Осуществляя определения, важно руководствоваться так же требованием раскрывать лишь основное содержание определяемого термина.
Классификация как метод научного познания. Естественные и искусственные классификации.
Классификация (от лат classis – разряд, класс facio – делаю, раскладываю), разбиение множества (класса) объектов на подмножества (подклассы) по определенным признакам. В научной К свойства объекта поставлены в функциональную связь с его положением в определ системе. Различают искусственную и естеств К: в отличии от искусственной (в ее основе, как правило, лежат не существенные сходства и различия объекта, для систематизации предметов, алфав.каталог), в естеств К по максим количеству существенных признаков объекта, определяется его положение в системе (напр, естеств система организмов, периодическая система элементов Менделеева). Развитие науки связано с переходом от дискриптивных К (упорядочивающих в удобной форме накопленные эмпирич результаты) к структурным (сущностным) К (позволяющим раскрыть сущность классифицируемых объектов).
К всегда устанавливает определенный порядок в исследуемой области, разбивает ее на группы, чтобы упорядочить область и обозримо ее рассмотреть. Логическая основа классификации – логическая операция деления объема понятия. Понятие – это форма мысли, которая является результатом мысленного выделения однотипых предметов некоторого множества по общим и существенным признакам. Понятия выражаются отдельными словами и словосочетаниями. Каждое понятие имеет объем и содержание. Объем понятия – это совокупность предметов понятия. Содержание понятия – это совокупность признаков, на основе которой объекты выделены и обобщены в понятии. М/у содержанием и объемом понятия есть связь в виде закона обратного отношения: чем больше содержание понятия, тем меньше круг объектов фигурирующих в нем, и наоборот чем больше объем, тем уже содержание. Деление объема понятия – это разделение объема понятия на подклассы, представляющие подвиды предметов мысленных понятий. Эта операция включает: (1) основание деления понятия – это признак по которому производится разбиение, это варьируемый признак, (2) делимое понятие – это объем который необходимо разбить на подклассы, (3) результат деления. Различают правильное и неправильное деление и чтобы деление было правильным необходимо соблюдать правила: 1) деление должно вестись только по одному основанию; 2) явление д б соразмерным или исчерпывающим, т е совокупность объемов деления д.б. равной исходному объему деления; 3) недопустимо деление с излишним членом; 4) члены деления должны взаимно исключать друг друга; 5) деление д.б. непрерывным, т е нельзя делать скачков в делении. Выделяют два вида деления: (1) По виду изменения некоторого признака. (2) Дихометрическое деление – это деление в котором в качестве основания деления служит наличие или отсутствие заданного признака.
Классификация – это и есть операция деления объема понятия. Это либо отдельное деление или совокупность делений. Классификацию понимают как многоуровневую и разветвленную систему. Классификацией обычно называют деление объектов, которые являются объектами изучения той или иной науки. К обычно не применяет диахометрическое деление (иначе говоря, объем делимого понятия делится на два противоречащих друг другу понятия: А и не-А; далее возможно что А делится на В и не-В и т.д.). Пример классической К – это таблица Менделеева.
Порою классификацию и деление путают, их рассматривают как синонимы. Они во многом похожи, однако надо видеть и различия.
Приведенные виды деления действительно могут быть охарактеризованы как виды так называемой таксономической классификации. Однако все большее распространение получают мериологические классификации. В отличие от таксономического деления, в процессе которого выявляются виды предметов некоторого рода, в мериологическом делении выделяются части предмета. Например. Автомат состоит из приклада, казенной части, ствола и других частей. Можно считать, что таксономическое и мериологическое деления взаимосвязаны и имеют взаимные переходы. Но следует также сказать что логические процедуры деления понятий и классификации являются окончательно разработанными.
Дедукция и индукция как методы научного познания.
