A pesquisa científica é a forma mais desenvolvida de atividade racional que não pode ser realizada de acordo com algumas regras fixas. A busca envolve criatividade associada à abstração e idealização, baseada na imaginação e na intuição. É por isso que formas lógicas como indução, analogia, estatística e outros métodos de raciocínio nos aproximam da verdade, mas não garantem automaticamente sua realização. O conhecimento objetivo da realidade é alcançado com a ajuda de um sistema de princípios e técnicas, que são unidos por um conceito como o "método científico".
O método científico é uma ferramenta para resolver a principal tarefa da ciência - a descoberta das leis objetivas da realidade. Especificamente, cada métodoé um conjunto de raciocínio lógico, certas transformações e métodos ou operações semelhantes, com a ajuda do qual o conhecimento da realidade ao nosso redor é realizado.
As tentativas de definir o método científico foram realmente numerosas: começando com F. Bacon e R. Descartes, D. Locke, I. Kant e terminando com as obras de D. Dewey, J. Poincaré, E. Mach. Atualmente, os métodos da ciência são rigorosamente estabelecidos e bastante objetivos e são entendidos como um sistema de prescrições, recomendações, advertências, modelos etc., indicando como fazer algo.
O método abrange, em primeiro lugar, os meios necessários para atingir determinado objetivo, regula uma determinada área de atividade e é um conjunto de prescrições. Ao mesmo tempo, o método generaliza e sistematiza a experiência das ações nessa área. Sendo resultado e conclusão da prática anterior, descreve esta prática de forma peculiar. Ao mesmo tempo, o sistema de métodos de pesquisa científica pode ser representado como um conjunto de a) métodos filosóficos gerais; b) métodos especiais científicos gerais ec) métodos especiais de ciências especiais.
No parágrafo 1.8, já declaramos métodos filosóficos gerais de cognição da realidade (dialética, teoria científica como método de cognição, método de análise de sistemas de conhecimento). Nesta parte do trabalho, vamos concretizá-los de alguma forma e seguir em frente.
Assim, o método filosófico universal é um conjunto dos princípios e técnicas mais fundamentais que regulam qualquer atividade cognitiva e prática. O método dialético (dialético-materialista) é usado universalmente para todas as ciências sem exceção. Ao contrário dos métodos especiais, não é uma técnica ou operação de natureza processual e inclui as leis, categorias e princípios da dialética materialista. O método geral da dialética materialista forma a base metodológica do sistema de métodos de pesquisa visual como um todo e de cada método científico geral e especial separadamente. Devido à sua universalidade, o método filosófico precisa ser concretizado e complementado por outros métodos especiais. Os métodos são projetados para resolver tarefas cognitivas gerais individuais ou específicas para cada ciência.
Os métodos usados em quase todas as ciências são corretamente caracterizados como científicos gerais. A amplitude do escopo de aplicação os aproxima dos métodos filosóficos gerais, mas cada um desses métodos desempenha sua função, fornece uma solução para uma tarefa cognitiva específica. Isso lhes dá um caráter especial, aproxima-os dos métodos especiais das ciências privadas.
Os métodos gerais de pesquisa científica incluem:
a) observação; e) análise e síntese;
b) comparação; g) indução e dedução;
c) medição; h) analogia e modelagem;
d) experimento; i) idealização;
e) abstração; j) formalização, etc.
Os métodos especiais de qualquer ciência particular são determinados pelas peculiaridades de seu objeto e assuntos de estudo. Cada um desses métodos representa um conjunto de princípios e as técnicas e operações deles decorrentes, por meio dos quais tarefas específicas são resolvidas em um determinado campo de pesquisa.
Métodos especiais de ciências privadas podem incluir métodos:
a) estatística matemática;
b) otimização;
c) análise técnica e econômica;
d) matemática, etc.
Deve-se notar que o desenvolvimento da ciência no estágio atual é caracterizado por sua total penetração, ultrapassando os limites do campo do conhecimento, que deu origem a um ou outro método específico.
A base para outra classificação dos métodos também pode ser as funções que desempenham, dependendo das características dos objetivos, objetos e condições do estudo.
As funções distinguem entre os métodos usados em estudos empíricos e teóricos. Por empírico nível é caracterizado pelo processo de estabelecer e acumular novos fatos, sua análise, síntese, generalização para obter padrões adequados para fins práticos. No teórico nível, é realizada uma síntese do conhecimento, são propostos e formulados padrões gerais para uma determinada área temática, que permitem explicar factos previamente descobertos e padrões empíricos, bem como prever e prever eventos e factos futuros.
Ambas as abordagens são usadas com sucesso em pesquisas científicas, que se complementam e se enriquecem. Os resultados da pesquisa empírica servem como fonte de material para a criação de uma teoria, testando sua veracidade e subsequente desenvolvimento e aprimoramento. A teoria permite identificar conexões significativas, explicar e generalizar os resultados e prever as áreas mais promissoras para futuras pesquisas.
Por empírico A pesquisa é caracterizada pelos seguintes métodos:
a) observação;
b) comparação;
c) medição;
e) experimento.
Para os métodos usados em empírico e teórico níveis incluem:
a) análise e síntese;
b) indução e dedução;
c) abstração e concretização;
d) analogia;
e) modelagem.
base teórico estudos são:
a) método de idealização;
b) métodos de construtivização e formalização;
c) métodos axiomáticos e hipotéticos;
d) o método de ascensão do abstrato ao concreto.
