Метод проб и ошибок это эмпирический

Метод проб и ошибок

Связанные понятия

Эвристический алгоритм (эвристика) — алгоритм решения задачи, включающий практический метод, не являющийся гарантированно точным или оптимальным, но достаточный для решения поставленной задачи. Позволяет ускорить решение задачи в тех случаях, когда точное решение не может быть найдено.

Реше́ние зада́ч — процесс выполнения действий или мыслительных операций, направленный на достижение цели, заданной в рамках проблемной ситуации — задачи; является составной частью мышления.

Эври́стика (от др.-греч. εὑρίσκω — «отыскиваю», «открываю») — отрасль знания, научная область, изучающая специфику творческой деятельности.

Обобще́ние поня́тий — логическая операция, посредством которой в результате исключения видового признака получается другое понятие более широкого объема, но менее конкретного содержания; форма приращения знания путём мысленного перехода от частного к общему в некоторой модели мира, что обычно соответствует и переходу на более высокую ступень абстракции. Результатом логической операции обобщения является гипероним.

Детерминированность (от лат. determinans — определяющий) — определяемость. Детерминированность может подразумевать определяемость на общегносеологическом уровне или для конкретного алгоритма. Под жёсткой детерминированностью процессов в мире понимается однозначная предопределённость, то есть у каждого следствия есть строго определённая причина. В таком смысле является антонимом стохастичности. Но детерминированность не всегда тождественна предопределённости. Например, может быть детерминированность…

Эволюционные алгоритмы — направление в искусственном интеллекте (раздел эволюционного моделирования), которое использует и моделирует процессы естественного отбора.

Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Откликом среды (а не специальной системы управления подкреплением, как это происходит в обучении с учителем) на принятые решения являются сигналы подкрепления, поэтому такое обучение является частным случаем обучения с учителем, но учителем…

Формализа́ция — представление какой-либо содержательной области (рассуждений, доказательств, процедур классификации, поиска информации, научных теорий) в виде формальной системы или исчисления.

Выбор модели — это задача выбора статистической модели из набора моделей-кандидатов по имеющимся данным. В простейшем случае рассматривается существующий набор данных. Однако задача может вовлекать планирование экспериментов, так что сбор данных связан с задачей выбора модели. Если заданы кандидаты в модели с одинаковой силой предсказания или объяснения, наиболее простая модель скорее всего будет лучшим выбором (бритва Оккама).

Проклятие размерности (ПР) — термин, используемый в отношении ряда свойств многомерных пространств и комбинаторных задач. В первую очередь это касается экспоненциального роста необходимых экспериментальных данных в зависимости от размерности пространства при решении задач вероятностно-статистического распознавания образов, машинного обучения, классификации и дискриминантного анализа. Также это касается экспоненциального роста числа вариантов в комбинаторных задачах в зависимости от размера исходных…

Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих…

Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса.

Переобучение (переподгонка, пере- в значении «слишком», англ. overfitting) в машинном обучении и статистике — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении (на примерах из тестовой выборки).

Байесовское программирование — это формальная система и методология определения вероятностных моделей и решения задач, когда не вся необходимая информация является доступной.

Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости…

Поиск с возвратом, бэктрекинг (англ. backtracking) — общий метод нахождения решений задачи, в которой требуется полный перебор всех возможных вариантов в некотором множестве М. Как правило позволяет решать задачи, в которых ставятся вопросы типа: «Перечислите все возможные варианты …», «Сколько существует способов …», «Есть ли способ …», «Существует ли объект…» и т. п.

Случа́йность — проявление внешних неустойчивых связей в действительности, проявление результата пересечения (совпадения) независимых процессов или событий; проявление неотъемлемого дополнения к законам необходимости.

В математической статистике семплирование — обобщенное название методов манипулирования начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса.

Имитационное моделирование (англ. simulation modeling) — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (построенная модель описывает процессы так, как они проходили бы в действительности), с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно «проиграть» во времени, как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером…

Темпоральная логика (англ. temporal (от лат. tempus) logic) — это логика, в высказываниях которой учитывается временной аспект. Используется для описания последовательностей явлений и их взаимосвязи по временной шкале.

Минимакс — правило принятия решений, используемое в теории игр, теории принятия решений, исследовании операций, статистике и философии для минимизации возможных потерь из тех, которые лицу, принимающему решение, нельзя предотвратить при развитии событий по наихудшему для него сценарию.

Зада́ча — проблемная ситуация с явно заданной целью, которую необходимо достичь; в более узком смысле задачей также называют саму эту цель, данную в рамках проблемной ситуации, то есть то, что требуется сделать. В первом значении задачей можно назвать, например, ситуацию, когда нужно достать предмет, находящийся очень высоко; второе значение слышно в указании: «Ваша задача — достать этот предмет». Несколько более жёсткое понимание «задачи» предполагает явными и определёнными не только цель, но и…

Эмпирические исследования – наблюдение и исследование конкретных явлений, эксперимент, а также обобщение, классификация и описание результатов исследования эксперимента, внедрение их в практическую деятельность человека.

Предме́тная о́бласть — множество всех предметов, свойства которых и отношения между которыми рассматриваются в научной теории. В логике — подразумеваемая область возможных значений предметных переменных логического языка.

Агентное моделирование (англ. agent-based model (ABM))— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»).

