Įvadas.................................................. ...................................................... .......................... 2

1. Pedagoginis testavimas kaip kontrolės metodas................................................ ........ 4

2. Kompiuterinis testavimas pedagogikoje................................................ ......... 7

3. Išmanusis testavimas.................................................. ...................................... 12

Išvada................................................ .................................................. ...... ...... 19

Naudotos literatūros sąrašas.................................................. ...................................... 20

Įvadas

IN pastaraisiais metais Rusijoje švietimo srityje sparčiai didėja susidomėjimas tarpinio ir galutinio studentų mokymosi rezultatų stebėjimo automatizavimu įvairiose švietimo įstaigose – nuo ​​mokyklų iki komercinių kursų. Populiariausias tokio valdymo tipas yra testavimas, paremtas dialogu tarp kompiuterinės sistemos ir vartotojo. Spartus kompiuterinių sistemų spartos augimas, kompiuterinės technikos kainų mažėjimas, kokybiškų ir galingų programavimo sistemų atsiradimas padidino sistemų, kurios leistų objektyviai, greitai ir patikimai įvertinti studentų žinias, siūlančių įdomų, poreikį. sąveikos su jais formos.

Tačiau tokių sistemų kūrimo klausimas nėra paprastas, o esamų pokyčių autoriai kartais nutolsta nuo pedagoginės ir psichologinės problemos pusės, stengdamiesi maksimaliai padidinti savo patrauklumą. programinės įrangos produktai per multimediją. Kartais programuotojai tiesiog ignoruoja sąveikos su tiesioginiais žinių turėtojais (mokytojais) procesą, kuris turi įtakos esamoms programoms. Labai dažnai patys mokytojai nepakankamai įsisavina savo sukurtų testų kokybės vertinimo metodus (kalbėsime apie testavimą).

Pažymėtina, kad pirmosios ugdymo kompiuterizavimo koncepcijos atsirado daugiau nei prieš 30 metų su šūkiu „mokytojo techninis pertvarkymas, jo darbo mechanizavimas“, „mokymo mašina“, imituojant individualaus darbo tarp mokytojo procesą. ir studentas. Laikui bėgant supratimas apie jų ribotumą augo.

Faktas yra tai, kad tradicinių kompiuterių mokymo ir valdymo metodų (tiesioginis testavimas, balų sistema ir kt.) naudojimas yra nepriimtinas: norėdamas įvertinti mokinio žinias, mokytojas turi apdoroti didžiulį informacijos kiekį, o kompiuterinio valdymo procesas. Sąveika tarp vertintojo ir vertinamojo negali būti griežtas formalizavimas, todėl trys pagrindinės algoritminės struktūros (nuoseklioji, šakotoji, kilpa) diegiant mašinines sistemas negalės pilnai apibūdinti šios dalykinės srities. Tie. Įgyvendinant automatizuotą stažuotojų žinių ir įgūdžių kontrolę, visų pirma, reikia išspręsti reikalingų žinių savybių rinkinio nustatymo problemą, be kurios neįmanoma nustatyti žinių vertinimo kriterijų ir jų įsisavinimo lygio nustatymo metodų.

Rašinio tikslas: parodyti kai kuriuos esamus pedagoginio testavimo metodus ir modelius, apibūdinti ir įvertinti esamų testavimo ir kontrolės sistemų kokybę, iškelti savo idėjas.

1. Pedagoginis testavimas kaip kontrolės metodas.

Pagrindinis žinių ir įgūdžių stebėjimo tikslas – aptikti mokinių pasiekimus ir sėkmę, nurodyti būdus tobulinti, gilinti žinias ir įgūdžius, kad būtų sudarytos sąlygos vėliau įtraukti mokinius į aktyvią kūrybinę veiklą. Šis tikslas pirmiausia susijęs su mokinių mokomosios medžiagos įsisavinimo kokybės – programoje numatytų žinių, įgūdžių ir gebėjimų įsisavinimo lygio – nustatymu. Antra, pagrindinio kontrolės tikslo patikslinimas siejamas su savikontrolės ir savikontrolės mokymo metodų, savikontrolės ir savikontrolės poreikio formavimu.

Trečia, šis tikslas yra ugdyti mokiniuose tokias asmenybės savybes kaip atsakingumas už atliekamą darbą ir iniciatyvos pasireiškimas.

Jei išvardinti mokinių žinių ir gebėjimų stebėjimo tikslai yra įgyvendinami, galime teigti, kad testavimas tenkina šias funkcijas: kontroliuojantis, mokomasis (ugdomasis), diagnostinis, prognozinis, vystantis, vadovaujantis, ugdantis. Pažvelkime į šias funkcijas išsamiau.

Kontroliuojančioji funkcija – nustatyti mokinių žinių ir įgūdžių būklę, jų protinio išsivystymo lygį, tirti pažintinės veiklos metodų įvaldymo laipsnį, racionalaus auklėjamojo darbo įgūdžius.

Naudojant testavimą, nustatoma pradinė linija Norint toliau įgyti žinių, įgūdžių ir gebėjimų, tiriamas jų įsisavinimo gylis ir apimtis. Planuojami rezultatai lyginami su realiais rezultatais, nustatomas mokytojo naudojamų mokymo metodų, formų ir priemonių efektyvumas.

Mokomoji testavimo funkcija – tobulinti žinias ir įgūdžius bei juos sisteminti. Testavimo proceso metu mokiniai kartoja ir stiprina išmoktą medžiagą. Jie ne tik atkuria tai, ką išmoko anksčiau, bet ir pritaiko žinias bei įgūdžius naujoje situacijoje. Testavimas padeda išryškinti pagrindinį, pagrindinį dalyką tiriamoje medžiagoje, kad tikrinamos žinios ir gebėjimai būtų aiškesni ir tikslesni. Testavimas taip pat prisideda prie žinių apibendrinimo ir sisteminimo.

Testavimo diagnostinės funkcijos esmė – gauti informaciją apie klaidas, studentų žinių ir įgūdžių trūkumus ir spragas bei pagrindines mokinių sunkumų įsisavinant mokomąją medžiagą priežastis, apie klaidų skaičių ir pobūdį. Diagnostinių patikrinimų rezultatai padeda parinkti intensyviausią mokymo metodiką, taip pat paaiškina kryptį, kaip toliau tobulinti mokymo metodų ir priemonių turinį.

Nuspėjamoji testavimo funkcija padeda gauti pažangios informacijos apie ugdymo procesą. Patikrinimo metu gaunamas pagrindas prognozuoti tam tikro ugdymo proceso segmento eigą: ar pakankamai suformuotos konkrečios žinios, įgūdžiai ir gebėjimai, kad būtų galima įsisavinti kitą mokomosios medžiagos dalį (skyrius, temą).

Prognozės rezultatai naudojami kuriant šiandien klaidų darančio mokinio būsimo elgesio modelį. šio tipo arba turintys tam tikras spragas pažintinės veiklos metodų sistemoje.

Prognozė padeda padaryti teisingas išvadas tolesniam ugdymo proceso planavimui ir įgyvendinimui.

Testavimo lavinimo funkcija yra skatinti mokinių pažintinę veiklą ir ugdyti jų kūrybinius gebėjimus. Testavimas turi nepaprastą potencialą mokinio tobulėjimui. Testavimo metu vystosi moksleivių kalba, atmintis, dėmesys, vaizduotė, valia ir mąstymas. Testavimas turi didelę įtaką tokių asmenybės savybių, kaip gebėjimai, polinkiai, interesai ir poreikiai, ugdymui ir pasireiškimui.

Orientacinės testavimo funkcijos esmė – gauti informacijos apie mokymosi tikslo pasiekimo laipsnį individualus studentas ir visa grupė – kaip gerai įsisavinta mokomoji medžiaga ir kaip giliai išstudijuota. Testavimas nukreipia mokinius į jų sunkumus ir pasiekimus.

Atskleidžiant mokinių spragas, klaidas ir trūkumus, testavimas parodo jiems kryptį, kuria jie gali pritaikyti pastangas tobulindami žinias ir įgūdžius, padeda mokiniui geriau pažinti save, įvertinti savo žinias ir galimybes.

Mokomoji testavimo funkcija yra įskiepyti mokiniams atsakingą požiūrį į mokymąsi, discipliną, tikslumą ir sąžiningumą. Tikrinimas skatina rimčiau ir reguliariau save stebėti atliekant užduotis. Tai sąlyga išsiugdyti tvirtą valią, užsispyrimą ir įprotį dirbti reguliariai.

Išryškinant pedagoginio testavimo, kaip kontrolės formos, funkciją, pabrėžiamas jo vaidmuo ir svarba mokymosi procese. Ugdymo procese pasireiškia pačios funkcijos įvairaus laipsnio ir įvairūs deriniai. Praktiškai įgyvendinus pasirinktas funkcijas, kontrolė tampa efektyvesnė, o pati kontrolė taip pat tampa efektyvesnė. ugdymo procesas.

Taigi pedagoginis testavimas kaip žinių kontrolės forma yra neatsiejama ugdymo proceso dalis.

Kompiuterinis testavimas pedagogikoje

Kompiuterinio testavimo idėja tiesiogiai kyla iš programuoto žinių valdymo idėjos. Savo ruožtu programuota žinių kontrolė buvo neišvengiama reakcija į kai kurias problemas aukštasis išsilavinimas Rusijoje. Tiesą sakant, maždaug tos pačios problemos kyla ir mokykliniam ugdymui, tačiau pastarasis dėl tradicinės inercijos yra labai prastai imlus naujoms technologijoms.

Pagrindinė bet kokio išsilavinimo (ne tik rusų kalbos) problema yra aiškios medžiagos mokymosi kokybės kontrolės nebuvimas. Be to, jei į mokyklos praktika dėstytojas daugiau ar mažiau turi galimybę tam tikru periodiškumu pasitikrinti studento turimų žinių lygį, o universitete dėstytojas duoda medžiagą visam semestrui ir tik semestro pabaigoje įsitikina studento žinių lygiu. jos asimiliacija. Žinoma, aukštojo mokslo sistemoje daroma prielaida, kad studentai turi būti pakankamai įsitraukę į savarankišką mokymąsi, tačiau šis tariamas savarankiškas žinių įgijimas lieka tik ant studento sąžinės, o dėstytojas visiškai negali žinoti, kuris iš studentų mokosi. bent kažkas tai daro pats. Daugeliui studentų prisijungus prie interneto, situaciją dar labiau apsunkino tai, kad dabar net ir rašinių pateikimas nereiškia absoliučiai jokio darbo su informacija; Dažnai mokiniai net nemano, kad reikia iki galo perskaityti tai, ką atsispausdina iš interneto.

Sistemingo medžiagos įsisavinimo stebėjimo poreikis nekelia abejonių. Visų pirma, tai leistų sutaupyti dėstytojo laiko, kuris, neturėdamas grįžtamojo ryšio, yra priverstas kartoti nuostatas, kurias mokiniai jau seniai išmoko, arba pateikti nuostatas, pagrįstas studentams menkai suprantamais faktais. Antra, sistemingas studentų žinių lygio stebėjimas skatina dėstymo kokybės kėlimą didinant sunkiai išmokstamų nuostatų akcentavimą ir didinant studentų atsakomybę už savarankiško darbo rezultatus (žinoma, tuo atveju, kai mokytojas tuo domisi).

Svarbus sistemingo užprogramuoto žinių valdymo taškas yra jų objektyvumas, atsirandantis dėl akcento perėjimo nuo baudžiamosios funkcijos prie informacinės. Tik tokiu atveju mokinys nebijos kontrolės ir sugalvos būdus, kaip gauti padidintą pažymį, ir tik tokiu atveju mokytojas gaus realų mokinio žinių vaizdą.

Techniškai programuotas žinių valdymas yra paprastas – mokiniams pateikiama tam tikra popierinė laikmena (išsiugdžius programiniam valdymui, atsirado relinės vamzdinės „elektroninės“ pabaisos, kurias dar ir šiandien galima pamatyti vairuotojo pažymėjimų egzaminuose), kurioje pateikiami klausimai ir atsakymai. parašyti variantai, iš kurių vienas (ar keli) yra teisingi. Mokinys gali dėti kryželius tik prieš teisingus atsakymus.

Ši technologija leido padaryti kokybinį šuolį teikiant grįžtamąjį ryšį tarp mokytojo ir mokinio. Užprogramuotas kontrolė, susidedanti iš 8-10 klausimų, atliekama per labai trumpą laiką - nuo 5 iki 10 minučių, ir tuo pačiu metu mokytojas gali gauti išsamią informaciją apie visos medžiagos įsisavinimą. studijų grupė vienu metu. Be to, techninis programuoto valdymo įgyvendinimas leido visiškai išvengti sukčiavimo, todėl kiekvienam studentui buvo galima pasiūlyti savo programuojamos kortelės versiją.