No futuro, certamente preencheremos com conteúdo, se não todos, então a maioria dos métodos declarados, mas por enquanto concretizaremos as abordagens de pesquisa anunciadas anteriormente.
Assim, juntamente com métodos individuais de pesquisa científica, existem abordagens de pesquisa fundamentais, dentro das quais qualquer método científico geral ou especial de ciência privada adquire especificidades adicionais e desempenha sua função principal de maneira especial. Essas abordagens também são um tipo de métodos que determinam a direção e a natureza geral da pesquisa. Entre as abordagens mais bem estabelecidas e reconhecidas na ciência estão:
a) histórico e lógico;
b) qualitativos e quantitativos;
c) natural e modelo;
d) uma abordagem integrada;
e) sistêmica (variedades das quais são abordagens estruturais e funcionais).
Os métodos individuais de pesquisa científica aplicados com base nessas abordagens adquirem uma orientação característica e se complementam mutuamente. A natureza dos métodos utilizados, a composição e as relações entre eles são determinadas pelas especificidades da pesquisa científica, pelas características de seus objetos, condições e tarefas, bem como pela sequência lógica da pesquisa científica, suas principais etapas e formas. Os métodos gerais de pesquisa científica e especial têm suas vantagens e limitações na aplicação. Cada um deles expressa algum lado, uma característica do processo cognitivo, portanto, em sua forma pura, pode ser apresentado de forma abstrata. No processo real de pesquisa científica, todos os métodos estão interligados, interagem e se complementam.
Agora chegou a hora de preencher os métodos concretos de pesquisa científica com conteúdo.
Modelagem(lat. módulo- medir, amostrar) - o estudo de quaisquer fenômenos, processos ou sistemas de objetos construindo e estudando seus modelos, o uso de modelos para determinar e refinar as características e racionalizar a construção de objetos recém-construídos. Na pesquisa científica, a modelagem começou a ser usada na antiguidade e aos poucos capturou todas as novas áreas do conhecimento científico: projeto técnico, construção e arquitetura, física, química, biologia, ecologia e ciências sociais. A metodologia de modelagem tem sido desenvolvida independentemente por ciências individuais. Não havia um sistema unificado de conceitos e terminologia. Só recentemente o papel da modelagem como método universal de cognição científica começou gradualmente a ser percebido.
O método de modelagem é um método universal. É usado em pesquisas científicas em quase todas as ciências. Método de modelagem em geoecologia - um método de estudo da estrutura, funcionamento, dinâmica e desenvolvimento de geocomponentes e geoecossistemas, processos e relações dentro deles e entre eles usando um modelo. Debaixo modelo a imagem (cópia) de objetos, processos e fenômenos realmente existentes é compreendida. É sempre criado com base na semelhança com um objeto analógico. Um modelo é um tipo de novo objeto que reflete as principais características e características essenciais do objeto, fenômeno ou processo que está sendo estudado. Podemos dizer que um modelo é uma representação simplificada de um objeto, processo ou fenômeno real. Nenhum modelo pode substituir o próprio objeto de estudo.
O modelo funciona como uma espécie de ferramenta cognitiva que o pesquisador coloca entre ele e o objeto e com a ajuda da qual estuda o objeto de seu interesse. A necessidade de usar o método de modelagem é determinada pelo fato de que muitos objetos (ou problemas relacionados a esses objetos) não podem ser investigados diretamente ou é completamente impossível, ou esta pesquisa requer muito tempo e dinheiro.
Nesse caminho, é necessário um modelo:
1. Compreender como um determinado objeto está organizado - quais são a sua estrutura, propriedades básicas, leis de desenvolvimento e interação com o mundo exterior;
2. Aprender a gerir um objeto ou processo e determinar os melhores métodos de gestão para determinados objetivos e critérios (otimização);
3. Prever as consequências diretas e indiretas da implementação dos métodos especificados e formas de impacto no objeto;
4. Nenhum modelo pode substituir o fenômeno em si, mas ao resolver um problema, quando estamos interessados em determinada propriedade do processo ou fenômeno em estudo, o modelo acaba sendo útil e, às vezes, a única ferramenta de pesquisa, o conhecimento.
O processo de construção de um modelo é chamado de modelagem. As principais tarefas da modelagem: a) facilitar o processo de aprendizagem; b) tornar o conhecimento menos trabalhoso; c) tornar o objeto de conhecimento mais visível e acessível.
A tecnologia de modelagem exige que o pesquisador seja capaz de definir problemas e tarefas, prever resultados de pesquisa, fazer estimativas razoáveis, destacar os fatores principais e secundários para construir modelos, escolher analogias e formulações matemáticas, resolver problemas usando sistemas de computador e analisar experimentos de computador.
As habilidades de modelagem são muito importantes para uma pessoa na vida. Eles irão ajudá-lo a planejar inteligentemente sua rotina diária, estudar, canalizar, escolher as melhores opções se você tiver escolha e resolver situações da vida com sucesso.
Existem vários tipos de modelagem:
– modelagem material (física) - modelagem, em que um objeto real se opõe à sua cópia ampliada ou reduzida, que permite a pesquisa (em regra, em condições de laboratório) transferindo as propriedades dos processos e fenômenos estudados de modelo para objeto com base na teoria da similaridade;
– modelagem perfeita - baseia-se não na analogia material do objeto e do modelo, mas na analogia do ideal, mental;
– modelagem icônica - modelagem, usando como modelos transformações de signos de qualquer tipo: diagramas, gráficos, desenhos, fórmulas, conjuntos de símbolos;
– modelagem matemática - modelagem em que o estudo do objeto é realizado por meio de um modelo formulado na linguagem da matemática.