Те́зис Чёрча — Тью́ринга — это гипотеза, постулирующая эквивалентность между интуитивным понятием алгоритмической вычислимости и строго формализованными понятиями частично рекурсивной функции и функции, вычислимой на машине Тьюринга. В связи с интуитивностью исходного понятия алгоритмической вычислимости, данный тезис носит характер суждения об этом понятии и его невозможно строго доказать или опровергнуть. Перед точным определением вычислимой функции математики часто использовали неофициальный термин…

Коннекционизм (англ. connectionism) — один из подходов в области искусственного интеллекта, когнитивной науки (когнитивистики), нейробиологии, психологии и философии сознания. Коннекционизм моделирует мыслительные или поведенческие явления процессами становления в сетях из связанных между собой простых элементов. Существует много различных форм коннекционизма, но наиболее общие используют нейросетевые модели. В рамках этого течения предпринимаются попытки объяснить умственные способности человека…

Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.

Наи́вный ба́йесовский классифика́тор — простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса со строгими (наивными) предположениями о независимости.

Структурная индукция — конструктивный метод математического доказательства, обобщающий математическую индукцию (применяемую над натуральным рядом) на произвольные рекурсивно определённые частично упорядоченные совокупности. Структурная рекурсия — реализация структурной индукции в форме определения, процедуры доказательства или программы, обеспечивающая индукционный переход над частично упорядоченной совокупностью.

Детерминированный алгоритм — алгоритмический процесс, который выдаёт уникальный и предопределённый результат для заданных входных данных.

Вывод (лат. conclusio) в логике — процесс рассуждения, в ходе которого осуществляется переход от некоторых исходных суждений (предпосылок) к новым суждениям — заключениям. Вывод может проводиться в несколько этапов—умозаключений.

Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта.

Апостерио́рная вероя́тность — условная вероятность случайного события при условии того, что известны апостериорные данные, т.е. полученные после опыта.

По́иск в простра́нстве состоя́ний (англ. state space search) — группа математических методов, предназначенных для решения задач искусственного интеллекта.

Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между последовательностями величин одного ряда, взятыми со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени.

Алгоритм Баума — Велша используется в информатике и статистике для нахождения неизвестных параметров скрытой марковской модели (HMM). Он использует алгоритм прямого-обратного хода и является частным случаем обобщённого EM-алгоритма.

Семплирование по Гиббсу — алгоритм для генерации выборки совместного распределения множества случайных величин. Он используется для оценки совместного распределения и для вычисления интегралов методом Монте-Карло. Этот алгоритм является частным случаем алгоритма Метрополиса-Гастингса и назван в честь физика Джозайи Гиббса.

Исчисление процессов или алгебра процессов — семейство связанных подходов к формальному моделированию параллельных систем.

Математическая абстракция — абстракция в математике, мысленное отвлечение. Типы абстрагирования, применяемых в математике: «чистое» отвлечение, идеализация и их различные вариации.

Эмпирическая закономерность (от греч. εμπειρια — опыт; см. Эмпирические данные), правило большого пальца (англ. rule of thumb) — зависимость, основанная на экспериментальных данных и позволяющая получить приблизительный результат, в типичных ситуациях близкий к точному. Такие закономерности легко запоминаются и дают возможность обходиться без сложных инструментальных измерений, чтобы вычислить некую величину. Подобные принципы используются в эвристике, широко распространённой в математике, психологии…

Отображение онтологий (англ. ontology alignment или ontology matching) — это процесс установления соответствий между понятиями (концептами) нескольких онтологий. Множество таких соответствий и называется «отображением». Термин имеет разное значение в компьютерной, когнитивной областях и философии.

Тест стандартными прогрессивными матрицами Равена (Рейвена) — тест, предназначенный для дифференцировки испытуемых по уровню их интеллектуального развития. Авторы теста Джон Рейвен и Л. Пенроуз. Предложен в 1936 году. Тест Равена известен как один из наиболее «чистых» измерений фактора общего интеллекта g, выделенного Ч.Э. Спирменом. Успешность выполнения теста SPM интерпретируется как показатель способности к научению на основе обобщения собственного опыта и создания схем, позволяющих обрабатывать…

Выявление аномалий (также обнаружение выбросов) — это опознавание во время интеллектуального анализа данных редких данных, событий или наблюдений, которые вызывают подозрения ввиду существенного отличия от большей части данных. Обычно аномальные данные превращаются в некоторый вид проблемы, такой как мошенничество в банке, структурный дефект, медицинские проблемы или ошибки в тексте. Аномалии также упоминаются как выбросы, необычности, шум, отклонения или исключения.

Коэффициент Байеса — это байесовская альтернатива проверке статистических гипотез. Байесовское сравнение моделей — это метод выбора моделей на основе коэффициентов Байеса. Обсуждаемые модели являются статистическими моделями. Целью коэффициента Байеса является количественное выражение поддержки модели по сравнению с другой моделью, независимо от того, верны модели или нет. Техническое определение понятия «поддержка» в контексте байесовского вывода дано ниже.

Латентно-семантический анализ (ЛСА) (англ. Latent semantic analysis, LSA) — это метод обработки информации на естественном языке, анализирующий взаимосвязь между библиотекой документов и терминами, в них встречающимися, и выявляющий характерные факторы (тематики), присущие всем документам и терминам.

Статистическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях. «Статистические модели необходимы для теоретического изучения влияния флуктуаций, шумов и т.п. на процессы. При учёте случайных процессов движение системы будет подчиняться уже не динамическим законам, а законам статистики. В соответствии с этим могут быть поставлены вопросы о вероятности того или иного движения, о наиболее вероятных движениях и о других вероятностных характеристиках поведения системы».Оценка…

Интеллектуальный агент в первом смысле — это часть технологии разработки операционных систем, и хотя алгоритмы, в нём используемые, могут базироваться на более сложных моделях, чем даже алгоритмы многих SCADA — систем, диапазон и методика его воздействия на состояние системы очень жестко детерминируется. «Интеллектуальный агент» во втором смысле так же не может быть полностью независимым, выполняя свои задачи, но методики его разработки на много порядков сложнее, в силу абсолютно иного уровня сложности…

Чёрный я́щик — термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или неважны в рамках данной задачи. «Метод чёрного ящика» — метод исследования таких систем, когда вместо свойств и взаимосвязей составных частей системы, изучается реакция системы, как целого, на изменяющиеся условия.

Эмпирические методы-действия следует,
прежде всего, подразделить на два класса.
Первый класс – это методы изучения
объекта без его преобразования, когда
исследователь не вносит каких-либо
изменений, преобразований в объект
исследования. Точнее говоря, не вносит
существенных изменений в объект – ведь,
согласно принципу дополнительности
(см. выше) исследователь (наблюдатель)
не может не менять объект. Назовем их
методами отслеживания объекта. К ним
относятся: собственно метод отслеживания
и его частные проявления – обследование,
мониторинг, изучение и обобщение опыта.

Другой класс методов связан с активным
преобразованием исследователем
изучаемого объекта – назовем эти методы
преобразующими методами – в этот класс
войдут такие методы, как опытная работа
и эксперимент.

Отслеживание, зачастую, в ряде наук
является, пожалуй, единственным
эмпирическим методом-действием. Например,
в астрономии. Ведь астрономы никак не
могут пока влиять на изучаемые космические
объекты. Единственная возможность –
отслеживать их состояние посредством
методов-операций: наблюдения и измерения.
То же, в значительной мере, относится и
к таким отраслям научного знания как
география, демография и т.д., где
исследователь не может что-либо изменять
в объекте исследования.

Кроме того, отслеживание применяется
и тогда, когда ставится цель изучения
естественного функционирования объекта.
Например, при изучении тех или иных
особенностей радиоактивных излучений
или при изучении надежности технических
устройств, которая проверяется их
длительной эксплуатацией.

Обследование– как частный случай
метода отслеживания – это изучение
исследуемого объекта с той или иной
мерой глубины и детализации в зависимости
от поставленных исследователем задач.
Синонимом слова «обследование» является
«осмотр», что говорит о том, что
обследование – это в основном
первоначальное изучение объекта,
проводимое для ознакомления с его
состоянием, функциями, структурой и
т.д. Обследования чаще всего применяются
по отношению к организационным структурам
– предприятиям, учреждениям и т.п. –
или по отношению к общественным
образованиям, например, населенным
пунктам, для которых обследования могут
быть внешними и внутренними.

Внешние обследования: обследование
социокультурной и экономической ситуации
в регионе, обследование рынка товаров
и услуг и рынка труда, обследование
состояния занятости населения и т.д.
Внутренние обследования: обследования
внутри предприятия, учреждения –
обследование состояния производственного
процесса, обследования контингента
работающих и т.д.

Обследование проводится посредством
методов-операций эмпирического
исследования: наблюдения, изучения и
анализа документации, устного и
письменного опроса, привлечения экспертов
и т.д.

Любое обследование проводится по заранее
разработанной подробной программе, в
которой детально планируется содержание
работы, ее инструментарий (составление
анкет, комплектов тестов, вопросников,
перечня подлежащих изучению документов
и т.д.), а также критерии оценки подлежащих
изучению явлений и процессов. Затем
следуют этапы: сбора информации, обобщения
материалов, подведения итогов и оформления
отчетных материалов. На каждом этапе
может возникнуть необходимость
корректировки программы обследования,
когда исследователь или группа
исследователей, проводящих его,
убеждаются, что собранных данных не
хватает для получения искомых результатов,
или собранные данные не отражают картину
изучаемого объекта и т.д.

По степени глубины, детализации и
систематизации обследования подразделяют
на:

– пилотажные (разведывательные)
обследования, проводимые для
предварительной, относительно
поверхностной ориентировки в изучаемом
объекте;

– специализированные (частичные)
обследования, проводимые для изучения
отдельных аспектов, сторон изучаемого
объекта;

– модульные (комплексные) обследования
– для изучения целых блоков, комплексов
вопросов, программируемых исследователем
на основании достаточно подробного
предварительного изучения объекта, его
структуры, функций и т.д.;

– системные обследования – проводимые
уже как полноценные самостоятельные
исследования на основе вычленения и
формулирования их предмета, цели,
гипотезы и т.д., и предполагающие целостное
рассмотрение объекта, его системообразующих
факторов.

На каком уровне проводить обследование
в каждом конкретном случае решает сам
исследователь или исследовательский
коллектив в зависимости от поставленных
целей и задач научной работы.

Мониторинг.Это постоянный надзор,
регулярное отслеживание состояния
объекта, значений отдельных его параметров
с целью изучения динамики происходящих
процессов, прогнозирования тех или иных
событий, а также предотвращения
нежелательных явлений. Например,
экологический мониторинг, синоптический
мониторинг и т.д.

