Логика научного исследования, критически излагающего историю исчислений и оценок народного дохода страны, их методологию и результаты, естественно, требует, чтобы объект исследования - рассматриваемый показатель, прослеживаемый нами в течение почти двух веков, именовался одинаково на протяжении всей работы. История наук и логика научных исследований показывают, что развитие наших знаний возможно только на основе представлений, которые, проявляясь как лейтмотив, направляют все наше мышление. Взаимосвязанное, обоснованное соединение таких средств, действий и суждений называется логикой научного исследования. Аналитику может помочь тут и инструментарий системной методологии, позволяющий использовать известные принципы логики научных исследований, понятийной иерархии науки. Эта методология заставляет его за частным всегда стремиться увидеть общее, то есть строить цепочки. Нередко при установлении даты приоритета открытия возникали сложности, связанные с тем, что сведения об открытии публиковали поэтапно сообразно логике научных исследований. При этом в отдельных публикациях содержалась лишь часть сведений об открытии, например, выдвигалась гипотеза, приводились данные о научных экспериментах и контрольных проверках, обобщались экспериментальные данные или давалось теоретическое обоснование полученных результатов. Дело нередко осложнялось еще и тем, что эти этапы научных работ часто выполнялись различными учеными и коллективами ученых. Вопрос об установлении даты приоритета применительно к подобной ситуации законом не был урегулирован. Рубрикация диссертационной работы представляет собой деление ее текста на составные части, графическое отделение одной части от другой, а также использование заголовков, нумерации и т.п. Рубрикация в диссертации отражает логику научного исследования и потому предполагает четкое подразделение текста рукописи на отдельные логически соподчиненные части. В настоящий момент наибольшую актуальность в экономической науке нашей страны приобретают вопросы трансформации нашего общества, как определенной целостной системы. В связи с этим логика научного исследования выдвигает на первый план использование системного метода исследования. Классификация фактов хозяйственной жизни может быть проведена минимум по двенадцати основаниям. Выбор основания в счетоведении предопределен логикой научного исследования, в счетоводстве интересами лиц, имеющими отношение к хозяйственным процессам. Всякое моделирование, особенно сложное, требует соответствующей подготовки, предварительного выяснения целей и задач моделирования, выбора средств и действий, обоснования этих средств и действий. Взаимосвязанное, обоснованное соединение таких средств, действий и суждений называется логикой научного исследования. Разумеется, сам Кун мифологического содержания науки не видит и не предполагает. Книга его задумана и написана как трактат, с одной стороны, в области логики научного исследования, а с другой - социологии науки, то есть с целью изучения социальных и социально-психологических факторов, детерминирующих научное развитие. Однако, опираясь на аргументацию Куна, нетрудно показать, в сколь значительной степени наука представляет собой не строго рациональное исследование, совпадающее с собственным идеальным образом, а не что иное, как миф и ритуал. При этом практика государственной регистрации научных открытий идет по пути установления так называемого двойного или множественного приоритета открытия. Вопрос этот, бесспорно, нуждается в дальнейшем изучении, однако бесспорным здесь является то положение, что множественность приоритета обусловлена логикой научных исследований и что необходимо нормативное решение об установлении этого приоритета. Наиболее актуальным здесь является, пожалуй, вопрос о значении научной гипотезы. Отмечается также, что гипотеза выполняет чрезвычайно важную роль в научном познании и является важной формой на пути к новому знанию через предположение, основанное на анализе фактических данных, для достоверного объяснения которых в настоящий момент имеющихся знаний недостаточно. Научная гипотеза позволяет определить направление исследования и систематизировать информацию по данной проблеме. Такие исследования могут быть продуктивны, если понятия формы движения и структурного уровня не вводятся apriori, а возникают в результате философского обобщения истории естествознания. Мы, однако, принимаем иной подход, свойственный скорее логике научного исследования. Возникновение квантовой химии трактуется как закономерный итог эволюции физического и химического знания, неизбежности моделирования и выдвижения гипотез и общей тенденции к математизации естествознания. Решение этой проблемы следует искать прежде всего в ликвидации социальных антагонизмов, разумной организации общества, а также в рационализации форм научных публикаций, в организации хранения и автоматизации поиска информации, в использовании современных методов. Возрастающее значение приобретает создание в широких масштабах справочных трудов - универсальных и отраслевых энциклопедий, терминологических словарей. Сказанное выдвигает на весьма видное место логику научного исследования.

