Этапы научного исследования. Основной этап

ЛЕКЦИЯ 4. ЭТАПЫ НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ. ОСНОВНОЙ ЭТАП 1. Источники информации. 2. Описание степень изученности и научной разработанности темы. 3. Работа с научной литературой. 4. Практическая часть. 4.1 Этапы научного исследования в информатике. 4.2 Теоретические и экспериментальные исследования 4.3 Анализ и обоснование экспериментальных данных Вспомним содержание основного этапа: Содержательная основа 1. Изучение теории и истории вопроса, анализ базовых понятий. 2. Исследование опыта решения данной проблемы. Разработка теоретической модели. Поиск форм и методов ее реализации. 3. Реализация теоретической модели. Создание опытного образца и его тестирование. Обобщение и интерпретация экспериментального (практического) материала. Результат: написание теоретической и практической части работы. 1. Источники информации Научным считается издание, содержащее результаты теоретических и (или) экспериментальных исследований, а также научно подготовленные к публикации памятники культуры и исторические документы. Научные издания делятся на следующие виды: монография, автореферат диссертации, препринт, сборник научных трудов, материалы научной конференции, тезисы докладов научной конференции, научно-популярное издание. Монография — научное или научно-популярное книжное издание, содержащее полное и всестороннее исследование одной проблемы или темы и принадлежащее одному или нескольким авторам. Автореферат диссертации — научное издание в виде брошюры, содержащее составленный автором реферат проведенного им исследования, представляемого на соискание ученой степени. Препринт — научное издание, содержащее материалы предварительного характера, опубликованные до выхода в свет издания, в котором они могут быть помещены. Сборник научных трудов — сборник, содержащий исследовательские материалы научных учреждений, учебных заведений или обществ. 1 Материалы научной конференции — научный непериодический сборник, содержащий итоги научной конференции (программы, доклады, рекомендации, решения). Тезисы докладов (сообщений) научной конференции — научный непериодический сборник, содержащий опубликованные до начала конференции материалы предварительного характера (аннотации, рефераты докладов и (или) сообщений). Научно-популярное издание — издание, содержащее сведения о теоретических и (или) экспериментальных исследованиях в области науки, культуры и техники, изложенные в форме, доступной читателю-неспециалисту. Справочное издание — издание, содержащее краткие сведения научного или прикладного характера, расположенные в порядке, удобном для их быстрого отыскания, не предназначенное для сплошного чтения. Это словари, энциклопедии, справочники специалиста и др. Информационное издание — издание, содержащее систематизированные сведения о документах (опубликованных, неопубликованных, непубликуемых) либо результат анализа и обобщения сведений, представленных в первоисточниках, выпускаемое организацией, осуществляющей научноинформационную деятельность, в том числе органами НТИ. Эти издания могут быть библиографическими, реферативными, обзорными. Библиографическое издание — это информационное издание, содержащее упорядоченную совокупность библиографических записей (описаний). Обзорное издание — это информационное издание, содержащее публикацию одного или нескольких обзоров, включающих результаты анализа и обобщения представленных в источниках сведений. Издания могут быть непериодическими, периодическими и продолжающимися. Непериодическое издание выходит однократно, и его продолжение заранее не предусмотрено. Это книги, брошюры, листовки. Книга — книжное издание объемом свыше 48 страниц. Брошюра — книжное издание объемом свыше четырех, но не более 48 страниц. Текстовое листовое издание объемом от одной до четырех страниц называется листовкой. Периодические издания выходят через определенные промежутки времени, постоянным для каждого года числом номеров (выпусков), не повторяющимися по содержанию, однотипно оформленными, нумерованными и (или) датированными выпусками, имеющими одинаковое заглавие. Это газеты, журналы, бюллетени, вестники. Газета — периодическое газетное издание, выходящее через краткие промежутки времени, содержащее официальные материалы, оперативную 2 информацию и статьи по актуальным общественно-политическим, научным, производственным и другим вопросам, а также литературные произведения и рекламу. Журнал — это периодическое текстовое издание, содержащее статьи или рефераты по различным общественно-политическим, научным, производственным и другим вопросам, литературно-художественные произведения, имеющие постоянную рубрикацию, официально утвержденное в качестве данного вида издания. Бюллетени и вестники могут быть периодическими или продолжающимися изданиями. Продолжающиеся издания выходят через неопределенные промежутки времени, по мере накопления материала, не повторяющимися по содержанию, однотипно оформленными и (или) датированными выпусками, имеющими общее заглавие. Бюллетень (вестник) — это периодическое или продолжающееся издание, выпускаемое оперативно, содержащее краткие официальные материалы по вопросам, входящим в круг ведения выпускающей его организации. Электронная библиотека САФУ предоставляет доступ к электронным библиотекам, удаленным сетевым ресурсам, справочно-нормативным системам, профессиональным базам данных по направлению деятельности (рисунки 1,2,3,4). Рисунок 1 – Электронные библиотеки Рисунок 2- Удаленные сетевые ресурсы 3 Рисунок 3 – Справочно-нормативные системы Рисунок 4 – Профессиональные базы данных направления Информатика и вычислительная техника Авторефераты, диссертации на соискание ученой степени можно изучить на сайте ВАК в разделе Объявления о защитах (рисунок 5). Для удобного поиска создана поисковая система, которая включает несколько фильтров. С их помощью можно отсортировать карточки работ по определенным критериям. Поиск на сайте ведется по следующим параметрам: 1. ФИО соискателя – можно ознакомиться со всеми диссертациями человека; 2. Шифр диссертационного совета – формируется список во всем научным трудам, которые рассматриваются конкретным органом; 3. Отрасль науки – появляется перечень работ в выбранной научной области; 4. Название научной работы – можно указать полное наименование или часть ключевых слов; 4 5. Место и дата защиты – пишите название учебного учреждения полностью, выберите период защиты; 6. Специальность – доступен выбор из двухуровневых шифров. Рисунок 5 – Каталог поиска авторефератов и диссертаций В современном мире все больше приобретает значение информация не в бумажном, а в электронном виде. В сети интернет появляется множество данных, в том числе и научных. Ресурсы, предоставляющие доступ к ним также разнообразны (таблица 1). Таблица 1- Научные сетевые ресурсы Название Scirus Google Scholar Science Research Portal Windows Live Academic Описание Научные поисковые системы Универсальная научная поисковая система. Осуществляет полнотекстовый поиск по статьям журналов большинства крупных иностранных издательств (порядка 17 млн. статей), статьям в крупных архивах статей и препринтов, научным ресурсам Internet (более 250 млн. проиндексированных страниц). Поисковая система по научной литературе. Включает статьи крупных научных издательств, архивы препринтов, публикации на сайтах университетов, научных обществ и других научных организаций. Ищет статьи в том числе и на русском языке. Что не маловажно, рассчитывает индекс цитирования публикаций и позволяет находить статьи, содержащие ссылки на те, что уже найдены. Научная поисковая система, осуществляющая полнотекстовый поиск в журналах многих крупных научных издательств, таких как Elsevier, Highwire, IEEE, Nature, Taylor & Francis и др. Ищет статьи и документы в открытых наунчных базах данных: Directory of Open Access Journals, Library of Congress Online Catalog, Science.gov и Scientific News. Научная поисковая система от Microsoft. Предназаначена для поиска научных статей как в открытых источниках, так и в архивах изданий с платным доступом. 