"방법", "기술", "기술" 개념의 본질과 상관 관계. 특정 방법

거의 모든 사람의 어휘에는 수천 단어가 있습니다. 이 숫자는 기본적으로 그의 교육 수준, 학식 및 일반적인 발달 수준에 따라 다릅니다. 통계에 따르면 평균 볼륨 어휘성인은 만 단어에서 만 1만 단어 이내입니다.

교육받은 사람들의 특징은 언어 보유량을 정확하고 적절하게 사용하는 것입니다. 단어와 개념의 유능한 작동의 핵심은 단어 형성의 기원에 호소하고 신뢰할 수 있고 왜곡되지 않은 정보를 찾는 것입니다.

이 기사에서는 "방법", "방법 체계" 개념의 기원과 의미, 유형 및 적용 영역을 고려할 것입니다.

용어의 정의

"방법"이라는 단어는 그리스어에 뿌리를 두고 있습니다. 문자 그대로 번역하면 "길을 따라가는 길"을 의미합니다. 개념에 대한 확장된 해석에는 일련의 작업, 일련의 단계 또는 매우 구체적인 작업을 달성하기 위한 일련의 기술이 포함됩니다. 즉, 일련의 대상 활동이 방법입니다. 그 정의는 활동의 종류와 세부사항을 명확히 하면 약간 바뀔 수 있지만 일반적으로 본질은 변하지 않는다.

다양한 방법

기존 방법, 그 변형 및 적용 영역에 대한 연구는 분류를 만들었습니다. 궁극적 인 목표와 취한 조치의 특징을 감안할 때 주요 방법은 다음과 같이 구분됩니다.

1. 분석적.
2. 연역적.
3. 변증법적.
4. 귀납적.
5. 직관적입니다.
6. 과학적.
7. 일반화.
8. 실험적.

전자는 활동과 행동의 전체를 특징짓고 후자는 이것이 어떻게 일어나는지를 특징짓기 때문에 "방법"과 "형태"의 개념을 구별하는 것이 필요합니다. 더 예시적으로, 차이점은 학습 과정의 예에 의해 묘사될 수 있습니다. 교사를 안내하는 많은 방법이 있으며 자체 분류도 있지만 주요 방법 중 하나는 수동적, 능동적 및 대화형을 선택할 수 있습니다.

동시에 교육 조직의 형태는 주간, 저녁, 통신, 고정 일 수 있습니다.

분석 및 기능

해당 방법의 이름이 유래된 "분석"이라는 단어는 "분석의 기술"을 의미합니다. 이 용어는 고려중인 대상을 구성 요소, 연구, 측정, 연구로 나누는 것을 의미합니다. 분석 작업 방법에는 다른 기술을 사용한 결과로 받은 정보의 수집 및 처리가 포함됩니다.

오늘날 대부분의 분석 작업은 컴퓨터를 사용하여 수행됩니다. 원시 데이터의 순차 처리가 아닌 동시 병렬 기능을 통해 초고속으로 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 다양한 목표를 달성하기 위해 대부분의 과학, 경제, 산업 활동 영역에서 사용됩니다.

연역 및 연역 방법

정의에 익숙해지면 그것이 무엇인지 이해할 수 있습니다. 사전에 따르면 특정 상황이나 시스템의 개별 요소 특성에 대한 예측, 추론 또는 결론을 내리는 것입니다. 연역적 방법은 현상이나 시스템의 일반적인 패턴에 대한 연구를 기반으로 합니다. 즉, 특수한 것에 대한 지식을 위한 일반적인 것에 대한 연구이다.

연역적 방법이 사용됩니다.

• 과학 활동에서.
• 범죄학에서.
• 배울 때.
• 경제학, 통계, 회계.
• 법적 관행을 위해.
• 의학 연구의 한 측면으로서 뿐만 아니라 인간 활동의 다른 많은 중요한 영역에서.

연역적 방법의 특성을 고려할 때 신뢰할 수 있고 검증된 초기 데이터가 있어야 효과적인 적용이 가능하다는 점에 유의해야 합니다. 논리적 결론은 전제의 분석을 기반으로 하기 때문에 전제의 내용이 가장 중요합니다.

유도 방법은 무엇입니까

앞에서 설명한 연역적 방법과 달리 귀납은 특정 명제에서 일반 명제로의 전환을 기반으로 논리적 결론을 생성하는 것입니다. 귀납적 추론은 입력 데이터를 결론과 연결하며, 엄격할 뿐만 아니라 일부 사실적, 심리학적 또는 수학적 표현의 도움을 받습니다. 이러한 방법의 필수 구성 요소는 자연의 모든 현상에 내재된 일반적인 패턴입니다.

완전 귀납법과 불완전 귀납법의 개념이 있습니다. 첫 번째 경우에 인과 관계를 설정하려면 한정된 수의 특정 전제 또는 사례를 처리해야 합니다. 합리적인 결론을 내리기 위해서는 고려되는 사례가 현상의 가능한 모든 측면을 포괄해야 합니다.

"불완전 귀납"의 개념은 선택된 특별한 경우에 대한 연구(관찰)를 기반으로 가정 또는 가설을 제시하는 것으로 구성됩니다. 당연히 그러한 가설은 확인될 필요가 있다.

대부분의 경우 수학적 귀납법이 이를 증명하는 데 사용됩니다. 그것의 도움으로 무한히 셀 수 있는 물체 세트에 대한 완전한 귀납을 수행하는 것이 가능해집니다.

변증법이라고 하는 방법

몇 가지 정의를 요약하면 변증법은 근본적으로 반대되는 두 가지 견해를 고려하고 비교할 때 입장이나 진술을 입증하는 데 사용되는 방법이라고 말할 수 있습니다. 완전히 다른 관점에 대한 연구를 통해 전체의 진정한 그림을 얻을 수 있습니다.

변증법적 방법이 무엇인지 이해하면 법의학, 법학 및 심리 치료에서 일련의 사건을 복원하는 데 도움이 됩니다. 변증법은 과학 및 경제 활동 분야에서도 널리 사용됩니다. 경제학에서 이 방법은 경제 과정과 개발 및 이동 중 패턴에 대한 연구를 포함합니다. 이러한 접근 방식을 통해 경제 현상의 상호 의존성과 상호 작용의 특징을 설정할 수 있습니다. 변증법적 방법은 기존의 모순과 불일치를 식별하는 데 효과적입니다. 또한 교전 당사자의 요구를 충족시키기 위한 타협 솔루션을 찾는 데 있어서도 필수 불가결합니다.