Programuoto valdymo prieškompiuterinėje formoje trūkumas buvo didelis darbo intensyvumas kuriant programuotas korteles, kurių (idealiu atveju) reikėjo kiekvienai pamokai, ir tolesnio jų apdorojimo sudėtingumas. Atsiradus kompiuterinėms technologijoms, mokytojai turi galimybę smarkiai sumažinti tiek testų rengimo, tiek rezultatų apdorojimo darbo intensyvumą.

Yra penkios bendrieji reikalavimaiį testus:

· galiojimas;

· tikrumas (paprastai suprantamas);

· paprastumas;

· vienareikšmiškumas;

· patikimumas.

Testo galiojimas yra pakankamas. Skiriamas turinys ir funkcinis pagrįstumas: pirmasis – testo atitikimas kontroliuojamos mokomosios medžiagos turiniui, antrasis – testo atitiktis vertinamam aktyvumo lygiui.

Testo tikrumo (viešo prieinamumo) reikalavimo įvykdymas būtinas ne tik tam, kad kiekvienas mokinys suprastų, ką jis turi atlikti, bet ir neįtrauktų teisingų atsakymų, kurie skiriasi nuo standarto.

Testo paprastumo reikalavimas reiškia, kad teste turi būti viena to paties lygio užduotis, t.y. neturėtų būti sudėtinga ir susideda iš kelių užduočių skirtingų lygių. Būtina atskirti „sudėtingo testo“ sąvoką nuo „sunkaus testo“ sąvokos. Testo sudėtingumas paprastai apibūdinamas operacijų P skaičiumi, kurį reikia atlikti teste: P< 3 – первая группа трудности; P = 3-10 – вторая группа трудности. Не следует также смешивать понятия простоты-комплексности и легкости-трудности с понятием сложности.

Vienareikšmiškumas apibrėžiamas kaip skirtingų ekspertų vienodas testo atlikimo kokybės įvertinimas. Kad būtų įvykdytas šis reikalavimas, testas turi turėti standartą. Teisingumo laipsniui išmatuoti naudokite koeficientą Ka = P 1 / P 2 , kur P 1 yra teisingai atliktų reikšmingų operacijų skaičius teste arba testų grupėje; P 1 – bendras reikšmingų operacijų skaičius bandyme arba testų grupėje. Esminėmis laikomos tos testo operacijos, kurios atliekamos tikrinamo meistriškumo lygiu. Žemesniam lygiui priklausančios operacijos neįtraukiamos į reikšmingų skaičių. Kai K a ³ 0,7, laikoma, kad šio lygio veikla buvo įsisavinta.

Tikrinimo patikimumo sąvoka apibrėžiama kaip tikimybė teisingai išmatuoti K a reikšmę. Kiekybinis patikimumo rodiklis r О . Patikimumo reikalavimas – užtikrinti pakartotinio to paties tiriamojo testavimo rezultatų stabilumą. Testo ar testų rinkinio patikimumas didėja didėjant reikšmingų operacijų skaičiui P.

Taigi, diegiant kompiuterinio testavimo sistemas, mano nuomone, būtina laikytis šių penkių reikalavimų kuriamiems testams. Tačiau kompiuterinio testavimo problema yra daug opesnė. Aukščiau aprašytų penkių testo reikalavimų įgyvendinimas testavimo sistemose nereiškia, kad sukurtas kompleksas atitiks visus mokytojo ir mokinio reikalavimus.

Dauguma programinės įrangos produktų neleidžia mokytojui ir mokiniui, mokytojui ir studentui realiame ugdymo procese nutolti nuo tradicinių metodų: paskaitų kurso, konspektų, žinių kontrolės akis į akį, testų, testų, egzaminų. Šį trūkumą galima apibūdinti taip: kompiuterių kursas pagal apibrėžimą yra patentuotas, todėl suteikia aukštos kokybės išsilavinimą tik su atitinkama autoriaus (kuris dažniausiai neturi pakankamai žinių informacinių technologijų srityje) parama. Nors atskirus kompiuterių mokymo, valdymo ar mokymo-valdymo kurso komponentus kiti mokytojai gali naudoti kaip savarankiškus mokymo modulius (taip pat ir savarankiškai įsisavindami temą), maksimalus efektas, greičiausiai, galima pasiekti tik bendradarbiaujant su kurso autoriumi ir kūrėju.

Jei į ugdymo procesas, remiantis autorės multimedijos kursu, įtraukiamas kitas mokytojas, kyla asmenybių konflikto pavojus, nes vienoje ugdymo srityje susiduria ne tik skirtingi ugdymo proceso metodinio organizavimo metodai, bet ir skirtingi asmeniniai požiūriai.

Kalbant apie žinių kokybę, neformalus žinių vertinimo proceso pobūdis reikalauja naudoti kompiuterinius testus, kuriuos mokytojui sunku apdoroti atsiliepimai, padedantis įvertinti medžiagos įvaldymo teisingumą, tikrumas ir efektyvumas turi būti aiškiai išreikšti .

Būtent žinių neformalumas, o ypač žinių tikrinimo procesas, kompiuterinio testavimo srityje sukėlė daug problemų, tokių kaip šališkas vertinimas, sunku studentams suprasti paruoštus klausimus, lėtas kompiuterinių sistemų veikimas. ir kt.

Žinių inžinerija ir dirbtinio intelekto teorijos metodai padės sukurti žinių valdymo sistemą, leidžiančią kurti mokytojo ir testuotojo žinių modelius bei objektyviai įvertinti pastarojo žinias ir įgūdžius.

3. Sumanus testavimas

„Dirbtinio intelekto“ sąvoka apima skirtinga prasmė– nuo ​​intelekto atpažinimo kompiuteriuose, kurie sprendžia logines ar net bet kokias skaičiavimo problemas, iki intelektualiųjų priskyrimo tik tų sistemų, kurios išsprendžia visą žmonių atliekamų užduočių kompleksą ar dar platesnį jų rinkinį. Yra dvi pagrindinės dirbtinio intelekto (DI) darbo kryptys. Pirmasis susijęs su pačių mašinų tobulinimu, dirbtinių sistemų „intelekto“ didinimu. Antrasis yra susijęs su užduotimi optimizuoti bendrą „dirbtinio intelekto“ darbą ir tikrąsias žmonių intelektines galimybes.

Idėja sukurti mąstymo mašinas“ žmogaus tipas", kurios, atrodo, mąsto, juda, girdi, kalba ir apskritai elgiasi kaip gyvi žmonės, turi šaknis gilioje praeityje. Net senovės egiptiečiai ir romėnai jautė pagarbą kulto statuloms, kurios gestikuliavo ir išsakė pranašystes (žinoma, ne be kunigų pagalba). sukelti nežinančiame tokią pat baimę ir susižavėjimą „mąstančia“ mašina.

Tačiau ne veltui kai kurie AI srities tyrimai vienu metu buvo įšaldyti. Bandymai sukurti mašininį intelektą žlugo, ir vėl ir vėl mokslininkų entuziazmas blėso, nes tuo metu egzistuojantys skaičiavimo įrankiai neleido bent apytiksliai atkurti neuronų sąveikos smegenyse. Daugiaprocesorių sistemų atsiradimas ir mikroprocesoriaus komandų skaičiaus bei jo laikrodžio dažnio padidėjimas, mano nuomone, dabar leidžia „sukurti“ apytikslį žmogaus mąstymą, naudojant lygiagrečius procesus ir neuroniniai tinklai.

Žvelgiant į AI vaidmens mokymuisi ir ugdyme problemą, šį procesą vertinsime kaip vieną iš žmogaus ir kompiuterio sąveikos rūšių, o tarp perspektyvių galimybių atskleisime tas, kuriomis siekiama sukurti vadinamąjį adaptyvųjį mokymąsi. sistemos, imituojančios operatyvinį dialogą tarp mokinio ir žmogaus mokytojo.

Intelektualus testavimas suponuoja žinių modelio, paties testavimo ir vertinimo proceso modelio, buvimą. Taip apskritai galime apibūdinti visus šios srities pokyčius. Pažvelkime į kai kuriuos iš jų išsamiau.

Tradicinė rusiška mokinių žinių vertinimo sistema paremta kalbiniais vertinimais, pagal kuriuos steigiama stipendija, fiksuojama pažanga, įrašomi į pažymių knygeles už studijų laikotarpį ir kt.

Tuo pačiu metu tokia nauja ugdymo procedūra kaip edukacinis testavimas alternatyviu pagrindu apima žinių lygio įvertinimą nuo nulio iki šimto, todėl kyla problemų dėl kalbinio žinių įvaizdžio atpažinimo remiantis gautais rezultatais. toks edukacinis testavimas.

Žinių lygio įvaizdis suprantamas kaip studentai, priklausantys aibei (grupei), kurių žinios pagal „žinių lygio standartą“ priskiriamos lingvistiniams vertinimams nepatenkinamai (D), patenkinamai (C), gerai (B). , puikus (A).

Žinių lygio įvaizdžio atpažinimas suprantamas kaip sprendimo, ar konkretus mokinys priklauso vienam iš nurodytų įvaizdžių, priėmimo procedūra, remiantis jo mokymosi pasiekimų palyginimu testavimo metu su įvaizdžio savybėmis.

Kiekvienas kursas turi esminius dalykus, ypač svarbias temas, kurių nežinant neįmanoma išmokti daugiau sudėtinga medžiaga studijų procese arba kurie bus reikalingi dirbant pagal specialybę. Egzamino žodžiu metu, asmeniškai bendraudamas su mokiniu, dėstytojas turi įvertinti studento supratimą šiomis temomis. Atlikdami automatizuotą testavimą, galite atsižvelgti į tam tikrų kurso dalių svarbą padidindami šių skilčių klausimų dalį bendrame klausimų skaičiuje. Bet tai ne visada patogu testo autoriui, nes svarbiausiose dalyse ne visada yra daugiausia medžiagos.

Ugdomojo testavimo teorija turėtų būti formuojama remiantis konkrečiais jų dėsniais ir modeliais mokslo kryptys pvz., informacijos mokslas, bendroji statistika, statistikos priėmimo kontrolė, kokybinė mokslas, pedagogika, psichologija, operacijų tyrimai, sprendimų teorija ir kt. Tiesioginis teorinių pokyčių iš šių mokslo sričių taikymas nepastebimos. praktinių rezultatų apie žinių vertinimą dėl žinių, kaip tyrimo objekto, neapčiuopiamumo. Ugdomojo testavimo teorijos formavimo uždavinys gali būti suformuluotas kaip uždavinys rasti optimalią konkrečių testologijos dėsnių ir modelių struktūrą, leidžiančią įvertinti žinias su nurodyta klaida.

Šios klasės problemoms spręsti sėkmingiausiai naudojami genetiniai metodai, pagrįsti genetinių algoritmų įgyvendinimu, leidžiančiu atlikti tikslinę tam tikrų dėsnių ir dėsnių paiešką priimtiniausiomis vidaus teorijos formavimo kryptimis. edukacinis testavimas.

Skirtingai nuo tradicinės atsitiktinės priimtinų sprendimų paieškos, genetinės paieškos algoritmai naudoja analogus arba esamų sprendimų artumą daugelyje žinių sričių, kad ieškotų optimalaus konkrečių dėsnių rinkinio, užtikrinančio objektyvumą, patikimumą ir tikslumą vertinant studentų atkuriamų žinių lygį. testavimo procedūros. Tokia kryptinga konkrečių dėsnių paieška yra evoliucinė ir turi daug panašumų su operatoriais, naudojamais genetiniuose algoritmuose ir procedūrose, kurios atsiranda su gyvais organizmais gamtoje.

Pagrindines edukacinių testų savybes siūloma formuoti tokių mokslo krypčių privatinės teisės populiacijose kaip: informacijos mokslas; psichologija, pedagogika ir psichodiagnostika; logika; tikimybių teorija; paieškos teorija; neaiškių aibių teorija; žaidimų teorija; teorija statistiniai sprendimai; priėmimo mėginių patikrinimas.

Šiuose tyrimuose nagrinėjamos vadinamosios „absoliučios žinių vertinimo laiko skalės“ galimybės. Suformuluoti jo principai. Suformuluoti nuoseklaus perėjimo nuo tradicinės egzaminų formos prie šio požiūrio testo formos etapai, o jų pagrindu – reikalavimai šio požiūrio testo medžiagai kurti.

Analizuojama 4 metų patirtis naudojant šį metodą stojamiesiems egzaminams Tverės valstybiniame universitete.

Šio metodo diagnostikos potencialas tiriamas. Suformuluotas diagnostinio tyrimo „trijų lygių abstrakcijos“ principas.

Metodika grindžiama tuo, kad ugdymo procesas yra ypatingas technologinio proceso atvejis ir jam turėtų būti būdingi tokie pat analizės metodai, kaip ir gamybos procesams. Tačiau tokie metodai negali būti aklai perkelti, ypač kai kalbama apie prasmingą proceso analizę.

