Основы научных исследований Дисциплина программ бакалавриата по направлениям 150100. 62 «Материаловедение и технологии материалов» и 240100. 62 «Химическая технология и биотехнология»
Предмет курса и его задачи Основные разделы дисциплины 1. Методологические основы научного познания и технического творчества Основы методологии научных исследований Элементы теории и методологии научного и технического творчества Теории и методы решения инженерных изобретательских задач 2. Организация научных исследований Система организации научных исследований в РФ Основные понятия о научных исследованиях Выбор направления научного исследования и этапы научно исследовательской работы Сбор и анализ информации по теме исследования Разработка методики исследования Методы моделирования изучаемых объектов Процесс проведения исследования Анализ результатов исследований Реализация результатов исследования
3. Защита интеллектуальной собственности Понятие, структура и характеристика интеллектуальной собственности Изобретения, полезные модели и промышленные образцы Заявки на изобретение, полезную модель и промышленный образец Требования к описанию изобретения Основы патентно-информационных исследований 4. Система научной подготовки студентов Организация научной подготовки студентов Организационные основы научно-исследовательской работы студентов (НИРС) Комплексное планирование организации НИРС в период обучения в ВУЗе Задачи дисциплины Овладение знаниями о законах, принципах, понятиях, терминологии, содержании, специфических особенностях организации и управления научными исследованиями, методологии научного эксперимента и использования инструментальных средств анализа, принципов и методик публикации результатов научных исследований
Методологические основы научного познания и технического творчества 1. Понятие научного знания и определение научных проблем. 2. Методы научного познания: - эмпирические (наблюдение, измерение, сравнение, эксперимент, научное описание) - теоретические (формализация, математическая гипотеза, вычислительный эксперимент, аксиоматический метод) - общелогические методы (анализ и синтез, абстрагирование, идеализация, индукция и дедукция, системный анализ, экспериментально-аналитический и вероятностно-статистические методы, моделирование).
Понятие «наука» 1. Наука - специфический вид познавательной деятельности. 2. Наука – особая форма общественного сознания, отражающая мир в форме научных представлений, понятий, теорий. 3. Наука – это систематизированные научные знания об определенной области действительности, объективного мира (в предельно широком понимании объективного мира вообще). Речь идет не о знаниях вообще, а о научных знаниях, т. е. , полученных с использованием научных методов (научно-методического аппарата). 4. Наука – отрасль духовного производства, в которой заняты миллионы людей, и продукцией которого являются истины, принципы, законы, теории (В этом смысле вместо слова «наука» нередко употребляется словосочетание «научная деятельность» ) 5. Наука - социальный институт со своей структурой и функциями, системой ценностей, идеалами и нормами ( «научное сообщество» ).
Наука – (в высшем значении) – разумное и связное знание: полное и порядочное собранье опытных и умозрительных истин, какой-либо части знаний; стройное, последовательное изложенье любой отрасли, ветви сведений. В. И. Даль, Толковый словарь… (1866) Наука - особый вид человеческой познавательной деятельности направленный на выработку и производство объективных системно организованных знаний о природе, обществе и мышлении и включающая в себя все условия и моменты этого производства: - ученых с их знаниями и способностями, квалификацией и опытом, с разделением и кооперацией научного труда; - научные учреждения, экспериментальное и лабораторное оборудование; - методы научно-исследовательской работы, понятийный и категориальный аппарат, систему научной информации, а также всю сумму наличных знаний, выступающих в качестве либо предпосылки, либо средства, либо результата научного производства, которое не только описывает наблюдаемые природные или общественные явления, но и позволяют построить причинно-следственные связи, и как следствие – прогнозировать указанные явления.
