Наука как система научных знаний (стр. 14 )

Общая теория систем была предложена Л. Берталанфи в 30-е годы XX в. Теория систем — специально-научная и логико-мето­дологическая концепция исследования объектов, представляю­щих собой системы.

Русский философ и экономист А. Богданов разработал сис­темную теорию, которая, к сожалению, практически неизвестна за пределами России. Богданов назвал свою теорию тектологивй (от греческого tekton — строитель), что можно истолковать как «наука о структурах». Основная задача Богданова заключалась в том, чтобы прояснить и обобщить принципы организации всех живых и неживых структур.

Тектология стала первой в истории науки попыткой дать систематическую формулировку принципов организации, дейст­вующих в живых и неживых системах. Она предвосхитила кон­цептуальную структуру общей теории систем Л. Берталанфи. Она содержала также несколько важных идей, которые были сформулированы четыре десятилетия спустя Н. Винером и Р. Эшби как ключевые принципы кибернетики.

До 1940-х годов термины «система» и «системное мышление» использовались лишь некоторыми учеными, но именно концеп­ция открытых систем Берталанфи и общая теория систем возвели системное мышление в ранг главного научного направления. Бла­годаря последовавшей энергичной поддержке со стороны кибер­нетиков понятия системного мышления и теории систем стали неотъемлемой частью общепринятого научного языка и привели к появлению многочисленных новых технологий и приложе­ний — системотехники, системного анализа, системной динами­ки и т. д.

Термин «система» происходит от греческого слова systema, что означает «целое, составленное из частей или множества эле­ментов, связанных друг с другом и образующих определенную це­лостность, единство».

Под системой понимается совокупность связанных между собой и с внешней средой элементов или частей, функционирование которых направлено на получение конкретного полезного результата.

Система — это любой объект, который рассматривается, с одной стороны, как единое целое, а с другой — как множество связанных между собой и взаимодействующих составных частей.

Систему определяют:

структура — множество элементов системы и их взаимо­связей. Математической моделью структуры является граф; входы и выходы — материальные потоки или потоки сооб­щений, поступающие в систему и выводимые ею;

•        поведение системы, описываемое неким законом.
Основные свойства системы:

сложность (зависит от множества входящих в нее компо­нентов, их структурного взаимодействия); делимость (означает, что она состоит из ряда подсистем или элементов, выделенных по определенному признаку); целостность (означает, что функционирование множества элементов системы подчинено одной цели); многообразие элементов и различие их природы (связано с их функциональной специфичностью и автономностью); структурированность (определяет наличие установленных связей и отношений между элементами внутри системы, распределение элементов по уровням иерархии).

1.9. Информационная и кибернетическая эпистемология

Эпистемология (гносеология), ее проблемы и теории сфор­мировались задолго до появления кибернетики и информатики. Однако возникновение данных наук в 1-й половине XX столетия внесло новые грани в традиционно гносеологические вопросы.

Эпистемология — теория познания, раздел философии. Тер­мин «гносеология» был введен и активно применялся в немецкой философии XVIII в., а «эпистемология» — в англо-американской философии XX в. В русской философии в XIX и 1-й половине XX в. чаще употреблялся первый термин, а со 2-й половины XX в. начал преобладать и сейчас преобладает второй. Термин «эпистемология» более узкий, чем «гносеология»: эпистемология рассматривает строго научное познание [4].

В кибернетической эпистемологии делается попытка иссле­дования роли знаний на том или ином уровне существования кибернетических систем (физических, биологических, социаль­ных систем) с целью выяснения их функции в управлении этими системами. Фактически этому посвящена работа «Феномен науки»9.

Наиболее обсуждаемыми в кибернетической эпистемологии проблемами являются:

адекватность представляемых в математических моделях знаний; соотношение цели и полноты добываемых знаний;

•        успешность предсказательной функции знаний и др.