O processo de modelagem tem três elementos:
1. Sujeito (pesquisador);
2. Objeto de estudo;
3. Um modelo que media a relação do sujeito cognoscente e do objeto cognoscente.
Etapas de modelagem
O processo de modelagem consiste em várias etapas:
objeto de estudo - modelo - estudo do modelo - conhecimento sobre o objeto.
A etapa de construção do modelo pressupõe algum conhecimento sobre o objeto original. As capacidades cognitivas do modelo se devem ao fato de que o modelo reflete quaisquer características essenciais do objeto original. A questão da necessidade e do grau suficiente de similaridade entre o original e o modelo requer uma análise específica. Obviamente, o modelo perde seu significado tanto no caso de identidade com o original (então ele deixa de ser um modelo), quanto no caso de uma diferença excessiva do original em todos os aspectos essenciais. Assim, o estudo de alguns aspectos do objeto modelado é realizado ao custo de se recusar a refletir outros aspectos. Portanto, qualquer modelo substitui o original apenas em um sentido estritamente limitado. Segue-se que vários modelos “especializados” podem ser construídos para um objeto, focando a atenção em certos aspectos do objeto em estudo ou caracterizando o objeto com graus variados de detalhes.
Na segunda etapa do processo de modelagem, o modelo atua como um objeto de estudo independente. Uma das formas de tal estudo é a realização de experimentos "modelo", em que as condições de funcionamento do modelo são deliberadamente alteradas e os dados sobre seu "comportamento" são sistematizados. O resultado final desta fase é uma riqueza de conhecimento sobre o modelo.
A terceira etapa é a transferência do conhecimento do modelo para o original. Este processo de transferência de conhecimento é realizado de acordo com certas regras. O conhecimento sobre o modelo deve ser corrigido levando em consideração aquelas propriedades do objeto original que não foram refletidas ou foram alteradas durante a construção do modelo. Podemos, com razão, transferir qualquer resultado do modelo para o original, se esse resultado estiver necessariamente associado a sinais de semelhança entre o original e o modelo. Se um determinado resultado de um estudo de modelo estiver associado a uma diferença entre o modelo e o original, esse resultado não poderá ser transferido.
A quarta etapa é a verificação do conhecimento obtido com a ajuda de modelos e sua utilização para construir uma teoria geral do objeto, sua transformação ou controle.
A modelagem é um processo cíclico. Isso significa que o primeiro ciclo de quatro estágios pode ser seguido por um segundo, terceiro, etc. Ao mesmo tempo, o conhecimento sobre o objeto que está sendo seguido é expandido ou refinado, e o modelo original é gradualmente aprimorado. As deficiências encontradas após o primeiro ciclo de modelagem, devido ao pouco conhecimento do objeto e erros na construção do modelo, podem ser corrigidas em ciclos subsequentes.
A modelagem é um método de conhecimento, que consiste na criação e estudo de modelos
Cada objeto tem um grande número de propriedades diferentes. No processo de construção de um modelo, as propriedades principais e mais significativas são distinguidas. Assim, um modelo de avião deve ter uma semelhança geométrica com o original, um modelo de um átomo deve refletir corretamente as interações físicas, um modelo arquitetônico de uma cidade deve ser uma paisagem e assim por diante. Um modelo é um novo objeto que reflete as características essenciais do objeto, fenômeno ou processo que está sendo estudado.
Objetivos da modelagem.
1. entender a essência do objeto em estudo,
2. aprender a gerenciar o objeto e determinar as melhores maneiras de gerenciá-lo,
3. prever consequências diretas ou indiretas,
4. resolver problemas aplicados.
Diferentes ciências exploram objetos e processos de diferentes ângulos e constroem diferentes tipos de modelos. Na física, estudam-se os processos de interação e movimento dos objetos, na química - sua estrutura interna, na biologia - o comportamento dos organismos vivos etc.
Tomemos como exemplo uma pessoa, em diferentes ciências ela é estudada no âmbito de vários modelos. No âmbito da mecânica, pode ser considerado como um ponto material, na química - como um objeto constituído de várias substâncias químicas, na biologia - como um sistema que busca a autopreservação etc.
Por outro lado, objetos diferentes podem ser descritos pelo mesmo modelo.
Assim, em mecânica, vários corpos materiais (de um planeta a um grão de areia) podem ser considerados como pontos materiais.
Um mesmo objeto pode ter muitos modelos, e objetos diferentes podem ser descritos por um modelo.
A consideração de modelos materiais como instrumentos de atividade experimental levanta a necessidade de descobrir como esses experimentos em que os modelos são usados diferem daqueles em que não são usados. A transformação do experimento em uma das principais formas de prática, que ocorreu paralelamente ao desenvolvimento da ciência, tornou-se um fato desde que se tornou possível o uso generalizado da ciência natural na produção, que por sua vez foi resultado da primeira industrialização. revolução, que abriu a era da produção mecanizada. A especificidade do experimento como uma forma de atividade prática é que o experimento expressa a atitude ativa de uma pessoa em relação à realidade.
Por isso, é feita uma clara distinção na epistemologia marxista entre experiência e conhecimento científico. Embora qualquer experimento também inclua a observação como uma etapa necessária da pesquisa. No entanto, além da observação, o experimento também contém um sinal tão essencial para a prática revolucionária como a intervenção ativa no curso do processo em estudo. "Sob o experimento entende-se o tipo de atividade realizada para fins de conhecimento científico, a descoberta de padrões objetivos e que consiste no impacto sobre o objeto (processo) em estudo por meio de ferramentas e dispositivos especiais."
