💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Научное знание и научный метод

Естественнонаучное и гуманитарное знание: проблема двух культур. Идея расчленения мира науки на две части (на науки о природе и науки о духе) впервые была сформулирована немецким философом В. Дильтеем в конце XIX века. А в 60-х годах прошлого столетия известный английский писатель Ч. Сноу впервые заявил не только о существовании «двух культур», но и об их конфликте.

Противостояние естественнонаучной и гуманитарной культур возникло не случайно, в первую очередь, оно обусловлено спецификой объектов и методов исследования. Кроме того, в природе действуют стихийные процессы, а изменения в обществе зачастую происходят благодаря интеллекту или воле отдельных людей. Поведение природных объектов чаще всего однозначно определяется теми или иными законами, а о предсказуемости поведения конкретного человека или группы людей говорить очень сложно. Нельзя не отметить и двойственный характер мира культуры, суть этой двойственности заключается в том, что мир человеческой культуры не соседствует с миром природы, а существует внутринего, является его частью.

В вопросе о соотношении естествознания и гуманитарного знания есть несколько точек зрения. Сторонники одной из них считают, что естествознание с его точными методами исследования должно быть образцом для гуманитарного знания. Радикальные представители подобных взглядов (т.н. позитивисты) считают идеалом науки математическую физику, а методом построения любого научного знания – аксиоматико-дедуктивный метод. Защитники противоположной точки зрения не без оснований утверждают, что подобный подход не учитывает всей сложности и специфики гуманитарных наук и поэтому является для них непродуктивным. Крайние сторонники таких взглядов отказываются признавать какую-либо общность гуманитарного и естественнонаучного знания. Наиболее взвешенной представляется та точка зрения, согласно которойнауки о природе и науки о духе различаются по предмету и методу, но при этом признается научный характер обеих сфер исследования.

В последние десятилетия естествоиспытатели и гуманитарии все больше стремятся понять и использовать методы друг друга. В гуманитарных исследованиях все чаще применяется системный подход, используются концепции эволюции и самоорганизации, методы кибернетики и теории информации. Гуманитарии начинают понимать не только важность и необходимость использования технических и информационных средств, но и эффективность тех методов исследования, которые были разработаны в рамках естествознания. С другой стороны, становится все более понятной ущербность однобокого технократического подхода к решению даже узкопрофессиональных задач естественнонаучного характера, важность осознания единства мира и наличия взаимосвязей между явлениями и процессами, происходящими в различных его сферах.

Дифференциация и интеграция научного знания. В развитии науки отчетливо прослеживаются две противоположные, и в то же время взаимодополняющие тенденции. Первая из этих тенденций – дифференциации, т.е. движение по пути специализации, по пути отделения (и отдаления) наук друг от друга, имеет многовековую историю, эта тенденция до конца Х1Х в. преобладала в развитии науки. В результате дифференциации (известный математик Д. Гильберт назвал этот процесс растеканием реки знаний) объект науки оказался расчлененным на множество составляющих – число отдельных научных дисциплин в конце ХХ в. составляло около 15 тысяч.

Дробление науки – это неминуемый этап и весьма эффективный метод познания: не изучив части, невозможно понять целое. По мере специализации науки методы и инструменты исследований становятся все более тонкими, совершенствуются оснащение науки, методы наблюдений и регистрации, математический аппарат, бурно развиваются численные методы эксперимента. Однако с повышением филигранности научные исследования становятся все уже, поэтому в ряде случаев их результаты интересуют лишь небольшую группу ученых, работающих в том же направлении.

Легко понять, что тщательному анализу могут быть подвергнуты только отдельные фрагменты реального мира. Не менее понятно и то, что, изучая только фрагменты, легко упустить из виду связи между ними, а также связи между изучаемыми объектами и окружающей их средой. Суть противоречия заключается в том, что наука фрагментарна, а реальный мир представляет собой некую целостность, все части которой тесно взаимосвязаны.

В основе процессов интеграции, которая в настоящее время является ведущей тенденцией развития естественнонаучного знания, лежат несколько факторов. Во-первых, для объяснения тех или иных полученных результатов или с целью получения новых результатов в рамках какой-либо конкретной науки весьма полезным может оказаться использование методов и средств, разработанных ранее в рамках других наук. Многие научные методы используются учеными самых различных специальностей. В результате происходит сближение наук, границы между ними иногда размываются, время от времени появляются т.н. «смежные» научные дисциплины.

Второй фактор, способствующий интенсификации интеграционных процессов, связан с тем, что с течением времени ученым приходится решать все более и более сложные задачи. Проблемы, стоящие перед современной наукой – это, как правило, проблемы комплексного характера, для их решения требуются ученые самых различных научных направлений. С этим же фактором связано появление теорий общеметодологического характера, таких как кибернетика, синергетика или общая теория систем.