Познание всегда связано с созданием новых понятий и теории. Интересно, что часто эксперт как бы на ходу порождает новые знания, прямо в контексте беседы с аналитиком. Такая генерация знаний может быть полезна и самому эксперту, который до того момента маг не осознавать ряда соотношений и закономерностей предметной области. Аналитику, который является повитухой при рождении нового - знания, может помочь тут и инструментарий системной методологии, позволяющий использовать известные принципы логики научных исследований, понятийной иерархии науки.

Мы видим сами в этом исследовании три существеннейших недостатка, которые оказались, к сожалению, непреодолимыми у нас в этом первом опыте, идущем в новом направлении. Первый из них заключается в том, что обществоведческие понятия ребенка взяты более с общей, чем со специфической стороны. Они служили для нас более прототипом всякого научного понятия вообще, чем определенным и своеобразным типом одного специфического вида научных понятий. Это было вызвано тем обстоятельством, что на первых порах исследования в новой области необходимо было отграничить научные понятия от житейских, вскрыть то, что присуще обществоведческим понятиям как частном случаю научных понятий. Различия же, существующие внутри отдельных видов научных понятий (арифметические, естественнонаучные, обществоведческие понятия), могли сделаться предметом исследования не раньше, чем была проведена демаркационная линия, разделяющая научные и житейские понятия. Такова логика научного исследования: сперва находятся общие и слишком широкие черты для данного круга явлений, затем отыскиваются специфические различия внутри самого круга. Но автоматизация поиска информации - поиска многоаспектного (по ряду критериев) - и ее машинная обработка предполагают логическую систематизацию научных дисциплин и документальных материалов. Такая систематизация требуется также в связи с усложнением прогресса науки, когда продолжающееся ветвление наук все сильнее сочетается с их интеграцией, синтезом знания. Обогащение содержания знания, невиданный ранее рост числа собираемых наукой фактов - все это действует в том же направлении: объемность материала требует его представления в компактной и обозримой форме, а для этого логические методы могут представлять значительную ценность. Все это выдвигает на весьма видное место тот комплекс задач, который объединяют понятиями логика научного исследования и формализация. Для разработки проблем логики научного исследования фундаментальна роль математической логики и связанных с ней дисциплин. Учение о научном знании дифференцируется на несколько отраслей. Первая их них, получившая название логики развития науки, направлена на выявление глобальных закономерностей развития научного знания, касающихся глубокой ретроспективы научного поиска и коренных изменений структуры мышления, вызванных научными революциями. Эти исследования, не могут не опираться на исторический анализ длительных промежутков развития науки, охватывающих несколько крупных этапов эволюции научного мышления. Вторую отрасль философских, методологических исследований иногда называют логикой научного исследования, просто логикой науки, или методологией науки, понимаемой в узком смысле. Эта отрасль также ориентируется на историю науки, но ограничивается каким-либо одним периодом ее развития.

Процесс научного исследования может как загнать ученого в угол, так и открыть перед ним все грани свободы. Вопрос лишь в том, как строить научную работу так, чтобы она приносила удовольствие. Проще всего спросить себя "А кто выбирал, кто решил, что научная работа кажется чрезмерно сложной?". Ответ будет однозначным: "Сам выбирал". Такой диалог с собой многим людям помогает в решении обыденных проблем, даёт своеобразный толчок к пониманию причин многих неудач, которые, конечно же, кроются внутри самого человека. В научном поиске этот метод не приносит результатов. Можно заняться аутогенной тренировкой и как мантру повторять "мне нравится наука, мне нравится научная работа, они приносят мне облегчение". Очевидно, это поможет, но ненадолго. Очень хороший способ самомотивации - почитать статью о диалектике в любом словаре. После этого понимаешь, что количество проблем постепенно перейдёт в качество работы, но при условии, что единство и борьба обыденного и научного мышления должны закончится победой научного. Не избежать так же отрицания отрицания и единства логического и исторического. У читателя ещё не начался нервный тик? Конечно, целью данной статьи не является раскрытие вышеперечисленных методов. Ключ к успешной научной работе - научный оптимизм, который является неизбежным результатом научного мировоззрения.

