ТЕОРИЯ ОРГАНИЗАЦИИ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЫ

Oct 13, 2019 02:37

Лекция для Герценки, 2019

1. «что есть такое наука».

Мы все сегодня оказались здесь потому, что решили посвятить свою жизнь науке. Но чтоб стать действительно хорошим профессионалом в своей области, любой специалист должен понимать, чем именно он занимается. А значит, нам как начинающим ученым необходимо, для начала, отчетливо представлять, что такое наука?
Ответ на этот вопрос не так прост. Философы и мыслители человечества не один век рассуждают о том, что такое наука, и исписали на эту тему огромный ворох бумаги. Но, как бы много они ни писали, на их страницах вы не найдете определения науки; а особенно определения компактного и ясного, «в двух словах». Определения можно найти в философских словарях, но и они нуждаются в комментариях. Впрочем, мне и самой не удастся определить, что такое наука, так, чтоб можно было обойтись короткой формулой без комментариев. Само существование такой бурной дискуссии говорит о том, что сабж имеет сложную природу (можно вспомнить притчу про трех слепых мудрецов, пытающихся описать слона).
И дальше можно было дать исторический экскурс в развитие представлений о науке, но на него, как мне кажется, нет времени. Да это и не самое полезное занятие, потому что (как я поняла на своем опыте) нет смысла усваивать огромный свод знаний, накопленных третьими лицами, если мы не можем соотнести его с собственным опытом, то есть - с той реальностью, в которой мы существуем. Что бы там ни говорили мудрецы, для нас это пустой звук, пока в нашей жизни не появился предмет, о котором они говорят. Засим мне представляется более продуктивным двигаться от собственного опыта и пытаться формулировать самостоятельно, а уже потом соотноситься с тем, что сказали до нас мудрецы.
Начнем с того, что мы пришли сюда учиться, потому что желали приобщиться к науке; значит, мы уже на той стадии как-то себе представляли, к чему именно мы хотим приобщаться. Не знаю, кому как (тут можно спросить у народа), а мне на стадии школьницы и студентки наука представлялась эдаким обширным сводом знаний, который надо вызубрить и уложить себе в память: а нужен он для того, чтоб получить наиболее полное (из возможных на текущий момент) и более-менее пейзажное представление о мире, в котором предстоит жить.



«наука = знания»? если да, если наука - это свод знаний, то каких? любых или каких-то особенных?

Ведь разновидностей знаний бывает много и разных, и далеко не всякое мы называем научным.
«Первый уровень» знаний: индивидуальное и обыденное - знание, которое получаете вы, так сказать, на собственной шкуре, когда попадаете в этот мир и начинаете с ним взаимодействовать. С вами что-то происходит, вы это запоминаете, ищете какие-то закономерности в своем опыте, чтоб быть лучше готовыми к тому, что ждет вас дальше.
Но мир очень большой, в одиночку его не изучишь. Если полагаться только на свои силы, то всегда остается большая вероятность столкнуться с чем-то неизведанным. Чтобы снизить этот риск, мы стали коллективными существами, и научились делиться своим опытом друг с другом. Вместе мы знаем гораздо больше, чем по одному. Значит, «второй уровень» знаний - коллективное.
Но всякое ли коллективное знание является ли научным? Есть ведь, например, такие вещи как «байки и сплетни»; есть вещи типа эзотерики или астрологии, есть религиозное знание - носители таких знаний охотно делятся ими со всеми, но к научным их сейчас не принято относить. Почему? Потому что не всякое знание одного индивида, выложенное в общий доступ, может быть применимо в опыте других пользователей. Может, кому-то что-то просто приглючилось. Может, вероятность встречи с ситуацией, о которой говорит кто-то один, для других пользователей нулевая; так стоит ли им тратить свои мозговые ресурсы на усвоение такой информации? Ведь людей много [и становится все больше], и в общий доступ выложен чудовищно гигантский массив знаний. Настолько большой, что осваивать его становится не проще и не быстрее, чем осваивать саму реальность; в некотором смысле, для индивидуального пользователя появляется уже две реальности - собственно «реальная реальность», и реальность, отраженная в коллективных знаниях. Для того, чтоб от чужого опыта нам была какая-то польза (то есть чтоб от него можно было получать практический результат), и чтоб он повышал нам прогнозируемость нашего собственного опыта, то хотелось бы какой-то фильтр, чтоб из массива коллективных знаний вытаскивать те, которые реально работают.
Засим, знания должны обладать еще тремя свойствами:
1) объективность. Это значит, что знание не зависит от воли того, кто его добыл. «Всё так не потому, что я так хочу, а потому, что оно само по себе такое. Значит, оно окажется таким не только для меня, но и для других пользователей».
2) доказуемость (верифицируемость), и 3) опровержимость (фальсифицируемость). Эти два свойства обозначают, что любой желающий пользователь вашего знания должен иметь возможность проверить на собственном опыте, так всё или не так. Попав в ситуацию, описанную с ваших слов, он либо воспроизводит те же результаты, что и вы (и таким образом вас доказывает), либо НЕ воспроизводит (и таким образом вас опровергает). Для этого, в свою очередь, надо иметь саму возможность попадать в эту ситуацию, что автоматически отметает все знания, относящиеся к сфере «потустороннего». Почему мало одной доказуемости? Зачем еще нужна опровержимость, то есть принципиальная возможность опровергнуть ваш результат? Потому что, проще говоря, если на вопрос возможен только положительный ответ; если утверждение невозможно опровергнуть, то это ничем не отличается от подгонки фактов под желаемое (надо об этом порассуждать яснее).
Наконец последняя характеристика знания, которое сейчас считается научным, это системность. Что это значит? Скажу так: исследуемая нами реальность - это единый объект, хоть и разбитый на множество субъединиц. Это система, в которой субъединицы связаны друг с другом взаимодействиями, взаимодополняют друг друга и определяют свойства друг друга. Знание - это отражение этой реальности в сознании наблюдателя (то есть в нашем). Значит, знания об отдельных субъединицах реальности (объектах) должны быть организованны в систему, отражающую систему реальности.