Existe uma forma especial de experimento, que se caracteriza pelo uso de modelos de materiais existentes como meio especial de pesquisa experimental. Este formulário é chamado de experimento modelo. Ao contrário de um experimento convencional, onde os meios do experimento interagem de uma forma ou de outra com o objeto de estudo, aqui não há interação, pois estão experimentando não com o objeto em si, mas com seu substituto. Ao mesmo tempo, o objeto substituto e a configuração experimental são combinados, fundidos em um único todo no modelo operacional. Assim, revela-se o duplo papel que o modelo desempenha no experimento: é tanto um objeto de estudo quanto uma ferramenta experimental. Para um experimento modelo, de acordo com vários autores Batoroev e Shtoff, as seguintes operações principais são características:
1. transição de um objeto natural para um modelo - construção de um modelo (modelagem no sentido próprio da palavra);
2. estudo experimental do modelo;
3. a transição do modelo para o objeto natural, que consiste em transferir para este objeto os resultados obtidos no estudo.
O modelo entra no experimento, não apenas substituindo o objeto de estudo, mas também pode substituir as condições sob as quais algum objeto de um experimento convencional é estudado. Um experimento comum pressupõe a presença de um momento teórico apenas no momento inicial do estudo - formular uma hipótese, avaliá-la etc., bem como na fase final - discutindo e interpretando os dados obtidos, e generalizando-os. Em um experimento de modelo, também é necessário fundamentar a relação de similaridade entre o modelo e o objeto natural e a possibilidade de extrapolar os dados obtidos para este objeto. IIItoff diz que a base teórica do experimento modelo, principalmente no campo da modelagem física, é a teoria da similaridade.
Ele fornece regras de modelagem para casos em que o modelo e a natureza têm a mesma (ou quase a mesma) natureza física. Mas, atualmente, a prática de modelagem foi além da faixa relativamente limitada de fenômenos mecânicos. Os modelos matemáticos emergentes, que diferem em sua natureza física do objeto que está sendo modelado, permitiram superar as limitadas possibilidades da modelagem física. Na modelagem matemática, a base da relação modelo - natureza é tal generalização da teoria da semelhança, que leva em conta a heterogeneidade qualitativa do modelo e do objeto, pertencentes a diferentes formas de movimento da matéria. Tal generalização toma a forma de uma teoria mais abstrata do isomorfismo do sistema.
Uma questão interessante é qual o papel que a própria modelagem desempenha no processo de provar a verdade e buscar o conhecimento verdadeiro. O que se entende por verdade de um modelo? Se a verdade em geral é “a razão de nosso conhecimento para a realidade objetiva”, então a verdade de um modelo significa a correspondência do modelo ao objeto, e a falsidade do modelo significa a ausência de tal correspondência. Tal definição é necessária, mas não suficiente. São necessários esclarecimentos adicionais, com base na consideração das condições com base nas quais um modelo de um tipo ou outro reproduz o fenômeno em estudo. Por exemplo, as condições para a semelhança de um modelo e um objeto na modelagem matemática baseada em analogias físicas, que assumem, quando os processos físicos no modelo e no objeto são diferentes, a identidade da forma matemática na qual seus padrões gerais são expressos , são mais gerais, mais abstratos. Assim, ao construir determinados modelos, alguns aspectos, propriedades e até relacionamentos são sempre deliberadamente abstraídos, pelo que a semelhança entre o modelo e o original obviamente não é preservada em vários parâmetros. Assim, o modelo planetário do átomo de Rutherford revelou-se verdadeiro no âmbito do estudo da estrutura eletrónica do átomo, e o modelo de Thompson revelou-se falso, uma vez que a sua estrutura não coincidia com a estrutura eletrónica. A verdade é uma propriedade do conhecimento, e os objetos do mundo material não são verdadeiros, não são falsos, eles simplesmente existem. O modelo implementa dois tipos de conhecimento:
1. conhecimento do próprio modelo (sua estrutura, processos, funções) como um sistema criado para reproduzir algum objeto;
2. conhecimento teórico por meio do qual o modelo foi construído.
Tendo em mente precisamente as considerações teóricas e os métodos subjacentes à construção do modelo, é possível levantar questões sobre quão corretamente este modelo reflete o objeto e quão plenamente ele o reflete. Nesse caso, surge a ideia da comparabilidade de qualquer objeto criado pelo homem com objetos naturais semelhantes e da verdade desse objeto. Mas isso só faz sentido se tais objetos forem criados com o propósito especial de representar, copiar, reproduzir certas características de um objeto natural. Assim, podemos dizer que a verdade é inerente aos modelos materiais:
1. pela sua ligação com determinados conhecimentos;
2. pela presença (ou ausência) do isomorfismo de sua estrutura com a estrutura do processo ou fenômeno que está sendo modelado;
3. pela relação do modelo com o objeto que está sendo modelado, o que o torna parte do processo cognitivo e permite resolver determinadas tarefas cognitivas.
E nesse sentido, o modelo material é epistemologicamente secundário, atua como elemento de reflexão epistemológica.
O modelo pode ser considerado não apenas como uma ferramenta para verificar se tais conexões, relacionamentos, estruturas, padrões realmente existem, que são formulados nesta teoria e implementados no modelo. A operação bem-sucedida do modelo é uma prova prática da veracidade da teoria, ou seja, faz parte da prova experimental da veracidade dessa teoria.