5 Infotrieve - artical finder Medline HighWire Press e-Print ArXive ResearchIndex Scientopica SciNet - Science search Информационнпоисковая систеиа "Артефакт" Zentralblatt MATH database EULER search engine MathSearch Directory of Mathematics Pre print and e-Print Servers Поиск статей в более чем 35000 журналах по физике, технике, медицине, юриспруденции и др. Возможен поиск только по какойто определенной области науки. Поиск по статьям медицинской тематики. Созданная национальной медицинской библиотекой США эта база данных включает статьи из более 3900 медицинских и биологических журналов, издающихся в 71 стране мира. Это большое хранилище научных журналов, предоставляющих бесплатный полнотекстовый доступ к своим статьям (968 журналов, 1.39 млн. статей). Данная поисковая система позволяет осуществлять полнотекстовый поиск в этих журналах + поиск в Medline. Лос-Аламосский архив электронных публикаций. Это коллекция копий статей по физике, математике, нелинейной динамике, computer science. Цель создания - свободный обмен научной информацией. Сознательные авторы размещают здесь свои статьи до опубликования, а иногда и вовсе без этого. Содержит поисковую систему по тематическим разделам. Научная поисковая система, индексирующая статьи в PostScript и PDF формате с научных веб-сайтов. Многие статьи (по желанию авторов) доступны для бесплатного скачивания. Кроме полнотекстового поиска по статьям система также осуществляет поиск ссылок на данную публикацию или автора. Научная поисковая система и каталог научных ресурсов. Рекламирует себя как первая из научных поисковых систем. Совмещена с каталогом научных ресурсов. Объемная публичная российская информационная система коллективного пользования, содержащая политическую, коммерческую, юридическую, научную и адресно-справочную информацию. Разработку, поддержку и сопровождение системы осуществляет информационное агентство "Интегрум-Техно", одно из крупнейших российских агентств, интегрирующих информационные ресурсы на основе современных технологий. Обеспечивает эффективный доступ пользователей к информации в режиме on-line в сети Интернет. Специализированные поисковые системы Поиск математических статей начиная с 1931 года. База данных создана Европейским математическим обществом и Гейдельбергской Академией наук. Содержит более 1.8 млн. документов. Поисковая система для математической литературы. Обещает стать крупнейшим поисковиком в этой области. Данные будут предоставлены упоминавшейся выше службой Zentralblatt MATH и рядом других математических библиотек и электронных архивов. Поисковая система, специализирующаяся на сайтах и статьях по математике и статистике. Создана сиднейским университетом. База данных содержит порядка 300 тыс. документов. Каталог ссылок на архивы препринтов и электронных публикаций по математике. Создатели ставят своей целью собрать данные обо всех подобных ресурсах по всему миру. 6 The worldwide search engine of the chemical industry Неофициальный сервер геологического факультета МГ CHAOSBibliography File Search CiteSeer Publications ResearchIndex Поисковая система по химическим ресурсам. Scholar.ru Проект был создан для упрощения поиска документов научной тематики на русском языке, в первую очередь – выполненных в России. Основная цель проекта – сбор информации о свободно скачиваемых научных публикациях. Проект не рассчитан на хранение полных текстов статей в том или ином виде, вместо этого используется база ссылок на тексты документов с информацией о самих публикациях (аннотация, авторы и т. д.) Научные издательства ScienceDirect издательства "Elsevier" ("Эльзевир") — крупнейший в мире электронный ресурс информации по науке, технологии и медицине. Разработан для удовлетворения информационных потребностей научных, образовательных, коммерческих и правительственных организаций. Часть журналов ScienceDirect находятся в свободном доступе. Biological Cybernetics itc. Полнотекстовые журналы издательства Blackwell Publishing охватывают почти все области естественных и общественных наук. Журналы: ЖТФ, Письма в ЖТФ, Физика твердого тела, Физика и техника полупроводников. Имеется поисковая система по заголовкам, авторам и аннотациям статей (без словоформ). Статьи доступны для бесплатного скачивания. Журнал: International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Science and Engineering Каталоги и базы научной информации Крупнейшая в мире единая реферативная база данных, индексирует более 22 000 научно-технических и медицинских журналов примерно 4000 международных издательств. Более 300 журналов на русском языке. В свободном доступе представлен только каталог авторов. Содержит информацию по естественным наукам Elsevier Springer Blackwell Publishers Издательство института Иоффе World Scientific Publishing Scopus Союз образовательных сайтов Ingenta Поисковая система по геологическим сайтам России. В настоящее время проиндексировано более 50 тыс. документов со 127 сайтов. Ищет статьи по нелинейной динамике. Научная поисковая система, индексирующая статьи в PostScript и PDF формате с научных веб-сайтов. Многие статьи (по желанию авторов) доступны для бесплатного скачивания. Кроме полнотекстового поиска по статьям система также осуществляет поиск ссылок на данную публикацию или автора. Библиографическая база данных универсального профиля, включающая описания статей из англоязычных журналов и сборников. Ее наполнение ведется с 1988 года. Объем базы составляет более 13 миллионов записей. 7 Информационное Содержит несколько млрд. документов с глубоким архивом (до 30 агентство Lexis- лет по бизнес-информации и более 200 лет по юридическим англоязычным источникам). Его основы закладывались в Nexis шестидесятые годы прошлого столетия как собрание баз данных для юристов. результат взаимодействия крупнейших мировых Информационная Это информационных агентств Reuters и Dow Jones. Два система Factiva информационных гиганта объединили имеющиеся базы данных и создали колоссальную систему, позволяющую клиентам эффективно искать бизнес-информацию, отслеживать текущие новости о конкурентах и получать обзоры рынков из уникальной коллекции источников. Система предоставляет доступ к оперативным новостям от Dow Jones, Reuters, Associated Press, ИТАР-ТАСС, Прайм-ТАСС и др. региональных агентств. Информация, проходящая по теле- и радио программам (BBC, CNN, ABC, Fox, Эхо Москвы) и электронным СМИ также имеется в этом информационном ресурсе. Информационная Включает две подсистемы Questel (Франция) и Orbit (США). Подсистемы определенным образом специализированы как по корпорация содержанию баз данных, так и по поисковым возможностям и Questel-Orbit языкам общения. Корпорация существует более 20 лет и обеспечивает 35 тыс. потребителей по всему миру. База данных по экономике. Производитель - The American Econlit Economic Association. Реферативная база данных зарубежных изданий по экономике; реферирует более 400 только экономических журналов, а также труды конференций, книги, статьи в коллективных сборниках, диссертации, рецензии. Ведущая англоязычная реферативная научно-техническая база INSPEC данных.. Ресурс создается Лондонским Институтом инженеров по электротехнике (The Institution of Electrical Engineers, IEE) и содержит в настоящее время более 8 млн. записей: рефераты публикаций из более 3500 научных журналов по физике, электронике, информатике, компьютерным технологиям и техническим наукам, почти 2 тыс. материалов научных конференций. База данных по минералогии и кристаллографии. Язык GeoRef английский. Производитель - The American Geological Institute. База данных содержит более 2.2 миллионов библиографических описаний из более чем 3000 журналов и других источников с 1933 г. И охватывает такие области геологии, как минералогия и кристаллография. База данных по сельскому хозяйству и смежным наукам. Язык Agricola английский. Производитель - The U.S. Department of Agriculture's National Agricultural Library 2. Описание степень изученности и научной разработанности темы Теоретическую базу работ, составляют концепции, идеи, теории, которые выдвинуты авторами: 8 основополагающих и современных научных трудов в области информатики, информационных технологий и т.