_Новиков А.М., Методология научного исследования

		Табл. 7. Логическая структура научной деятельности
	Структурные	Организация научной деятельности
	компоненты
	Субъект	Исследователь
	Объект	Объект исследования, вычленяемый самим исследователем
	Предмет	Предмет исследования как идеализированный аспект объекта, как мысленный
		конструкт, выстраиваемый самим исследователем
	Результат	Объективно новое научное знание
	Формы организа-
	ции деятельности:
	1) по числу участ-	Индивидуальные и коллективные
	ников;
	2) по организации	1. Организационная культура как всеобщая форма организации деятельности.
	процесса деятель-	Современный проектно-технологический тип организационной культуры.
	ности;	2. Проекты как завершенные циклы деятельности, их фазы, стадии и этапы.
	3) специфические	Научные школы как формы организации коллективной научной деятельности.
	формы	Институциональные формы организации коллективной научной деятельности:
		сектора, лаборатории, отделы, кафедры, факультеты, НИИ, ВУЗы и т.д.
	Методы деятель-	Мыслительные операции: анализ, синтез, сравнение, абстрагирование, конкрети-
	ности:
		зация, обобщение, формализация, индукция, дедукция, идеализация, аналогия,
	1) теоретические
		моделирование, мысленный эксперимент, воображение, фантазия, мечта.
	методы-операции;

	Структурные	Организация научной деятельности
	компоненты
		Диалектика как всеобщий метод
	2) теоретические	Анализ систем знаний, теория в функции метода, доказательство, дедуктивный
		(аксиоматический) метод, индуктивно-дедуктивный метод построения теорий,
	методы-действия;
		методы выявления и разрешения противоречий, постановки проблем, построе-
		ния гипотез, исследовательские подходы.
	3) эмпирические	Изучение литературы, документов, результатов деятельности, наблюдение,
	методы-операции;	измерение, опрос (устный и письменный), экспертные оценки, тестирование
	4) эмпирические	Отслеживание объекта, обследование, мониторинг, изучение и обобщение опы-
	методы-действия	та, опытная работа, эксперимент, ретроспекция, прогнозирование.
	Средства	Материальные, информационные, логические, математические, языковые
	деятельности

Фазы

1. Проектирование

Табл. 8. Формы организации структуры процесса научной деятельности (жизненный цикл научного проекта как временнáя структура деятельности)

	Формы организации		Научно-исследовательский проект
	Стадии	Этапы
		1.1.1. Выявление	Научное противоречие в практике
		противоречия	или в системе научного знания.
		1.1.2. Формулиро-	Научная проблема как «знание о незнании».
		вание проблемы
		1.1.3. Определение	Определение целей научного исследования. Цель, как правило,
		целей	детерминирована проблемой и предметом исследования.
			Критерии достоверности научного знания:
	1.1. Концеп		1) общие критерии научности знаний: истинность, интерсубъек-
			тивность, системность;
	туальная
			2) критерии оценки результатов теоретического исследования:
		1.1.4. Выбор крите-	предметность, полнота теории, ее непротиворечивость, интер-
			претируемость, проверяемость, достоверность;
		риев
			3) критерии оценки результатов эмпирического исследования
			определяются (как правило) самим исследователем на основе
			определенных правил. Используется также метод экспертных
			оценок. Достоверность результатов подтверждается статистиче-
			скими критериями.
	1.2. Моде-	1.2.1. Построение	Познавательная модель: гипотеза как предположительное науч-
			ное знание, как модель возможного нового научного знания
	лирования	моделей
			(системы знаний).

		Формы организации		Научно-исследовательский проект
	Фазы	Стадии	Этапы
			1.2.2. Оптимизация	Уточнение, конкретизация научной гипотезы в ходе исследова-
				ния. Как правило, проверяется одна-единственная гипотеза.
				Формулирование задач исследования как целей решения отдель-
			1.3.1. Декомпозиция	ных подпроблем в соответствии с определенной общей целью
				исследования и построенной гипотезой при наличии у исследо-
		1.3. Кон-		вателя определенной свободы выбора.
		струирова-	1.3.2. Исследование
		ния	условий (ресурсных	–
			возможностей)
			1.3.3. Построение	Создание программы (методики) научного исследования.
			программы
		1.4. Техно-	1.4.1. Технологи-	Подготовка необходимых рабочих материалов: исследователь-
		логической		ской аппаратуры, комплектов тестов, бланков протоколов на-
			ческой подготовки
		подготовки		блюдений и т.д.
	Технологическая2.			Теоретический этап исследования:
		2.2. Офор-	2.2.1. Апробация	1) анализ и систематизация литературных данных;
				Апробация результатов исследования в докладах и выступлениях
		2.1. Реали-	2.1.1. Теоретический	2) отработка понятийного аппарата;
		зация		3) построение логической структуры
		модели		теоретической части исследования.
			2.1.2. Эмпирический	Опытно-экспериментальная работа, осуществляемая, в основ-
				ном, эмпирическими методами исследования.
		мление	результатов	на конференциях, семинарах, симпозиумах и т.д.