Суть третьего фактора заключается в том, что поиск неких «объединительных» принципов, законов и теорий, к которым можно было бы свести огромное многообразие природных явлений, является одной из основных задач любой фундаментальной науки (и целью научной деятельности каждого ученого).

Критерии научного знания. Понятие научной парадигмы. Для того, чтобы ответить на вопрос, является ли то или иное знание научным, необходимо определить критерии научности (критерии отделения научного знания от ненаучного). К основным критериям подобного рода относят критерии верификации (от лат. verus – истинный, и facio – делаю) и фальсификации. Верифицируемость знания означает возможность его проверки эмпирическим путем, а фальсифицируемость (возможность фальсификации) – возможность его экспериментального опровержения.

В современно науковедении используются и другие гносеологические критерии отличия и предпочтения знания – полезность, систематичность, непротиворечивость, когерентность, простота, красота.

С середины XX века разграничение научного и ненаучного знания перестали связывать с определением четких границ раздела, решение этой проблемы базируется теперь на определении соответствия нового знания господствующему в данное время научному мировоззрению. С этой целью американский ученый Т. Кун ввел понятие «парадигма» (от греч. paradeigma – образец, пример). Парадигма – это совокупность общепризнанных исходных концептуальных научных положений. На основе парадигм формируются принципы и критерии научного знания. Со сменой парадигм происходит смена стандартов научного знания, поэтому научные теории, сформулированные в рамках разных парадигм, не могут быть корректно сопоставлены, поскольку они основаны на разных стандартах научного знания.

Характеристики и структура научного знания. Познание (последовательное движение к знанию) может существовать не только в форме интересующего нас научного знания (науки), но и в других формах, таких как обыденное знание, мифологическое знание, искусство, ремёсла и пр. Достаточно широкое распространение, к сожалению, имеет и т.н. псевдонаучное знание (астрология, магия, экстрасенсорика и т.п.). Отметим, что научное знание далеко не всегда является истинным, примером научного знания, истинность которого под вопросом, является любая научная гипотеза. К основным характерным особенностям научного знания, отличающих его от других форм, относят рациональность, объективность, доказательность, структуированность и др.

Рассматривая научное знание как систему, в его структуре следует выделить два основных компонента и два способа ведения исследований: эмпирический (экспериментальный) и теоретический. Важным элементом этой структуры является также мировоззренческий (концептуальный) компонент.

Эмпирический способ научного познания основан на непосредственном изучении реально существующих объектов исследования и осуществляется на основе сбора информации об исследуемых объектах путем проведения наблюдений, выполнения различных измерений, постановки экспериментов и обработки их результатов.

Теоретический подход к научному познанию, основанный на обобщении исходных экспериментальных данных (научных фактов), имеет целью найти и сформулировать закономерности, присущие изучаемым (наблюдаемым) объектам. Результатами теоретических исследований являются гипотезы, принципы, закономерности и законы, теоремы, теории и т.п. Теоретическое знание почти всегда в значительной степени базируется на результатах экспериментов, однако эти результаты можно осмысливать, интерпретировать и обобщать, исходя из различных теоретических предпосылок.

Мировоззренческий компонент научного знания включает в себя не только общие представления об окружающем мире, но и стиль мышления, основанный на нормах и критериях научного исследования, а также философские основания (идеи, принципы, идеалы и нормы научного знания), обеспечивающие согласование научных результатов с общепринятой парадигмой или обосновывающие отказ от нее.

Методы и методология познания. Термин «метод» (от греч. methodos – путь к чему-либо) в общем случае означает способ достижения какой-либо цели. Английский философ Ф. Бэкон, характеризуя метод применительно к процессу познания, уподоблял его фонарю, который освещает в ночи дорогу путнику.

Научный метод – это определенная совокупность приемов, процедур и операций практического или теоретического познания действительности. Любой научный метод основан на системе принципов, следуя которым исследователь может достичь поставленной цели. Владение методом означает не только знание того, как и в какой последовательности совершать определенные действия для решения поставленной задачи, но и умение эти действия совершить. По степени общности и широте применения в научных исследованиях методы научного познания подразделяют на три уровня: всеобщие (диалектический и метафизический методы), общенаучные и частнонаучные (применяются только в конкретных (частных) науках.

Рассмотрим более подробно общенаучные методы. Некоторые из них, такие как наблюдение, измерение и эксперимент, применяются только при эмпирическом подходе к исследованиям. Другие методы, такие как идеализация, формализация, индукция и дедукция, наоборот, используются только при теоретическом подходе. Есть и такие методы, которые являются универсальными в том смысле, что их можно использовать при проведении как теоретических, так и экспериментальных исследований. К универсальным методам можно отнести, в частности, моделирование, анализ, синтез, поиск аналогий.