Norint analizuoti ugdymo procesą, būtina, pirma, turėti mokymo kokybės kriterijų, antra, atsekti jo pokyčius laikui bėgant. Informatyviausiu mokymosi kokybės kriterijumi turėtų būti studento mokymosi laipsnis – SDL. Šis kriterijus pagrįstas mokinių gautų pažymių už individualias užduotis ar testus statistika. Įvertinimai įtraukiami į SOU su „svoriu“ lygus integralui tikimybė gauti tam tikrą įvertį tam tikram „tipiniam“ įverčių pasiskirstymui.

Testavimo procedūra apima atsakymų į seką analizę testo užduotys tam tikras sudėtingumas. Jei atsakymas teisingas, tada daroma prielaida, kad studento pasirengimo lygis yra aukštesnis už pateiktos užduoties sudėtingumą ir jis sugeba išspręsti tam tikro sudėtingumo problemas, kitaip jis yra nepajėgus. Tai panašu į kai kurios hipotetinės regresijos funkcijos gradiento įvertinimą, kai pats gradientas yra atsitiktinis kintamasis.

Siūloma naudoti tokį metodą. Manome, kad jei testuotojas išsprendžia užduotį, tada jam kyla noras išspręsti daugiau sunki užduotis. Jei ne, jie dar kartą bandys išspręsti tokio pat sudėtingumo užduotį. Jei jis taip pat nėra išspręstas, pateikiamas mažesnio sudėtingumo uždavinys. Jei ne tokia sudėtinga užduotis nėra išspręsta iš karto, tada sprendimui siūloma mažiau sudėtinga užduotis. Užduočių sudėtingumo didinimo procesas vyksta panašiai. Dėl to, jei spręsdamas problemas neįtrauksime mokymosi etapo, studentas pats pasirinks tam tikrą sudėtingumo lygį, aplink kurį užduočių sudėtingumas išsilieja.

Taigi „žinių lygio“ funkcija yra užduoties „sudėtingumo“ funkcijos transformacija per tam tikro „sudėtingumo“ „gebėjimą spręsti problemas“. Šiame teiginyje sąvokos „žinių lygis“, „gebėjimas spręsti problemas“ ir „sunkumas“ yra neaiškios. Todėl šioms sąvokoms formalizuoti patartina naudoti neaiškių aibių aparatą. Be to, šioje formuluotėje pastebimas skirtumas tarp „sudėtingumo“ ir „gebėjimo spręsti problemas“.

Sąvokos „sudėtingumas“ ir „žinių lygis“ yra neaiškūs kintamieji (tik kintamieji, nors juos suteikia funkcija), o „problemų sprendimo gebėjimas“ yra neaiškių kintamųjų „sudėtingumas“ ir „žinių lygis“ sąvokos. . Taškų skaičius taip pat yra kintamasis, tačiau šis kintamasis negali būti analizuojamas, nes tai yra „žinių lygio“ transformacija.

Tiesioginiu testavimu vadinsime mokinio žinių stebėjimo metodą, kai testo struktūra (t.y. testo užduočių rinkinys ir pateikimo tvarka) nepriklauso nuo faktinių mokinio atsakymų. Beveik visi šiuo metu egzistuojantys testai veikia tiesioginio testavimo režimu, tačiau dažniausiai jie įgyvendina tik pačius paprasčiausius ir toli gražu ne pačius geriausius veiksmingos technikosžinių įvertinimas.

Išsami analizė pedagoginės technikos ir „gyvo“ dialogo tarp mokytojo ir testuotojo metodai parodė, kad galima išskirti bent penkis parametrus, kurių reikšmės turi įtakos žinių stebėjimo ir vertinimo proceso organizavimui.

Testavimo tikslą nulemia pagrindinis klausimas, į kurį atsakymas turėtų būti gautas testavimo metu – a) ar studentas turi vienodą žinių lygį visoje medžiagoje (žinių tikrinimas) ar b) ar mokinys turi sisteminių žinių jam pateiktų testo užduočių temomis (žinių gilumo tikrinimas).

Testavimo tipas turi dvi reikšmes – testas arba egzaminas. Išlaikymo testo rezultatai pateikiami dvejetainiu formatu: „išlaikyta“ arba „neišlaikyta“. Vertinimo patikrinimo metu pažymys „įskaitytas“, jei mokinys įrodo žinias, viršijančias tam tikrą a priori nustatytą ribinę vertę.

Apžiūros testavimo metu Remiantis studento surinktų balų suma atlikdamas testą, apskaičiuojamas galutinis studento žinių įvertinimas (kuris paprastai turi daugiau nei du priimtinos vertės), už kurią taškų suma projektuojama į taikomą vertinimo skalę.

Testo sudėtingumą apibūdina žinių lygis, kurį studentas turi įrodyti jį pildydamas. Tai lemia testo užduočių, kurias galima pateikti studentui, sudėtingumo laipsnis. Tyrimai rodo, kad bandymo sudėtingumo lygiai yra bent trys – standartinis, padidintas ir sumažintas.

Kontrolės lygis lemia žinių gilumo tikrinimo griežtumo laipsnį. Testo ir egzaminų apklausų atlikimo metodų tyrimas rodo, kad galime kalbėti apie keturis skirtingus griežtumo lygius vertinant atsakymus į testo užduotis (griežta kontrolė; svarbiausių žinių nustatymas; paprasčiausių žinių nustatymas; bet kokių esamų žinių nustatymas). .

Galiausiai, norint stebėti ankstyvo bandymo nutraukimo sąlygą, bandymas turi būti baigtas anksčiau, kai tolesnis testavimas tampa nepraktiškas. Pirmoji iš šių sąlygų laikoma, kad viršijama maksimali bandymo trukmė. Antroji sąlyga – gavus a priori nurodytą neteisingų atsakymų skaičių, testavimą nutraukti ir duoti nepatenkinamą pažymį.

Galimų penkių siūlomų charakteristikų verčių derinių įvairovė leidžia kalbėti apie tai, kad egzistuoja labai plati tiesioginio žinių tikrinimo algoritmų šeima (pavyzdžiui, žinių gilumo įvertinimas su padidintu sudėtingumu ir griežta kontrole, arba bandomasis standartinio sudėtingumo žinių platumo įvertinimas ir maksimalios testavimo trukmės kontrolė ir pan.).

Išvada

Devintojo dešimtmečio pradžioje mūsų šalyje prasidėjęs naujų technologijų diegimas švietimo įstaigose informacinės technologijos– mokymai pedagoginės programinės įrangos pagalba, taip pat testavimo programų naudojimas – davė daugiau nei kuklių rezultatų. Tarp daugelio žinomų priežasčių Dėl to (finansinių, techninių, organizacinių, metodinių sunkumų) pastebime vieną: psichologinį mokytojų atmetimą „kompiuteriniams“ mokymo ir žinių stebėjimo metodams, ypač aukštos kvalifikacijos, kūrybingiems. Jie tam turi priežasčių: yra didelis skaičius prastos programos, neatitinkančios pagrindinių psichologinių ir pedagoginių mokymo principų, nesėkmingai įgyvendinant pagrindinius žinių įgijimo proceso etapus; Paprastai metodinės paramos nėra; laiko ir pastangų sąnaudos kompiuterių įsisavinimui, programos studijoms ir atitinkamos infrastruktūros palaikymui pasirodo pernelyg didelės; naudojant net geras sistemas, mokytojo vaidmuo ugdymo procese niveliuojasi ir išnyksta kūrybinga prigimtis jo darbas; Nėra sistemos, skatinančios novatoriškus mokytojus, įvaldžiusius naujas informacines technologijas.

Šią situaciją galima ir reikia keisti. Technologinė pažanga sparčiai tobulėjo, šiuolaikinės skaičiavimo technologijos ir telekomunikacijų sistemos per pastaruosius kelerius metus pasiekė milžiniškų rezultatų, susijusių su sparta, apdorojamos ir saugomos informacijos kiekiu. Programų projektavimo sistemų (objektinių vizualinio programavimo sistemų, DBVS, neuroninių tinklų modeliavimo sistemų ir kt.) kūrimas inžinieriams ir sistemų analitikams suteikė galingiausius įrankius fantastiškiausių projektų kūrimui ir įgyvendinimui.

Naudotos literatūros sąrašas

1. Avanesovas B.S. Testo užduočių sudėtis. Mokomoji knyga universitetų dėstytojams, mokyklų dėstytojams, magistrantams ir pedagoginių universitetų studentams. 2-asis leidimas, peržiūra.. ir papildomas. M.: Adept. – 2002 m.

2. Vankovas E.A. “Kompiuterių testavimo technologijos” // Kompiuteriai, 2002. - Nr.3.

3. Granitskaya A.S. Išmokyti mąstyti ir veikti: Adaptyvi sistema ugdymas mokykloje: Knyga. už mokytoją. M.: Nušvitimas. – 2001 m.

4. Kazarinovas A.S., Kultysheva A.Yu., Mirošničenko A.A. Bandomųjų elementų adaptyvaus galiojimo technologija: Pamoka. Glazovas: GGPI, 1999 m.

5. Kalney V.A., Shishov S.E. Mokymo kokybės stebėjimo technologija „mokytojo-studento“ sistemoje: Metodinis vadovas už mokytoją. M.: Rusijos pedagogų draugija, 1999 m.

6. Kasyanova N.V. „Kompiuterinio valdymo sistemos sukūrimas dėl naujų informacinių technologijų mokymo srityje“, Rytų Ukrainos nacionalinis universitetas (VNU), Ukraina, Luganskas // konferencijos ITO-2001 medžiaga.

7. Mayorovas A.N. Testai: projektavimas, įgyvendinimas, naudojimas. Antrasis leidimas – Sankt Peterburgas: Švietimas ir kultūra, 1997 m.

8. Moisejevas V.B., Usmanovas V.V., Tarantseva K.R., Pyatirublevyy L.G. „Bandymų rezultatų įvertinimas remiantis ekspertiniais analitiniais metodais“. Žurnalas „Atviras švietimas“, Nr.3, 2001, p. 32-36.

9. Rudinskis I.D. „Adaptyvaus automatizuoto žinių valdymo metodas“. Konferencijos medžiagos rinkinys, 2001 m.

10. Čelyškova M.B. Pedagoginių testų kūrimas remiantis šiuolaikiniais matematiniais modeliais: Vadovėlis. M.: Tyrimų centras Specialistų rengimo kokybės problemos, 1995 m.

Vankovas E.A. “Kompiuterių testavimo technologijos” // Kompiuteriai, 2002. - Nr.3

Avanesovas B.S. Testo užduočių sudėtis. Mokomoji knyga universitetų dėstytojams, mokyklų dėstytojams, magistrantams ir pedagoginių universitetų studentams. 2-asis leidimas, peržiūra.. ir papildomas. M.: Adept. – 2002 m

3 Granitskaya A.S. Išmokyti mąstyti ir veikti: Adaptyvi ugdymo sistema mokykloje: Knyga. už mokytoją. M.: Nušvitimas. – 2001 m

Kasyanova N.V. „Kompiuterinio valdymo sistemos sukūrimas naudojant naujas informacines technologijas mokymuose“, Rytų Ukrainos nacionalinis universitetas (VNU), Ukraina, Luganskas // konferencijos ITO-2001 medžiaga

Kazarinov A.S., Kultysheva A.Yu., Mirošničenko A.A. Bandomųjų dalykų adaptacinio pagrįstumo technologija: Vadovėlis. Glazovas: GGPI, 1999 m

Čelyškova M.B. Pedagoginių testų kūrimas remiantis šiuolaikiniais matematiniais modeliais: Vadovėlis. M.: Specialistų rengimo kokybės problemų tyrimo centras, 1995 m

Moisejevas V.B., Usmanovas V.V., Tarantseva K.R., Pyatirublevyy L.G. „Bandymų rezultatų įvertinimas remiantis ekspertiniais analitiniais metodais“. Žurnalas „Atviras švietimas“, Nr.3, 2001, p. 32-36

Mayorovas A.N. Testai: projektavimas, įgyvendinimas, naudojimas. Antrasis leidimas – Sankt Peterburgas: Švietimas ir kultūra, 1997 m

Rudinskis I.D. „Adaptyvaus automatizuoto žinių valdymo metodas“. Konferencijos medžiagos rinkinys, 2001 m

Kalney V.A., Shishov S.E. Mokymo kokybės stebėjimo technologija sistemoje „mokytojas-studentas“: vadovas mokytojams. M.: Rusijos pedagogų draugija, 1999 m

Mokslo metodai – tai praktinių ir teorinių tikrovės pažinimo metodų ir operacijų visuma.

Tyrimo metodai optimizuoja žmogaus veiklą, aprūpina jį daugiausia racionaliais būdais veiklos organizavimas. A. P. Sadokhinas, klasifikuodamas mokslinius metodus, ne tik išryškina žinių lygius, bet ir atsižvelgia į metodo pritaikomumo kriterijų ir nustato bendruosius, specialiuosius ir konkrečius mokslo žinių metodus. Tyrimo metu pasirinkti metodai dažnai derinami ir derinami.