Резюме
научное знание - это свод коллективных знаний человечества, обладающих свойствами общедоступности, объективности, доказуемости, опровержимости, и системности.

Но каким бы большим это знание ни было, описывает ли оно всё мироздание? Нет (разница между очень большим и бесконечным. Знание очень большое, а действительность беспредельная). За его пределами всё равно остается область непознанного. Откуда можно по-прежнему ждать всяких неожиданностей [в том числе неприятных]. Поэтому человечество продолжает исследовать эту область, расширяя границы изученного. Вот эта добыча новых знаний, пополняющих научную картину мира, - и есть научно-исследовательская работа.

Итого, получается формула, что такое наука.


Наука - это познание действительности коллективным человеческим разумом
Есть объективно существующий мир, действительность. Внутри него есть область, изученная нами, наблюдателями - в данном случае действующими как один большой, единый наблюдатель, коллективный разум; и отраженная в своде научного знания. Наблюдатель - коллективный разум продолжает изучать неизведанное, расширяя и уточняя свод своих знаний. А мы, отдельные особи, действуем как его агенты, непосредственно осуществляя исследовательскую работу (он делает это нашими руками (и головами)).



Приятно чувствовать себя частью коллективного сверхразума!

2. «Путь ученого»: этапы и алгоритм научно-исследовательской работы.

Ученый - это не тот, кто всё знает, а тот, кто добывает. Для тех, кто решит посвятить свою жизнь науке, знать «производственный процесс» знаний, протекающий на «границе непознанного», не менее (если не более) важно, чем владеть сводом уже существующих научных знаний. При переходе от изучения науки (то есть освоения корпуса знаний) к научной работе (то есть производству) меняется сам характер ваших отношений со знаниями: раньше вы могли позволить себе пассивно впитывать всё готовое, а теперь вы должны сами активно их получать.
Суть НИР (то есть суть работы ученого) - в том, чтоб находить «белые пятна» в наших знаниях и заполнять их.

I этап НИР («подготовительно-предварительный») - поиск «белого пятна».
Если вы решили стать учеными и пошли учиться, то вы начинаете свой путь с того, что вас забрасывают в пучину научного знания, и первое, что вам надо сделать - это выбраться из нее на «границу познанного», где вы сможете начать собственно научную работу, то есть добычу нового знания. То есть найти нечто, чего пока еще никто не знает. Этот этап, возможно, самое сложное, что вам предстоит сделать. Потому что наука знает уже очень много, настолько, что вам может даже показаться, что всё уже изучено до вас.