Agora que os principais aspectos teóricos dos modelos e modelagem foram considerados, podemos passar a considerar exemplos específicos do uso generalizado da modelagem como meio de cognição em vários campos da atividade humana.
Qualquer pesquisa científica é realizada por certos métodos e métodos, de acordo com certas regras. A doutrina do sistema dessas técnicas, métodos e regras é chamada de metodologia. No entanto, o conceito de "metodologia" na literatura é usado em dois sentidos:
- 1) um conjunto de métodos utilizados em qualquer campo de atividade (ciência, política, etc.);
- 2) a doutrina do método científico de cognição.
Considere as definições gerais modernas de metodologia (Tabela 1).
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Fonte |
Definição |
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"Metodologia (de "método" e "logia") - a doutrina da estrutura, organização lógica, métodos e meios de atividade" |
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"Metodologia é um sistema de princípios e métodos de organização e construção de atividades teóricas e práticas, bem como a doutrina desse sistema" |
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"A doutrina dos métodos de atividade (método e "logos" - doutrina)" |
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"Metodologia - 1) um conjunto de métodos de pesquisa utilizados em qualquer ciência; 2) a doutrina do método de cognição e transformação do mundo" |
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"O conceito de "metodologia" tem dois significados principais: um sistema de certos métodos e técnicas usados em um determinado campo de atividade (na ciência, política, arte, etc.); a doutrina desse sistema, a teoria geral do método, teoria em ação" |
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"O objetivo principal da metodologia da ciência é o estudo daqueles métodos, meios e técnicas pelos quais novos conhecimentos são adquiridos e substanciados na ciência. Mas, além dessa tarefa principal, a metodologia também estuda a estrutura do conhecimento científico em geral, o lugar e o papel de várias formas de conhecimento nele e métodos de análise e construção de vários sistemas de conhecimento científico" |
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"Metodologia é uma disciplina sobre os princípios gerais e formas de organização do pensamento e da atividade" |
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Abordagem geral para resolver problemas de uma classe particular |
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V.V. Kraevsky) |
Metodologia como caminho, meio de comunicação entre ciência e prática. |
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NO. Masyukov, grupos de especialistas começaram a se formar, chamando-se "metodologistas", e sua direção científica da metodologia da "atividade sistêmica". Esses grupos de metodologistas (O.S. Anisimov, Yu.V. Gromyko, P.G. Shchedrovitsky e outros) começaram a jogar "jogos de organização e atividade" com equipes de trabalhadores, primeiro no campo da educação, depois na agricultura, com cientistas políticos etc. . d., visando compreender a atividade inovadora, o que lhes trouxe grande popularidade. Paralelamente a isso, começaram a aparecer na imprensa as publicações de cientistas, dedicadas à análise e fundamentação científica da atividade inovadora - na educação, na engenharia, na economia etc. . Nos últimos anos, o termo "metodologia" se espalhou entre os programadores em um "som" completamente novo. Por metodologia, os programadores começaram a entender um ou outro tipo de estratégia, ou seja, um ou outro método geral de criação de programas de computador. Assim, junto com a metodologia das atividades de pesquisa, uma nova direção começou a se formar - a metodologia da atividade prática. Metodologia é a doutrina da organização das atividades. Tal definição determina inequivocamente o tema da metodologia - a organização das atividades. É necessário considerar o conteúdo do conceito de "organização". De acordo com a definição dada em, organização - 1) ordem interna, consistência na interação das partes mais ou menos diferenciadas e autônomas do todo, devido à sua estrutura; 2) um conjunto de processos ou ações que levam à formação e melhoria das relações entre as partes do todo; 3) uma associação de pessoas que implementam em conjunto um determinado programa ou objetivo e atuam com base em determinados procedimentos e regras. Note que nem toda atividade precisa de organização, aplicação de metodologia. Como você sabe, a atividade humana pode ser dividida em atividades reprodutivas e produtivas (veja, por exemplo,). A atividade reprodutiva é um elenco, uma cópia da atividade de outra pessoa ou uma cópia da própria atividade, dominada na experiência anterior. Atividade produtiva destinada a obter um resultado objetivamente novo ou subjetivamente novo. No caso da atividade produtiva, torna-se necessário organizá-la, ou seja, torna-se necessário aplicar a metodologia. Com base na classificação das atividades de acordo com a orientação alvo: jogo-aprendizagem-trabalho, podemos então falar sobre o seguinte foco da metodologia:
Assim, a metodologia considera a organização da atividade (atividade é uma atividade proposital de uma pessoa). Organizar uma atividade significa racionalizá-la em um sistema integral com características claramente definidas, uma estrutura lógica e o processo de sua implementação - uma estrutura temporal (os autores partem de um par de categorias dialéticas "histórica (temporal) e lógica"). A estrutura lógica inclui os seguintes componentes: sujeito, objeto, objeto, formas, meios, métodos de atividade, seu resultado. Externas em relação a essa estrutura são as seguintes características da atividade: características, princípios, condições, normas. Tal compreensão e construção da metodologia permite generalizar a partir de uma posição unificada e em uma única lógica as diversas abordagens e interpretações do conceito de "metodologia" disponíveis na literatura e sua utilização nas mais diversas atividades. Cada ciência tem sua própria metodologia. Em última análise, tanto os juristas quanto os filósofos sob a metodologia da pesquisa científica entendem a doutrina dos métodos (método) da cognição, ou seja, sobre o sistema de princípios, regras, métodos e técnicas destinados à solução bem sucedida de tarefas cognitivas. Nesse sentido, a metodologia da ciência jurídica pode ser definida como a doutrina dos métodos de pesquisa dos fenômenos jurídico-estatais. Existem os seguintes níveis de metodologia (Tabela 2.). Tabela 2 - Metodologias de nível básico Enviar seu bom trabalho na base de conhecimento é simples. Use o formulário abaixoEstudantes, estudantes de pós-graduação, jovens cientistas que usam a base de conhecimento em seus estudos e trabalhos ficarão muito gratos a você. postado em http://www.allbest.ru/ PALESTRA 1. Noções básicas de modelagemumania 1.1 A essência da modelagem e seu significado A palavra "modelo" vem da palavra latina "módulo", que significa "medida", "amostra". Seu significado original estava associado à arte de construir e, em quase todas as línguas européias, era usado para denotar uma imagem ou protótipo, ou algo semelhante em algum aspecto a outra coisa. A modelagem na pesquisa científica começou a ser usada na antiguidade e aos poucos conquistou todas as novas áreas do conhecimento científico: projeto técnico, construção e arquitetura, astronomia, física, química, biologia e, finalmente, ciências sociais. O século 20 trouxe grande sucesso e reconhecimento em quase todos os ramos da ciência moderna para o método de modelagem. No entanto, a metodologia de modelagem tem sido desenvolvida por ciências individuais independentemente umas das outras. Não havia um sistema unificado de conceitos, uma terminologia unificada. Só gradualmente o papel da modelagem como método universal de conhecimento científico começou a ser percebido. Historicamente, aconteceu que os primeiros trabalhos de modelagem computacional, ou, como costumavam dizer, modelagem computacional, estavam associados à física, onde uma série de problemas de hidráulica, filtração, transferência de calor e transferência de calor, mecânica dos sólidos, etc. foram resolvidos com a ajuda da modelagem. A modelagem era basicamente uma solução de problemas não lineares complexos de física matemática usando esquemas iterativos, exceto talvez para aqueles problemas em que o método de Monte Carlo era usado e, em essência, era, é claro, modelagem matemática. O sucesso da modelagem matemática na física contribuiu para sua disseminação para os problemas de química, engenharia de energia elétrica, biologia e algumas outras disciplinas, e os esquemas de modelagem não diferiam muito entre si. A complexidade dos problemas resolvidos com base na modelagem sempre foi limitada apenas pelo poder dos computadores disponíveis. A modelagem, incluindo a modelagem computacional, como técnica cognitiva é inseparável do desenvolvimento do conhecimento. Em quase todas as ciências naturais, a construção e uso de modelos é uma poderosa ferramenta de conhecimento. Objetos e processos reais são tão multifacetados e complexos que a melhor maneira de estudá-los é muitas vezes construir um modelo. A modelagem computacional adquiriu agora um caráter científico geral e é usada em estudos da natureza animada e inanimada, nas ciências do homem e da sociedade. 1. 2 O conceito de modelo e simulação O termo “modelo” é amplamente utilizado em diversas esferas da atividade humana e possui muitos significados semânticos. Nesta seção, consideraremos apenas os modelos que são ferramentas para obter conhecimento. Modelo - este é um objeto material ou representado mentalmente que, no processo de pesquisa, substitui o objeto original para que seu estudo direto proporcione novos conhecimentos sobre o objeto original. Debaixo modelagem o processo de construção, estudo e aplicação de modelos é compreendido. Está intimamente relacionado a categorias como abstração, analogia, hipótese, etc. O processo de modelagem inclui necessariamente a construção de abstrações e conclusões por analogia e a construção de hipóteses científicas. O processo de modelagem inclui três elementos: sujeito (pesquisador), objeto de estudo, um modelo que media a relação do sujeito cognoscente e o objeto cognoscente. A principal característica da modelagem é que ela é um método de cognição com a ajuda de objetos proxy. O modelo funciona como uma espécie de ferramenta de conhecimento, que o pesquisador coloca entre si e o objeto e com a ajuda da qual estuda o objeto de seu interesse. A necessidade de usar o método de modelagem é determinada pelo fato de que muitos objetos (ou problemas relacionados a esses objetos) são impossíveis de estudar ou esse estudo requer muito tempo e dinheiro. A essência do processo de modelagem pode ser representada esquematicamente da seguinte forma: postado em http://www.allbest.ru/ Existem duas abordagens diferentes para a modelagem. O modelo pode ser uma cópia do objeto, feito de um material diferente, em uma escala diferente, com alguns detalhes faltando. Por exemplo, este é um barco de brinquedo, uma casa feita de cubos, um modelo de madeira em tamanho real de um avião usado no projeto de aeronaves, etc. Modelos desse tipo são chamados natural . O modelo também pode representar a realidade de forma mais abstrata - com uma descrição verbal de forma livre, uma descrição formalizada de acordo com algumas regras, relações matemáticas, etc. Chamaremos esses modelos abstrato t nym . Classificação de modelos abstratos: 1. Modelos verbais (texto). Esses modelos usam sequências de frases em dialetos formalizados da linguagem natural para descrever uma determinada área da realidade (exemplos de tais modelos são protocolo policial, regras de trânsito). 2. Modelos matemáticos- uma classe muito ampla de modelos de sinais (baseados em linguagens formais sobre alfabetos finitos) que usam certos métodos matemáticos. Por exemplo, um modelo matemático de uma estrela será um sistema complexo de equações que descrevem os processos físicos que ocorrem no interior de uma estrela. Outro modelo matemático são, por exemplo, índices matemáticos que permitem calcular o plano de trabalho ideal (melhor do ponto de vista econômico) para uma empresa. 