경험적 방법.
경험적 지식 수준- 이것은 일반적으로 감각의 도움으로 받은 정보인 감각 데이터의 정신적-언어적-처리 과정입니다. 이러한 처리는 관찰을 통해 얻은 자료의 분석, 분류, 일반화로 구성될 수 있습니다. 여기에서 관찰된 대상과 현상을 일반화하는 개념이 형성됩니다. 따라서 특정 이론의 경험적 기초가 형성됩니다.
이론적 지식 수준-이것은 개념, 이론, 법칙 및 기타 형태의 사고 및 "정신적 작동"과 같은 합리적인 순간의 우세를 특징으로 하는 프로세스입니다. 살아있는 묵상, 감각 인지는 여기서 제거되는 것이 아니라 인지 과정의 부수적인(그러나 매우 중요한) 측면이 됩니다. 이론적 지식은 경험적 지식 데이터의 합리적 처리에 의해 이해되는 보편적인 내부 연결 및 패턴의 관점에서 현상과 과정을 반영합니다. 이 처리는 개념, 추론, 법률, 범주, 원칙 등과 같은 "고차" 추상화 시스템을 사용하여 수행됩니다.
경험적 방법포함하다:
관찰- 사물과 현상에 대한 의도적이고 조직적인 인식. 과학적 관찰은 특정 가설을 강화하거나 반박하고 특정 이론적 일반화의 기초가 되는 사실을 수집하기 위해 수행됩니다. 관찰 결과는 언어, 도식, 그래프, 다이어그램, 그림, 디지털 데이터 등의 도움으로 고정된 개체에 대한 설명입니다. 정성적 및 정량적 관찰의 두 가지 주요 유형의 관찰이 있습니다. 첫 번째는 현상에 대한 질적 설명을 목표로 하고 두 번째는 대상의 양적 매개변수를 설정하고 설명하는 것을 목표로 합니다. 정량적 관찰은 측정 절차를 기반으로 합니다.
설명- 객체에 대한 정보의 자연적 또는 인공적 언어를 통한 고정.
측정- 측정 단위인 기준과 수량을 비교하는 재료 공정입니다. 측정된 양과 표준의 비율을 나타내는 숫자를 이 양의 수치라고 합니다.
실험- 능동적인 캐릭터에 의한 관찰과는 다른 연구 방법. 이 관찰은 특별히 통제된 조건에서 이루어집니다. 실험을 통해 먼저 연구 대상이 필수적이지 않은 부작용의 영향으로부터 대상을 격리할 수 있습니다. 둘째, 실험 중에 프로세스 과정을 반복적으로 재현합니다. 셋째, 실험을 통해 연구 과정의 과정과 연구 대상의 상태를 체계적으로 변경할 수 있습니다.
실험적 방법의 가치는 인지뿐만 아니라 실용적인 활동사람. 프로젝트, 프로그램, 새로운 형태의 조직 등을 테스트하기 위해 실험이 수행됩니다. 모든 실험의 결과는 기본 조건을 설정하는 이론의 관점에서 해석될 수 있습니다.
이론적 방법에는 다음이 포함됩니다.
형식화– 연구된 현상의 본질을 드러내는 추상적인 수학적 모델의 구성.
공리화 -과학적 이론을 구성하는 방법으로, 이론의 다른 모든 진술이 증거를 통해 순전히 논리적인 방식으로 연역적으로 파생되는 공리 또는 가정과 같은 일부 초기 조항에 기반합니다. 이론을 구성하는 이 방법에는 연역법이 광범위하게 사용됩니다. 유클리드의 기하학은 공리적 방법으로 이론을 구성하는 고전적인 예가 될 수 있습니다.
헤포티코-연역적 방법- 경험적 사실에 대한 진술이 파생되는 연역적으로 상호 연결된 가설 시스템의 생성. 지식은 확률적입니다. 가설과 사실 사이의 관계를 포함합니다.
시스템 분석 방법의 예를 사용하여 개인 방법의 무기고를 고려할 것입니다. 다음이 가장 자주 사용됩니다: 그래픽 방법, 시나리오 방법(시스템을 설명하려고 시도함); 목표 트리 방법(궁극적인 목표가 있고, 하위 목표로, 하위 목표를 문제로 나누는 등, 즉 우리가 해결할 수 있는 작업으로 분해); 형태학적 분석 방법(발명용); 전문가 평가 방법; 확률-통계 방법(기대 이론, 게임 등); 사이버네틱 방법(블랙박스 형태의 물체); 벡터 최적화 방법; 시뮬레이션 방법; 네트워크 방식; 매트릭스 방법; 경제 분석 방법 및 다른 사람
그들 중 일부를 고려해 봅시다:
그래픽 방법.그래프의 개념은 원래 L. Euler에 의해 소개되었습니다. 그래픽 표현을 통해 복잡한 시스템의 구조와 시스템에서 발생하는 프로세스를 시각적으로 표시할 수 있습니다. 이러한 관점에서 시스템의 정형화된 표현 방법과 연구자 활성화 방법의 중간이라고 볼 수 있다. 실제로 그래프, 다이어그램, 히스토그램, 트리 구조와 같은 도구는 연구자의 직관을 활성화하는 수단에 기인할 수 있습니다. 동시에 조직, 관리, 설계 프로세스를 최적화하는 문제를 제기하고 해결할 수 있는 그래픽 표현을 기반으로 발생한 방법이 있으며 전통적인 의미에서 수학적 방법입니다. 특히 기하학, 그래프 이론 및 후자를 기반으로 발생한 네트워크 계획 및 제어의 응용 이론과 나중에 확률 그래프 추정을 사용하는 여러 가지 통계적 네트워크 모델링 방법이 있습니다.
브레인스토밍 방법. 브레인스토밍 또는 브레인스토밍의 개념은 1950년대 초부터 널리 퍼졌습니다. 창의적 사고를 체계적으로 훈련하는 방법으로, 직관적 사고를 바탕으로 새로운 아이디어를 발견하고 집단 간의 합의에 도달하는 것을 목표로 합니다. 브레인스토밍은 수많은 아이디어 중에서 식별해야 하는 문제를 해결하는 데 유용한 좋은 아이디어가 최소한 몇 개 있다는 가설에 기반합니다. 이러한 유형의 방법은 집단적 아이디어 생성, 아이디어 회의, 의견 교환 방법으로도 알려져 있습니다.
채택 된 규칙과 구현의 경직성에 따라 직접적인 브레인 스토밍, 의견 교환 방법, 커미션, 법원과 같은 방법이 있습니다 (후자의 경우 두 그룹이 생성됩니다. 한 그룹은 가능한 한 많은 제안을하고, 두 번째는 가능한 한 많이 비판하려고합니다). 브레인스토밍은 그룹이 문제 상황에 대한 아이디어를 형성하고 전문가가 가장 논리적인 방법을 찾도록 요청하는 관찰을 자극하는 훈련 기술을 사용하여 비즈니스 게임의 형태로 수행될 수 있습니다. 문제를 해결하기 위해.
시나리오 방식. 서면으로 제시된 문제 또는 분석 대상에 대한 아이디어를 준비하고 조정하는 방법을 시나리오 방법이라고 합니다. 초기에 이 방법은 사건의 논리적 순서 또는 문제에 대한 가능한 해결책을 적시에 배치하여 포함하는 텍스트를 준비하는 것과 관련되었습니다. 그러나 나중에 시간 좌표의 필수 요구 사항이 제거되었으며 제시된 형식에 관계없이 고려중인 문제에 대한 분석과 솔루션 또는 시스템 개발에 대한 제안을 포함하는 모든 문서가 호출되기 시작했습니다. 시나리오. 일반적으로 이러한 문서 작성 제안은 전문가가 처음에 개별적으로 작성한 다음 합의 된 텍스트가 형성됩니다.
시나리오 제공공식 모델에서 고려할 수 없는 세부 사항을 놓치지 않는 데 도움이 되는 의미 있는 추론(실제로 시나리오의 주요 역할)뿐만 아니라 일반적으로 양적 기술-경제 또는 통계의 결과를 포함합니다. 예비 결론을 가진 분석. 시나리오를 준비하는 전문가 그룹은 일반적으로 고객으로부터 필요한 정보와 조언을 얻을 권리를 가집니다.
전문가의 역할시나리오를 준비할 때 시스템 분석 - 관련 지식 분야에 관련된 주요 전문가가 시스템 개발의 일반적인 패턴을 식별하도록 돕습니다. 개발 및 목표 공식화에 영향을 미치는 외부 및 내부 요인을 분석합니다. 정기 간행물, 과학 간행물 및 기타 과학 및 기술 정보 출처의 주요 전문가의 진술을 분석합니다. 관련 문제의 해결에 기여하는 보조 정보 기금을 만듭니다.
스크립트를 사용하면 정식 모델로 즉시 표시할 수 없는 상황에서 문제(시스템)에 대한 예비 아이디어를 만들 수 있습니다. 그러나 대본은 여전히 모호하게 해석할 수 있게 만드는 모든 후속 결과(동의어, 동음이의어, 역설)가 있는 텍스트입니다. 따라서 미래 시스템이나 해결해야 할 문제에 대한 보다 공식화된 관점을 개발하기 위한 기초로 간주되어야 합니다.
구조화 방법. 다양한 종류의 구조적 표현을 통해 불확실성이 큰 복잡한 문제를 연구에 더 적합한 작은 문제로 나눌 수 있으며, 그 자체로 특정 연구 방법으로 간주될 수 있으며 때로는 시스템 구조적 방법이라고도 합니다. 구조화 방법은 모든 시스템 분석 방법, 디자인 구성 또는 관리 결정을 위한 복잡한 알고리즘의 기초입니다.
목표 트리 방법.목표 트리 방법의 아이디어는 업계의 의사 결정 문제와 관련하여 W. Churchman이 처음 제안했습니다. 트리라는 용어는 일반 목표를 하위 목표로 나누고, 하위 목표를 더 세부적인 구성요소로 나누어 얻은 계층 구조의 사용을 의미합니다. 특정 수준, 기능. 목표 트리 방법을 의사결정 도구로 사용할 때 의사결정 트리라는 용어를 자주 사용합니다. 제어 시스템의 기능을 식별하고 개선하기 위해 방법을 적용할 때 그들은 목표 및 기능 트리에 대해 말합니다. 연구 기관의 주제를 구조화할 때 문제 트리라는 용어를 사용하고 예측을 개발할 때 개발 방향의 트리(개발 예측) 또는 예측 그래프를 사용합니다.
델파이 방법. Delphi 방법 또는 Delphi oracle 방법은 원래 회의 중 심리적 요인의 영향을 줄이고 결과의 객관성을 높이는 데 도움이 되는 브레인스토밍을 위한 반복 절차로 O. Helmer와 그의 동료에 의해 제안되었습니다. 그러나 거의 동시에 Delphi 절차는 목표 구성 트리의 비교 분석 및 시나리오 개발에서 정량적 평가를 사용하여 전문가 설문 조사의 객관성을 높이는 수단이 되었습니다. Delphi 방법을 적용할 때 결과의 객관성을 높이는 주요 수단은 피드백을 사용하여 전문가가 이전 설문 조사 결과를 숙지하고 전문가 의견의 중요성을 평가할 때 이러한 결과를 고려하는 것입니다.
Delphi 절차를 구현하는 특정 기술에서 이 아이디어는 다양한 정도로 사용됩니다. 따라서 단순화된 형태로 일련의 반복적인 브레인스토밍 주기가 구성됩니다. 보다 복잡한 버전에서는 전문가 간의 접촉을 배제하지만 라운드 사이에 서로의 의견을 알 수 있는 설문 방식을 사용하여 순차적인 개별 설문 조사 프로그램이 개발됩니다.
전문가 평가 방법. 이러한 방법의 대표자 중 하나는 투표입니다. 다수결로 결정을 내리는 것이 전통적입니다. 최소 50%의 득표율과 1표를 더 얻은 두 개의 경쟁 결정 중 하나가 채택됩니다.