Вопрос об использовании индукции и дедукции в качестве методов познания обсуждался на протяжении всей истории философии. Под индукцией чаще всего понималось движение познания от фактов к утверждениям общего характера, а под дедукцией – движение мысли от общих утверждений к менее общим, в том числе к утверждениям об отдельных предметах. Часто эти методы противопоставлялись друг другу и рассматривались в отрыве от других средств познания. Так Ф Бэкон считал основным методом познания индукцию, а Р Декарт – дедукцию вместе с интуицией. Однако в эпоху Нового времени эти крайние точки зрения начали преодолеваться. Так, Галилей, Ньютон, Лейбниц, признавая за опытом, а значит и за индукцией большую роль в познании, отмечали в месте с тем, что процесс движения от фактов к законам не является чисто логическим процессом, а включает в себя интуицию. Они отводили важную роль дедукции при построении и проверке научных теорий и отмечали, что в научном познании важное место занимает гипотеза, не сводимая к индукции и дедукции. Однако полностью преодолеть противопоставление индуктивного и дедуктивного методов познания долгое время не удавалось. В совр науч познании противопоставление индукции и дедукции как методов познания теряет смысл, поскольку они не рассматриваются как единственные методы. В познании важную роль играют другие методы, а также приемы, принципы и формы (напр абстрагирование, идеализакция, проблема, гипотеза и т.д.).
Индукция представляет собой умозаключение в котором заключение не вытекает логически из посылок, и истинность посылок не гарантирует истинность заключения. Из истинных посылок индукция дает вероятностное заключение. Общая индукция – это индукция в которой переходят от знания о нескольких предметах к знаниям о их совокупности. Это типичная индукция. Именно общая индукция дает нам общее знание. Общая индукция м.б. представлена двумя видами: (1) полная индукция – это умозаключение от знания об отдельных предметах класса к знанию о всех предметах класса, предполагающее исследование каждого предмета этого класса: А1 имеет признак В, А2 имеет признак В,..., Аn имеет признак В, множество А1,..., Аn это весь класс А => вероятно что все объекты типа А имеют признак В; (2) Умозаключение от знания лишь о некоторых предметах класса к знанию о всех предметах класса называют неполной индукцией.
Статистическая не полная индукция. Делается выборка Аn +n из совокупности предметов А, в этой выборке элементы А1,..., Аn обладают признаком В, а элементы Аn+1,..., Аn+n не имеют признака В, из этого следует вывод, что объекты А могут иметь свойство В с вероятностью n/(n+n) – общее число наблюдений.
В отличии от индуктивных умозаключений, которые лишь наводят на мысль, посредством дедуктивных умозаключений выводят некоторую мысль из других мыслей. Дедуктивные умозаключения: условнокатегорические, разделительно-категорические, дилеммы, условные умозаключения и т.д.
Эмпирическое знание: данные наблюдения, эмпирические факты, эмпирические законы. Методы научно-эмпирического исследования.
В структуре научного знания выделяют прежде всего два уровня знания – эмпирический и теоретический. Им соответствуют два взаимосвязанных, но в то же время специфических вида познавательной деятельности: эмпирическое и теоретическое исследование. Эмпирическое знание имеет сложную структуру и можно выделить по меньшей мере два подуровня: наблюдений и эмпирических фактов.
Данные наблюдения содержат первичную информацию, которую мы получаем непосредственно в процессе наблюдения за объектом. Эта информация дана в особой форме – в форме непосредственных чувственных данных субъекта наблюдения, которые фиксируются в форме протоколов наблюдения. Протоколы наблюдения выражают информацию, получаемую наблюдателем, в языковой форме. В протоколах указывается кто осущ-ет наблюдение, с помощью каких приборов, даются характеристики прибора.Это не случайно поскольку в данных наблюдений наряду с объективной информацией о явлениях содержится некоторый пласт субъективной информации, зависящий от условий наблюдения, приборов и т.д. Приборы могут давать ошибки, поэтому данные наблюдения еще не являются достоверным знанием, и на них на может опираться теория. Базисом теории являются эмпирические факты. В отличии от данных наблюдения – это всегда достоверная, объективная информация; это такое описание явлений и связей м/у ними, где сняты субъективные наслоения. Поэтому переход от наблюдений к фактам сложный процесс. Этот процесс предполагает следующие познавательные операции. (1) рациональную обработку данных наблюдения и поиск в них устойчивого, инвариантного содержания. Для формирования факта необходимо сравнить наблюдения выделить повторяющиеся, устранить случайные и с погрешностью. (2) для установления факта необходимо истолкование выявляемого в наблюдениях инвариантного содержания. В процессе такого истолкования широко используются ранее полученные теоретические знания. В формировании факта участвуют знания, которые проверены независимо от теории, а факты дают стимул для образования новых теоретических знаний, которые в свою очередь, если они достоверны, могут снова участвовать в формировании новейших фактов, и т.п.