인간 활동 과정에서 직관적인 방법의 역할

의사 결정의 분석적 방법과 논리적 결론 형성의 정반대는 직관입니다. 정의에 따르면 직관적인 문제 해결 방법은 초기 데이터를 무의식적으로 처리하고 빠른 결과를 도출하는 것을 목표로 하는 사람의 정신적 활동입니다. 일반적으로 출력을 생성하는 프로세스는 사람의 이전 경험, 통찰력, "재능", 공감 및 상상력의 영향을 받습니다.

직관적인 방법은 일종의 초자연적이거나 초지능적이거나 감각, 사고 및 아이디어를 우회하는 것이 아닙니다. 대체로 그들은 그들 자신의 결과입니다 다른 유형생각. 방법의 형성은 데이터 처리 및 분석 프로세스의 개별 단계가 거의 무의식적으로 수행될 때 발생하지만 결과는 매우 명확합니다. 종종 직관적인 방법의 결과는 임의의 일련의 작업보다 더 성공적이지만 분석 및 과학적 방법을 사용하는 것보다는 덜 효과적입니다.

과학적 방법과 그 특성

과학적 방법은 새로운 지식을 습득하고 과학적 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 개발하는 데 사용되는 일련의 방법입니다. 현상을 연구하고, 획득하거나 기존 지식을 간소화, 체계화 및 수정하는 데 사용되는 일련의 기술입니다. 결론 및 결론의 형성은 경험적 연구의 결과로 얻은 실제 데이터를 사용할 때 발생합니다. 데이터 마이닝에 사용되는 기본 기반은 다음과 같습니다.

• 실험.
• 측정.
• 관찰.

이를 기반으로 이론을 구축하고 수학적 설명(연구 대상의 모델)을 구성하는 기초가 되는 가상의 가정을 제시합니다.

과학적 방법은 객관성과 결과에 대한 주관적 해석의 완전한 배제가 특징입니다. 이 조건은 모든 과학에서 사용되는 방법에 대해 의무적입니다. 이 분야에서 인정된 권위자들의 말을 포함하여 어떤 진술도 믿음으로 받아들이는 것은 절대적으로 용납될 수 없습니다. 독립 검증의 개념이 있습니다. 관찰 기록과 가용성이 없었다면 불가능했을 것입니다. 소스 자료, 다른 과학자들의 검토를 위한 중간 및 최종 결과.

이 접근 방식은 실험이 성공적으로 재현되거나 실험의 적절성 정도에 대한 비판적 평가 및 테스트 중인 이론과 관련된 결과를 추가로 확인할 수 있도록 합니다.

"일반화된 방법"의 개념

일반화된 방법을 사용하면 다른 영역에서 특정 목표를 달성하도록 설계된 일부 시스템을 적용할 수 있습니다.

일반화 된 방법은 다른 기원을 가질 수 있지만 (대부분 분석적이거나 과학적임) 특정 기능을 제거한 후 논리적 작업을 통해 새로운 의미를 얻습니다. 이러한 방법은 범위가 더 넓고 내용이 덜 구체적입니다.

결론

방법이 무엇인지에 대한 일반 정보를 통해 전문 문헌을 읽고 지침 및 권장 사항을 공부할 때 더 잘 탐색할 수 있습니다. 이 개념에 대한 지식은 교육 과정 참가자에게 특히 중요합니다.

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감사인은 감사 업무, 경험 및 전문 자격, 재무 분석 정보 기반의 범위 및 구성에 따라 특정 분석 방법을 선택합니다.

특정 분석 방법의 선택은 혼합물 성분의 화학적 특성에 따라 달라지며 분석 화학의 작업입니다. 이 경우 각 반응기는 별도의 샘플과 동일합니다.

특정 분석 방법을 고려하기 전에 모든 분석 기술과 관련된 몇 가지 설명이 필요합니다.

이러한 차이점은 근본적인 특성이므로 특정 분석 방법을 고려할 때 표시기 전극에 대해 더 자세히 설명합니다.

창조 및 개선 분야의 주요 작업 방향 및 프로그램 개발 이론적 기초분석 서비스 시스템에서 약한(정확성 측면에서) 연결을 제거하는 데 초점을 맞출 필요성을 고려하여 분석 기기 분야뿐만 아니라 특정 분석 방법.

이제 위에서 설명한 Rayleigh-Ritz 원리를 다른 변형 원리와 비교하고 어떤 특정 분석 방법이 변형 문제에 대한 솔루션으로 Padé approximants로 이어지는지 확인할 것입니다. 구속된 상태의 문제는 포텐셜의 강도에 대한 질문으로 다시 공식화될 수 있으며, 이는 구속된 상태의 일부 고정 에너지에 해당합니다.

여러 개의 증착된 요소가 있는 시스템을 분석하는 절차를 진행하기 전에 초기 정보의 내용에 대한 질문과 기상에서 증착되는 과정에 사용되는 다양한 유형의 시스템에 대한 다음과 같은 특정 분석 방법을 고려해 보겠습니다. 테이블에서. 1은 모든 분류를 보여줍니다. 가능한 시스템, 기체상의 특성과 그로부터 퇴적된 응축상의 특성을 고려하여 결정됩니다.

탄소 전극의 순도에 대한 객관적인 판단은 전극 물질의 정량적 분광 화학적 분석을 기반으로 만 얻을 수 있으며 석탄의 오염 정도를 평가하는 다른 방법은 동일하지 않다는 점을 강조해야합니다. 특정 분석 방법에 사용하기 위한 전극 배치의 적합성은 선택한 방법에 채택된 조건에서 빈 실험을 설정하여 확인합니다. 전극의 품질을 평가하는 간단한 방법은 새로운 탄소 막대 사이의 10A DC 아크 스펙트럼의 사진을 찍는 것입니다.

이는 신호 대 잡음비에 비례하며 엄격하게 단색 복사를 사용하는 이상적인 분석 방법에 대한 고려 중인 특정 분석 방법의 근사치를 정량적으로 측정할 수 있습니다.

