Chia sẻ:
Tính hệ thống trong khoa học là gì?
các Khoa học có hệ thống Nó đề cập đến thực tế là kiến thức khoa học không bị phân tán, mà thống nhất. Đây là một phần của tập hợp và chỉ có ý nghĩa trong mối quan hệ được thiết lập với các phần tử của tập hợp đó.
Khoa học, mặt khác, là một quá trình có hệ thống và logic để khám phá cách mọi thứ hoạt động trong vũ trụ.
Nó cũng là cơ thể của kiến thức được tích lũy thông qua những khám phá về tất cả mọi thứ trong vũ trụ.
Theo nghĩa này, các giải thích được cung cấp bởi khoa học được cấu trúc có hệ thống. Những điều này phản ánh trật tự và sự hài hòa hiện diện trong thực tế.
Kích thước của khoa học có hệ thống
Khoa học có hệ thống cho phép kiến thức khoa học được phân biệt với kiến thức khác.
Điều này không có nghĩa là các dạng kiến thức khác hoàn toàn không có hệ thống, nhưng so sánh, nó thể hiện mức độ hệ thống cao hơn.
Điều này áp dụng cho kiến thức về cùng một chủ đề, không áp dụng cho bất kỳ lĩnh vực kiến thức nào được lựa chọn tùy ý.
Bây giờ, các chiều nhất định có thể giải thích tính hệ thống này trong khoa học.
Mô tả
Trong các ngành khoa học chính thức, như logic hay toán học, mức độ hệ thống cao đạt được thông qua các mô tả cơ bản về đối tượng nghiên cứu của họ.
Các đối tượng này được đặc trưng bởi một hệ thống các tiên đề hoàn chỉnh và độc lập về mặt logic với nhau.
Mặt khác, các khoa học thực nghiệm sử dụng phân loại (phân loại) hoặc định kỳ (phân tách theo giai đoạn hoặc giai đoạn) làm tài nguyên cho mô tả.
Giải thích
Nói chung, các môn học lịch sử sử dụng tường thuật để giải thích tại sao một số sự kiện hoặc quá trình xảy ra, mặc dù các câu chuyện có thể chứa các yếu tố lý thuyết hoặc liên quan đến pháp luật.
Họ làm điều này một cách có hệ thống, ví dụ, cẩn thận, không loại trừ những giải thích thay thế có thể.
Trong khoa học thực nghiệm, các mô tả đã có một số khả năng giải thích. Ngoài ra, các lý thuyết được trình bày rằng làm tăng vô cùng bản chất hệ thống của khoa học do tiềm năng của nó để cung cấp các giải thích thống nhất.
Dự đoán
Một số thủ tục dự đoán có thể được phân biệt, mặc dù không phải tất cả các môn học dự đoán.
Trường hợp đơn giản nhất đề cập đến các dự đoán dựa trên tính thường xuyên của dữ liệu theo kinh nghiệm.
Khi được sử dụng trong khoa học, dự đoán thường phức tạp hơn nhiều so với các trường hợp hàng ngày.
Bảo vệ kiến thức
Khoa học rất coi trọng kiến thức của con người liên tục bị đe dọa bởi lỗi lầm.
Điều này có thể có một số nguyên nhân: giả định sai lầm, truyền thống cố thủ, mê tín, ảo tưởng, định kiến, thành kiến và những người khác. Khoa học có cơ chế phát hiện và loại bỏ các nguồn lỗi này.
Trong các lĩnh vực khác nhau của khoa học, có nhiều cách để bảo vệ tuyên bố của bạn. Trong các ngành khoa học chính thức, chẳng hạn, họ loại bỏ lỗi bằng cách cung cấp một bài kiểm tra cho bất kỳ tuyên bố nào không phải là tiên đề hoặc định nghĩa..
Mặt khác, trong các ngành khoa học thực nghiệm, dữ liệu thực nghiệm đóng vai trò ưu việt trong việc bảo vệ các yêu sách tri thức.
Kết nối dịch
Kiến thức khoa học có nhiều mối liên hệ rõ ràng hơn với các kiến thức khác hơn là trên tất cả, kiến thức hàng ngày.
Ngoài ra, có những khu vực nhất thời giữa nghiên cứu khoa học và các hoạt động liên quan hướng nhiều hơn vào mục đích thực tế
Lý tưởng toàn vẹn
Khoa học làm cho những nỗ lực không ngừng để cải thiện và mở rộng tích lũy kiến thức. Đặc biệt là khoa học tự nhiên hiện đại, đã đăng ký một sự tăng trưởng vượt trội, về phạm vi chính xác.
Thế hệ tri thức
Khoa học có hệ thống trong việc có mục tiêu kiến thức đầy đủ và có hệ thống để đạt được mục tiêu này.
Anh ta không ngừng nỗ lực cải thiện một cách có hệ thống dữ liệu hiện có và có được dữ liệu mới, khai thác các nhóm kiến thức khác cho mục đích riêng của anh ta và có cơ hội hệ thống để cải thiện kiến thức của anh ta.
Đại diện kiến thức
Kiến thức khoa học không chỉ là một tập hợp lộn xộn được cấu trúc nhờ vào kết nối nhận thức nội tại của nó.
Một đại diện kiến thức thích hợp phải tính đến cấu trúc nội bộ này.
Tóm lại, tính hệ thống có thể có một số chiều. Điều đặc trưng của khoa học là sự quan tâm lớn hơn trong việc loại trừ các giải thích thay thế có thể, việc xây dựng chi tiết hơn đối với dữ liệu dựa trên các dự đoán, sự quan tâm lớn hơn trong việc phát hiện và loại bỏ các nguồn lỗi, trong số những thứ khác.
Do đó, các phương pháp được sử dụng không phải là duy nhất cho khoa học, nhưng phải hấp dẫn hơn nhiều với cách áp dụng các phương pháp.
Tài liệu tham khảo
- Rodríguez Moguel, E. A. (2005). Phương pháp nghiên cứu. Tabasco: Đại học Juárez Autónoma de Tabasco.
- Bradford, A. (2017, ngày 4 tháng 8). Khoa học là gì? Trong, Khoa học sống. Truy cập ngày 12 tháng 9 năm 2017, từ lifecience.com.
- Ávalos González, M A. et al. (2004). Phương pháp luận của các ngành khoa học. Jalisco: Phiên bản ngưỡng.
- Hoyningen-Huene, P. (2008). Tính hệ thống: Bản chất của khoa học. Trong Philosophia số 36, trang. 167-180.
- Andersen, H. và Hepburn, B. (2016). Phương pháp khoa học. Bách khoa toàn thư Stanford. E. N. Zalta (chủ biên). Truy cập ngày 12 tháng 9 năm 2017, từ plato.stanford.edu.