복잡한 시험 구성 방법. 위에서 논의한 전문가 평가의 단점으로 인해 평가를 위해 전문가에게 제공되는 문제의 큰 초기 불확실성을 더 잘 이해할 수 있는 작은 것으로 나누어 평가 획득의 객관성을 높이는 방법을 만들어야 했습니다. 이러한 방법 중 가장 간단한 방법으로 PATTERN 방법에서 제안한 복잡한 전문가 절차의 방법을 사용할 수 있다. 이 기법에서는 평가 기준의 그룹을 구분하고 기준의 가중치 계수를 도입하는 것이 좋습니다. 기준의 도입으로 보다 차별화된 전문가 설문조사 구성이 가능하며, 가중치 계수는 결과 평가의 객관성을 높입니다.
과학 지식의 중심에는 현실을 인식하는 특정 방법이 있습니다. 덕분에 과학 분야는 이론을 처리, 해석 및 구축하는 데 필요한 정보를 받습니다. 각 개별 산업에는 고유한 특정 연구 방법 세트가 있습니다. 그러나 일반적으로 그들은 모든 사람에게 동일하며 실제로 그 적용은 과학과 사이비 과학을 구별합니다.
실증적 연구 방법, 그 특징 및 유형
가장 오래되고 널리 사용되는 방법 중 하나는 경험적 방법입니다. 안에 고대 세계경험주의 철학자들이 있었다. 세계감각적 인식을 통해. 여기에서 직접 번역에서 "감각에 의한 인식"을 의미하는 연구 방법이 탄생했습니다.
심리학의 경험적 방법은 기본적이고 가장 정확한 것으로 간주됩니다. 일반적으로 개인의 정신발달 특성을 연구하는 데에는 경험적 연구를 포함하는 횡단면과 한 사람이 연구의 대상이 될 때 소위 경도라는 두 가지 주요 방법을 사용할 수 있습니다. 오랜 시간 동안, 그리고 그의 개인적인 성격의 특징이 드러났을 때 개발.
경험적 인지 방법에는 현상 관찰, 고정 및 분류, 관계 및 패턴 설정이 포함됩니다. 그것들은 다양한 실험 실험실 연구, 정신 진단 절차, 전기적 설명으로 구성되며 19세기부터 심리학에 존재해 왔으며, 다른 사회 과학과는 별개의 지식 분야로 두드러지기 시작했습니다.
관찰
심리학에서 경험적 연구 방법으로서의 관찰은 자기 관찰(성찰) - 자신의 정신에 대한 주관적인 지식과 객관적인 외부 관찰의 형태로 존재합니다. 더욱이 이 두 가지 모두 외적 표현을 통해 간접적으로 발생합니다. 정신적 과정다양한 형태의 활동과 행동.
일상적인 관찰과 달리 과학적 관찰은 특정 요구 사항, 잘 확립된 방법론을 충족해야 합니다. 우선 작업과 목표를 결정한 다음 개체, 주제 및 상황과 가장 완전한 정보를 제공할 방법을 선택합니다. 또한 관찰 결과를 기록하고 연구자가 해석합니다.
다양한 형태의 관찰은 확실히 흥미롭고 필수 불가결합니다. 큰 그림심리학자의 개입이 필요하지 않은 자연 조건 및 상황에서 사람들의 행동. 그러나 관찰자의 개인적 특성과 관련된 현상을 해석하는 데에도 어려움이 있습니다.
실험
또한 실험실 실험과 같은 경험적 방법이 자주 사용됩니다. 인공적으로 만들어진 환경에서 인과관계를 연구한다는 점이 다르다. 이 경우 실험 심리학자는 특정 상황을 모델링할 뿐만 아니라 적극적으로 영향을 미치고 변경하며 조건을 변경합니다. 또한 생성된 모델은 각각 여러 번 반복할 수 있으며 실험 중에 얻은 결과를 다시 재현할 수 있습니다. 실험적 경험적 방법을 통해 인위적으로 생성된 상황 모델에서 외부 표현의 도움으로 내부 정신 프로세스를 연구할 수 있습니다. 자연 실험과 같은 과학 실험 유형도 있습니다. 자연 조건 또는 가장 가까운 조건에서 수행됩니다. 방법의 또 다른 형태는 사람의 심리를 연구하면서 형성하고 변화시키는 데 사용되는 형성 실험입니다.
심리 진단
정신 진단의 경험적 방법은 표준화된 설문지, 테스트 및 설문지를 사용하여 사람들 간의 성격, 유사점 및 차이점을 설명하고 수정하는 것을 목표로 합니다.
원칙적으로 심리학에서 경험적 연구의 나열된 주요 방법은 복잡한 방식으로 사용됩니다. 서로를 보완하여 정신의 특성을 더 잘 이해하고 성격의 새로운 측면을 발견하도록 돕습니다.
우크라이나 교육과학부
Donbass 주립 기술 대학
경영학부
추상적인
규율: "과학 연구의 방법론 및 조직"
주제 : "실증적 연구 방법"
소개
6. 받은 경험적 정보를 활용한 작업 방법
7. 방법론적 측면
문학
소개
현대 과학은 주로 과학 연구 방법인 툴킷의 개발로 인해 현재 수준에 도달했습니다. 현재 존재하는 모든 과학적 방법은 경험적 방법과 이론적 방법으로 나눌 수 있습니다. 그들의 주요 유사점은 공통 목표-진실의 확립, 주요 차이점-연구 접근 방식입니다.
경험적 지식을 주요한 것으로 간주하는 과학자를 "실무자"라고하고 이론적 연구의 지지자를 각각 "이론가"라고합니다. 두 개의 반대되는 과학 학교의 출현은 이론적 연구 결과와 실제 경험 사이의 빈번한 불일치 때문입니다.
지식의 역사에서 과학적 지식의 경험적 수준과 이론적 수준 사이의 관계 문제에 대해 경험주의와 스콜라적 이론화라는 두 가지 극단적인 입장이 전개되었습니다. 경험주의 지지자들은 이론적 지식을 경시하거나 완전히 거부하면서 과학적 지식 전체를 경험적 수준으로 축소합니다. 경험주의는 사실의 역할을 절대화하고 일반화에서 사고, 추상화, 원칙의 역할을 과소 평가하여 객관적인 법칙을 식별하는 것을 불가능하게 만듭니다. 단순한 사실의 부족과 이론적 이해의 필요성을 인식할 때 그들은 같은 결과에 도달하지만, 개념과 원칙을 가지고 작동하는 방법을 모르거나 비판적이고 무의식적으로 수행하지 않습니다.
1. 경험적 대상을 분리하여 연구하는 방법
경험적 연구 방법에는 모든 방법, 기술,인지 활동 방법뿐만 아니라 실습 내용 또는 직접적인 결과 인 지식의 공식화 및 통합이 포함됩니다. 그들은 두 개의 하위 그룹으로 나눌 수 있습니다: 경험적 대상을 분리하고 연구하는 방법; 받은 경험적 지식의 처리 및 체계화 방법과 그에 해당하는 지식의 형태. 이것은 목록으로 나타낼 수 있습니다.
⁻ 관찰 - 1차 데이터의 등록 및 고정을 기반으로 정보를 수집하는 방법.
⁻ 기본 문서 연구 - 이전에 직접 기록된 문서 정보 연구를 기반으로 합니다.
⁻ 비교 - 연구 중인 개체를 해당 아날로그와 비교할 수 있습니다.
⁻ 측정 - 적절한 측정 단위(예: 와트, 암페어, 루블, 표준 시간 등)를 사용하여 연구 중인 물체의 속성에 대한 실제 수치를 결정하는 방법.
⁻ 규범 - 시스템의 실제 지표와 비교하여 예를 들어 수용된 개념 모델과 같은 시스템의 준수 여부를 확인할 수 있는 특정 확립된 표준 집합의 사용을 포함합니다. 표준은 기능의 구성 및 내용, 구현의 복잡성, 직원 수, 유형 등을 결정할 수 있습니다. 수용 가능한 관리 수준, 기능 수행의 복잡성) 및 일부 복잡한 지표에 대한 비율로 결정되는 확대 값 (예 : 운전 자본 회전율 표준, 모든 규범 및 표준은 전체 시스템 전체를 포괄해야 함, 과학적으로 건전하고 진보적이고 유망한 성격을 가짐)
⁻ 실험 - 인위적으로 생성된 조건에서 연구 중인 대상에 대한 연구를 기반으로 합니다.
이러한 방법을 고려할 때 목록에서 연구원의 활동 증가 정도에 따라 정렬된다는 점을 명심해야 합니다. 물론 관찰과 측정은 모든 유형의 실험에 포함되지만 모든 과학에서 널리 대표되는 독립적인 방법으로도 간주되어야 합니다.
2. 경험적 과학적 지식의 관찰
관찰은 과학적 지식의 경험적 수준에서 기본적이고 기초적인 인지 과정입니다. 과학적 관찰로서 외부 세계의 대상과 현상에 대한 의도적이고 조직적이며 체계적인 인식으로 구성됩니다. 과학적 관찰의 특징:
발전된 이론 또는 개별 이론적 조항에 의존합니다.
그것은 특정한 이론적 문제를 해결하고, 새로운 문제를 공식화하고, 새로운 것을 제안하거나 기존 가설을 테스트하는 역할을 합니다.
합리적으로 계획되고 조직된 성격을 가지고 있습니다.
무작위 기원의 오류를 제외하고 체계적입니다.
현미경, 망원경, 카메라 등 특별한 관찰 수단을 사용하여 관찰 범위와 가능성을 크게 확장합니다.
과학적 관찰의 중요한 조건 중 하나는 수집된 데이터가 개인적이고 주관적일 뿐만 아니라 동일한 조건에서 다른 연구자가 얻을 수 있다는 것입니다. 이 모든 것은 특정 과학자의 역할이 특히 중요한 이 방법의 적용에 필요한 정확성과 철저함을 나타냅니다. 이것은 상식이며 말할 필요도 없습니다.
그러나 과학에서는 관찰 결과의 부정확성과 오류로 인해 발견이 이루어진 경우가 있습니다. 티
이론이나 수용된 가설은 의도적인 관찰을 수행하고 이론적 지침 없이는 눈에 띄지 않는 것을 발견하는 것을 가능하게 합니다. 그러나 이론이나 가설로 "무장"한 연구원은 상당히 편향되어 한편으로는 검색을 더 효과적으로 만들지 만 다른 한편으로는 모든 모순되는 현상을 제거 할 수 있습니다. 이 가설에 맞지 않습니다. 방법론의 역사에서 이러한 상황은 관찰과 경험의 순수성을 보장하기 위해 연구자가 어떤 가설(이론)에서도 완전히 벗어나려고 노력하는 경험적 접근을 낳았습니다.
관찰에서 피험자의 활동은 아직 연구 대상을 변형시키는 것을 목표로 하지 않습니다. 개체는 의도적인 변경 및 연구에 접근할 수 없거나 자연 상태를 보존하기 위해 가능한 영향으로부터 의도적으로 보호되며 이것이 관찰 방법의 주요 이점입니다. 특히 측정을 포함하는 관찰은 연구자로 하여금 필요하고 규칙적인 연결의 가정으로 이끌 수 있지만 그 자체로는 그러한 연결을 주장하고 증명하기에는 완전히 불충분합니다. 도구와 도구를 사용하면 관찰 가능성이 무한정 확장되지만 다른 단점을 극복하지는 못합니다. 관찰에서 연구 중인 과정이나 현상에 대한 관찰자의 의존성은 보존됩니다. 관찰자는 관찰의 경계 안에 있으면서 대상을 변경하거나 관리하거나 엄격하게 통제할 수 없으며, 이러한 의미에서 그의 관찰 활동은 상대적입니다. 동시에 관찰을 준비하는 과정과 구현 과정에서 과학자는 원칙적으로 관찰을 실험에 더 가깝게 만드는 대상에 대한 조직적이고 실용적인 작업에 의지합니다. 관찰이 모든 실험의 필수 구성 요소라는 것도 명백하며, 그 작업과 기능은 이러한 맥락에서 결정됩니다.