Многие думают, что настоящий учёный - это человек, который вместо того, чтобы удивляться и радоваться миру, кропотливо занимается его серьезным изучением. Это первое заблуждение. Ещё Аристотель говорил, что наука начинается с удивления. Без этого прекрасного чувства невозможно познание. Подумайте, открыл бы Исаак Ньютон закон гравитации, если бы не удивился падению яблока? У него могло бы быть множество отговорок. К примеру, можно проявить безразличие и сказать, что яблоки падали всегда и будут падать (бытовое мышление). Можно сказать, что яблоки падают потому, что этого хочет Бог и поставить на этом точку (религиозное мышление). Можно так же сказать, что яблоки падают, потому, что земля в них нуждается (мифологические мышление). И, наконец, можно восхищаться самим фактом или процессом, но не обращать внимания на его причины (художественное мышление). Ни одна из этих отговорок не повлияла на великого учёного, открытие которого перевернуло все представления о физике. На сегодняшний день, совершенствуясь в науке, человечество обрело динамику технического и умственного развития, какой не было никогда прежде в истории. Причиной этого являются три основные возможности человека: возможность узнать, возможность проверить и возможность повторить, которые до 20 века фактически не возникали одновременно.

Все перечисленные нами отговорки не смогли бы привести Ньютона к пониманию причин падения яблока. Чему же удивился Исаак Ньютон? Вспомним изречение великого Платона: "Я знаю, что я ничего не знаю". Вот он первый ключ к двери науки: искреннее удивление своему незнанию. Большинство людей думают, что наука, а точнее научный процесс, - это когда учёный старательно собирает факты (наблюдает, проводит эксперименты), а затем тщательно их обобщает, в результате чего получает теорию. Это вторая ошибка. Представьте себе психолога (обозначим его ученый "А"), который изучает ценностные ориентации, для чего протестировал 100 человек. Основываясь на полученных данных, он вывел закономерность в виде иерархии ценностей и их зависимости от возраста. Итак, результатом работы этого ученого стало два вывода: об иерархии ценностей и об их возрастной динамике. Итого: результат ученого А - 2 вывода.

Другой ученый (обозначим его ученый "Б") пошел по другому пути. Он начал изучать философские и психологические источники, чтобы понять, как строится иерархия ценностей, что это вообще такое и т.д. Он так же нашел статью ученого А, которую сделал частью своей теории. Теория ученого Б строится на предположениях (гипотезах), а статью ученого А он сделал всего лишь одной из гипотез. Результатом его работы стала большая теория, которая состоит из нескольких предположений (к примеру,

4). Ученый Б решил проверить каждое из них, для чего так же провёл исследование. В результате исследования часть его гипотез (к примеру,

2) подтвердилась. Остальные 2 опроверглись, поэтому ему пришлось сформулировать ещё 2 новые гипотезы, чтобы немного "подлатать" свою теорию. Итого: результат ученого Б: 2 вывода о подтверждении его гипотезы, 2 вывода о неподтверждении и 2 новые гипотезы для дальнейшей работы. Всего 6 выводов. В дальнейшем ученый Б проводил новые исследования для проверки новых гипотез.

Кто из ученых А или Б оказался более результативным? Ответ однозначный: ученый Б в три раза эффективнее ученого А. Процесс научного поиска идёт по пути проверки научных гипотез (метод дедукции), а не по пути собирания фактов (метод индукции). Именно поэтому, чтобы работа была результативной, необходимо сначала сформулировать теорию, состоящую из набора гипотез, чтобы затем проверять эти гипотезы. Заметим, гипотезы не нужно стремиться подтвердить, их нужно стремиться проверить! Подтверждая гипотезу, вы получаете только один результат, опровергая её - сколько угодно альтернативных гипотез. Вот он второй ключ к науке: критическая установка, желание проверить теорию. Наука многое объясняет. С различным успехом, но очень многое. Немного утрируем это утверждение. Представьте, что вам необходимо всю жизнь всем всё объяснять, приводить доводы и аргументы и защищаться, если кто-то объясняет это по-другому. Долго ли вы продержитесь?

Для науки одной цели мало. Нужно усвоить, что у науки есть три основных цели:

1. Описать.

2. Объяснить.

3. Предсказать.