Bendrieji pažinimo metodai yra susiję su bet kuria disciplina ir leidžia susieti visus pažinimo proceso etapus. Šie metodai taikomi bet kurioje tyrimų srityje ir leidžia nustatyti tiriamų objektų sąsajas bei charakteristikas. Mokslo istorijoje prie tokių metodų tyrinėtojai priskiria metafizinius ir dialektinius metodus. Privatūs metodai mokslo žinių– tai metodai, naudojami tik tam tikroje mokslo šakoje. Įvairūs metodai gamtos mokslai (fizika, chemija, biologija, ekologija ir kt.) yra ypatingi bendrojo dialektinio pažinimo metodo atžvilgiu. Kartais privatūs metodai gali būti naudojami už gamtos mokslų šakų, iš kurių jie atsirado, ribų.

Pavyzdžiui, fizinės ir cheminiai metodai naudojamas astronomijoje, biologijoje, ekologijoje. Neretai tyrėjai vieno dalyko studijoms taiko tarpusavyje susijusių privačių metodų kompleksą. Pavyzdžiui, ekologija vienu metu naudoja fizikos, matematikos, chemijos ir biologijos metodus. Tam tikri pažinimo metodai siejami su specialiais metodais. Specialiais metodais tiriamos tam tikros tiriamo objekto savybės. Jie gali pasireikšti empiriniu ir teoriniu žinių lygiais ir būti universalūs.

Tarp ypatingųjų empiriniai metodaižinios išskiria stebėjimą, matavimą ir eksperimentą.

Stebėjimas – tai kryptingas tikrovės objektų suvokimo procesas, jutiminis objektų ir reiškinių atspindys, kurio metu žmogus gauna pirminę informaciją apie jį supantį pasaulį. Todėl tyrimai dažniausiai pradedami nuo stebėjimo, o tik tada tyrėjai pereina prie kitų metodų. Stebėjimai nėra siejami su jokia teorija, tačiau stebėjimo tikslas visada yra susijęs su kokia nors problemine situacija.

Stebėjimas suponuoja konkretaus tyrimo plano egzistavimą, prielaidą, kuri yra analizuojama ir patikrinama. Stebėjimai naudojami ten, kur negalima atlikti tiesioginių eksperimentų (vulkanologijoje, kosmologijoje). Stebėjimo rezultatai įrašomi į aprašą, pažymint tuos tiriamo objekto požymius ir savybes, kurie yra tyrimo objektas. Aprašymas turi būti kuo išsamesnis, tikslesnis ir objektyvesnis. Būtent stebėjimo rezultatų aprašymai sudaro empirinį mokslo pagrindą, jų pagrindu kuriami empiriniai apibendrinimai, sisteminimas ir klasifikavimas.

Matavimas – tai tiriamų objekto aspektų ar savybių kiekybinių verčių (charakteristikos) nustatymas naudojant specialius techninius prietaisus. Svarbų vaidmenį tyrime atlieka matavimo vienetai, su kuriais lyginami gauti duomenys.

Eksperimentas – tai pažinimo metodas, kuriuo tikrovės reiškiniai tiriami kontroliuojamomis ir kontroliuojamomis sąlygomis. Nuo stebėjimo jis skiriasi įsikišimu į tiriamą objektą, ty veikla, susijusia su juo. Atlikdamas eksperimentą tyrėjas neapsiriboja pasyviu reiškinių stebėjimu, o sąmoningai įsikiša į natūralią jų atsiradimo eigą, tiesiogiai darydamas įtaką tiriamam procesui arba keisdamas sąlygas, kuriomis šis procesas vyksta.

Gamtos mokslų raida iškelia stebėjimo ir eksperimento griežtumo problemą. Esmė ta, kad jiems reikia specialius įrankius ir įrenginiai, kurie pastaruoju metu tapo tokie sudėtingi, kad patys pradeda daryti įtaką stebėjimo ir eksperimento objektui, o tai, atsižvelgiant į sąlygas, neturėtų būti. Visų pirma tai taikoma mikropasaulio fizikos (kvantinės mechanikos, kvantinės elektrodinamikos ir kt.) tyrimams.

Analogija yra pažinimo metodas, kai žinios, gautos svarstant vieną objektą, perkeliamos į kitą, mažiau ištirtą ir šiuo metu studijavo. Analogijos metodas pagrįstas objektų panašumu pagal daugybę savybių, leidžiančių gauti visiškai patikimų žinių apie tiriamą dalyką.

Analogijos metodo naudojimas mokslinėse žiniose reikalauja tam tikro atsargumo. Čia nepaprastai svarbu aiškiai nustatyti sąlygas, kuriomis jis veikia efektyviausiai. Tačiau tais atvejais, kai įmanoma sukurti aiškiai suformuluotų taisyklių sistemą žinių perkėlimui iš modelio į prototipą, rezultatai ir išvados taikant analogijos metodą įgyja įrodomąją galią.

Analizė yra mokslo žinių metodas, pagrįstas psichikos arba realaus objekto padalijimo į jo sudedamąsias dalis procedūra. Išskaidymas siekia pereiti nuo visumos tyrimo prie jos dalių tyrimo ir yra vykdomas abstrahuojantis nuo dalių ryšio tarpusavyje.

Sintezė yra mokslo žinių metodas, pagrįstas sujungimo procedūra įvairių elementų dalyką į vientisą visumą, sistemą, be kurios neįmanomas tikrai mokslinis šio dalyko pažinimas. Sintezė veikia ne kaip visumos konstravimo metodas, o kaip visumos vaizdavimo metodas analizės būdu gautų žinių vienybės pavidalu. Sintezėje yra ne tik suvienodinimas, bet ir analitiškai identifikuotų ir ištirtų objekto ypatybių apibendrinimas. Sintezės metu gautos nuostatos įtraukiamos į objekto teoriją, kuri, praturtinta ir išgryninta, nulemia naujų mokslinių tyrimų kelią.

Indukcija – tai mokslo žinių metodas, kuris yra loginės išvados formulavimas apibendrinant stebėjimų ir eksperimentų duomenis.
Dedukcija yra mokslo žinių metodas, kurį sudaro perėjimas nuo tam tikrų bendrų prielaidų prie konkrečių rezultatų ir pasekmių.
Bet koks sprendimas mokslinė problema apima įvairių spėjimų, prielaidų, o dažniausiai daugiau ar mažiau pagrįstų hipotezių iškėlimą, kurių pagalba tyrėjas bando paaiškinti faktus, kurie netelpa į senas teorijas. Neaiškiose situacijose kyla hipotezės, kurių paaiškinimas tampa aktualus mokslui. Be to, lygiu empirinių žinių(taip pat ir jų paaiškinimo lygmenyje) dažnai būna prieštaringų sprendimų. Norint išspręsti šias problemas, reikia pateikti hipotezes.

Hipotezė yra bet kokia prielaida, spėjimas ar prognozė, iškelta siekiant pašalinti netikrumo situaciją moksliniai tyrimai. Todėl hipotezė yra ne patikimos žinios, o tikėtinos žinios, kurių tiesa ar klaidingumas dar nėra nustatytas.
Bet kuri hipotezė turi būti pagrįsta arba gautomis tam tikro mokslo žiniomis, arba naujais faktais (neaiškios žinios hipotezei pagrįsti nenaudojamos). Ji turi turėti savybę paaiškinti visus faktus, susijusius su tam tikra žinių sritimi, juos susisteminti, taip pat faktus už šios srities ribų, numatant naujų faktų atsiradimą (pvz., kvantinė hipotezė pradžioje iškeltas M. Planckas paskatino kurti kvantinė mechanika, kvantinės elektrodinamikos ir kitos teorijos). Be to, hipotezė neturėtų prieštarauti esamiems faktams. Hipotezė turi būti patvirtinta arba paneigta.

c) privatūs metodai yra metodai, kurie veikia arba tik tam tikroje gamtos mokslo šakoje, arba už gamtos mokslo šakos, kurioje jie atsirado, ribų. Toks paukščių žiedavimo būdas naudojamas zoologijoje. O kitose gamtos mokslų šakose naudojami fizikos metodai paskatino sukurti astrofiziką, geofiziką, kristalų fiziką ir kt. Vienam dalykui tirti dažnai naudojamas tarpusavyje susijusių konkrečių metodų kompleksas. Pavyzdžiui, molekulinėje biologijoje vienu metu naudojami fizikos, matematikos, chemijos ir kibernetikos metodai.

Modeliavimas – tai mokslinių žinių metodas, pagrįstas realių objektų tyrimu, tiriant šių objektų modelius, t.y. tiriant pakaitinius natūralios ar dirbtinės kilmės objektus, kurie yra labiau prieinami tyrimams ir (ar) intervencijai bei turi realių objektų savybių.

Bet kurio modelio savybės neturi ir negali tiksliai ir visiškai atitikti absoliučiai visas atitinkamo modelio savybes tikras objektas bet kokioje situacijoje. Matematiniuose modeliuose bet koks papildomas parametras gali labai apsunkinti atitinkamos lygčių sistemos sprendimą, būtinybę taikyti papildomas prielaidas, atsisakyti mažų terminų ir pan., skaitiniu modeliavimu, problemos apdorojimo kompiuteriu laikas neproporcingai pailgėja. didėja, o skaičiavimo paklaida didėja.

Dėl mokslinių žinių metodų įvairovės sunku juos taikyti ir suprasti jų vaidmenį. Šias problemas sprendžia speciali žinių sritis – metodika. Pagrindinis metodologijos tikslas – ištirti pažinimo metodų kilmę, esmę, efektyvumą ir raidą.

Novosibirskas valstybinis universitetas

Mechanikos ir matematikos fakultetas

Tema: Šiuolaikinės gamtos mokslų sampratos

Tema: „Mokslinių žinių metodai“

Panovas L.V.

3 kursas, 4123 grupė

Mokslas yra pagrindinė priežastis perėjimas į postindustrinę visuomenę, platus informacinių technologijų diegimas, „naujos ekonomikos“ atsiradimas. Mokslas turi išvystytą žinių metodų, principų ir imperatyvų sistemą. Būtent teisingai parinktas metodas, kartu su mokslininko talentu, padeda suprasti gilų reiškinių ryšį, atskleisti jų esmę, atrasti dėsnius ir dėsningumus. Mokslinių metodų skaičius nuolat didėja. Juk pasaulyje yra labai daug mokslų ir kiekvienas iš jų turi savo specifinius metodus ir tyrimo objektas.

Šio darbo tikslas – išsamiai išnagrinėti mokslinių eksperimentinių ir teorinių žinių metodus. Būtent, koks yra metodas, pagrindiniai metodo bruožai, klasifikacija, apimtis ir kt. Taip pat bus atsižvelgta į mokslo žinių kriterijus.

Stebėjimas.

Žinios prasideda nuo stebėjimo. Stebėjimas yra jutiminis objektų ir reiškinių atspindys išorinis pasaulis. Stebėjimas yra tikslingas objektų tyrimas, daugiausia pagrįstas tokiais žmogaus jutimo gebėjimais kaip jutimas, suvokimas ir vaizdavimas. Tai pradinis empirinio pažinimo metodas, leidžiantis gauti tam tikros pirminės informacijos apie supančios tikrovės objektus.

Mokslinis stebėjimas pasižymi daugybe ypatybių. Pirma, tikslingai, siekiant išspręsti iškeltą tyrimo problemą, turėtų būti vykdomas stebėjimas, o stebėtojo dėmesys turi būti nukreiptas tik į reiškinius, susijusius su šia užduotimi. Antra, sistemingai, nes stebėjimas turi būti atliekamas griežtai pagal planą. Trečia, pagal veiklą – tyrėjas turi aktyviai ieškoti, išryškinti jam reikalingus momentus stebimame reiškinyje, tam pasitelkdamas savo žinias ir patirtį.

Stebėjimo metu nevykdoma veikla, kuria siekiama transformuoti ar keisti žinių objektus. Taip yra dėl daugelio aplinkybių: šių objektų neprieinamumo siekiant praktinės įtakos (pavyzdžiui, nuotolinio stebėjimo kosminiai objektai), nepageidautina, remiantis tyrimo tikslais, kišimosi į stebimą procesą (fenologiniai, psichologiniai ir kiti stebėjimai), techninių, energetinių, finansinių ir kitų inscenizavimo galimybių trūkumas. eksperimentiniai tyrimai pažinimo objektai.

Prie mokslinių stebėjimų visada pridedamas pažinimo objekto aprašymas. Aprašymo pagalba jutiminė informacija verčiama į sąvokų, ženklų, diagramų, brėžinių, grafikų ir skaičių kalbą, taip įgaunant formą, patogią tolesniam racionaliam apdorojimui. Svarbu, kad apibūdinimui vartojamos sąvokos visada turėtų aiškią ir nedviprasmišką reikšmę. Tobulėjant mokslui ir keičiantis jo pagrindams, aprašymo priemonės transformuojasi, dažnai kuria nauja sistema sąvokų.

