Что такое исследовательская программа какова ее роль в познании

Понятие «научно-исследовательская программа» является плодотворным термином для исследования истории науки, с точки зрения ее ведущих методологических подходов. Более того, можно утверждать, что генезис науки как специфического феномена культуры сопряжен с генезисом ее методологического самосознания, формой которого и является научно-исследовательская программа.

Так, известный отечественный историк и философ науки П. П. Гайденко (р. 1934) убедительно показала, что в Античности сложились три научные программы: математическая (пифагорейско-платоновская) и две физические — атомистическая (Демокрита) и континуалистская (Аристотеля).

В Средние века наибольшим влиянием пользовалась аристотелевская научная программа, на основе которой построена, например, «физика импето», а атомизм оказался на периферии научной жизни. Становление науки Нового времени в значительной мере связано с возрождением атомистической программы в работах Хр. Гюйгенса (1629—1695), Р. Бойля (1627— 1691), братьев Якоба (1654—1708) и Иоганна (1667—1748) Бернулли и др., наряду с картезианской, ньютоновской, лейбницевой программами. В. П. Визгин показал, что после открытия специальной теории относительности отчетливо выявляя-| 186 |ются три большие программы-стратегии: классико-механическая, электромагнитно-полевая и релятивистская.

Философия Канта за 10 минут

Как отмечает П. П. Гайденко, исследовательская программа содержит в себе характеристику предмета, метода исследования, общих предпосылок научной теории, способов перехода от философской системы к научным построениям. Она отличается как от философской системы, так и от научной теории. «В отличие от научной теории научная программа, как правило, претендует на всеобщий охват всех явлений и исчерпывающее объяснение всех фактов, т.е. на универсальное толкование всего существующего. Принципы или система принципов, формируемая программой, носит. всеобщий характер».

Социально-гуманитарное познание представляет собой познание бытия человека, т.е. главным объектом здесь фактически является сам познающий субъект, а также разные виды его деятельности. От степени учета этой специфики зависит выбор научно-исследовательской программы, которая используется ученым при исследовании. История науки показывает, что в силу тесной связи социально-гуманитарного познания с жизненным миром людей, с ценностями, историей, становление метатеоретического уровня, на котором формируются научно-исследовательские программы, проходило медленно. Совокупность отдельных идей или теоретических конструктов по поводу сущности социально-гуманитарных объектов долго не выстраивались в непрерывную теоретическую серию (когда, например, результаты предыдущей теории переходят в следующую в качестве гипотезы).

Примером может служить история политической науки. Первые политические теории возникают в глубокой древности (Платон, Аристотель, Цицерон и др.); существуют несомненные достижения в этой области в Средние века (Ф. Аквинский, 1225/1226—1274), в эпоху Возрождения (Н. Макиавелли, 1469—1527) и в начале Нового времени (Т. Гоббс, 1588—1679, Ж.-Ж. Руссо, 1712—1778, И. Кант, 1724—1804); однако о полноценной политологии можно говорить начиная только с XIX в. | 187 |

А 1.6 Концепции И. Лакатоса и П. Фейерабенда — Философия науки для аспирантов

Поворот западноевропейской науки к социально-гуманитарной сфере ускоряется со второй половины XVIII в. Большую роль в подготовке такого поворота сыграла немецкая классическая философия, начиная с трудов И. Канта, который радикально противопоставил мир необходимости (природы) и мир свободы (личности), раскрыв специфику человеческого бытия. Один из лучших переводчиков трудов Платона Ф. Шлейермахер (1768—1834) подверг анализу явление перевода текста с одного язык на другой, увидев здесь научную проблему. Он ввел понятие мировоззрения для описания системы взглядов на мир; рассуждения ученого о так называемом «герменевтическом круге» (в его основе — необходимость включения читателя в исторический контекст творчества автора) заложили традицию научной герменевтики.

Развитие промышленного производства в Англии в XVIII в. стимулировало А. Смита (1723—1790) к созданию концепции «экономического человека», которая легла в основу рождающейся экономической науки. В рамках этой концепции английский ученый мог сформулировать и подтвердить экономические законы. Во Франции неоценимую роль сыграли A. Вольтер, Д. Дидро, Ж.-Ж. Руссо и др. Так, А. Сен-Симон (1760—1825) писал о необходимости «положительной» науки о человеке, которая бы изучала мир последнего так же, как точные науки изучают мир неорганический.