Изучение и обобщение опыта (деятельности).При проведении исследований изучение
и обобщение опыта (организационного,
производственного, технологического,
медицинского, педагогического и т.д.)
применяется с различными целями: для
определения существующего уровня
детальности предприятий, организаций,
учреждений, функционирования
технологического процесса, выявления
недостатков и узких мест в практике той
или иной сферы деятельности, изучения
эффективности применения научных
рекомендаций, выявления новых образцов
деятельности, рождающихся в творческом
поиске передовых руководителей,
специалистов и целых коллективов.
Объектом изучения могут быть: массовый
опыт – для выявления основных тенденций
развития той или иной отрасли народного
хозяйства; отрицательный опыт – для
выявления типичных недостатков и узких
мест; передовой опыт, в процессе которого
выявляются, обобщаются, становятся
достоянием науки и практики новые
позитивные находки.

Изучение и обобщение передового опыта
является одним из основных источников
развития науки, поскольку этот метод
позволяет выявлять актуальные научные
проблемы, создает основу для изучения
закономерностей развития процессов в
целом ряде областей научного знания, в
первую очередь – так называемых
технологических наук.

Критерии передового опыта:

1) Новизна. Может проявляться в разной
степени: от внесения новых положений в
науку до эффективного применения уже
известных положений.

2) Высокая результативность. Передовой
опыт должен давать результаты выше
средних по отрасли, группе аналогичных
объектов и т.п.

3) Соответствие современным достижениям
науки. Достижение высоких результатов
не всегда свидетельствует о соответствии
опыта требованиям науки.

4) Стабильность – сохранение эффективности
опыта при изменении условий, достижение
высоких результатов на протяжении
достаточно длительного времени.

5) Тиражируемость – возможность
использования опыта другими людьми и
организациями. Передовой опыт могут
сделать своим достоянием другие люди
и организации. Он не может быть связан
только с личностными особенностями его
автора.

6) Оптимальность опыта – достижение
высоких результатов при относительно
экономной затрате ресурсов, а также не
в ущерб решению других задач.

Изучение и обобщение опыта осуществляется
такими эмпирическими методами-операциями
как наблюдение, опросы, изучение
литературы и документов и др.

Недостатком метода отслеживания и его
разновидностей – обследования,
мониторинга, изучения и обобщения опыта
как эмпирических методов-действий –
является относительно пассивная роль
исследователя – он может изучать,
отслеживать и обобщать только то, что
сложилось в окружающей действительности,
не имея возможности активно влиять на
происходящие процессы. Подчеркнем еще
раз, что этот недостаток зачастую
обусловлен объективными обстоятельствами.
Этого недостатка лишены методы
преобразования объекта: опытная работа
и эксперимент.

К методам, преобразующим объект
исследования, относятся опытная работа
и эксперимент. Различие между ними
заключаются в степени произвольности
действий исследователя. Если опытная
работа – нестрогая исследовательская
процедура, в которой исследователь
вносит изменения в объект по своему
усмотрению, исходя из своих собственных
соображений целесообразности, то
эксперимент – это совершенно строгая
процедура, где исследователь должен
строго следовать требованиям эксперимента.

Опытная работа– это, как уже было
сказано, метод внесения преднамеренных
изменений в изучаемый объект с известной
степенью произвола. Так, геолог сам
определяет – где искать, что искать,
какими методами – бурить скважины,
копать шурфы и т.д. Точно так же археолог,
палеонтолог определяет – где и как
производить раскопки. Или же в фармации
осуществляется длительный поиск новых
лекарственных средств – из 10 тысяч
синтезированных соединений только одно
становится лекарственным средством.
Или же, например, опытная работа в
сельском хозяйстве.

Опытная работа как метод исследования
широко используется в науках, связанных
с деятельностью людей – педагогике,
экономике, и т.д., когда создаются и
проверяются модели, как правило,
авторские: фирм, учебных заведений и
т.п., или создаются и проверяются
разнообразные авторские методики. Или
же создается опытный учебник, опытный
препарат, опытный образец и затем они
проверяются на практике.

Опытная работа в некотором смысле
аналогична мысленному эксперименту –
и там и там как бы ставится вопрос: «а
что получится, если …?» Только в мысленном
эксперименте ситуация проигрывается
«в уме», а в опытной работе ситуация
проигрывается действием.

Но, опытная работа – это не слепой
хаотический поиск путем «проб и ошибок».

Опытная работа становится методом
научного исследования при следующих
условиях:

1. Когда она поставлена на основе добытых
наукой данных в соответствии с теоретически
обоснованной гипотезой.

2. Когда она сопровождается глубоким
анализом, из нее извлекают выводы и
создаются теоретические обобщения.

В опытной работе применяются все
методы-операции эмпирического
исследования: наблюдение, измерение,
анализ документов, экспертная оценка
и т.д.

Опытная работа занимает как бы
промежуточное место между отслеживанием
объекта и экспериментом.

Она является способом активного
вмешательства исследователя в объект.
Однако опытная работа дает, в частности,
только результаты эффективности или
неэффективности тех или иных инноваций
в общем, суммарном виде. Какие из факторов
внедряемых инноваций дают больший
эффект, какие меньший, как они влияют
друг на друга – ответить на эти вопросы
опытная работа не может.

Для более глубокого изучения сущности
того или иного явления, изменений,
происходящих в нем, и причин этих
изменений, в процессе исследований
прибегают к варьированию условий
протекания явлений и процессов и
факторов, влияющих на них. Этим целям
служит эксперимент.

