Käytetään erilaisia ​​menetelmiä. Empiirinen tutkimus on erillinen menetelmäryhmä, joka sisältää epäsuoran tai suoran ilmiön tutkimisen aikana saadun tiedon keräämisen. Muita menetelmiä ovat organisatoriset, tulkinnalliset ja tietojenkäsittelymenetelmät. On myös huomattava, että on tärkeää erottaa tieteellinen empiirinen tutkimus teoreettisesta tutkimuksesta.

Empiirisen ja teoreettisen tutkimuksen erot

Kirjaimellisesti "empiirinen" tarkoittaa "empiirisesti saatua", toisin sanoen empiiristä tutkimusta - tiettyä tietoa, joka on saatu kohteen tutkimuksen aikana. Empiirisessä tutkimuksessa on siis suora yhteys tutkijan ja tutkittavan kohteen välillä. Teoreettinen tutkimus tapahtuu karkeasti sanottuna henkisellä tasolla. Empiirinen kognitio käyttää pääasiallisina kokeiluja ja todellisten kohteiden havainnointia (tutkimustavien ilmiöiden suoraa vaikutusta tai havainnointia). Empiirinen tutkimus on ennen kaikkea subjektiivisten komponenttien vaikutuksen poissulkemista kognition tulokseen. Teoreettiselle tiedolle tässä suhteessa on ominaista suurempi subjektiivisuus, ideaalikuvien ja esineiden kanssa toimiminen.

Empiirinen tieteellinen tutkimus sisältää tutkimusmenetelmät (havainnointi ja kokeilu); näillä menetelmillä saadut tulokset (faktatiedot); erilaisia ​​menettelyjä saatujen tulosten ("raakadata") muuntamiseksi malleiksi, riippuvuuksiksi, faktoiksi. empiirinen tutkimus ei ole vain kokeen suorittamista; tämä on monimutkainen prosessi, jossa tieteelliset hypoteesit vahvistetaan tai kumotaan, uusia malleja tunnistetaan jne.

Tasot empiirinen tutkimus

Empiirinen tutkimus, kuten mikä tahansa muu menetelmä, koostuu useista vaiheista, joista jokainen on tärkeä objektiivisen tiedon saamiseksi. Listataanpa empiirisen tutkimuksen päävaiheet. Kun tavoite on asetettu, tutkimustavoitteet muotoiltu ja hypoteesi on esitetty, tutkija siirtyy suoraan faktojen hankintaprosessiin. Tämä on empiirisen tutkimuksen ensimmäinen vaihe, jolloin havainnointi- tai kokeellinen data tallennetaan työprosessin aikana. Päällä tässä vaiheessa saadut tulokset arvioidaan tarkasti; kokeilija yrittää tehdä tiedoista mahdollisimman objektiivista ja poistaa ne sivuvaikutuksista.

Empiirisen tutkimuksen toisessa vaiheessa käsitellään ensimmäisessä vaiheessa saadut tulokset. Tässä vaiheessa tulokset läpikäyvät ensikäsittelyn erilaisten kuvioiden ja yhteyksien löytämiseksi. Täällä tiedot luokitellaan, luokitellaan eri tyyppeihin ja saadut tulokset kuvataan erityisellä tieteellisellä terminologialla. Siten minkä tahansa ilmiön tai kohteen empiirinen tutkimus on erittäin informatiivinen. Tällaisen todellisuustiedon aikana on mahdollista johtaa tärkeitä malleja, luoda tietty luokittelu ja tunnistaa ilmeisiä yhteyksiä esineiden välillä.

Ukrainan opetus- ja tiedeministeriö

Donbassin osavaltion teknillinen yliopisto

Johdon tiedekunta

ABSTRAKTI

tieteenalalla: "Tietteellisen tutkimuksen metodologia ja organisointi"

aiheesta: "Empiiriset tutkimusmenetelmät"

JOHDANTO

6. Menetelmät, jotka sisältävät työskentelyn saadun empiirisen tiedon kanssa

7. Metodologiset näkökohdat

KIRJALLISUUS

JOHDANTO

Nykytiede on saavuttanut nykyisen tasonsa pitkälti työkalusarjansa - tieteellisen tutkimuksen menetelmien - kehityksen ansiosta. Kaikki olemassa olevat tieteelliset menetelmät voidaan jakaa empiirisiin ja teoreettisiin. Niiden suurin samankaltaisuus on yhteinen tavoite - totuuden selvittäminen, suurin ero on lähestymistapa tutkimukseen.

Tutkijoita, jotka pitävät empiiristä tietoa pääasiallisena, kutsutaan "käytännöiksi" ja teoreettisen tutkimuksen kannattajia "teoreetikoiksi". Kahden vastakkaisen tiedekunnan syntyminen johtuu teoreettisen tutkimuksen tulosten ja käytännön kokemusten välisestä toistuvasta ristiriidasta.

Tieteen historiassa on noussut esiin kaksi äärimmäistä kantaa tieteellisen tiedon empiirisen ja teoreettisen tason välisestä suhteesta: empirismi ja skolastinen teoretisointi. Empirismin kannattajat supistavat tieteellisen tiedon kokonaisuutena empiiriselle tasolle, vähättelevät tai hylkäävät kokonaan teoreettisen tiedon. Empirismi absolutisoi tosiasioiden roolin ja aliarvioi ajattelun, abstraktioiden ja periaatteiden roolin niiden yleistämisessä, mikä tekee objektiivisten lakien tunnistamisen mahdottomaksi. Sama tulos saavutetaan myös silloin, kun hän tunnistaa paljaiden faktojen riittämättömyyden ja teoreettisen ymmärryksensä tarpeen, mutta ei osaa toimia käsitteiden ja periaatteiden kanssa tai tekee sitä kritiikittömästi ja tiedostamatta.

1. Menetelmät empiirisen objektin eristämiseksi ja tutkimiseksi

Empiiriset tutkimusmenetelmät sisältävät kaikki ne menetelmät, tekniikat, menetelmät kognitiivinen toiminta, sekä käytännön sisällön tai sen välittömän tuloksen muodostavan tiedon muotoilua ja konsolidointia. Ne voidaan jakaa kahteen alaryhmään: menetelmät empiirisen objektin eristämiseksi ja tutkimiseksi; saadun empiirisen tiedon käsittely- ja systematisointimenetelmät sekä tämän tiedon vastaavat muodot. Tämä voidaan esittää käyttämällä luetteloa:

⁻ havainnointi - menetelmä tietojen keräämiseksi, joka suoritetaan perustietojen rekisteröinnin ja tallentamisen perusteella;

⁻ perusdokumentaation tutkiminen – perustuu suoraan aiemmin tallennettujen dokumentoitujen tietojen tutkimiseen;

⁻ vertailu – voit verrata tutkittavaa kohdetta analogiseen;

⁻ mittaus - menetelmä tutkittavan kohteen ominaisuuksien indikaattoreiden todellisten numeeristen arvojen määrittämiseksi käyttämällä sopivia mittayksiköitä, esimerkiksi wattia, ampeeria, ruplaa, standardituntia jne.;

⁻ normatiivinen – sisältää joukon tiettyjä vakiintuneita standardeja, joiden vertailun kanssa järjestelmän todelliset indikaattorit mahdollistavat järjestelmän yhteensopivuuden esimerkiksi hyväksytyn käsitteellisen mallin kanssa; standardit voivat: määrittää toimintojen koostumuksen ja sisällön, niiden toteuttamisen työvoiman, henkilöstön määrän, tyypin jne. toimia normien määrittelyn standardeina (esim. materiaali-, rahoitus- ja työvoimakustannukset, ohjattavuus, sallittujen johtamistasojen lukumäärä, tehtävien suorittamisen työvoimaintensiteetti) ja konsolidoidut arvot, jotka määritetään suhteessa mihin tahansa monimutkaiseen indikaattoriin (esimerkiksi käyttöpääoman kiertonopeusstandardi; kaikkien normien ja standardien on katettava koko järjestelmä on tieteellisesti perusteltu, edistyksellinen ja lupaava);

⁻ kokeilu - perustuu tutkittavan kohteen tutkimukseen sille keinotekoisesti luoduissa olosuhteissa.

Näitä menetelmiä harkittaessa tulee ottaa huomioon, että luettelossa ne on järjestetty tutkijan aktiivisuuden lisääntymisasteen mukaan. Tietenkin havainnointi ja mittaus sisältyvät kaikentyyppisiin kokeisiin, mutta niitä on myös pidettävä itsenäisinä menetelminä, jotka ovat laajalti edustettuina kaikissa tieteissä.

2. Empiirisen tieteellisen tiedon havainnointi

Havainnointi on ensisijaista ja alkeellista kognitiivinen prosessi tieteellisen tiedon empiirisellä tasolla. Tieteellisenä havainnointina se koostuu tarkoituksenmukaisesta, organisoidusta, systemaattisesta ulkomaailman esineiden ja ilmiöiden havaitsemisesta. Tieteellisen havainnon piirteet:

Luottaa kehitettyyn teoriaan tai yksittäisiin teoreettisiin säännöksiin;

Ratkaisee tiettyä teoreettista ongelmaa, asettaa uusia ongelmia, esittää uusia tai testaa olemassa olevia hypoteeseja;

On perusteltua, järjestelmällistä ja organisoitua;

Se on systemaattista, satunnaiset virheet poissulkevat;

Käyttää erityisiä havainnointilaitteita - mikroskooppeja, teleskooppeja, kameroita jne., mikä laajentaa merkittävästi havainnoinnin laajuutta ja ominaisuuksia.

Yksi tärkeitä ehtoja tieteellinen havainto on, että kerätyt tiedot eivät ole luonteeltaan vain henkilökohtaisia, subjektiivisia, vaan ne ovat samoilla ehdoilla toisen tutkijan käsissä. Kaikki tämä kertoo tarvittavasta tarkkuudesta ja perusteellisuudesta tämän menetelmän soveltamisessa, jossa tietyn tiedemiehen rooli on erityisen merkittävä. Tämä tiedetään ja on sanomattakin selvää.

Tieteessä on kuitenkin tapauksia, joissa löydöt tehtiin havaintotulosten epätarkkuuksien ja jopa virheiden vuoksi. T

Teoria tai hyväksytty hypoteesi mahdollistaa kohdistetun havainnoinnin ja sen löytämisen, mikä jää huomaamatta ilman teoreettista ohjausta. On kuitenkin muistettava, että teorialla tai hypoteesilla "aseistautunut" tutkija on melko puolueellinen, mikä toisaalta tekee etsinnästä tehokkaampaa, mutta toisaalta voi karsia pois kaikki ristiriitaiset ilmiöt, jotka eivät sopii tähän hypoteesiin. Metodologian historiassa tämä seikka synnytti empiirisen lähestymistavan, jossa tutkija pyrki täysin vapautumaan kaikista hypoteeseista (teoriasta) havainnoinnin ja kokemuksen puhtauden takaamiseksi.

Tarkkailussa kohteen toiminta ei ole vielä suunnattu tutkimuksen kohteen muuntamiseen. Kohde pysyy päämäärätietoisen muutoksen ja tutkimuksen ulottumattomissa tai on tietoisesti suojattu mahdollisilta vaikutuksilta sen luonnollisen tilan säilyttämiseksi, ja tämä on havaintomenetelmän tärkein etu. Havainnointi, varsinkin mittauksen mukaan lukien, voi saada tutkijan olettamaan välttämättömän ja luonnollisen yhteyden, mutta sinänsä se on täysin riittämätön väittämään ja todistamaan tällaista yhteyttä. Laitteiden ja instrumenttien käyttö laajentaa rajattomasti havainnointimahdollisuuksia, mutta ei poista joitakin muita puutteita. Havainnossa säilytetään havainnoinnin riippuvuus tutkittavasta prosessista tai ilmiöstä. Tarkkailija ei voi havainnoinnin rajoissa pysytellen muuttaa kohdetta, hallita sitä ja valvoa sitä tiukasti, ja tässä mielessä hänen aktiivisuus havainnoissa on suhteellista. Samanaikaisesti havainnon valmisteluprosessissa ja sen toteutuksen aikana tiedemies turvautuu yleensä organisatorisiin ja käytännön toimiin kohteen kanssa, mikä tuo havainnon lähemmäksi koetta. Toinen asia on ilmeinen - havainnointi on välttämätön osa minkä tahansa kokeen, ja sitten sen tehtävät ja toiminnot määritetään tässä yhteydessä.

3. Tiedon hankkiminen empiirisellä menetelmällä

empiirinen objektitutkimustieto

Tekniikoita kvantitatiivisen tiedon saamiseksi edustavat kahden tyyppiset operaatiot - laskenta ja mittaus diskreetin ja jatkuvan objektiivisten erojen mukaisesti. Menetelmänä tarkan kvantitatiivisen tiedon saamiseksi laskentaoperaatiossa määritetään erillisistä elementeistä koostuvat numeeriset parametrit ja luodaan yksi yhteen vastaavuus ryhmän muodostavan joukon elementtien ja numeeristen etumerkkien välille, joilla laskenta suoritetaan. Luvut itsessään kuvastavat objektiivisesti olemassa olevia määrällisiä suhteita.