			Формы организации		Научно-исследовательский проект
	Фазы		Стадии	Этапы
			результа-	2.2.2. Оформление	Написание и публикация результатов в формах научно-
			тов		литературной продукции: статей, монографий, методических
				результатов
					пособий и т.д.
	–	и			Критический анализ результатов, полученных в исследовании;
	числетомв(Оценка само,самооценка- результатовоценка) рефлексия				признание результатов научной общественностью: широта
					применения результатов в практике.
					Рефлексия как способ осознания целостности своей собственной
					деятельности, ее целей, содержания, форм, способов, средств;
					как последовательное движение в рефлексивном плане: «оста-
					новка», «фиксация», «отстранение», «объективизация», «обора-
					чивание».
					Научная рефлексия как способ построения новых систем знаний.

Моделирование как метод научного исследования

195

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1. Моделирование как метод научного исследования

Моделирование как метод научного исследования при- меняется чрезвычайно широко во многих отраслях науки. В данном Приложении сделана попытка общего (обобщенного) описания этого метода, что представляет собой весьма непро- стую задачу. Дело в том, что в разных областях науки ис- пользуются разные виды моделей: в физике (например, моде- ли атома Н. Бора, Э. Резерфорда), в технике (например,

продувка моделей самолета в аэродинамической трубе или моделирование напряжений кручения в балке сложного про- филя методом мембран), в биологии (например, моделирова- ние экологических систем) и т.д. В последнее время модели-

рование получило широкое развитие в общественных науках (см. также Приложение 4). Переход от общего описания ме-

тода моделирования к конкретным его проявлениям в той или иной области науки будет, очевидно, заключаться в соответ- ствующем пропускании («вычеркивании») тех или иных компонентов нижеизложенного текста. Так, например, при-

менение качественных методов моделирования в физике вряд ли целесообразно. А, в то же время, применение аналитиче- ских методов математического моделирования в обществен- ных науках пока что, к сожалению, вряд ли достижимо.

Приведем сначала определения модели: Модель – в ши- роком смысле – любой образ, аналог (мысленный или услов- ный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления (ори- гинала данной модели) [83, Статья «Модель», 5-е значение];

196	Приложение 1

Моделью можно назвать искусственно создаваемый об- раз конкретного предмета, устройства, процесса, явления (и, в конечном счете, любой системы) [19];

Оба этих определения не противоречат друг другу. Таким образом, самое общее определение модели: модель – это

образ некоторой системы.

Построение моделей. Для создания моделей у человека есть всего два типа «материалов» – средства самого сознания и средства окружающего материального мира. Соответствен- но этому модели делятся на абстрактные (идеальные) и пред- метные (реальные, вещественные).

Предметным называется моделирование, в ходе которого исследование ведётся на модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и функциональ- ные характеристики «оригинала». На таких моделях изучают- ся процессы, происходящие в оригинале — объекте исследо- вания или разработки (изучение на моделях свойств строительных конструкций, различных механизмов, транс- портных средств и т.п.). Если модель и моделируемый объект имеют одну и ту же физическую природу, то говорят о физи- ческом моделировании. Явление (система, процесс) может исследоваться и путём опытного изучения каких-либо явле- ния иной физической природы, но такого, что оно описывает- ся теми же математическими соотношениями, что и модели- руемое явление. Например, механические и электрические колебания описываются одними и теми же дифференциаль- ными уравнениями; поэтому с помощью механических коле- баний можно моделировать электрические и наоборот. Такое «предметно-математическое» моделирование широко приме-

няется для замены изучения одних явлений изучением других явлений, более удобных для лабораторного исследования, в частности потому, что они допускают измерение неизвестных величин. Так, электрическое моделирование позволяет изу- чать на электрических моделях механические, гидродинами- ческие, акустические и другие явления.

Моделирование как метод научного исследования

197

Абстрактные модели являются идеальными конструк- циями, построенными средствами мышления, сознания.

Абстрактные модели являются языковыми конструкция-

ми и могут формироваться и передаваться другим людям средствами разных языков, языков разных уровней специали- зации.