이 표는 미세결정경과 흡수계의 두 섹션으로 구성되어 있습니다. 각 섹션에 제공된 반응은 특정 분석 방법을 선택하기에 충분히 자세히 설명되어 있습니다. 시약은 분석 중에 추가된 순서대로 나열됩니다.

그는 많은 방법을 개선하고 일부를 거부하고 더 나은 방법으로 대체했습니다. More's 교과서의 각 장은 특정 분석 방법을 개발한 과학자의 이름을 따서 명명되었습니다. 예를 들어, Gay-Lussac의 장에서 apidimetry 및 알칼리 측정이 설명되어 있으며 Marguerite(Mohr는 그의 성을 왜곡함) 장은 permapganate t-rpi에 전념합니다. 장에서 비산 - 요오드 시스템과 관련된 더 많은 자료를 배치했습니다. Mohr는 이 시스템을 처음 사용했지만 그러한 포로의 기원은 부분적으로 그가 매우 간략하게 다루는 Bunsen에 기인합니다. Mohr는 체적 방법을 매우 자세히 설명하고 다음에서 수행된 측정 결과를 제공합니다. 다양한 조건. 책 말미에서 그는 방법을 분류하여 다양한 요소를 참조하고 각 방법에 대한 평가를 제공하며 하나 또는 다른 방법을 선택할 때 따라야 할 사항을 조언합니다. 교과서에 문헌에 대한 언급이 거의 없기 때문에 Mohr는 종종 다른 학자들이 개발한 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어, 그는 역적정법의 저자로 간주되며, 수산화나트륨을 표준 용액으로 제안하고 후자가 이전에 알려졌음에도 불구하고 일반 용액을 실제로 도입했다고 믿어집니다. 사실, 우리는 Mohr의 책이 출판된 후 일반 솔루션이 훨씬 더 자주 사용되기 시작했습니다.

방법 개념
경영 교육은 주로 실용적인 활동으로서 후자의 특성으로 인해 자연 과학 및 인문학의 전통적인 영역에서 지식을 이전하는 기존 프로세스와 크게 다릅니다. 이 차이점은 가장 중요한 것, 즉 교육의 목표와 관련이 있습니다. 관리 교육과 관련하여 고려되는 방법의 기본 아이디어는 관리가 단순한 지식보다 더 많은 행동, 기술 및 능력이라는 믿음에 기반을 두고 있습니다. 가장 좋은 방법이러한 자질의 개발은 (운동선수나 예술가와 같은) 액션 모델링을 통한 훈련을 통해 이루어집니다. 관리 기술[I]의 이해와 함께 이러한 요소의 역할이 극적으로 증가하며, 이는 적절한 시간에 관리 교육 방법과 관련하여 또 다른 개념적 프레임워크의 생성 및 개발을 초래했습니다.
오늘날 실제 학습(체험 학습)은 기술, 능력 및 일반적으로 적절한 행동이 일반적인 이해, 이론화 및 테스트를 통해 경험을 얻는 과정에서 가장 효과적으로 형성된다는 가정에 기초하여 개념적 기반이 되었습니다. 관행. 학습 연습의 "나선형" 내에서 관리 교육은 관리자로서 직장에서 실제 활동에 연수생을 직접 참여시킴으로써 가장 잘 수행된다는 것은 이해할 만합니다. 그러나, 그것은

실제로 비즈니스 활동의 대상, 교육 및 훈련 실험실 또는 인증 된 관리자 교육을위한 "보육원"의 역할을 수행하려는 회사 또는 회사가 있다고 상상해보십시오.
삶의 지혜는 이것이 현실에서 일어나는 것을 허용하지 않았지만 과제 자체는 남아있었습니다. 관리 능력이 있는 사람에 대한 수요는 증가하지 않더라도 감소하지 않는 것으로 알려져 있습니다. 그러한 사람들을 훈련시키는 전통적인 장소는 세기 초와 마찬가지로 오늘날까지 경영대학원 및 이와 유사한 기관으로 남아 있습니다. 그러나 '행동하는 사람'에 대한 기존의 요구를 충족시킬 수 있었던 것은 특정 상황의 방법론(case-method, ISS)의 도입과 발전이 증가함에 따라, 즉 수업 상황에서 학습을 연습합니다.
가장 구체적인 상황(케이스, CS)을 빼놓고 ISS를 이야기하는 것은 불가능하다. 그리고 실제로 ISS 개념의 정의는 일반적으로 특정 상황이 무엇인지에 대한 정의로 시작됩니다. 가장 일반적인 형태의 CS는 비즈니스를 수행하는 과정에서 발생한 실제 사건을 말, 그림, 이미지로 기술한 것입니다. 이것은 말하자면 이 프로세스의 "컷"으로, 특정 시간 제한 내에서 역학을 수정하고, 문제 해결 방법과 후속 조치 과정을 선택하기 전에 학생을 배치합니다. 동시에 청자는 상황을 연구한 후 각자의 결론에 이르게 될 것이며, 그룹과 수업에서 CS에 대해 논의한 후 그에 필요한 수정을 가할 것으로 기대된다. 본질적으로 CS가 더 좋을수록 상황은 그것을 연구하는 청취자에게 더 현실적입니다. CS는 교육 방법으로서 은유와 모델링을 통해 실제 비즈니스 상황을 재현하는 것을 기반으로 합니다. 동시에 각 CS는 실제 사건의 결과이므로 특정 문제 집합에 대한 은유 역할을 합니다. 리더의 삶에서 직면하는 상황은 의미를 전달하는 은유와 다를 수 있습니다. 그러나 어떤 식으로 연결된 은유들이 모여서 가장 일반적인 경영을 반영할 수 있는 CS를 구성한다.
전통적인 학습과 대조적으로, 실제 학습의 틀 내에서 이 과정에 대한 접근 방식에 많은 중요한 변화가 있습니다. 따라서 전통적인 학습에서 결과에 대한 주요 책임이 교사에게 있다면 학습은 이 책임을 한 사람으로서 학생에게 이전합니다. 전통적인 학습이 주로 인지 과정이라면