примерно так вы будете чувствовать себя, впервые погрузившись в пучину научного знания

Поиск «белых пятен» (чего-то, чего пока еще никто не знает,) ведется одновременно с двух сторон: 1) исследовать свод знаний и соотносить его с действительностью на предмет, всё ли он объясняет из того, с чем мы имеем дело, и 2) исследовать действительность и соотносить ее с имеющимся знанием на предмет, всё ли в ней имеет объяснение. В любом случае, перелопатить придется массу всего, прежде чем придет понимание, в каком месте наших знаний существует пробел. Это может занять много лет - с момента, когда вы начали поиск, до момента, когда вас перестанут удовлетворять имеющиеся ответы, и вы почувствуете, что сами сможете на свои вопросы найти ответы получше, чем то, что вам предлагают.
И здесь я наконец вспомню, что я занимаюсь палеонтологией, и скажу о ней: палеонтология создает обманчивую видимость простоты в поиске «границы неизведанного». Кажется, что вот оно: выкопал из земли какую-нибудь неведомую хрень, и ее уж точно до сих пор никто никогда не видел; так что описывай ее себе на здоровье, и будет тебе приращение новых знаний. Увы, все не так просто. Потому что данные, которые вы считываете с нового объекта, должны как-то дополнять существующую/уже имеющуюся картину. Если перед вами стоит задача, например, описать что-то, то описание в стиле «передо мной какой-то выщербленный камень» - это тоже описание; но проку от него для науки будет примерно зеро. Так что поиск научной задачи применительно к данному конкретному предмету все равно придется провести. Хуже того, может встать другая проблема, прямо противоположная: вскроется гигантское непаханное поле, такое, что даже не будешь знать, как к нему подступиться и с чего начать. Так, например, передо мной была поставлена задача описать новый вид черепахи; но оказалось, что универсального алгоритма описания не разработано, системного представления хотя бы обо всех ископаемых черепахах, в которое можно было бы встроить мой материал, тоже нет; единого способа определения значений признаков, которые используются в описаниях, тоже нет (значения признаков зависят от того, с чем сравнивается описываемый объект; если предмет, с которым сравнивают, заменить, то изменятся и значения признаков). А значит, прежде чем решить задачу описать новый вид, придется перерешать всю эту массу задач.

Как же всё-таки ее искать, эту «границу непознанного»? Просто задавать вопросы - обо всем на свете - и искать на них ответы. Можно сказать, что задавать вопросы - это суть работы ученого. Поэтому делать ее сможет только тот, кто, в определенном смысле, в душе остается ребенком, «почемучкающим» обо всем, что ему попадается (прошу прощения за избитость формулировок). Настоящий ученый, когда он чего-то не знает, не стыдится своего незнания, а радуется, потому что это значит, что у него есть работа. И в этом смысле студент, который не боится признаться (себе и во всеуслышание), что он чего-то не знает, но зато задающий хорошие наводящие вопросы, в качестве потенциального ученого предпочтительнее студента, который вызубрил всё, но выйти за пределы вызубренного в своих рассуждениях не может.
Далее, проявлять интерес, конечно, необходимо ко всему на свете; однако, всего охватить всё равно не удастся, просто в силу ограниченных возможностей одного индивида (о чем шла речь в разделе про знания). Поэтому надо сужать решаемые вами задачи до масштаба, в котором реально в разумные сроки получить качественные результаты мне не нравится это место. Мне не получается обосновать, почему надо сужаться. А еще сужать решаемые задачи потому что Путь к крупным открытиям в науке лежит через мелкие частные задачи. Крупными открытиями мы считаем изменения в теоретических представлениях, то есть в системе научных знаний. Теория как система научных фактов, отражающая систему действительности, призвана объяснить все наблюдаемые частные явления (факты) как единое целое. Как правило, какая-никакая теория, описывающая мировой порядок, у людей есть всегда; и чтоб показать ее несостоятельность (сиречь, что теоретические представления нуждаются в доработке), надо найти какой-нибудь частный факт, который в рамках текущей теории не имеет объяснения.
=> Не надо бояться стать «специалистом по левой ноздре».
Но надо сохранять у себя в голове способность к обобщению, умение видеть место «левой ноздри» в общей картине. Чтоб в тот момент, когда «левая ноздря» преподнесет вам необъяснимый сюрприз, вы сразу сможете перейти от нее к перекраиванию самой теории.
(Проиллюстрировать моей работой: от описания фауны БК к описанию парочки костей черепа черепахи из этого местонахождения; потом от этой парочки костей - к гипотезе о механизмах морфологической эволюции в масштабе геологического времени).

