Методологические основы организации теоретических исследований

Теоретические исследования – это установление общих для какой-либо предметной научной области и специфических закономерностей, позволяющих объяснить ранее открытые факты, явления и эмпирические закономерности, а также предсказать и предвидеть будущие события и факты.

Теоретическое знание трансформирует результаты, полученные на стадии эмпирического познания, в более глубокие обобщения, вскрывая сущности явлений, закономерности возникновения, развития и изменения изучаемого объекта.

Теоретические исследования включают в себя несколько характерных этапов:

– анализ физической сущности процессов и явлений;

– формулирование гипотезы исследования;

– построение физической модели;

– математическое исследование;

– анализ и обобщение теоретических исследований;

– формулирование выводов.

Процесс теоретических исследований сопровождается непрерывными постановкой и решением разнообразных задач, связанных с выявлением противоречий в принятых теоретических моделях.

Любая задача содержит исходные условия, определенные информационной системой, и требования, то есть цель, к которой нужно стремиться при ее решении. Исходные условия и требования задачи постоянно находятся в противоречии, и в процессе ее решения их приходится неоднократно сопоставлять и уточнять до тех пор, пока не будет получено решение задачи.

Существуют различия между эмпирическим и теоретическим знанием.

Эмпиризм – это направление в теории познания, признающее опыт, наблюдения в отличии от источников теоретических знаний.

Теоретическое исследование начинается с поиска. Выясняется, какая концепция, теория или предметная область могут объединить и собрать воедино все наработанные эмпирические результаты или их большую часть. Нередко бывает, что часть результатов не ложится в единое русло и их приходится отбрасывать. Но подчас оказывается, что чего-то из необходимых эмпирических результатов недостает и эмпирическую часть исследования следует продолжить.

При проведении любого теоретического исследования преследуется несколько целей:

– обобщение результатов всех предшествующих исследований инахождение общих закономерностей путем обработки и интерпретации этих результатов и опытных данных;

– изучение объекта,недоступного непосредственному исследованию;

– распространение результатов предшествующих исследований наряд подобных объектов без повторения всего объема исследований;

– повышение надежности объекта экспериментального исследования.

Когда предметная область определена исследователем, начинается процесс построения логической структуры теории, концепции и т.п.

Процесс построения логической структуры состоит из двух этапов. Первый этап – этап индукции – восхождение от конкретного к абстрактному. Исследователь должен определить центральное системо-образующее звено своей теории: концепцию, систему аксиом или аксиоматических требований, или единый методологический подход и т.д.

Причем исследователю в процессе обобщения эмпирических результатов приходится, с одной стороны, постоянно обращаться к своей предметной области в аспекте требований полноты теории (образовавшиеся «пустоты» в предметной области). В дальнейшем их надо заполнять, в том числе путем дополнительной опытно-экспериментальной работы либо заимствования результатов у других авторов (естественно, со ссылками).

С другой стороны, постоянно соотносить получаемые обобщения и предметную область с совокупностью получаемых теоретических результатов в аспекте требования полноты, а также непротиворечивости строящейся концепции, теории.

Исследователь на этапе индукции детально инвентаризирует все имеющиеся у него результаты, все, что может представлять интерес. И начинает группировать их по определенным основаниям классификаций в первичные обобщения, затем в обобщения второго порядка и так далее. Происходит индуктивный процесс – абстрагирование – восхождение от конкретного к абстрактному – пока все результаты не сведутся в авторскую концепцию – короткую (5–7 строк), но ёмкую формулировку, отражающую в самом общем сжатом виде всю суть теоретической работы и совокупность результатов.

Следующий этап время дедуктивного процесса, то есть конкретизации – восхождения от абстрактного к конкретному.

На этом этапе формулировка концепции развивается в совокупности факторов, условий, принципов, моделей, механизмов, требований и т.д. Иногда, если проблема исследования расчленяется на несколько относительно независимых аспектов, концепция развивается в несколько концептуальных положений – а те уже далее развиваются в совокупности принципов и т.п. Принципы также могут развиваться в классы моделей, типы задач и т.д. Так выстраивается логическая структура научной теоретической работы. Процесс логической структуры представлен на схеме 4.1 [1].

