Понятие исследования, его уровни и их характеристика 1 Понятие научное исследование

Различают два уровня научного познания – эмпирический и теоретический.

Этот уровень научного познания включает в себя постановку научных проблем; выдвижение и обоснование научных гипотез и теорий; выявление законов; выведение логических следствий из законов; сопоставление друг с другом различных гипотез и теорий, теоретическое моделирование, а также процедуры объяснения, понимания, предсказания, обобщения.

В структуре теоретического уровня выделяют целый ряд компонентов: законы, теории, модели, концепции, учения, принципы, совокупность методов. Кратко остановимся на некоторых из них.

В законах науки отображаются объективные, регулярные, повторяющиеся, существенные и необходимые связи и отношения между явлениями или процессами реального мира. С точки зрения области действия все законы условно можно разделить на следующие виды.

1. Универсальные и частные (экзистенциальные) законы. Универсальные законы отображают всеобщий, необходимый, строго повторяющийся и устойчивый характер регулярной связи между явлениями и процессами объективного мира. Примером может служить закон теплового расширения тел: «Все тела при нагревании расширяются».

Частные законы представляют собой связи, либо выведенные из универсальных законов, либо отображающие регулярность событий, характеризующих некоторую частную сферу бытия. Так, закон теплового расширения металлов является вторичным, или производным, по отношению к универсальному закону теплового расширения всех физических тел и характеризует свойство частной группы химических элементов.

2. Детерминистические и стохастические (статистические) законы. Детерминистические законы дают предсказания, имеющие вполне достоверный и точный характер. В отличие от них стохастические законы дают лишь вероятностные предсказания, они отображают определенную регулярность, которая возникает в результате взаимодействия случайных массовых или повторяющихся событий.

3. Эмпирические и теоретические законы. Эмпирические законы характеризуют регулярности, обнаруживаемые на уровне явления в рамках эмпирического (опытного) знания. Теоретические законы отражают повторяющиеся связи, действующие на уровне сущности. Среди этих законов наиболее распространенными являются каузальные (причинные) законы, которые характеризуют необходимое отношение между двумя непосредственно связанными явлениями.

По своей сути научная теория представляет собой единую, целостную систему знания, элементы которой: понятия, обобщения, аксиомы и законы – связываются определенными логическими и содержательными отношениями. Отражая и выражая сущность исследуемых объектов, теория выступает как высшая форма организации научного знания.

В структуре научной теории выделяют: а) исходные фундаментальные принципы; б) основные системообразующие понятия; в) языковой тезаурус, т.е. нормы построения правильных языковых выражений, характерных для данной теории; г) интерпретационную базу, позволяющую перейти от фундаментальных утверждений к широкому полю фактов и наблюдений.

В современной науке выделяют типы научных теорий, которые классифицируются по различным основаниям.

Во-первых, по адекватности отображения исследуемой области явлений различают феноменологические и аналитические теории. Теории первого рода описывают действительность на уровне явлений, или феноменов, не раскрывая их сущности. Так, геометрическая оптика изучала явления распространения, отражения и преломления света, не раскрывая природы самого света.

В свою очередь, аналитические теории раскрывают сущность исследуемых явлений. Например, теория электромагнитного поля раскрывает сущность оптических явлений.

Во-вторых, по степени точности предсказаний научные теории, как и законы, разделяют на детерминистические и стохастические. Детерминистические теории дают точные и достоверные предсказания, но в силу сложности многих явлений и процессов, наличия в мире значительной доли неопределенности и случайностей, такие теории применяются достаточно редко. Стохастические теории дают вероятностные предсказания, основанные на изучении законов случая. Такие теории применяются не только в физике или биологии, но и в социально-гуманитарных науках, когда делаются предсказания или прогнозы о процессах, в которых значительную роль играет неопределенность, стечение обстоятельств, связанных с проявлением случайностей массовых событий.

Важное место в научном познании на теоретическом уровне занимает совокупность методов, среди которых выделяются аксиоматический, гипотетико-дедуктивный, метод формализации, метод идеализации, системный подход и др.