Динамичное развитие социально-гуманитарного познания в XIX в. привело к формированию и конкуренции научноисследовательских программ теоретического уровня. Ряд методологических программ выдвинули такие видные ученые того времени, как О. Конт, К. Маркс, Г. Спенсер, Н. Данилевский, B. Дильтей, В. Виндельбанд, Г. Риккерт. Методологическая дискуссия, расширившись до целых школ и направлений, продолжилась в XX в. благодаря работам Э. Дюркгейма, М. Вебера, К. Поппера, X. Ортеги-и-Гассета, О. Шпенглера и др.

Из отечественных ученых и философов упомянем «натуралистов» А. И. Стронина (1827—1889) и П. Ф. ЛилиенфельдаТоаля (1829—1903), утверждавших, что в человеческой жизни и развитии действуют те же законы, как и во всей органической природе, оппонирующих им с позиций экзистенциализма Л. А. Шестова (1866—1938) и Н. А. Бердяева (1874—1948), а также представителей марксизма Г. В. Плеханова (1856— 1918), П. Б. Струве (1870—1944), В. И. Ленина (1870—1924), Н. И. Бухарина (1888—1938) и др. Можно констатировать, что | 188 | к этому времени весь спектр основных научно-исследовательских программ социально-гуманитарного познания был сформирован и с изменениями, иногда достаточно серьезными, дошел до нашего времени.

Источник: infopedia.su

Исследовательские и коллекторские программы

В свете изложенного рационально выделять в составе науки две группы программ, функционально отличающихся друг от друга. Программы первой группы задают способы получения знаний, т. е. собственно исследовательскую деятельность. Мы будем называть их в дальнейшем исследовательскими программами.

Программы второй группы – это программы отбора, организации и систематизации знаний, о которых уже шла речь выше. Для краткости мы будем называть эти программы коллекторскими (от латинского collector – собиратель). Строгое различение выделенных групп иногда может вызвать затруднения, ибо они тесно связаны и не существуют друг без друга.

Исследовательские программы – это методы и средства получения знания. Сюда относятся вербализованные инструкции, задающие методику проведения исследований, образцы решённых задач, описания экспериментов, приборы и многое другое.

Говоря о приборах, мы имеем в виду не просто некоторые вещи сами по себе, но вещи, тесно связанные с определёнными программами их применения в научном познании. Микроскоп можно при необходимости использовать для забивания гвоздя, но очевидно, что это противоречит его существованию в качестве микроскопа. К исследовательским программам следует отнести методы измерения тех или иных параметров, а также методы расчёта, т. е. в том числе и символические выражения типа второго закона Ньютона или закона Кулона. Строго говоря, любые акты получения и обоснования знания, воспроизводимые на уровне эстафет или на уровне описаний, – это исследовательские программы.

Что собой представляют коллекторские программы? Надо сразу сказать, что эта область гораздо меньше изучена, чем первая. Прежде всего сюда следует отнести образцы или вербальные указания, показывающие, что и о чем мы хотим знать, какова наша избирательность по отношению к знаниям.

Это могут быть указания на объект изучения, с которыми традиционно связаны попытки определения предмета тех или иных научных дисциплин. Это могут быть образцы задач или вопросов, которые ставит учёный. Методы решения задач – это программа исследовательская. Сами задачи – коллекторская.

Сразу бросается в глаза, что речь идёт не об одной, а о двух программах, хотя на уровне образцов они могут и совпадать. Одно дело указание объекта исследования, другое – перечень задач. Очевидно, что один и тот же объект можно изучать, формулируя разные задачи, а вопросы одного и того же типа можно ставить относительно разных объектов.

Указание объекта мы будем называть программой референции, ибо она определяет, к чему именно относится знание, т. е. его референцию. Вопросы или задачи входят в состав программы проблематизации. На уровне интуиции хотелось бы связать перечень вопросов не с коллекторской, а с исследовательской программой, но надо иметь в виду, что наличие вопроса ещё вовсе не означает возможность каких-либо реальных исследовательских процедур. Кроме того, отбор и систематизация знания с необходимостью предполагает фиксацию того, что именно нас интересует.

