Научное объяснение – подведение некоторого научного факта или события под определенный научный закон или теорию, выведение объясняемых фактов и событий в качестве логических следствий некоторого научного закона или теории.
Научное опровержение – установление логического противоречия между некоторой единицей научного знания (протокольным высказыванием, фактом, законом, теорией и др.) и другими единицами научного знания, принятыми в качестве истинных (протокольные предложения, факты, законы, теории или их следствия). Частным случаем научного опровержения является эмпирическое опровержение теории, которое имеет место в случае обнаружения логического противоречия между эмпирическими следствиями теории и известными эмпирическими фактами. К. Поппер предложил назвать этот вид научного опровержения «фальсификацией» научной теории.
Научная практика – методы материальной деятельности в науке: эксперимент, измерение, когнитивные технологии, опытно-конструкторские и инженерные разработки, инновационная деятельность. Любой вид научной практики всегда имеет своей основой некоторые научные знания, которые принимаются при его осуществлении в качестве истинных знаний.
Научное предсказание – выведение на основе научных законов и теорий новых эмпирических фактов, экспериментальных эффектов, а также различного рода научных констант.
Понимание – интерпретация, истолкование, оценка любого фрагмента бытия (материального или идеального) с позиций некоторой когнитивной системы отсчета, принятой за наиболее предпочтительную или «истинную». Научное понимание явления – синоним его научной интерпретации, нахождения его смысла с позиций и в терминах определенной научной теории или других элементов структуры научного знания (научных фактов, законов, принципов). Вместе с изменением системы научного знания часто меняется и научное понимание одних и тех же явлений и событий, их так называемого «подлинного» смысла и значения.
Системный метод – способ рассмотрения любого предмета (объекта) научного познания как некоторой системы. Это, с одной стороны, «банальная» установка для научного познания, а с другой – очень сильная. Моделируя объект как систему, исследователь должен не только разложить его на определенное количество частей и элементов, но и сформулировать множество отношений, связей между ними, то есть задать конкретную структуру объекта как системы. Взгляд на объект как систему предполагает также принятие допущения об относительной самостоятельности исследуемого объекта, его самодостаточности и способности функционировании по присущим ему внутренним законам. Другим сильным допущением взгляда на исследуемый объект как на систему является предположение его целостности, что означает принятие гипотезы о наличии неких интегральных законов его поведения, не сводимых (не редуцируемых) к сумме законов функционирования его элементов. Системный метод является альтернативой, с одной стороны, элементаристско-аддитивному способу моделирования объектов, а с другой – холистско-телеологическому объяснению поведения объектов. Широкое применение системного метода в современной науке и технике стало возможным благодаря построению общей математической теории систем, а также возможности проверки сложных математических моделей объектов как систем с помощью вычислительной математики и мощных ЭВМ.
Экстраполяция – экстенсивное приращение знания путем распространения следствий какой-либо гипотезы или теории с одной сферы описываемых явлений на другие сферы. Например, закон теплового излучения Планка, согласно которому энергия теплового излучения может передаваться только отдельными «порциями» – квантами, был экстраполирован А. Эйнштейном в другую сферу – область электромагнитного излучения и оптических явлений. В частности, с помощью экстраполяции идеи квантового излучения энергии Эйнштейну удалось исчерпывающим образом объяснить природу фотоэффекта и сходных с ним явлений. Фактически экстраполяция является одной из самых распространенных форм предсказания в науке. Экстраполяция – мощное эвристическое средство исследования объектов. Она позволяет расширить гносеологический потенциал эмпирического познания, увеличить его информационную емкость и обоснованность. Сама способность той или иной гипотезы или теории к экстраполяции, к предсказанию новых фактов и явлений, в случае удачи резко усиливает ее обоснованность и конкурентоспособность по сравнению с другими гипотезами.
2. Частнонаучные методы познания
Помимо общенаучных методов, в науке используется в ходе научного познания также большое количество частнонаучных методов. Существует три разных вида и класса частнонаучных методов: отраслевые, уровневые и дисциплинарные методы научного познания.
2.1. Отраслевые методы
Отраслевые методы научного познания – это методы, которые характерны только для какой-либо одной из областей (отраслей) научного знания: математика, естествознание, социально-гуманитарные науки, технонауки. Например, для математики такими методами являются аксиоматический метод, метод формализации, метод математической индукции, метод математической интерпретации, метод неявных определений основных понятий, конструктивно-генетический метод, метод итерации. Рассмотрим их более подробно.
Метод математической индукции – способ доказательства в математике ее общих утверждений, имеющий следующий вид. Если установлено (или принято по определению), что первый член некоторой математической последовательности (возможно, бесконечной) имеет свойство Р и если доказано, что если n-ый член этой последовательности имеет свойство Р, то и n+1-й также будет иметь это свойство, то, следовательно, все члены данной (бесконечной) последовательности обладают свойством Р. Математическая индукция является основным способом доказательства в интуиционистской и конструктивной математике.
Метод итерации – способ построения производных объектов некоторой математической теории путем последовательного (повторного) применения некоторой элементарной операции сначала к ее исходным объектам, а затем и к полученным из них производным объектам. В результате происходит порождение всего множества возможных объектов теории. Метод итерации применяется в основном в арифметике, логике и теории множеств. Этим методом, например, создаются все числа натурального ряда как множество всех объектов такой теории, как арифметика натуральных чисел. Исходным идеальным объектом арифметики натуральных чисел является число 1 или 0 – это дело конвенции. А каждое другое ее число (производный объект) создается путем прибавления единицы к предшествующему ему числу. Путем последовательного повторения (итерации) этой простейшей операции прибавления единицы к любому натуральному числу, начиная с исходного числа, создается весь натуральный ряд чисел как последовательно возрастающая их последовательность. Очевидно, что потенциально эта последовательность является бесконечной (хотя реально – всегда конечной), поскольку к любому сколь угодно большому натуральному числу в принципе (логически) всегда может быть прибавлена еще одна единица. Это означает, что потенциально число членов натурального ряда бесконечно и что в принципе не может существовать самого большого натурального числа.
Формализация – метод построения формальных (синтаксических) моделей содержательных фрагментов математического знания, например, ее содержательных теорий. Формализация включает в себя выполнение познавательных операций: 1) построение некоторого формального языка – языка символов (синтаксического языка) для конкретной математической теории; 2) обозначение с помощью введенных символов формального языка всех понятий и логических операций содержательной математической теории; 3) перевод (отображение) содержательного языка данной теории на язык символов формального языка и превращение тем самым данной теории в чисто знаковую конструкцию, построенную по определенным законам введенного формального языка. Главный смысл формализации математического знания заключается в максимально полном отображении всех его истинных высказываний в некоторое подмножество формул формального языка. Метод формализации применяется в основном для логического обоснования математических теорий, осуществления доказательства их внутренней логической непротиворечивости, полноты их системы аксиом, эффективности существующих в содержательной теории доказательств. У формализации как метода имеются определенные границы. Как показал К. Гедель, даже для арифметики натуральных чисел, самой простой из математических теорий, принципиально невозможно осуществить ее абсолютно полную формализацию.