Теоретические исследования начинаются с разработки рабочей гипотезы и моделирования объекта исследования и завершаются формированием теории. Теория проходит в своем развитии путь от количественного измерения параметров объекта и качественного объяснения происходящих процессов до их формализации в виде методик, правил или математических уравнений.

В основе создания любой модели лежат допущения, принимающиеся с целью отсева незначительных факторов, которыми можно пренебречь без существенного искажения условий задачи. При этом исследователь должен четко представлять соответствие принятой модели реальному объекту, поскольку необоснованное принятие допущений может привести к грубейшим ошибкам при проведении исследований. Но учет большого числа факторов, действующих на объект, может привести к сложным аналитическим зависимостям, которые не поддаются анализу [3].

Теоретические исследования включают в себя несколько характерных этапов:

– анализ физической сущности процессов и явлений;

– формулирование гипотезы исследования;

– построение физической модели;

– математическое исследование;

– анализ и обобщение теоретических исследований;

– формулирование выводов.

Процесс теоретических исследований сопровождается непрерывными постановкой и решением разнообразных задач, связанных с выявлением противоречий в принятых теоретических моделях.

Любая задача содержит исходные условия, определенные информационной системой, и требования, то есть цель, к которой нужно стремиться при ее решении. Исходные условия и требования задачи постоянно находятся в противоречии, и в процессе ее решения их приходится

неоднократно сопоставлять и уточнять до тех пор, пока не будет получено решение задачи.

При проведении теоретических исследований в технических науках, как правило, стремятся к математической формализации выдвинутых гипотез и полученных выводов, используя при этом различные математические методы. Процесс математической формализации задачи

включает несколько стадий:

– математическая формулировка задачи;

– математическое моделирование;

– метод решения;

– анализ полученного результата.

Математическая модель представляет собой систему математических соотношений (функций, уравнений, формул, систем уравнений), описывающих те или иные стороны изучаемого объекта.

Первый этап математического моделирования включает в себя постановку задачи, определение объекта и целей исследования, задание критериев изучения объекта и управления им, установление границ его области влияния, то есть области значимого взаимодействия с внешними объектами. Внутри этой области объект может рассматриваться как замкнутая система с установленными начальными и граничными условиями решения задачи.

Выбор типа модели осуществляется на следующем этапе математического моделирования. Иногда строят несколько моделей одного и того же объекта и выбирают наиболее правильную сравнивая результаты исследования с реальным объектом.

При выборе типа математической модели объекта по экспериментальным данным устанавливают степень его детерминированности, то есть статичность или динамичность, стационарность или нестационарность, линейность или нелинейность [3].

Теоретическое знание – это сформулированные общие для какойлибо предметной научной области закономерности, позволяющие объяснить ранее открытые факты и эмпирические закономерности, а также предсказать и предвидеть будущие события и факты. Теоретическое знание трансформирует результаты, полученные на стадии эмпирического познания, в более глубокие обобщения, вскрывая сущности явлений, закономерности возникновения, развития и изменения изучаемого объекта.

Существуют различия между эмпирическим и теоретическим знанием. Например, газовые законы Бойля-Мариотта, Шарля и ГейЛюссака – это эмпирические законы, а обобщение этих газовых законов на основе молекулярно-кинетической теории, модели идеального газа, уравнение Клайперона–Менделеева – это теоретическое знание.

Теоретическое исследование начинается с поиска. Выясняется, какая концепция, теория или предметная область могут объединить и собрать воедино все наработанные эмпирические результаты или их большую часть. Нередко бывает, что часть результатов не ложится в единое русло и их приходится отбрасывать. Но подчас оказывается, что чего-то из необходимых эмпирических результатов недостает и эмпирическую часть исследования следует продолжить. Когда предметная область определена исследователем, начинается процесс построения логической структуры теории, концепции и т.п. Процесс построения логической структуры состоит из двух этапов.

Первый этап – этап индукции – восхождение от конкретного к абстрактному. Исследователь должен определить центральное системообразующее звено своей теории: концепцию, систему аксиом или аксиоматических требований, или единый методологический подход и т.д.