Вот конкретный пример коллекторской программы, взятый из курса полевой геоботаники. «При описании рек указываются: а) границы участка и длина его, площадь водосбора, основные притоки; б) характер долины и расчленение склонов, ширина, высота и крутизна склонов коренного берега и террас; в) ширина поймы (наибольшая, наименьшая и преобладающая), характер её поверхности (гривы и изрезанность старицами, озёрами, протоками), заболоченность, глубина залегания грунтовых вод, характер угодий, расположенных в пойме, характер почво-грунтов и растительность поймы, а также ширина разлива реки, сроки и глубина затопления во время обычного, наименьшего и исключительно высокого половодья (ширина разливов устанавливается по меткам высоких вод или по опросным данным)ѕ». Аналогичный перечень продолжается и дальше, но и приведённого отрывка вполне достаточно, чтобы понять о чем идёт речь.

Перед нами вербализованная коллекторская программа, представляющая собой список вопросов, на которые мы должны ответить при описании реки. Это своеобразная научная анкета, задающая и класс изучаемых объектов, и соответствующую проблематизацию. Характерно, что нигде, за исключением одного случая, не указано, как именно следует получать требуемые знания: как определить площадь водосбора, крутизну склонов, глубину залегания грунтовых вод Вероятно, предполагается, что специалист владеет соответствующими методами. Только в одном месте, когда речь идёт о ширине разливов, в текст вкраплены элементы исследовательской программы: «ширина разливов устанавливается по меткам высоких вод или по опросным данным».

Но коллекторские программы далеко не всегда вербализуются. Можно сказать, что любое знание как бы побочным образом функционирует и в качестве неявной коллекторской программы, имплицитно задавая образец продукта, к получению которого надо стремиться, а следовательно, и образец референции, и возможную постановку задачи. На последнем стоит специально остановиться.

Чем больше мы знаем, чем разнообразнее мир образцов знания, тем больше вопросов мы способны сформулировать. Так, например, знание формы и размеров окружающих нас предметов ещё в глубокой древности породило вопрос о форме и размерах Земли. Знание расстояний между земными ориентирами позволило поставить вопрос о расстоянии до Луны и до звёзд. Аналогичным образом от описания человеческой производственной деятельности человек в своём историческом развитии переходил к проблемам сотворения Мира.

Ну как не вспомнить здесь высказывание В. Гейзенберга о традиционности тех проблем, которые мы ставим и решаем! «Бросая ретроспективный взгляд на историю, – писал он, – мы видим, что наша свобода в выборе проблем, похоже, очень невелика. Мы привязаны к движению нашей истории, наша жизнь есть частица этого движения, а наша свобода выбора ограничена, по-видимому, волей решать, хотим мы или не хотим участвовать в развитии, которое совершается в нашей современности независимо от того, вносим ли мы в него какой-то свой вклад или нет». Здесь подчёркнута не только традиционность решаемых нами проблем, но и объективный, надличностный характер науки в целом.

В одной из работ известного французского лингвиста Гюстава Гийома сформулирован тезис, который может претендовать на роль фундаментального принципа теории познания: «Наука основана на интуитивном понимании того, что видимый мир говорит о скрытых вещах, которые он отражает, но на которые не похож». И действительно, мы ведь почти никогда не удовлетворены уровнем наших знаний, мы постоянно предполагаем, что за тем, что освоено, скрывается ещё что-то. Что же именно?

Можно сказать, что вся история философии, начиная с Платона и Демокрита, пытается ответить на этот вопрос: что представляет собой мир «скрытых вещей», к познанию которого мы стремимся? Для Демокрита за «видимым миром» срываются атомы и пустота, для Платона – мир объективных идей. Иными словами, для того, чтобы объяснить познание в его постоянном стремлении перейти границу уже освоенного, мы и сам познаваемый мир пытаемся представить как некоторую двухэтажную конструкцию, состоящую из непосредственно данных и скрытых вещей. Но можно выбрать и другой путь. «Скрытый мир» Гийома – это мир нашего неявного осознания проблем, это тот же самый мир уже накопленных знаний, но в роли задающего традицию образца. Иными словами, этот «скрытый мир» мы несём в самих себе, это мир наших коллекторских программ, это мы сами или, точнее, это мир нашей Культуры.

Однако коллекторские программы задают не только критерии отбора знаний, но и образцы их систематизации. «Современная форма научных статей, – пишет известный современный физик Г. Бонди, – представляет собой некоторую разновидность смирительной рубашки». Что он имеет в виду?