Эксперимент– общий эмпирический
метод исследования (метод-действие),
суть которого заключается в том, что
явления и процессы изучаются в строго
контролируемых и управляемых условиях.
Основной принцип любого эксперимента
– изменение в каждой исследовательской
процедуре только одного какого-либо
фактора при неизменности и контролируемости
остальных. Если надо проверить влияние
другого фактора, проводится следующая
исследовательская процедура, где
изменяется этот последний фактор, а все
другие контролируемые факторы остаются
неизменными, и т.д.

В ходе эксперимента исследователь
сознательно изменяет ход какого-нибудь
явлением путем введения в него нового
фактора. Новый фактор, вводимый или
изменяемый экспериментатором, называется
экспериментальным фактором, или
независимой переменной. Факторы,
изменившиеся под влиянием независимой
переменной, называются зависимыми
переменными.

В литературе имеется множество
классификаций экспериментов. Прежде
всего, в зависимости от характера
исследуемого объекта принято различать
эксперименты физические, химические,
биологические, психологические и т.д.
По основной цели эксперименты делятся
на проверочные (эмпирическая проверка
некоторой гипотезы) и поисковые (сбор
необходимой эмпирической информации
для построения или уточнения выдвинутой
догадки, идеи). В зависимости от характера
и разнообразия средств и условий
эксперимента и способов использования
этих средств можно различать прямой
(если средства используются непосредственно
для исследования объекта), модельный
(если используется модель, заменяющая
объект), полевой (в естественных условиях,
например, в космосе), лабораторный (в
искусственных условиях) эксперимент.

Можно, наконец, говорить об экспериментах
качественных и количественных, основываясь
на различии результатов эксперимента.
Качественные эксперименты, как правило,
предпринимаются для выявления воздействия
тех или иных факторов на исследуемый
процесс без установления точной
количественной зависимости между
характерными величинами. Для обеспечения
точного значения существенных параметров,
влияющих на поведение изучаемого
объекта, необходим количественный
эксперимент.

В зависимости от характера стратегии
экспериментального исследования
различают:

1) эксперименты, осуществляемые методом
«проб и ошибок»;

2) эксперименты на основе замкнутого
алгоритма;

3) эксперименты с помощью метода «черного
ящика», приводящие к заключениям от
знания функции к познанию структуры
объекта;

4) эксперименты с помощью «открытого
ящика», позволяющие на основе знания
структуры создать образец с заданными
функциями.

В последние годы широкое распространение
получили эксперименты, в которых
средством познания выступает компьютер.
Они особенно важны тогда, когда реальные
системы не допускают ни прямого
экспериментирования, ни экспериментирования
с помощью материальных моделей. В ряде
случаев компьютерные эксперименты
резко упрощают процесс исследования –
с их помощью «проигрываются» ситуации
путем построения модели изучаемой
системы.

В разговоре об эксперименте как методе
познания нельзя не отметить и еще один
вид экспериментирования, играющий
большую роль в естественнонаучных
исследованиях. Это мысленный эксперимент
– исследователь оперирует не конкретным,
чувственным материалом, а идеальным,
модельным образом. Все знания, получаемые
в ходе мысленного экспериментирования,
подлежат практической проверке, в
частности в реальном эксперименте.
Поэтому данный вид экспериментирования
стоит относить к методам теоретического
познания (см. выше). П.В. Копнин, например,
пишет: «Научное исследование только
тогда действительно является
экспериментальным, когда заключение
делается не из умозрительных рассуждений,
а из чувственного, практического
наблюдения явлений. Поэтому то, что
иногда называют теоретическим, или
мыслительным экспериментом, фактически
не является экспериментом. Мыслительный
эксперимент – это обычное теоретическое
рассуждение, принимающее внешнюю форму
эксперимента».

К теоретическим методам научного
познания должны быть отнесены также и
некоторые другие виды эксперимента,
например, так называемые математические
и имитационные эксперимент. «Сущность
метода математического эксперимента
состоит в том, что эксперименты проводятся
не с самим объектом, как это имеет место
в классическом экспериментальном
методе, а с его описанием на языке
соответствующего раздела математики».
Имитационный эксперимент представляет
собой идеализированное исследование
посредством моделирования поведения
объекта вместо реального экспериментирования.
Иначе говоря, эти виды экспериментирования
– варианты модельного эксперимента с
идеализированными образами. Подробнее
речь о математическом моделировании и
имитационных экспериментах идет ниже
в третьей главе.

Итак, мы попытались описать методы
исследования с самых общих позиций.
Естественно, в каждой отрасли научного
знания сложились определенные традиции
в трактовании и использовании методов
исследования. Так, метод частотного
анализа в лингвистике будет относиться
к методу отслеживания (метод-действие),
осуществляемому методами-операциями
анализа документов и измерения.
Эксперименты принято делить на
констатирующие, обучающие, контрольные
и сравнительные. Но все они являются
экспериментами (методами-действиями),
осуществляемыми методами-операциями:
наблюдения, измерения, тестирования и
т.д.

Соседние файлы в папке Методология науч. исслед

• #
• #
• #
• #
• #

  06.02.2016670.49 Кб724Учебник Баскаков Методололгия научного исследования.pdf

Человечество берет свое начало несколько тысяч лет назад. И на протяжении всего этого времени оно неустанно развивается. Причин на это было всегда много, но без изобретательности человека это просто не представлялось бы возможным. Метод проб и ошибок был и является в настоящее время одним из основных.