Pagal stebėjimų atlikimo metodą jie gali būti tiesioginiai arba netiesioginiai. Tiesioginių stebėjimų metu tam tikros objekto savybės ir aspektai yra atspindimi ir suvokiami žmogaus pojūčiais. Yra žinoma, kad planetų ir žvaigždžių padėties danguje stebėjimai, kuriuos daugiau nei dvidešimt metų atliko Tycho Brahe, buvo empirinis pagrindas Kepleriui atrasti savo garsiuosius dėsnius. Dažniausiai mokslinis stebėjimas yra netiesioginis, t.y., atliekamas naudojant tam tikras technines priemones. Jei iki XVII amžiaus pradžios. astronomai pastebėjo dangaus kūnai Plika akimi Galilėjaus optinio teleskopo išradimas 1608 m. pakėlė astronominius stebėjimus į naują, daug aukštesnį lygį. Ir šiandien yra rentgeno teleskopų kūrimas ir jų diegimas kosminė erdvė orbitinėje stotyje buvo galima stebėti tokius Visatos objektus kaip pulsarai ir kvazarai.

Plėtra šiuolaikinis gamtos mokslas siejamas su didėjančiu vadinamųjų netiesioginių stebėjimų vaidmeniu. Taigi branduolinės fizikos tyrinėjami objektai ir reiškiniai negali būti tiesiogiai stebimi nei žmogaus pojūčių, nei pažangiausių instrumentų pagalba. Pavyzdžiui, tiriant įkrautų dalelių savybes naudojant debesų kamerą, šias daleles tyrėjas suvokia netiesiogiai – per matomus takelius, susidedančius iš daugybės skysčio lašelių.

Eksperimentuokite

Eksperimentuokite - sudėtingesnis empirinių žinių metodas, palyginti su stebėjimu. Tai apima aktyvią, kryptingą ir griežtai kontroliuojamą tyrėjo įtaką tiriamam objektui, siekiant nustatyti ir ištirti tam tikrus aspektus, savybes, ryšius. Tokiu atveju eksperimentatorius gali transformuoti tiriamą objektą, sukurti dirbtines sąlygas jo tyrimui ir trukdyti natūraliai procesų eigai. IN bendra struktūra mokslinio tyrimo eksperimentas trunka ypatinga vieta. Būtent eksperimentas yra jungiamoji grandis tarp teorinio ir empirinio mokslinio tyrimo etapų ir lygių.

Kai kurie mokslininkai teigia, kad sumaniai apgalvotas ir meistriškai atliktas eksperimentas yra pranašesnis už teoriją, nes teorija, skirtingai nei patirtis, gali būti visiškai paneigta.

Eksperimentas apima, viena vertus, stebėjimą ir matavimą, kita vertus, jis turi keletą svarbių savybių. Pirma, eksperimentas leidžia ištirti objektą „išgrynintoje“ formoje, tai yra, pašalinti visus šalutinius veiksnius ir sluoksnius, kurie apsunkina tyrimo procesą. Antra, eksperimento metu objektas gali būti patalpintas į kai kurias dirbtines, ypač ekstremalias sąlygas, t.y. tiriamas itin žemoje temperatūroje, ypač esant itin žemai temperatūrai. aukšto slėgio arba, atvirkščiai, vakuume, esant milžiniškam elektromagnetinio lauko stipriui ir pan. Trečia, tyrinėdamas bet kurį procesą, eksperimentuotojas gali jam trukdyti ir aktyviai paveikti jo eigą. Ketvirta, svarbus daugelio eksperimentų pranašumas yra jų atkuriamumas. Tai reiškia, kad eksperimentinės sąlygos gali būti kartojamos tiek kartų, kiek reikia, kad būtų gauti patikimi rezultatai.

Norint paruošti ir atlikti eksperimentą, reikia laikytis kelių sąlygų. Taigi mokslinis eksperimentas suponuoja aiškiai suformuluoto tyrimo tikslo buvimą. Eksperimentas pagrįstas kai kuriais pradiniais teoriniais principais. Eksperimentas reikalauja tam tikro jam įgyvendinti reikalingų techninių pažinimo priemonių išsivystymo lygio. Ir galiausiai tai turi atlikti pakankamai kvalifikuoti žmonės.

Atsižvelgiant į sprendžiamų problemų pobūdį, eksperimentai skirstomi į tyrimus ir bandymus. Tyrimų eksperimentai leidžia atrasti naujų, nežinomų objekto savybių. Tokio eksperimento rezultatas gali būti išvados, kurios neišplaukia iš turimų žinių apie tyrimo objektą. Pavyzdys – E. Rutherfordo laboratorijoje atlikti eksperimentai, kurių dėka buvo atrastas atomo branduolys. Tikrinimo eksperimentai skirti tam tikroms teorinėms konstrukcijoms išbandyti ir patvirtinti. Pavyzdžiui, daugelio elementariųjų dalelių (pozitronų, neutrinų ir kt.) egzistavimas iš pradžių buvo nuspėjamas teoriškai, o tik vėliau buvo atrastas eksperimentiniu būdu. Eksperimentus galima suskirstyti į kokybinius ir kiekybinius. Kokybiniai eksperimentai leidžia tik nustatyti tam tikrų veiksnių poveikį tiriamam reiškiniui. Kiekybiniai eksperimentai nustato tikslius kiekybinius ryšius. Kaip žinoma, ryšį tarp elektrinių ir magnetinių reiškinių pirmasis atrado danų fizikas Oerstedas, atlikęs grynai kokybinį eksperimentą (padėjęs magnetinio kompaso adatą prie laidininko, per kurį buvo leidžiama elektros srovė, jis atrado, kad adata nukrypsta nuo pradinės padėties). Po to sekė prancūzų mokslininkų Bioto ir Savarto kiekybiniai eksperimentai, taip pat Ampero eksperimentai, kurių pagrindu buvo išvesta matematinė formulė. Pagal mokslo žinių sritį, kurioje atliekamas eksperimentas, išskiriami gamtos mokslų, taikomieji ir socialiniai-ekonominiai eksperimentai.

Matavimas ir palyginimas.

Moksliniai eksperimentai o stebėjimas paprastai apima įvairius matavimus. Matavimas yra procesas, kurį sudaro tam tikrų savybių, tiriamo objekto ar reiškinio aspektų kiekybinių verčių nustatymas naudojant specialius techninius prietaisus.

Matavimo operacija pagrįsta palyginimu. Norėdami palyginti, turite nustatyti matavimo vienetus. Moksle lyginimas veikia ir kaip lyginamasis arba lyginamasis-istorinis metodas. Iš pradžių iškilo filologijoje ir literatūros kritikoje, vėliau pradėta sėkmingai taikyti teisės, sociologijos, istorijos, biologijos, psichologijos, religijos istorijos, etnografijos ir kitose žinių srityse. Atsirado ištisos žinių šakos, kuriose naudojamas šis metodas: lyginamoji anatomija, lyginamoji fiziologija, lyginamoji psichologija ir kt. Taigi lyginamojoje psichologijoje psichikos tyrimas atliekamas lyginant suaugusiojo psichiką su vaiko, taip pat ir gyvūnų psichikos raida.

Svarbus matavimo proceso aspektas yra jo atlikimo metodika. Tai metodų rinkinys, kuriame naudojami tam tikri matavimo principai ir priemonės. Matavimo principais turime omenyje reiškinius, kurie sudaro matavimų pagrindą.

Matavimai skirstomi į statinius ir dinaminius. Statiniai matavimai apima kūno dydžių, pastovaus slėgio matavimą ir tt Dinaminių matavimų pavyzdžiai yra vibracijos, pulsuojančio slėgio matavimas ir kt. Remiantis rezultatų gavimo metodu, skiriami tiesioginiai ir netiesioginiai matavimai. Atliekant tiesioginius matavimus norima išmatuoto dydžio vertė gaunama tiesiogiai lyginant su etalonu arba išduodama matavimo prietaisu. Atliekant netiesioginį matavimą, norima vertė nustatoma remiantis žinomu matematiniu ryšiu tarp šios vertės ir kitų verčių, gautų atliekant tiesioginius matavimus. Pavyzdžiui, rasti laidininko elektrinę varžą pagal jo varžą, ilgį ir skerspjūvio plotą. Netiesioginiai matavimai plačiai naudojami tais atvejais, kai norimo dydžio neįmanoma arba per sunku tiesiogiai išmatuoti.

Laikui bėgant, viena vertus, tobulinamos esamos matavimo priemonės, kita vertus, pristatomi nauji matavimo prietaisai. Taigi vystymasis kvantinė fizikažymiai padidino matavimo galimybes aukštas laipsnis tikslumu. Naudojant Mössbauer efektą, galima sukurti įrenginį, kurio skiriamoji geba yra 10–13 procentų išmatuotos vertės. Gerai išvystyta matavimo įranga, metodų įvairovė ir aukštos matavimo priemonių charakteristikos prisideda prie mokslinių tyrimų pažangos.

Bendroji teorinių metodų charakteristika

Teorija yra dėsnių ir principų sąvokų sistema, leidžianti apibūdinti ir paaiškinti tam tikrą reiškinių grupę ir nubrėžti veiksmų programą jų transformacijai. Vadinasi, teorinės žinios yra įgyvendinamos pasitelkiant įvairias sąvokas, dėsnius ir principus. Faktai ir teorijos neprieštarauja vienas kitam, o sudaro vientisą visumą. Skirtumas tarp jų yra tas, kad faktai išreiškia kažką individualaus, o teorija kalba apie bendrą. Faktuose ir teorijose galima išskirti tris lygius: galimą, psichologinį ir kalbinį. Šiuos vienybės lygius galima pavaizduoti taip:

Kalbinis lygmuo: teorijos apima universalius teiginius, faktai – atskirus teiginius.

Psichologinis lygmuo: mintys (t) ir jausmai (f).

Įvykio lygis – iš viso pavienių įvykių (t) ir pavienių įvykių (f)

Teorija, kaip taisyklė, yra sukonstruota taip, kad ji absoliučiai apibūdina ne supančią tikrovę, o idealius objektus, tokius kaip materialus taškas, idealios dujos. juodas kūnas ir tt Ši mokslinė koncepcija vadinama idealizavimu. Idealizacija – tai mintyse sukonstruota objektų, procesų ir reiškinių samprata, kurios tarsi neegzistuoja, bet turi vaizdinius ar prototipus. Pavyzdžiui, mažas kūnas gali būti materialaus taško prototipas. Idealiems objektams, skirtingai nei tikriems, būdingas ne begalinis, o aiškiai apibrėžtas savybių skaičius. Pavyzdžiui, materialaus taško savybės yra masė ir galimybė būti erdvėje ir laike.

Be to, teorija konkretizuoja santykius tarp idealių objektų, aprašytus dėsniais. Išvestiniai objektai taip pat gali būti sukurti iš pirminių idealių objektų. Dėl to teorija, aprašanti idealių objektų savybes, ryšius tarp jų ir iš pirminių idealių objektų suformuotų struktūrų savybes, gali apibūdinti visą įvairovę duomenų, su kuriais mokslininkas susiduria empiriniu lygmeniu.

Panagrinėkime pagrindinius metodus, kuriais įgyvendinamos teorinės žinios. Šie metodai yra: aksiominiai, konstruktyvistiniai, hipotetiniai-indukciniai ir pragmatiniai.

Taikant aksiomatinį metodą, mokslinė teorija konstruojama kaip aksiomų sistema (teiginiai, priimti be loginio įrodymo) ir išvados taisyklės, leidžiančios loginės dedukcijos būdu gauti pateiktos teorijos (teoremų) teiginius. Aksiomos neturėtų prieštarauti viena kitai, taip pat pageidautina, kad jos nepriklausytų viena nuo kitos. Aksiominis metodas bus išsamiau aptartas toliau.

Konstruktyvistinis metodas kartu su aksiomatiniu yra naudojamas matematiniuose moksluose ir informatikos moksluose. Taikant šį metodą, teorijos kūrimas prasideda ne nuo aksiomų, o nuo sąvokų, kurių vartojimo teisėtumas laikomas intuityviai pagrįstu. Be to, nustatomos naujų teorinių struktūrų konstravimo taisyklės. Mokslinėmis laikomos tik tos konstrukcijos, kurios iš tikrųjų buvo pastatytos. Šis metodas laikomas geriausia priemone nuo loginių prieštaravimų atsiradimo: koncepcija konstruojama, todėl nuoseklus ir pats jos konstravimo būdas.

Gamtos moksle plačiai naudojamas hipotetinis dedukcinis metodas arba hipotezių metodas. Šio metodo pagrindas yra apibendrinančios galios hipotezės, iš kurių gaunamos visos kitos žinios. Kol hipotezė neatmetama, ji veikia kaip mokslinis dėsnis. Hipotezėms, skirtingai nei aksiomoms, reikia eksperimentinis patvirtinimas. Šis metodas bus išsamiai aprašytas toliau.