Основные черты науки 1. Универсальна – сообщает знания, истинные для всего универсума. 2. Фрагментарна – изучает не бытие в целом, а различные фрагменты реальности или ее параметры. 3. Общезначима – получаемые ею знания пригодны для всех людей. 4. Обезличена – индивидуальные особенности ученого не представлены в конечных результатах научного познания. 5. Систематична – имеет структуру. 6. Незавершенна – научное знание не может достичь абсолютной полноты. 7. Преемственна – новые знания соотносятся со старыми знаниями. 8. Критична – готова усомниться и пересмотреть даже самые основополагающие результаты. 9. Достоверна – выводы требуют, допускают и проходят проверку. 10. Внеморальна – научные истины нейтральны в морально-этическом плане. 11. Рациональна – получает знания на основе законов логики, формулирует теории, выходящие за рамки эмпирического уровня. 12. Чувственна – ее результаты требуют эмпирической проверки с использованием восприятия, и только после этого признаются достоверными. УНИВЕРСУМ (лат. Universum), филос. термин, обозначающий всю объективную реальность во времени и в пространстве
Формы научного знания 1. Научный факт – отражение конкретного явления в человеческом сознании, его описание с помощью языка науки. 2. Проблема – осознанный вопрос, для ответа на который имеющихся знаний недостаточно, «знание о незнании» . 3. Гипотеза – предположение, сформулированное на основе ряда достоверных фактов. 4. Теория – логически обоснованная, проверенная на практике система знаний, отражающая существенные связи в определенной области объективной реальности.
Научное знание отличается от обыденного познания тем, что: 1. Наука имеет дело с объектами реальности, которая не сводится к объектам обыденного опыта. 2. Применяет свой специальный язык с особой терминологией, которая оказывает обратное воздействие на повседневный язык. 3. Для научных исследований необходима специальная аппаратура. 4. Научное знание отличает системность, истинность, обоснованность. 5. Занятие наукой требует специально подготовленных кадров, системы учреждений, где готовятся кадры для науки и проводятся научные исследования. 6. Ориентирована на постижение сущности, поиск объективной истины, получение новых знаний вне зависимости от того, возможно ли сегодня их практическое применение.
Научное мышление Научный способ мышления включает: - постановку проблемы; - формирование метода для ее решения; - решение, дающее результат; - оценку результата. Проблема – объективно возникающий в ходе развития познания вопрос или комплекс вопросов, решение которых представляет существенный практический или теоретический интерес Философский энциклопедический словарь (1989). Проблемы подразделяются на: - реальные проблемы; - “псевдопроблемы”; - неразрешимые проблемы (превращение ртути в золото, создание “вечного двигателя” и пр. ). Доказательство неразрешимости проблемы само по себе является одним из вариантов ее решения.
Метод - это система принципов, приемов, правил, требований, которыми необходимо руководствоваться в процессе познания. Методы научного познания можно подразделить на: 1. Общенаучные методы - характеризуют ход познания во всех науках (наблюдение, сравнение, счет, измерение, эксперимент, обобщение, абстрагирование, формализация, анализ, синтез, индукция, дедукция, аналогия, моделирование, идеализация, ранжирование, а также аксиоматический, гипотетический, исторический и системный методы). 2. Специальные - применимы только в рамках отдельных наук (методы качественного анализа в химии, метод спектрального анализа в физике и химии, метод Монте-Карло, метод статистического моделирования при изучении сложных систем и т. д. ) 3. Универсальные (всеобщие) методы - характеризуют человеческое мышление в целом и применимы во всех сферах познавательной деятельности человека (с учетом их специфики). К этим методам относятся философские методы и принципы мышления, в т. ч. принцип диалектической противоречивости, принцип историзма и др.
Методы научного познания Эмпирический уровень познания Наблюдение – целенаправленное изучение предметов, опирающееся в основном на такие чувственные способности человека, как ощущение, восприятие, представление. Особенности научного наблюдения: однозначность замысла; планомерность, целенаправленность, активность, наличие системы методов и приемов; объективность – возможность контроля путем повторного наблюдения либо с помощью других методов Способы проведения: непосредственные, опосредованные (с помощью приборов), косвенные. Измерение – выявление количественных характеристик изучаемой реальности, результаты выражаются в системе единиц измерений. Виды: прямые; косвенные. Сравнение – познавательная операция, лежащая в основе суждений о сходстве или различии объектов; выявляются качественные и количественные характеристики предметов. Научное описание представляет собой фиксацию средствами естественного и искусственного языка разнообразных сведений, полученных в ходе сравнения, измерения, наблюдения или эксперимента в виде схем, графиков диаграмм, таблиц, рисунков и др.