А то, вероятно, что при написании статей учёный вынужден следовать определённым канонам, соблюдать некоторые достаточно жёсткие правила. Но эти правила нигде полностью не записаны, речь может идти только о силе воздействия непосредственных образцов, о неявном знании. Посмотрите и сравните друг с другом рефераты кандидатских или докторских диссертаций. Они различны по содержанию, но написаны по одной и той же схеме. Можно подумать, что они следуют какой-то официальной инструкции, однако такой инструкции не существует.

Все сказанное относится, несомненно, не только к статьям или рефератам, но в такой же степени к лекционным курсам, учебникам, монографиям. Здесь мы тоже встречаем постоянное воспроизведение одних и тех же схем и принципов организации материала иногда на протяжении многих лет. На интересный пример такого рода указывает американский специалист по термодинамике М. Трайбус: «С того времени, когда Рудольф Клаузиус написал свою книгу „Механическая теория теплоты“ѕ почти все учебники по термодинамике для инженеров пишутся по одному образцу. Конечно, за прошедший век интересы изменились и состоят не в изучении паровых машин, однако и сейчас, читая книгу Клаузиуса, нельзя сказать, что она устарела».

Выше мы уже отмечали, что географическую карту или классификацию можно рассматривать как определённым образом организованный набор ячеек памяти. Но нечто аналогичное демонстрирует нам и оглавление любой монографии или учебного курса: отдельные разделы – это тоже ячейки памяти, в которые мы вносим определённую информацию. Способы организации таких ячеек достаточно многообразны, но довольно часто в основе лежит следующий принцип: задаётся некоторая общая картина изучаемой действительности, и ячейки памяти ставятся в соответствие отдельным элементам этой картины.

Не претендуя на полноту, укажем хотя бы некоторые из таких способов организации: 1) Графический способ. Он состоит в том, что строится графическое изображение объекта, и отдельные его элементы становятся ячейками памяти для записи дополнительной информации. Можно, например, начертить план дома или квартиры и проставить затем на чертеже соответствующие размеры.

Географическая карта демонстрирует именно такой способ организации; 2) Классификационный способ: множество изучаемых объектов при соблюдении определённых правил разбивается на подмножества, и знания строятся относительно каждого из таких подмножеств. Можно встретить немало солидных сводок или учебных курсов с именно такой организацией ячеек памяти.

Перелистайте для примера хотя бы какой-нибудь курс описательной минералогии; 3) Аналитический способ организации. Он состоит в том, что изучаемый объект разделяется на части или подсистемы, и знания группируются соответствующим образом. Так построены, например, курсы анатомии животных или растений.

Географическое районирование тоже может лежать в основе аналитического способа организации памяти; 4) Дисциплинарный способ. Он основан на том, что один и тот же объект можно описывать с точки зрения разных научных дисциплин. Например, строя курс океанологии, можно говорить о физике океана, о химических свойствах морской воды, о биологии океана и т. п.; 5) Категориальный способ. При описании любых объектов наши знания можно группировать по категориальному принципу, т. е. как знания о свойствах, о строении, о видах и разновидностях, о происхождении и развитии. В основе лежит некоторое категориальное, т. е. максимально общее представление о действительности.

Приведённый перечень далеко не полон и не претендует на то, чтобы быть классификацией. Перечисленные способы организации знания сплошь и рядом не исключают друг друга, ибо выделены по разным основаниям. Так, например, графический способ чаще всего является и аналитическим.

В реальном познании мы, как правило, имеем дело с различными и иногда достаточно сложными комбинациями всех способов такого рода, что, разумеется, не исключает и их изолированного рассмотрения. Любой учебный курс демонстрирует нам набор определённым образом организованных ячеек памяти, что позволяет в большинстве случаев и ставить вопросы, и вписывать в общую систему вновь получаемые знания. При этом, разумеется, необходимы и исследовательские программы.

Традиции, таким образом, управляют не только непосредственным ходом научного исследования. Не в меньшей степени они определяют и характер наших задач и форму фиксации полученных результатов, т. е. принципы организации и систематизации знания. И образцы – это не только образцы постановки эксперимента или решения задач, но и образцы продуктов научной деятельности.