Techninėje ir humanitariniai mokslai Plačiai taikomas pragmatinis metodas, kurio esmė – vadinamoji logika. praktinė išvada. Pavyzdžiui, subjektas L nori įgyvendinti A, bet mano, kad negalės įgyvendinti A, jei neįgyvendins c. Todėl laikoma, kad A padarė c. Loginės konstrukcijos atrodo taip: A-> p-> c. Konstruktyvistiniu metodu konstrukcijos būtų tokios formos: A-> c-> r. Skirtingai nuo hipotetinės-dedukcinės išvados, kai informacija apie faktą patenka į įstatymą, kada praktinė išvada informacija apie priemones c turi atitikti nurodytą tikslą p, kuris atitinka kai kurias reikšmes.

Be aptartų metodų, yra ir vadinamųjų. aprašomieji metodai. Jie sprendžiami, jei aukščiau aptarti metodai yra nepriimtini. Tiriamų reiškinių aprašymas gali būti žodinis, grafinis, schematinis, formalus-simbolinis. Aprašomieji metodai dažnai yra mokslinių tyrimų etapas, vedantis prie labiau išplėtotų mokslinių metodų idealų. Dažnai šis metodas yra tinkamiausias, nes šiuolaikinis mokslas dažnai nagrinėja reiškinius, kurie nepaklūsta pernelyg griežtiems reikalavimams.

Abstrakcija.

Abstrakcijos procese nukrypstama nuo jusliškai suvokiamų konkrečių objektų prie abstrakčių idėjų apie juos. Abstrakcija – tai mentalinė abstrakcija iš kai kurių mažiau reikšmingų tiriamo objekto savybių, aspektų, ypatybių, kartu išryškinant ir formuojant vieną ar kelis reikšmingus šio objekto aspektus, savybes, ypatybes. Abstrakcijos proceso metu gautas rezultatas vadinamas abstrakcija.

Perėjimas nuo juslinio-konkretaus prie abstrakčios visada siejamas su tam tikru tikrovės supaprastinimu. Kartu kildamas nuo juslinio-konkretaus prie abstraktaus, teorinio, tyrėjas gauna galimybę geriau suprasti tiriamą objektą ir atskleisti jo esmę. Perėjimo nuo jutiminių-empirinių, vizualinių idėjų apie tiriamus reiškinius prie tam tikrų abstrakčių, teorinių struktūrų, atspindinčių šių reiškinių esmę, formavimosi procesas yra bet kurio mokslo raidos pagrindas.

Kadangi betonas yra daugybės savybių, aspektų, vidinių ir išorės santykiai ir santykius, neįmanoma to pažinti visoje jos įvairovėje, pasiliekant juslinio pažinimo stadijoje ir apsiribojant juo. Todėl reikalingas teorinis konkretaus supratimas, kuris paprastai vadinamas pakilimu nuo jutiminio konkretaus iki abstraktaus. Tačiau mokslinių abstrakcijų ir bendrųjų teorinių principų formavimas nėra galutinis žinių tikslas, o tik priemonė gilesniam, įvairiapusiškesniam konkretaus pažinimui. Todėl būtina žinias toliau perkelti iš pasiektos abstrakčios atgal į konkretų. Šiame tyrimo etape gautas loginis konkretus bus kokybiškai kitoks, palyginti su jusliniu konkretumu. Loginis-konkretus yra konkretus, teoriškai atkurtas tyrinėtojo mąstyme, visu savo turinio turtingumu. Jame yra ne tik kažkas jusliškai suvokto, bet ir paslėpto, jusliniam suvokimui neprieinamo, esminio, natūralaus, suvokto tik teorinio mąstymo, tam tikrų abstrakcijų pagalba.

Pakilimo nuo abstrakčios prie konkretaus metodas naudojamas kuriant įvairias mokslines teorijas ir gali būti naudojamas tiek socialiniuose, tiek gamtos moksluose. Pavyzdžiui, dujų teorijoje, nustatęs pagrindinius idealių dujų dėsnius – Klepeirono lygtis, Avogadro dėsnį ir kt., tyrėjas eina į konkrečias realių dujų sąveikas ir savybes, charakterizuodamas esminius jų aspektus ir savybes. Gilinantis į konkretų, įvedamos naujos abstrakcijos, kurios veikia kaip gilesnis objekto esmės atspindys. Taigi, kuriant dujų teoriją, buvo nustatyta, kad idealių dujų dėsniai apibūdina tikrų dujų elgesį tik esant žemam slėgiui. Atsižvelgiant į šias jėgas, buvo suformuluotas Van der Waalso įstatymas.

Idealizavimas. Minties eksperimentas.

Idealizavimas – tai tam tikrų pokyčių protinis įvedimas į tiriamą objektą pagal tyrimo tikslus. Dėl tokių pakeitimų, pavyzdžiui, kai kurios objektų savybės, aspektai ar ypatybės gali būti nenagrinėtos. Taigi mechanikoje plačiai paplitęs idealizavimas - materialus taškas reiškia kūną, neturintį jokių matmenų. Toks abstraktus objektas, kurio matmenys nepaisomi, yra patogus aprašant įvairiausių materialių objektų judėjimą nuo atomų ir molekulių iki Saulės sistemos planetų. Idealizuotas objektas gali būti apdovanotas tam tikromis ypatingomis savybėmis, kurios realiai neįgyvendinamos. Pavyzdys yra abstrakcija, įvesta į fiziką per idealizavimą, žinoma kaip visiškai juodas kūnas. Šis kūnas yra apdovanotas gamtoje neegzistuojančia savybe – sugerti absoliučiai visą ant jo krentančią spinduliuojančią energiją, nieko neatspindint ir niekam nepraleisti.

Idealizavimas yra tinkamas, kai tiriami realūs objektai yra pakankamai sudėtingi turimoms teorinės, ypač matematinės, analizės priemonėms. Idealizavimą patartina naudoti tais atvejais, kai reikia išskirti tam tikras objekto savybes, kurios užgožia jame vykstančių procesų esmę. Sudėtingas objektas pateikiamas „išgryninta“ forma, todėl jį lengviau ištirti.

Kaip pavyzdį galime nurodyti tris skirtingos sąvokos„idealios dujos“, susidariusios veikiant įvairioms teorinėms ir fizinėms koncepcijoms: Maxwell-Boltzmann, Bose-Einstein ir Fermi-Dirac. Tačiau visi trys idealizavimo variantai, gauti šiuo atveju, buvo vaisingi tiriant dujų būsenas skirtingo pobūdžio: idealios Maxwell-Boltzmann dujos tapo įprastų molekulinių retintų dujų, esančių gana aukštoje temperatūroje, tyrimų pagrindu; Bose-Einstein idealios dujos buvo naudojamos fotoninėms dujoms tirti, o Fermi-Dirac idealios dujos padėjo išspręsti daugybę elektroninių dujų problemų.

Minties eksperimentas apima operaciją su idealizuotu objektu, kurį sudaro tam tikrų pozicijų, situacijų, leidžiančių aptikti kai kuriuos dalykus, mintyse parinkimas. svarbias savybes tiriamas objektas. Bet kokį tikrą eksperimentą, prieš jį atlikdamas praktiškai, tyrėjas pirmiausia atlieka mintyse, mąstydamas ir planuodamas. Mokslinėse žiniose gali pasitaikyti atvejų, kai tiriant tam tikrus reiškinius ir situacijas atlikti tikrus eksperimentus pasirodo visiškai neįmanoma. Šią žinių spragą galima užpildyti tik minties eksperimentu.

Mokslinė veikla Galilėjus, Niutonas, Maksvelas, Carnot, Einšteinas ir kiti mokslininkai, padėję šiuolaikinio gamtos mokslo pamatus, liudija apie reikšmingą minties eksperimentų vaidmenį formuojant teorines idėjas. Fizikos raidos istorijoje gausu minties eksperimentų panaudojimo faktų. Pavyzdys – Galilėjaus minties eksperimentai, kurių dėka buvo atrastas inercijos dėsnis.

Pagrindinis idealizacijos, kaip mokslo žinių metodo, privalumas yra tas, kad jo pagrindu gautos teorinės konstrukcijos leidžia efektyviai ištirti realius objektus ir reiškinius. Supaprastinimai, pasiekti per idealizavimą, padeda sukurti teoriją, atskleidžiančią tiriamos materialaus pasaulio reiškinių srities dėsnius. Jeigu teorija kaip visuma teisingai aprašo tikrus reiškinius, tai jos pagrindu grįstos idealizacijos taip pat yra teisėtos.

Formalizavimas. Aksiomos.

Formalizavimas – tai specialus požiūris į mokslines žinias, susidedantis iš specialių simbolių naudojimo, leidžiančio pabėgti nuo realių objektų tyrimo, nuo juos apibūdinančių teorinių nuostatų turinio, o vietoj to operuoti tam tikru simbolių rinkiniu. (ženklai).

Šis pažinimo metodas susideda iš abstrakčių matematinių modelių, atskleidžiančių tiriamų tikrovės procesų esmę, kūrimo. Formalizuojant samprotavimas apie objektus perkeliamas į veikimo ženklais (formulėmis) plotmę. Ženklų ryšiai pakeičia teiginius apie objektų savybes ir ryšius. Tokiu būdu sukuriamas apibendrintas tam tikros dalykinės srities ženklų modelis, leidžiantis aptikti įvairių reiškinių ir procesų struktūrą abstrahuojantis kokybės charakteristikas pastarasis. Vienų formulių išvedimas iš kitų pagal griežtas logikos taisykles yra formalus įvairių reiškinių, kartais labai tolimų reiškinių, struktūros ypatybių tyrimas.

Formalizacijos pavyzdys yra tie, kurie plačiai naudojami moksle. matematinius aprašymusįvairūs objektai, reiškiniai, remiantis atitinkamomis esminėmis teorijomis. Šiuo atveju naudojamas matematinė simbolika ne tik padeda įtvirtinti turimas žinias apie tiriamus objektus ir reiškinius, bet ir veikia kaip tam tikra priemonė tolesnio jų pažinimo procese.

Iš kurso matematinė logika Yra žinoma, kad norint sukurti formalią sistemą, reikia nustatyti abėcėlę, nustatyti formulių formavimo taisykles, nustatyti taisykles, kaip išvesti kai kurias formules iš kitų. Svarbus formalios sistemos privalumas yra galimybė jos rėmuose atlikti bet kurio objekto tyrimą grynai formaliai, naudojant ženklus. Kitas formalizavimo privalumas – užtikrinti, kad mokslinė informacija būtų įrašyta glaustai ir aiškiai.

Reikėtų pažymėti, kad formalizuotos dirbtinės kalbos neturi natūralios kalbos lankstumo ir turtingumo. Tačiau jiems trūksta terminų polisemijos (polisemijos), būdingos natūralios kalbos. Jiems būdinga tiksliai sukonstruota sintaksė ir vienareikšmė semantika.

Analizė ir sintezė. Indukcija ir dedukcija. Analogija

Empirinė analizė yra tiesiog visumos skaidymas į sudedamąsias, paprastesnes elementarias dalis. . Tokios dalys gali būti daikto materialūs elementai arba jo savybės, charakteristikos, ryšiai.

Sintezė, atvirkščiai, yra sudėtingo reiškinio komponentų derinys. Teorinė analizė apima pagrindinio ir esminio objekto išryškinimą, nepastebimą empiriniam matymui. Analitinis metodas apima abstrakcijos, supaprastinimo ir formalizavimo rezultatus. Teorinė sintezė yra besiplečiančios žinios, kurios sukuria kažką naujo, kas peržengia esamą sistemą.

Sintezės procese sujungiami tiriamo objekto komponentai (pusės, savybės, charakteristikos ir kt.), išskaidyti analizės rezultate. Tuo remiantis toliau tiriamas objektas, bet kaip viena visuma. Tuo pačiu metu sintezė nereiškia paprasto mechaninio atjungtų elementų sujungimo į vieną sistemą. Analizė daugiausia fiksuoja tą konkretų dalyką, kuris skiria dalis viena nuo kitos. Sintezė atskleidžia tą esminį bendrumą, kuris sujungia dalis į vientisą visumą.

Šie du tarpusavyje susiję tyrimo metodai turi savo specifikaciją kiekvienoje mokslo šakoje. Iš bendros technikos jie gali virsti specialiu metodu: pavyzdžiui, yra specifiniai matematinės, cheminės ir socialinės analizės metodai. Analitinis metodas taip pat buvo sukurtas kai kuriose filosofinėse mokyklose ir kryptyse. Tą patį galima pasakyti ir apie sintezę.

Indukcija gali būti apibrėžta kaip būdas pereiti nuo atskirų faktų žinojimo prie bendrųjų faktų žinojimo. Dedukcija yra būdas pereiti nuo žinių apie bendruosius modelius prie konkretaus jų pasireiškimo.

Indukcija plačiai naudojama mokslo žiniose. Atradęs panašius ženklus ir savybes daugelyje tam tikros klasės objektų, tyrėjas daro išvadą, kad šie ženklai ir savybės būdingi visiems šios klasės objektams. Indukcinis metodas suvaidino svarbų vaidmenį atrandant kai kuriuos gamtos dėsnius – visuotinę gravitaciją, atmosferos slėgis, kūnų šiluminis plėtimasis.