Вот она научная мантра: "описать, объяснить, предсказать". Собственно, логика научной работы строится именно в этом порядке. В теоретической части работы описываются мнения различных авторов, рассматриваются теории и гипотезы, в конце теоретической части автор строит свою гипотезу, чтобы объяснить проблему работы, и, наконец, в практической части он может попытаться проверить свою теорию: как она предсказывает поведение, качества, мнения людей или другие события. И если окажется, что некоторые гипотезы опроверглись - автор продолжает улучшать свою теорию, формулируя новые гипотезы. Главная его цель - сделать так, чтобы гипотеза как можно эффективнее предсказывала явления. И в этом третий ключ к науке: формулировка чётких целей, включающих описание, объяснение и предсказание.

Существует мнение, что наука - скучное занятие. Очень уж много правил, ограничений, стандартов. Есть и противоположные суждения: наука - творческое занятие, увлекательное, интересное. Конечно же правда находится посередине. Правила, ограничения и стандарты есть везде и в науке тоже, но их ровно столько, сколько нужно для универсализации результатов. Правила в науке существуют для того, чтобы зная их любой ученый в любой стране мог понять другого ученого. Творчество в науке - неизбежно. Выведение теории - это творчество. Создание нового метода - это творчество. Реализация проверенной теории на практике - это творчество. В метаниях между стандартом и творчеством увязают многие начинающие ученые не в силах найти компромисс.

Наука - это технология творчества. Технология - это порядок действий для достижения цели. Технология имеет чёткую последовательность, методы контроля качества процесса и результата. Замете, наука - это не жесткая технология и не свободное творчество. Эту технологию нужно изучить. К счастью, для этого есть множество литературы с заголовками "методы и методология психолого-педагогического исследования", "экспериментальная психология", "методы исследований в психологии" и т.п. Если Вы начинаете писать научную работу - изучите технологию её написания. Примите эту технологию как есть, она существует чтобы облегчить научный процесс тем, кто её знает. Знание - сила.

Итак, четвертый ключ к науке: знание технологии научного творчества.

Логика науки, в специальном смысле дисциплина, применяющая понятия и технический аппарат современной логики к анализу систем научного знания. Термин "Л. н." часто употребляется также для обозначения законов развития науки (логика научного развития), правил и процедур научного исследования (логика исследования), учения о психологических и методологических предпосылках научных открытий (логика научного открытия).

Л. н. как специальная дисциплина начала развиваться во 2-й половине 19 века и окончательно оформилась в 1-й четверти 20 века под влиянием идей Г. Фреге, Б. Рассела и Л. Витгенштейна. Интенсивно Л. н. занимались участники Венского кружка под руководством М. Шлика и члены Берлинского общества научной философии под руководством Г. Рейхенбаха, а также др. философы, естествоиспытатели и математики (К. Поппер, В. Дубислав и др.). Так как в подавляющем большинстве они стояли на позициях неопозитивизма, то на протяжении многих лет было широко распространено мнение, что Л. н. является специфически позитивистским подходом к философскому и методологическому анализу научного знания. Однако в действительности неопозитивистская интерпретация Л. н. представляет собой частный вариант её философского истолкования.

В разработке современной Л. н. активное участие принимают философы и логики, стоящие на позициях диалектического материализма, а также представители неопозитивизма, прагматизма и неотомизма, философии лингвистического анализа и др. направлений. Интенсивные исследования по Л. н. ведутся в СССР, США, Польше, Великобритании, ГДР, ФРГ и Италии. Круг основных проблем Л. н. охватывает:

1) изучение логических структур научных теорий;

2) изучение построения искусств. (формализованных) языков науки;

3) исследование различных видов дедуктивных (см. Дедукция) и индуктивных (см. Индукция) выводов, применяемых в естественных, социальных и технических науках;

4) анализ формальных структур фундаментальных и производных научных понятий и определений;

5) рассмотрение и совершенствование логической структуры исследовательских процедур и операций и разработка логических критериев их эвристической эффективности;

6) исследование логико-гносеологического и логико-методологического содержания редукции научных теорий, процессов абстрагирования, объяснения, предвидения, экстраполяции и т.п., наиболее часто применяемых во всех сферах научной деятельности.