Сказав это последнее, мы тем самым зафиксировали ещё одну особенность неявных коллекторских программ по сравнению с исследовательскими. Механизм их жизни иной, ибо они заданы не образцами самой деятельности, а образцами её продуктов. О различиях такого рода мы уже говорили во второй главе.

Источник: studfile.net

Парадигмы и научно – исследовательские программы как эталоны научного познания.

Понятие «парадигма» (признанная научным сообществом модель постановки и решения проблем) ввел Т. Кун. В рамках парадигмы формулируются общие базисные положения, используемые в теории, задаются идеалы научного объяснения и организации научного знания, его оценки.Парадигма содержит особый способ организации знания, влияющий на выбор направления исследований и образцы решения конкретных проблем.

Сама парадигма не выполняет непосредственно объяснительной функции и не является теорией, хотя и основана на определенной фундаментальной теории. Она выступает в роли предпосылки построения и обоснования различных теорий и определяет стиль научных исследований.

Т. Кун причислял к парадигмам в истории науки аристотелевскую динамику, птолемеевскую астрономию, ньютоновскую механику и т.д.Развитие научного знания внутри парадигмы получило название «нормальной науки». Смена парадигм является научной революцией.

Например, смена классической ньютоновской физики релятивистской эйнштейновской.Таким образом, согласно модели Куна, развитие науки представляет собой единство экстенсивного («нормальная наука») и интенсивного (научная революция) этапов. Утверждение новой парадигмы происходит в условиях огромного противодействия сторонников прежней. Поскольку новых подходов может быть несколько, то выбор принципов, составляющих будущую парадигму, происходит не рациональным способом, а скорее в результате иррационального акта веры в то, что мир устроен именно так. ^ Имре Лакатос (Лакатош) предложил методологию научно-исследовательских программ, которая в отличие от модели Т. Куна основана на выборе одной из конкурирующих программ путем применения четких, рациональных критериев. История развития науки – это конкуренция научно — исследовательских программ, имеющих следующую структуру: — «жесткое ядро», заключающее в себе исходные положения, неопровержимые для сторонников программы.- «защитный пояс» – включает гипотезы, изменения в нем не затрагивают «жесткого ядра».- «негативная эвристика» – защита ядра программы с помощью вспомогательных гипотез и допущений, которые снимают противоречия с аномальными фактами.
— «позитивная эвристика» – предположения, направленные на то, чтобы изменять и развивать «опровержимые варианты» исследовательской программы, т.е. определять проблемы, выделять защитный пояс вспомогательных гипотез, предвидеть аномалии и т.п. Ученые, работающие в рамках какой-либо научно-исследовательской программы, могут долгое время игнорировать противоречивые факты и критику.

Они считают, что решение конструктивных задач, которое определяется «позитивной эвристикой», приведет к объяснению непонятных фактов. Это дает устойчивость развитию науки. Однако позитивная эвристическая сила любой научно-исследовательской программы все же исчерпывает себя и на смену ей приходит другая. Такое вытеснение одной программы другой является научной революцией.

23 системный подход в современной науке
Особенностью современного естествознания является осознанное внедрение идей системности во все его отрасли. Изучение структурной организации материи связаны с развитием системных представлений и включают некоторые концептуальные знания о системе и ее признаках, характеризующих состояния системы, ее поведение, организацию и самоорганизацию, взаимодействие с окружением, целенаправленность и предсказуемость поведения и др. свойства.
Наиболее простой классификацией систем является деление их на статические и динамические, которое, несмотря на его удобство все же условно, т.к. все в мире находится в постоянном изменении. Динамические системы делят на детерминистские и стохастические (вероятностные). Эта классификация основана на характере предсказания динамики поведения систем.

В первом случае предсказания носят однозначный и достоверный характер. Такие системы исследуются в механике и астрономии. В отличие от них стохастические системы, которые обычно называют вероятностно – статистическими, имеют дело с массовыми или повторяющимися случайными событиями и явлениями. Поэтому предсказания в них имеют не достоверный, а лишь вероятностный характер.
По характеру взаимодействия с окружающей средой различают системы открытые и закрытые (изолированные), а иногда выделяют такжечастично открытые системы. Такая классификация носит в основном условный характер, т.к. представление о закрытых системах возникло в классической термодинамике как определенная абстракция.