Общенаучные методы эмпирического познания. Наблюдение - это чувственное (преимущественно визуальное, в том числе с использованием технических средств) осознанное отражение исследователем (наблюдателем) объектов окружающей действительности. Как правили, наблюдение заключается в сборе первичной информации путем непосредственной регистрации параметров и характеристик исследуемых объектов.

Исследуемый объект в большинстве случаев недостаточно только наблюдать. Необходимо также составить его научное описание, в котором подробно, достоверно и объективно должны быть зафиксированы те качества наблюдаемого объекта, которые относятся к предмету изучения. Используемые в описании термины должны иметь четкий смысл и быть понятными для разных исследователей.

Целью измерений является определение количественных характеристик тех или иных свойств изучаемого объекта при помощи специальных технических средств (измерительных устройств). Измерение является необходимым компонентом большинства научных экспериментов. Результатом измерения является количественная величина – некоторое число, соотнесенное с единицей измерения. Единица измерения – это эталон, с которым сравнивается измеряемая характеристика объекта. Единицы измерения подразделяются на основные (независимые) единицы, которые служат базисными при построении системы единиц, и производные, которые образуются из базисных единиц путем математических преобразований.

Эксперимент, являющийся основным методом эмпирического способа познания, основан на активном, целенаправленном, контролируемом и результативном воздействии на исследуемый объект. Основное отличие эксперимента от наблюдения состоит в том, что при наблюдении ученый лишь пассивно следит за объектом исследования, в то время как экспериментатор может его изменять, преобразовывать, ставить в специально созданные искусственные условия, целенаправленно вмешиваясь в ход событий.

Общенаучные методы теоретического познания. Возникновение и разработка научных теорий неразрывно связаны с процессами идеализации и абстрагирования, в результате которых рождаются научные понятия, а те, в свою очередь, требуют формулирования научных терминов.

Понятие – это логически оформленная наиболее общая мысль об объекте, оно является отражением объекта в части его наиболее существенных свойств и отношений. Термин - слово или словосочетание, предназначенное для обозначения определенного понятия. Возникновение и существование понятия невозможно, если нет его названия (соответствующего ему термина). Научные понятия и термины формируются главным образом в результате абстрагирования (формирования абстракций). Используются при этом и такие методы, как сравнение, анализ, синтез, обобщение и др.

Абстракция – это результат мысленного отвлечения от действительности, основанный на мысленном выделении наиболее существенных (устойчиво повторяющихся) и отвлечении от других (несущественных, частных) признаков, свойств и связей объекта. В результате абстрагирования рождается новый (искусственный, абстрактный) объект, который хотя и аналогичен реальному объекту, но является по сравнению с ним в значительной мере упрощенным, т.к. из рассмотрения исключаются различного рода побочные факторы. В качестве примеров абстракций можно привести такие как «абсолютно черное тело», «абсолютно упругая жидкость», «идеальный газ», «закрытая система» и т.п. Отметим, что для создания абстрактного объекта необязательно использовать реальные свойства и отношения реальных объектов. Примерами подобных абстракций, весьма широко используемых при построении различных естественнонаучных теорий, являются такие гипотетические объекты как «бесконечно малая величина» и «материальная точка». Отметим, что диапазон применения подобных понятий очень широк. Так, например, понятие материальной точки используется не только при решении задач статистической механики или атомной физики, но и при описании движения таких больших тел, как планеты и звезды.

Использование абстракций особенно продуктивно при реализации такого метода теоретического познания, как мысленный эксперимент, т.к. в рамках этого специфического метода ученые вынуждены оперировать абстрактными объектами, замещающими реальные. Чаще всего мысленный эксперимент является предварительным (виртуальным) вариантом реального эксперимента с тем или иным материальным объектом, однако он может играть и значительную самостоятельную роль в процессе научного познания. Кроме того, существуют такие ситуации, когда проведение реальных экспериментов является принципиально невозможным, в этих случаях мысленный эксперимент является единственно возможным.

Анализ и синтез, индукция и дедукция. Анализ (от греч. analysis – разложение) – расчленение, разделение (мысленное или реальное) исследуемого объекта на части (компоненты) с целью их отдельного изучения. Анализ является важным и необходимым компонентом познания, однако для постижения сущности объекта как единого целого нельзя ограничиваться изучением лишь его частей. Анализ должен быть дополнен изучением объекта исследования как единого целого, для чего необходимо раскрыть существующие связи между компонентами объекта, рассматривать их в совокупности, в единстве и во взаимозависимости. Другими словами, анализ должен быть дополнен синтезом.

