体系的な科学は、科学的知識が分散しますが、統一されていないことを意味します。これらはセットの一部であり、そのセットの要素と確立された関係でのみ意味があります。
科学は、宇宙において物事がどのように機能するかを発見するための体系的かつ論理的なプロセスです。新しい知識を発見するために、科学者と研究者は一連のステップを踏みます。質問、調査、仮説、実験、データ分析および結論。
科学はまた、宇宙のすべてのものについての発見を通じて蓄積された知識の集まりでもあります。この意味で、科学が提供する説明は体系的に構成されています。これらは、現実に存在する秩序と調和を反映しています。
科学における体系性の次元
科学的方法のステップ：質問、調査、仮説の策定、実験、データ分析、結論
科学の体系学では、科学知識を他のタイプの知識と区別することができます。これは、他の形式の知識が完全に非体系的であるという意味ではありませんが、比較すると、より高度な体系性を示します。
これは、同じ主題に関する知識に適用され、任意に選択された知識領域には適用されません。
さて、特定の側面が科学におけるこの体系性を説明することができます。
説明
論理学や数学などの正式な科学では、研究対象の基本的な説明を通じて高度な体系性が達成されます。
これらのオブジェクトは、公理の完全かつ論理的に独立したシステムによって特徴付けられます。
一方、経験科学では、分類（分類）または期間化（段階または段階による分離）を説明のリソースとして使用します。
解説
一般的に、歴史的な学問は物語を使用して、特定のイベントまたはプロセスが発生した理由を説明しますが、ストーリーには理論的または法律関連の要素が含まれる場合があります。
彼らは体系的な方法でこれを行います。たとえば、可能な代替説明を除外しないように注意してください。
実証科学では、説明にはすでに説明力があります。さらに、統一された説明を提供する可能性があるため、科学の体系性を大幅に高める理論が提示されます。
予測
すべての分野が予測するわけではありませんが、いくつかの予測手順を区別できます。最も単純なケースは、経験的データの規則性に基づく予測です。
科学で使用する場合、予測は通常、日常の場合よりもはるかに複雑です。
知識主張の防御
科学は人間の知識が常にエラーによって脅かされていることを非常に真剣に考えています。
これにはいくつかの原因が考えられます：誤った仮定、根深い伝統、迷信、幻想、偏見、偏見など。科学には、これらのエラーの原因を検出して排除するためのメカニズムがあります。
科学のさまざまな分野で、あなたの主張を守る方法があります。たとえば、フォーマルサイエンスでは、公理でも定義でもないステートメントの証明を提供することで、エラーを排除します。
一方、経験科学では、経験データは知識の主張を守る上で卓越した役割を果たします。
認識的接続
科学的知識は、とりわけ日常的な知識よりも、他の知識とより明確に結びついています。
さらに、科学的研究と関連する活動の間には、より現実的な目的に向けられた移行領域があります。
誠実さの理想
科学は知識体系を改善し拡大するために常に努力しています。特に、現代の自然科学は、範囲と精度の両方において、目覚しい成長を遂げています。
知識の生成
科学は、完全な知識の目標を持つことで体系的であり、この目標を達成することで体系的です。
既存のデータを体系的に改善して新しいデータを取得するために常に動いています。独自の目的で他の知識体系を利用し、体系的にその知識を向上させる機会を強制します。
知識表現
科学的知識は単に散らかった集合体ではなく、固有の認識論的つながりのおかげで構造化されています。
知識を適切に表現するには、この内部構造を考慮する必要があります。
つまり、系統性にはいくつかの側面があります。科学の特徴は、可能な代替説明を除外する際の最大の注意、予測の基になっているデータに関する最も詳細な説明、特にエラーの原因の検出と排除における最大の注意です。 。
したがって、使用される方法は科学に固有のものではありませんが、方法を適用する方法についてははるかに注意する必要があります。
参考文献
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