Причем исследователю в процессе обобщения эмпирических результатов приходится, с одной стороны, постоянно обращаться к своей предметной области в аспекте требований полноты теории (образовавшиеся «пустоты» в предметной области). В дальнейшем их надо заполнять, в том числе путем дополнительной опытно-экспериментальной работы либо заимствования результатов у других авторов (естественно, со ссылками).

С другой стороны, постоянно соотносить получаемые обобщения и предметную область с совокупностью получаемых теоретических результатов в аспекте требования полноты, а также непротиворечивости строящейся концепции, теории.

Исследователь на этапе индукции детально инвентаризирует все имеющиеся у него результаты, все, что может представлять интерес. И начинает группировать их по определенным основаниям классификаций в первичные обобщения, затем в обобщения второго порядка и так далее. Происходит индуктивный процесс – абстрагирование – восхождение от конкретного к абстрактному – пока все результаты не сведутся в авторскую концепцию – короткую (5–7 строк), но ёмкую формулировку, отражающую в самом общем сжатом виде всю суть теоретической работы и совокупность результатов.

Следующий этап время дедуктивного процесса, то есть конкретизации – восхождения от абстрактного к конкретному. На этом этапе формулировка концепции развивается в совокупности факторов, условий, принципов, моделей, механизмов, теорем и т.д. Иногда, если проблема исследования расчленяется на несколько относительно независимых аспектов, концепция развивается в несколько концептуальных положений – а те уже далее развиваются в совокупности принципов и т.п. Принципы также могут развиваться в классы моделей, типы задач и т.д. Так выстраивается логическая структура научной теоретической работы. Процесс логической структуры представлен на схеме 4.1 [1].


Рисунок 2 – Построение логической структуры теоретического исследования
Только правильно и обоснованно выбранная методика гарантирует надежность полученных при выполнении исследований результатов. Поэтому важным этапом НИР является разработка методики исследования. Методика должна предусматривать теоретические и экспериментальные исследования.

Обычно теоретические исследования выполняют методом моделирования, т.е. изучения явления с помощью модели. Модель – искусственная система, отображающая основные свойства изучаемого объекта, то есть оригинала. При математическом моделировании физика явлений может быть различной, но математические зависимости одинаковы.

При физическом моделировании физика явлений в объекте и модели и их математические зависимости одинаковы.

При изучении сложных процессов часто применяют математическое моделирование. При построении модели изучаемый объект и его свойства обычно упрощают. Однако надо иметь в виду, что чем ближе модель к оригиналу, тем ближе полученные при теоретическом исследовании результаты к действительным.

Модели могут быть физическими, математическими и натуральными. Физические модели позволяют наглядно представить протекающие процессы в натуре и исследовать влияние отдельных параметров на их свойства. Математические модели позволяют количественно использовать явления, трудно поддающиеся изучению на физических моделях. Натуральные модели представляют собой масштабно-измененные объекты, они позволяют наиболее полно исследовать процессы, протекающие в натуральных условиях.

Модель должна отображать существенные явления процесса и быть оптимальной. Излишняя детализация усложняет модель и затрудняет теоретические исследования, делая их более громоздкими. Но в то же время слишком упрощенная модель не обеспечивает требуемую адекватность и точность. Изучить и проанализировать явление более полно можно лишь при условии, что его модель представлена описаниям физической сущности и имеет математический вид.

Теоретические исследования при изучении моделей значительно ускоряет компьютер. Применение компьютера для моделирования оказывается полезным, если аналитическими методами невозможно установить количественную связь между входящими и выходящими параметрами, а получение эмпирической зависимости сопряжено с большими затратами.

Процесс моделирования на компьютере содержит пять этапов:

1) выделение основных факторов и характеристик процессов и описание взаимосвязи между ними с помощью математических уравнений;

2) преобразование математического описания к виду, удобному для ввода в компьютер;

3) составление программы для компьютера;

4) анализ полученных результатов;

5) сопоставление этих результатов с опытными. Также моделирование можно осуществлять с помощью компьютерных программ [2].