On ymmärrettävä, että numeeriset muodot ja merkit suorittavat erilaisia ​​tehtäviä sekä tieteellisessä että jokapäiväisessä tiedossa, joista kaikki eivät liity mittaukseen:

Ne ovat nimeämiskeinoja, ainutlaatuisia tarroja tai käteviä tunnistemerkkejä;

Ne ovat laskentaväline;

Toimii merkkinä, joka osoittaa tietyn paikan tietyn ominaisuuden järjestetyssä astejärjestelmässä;

Ne ovat keino luoda tasa-arvo välit tai erot;

Ne ovat merkkejä, jotka ilmaisevat ominaisuuksien välisiä kvantitatiivisia suhteita, eli välineitä ilmaista määriä.

Kun tarkastellaan erilaisia ​​numeroiden käyttöön perustuvia asteikkoja, on tarpeen erottaa nämä toiminnot, jotka vuorotellen suoritetaan joko erityisellä symbolisella numeromuodolla tai numeroilla, jotka toimivat vastaavien numeeristen muotojen semanttisina arvoina. Tästä näkökulmasta on selvää, että nimeämisasteikot, joista esimerkkejä ovat urheilijoiden numerointi joukkueissa, autot Liikennevirastossa, bussi- ja raitiovaunureitit jne., eivät ole mittaa eivätkä edes inventaariota, koska tässä on numeerisia muotoja. suorittaa nimeämistehtävän, mutta ei laskuja.

Vakava ongelma on edelleen mittausmenetelmä sosiaalisissa ja humanistiset tieteet. Nämä ovat ennen kaikkea vaikeudet kerätä kvantitatiivista tietoa monista sosiaalisista, sosiopsykologisista ilmiöistä, joiden mittaamiseen monissa tapauksissa ei ole objektiivisia, instrumentaalisia keinoja. Menetelmät diskreettien elementtien eristämiseksi ja itse objektiivinen analyysi ovat myös vaikeita, ei pelkästään kohteen ominaisuuksien vuoksi, vaan myös ei-tieteellisten arvotekijöiden - ennakkoluulojen - häiriöiden vuoksi. tavallinen tietoisuus, uskonnollinen maailmankatsomus, ideologiset tai yrityskiellot jne. Tiedetään, että monet niin sanotut arvioinnit, esimerkiksi opiskelijoiden tiedot, osallistujien suoritukset kilpailuissa ja kilpailuissa korkeimmallakin tasolla, riippuvat usein pätevyydestä, rehellisyydestä, yritystoiminnasta opettajien, tuomareiden ja tuomariston jäsenten henki ja muut subjektiiviset ominaisuudet. Ilmeisesti tällaista arviointia ei voida kutsua mittaukseksi sanan varsinaisessa merkityksessä, joka sisältää, kuten mittaustiede määrittelee - metrologian, tietyn suuren vertaamisen fysikaalisen (teknisen) menetelmän avulla yhteen tai toiseen hyväksytty standardi - mittayksiköt ja tarkan kvantitatiivisen tuloksen saaminen.

4. Kokeilu - tieteen perusmenetelmä

Sekä havainto että mittaus sisältyvät sellaiseen monimutkaiseen tieteen perusmenetelmään kuin kokeilu. Toisin kuin havainnolla, kokeelle on ominaista tutkijan puuttuminen tutkittavien esineiden asemaan, erilaisten instrumenttien ja kokeellisten keinojen aktiivinen vaikutus tutkimuskohteeseen. Kokeilu on harjoitusmuoto, jossa yhdistyvät luonnonlakien mukainen esineiden vuorovaikutus ja ihmisen keinotekoisesti järjestämä toiminta. Empiirisen tutkimuksen menetelmänä tämä menetelmä olettaa ja mahdollistaa seuraavien toimenpiteiden suorittamisen ratkaistavan ongelman mukaisesti:

₋ objektin konstruointi;

₋ eristää tutkimuskohde tai -kohde, eristää sen olemusta hämärtävien sivuilmiöiden vaikutuksesta, tutkia sitä suhteellisen puhtaassa muodossa;

₋ alkuperäisten teoreettisten käsitteiden ja säännösten empiirinen tulkinta, kokeellisten keinojen valinta tai luominen;

₋ tarkoituksenmukainen vaikuttaminen kohteeseen: systemaattinen muutos, vaihtelu, eri ehtojen yhdistäminen halutun tuloksen saavuttamiseksi;

₋ prosessin toistuva jäljentäminen, tietojen kirjaaminen havaintopöytäkirjoihin, niiden käsittely ja siirtäminen muihin luokan kohteisiin, joita ei ole tutkittu.

Kokeilua ei suoriteta spontaanisti, ei satunnaisesti, vaan tiettyjen tieteellisten ongelmien ja teoriatilan sanelemien kognitiivisten tehtävien ratkaisemiseksi. Se on välttämätön pääasiallisena keräämiskeinona tutkittaessa faktoja, jotka muodostavat minkä tahansa teorian empiirisen perustan; se on, kuten kaikki käytäntö yleensä, objektiivinen kriteeri teoreettisten kannanottojen ja hypoteesien suhteelliselle totuudelle.

Kokeen aiherakenteen avulla voimme eristää seuraavat kolme elementtiä: tietävä kohde (kokeilija), kokeen välineet, kokeellisen tutkimuksen kohde.

Tämän perusteella voidaan antaa haaroittunut kokeiden luokittelu. Tutkimuskohteiden laadullisista eroista riippuen voidaan erottaa fyysinen, tekninen, biologinen, psykologinen, sosiologinen jne. Keinojen ja koeolosuhteiden luonne ja monimuotoisuus mahdollistavat suoran (luonnollisen) ja malli-, alakohtaisen eron. ja laboratoriokokeet. Jos otamme huomioon kokeilijan tavoitteet, erotetaan haku-, mittaus- ja testaustyyppiset kokeet. Lopuksi strategian luonteesta riippuen voidaan erottaa yrityksen ja erehdyksen avulla suoritetut kokeet, suljettuun algoritmiin perustuvat kokeet (esim. Galileon tutkimus putoavista kappaleista), kokeet "mustan laatikon" menetelmällä, "vaihe" strategia" jne.

Klassinen kokeilu perustui metodologisiin lähtökohtiin, jotka tavalla tai toisella heijastivat Laplacen ajatuksia determinismistä yksiselitteisenä syy-seuraussuhteena. Oletettiin, että kun tiedetään järjestelmän alkutila tietyissä vakioolosuhteissa, voidaan ennustaa tämän järjestelmän käyttäytymistä tulevaisuudessa; voit selkeästi tunnistaa tutkittavan ilmiön, toteuttaa sen haluttuun suuntaan, tiukasti järjestää kaikki häiritsevät tekijät tai jättää ne huomiotta merkityksettömiksi (esimerkiksi jättää kohteen pois kognition tuloksista).

Todennäköisyystilastollisten käsitteiden ja periaatteiden kasvava merkitys todellisessa käytännössä moderni tiede, sekä objektiivisen varmuuden lisäksi myös objektiivisen epävarmuuden tunnustaminen ja tässä suhteessa määrityksen ymmärtäminen suhteellisena epävarmuudena (tai epävarmuuden rajoituksena) johtivat uuteen ajatukseen kokeen rakenteesta ja periaatteista. Uuden kokeellisen strategian kehitys johtuu suoraan siirtymisestä hyvin organisoituneiden järjestelmien tutkimuksesta, jossa oli mahdollista eristää ilmiöitä pienestä määrästä muuttujia riippuen, niin sanottujen diffuusien tai huonosti organisoituneiden järjestelmien tutkimukseen. . Näissä järjestelmissä on mahdotonta erottaa selkeästi yksittäisiä ilmiöitä ja erottaa eri fysikaalisten muuttujien vaikutuksia. Tämä edellytti tilastollisten menetelmien laajempaa käyttöä; itse asiassa se toi kokeeseen "sattuman käsitteen". Kokeiluohjelma laadittiin siten, että se monipuolistaa lukuisia tekijöitä mahdollisimman paljon ja ottaa ne tilastollisesti huomioon.

Näin ollen yksitekijäisestä, tiukasti määritellystä, yksiselitteisiä yhteyksiä ja suhteita toistavasta kokeesta on tullut menetelmä, joka ottaa huomioon monimutkaisen (haja)järjestelmän monet tekijät ja toistaa yksi- ja moniarvoisia suhteita, eli kokeilu. on saanut todennäköisyysdeterministisen luonteen. Lisäksi itse kokeellinen strategia ei useinkaan ole tiukasti määritelty ja voi muuttua kunkin vaiheen tulosten mukaan.

Materiaalimallit heijastavat vastaavia esineitä kolmessa samankaltaisuuden muodossa: fyysinen samankaltaisuus, analogia ja isomorfismi rakenteiden yksi-yhteen-vastaavina. Mallikokeessa käsitellään materiaalimallia, joka on sekä tutkimuksen kohde että kokeellinen työkalu. Mallin käyttöönoton myötä kokeen rakenne muuttuu huomattavasti monimutkaisemmaksi. Nyt tutkija ja laite eivät ole vuorovaikutuksessa itse kohteen kanssa, vaan vain sen korvaavan mallin kanssa, minkä seurauksena kokeen toimintarakenne monimutkaistuu huomattavasti. Tutkimuksen teoreettisen puolen rooli vahvistuu, koska on tarpeen perustella mallin ja kohteen samankaltaisuussuhdetta ja kykyä ekstrapoloida saatu data tähän kohteeseen. Tarkastellaanpa ekstrapolointimenetelmän ydintä ja sen ominaisuuksia mallintamisessa.

Ekstrapolointi menetelmänä tiedon siirtämiseksi yhdeltä aihealueelta toiselle - ei havaittu ja tutkimaton - perustuen johonkin tunnistettuun niiden väliseen suhteeseen, on yksi kognitioprosessin optimointitoimintoja.

Tieteellisessä tutkimuksessa käytetään induktiivisia ekstrapolointeja, joissa yhdelle esinetyypille muodostettu kuvio siirretään tietyin selvennuksin muihin objekteihin. Näin ollen, kun on selvitetty esimerkiksi tietyn kaasun puristusominaisuus ja ilmaissut sen kvantitatiivisen lain muodossa, tämä voidaan ekstrapoloida muihin, tutkimattomiin kaasuihin, ottaen huomioon niiden puristussuhde. Ekstrapolaatiota käytetään myös tarkassa luonnontieteessä esimerkiksi laajennettaessa tiettyä lakia kuvaavaa yhtälöä tutkimattomalle alueelle (matemaattinen hypoteesi), kun oletetaan tämän yhtälön muodon mahdollinen muutos. Yleisesti kokeellisissa tieteissä ekstrapolaatiolla tarkoitetaan:

Laadulliset ominaisuudet aihealueelta toiselle, menneisyydestä ja nykyisyydestä tulevaisuuteen;

Kohdealueen kvantitatiiviset ominaisuudet toiseen, yksiköstä toiseen, erityisesti tätä tarkoitusta varten kehitettyjen menetelmien perusteella;

Jotkin yhtälöt muille aihealueille yhden tieteen sisällä tai jopa muille tiedon osa-alueille, mikä liittyy niiden komponenttien merkityksen johonkin muutoksiin ja (tai) uudelleentulkintaan.

Tiedon siirtomenettely, joka on vain suhteellisen itsenäinen, sisältyy orgaanisesti sellaisiin menetelmiin kuin induktio, analogia, mallinnus, matemaattinen hypoteesi, tilastolliset menetelmät ja monet muut. Mallintamisen tapauksessa ekstrapolointi on osa tämäntyyppisen kokeen toimintarakennetta, joka koostuu seuraavista toiminnoista ja menettelyistä:

Teoreettinen tausta tulevaisuuden malli, sen samankaltaisuus objektin kanssa, eli toiminto, joka varmistaa siirtymisen objektista malliin;

Mallin rakentaminen samankaltaisuuskriteerien ja tutkimuksen tarkoituksen perusteella;

Mallin kokeellinen tutkimus;

Mallista objektiin siirtymisen operaatio, eli mallin tutkimisesta saatujen tulosten ekstrapolointi objektiin.

Tyypillisesti tieteellinen mallinnus käyttää selvennettyä analogiaa, erityistapauksia joita ovat esimerkiksi fyysinen samankaltaisuus ja fyysinen analogia. On huomattava, että analogian pätevyyden ehtoja ei kehitetty niinkään logiikassa ja metodologiassa, vaan nykyaikaisen tieteellisen mallintamisen perustana olevassa erityisessä insinööri- ja matemaattisessa samankaltaisuusteoriassa.