Som, 그러면 학습은 주로 특정 행동과 행동 과정에 초점을 맞춥니다. 사실과 추상적 개념에 대한 전통적인 분석은 기술과 능력의 습득으로 이어지며 궁극적으로는 새로운 행동으로 이어집니다. 전통적인 학습의 틀에서 학생의 최소한의 개인적 참여는 수업의 과정과 결과에 대한 책임을 지는 신체적, 심리적 참여로 대체되었습니다. 일반적으로 실습 학습은 사용 가능한 모든 학습 기회를 적극적으로 사용하고 그 결과를 일상적인 사고와 행동에 적용하려는 노력을 요구하는 학습입니다.
실제 사건을 논의할 때 특정 상황의 방법을 사용하여 학습 과정이 어떻게 구축되는지 설명하기 위해 아래에서 시도합니다. 동시에 다음 질문이 고려됩니다: MKQ는 어디서 어떻게 발생하고 발전했는지, ISS는 관리를 가르칠 때 무엇을 제공합니까? 방법이 CS에 부과하는 요구 사항; CS는 무엇입니까? CS가 무엇인지; CS가 교육 과정에 통합되는 방법.

일반적인 과학적 방법에는 과학적 관찰, 과학적 실험, 과학적 측정, 지식의 대상 및 주제에 대한 과학적 설명(정성 및 양적), 과학적 분석, 과학적 종합, 과학적 모델링(경험적 및 정신적), 과학적 추상화, 과학적 일반화, 과학적 귀납, 과학적 가설, 과학적 설명, 과학적 예측, 과학적 증명(경험적 및 이론적), 과학적 연역(논리적 또는 수학적 증명), 과학적 사실 및 과학적 법칙의 구성, 이상화, 사고 실험, 해석(관능적, 경험적, 이론적, 메타이론적), 확인, 논박, 과학적 원리의 방법(기초), 체계적 방법, 과학적 환원의 방법, 과학적 이해, 과학적 반성, 과학적 비평, 현상의 원인을 찾고 확립하는 방법 , 인식 가능한 대상, 유전적 방법, 건설적인 유전적 방법, 과학적 관습, 과학적 합의, 변증법적 방법, 기본 개념 및 이론의 일반 과학적, 실용적 및 철학적 입증의 연결 법칙에 대한 설명. 내용과 본질을 특성화하자 일반적인 과학적 방법알파벳 순서로 과학 지식.

추상화는 세 가지 인지 작업의 구현으로 구성된 과학적 지식의 한 방법입니다. 이 객체를 중요하거나 새로운 것으로 간주하고 3) 이러한 속성에 객체의 상태("빛", "길이", "질량" 등)를 할당합니다.

공리적 방법은 과학적 이론을 구성하는 방법으로, 전체 참 진술 세트를 두 개의 하위 집합으로 나누는 것으로 구성되며, 그 중 하나(작은 것)가 더 근본적인 것으로 간주되고 이론의 기초로 사용됩니다. 이론의 다른 모든 참 진술의 후속 논리적 유도; 첫 번째 세트는 공리, 논리적 결과 - 정리라고합니다. 공리적 방법은 수학과 논리학의 이론 구성에 매우 널리 사용되지만 이론 구성에는 덜 자주 사용됩니다. 자연 과학(역학, 광학 등), 아주 드물게 - 사회 및 인간 과학 (Spinoza의 윤리학). 공리적 방법에 의해 구성된 최초의 과학 이론은 유클리드의 기하학이었다.

분석 - 대상을 구성 부분, 속성, 특징, 관계로 정신적 분할, 개별 후속 연구(예: 일부 속성의 강도 또는 대상의 공간 및 구조적 특성에 대한 연구) 및 다양한 조합(조합)의 형태. 예를 들어, 특정 물질의 화학 구조 분석 또는 특정 물질의 개별 부품 작동 분석 기술 시스템, 또는 일부 생물체의 행동 분석 등

유추는 특정 고유 속성에 따라 두 개 이상의 물체의 유사성을 기반으로 다른 측면에서 이러한 물체의 가능한 유사성에 대한 결론이 내려지는 과학적 지식의 방법입니다. 유추를 통해 신뢰할 수 있는 결론을 얻거나 그러한 결론의 가능성을 높이기 위해 비교 대상이 유사한지 확인하기 위해 노력합니다. 필수 속성, 그리고 이미 알려진 속성과 새로 제안된 속성 사이의 관계가 필요하거나 매우 가능성이 높습니다. 따라서 동물과 인간에 대한 많은 의약품의 영향에 대한 유추를 기반으로 동물 치료에 성공적으로 사용한 후 인간 치료에 대한 많은 다른 약물의 적용 가능성에 대한 결론이 내려졌습니다.

검증은 진술과 이론의 경험적 타당성을 과학적으로 검증하는 것입니다. 감각 및 경험적 과학적 정보와 개념 및 판단의 의미를 직접(프로토콜, 단일 진술의 경우) 및 간접(일반적인 진술 및 이론의 경우) 비교에 의해 수행됩니다.

추상적인 것에서 구체적인 것으로의 등반은 이론의 단순하고 내용이 빈약한 개념과 진술에서 점점 더 복잡하고 의미 있는 이론에 이르기까지 과학 이론을 종합적으로 구성하는 방법이다. 이론의 원래 개념. 개념의 이 새로운 내용은 연구 대상에 대한 경험적 또는 역사적 연구의 도움으로 그리고 그것을 설명하는 데 사용된 범주의 내용에 대한 이론적 및 방법론적 분석의 결과로 얻을 수 있습니다. 이 방법의 적용은 종종 변증법적 인지 방법과 함께 사용됩니다. 이 경우 다음과 같은 인지 작업을 수행해야 합니다. 1) 인식 대상의 원래 모순을 찾아 수정, 2) 원래 모순의 전개 순서와 단계를 설정 및 설명, 3) 구체적인 설명 각 단계에서 원래 모순의 형태, 4) 대상에서 발생하는 새로운 변증법적 모순 등을 수정한다. 기본 모순의 발전을위한 주요 메커니즘은 속성의 양적 변화의 대상 내용에 점진적이고 불가피한 축적입니다 (개발의 내부 논리와 외부 조건과의 상호 작용으로 인해). 양적 변화의 특정 한계에 도달하면 대상은 붕괴되거나 새로운 질적 상태로 넘어갑니다. 개체(시스템)가 보존될 뿐만 아니라 적응 가능성이 높아지면 개체의 개발 과정이 임의로 오랫동안 계속될 수 있습니다. 변증법적 인지 방법의 체계는 기본적으로 헤겔에 의해 개발되었습니다. 그 후, 그것은 마르크스주의 철학에서 개선되었으며, 사회적 대상 개발에 관한 이론의 진실성에 대한 기준으로서 실천의 역할을 고려해야 한다는 요구 사항으로 보완되었습니다. 추상에서 구체로의 상승 방법과 변증법적 방법의 조합의 성공적인 사용의 생생한 예는 K. Marx의 자본주의 정치경제학 이론의 구성이었습니다.