д.;  исследований консалтинговых и аналитических агентств, ИТкомпаний;  современных научно-практических публикаций в рассматриваемой предметной области. При описании теоретической базы исследования следует привести те положения, идеи, концепции, теории, на которые опирается исследование, и сопроводить каждый выделенный компонент указанием авторов научных трудов и других работ. Для этого рекомендуется использовать схему, представленную на рисунке 6.  Рисунок 6 - Схема описания теоретической базы исследования Степень изученности и научной разработанности темы представляет собой краткий обзор и обобщенный анализ известных научных достижений в выбранной области. В нем приводятся все значимые публикации, имеющие отношение к теме исследования, отмечается, какие вопросы раскрыты на текущий момент по проблеме исследования, и что осталось нераскрытым, определяется общее направление собственного исследования автора работы. Основу обзора должны составлять статьи научных журналов и научные монографии, в т.ч. на иностранном языке. Учебники и учебные пособия следует использовать для определения основных терминов и понятий. Описание степени изученности и научной проработанности заканчивается результирующим выводом о том, что именно данная тема ещё не раскрыта или раскрыта частично и не получила должного освещения в специальной литературе, поэтому нуждается в дальнейшей разработке. Таким образом, определяется место собственного исследования в конкретной области знаний. Основные информационные блоки и последовательность их изложения при обосновании актуальности темы и описании степени её изученности и научной разработанности приведены на рисунке 7. 9 Рисунок 7 - Основные информационные блоки и последовательность их изложения при обосновании актуальности темы и описании степени её изученности и научной разработанности При описании степени изученности и научной разработанности темы рекомендуется использовать типовые лексико-синтаксические конструкции, приведенные в таблице 1. Таблица 1. Лексико-синтаксические конструкции, рекомендуемые для употребления при описании степени её степени изученности и научной разработанности Группа Лексико-синтаксические  конструкции, рекомендуемые для употребления при описании степени  изученности и научной  разработанности темы        Примеры Основополагающие научные разработки в области … представлены трудами авторов … Вопросы... подробно освещены в работах авторов… В работах …. отмечается (обосновывается), что… В работах … вопросы… рассматриваются без учета… В работах … указывается, что… , таким образом, можно сделать вывод… При решении проблемы … авторы … приходят к общим выводам .... По вопросам … есть различные мнения. Автор …..считает, что… В то же время автор…. отмечает, что… В работах авторов… рассматриваются подходы к решению проблемы… Вопросам… уделяется незначительное внимание. Рассматривая проблему… , авторы не затрагивают вопросы… В научных трудах и практических рекомендациях не нашли отражения вопросы (проблемы)… , поэтому существует потребность в подготовке (разработке, 10  создании)… В настоящее время вопросы…. мало освещены в теоретических исследованиях и/или практических разработках, что определяет необходимость проведения исследований в области… Пример описания степени изученности и научной разработанности темы "Организация перехода к ИТ-аутсорсингу на предприятии" Концептуальные основы ИТ-аутсорсинга и отдельные аспекты его применения в практике бизнеса рассмотрены в работах российских и зарубежных авторов. Среди них следует отметить труды таких авторов, как: Р. Аалдерс, Ж-Л Бравар, П.Готтштальк, Э. Йордан, С. Клементс, Н. Карр, Д.Хейвуда, Х.СоллиСетер, Э. Спарроу, Е. Г.Аксенов, Б. А.Аникин, И.Г. Альтшулер, С. О.Календжян, Д.М.Михайлов, И. Л. Рудая. Комитетом по стандартам и методологиям аутсорсинга Некоммерческого партнерства "АСТРА" разработан глоссарий ИТаутсорсинга, ведутся работы по созданию унифицированного каталога услуг ИТаутсорсинга. В теоретических и научно-практических исследованиях в области ИТаутсорсинга широко освещаются общие вопросы концепции аутсоринга: различные аспекты понятия ИТ-аутсорсинга, его формы и виды, преимущества и недостатки, основные этапы перехода к ИТ-аутсорсингу, особенности аутсорсингового контракта, приводятся отдельные примеры внедрения ИТаутсорсинга. Однако инструменты, позволяющие обосновать и провести передачу выделенных функций/задач/сервисов внешнему провайдеру, рассмотрены на уровне общих подходов. Конкретные методики для предприятий по организации перехода к ИТ-аутсорсингу не нашли отражения в научных трудах, что определяет потребность в их подготовке и целесообразность проведении исследования в рассматриваемой предметной области. Примеры типовых ошибок, допускаемых студентами при описании степени её изученности, приведены в таблице 2. Таблица 2. Типовые ошибки, допускаемые студентами при описании степени её изученности Группа ошибок Типовые ошибки, допускаемые  студентами при описании степени изученности и научной разработанности темы исследования  Примеры Представленный краткий обзор и анализ известных научных достижений в выбранной области не имеет непосредственного отношения к заявленной теме. Основополагающие научно-прикладные работы выбранной области не рассмотрены. 11   В приведенном описании дается только перечень литературных источников. Анализ раскрытых и нераскрытых вопросов по проблеме исследования отсутствует. Собственное место в проведении исследований не обозначено 3. Работа с научной литературой Научные тексты – главный источник исследовательской работы. Выбор литературы для чтения и изучения – важная составляющая труда исследователя. Можно много прочесть, но сделать работу посредственно, и наоборот – на малом материале выполнить ее блестяще. Выбор и изучение литературы осуществляется в два этапа: 1. Первичное ознакомление и беглое прочтение источника. 2. Глубокое чтение и анализ. При выборе книги или статьи для чтения целесообразно установить степень сложности источника. Это определяется по количеству непонятных, малознакомых и незнакомых терминов, наличию неясных положений и утверждений, сложной конструкции предложений. Определив степень сложности, можно более рационально спланировать изучение источников, начав с более легких для понимания и постепенно переходя к более трудным. Последними, как правило, бывают теоретические тексты, менее сложны – методические, т. е. эмпирические, описательные. Целесообразно начать чтение с той научной литературы, в которой интересующая вас проблема представлена более широко или даже целиком. Она даст общее представление о теме и вопросах, ее касающихся. Вторичное чтение литературы – чтение более медленное, продуманное, глубокое, с обязательным конспектированием, к тому же целенаправленное и ведущееся по плану, составленному в соответствии с задачами исследования и планом написания работы. Подбор литературы следует проводить, учитывая: - жанр (монография, статья, тезисы, методические разработки); - предметную тематику; - период издания (издания прошлых лет, новые и новейшие); - авторские научные школы. Нельзя переписывать и пересказывать «своими