3. Modelos de informação- uma classe de modelos simbólicos que descrevem processos de informação (receber, transmitir, processar, armazenar e utilizar informação) em sistemas de natureza muito diversa. Exemplos de tais modelos são OSI - um modelo de sete níveis para a interação de sistemas abertos em redes de computadores, ou uma máquina de Turing - um modelo algorítmico universal. A maior parte desta disciplina está relacionada com modelos matemáticos aplicados, na implementação dos quais são utilizados computadores. Isso se deve ao fato de que, dentro da ciência da computação, é a matemática computacional e a modelagem da informação computacional que podem ser consideradas como suas partes constituintes. A modelagem matemática computacional está tecnologicamente relacionada à informática; o uso de computadores e tecnologias relevantes de processamento de informações tornou-se parte integrante e necessária do trabalho de um físico, engenheiro, economista, ecologista, designer de computadores, etc. Modelos verbais não formalizados não têm uma vinculação tão claramente expressa à ciência da computação - nem em princípio nem em aspectos tecnológicos. 2. Modelagem matemática Um modelo matemático expressa as características essenciais de um objeto ou processo na linguagem de equações e outros meios matemáticos. Um grande impulso para o desenvolvimento da modelagem matemática foi dado pelo advento dos computadores, embora o método em si tenha nascido simultaneamente com a matemática há milhares de anos. modelagem de problemas não lineares matemáticos A modelagem matemática nem sempre requer suporte de computador. Cada especialista profissionalmente engajado em modelagem matemática faz todo o possível para o estudo analítico do modelo. As soluções analíticas (ou seja, representadas por fórmulas que expressam os resultados do estudo por meio dos dados iniciais) costumam ser mais convenientes e informativas do que as numéricas. No entanto, as possibilidades de métodos analíticos para resolver problemas matemáticos complexos são muito limitadas e, via de regra, esses métodos são muito mais complicados que os numéricos. 2 .1 Etapas da modelagem matemática Com o advento dos computadores, o método de modelagem matemática assumiu um lugar de liderança entre outros métodos de pesquisa. Este método desempenha um papel particularmente importante na ciência econômica moderna. O estudo e a previsão de qualquer fenômeno econômico por modelagem matemática permite projetar novos meios técnicos, prever o impacto de certos fatores sobre esse fenômeno, planejar esses fenômenos mesmo na presença de uma situação econômica instável. A construção de um modelo matemático é uma etapa central no estudo ou projeto de qualquer sistema. Toda a análise subsequente do objeto depende da qualidade do modelo. Construir um modelo não é um procedimento formal. Depende muito do pesquisador, de sua experiência e gosto, sempre conta com determinado material experimental. O modelo deve ser suficientemente preciso, adequado e conveniente para uso. Principais etapas da modelagem 1. Apresentação do problema. Determinar o objetivo da análise e as formas de alcançá-lo e desenvolver uma abordagem comum para o problema em estudo. Nesta fase, é necessária uma compreensão profunda da essência da tarefa. Às vezes, não é menos difícil definir corretamente uma tarefa do que resolvê-la. A encenação não é um processo formal, não há regras gerais. 2. O estudo dos fundamentos teóricos e a recolha de informação sobre o objecto do original. Nesta fase, uma teoria adequada é selecionada ou desenvolvida. Se não estiver presente, são estabelecidas relações causais entre as variáveis que descrevem o objeto. Os dados de entrada e saída são determinados, simplificando suposições são feitas. Para construir corretamente um modelo numérico, para obter uma solução ótima aceitável, atenção especial deve ser dada à preparação das informações iniciais, seu processamento nas características técnicas e econômicas do objeto de estudo. A informação como um conjunto de informações sobre o processo e o objeto necessário para a modelagem deve ser representativa, significativa, suficiente, acessível, relevante, tempestiva, precisa, confiável, estável. A figura mostra as informações utilizadas para a modelagem econômica e matemática. É dividido em entrada, saída, primário, secundário, definido, estocástico, indefinido e outros. postado em http://www.allbest.ru/ As informações de entrada de acordo com o método de uso são divididas em dois grupos principais - condicionalmente constante (referência) e variável. Informações condicionalmente permanentes combinam um grande grupo de informações fixas que são usadas repetidamente. As informações deste grupo são utilizadas em modelos na forma de coeficientes normativos, por exemplo, taxas de custo eu-º tipo de recursos de produção de acordo com j - m atividades, taxas de saída eu- º tipo de produto de acordo com j - m tipos de atividade. A informação variável fornece o desenvolvimento e a solução de um problema matemático específico. A informação variável inclui muitos coeficientes formulados para um determinado modelo numérico, levando em consideração condições específicas; tarefas para volumes de produção garantidos (); principalmente informações sobre planejamento técnico e econômico, planos operacionais para processos produtivos, aplicação de recursos, planos financeiros, etc. A informação variável é usada na modelagem, via de regra, uma vez, e então perde suas qualidades e se torna inadequada para trabalhos posteriores. De acordo com o estágio de processamento, as informações primárias e secundárias podem ser distinguidas. A primeira delas surge diretamente no decorrer da atividade do objeto e é registrada na fase inicial, e a secundária é resultado do processamento de informações primárias e