3. 경험적 방법에 의한 정보 획득
실증적 대상 연구 정보
정량적 정보를 얻는 방법은 이산과 연속의 객관적인 차이에 따라 계산과 측정의 두 가지 작업 유형으로 표현됩니다. 계수 작업에서 정확한 양적 정보를 얻기 위한 방법으로 개별 요소로 구성된 수치 매개 변수를 결정하고 그룹을 구성하는 집합의 요소와 숫자 기호 사이에 일대일 대응을 설정합니다. 카운트가 유지됩니다. 숫자 자체는 객관적으로 존재하는 양적 관계를 반영합니다.
숫자 형태와 기호는 과학적 지식과 일상 지식 모두에서 다양한 기능을 수행하며 그 중 일부는 측정과 관련이 없습니다.
이름 지정 수단, 일종의 레이블 또는 편리한 식별 레이블입니다.
그것들은 계산 도구입니다.
그것들은 어떤 속성의 순서가 있는 체계에서 어떤 위치를 지정하는 기호 역할을 합니다.
그것들은 간격 또는 차이의 평등을 설정하는 수단입니다.
그것들은 성질들 사이의 양적 관계를 표현하는 기호, 즉 양을 표현하는 수단입니다.
숫자의 사용에 따라 다양한 척도를 고려할 때 특수한 기호 형식의 숫자 또는 해당 숫자 형식의 의미 론적 값으로 작용하는 숫자에 의해 번갈아 수행되는 이러한 기능을 구분할 필요가 있습니다. 이러한 관점에서 팀의 선수, 국가 교통 검사원의 자동차, 버스 및 트램 경로 등의 번호 매기기와 같은 이름 지정 척도는 측정도 아니고 목록도 아닙니다. 여기서 숫자 형식은 계정이 아닌 이름 지정 기능을 수행합니다.
심각한 문제는 사회과학과 인문학의 측정 방법에 남아 있습니다. 우선, 많은 경우에 객관적이고 도구적인 측정 수단이없는 많은 사회적, 사회 심리적 현상에 대한 정량적 정보를 수집하는 데 어려움이 있습니다. 개별 요소를 분리하는 방법과 객관적인 분석 자체도 대상의 특성 때문만이 아니라 비과학적 가치 요소인 편견에 간섭하기 때문에 어렵습니다. 일상의식, 종교적 세계관, 이데올로기적 또는 기업적 금지 등 소위 많은 평가, 예를 들어 학생들의 지식, 높은 레벨, 종종 교사, 심사 위원, 배심원의 자격, 정직, 조합주의 및 기타 주관적인 자질에 따라 달라집니다. 분명히 이러한 종류의 평가는 단어의 정확한 의미에서 측정이라고 할 수 없습니다. 측정 과학-도량형이 정의하는 것처럼 주어진 양의 물리적 (기술적) 절차와 허용되는 하나 또는 다른 값의 비교를 포함합니다. 표준 - 측정 단위 및 정확한 양적 결과 얻기.
4. 실험 - 과학의 기본 방법
실험과 같은 복잡한 과학의 기본 방법에는 관찰과 측정이 모두 포함됩니다. 관찰과 달리 실험은 연구 대상에 대한 다양한 도구와 실험 수단의 적극적인 영향으로 연구 대상의 위치에 연구원이 개입하는 것이 특징입니다. 실험은 자연 법칙에 따른 사물의 상호 작용과 사람이 인위적으로 조직한 행동을 결합한 실천 형태 중 하나입니다. 경험적 연구 방법으로서 이 방법은 해결되는 문제에 따라 다음 작업을 수행할 수 있다고 가정하고 허용합니다.
₋ 대상의 구성화;
₋ 연구 대상 또는 주제의 격리, 부작용의 영향으로부터 격리 및 현상의 본질을 모호하게 하는 비교적 순수한 형태의 연구;
₋ 초기 이론적 개념 및 조항의 실증적 해석, 실험 수단의 선택 또는 생성;
₋ 대상에 대한 목표 영향: 원하는 결과를 얻기 위한 체계적인 변경, 변형, 다양한 조건의 조합
₋ 프로세스 과정의 다중 재생산, 관찰 프로토콜의 데이터 고정, 처리 및 연구되지 않은 클래스의 다른 객체로의 전송.
실험은 무작위로가 아니라 자발적으로 수행되는 것이 아니라 이론 상태에 따라 특정 과학적 문제와 인지 작업을 해결하기 위해 수행됩니다. 그것은 모든 이론의 경험적 기초를 구성하는 사실 연구에서 축적의 주요 수단으로 필요하며, 전체로서의 모든 실천과 마찬가지로 이론적 명제와 가설의 상대적인 진실에 대한 객관적인 기준입니다.
실험의 주체 구조는 인지 주체(실험자), 실험 수단, 실험 연구 대상의 세 가지 요소를 분리할 수 있게 합니다.
이를 바탕으로 실험의 분기 분류가 주어질 수 있습니다. 연구 대상 간의 질적 차이에 따라 물리적, 기술적, 생물학적, 심리적, 사회학적 등을 구분할 수 있습니다. 실험의 수단과 조건의 성격과 다양성으로 인해 직접(자연적) 및 모델 , 현장 및 실험실 실험. 실험자의 목표를 고려하면 검색, 측정 및 검증 유형의 실험이 있습니다. 마지막으로, 전략의 성격에 따라 시행 착오에 의해 수행된 실험, 닫힌 알고리즘에 기반한 실험(예: 갈릴레오의 신체 낙하 연구), "블랙 박스" 방법을 사용한 실험을 구분할 수 있습니다. , "단계 전략"등
고전적 실험은 모호하지 않은 인과 관계로서의 결정론에 대한 라플라스의 생각을 어느 정도 반영한 방법론적 전제 조건에 기반을 두고 있었습니다. 특정 일정한 조건 하에서 시스템의 초기 상태를 알면 미래에 이 시스템의 동작을 예측할 수 있다고 가정했습니다. 연구 중인 현상을 명확하게 식별하고, 원하는 방향으로 구현하고, 모든 간섭 요인을 엄격하게 정렬하거나, 중요하지 않은 것으로 무시할 수 있습니다(예: 인식 결과에서 대상을 제외).
실제 실무에서 확률 통계적 개념과 원칙의 중요성 증가 현대 과학, 뿐만 아니라 객관적 확실성뿐만 아니라 객관적 불확실성에 대한 인식과 이와 관련하여 상대적 불확실성(또는 불확실성의 한계)으로서의 결정에 대한 이해는 실험의 구조와 원리에 대한 새로운 이해로 이어졌습니다. 새로운 실험 전략의 개발은 적은 수의 변수에 의존하는 현상을 구별할 수 있는 잘 조직된 시스템 연구에서 소위 확산 또는 잘못 조직된 연구로의 전환에 의해 직접적으로 발생했습니다. 시스템. 이러한 시스템에서는 개별 현상을 명확하게 구별하고 물리적 특성이 다른 변수의 작용을 구별하는 것이 불가능합니다. 이를 위해서는 통계적 방법의 더 넓은 적용이 필요했으며 실제로 "사례의 개념"을 실험에 도입했습니다. 실험 프로그램은 수많은 요소를 최대한 다양화하고 통계적으로 고려하는 방식으로 설계되기 시작했습니다.
따라서 단일값 연결과 관계를 재현하는 단일 요인, 엄격하게 결정된 실험은 복잡한(확산) 시스템의 여러 요소를 고려하고 단일값 및 다중값 관계를 재생산하는 방법으로 바뀌었습니다. 즉, 실험은 확률론적-결정론적 특성을 획득했습니다. 또한 실험 자체의 전략도 엄격하게 결정되지 않는 경우가 많으며 각 단계의 결과에 따라 변경될 수 있습니다.
재료 모델은 물리적 유사성, 유추 및 구조의 일대일 대응으로서의 동형의 세 가지 형태의 유사성으로 해당 객체를 반영합니다. 모델 실험은 연구 대상이자 실험 도구인 재료 모델을 다룹니다. 모델이 도입되면서 실험 구조가 훨씬 더 복잡해졌습니다. 이제 연구원과 장치는 개체 자체가 아니라 개체를 대체하는 모델과만 상호 작용하므로 실험의 작동 구조가 훨씬 더 복잡해집니다. 모델과 객체 간의 유사성 관계와 획득한 데이터를 이 객체로 외삽할 수 있는 가능성을 입증할 필요가 있기 때문에 연구의 이론적 측면의 역할이 증가하고 있습니다. 외삽 방법의 본질과 모델링의 특징은 무엇인지 생각해 봅시다.
지식을 하나의 주제 영역에서 다른 주제 영역(관찰되지 않고 탐색되지 않은)으로 이전하는 절차로서의 외삽은 인지 과정을 최적화하는 기능을 가진 작업 중 하나입니다.
과학 연구에서는 한 유형의 객체에 대해 설정된 패턴이 특정 개선과 함께 다른 객체로 전송되는 귀납적 외삽법이 사용됩니다. 따라서 예를 들어 일부 가스에 대한 압축 특성을 설정하고 정량적 법칙의 형태로 표현하면 압축률을 고려하여 이를 다른 미탐사 가스로 추정할 수 있습니다. 정밀 자연 과학도 예를 들어 어떤 법칙을 설명하는 방정식을 미개척 영역(수학적 가설)으로 확장할 때 이 방정식의 형태가 변경될 가능성을 가정할 때 외삽법을 사용합니다. 일반적으로 실험 과학에서 외삽은 다음의 분포로 이해됩니다.
한 주제 영역에서 다른 주제 영역으로, 과거와 현재에서 미래로의 질적 특성;
이 목적을 위해 특별히 개발된 방법을 기반으로 한 개체 영역에서 다른 영역으로의 양적 특성, 하나는 다른 개체로 집계됩니다.
동일한 과학 내의 다른 주제 영역 또는 지식의 다른 영역에 대한 일부 방정식은 일부 수정 및/또는 해당 구성 요소의 의미의 재해석과 관련됩니다.
상대적으로 독립적인 지식 이전의 절차는 유도, 유추, 모델링, 수학적 가설, 통계적 방법 및 기타 여러 방법에 유기적으로 포함됩니다. 시뮬레이션의 경우 이러한 유형의 실험의 운영 구조에 외삽이 포함되며 다음과 같은 작업 및 절차로 구성됩니다.
미래 모델의 이론적 입증, 객체와의 유사성, 즉 객체에서 모델로의 전환을 보장하는 작업
유사성 기준과 연구 목적에 따라 모델을 구축합니다.
모델에 대한 실험적 연구;
모델에서 대상으로 전환하는 작업, 즉 모델 연구에서 얻은 결과를 대상으로 외삽합니다.
일반적으로 명확한 유추는 과학적 모델링에 사용되며 구체적인 사례는 예를 들어 물리적 유사성과 물리적 유추입니다. 유추의 정당성을 위한 조건은 논리와 방법론이 아니라 현대 과학 모델링의 기초가 되는 특수 공학 및 수학적 유사성 이론에서 개발되었다는 점에 유의해야 합니다.
유사성 이론은 모델과 객체가 동일한 형태의 운동(물리적 유사성)에 속하는 경우와 속한 경우 다양한 형태물질의 운동(물리적 유추). 이러한 조건은 시뮬레이션에서 명확하고 관찰된 유사성 기준입니다. 예를 들어 기계적 유사성의 법칙에 기반한 수력학적 모델링에서는 기하학적, 운동학적 및 동적 유사성이 필연적으로 관찰됩니다. 기하학적 유사성은 객체와 모델의 해당 선형 치수, 면적 및 부피 사이의 일정한 관계를 의미합니다. 운동학적 유사성은 유사한 입자가 기하학적으로 유사한 궤적을 나타내는 속도, 가속도 및 시간 간격의 일정한 비율을 기반으로 합니다. 마지막으로 질량과 힘의 비율이 일정하면 모델과 객체가 동적으로 유사합니다. 이러한 관계를 준수하면 모델 데이터를 개체에 외삽할 때 신뢰할 수 있는 지식을 얻을 수 있다고 가정할 수 있습니다.