словами» чужие тексты и выдавать за свои. Содержание источника следует обрабатывать и в таком виде использовать в собственном тексте. Это делается с помощью различных теоретических методов, преимущественно методов анализа. Последний предполагает декомпозицию текста, выделение согласно виду анализа его 12 отдельных элементов и установление связей между ними, определение среди них ведущего, системообразующего. Метод деконструкции заключается в возможности изменять последовательность высказываний автора, отбирать нужный материал и включать его в свой текст с указанием источника, сочетать его с высказываниями других исследователей и давать свою интерпретацию. Этот метод основан на праве читателя и пользователя толковать и оценивать текст согласно своим взглядам и потребностям, не искажая авторский вариант. Этот метод чаще всего применяют студенты. Аксиоматический метод – построение авторского текста на основе некоторых положений изучаемого научного текста, принятых как аксиоматические. Так, студент использует терминологию исходных текстов, идеи, законы, которыми затем руководствуется, приняв их за аксиомы и не обозначая авторства. Этот текст общеизвестных и общепринятых положений дополняется своим материалом – различного рода анализом оценкой. Этот метод тоже часто используется студентами. Метод апперципирования состоит в простом дополнении используемого и принятого за аксиомы знания из какого-либо источника своим, непосредственно связанным с данной темой. Апперцепция – это зависимость собственных суждений от принятых за основу знаний. Этот метод чаще всего используется при формировании «ясуждений». Дескриптивный метод – описание изучаемого явления, процесса, качества с помощью слов-дескрипторов, наиболее точно их представляющих в науке. Дескрипторы – это опорные слова, выражающие основное смысловое содержание изучаемого явления. Диахронический метод предполагает изучение каких-либо идей, научных школ в их историческом появлении, становлении и развитии. Чаще всего применяется при описании исторического материала, написании исторических глав и параграфов. Аспектный анализ – это рассмотрение научного текста под каким-нибудь конкретным углом зрения, через призму какой-либо определенной теории или идеи, на основе какого-либо учения. Он реализуется, когда научный материал интерпретируется с учетом определенных проблем практики. Герменевтический анализ – метод выявления скрытых, неявных смыслов авторского текста. Например, установление мировоззренческих взглядов автора, о которых он прямо не заявляет в тексте работы, выявление исторически верных смыслов используемых автором терминов и понятий, отнесение его научных идей к каким-либо научным школам. Применяя именно такой анализ, можно получить 13 новую информацию для своей работы – собственную, которая и составит научную новизну исследования. Контент-анализ – метод, выявляющий в научном тексте употребление тех или иных терминов-понятий и их устойчивых сочетаний, частоту и сочетаемость их с другими понятиями. Он уместен при анализе переписки ученых, дневников, альбомов детей, а также самих научных статей и книг. Он позволяет определять направленность личности, ее ценности и отношения, научные предпочтения. Критический анализ – метод выявления сильных и слабых сторон научного текста; в студенческих работах чаще всего применяется в единстве с диахроническим методом при оценке вклада ученых в разработку того или иного вопроса. Комплексный анализ – межпредметный, т. е. рассмотрение одного и того же предмета исследования в разных науках. Концептуальный анализ – анализ научного текста в ракурсе определенной концепции или теории, а также поиск концептуальных основ проведенного автором исследования и полученных им выводов. Проблемный анализ – анализ нерешенной, находящейся в стадии исследования проблемы. Он предполагает ее постановку и интерпретацию, при этом еще нет либо определенных методов ее исследования, либо адекватного и достаточного фактологического материала, либо отсутствует единый подход к ней. Системный анализ – рассмотрение предмета исследования, по возможности, во всех его внутренних и внешних связях и зависимостях. С его помощью можно рассматривать предмет исследования в статике, условно выделив его из практики и даже дистанцируясь от нее, лишь на одном теоретическом материале. Сравнительный анализ – метод сопоставления и выявления общих и различных признаков, свойственных двум или более объектам исследования (идей, подходов, решений и др.). Феноменологический анализ – анализ какого-либо крупного явления, процесса, системы как феномена науки и научное описание его состава и наиболее общих характеристик. С его помощью собираются, условно говоря, все знания, которые получены в науке при исследовании таких явлений. Кроме этих методов изучения теоретического материала научных текстов есть и другие. Например, структурный, обзорный, обобщающий, функциональный анализ и т. д. Иногда нужно разработать свои методы и опробовать их в работе. Помимо прочего, можно воспользоваться и иными видами анализа, среди которых: 14 - акцентуация (более глубокое рассмотрение одного вопроса); - актуализация (восстановление значимости забытого материала); - алгоритмизация (нахождение общих правил построения исследования); - идеализация (выделение наивысших и наилучших качеств и состояний предмета исследования); - моделирование (создание собственной концепции понимания и объяснения предмета исследования) и др. Выбор метода изучения теоретического текста основывается на постановке четкой цели исследования и самого анализа, на понимании специфики рассматриваемого текста, на владении техникой того или иного вида анализа. Анализ и уяснение теоретического материала – трудоемкий процесс. Исследователь должен, прежде всего, разобраться в основных понятиях своего исследования, провести «операцию», называемую «анализом базовых понятий». К примеру, тема работы «Разработка компонента для реализации нейронной сети». В теоретической части надо проанализировать такие понятия: модели нейронов, персептрон, многослойная нейронная сеть, нормализация данных, метод обратного распространения ошибки. Типичные ошибки, допускаемые обучающимися при написании теоретической части исследования: 1. Эклектическое стыкование непереработанных отрывков из разных источников, чаще всего без указания авторов. При этом одинаковые подходы к данному вопросу могут даваться как различные, так как обучающийся за отличающимся внешним речевым оформлением идей не видит их содержательной однозначности. 2. Сплошное цитирование или пересказ тех или иных подходов без анализа и обобщения. Этот вариант несколько лучше предыдущего хотя бы тем, что не является бездумным плагиатом. Однако это очень примитивный уровень работы над состоянием проблемы в науке. 3. Смешанное изложение: в теоретической и практической частях излагается то, что позаимствовал обучающийся в литературных источниках, и тут же приводятся иллюстрации из наблюдений реального процесса. Такой подход растворяет собранный практический материал. Кроме того, далеко не всегда совпадают идея и ее иллюстрация, так как такое доказательство чужих идей надо делать очень осторожно и после всестороннего анализа, как теоретических аспектов изучаемой проблемы, так и собственного опыта и его интерпретации. 4. Теоретическое изложение материала, в котором ни одна идея не подтверждается конкретными примерами и их трактовкой самими авторами. 5. При составлении плана работы выделяются мелкие вопросы проблемы, по которым нельзя набрать достаточный для полновесного параграфа материал 15 или из-за их дробности, или из-за неразработанности. Тогда глава содержит 7-8 параграфов, многие из которых содержат по одной, полторы, две страницы. Полноценный по объему параграф, как правило, содержит 5-8 страниц. 