Важным средством логического анализа систем научного знания является применение методов формализации. Преимущество метода формализации заключается в том, что он позволяет выявить логические связи и отношения и точно фиксирует правила, гарантирующие получение наиболее достоверных знаний из исходных посылок данной теории, выступающих после определённой логической обработки в качестве аксиом рассматриваемого формализма. В случае дедуктивных теорий речь идёт о правилах необходимого следования. Дедуктивное построение теории чаще всего встречается в математике, теоретической физике, теоретической биологии и в некоторых других тяготеющих к ним научных дисциплинах. Правила индуктивных теорий характеризуют различные формы вероятностного следования. Индуктивные теории характерны для большинства эмпирических наук, в которых по тем или иным причинам возникают ситуации неопределённости, связанные с неполнотой информации о связях, свойствах и отношениях исследуемых объектов.

Создание формализованных систем позволяет исследовать ряд важнейших логических свойств содержательных теорий, отображённых в данном формализме. К ним прежде всего относятся непротиворечивость, полнота и независимость исходных постулатов данной теории. Обнаружение общности логических структур различных в содержательном смысле научных теорий открывает большие возможности для перенесения идей и методов одной теории в область другой, для обоснования возможности сведения одной теории к другой и выявления их общих понятийных и методологических предпосылок. Это важно для унификации и упрощения систем научного знания, особенно в условиях быстрого возникновения и развития новых научных дисциплин.

Особое место в Л. н. занимают проблемы, связанные с эмпирическим обоснованием и проверкой естественнонаучных и социальных теорий и гипотез. Интенсивные исследования в этой области показали несостоятельность раннего неопозитивистского принципа полной верифицируемости, так же как и критерия фальсифицируемости. Затруднения, возникшие в неопозитивистской Л. н., привлекли внимание многих логиков и философов к проблеме связи и взаимодействия логических структур со структурами предметно-экспериментальной практической деятельности, что обусловило целый ряд новых подходов к Л. н. Этим в значительной степени объясняется наметившийся среди зарубежных логиков интерес к принципам теории познания диалектического материализма.

Особый интерес приобретают исследования по логической семантике, посвященные изучению смыслов и значений теоретических и эмпирических терминов в языках различных наук. Обнаружение того, что так называемые предикаты, с помощью которых выражаются понятия и формулируются законы определённых научных теорий, не сводятся исчерпывающим образом к предикатам наблюдения, фиксирующим результаты непосредственных научных наблюдений и экспериментов, выдвинуло целый ряд сложных проблем. Важнейшими среди них являются проблемы логического анализа словарей различных наук, правил перевода языка теории на язык наблюдений, исследования взаимодействия и соотношения естественных и искусственных языков и т.д. В связи с этим особую важность приобретают работы по изучению семантики общенаучных терминов, таких, как "система", "структура", "модель", "измерение", "вероятность", "факт", "теория" и т.д. Многозначность и различные способы их употребления, обнаружившиеся в связи с быстрым развитием кибернетики, структурной лингвистики, теории систем и т.п., делают логико-методологический анализ важнейшей предпосылкой эффективной реорганизации и эвристической полезности подобных понятий.

Последний период (с конца 50-х гг.) был переломным для развития Л. н. не только вследствие осознания принципиальной ограниченности её неопозитивистской интерпретации, но также и в силу того, что в этот период были сделаны наиболее значительные шаги для распространения идей и методов логического анализа на область социальных наук. Интенсивные исследования ведутся в сфере изучения языка, структур и правил рассуждения правовых, этических и отчасти социологических теорий. Достигнуты значительные результаты в логике решений, логике норм и оценок, логике систем и т.д. В этих отраслях современной Л. н. широкое распространение находят технические и понятийные средства тех разделов символической логики, которые принято называть неклассическими (различные виды многозначных логик, модальные логики, логика вероятностных и статистических рассуждений и т.п.). Однако применение Л. н. к ряду общественных дисциплин наталкивается на значительные трудности, связанные, с одной стороны, со сложностью закономерностей и теоретических структур этих наук, а с другой - с недостаточной разработанностью или отсутствием адекватного математического аппарата. Поэтому дальнейшее развитие Л. н. требует усиления исследований в области символической логики во всех её разнообразных видах.

В СССР исследования по Л. н. наиболее интенсивно ведутся в институтах философии АН СССР, АН УССР, АН Грузинской ССР, на философских факультетах Московского, Ленинградского и Тбилисского университетов.