고려된 경험적 인식 방법은 현실의 구체적이고 직접적인 표현이 고정된 세계 또는 사실에 대한 사실적 지식을 제공합니다. 팩트라는 용어는 모호합니다. 그것은 어떤 사건의 의미, 현실의 단편, 그리고 특별한 종류의 경험적 진술의 의미-사실 고정 문장, 그 내용 모두에서 사용될 수 있습니다. 사람들이 생각하는 것과는 독립적으로 존재하므로 참도 거짓도 아닌 현실의 사실과 달리 문장 형태의 사실은 진리값을 인정합니다. 그들은 경험적으로 참이어야 합니다. 즉, 그들의 참은 실제 경험에 의해 확립됩니다.
모든 경험적 진술이 과학적 사실 또는 오히려 과학적 사실을 고정하는 문장의 지위를 받는 것은 아닙니다. 진술이 임의의 경험적 상황인 단일 관찰만 설명하는 경우 필요한 일반성이 없는 특정 데이터 집합을 형성합니다. 자연 과학 및 여러 사회 과학(예: 경제학, 인구 통계학, 사회학)에서는 일반적으로 특정 데이터 집합의 통계 처리가 이루어지므로 데이터에 포함된 임의의 요소를 제거할 수 있습니다. 데이터에 대한 일련의 진술 대신 과학적 사실의 지위를 획득하는 이러한 데이터에 대한 요약 진술을 얻습니다.
5. 실증적 연구의 과학적 사실
지식으로서 과학적 사실은 "즉시 주어진" 것을 고정하고 현실 자체의 단편 자체를 설명 (설명하거나 해석하지 않음)하기 때문에 높은 수준 (확률)의 진리로 구별됩니다. 사실은 불연속적이며 따라서 시간과 공간에 어느 정도 국한되어 특정 정확도를 제공하며, 전형적인 사실을 반영하는 사고나 지식에서 정제된 경험적 데이터의 통계적 요약이기 때문에 더욱 그렇습니다. 개체에 필수적입니다. 그러나 과학적 사실은 동시에 상대적으로 참된 지식이며 절대적인 것이 아니라 상대적입니다. 즉, "즉시 주어진"은 주관적인 요소를 포함하기 때문에 더 세련되고 변화할 수 있습니다. 설명은 절대 완전할 수 없습니다. 사실-지식에 기술된 대상 자체와 기술이 수행되는 언어가 모두 변경됩니다. 이산적이기 때문에 과학적 사실은 변화하는 지식 체계에 동시에 포함되며 과학적 사실이 무엇인지에 대한 생각 자체도 역사적으로 변화합니다.
과학적 사실의 구조는 감각적 인지에 의존하는 정보뿐만 아니라 합리적 토대까지 포함하고 있기 때문에 이러한 합리적 구성요소의 역할과 형태에 대한 의문이 제기된다. 그 중에는 논리적 구조, 수학적, 철학적, 방법론적, 이론적 원리그리고 전제 조건. 특히 중요한 역할은 사실을 획득, 기술 및 설명(해석)하기 위한 이론적 전제 조건에 의해 수행됩니다. 이러한 전제 조건 없이는 특정 사실을 발견하는 것조차 불가능한 경우가 많으며 이를 이해하는 것은 더욱 어렵습니다. 과학사에서 가장 유명한 예는 W. Le Verrier의 예비 계산 및 예측에 따른 해왕성의 천문학 자 I. Galle의 발견입니다. D. I. Mendeleev가 그의 주기율표 생성과 관련하여 예측한 화학 원소의 발견; P. Dirac이 이론적으로 계산한 양전자 검출과 V. Pauli가 예측한 중성미자 발견.
자연 과학에서 사실은 일반적으로 이론적 측면에 이미 나타납니다. 연구자들은 이론적 체계가 객관화되는 도구를 사용하기 때문입니다. 따라서 경험적 결과는 이론적인 해석의 대상이 됩니다. 그러나 이러한 순간의 모든 중요성에 대해 절대화해서는 안 됩니다. 연구에 따르면 특정 자연 과학 발전의 어느 단계에서든 입증된 이론의 틀 내에서 아직 이해되지 않은 근본적인 경험적 사실과 패턴의 방대한 층을 발견할 수 있습니다.
따라서, 메타은하 확장에 대한 가장 근본적인 천체물리학적 사실 중 하나는 1914년 이후 수행된 먼 은하 스펙트럼의 "적색편이" 현상에 대한 수많은 관측과 이러한 관측의 해석에 대한 통계적 요약으로 확립되었습니다. 도플러 효과 때문입니다. 물론 이를 위해 물리학의 특정 이론적 지식이 관련되었지만, 우주에 대한 지식 체계에 이 사실을 포함시킨 것은 그것이 이해되고 설명되는 이론, 즉 우주론의 발전과 관계없이 발생했습니다. 팽창하는 우주, 특히 나선 성운 스펙트럼의 적색 편이 발견에 대한 첫 번째 출판물 이후 수년 후에 나타났기 때문입니다. A. A. Fridman의 이론은 이 사실을 정확하게 평가하는 데 도움이 되었으며, 이는 우주에 대한 경험적 지식 이전과 독립적으로 입력되었습니다. 이것은 과학 및 인지 활동의 경험적 기반의 상대적인 독립성과 가치에 대해 "동등한 입장에서" 상호 작용합니다. 이론적 수준지식.
6. 얻은 경험적 정보로 작업하는 방법
지금까지 실제 객체를 분리하고 연구하는 것을 목표로 하는 경험적 방법에 대해 이야기했습니다. 받은 경험적 정보로 작업하는 것과 관련된이 수준의 두 번째 방법 그룹을 고려해 봅시다. 과학적 사실처리, 체계화, 기본 일반화 수행 등이 필요한 것
이러한 방법은 연구원이 더 이상 현실의 사건을 직접 언급하지 않고 얻은 데이터를 주문하고 규칙적인 관계-경험적 법칙을 발견하여 존재에 대해 가정하는 기존의 지식 계층에서 작업할 때 필요합니다. 본질적으로 이들은 주로 논리학에서 채택된 법칙에 따라 펼쳐지는 "순전히 논리적인" 방법이지만 동시에 현재 지식을 합리화하는 작업과 함께 과학적 연구의 경험적 수준의 맥락에 포함됩니다. 일반적으로 단순화된 아이디어의 수준에서, 지식의 초기 우세한 귀납적 일반화의 이 단계는 종종 이론을 얻기 위한 바로 그 메커니즘으로 해석되며, 여기에서 널리 퍼진 "모든 귀납주의적" 지식 개념의 영향을 볼 수 있습니다. 지난 수세기 동안.
과학적 사실에 대한 연구는 분석에서 시작됩니다. 분석은 전체 또는 복잡한 현상을 구성 요소로, 더 간단한 기본 부분으로 정신적 분할(분해)하고 개별 측면, 속성, 관계를 할당하는 연구 방법을 말합니다. 그러나 분석은 전체를 재생산하고 내부 구조, 기능의 본질, 발전 법칙을 이해하려는 과학 연구의 궁극적인 목표가 아닙니다. 이 목표는 후속 이론 및 실제 종합에 의해 달성됩니다.
합성은 복잡한 현상의 분석된 부분, 요소, 측면, 구성 요소의 연결을 연결, 재생산하고 전체를 단일성으로 이해하는 연구 방법입니다. 분석과 종합은 물질 세계 자체의 구조와 법칙에 객관적 기초를 두고 있습니다. 객관적인 현실에는 전체와 그 부분, 통일성과 차이, 연속성과 불연속성, 지속적으로 발생하는 부패와 연결, 파괴와 생성의 과정이 있습니다. 모든 과학에서 분석 및 합성 활동이 수행되는 반면 자연 과학에서는 정신적으로뿐만 아니라 실제적으로 수행될 수 있습니다.
사실 분석에서 이론적 합성으로의 전환은 서로를 보완하고 결합하여이 복잡한 프로세스의 내용을 구성하는 방법의 도움으로 수행됩니다. 이러한 방법 중 하나는 좁은 의미에서 전통적으로 개별 사실에 대한 지식에서 일반 지식으로의 전환 방법, 경험적 일반화 및 법률 또는 기타 본질적인 연결로 변하는 일반적인 입장의 확립으로 이해되는 귀납법입니다. . 귀납의 약점은 그러한 전환에 대한 정당성이 부족하다는 데 있습니다. 사실의 열거는 실질적으로 완전할 수 없으며 다음 사실이 모순되지 않을 것이라고 확신할 수 없습니다. 따라서 귀납으로 얻은 지식은 항상 확률적입니다. 또한, 귀납적 결론의 전제는 일반화된 특징, 특성이 어떻게 필수적인지에 대한 지식을 포함하지 않습니다. 열거 유도의 도움으로 신뢰할 수는 없지만 개연성 있는 지식을 얻을 수 있습니다. 경험적 자료를 일반화하는 다른 여러 가지 방법도 있으며, 이를 통해 대중적인 귀납법에서와 같이 얻은 지식이 개연성이 있습니다. 이러한 방법에는 유추 방법, 통계 방법, 모델 외삽 방법이 포함됩니다. 사실에서 일반화로의 전환의 유효성 정도가 서로 다릅니다. 이러한 모든 방법은 종종 귀납이라는 일반적인 이름으로 결합되며, 귀납이라는 용어는 넓은 의미로 사용됩니다.
과학적 지식의 일반적인 과정에서 귀납적 연역적 방법밀접하게 얽혀 있습니다. 두 방법 모두 개인과 일반, 현상과 본질, 우연과 필연의 객관적인 변증법에 기초하고 있다. 귀납적 방법은 경험에 직접적으로 기반을 둔 과학에서 더 중요한 반면, 연역적 방법은 설명과 예측의 방법으로서 논리적 순서와 구성을 위한 도구로서 이론 과학에서 가장 중요합니다. 과학 연구에서 사실을 처리하고 일반화하기 위해 단일 시스템으로 축소되는 체계화와 클래스, 그룹, 유형 등으로 구분되는 분류가 널리 사용됩니다.
7. 방법론적 측면
분류 이론의 방법론적 측면을 개발하면서 방법론자들은 다음 개념을 구별할 것을 제안합니다.
분류는 기준에 따라 집합을 부분 집합으로 나누는 것입니다.
체계적 - 자연 자체에 의해 할당된 특권 분류 시스템의 상태를 갖는 개체의 순서 지정(자연 분류)
분류법은 taxa(객체의 하위 그룹) 및 기능의 구조 측면에서 모든 분류에 대한 교리입니다.
분류 방법을 사용하면 해결할 수 있습니다. 전선인지 작업: 자료의 다양성을 상대적으로 적은 수의 구성(클래스, 유형, 형식, 유형, 그룹 등)으로 줄이기 위해 초기 분석 단위를 식별하고 관련 개념 및 용어의 시스템을 개발합니다. 규칙성, 안정적인 특징 및 관계, 궁극적으로 경험적 패턴을 발견합니다. 이전 연구 결과를 요약하고 이전에 알려지지 않은 객체 또는 속성의 존재를 예측하고 이미 알려진 객체 간의 새로운 연결 및 종속성을 밝힙니다. 분류 편집은 다음과 같은 논리적 요구 사항을 따라야 합니다. 동일한 분류에서는 동일한 기준을 사용해야 합니다. 분류 구성원의 양은 분류 분류의 양과 같아야 합니다(나누기 비례). 분류의 구성원은 서로를 상호 배제해야 합니다.
자연과학에서는 축적된 결과를 단순히 편리한 형태로 가져올 수 있는 서술적 분류와 대상의 관계를 식별하고 고정시킬 수 있는 구조적 분류를 모두 제시한다. 따라서 물리학에서 설명적 분류는 기본 입자를 전하, 스핀, 질량, 기묘도, 다른 유형상호 작용. 일부 입자 그룹은 관계의 더 깊고 본질적인 수준을 반영하는 대칭(입자의 쿼크 구조) 유형에 따라 분류될 수 있습니다.