Описание способа

Четко зафиксированного в исторических документах применения данного метода мало. Но, несмотря на это, он заслуживает особого внимания.

Метод проб и ошибок – это способ, при котором решение задачи достигается подбором вариантов до тех пор, пока результат не станет правильным (например, в математике) или приемлемым (при изобретении новых методов в науке).

Человечество всегда пользовалось данным методом. Ориентировочно век назад психологи пытались найти общее между людьми, которые использовали данный способ познания. И им это удалось. Человек, который ищет ответ на поставленную задачу, вынужден подбирать варианты, ставить эксперименты и смотреть на результат. Это продолжается до тех пор, пока не приходит озарение по данному вопросу. Экспериментатор выходит на новую ступень мышления в данном вопросе.

Метод в мировой истории

Одним из самых известных людей, кто применял данный способ, был Эдисон. Все знают его историю изобретения лампочки. Он экспериментировал до тех пор, пока не получилось. Но Эдисон усовершенствовал данный метод. При поиске решения он разделял задачи между людьми, которые работали на него. Соответственно материала по теме получалось намного больше, чем при работе одного человека. И на основании полученных данных метод проб и ошибок имел большой успех в деятельности Эдисона. Благодаря этому человеку появились исследовательские институты, которые применяют, в том числе, и этот метод.

Описание способа

Четко зафиксированного в исторических документах применения данного метода мало. Но, несмотря на это, он заслуживает особого внимания.

Метод проб и ошибок – это способ, при котором решение задачи достигается подбором вариантов до тех пор, пока результат не станет правильным (например, в математике) или приемлемым (при изобретении новых методов в науке).

Человечество всегда пользовалось данным методом. Ориентировочно век назад психологи пытались найти общее между людьми, которые использовали данный способ познания. И им это удалось. Человек, который ищет ответ на поставленную задачу, вынужден подбирать варианты, ставить эксперименты и смотреть на результат. Это продолжается до тех пор, пока не приходит озарение по данному вопросу. Экспериментатор выходит на новую ступень мышления в данном вопросе.

Метод в мировой истории

Одним из самых известных людей, кто применял данный способ, был Эдисон. Все знают его историю изобретения лампочки. Он экспериментировал до тех пор, пока не получилось. Но Эдисон усовершенствовал данный метод. При поиске решения он разделял задачи между людьми, которые работали на него. Соответственно материала по теме получалось намного больше, чем при работе одного человека. И на основании полученных данных метод проб и ошибок имел большой успех в деятельности Эдисона. Благодаря этому человеку появились исследовательские институты, которые применяют, в том числе, и этот метод.

Степени трудности

У данного метода есть несколько уровней сложности. Они были так разделены для лучшего усвоения. Задача первого уровня считается легкой, и на поиск ее решения затрачивается немного сил. Но и вариантов ответов она имеет не так много. С повышением степени трудности растет и сложность поставленной задачи. Метод проб и ошибок 5 класса – самый труднорешаемый и затратный по времени.

Необходимо учитывать, что при возрастании уровня сложности растет и объем знаний, которыми обладает человек. Чтобы лучше понимать, о чем идет речь, рассмотрим технику. Первый и второй уровни позволяют изобретателям ее усовершенствовать. На последней ступени сложности создается совершенно новый продукт.

Например, известен случай, когда молодые люди темой дипломной работы взяли труднорешаемую задачу из аэронавигации. Студенты не обладали такими же знаниями, как многие ученые, которые работали в данной области, но благодаря широкому спектру знаний ребят у них получилось найти ответ. И причем область решения оказалась в самом далеком от науки кондитерском деле. Казалось бы, что это невозможно, но это факт. Молодым людям было даже выдано авторское свидетельство на их изобретение.

Преимущества метода

Первым достоинством можно по праву считать творческий подход. Задачи методом проб и ошибок решаемые позволяют задействовать оба полушария головного мозга для поиска ответа.

Стоит привести в пример, как строились лодки. Раскопки показывают, как на протяжении столетий деталь за деталью менялась форма. Исследователи постоянно пробовали что-то новое. Если лодка тонула, то эту форму вычеркивали, если оставалась держаться на воде, то принимали это к сведению. Таким образом, в итоге было найдено компромиссное решение.

Если поставленная задача не слишком сложная, то данный метод занимает немного времени. У некоторых возникающих проблем может быть десять вариантов, один или два из которых окажутся правильными. Но если рассматривать, например, робототехнику, то в данном случае без применения других методов исследования могут затянуться на десятки лет и принесут миллионы вариантов.

Разделение задач на несколько уровней позволяет оценить, насколько быстрым и возможным представляется поиск решения. Это сокращает время для принятия решения. И при сложных задачах можно использовать метод проб и ошибок параллельно с другими.

Недостатки метода

С развитием технологий и науки данный метод начал терять свою популярность.

В некоторых областях просто нерационально создавать тысячи образцов, чтобы менять по одному элементу. Поэтому зачастую теперь используют другие методы, основанные на конкретных знаниях. Для этого стали изучаться природа вещей, взаимодействие элементов друг с другом. Стали использоваться математические расчеты, научные обоснования, эксперименты и опыт прошлого.

Метод проб и ошибок все так же отлично используется в творчестве. Но строить автомобиль таким способом уже кажется глупым и неактуальным. Поэтому теперь, при нынешнем уровне развития цивилизации, нужно в точных науках по большей части использовать другие методы.