6. Несоразмерность частей работы: теоретическая – 50-60 страниц, а практическая – 7-10; или один параграф – 5 страниц, а другой – 20. 7. Большой объем теоретической части, когда она составляет до 70-80 страниц текста. Это чаще всего свидетельствует о неумении обучающегося анализировать, отбирать и группировать материал. В теоретической части работы необходимо осветить и проанализировать имеющийся практический опыт, представленный в публикациях периодической печати или специальных изданиях. 4. Практическая часть Информатика триедина и представляет собой, с одной стороны, фундаментальную научную дисциплину, с другой стороны, прикладную научную дисциплину, с третьей – область практической деятельности человечества. Объединяющими эти три стороны информатики являются следующие ее объекты (предметы) изучения, исследования, создания или использования: а) собственно информация; б) информационные модели, процессы, технологии, средства, структуры, ресурсы, отношения с другими “информационными” объектами (включая субъекты) Вселенной. В общем виде предметами (объектами) исследования (внимания) информатики как науки являются познание, изучение сущности и закономерностей строения, функционирования, поведения, развития указанных выше объектов (предметов) исследования. Целями изучения информатики, как и любой другой фундаментальной науки, являются познание, описание, объяснение и предсказание (на основе выявленных ею законов, закономерностей и построенных теорий) сущности, свойств, особенностей и закономерностей строения и “жизни” предметов (объектов) исследования по отношению к объектам (предметам) ее изучения. Целью и объектом исследования информатики как прикладной науки является разработка теоретических основ создания и эффективного применения информационных моделей, технологий, систем, других информационных средств и ресурсов. Наконец, предметами (объектами) информатики как области практической деятельности человечества являются разработка, изготовление, выпуск и разностороннее эффективное использование информационных моделей, 16 технологий, систем, ресурсов, услуг, а также получение, изучение, анализ, передача, использование информации в нужном объеме, заданного качества, в требуемые сроки при минимальной себестоимости. С другой стороны, информатику можно рассматривать с точки зрения решаемых в ней задач, предметов, областей и методов исследования. Тогда ее укрупненно можно считать состоящей из следующих четырех частей: формальной, технической, технологической и прикладной, которые, в свою очередь, как подсистемы делятся на отдельные взаимосвязанные, пересекающиеся, недостаточно четко очерченные, отделяемые друг от друга части (рис. 8). Формальная информатика изучает и разрабатывает прежде всего теоретические основы сущности, закономерностей информации, теорию и практику методов и средств моделирования объектов разной природы, выявления, представления, запоминания, использования знаний; сбора, обработки, анализа и интерпретации данных, обнаружения закономерностей, распознавания образов; управления, диагностики, предсказания поведения и проектирования объектов; алгоритмизации и программирования и т.д. Техническая информатика занимается теорией и практикой создания, применения и сопровождения аппаратных (технических) средств информатики – средств вычислительной и измерительной техники, связи, оргтехники, техники сбора, обработки, анализа и интерпретации данных и т.п. В определенном смысле на стыке технической информатики с формальной находится программирование, а технической и прикладной информатики – информационные системы. Технологическая информатика включает в себя информационные технологии решения различных теоретических и прикладных исследовательских и практических задач, технологии отдельных компонентов информатики в целом, причем технологии как фундаментальные и прикладные научные дисциплины и как реально действующие области деятельности, технологические процессы и обеспечивающие их средства. Прикладную информатику составляют научные дисциплины и области практической деятельности, занимающиеся исследованием закономерностей функционирования, основами построения, разработкой и применением информационных систем различного назначения, рассмотрением информационных процессов в природе и обществе, их сущности, структур и закономерностей, возможностей модификации и применения, а также появления и развития новых интегрированных научных фундаментальных и прикладных дисциплин, таких как биокибернетика, бионика, биогеоценология и др. 17 Рисунок 8 - Условное изображение структуры информатики: - формальная информатика; - технологическая информатика; - техническая информатика; - прикладная информатика Рассматривая информатику с точки зрения методов ее исследования, в ней можно выделить следующие методы: естественнонаучные, аксиоматические (математические), инженерные, эмпирические (экспериментальные), информационные, системные, изобретательские, моделирующие, эвристические и др. По основным группам операций информационных технологических процессов можно выделить сбор, обработку, анализ, интерпретацию и применение информации. С точки зрения прикладных задач и обеспечивающих их средств, технологий в информатике можно выделить следующие задачи: гносеологические (познавательные, исследовательские), логостические (обучающие), управленческие, производственные, коммуникационные, сервисные и обеспечивающие их функционирование. Эти задачи, в свою очередь, делятся на подзадачи, зачастую имеющие самостоятельное значение. Например, из управленческих можно выделить такие задачи, как планирование, регулирование, учет, прогнозирование, контроль, принятие решений, исполнение и т.п., из исследовательских – диагностика, генезис, прогнозирование, моделирование, познание, из производственных – проектирование, изготовление, испытание, сопровождение, маркетинг и т.д. Наконец, среди средств информатики, обеспечивающих функционирование подсистем информационных систем (ИС), можно выделить следующие: аппаратные (технические), математические, программные, лингвистические, информационные, технологические, логостические, метрологические, организационно-экономические, правовые (юридические), эргономические. Рассмотрим эти средства (подсистемы) на примере информационных систем. Средства аппаратного (технического) обеспечения – это комплекс технических средств сбора, обработки, анализа, интерпретации и применения данных и информации, используемых для функционирования ИС. Средства математического обеспечения – это совокупность средств модельного (различные модели, в том числе математические) и алгоритмического (методы, алгоритмы, правила и т.п.) обеспечения, позволяющих выполнять формализацию и решение задач согласно назначению ИС. Средства программного обеспечения – комплекс взаимосвязанных системных и прикладных программ регулярного применения, которые управляют работой технических средств и других подсистем в требуемых 19 режимах, реализующих решение функциональных задач (обеспечивающих функционирование подсистем), а также осуществляют взаимодействие человека со всеми средствами ИС. Средства лингвистического обеспечения – совокупность языковых средств и трансляторов, используемых для повышения эффективности функционирования ИС и обеспечивающих общение человека с другими подсистемами ИС. Средства информационного обеспечения – совокупность всех унифицированных систем (баз, массивов) данных (переменных, постоянных и полупостоянных), документов, единой системы классификации, кодирования, методологии построения и управления ими, схем информационных потоков, необходимых для выполнения ИС своих функций. Средства технологического обеспечения – совокупность методических и руководящих материалов, охватывающих общесистемные методики, руководящие материалы, нормативно-справочные документы, стандарты, инструкции, приемы, методы и вспомогательные средства для выполнения всех операций технологического процесса постановки и решения задач пользователя с помощью ИС, а также устанавливающих состав, правила отбора и эксплуатации ИС. Средства логостического обеспечения – совокупность знаний, примеров, задач, методик и т.