Подавляющее большинство, если не все системы, являются открытыми.Многие сложноорганизованные системы, встречающиеся в социальном мире, являются целенаправленными, т.е. ориентированными на достижение одной или нескольких целей, причем в разных подсистемах и на разных уровнях организации эти цели могут быть различными и даже придти в конфликт друг с другом.Классификация и изучение систем позволили выработать новый метод познания, который получил название системного подхода. Применение системных идей к анализу экономических и социальных процессов способствовало возникновению теории игр и теории принятия решений.

Самым значительным шагом в развитии системного метода было появление кибернетики как общей теории управления в технических системах, живых организмах и обществе. Хотя отдельные теории управления существовали и до кибернетики, создание единого междисциплинарного подхода дало возможность раскрыть более глубокие и общие закономерности управления как процесса накопления, передачи и преобразования информации.

Само же управление осуществляется с помощью алгоритмов, для обработки которых служат компьютеры.Универсальная теория систем, обусловившая фундаментальную роль системного метода, выражает с одной стороны, единство материального мира, а с другой стороны, единство научного знания. Важным следствием такого рассмотрения материальных процессов стало ограничение роли редукции в познании систем.

Стало ясно, что чем больше одни процессы отличаются от других, чем они качественно разнороднее, тем труднее поддаются редукции. Поэтому закономерности более сложных систем нельзя полностью сводить к законам низших форм или более простых систем.

Как антипод редукционистского подхода возникает холистический подход (от греч. holos – целый), согласно которому целое всегда предшествует частям и всегда важнее частей. Всякая система есть целое, образованное взаимосвязанными и взаимодействующими его частями.

Поэтому процесс познания природных и социальных систем может быть успешным только тогда, когда в них части и целое будут изучаться не в противопоставлении, а во взаимодействии друг с другом.Современная наука рассматривает системы как сложные, открытые, обладающие множеством возможностей новых путей развития. Процессы развития и функционирования сложной системы имеют характер самоорганизации, т.е. возникновения внутренне согласованного функционирования за счет внутренних связей и связей с внешней средой. Самоорганизация – это естественнонаучное выражение процесса самодвижения материи. Способностью к самоорганизации обладают системы живой и неживой природы, а также искусственные системы.

25 синергетика – парадигма нелинейности в современной науке.
Человек всегда стремился постичь природу сложного, пытаясь ответить на вопросы: как ориентироваться в сложном и нестабиль­ном мире? Какова природа сложного и каковы законы его функци­онирования и развития? В какой степени предсказуемо поведение сложных систем? Среди сложных систем особый интерес вызывают самоорганизующиеся системы.

К такого рода сложным открытым самоорганизующимся системам относятся биологические и соци­альные системы, которые более всего значимы для человека.В 1970-е гг. начала активно развиваться теория сложных само­организующихся систем. Результаты исследований в области мате­матического моделирования сложных открытых систем привели к рождению нового мощного научного направления в современном естествознании — синергетики. Как и кибернетика, синергетика — это некоторый междисциплинарный подход. Но если в кибернетике акцент делается на процессах управления и обмена инфор­мацией, то синергетика ориентирована на исследование принципов построения организации, ее возникновения, развития и самоусложнения.
Мир самоорганизующихся систем гораздо богаче, чем мир зак­рытых, линейных систем. Вместе с тем его сложнее моделировать. Как правило, для (приближенного) решения большинства возника­ющих здесь нелинейных уравнений (порядок выше первого) требу­ется сочетание современных аналитических методов и вычислитель­ных экспериментов.

Синергетика открывает для точного, количе­ственного, математического исследования такие стороны мира, как его нестабильность, многообразие путей изменения и развития, рас­крывает условия существования и устойчивого развития сложных структур, позволяет моделировать катастрофические ситуации и т.п. Методами синергетики осуществлено моделирование многих сложных самоорганизующихся систем: от морфогенеза в биологии и некоторых аспектов функционирования мозга до флаттера кры­ла самолета, от молекулярной физики и автоколебательных про­цессов в химии до эволюции звезд и космологических процессов, от электронных приборов до формирования общественного мне­ния и демографических процессов.

Основной вопрос синергети­ки — существуют ли общие закономерности, управляющие возник­новением самоорганизующихся систем, их структур и функций.Предметом синергетики являются слож­ные самоорганизующиеся системы. Система называется самоорганизующейся, если она без специфи­ческого воздействия извне обретает какую-то пространственную, вре­менную или функциональную структуру.