Эксперимент – наблюдение в специально созданных и контролируемых условиях, для выявления существенных характеристик изучаемого объекта. Особенности: - активное отношение к объекту, вплоть до изменения и преобразования; - устраняются побочные факторы, усложняющие и маскирующие явление; - возможно создание экстремальных условий; - воспроизводимость результатов. Выделяются следующие виды эксперимента: 1) исследовательский, или поисковый эксперимент - направлен на обнаружение новых, неизвестных науке явлений или их новых, неожиданных свойств; 2) проверочный или контрольный эксперимент - объектом проверки является то или иное теоретическое предсказание либо гипотеза; 3) воспроизводящий; 4) изолирующий; 5) качественный или количественный; 6) физический, химический, социальный, биологический эксперимент. Особым видом является мысленный эксперимент - физические условия являются воображаемыми, но воображение при этом строго регулируется хорошо известными законами науки и правилами логики.
Стадии экспериментального исследования: 1. Планирование эксперимента, в ходе которого определяется его цель, осуществляется выбор типа эксперимента и продумываются его возможные результаты. Существенное значение имеет выделение тех факторов, которые оказывают влияние на изучаемое явление и его свойства, а также выделение набора тех величин, которые должны контролироваться и измеряться. 2. Выбор технических средств проведения и контроля эксперимента. Техника, используемая в эксперименте, в том числе и измерительные приборы, должна быть практически выверена и теоретически обоснована. В современном эксперименте широко используются статистические методы контроля. 3. Собственно эксперимент 4. Интерпретация результатов эксперимента, - включает в себя статистический и теоретический анализ, а также истолкование результатов эксперимента.
Теоретический уровень познания Формализация – отображение содержательного знания в знаковосимволическом виде, что позволяет ограничить влияние логики здравого смысла и сложившихся стереотипов научного исследования, облегчая генерацию оригинальных результатов. Метод формализации помогает выработать общий подход к исследованию целого класса объектов, несмотря на существующие различия между ними, поскольку их объединяют единые структурные характеристики. 1. Формализация позволяет анализировать, уточнять, определять и разъяснять (эксплицировать) понятия. 2. Она приобретает особую роль при анализе доказательств. Представление доказательства в виде последовательности формул, получаемых из исходных согласно точно указанных правил преобразования, придает ему необходимую строгость и точность. 3. Формализация служит основой для процессов алгоритмизации и программирования вычислительных устройств. 4. Над формулами искусственных языков можно производить операции, получать из них новые формулы и соотношения. Тем самым операции с мыслями о предметах заменяются действиями со знаками и символами.
Формализации открывает возможности для использования более сложных методов теоретического исследования, например метода математической гипотезы, который предполагает: 1. Привлечение новых или поиск уже использовавшихся в научном познании математических моделей; 2. Перенос их на новую изучаемую область действительности с необходимой последующей трансформацией для моделирования круга вновь исследуемых явлений; 3. Использование правил соответствующих математических исчислений для решения описываемых математическими моделями задач; 4. Необходимость в последующей оценке и содержательной интерпретации полученных новых научных результатов, т. е. в поиске правил, позволяющих соотнести их с опытными данными.
