов, права, […]
  • Калькулятор росгосстрах осаго волгоград Калькулятор ОСАГО Росгосстраха Онлайн калькулятор ОСАГО компании Росгосстрах рассчитывает стоимость полиса в соответствии с законом об ОСАГО от 12 апреля 2015 г. №3604-У. Размер базовых ставок взят с официального сайта СК «Росгосстрах», которые утверждены 05 августа 2015 […]
  • Нотариус иваново жиделева Нотариус Иваново - адреса, режим работы Двадцать одна нотариальная контора ведет деятельность на сегодняшний день в городе Иваново (Ивановский городской нотариальный округ). Список нотариусов Иваново не меняется с 2012 года, отзыве были подвержены 2 лицензии в связи с […]
  • Закон о полиции полномочия Статья 27. Основные обязанности сотрудника полиции 1. Сотрудник полиции обязан: 1) знать и соблюдать Конституцию Российской Федерации, законодательные и иные нормативные правовые акты в сфере внутренних дел, обеспечивать их исполнение; проходить в порядке, определяемом […]
  • Закон от 1 ноября 2011 Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. N 330-ФЗ "О внесении изменений в часть вторую Налогового кодекса Российской Федерации, статью 15 Закона Российской Федерации "О статусе судей в Российской Федерации" и признании утратившими силу отдельных положений законодательных […]