Оценка качества научного исследования

Не нарушая общности рассуждений, оценку качества научного знания предлагается провести на основе таких составляющих познавательного аспекта, как гносеология, семантика (интерпретация, содержание) и синтаксис. Семиотический подход означает, что при оценке теоретического знания за существенное принимается либо его синтаксис (форма), либо семантика (содержание). В науке существует немало задач, в которых семиотический подход является существенным, а то и просто единственно возможным. Последнее особенно характерно для оценки формальных теорий, а иногда и для абстрактных содержательных теорий. Возможности оценивания теорий по семиотическим основаниям и аспекты, по которым их можно сравнивать, очень сильно зависят от семиотического типа теорий. Здесь нет необходимости полностью рассматривать семиотическую типологию теорий. Достаточно лишь точно выделить некоторые из этих типов. В первую очередь теории следует подразделить на формальные и содержательные. Формальные теории состоят из предложений, принадлежность которых к данной теории распознается только по их логической форме (вне зависимости от наличия у них семантики или содержания) с помощью формальных правил. Если для распознавания предложений теории их содержание существенно, т.е. без его учета нельзя обойтись, то такую теорию называют содержательной. Общеизвестные научные области знания (физические, биологические, социальные) являются содержательными.

Оценивание теорий по семиотическому основанию может быть многоаспектным. При этом в оценивании научного знания по семиотическим основаниям гносеология, безусловно, важна, но ее применение все же проявляется косвенно. В этом случае гносеология используется только для выявления гносеологических предпосылок, на основе которых решаются затем вопросы о сравнении теорий по семиотическим основаниям. Однако во многих задачах на первый план выступает непосредственно сравнение теорий по гносеологическому аспекту, а именно по степени адекватности отображения действительности. Ясно, что при этом речь идет о содержательных теориях, отображающих одну и ту же область действительности. Необходимость гносеологического анализа объясняется тем, что методология науки изучает методы образования и применения (или введения) абстракций (понятий), формирования суждений и установления их истинностных значений, построения и обоснования теорий, постановки вопросов (проблем), выдвижения и проверки гипотез, методы объяснений, предсказаний. Все эти задачи методология науки не может решать, не опираясь на гносеологию, хотя в явном виде на это обстоятельство редко когда указывается. В этом случае гносеология является инструментом решения методологических проблем. Это необходимо для того, чтобы, во-первых, в практике научного мышления правильно использовать понятия, оценивать суждения и т.п. Во-вторых, это поможет разобраться в тех запутанных, тупиковых (парадоксальных) и даже кризисных ситуациях, причиной которых является, как правило, непреднамеренное и неявное применение в решении методологических проблем метафизической гносеологии [1]. В этом и будет состоять значение гносеологического подхода к решению проблемы оценивания методологического аспекта научного знания. При рассмотрении методологического аспекта теоретического знания необходимо иметь в виду, что оно, являясь сложной развивающейся системой, выполняющей методологические функции, достаточно дифференцированно.

Оценивая знания, воспользуемся основными положениями алгебраического подхода [2], обеспечивающего эффективное решение задач подобного класса. Важным в алгебраическом подходе является понятие полноты, связывающее задачу выбора показателей для оценки качества знания и модели алгоритмов. Полнота некоторой задачи относительно модели означает, что при произвольном наборе показателей в рамках модели может быть построен алгоритм, дающий правильный ответ [3]. Подход предусматривает обогащение исходных эвристических алгоритмов с помощью алгебраических операций и построение комбинированного семейства алгоритмов. Это семейство алгоритмов рассматривается как некоторая алгебра, операции которой обеспечивают гарантированное получение решения. Алгоритм оценивания рассматривался как суперпозиция двух операторов: распознающего, который в качестве ответов формирует элементы, называемые оценками, и решающего правила, определяющего по оценкам окончательные ответы. При этом распознающий оператор "снимает" вопрос о необходимости иметь дело с "неудобными" пространствами исходных описаний и допустимых ответов, обеспечивая возможность вести коррекцию в пространстве оценок.