유전 적 방법 - 연구중인 현상의 기원 (발생), 발생 원인, 현상 진화의 주요 단계, 상태의 규칙적인 변화에 대한 연구로 구성된 방법. 유전적 방법은 자연과학(고생물학, 지리학, 지질학, 생물학, 토양과학 등)과 사회과학 및 인문학(역사, 고고학, 경제학, 정치학, 사회학, 문화학, 언어학, 등.).

가설- 실제 상황에 대한 경험적 진술(설명)이나 분석적 진술이 아니지만 일반적으로 추가 증거가 필요한 진실 또는 유용성에 대한 일반 진술(실증적 또는 이론적)인 과학적 가정. 대부분의 경우 과학적 지식의 초기 단계에서 가설의 기능은 과학적 법칙, 이론의 공리, 이론의 방정식, 원리, 과학적 모델, 과학적 이론 일반입니다. 과학의 역사가 보여주듯이 가설은 과학 지식 발전의 불가피하고 기본적인 형태입니다. 그러나 과학적 지식에서 그 역할의 절대화는 과학적 지식의 본질과 본질을 이해하는 데 있어서 확률론과 상대주의로 이어진다(St. Jevons, G. Reichenbach, K. Popper 등).

여성형-연역법은 소수의 사실에 기초하여 어떤 가설을 먼저 제시하여 그것을 설명할 수 있는 과학적 이론을 구성하는 방법이다. 경험적 결과, 그 진실은 관찰과 실험의 도움으로 나중에 확인됩니다. 과학적 지식을 개발하는 가설 연역적 방법의 지지자(주로 논리적 실증주의자)는 이론과 사실 사이의 관계가 과학적 지식의 역학, 발견 및 입증 과정에서 주된 것이라고 믿으면서 과학적 지식에서의 역할을 절대화했습니다. 과학 법칙과 이론.

연역 - 1) 일반적인 과학적 지식에서 덜 일반적이고 사적이고 개별적인 과학 진술로의 결론; 2) 전제의 일반성과 결론의 결론에 관계없이 논리 규칙에 따라 다른 사람의 일부 진술을 논리적으로 따라야 합니다.

연역 과학적인 방법- 논리적인 결론을 바탕으로 과학적 지식의 내용을 전개하는 방법; 연역적 방법의 변형 중 하나는 공리적 방법입니다. 또 다른 옵션은 실험적으로 검증된 결과에 대한 경험적 해석의 도움을 받아 과학 이론의 법칙과 원칙에서 파생되는 것입니다.

변증법적 방법은 변증법의 법칙에 따라 대상이나 시스템의 발전을 설명하는 방법입니다. 변증법은 현상의 발전에 대한 철학적 교리이며, 그 근원은 대상에 모순이 있고 무결성을 유지하면서 문제를 해결하려는 시스템의 욕구입니다. 변증법적 발전 이론의 창시자는 G. Hegel입니다. 그는 변증법의 모든 기본 법칙을 처음으로 공식화했습니다: 1) 대립의 통일과 투쟁의 법칙, 2) 양적 변화를 질적 변화로 전환하는 법칙, 3) 변증법 부정의 법칙, 4) 교리 내부 개발의 주요 형태로 "정제 - 대조 - 합성"주기의 모든 현상이나 시스템. 가장 자주 변증법적 방법은 사회 과학에서 사용되며 자연 과학 및 기술 과학에서는 덜 자주 사용되며 수학에서는 매우 드물게 사용됩니다.

측정 - 표준(미터, 그램, 초 등)으로 취한 다른 물체(재료 또는 이상)와의 비교를 기반으로 연구 중인 물체의 정량적 매개변수를 결정하는 방법. 집합 이론의 관점에서 측정은 두 집합의 요소 사이의 대응 관계를 설정하는 작업이며, 그 중 하나는 특정 속성(길이, 체중 등)의 강도(값)를 특성화하고 다음을 사용하여 설정됩니다. 특정 양자화 표준이고 다른 세트는 일련의 숫자입니다(예: 자연수). 이 두 세트 사이의 특정 일치를 설정한 결과는 측정된 속성의 크기, 특정 측정 단위(5kg, 3cm, 5A, 320V, 등.). 가장 중요한 수단과학적 측정은 과학 커뮤니티에서 일반적으로 인정하는 도구 및 하나 또는 다른 측정 단위 시스템입니다. 과학적 측정 과정에 대한 이론적 연구, 다양한 종류, 수단 및 방법은 특수 과학 - 계측을 다룹니다.

유도-개인 및 특정 지식에서 일반 지식으로의인지 적 사고의 이동이 특징 인 모든 과학 분야 및 모든 수준의 과학적 지식에서 과학적 지식의 주요 방법 중 하나 일반 지식더 일반적인 것. 이 운동은 열거적 귀납법, 소거법 귀납법, 역 연역법으로서의 귀납법, 수학적 귀납법의 네 가지 논리 형식의 귀납적 결론에 기초합니다.

해석- 한 수준 또는 유형의 과학적 지식 용어의 의미를 다른 수준 또는 유형의 과학적 지식 용어의 의미와 동일시(예: 이론적 용어와 함께 특정 분야의 경험적 용어 또는 물리적 개념의 해석) 수학적(수학적 물리학)을 사용하거나 사회적(사회생물학)을 사용하는 생물학적 개념 등 해석 방법의 철학적 의미는 해석 덕분입니다. 일부 유형의 지식을 다른 유형으로 부분 축소함으로써 첫째, 다양한 수준과 유형의 과학적 지식을 서로 연결하여 과학적 지식의 통일성을 보장할 수 있습니다. 둘째, 한 종류의 지식은 다른 지식의 도움으로 검증될 수 있습니다(예: 경험적 지식의 도움을 받는 이론 지식, 관찰 및 실험 데이터의 도움을 받는 경험적 지식, 수학적 지식, 그리고 그 반대 등).