Indukcijos metodas gali būti įgyvendintas formoje sekančius metodus. Vieno panašumo metodas, kai visais reiškinio stebėjimo atvejais randamas tik vienas bendras veiksnys, visi kiti yra skirtingi. Šis vienintelis panašus veiksnys yra šio reiškinio priežastis. Vieno skirtumo metodas, kai reiškinio atsiradimo priežastys ir aplinkybės, kurioms esant jis neįvyksta, yra panašios beveik visais atžvilgiais ir skiriasi tik vienu veiksniu, yra tik pirmuoju atveju. Daroma išvada, kad šis veiksnys yra šio reiškinio priežastis. Kombinuotas panašumo ir skirtumo metodas yra dviejų pirmiau minėtų metodų derinys. Lydimųjų pokyčių metodas, kai tam tikri vieno reiškinio pokyčiai kiekvieną kartą sukelia tam tikrus kito reiškinio pokyčius, tada daroma išvada apie priežastinis ryšysšiuos reiškinius. Liekamasis metodas, pagal kurį, jei sudėtingą reiškinį sukelia daugiafaktorinė priežastis, o kai kurie iš šių veiksnių yra žinomi kaip tam tikros šio reiškinio dalies priežastis, tada daroma išvada: kitos reiškinio dalies priežastis yra likę veiksniai. įtraukta į bendra priežastisšis reiškinys. Tiesą sakant, minėti mokslinės indukcijos metodai daugiausia skirti empiriniams ryšiams tarp eksperimentiškai stebimų objektų ir reiškinių savybių rasti.

F. Bekonas. indukciją aiškino itin plačiai, manė svarbiausias metodas naujų mokslo tiesų atradimas – pagrindinė mokslinio gamtos pažinimo priemonė.

Dedukcija, priešingai, yra konkrečių išvadų, pagrįstų kai kurių žiniomis, darymas bendrosios nuostatos. Kitaip tariant, tai yra mūsų mąstymo judėjimas nuo bendro prie konkretaus. Tačiau ypač didelė pažintinė dedukcijos reikšmė pasireiškia tuo atveju, kai bendroji prielaida yra ne tik indukcinis apibendrinimas, o kažkokia hipotetinė prielaida, pavyzdžiui, nauja mokslinė idėja. Šiuo atveju dedukcija yra naujos teorinės sistemos atsiradimo pradžios taškas. Tokiu būdu sukurtos teorinės žinios nulemia tolesnę empirinio tyrimo eigą ir vadovaujasi kuriant naujus indukcinius apibendrinimus.

Naujų žinių gavimas dedukcijos būdu egzistuoja visuose gamtos moksluose, tačiau matematikoje dedukcinis metodas yra ypač svarbus. Matematikai dažniausiai priversti naudoti dedukciją. O matematika, ko gero, yra vienintelis tikrai dedukcinis mokslas.

Šiuolaikiniame moksle žymus matematikas ir filosofas R. Dekartas buvo dedukcinio pažinimo metodo propaguotojas.

Indukcija ir dedukcija nenaudojamos kaip atskirtos, atskirtos viena nuo kitos. Kiekvienas iš šių metodų naudojamas atitinkamoje pažinimo proceso stadijoje. Be to, naudojant indukcinį metodą, išskaičiavimas dažnai būna „paslėpta forma“.

Analogija suprantama kaip bendrai skirtingų objektų kai kurių savybių, charakteristikų ar santykių panašumas, panašumas. Objektų panašumų (ar skirtumų) nustatymas atliekamas juos palyginus. Taigi palyginimas yra analogijos metodo pagrindas.

Teisingos išvados gavimas pagal analogiją priklauso nuo šių veiksnių. Pirma, dėl lyginamų objektų bendrų savybių skaičiaus. Antra, dėl bendrų savybių atradimo paprastumo. Trečia, iš gilaus supratimo apie ryšius tarp jų panašių savybių. Reikia turėti omenyje, kad jeigu objektas, apie kurį daroma išvada pagal analogiją su kitu objektu, turi kokią nors savybę, nesuderinamą su savybe, apie kurios egzistavimą reikėtų daryti išvadą, tai bendras šių objektų panašumas praranda bet kokią prasmę. .

Pagal analogiją yra įvairių išvadų tipų. Tačiau juos sieja tai, kad visais atvejais tiesiogiai tiriamas vienas objektas, o apie kitą objektą daroma išvada. Todėl išvada pagal analogiją pačia bendriausia prasme gali būti apibrėžta kaip informacijos perkėlimas iš vieno objekto į kitą. Šiuo atveju pirmasis objektas, kuris faktiškai yra tiriamas, vadinamas modeliu, o kitas objektas, į kurį perduodama pirmojo objekto (modelio) tyrimo metu gauta informacija, vadinamas originalu arba prototipu. . Taigi modelis visada veikia kaip analogija, tai yra, modelis ir jo pagalba rodomas objektas (originalas) yra tam tikro panašumo (panašumo).

Analoginis metodas naudojamas dažniausiai įvairiose srityse mokslai: matematika, fizika, chemija, kibernetika, humanitariniai mokslai ir kt.

Modeliavimas

Modeliavimo metodas pagrįstas modelio, kuris yra tikrojo objekto pakaitalas dėl tam tikro panašumo su juo, sukūrimu. Pagrindinė funkcija modeliavimas, jei imsime plačiąja prasme, susideda iš idealo materializavimo, objektyvavimo. Modelio kūrimas ir tyrinėjimas prilygsta modeliuojamo objekto tyrinėjimui ir konstravimui, vienintelis skirtumas yra tas, kad antrasis yra atliktas materialiai, o pirmasis – idealiai, nepažeidžiant paties modeliuojamo objekto.

Modeliavimo taikymą lemia poreikis atskleisti objektų aspektus, kurie arba negali būti suvokiami tiesiogiai tiriant, arba dėl grynai ekonominių priežasčių yra nenaudinga juos tirti tokiu būdu. Pavyzdžiui, žmogus negali tiesiogiai stebėti natūralaus deimantų susidarymo proceso, gyvybės atsiradimo ir vystymosi Žemėje, daugybės mikropasaulio ir makrokosmoso reiškinių. Todėl turime griebtis dirbtinio tokių reiškinių atgaminimo tokia forma, kuri būtų patogi stebėti ir tirti. Kai kuriais atvejais daug pelningiau ir ekonomiškiau yra sukurti ir ištirti jo modelį, o ne tiesiogiai eksperimentuoti su objektu.

Priklausomai nuo modelio pobūdžio, išskiriami keli modeliavimo tipai. Psichinis modeliavimas apima įvairias psichines reprezentacijas tam tikrų įsivaizduojamų modelių pavidalu. Pažymėtina, kad psichiniai (idealūs) modeliai dažnai gali būti realizuoti materialiai jutimiškai suvokiamų fizinių modelių pavidalu. Fiziniam modeliavimui būdingas fizinis modelio ir originalo panašumas, juo siekiama modelyje atkurti procesus, būdingus originalui. Remiantis tam tikrų modelio fizikinių savybių tyrimo rezultatais, sprendžiami realiomis sąlygomis vykstantys reiškiniai.

Šiuo metu fizinis modeliavimas yra plačiai naudojamas įvairių struktūrų, mašinų kūrimui ir eksperimentiniam tyrimui, siekiant geriau suprasti kai kuriuos gamtos reiškinius, tirti efektyvius ir saugiais būdais dirigavimas kasybos operacijos ir tt

Simbolinis modeliavimas siejamas su sutartinai simboliniu kai kurių pirminio objekto savybių, santykių atvaizdavimu. Simboliniai (ženklo) modeliai apima įvairius topologinius ir grafinius tiriamų objektų vaizdus arba, pavyzdžiui, modelius, pateiktus cheminių simbolių pavidalu ir atspindinčius elementų būseną ar santykį cheminės reakcijos. Tam tikra simbolinio (ženklo) modeliavimo rūšis yra matematinis modeliavimas. Simbolinė matematikos kalba leidžia išreikšti labai skirtingos prigimties objektų ir reiškinių savybes, aspektus, santykius. Santykiai tarp skirtingi kiekiai, apibūdinantys tokio objekto ar reiškinio funkcionavimą, gali būti pavaizduoti atitinkamomis lygtimis (diferencialinėmis, integralinėmis, algebrinėmis) ir jų sistemomis. Skaitinis modeliavimas remiasi anksčiau sukurtu tiriamo objekto ar reiškinio matematiniu modeliu ir naudojamas tais atvejais dideli kiekiai skaičiavimai, reikalingi šiam modeliui ištirti.

Skaitinis modeliavimas ypač svarbus ten, kur nėra iki galo aiškus tiriamo reiškinio fizinis vaizdas ir nežinomas vidinis sąveikos mechanizmas. Kompiuteryje skaičiuojant įvairius variantus, kaupiami faktai, kurie galiausiai leidžia atsirinkti realiausias ir tikėtiniausias situacijas. Aktyvus skaitmeninio modeliavimo metodų naudojimas gali žymiai sutrumpinti laiką, reikalingą mokslo ir dizaino kūrimui.

Modeliavimo metodas nuolat tobulinamas: kai kuriuos modelių tipus mokslui tobulėjant pakeičia kiti. Tuo pat metu vienas dalykas išlieka nepakitęs: modeliavimo, kaip mokslo žinių metodo, svarba, aktualumas, o kartais ir nepakeičiamumas.

Gamtos mokslo žinių kriterijams nustatyti mokslo metodikoje suformuluoti keli principai - verifikacijos principas ir falsifikacijos principas. Tikrinimo principo formulavimas: bet kuri sąvoka ar sprendimas turi prasmę, jei yra redukuojamas į tiesioginį patyrimą ar teiginius apie jį, t.y. empiriškai patikrinama. Jei tokiam sprendimui neįmanoma rasti kažko empiriškai fiksuoto, tai arba reiškia tautologiją, arba yra beprasmiška. Kadangi sąvokos sukurta teorija, kaip taisyklė, nėra redukuojami į eksperimentinius duomenis, tada jiems buvo padaryta sušvelninimas: galimas ir netiesioginis patikrinimas. Pavyzdžiui, neįmanoma nurodyti eksperimentinio „kvarko“ sąvokos analogo. Tačiau kvarkų teorija numato daugybę reiškinių, kuriuos jau galima aptikti eksperimentiškai. Ir taip netiesiogiai patikrinkite pačią teoriją.

Tikrinimo principas leidžia iš pradžių atskirti mokslines žinias nuo aiškiai nemokslinių žinių. Tačiau negali padėti ten, kur idėjų sistema pritaikyta taip, kad ji galėtų savo naudai interpretuoti absoliučiai visus įmanomus empirinius faktus – ideologiją, religiją, astrologiją ir kt.

Tokiais atvejais pravartu griebtis kito mokslo ir nemokslo atskyrimo principo, pasiūlyto didžiausio XX amžiaus filosofo. K. Poperis, – falsifikacijos principas. Jame teigiama: teorijos mokslinio statuso kriterijus yra jos falsifikamumas arba falsifikamumas. Kitaip tariant, tik tos žinios gali pretenduoti į „mokslo“ titulą, kuris iš esmės yra paneigiamas.

Nepaisant iš pažiūros paradoksalios formos, šis principas turi paprastą ir gilią prasmę. K. Popperis atkreipė dėmesį į reikšmingą pažinimo patvirtinimo ir paneigimo procedūrų asimetriją. Nė vieno krentančių obuolių skaičiaus neužtenka, kad būtų galutinai patvirtintas visuotinės gravitacijos dėsnio tiesa. Tačiau, kad šis dėsnis būtų pripažintas klaidingu, užtenka vos vieno nuo Žemės nuskridusio obuolio. Todėl būtent bandymai falsifikuoti, t.y. teorijos paneigimas turėtų būti veiksmingiausias jos tiesos ir mokslinio pobūdžio patvirtinimo požiūriu.

Teorija, kuri iš principo yra nepaneigiama, negali būti mokslinė. Dieviškojo pasaulio sukūrimo idėja iš esmės yra nepaneigiama. Bet koks bandymas jį paneigti gali būti pateikiamas kaip to paties dieviškojo plano rezultatas, kurio sudėtingumas ir nenuspėjamumas mums yra tiesiog per daug. Tačiau kadangi ši idėja yra nepaneigiama, tai reiškia, kad ji yra už mokslo ribų.

Tačiau galima pastebėti, kad nuosekliai taikomas falsifikavimo principas bet kokias žinias paverčia hipotetinėmis, t.y. atima iš jo užbaigtumą, absoliutumą, nekintamumą. Bet tai tikriausiai nėra blogai: būtent nuolatinė falsifikacijos grėsmė mokslą laiko „ant pirštų“, neleidžia sustingti ir užmigti ant laurų.