Ранее было установлено, что оценка качества знаний (сравнение теорий) является наиболее полной, когда она проводится по следующим аспектам: синтаксическому, семантическому (содержательный, интерпретированный) и гносеологическому. При этом сами гносеология, семантика и синтаксис могут рассматриваться в разных аспектах. Поэтому пространство оценок знания, определяющее ценность научно-технической продукции, сформируем базисными осями, в качестве которых выберем показатели методологической ценности (гносеологическая составляющая), научно-теоретической и практической ценности (семантическая составляющая), качество изложения и оформления научно-методического обеспечения (синтаксическая составляющая).

Сущность методологической ценности заключается в оценке методической базы научно-технической продукции. Именно в методической базе осуществляется приложение, реализация разработанных методологических рекомендаций, правил осуществления новой исследовательской деятельности, созданных средств, приемов и понятийных схем этой деятельности. Поэтому методологическая ценность характеризуется степенью новизны (понятийных схем, методов и приемов); сложностью и комплексностью методов исследовательской деятельности; актуальностью применения предложенных (разработанных) методов и приемов.

Новое научное знание - это знание, удовлетворяющее требованиям оригинальности и научности (достоверности, обоснованности и т.п.) и к моменту его создания отсутствующее в списке ранее установленных научных знаний. Научная новизна исследований - это признак, наличие которого дает автору право на использование понятия "впервые" при характеристике полученных им результатов и проведенного исследования в целом. Понятие "впервые" означает в науке факт отсутствия подобных результатов до публикации результатов, полученных автором той или иной научной разработки. Впервые может проводиться исследование на оригинальные темы, которые ранее не исследовались в той или иной отрасли научного знания. В такой ситуации возможны случаи, когда научная новизна абсолютна и не терпит возражений. Такая ситуация имеет место при выполнении исследования впервые в мире или в стране. Относительная - когда тема является новой для отрасли науки или научного направления.

Оценка научной новизны исследования означает выявление первенства автора в определении и исследования той или иной темы исследования. Технология оценки новизны научного исследования предполагает сравнение данной темы исследования и полученных при этом результатов со всем, что было исследовано и известно ранее в той или иной отрасли научного знания, стране и мире до его проведения.

Для оценки научной новизны научного исследования возможно использование некоторых признаков. Так, существенным является наличие теоретических положений, которые впервые сформулированы и содержательно обоснованы, методических рекомендаций, которые внедрены в практику и оказывают существенное влияние на достижение новых социально-экономических результатов. Новыми могут быть только те положения исследования, которые способствуют дальнейшему развитию науки в целом или отдельных ее направлений.

Многие специалисты относят к признакам новизны выявление, анализ и обобщение новых явлений, тенденций, закономерностей современного развития тех или иных отраслей науки и наличие выводов и рекомендаций, обладающих научной ценностью и практической значимостью для различных сфер деятельности.

Автор вправе претендовать на новизну, если его научные разработки содержат формулировки и обоснования понятий, категорий и их отдельных элементов, углубляющих понимание сущности социально-экономических и политических процессов и явлений, законов и закономерностей развития, механизмов взаимодействия, организации производства и общественных отношений; развитие методологии и методов науки.

Не менее значимы при оценке новизны такие признаки, как разработка и обоснование концепции экономического и политического развития общества, его отдельных элементов и организационно-экономических и социальных структур, обоснование новых или совершенствование применяемых методов информационного обеспечения управления производственной и непроизводственной сферой деятельности. Ориентация исследований на разработку и совершенствование методов управления, прогнозирования, планирования, стимулирования, хозяйственного и социального развития общества, что позволяет предлагать новые нестандартные решения и механизмы их эффективного использования. Как правило, новые решения достигаются в ходе разработок методов и моделей оптимизации и развития экономических, технических и социальных явлений и процессов при их детальном анализе, классификации и моделировании.

Важной является работа соискателя по поиску новых путей решения социально-экономических задач и проблем, поиска новых методов исследования в различных сферах деятельности. Элементы новизны должны присутствовать при совершенствовании существующих методов повышения эффективности экономического, технического и социально-политического развития государства. Например, критериями научной новизны исторических исследований может выступать введение в научный оборот новых не использованных ранее научных источников, определение генезиса развития той или иной отрасли научного знания, вскрытие закономерностей и основных путей развития той или иной науки [4].