Samankaltaisuusteoria muotoilee ehdot, joilla varmistetaan mallia koskevista väitteistä objektia koskeviin väittämiin siirtymisen legitimiteetti sekä siinä tapauksessa, että malli ja esine kuuluvat samaan liikemuotoon (fyysinen samankaltaisuus), että tapaus, jossa ne kuuluvat aineen eri liikemuotoihin (fyysinen analogia). Tällaisia ​​ehtoja ovat samankaltaisuuskriteerit, jotka selvitetään ja havaitaan mallinnuksen aikana. Esimerkiksi hydraulisessa mallintamisessa, joka perustuu mekaanisiin samankaltaisuuslakeihin, tulee huomioida geometrinen, kinemaattinen ja dynaaminen samankaltaisuus. Geometrinen samankaltaisuus olettaa jatkuvan suhteen kohteen ja mallin vastaavien lineaaristen mittojen, niiden alueiden ja tilavuuksien välillä; kinemaattinen samankaltaisuus perustuu nopeuksien, kiihtyvyyksien ja aikavälien vakiosuhteeseen, jonka aikana samanlaiset hiukkaset kuvaavat geometrisesti samanlaisia ​​lentoratoja; lopuksi malli ja kohde ovat dynaamisesti samanlaisia, jos massojen ja voimien suhteet ovat vakiot. Voidaan olettaa, että määritettyjen suhteiden noudattaminen määrittää luotettavan tiedon vastaanottamisen ekstrapoloitaessa mallitietoja objektiin.

Tarkasteltavat empiiriset kognition menetelmät antavat faktatietoa maailmasta tai tosiasioita, joihin kirjataan erityisiä, välittömiä todellisuuden ilmenemismuotoja. Termi tosiasia on moniselitteinen. Sitä voidaan käyttää sekä jonkin tapahtuman, todellisuuden fragmentin, merkityksessä että erityisten empiiristen lausuntojen - faktaa vahvistavien lauseiden - merkityksessä, joiden sisältö se on. Toisin kuin todellisuuden tosiasiat, jotka ovat olemassa riippumatta siitä, mitä ihmiset ajattelevat niistä ja jotka eivät siksi ole tosia tai vääriä, väitteiden muodossa olevat tosiasiat ovat totuuden arvioitavissa. Niiden on oltava empiirisesti tosia, eli niiden totuus on vahvistettu kokeellisesti, käytännössä.

Jokainen empiirinen lausunto ei saa tieteellisen tosiasian statusta tai pikemminkin tieteellistä tosiasiaa vahvistavaa lausetta. Jos lausunnot kuvaavat vain yksittäisiä havaintoja, satunnaista empiiristä tilannetta, niin ne muodostavat tietyn datajoukon, jolla ei ole tarvittavaa yleisyysastetta. SISÄÄN luonnontieteet ja useissa yhteiskunnallisissa, esimerkiksi taloustieteissä, demografiassa, sosiologiassa, on yleensä tietyn tietojoukon tilastollinen käsittely, joka mahdollistaa niiden sisältämien satunnaisten elementtien poistamisen ja monien väittämien sijaan tiedot saadakseen näistä tiedoista yhteenvedon, joka saa tieteellisen tosiasian aseman.

5. Empiirisen tutkimuksen tieteelliset faktat

Tieteelliset tosiasiat tiedoina eroavat suurella totuudenasteella (todennäköisyydellä), koska ne tallentavat "välittömästi annetun", kuvaavat (eivät selitä tai tulkitse) itse todellisuuden fragmenttia. Fakta on diskreetti ja siksi tietyssä määrin paikallinen ajassa ja tilassa, mikä antaa sille tietyn tarkkuuden, ja vielä enemmän siksi, että se on tilastollinen yhteenveto empiirisesta tiedosta, joka on puhdistettu satunnaisuudesta tai tiedosta, joka heijastaa sitä, mikä on tyypillinen ja olennainen esineessä. Mutta tieteellinen tosiasia on samalla suhteellisen totta tieto, se ei ole absoluuttinen, vaan suhteellinen, eli kykenevä edelleen selventämään, muuttamaan, koska "välittömästi annettu" sisältää subjektiivisia elementtejä; kuvaus ei voi koskaan olla tyhjentävä; sekä tietofaktissa kuvattu kohde että kieli, jolla kuvaus suoritetaan, muuttuvat. Diskreettinä tieteellinen tosiasia sisältyy samalla muuttuvaan tietojärjestelmään; itse ajatus siitä, mitä tieteellinen tosiasia on, muuttuu historiallisesti.

Koska tieteellisen tosiasian rakenne ei sisällä vain aistitiedosta riippuvaa tietoa, vaan myös sen rationaalisia perusteita, herää kysymys näiden rationaalisten komponenttien roolista ja muodoista. Niitä ovat loogiset rakenteet, käsitelaitteistot, myös matemaattiset, sekä filosofiset, metodologiset ja teoreettiset periaatteet ja lähtökohdat. Erityisen tärkeä rooli on teoreettisilla edellytyksillä tosiasian saamiseen, kuvaamiseen ja selittämiseen (tulkintaan). Ilman tällaisia ​​edellytyksiä on usein mahdotonta edes havaita tiettyjä tosiasioita, vielä vähemmän ymmärtää niitä. Tunnetuimpia esimerkkejä tieteen historiasta ovat tähtitieteilijä I. Gallen löytö Neptunus-planeetasta W. Le Verrierin alustavien laskelmien ja ennusteiden mukaan; D.I. Mendelejevin jaksollisen järjestelmän luomisen yhteydessä ennustamien kemiallisten alkuaineiden löytäminen; positronin havaitseminen, teoreettisesti P. Diracin laskema, neutriino, W. Paulin ennustama.

Luonnontieteessä tosiasiat näkyvät pääsääntöisesti jo sisällä teoreettisia näkökohtia, koska tutkijat käyttävät instrumentteja, joissa teoreettiset suunnitelmat objektiivistuvat; Näin ollen empiiriset tulokset ovat teoreettisen tulkinnan varassa. Näiden kohtien tärkeydestä huolimatta niiden ei kuitenkaan pitäisi olla ehdottomia. Kuten tutkimus osoittaa, missä tahansa tietyn luonnontieteen kehitysvaiheessa voidaan löytää valtava kerros perustavanlaatuisia empiirisiä tosiasioita ja kuvioita, joita ei ole vielä ymmärretty perusteltujen teorioiden puitteissa.

Siten yksi metagalaksin laajenemisen perustavanlaatuisimmista astrofysikaalisista tosiasioista vahvistettiin tilastolliseksi tiivistelmäksi lukuisista vuodesta 1914 lähtien tehdyistä havainnoista "punasiirtymän" ilmiöstä kaukaisten galaksien spektrissä sekä tulkinnasta. nämä havainnot johtuvat Doppler-ilmiöstä. Tietty teoreettinen tieto fysiikasta oli tietysti mukana tähän, mutta tämän tosiasian sisällyttäminen maailmankaikkeuden tietojärjestelmään tapahtui riippumatta sen teorian kehityksestä, jonka puitteissa se ymmärrettiin ja selitettiin, ts. laajenevan maailmankaikkeuden teoria, varsinkin kun se ilmestyi monta vuotta ensimmäisten julkaisujen jälkeen punasiirtymän löytämisestä spiraalisumujen spektreissä. A. A. Friedmanin teoria auttoi arvioimaan oikein tämän tosiasian, joka tuli empiiriseen tietoon maailmankaikkeudesta ennen sitä ja siitä riippumatta. Tämä puhuu tieteellisen ja kognitiivisen toiminnan empiirisen perustan suhteellisesta riippumattomuudesta ja arvosta, joka on vuorovaikutuksessa "samalla tavalla" teoreettisen tiedon tason kanssa.

6. Menetelmät, jotka sisältävät työskentelyn saadun empiirisen tiedon kanssa

Toistaiseksi olemme puhuneet empiirisistä menetelmistä, joiden tarkoituksena on eristää ja tutkia todellisia esineitä. Tarkastellaan toista menetelmäryhmää tällä tasolla, joihin sisältyy työskentely vastaanotetun empiirisen tiedon kanssa - tieteelliset tosiasiat, jotka on käsiteltävä, systematisoitava, suoritettava primaarinen yleistys jne.

Nämä menetelmät ovat välttämättömiä, kun tutkija työskentelee olemassa olevan, hankitun tiedon kerroksessa, ei enää suoraan käsittele todellisuuden tapahtumia, organisoi saatua tietoa, yrittää löytää säännöllisiä suhteita - empiirisiä lakeja ja tehdä oletuksia niiden olemassaolosta. Nämä ovat luonteeltaan suurelta osin "puhtaasti loogisia" menetelmiä, jotka avautuvat ensisijaisesti logiikassa hyväksyttyjen lakien mukaan, mutta sisältyvät samalla tieteellisen tutkimuksen empiirisen tason kontekstiin, jonka tehtävänä on organisoida nykyistä tietoa. Tavallisten yksinkertaistettujen ideoiden tasolla tämä tiedon alkuvaiheen, pääasiassa induktiivinen yleistäminen, tulkitaan usein juuri mekanismiksi teorian saamiseksi, mikä osoittaa menneinä vuosisatoina laajalle levinneen "kaikkiinduktivistisen" tietokäsityksen vaikutuksen. .

Tieteellisten tosiasioiden tutkiminen alkaa niiden analysoinnista. Analyysilla tarkoitamme tutkimusmenetelmää, joka koostuu kokonaisen tai yleisesti monimutkaisen ilmiön mentaalisesta dissektiosta (hajoamisesta) komponenttiin, yksinkertaisempiin perusosiin ja eristämiseen. yksittäisiä puolueita, ominaisuuksia, yhteyksiä. Mutta analyysi ei ole tieteellisen tutkimuksen lopullinen päämäärä, sillä se pyrkii toistamaan kokonaisuutta, ymmärtämään sen sisäistä rakennetta, sen toiminnan luonnetta, sen kehityksen lakeja. Tämä tavoite saavutetaan myöhemmällä teoreettisella ja käytännön synteesillä.

Synteesi on tutkimusmenetelmä, jossa yhdistetään, toistetaan monimutkaisen ilmiön analysoitavien osien, elementtien, puolien, komponenttien yhteyksiä ja ymmärretään kokonaisuus yhtenäisyydessä. Analyysin ja synteesin objektiivinen perusta on itse aineellisen maailman rakenteessa ja laeissa. Objektiivisessa todellisuudessa on kokonaisuus ja sen osat, yhtenäisyys ja erot, jatkuvuus ja diskreetti, jatkuvasti tapahtuvia hajoamis- ja yhdistämisprosesseja, tuhoa ja luomista. Kaikissa tieteissä suoritetaan analyyttis-synteettistä toimintaa, kun taas luonnontieteissä se voidaan suorittaa paitsi henkisesti, myös käytännössä.

Itse siirtyminen tosiasiaanalyysistä teoreettiseen synteesiin tapahtuu menetelmien avulla, jotka toisiaan täydentäen ja yhdistäen muodostavat tämän sisällön. monimutkainen prosessi. Yksi näistä menetelmistä on induktio, joka suppeassa merkityksessä on perinteisesti ymmärretty menetelmäksi siirtyä yksittäisten tosiasioiden tiedosta yleiseen tietoon, empiiriseen yleistykseen ja yleisen kannan muodostamiseen, joka muuttuu laiksi tai muuksi olennaiseksi yhteydeksi. . Induktion heikkous on perustelujen puuttuminen tällaiselle siirtymälle. Tosiasioiden luetteloa ei voida koskaan saada käytännössä loppuun, emmekä ole varmoja siitä, ettei seuraava tosiasia ole ristiriitainen. Siksi induktion kautta saatu tieto on aina todennäköisyyttä. Lisäksi induktiivisen johtopäätöksen premissit eivät sisällä tietoa siitä, kuinka merkittäviä yleistettävissä olevat piirteet ja ominaisuudet ovat. Luetteloinduktion avulla voidaan saada tietoa, joka ei ole luotettavaa, mutta vain todennäköistä. Empiirisen materiaalin yleistämiseen on olemassa myös joukko muita menetelmiä, joiden avulla saadut tiedot ovat, kuten yleisessä induktiossa, todennäköistä. Tällaisia ​​menetelmiä ovat analogiamenetelmä, tilastolliset menetelmät ja mallin ekstrapolointimenetelmä. Ne eroavat tosiasioista yleistyksiin siirtymisen pätevyysasteen suhteen. Kaikki nämä menetelmät yhdistetään usein yleisnimellä induktio, ja sitten termiä induktio käytetään laajassa merkityksessä.

Tieteellisen tiedon yleisessä prosessissa induktiiviset ja deduktiiviset menetelmät kietoutuvat tiiviisti yhteen. Molemmat menetelmät perustuvat yksilön ja yleisen objektiiviseen dialektiikkaan, ilmiöön ja olemukseen, satunnaiseen ja välttämättömään. Induktiiviset menetelmät ovat tärkeämpiä tieteissä, jotka perustuvat suoraan kokemukseen, kun taas deduktiiviset menetelmät ovat ensiarvoisen tärkeitä teoreettisissa tieteissä niiden loogisen järjestyksen ja rakentamisen työkaluna, selitys- ja ennustusmenetelminä. Tieteellisen tutkimuksen tosiasioiden käsittelemiseksi ja yleistämiseksi käytetään laajasti systematisointia pelkistyksenä yhdeksi järjestelmäksi ja luokittelua luokkiin, ryhmiin, tyyppeihin jne. jakamisena.

7. Metodologiset näkökohdat

Luokitteluteorian metodologisia näkökohtia kehittäessään metodologit ehdottavat erottamaan seuraavat käsitteet:

Luokittelu tarkoittaa minkä tahansa joukon jakamista osajoukkoon minkä tahansa kriteerin mukaan;

Systematiikka on objektien järjestystä, jolla on etuoikeutetun luokittelujärjestelmän status, jonka luonto itse erottaa (luonnollinen luokitus);

Taksonomia on minkä tahansa luokittelun tutkimusta taksonien (objektien alisteisten ryhmien) rakenteen ja ominaisuuksien näkökulmasta.