지난 수십 년간의 연구를 통해 분류의 방법론적 문제가 드러났으며, 이에 대한 지식은 현대 연구자 및 체계화자에게 필요합니다. 이것은 주로 분류를 구성하기 위한 형식적 조건과 규칙과 실제 과학적 관행 사이의 불일치입니다. 기능 이산성에 대한 요구 사항은 전체를 이산 기능 값으로 분할하는 인공적인 방법에 대한 많은 경우에 발생합니다. 객체에 속하는 속성에 대해 항상 범주적 판단을 할 수 있는 것은 아니며, 다중 구조적 특성으로 인해 발생 빈도 등을 표시하는 데 제한됩니다. 하나의 분류: 회계 및 검색에 편리한 자료의 위치; 재료의 내부 체계적 관계 식별 - 기능적, 유전적 및 기타(연구 그룹화).
경험법칙은 관찰과 실험의 사실을 비교할 때 경험적으로 얻은 정량적 종속성과 기타 종속성을 고정하기 위해 귀납적 방법을 사용하는 확률론적 경험적 지식의 가장 발전된 형태입니다. 이것은 주로 이상화 된 대상에 대한 사고 실험의 결과로 이론적 추론의 결과뿐만 아니라 수학적 추상화의 도움으로 공식화되는 신뢰할 수있는 지식 인 이론적 법칙과 지식의 형태로서의 차이점입니다.
최근 수십 년간의 연구에 따르면 사실의 귀납적 일반화 및 체계화의 결과로 이론을 얻을 수 없으며 사실의 논리적 결과로 발생하지 않으며 생성 및 구성 메커니즘이 다른 성격을 가지며 도약을 제안합니다. , 연구자의 창의성과 재능이 요구되는 질적으로 다른 수준의 지식으로의 전환 . 이것은 특히 실험 데이터에서 이론으로 논리적으로 필요한 경로가 없다는 A. Einstein의 수많은 진술에 의해 확인됩니다. 우리의 사고 과정에서 발생하는 개념.
경험적 정보 세트는 연구 대상의 새로운 지식과 많은 속성에 대한 기본 정보를 제공하므로 과학 연구의 초기 기반 역할을 합니다.
경험적 방법은 일반적으로 대상에 대한 사실적 정보를 얻을 수 있는 실험적 연구 방법 및 기술의 사용을 기반으로 합니다. 그 중 특별한 장소는 실제 연구 활동에서 비교적 자주 사용되는 기본 방법이 차지합니다.
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실증적 연구 방법
1. 경험적 방법(방법-작업).
문학, 문서 및 활동 결과에 대한 연구. 과학 문헌 작업 문제는 연구 방법 일뿐만 아니라 모든 과학 작업의 필수 절차 구성 요소이기 때문에 아래에서 별도로 고려할 것입니다.
다양한 문서는 또한 연구를 위한 사실적 자료의 출처 역할을 합니다. 역사 연구의 기록 자료; 경제, 사회학, 교육학 및 기타 연구 등에서 기업, 조직 및 기관의 문서화 성과 결과에 대한 연구는 교육학에서 중요한 역할을 하며, 특히 학생과 학생들의 전문 교육 문제를 연구할 때; 심리학, 교육학 및 노동 사회학; 예를 들어 고고학에서 발굴 중 도구, 도구, 주거지 등의 유적에 따라 인간 활동 결과 분석. 특정 시대의 삶의 방식을 복원할 수 있습니다.
관찰은 원칙적으로 가장 유익한 연구 방법입니다. 이것은 관찰자의 인식에 접근할 수 있는 연구 중인 현상과 과정의 모든 측면을 직접적으로 그리고 다양한 도구의 도움을 받아 볼 수 있는 유일한 방법입니다.
관찰 과정에서 추구하는 목표에 따라 후자는 과학적일 수도 있고 비과학적일 수도 있습니다. 특정 과학적 문제 또는 과제의 해결과 관련된 외부 세계의 대상 및 현상에 대한 의도적이고 조직적인 인식을 일반적으로 과학적 관찰이라고합니다. 과학적 관찰은 이론적 이해와 해석, 가설의 승인 또는 반박 등을 위해 특정 정보를 얻는 것을 포함합니다. 과학적 관찰은 다음 절차로 구성됩니다.
- 관찰 목적 결정(무엇을 위해, 어떤 목적으로?)
- 대상, 과정, 상황의 선택(무엇을 관찰할 것인가?)
- 관찰 방법 및 빈도 선택(관찰 방법?)
- 관찰 대상, 현상 등록 방법 선택(수신된 정보를 기록하는 방법?)
- 수신된 정보의 처리 및 해석(결과는 무엇입니까?)
관찰된 상황은 다음과 같이 나뉩니다.
- · 자연 및 인공;
- 관찰 대상에 의해 관리되고 통제되지 않습니다.
- 자발적이고 조직적
- 표준 및 비표준;
- 노멀과 익스트림 등
또한 관찰의 조직에 따라 개방과 은폐, 현장과 실험실이 될 수 있으며, 고정의 성격에 따라 확인, 평가, 혼합이 될 수 있다. 정보를 얻는 방법에 따라 관찰은 직접 및 도구로 나뉩니다. 연구 대상의 범위에 따라 연속 관찰과 선택적 관찰이 구별됩니다. 주파수 - 일정, 주기적 및 단일. 관찰의 특별한 경우는 예를 들어 심리학에서 널리 사용되는 자기 관찰입니다.
과학적 지식에는 관찰이 필요합니다. 관찰이 없으면 과학은 초기 정보를 얻을 수 없고 과학적 사실과 경험적 데이터가 없기 때문에 지식의 이론적 구성도 불가능합니다.
그러나 인식 방법으로서의 관찰에는 여러 가지 중요한 단점이 있습니다. 연구자의 개인적인 특성, 관심사, 마지막으로 심리적 상태는 관찰 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 관찰의 객관적인 결과는 연구자가 자신의 기존 가설을 확인하면서 특정 결과를 얻는 데 집중하는 경우 왜곡되기 쉽습니다.
관찰의 객관적인 결과를 얻기 위해서는 상호주관성의 요구 사항을 준수해야 합니다. 즉, 관찰 데이터는 가능하면 다른 관찰자에 의해 얻어지고 기록되어야 합니다(및/또는 가능).
직접 관찰을 도구로 대체하는 것은 관찰의 가능성을 무한히 확장하지만 주관성을 배제하지도 않습니다. 이러한 간접관찰에 대한 평가와 해석은 피험자에 의해 이루어지므로 연구자의 주관적 영향이 여전히 존재할 수 있다.
관찰에는 대부분 다른 경험적 방법인 측정이 수반됩니다.
측정. 측정은 모든 곳에서 사용됩니다. 인간 활동. 따라서 낮에는 거의 모든 사람이 시계를 보면서 수십 번 측정합니다. 측정의 일반적인 정의는 다음과 같습니다. 인지 과정, 비교 기준으로 간주되는 주어진 양을 그 값의 일부와 비교하는 것으로 구성됩니다”(예를 들어 참조).
특히 측정은 과학적 연구의 실증적 방법(method-operation)이다.
다음 요소를 포함하는 특정 차원 구조를 선택할 수 있습니다.
1) 특정 인지적 목표를 가지고 측정을 수행하는 인지 주체;
2) 인간이 설계한 장치와 도구, 자연이 부여한 물체와 프로세스가 모두 있을 수 있는 측정 도구;
3) 측정 대상, 즉 비교 절차가 적용되는 측정된 수량 또는 속성
4) 측정 도구를 사용하여 수행되는 일련의 실제 조치인 방법 또는 측정 방법이며 특정 논리적 및 계산 절차도 포함합니다.
5) 적절한 이름이나 기호를 사용하여 표현된 명명된 숫자인 측정 결과.
측정 방법의 인식론적 실증은 연구 대상(현상)의 질적 및 양적 특성의 비율에 대한 과학적 이해와 불가분의 관계가 있습니다. 이 방법을 사용하여 양적 특성만 기록하지만 이러한 특성은 연구 대상의 질적 확실성과 불가분의 관계가 있습니다. 측정할 정량적 특성을 선별할 수 있는 것은 질적 확실성 덕분입니다. 연구 대상의 질적 및 양적 측면의 통일성은 이러한 측면의 상대적 독립성과 깊은 상호 연결을 의미합니다. 정량적 특성의 상대적 독립성은 측정 과정에서 이를 연구하고 측정 결과를 사용하여 물체의 정성적 측면을 분석할 수 있게 합니다.
측정 정확도의 문제는 또한 경험적 지식의 방법으로서 측정의 인식론적 토대를 가리킨다. 측정 정확도는 측정 과정에서 객관적 요인과 주관적 요인의 비율에 따라 달라집니다.
이러한 객관적인 요소에는 다음이 포함됩니다.
많은 연구의 경우, 특히 사회적 및 인도주의적 현상 및 과정에서 어렵고 때로는 불가능한 연구 대상의 특정 안정적인 양적 특성을 식별할 수 있는 가능성;
- 측정 장비의 기능(완벽도) 및 측정 프로세스가 발생하는 조건. 경우에 따라 찾기 정확한 값크기는 근본적으로 불가능합니다. 예를 들어, 원자에서 전자의 궤적 등을 결정하는 것은 불가능합니다.
주관적인 측정 요소에는 측정 방법의 선택, 이 프로세스의 구성 및 실험자의 자격에서 결과를 정확하고 유능하게 해석하는 능력에 이르기까지 대상의 전체 인지 능력 범위가 포함됩니다.
직접 측정과 함께 간접 측정 방법은 과학 실험 과정에서 널리 사용됩니다. 간접 측정에서 원하는 값은 첫 번째 기능 종속성과 관련된 다른 수량의 직접 측정을 기반으로 결정됩니다. 신체의 질량과 체적의 측정 값에 따라 밀도가 결정됩니다. 도체의 저항률은 도체의 저항, 길이 및 단면적 등의 측정 값에서 찾을 수 있습니다. 간접 측정의 역할은 객관적인 현실 조건에서 직접 측정이 불가능한 경우에 특히 큽니다. 예를 들어, 우주 물체(자연)의 질량은 다른 물리량의 측정 데이터를 사용하여 수학적 계산을 사용하여 결정됩니다.
측정 결과를 분석해야 하며 이를 위해 파생(2차) 지표를 구축해야 하는 경우가 많습니다. 즉, 실험 데이터에 하나 또는 다른 변환을 적용하는 것입니다. 가장 일반적인 파생 지표는 값의 평균화입니다. 예를 들어, 평균 체중사람, 평균 키, 1인당 평균 소득 등
조사. 이 경험적 방법은 사회 및 인문 과학에서만 사용됩니다. 조사방법은 구두조사와 서면조사로 나뉜다.
구두 설문 조사 (대화, 인터뷰). 방법의 본질은 그 이름에서 분명합니다. 설문 조사 중에 질문자는 응답자와 개인적으로 접촉합니다. 즉, 응답자가 특정 질문에 어떻게 반응하는지 볼 수 있는 기회가 있습니다. 관찰자는 필요한 경우 다양한 추가 질문을 하여 일부 밝혀진 문제에 대한 추가 데이터를 얻을 수 있습니다.
구술 설문조사는 구체적인 결과를 제공하며 이를 통해 연구자가 관심을 갖는 복잡한 질문에 대한 포괄적인 답변을 얻을 수 있습니다. 그러나 질문
간지러운 성격의 응답자들은 훨씬 더 솔직하게 글로 답함과 동시에 더 자세하고 치밀하게 답한다.
응답자는 서면 응답보다 구두 응답에 더 적은 시간과 에너지를 소비합니다. 그러나 이 방법은 또한 부정적인면. 모든 응답자는 서로 다른 조건에 있으며 일부는 연구원의 주요 질문을 통해 추가 정보를 얻을 수 있습니다. 연구자의 얼굴 표정이나 제스처는 응답자에게 어느 정도 영향을 미칩니다.
인터뷰에 사용되는 질문은 미리 계획하고 설문지를 작성하며 여기에 답변을 기록(기록)할 공간도 남겨 두어야 합니다.
질문 작성을 위한 기본 요건:
설문 조사는 무작위가 아니라 체계적이어야 합니다. 동시에 응답자가 더 이해하기 쉬운 질문은 더 일찍, 더 어렵게-나중에 묻습니다.