Резюме раздела
I этап НИР - найти нечто неизученное и понять, чтО мы хотим о нем узнать (какие данные о нем получить)

II этап НИР (исследование, собственно производство нового знания).
Когда вы найдете «белое пятно», в голове сформируется некое подобие школьной задачи: «известно то-то и то-то, неизвестно то-то и то-то; найти неизвестное, отталкиваясь от известного». Теперь осталось получить новые данные. То есть приступать непосредственно к производству нового знания.
Этот этап образно можно уподобить диалогу исследователя (субъекта) с объектом. Вы хотите что-то узнать у объекта; но говорить по-человечьи он не умеет и рассказать о себе не сможет. Тем не менее, именно он является источником информации, недостаток которой вы выявили на предыдущем этапе. Значит, вам надо проявить активность и так «спросить» его, чтоб получить с него нужные данные. То есть снова ваша работа - задавать вопросы. Каждое ваше действие над объектом - это «вопрос», в результате которого будет получен ответ.
Чем сильнее вам удастся разбить одну большую проблему непознанного на совокупность мелких конкретных задач-действий, тем точнее, а значит лучше будут ваши результаты.

III этап НИР - сообщение, передающее полученную новую информацию в общий доступ.
Таким сообщением является научная публикация, структура которой воспроизводит структуру проделанной работы.
Как мы все знаем, научная публикация (статья, но в идеале - вообще любая, и тезис, и доклад, и диссертация, и любое сообщение) имеет строго фиксированный набор разделов:
•Введение
- Лит.обзор
- Цели
- Задачи
•Материалы и методы
•Результаты
•Обсуждение
•Выводы.
Каждый из разделов существует не просто так, а содержит в себе описание этапов и шагов вашей НИР.

Введение описывает первый этап - поиск «белого пятна». Оно должно сформулировать проблему и логически подвести к ней читателя. Докажите читателю, что «белое пятно», которые вы устраняете, есть.
Для этого во введении есть лит.обзор - в котором обозревается, что было сделано и чего НЕ сделано в этом направлении до вас.
Цели - собственно, содержит формулировку, каких именно знаний/данных нам не хватает. Касательно постановки цели исследования встречается распространенное заблуждение - которое когда-то на первых порах преследовало и меня - в том, что мы, находясь на фронте знаний, не можем заранее знать, что мы найдем за «границей непознанного». На самом деле, здесь от вас никто и не требует заранее дать ответы на все вопросы. Но надо здесь знать сами вопросы. Почему мы ищем именно здесь, и почему мы считаем, что то, что мы здесь найдем, прирастит наши знания. Проще говоря - надо знать, чего мы НЕ знаем. В этом случае любой результат - и положительный, и отрицательный - окажется приращением в знаниях, потому что любой из них окажется ответом на вопрос. Если вы найдете что-то новое - хорошо, а если не найдете, по крайней мере вы покажете, что в данном белом пятне ничего нового не было.
Задачи - это уже описание конкретных шагов для получения новых данных: чтО вы собираетесь предпринять.
Разделы материалы и методы - это, по сути, описание условий, на которых вы получили результаты Раздел необходим для выполнения условий доказуемости и опровержимости полученных вами знаний: чтоб кто угодно имел возможность воспроизвести вашу работу в тех же условиях и получить либо Не получить те же результаты (=> доказать или опровергнуть вас).
Последующие разделы - собственно приращение знаний. Результаты - описывают просто голые частные факты, которые вы получили. Это первый уровень приращения: непосредственно новые данные.
Обсуждение - второй уровень приращения. Новые данные помещаются в контекст уже известного, и изучается, как новые данные влияют на уже существующую систему знаний. То есть согласуются ли новые данные с теорией и не требуют ли они ее изменения. Новые данные могут быть количественным приращением фактов - что тоже неплохо и, в принципе, уже достаточно, как выполнение «задачи-минимум». А могут привести к качественным изменениям всей существующей системы знаний. В разделе «выводы» вы это констатируете в тезисной форме.


общая теория всего, наукообразно

Previous post Next post
Up