п., обеспечивающих обучение пользователя умению работать и приобретение им первоначальных навыков работы с ИС. Средства метрологического обеспечения – совокупность стандартов, методик и средств тестирования, определения работоспособности ИС, точности и достоверности получаемых с ее помощью результатов. Средства организационно-экономического обеспечения – совокупность: а) методов и средств, регламентирующих взаимодействие пользователя и работников с подсистемами ИС и между собой в процессе разработки и эксплуатации ИС; б) экономических параметров, методов организации исследования производства, технологического процесса и труда с использованием ИС, схем взаимодействия задач функционирования системы объект – ИС – субъекты – пользователи, определяющих эффективность, достижение объектом и/или субъектом заданных целей при применении ИС; в) документов, устанавливающих порядок, форму выдачи, требования к документальному оформлению выходных результатов ИС. Средства правового обеспечения – совокупность правовых норм и нормативных документов, определяющих юридический статус и функционирование ИС и юридически регламентирующих правила, порядок получения, преобразования и использования результатов, вырабатываемых 20 ИС и в ИС. Средства эргономического обеспечения – совокупность методов и средств, создающих оптимальные условия для эффективного взаимодействия пользователя с различными подсистемами ИС. 4.1 Этапы научного исследования в информатике В зависимости от используемых методов последовательность этапов исследования может быть различной. Так, при применении информационного подхода схема исследования приведена на рисунке 9, моделирования – рисунок 10,11, аксиоматических методах исследования – рисунок 12, теории решения изобретательских задач (ТРИЗ) – рисунок 13, системных методах исследования – рисунок 14, естественнонаучных методах – рисунок 15, инженерных методах – рисунок 16. 21 Рисунок 9 - Схема исследования в информационном подходе 22 Рисунок 10 -Укрупненная схема исследования моделирования физического объекта (стадия идентификации) 23 Рисунок 11- Окончание (стадия исследования объекта по модели: работа с моделью и перенос полученных по ней результатов на объект) 24 Рисунок 12 - Схема исследования в аксиоматических методах исследования Рисунок 13 Схема исследования, реализующего теорию решения изобретательских задач (ТРИЗ) 25 Рисунок 14 - Схема исследования в системных методах исследования 26 Рисунок 15 - Схема исследования в естественнонаучных методах исследования Рисунок 16 - Схема исследования в инженерных методах 4.2 Теоретические и экспериментальные исследования Теоретические исследования могут предшествовать экспериментальным исследованиям или завершать их. В первом случае, на этом этапе осуществляется формализация предметной области, выдвижение рабочей гипотезы, построение моделей исследуемого объекта. При исследовании систем, на этом этапе может проводиться проектирование систем. Затем проводятся экспериментальные исследования. После завершения теоретических и экспериментальных исследований проводится общий анализ полученных результатов, осуществляется сопоставление гипотезы с результатами экспериментов. В результате анализа расхождений уточняются теоретические модели. В случае необходимости проводятся дополнительные эксперименты. В ряде случаев порядок проведения исследования меняется. Случается, что теоретический и экспериментальный этапы научного исследования меняются местами. Тогда эксперимент может предшествовать теоретической части. Такая последовательность характерна для поисковых исследований, когда теоретическая база является недостаточной для выдвижения гипотез. В таком случае теория призвана обобщать результаты экспериментальных исследований. Целью теоретических исследований является выделение в процессе синтеза знаний существенных связей между исследуемым объектом и внешней средой, обобщение и объяснение результатов эмпирического исследования, выявление общих закономерностей и их формализация. Задачами теоретического исследования являются: - обобщение результатов исследования; нахождение общих закономерностей путем обработки и интерпретации опытных данных; - расширение результатов исследования на ряд подобных объектов без повторения всего объема исследований; изучение объекта, недоступного для непосредственного исследования; - повышение надежности экспериментального исследования объекта (обоснования параметров и условий наблюдения, точности измерений). Теоретическое исследование завершается формированием теории, необязательно связанной с построением ее математического аппарата. Теория проходит в своем развитии различные стадии от качественного объяснения и количественного измерения процессов до их формализации, и в зависимости от стадии может быть представлена как в виде качественных правил, так и виде математических соотношений. При определении понятий математической модели и моделирования нужно исходить из общих понятий. Моделирование представляет собой воспроизведение определенных свойств и связей исследуемого объекта (или объектов, порождающих явления, процессы) в другом, специально созданном объекте - в модели с целью их более тщательного изучения. Поскольку при моделировании в большинстве случаев имеют дело с частичным сходством или аналогией между оригиналом и моделью, то для описания процесса моделирования наиболее существенное значение имеют понятия и методы теории подобия и аналогии, которые опираются на понятие гомоморфизма. С этой точки зрения модель можно определить как такую систему объектов (материальных или идеальных), отношения между которыми гомоморфно отображают отношения между объектами оригинала. В научном познании используют концептуальные, или понятийные, модели. Математическая модель – это разновидность концептуальной знаковой модели, так как, во-первых, выражает с помощью идей понятий, теорий некоторые существенные свойства и отношения оригинала; вовторых, выступая как математическое описание действительности либо как интерпретация некоторой абстрактной системы, - она в известной мере замещает оригинал и служит для изучения последнего; в-третьих, исследование математической модели любого типа дает не просто новую информацию, а информацию, отличающуюся значительно большей точностью, ясностью и надежностью, которая присуща математическому методу. Но для этого, конечно, необходимо, чтобы сама модель была правильно построена. Построение математических моделей скорее искусство, чем регламентируемая деятельность. Но определенные эвристические принципы, рекомендации, последовательности фаз создания модели, ее анализа и проверки – могут помочь в достижении этой цели. Первая фаза начинается с установления существенных для изучаемого объекта или процесса свойств, отношений и закономерностей, которые должны быть выделены, абстрагированы от всех второстепенных, случайных, несущественных факторов и моментов, затрудняющих исследование. Вторая фаза математического моделирования сводится к формированию найденных на первом этапе качественных зависимостей на точном количественном языке математики, используя все теории и методы современной математики. Поскольку в самом начале исследования математическая модель выступает как некоторая гипотеза, то дальнейший шаг в исследовании состоит в тщательной разработке этой гипотезы. Третья фаза связана с логикоматематическим анализом принятой модели, когда сначала математическая модель проверяется на противоречивость, а затем – из нее выводятся