1.2 МЕТОДЫ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ (10 часть)
Моделирование - метод плодотворный, но и коварный. По существу он служит трем полезным целям. Эвристической - для классификации, обозначения, нахождения новых законов, построения новых теорий и интерпретации полученных данных. Вычислительной - для решения вычислительных проблем с помощью моделей. Экспериментальной - для решения проблемы эмпирической проверки (верификации) гипотезы с помощью оперирования с теми или иными моделями. Коварство же моделирования в том, что несмотря на всю его привлекательность, а также возможность охватить систему в целом, приходится прибегать к условным схемам, вводить очень много допущений. В результате появляются модели не имеющие ничего общего с моделируемой действительностью, искажающие ее. Исследовать их - пустая трата времени и сил: сначала нужно доказать справедливость модели.
В профессиональной педагогике встречается много сложных и комплексных явлений, прямое изучение которых невозможно. Поэтому для выяснения педагогических закономерностей между этими явлениями надо применять более доступные для исследователей модели явлений. Если мы обратимся к истории, то увидим, что метод математического моделирования применялся в психологии уже во второй половине XIX века, а в педагогике в начале XX века. Впервые были применены: модель логарифмической функции для описания связи между силой раздражителя и интенсивностью ощущения, модель “кривой забывания” и модель количественной зависимости между числом упражнений (или повторений) и объемом (качеством) усвоения знаний и навыков.
В наше время найдены методы, позволяющие увязывать между собой системы понятий математики и других наук и объяснять на их основе достаточно сложные явления. Например, теория матриц и графов является средством, с помощью которого можно очень эффективно анализировать структуру учебного материала, получить обзор о взаимных связях социальных явлений. Если теория матриц рассматривает комплексные явления в чистом виде и статически, то теорию уравнений можно успешно применять при исследовании динамики явлений. Если рассматриваемые процессы непрерывны, тогда уравнения, особенно дифференциальные, лучшее средство формулирования этих связей. Дифференциальные уравнения позволяют хорошо описывать также кибернетическую обратную связь учебного процесса. Комбинируя теорию матриц и дифференциальные уравнения, можно конструировать модели таких систем, которые одновременно являются и комплексными, и динамическими.
Экспериментируя на моделях, можно исследовать и обобщения довольно высокой степени абстрактности. При этом для анализа фактов, которые в данный момент невозможно охарактеризовать точными данными, выдвигаются гипотезы или предположения. Модели позволяют сделать на основании отношений математических моделей такие дедуктивные выводы, которые без модели были немыслимы. В определенных условиях эти выводы могут быть эмпирически контролируемыми. Следовательно, посредством модели можно из гипотез вывести опорные точки для суждения о достоверности этих же гипотез.
При так называемом дедуктивном моделировании исследователь отправляется от какой-то гипотезы о некотором, заранее постулируемом наборе общих определений (которые формулируют количественные отношения, возможные между рассматриваемыми переменными), и от некоторого набора условий, определяющих правила выбора тех или иных из возможных отношений в различных возможных случаях. Затем подбирается из имеющихся в математике или специально конструируется какая-нибудь формула, которая представляет структуру такой системы. Интерпретированная в соответствующих содержательных терминах, она рассматривается как модель исследуемого вида обучения или поведения.
С помощью таких моделей в профессиональной педагогике возможно давать абстрактную схему некоторых действий в каких-то определенных ситуациях. Они помогают расставлять найденные эмпирическим путем факты в предлагаемой теоретической системе. На основании анализа самих моделей можно делать новые теоретические и практические выводы об исследуемом явлении.
Похожие статьи
