- •1. Научное исследование
- •1.1. Рациональность и понятие научного исследования
- •2. Научная рефлексия и методология 2.1. Понятие научной рефлексии
- •2.2. Метод науки и научный метод
- •2.3. Предмет методологии научного исследования
- •2.4. Уровни методологии науки
- •2.5. Рефлексивно-методологическая практика
- •3. Диалектический метод познания 3.1. Понятие диалектическою метода
- •3.2. Принципы диалектического метода
- •4, Общенаучные подходы
- •4.1. Понятие общенаучного подхода
- •4.2. Субстратный подход
- •4.3. Структурный подход
- •4.4. Функциональный подход
- •4.5. Системный подход
- •4.6. Модельный подход
- •5. Общенаучные методы
- •5.1. Абстрагирование
- •5.2. Определение
- •5.3. Анализ и синтез
- •5.4. Индукция и дедукция
- •5.5. Классификация
- •5.6. Аналогия
- •5.7. Моделирование
- •5.8. Обобщение
- •5.9. Научное объяснение
- •6. Методы теоретического исследования
- •6.1. Идеализация
- •6.2. Мысленный эксперимент
- •6.3. Гипотетико-дедуктивный метод
- •6.4. Метод аксиоматизации
- •6.5. Метод формализации
- •7. Методы эмпирического исследования
- •7.1. Наблюдение
- •7.2. Описание и сравнение
- •7.3. Измерение
- •7.4. Эксперимент
5.7. Моделирование
В общенаучном модельном подходе, который дает методологиче- скую ориентировку и направленность в изучении объектов с акцентом на общенаучную категорию «модель» как принцип, руководящий об- щей стратегией исследования, был выделен ряд ключевых моментов:
Указаны ситуации, когда прямое манипулирование с оригина- лом крайне затруднено, не эффективно или вообще невозможно и по- этому необходим переход к моделированию.
Приведено понятие обобщенной модели (модели в общем смысле) с необходимыми характеристиками.
Указаны структура модели, условия ее адекватности задачам моделирования; формы представления моделей (концептуальных, знаковых и материальных); ограничения и допущения, вводимые в модель и др.
4. Для общей ориентировки в модельном подходе приведена опорная классификация моделей и моделирования по классам задач, классам объектов, по форме представления информации (виды мате- риальных и идеальных моделей). (См.: Модельный подход).
Выбранный модельный подход далее конкретизируется в методе и процессе моделирования
Моделирование (лат. - мера, величина, способ) - метод научно- го исследования, позволяющий на основе определенных познаватель- ных задач и теоретических установок создавать и изучать модели объекта (оригинала).
Изучая модель с помощью специфических методов, получают определенное знание о модели, которое затем переносят на объект- оригинал. Основанием для переноса информации, полученной в ре-
зультате исследования модели на оригинал, т.е. основанием для моде- лирования являются следующие условия:
В соответствии с условиями задачи модель воспроизводит важные, существенные признаки.
Модели способны замещать оригинал в определенных отно- шениях, т.е. в соответствии с их классификацией.
3. Полученная модельная информация допускает опытно- эксперименталыгую проверку.
4. Разработаны четкие правила интерпретации - перехода от мо- дельной информации к информации об оригинале, или теория подо- бия.
5. Возможность использования логического вывода по аналогии. Структура моделирования включает в себя следующие этапы:
Построение модели. Целью этого этапа является создание ус- ловий для полноценного замещения . оригинала объектом- посредником, воспроизводящим его необходимые параметры. При построении модели исходного объекта часто происходит его упроще- ние и вводятся некоторые допущения, идеализирующие ситуацию. Допущения и базирующиеся на них понятия могут быть высокого уровня абстрагирования, как, например, при математическом модели- ровании. Исходные допущения должны быть осознанными и обосно- ванными, поскольку неверные допущения приводят к серьезным ис- кажениям при переносе информации на оригинал. В этой связи для принятой модели следует четко формулировать объем задач, которые будут решаться с ее помощью, а при необходимости - вводить кор- рекгировки.
