Логика научного исследования (стр. 5 из 5)

В прошлом одним из признаков актуальности темы исследования была принадлежность ее к плану научно-исследовательской работы организации, в которой работает соискатель, или к государственному плану научно-исследовательской работы. В современных условиях этот признак утратил свою актуальность. Однако в этот период возрастает роль индикативного регулирования и различного рода программ общехозяйственного, социально-культурного, психолого-педагогического, научно-технического, экологического и т.п. назначения. Поэтому вполне обоснованным является признание в качестве признака актуальности исследования принадлежности его к той или иной программе или направленности на решение ее научных задач.

Весьма сложными могут быть соотношения между оценками актуальности темы и результатов исследования. Выполнение научной работы на актуальную тему не является гарантом получения научно достоверных новых результатов. Напротив, вполне возможно получение результатов при проведении исследований на тему, которая не может быть отнесена к числу актуальных, особенно если при этом представлена более совершенная методика, постановка оригинального эксперимента, использование нового, более представительного массива информации. Подобный дуализм требует агрегирования оценок или какого-либо предпочтения. Представляется, что можно было бы ожидать актуальности результатов как более универсальной оценки.

В настоящее время системный характер теоретического знания представляет собой довольно слабо исследованную область [3, 5]. Это относится и к его составу, и к структуре, и к функциям. Поэтому с целью определения понятия научно-теоретической ценности научно-технической продукции необходимо выдвинуть принцип ее оценки. Таким исходным принципом является оценка, во-первых, степени обоснованности научных положений; во-вторых, возможностей концептуальных средств науки, которые характеризуются, в частности, описательными, объяснительными функциями и функциями предвидения. При этом описательный аспект фиксирует те закономерности и связи, которым концептуальные средства науки (например, аппарат математической статистики) обязаны удовлетворять в данной области исследования. Объяснительный аспект научно-технической продукции - это оценка возможности постижения закономерностей функционирования исследуемого объекта с помощью применяемых концептуальных средств науки. Функция предвидения научно-технической продукции осуществляется в формах прогнозирования перспектив развития и применения по назначению объектов исследования и предсказания конкретных особенностей функционирования изучаемого объекта [5].

Следует отметить, что оценка методологической, научно-теоретической ценностей и "качества изложения и оформления научно-технической продукции" возможна только на качественном уровне. Поэтому с целью формализации качественных оценок рассматривались аспекты, связанные с лингвистической неопределенностью. Лингвистическая неопределенность в системах представления знаний задается с помощью лингвистических моделей, основанных на теории лингвистических переменных и теории приближенных рассуждений. Эти теории опираются на понятие нечеткого множества, систему операций над нечеткими множествами и методы построения функций принадлежности [6]. Одним из основных понятий, используемых в лингвистических моделях, является понятие лингвистической переменной. Значениями лингвистических переменных являются не числа, а слова или предложения естественного языка, на котором проводится качественная оценка научно-технической продукции. Например, числовая переменная "обоснованность" принимает дискретные значения между нулем и единицей, целое число является значением переменной. Лингвистическая переменная "обоснованность" принимает значения: высокая степень обоснованности; практически больше обоснований, чем предположений; больше обоснований, чем предположений; не ясно чего больше; обоснований или предположений; больше предположений, чем обоснования; практически больше предположений, чем обоснований; необоснованное предположение. Эти термины - лингвистические значения переменной, множество допустимых значений которых называется термом-множеством.

Таким образом, при создании нечетких моделей одним из этапов является этап построения функций принадлежности нечетких множеств, описывающих семантику базовых значений лингвистических переменных, используемых в модели. Нечеткие модели содержат множество лингвистических переменных, множество базовых значений этих переменных конечно. Для построения функции принадлежности можно воспользоваться методами экспертных оценок (для этих целей чаще всего используется метод парных сравнений). При анализе ситуации эксперт рассуждает в семантическом пространстве. При этом отображение любой ситуации на единичный интервал происходит таким образом, что точка интервала характеризует степень проявления некоторого свойства (0 - соответствует отсутствию свойства, 1 - интересующему нас максимальному проявлению свойства). Таким образом, построение функции принадлежности "снимает" вопрос о необходимости иметь дело с "неудобными" пространствами исходных описаний и допустимых ответов, обеспечив возможность вести коррекцию в пространстве оценок (чаще всего оно представляет собой множество целых или действительных чисел).

В основу процедуры построения такой оценки, как мера важности положено модифицированное понятие теста [7]. При этом тестом Т называется таблица, в которой содержится информация об области исследований, на этой области выделено множество задач r (N, m), решение N-й задачи связано с определением множества признаков {m}. Для задач данного класса оценкой меры важности признака является зависимость определения информационного веса:

где

- число элементов теста Т, содержащих признак

Чем в большее число элементов теста входит признак

, тем больше его информационный вес , тем значительнее его роль для задач из выделенной области. Информативность признаков определялась по аналогии с понятием информативной емкости системы по Хартли. Расчет меры информативности проводился по зависимости вида

= log m - log n,

Где log m - мерность базиса области исследования;

log n - мерность существования признаков

.

Общая схема процесса оценки качества совокупности элементов научно-технической продукции представляет собой сложное аналитическое исследование, для проведения которого требуется должная организация и соблюдение определенной технологической последовательности выполнения отдельных этапов, видов работ и аналитических расчетов. Можно выделить пять основных этапов подготовки и проведения оценки качества:

1) составление программы оценки качества;

2) сбор и проверка достоверности аналитической информации;

3) аналитическая обработка данных;

4) оценка результатов деятельности анализируемого объекта;

5) обобщение результатов оценки.

Выводы

Чтобы стать научным оптимистом и с удовольствием заниматься наукой необходимо:

1. Ознакомиться с технологией научного творчества.

2. Сформулировать четкую цель, которая включает задачи описания, объяснения и предсказания.

3. Подойти критически к существующим теориям, построить свою гипотезу и так же стремиться её проверить.

4. Удивляться своему незнанию во многих областях.