pode ser utilizada como dado de entrada para cálculos posteriores, ou para tomada de decisões gerenciais. Em termos de duração, os dados utilizados na modelagem são analisados em termos de um mês, um ano ou vários anos. As informações podem ser agrupadas de acordo com o nível de generalização: dados de indústrias, fazendas, grupos de fazendas, municípios e região. De acordo com o grau de certeza, a produção e a informação econômica se distinguem na forma de valores certos, estocásticos e incertos. Certos indicadores (determinísticos) de processos de produção, via de regra, são constantes e previsíveis. Esses indicadores incluem recursos da terra, áreas de terras agrícolas, máquinas agrícolas e outros. Quantidades estocásticas (aleatórias) incluem tais características que podem ser descritas usando leis de distribuição probabilísticas. Em muitos casos, as séries de rendimentos das culturas em fazendas individuais estão sujeitas a distribuições gama e logaritmicamente normais. Para fazendas com produção agrícola insustentável, o grupo de variáveis aleatórias pode incluir custos, lucros e recursos de mão de obra. A incerteza deve ser entendida como a ausência, incompletude, insuficiência de informação sobre um objeto, processo, fenômeno ou incerteza sobre a confiabilidade da informação. Em alguns casos, informações sobre características incertas podem ser obtidas por meio de julgamento de especialistas. As fontes de informação para o desenvolvimento de um modelo de otimização são relatórios anuais, planos de produção, financeiros e de longo prazo, dados da contabilidade primária de empreendimentos agrícolas, mapas tecnológicos de cultivo e colheita de lavouras e criação de animais, além de diversos livros de referência regulamentar. 3. Formalização. Consiste em escolher um sistema de símbolos e usá-los para escrever a relação entre os componentes do objeto na forma de expressões matemáticas. É estabelecida uma classe de tarefas, à qual pode ser atribuído o modelo matemático resultante do objeto. Os valores de alguns parâmetros nesta fase podem ainda não estar especificados. 4. Escolha do método de solução. Nesta etapa, são definidos os parâmetros finais dos modelos, levando em consideração as condições de operação do objeto. Para o problema matemático obtido, um método de solução é selecionado ou um método especial é desenvolvido. Ao escolher um método, o conhecimento do usuário, suas preferências e as preferências do desenvolvedor são levados em consideração. 5. Implementação do modelo. Tendo desenvolvido um algoritmo, um programa é escrito que é depurado, testado e uma solução para o problema desejado é obtida. 6. Análise das informações recebidas. A solução recebida e esperada é comparada, o erro de modelagem é controlado. 7. Verificação da adequação de um objeto real. Os resultados obtidos pelo modelo são comparados com as informações disponíveis sobre o objeto ou um experimento é realizado e seus resultados são comparados com os calculados. O processo de modelagem é iterativo. Em caso de resultados insatisfatórios das etapas 6. ou 7. é realizado um retorno a uma das etapas iniciais, que poderia levar ao desenvolvimento de um modelo malsucedido. Esta etapa e todas as etapas subsequentes são refinadas, e tal refinamento do modelo ocorre até que resultados aceitáveis sejam obtidos. 2.2 Classificação matemáticaemodelos de esqui 1. De acordo com o nível de conhecimento, os modelos são divididos em: Teórico (leis, princípios, disposições em relação ao objeto de estudo); Empírico, baseado na experiência e utilizando rácios quantitativos. 2. Por agregação, há: modelos macro; Micromodelos. 3. De acordo com o uso do tempo, os modelos são: Dinâmico (movimento no tempo); Estático (fixo). 4. Pela presença de incerteza, há: Determinístico (certo); Estatística (estocástico). 5. Por aplicação específica ou destino são considerados: Equilíbrio; na moda; Otimização (problemas de programação matemática, atingindo o máximo e o mínimo de funções); Simulação (modelos baseados no método de testes estatísticos). 6. De acordo com o uso das informações, os modelos são diferenciados: A priori (informações teóricas); A posteriori (informações experimentais, observacionais); Regulatório; Descritivo. 2.3 Mmétodos atemáticospara resolver problemas ótimos Ao resolver um problema de otimização específico, o pesquisador deve primeiramente escolher um método matemático que leve a resultados finais com o menor custo computacional ou que permita obter a maior quantidade de informações sobre a solução desejada. A escolha de um ou outro método é em grande parte determinada pela formulação do problema ótimo, bem como pelo modelo matemático do objeto de otimização utilizado. Atualmente, os seguintes métodos são usados principalmente para resolver problemas ótimos: 1. Métodos de cibernética econômica incluir análise de sistema; teoria da informação econômica; teoria do controle. 2. Métodos de estatística matemática conter uma correlação; regressão; dispersão; Análise de Fourier, etc. 3. Métodos de economia matemática baseado em econometria; análise de demanda e consumo; teorias de crescimento econômico; a teoria das funções de produção. 4. Método de análise de demanda e consumo inclui a teoria do crescimento econômico; teoria das funções de produção. 5. Métodos para tomar decisões ótimas contêm programação matemática (linear, não linear, dinâmica, problema de transporte). Hospedado em Allbest.ru Documentos SemelhantesO estudo das aplicações econômicas de disciplinas matemáticas para resolver problemas econômicos: o uso de modelos matemáticos em economia e gestão. Exemplos de modelos de programação linear e dinâmica como ferramenta de modelagem econômica. trabalho de conclusão de curso, adicionado em 21/12/2010 Classificação de modelos econômicos e matemáticos. Utilização do algoritmo de aproximações sucessivas na formulação de problemas econômicos no complexo agroindustrial. Métodos de modelagem do programa de desenvolvimento de um empreendimento agrícola. 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