KAS IR SISTEMĀTISKUMS ZINĀTNĒ? - ZINĀTNE - 2025

Sistemātiska zinātne norāda uz to, ka zinātniskās zināšanas netiek izkliedēta, bet vienotu. Tie ir daļa no kopas, un tiem ir jēga tikai attiecībās, kas izveidotas ar kopas elementiem.

Zinātne no savas puses ir sistemātisks un loģisks process, lai atklātu, kā lietas darbojas Visumā. Lai atklātu jaunas zināšanas, zinātnieki un pētnieki veic virkni darbību; jautājums, izpēte, hipotēze, eksperiments, datu analīze un secinājumi.

Zinātne ir arī zināšanu kopums, kas uzkrāts atklājumos par visām Visuma lietām. Šajā ziņā zinātnes piedāvātie skaidrojumi ir strukturēti sistemātiski. Tie atspoguļo kārtību un harmoniju, kas pastāv realitātē.

Sistemātiskuma dimensijas zinātnē

Zinātniskās metodes posmi: jautājums, izpēte, hipotēzes formulēšana, eksperiments, datu analīze, secinājumi

Zinātnes sistemātika ļauj atšķirt zinātniskās zināšanas no citiem zināšanu veidiem. Tas nenozīmē, ka citi zināšanu veidi ir pilnīgi nesistemātiski, bet, salīdzinot ar tiem, ir lielāka sistemātiskuma pakāpe.

Tas attiecas uz zināšanām par to pašu tēmu, nevis uz jebkuru patvaļīgi izvēlētu zināšanu jomu.

Tagad zinātnes sistemātiskumu var izskaidrot noteiktas dimensijas.

Apraksti

Formālajās zinātnēs, piemēram, loģikā vai matemātikā, augsta sistemātiskuma pakāpe tiek sasniegta, izmantojot viņu mācību objektu pamata aprakstus.

Šos objektus raksturo pilnīga un loģiski neatkarīga aksiomu sistēma.

No otras puses, empīriskās zinātnes kā aprakstu izmanto klasifikāciju (taksonomijas) vai periodizāciju (dalīšana pa fāzēm vai posmiem).

Paskaidrojumi

Kopumā vēsturiskās disciplīnas stāstījumu izmanto, lai izskaidrotu, kāpēc notika kādi notikumi vai procesi, lai arī stāsti var saturēt teorētiskus vai ar likumu saistītus elementus.

Viņi to dara sistemātiski, uzmanīgi, piemēram, neizslēdzot iespējamos alternatīvos skaidrojumus.

Empīriskajās zinātnēs aprakstiem jau ir zināma skaidrojoša spēja. Turklāt tiek prezentētas teorijas, kas ievērojami palielina zinātnes sistemātiskumu, ņemot vērā to potenciālu sniegt vienotus skaidrojumus.

Prognozes

Var izdalīt vairākas prognozēšanas procedūras, lai gan ne visas disciplīnas to paredz. Vienkāršākais gadījums attiecas uz prognozēm, kuru pamatā ir empīrisko datu likumsakarības.

Ja to izmanto zinātnē, prognoze parasti ir daudz sarežģītāka nekā ikdienas gadījumos.

Zināšanu aizstāvēšana

Zinātne ļoti nopietni uztver to, ka cilvēku zināšanas pastāvīgi apdraud kļūdas.

Tam var būt vairāki cēloņi: kļūdaini pieņēmumi, iesakņojušās tradīcijas, māņticība, ilūzijas, aizspriedumi, aizspriedumi un citi. Zinātnei ir savi mehānismi šo kļūdu avotu noteikšanai un novēršanai.

Dažādās zinātnes jomās ir veidi, kā aizstāvēt savas prasības. Piemēram, formālajās zinātnēs tie novērš kļūdas, nodrošinot pierādījumus jebkuram apgalvojumam, kas nav aksioma vai definīcija.

No otras puses, empīriskajās zinātnēs empīriskajiem datiem ir galvenā loma zināšanu pretenziju aizstāvēšanā.

Epistemiska savienojamība

Zinātniskajām zināšanām ir vairāk artikulētu savienojumu ar citām zināšanām, nevis, galvenokārt, ikdienas zināšanām.

Turklāt starp zinātniskiem pētījumiem un ar tiem saistītām darbībām ir pārejas zonas, kas vairāk vērstas uz praktiskiem mērķiem.

Ideāla integritāte

Zinātne pastāvīgi cenšas uzlabot un paplašināt zināšanu kopumu. Īpaši mūsdienu dabaszinātnēs ir notikusi ievērojama izaugsme gan apjoma, gan precizitātes ziņā.

Zināšanu ģenerēšana

Zinātne ir sistemātiska ar mērķi iegūt pilnīgas zināšanas un sistemātiska šī mērķa sasniegšanai.

Pastāvīgi notiek kustība, lai sistemātiski uzlabotu esošos datus un iegūtu jaunus, tas izmanto citus zināšanu kopumus saviem mērķiem, un tas sistemātiski liek iespēju uzlabot savas zināšanas.

Zināšanu reprezentācija

Zinātniskās zināšanas nav tikai netīrs apkopojums, tās ir strukturētas, pateicoties iekšējai epistemiskajai saiknei.

Pienācīgā zināšanu atspoguļojumā ir jāņem vērā šī iekšējā struktūra.

Īsāk sakot, sistemātiskumam var būt vairākas dimensijas. Tas, kas raksturo zinātni, ir vislielākā rūpība, izslēdzot iespējamos alternatīvos skaidrojumus, visdetalizētākā detaļu izstrāde attiecībā uz datiem, uz kuriem balstās prognozes, vislielākā rūpība, cita starpā, kļūdu atklāšanā un novēršanā. .

Tādējādi izmantotās metodes nav tikai zinātnei raksturīgas, bet tām ir jābūt daudz rūpīgākām, lai piemērotu metodes.

Atsauces

1. Rodrigess Moguels, EA (2005). Izmeklēšanas metodika. Tabasco: Juárez autonomā Tabasco universitāte.
2. Bredfords, A. (2017, 4. augusts). Kas ir zinātne? In Live Science. Iegūts 2017. gada 12. septembrī vietnē livescience.com.
3. Ávalos González, MA et al. (2004). Zinātnes metodika. Jalisco: sliekšņa izdevumi.
4. Hoyningen-Huene, P. (2008). Sistemātiskums: zinātnes būtība. Filozofijā Nr. 36, lpp. 167-180.
5. Andersens, H. un Hepburns, B. (2016). Zinātniska metode. Stenfordas filozofijas enciklopēdija. IN Zalta (red.). Saņemts 2017. gada 12. septembrī no vietnes plato.stanford.edu.