Реферат на тему Достоверность научных результатов (Методы доказательства достоверности)

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ. 3

1 ПОНЯТИЯ
«ДОСТОВЕРНОСТЬ» И «ДОКАЗАТЕЛЬСТВО» ПРИМЕНИТЕЛЬНО К НАУЧНЫМ ИССЛЕДОВАНИЯМ.. 4

2 ЗАВИСИМОСТЬ
РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ОТ ТИПА ИССЛЕДОВАНИЯ.. 9

3 ОЦЕНКА
ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ.. 13

4 СПОСОБЫ
ПОДТВЕРЖДЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ.. 16

Верификация. 16

Аналитические
методы проверки достоверности. 18

Экспериментальные
методы проверки достоверности. 18

Принцип
фальсификации. 19

Подтверждение
практикой. 19

5 ДОСТОВЕРНОСТЬ
НАУЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.. 21

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 21

СПИСОК
ЛИТЕРАТУРЫ.. 22

Введение:

Тема
реферата посвящена проблеме достоверности научных результатов. Актуальность
темы состоит в том, что в настоящее время современное естественнонаучное и
гуманитарное образование переживает острую необходимость в применении хорошо
доказанных результатов научных исследований. Это связано с ускорением развития общества
и глобализацией научного знания, накоплением больших массивов данных, которые требуют
глубокого и всестороннего анализа, быстрым приобретением теоретическими знаниями
возможностей их применения на практике.

Цель
реферата – подробно рассмотреть проблему достоверности научных результатов. Для
её достижения были поставлены следующие задачи:

· выяснить
содержание понятий «достоверность» и «доказательство» применительно к научным
результатам;

· раскрыть
зависимость результатов исследования от типа исследования и выяснить критерии
оценки полученных научных данных;

· показать
механизм действия различных способов подтверждения достоверности, специфику
доказательств достоверности полученных результатов в диссертационных исследованиях
по разным дисциплинам.

Структура реферата отражает поставленные
задачи: реферативная работа состоит из введения, основной части, включающей
пять разделов, заключения и списка использованной литературы.

Заключение:

В
процессе развития естествознания всегда возникал и возникает вопрос о
достоверности научных результатов и качестве работы ученого. Приходится
констатировать, что научная продукция на своем пути к истине переполнена
ошибочными результатами. Для проверки качества научной продукции производится
ее контроль: экспертиза, рецензирование и оппонирование. Каждый из них
направлен на определение достоверности научных результатов.

В
науке разработано много методов доказательства достоверности полученных
результатов – верификация, аналитические и экспериментальные методы,
подтверждение практикой. При выборе метода доказательства достоверности
полученных результатов следует руководствоваться знаниями о специфике и типе
исследования.

Большое
количество ошибок в научной продукции говорит о том, что приближение к научной
истине – сложный и трудоемкий процесс, требующий усилий многих ученых в течение
длительного времени.

Следует
признать, что экспертиза достоверности научных результатов, а также рецензирование
и оппонирование диссертационных работ пока ещё далеки от совершенства, но как
бы уравновешивая эти несовершенства, в науке, и, в особенности, в
естествознании есть внутренние механизмы самоочищения. Интересные, полезные,
нужные и важные результаты всегда проверяются многократно. Контроль над наукой,
над тем, чтобы она поставляла обществу достоверные результаты, нужен в большей
степени обществу, государству, чтобы не тратить деньги на бесполезную работу
исследователей.

Фрагмент текста работы:

1 ПОНЯТИЯ «ДОСТОВЕРНОСТЬ» И «ДОКАЗАТЕЛЬСТВО»
ПРИМЕНИТЕЛЬНО К НАУЧНЫМ ИССЛЕДОВАНИЯМ Под
доказательством понимается способ обоснования какого-либо утверждения, когда в
пользу его принятия приводятся достоверные и достаточные основания. Существуют
различные виды доказательств:

· практические;

· теоретические;

· эмпирические;

· логические [4, с. 62].

Под
достоверностью полученных в научном исследовании данных понимается степень их
соответствия отображаемой действительности. Другими словами, достоверными
данными считаются те, которые не искажают и правильно отражают объективную
реальность.

Оценить
достоверность результатов исследования – означает определить, с какой
вероятностью возможно перенести результаты, полученные на выборочной
совокупности, на всю генеральную совокупность. Оценка достоверности необходима
для понимания того, насколько по части явления можно судить о явлении в целом и
его закономерностях.

Процесс получения достоверных результатов в научном
исследовании связан со многими факторами:

· выбором методологии и методики
исследования;

· мировоззрением исследователя и его
научно-познавательным опытом;

· характером избранной для исследования
проблемы;

· контекстом исследования и др.

Нельзя построить алгоритмического предписания, следуя
которому можно было бы с гарантией совершать научные открытия. Однако столь же
верно и то, что неорганизованный научный поиск, не имеющий осмысленной логики,
не может привести к выводам, обладающим качеством всеобщности, проверяемости,
новизны [2, с. 11].

Любое научное исследование нацелено на
получение результатов, позволяющих решить ту или иную проблему, возникшую в
теории и на практике. Исследование тогда можно считать завершенным, когда
получены результаты, готовые к внедрению или внедренные в практику.