질문은 간결하고 구체적이며 모든 응답자가 이해할 수 있어야 합니다.
질문이 모순되어서는 안 된다 윤리적 기준. 조사 규칙:
1) 면담 중 연구자는 외부 증인 없이 응답자와 단 둘이 있어야 한다.
2) 각 구두 질문은 질문 시트(설문지)에서 그대로 읽습니다.
3) 질문의 순서를 정확히 지킨다. 응답자는 설문지를 보거나 다음 질문에 이어지는 질문을 읽을 수 없어야 합니다.
4) 인터뷰는 응답자의 나이와 지적 수준에 따라 15분에서 30분 사이로 짧아야 합니다.
5) 면접관은 어떤 식으로든 응답자에게 영향을 주어서는 안 됩니다(간접적으로 대답을 유도하거나, 동의하지 않을 때 고개를 저거나 고개를 끄덕이는 등).
6) 면접관은 필요한 경우 이 답변이 명확하지 않은 경우 중립적인 질문만 추가로 요청할 수 있습니다(예: "그게 무슨 뜻인가요?", "조금 더 설명하세요!").
7) 응답은 설문조사 중에만 설문지에 기록됩니다.
그런 다음 응답을 분석하고 해석합니다.
서면 설문 조사 - 질문. 사전 설계된 설문지(questionnaire)를 기반으로 하며, 설문지의 모든 입장에 대한 응답자(인터뷰 대상자)의 답변이 원하는 실증적 정보를 구성합니다.
설문조사의 결과로 얻은 경험적 정보의 품질은 인터뷰 대상자가 이해할 수 있어야 하는 설문지 질문의 문구와 같은 요소에 따라 달라집니다. 연구자의 자격, 경험, 성실성, 심리적 특성; 조사 상황, 조건; 응답자의 감정 상태; 관습과 전통, 사상, 일상적인 상황; 그리고 설문조사에 대한 태도. 따라서 이러한 정보를 사용할 때 응답자의 마음 속에 있는 특정한 개인의 "굴절"로 인한 주관적 왜곡의 불가피성을 항상 염두에 두어야 합니다. 그리고 어디 우리는 이야기하고 있습니다근본적으로 중요한 문제에 대해 설문 조사와 함께 관찰, 전문가 평가, 문서 분석과 같은 다른 방법도 사용합니다.
연구의 목적과 가설에 따라 정보를 얻는 데 필요한 일련의 질문을 포함하는 설문지인 설문지 개발에 특별한 주의를 기울입니다. 설문지는 다음 요구 사항을 충족해야 합니다. 사용 목적과 관련하여 합리적이어야 합니다. 즉, 필요한 정보를 제공해야 합니다. 연구 중인 상황을 적절하게 반영하는 안정적인 기준과 신뢰할 수 있는 평가 척도를 가지고 있어야 합니다. 질문의 표현은 인터뷰 대상자에게 명확하고 일관성이 있어야 합니다. 설문지 질문은 응답자(응답자)에게 부정적인 감정을 유발해서는 안 됩니다.
질문은 폐쇄형이거나 개방형일 수 있습니다. 질문에 완전한 답변 세트가 포함되어 있는 경우 질문을 종료라고 합니다. 응답자는 자신의 의견과 일치하는 옵션에만 표시합니다. 이 양식의 설문지는 작성 시간을 크게 줄이는 동시에 설문지를 컴퓨터에서 처리하기에 적합하도록 만듭니다. 그러나 때로는 미리 준비된 답변을 배제한 질문에 대한 응답자의 의견을 직접 알아낼 필요가 있습니다. 이 경우 개방형 질문이 사용됩니다.
열린 질문에 답할 때 응답자는 안내만 받습니다. 자신의 아이디어. 따라서 그러한 반응은 보다 개인화되어 있다.
다른 여러 요구 사항을 준수하면 답변의 신뢰성이 높아집니다. 그 중 하나는 응답자가 답변을 회피할 수 있는 기회, 불확실한 의견을 표명할 수 있는 기회를 제공해야 한다는 것입니다. 이를 위해 등급 척도는 "말하기 어렵다", "대답하기 어렵다", "다른 방식으로 발생합니다", "언제든지" 등의 답변 옵션을 제공해야 합니다. 그러나 답변에서 그러한 옵션이 우세하다는 것은 응답자가 무능하거나 필요한 정보를 얻기 위한 질문 공식이 부적합하다는 증거입니다.
연구 중인 현상이나 과정에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위해 전체 파견단을 인터뷰할 필요는 없습니다. 연구 대상이 수치적으로 매우 클 수 있기 때문입니다. 연구 대상이 수백 명을 초과하는 경우 선택적 설문 조사가 사용됩니다.
전문가 평가 방법. 본질적으로 이것은 연구중인 현상의 평가에 참여하는 것과 관련된 일종의 설문 조사이며, 가장 유능한 사람들의 의견은 서로 보완하고 재확인하여 연구 대상을 상당히 객관적으로 평가할 수 있습니다. 이 방법을 사용하려면 여러 조건이 필요합니다. 우선, 평가 대상 영역, 연구 대상을 잘 알고 객관적이고 편향되지 않은 평가가 가능한 전문가를 신중하게 선택합니다.
정확하고 편리한 평가 시스템과 적절한 측정 척도의 선택도 필수적이며, 이는 판단을 간소화하고 특정 수량으로 표현할 수 있게 합니다.
오류를 최소화하고 평가를 비교할 수 있도록 하기 위해 모호하지 않은 평가를 위해 제안된 척도를 사용하도록 전문가를 교육하는 것이 종종 필요합니다.
서로 독립적으로 행동하는 전문가들이 지속적으로 동일하거나 유사한 추정치를 제시하거나 유사한 의견을 표명한다면 객관적인 것에 접근하고 있다고 믿을 만한 이유가 있습니다. 추정치가 크게 다른 경우 등급 시스템 및 측정 척도의 선택에 실패했거나 전문가의 무능함을 나타냅니다.
전문가 평가 방법에는 커미션 방법, 브레인스토밍 방법, 델파이 방법, 휴리스틱 예측 방법 등이 있습니다.
테스트는 테스트 적용으로 구성된 경험적 방법, 진단 절차입니다(영어 테스트 - 작업, 테스트). 테스트는 일반적으로 짧고 모호하지 않은 답변이 필요한 질문 목록의 형태로 또는 솔루션에 많은 시간이 걸리지 않고 명확한 솔루션이 필요한 작업 형태로 테스트 대상에게 제공됩니다. 시험 대상의 일부 단기 실무 작업, 예를 들어 직업 교육, 노동 경제학 등 테스트는 공백, 하드웨어(예: 컴퓨터) 및 실용으로 나뉩니다. 개인 및 그룹 사용.
아마도 오늘날 과학계가 마음대로 사용할 수 있는 모든 경험적 방법-작업이 여기에 있을 것입니다. 다음으로 방법-작업 및 그 조합의 사용을 기반으로 하는 경험적 방법-작업을 고려할 것입니다.
2. 경험적 방법(방법-조치).
경험적 방법 - 행동은 우선 두 가지 클래스로 나누어 져야합니다. 첫 번째 클래스는 연구원이 연구 대상을 변경하지 않고 변형하지 않고 대상을 변형하지 않고 연구하는 방법입니다. 보다 정확하게는 개체를 크게 변경하지 않습니다. 결국 상보성 원칙 (위 참조)에 따라 연구원 (관찰자)은 개체를 변경할 수밖에 없습니다. 그것들을 객체 추적 방법이라고 부르겠습니다. 여기에는 추적 방법 자체와 그 특정 징후(시험, 모니터링, 연구 및 경험의 일반화)가 포함됩니다.
또 다른 종류의 방법은 연구원이 연구하는 대상의 능동적 변형과 관련이 있습니다. 이러한 방법을 변형 방법이라고 부르겠습니다. 이 클래스에는 실험 작업 및 실험과 같은 방법이 포함됩니다.
종종 많은 과학에서 추적은 아마도 유일한 경험적 방법-작용일 것입니다. 예를 들어, 천문학에서. 결국 천문학 자들은 아직 연구 된 우주 물체에 영향을 줄 수 없습니다. 상태를 추적하는 유일한 방법은 관찰 및 측정과 같은 방법-작업을 통하는 것입니다. 연구원이 연구 대상에서 아무것도 변경할 수 없는 지리, 인구 통계 등과 같은 과학 지식 분야에도 동일하게 적용됩니다.
또한 물체의 자연스러운 기능을 연구하는 것이 목표일 때도 추적이 사용됩니다. 예를 들어, 방사능 방사선의 특정 기능을 연구하거나 장기 작동으로 확인되는 기술 장치의 신뢰성을 연구할 때.
시험 - 방법 특별한 경우추적 방법, 이것은 연구원이 설정한 작업에 따라 하나 또는 다른 깊이 및 세부 측정을 사용하여 연구 중인 개체를 연구하는 것입니다. "검사"라는 단어의 동의어는 "검사"이며, 이는 검사가 기본적으로 대상의 상태, 기능, 구조 등에 익숙해지기 위해 수행되는 대상의 초기 연구임을 의미합니다. 설문조사는 다음에 가장 자주 적용됩니다. 조직 구조– 기업, 기관 등 – 또는 조사가 외부 및 내부가 될 수 있는 정착지와 같은 공공 기관과 관련하여.
외부 조사 : 지역의 사회 문화 및 경제 상황 조사, 상품 및 서비스 시장 및 노동 시장 조사, 인구 고용 상태 조사 등 내부 조사 : 기업 내 조사, 기관 - 상태 조사 생산 과정, 파견 근로자 조사 등
조사는 실증연구의 방법-작업(관찰, 문서의 연구 및 분석, 구두 및 서면 조사, 전문가 참여 등)을 통해 수행됩니다.
모든 검사는 작업 내용, 도구(설문지 편집, 테스트 키트, 설문지, 연구할 문서 목록 등) 및 기준이 포함된 사전에 개발된 세부 프로그램에 따라 수행됩니다. 연구할 현상과 프로세스를 평가하기 위해 자세히 계획됩니다. 그 다음에는 정보 수집, 자료 요약, 보고 자료 요약 및 준비 단계가 이어집니다. 각 단계에서 수집된 데이터가 원하는 결과를 얻기에 충분하지 않거나 수집된 데이터가 개체의 그림을 반영하지 않는다고 확신하는 경우 조사 프로그램을 조정해야 할 수 있습니다. 재학 중 등
깊이, 세부 사항 및 체계화 정도에 따라 설문 조사는 다음과 같이 나뉩니다.
- 연구 대상의 예비적이고 상대적인 표면 방향을 위해 수행되는 도선(정찰) 조사
- 연구 대상의 특정 측면, 측면을 연구하기 위해 수행되는 전문적(부분적) 조사
모듈식 (복잡한) 시험 - 개체, 구조, 기능 등에 대한 충분히 상세한 예비 연구를 기반으로 연구원이 프로그래밍한 전체 블록, 복잡한 질문에 대한 연구;
체계적 조사는 대상, 목적, 가설 등을 분리하여 공식화하고 대상, 즉 체계 형성 요인을 총체적으로 고려하는 본격적인 독립적 연구로 이미 수행되고 있다.
각 경우에 어떤 수준에서 설문 조사를 수행할지, 과학적 작업의 목표와 목표에 따라 연구원 또는 연구팀이 결정합니다.
모니터링. 이것은 진행중인 프로세스의 역학을 연구하고 특정 이벤트를 예측하며 바람직하지 않은 현상을 방지하기 위해 지속적인 감독, 객체 상태의 정기적 모니터링, 개별 매개 변수 값입니다. 예를 들어 환경 모니터링, 시놉틱 모니터링 등이 있습니다.