Вычислительный эксперимент - это эксперимент над математической моделью объекта на ЭВМ, сущность которого заключается в том, что по одним параметрам модели вычисляются другие ее характеристики и на этой основе делаются выводы о свойствах явлений, репрезентированных математической моделью. Основные этапы вычислительного эксперимента: 1. Построение математической модели изучаемого объекта в тех или иных условиях; 2. Определение вычислительного алгоритма решения базовой системы уравнений; 3. Построение программы реализации поставленной задачи для ЭВМ. Аксиоматический метод - изначально задается набор независимых друг от друга исходных аксиом или постулатов, т. е. утверждений, доказательство истинности которых в данной системе знания не требуется и не обсуждается. Из аксиом по определенным формальным правилам строится система выводов
Общелогические методы и приемы познания Анализ (греч. ανάλυση – разложение) – разделение объекта на составные части с целью их самостоятельного изучения. Применяется как в реальной, так и в мыслительной деятельности. Различают следующие виды анализа: - механическое расчленение; - определение динамического состава; - выявление форм взаимодействия элементов целого; - нахождение причин явлений; - выявление уровней знания и его структуры и др. Анализ не должен упускать качество предметов. В каждой области знания есть свой предел членения объекта, за которым – переход в иной мир свойств и закономерностей (атом, молекула и т. п. ). Разновидностью анализа является также разделение классов (множеств) предметов на подклассы – классификация и периодизация. Синтез (греч. σύνδεση – соединение) – объединение, реальное или мысленное, различных сторон, частей предмета в единое целое. Результатом синтеза является совершенно новое образование, свойства которого не есть только внешнее соединение свойств компонентов, это также и результат их внутренней взаимосвязи и взаимозависимости.
Абстрагирование (лат. abstractio – отвлечение) – процесс мысленного выделения, вычленения отдельных интересующих нас в контексте исследования признаков, свойств и отношений конкретного предмета или явления и одновременно отвлечение от других свойств, признаков, отношений, которые в данном контексте несущественны Существуют различные виды абстракций: 1. Абстракции отождествления, выделяются общие свойства и отношения изучаемых предметов. 2. Изолирующая абстракция – выделяются некоторые свойства и отношения, которые начинают рассматриваться как самостоятельные индивидуальные предметы 3. Абстракция актуальной бесконечности в математике – бесконечные множества рассматриваются как конечные. 4. Абстракция потенциальной осуществимости – основана на том, что может быть осуществлено любое, но конечное число операций в процессе математической деятельности. Идеализация - мысленное конструирование понятий об объектах, не существующих и не осуществимых в действительности, но таких, для которых имеются прообразы в реальном мире. Полученные в ходе идеализации абстрактные объекты носят название конструктов и существуют только в языке научной теории, выполняя функции фиксации смыслов соответствующих терминов теоретического языка.
Обобщение – процесс установления общих свойств и признаков предметов Различают два вида обобщений: 1. Абстрактно-общее - одинаковость, внешнее сходство, поверхностное подобие ряда единичных предметов (выделение любых признаков) 2. Конкретно-общее как закон существования и развития ряда единичных явлений в их взаимодействии в составе целого, как единство в многообразии (выделение существенных признаков). Индукция (лат. inductio – наведение) – логический прием исследования, связанный с обобщением результатов наблюдений и экспериментов и движением мысли от единичного к общему. Выделяют следующие виды индуктивных обобщений: 1. Индукция популярная - регулярно повторяющиеся свойства, наблюдаемые у некоторых представителей изучаемого множества (класса) переносятся на всех представителей изучаемого множества (класса), включая и неисследованные его части. 2. Индукция неполная, решение, что всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство Р на том основании, что Р принадлежит некоторым представителям этого множества. 3. Индукция полная - всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство Р на основании полученной при опытном исследовании информации о том, что каждому представителю изучаемого множества принадлежит свойство Р.
Аналогия - на основе сходства объектов по некоторым признакам, свойствам и отношениям выдвигают предположение об их сходстве в других отношениях. Для повышения вероятности выводов по аналогии необходимо: 1. Использовать внутренние, а не внешние свойства сопоставляемых объектов; 2. Чтобы объекты были подобны в важнейших и существенных признаках, а не в случайных и второстепенных; 3. Круг совпадающих признаков был как можно шире; 4. Учитывать не только сходство, но и различия – во избежание возможности переноса последних на другой объект. Дедукция (лат. dedactio – выведение), это: - переход в процессе познания от общего к единичному (частному); - процесс логического вывода, т. е. перехода по тем или иным правилам логики от некоторых данных предложений – посылок к их следствиям (заключениям).