Сегодня, как никогда, науке и образованию
нужны достоверные, грамотно обоснованные, новые научные данные. Например,
эффективность двигательных установок космических аппаратов не может быть
оценена только расчётными методами. Необходимо подтверждение эффективности их
работы вначале экспериментально в лаборатории, затем в вакууме, в космосе, и
только потом они могут быть допущены к лётным испытаниям. При этом учёные
вначале анализируют общие механизмы работы двигательных установок основанных на
физических принципах, (твердотопливный, жидкостный, ионный т.д.), затем
проводится довольно скрупулёзный сравнительный анализ, для чего используются
разнообразные методы статистики и математического моделирования. Полученная
гипотетическая модель двигательной установки в работе затем проверяется на
практике [6, с. 395]

Важнейшим
риском в научном исследовании остаётся риск истинности результата. Насколько
полученный результат можно считать истинным? Насколько он действительно
отражает реальность?

Истинность
и достоверность результатов можно оценить лишь спустя некоторое время и то
только в том случае, если это знание, полученное в том или ином исследовании, диссертации,
смогут «раскодировать» последователи. И не только «раскодировать», но и
использовать. Для преодоления указанного риска необходимо провести
дополнительную экспертизу результатов на истинность.

Что
же происходит при оценивании полученного результата? В этом результате
оцениваются:

· характер, направленность, тип исследования;

· соответствие избранной методологической
основе и реализованному в нем подходу;

· соответствие результата общепринятым
представлениям о структуре подобного вида результатов;

· границы применения (использования) данного
результата, которые должны быть установлены исследователем;

· достоверность результата [1, с. 11-12].

Проблема
достоверности результатов исследований особенно остро стоит в научных проектах.
Не секрет, что они (в особенности студенческие научные проекты) зачастую носят
описательный характер. В таких работах поставлена цель, выделена гипотеза,
определены задачи и методы исследования, составлена карта этапов эксперимента,
за которым, как правило, следует описание полученных результатов и выводы. При
этом статистика в основном представлена небольшой базой данных и описанием
небольшого количества цитируемой литературы.

При
анализе возможности применения результатов таких исследований практически
всегда возникает множество вопросов, например:

1. Действительно ли знания, полученные в ходе
эксперимента, основаны не только на показаниях органов чувств, а доказаны
логически и обоснованы?

2. Корректно ли дана интерпретация выводов?

3. Как следует понимать полученные
результаты, если выводы совершенно противоречивы с данными других
исследователей?

4. Отражают ли выводы достоверность
полученных в ходе экспериментов результатов?

5. Какова вероятность развития благоприятных
или неблагоприятных исходов от применения таких результатов на практике? [6, с. 395]

Эти
и другие вопросы, как правило, возникают в основном из-за низкой достоверности
результатов. Методы обработки и анализа данных довольно разнообразны.
Достоверность результатов можно получить с помощью

· статистики;

· математического моделирования;

· разработки численной модели (алгоритмов
решения);

· компьютерной модели (программы).

В
последнее время для повышения достоверности результатов с успехом применяются
методы интеллектуального анализа данных (Data Mining).

Применение
методов математического анализа зависит от нескольких условий:

· теоретического уровня подготовки
исследователя;

· вида исследования;

· типа данных и т.д.

Сегодня
методы статистики и математического моделирования применяются в основном в
точных науках. В научных работах гуманитарных специальностей, например, в
педагогике, истории, политологии и т.д., методы математического анализа встречаются
гораздо реже или практически отсутствуют [6, с. 395].

Понятие
математического доказательства лежит в основе методологии математики. Как
математик отличает верное утверждение от неверного? Он строит его
доказательство. И верным считается лишь то утверждение, которое обладает
неоспоримым доказательством.

«Неоспоримость»
доказательства в разные времена понималась и воспринималась по-разному. Тем не
мене, можно выделить определённую тенденцию: по мере развития математики
критерии «неоспоримости» (т.е. строгости) доказательств неуклонно усиливались.
Этот процесс был внутренне мотивирован последовательными кризисами математики,
которые порождались парадоксами. Механизм увеличения строгости доказательств
позволял исключать парадоксы, тем самым их разрешая.

К
XX в. процесс подошел к своему логическому завершению, когда было
сформулировано понятие «формальной дедуктивной системы», оперирующей цепочками
символов по строго определенным правилам, не имеющим исключений. При этом само
понятие доказательства превратилось из метаматематического объекта в
математический, породив математическую логику и сделав строгость абсолютной. В
рамках такого формального подхода основания математики становились однозначно
определенными с кристальной ясностью: исчисление предикатов и аксиоматическая
теория множеств.

С
появлением мощных вычислительных машин вопрос об актуальной (в
противоположность потенциальной) формализации тех или иных частей математики
стал активно исследоваться. Системы компьютерной алгебры являются ярким
примером практического применения таких формализаций. Помимо алгебраических
появилось множество и чисто логических систем, претендующих на актуальную
формализацию математики.

В
настоящее время вычислительных мощностей, доступных для исследователя, вполне
хватило бы для верификации всех ветвей математики, если бы они уже были
формализованы. Основной проблемой в данной области является крайне трудоемкий
процесс перевода математического текста в формальный вид [3, с. 68-69].