Практическая значимость результатов научного исследования может определяться характером их использования и степенью внедрения в практику. Признание практической ценности разработок соискателя ученой степени может совпадать с моментом их получения и датой защиты. Для оценки масштабов и вида внедрения результатов исследования могут применяться критерии в зависимости от характера их исследований. С целью оценки практической значимости исследования научных проблем условно подразделяются на три группы:

1) методологические;

2) методические;

3) прикладные.

Первую группу образуют исследования, результатами которых являются новые теоретические принципы, закономерности развития науки, теоретические концепции функционирования той или иной отрасли научного знания. Итогом теоретических исследований может быть совершенствование основных структур и механизмов развития науки и практики. Применительно к отдельным категориям теоретических исследований и для оценки эффективности апробации и внедрения могут использоваться следующие критерии:

публикация основных результатов исследования в монографиях, учебниках, научных статьях и т.д.;

наличие авторских свидетельств о внедрении результатов исследования в практику;

апробация результатов исследования на научно-практических конференциях и симпозиумах;

использование научных разработок соискателя в учебном процессе высших и средних учебных заведений;

участие соискателя в разработке государственных и региональных программ развития той или иной отрасли народного хозяйства;

использование результатов исследования при подготовке проектов новых нормативных и методических документов, законов и постановлений законодательной и исполнительной власти.

Во вторую группу (методические исследования) могут включаться научные исследования, в которых содержатся научно обоснованные и апробированные в результате экспериментальной работы системы методов и средств совершенствования экономического, технического и социального развития государства. К этой группе можно отнести исследования по научному обоснованию новых и развитию действующих систем, методов и средств того или иного вида деятельности. Формы внедрения результатов научных исследований могут быть следующими:

предложения по совершенствованию и развитию систем социально-экономического, технического, политического, юридического и т.д. регулирования;

использование методологических разработок в подготовке экономических расчетов и социально-политических обоснований;

рекомендации по совершенствованию экономического механизма, управления социальными процессами и т.д.;

нормативные и методические документы, которые утверждены или рекомендованы к использованию министерствами, государственными комитетами, ведомствами, объединениями или другими заинтересованными организациями.

Третья группа - это прикладные исследования, в результате которых обеспечивается научное обоснование путей оптимизации исследования трудовых и материальных ресурсов, оптимального управления производством и т.д. Использование результатов таких исследований может осуществляться в следующей форме:

научного обоснования вариантов, направлений, способов и т.п. совершенствования условий и эффективности труда, основных производственных и непроизводственных фондов, материальных, топливно-энергетических ресурсов и других факторов социальной и экономической деятельности объединения, ведомства, организации;

экономического обоснования мероприятий по использованию научно-технических достижений в различных областях науки и практики;

обоснования предложений по использованию достижений. научных разработок в практической деятельности предприятий и организаций;

решение отдельных проблемных вопросов при разработке научно-исследовательских тем, выполняемых госбюджетных и хоздоговорных научных работ;

использования результатов исследования в разработках проектных институтов, проектно-конструкторских и других организаций.

Актуальность применительно к научным работам рассматривается в двух аспектах: в формулировании темы исследования и в отношении результатов, полученных в ходе исследовательской работы. Поэтому выполнение исследований в той части информационной сферы, в которой имеются "белые пятна", повышает актуальность избранной темы. Для соискателя и эксперта важно убеждение о том, что ранее такие работы не выполнялись. Второе условие оценки темы исследования как актуальной заключается в направленности ее на решение первоочередных задач повышения уровня благосостояния экономики, на создание материально-технических и социальных условий для необходимого роста благосостояния народа, на обеспечение обороноспособности государства.

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

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

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

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

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

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

где - число элементов теста Т, содержащих признак

Чем в большее число элементов теста входит признак , тем больше его информационный вес , тем значительнее его роль для задач из выделенной области. Информативность признаков определялась по аналогии с понятием информативной емкости системы по Хартли. Расчет меры информативности проводился по зависимости вида

= log m - log n,

Где log m - мерность базиса области исследования;

log n - мерность существования признаков .

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

1) составление программы оценки качества;

2) сбор и проверка достоверности аналитической информации;

3) аналитическая обработка данных;

4) оценка результатов деятельности анализируемого объекта;

5) обобщение результатов оценки.

Выводы

Чтобы стать научным оптимистом и с удовольствием заниматься наукой необходимо:

1. Ознакомиться с технологией научного творчества.

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

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

4. Удивляться своему незнанию во многих областях.