После появления и развития во 2-й половине XX в. ЭВМ,

становления информатики как науки об автоматизированной обработке информации возникли дополнительные гносеологиче­ские проблемы: каким образом можно быстро получать, обраба­тывать, хранить и передавать знания, как соотносится работа че­ловеческого мышления и ЭВМ, что такое искусственный интел­лект, зачем он нужен и как его создавать?

Актуализировались и традиционные гносеологические во­просы: кто является субъектом познания (только человек или еще и машина), что, в свою очередь, повлекло за собой обсужде­ние проблемы: может ли машина мыслить?

Все это определило еще одно направление в гносеологии — информационную эпистемологию.

По мнению известного методолога науки , ин­формационная эпистемология исследует не те или иные виды научного знания, а знания вообще, но под особым углом зрения, с позиции переработки и преобразования информации в ее выс­шую форму — знания.

Информационная эпистемология, отмечает , «исследует различные способы представления и выражения зна­ний и возможности построения знаний с помощью технических систем. В силу этого фокус информационной эпистемологии перемещается на обыденное положение и здравый смысл, по­скольку они являются изначальной формой познавательной деятельности, к тому же формой универсальной, всеохватываю­щей, энциклопедической, наиболее сложной, разнообразной и богатой».

К основным вопросам, решаемым в рамках информацион­ной эпистемологии, относятся следующие:

Что такое информация? Как она передается, трансфор­мируется? Каковы функции и соотношения сигналов и кодов? Как из информации создаются знания?

Другой известный специалист в области информационной эпистемологии, , акцентирует внимание на об­щей проблеме «компьютер и знание», выделяя при этом экзи­стенциальный и технологический подходы к исследованию зна­ний.

К технологии относится все, что связано с теми или иными способами обращения со знаниями: приобретение, хранение, обработка, передача, представление. В рамках технологического подхода к знанию рассматриваются также вопросы экономич­ности и продуктивности представления знаний, вопросы увели­чения параметров памяти оперируемыми знаниями, объемов обработки информации, быстродействия в передаче информа­ции и др.

Экзистенциальный подход к знаниям связан с ответами на следующие вопросы:

Как существуют знания, какова их структура?

Как они соотносятся с мнениями, верой? Как осуществляется познание?

По мнению Алексеевой, до 2-й половины XX столетия преобладающим был экзистенциальный подход. Технологический подход актуализировался в связи с развитием ЭВМ и особенно с работами по созданию искусственного интеллекта.

Контрольные вопросы

Дайте определение науки. Перечислите специфические признаки науки. Назовите основные признаки научного исследования. Что означают термины «концепция», «метод», «теория»? Что характеризует научную революцию? Что относится к общенаучным и специальным методам исследования? Что входит в структуру современного научного метода? Дайте определение методологии. К каким уровням научного знания применяют этот термин? Что характерно для научного исследования с позиций современной методологии науки? Чем отличается научное познание от обыденного? Что собой представляет методология педагогики? Перечислите основные направления научных исследований, Перечислите основные направления научных педагогических исследо­ваний. Как классифицируются науки? Что собой представляет научная работа? Перечислите основные научные организации. Перечислите основные принципы системного подхода. Дайте определение научной картины мира. Что такое парадигма? Дайте определение информатики, ииформалогии, кибернетики, информациологии, синергетики, эпистемологии.

1 Педагогика // под ред. . М., 1983.

2 Педагогика: учеб. пособие // под ред. . М., 2008.

3 етодология и методы педагогического исследования. М., 1989.

4 ведение в методологию научного познания. Л., 1972.

5 Информатика для юристов и экономистов // под ред. ­новича. СПб., 2005.

6 См.: Информационное право: учебник. 2-е изд., пе-рераб. и доп. М., 2004.

7 Феномен науки: Кибернетический подход к эволю­ции. 2-е изд. М., 2000.

8 нформация и самоорганизация: Макроскопический под ход к сложным системам. М., 1991.

9 Феномен науки. М., 1993.