Luokittelumenetelmät mahdollistavat useiden kognitiivisten ongelmien ratkaisemisen: materiaalin monimuotoisuuden vähentäminen suhteellisen pieneen määrään kokonaisuuksia (luokat, tyypit, muodot, lajit, ryhmät jne.); tunnistaa analyysin alkuyksiköt ja kehittää vastaavien käsitteiden ja termien järjestelmä; löytää säännönmukaisuuksia, vakaita merkkejä ja suhteita ja lopulta empiirisiä malleja; tee yhteenveto aiemmista tutkimuksista ja ennustaa aiemmin tuntemattomien kohteiden tai niiden ominaisuuksien olemassaoloa, löytää uusia yhteyksiä ja riippuvuuksia jo tunnettujen kohteiden välillä. Luokituksia laadittaessa on noudatettava seuraavia loogisia vaatimuksia: samassa luokituksessa on käytettävä samaa perustetta; luokitusjäsenten määrän on oltava sama kuin luokiteltavan luokan tilavuus (jaon suhteellisuus); luokituksen jäsenten tulee olla toisensa poissulkevia jne.

Luonnontieteissä esitetään sekä kuvailevia luokituksia, joiden avulla kertyneet tulokset voidaan yksinkertaisesti pelkistää sopivaan muotoon, että rakenteellisia luokituksia, jotka mahdollistavat esineiden suhteiden tunnistamisen ja tallentamisen. Siten fysiikassa kuvaavat luokitukset ovat perushiukkasten jakamista varauksen, spinin, massan, outouden, osallistumisen mukaan. erilaisia ​​tyyppejä vuorovaikutuksia. Jotkut hiukkasryhmät voidaan luokitella symmetriatyyppien (hiukkasten kvarkkirakenteet) mukaan, mikä kuvastaa syvempää, olennaista suhteiden tasoa.

Viime vuosikymmenien tutkimus on paljastanut luokittelun metodologisia ongelmia, joiden tunteminen on välttämätöntä nykyaikaiselle tutkijalle ja systematioijalle. Tämä on ennen kaikkea eroa luokittelun muodostamisen muotoehtojen ja sääntöjen ja todellisen tieteellisen käytännön välillä. Ominaisuuksien diskreettivaatimus johtaa useissa tapauksissa keinotekoisiin menetelmiin kokonaisuuden jakamiseksi ominaisuuksien erillisiksi arvoiksi; Aina ei ole mahdollista tehdä kategorista arviota objektiin kuuluvasta attribuutista; kun piirteet ovat monirakenteisia, ne rajoittuvat esiintymistiheyden osoittamiseen jne. Laajalle levinnyt metodologinen ongelma on kahden eri tavoitteen yhdistämisen vaikeus. yhdessä luokituksessa: materiaalin järjestely, kätevä tallentamiseen ja etsimiseen; Sisäisten systeemisten suhteiden tunnistaminen materiaalissa – toiminnallinen, geneettinen ja muut (tutkimusryhmä).

Empiirinen laki on kehittynein todennäköisyyspohjaisen empiirisen tiedon muoto, joka käyttää induktiivisia menetelmiä kvantitatiivisten ja muiden kokeellisesti saatujen riippuvuuksien korjaamiseen vertaamalla havainnoinnin ja kokeen tosiasioita. Tämä on sen ero tiedon muotona teoreettisesta laista - luotettavasta tiedosta, joka on muotoiltu matemaattisten abstraktioiden avulla, sekä teoreettisen päättelyn tuloksena, lähinnä idealisoiduilla objekteilla tehdyn ajatuskokeen seurauksena.

Viime vuosikymmenien tutkimus on osoittanut, että teoriaa ei voida saada induktiivisen yleistyksen ja tosiasioiden systematisoinnin seurauksena, se ei synny tosiasioiden loogisena seurauksena, sen luomis- ja rakentamismekanismit ovat luonteeltaan erilaisia, merkitsevät harppausta, siirtyminen laadullisesti erilaiselle tiedon tasolle, joka vaatii tutkijan luovuutta ja lahjakkuutta. Tämän vahvistavat erityisesti useat A. Einsteinin lausunnot, joiden mukaan ei ole olemassa loogisesti välttämätöntä polkua kokeellisesta tiedosta teoriaan; käsitteitä, jotka syntyvät ajattelumme prosessissa.

Empiirinen tietojoukko antaa ensisijaista tietoa uudesta tiedosta ja monista tutkittavien kohteiden ominaisuuksista ja toimii siten tieteellisen tutkimuksen lähtökohtana.

Empiiriset menetelmät perustuvat pääsääntöisesti sellaisten kokeellisen tutkimuksen menetelmien ja tekniikoiden käyttöön, jotka mahdollistavat asiallisen tiedon hankkimisen kohteesta. Erityinen paikka niiden joukossa on perusmenetelmillä, joita käytetään suhteellisen usein käytännön tutkimustoiminnassa.

KIRJALLISUUS

1. Korotkov E.M. Ohjausjärjestelmien tutkimus. – M.: DEKA, 2000.

2. Lomonosov B.P., Mishin V.M. Systeemitutkimus. – M.: JSC “Inform-Knowledge”, 1998.

3. Malin A.S., Mukhin V.I. Systeemitutkimus. – M.: Valtion yliopiston kauppakorkeakoulu, 2002.

4. Mishin V.M. Systeemitutkimus. – M.: UNITY-DANA, 2003.

5. Mishin V.M. Systeemitutkimus. – M.: ZAO "Finstatinform", 1998.

6. Kovalchuk V.V., Moiseev A.N. Tieteellisen tutkimuksen perusteet. K.: Zannanja, 2005.

7. Filipenko A. S. Tieteellisen tutkimuksen perusteet. K.: Akademvidav, 2004.

8. Grishenko I. M. Tieteellisen tutkimuksen perusteet. K.: KNEU, 2001.

9. Ludchenko A. A. Tieteellisen tutkimuksen perusteet. K.: Zannanja, 2001

10. Stechenko D.I., Chmir O.S. Tieteellisen tutkimuksen metodologia. K.: VD "Ammattilainen", 2005.

Tieteen ja tekniikan empiirisen tutkimuksen menetelmiä ovat muun muassa havainnointi, vertailu, mittaus ja koe.

Havainnointi ymmärretään systemaattisena ja tarkoituksenmukaisena havaintona jostain syystä meitä kiinnostavasta esineestä: asioista, ilmiöistä, ominaisuuksista, tiloista, kokonaisuuden puolista - sekä aineellisesta että ideaalisesta luonnosta.

Tämä on yksinkertaisin menetelmä, joka toimii pääsääntöisesti osana muita empiirisiä menetelmiä, vaikka useissa tieteissä se toimii itsenäisesti tai pääasiallisena (kuten säähavainnoissa, havaintoastronomiassa jne.). Teleskoopin keksintö antoi ihmiselle mahdollisuuden laajentaa havainnointia megamaailman aiemmin saavuttamattomille alueelle; mikroskoopin luominen merkitsi hyökkäystä mikromaailmaan. Röntgenlaite, tutka, ultraäänigeneraattori ja monet muut tekniset havainnointivälineet ovat johtaneet tämän tutkimusmenetelmän tieteellisen ja käytännön arvon ennennäkemättömään kasvuun. On myös olemassa menetelmiä ja tekniikoita itsehavainnointiin ja itsehallintaan (psykologiassa, lääketieteessä, liikuntakasvatuksessa ja urheilussa jne.).

Itse havainnoinnin käsite tietoteoriassa esiintyy yleensä "kontemplaatio" -käsitteen muodossa, se liittyy subjektin toiminnan ja toiminnan luokkiin.

Ollakseen hedelmällinen ja tuottava havainnoinnin on täytettävä seuraavat vaatimukset:

olla tarkoituksellista, eli toteutettu ratkaisemaan tarkasti määriteltyjä ongelmia yhteisen päämäärän (tavoitteiden) puitteissa tieteellistä toimintaa ja käytännöt; -

systemaattinen eli koostumaan havainnoista, jotka noudattavat tiettyä suunnitelmaa, mallia, jotka johtuvat kohteen luonteesta sekä tutkimuksen päämääristä ja päämääristä; -

tarkoituksenmukaista, eli kiinnittää tarkkailijan huomio vain häntä kiinnostaviin kohteisiin eikä jäädä havaintotehtävien ulkopuolelle jääviin. Esineen yksittäisten yksityiskohtien, sivujen, näkökohtien, osien havainnointiin tähtäävää havainnointia kutsutaan fiksaatioksi ja kokonaisuuden kattamiseksi toistuvan havainnoinnin (paluu) ehdolla - vaihtelevaksi. Näiden havaintojen yhdistelmä antaa lopulta kokonaiskuvan kohteesta; -

olla aktiivinen, eli kun tarkkailija etsii määrätietoisesti tehtäviinsä tarpeellisia esineitä tietyn joukon joukosta, pohtii näiden esineiden yksittäisiä ominaisuuksia ja puolia, jotka häntä kiinnostavat, luottaen samalla omaan tieto-, kokemus- ja taitoihinsa; -

systemaattinen, toisin sanoen, kun tarkkailija suorittaa havainnointiaan jatkuvasti, ei satunnaisesti ja satunnaisesti (kuten yksinkertaisessa mietiskelyssä), tietyn, ennalta harkitun järjestelmän mukaisesti, erilaisissa tai tiukasti määritellyissä olosuhteissa.

Havainnointi tieteellisen tiedon ja käytännön menetelmänä antaa meille faktoja esineitä koskevien empiiristen lausuntojen joukon muodossa. Nämä tosiasiat muodostavat ensisijaisen tiedon kognition ja tutkimuksen kohteista. Huomattakoon, että todellisuudessa itsessään ei ole faktoja: se yksinkertaisesti on olemassa. Faktat ovat ihmisten päässä. Tieteellisten tosiasioiden kuvaus tapahtuu tietyn tieteellisen kielen, ideoiden, maailmakuvien, teorioiden, hypoteesien ja mallien pohjalta. Juuri he määrittävät tietyn kohteen idean ensisijaisen kaavamaisen piirteen. Itse asiassa juuri sellaisissa olosuhteissa syntyy "tieteen kohde" (jota ei pidä sekoittaa itse todellisuuden kohteeseen, koska toinen on teoreettinen kuvaus ensimmäisestä!).

Monet tiedemiehet kehittivät erityisesti kykyään havainnoida, eli havainnointia. Charles Darwin sanoi, että hän oli menestyksensä velkaa siitä, että hän kehitti intensiivisesti tätä ominaisuutta itsessään.

Vertailu on yksi yleisimmistä ja yleisimmistä kognition menetelmistä. Tunnettu aforismi: "Kaikki tiedetään vertaamalla" - parasta siihen todiste. Vertailu on samankaltaisuuksien (identiteettien) ja erojen toteamista erilaisten objektien ja ilmiöiden, niiden näkökohtien jne., yleensäkin tutkimuskohteiden välillä. Vertailun tuloksena selviää, mikä on yhteistä kahdelle tai useammalle esineelle - tällä hetkellä tai niiden historiassa. Historiallisissa tieteissä vertailu kehitettiin päätutkimusmenetelmän tasolle, jota kutsuttiin vertailevaksi historialliseksi. Ilmiöissä toistuvan yleisen tunnistaminen, kuten tiedetään, on askel tiellä luonnollisen tuntemiseen.

Jotta vertailu olisi hedelmällistä, sen on täytettävä kaksi perusvaatimusta: vain sellaisia ​​näkökohtia ja näkökohtia, esineitä kokonaisuutena, joiden välillä on objektiivista yhteistä, tulee verrata; vertailun tulee perustua tietyn tutkimuksen tai muun tehtävän tärkeimpiin, merkittävimpiin ominaisuuksiin. Ei-tärkeisiin ominaisuuksiin perustuva vertailu voi johtaa vain väärinkäsityksiin ja virheisiin. Tässä suhteessa on oltava varovainen tehdessään johtopäätöksiä "analogisesti". Ranskalaiset jopa sanovat, että "vertailu ei ole todiste!"

Tutkijaa, insinööriä tai suunnittelijaa kiinnostavia kohteita voidaan verrata joko suoraan tai epäsuorasti - kolmannen kohteen kautta. Ensimmäisessä tapauksessa saadaan laadullisia arvioita tyypistä: enemmän - vähemmän, vaaleampi - tummempi, korkeampi - matalampi, lähempänä - kauempana jne. Totta, täältä saat yksinkertaisimman määrälliset ominaisuudet: "kaksi kertaa korkeampi", "kaksi kertaa painavampi" jne. Kun standardin, mittarin, mittakaavan roolissa on myös kolmas esine, saadaan erityisen arvokkaita ja tarkempia kvantitatiivisia ominaisuuksia. Kutsun tällaista vertailua väliobjektin kautta mittaukseksi. Vertailu luo pohjaa myös useille teoreettisille menetelmille. Se itsessään perustuu usein analogisesti tehtyihin päätelmiin, joista keskustelemme myöhemmin.