Во-первых, посредством естественного языка (как ко- нечный результат, поскольку в процессе построения моделей человеком используются и неязыковые формы мышления – «интуиция», образное мышление и т.д.). На естественном языке человек может говорить обо всем, он является средст- вом построения любых абстрактных моделей. Универсаль- ность естественного языка достигается еще и тем, что языко- вые модели обладают неоднородностью, расплывчатостью, размытостью. Многозначность почти каждого слова, исполь- зуемого в естественном языке любой национальности, а так- же неопределенность слов (несколько, почти, много и т.д.) при огромном числе вариантов их соединения во фразы по-

зволяет любую ситуацию отобразить с достаточной для обычных целей точностью. Эта приблизительность является неотъемлемым свойством языковых моделей. Но рано или поздно наука сталкивается с ситуациями, когда приблизи- тельность естественного языка оборачивается недостатком, который необходимо преодолевать.

Поэтому, во-вторых, для построения абстрактных моде- лей используются «профессиональные» языки. Наиболее ярко

это проявляется на примере языков конкретных отраслей наук сильной версии (см. раздел 1.2). Дифференциация наук объек- тивно потребовала создания специализированных языков, более четких и точных, чем естественный.

В-третьих, когда средств естественного и профессио- нального языков не хватает для построения моделей, исполь-

зуются искусственные, в том числе формализованные, языки

– например, в логике, математике. К искусственным языкам относятся также компьютерные языки, чертежи, схемы и т.п.

198	Приложение 1

В результате получается иерархия языков и соответст- вующая иерархия типов моделей. На верхнем уровне этого спектра находятся модели, создаваемые средствами естест- венного языка, и так вплоть до моделей, имеющих макси- мально достижимую определенность и точность для сего- дняшнего состояния данной отрасли науки. Наверное, так и следует понимать известные высказывания И. Канта и К. Маркса о том, что любая отрасль знания может тем с большим основанием именоваться наукой, чем в большей степени в ней используется математика. Математические (в строгом смысле) модели обладают абсолютной точностью. Но чтобы дойти до их использования в какой-либо области, необходимо получить достаточный для этого объем досто- верных знаний. Нематематизированность многих обществен- ных и гуманитарных не означает их ненаучности, а есть след-

ствие чрезвычайно высокой познавательной сложности их предметов. В них модели строятся, как правило, с использо- ванием средств естественного языка.

Функции моделирования. Можно выделить следующие функции моделирования:

-дескриптивная функция;

-прогностическая функция;

-нормативная функция.

Дескриптивная функция заключается в том, что за счет абстрагирования модели позволяют достаточно просто объ- яснить наблюдаемые явления и процессы (другими словами, они дают ответ на вопрос «почему мир устроен так»). Ус-

пешные в этом отношении модели становятся компонентами научных теорий и являются эффективным средством отраже- ния содержания последних (поэтому познавательную функ-

цию моделирования можно рассматривать как составляющую дескриптивной функции).

Прогностическая функция моделирования отражает его возможность предсказывать будущие свойства и состояния моделируемых систем (см. также обсуждение методов про-

Моделирование как метод научного исследования

199

гнозирования – Приложение 2), то есть отвечать на вопрос «что будет?».

Нормативная функция моделирования заключается в по- лучении ответа на вопрос «как должно быть?» – если, помимо состояния системы, заданы критерии оценки ее состояния, то за счет использования оптимизации (см. ниже) возможно не только описать существующую систему, но и построить ее нормативный образ – желательный с точки зрения субъекта,

интересы и предпочтения которого отражены используемыми критериями [59].

Требования, предъявляемые к моделям. Для того,

чтобы создаваемая модель соответствовала своему назначе- нию, недостаточно создать просто модель. Необходимо, чтобы она отвечала ряду требований, обеспечивающих ее функционирование. Невыполнение этих требований лишает модель ее модельных свойств.

Первым таким требованием является ее ингерентность,

то есть достаточная степень согласованности создаваемой модели со средой, чтобы создаваемая модель была согласова- на с научной средой, в которой ей предстоит функциониро-

вать [11].

Другой аспект ингерентности модели состоит в том, что в ней должны быть предусмотрены не только «стыковочные узлы» со средой (интерфейсы), но, и, что не менее важно, в самой среде должны быть созданы предпосылки, обеспечи- вающие функционирование создаваемой модели. То есть не только модель должна приспосабливаться к среде, но и среду необходимо приспосабливать к модели будущей системы.

Второе требование – простота модели. С одной стороны, простота модели – ее неизбежное свойство: в модели невоз- можно зафиксировать все многообразие реальной ситуации.

Сдругой стороны, простота модели неизбежна из-за не- обходимости оперирования с ней, использования ее как рабо- чего инструмента, который должен быть обозрим и понятен.

Стретьей стороны, есть еще один, довольно интересный

инепонятный пока аспект требования простоты модели,