직관- 새로운 아이디어를 제시하고, 인지 상황을 평가하고, 결정을 내릴 때 사용 가능한 명시적 및 암묵적 지식의 모든 자원에 의존하는 과학자의 능력. 과학적 지식의 수단으로 직관을 효과적으로 사용하는 데 필요한 조건은 다음과 같습니다. 과학적 문제에 대한 과학자의 관심 증가 및 해결책 찾기, 과학자의 결합 능력 및 생산적 상상력의 발달,인지뿐만 아니라 할 것이다.

역사적 방법- 특정 일련의 과거 사건이나 현상의 시간 순서를 설명하고, 가능하면 명확하고 완전한 설명, 발생 조건 및 원인, 그리고 다음 상황을 설정하는 것으로 구성된 과학적 지식 방법 그들의 기능과 역학에 영향을 미쳤습니다. 역사적 방법은 설명에 사용됩니다. 자연 현상, 그러나 특히 과학의 역사와 과학적 지식을 포함한 인류 역사의 사회적 사건.

분류- 특정 개체 집합을 구조화하고, 관절을 통해 특정 하위 집합으로 분해하고, 이 집합 개체의 특정 기능(또는 이들 조합의 일부)을 필수 요소로 강조하는 방법. 이러한 종류의 특징을 분류의 기초라고 합니다. 인식 가능한 개체 집합의 분류는 모든 과학에서 중요한 인식 방법 중 하나입니다. 과학에서 경험적 분류의 잘 알려진 예는 모두 알려져 있습니다. 자연 분류동식물 종 (C. Linnaeus, J. Buffon, J.-B. Lamarck 및 기타). 과학의 이론적 지식 수준에서는 분류도 중요한 방법으로 사용됩니다. 예를 들어, 이것은 사회의 사회 경제적 분류(K. Marx 및 기타) 또는 의식 현상과 영적 세계의 다양한 분류(Plato, Aristotle, Augustine, F. Aquinas, I. Kant, G. Hegel, E. Husserl 및 기타).

협약(과학적) - 사용된 과학적 개념의 의미와 의미, 경험적 데이터의 연구 및 처리 방법, 표준 및 측정 단위 등에 대한 과학자 간의 합의를 발전시키는 과학 방식 중 하나입니다.

합의(과학적) - 과학적 개념 및 이론의 관련성, 신규성, 타당성, 실제적 중요성 및 객관적 진실에 관해 과학계 구성원 간의 합의를 달성하는 방법, 우선 순위 영역과학적 연구. 과학적 합의의 방법과 달리 과학적 합의의 발전은 매우 중요한 시간이 걸리며 오랜 인지적 협상, 토론, 진지한 비판 및 방어에서 다양한 경험적, 이론적, 방법론적 및 실제적 논증의 사용의 결과입니다. 또는 과학적 개념의 논박. 과학계의 구성원들 사이에서 과학적 합의를 달성하는 데 중요한 역할은 인정받는 과학 지도자의 위치와 영향력에 의해 수행됩니다.

디자인(멘탈)은 추상적이거나 이상적인 대상과 그것을 설명하는 모델을 만드는 것을 목표로 하는 사고의 활동입니다. 사고의 구성적 활동은 감각 인지 및 그 결과와 관련하여 뿐만 아니라, 예를 들어 추상화 및 일반화와 같은 경험적 인지 방법과 관련하여 상대적으로 독립적인 성격을 가지고 있습니다. 멘탈 디자인은 설명, 조직화 및 예측력이 있는 증거 기반 지식 시스템을 만드는 작업인 자체 논리를 따르는 창의적이고 종합적인 사고 방법입니다. 이론적 구성은 반드시 객관적이고 관능적이며 경험적인 현실과 일치해야 할 뿐만 아니라 그것들과도 상당히 달라야 합니다. 멘탈 디자인 방법의 가장 중요한 작업은 정의, 규칙, 논리적 결론, 이상화 등입니다.

모델링은 물체의 모형을 만들고 연구하는 과정에서 얻은 지식을 원본으로 옮겨 물체를 연구하는 방법이다. 시뮬레이션 방법은 특히 널리 보급되었습니다. 현대 과학. 이것은 여러 가지 이유 때문에 발생했습니다. 1) 여러 과학(예: 우주론, 지질학 등)의 대상으로 직접 실험을 수행하는 것이 근본적으로 불가능하고, 2) 자연에서 인식 가능한 시스템과 대상의 복잡성이 급격히 증가했습니다. 및 기술 과학, 3) 극도로 높은 비용으로 인해 많은 실제 실험을 수행하는 경제적 비효율성(자연, 사회 및 기술 과학), 4) 여러 대상(의학)에 대한 실험 연구에서 윤리적 기준을 위반할 위험 , 인문학) 또는 환경 요구 사항(기술 및 기술 과학). 모델링 방법을 적용하는 효율성과 휴리스틱은 객체 모델과 원본 사이에 깊은 유사성(유사성)이 있음을 의미하며, 이는 모델과 원본 간의 동형 또는 동형의 설정으로 표현됩니다. 모델링에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 1) 물리적 모델링, 일부 다른 재료 객체 또는 프로세스가 연구 중인 객체의 모델로 작용할 때(특히, 연구 중인 객체의 축소된 재료 사본일 수 있음), 2) 이론적 모델링, 특정 기호(특히, 수학적 또는 컴퓨터)가 대상을 모델링할 때.

관찰- 과학에서 감각 인식의 주요 방법. 이것은 특정 목표와 초기 지식을 조건으로 하여 과학적 지식의 대상에 대한 감각 정보를 얻는 과정입니다. 과학적 관찰은 항상 관찰의 도구적 기반과 연구자의 인지적 및(또는) 실제적 관심에 의해 결정됩니다. 과학적 관찰은 명확하게 정의된 목표, 체계적, 도구 사용 및 연구 대상에 대한 감각 정보를 고정 및 정량화하는 기타 수단에 의해 일반적인 감각 지각과 다릅니다. 과학적 관찰의 결과는 다른 연구자들이 다른 시간과 장소에서 반복적으로 반복(재현)할 가능성을 시사합니다. 이러한 결과는 연구 대상에 대한 정확하고 모호하지 않은 정보의 성격을 가져야 합니다. 이러한 요구 사항의 준수는 수신된 감각 정보의 객관적인 특성에 대한 필요 충분 조건입니다.