различные следствия. Четвертая фаза математического моделирования связана с интерпретацией полученных следствий с помощью известного эмпирического материала. И последняя, пятая фаза состоит в проверке полученных ранее эмпирически интерпретируемых следствий путем сопоставления их с результатами наблюдения или специально поставленного эксперимента. Построение математической модели должно удовлетворять двум важнейшим, но противоречивым критериям: быть адекватной, но достаточно простой. Математические модели, если классифицировать их по разным основаниям, бывают: поведенческие и структурные, эвристические и прогностические, функциональные, однозначные (динамические) и вероятностные (стохастические). Математическая модель может выступать как описание и как интерпретация. Играя в познании разную роль, эти два понятия математической модели дополняют друг друга. Когда в естествознании и других науках применяются математические методы, то математическая модель выступает как описание реальных свойств и отношений мира, при анализе же формальных систем она служит для правильной интерпретации. В новейших системных исследованиях роль математического моделирования настолько велика, что нередко общую теорию систем отождествляют с теорией, разрабатывающей принципы математического моделирования сложных систем. Единство процессов, протекающих в неживой материи биосферы, процессов биотического характера и процессов общественного развития, их взаимное влияние и обусловленность требуют сегодня по-иному взглянуть на смысл и цели исследовательской деятельности и предъявляют новые требования к методам этих исследований. Одно из них – этот развитие принципов организации междисциплинарных системных исследований, позволяющих связывать в единое целое исследования разной природы. В этих условиях метод математических моделей приобретает особое значение, это не только способ исследования, но и язык, позволяющий преодолеть эффект «вавилонской башни» в тех исследованиях, которые ведут специалисты разных направлений. Система моделей начинает играть роль архитектурного проекта, каркаса всего исследования. Она позволяет сформулировать требования к объему и уровню детализации информации, выявить лакуны в наших знаниях, направления главных усилий и т.д. В этой ситуации очень важно стремиться к общему уровню математического описания. Математическое моделирование является необходимой предпосылкой математического (вычислительного) эксперимента. Для моделирования необходимо создать модель и провести ее исследование. Перед созданием модели требуется конкретизировать цели моделирования. После исследования надо выполнить анализ результатов моделирования. Процесс создания модели проходит несколько стадий. Он начинается с изучения системы и внешних воздействий, и завершается разработкой или выбором математической модели или программы для ЭВМ, если моделирование будет проводиться с ее помощью. Некоторые математические модели могут быть исследованы без применения средств вычислительной техники. Моделирование на ЭВМ предполагает наличие следующих укрупненных этапов: - формулирование цели моделирования; - разработки концептуальной модели; - разработки математической модели; - выбора метода моделирования; - выбора средств моделирования; - разработки программной модели; - проверки адекватности и корректировки модели; - планирования экспериментов на ЭВМ; - моделирования на ЭВМ; - анализа результатов моделирования. Узловыми задачами моделирования являются: - проверка адекватности модели, - построение и преобразование алгоритмических моделей, - упрощение и усложнение изучаемых моделей, - повышение точности и достоверности результатов моделирования, - обеспечение возможности исследования и получения характеристик для классов моделей, - организация направленных вычислительных экспериментов, - возможности структурного анализа моделей и т.д. Перечисленные этапы вытекают из общей методологии моделирования систем. При моделировании различных систем трудоемкости одних и тех же этапов могут быть разными. В процессе моделирования конкретной системы могут иметь место некоторые изменения технологии. В частности, может быть заранее предопределен метод моделирования или выбрано конкретное             средство моделирования. Математическая модель окажется настолько простой, что не потребуется проведения машинных экспериментов, разработка программной модели исключит необходимость создания математической модели. В качестве программных средств моделирования систем могут быть использованы процедурно-ориентированные алгоритмические языки, проблемно-ориентированные языки или автоматизированные системы моделирования (такие как Anylogic, GPSS). Проверка адекватности проводится в том или ином виде, начиная от разработки концептуальной модели и кончая анализом результатов. Проверка адекватности модели системе заключается в анализе ее соразмерности с исследуемой системой, а также равнозначности системе. Адекватность моделей проверяется путем: проверки законов, справедливых для изучаемых моделей, либо путем соответствия структуры математической и машинной модели, соответствия поведения моделируемой и реальной системы, правильности интерпретации результатов. На практике оценка адекватности обычно проводится путем экспертного анализа разумности результатов моделирования. Можно выделить следующие виды проверок: проверка моделей элементов (в сомнительных случаях следует детализировать элемент или провести дополнительный анализ); проверка модели внешних воздействий (принятые предположения, аппроксимации и гипотезы необходимо оценить математическими методами); проверка концептуальной модели функционирования системы (выявляются ошибки постановки задачи); проверка формализованной и математической модели; проверка способов измерения и вычисления выходных характеристик (выявляются ошибки решения); проверка программной модели (анализируется соответствие операций и алгоритмов функционирования программной и математической модели, приводятся контрольные расчеты при типовых и предельных значениях переменных, выявляются инструментальные ошибки программирования), проверка соответствия поведения моделируемой и реальной системы, проверка правильности интерпретации результатов. Экспериментальные исследования продолжают теоретический этап. Эксперимент как поставленный научно опыт, является наиболее сложной и трудоемкой частью исследования. Его цели могут быть различными, поскольку зависят они от характера всего исследования, а также последовательности его проведения. Перед организацией экспериментальных исследований разрабатываются задачи, выбираются методика и программы эксперимента. Его эффективность существенно зависит от выбора средств измерений. При решении этих задач необходимо руководствоваться инструкциями и ГОСТами. Принимаемые методические решения формулируются в виде методических указаний на проведение эксперимента. После разработки методик исследования составляется рабочий план, в котором указываются объем экспериментальных работ, методы, техника, трудоемкость и сроки. Постановка и организация эксперимента определяется его назначением. Эксперименты различаются по способу формирования условий (естественных, искусственных), по целям исследования (преобразующие, констатирующие, контролирующие, поисковые, решающие), по организации проведения (лабораторные, натурные, производственные и т.п.), по структуре изучаемых объектов (простые, сложные), по характеру внешних воздействий на объект исследования (вещественные, энергетические, информационные), по характеру взаимодействия средств экспериментального исследования с объектом исследования (обычный, модельный), по типу моделей (материальный, мысленный), по контролируемым величинам (пассивный, активный), по числу варьируемых параметров (однофакторный, многофакторный), по средствам исследования (математический, физический и. т.