경험(활동)의 연구 및 일반화. 연구를 수행할 때 경험(조직, 산업, 기술, 의료, 교육학 등)의 연구 및 일반화는 다양한 목적으로 사용됩니다. 기업, 조직, 기관, 기술 프로세스의 기능에 대한 기존 세부 수준 결정 , 실제로 특정 활동 분야의 결점과 병목 현상을 식별하고 과학적 권장 사항 적용의 효과를 연구하고 고급 리더, 전문가 및 전체 팀의 창의적인 검색에서 태어난 새로운 활동 모델을 식별합니다. 연구 대상은 다음과 같습니다. 대량 경험 - 국가 경제의 특정 부문 발전의 주요 추세를 식별합니다. 부정적인 경험 - 일반적인 단점과 병목 현상을 식별합니다. 새로운 긍정적 발견이 확인되고 일반화되는 과정에서 진보된 경험은 과학과 실천의 자산이 됩니다.
모범 사례의 연구 및 일반화는 과학 발전의 주요 원천 중 하나입니다. 이 방법을 사용하면 시급한 과학적 문제를 식별할 수 있고 여러 과학 지식 영역에서 프로세스 개발 패턴을 연구하기 위한 기반을 만들 수 있기 때문입니다. , 주로 소위 기술 과학에서.
추적 방법과 그 종류의 단점은 다음과 같습니다.
- 실증적 방법-행동으로서 경험의 조사, 모니터링, 연구 및 일반화는 상대적입니다. 수동적 역할연구원 -진행중인 프로세스에 적극적으로 영향을 미치지 않고 주변 현실에서 발전한 것만 연구, 추적 및 일반화 할 수 있습니다. 우리는 이러한 단점이 종종 객관적인 상황에 기인한다는 점을 다시 한 번 강조합니다. 이 단점은 실험 작업 및 실험과 같은 개체 변환 방법이 없습니다.
연구 대상을 변형시키는 방법에는 실험 작업과 실험이 있습니다. 그들 사이의 차이점은 연구원 행동의 임의성 정도에 있습니다. 실험 작업이 연구자가 자신의 편의를 고려하여 자신의 재량에 따라 대상을 변경하는 비엄격한 연구 절차라면 실험은 완전히 엄격한 절차이며 연구원은 엄격하게 따라야 합니다. 실험의 요구 사항.
실험적 작업은 이미 언급한 바와 같이 연구 대상을 어느 정도 자의적으로 고의적으로 변경하는 방법입니다. 따라서 지질학자는 우물을 뚫고 구덩이를 파는 등 어떤 방법으로 볼지, 무엇을 찾을지 결정합니다. 같은 방식으로 고고학자, 고생물학자는 발굴 장소와 방법을 결정합니다. 또는 약국에서 신약에 대한 긴 검색이 수행됩니다. 10,000 개의 합성 화합물 중 하나만 약물이됩니다. 또는 예를 들어 농업 경험이 풍부한 작업.
연구 방법으로서의 실험적 작업은 교육학, 경제학 등 인간 활동과 관련된 과학 분야에서 널리 사용되고 있으며 다양한 저작 기법이 시험되고 있다. 또는 실험 교과서, 실험 준비물, 프로토타입을 만든 다음 실제로 테스트합니다.
실험적 작업은 어떤 의미에서 사고 실험과 유사합니다. 여기저기서 "만약 ...?"이라는 질문이 제기됩니다. 정신 실험에서만 상황이 "마음 속에서" 전개되는 반면, 실험 작업에서는 상황이 행동으로 전개됩니다.
그러나 실험 작업은 "시행착오"를 통한 맹목적이고 혼란스러운 탐색이 아닙니다.
실험 작업은 다음 조건에서 과학적 연구 방법이 됩니다.
- 이론적으로 정당한 가설에 따라 과학적으로 얻은 데이터를 기반으로 할 때.
- 심층 분석이 수반되면 결론이 도출되고 이론적 일반화가 생성됩니다.
실험 작업에서는 관찰, 측정, 문서 분석, 동료 검토 등 경험적 연구의 모든 방법-작업이 사용됩니다.
실험 작업은 말하자면 대상 추적과 실험 사이의 중간 위치를 차지합니다.
연구자가 대상에 적극적으로 개입하는 방식이다. 그러나 실험 작업은 특히 특정 혁신의 효과 또는 비효율의 결과만을 일반적인 요약 형식으로 제공합니다. 구현 된 혁신의 어떤 요소가 더 큰 효과를 주는지, 덜 영향을 미치는지, 실험 작업은 이러한 질문에 답할 수 없습니다.
특정 현상의 본질, 그 안에서 일어나는 변화, 그리고 이러한 변화의 이유에 대한 더 깊은 연구를 위해 연구 과정에서 현상과 과정의 발생 조건과 그에 영향을 미치는 요인을 변화시키는 데 의존합니다. 실험은 이 목적을 수행합니다.
실험은 일반적인 경험적 연구 방법(방법-작용)이며, 그 본질은 엄격하게 통제되고 통제된 조건에서 현상과 과정을 연구한다는 것입니다. 모든 실험의 기본 원칙은 일부 요인 중 하나만 각 연구 절차에서 변경하고 나머지는 변경되지 않고 제어 가능한 상태로 유지하는 것입니다. 다른 요인의 영향을 확인할 필요가 있는 경우 다음과 같은 연구 절차가 수행되며 이 마지막 요인은 변경되고 다른 모든 요인은 변경됩니다. 통제된 요인변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
실험 중에 연구원은 새로운 요소를 도입하여 일부 현상의 과정을 의도적으로 변경합니다. 실험자가 도입하거나 변경한 새로운 요인을 실험 요인 또는 독립 변수라고 합니다. 독립변수의 영향으로 변한 요인을 종속변수라고 합니다.
문헌에는 많은 실험 분류가 있습니다. 우선, 연구 대상의 특성에 따라 물리적, 화학적, 생물학적, 심리적 등을 구별하는 것이 일반적입니다. 실험. 주요 목표에 따라 실험은 검증(특정 가설에 대한 경험적 검증)과 검색(제시된 추측, 아이디어를 구축하거나 개선하는 데 필요한 경험적 정보 수집)으로 나뉩니다. 실험 수단과 조건의 성격과 다양성, 그리고 이러한 수단을 사용하는 방법에 따라 직접적인(대상을 연구하기 위해 수단을 직접 사용하는 경우) 모델(모델을 대체하는 경우)을 구분할 수 있습니다. 물체), 필드(자연 조건, 예를 들어 공간에서 ), 실험실(인공 조건에서) 실험.
마지막으로 실험 결과의 차이에 따라 정성적 및 정량적 실험에 대해 말할 수 있습니다. 일반적으로 질적 실험은 특징적인 양 사이의 정확한 정량적 관계를 확립하지 않고 연구 중인 프로세스에 대한 특정 요인의 영향을 식별하기 위해 수행됩니다. 연구 대상 물체의 거동에 영향을 미치는 필수 매개변수의 정확한 값을 보장하기 위해서는 정량적 실험이 필요합니다.
실험 연구 전략의 특성에 따라 다음이 있습니다.
1) "시행 착오"의 방법으로 수행된 실험;
2) 닫힌 알고리즘에 기반한 실험;
3) "블랙 박스" 방법을 사용하여 실험하여 기능에 대한 지식에서 물체의 구조에 대한 지식으로 결론을 내립니다.
4) 구조에 대한 지식을 기반으로 주어진 기능을 가진 샘플을 만들 수 있는 "개방형 상자"를 사용하여 실험합니다.
최근 몇 년 동안 컴퓨터가 인지 수단 역할을 하는 실험이 널리 보급되었습니다. 실제 시스템이 직접 실험이나 재료 모델의 도움을 받는 실험을 허용하지 않을 때 특히 중요합니다. 많은 경우에 컴퓨터 실험은 연구 과정을 극적으로 단순화합니다. 그들의 도움으로 연구 중인 시스템의 모델을 구축함으로써 상황이 "진행"됩니다.
인지 방법으로서의 실험에 대해 이야기할 때 자연 과학 연구에서 중요한 역할을 하는 실험 유형을 한 가지 더 언급하지 않을 수 없습니다. 이것은 정신적 실험입니다. 연구원은 구체적이고 관능적 인 재료가 아니라 이상적인 모델 이미지로 작동합니다. 정신 실험 과정에서 얻은 모든 지식은 특히 실제 실험에서 실제 검증의 대상입니다. 따라서 이러한 유형의 실험은 이론적 지식의 방법에 기인해야 합니다(위 참조). PV 예를 들어 Kopnin은 다음과 같이 씁니다. 과학적 연구결론이 사변적 추론이 아니라 현상에 대한 감각적이고 실제적인 관찰에서 도출될 때만 실제로 실험적입니다. 따라서 때때로 이론적 또는 사고 실험이라고 불리는 것은 실제로 실험이 아닙니다. 사고 실험은 실험의 외형을 취하는 일반적인 이론적 추론입니다.
에게 이론적 방법과학적 지식에는 소위 수학 및 시뮬레이션 실험과 같은 다른 유형의 실험도 포함되어야 합니다. "수학적 실험 방법의 본질은 실험이 고전 실험 방법의 경우와 같이 대상 자체로 수행되는 것이 아니라 해당 수학 섹션의 언어로 설명되어 수행된다는 것입니다." . 시뮬레이션 실험은 실제 실험이 아닌 대상의 동작을 시뮬레이션하여 이상적으로 연구하는 것입니다. 즉, 이러한 유형의 실험은 이상적인 이미지를 사용한 모델 실험의 변형입니다. 수학적 모델링 및 시뮬레이션 실험에 대한 자세한 내용은 아래 세 번째 장에서 설명합니다.
그래서 가장 일반적인 입장에서 연구 방법을 기술하려고 노력했습니다. 당연히 과학 지식의 각 분야에서 연구 방법의 해석과 사용에 있어 특정 전통이 발전했습니다. 따라서 언어학에서의 빈도 분석 방법은 문서 분석 및 측정의 방법-작업에 의해 수행되는 추적 방법(방법-동작)을 가리킬 것입니다. 실험은 일반적으로 확인, 훈련, 통제 및 비교로 나뉩니다. 그러나 그들 모두는 관찰, 측정, 테스트 등 방법-작업에 의해 수행되는 실험(방법-작업)입니다.
과학과 기술에 대한 경험적 연구 방법에는 관찰, 비교, 측정 및 실험이 포함됩니다.
관찰 . 관찰은 사물, 현상, 속성, 상태 등 우리에게 관심 있는 대상에 대한 체계적이고 의도적인 인식으로 이해됩니다. 이것은 일반적으로 다른 경험적 방법의 일부로 작동하는 가장 간단한 방법이지만 많은 과학에서 기상 관측, 관측 천문학 등과 같이 독립적이거나 주요 역할을 합니다. 망원경의 발명은 인간이 이전에는 접근할 수 없었던 거대 세계의 영역까지 관찰을 확장할 수 있게 해 주었고, 현미경의 생성은 마이크로 세계의 침입을 표시했습니다. X선 장치, 레이더, 초음파 발생기 및 기타 많은 기술적 관찰 수단으로 인해 이 연구 방법의 과학적 및 실용적인 가치가 전례 없이 증가했습니다. 심리학, 의학, 체육 및 스포츠에도 자기 관찰과 자기 통제의 방법과 방법이 있습니다. 지식 이론에서 관찰이라는 바로 그 개념은 일반적으로 묵상의 개념의 형태로 나타나며, 그것은 주제의 활동 및 활동 범주와 관련됩니다.
결실을 맺고 생산적이 되려면 관찰이 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
BE 고의의, 즉 과학 활동 및 엔지니어링 관행의 일반적인 목표의 틀 내에서 매우 구체적인 문제를 해결하기 위해 수행됩니다.
BE 체계적인즉, 연구의 목표와 목표뿐만 아니라 대상의 특성에서 발생하는 특정 계획, 계획에 따른 관찰로 구성됩니다.
BE 목적이 있는즉, 관심 있는 대상에만 관찰자의 주의를 고정하고 관찰 작업을 벗어나는 대상에 머물지 않도록 합니다. 개체의 개별 세부 사항, 측면, 측면, 부분에 대한 인식을 목표로하는 관찰을 고정이라고하며 반복 관찰 대상 전체를 덮는 것을 변동이라고합니다. 결국 이러한 유형의 관찰을 조합하면 대상에 대한 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.