Часто при рассматриваемом способе задача может описывать много совершенно незначительных вещей и не учитывать априори важные вещи. Например, изобретатель пенициллина (антибиотик) утверждал, что при правильном подходе лекарство могли изобрести лет на двадцать раньше его. Это поспособствовало бы спасению огромного количества жизней.

При сложных задачах часто бывают ситуации, когда сам вопрос лежит в одной области знаний, а его решение — совершенно в другой.

Не всегда исследователь уверен, что ответ вообще будет найден.

Автор метода проб и ошибок

Кто конкретно изобрел это способ познания, мы никогда не узнаем. Точнее мы знаем, что это явно был изобретательный человек, которым, скорее всего, руководило желание улучшить свою жизнь.

В древности люди были достаточно ограничены во многих вещах. Все изобреталось именно этим методом. Тогда еще не было каких-то фундаментальных знаний в области физики, математики, химии и прочих важных наук. Поэтому приходилось действовать наугад. Именно так добыли огонь, чтобы защищаться от хищников, готовить пищу и обогревать жилище. Оружие, чтобы добывать пропитание, лодки — для передвижения по рекам. Все было изобретено при столкновении человека с трудностью. Но каждый раз решаемая проблема приводила к более качественному уровню жизни.

Известно, что многие ученые использовали этот метод в своих трудах.

Однако именно описание метода и активное использование мы наблюдаем у физиолога Торндайка в конце девятнадцатого века.

Недостатки метода

С развитием технологий и науки данный метод начал терять свою популярность.

В некоторых областях просто нерационально создавать тысячи образцов, чтобы менять по одному элементу. Поэтому зачастую теперь используют другие методы, основанные на конкретных знаниях. Для этого стали изучаться природа вещей, взаимодействие элементов друг с другом. Стали использоваться математические расчеты, научные обоснования, эксперименты и опыт прошлого.

Метод проб и ошибок все так же отлично используется в творчестве. Но строить автомобиль таким способом уже кажется глупым и неактуальным. Поэтому теперь, при нынешнем уровне развития цивилизации, нужно в точных науках по большей части использовать другие методы.

Часто при рассматриваемом способе задача может описывать много совершенно незначительных вещей и не учитывать априори важные вещи. Например, изобретатель пенициллина (антибиотик) утверждал, что при правильном подходе лекарство могли изобрести лет на двадцать раньше его. Это поспособствовало бы спасению огромного количества жизней.

При сложных задачах часто бывают ситуации, когда сам вопрос лежит в одной области знаний, а его решение — совершенно в другой.

Не всегда исследователь уверен, что ответ вообще будет найден.

Автор метода проб и ошибок

Кто конкретно изобрел это способ познания, мы никогда не узнаем. Точнее мы знаем, что это явно был изобретательный человек, которым, скорее всего, руководило желание улучшить свою жизнь.

В древности люди были достаточно ограничены во многих вещах. Все изобреталось именно этим методом. Тогда еще не было каких-то фундаментальных знаний в области физики, математики, химии и прочих важных наук. Поэтому приходилось действовать наугад. Именно так добыли огонь, чтобы защищаться от хищников, готовить пищу и обогревать жилище. Оружие, чтобы добывать пропитание, лодки — для передвижения по рекам. Все было изобретено при столкновении человека с трудностью. Но каждый раз решаемая проблема приводила к более качественному уровню жизни.

Известно, что многие ученые использовали этот метод в своих трудах.

Однако именно описание метода и активное использование мы наблюдаем у физиолога Торндайка в конце девятнадцатого века.

Исследования Торндайка

Пример метода проб и ошибок можно рассмотреть в научных трудах ученого-физиолога. Он ставил различные поведенческие эксперименты с животными, помещая их в специальные коробки.

Один из экспериментов выглядел приблизительно следующим образом. Кошка, помещенная в ящик, ищет выход. Сама коробка может иметь 1 вариант открытия: нужно было нажать на пружинку — и дверца распахивалась. Животное применяло много действий (так называемых проб), и большинство из них оказывались неудачными. Кошка так и оставалась в коробке. Но после некоторого набора вариантов животному удавалось нажать на пружинку и выбраться из ящика. Таким образом, кошка, попадая в коробку, с течением времени запоминала варианты развития событий. И выбиралась из ящика за более короткое время.

Торндайк доказал, что метод действителен, и хоть результат не линеен, но со временем, при повторении аналогичных действий, решение приходит практически моментально.

Решение задач методом проб и ошибок

Примеров этого способа великое множество, однако стоит привести один очень интересный.

В начале двадцатого века жил известный конструктор двигателей для авиации Микулин. В то время наблюдалось огромное количество авиакатастроф из-за магнето, то есть искра зажигания через некоторое время полета исчезала. Много было экспериментов и размышлений о причине, но ответ пришел в совершенно неожиданной ситуации.

Александр Александрович встретил на улице мужчину с подбитым глазом. В тот момент к нему и пришло озарение, что человек без одного глаза видит намного хуже. Он поделился этим наблюдением с авиатором Уточкиным. Когда установили в самолеты второе магнето, количество авиакатастроф значительно уменьшилось. А Уточкин некоторое время выплачивал после каждого показательного полета Микулину денежные вознаграждения.

Применение способа в математике

Достаточно часто метод проб и ошибок в математике применяется в школах как способ развития логического мышления и проверки скорости поиска вариантов. Это позволяет разнообразить процесс обучения и внести элементы игры.

