Научное познание

Познание — деятельность человека, содержанием которой является отражение объективной реальности в его сознании, а результатом — получение нового знания об окружающем мире.

Ребёнок познаёт окружающий мир, т.е. получает новые знания о нём на собственном опыте — иногда печальном, иногда приятном. Без помощи науки он получает представление о том, что бывает горячее, твёрдое, вкусное, тёплое и т.д. Художник на холсте отображает своё видение окружающих предметов, благодаря этому мы получаем возможность по­смотреть на мир его глазами и узнать о нём много нового. В данном случае перед нами были примеры разных видов познания мира: обыденного и художественного. Есть и другие. Однако наша тема — научное познание.

Основные принципы научного познания были сформулированы ещё древнегреческим философом Демокритом. Их всего три.

Первый принцип — принцип причинности. Демокрит говорил: «Ни одна вещь не может возникнуть беспричинно…» Поэтому поиск и раскрытие причинно-следственных связей лежит в основе всех научных исследований.

Второй принцип — принцип истинности научного знания. Если научные знания подтверждаются практикой, их можно признать истиной.

И наконец, третий принцип — принцип относительности научного знания. Любое знание относительно и ограничено познавательными возможностями людей в данный момент времени.

Выделяют два уровня научного познания: эмпирический и теоретический. Задача эмпирического — описание предметов и явлений. Основные методы, используемые в процессе эмпирического познания:

· наблюдение — чувственное познание признаков и свойств объекта изучения;

· эксперимент — проведение наблюдений за объектом изучения в создаваемых и контролируемых условиях.

Результатом эмпирических исследований являются научно установленные факты: описания, результаты измерений и т.д.

Задача теоретического уровня — объяснение изучаемых явлений и научных фактов, которые могут быть получены в результате эмпирических исследований.

Суть его такова: на основании имеющихся научных фактов с целью их объяснения выдвигается предположение, которое и называется гипотезой. Проверка выдвинутой гипотезы может её опровергнуть (и тогда придётся искать новую гипотезу) либо подтвердить. Во втором случае на основе проверки гипотез происходит построение теорий или формулирование законов. Научная теория и законы — это логически непротиворечивые описания явлений окружающего мира.

Таким образом, любое научное исследование включает два уровня: эмпирический (опытный) и теоретический. Разграничение это довольно условное, но всё же существует. Соответственно существует и два вида научных знаний: эмпирические и теоретические.

При непосредственном контакте исследователя с объектом исследования в ходе наблюдений и экспериментов формируется эмпирическое знание.

Всё начинается со сбора информации — научных фактов. Они не существуют сами по себе, а являются результатом целенаправленной по­знавательной деятельности. Иными словами, факты нужно добыть. Вся информация, получаемая в ходе исследований, делится на первичную и вторичную.

Первичная получается путём непосредственных натурных измерений или наблюдений, вторичная же является результатом обработки первичной.

Первичная информация в географии чаще всего представляет собой характеризующие определённый участок земной поверхности массивы цифровых показателей по температуре, солнечной радиации, концентрации химических элементов и т.д. Относительно недавно эти массивы цифр стали называть базами данных. Получение первичной информации происходит при непосредственном контакте исследователя с изучаемым географическим объектом или явлением в ходе наблюдений и экспериментов.

Полученную первичную информацию надо не только получить, но и обработать. Вторичная информация выдаётся обычно в виде осреднённых величин (например, средние температуры за май) и может быть представлена в виде описаний, сводок, графиков, таблиц и др. При работе с данными широко используются не только табличные величины, но и их графические построения.

К научной информации, как, собственно, к любым серьёзным фактам, предъявляются весьма строгие требования. Информация должна быть прежде всего надёжной. Надёжность (качество) информации зависит от многих факторов: аккуратности и квалификации наблюдателей, свойств аппаратуры, используемой для регистрации и обработки данных, методов работы и организации наблюдений. Критериями качества информации являются её полнота, точность и достоверность.

Полнота информации связана с её общим объёмом. Однако значение имеет не столько количество собранных данных, сколько их плотность, или густота. Например, если нам нужно охарактеризовать распределение того или иного показателя на некой территории, то полнота этой характеристики будет впрямую зависеть от того, в каком количестве точек на этой территории мы произвели измерения. Чем их больше, чем гуще они расположены, тем полнее будет полученная картина. Если же мы хотим охарактеризовать изменение параметра во времени, то полнота картины будет зависеть от частоты, с которой мы станем производить измерения, и продолжительности наблюдений.

При этом нужно помнить о целесообразности. Увеличение числа точек и частоты измерений может значительно усложнить, затянуть исследования, сделать их непомерно дорогими. Одно дело, когда речь идёт об одном измерении в месяц, другое дело — если надо измерять величину каждый час. В то же время возможно, что для нашей конкретной задачи абсолютная полнота картины не так уж и необходима. В результате средства, силы и время, направленные на избыточное по объёму исследование, будут потрачены впустую.

Точность информации во многом зависит от средства регистрации данных: возможностей измерительных приборов, методов измерений, естественной ограниченности органов чувств наблюдателей и др. Всё это складывается в некую погрешность, которая не позволяет с абсолютной точностью измерять исследуемый параметр. Отсюда следует необходимость совершенствования приборов и методов измерений. Ну, а человека усовершенствовать не нужно, он и так уже достаточно совершенен. Но вот его квалификацию, конечно, можно повышать.

Достоверность означает отсутствие дезинформации, т.е. ложной, вводящей в заблуждение информации. Дезинформация может быть субъективной, т.е. связанной с допущенной наблюдателем ошибкой. А может быть и объективной, т.е. полученной в результате эксперимента или моделирования, которые могли базироваться на недостоверных или ошибочных данных, опираться на другую дезинформацию. Существуют два простых, взаимодополняющих правила, обеспечивающих достоверность получаемых данных: «Что не наблюдалось, то не существует» и «Пишу только о том, что вижу». Кстати, девиз «Пишу только то, что вижу» пришёл в науку из практики флотских штурманов. Для них, людей, устанавливающих местоположение корабля в море и прокладывающих курс, по которому он должен следовать, достоверность информации была просто жизненно необходима. Поэтому никаких домыслов и догадок не допускается.

Существует много способов повышения надёжности наблюдений. Самый простой и очевидный путь — дублирование источников информации, т.е. получение информации другим способом или прибором.