Только правильно и обоснованно выбранная методика гарантирует надежность полученных при выполнении исследований результатов. Поэтому важным этапом НИР является разработка методики исследования. Методика должна предусматривать теоретические и экспериментальные исследования.

Одним из наиболее распространенных методов исследования является вероятностно-статистический метод. При использовании этих методов применяется математический аппарат.

Вероятностный процесс – это процесс изменения во времени характеристик или состояния некоторой системы под влияние случайных факторов [3].

Методы системного анализа. Системный анализ–это совокупность методов и приемов для изучения сложных объектов – систем, которые представляют собой сложную совокупность взаимодействующих между собой элементов. Суть системного анализа заключается в выявлении связей между элементами системы и установлении их влияния на поведение системы в целом [35].

Системный анализ обычно складывается из трех этапов:

1. Постановка задачи. Определяют цели, задачи исследования и критерии для изучения процесса. Это очень важный этап. Неправильная или неполная постановка целей может свести на нет всю последующую работу.

2. Определение границ системы и определение ее структуры. Все объекты и процессы, имеющие отношение к поставленной цели, разбивают на два класса: собственно систему и внешнюю среду. Различают замкнутые и разомкнутые системы. Затем выделяют структурные части системы и устанавливают взаимодействие между ними и внешней средой.

3. Составление модели системы. Сначала определяют параметры элементов и затем используют тот или иной метод анализа (линейное программирование, теория множеств и др.).

 

Теория проходит в своем развитии путь от количественного измерения параметров объекта и качественного объяснения происходящих процессов до их формализации в виде методик, правил или математических уравнений.

В основе создания любой модели лежат допущения, принимающиеся с целью отсева незначительных факторов, которыми можно пренебречь без существенного искажения условий задачи. При этом исследователь должен четко представлять соответствие принятой модели реальному объекту, поскольку необоснованное принятие допущений может привести к грубейшим ошибкам при проведении исследований. Но учет большого числа факторов, действующих на объект, может привести к сложным аналитическим зависимостям, которые не поддаются анализу [3].

 

 

Совокупность отдельных факторов результатов

Обобщение первого порядка

Концептуальные положения

Обобщение второго порядка

Обобщение

Центральный системообразующий элемент: концепция, исследовательский подход, система аксиом и т.д.

 

Рис 2.5 Построение логической структуры теоретического исследования

Обычно теоретические исследования выполняют методом моделирования, т.е. изучения явления с помощью модели. Модель – искусственная система, отображающая основные свойства изучаемого объекта, то есть оригинала.

При изучении сложных процессов целесообразно применять метод моделирование. При построении модели изучаемый объект и его свойства обычно упрощают. Однако надо иметь в виду, что чем ближе модель к оригиналу, тем ближе полученные при теоретическом исследовании результаты к действительным.

Модели могут быть физическими, математическими и натуральными. Физические модели позволяют наглядно представить протекающиепроцессы в натуре и исследовать влияние отдельных параметров на их свойства. Математические модели позволяют количественно использовать явления, трудно поддающиеся изучению на физических моделях. Натуральные модели представляют собой масштабно-измененные объекты, они позволяют наиболее полно исследовать процессы, протекающие в натуральных условиях.

Модель должна отображать существенные явления процесса и быть оптимальной. Излишняя детализация усложняет модель и затрудняет теоретические исследования, делая их более громоздкими. Но в то же время слишком упрощенная модель не обеспечивает требуемую адекватность и точность. Изучить и проанализировать явление (процесс) более полно можно лишь при условии, что его модель представлена описаниями физической сущности и имеет математический вид.

Теоретические исследования при изучении моделей значительно ускоряет компьютер. Применение компьютера для моделирования оказывается полезным, если аналитическими методами невозможно установить количественную связь между входящими и выходящими параметрами, а получение эмпирической зависимости сопряжено с большими затратами.

Процесс моделирования на компьютере содержит пять этапов:

1) выделение основных факторов и характеристик процессов и описание взаимосвязи между ними с помощью математических уравнений;

2) преобразование математического описания к виду, удобному для ввода в компьютер;

3) составление программы для компьютера;

4) анализ полученных результатов;

5) сопоставление этих результатов с опытными.

Моделирование можно осуществлять с помощью компьютерных программ [2].