Методологические новации в современном научном познании.

1. Метод - это с-ма регулятивных принципов (предписаний), регламентирующих дея-ть по достижению поставленной цели. Под методологией очень часто понимают с-му методов, используемых в некоей области дея-ти (в н-е, искусстве, технике, технологии и т. д.). Но в контексте ф-фского исследования “ методология ”: это прежде всего учение о методах научной дея-ти, общая теория научного метода. Ее задачи заключаются в исследовании возможностей и перспектив развития соответствующих методов в ход динамики научного познания. Методология н-и представляет собой теорию научного познания, исследующую познавательные процессы, происходящие в н-е, формы и методы научного познания. В этом отношении она выступает метанаучным знанием ф-фского характера. Науч.метод - это с-ма регулятивных принципов и приемов, с помощью которых достигается O.ивное познание действительности, генерируется новое знание.

2. Основные группы методов: 1) философские методы, задающие самые общие регулятивы исследования (диалектический, метафизический, аналитический, феноменологический, герменевтический и многие другие); 2) общенаучные методы, использование которых характерно для целого ряда отраслей научного знания (аксиоматический, гипотетико-дедуктивный методы, эксперимент, описание и т.д.); 3) частнонаучные методы, применение которых не выходит за рамки отдельных научных дисциплин (количественный анализ в химии, спектральный анализ в физике и т.д).

Уровни:

Эмпирические( наблюдение, измерение, эксперимент и описание ) и теоретические ( Идеализация, абстрагирования, мысленный эксперимент, формализации, Метод математической гипотезы, Аксиоматического ), общелогические( абстрагирования, обобщения, анализа и синтеза, индукции и дедукции, аналогии и моделирования).

Особое место в современном теоретическом исследовании принадлежит методу вычислительного эксперимента, широкое использование которого началось в последние десятилетия двадцатого века благодаря стремительному развитию информационно-компьютерной базы научного поиска. 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.

Этапы в.э.:

1) построение математической модели изучаемого объекта в тех или иных условиях. Как правило, она представлена системой уравнений высокого порядка;

2) определение вычислительного алгоритма решения последней;

3) построение программы реализации поставленной задачи для ЭВМ.

Например, проблемы управляемого термоядерного синтеза, расчетов траекторий движения и аэродинамических параметров космических летательных аппаратов, технологий создания материалов с заданными свойствами, моделирования климатических процессов, применении атомного и ядерного оружия. Обращение к вычислительному эксперименту позволяет резко снизить стоимость научных разработок и интенсифицировать процесс научного поиска.

Типы в.э.: поисковый, прогностический, оптимизационный, диагностический и др. Особый интерес вызывает распределенный вычислительный эксперимент, позволяющий привлечь к поиску решения поставленной задачи многочисленный отряд пользователей персональных компьютеров, берущих на себя реализацию части общей программы эксперимента путем установки на свой компьютер специальной программы, выполняющей небольшой фрагмент требуемых вычислений. Появляются таким образом новые дисциплины: компьютерной математики, вычислительной информатики, вычислительной физики.

Использование вычислительного эксперимента, в частности, приводит к появлению в сфере теоретического знания новой формулировки научного закона. Наряду с лингвистической, модельной и процедурной формами закона появляется компьютерная форма научного знания. В результате в современном физическом исследовании закладываются основы так называемой вычислительной физики, для которой формулировки законов в виде уравнений и их систем не являются необходимыми, а эволюция реальной системы, начиная от исходного состояния, моделируется как численный процесс обработки имеющейся информации о системе и ее начальном состоянии. Таким образом информационные технологии в современном научном познании фундируют плюрализм методологических новаций и стратегий научного поиска.

Одним из наиболее ярких воплощений системной методологии является системный анализ, представляющий собой особую отрасль прикладного знания, в рамках которой в отличие от других дисциплин прикладного характера практически отсутствует субстратная специфика: системный анализ применим к системам любой природы.

В последние десятилетия ХХ века происходит становление нелинейной методологии познания, связанной с разработкой междисциплинарных научных концепций -- динамики неравновесных процессов и синергетики. В рамках данных концепций складываются новые ориентиры познавательной деятельности, фундирующие рассмотрение исследуемого объекта в качестве сложной самоорганизующейся и тем самым исторически развивающейся системы, воспроизводящей в динамике изменений основные характеристики целого как иерархии порядков. Утверждение нелинейной методологии познания в современной науке выступает в качестве одного из проявлений процесса становления постнеклассической научной рациональности, нацеленной на освоение уникальных отрытых и саморазвивающихся систем, среди которых особое место занимают природные комплексы, в качестве компонента включающие самого человека.