Синтез (от греч. synthesis – соединение) – метод познания, противоположный анализу, его суть заключается в соединении (мысленном или реальном) отдельных элементов объекта в единое целое (систему). Синтез не должен сводиться к механическому соединению разъединенных элементов, этот метод предполагает установление места и функции каждого элемента и установление связей между ними.

Таким образом, анализ и синтез не являются оторванными друг от друга методологическими процедурами, выступая в органическом единстве, они, по существу, представляют собой две стороны единого (аналитико-синтетического) метода познания. При проведении гуманитарных и социально-экономических исследований объекты исследования могут быть подвергнуты лишь мысленному расчленению и воссоединению, однако в естественных науках анализ и синтез используются не только теоретически, но и практически.

Индукция (от лат. inductio – наведение) – метод познания, основанный на таких умозаключениях, результатом которых является получение какого-либо общего вывода (утверждения) на основе исходных частных посылок (фактов). Например, установив, что многие металлы хорошо проводят электрический ток, можно сделать вывод о том, что все металлы должны обладать малым удельным электрическим сопротивлением. Можно сказать, что индукция – это движение мышления от частного, единичного к общему, переход от анализа к синтезу. Следует отметить, что знание, полученное с использованием индуктивного метода, нельзя считать достоверным, оно может быть и ошибочным.

Индукцию нельзя рассматривать в отрыве от другого метода познания – дедукции. Дедукция (от лат. deduction – выведение) – это получение частных выводов на основе знания соответствующих общих положений, процесс рассуждений на основе движения мысли от общего к частному. Например, из общего положения, что все металлы являются хорошими проводниками электричества, можно вывести дедуктивное заключение о высокой электрической проводимости конкретного металла. Получение новых научных знаний при помощи дедукции характерно для естественных наук, однако особенно большое значение дедуктивный метод приобрел в математике.

Метод использования аналогий и моделирование. Аналогия – (от греч. analogia – соответствие, сходство) – сходство объектов в каком-либо отношении. При использовании аналогии знание, полученное ранее при изучении какого-либо объекта, переносится на менее изученный, но сходный по существенным качествам объект. Установление сходства (или различия) между объектами осуществляется посредством их сравнения по какому-либо признаку. Для того, чтобы использовать аналогии, необходимо убедиться в наличии значительного сходства сравниваемых объектов, т.е. выявить у них как можно больше общих свойств, а также убедиться в том, что эти общие свойства являются существенными.

При использовании аналогии непосредственно исследуется один объект, а вывод делается о другом объекте. При этом исследуемый объект можно рассматривать как модель, а объект, на который переносится информация, полученная в результате исследования модели, - как оригинал. В общем случае исследование оригинала, основанное на исследовании его модели, называется моделированием. Любое моделирование базируется на соответствии (хотя бы в определенной части свойств) оригинала и замещающей его модели. В зависимости от характера используемых в научном исследовании моделей различают несколько видов моделирования.

Мысленное моделирование связано умозрительными представлениями реального объекта в форме тех или иных воображаемых моделей. Мысленные модели часто являются первым этапом при создании моделей других видов (например, математических, компьютерных) и могут быть реализованы в виде материальных физических моделей.

Для физического (материального) моделирования характерно физическое или геометрическое подобие модели оригиналу, а также воспроизведение в модели тех процессов, которые свойственны оригиналу. По результатам исследования физических свойств модели делают выводы о явлениях, происходящих (или тех, которые могут произойти) в реальных условиях. При физическом моделировании явления одной природы можно моделировать явлениями другой природы, например, механические колебания могут моделироваться электрическими колебаниями.

Математическое моделирование связано с тем, что многие сложные системы (технические, экологические, экономические и т.п.) не могут быть исследованы с требуемой точностью при использовании обычных теоретических методов, а прямые (натурные) эксперименты над ними либо невозможны, либо требуют значительных финансовых или временных затрат. В ряде случаев исследуемые системы существуют в единственном числе, цена ошибок в экспериментах с подобными системами чрезвычайно высока. В таких случаях математическое моделирование является наиболее приемлемым, а иногда – единственно возможным инструментом исследования.

Численное (компьютерное) моделирование (вычислительный эксперимент) основано на использовании математической модели изучаемого объекта и применяется в случаях, требующих огромного объема вычислений. Существенно, что вычислительный компьютерный эксперимент позволяет анализировать нелинейные и нестационарные явления в физике, химии, биологии, социологии, экономике и других науках. Эффективное использование методов численного моделирования позволяет существенно сократить сроки научных и конструкторских разработок.