Mittaus on historiallisesti kehittynyt havainnoinnista ja vertailusta. Toisin kuin yksinkertainen vertailu, se on kuitenkin tehokkaampi ja tarkempi. Moderni luonnontiede, joka alkoi Leonardo da Vincistä, Galileosta ja Newtonista. Se kukoisti mittausten käytön ansiosta. Juuri Galileo julisti ilmiöiden kvantitatiivisen lähestymistavan periaatteen, jonka mukaan fyysisten ilmiöiden kuvauksen tulisi perustua suureisiin, joilla on määrällinen mitta - numero. Hän sanoi, että luonnon kirja on kirjoitettu matematiikan kielellä. Suunnittelu, suunnittelu ja rakentaminen jatkavat samaa linjaa menetelmissään. Käsittelemme tässä mittausta, toisin kuin muut kirjoittajat, jotka yhdistävät mittauksen kokeeseen, itsenäisenä menetelmänä.

Mittaus on menettely, jolla määritetään jonkin esineen ominaisuuden numeerinen arvo vertaamalla sitä mittayksikköön, jonka tietty tutkija tai kaikki tutkijat ja ammatinharjoittajat ovat hyväksyneet standardiksi. Kuten tiedetään, on olemassa kansainvälisiä ja kansallisia mittayksiköitä eri luokkien esineiden perusominaisuuksista, kuten tunti, metri, gramma, voltti, bitti jne.; päivä, pud, punta, verst, mailia jne. Mittaus edellyttää seuraavien peruselementtien olemassaoloa: mittauskohde, mittayksikkö, eli asteikko, mitta, standardi; mittauslaite; mittausmenetelmä; tarkkailija.

Mittaukset voivat olla suoria tai epäsuoria. Suorassa mittauksessa tulos saadaan suoraan itse mittausprosessista (esimerkiksi pituuden, ajan, painon jne. mitoilla). Epäsuoralla mittauksella haluttu arvo määritetään matemaattisesti muiden, aiemmin suoralla mittauksella saatujen arvojen perusteella. Näin saat esim. tietty painovoima, säännöllisen muotoisten kappaleiden pinta-ala ja tilavuus, kehon nopeus ja kiihtyvyys, teho jne.

Mittauksen avulla voimme löytää ja muotoilla empiirisiä lakeja ja perusmaailman vakioita. Tässä suhteessa se voi toimia lähteenä jopa kokonaisten tieteellisten teorioiden muodostumiselle. Siten Tycho de Brahen pitkän aikavälin mittaukset planeettojen liikkeestä antoivat Keplerille mahdollisuuden luoda yleistyksiä planeettojen liikkeen kolmen tunnetun empiirisen lain muodossa. Atomipainojen mittaaminen kemiassa oli yksi perusta Mendelejevin kuuluisalle teokselleen. jaksollinen laki kemiassa jne. Mittaus ei anna vain tarkkaa kvantitatiivista tietoa todellisuudesta, vaan antaa meille myös mahdollisuuden tuoda teoriaan uusia laadullisia näkökohtia. Näin kävi lopulta Michelsonin valonnopeuden mittauksessa Einsteinin suhteellisuusteorian kehittämisen aikana. Esimerkkejä voidaan jatkaa.

Mittauksen arvon tärkein indikaattori on sen tarkkuus. Sen ansiosta voidaan löytää faktoja, jotka eivät ole yhdenmukaisia ​​nykyisten teorioiden kanssa. Esimerkiksi Merkuriuksen perihelionin poikkeamat lasketusta arvosta (eli Keplerin ja Newtonin lakien mukaisesti) 13 sekuntia vuosisadassa voidaan selittää vain luomalla uusi, relativistinen käsite maailmasta. yleinen suhteellisuusteoria.

Mittausten tarkkuus riippuu käytettävissä olevista instrumenteista, niiden kyvystä ja laadusta, käytetyistä menetelmistä ja tutkijan koulutuksesta. Mittauksiin käytetään usein suuria summia, ja ne on usein valmisteltu pitkä aika, monet ihmiset osallistuvat niihin, ja tulos voi olla joko nolla tai epäselvä. Usein tutkijat eivät ole valmiita saatuihin tuloksiin, koska heillä on yhteinen käsite, teoria, mutta se ei voi sisältää tätä tulosta. Niinpä tiedemies Landolt testasi 1900-luvun alussa erittäin tarkasti aineiden painon säilymislakia kemiassa ja vakuuttui sen pätevyydestä. Jos hänen tekniikkaansa parannettaisiin (ja tarkkuus kasvaisi 2-3 suuruusluokkaa), olisi mahdollista johtaa Einsteinin kuuluisa massan ja energian välinen suhde: E = mc. Mutta olisiko tämä ollut vakuuttava tuon ajan tiedemaailmalle? Tuskin! Tiede ei ollut vielä valmis tähän. 1900-luvulla, kun englantilainen fyysikko F. Aston vahvisti Einsteinin teoreettisen johtopäätöksen määrittämällä radioaktiivisten isotooppien massat ionisäteen taipuman avulla, tämä käsitettiin tieteessä luonnollisena tuloksena.

Huomaa, että tarkkuustasolle on asetettu tiettyjä vaatimuksia. Sen on oltava kohteen luonteen ja kognitiivisen, suunnittelun, suunnittelun tai suunnittelutehtävän vaatimusten mukainen. Joten tekniikassa ja rakentamisessa ne käsittelevät jatkuvasti massan (eli painon), pituuden (koon) jne. mittaamista. Mutta useimmissa tapauksissa tarkkuustarkkuutta ei vaadita tässä; lisäksi se näyttäisi yleisesti hassulta, jos esimerkiksi paino rakennuksen tukipilari tarkastettiin gramman tuhannesosien tai jopa pienempien murto-osien tarkkuudella! Ongelmana on myös satunnaisiin poikkeamiin liittyvä bulkkimateriaalin mittaaminen, kuten tapahtuu suurissa aggregaateissa. Samankaltaiset ilmiöt ovat tyypillisiä mikromaailman esineille, biologisille, sosiaalisille, taloudellisille ja muille vastaaville esineille. Tässä soveltuvat tilastollisen keskiarvon etsintä sekä satunnaisuuden ja sen jakaumien käsittelyyn keskittyneet menetelmät todennäköisyyslaskentamenetelmien jne. muodossa.

Satunnaisten ja systemaattisten mittausvirheiden eliminoimiseksi, instrumenttien ja tarkkailijan (ihmisen) luonteeseen liittyvien virheiden tunnistamiseksi on kehitetty erityinen matemaattinen virheteoria.

1900-luvulla mittausmenetelmät nopeiden prosessien olosuhteissa, aggressiivisissa ympäristöissä, joissa tarkkailijan läsnäolo on suljettu jne., nousivat erityisen tärkeäksi tekniikan kehityksen yhteydessä. Täällä auttoivat auto- ja elektrometrian menetelmät sekä tietotekninen tiedonkäsittely ja mittausprosessien ohjaus. Niiden kehityksessä erinomainen rooli näyttelevät Novosibirskin automaatio- ja elektrometriainstituutin SB RAS:n sekä NSTU:n (NETI) tutkijoiden kehitystyöt. Nämä olivat maailmanluokan tuloksia.

Mittausta havainnoinnin ja vertailun ohella käytetään laajasti kognition ja yleensä ihmisen toiminnan empiirisellä tasolla, se on osa kehittyneintä, monimutkaisinta ja merkittävä menetelmä-kokeellinen.

Kokeilu ymmärretään menetelmäksi tutkia ja muuntaa kohteita, kun tutkija vaikuttaa niihin aktiivisesti luomalla keinotekoisia olosuhteita, jotka ovat välttämättömiä häntä kiinnostavien ominaisuuksien, ominaisuuksien tai näkökohtien tunnistamiseksi, muuttaen tietoisesti luonnollisten prosessien kulkua suorittaessaan säätöä, mittauksia. ja havainnot. Pääasialliset keinot tällaisten olosuhteiden luomiseen ovat erilaiset instrumentit ja keinotekoiset laitteet, joista keskustelemme alla. Kokeilu on monimutkaisin, kattavin ja tehokkain menetelmä empiiriseen tietoon ja erilaisten esineiden muuntamiseen. Mutta sen ydin ei ole monimutkaisuus, vaan tarkoituksenmukaisuus, tarkoituksellisuus ja interventio säätelyn ja hallinnan kautta tutkittujen ja muunnettujen prosessien ja objektien tilojen aikana.

Galileoa pidetään kokeellisen tieteen ja kokeellisen menetelmän perustajana. Englantilainen filosofi Francis Bacon määritteli kokemuksen luonnontieteen pääpoluksi ensimmäisen kerran 1500-luvun lopulla ja 1600-luvun alussa. Kokemus on tekniikan ja tekniikan pääpolku.

Kokeen tunnusomaisia ​​piirteitä ovat mahdollisuus tutkia ja muuttaa kohdetta suhteellisen puhtaassa muodossa, kun kaikki asian olemusta hämärtävät sivutekijät eliminoidaan lähes kokonaan. Tämä mahdollistaa todellisuuden esineiden tutkimisen äärimmäisissä olosuhteissa, eli erittäin matalissa ja ultrakorkeissa lämpötiloissa, paineissa ja energioissa, prosessinopeuksissa, sähkö- ja magneettikentän voimakkuuksissa, vuorovaikutusenergioissa jne.

Näissä olosuhteissa on mahdollista saada tavallisista esineistä odottamattomia ja yllättäviä ominaisuuksia ja siten tunkeutua syvemmälle niiden olemukseen ja muunnosmekanismeihin (äärimmäinen kokeilu ja analyysi).

Esimerkkejä äärimmäisissä olosuhteissa löydetyistä ilmiöistä ovat superfluiditeetti ja suprajohtavuus matalissa lämpötiloissa. Kokeen tärkein etu on sen toistettavuus, kun havaintoja, mittauksia, esineiden ominaisuuksien testejä tehdään toistuvasti vaihtelevissa olosuhteissa, jotta voidaan lisätä aiemmin saatujen tulosten tarkkuutta, luotettavuutta ja käytännön merkitystä sekä varmistaa niiden olemassaolo. uudesta ilmiöstä yleensä.

Kokeeseen turvaudutaan seuraavissa tilanteissa: -

kun he yrittävät löytää esineen aiemmin tuntemattomia ominaisuuksia ja ominaisuuksia - tämä on tutkimuskoe; -

kun tiettyjen teoreettisten kannanottojen, johtopäätösten ja hypoteesien oikeellisuus tarkistetaan - teoriatestauskoe; -

kun aiemmin suoritettujen kokeiden oikeellisuus tarkistetaan - varmistuskoe (kokeille); -

koulutus- ja esittelykokeilu.

Kaikki tämän tyyppiset kokeet voidaan suorittaa joko suoraan tutkittavalla esineellä tai sen korvikkeilla - erilaisilla malleilla. Ensimmäisen tyypin kokeita kutsutaan täysimittaiseksi, toista malliksi (simulaatioksi). Esimerkkejä toisen tyyppisistä kokeista ovat Maan hypoteettisen primääriilmakehän tutkimukset kaasujen ja vesihöyryn seosmalleilla. Millerin ja Abelsonin kokeet vahvistivat orgaanisten muodostumien ja yhdisteiden muodostumisen mahdollisuuden sähköpurkausten aikana primääriilmakehän mallissa, ja tästä puolestaan ​​tuli testi Oparinin ja Haldanen teorialle elämän alkuperästä. Toinen esimerkki on mallikokeet tietokoneilla, jotka ovat yleistymässä kaikilla tieteillä. Tässä suhteessa fyysikot puhuvat nykyään "laskennallisen fysiikan" syntymisestä (tietokoneen toiminta perustuu matemaattisiin ohjelmiin ja laskennallisiin operaatioihin).

Kokeen etuna on kyky tutkia esineitä laajemmissa olosuhteissa kuin alkuperäinen sallii, mikä on erityisen havaittavissa lääketieteessä, jossa ihmisten terveyttä vahingoittavia kokeita ei voida suorittaa. Sitten he turvautuvat elävien ja elottomien mallien apuun, jotka toistavat tai jäljittelevät henkilön ja hänen elinten ominaisuuksia. Kokeita voidaan tehdä sekä materiaali-kenttä- että tietoobjekteilla ja niiden ideaalikopioilla; Jälkimmäisessä tapauksessa meillä on ajatuskoe, mukaan lukien laskennallinen, ideaalimuotona todelliselle kokeelle (kokeen tietokonesimulaatio).

Tällä hetkellä huomio sosiologisiin kokeiluihin on lisääntymässä. Mutta tässä on piirteitä, jotka rajoittavat tällaisten kokeilujen mahdollisuuksia ihmiskunnan lakien ja periaatteiden mukaisesti, jotka näkyvät YK:n ja kansainvälisen oikeuden käsitteissä ja sopimuksissa. Siten kukaan muu kuin rikolliset eivät suunnittele kokeellisia sotia, epidemioita jne. niiden seurausten tutkimiseksi. Tältä osin tietokoneilla pelattiin skenaarioita ydinohjussodasta ja sen seurauksista ”ydintalven” muodossa täällä ja Yhdysvalloissa. Johtopäätös tästä kokeesta: ydinsota tuo väistämättä koko ihmiskunnan ja kaiken elämän kuoleman maan päällä. Taloudellisten kokeilujen merkitys on suuri, mutta täälläkin poliitikkojen vastuuttomuus ja poliittinen ennakkoluulo voi johtaa ja johtaa katastrofaalisiin tuloksiin.