Исследование модели. Целью этого этапа является получение необходимой информации о модели. Изучение модели, имеющей эле- менты неизвестного, ведется с той глубиной и детализацией, которая требуется для решения конкретной познавательной задачи. При этом исследователь может осуществлять наблюдения за поведением моде- ли, проводить модельные эксперименты, измерять и сравнивать ста- тические и динамические параметры или качественно описывать функционирование модели языком данной науки. В этой связи иссле- дование вербальных, знаковых моделей, особенно в историко- философских науках, приобретает повышенный интерес. Здесь рас- сматривают модели, отображающие конкретные события и процессы прошлого, и модели, имитирующие возможные и нереализованные в прошлом явления, что, в конечном итоге, расширяет возможность по-
78
нимания исторических процессов. С этой целью разрабатываются ме- тодологические критерии реальности виртуальных сценариев.
3. Перенос, экстраполяция результатов моделирования на объ- ект-оригинал. Опираясь на основания для моделирования и метод аналогии, к имеющимся знаниям об объекте добавляется информация, полученная после исследования модели. Приемлемость новых знаний оценивается, и, если их проверка не подтвердила ожидаемого соот- ветствия, модель корректируется и становится вновь предметом ис- следования. Физические модели, где соответствие в значительной степени задается заранее, не подлежат корректировке в процессе экс- периментального исследования. Вместо этого ищут способ учесть ха- рактер различия между моделью и оригиналом. Для этой цели может понадобиться разработка теории, которая определяет систему правил переноса знаний с модели на оригинал.
В связи с расширением компьютеризации и усилением теорети- зации науки физическое моделирование теряет свое ведущее значе- ние, а актуальными становятся абстрактное, аналоговое и имитаци- онное моделирование. Специфику этих видов моделирования можно охарактеризовать (см., например: Методы исследования и организа- ция экспериментов. -Харьков, 2002. -С. 74-77) следующим образом: Абстрактное моделирование основывается на возможности описания изучаемого явления (процесса) на языке некоторой научной теории, чаще всего на математическом. Вначале дают но возможности более четкое и однозначное описание того, что происходит, почему, при каких условиях возможен изучаемый процесс, т.е. строят инфор- мационную (описательную) модель процесса. Далее информационная модель переводится на математический язык - определяется логико- математическая модель, которая и исследуется как функционирующее явление. Так, например, моделируя некоторую систему автоматиче- ского управления, выделяют основные признаки каждого из ее эле- ментов, не зависящие от особенностей конструкции, источников энергии и т.п. Эти признаки могут выражаться через константы, ско- рости и ускорения. Описав поведение каждого элемента системы ал- гебраическими или дифференциальными уравнениями совместно с некоторыми охраничительными условиями, получают систему урав- нений, которая и представляет собой абстрактную модель. Такая мо- дель изоморфна (равна, подобна по форме) с конкретным классом ре- альных систем, которые, на первый взгляд, не имеют ничего общего между собой.
79
Аналоговое моделирование основывается на изоморфизме явле- ний, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими уравнениями. Так, например, с по- мощью электронных вычислительных машин (ЭВМ) моделируют ди- намические процессы в системах разнообразной физической приро- ды, которые описываются теми же дифференциальными уравнения- ми, что и процессы в ЭВМ. Другим примером может служить изуче- ние гидродинамического процесса с помощью исследования электри- ческого поля. Оба эти явления описываются дифференциальным уравнением Лапласа в частных производных, решение которого обычными методами возможно только для частных случаев. Однако экспериментальное исследование электрического поля намного про- ще соответствующих исследований в гидродинамике.
Имитационное моделирование заключается в имитации на ком- пьютере структуры и процесса функционирования исследуемого объ- екта. Здесь отсутствует детальное описание элементов системы, а протекающие в них процессы имитируются в интегрированном виде, позволяющем определить лишь основные данные, необходимые для принятия решений на более высоком уровне. Для работы с имитаци- онной моделью в качестве исходной информации используют не толь- ко теоретические и экспериментальные данные, но и интуитивные, неформальные сведения об изучаемом процессе. Эта информация может быть получена как заранее, так и в процессе исследования. По- этому неформальная (интуитивная) роль исследователя, работающего в режиме диалога с компьютером, в имитационном моделировании очень значительна.