일반화- 개인 및 특정 지식에서 일반으로, 덜 일반적인 개념 및 판단에서 보다 일반적인 개념 또는 판단으로 정신적 전환 방법. 일반화의 기초는 개별 개체, 현상, 프로세스, 속성 및 관계를 일부 속성(일반화의 기초)에 따라 식별하고 이를 기반으로 후자의 요소로 단일 클래스로 조합하는 것입니다. 경험적 지식에 대한 두 가지 주요 논리적 일반화 작업이 있습니다.

1) 경험적 개념의 경우, 이것은 일반화의 목적을 위해 중요하지 않은 것으로 내용의 일부를 추상화한 것입니다(이로 인해 내용은 감소하고 이를 기반으로 생성된 보다 일반적인 새로운 개념의 양은 증가합니다. ); 2) 경험적 판단의 경우, 일반화의 방법은 귀납 전제의 개인 및 특정 판단에서 결론으로의 귀납 또는 일반 판단 또는 결론의 결론(예: 일부 대상에서 특정 속성을 진술하는 결론) 주어진 클래스의 모든 객체에서 이 속성이 존재하는 특정 클래스).

이론적 해석- 과학 공동체에서 수용되는 과학적 지식의 기준에 대한 다양한 구조적 지식 단위(사실, 법칙, 이론)의 일치 설정을 공통 목표로 하는 인지 절차 시스템을 포함하는 과학적 지식 방법 . 감각 및 경험적 과학적 지식의 경우 다음과 같습니다. 1) 객관성, 확실성 및 정확성을 확인하기 위해 관찰 및 실험 데이터를 재생산하는 연구자의 능력;

• 2) 경험적 사실과 법칙의 실증적 의의에 대한 검증 및 관찰 및 실험 데이터에 의한 확인
• 3) 일반적으로 받아 들여지는 개념 및 이론에 대한 경험적 사실 및 법칙의 일치를 확립합니다. 4) 이용 가능한 사실과 경험적 법칙의 실제적(기술적 및 기술적) 중요성의 입증. 이론적 지식의 과학적 입증은 다음을 포함합니다: 1) 기존의 이론적 지식 배열로의 일관된 진입 가능성 입증(이것은 특정 이론 법칙과 이론적 구성, 일반 이론 원리 및 개별 이론 일반 모두에 적용됨, 2) 경험적 해석 경험적 지식의 일부 배열 준수에 대한 이론 및 검증; 3) 이론에 대한 메타이론적 해석 및 일반 과학 및 철학 지식에 대한 준수 증명 4) 과학적 지식의 발전과 그 실제 적용을 위한 특정 이론의 유용성에 대한 입증. 메타이론적 수준의 과학적 지식 요소(메타이론, 일반 과학 및 철학 원칙 및 범주)에 대한 과학적 정당성은 다음과 같습니다. 1) 시스템에 일반 과학 및 철학 지식을 포함할 가능성을 보여줍니다. 2) 과학적 이론의 해석, 입증 및 개발을 위한 유익한(경험적) 사용 가능성의 입증; 3) 그들의 이념적, 방법론적 잠재력의 결정.

설명- 어떤 과학적 사실이나 사건을 특정 과학적 법칙이나 이론에 따라 설명하고, 설명된 사실과 사건을 과학적 법칙이나 이론의 논리적 결과로 추론하는 것.

정의- 과학에서 사용되는 용어 및 개념의 의미와 의미를 명확하게 고정하는 인지 방법. 존재하다 다른 유형과학에서 사용되는 정의: 1) 외면적(용어의 의미에 대한 감각적 표시를 통해), 2) 일반(특정한 유형의 주어진 개념에 대한 속 표시를 통해)(“청동은 다음의 합금입니다. 철과 구리”)), 3) 명시적(첫 번째 및 두 번째 경우) 및 암시적(예: 공리). 예를 들어, 확률의 수학적 계산에서 "확률"이라는 용어는 이 용어를 포함하는 공리 목록을 통해 암시적으로 정의됩니다. 주제 및 운영 정의 등이 있습니다. 논리적인 관점에서 모든 정의는 판단이 아니라 어떤 과학적 추론이나 이론에서 특정 용어가 사용되거나 사용될 의미에 대한 관례적인 진술(관습)입니다. 따라서 어떤 정의에 대해서도 논리적 형식을 가지고 있음에도 불구하고 "하지만이다 B”, 고전적 의미에서 진리의 특성은 적용할 수 없다 - 어떤 진술의 내용이 객관적 상황에 대응하는 것과 같다. 정의 사용 - 필요조건과학 지식의 독특함과 확실성, 이것이 가장 중요한 특징입니다.

논박- 과학적 지식의 특정 단위(프로토콜 진술, 사실, 법칙, 이론 등)와 사실로 받아들여지는 다른 과학적 지식의 단위(프로토콜 문장, 사실, 법칙, 이론 또는 그 결과) 사이에 논리적 모순의 확립. 과학적 논박의 특별한 경우는 이론의 경험적 논박이며, 이론의 경험적 결과와 알려진 경험적 사실 사이에 논리적 모순이 발견될 때 발생합니다. 칼 포퍼(Karl Popper)는 이런 종류의 과학적 논박을 과학 이론의 "반증(falsification)"이라고 불렀습니다.

이해 - 참 또는 선호되는 것으로 간주되는 일부 인지 참조 시스템의 관점에서 존재의 단편(물질 또는 이상)에 대한 해석, 해석, 평가. 현상에 대한 과학적 이해는 과학적 해석과 동의어이며 위치에서 의미를 찾고 특정 과학적 이론이나 과학적 지식 구조(과학적 사실, 법칙, 원칙)의 다른 요소와 관련하여 의미를 찾습니다. 과학적 지식 체계의 변화와 함께 동일한 현상과 사건에 대한 과학적 이해, 이른바 "진정한" 의미와 중요성도 종종 변합니다.