Системный подход – совокупность общенаучных методологических принципов (требований), в основе которых лежит рассмотрение объектов как систем. Он ориентирует на раскрытие целостности объекта и обеспечивающих ее механизмов, на выявление многообразных типов связей сложного объекта и сведение их в единую теоретическую картину. Важным понятием системного подхода является понятие «самоорганизация» . Данное понятие характеризует процесс создания, воспроизведения или совершенствования организации сложной, открытой, динамичной, саморазвивающейся системы, связи между элементами которой имеют не жесткий, а вероятностный характер.
Экспериментально-аналитический метод заключается в составлении аналитической математической модели исследуемого объекта, при этом численные значения коэффициентов полученных уравнений определяются экспериментально на реальном объекте. Являясь комбинацией аналитического и экспериментального способов определения свойств объектов, этот метод учитывает их преимущества и недостатки. Вероятностные (статистические) методы – основаны на учете действия множества случайных факторов, которые характеризуются устойчивой частотой, что позволяет вскрыть необходимость, которая «пробивается» через совокупное действие множества случайностей. Необходимость, проявляющаяся в статистических законах, возникает вследствие взаимной компенсации и уравновешивания множества случайных факторов. Статистические законы, хотя и не дают однозначных и достоверных предсказаний, тем не менее, они являются единственно возможными при исследовании массовых явлений случайного характера. Вероятностно-статистические методы широко применяются в таких научных дисциплинах, как математическая статистика, статистическая физика, квантовая механика, кибернетика, синергетика и т. д.
Моделирование - метод научного познания, основанный на изучении реальных объектов посредством изучения более доступных для исследования и (или) вмешательства объектов-заместителей (моделей) естественного или искусственного происхождения, обладающих свойствами реальных объектов (аналоги объектов, подобные реальным в структурном или функциональном плане). Моделирование может быть: 1. Мысленное (образное) - свойства реального объекта изучаются через мысленно-наглядные представления о нем 2. Физическое (предметное) - модель воспроизводит определенные геометрические, физические, функциональные свойства реального объекта, при этом являясь более доступной или удобной для исследования благодаря отличию от реального объекта в не существенном для данного исследования плане 3. Математическое - способ исследования различных процессов путем изучения явлений, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими моделями. 4. Эволюционное (логическое) - моделирование эволюционных процессов 5. Знаковое - модель, являющаяся схемой, графиком, математической формулой, воспроизводит поведение определенной интересующей характеристики реального объекта благодаря тому, что существует и известна математическая зависимость этой характеристики от прочих параметров системы.
По степени адекватности модели прототипу их подразделяют на: 1. Эвристические (приблизительно соответствующие прототипу по изучаемому поведению в целом, но не позволяющие дать ответ на вопрос, насколько интенсивно должен происходить тот или иной процесс в реальности) 2. Качественные (отражающие принципиальные свойства реального объекта и качественно соответствующие ему по характеру поведения) 3. Количественные (достаточно соответствующие реальному объекту, так что численные значения исследуемых параметров, являющиеся результатом исследования модели, близки к значениям тех же параметров в реальности). Этапы процесса моделирования: 1. Постановка задачи и определение свойств оригинала, подлежащих исследованию. 2. Констатация затруднительности или невозможности исследования оригинала в натуре. 3. Выбор модели, достаточно хорошо фиксирующей существенные свойства оригинала и легко поддающейся исследованию. 4. Исследование модели в соответствии с поставленной задачей. 5. Перенос результатов исследования модели на оригинал. 6. Проверка этих результатов.
Скачать презентацию Основы научных исследований Дисциплина программ бакалавриата по направлениям
ОНИ 1-1 Методология научного познания.ppt