Часто можно встретить в школьных учебниках задания с формулировкой «реши уравнение методом проб и ошибок». В данном случае необходимо подбирать варианты ответа. Когда найден правильный ответ, он просто доказывается уже практически, то есть проводятся необходимые расчеты. В итоге мы удостоверяемся, что это единственно верный ответ.

Пример практической задачи

Метод проб и ошибок в математике 5 класса (в последних изданиях) часто фигурирует. Приведем пример.

Необходимо назвать, какие стороны могут быть у прямоугольника. При условии, что площадь (S) = 32 см, а периметр (P) = 24 см.

Решение данной задачи: предположим, что длина одной стороны 4. Значит и длина еще одной стороны такая же.

Получаем следующее уравнение:

24 – 4 – 4 = 16

16 делим на 2 = 8

8 см – это ширина.

Проверяем по формуле площади. S = A*B = 8*4 = 32 сантиметра. Как мы видим, решение верное. Так же можно вычислить и периметр. По формуле получается следующий расчет Р = 2* (А + В) = 2* (4 + = 24.

В математике метод проб и ошибок не всегда отлично подходит для поиска решений. Зачастую можно использовать более подходящие способы, при этом затрачивается меньше времени. Но для развития мышления данный метод имеется в арсенале каждого педагога.

Решение задач методом проб и ошибок

Примеров этого способа великое множество, однако стоит привести один очень интересный.

В начале двадцатого века жил известный конструктор двигателей для авиации Микулин. В то время наблюдалось огромное количество авиакатастроф из-за магнето, то есть искра зажигания через некоторое время полета исчезала. Много было экспериментов и размышлений о причине, но ответ пришел в совершенно неожиданной ситуации.

Александр Александрович встретил на улице мужчину с подбитым глазом. В тот момент к нему и пришло озарение, что человек без одного глаза видит намного хуже. Он поделился этим наблюдением с авиатором Уточкиным. Когда установили в самолеты второе магнето, количество авиакатастроф значительно уменьшилось. А Уточкин некоторое время выплачивал после каждого показательного полета Микулину денежные вознаграждения.

Применение способа в математике

Достаточно часто метод проб и ошибок в математике применяется в школах как способ развития логического мышления и проверки скорости поиска вариантов. Это позволяет разнообразить процесс обучения и внести элементы игры.

Часто можно встретить в школьных учебниках задания с формулировкой «реши уравнение методом проб и ошибок». В данном случае необходимо подбирать варианты ответа. Когда найден правильный ответ, он просто доказывается уже практически, то есть проводятся необходимые расчеты. В итоге мы удостоверяемся, что это единственно верный ответ.

Пример практической задачи

Метод проб и ошибок в математике 5 класса (в последних изданиях) часто фигурирует. Приведем пример.

Необходимо назвать, какие стороны могут быть у прямоугольника. При условии, что площадь (S) = 32 см, а периметр (P) = 24 см.

Решение данной задачи: предположим, что длина одной стороны 4. Значит и длина еще одной стороны такая же.

Получаем следующее уравнение:

24 – 4 – 4 = 16

16 делим на 2 = 8

8 см – это ширина.

Проверяем по формуле площади. S = A*B = 8*4 = 32 сантиметра. Как мы видим, решение верное. Так же можно вычислить и периметр. По формуле получается следующий расчет Р = 2* (А + В) = 2* (4 + = 24.

В математике метод проб и ошибок не всегда отлично подходит для поиска решений. Зачастую можно использовать более подходящие способы, при этом затрачивается меньше времени. Но для развития мышления данный метод имеется в арсенале каждого педагога.

Теория решения изобретательских задач

В ТРИЗ метод проб и ошибок считается одним из самых неэффективных. Когда человек попадает в необычную для него затруднительную ситуацию, то действия наугад, скорее всего, будут безрезультатными. Можно потратить много времени и в результате не добиться успеха. Теория решения изобретательских задач основана на уже известных закономерностях, и обычно используются другие методы познания. Часто ТРИЗ используют в воспитании детей, делая этот процесс интересным и увлекательным для ребенка.

Выводы

Рассмотрев данный метод, можно с уверенностью сказать, что он достаточно интересный. Несмотря на недостатки, он часто используется в решении творческих задач.

Однако не всегда он позволяет добиться нужного результата. Никогда исследователь не знает, когда стоит прекратить поиски или, может, стоит сделать еще пару усилий и гениальное изобретение появится на свет. Также непонятно, сколько времени будет затрачено.

Если вы решили использовать данный метод для решения какой-либо проблемы, то должны понимать, что ответ порой может находиться в совершенно неожиданной области. Но это позволяет взглянуть на поиск с разных точек зрения. Возможно, придется набросать несколько десятков вариаций, а может, и тысячи. Но лишь упорство и вера в успех приведут к нужному результату.

Иногда этот метод используют как дополнительный. Например, на начальном этапе для сужения поиска. Либо когда исследование было проведено многими способами и зашло в тупик. В этом случае творческая составляющая метода позволит найти компромиссное решение проблемы.

Метод проб и ошибок часто применяют в педагогической деятельности. Он позволяет детям на собственном опыте находить решения в различных жизненных ситуациях. Это учит их запоминать правильные типы поведения, которые приняты в обществе.

Художники используют данный способ для поиска вдохновения.

Метод стоит опробовать в обыденной жизни при решении проблем. Возможно, какие-то вещи предстанут вам по-другому.