BE 활동적인즉, 관찰자가 의도적으로 특정 세트 중에서 자신의 작업에 필요한 대상을 검색할 때 자신의 지식, 경험의 축적에 의존하면서 자신에게 관심 있는 개별 측면, 속성, 이러한 대상의 측면을 고려합니다. 그리고 기술.
BE 체계적인즉, 관찰자가 다양하거나 엄격하게 규정된 조건에서 사전에 생각한 명확한 계획에 따라 무작위로 산발적으로가 아니라 지속적으로 관찰을 수행하는 경우입니다.
비교 - 이것은 가장 일반적이고 보편적인 인식 방법 중 하나입니다. 잘 알려진 격언 "비교를 통해 모든 것이 알려져 있습니다"가 이에 대한 가장 좋은 증거입니다. 비교는 일반적으로 연구 대상인 다양한 종류의 대상과 현상, 측면과 측면 간의 유사점과 차이점을 설정하는 것입니다. 비교 결과 주어진 순간이나 역사에서 두 개 이상의 개체에 내재 된 공통점이 설정됩니다. 역사적 성격의 과학에서 비교는 비교 역사라고 불리는 주요 연구 방법 수준으로 발전했습니다. 일반적인 것을 드러내고 현상을 반복하는 것은 자연의 지식에 이르는 길의 단계입니다.
비교가 결실을 맺기 위해서는 두 가지 기본 요구 사항을 충족해야 합니다. 이러한 측면과 측면, 객관적인 공통성이 있는 대상 전체를 비교해야 합니다. 비교는 주어진 연구 또는 기타 작업에 필수적인 가장 중요한 기능을 기반으로 해야 합니다. 본질적이지 않은 근거에 대한 비교는 오해와 오류로 이어질 수 있습니다. 이와 관련하여 "유추에 의한" 결론에 주의해야 합니다. 프랑스인들은 심지어 “비교는 증거가 아니다!”라고 말합니다.
연구원, 엔지니어, 설계자에게 관심 대상은 제3의 대상을 통해 직간접적으로 비교할 수 있습니다. 첫 번째 경우에는 질적 평가를받습니다 : 많음 - 적음, 밝음 - 어두움, 높음 - 낮음, 가까움 - 멀기 등. 사실, 여기에서도 가장 간단한 양적 특성을 얻을 수 있습니다. 시간 등 표준, 측정, 규모의 역할에 세 번째 개체가 있는 경우 특히 가치 있고 더 정확한 양적 특성을 받습니다.
측정 역사적으로 관찰과 비교를 통해 진화했습니다. 그러나 단순 비교와 달리 보다 효율적이고 정확합니다. 레오나르도 다빈치, 갈릴레오 갈릴레이, 아이작 뉴턴이 시작한 현대 자연 과학은 측정의 사용 덕분에 번성했습니다. 현상에 대한 정량적 접근의 원칙을 선포한 사람은 갈릴레오였으며, 그에 따라 물리적 현상에 대한 설명은 정량적 척도인 수를 가진 양에 기반해야 합니다. 그는 자연의 책이 수학의 언어로 쓰여졌다고 믿었다. 엔지니어링, 설계 및 건설 방법은 동일한 라인을 계속합니다.
측정은 주어진 연구자 또는 모든 과학자 및 실무자가 표준으로 인정하는 측정 단위와 비교하여 개체의 일부 특성에 대한 수치를 결정하는 절차입니다. 아시다시피 시간, 미터, 그램, 볼트, 비트 등과 같은 다양한 종류의 물체의 주요 특성을 측정하기 위한 국제 및 국가 단위가 있습니다. day, pood, pound, verst, mile 등 측정은 다음과 같은 기본 요소가 있음을 의미합니다. 측정 대상, 측정 단위, 즉 저울, 측정, 표준; 측정 장치; 측정방법; 관찰자.
측정은 직접적이거나 간접적입니다. 직접 측정의 경우 측정 프로세스 자체에서 결과를 직접 얻습니다(예: 길이, 시간, 무게 측정 등 사용). 간접 측정의 경우 이전에 직접 측정으로 얻은 다른 값을 기준으로 필요한 값이 수학적으로 결정됩니다. 예를 들어 신체의 비중, 면적 및 부피를 얻으십시오. 올바른 양식, 신체의 속도와 가속도, 힘 등
측정을 통해 경험적 법칙과 근본적인 세계 상수를 찾고 공식화할 수 있습니다. 이와 관련하여 전체 과학 이론 형성의 원천이 될 수 있습니다. 따라서 튀코 브라헤의 행성 운동에 대한 장기 측정은 나중에 요하네스 케플러가 잘 알려진 행성 운동의 세 가지 경험적 법칙의 형태로 일반화할 수 있도록 했습니다. 화학에서의 원자량 측정은 드미트리 멘델레예프가 그의 유명한 화학 주기 법칙 등을 공식화한 기초 중 하나였습니다. 측정은 현실에 대한 정확한 정량적 정보를 제공할 뿐만 아니라 이론에 새로운 정성적 고려 사항을 도입할 수 있게 합니다. 이것은 결국 아인슈타인의 상대성 이론을 만들기 위한 Michelson-Morley 실험에서 빛의 속도 측정으로 일어났습니다. 예제는 계속됩니다.
측정 값의 가장 중요한 지표는 정확도입니다.
측정의 정확성은 사용 가능한 도구, 기능 및 품질, 사용된 방법 및 연구원 자체의 교육에 따라 달라집니다. 정확도 수준에 대한 특정 요구 사항이 있음을 명심하십시오. 물체의 특성과 인지, 디자인, 엔지니어링 또는 엔지니어링 작업의 요구 사항을 따라야 합니다. 따라서 엔지니어링 및 건설 분야에서는 질량, 길이 등의 측정을 지속적으로 처리합니다. 그러나 대부분의 경우 여기에서는 절대 정확도가 필요하지 않으며 건물지지 기둥의 무게가 일반적으로 우스꽝스러워 보일 것입니다. 1000분의 1그램까지 확인되었습니다. 대규모 모집단에서 발생하는 것처럼 무작위 편차와 관련된 방대한 물질을 측정하는 문제도 있습니다. 이러한 현상은 생물학적, 사회적, 경제적 및 기타 유사한 대상에 대한 마이크로 세계의 대상에 일반적입니다. 여기서 확률적 방법의 형태로 랜덤 및 그 분포의 처리를 특별히 지향하는 통계적 평균 및 방법에 대한 검색이 적용 가능합니다. 무작위적이고 체계적인 측정 오류를 제거하고 기기의 특성 및 관찰자 자신과 관련된 오류 및 오류를 식별하기 위해 특수한 수학적 오류 이론이 개발되었습니다.
기술 발전과 관련하여 20세기에는 관찰자의 존재가 배제된 공격적인 환경에서 빠른 프로세스 조건에서 측정하는 방법이 특히 중요해졌습니다. 정보의 컴퓨터 처리 및 측정 프로세스 제어뿐만 아니라 자동 및 전기 측정 방법이 여기에서 구출되었습니다. NNSTU뿐만 아니라 러시아 과학 아카데미 시베리아 지부의 Novosibirsk Institute of Automation and Electrometry의 과학자들의 개발이 그들의 창조에서 뛰어난 역할을했습니다. 이것은 세계적인 수준의 결과였습니다.
관찰 및 비교와 함께 측정은 일반적으로인지 및 인간 활동의 경험적 수준에서 널리 사용되며 가장 발전되고 복잡하며 중요한 방법 인 실험적 방법의 일부입니다.
실험 . 실험은 대상을 연구하고 변형하는 방법으로 이해되며, 연구원은 속성, 특성, 관심 측면을 식별하는 데 필요한 인공 조건을 생성하고 자연 과정의 과정을 의식적으로 변경하면서 조절하고 측정함으로써 대상에 적극적으로 영향을 미칩니다. 그리고 관찰. 이러한 조건을 만드는 주요 수단은 다양한 장치와 인공 장치입니다. 실험은 경험적 지식과 다양한 종류의 대상에 대한 가장 복잡하고 포괄적이며 효과적인 방법입니다. 그러나 그 본질은 복잡성이 아니라 대상의 연구 및 변형 과정과 상태 동안 규제 및 통제를 통한 목적성, 사전 계획 및 개입에 있습니다.
실험의 특징은 사물의 본질을 가리는 모든 부수적 요인이 거의 완전히 제거되었을 때 비교적 순수한 형태로 사물을 연구하고 변형시킬 수 있다는 것입니다. 이를 통해 현실의 대상을 연구할 수 있습니다. 극한 상황즉, 초저온 및 초고온, 압력 및 에너지, 프로세스 속도, 전기장 및 자기장 강도, 상호 작용 에너지에서. 이러한 조건에서 평범한 사물의 예상치 못한 놀라운 속성을 드러내고 그 본질과 변형 메커니즘을 더 깊이 파고들 수 있습니다.
극한 조건에서 발견되는 현상의 예로는 저온에서의 초유동성과 초전도성이 있습니다. 실험의 가장 중요한 장점은 이전에 얻은 결과의 정확성, 신뢰성 및 실질적인 중요성을 높이기 위해 다양한 조건에서 물체의 특성에 대한 관찰, 측정, 테스트를 반복적으로 수행할 때 반복성이었습니다. 일반적으로 새로운 현상이 존재합니다.
실험은 다음과 같은 상황에서 사용됩니다. 개체의 이전에 알려지지 않은 속성과 특성을 감지하려고 할 때 이것은 연구 실험입니다. 특정 이론적 입장, 결론 및 가설의 정확성을 확인할 때-이론에 대한 테스트 실험; 이전에 수행한 실험의 정확성을 확인할 때 - 경험론에 대한 테스트 실험; 교육 시범 실험.
관찰, 측정 및 실험은 주로 다양한 기기를 기반으로 합니다. 무엇인가요 장치연구를 위한 역할 측면에서? 넓은 의미에서 장치는 인위적, 기술적 수단 및 정량적 측면에서 관심 있는 모든 현상, 속성, 상태, 특성을 연구하고 탐지를 위해 엄격하게 정의된 조건을 생성할 수 있는 다양한 종류의 장치로 이해됩니다. , 구현 및 규제; 동시에 관찰과 측정을 수행할 수 있는 장치.
장치에서 특별히 생성하기 위해 참조 시스템을 선택하는 것도 똑같이 중요합니다. 아래에 참조 시스템정신적으로 초기, 기본 및 육체적으로 쉬고 움직이지 않는 것으로 간주되는 대상을 이해합니다. 이것은 판독을 위해 다른 척도를 사용하여 수행된 측정에서 명확하게 나타납니다. 예를 들어, 천문 관측에서 이것은 지구, 태양, 조건부 고정 별입니다. 물리학자들은 "실험실"을 관찰 및 측정 장소와 일치하는 기준 틀이라고 부릅니다. 장치 자체에서 기준 시스템은 측정 장치의 중요한 부분이며, 관찰자가 예를 들어 화살표의 편차 또는 눈금 시작 부분의 광 신호를 고정하는 눈금에 조건부로 눈금이 매겨진 측정 눈금자입니다. 디지털 측정 시스템에서 우리는 여기에서 사용된 셀 수 있는 측정 단위 세트의 기능에 대한 지식을 기반으로 관찰자에게 알려진 기준점을 여전히 가지고 있습니다. 눈금자, 다이얼이 있는 시계, 대부분의 전기 계량기 및 온도계에 간단하고 명확한 저울을 사용할 수 있습니다.
측정과 실험을 위한 장치의 생성과 새로운 장치의 발명은 오랫동안 과학자와 엔지니어에게 특별한 활동 영역이었으며 훌륭한 경험과 재능이 필요했습니다. 오늘날 그것은 또한 생산, 무역 및 관련 마케팅의 현대적이고 더욱 활발하게 발전하는 분야입니다. 기술, 과학 및 기술 도구의 산물로서의 도구 및 장치 자체, 품질 및 수량은 실제로 특정 국가 및 경제의 발전 정도를 나타내는 지표입니다.