п.) и.т.п. В научных исследованиях по информатике особая роль отводится математическому эксперименту. Математический (вычислительный) эксперимент – это метод наиболее совершенного мысленного экспериментирования с моделями сложных реальных процессов и технических систем, выраженных на языке математики, имеющей своей целью проверку эмпирических обобщений, гипотез, теорий в науке и эвристическое выявление некоторых закономерностей природы, и достигающий своей цели посредством ЭВМ и математических моделей. Математический эксперимент подобен математическому моделированию тем, что здесь также идет построение математической модели, затем нахождение приближенного численного метода решения задачи, программирование, расчет на ЭВМ, анализ и интерпретация результатов, полученных в ходе исследования построенной математической модели. Математический эксперимент отличается от математического моделирования тем, что на этом он не кончается, а в случае неудовлетворительного результата все расчеты вновь повторяются, но уже с новой моделью, пока не будет найдена математическая модель, наилучшим образом описывающая исследуемые процессы. То есть математический эксперимент – это эксперимент над моделями. Цели моделирования достигаются путем исследования разработанной модели. Исследования заключаются в проведении экспериментов, в результате которых определяются выходные характеристики системы при разных значениях управляемых переменных параметров модели. Эксперименты следует проводить по определенному плану. Особую важность приобретает планирование экспериментов при численном и статистическом имитационном моделировании на ЭВМ. Это обосновывается большим числом возможных сочетаний значений управляемых параметров, а каждый эксперимент проводится при определенном сочетании значений параметров. При ограниченных вычислительных и временных ресурсах обычно не представляется возможным провести все эксперименты. Возникает необходимость в выборе определенных сочетаний параметров и последовательности проведения экспериментов. Это называется стратегическим планированием. Разработка плана начинается на ранних этапах создания модели, когда выявляются характеристики качества и параметры, с помощью которых предполагается управлять качеством функционирования системы. Эти параметры называют в теории планирования экспериментов факторами. Затем выделяются возможные значения количественных параметров и варианты качественных (функциональных) параметров. Их называют уровнями. Если число факторов велико, то для проведения исследований системы используется один из методов составления плана по неполному факторному анализу. Эти методы хорошо разработаны в теории планирования экспериментов. Особую важность приобретает тщательное планирование экспериментов при исследовании нестационарных систем в связи с необходимостью существенного увеличения общего количества экспериментов. Совокупность методов уменьшения длительности машинного эксперимента при обеспечении статистической достоверности результатов имитационного моделирования получила название тактического планирования. Вычислительный эксперимент объединяет в себе две составляющие: - аналитическую, - имитационную. Первая связана с реализацией выявленных закономерностей объекта в цифровой модели, и проведением вычислительных операций. Вторая связана с имитацией неизученных сторон объекта, и имитацией внешней взаимодействующей среды объекта. Организация экспериментов носит итеративный характер. По мере проведения имитационных и аналитических экспериментов алгоритмически цифровая модель объекта (явления, системы) уточняется и порождает ряд новых экспериментов и анализы с обработкой результатов. Математический эксперимент играет важную роль как принципиально новый метод научного познания, занимающий промежуточное место между классическим дедуктивным и классическим экспериментальным методом исследования, сочетающий теорию и практику, дедукцию и индукцию. 4.3 Анализ и обоснование экспериментальных данных После завершения теоретических и экспериментальных исследований проводится общий анализ полученных результатов, осуществляется сопоставление гипотезы с результатами эксперимента. В результате анализа расхождений уточняются теоретические модели. В случае необходимости проводятся дополнительные эксперименты. Этот этап подразумевает необходимость сравнения теоретического и экспериментального этапов научного исследования для окончательного подтверждения гипотезы и дальнейшего формулирования выводов и вытекающих из нее следствий. Иногда результат бывает и отрицательным, тогда гипотезу приходится отвергать. Анализ результатов моделирования позволяет уточнить множество информативных параметров модели, что может привести к существенному изменению первоначального вида концептуальной модели; позволяет найти функциональные зависимости характеристик и параметров, что иногда дает возможность создать аналитические модели системы, или определить весовые коэффициенты критерия эффективности. Результатом научных исследований являются новые научные знания. Научное знание – это продукт специализированной, профессиональной формы человеческой деятельности, которая предполагает существование особой цели его приложения, а также применение научных методов. Методологические требования к научному знанию – быть объективным, доказательным, точным, принципиально критичным, ориентированным на адекватное постижение реальности. Важнейшими способами обоснования полученного знания являются: - многократные проверки результатов исследования наблюдениями и экспериментами; - обращение к статистическим данным, которые получены разными учеными независимо друг от друга. При обосновании теоретических концепций обязательными являются следующие требования: - непротиворечивость; - соответствие эмпирическим данным; - возможность описывать известные явления; - способность предсказывать новые явления, факты. Обоснованность результатов исследования достигается: - базированием на строго доказанных и корректно используемых выводах фундаментальных и прикладных наук, положения которых нашли применение в работе; - комплексным использованием известных, проверенных практикой теоретических и эмпирических методов исследования; - указанием на то, что решение ряда новых задач стало возможным благодаря известным достижениям определенных научных дисциплин и не противоречит их положениям, а методики согласуются с опытом их создания и дальнейшего совершенствования; устранением противоречий между теоретическими положениями, развитыми исследователем и известными законами эволюции науки, техники, знания. Обоснованием результатов с помощью известных процедур проектирования, методов поиска технических решений, а также физического и математического моделирования; - проверкой теоретических положений и новых решений, идей экспериментальными исследованиями, которые должны быть метрологически обеспечены; - сопоставлением результатов эксперимента и испытаний, проведенных исследователем, с известными экспериментальными данными других исследователей по тем же проблемам. Необходимая полнота решения проблемы достигается с помощью экспериментальной проверки теоретических положений исследования, а также согласованностью собственных экспериментальных данных с экспериментальными данными других исследователей. Достаточность решения заключается в согласованности полученных исследователем экспериментальных данных с известными теоретическими положениями других авторов и с обоснованными и согласованными теоретическими решениями, полученными лично. Истинным (верным) считается то, что получено с помощью корректных логических выводов и доказательств, подтверждено корректным физическим и/или машинным экспериментом, а также принципиально другими вариантами решений.