실습 (과학적) - 거미의 물질 활동 방법 : 실험, 측정,인지 기술, 실험 설계 및 엔지니어링, 혁신. 모든 종류의 과학적 실천은 항상 어떤 과학적 지식을 기초로 하며, 실행될 때 진정한 지식으로 받아들여집니다.

예측(과학적) - 새로운 경험적 사실, 실험적 효과 및 다양한 종류의 과학적 상수에 대한 과학적 법칙 및 이론에 기초한 파생.

종합은 개별 부품, 속성, 이전 분석 연구 결과를 기반으로 특정 시스템에 대한 개체의 관계에 대한 지식의 조합입니다. 합성의 결과는 연구 대상의 부분과 속성의 상호 작용, 존재의 확립에 대한 지식이 될 수 있습니다. 원인그들 사이에서 통합 시스템으로서의 기능에 대한 대상의 별도 부분의 행동 의존성을 찾는 것 (예를 들어, 특정 생활 시스템의 다양한 기관 기능이 일반적인 기능에 의존하는 경우 설정).

시스템 방식은 과학적 지식의 모든 주제(객체)를 하나의 시스템으로 간주하는 방식입니다. 이것은 한편으로는 과학적 지식에 대한 "진부한" 설정이고 다른 한편으로는 매우 강력합니다. 개체를 시스템으로 모델링할 때 연구자는 개체를 특정 수의 부품과 요소로 분해할 뿐만 아니라 관계 집합, 즉 이들 간의 연결을 공식화해야 합니다. 개체의 특정 구조를 시스템으로 설정합니다. 대상을 시스템으로 보는 것은 연구 대상의 상대적 독립성, 자급자족 및 고유한 내부 법칙에 따라 기능하는 능력에 대한 가정의 채택을 의미합니다. 연구 대상을 시스템으로 보는 또 다른 강력한 가정은 무결성의 가정입니다. 이는 그 요소의 기능. 시스템 방법은 한편으로는 객체 모델링의 기본 가산법에 대한 대안이고 다른 한편으로는 객체의 행동에 대한 전체론적 목적론적 설명에 대한 대안입니다. 시스템에 대한 일반적인 수학적 이론의 구축과 복잡한 테스트 가능성으로 인해 현대 과학 기술에서 시스템 방법의 광범위한 사용이 가능해졌습니다. 수학적 모델계산 수학 및 강력한 컴퓨터의 도움으로 개체를 시스템으로.

비교는 인식할 수 있는 대상, 현상 또는 과정의 유사성(동일성) 또는 차이점을 일정한 기준(비교의 기준)으로 설정하는 방법입니다. 비교 결과는 비교 판단을 사용하여 기록됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다. "하지만더 ㄴ", "ㄴ L보다 짧음", "L은 완전히 동일 에".대상의 동일성 또는 차이점의 설정은 항상 대상 간의 비교 또는 직접적인 결과("위의 L ㄴ", "ㄴ L"보다 가벼움) 또는 간접적으로 두 가지를 제3의 대상과 비교함으로써 간접적입니다. 예를 들어 "L more ㄴ", "ㄴ C보다 큼", 따라서 "L은 와 함께".또는 "길이 L은 30cm입니다", "길이 에는 50cm"와 같으므로, "하지만더 짧은 에"등. 과학에서 가장 중요한 비교 형태는 연구 중인 경험적 대상을 측정 단위 또는 표준으로 작용하는 참조 대상과 비교하는 것입니다.

실험(과학적) - 대상에 대한 과학적 지식을 위한 인공적이고 완전히 통제된 조건의 생성. 실험적으로 연구된 대상에 대한 모든 영향, 강도 및 이러한 영향에 대한 연구 대상의 반응은 다음을 사용하여 명확하게 기록됩니다. 다른 종류의과학 도구. 대상에 대한 실험 연구의 입력 및 출력에서 ​​신호 상호 연결 결과는 이후에 통계적으로 처리되며 서로에 대한 종속성은 특정 (수학적) 기능으로 설명됩니다.

전문성(과학적) - 특정 과학 개념이나 프로젝트의 경험적 타당성, 이론적 일관성 및(또는) 실질적인 중요성을 평가하기 위해 특정 과학 분야의 전문가, 전문가, 과학자 그룹의 합의된 의견 개발. 다양한 과학 팀이 전문가 그룹으로 활동할 수 있습니다. 부서, 실험실, 전문 과학 위원회, 특정 문제를 논의하기 위해 특별히 만들어진 임시 과학 팀 또는 개별 과학자(관련 과학 분야에서 일반적으로 인정받는 리더). 모든 과학적 전문 지식은 특정 전문가 그룹의 구성원 대다수의 입장을 나타내는 사회 인지적 및 합의적 성격을 가지고 있습니다. 원칙적으로 모든 전문 지식은 일반적으로 그리고 특정하게 오류가 있는 것으로 판명될 수 있지만, 전문가 그룹이 관련 학문적 과학 커뮤니티를 대표하는 경우 결정 당시에는 전문가 커뮤니티의 합의된 입장을 반영합니다.

외삽은 설명된 현상의 한 영역에서 다른 영역으로 가설 또는 이론의 결과를 확산함으로써 지식의 광범위한 증가입니다. 예를 들어, 열복사 에너지가 별도의 "부분"(양자)으로만 전달될 수 있다는 플랑크의 열복사 법칙이 외삽되었습니다.

A. 아인슈타인의 다른 영역 - 전자기 복사 및 광학 현상 분야. 특히, 에너지의 양자 복사라는 개념을 외삽함으로써 아인슈타인은 광전 효과 및 이와 유사한 현상의 본질을 완전히 설명할 수 있었습니다. 사실, 외삽은 과학에서 가장 일반적인 예측 형태 중 하나입니다. 외삽은 객체를 연구하기 위한 강력한 발견적 도구입니다. 그것은 경험적 지식의 인식론적 잠재력을 확장하고 정보 능력과 타당성을 증가시킵니다. 하나 또는 다른 가설이나 이론이 외삽하고, 새로운 사실과 현상을 예측하는 능력 자체가 성공의 경우 다른 가설과 비교하여 그 타당성과 경쟁력을 크게 향상시킵니다.