Под специфическим внешним воздействием мы понимаем такое, которое навязывает системе структу­ру или функционирование. В случае же самоорганизующихся систем испытывается извне неспецифическое воздействие. Например, жидкость, подогреваемая снизу, совершенно равномерно обретает в результате са­моорганизации макро структуру, образуя шестиугольные ячейки.

Самоорганизующиеся системы характеризуются огромным числом степеней свободы. Таким образом, современное естествознание ищет пути теоре­тического моделирования самых сложных систем, которые при­сущи природе, — систем, способных к самоорганизации, самораз­витию.Основные свойства самоорганизующихся систем — откры­тость, нелинейность, диссипативность. Теория самоорганизации имеет дело с открытыми, нелинейными диссипативными систе­мами, далекими от равновесия.Главная идея самоорганизации – идея о принципиальной возможности спонтанного возникновения порядка и организации из беспорядка и хаоса в результате процесса самоорганизации.

26 информационно-коммуникационные технологии как инструмент модернизации современной российской науки
Сфера науки и научного обслуживания, в особенности научно-исследовательские учреждения, относится к числу наиболее информационно активных секторов национальной экономики. Её отличает хотя и не стопроцентное, но более интенсивное, чем в среднем по стране, использование персональных компьютеров (ПК), локальных вычислительных сетей (ЛВС) и других современных средств передачи и обработки информации.

Следует отметить, что электронное развитие вузовской науки идёт более быстрыми темпами, чем науки в целом. По сравнению с другими группами населения ученые отличаются заметно более высокими показателями информационной актив­ности. Согласно данным Фонда » Общественное мнение», зимой 2005-2006 гг.

Интернетом пользовались 21 % взрослых россиян, среди москвичей -50%(1), тогда как среди ученых — почти 64%.В обеспечении современными вычислительными ресурсами исследователей, работающих в учреждениях РАН и ряде других научных и образовательных организаций, важную роль играет Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (МСЦ). Это крупнейший и самый мощный суперкомпьютерный центр в сфере науки и образования России, в 10 раз превышающий по производительности другие крупные вычислительные центры.

Вместе с тем оснащенность ученых вычислительной техникой оставляет желать лучшего. В общей сложности на 100 ученых, занятых в этой области, в 2004 г. приходилось лишь 34 компьютера, в том числе лишь 21 ПК, подключённый к локальной сети, и только 11 – к Интернету. Причём, согласно данным Росстата, только в менее чем половине научных учреждений ПК используют большинство работников.

Значительная доля научных сотрудников не имеет свободного доступа к компьютерам на рабочем месте, в особенности к подключённым к сетям. Исключение составляют преподаватели вузов, подавляющая часть которых имеет возможность пользоваться ПК в институтах.Оснащённость компьютерами существенно различается по секторам науки, что хорошо иллюстрируется на примере Российской академии наук.

Если в негуманитарном сегменте академической науки компьютеры современных моделей доступны для 60% ученых, то в гуманитарном – только для 46%.Применение компьютеров существенно меняет стиль научной работы и ее результаты. О степени интеграции информационно-коммуникативных технологии в научные исследования свидетельствуют масштабы использования Интернета в таких видах деятельности, как поиск информа­ции, сбор и анализ данных, научные коммуникации осуществление совместных научных проектов, публикация и распространение полученных результатов.Информационно-коммуникативные технологии вносят существенные изменения в контекст и способы проведения научных исследований и обнародований их результатов. С использованием их связан качественно новый этап в развитии сферы науки, сулящий повышение эффективности и усиление интернационализации научной деятельности.Сильные импульсы росту продуктивности деятельности учёных дают предоставляемые информационно-коммуникативными технологиями возможности более быстрого и эффективного решения целого ряда научных задач и ускорения всего цикла подготовки научных работ, включая сбор и анализ данных, написание текстов на компьютере и их публикацию. Информационно-коммуникативные технологии все глубже проникают в сферу академической и вузовской науки и получают в ней все более разнообразное применение. Модернизируя научную работу и научное сотрудничество, они содействуют повышению эффективности научной деятельности, интеграции ученых в мировое научное сообщество, глобализации науки и инновационного производства, внося тем самым заметный вклад в ускорение НТП и повышение динамизма развития общества.

Источник: lektsia.com