Havainnot, mittaukset ja kokeet perustuvat pääasiassa erilaisiin instrumentteihin. Mikä on laite tutkimustehtävässään? Sanan laajassa merkityksessä instrumenteilla tarkoitetaan keinotekoisia, teknisiä välineitä ja erilaisia ​​laitteita, joiden avulla voimme tutkia mitä tahansa meitä kiinnostavaa ilmiötä, ominaisuutta, tilaa tai ominaisuutta myös kvantitatiivisesti ja/tai laadullisesti. luomaan tiukasti määritellyt edellytykset niiden havaitsemiselle, täytäntöönpanolle ja sääntelylle; laitteet, jotka mahdollistavat tarkkailun ja mittauksen samanaikaisesti.

Yhtä tärkeää on valita referenssijärjestelmä ja luoda se nimenomaan laitteeseen. Vertailujärjestelmillä ymmärrämme esineitä, jotka hyväksytään henkisesti alkuperäisinä, perus- ja fyysisesti levossa, liikkumattomina. Tämä näkyy selkeimmin, kun mitataan eri vertailuasteikoilla. Tähtitieteellisissä havainnoissa nämä ovat Maa, Aurinko, muut kappaleet, kiinteät (ehdollisesti) tähdet jne. Fyysikot kutsuvat tätä vertailujärjestelmää "laboratorioksi", objektiksi, joka on samassa ajassa havainto- ja mittauspaikan kanssa. Itse laitteessa referenssijärjestelmä on tärkeä osa mittauslaitetta, ehdollisesti referenssiasteikolla kalibroitua, jossa tarkkailija tallentaa esimerkiksi neulan tai valosignaalin poikkeaman asteikon alusta. Digitaalisissa mittausjärjestelmissä meillä on edelleen tarkkailijan tiedossa vertailupiste, joka perustuu tässä käytetyn laskettavan mittayksikköjoukon ominaisuuksien tuntemiseen. Yksinkertaiset ja ymmärrettävät vaa'at esimerkiksi viivotuksiin, kellotaulullisiin kelloihin, useimmissa sähkö- ja lämmönmittauslaitteissa.

Klassisella tieteen aikakaudella instrumenttien vaatimuksiin kuului ensinnäkin herkkyys ulkoisen mitatun tekijän vaikutukselle koeolosuhteiden mittaamiseksi ja säätämiseksi; toiseksi niin sanottu "resoluutio" - eli tarkkuusrajat ja määritettyjen olosuhteiden ylläpito kokeellisessa laitteessa tutkittavalle prosessille.

Samaan aikaan hiljaisesti uskottiin, että tieteen edistymisen myötä niitä kaikkia voitaisiin parantaa ja lisätä. 1900-luvulla mikromaailman fysiikan kehityksen ansiosta havaittiin, että aineen ja kentän (kvantit jne.) jakautuvuudella on alaraja, sähkön suuruuden arvo on pienempi. lataus jne. Kaikki tämä aiheutti aikaisempien vaatimusten tarkistamista ja kiinnitti erityistä huomiota fyysisiin järjestelmiin ja muihin koulun fysiikan kurssilta kaikille tuttuihin yksiköihin.

Tärkeänä objektien kuvauksen objektiivisuuden edellytyksenä pidettiin myös perustavanlaatuista abstraktiomahdollisuutta, abstraktiota referenssijärjestelmistä joko valitsemalla ns. "luonnollinen viitejärjestelmä" tai löytämällä objekteista sellaisia ​​ominaisuuksia, jotka eivät riipu viitejärjestelmistä. vertailujärjestelmien valinta. Tieteessä niitä kutsutaan "invarianteiksi". Luonnossa itsessään ei ole niin paljon samanlaisia ​​invariantteja: tämä on vetyatomin paino (ja siitä tuli mitta, yksikkö muiden kemiallisten atomien painon mittaamiseksi), tämä on sähkövaraus, ns. "toiminta" mekaniikassa ja fysiikassa (sen mitta on energia x aika), Planckin toiminnan kvantti (kvanttimekaniikassa), gravitaatiovakio, valon nopeus jne. 1800-luvun vaihteessa ja 1900-luvulla tiede löysi paradoksaalilta vaikuttavia asioita: massa, pituus, aika ovat suhteellisia, ne riippuvat ainehiukkasten ja kenttien liikkeen nopeudesta ja tietysti havainnoijan sijainnista vertailujärjestelmässä. . Erityisessä suhteellisuusteoriassa löydettiin lopulta erityinen invariantti - "neliulotteinen intervalli".

Referenssijärjestelmien ja invarianttien tutkimuksen merkitys ja rooli kasvoivat 1900-luvun ajan, erityisesti tutkittaessa ääriolosuhteita, prosessien luonnetta ja nopeutta, kuten ultrakorkeat energiat, matalat ja ultramatalat lämpötilat, nopeita prosesseja jne. Myös mittaustarkkuuden ongelma on edelleen tärkeä. Kaikki tieteessä ja tekniikassa käytettävät instrumentit voidaan jakaa havainnointi-, mittaus- ja kokeellisiin. Tutkimuksessa on useita tyyppejä ja alalajeja niiden tarkoituksen ja tehtävien mukaan:

1. Erilaisten kahden alatyypin väliseinien mittaus:

a) suora mittaus (viivaimet, mittausastiat jne.);

b) epäsuora, epäsuora mittaus (esimerkiksi pyrometrit, jotka mittaavat kehon lämpötilaa mittaamalla säteilyenergiaa; venymämittarit ja anturit - paine itse laitteessa olevien sähköisten prosessien kautta jne.). 2.

Vahvistaa ihmisen luonnollisia elimiä, mutta ei muuta havaittujen ja mitattujen ominaisuuksien olemusta ja luonnetta. Näitä ovat optiset instrumentit (laseista kaukoputkeen), monet akustiset instrumentit jne. 3.

Luonnonprosessien ja ilmiöiden muuntaminen tyypistä toiseen, tarkkailijan ja/tai hänen havainto- ja mittauslaitteidensa käytettävissä. Nämä ovat röntgenlaitteita, tuikeantureita jne.

4. Koelaitteet ja -laitteet sekä niiden järjestelmät, mukaan lukien havainto- ja mittauslaitteet kiinteänä osana. Tällaisten laitteiden valikoima ulottuu jättimäisten hiukkaskiihdyttimien, kuten Serpukhovin, kokoon. Niissä erilaiset prosessit ja esineet ovat suhteellisen eristettyjä ympäristöstä, niitä säädellään, ohjataan ja ilmiöt eristetään puhtaimmassa muodossa (eli ilman muita ulkopuolisia ilmiöitä ja prosesseja, häiriöitä, häiritseviä tekijöitä jne.) .

5. Esittelylaitteet, joilla havainnollistetaan visuaalisesti erilaisia ​​ominaisuuksia, ilmiöitä ja kuvioita opetuksen aikana. Näihin kuuluvat myös erilaiset testipenkit ja simulaattorit, koska ne ovat visuaalisia ja usein jäljittelevät tiettyjä ilmiöitä, ikään kuin pettääkseen opiskelijoita.

Myös instrumentteja ja laitteita on: a) tutkimustarkoituksiin (meille ne ovat täällä pääasia) ja b) massakulutuskäyttöön. Instrumenttien valmistuksen edistyminen ei ole vain tiedemiesten, vaan myös suunnittelijoiden ja instrumenttiinsinöörien huolenaihe.

Voit myös erottaa mallilaitteita, ikään kuin jatkoa kaikille aiemmille niiden korvikkeiden muodossa, sekä todellisten instrumenttien ja laitteiden pienennetyt kopiot ja mallit, luonnon esineitä. Esimerkki ensimmäisen tyyppisistä malleista ovat todellisten kyberneettiset ja tietokonesimulaatiot, joiden avulla voidaan tutkia ja suunnitella oikeita esineitä, usein monenlaisissa, jokseenkin samankaltaisissa järjestelmissä (ohjauksessa ja viestinnässä, järjestelmien ja viestinnän suunnittelussa, verkoissa). erilaisia, CAD). Esimerkkejä toisen tyyppisistä malleista ovat todelliset mallit sillasta, lentokoneesta, padosta, palkista, autosta ja sen komponenteista tai mistä tahansa laitteesta.

Laajassa merkityksessä laite ei ole vain keinotekoinen muodostuma, vaan se on myös ympäristö, jossa jokin prosessi tapahtuu. Jälkimmäistä voi pelata myös tietokoneella. Sitten he sanovat, että meillä on edessämme laskennallinen koe (kun operoidaan numeroiden kanssa).

Laskennallisella kokeella menetelmänä on suuri tulevaisuus, koska usein kokeilija käsittelee monitekijäisiä ja kollektiivisia prosesseja, joissa tarvitaan valtavia tilastoja. Kokeilija käsittelee myös aggressiivisia ympäristöjä ja prosesseja, jotka ovat vaarallisia ihmisille ja eliöille yleensä (jälkimmäisen yhteydessä on tieteellisten ja teknisten kokeiden ympäristöongelmia).

Mikromaailman fysiikan kehitys on osoittanut, että teoreettisessa mikromaailman esineiden kuvauksessa emme periaatteessa pääse eroon laitteen vaikutuksesta haluttuun vastaukseen. Lisäksi täällä emme periaatteessa voi mitata samanaikaisesti mikrohiukkasten koordinaatteja ja momentteja jne.; mittauksen jälkeen on tarpeen konstruoida toisiaan täydentäviä kuvauksia hiukkasen käyttäytymisestä eri instrumenttien lukemien ja mittaustietojen ei-samanaikaisista kuvauksista (W. Heisenbergin epävarmuusperiaatteet ja N. Bohrin komplementaarisuusperiaate).

Instrumenttien valmistuksen edistyminen luo usein todellisen vallankumouksen tietyssä tieteessä. Klassisia esimerkkejä ovat esimerkkejä löydöistä, jotka on tehty mikroskoopin, kaukoputken, röntgenlaitteen, spektroskopin ja spektrometrin keksimisen, satelliittilaboratorioiden luomisen, instrumenttien kuljettamisen avaruuteen satelliiteilla jne. ansiosta. Välineiden ja kokeiden kustannukset monissa tutkimuslaitoksissa ovat usein leijonanosa niiden budjetit. Nykyään on monia esimerkkejä siitä, että kokeet ovat kokonaisten suurten maiden mahdotonta, ja siksi ne menevät tieteelliseen yhteistyöhön (kuten Sveitsin CERN, avaruusohjelmat jne.).

Tieteen kehityksen aikana instrumenttien rooli usein vääristyy ja liioiteltu. Joten filosofiassa mikromaailman kokeiden erityispiirteiden yhteydessä, kuten juuri edellä käsiteltiin, syntyi ajatus, että tällä alueella kaikki tietomme on kokonaan instrumentaalista alkuperää. Laite, ikään kuin jatkaen kognition aihetta, häiritsee objektiivista tapahtumien kulkua. Tästä tehdään johtopäätös: kaikki tietomme mikromaailman objekteista on subjektiivista, instrumentaalista alkuperää. Tämän seurauksena 1900-luvun tieteessä syntyi kokonainen filosofian suunta - instrumentaalinen idealismi tai operacionalismi (P. Bridgman). Vastauskritiikkiä toki esitettiin, mutta samanlainen ajatus löytyy edelleen tutkijoista. Se syntyi monella tapaa teoreettisen tiedon ja kognition sekä sen kykyjen aliarvioinnista.

Empiiriset tutkimusmenetelmät

Sana "kokemuksellinen" tarkoittaa kirjaimellisesti "se, mikä aisteilla havaitaan". Kun tätä adjektiivia käytetään tieteellisten tutkimusmenetelmien yhteydessä, se tarkoittaa aistinvaraiseen (tunne)kokemukseen liittyviä tekniikoita ja menetelmiä. Siksi he sanovat, että empiiriset menetelmät perustuvat ns. "kova (kiistaton) data" ("kova data"). Lisäksi empiirinen tutkimus. noudattaa tiukasti tieteellistä menetelmää toisin kuin muut tutkimusmetodologiat, kuten naturalistinen havainnointi, arkistotutkimus jne. Empiirisen tutkimuksen metodologian taustalla oleva tärkein ja tarpeellisin lähtökohta. on, että se tarjoaa mahdollisuuden sen toistamiseen ja vahvistamiseen/kiistämiseen. Empiirisen tutkimuksen harha. "kova data" edellyttää suurta sisäistä johdonmukaisuutta ja vakautta niiden riippumattomien ja riippuvaisten muuttujien mittausvälineiltä (ja mittauksilta), joita käytetään tieteellisessä tutkimuksessa. Sisäinen johdonmukaisuus on avainasemassa. vakaustila; mittaustyökalut eivät voi olla erittäin tai edes riittävän luotettavia, elleivät nämä työkalut, jotka toimittavat raakadataa myöhempää analyysiä varten, tuota korkeita keskinäisiä korrelaatioita. Jos tätä vaatimusta ei täytetä, järjestelmään tulee virhevarianssia ja seurauksena on epäselviä tai harhaanjohtavia tuloksia.