Taigi pagrindiniai metodai empiriniai ir teorinis lygis mokslo žinių. Empirinės žinios apima stebėjimus ir eksperimentus. Žinios prasideda nuo stebėjimo. Norėdami patvirtinti hipotezę ar ištirti objekto savybes, mokslininkas jį nustato tam tikromis sąlygomis – atlieka eksperimentą. Eksperimentinių ir stebėjimo procedūrų blokas apima aprašymą, matavimą ir palyginimą. Teorinių žinių lygmenyje plačiai taikoma abstrakcija, idealizavimas, formalizavimas. Modeliavimas yra labai svarbus, ir su plėtra kompiuterinės technologijos– skaitinis modeliavimas, nes eksperimento atlikimo sudėtingumas ir kaina didėja.

Darbe aprašomi du pagrindiniai gamtos mokslo žinių kriterijai – verifikacijos ir falsifikacijos principas.

1. Aleksejevas P.V., Paninas A.V. „Filosofija“ M.: Prospektas, 2000

2. Leškevičius T.G. „Mokslo filosofija: tradicijos ir naujovės“ M.: PRIOR, 2001 m.

3. Ruzavin G.I. “Mokslinio tyrimo metodika” M.: UNITY-DANA, 1999.

4. Gorelovas A.A. „Šiuolaikinio gamtos mokslo sampratos“ - M.: Centras, 2003 m.

5. http://istina.rin.ru/philosofy/text/3763.html

6. http://vsvcorp.chat.ru/mguie/teor.htm

Gamtos mokslų dalykas yra įvairios materijos judėjimo gamtoje formos: jų materialūs nešėjai (substratai), sudarantys nuoseklių lygių kopėčias. struktūrinė organizacija materija, jų santykiai, vidinė struktūra ir genezė; pagrindinės visos egzistencijos formos yra erdvė ir laikas; natūralus ryšys tarp gamtos reiškinių – tiek bendrųjų, tiek specifinių.

Gamtos mokslo tikslai- dvejopas:

1) rasti gamtos reiškinių esmę, jų dėsnius ir tuo remiantis numatyti ar sukurti naujus reiškinius;

2) atskleisti galimybę praktiškai panaudoti žinomus gamtos dėsnius, jėgas ir substancijas.

Gamtos mokslo tikslas galiausiai yra bandymas įminti vadinamąsias „pasaulio paslaptis“, kurias XIX amžiaus pabaigoje suformulavo E. Haeckel ir E.G. Dubois-Reymond. Dvi iš šių mįslių yra susijusios su fizika, dvi su biologija ir trys su psichologija. Tai yra mįslės:

Ш materijos ir jėgos esmė

Ш judesio kilmė

Gyvybės atsiradimas

Gamtos tikslingumas

Sensacijos ir sąmonės atsiradimas

Mąstymo ir kalbos atsiradimas

Ш laisva valia.

Gamtos mokslo uždavinys yra objektyvių gamtos dėsnių pažinimas ir jų praktinio panaudojimo žmogaus labui skatinimas. Gamtos mokslo žinios sukuriamos apibendrinant gautus ir sukauptus stebėjimus praktinė veiklažmonių, o pati yra jų veiklos teorinis pagrindas.

Visi gamtos tyrimai šiandien gali būti vizualiai pavaizduoti kaip didelis tinklas, susidedantis iš šakų ir mazgų. Šis tinklas jungia daugybę fizinių, chemijos ir biologijos mokslų šakų, įskaitant sintetinius mokslus, atsiradusius pagrindinių krypčių (biochemijos, biofizikos ir kt.) sandūroje.

Net ir tirdami paprasčiausią organizmą, turime atsižvelgti į tai, kad tai mechaninis mazgas, termodinaminė sistema ir cheminis reaktorius, turintis daugiakrypčius masės, šilumos ir elektros impulsų srautus; tai kartu ir savotiška „elektrinė mašina“, kuri generuoja ir sugeria elektromagnetinę spinduliuotę. Ir kartu tai nėra nei vienas, nei kitas, tai yra vientisa visuma.

Gamtos mokslų metodai

Pats mokslo žinių procesas bendras vaizdas reprezentuoja įvairių praktinės veiklos metu kylančių problemų sprendimą. Šiuo atveju iškylančių problemų sprendimas pasiekiamas naudojant specialias technikas (metodus), kurios leidžia nuo jau žinomų pereiti prie naujų žinių. Ši technikų sistema paprastai vadinama metodu. Metodas yra praktinių ir teorinių tikrovės pažinimo metodų ir operacijų rinkinys.

Gamtos mokslo metodai remiasi jo empirinių ir teorinės pusės. Jie yra tarpusavyje susiję ir sąlygoja vienas kitą. Jų plyšimas arba pirmenybinis vieno vystymas kito sąskaita uždaro kelią į teisingą gamtos pažinimą – teorija tampa beprasmiška, patirtis tampa akla.

Empirinė pusė suponuoja būtinybę rinkti faktus ir informaciją (faktų nustatymas, jų registravimas, kaupimas), taip pat jų aprašymas (faktų konstatavimas ir pirminis jų sisteminimas).

Teorinė pusė susiję su paaiškinimu, apibendrinimu, naujų teorijų kūrimu, hipotezių iškėlimu, naujų dėsnių atradimu, naujų faktų numatymu šių teorijų rėmuose. Su jų pagalba jis gaminamas mokslinis vaizdas pasaulyje ir taip atlieka ideologinę mokslo funkciją.

Gamtos mokslų metodus galima suskirstyti į grupes:

a) bendrieji metodai susiję su visais gamtos mokslais, bet kokiu gamtos dalyku, bet kokiu mokslu. Tai įvairios metodo formos, leidžiančios sujungti visus pažinimo proceso aspektus, visus jo etapus, pavyzdžiui, pakilimo nuo abstraktaus prie konkretaus metodą, loginio ir istorinio vienovę. Tai veikiau bendrieji filosofiniai pažinimo metodai.

b) specialūs metodai- specialūs metodai, susiję ne su gamtos mokslų dalyku kaip visuma, o tik su vienu iš jo aspektų arba su konkrečiu tyrimo metodu: analizė, sintezė, indukcija, dedukcija;

Specialūs metodai taip pat apima stebėjimą, matavimą, palyginimą ir eksperimentą.

Gamtos moksle ypatingiems mokslo metodams teikiama itin didelė reikšmė, todėl mūsų kurso rėmuose būtina išsamiau apsvarstyti jų esmę.

Stebėjimas - Tai kryptingas, griežtas tikrovės objektų, kurių nereikėtų keisti, suvokimo procesas. Istoriškai stebėjimo metodas išsivystė kaip komponentas darbo operacija, apimanti darbo produkto atitikties planuojamam pavyzdžiui nustatymą.

Stebėjimas kaip metodas suponuoja tyrimo programos, suformuotos remiantis praeities įsitikinimais, nustatytais faktais ir priimtomis koncepcijomis, egzistavimą. Ypatingi stebėjimo metodo atvejai yra matavimas ir palyginimas.

Eksperimentas – pažinimo metodas, kurio pagalba tiriami tikrovės reiškiniai kontroliuojamomis ir kontroliuojamomis sąlygomis. Nuo stebėjimo jis skiriasi įsikišimu į tiriamą objektą, ty veikla, susijusia su juo. Atlikdamas eksperimentą tyrėjas neapsiriboja pasyviu reiškinių stebėjimu, o sąmoningai įsikiša į natūralią jų atsiradimo eigą, tiesiogiai darydamas įtaką tiriamam procesui arba keisdamas sąlygas, kuriomis šis procesas vyksta.

Gamtos mokslų raida iškelia stebėjimo ir eksperimento griežtumo problemą. Faktas yra tas, kad jiems reikia specialių įrankių ir prietaisų, kurie pastaruoju metu tapo tokie sudėtingi, kad jie patys pradeda daryti įtaką stebėjimo ir eksperimento objektui, o tai, atsižvelgiant į sąlygas, neturėtų būti. Visų pirma tai taikoma mikropasaulio fizikos (kvantinės mechanikos, kvantinės elektrodinamikos ir kt.) tyrimams.

Analogija – pažinimo metodas, kai nagrinėjant bet kurį vieną objektą gautos žinios perduodamos kitam, mažiau tyrinėtam ir šiuo metu tiriamam. Analogijos metodas pagrįstas objektų panašumu pagal daugybę savybių, leidžiančių gauti visiškai patikimų žinių apie tiriamą dalyką.

Analogijos metodo naudojimas mokslinėse žiniose reikalauja tam tikro atsargumo. Čia nepaprastai svarbu aiškiai nustatyti sąlygas, kuriomis jis veikia efektyviausiai. Tačiau tais atvejais, kai įmanoma sukurti aiškiai suformuluotų taisyklių sistemą žinių perkėlimui iš modelio į prototipą, rezultatai ir išvados taikant analogijos metodą įgyja įrodomąją galią.

Analizė – mokslo žinių metodas, pagrįstas protinio arba realaus objekto padalijimo į jo sudedamąsias dalis procedūra. Išskaidymas siekia pereiti nuo visumos tyrimo prie jos dalių tyrimo ir yra vykdomas abstrahuojantis nuo dalių ryšio tarpusavyje.

Sintezė - Tai mokslo žinių metodas, pagrįstas įvairių dalyko elementų sujungimo į vientisą visumą, sistemą, be kurios neįmanomas tikrai mokslinis šio dalyko pažinimas, procedūra. Sintezė veikia ne kaip visumos konstravimo metodas, o kaip visumos vaizdavimo metodas analizės būdu gautų žinių vienybės pavidalu. Sintezėje yra ne tik suvienodinimas, bet ir analitiškai identifikuotų ir ištirtų objekto ypatybių apibendrinimas. Sintezės metu gautos nuostatos įtraukiamos į objekto teoriją, kuri, praturtinta ir išgryninta, nulemia naujų mokslinių tyrimų kelią.

Indukcija - mokslo žinių metodas, kuris yra loginės išvados formulavimas apibendrinant stebėjimų ir eksperimentų duomenis.

Išskaitymas - mokslo žinių metodas, kurį sudaro perėjimas nuo tam tikrų bendrų prielaidų prie konkrečių rezultatų ir pasekmių.

Bet kurios mokslinės problemos sprendimas apima įvairių spėlionių, prielaidų, o dažniausiai daugiau ar mažiau pagrįstų hipotezių iškėlimą, kurių pagalba tyrėjas bando paaiškinti faktus, kurie netelpa į senas teorijas. Neaiškiose situacijose kyla hipotezės, kurių paaiškinimas tampa aktualus mokslui. Be to, empirinių žinių lygmenyje (taip pat ir jų paaiškinimo lygmenyje) dažnai būna prieštaringų sprendimų. Norint išspręsti šias problemas, reikia pateikti hipotezes.

Hipotezė yra bet kokia prielaida, spėjimas ar prognozė, pateikta siekiant pašalinti neapibrėžtumo situaciją moksliniuose tyrimuose. Todėl hipotezė yra ne patikimos žinios, o tikėtinos žinios, kurių tiesa ar klaidingumas dar nėra nustatytas.

Bet kuri hipotezė turi būti pagrįsta arba gautomis tam tikro mokslo žiniomis, arba naujais faktais (neaiškios žinios hipotezei pagrįsti nenaudojamos). Ji turi turėti savybę paaiškinti visus faktus, susijusius su tam tikra žinių sritimi, juos susisteminti, taip pat faktus už šios srities ribų, nuspėti naujų faktų atsiradimą (pavyzdžiui, M. Plancko kvantinė hipotezė, iškelta 2012 m. pradžios, paskatino sukurti kvantinės mechanikos, kvantinės elektrodinamikos ir kitas teorijas). Be to, hipotezė neturėtų prieštarauti esamiems faktams. Hipotezė turi būti patvirtinta arba paneigta.

c) privatūs metodai- tai metodai, kurie veikia arba tik tam tikroje gamtos mokslo šakoje, arba už gamtos mokslų šakos, kurioje jie atsirado, ribų. Toks paukščių žiedavimo būdas naudojamas zoologijoje. O kitose gamtos mokslų šakose naudojami fizikos metodai paskatino sukurti astrofiziką, geofiziką, kristalų fiziką ir kt. Vienam dalykui tirti dažnai naudojamas tarpusavyje susijusių konkrečių metodų kompleksas. Pavyzdžiui, molekulinėje biologijoje vienu metu naudojami fizikos, matematikos, chemijos ir kibernetikos metodai.

Modeliavimas – tai mokslinių žinių metodas, pagrįstas realių objektų tyrimu, tiriant šių objektų modelius, t.y. tiriant pakaitinius natūralios ar dirbtinės kilmės objektus, kurie yra labiau prieinami tyrimams ir (ar) intervencijai bei turi realių objektų savybių.

Bet kurio modelio savybės neturi ir negali tiksliai ir visiškai atitikti absoliučiai visas atitinkamo realaus objekto savybes visose situacijose. Matematiniuose modeliuose bet koks papildomas parametras gali labai apsunkinti atitinkamos lygčių sistemos sprendimą, būtinybę taikyti papildomas prielaidas, atsisakyti mažų terminų ir pan., skaitiniu modeliavimu, problemos apdorojimo kompiuteriu laikas neproporcingai pailgėja. didėja, o skaičiavimo paklaida didėja.