Näytteenottotekniikat

Minä. Ja. riippuvat riittävien ja tehokkaiden näytteenottotutkimustekniikoiden saatavuudesta, jotka tarjoavat luotettavaa ja pätevää tietoa, joka voidaan kohtuudella ja merkityksensä menettämättä ulottaa populaatioihin, joista nämä edustavat tai ainakin läheisesti läheiset näytteet on otettu. Vaikka useimmat tilastolliset menetelmät, joita käytetään empiiristen tietojen analysointiin, sisältävät pääasiassa satunnaisen valinnan ja/tai kokeiden satunnaisen jakamisen. olosuhteet (ryhmät), satunnaisuus sinänsä ei ole pääasia. Pikemminkin se johtuu siitä, että alkulukuja ei haluta käyttää koekohteina. tai yksinomaan ne, jotka muodostavat erittäin rajallisia tai jalostettuja näytteitä, kuten tutkimukseen osallistumiskutsujen tapauksessa. vapaaehtoisten opiskelijoiden, jota harjoitetaan laajalti psykologiassa ja muissa yhteiskuntatieteissä. ja käyttäytymistieteet. Tämä lähestymistapa kumoaa empiirisen tutkimuksen hyödyt. ennen muita tutkimusmenetelmiä.

Mittaustarkkuus

Minä. Ja. yleensä - ja erityisesti psykologiassa - liittyvät väistämättä useiden mittareiden käyttöön. Psykologiassa tällaisia ​​toimenpiteitä käytetään, ch. arr., havaitut tai havaitut käyttäytymismallit, itseraportit jne. psykolog. ilmiöitä. On ratkaisevan tärkeää, että nämä toimenpiteet ovat riittävän tarkkoja ja samalla selkeästi tulkittavia ja päteviä. Muuten, kuten epäasianmukaisten otantamenetelmien tapauksessa, empiiristen tutkimusmetodologioiden edut. virheelliset ja/tai harhaanjohtavat tulokset kumoavat. Psykometriikkaa käytettäessä tutkija kohtaa ainakin kaksi vakavaa ongelmaa: a) kaikkein kehittyneimpien ja luotettavimpien riippumattomien ja riippuvaisten muuttujien mittausten tekemiseen käytettävissä olevien instrumenttien karkeus ja b) se tosiasia, että mikä tahansa psyk. mittaus ei ole suoraa, vaan epäsuoraa. Ei psykologia. ominaisuutta ei voida mitata suoraan; vain sen suunniteltu ilmeneminen käyttäytymisessä voidaan mitata. Esimerkiksi sellainen ominaisuus kuin "aggressiivisuus" voidaan arvioida vain epäsuorasti sen ilmenemis- tai tunnistamisasteen perusteella, mitattuna erityisellä asteikolla tai muulla psykologilla. instrumentti tai tekniikka, joka on suunniteltu mittaamaan eriasteista "aggressiivisuutta" mittauslaitteen kehittäjien määrittelemällä ja ymmärtämällä.

Psykologisten mittausten tuloksena saatu data. muuttujat edustavat vain näiden muuttujien havaittuja arvoja (X0). "Todet" arvot (Xi) jäävät aina tuntemattomiksi. Ne voidaan vain arvioida, ja tämä arvio riippuu missä tahansa yksittäisessä X0:ssa esiintyvän virheen (Xe) suuruudesta. Kaikissa psykologioissa. mittauksissa havaittu arvo edustaa tiettyä aluetta pisteen sijaan (kuten tämä voi tapahtua esimerkiksi fysiikassa tai termodynamiikassa): X0 = Xi + Xe. Siksi empiiriseen tutkimukseen. Vaikuttaa erittäin tärkeältä, että kaikkien muuttujien X0-arvot ovat lähellä Xi:tä. Tämä voidaan saavuttaa vain käyttämällä erittäin luotettavia mittauslaitteita ja -menetelmiä, joita käyttävät tai toteuttavat kokeneet ja pätevät tutkijat tai asiantuntijat.

Kontrolli kokeessa

Empiirisessä tutkimuksessa. Kokeen kulkuun vaikuttavia muuttujia on 3 tyyppiä: a) riippumattomat muuttujat, b) riippuvat muuttujat ja c) välimuotoiset tai ulkopuoliset muuttujat. Ensimmäiset 2 muuttujatyyppiä ovat mukana kokeilussa. tutkijan itsensä suunnittelema; Kolmannen tyypin muuttujia ei tutkija esitä, vaan ne ovat aina kokeessa läsnä - ja niitä tulee hallita. Riippumattomat muuttujat liittyvät tai kuvastavat ympäristöolosuhteita, joita voidaan manipuloida kokeessa; riippuvaiset muuttujat liittyvät tai kuvastavat käyttäytymisen tuloksia. Kokeen tarkoituksena on muunnella ympäristöolosuhteita (riippumattomia muuttujia) ja tarkkailla esiintyviä käyttäytymistapahtumia (riippuvaisia ​​muuttujia) samalla kun kontrolloidaan (tai eliminoidaan vaikutukset) muiden (ulkopuolisten) muuttujien vaikutusta niihin.

Kokeen muuttujien hallinta, joka vaatii empiiristä tutkimusta, voidaan saavuttaa joko kokeiden avulla. suunnitelmalla tai tilastollisilla menetelmillä.

Kokeilusuunnitelmat

Pääsääntöisesti empiirisessä tutkimuksessa. Käytössä on 3 pääosaa. tavallaan kokeellinen. suunnitelmat: a) hypoteesien testaussuunnitelmat, b) arviointisuunnitelmat ja c) näennäiset kokeelliset suunnitelmat. Hypoteesien testaussuunnitelmat käsittelevät kysymystä siitä, vaikuttavatko riippumattomat muuttujat riippuviin muuttujiin. Näissä kokeissa käytetyt tilastolliset merkitsevyystestit ovat tyypillisesti kaksipuolisia; johtopäätökset muotoillaan sen perusteella, onko ympäristön manipuloinnilla vaikutusta käyttäytymisen tuloksiin ja käyttäytymisen muutoksiin.

Arviointisuunnitelmat ovat samanlaisia ​​kuin hypoteesien testaussuunnitelmat siinä mielessä, että ne vetoavat muuttujien kvantitatiivisiin kuvauksiin, mutta ylittävät yksinkertaisen nollahypoteesitestauksen, joka on rajoitettu Sec. arr. käyttämällä tilastollisesti merkitseviä kaksipuolisia testejä. Niitä käytetään tutkimaan myöhempää kysymystä siitä, kuinka riippumattomat muuttujat vaikuttavat havaittuihin tuloksiin. Nämä kokeet keskittyvät riippumattomien muuttujien välisten suhteiden luonteen kvantitatiivisiin ja laadullisiin kuvauksiin. Näissä kokeissa data-analyysin tilastollisina menetelminä käytetään yleensä korrelaatiomenetelmiä. Perus painopiste on luotettavuusrajojen ja standardivirheiden määrittämisessä, ja päätavoitteena on estimointi, jossa max. mahdollisimman tarkasti riippumattomien muuttujien todelliset arvot kaikille havaituille riippumattomien muuttujien arvoille.

Kvasikokeelliset suunnitelmat ovat samanlaisia ​​kuin hypoteesitestaussuunnitelmat, paitsi että sellaisissa suunnitelmissa riippumattomat muuttujat eivät joko ole käytettävissä manipuloitaviksi tai niitä ei manipuloida kokeessa. Tämän tyyppisiä suunnitelmia käytetään varsin laajasti empiirisessä tutkimuksessa. psykologiassa ja muissa yhteiskuntatieteissä. ja erityisesti käyttäytymistieteet sovellettavien ongelmien ratkaisemiseen. Ne kuuluvat tutkimusmenetelmien kategoriaan, jotka menevät naturalistisen havainnoinnin ulkopuolelle, mutta eivät saavuta kahden muun perusperiaatteen monimutkaisempaa ja tärkeämpää tasoa. kokeellisia tyyppejä suunnitelmia.

Tilastollisen analyysin rooli

Psychol. tutkimus, empiirinen tai ei, perustuu Ch. arr. näytteistä saatujen tietojen perusteella. Siksi M. e. Ja. on täydennettävä näiden näytetietojen tilastollisella analyysillä, jotta hypoteesitestauksen tuloksista voidaan tehdä päteviä johtopäätöksiä.

Hypoteesien empiirinen testaus

Arvokkain kokeilu. suunnitelma empiirisen tutkimuksen tekemiseksi. psykologiassa ja lähitieteissä on suunnittelu hypoteesien testaamiseen. Siksi tässä pitäisi antaa "hypoteesi" määritelmä, joka liittyy empiirisen tutkimuksen metodologiaan. Poikkeuksellisen tarkan ja tiiviin määritelmän ovat antaneet Brown ja Ghiselli.

Hypoteesi on väite tosiasiallisista ja käsitteellisistä elementeistä ja niiden suhteista, joka ylittää tunnettuja tosiasioita ja kertynyttä kokemusta paremman ymmärryksen saavuttamiseksi. Se on oletus tai onnekas arvaus, joka sisältää tilan, jota ei ole vielä varsinaisesti osoitettu, mutta joka ansaitsee tutkimuksen.

Empiirinen vahvistus useille. toisiinsa liittyvät hypoteesit johtavat teorian muotoilemiseen. Teoriat, jotka poikkeuksetta vahvistavat toistuvien tutkimusten empiiriset tulokset. - varsinkin jos ne on kuvattu tarkasti maton avulla. yhtälöt - saavat väistämättä tieteellisen lain aseman. Psykologiassa kuitenkin tieteellinen laki on käsittämätön käsite. Useimmat psykologiset. teoriat perustuvat hypoteesien empiiriseen testaukseen, mutta nykyään ei ole olemassa psykologia. teorioita, jotka saavuttaisivat tieteellisen lain tason.

Katso myös Luottamusrajat, Kontrolliryhmät

Tieteen ja tekniikan empiirisen tutkimuksen menetelmiä ovat muun muassa havainnointi, vertailu, mittaus ja koe.

Havainto . Havainnointi ymmärretään systemaattisena ja tarkoituksenmukaisena havainnointina meitä kiinnostavasta kohteesta: asioista, ilmiöistä, ominaisuuksista, jonkin tiloista. Tämä on yksinkertaisin menetelmä, joka toimii pääsääntöisesti osana muita empiirisiä menetelmiä, vaikka useissa tieteissä sitä voidaan käyttää myös itsenäisesti tai päämenetelmänä, kuten säähavainnoissa, havaintoastronomiassa jne. kaukoputken ansiosta ihminen pystyi laajentamaan havainnointia megamaailman alueelle, johon ei aiemmin ollut pääsyä, mikroskoopin luominen merkitsi hyökkäystä mikromaailmaan. Röntgenlaite, tutka, ultraäänigeneraattori ja monet muut tekniset havainnointivälineet ovat johtaneet tämän tutkimusmenetelmän tieteellisen ja käytännön arvon ennennäkemättömään kasvuun. Myös psykologiassa, lääketieteessä, liikuntakasvatuksessa ja urheilussa on olemassa menetelmiä ja tekniikoita itsehavainnointiin ja -valvontaan. Itse havainnoinnin käsite tietoteoriassa esiintyy yleensä kontemplaatiokäsitteen muodossa, se liittyy subjektin toiminnan ja toiminnan luokkiin.

Ollakseen hedelmällinen ja tuottava havainnoinnin on täytettävä seuraavat vaatimukset.

Olla tahallista ts. toteutetaan tarkoin määriteltyjen ongelmien ratkaisemiseksi tieteellisen toiminnan ja insinöörikäytännön yleisen tavoitteen puitteissa.

Olla järjestelmällinen, eli koostuvat havainnoista, jotka noudattavat tiettyä suunnitelmaa, kaavaa, jotka johtuvat kohteen luonteesta sekä tutkimuksen päämääristä ja tavoitteista.

Olla kohdistettuja ts. kiinnittää tarkkailijan huomio vain häntä kiinnostaviin esineisiin, äläkä viivyttele havainnointitehtävien ulkopuolelle jääviin. Objektin yksittäisten yksityiskohtien, sivujen, näkökohtien, osien havainnointiin tähtäävää havainnointia kutsutaan fiksaatioksi ja kokonaisuuden kattamista toistuvan havainnoinnin alaisena fluktuaatioksi. Näiden havaintojen yhdistelmä antaa lopulta kokonaiskuvan kohteesta.

Olla aktiivinen ts. kun tarkkailija etsii määrätietoisesti tehtäviinsä tarpeellisia esineitä tietyn joukon joukosta, ottaa huomioon näiden esineiden yksittäiset puolet, ominaisuudet ja aspektit, jotka häntä kiinnostavat tukeutuen omaan tieto-, kokemus- ja taitovarastoonsa.

Olla järjestelmällinen, eli kun havainnoija suorittaa havainnointiaan jatkuvasti, ei satunnaisesti ja satunnaisesti, tietyn, ennalta harkitun järjestelmän mukaisesti, erilaisissa tai tiukasti määritellyissä olosuhteissa.

Vertailu - Tämä on yksi yleisimmistä ja yleisimmistä kognitiomenetelmistä. Tunnettu aforismi ”Kaikki tiedetään vertaamalla” on paras todiste tästä. Vertailu on samankaltaisuuksien ja erojen toteamista erilaisten esineiden ja ilmiöiden, niiden puolten ja näkökohtien sekä yleensäkin tutkimuskohteiden välillä. Vertailun tuloksena muodostuu kahdelle tai useammalle esineelle luontainen yhteisyys - tällä hetkellä tai niiden historiassa. Historiallisissa tieteissä vertailu kehitettiin päätutkimusmenetelmän tasolle, jota kutsuttiin vertailevaksi historialliseksi. Yleisen, ilmiöissä toistuvan tunnistaminen on askel tiellä luonnollisen tuntemiseen.

Jotta vertailu olisi hedelmällistä, sen on täytettävä kaksi perusvaatimusta: vain sellaisia ​​näkökohtia ja näkökohtia, esineitä kokonaisuutena, joiden välillä on objektiivista yhteistä, tulee verrata; vertailun tulee perustua tietyn tutkimuksen tai muun tehtävän tärkeimpiin, merkittävimpiin ominaisuuksiin. Ei-tärkeisiin ominaisuuksiin perustuva vertailu voi johtaa vain väärinkäsityksiin ja virheisiin. Tässä suhteessa on oltava varovainen tehdessään johtopäätöksiä "analogisesti". Ranskalaiset jopa sanovat, että "vertailu ei ole todiste!"

Tutkijaa, insinööriä tai suunnittelijaa kiinnostavia kohteita voidaan verrata joko suoraan tai epäsuorasti kolmannen kohteen kautta. Ensimmäisessä tapauksessa he saavat laadullisia arvioita: enemmän - vähemmän, vaaleampi - tummempi, korkeampi - matalampi, lähempänä - kauempana jne. Totta, täältä saat yksinkertaisimmat kvantitatiiviset ominaisuudet: "kaksi kertaa korkeampi", "kaksi kertaa raskaampi" kertaa” jne. Kun standardin, mittarin, mittakaavan roolissa on myös kolmas objekti, ne saavat erityisen arvokkaita ja tarkempia kvantitatiivisia ominaisuuksia.

Mittaus kehittynyt historiallisesti havainnoinnin ja vertailun perusteella. Toisin kuin yksinkertainen vertailu, se on kuitenkin tehokkaampi ja tarkempi. Nykyaikainen luonnontiede, joka sai alkunsa Leonardo da Vincistä, Galileo Galileista ja Isaac Newtonista, on kukoistuskautensa velkaa mittausten käytölle. Juuri Galileo julisti ilmiöiden kvantitatiivisen lähestymistavan periaatteen, jonka mukaan fyysisten ilmiöiden kuvauksen tulisi perustua suureisiin, joilla on määrällinen mitta - numero. Hän uskoi, että luonnon kirja oli kirjoitettu matematiikan kielellä. Suunnittelu, suunnittelu ja rakentaminen jatkavat samaa linjaa menetelmissään.

Mittaus on menettely, jolla määritetään jonkin esineen ominaisuuden numeerinen arvo vertaamalla sitä mittayksikköön, jonka tietty tutkija tai kaikki tutkijat ja ammatinharjoittajat ovat hyväksyneet standardiksi. Kuten tiedetään, on olemassa kansainvälisiä ja kansallisia mittayksiköitä eri luokkien esineiden perusominaisuuksista, kuten tunti, metri, gramma, voltti, bitti jne.; päivä, pud, punta, verst, mailia jne. Mittaus edellyttää seuraavien peruselementtien olemassaoloa: mittauskohde, mittayksikkö, eli asteikko, mitta, standardi; mittauslaite; mittausmenetelmä; tarkkailija.

Mittaukset voivat olla suoria tai epäsuoria. Suorassa mittauksessa tulos saadaan suoraan itse mittausprosessista (esimerkiksi pituuden, ajan, painon jne. mitoilla). Epäsuoralla mittauksella haluttu arvo määritetään matemaattisesti muiden, aiemmin suoralla mittauksella saatujen arvojen perusteella. Näin saadaan esimerkiksi säännöllisen muotoisten kappaleiden ominaispaino, pinta-ala ja tilavuus, kehon nopeus ja kiihtyvyys, teho jne.

Mittauksen avulla voimme löytää ja muotoilla empiirisiä lakeja ja perusmaailman vakioita. Tässä suhteessa se voi toimia lähteenä jopa kokonaisten tieteellisten teorioiden muodostumiselle. Siten Tycho Brahen pitkän aikavälin mittaukset planeettojen liikkeistä antoivat Johannes Keplerille mahdollisuuden luoda yleistyksiä tunnetun kolmen planeetan liikkeen empiirisen lain muodossa. Atomipainojen mittaaminen kemiassa oli yksi perusta Dmitri Mendelejevin kuuluisalle jaksolliselle kemian laille jne. Mittaus ei anna vain tarkkaa kvantitatiivista tietoa todellisuudesta, vaan mahdollistaa myös uusien laadullisten näkökohtien tuomisen teoriaan. Näin kävi lopulta valonnopeuden mittauksessa Michelson-Morley-kokeessa Einsteinin suhteellisuusteorian luomiseksi. Esimerkkejä voidaan jatkaa.

Mittauksen arvon tärkein indikaattori on sen tarkkuus.

Mittausten tarkkuus riippuu käytettävissä olevista instrumenteista, niiden kyvystä ja laadusta, käytetyistä menetelmistä ja tutkijan koulutuksesta. Huomaa, että tarkkuustasolle on asetettu tiettyjä vaatimuksia. Sen on oltava kohteen luonteen ja kognitiivisen, suunnittelun, rakentamisen tai suunnittelutehtävän vaatimusten mukainen. Niinpä suunnittelussa ja rakentamisessa käsitellään jatkuvasti massan, pituuden jne. mittaamista. Mutta useimmissa tapauksissa absoluuttista tarkkuutta ei vaadita, vaan se näyttäisi myös täysin naurettavalta, jos vaikkapa rakennuksen tukipilarin paino olisi tarkistetaan gramman tuhannesosaan. Ongelmana on myös satunnaisiin poikkeamiin liittyvä bulkkimateriaalin mittaaminen, kuten tapahtuu suurissa aggregaateissa. Tällaiset ilmiöt ovat tyypillisiä mikromaailman esineille, biologisille, sosiaalisille, taloudellisille ja muille vastaaville esineille. Tässä soveltuvat tilastollisen keskiarvon etsintä sekä satunnaisuuden ja sen jakaumien käsittelyyn keskittyneet menetelmät todennäköisyyslaskentamenetelmien muodossa. Satunnaisten ja systemaattisten mittausvirheiden eliminoimiseksi, instrumenttien luonteeseen ja itse tarkkailijaan liittyvien virheiden ja virheiden tunnistamiseksi on kehitetty erityinen matemaattinen virheteoria.

Tekniikan kehityksen yhteydessä mittausmenetelmät nopeiden prosessien olosuhteissa aggressiivisissa ympäristöissä, joissa tarkkailijan läsnäolo on suljettu pois, nousivat erityisen tärkeäksi 1900-luvulla. Täällä auttoivat auto- ja elektrometrian menetelmät sekä tietotekninen tiedonkäsittely ja mittausprosessien ohjaus. Novosibirskin automaatio- ja elektrometriainstituutin SB RAS:n sekä NSTU:n tutkijoiden kehitystyöllä oli erinomainen rooli niiden luomisessa. Nämä olivat maailmanluokan tuloksia.

Mittausta havainnoinnin ja vertailun ohella käytetään laajasti kognition ja yleensä ihmisen toiminnan empiirisellä tasolla, se on osa kehittyneintä, monimutkaisinta ja merkittävintä menetelmää - kokeellista.

Koe . Kokeilu ymmärretään menetelmäksi tutkia ja muuntaa kohteita, kun tutkija vaikuttaa niihin aktiivisesti luomalla keinotekoisia olosuhteita, jotka ovat välttämättömiä häntä kiinnostavien ominaisuuksien, ominaisuuksien tai näkökohtien tunnistamiseksi, muuttaen tietoisesti luonnollisten prosessien kulkua samalla kun hän säätelee, mittaa. ja havainnointi. Pääasialliset keinot tällaisten olosuhteiden luomiseen ovat erilaiset instrumentit ja keinotekoiset laitteet. Kokeilu on monimutkaisin, kattavin ja tehokkain menetelmä empiiriseen tietoon ja erilaisten esineiden muuntamiseen. Mutta sen ydin ei ole monimutkaisuus, vaan tarkoituksenmukaisuus, tarkoituksellisuus ja interventio säätelyn ja hallinnan kautta tutkittujen ja muunnettujen prosessien ja objektien tilojen aikana.

Kokeen tunnusomaisia ​​piirteitä ovat mahdollisuus tutkia ja muuttaa kohdetta suhteellisen puhtaassa muodossa, kun kaikki asian olemusta hämärtävät sivutekijät eliminoidaan lähes kokonaan. Tämä mahdollistaa todellisuuden kohteiden tutkimisen äärimmäisissä olosuhteissa, eli erittäin matalissa ja ultrakorkeissa lämpötiloissa, paineissa ja energioissa, prosessinopeuksissa, sähkö- ja magneettikentän voimakkuuksissa sekä vuorovaikutusenergioissa. Näissä olosuhteissa on mahdollista tunnistaa tavallisten esineiden odottamattomia ja yllättäviä ominaisuuksia ja siten tunkeutua syvemmälle niiden olemukseen ja muuntumismekanismeihin.

Esimerkkejä äärimmäisissä olosuhteissa löydetyistä ilmiöistä ovat superfluiditeetti ja suprajohtavuus matalissa lämpötiloissa. Kokeen tärkein etu oli sen toistettavuus, kun havaintoja, mittauksia, esineiden ominaisuuksien testejä tehdään toistuvasti vaihtelevissa olosuhteissa, jotta voidaan lisätä aiemmin saatujen tulosten tarkkuutta, luotettavuutta ja käytännön merkitystä sekä varmistaa niiden olemassaolo. uudesta ilmiöstä yleensä.

Kokeilua käytetään seuraavissa tilanteissa: kun he yrittävät löytää esineen aiemmin tuntemattomia ominaisuuksia ja ominaisuuksia - tämä on tutkimuskoe; kun tiettyjen teoreettisten kannanottojen, johtopäätösten ja hypoteesien oikeellisuus tarkistetaan - teoriatestauskoe; kun tarkistetaan aiemmin tehtyjen kokeiden oikeellisuus - empiirinen varmistuskoe; koulutus- ja esittelykokeilu.

Havainnot, mittaukset ja kokeet perustuvat pääasiassa erilaisiin instrumentteihin. Mikä se on laite sen roolin suhteen? Sanan laajassa merkityksessä instrumenteilla tarkoitetaan keinotekoisia, teknisiä välineitä ja erilaisia ​​laitteita, joiden avulla voimme tutkia mitä tahansa meitä kiinnostavaa ilmiötä, ominaisuutta, tilaa tai ominaisuutta kvantitatiivisesta näkökulmasta sekä luoda tiukasti määriteltyjä ehtoja. niiden havaitsemiseen, täytäntöönpanoon ja säätelyyn; laitteet, jotka mahdollistavat tarkkailun ja mittauksen samanaikaisesti.

Yhtä tärkeää on valita referenssijärjestelmä ja luoda se nimenomaan laitteeseen. Alla viitejärjestelmät ymmärtää esineitä, jotka hyväksytään henkisesti alkuperäisinä, perus- ja fyysisesti levossa, liikkumattomina. Tämä näkyy selvästi, kun mittaukset tehdään eri mittausasteikoilla. Esimerkiksi tähtitieteellisissä havainnoissa se on maa, aurinko ja tavanomaiset kiinteät tähdet. Fyysikot kutsuvat "laboratorion" viitekehystä, joka on sama kuin havainto- ja mittauspaikka. Laitteessa itsessään referenssijärjestelmä on tärkeä osa mittauslaitetta, tavanomaisesti asteikolla oleva mittasauva, johon tarkkailija tallentaa esimerkiksi neulan tai valosignaalin poikkeaman asteikon alusta. Digitaalisissa mittausjärjestelmissä meillä on edelleen tarkkailijan tiedossa vertailupiste, joka perustuu tässä käytetyn laskettavan mittayksikköjoukon ominaisuuksien tuntemiseen. Viivojissa, kellotaululla varustetuissa kelloissa ja useimmissa sähkömittareissa ja lämpömittareissa on yksinkertainen ja ymmärrettävä vaaka.

Välineiden luominen ja uusien keksiminen sekä mittauksia että kokeita varten on pitkään ollut tutkijoiden ja insinöörien erityinen toiminta-alue, joka vaatii valtavasti kokemusta ja lahjakkuutta. Nykyään se on myös moderni, yhä aktiivisemmin kehittyvä tuotannon, kaupan ja niihin liittyvän markkinoinnin toimiala. Itse instrumentit ja laitteet tekniikan, tieteellisen ja teknisen instrumenttien valmistuksen tuotteina, niiden laatu ja määrä ovat olennaisesti osoitus tietyn maan ja sen talouden kehitysasteesta.