Методы теоретического познания

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Кафедра философии и политологии

Контрольная работа

на тему: Методы теоретического познания

Выполнил:

Данилюк А.С.

Проверил:

Петров В.П.

Нижний Новгород, 2013 год



Оглавление

Введение

1. Методы теоретического познания

2. Абстрагирование

3. Методы анализа и синтеза

4. Индукция и дедукция

5. Идеализация

6. Метод аналогий

7. Моделирование

8. Аксиоматический метод

9. Системный метод

Заключение

Библиография



Введение

Человечество всегда стремилось к приобретению новых знаний. В наше время развитие цивилизации требует компетентности и доброй воли людей. Развитие человека невозможно без познания.

Теория познания или гносеология - это раздел философии, в котором изучаются природа познания и его возможности, отношение знания к реальности, выявляются условия достоверности и истинности познания (от греческого “gnosis”- знание и “logos”- учение, «учение о знании»).

Познание и знание различаются как процесс и результат.

Познание - это общественно-исторический, аккумулятивный (накопительный) процесс получения и совершенствования знаний о мире, в котором живет человек.

Термин «знание» употребляют в трех смыслах:

1. способности, умения, навыки, которые базируются на осведомленности о том, как что-либо сделать;

2. любая познавательно значимая информация;

3. особая познавательная единица, гносеологическая форма отношения человека к действительности, существующая наряду и во взаимосвязи с практическим отношением.

Процесс познания весьма многогранен, как многогранна и общественная практика. Во-первых, познание различается своей глубиной, уровнем профессионализма, использованием источников и средств. Поэтому выделяют обыденное и научное познание.

Обыденные знания не являются результатом профессиональной деятельности и присущи в той или иной мере любому индивиду. Научные знания являются результатом специализированной профессиональной деятельности, называемой научным познанием. Теорию научного познания называют эпистомологией. Научное познание как профессиональный вид общественной деятельности осуществляется по определенным научным каналам, принимаемым научным обществом. Структура научного познания включает в себя:

- объект познания;

- субъект познания;

- знание как результат и метод исследования.

Субъект познания - это тот, кто его реализует, т. е., творческая личность, формирующая новое знание.

Объект познания - это фрагмент действительности, оказавшийся в фокусе внимания исследователя. Т. е., объектом познания является то, что исследуется ученым: электрон, клетка, семья и т. д.

Объектом исследования могут быть как явления и процессы объективного мира, так и субъективный мир человека: образ мышления, психическое состояние, общественное мнение.

Объект познания всегда объективен в отличие от собственных представлений о нем исследователя. Иногда в гносеологии вводится еще дополнительный термин «предмет познания», под которым подразумевают определенный срез или аспект объекта познания.

Две ступени познания.

В недалеком прошлом считалось, что познание имеет две ступени:

1. чувственное отражение действительности;

2. рациональное (разумное) отражение действительности.

Затем, когда все больше прояснялось, что у человека чувственное в ряде моментов пронизывается рациональным, стали приходить к мнению, что уровнями познания являются эмпирические и теоретические, а чувственное и рациональное - это способности, на базе которых формируется эмпирическое и теоретическое знание.



1. Методы теоретического познания

Методы познания:

- абстрагирование;

- анализ и синтез;

- индукция и дедукция;

- идеализация;

- аналогия;

- формализация;

- моделирование;

- методы гипотез и аксиом;

- системный метод и подход и др.

2. Абстрагирование

Сущность абстрагирования состоит в мысленном отвлечении от несущественных свойств, отношений и связей в объекте и между ними при одновременной фиксации отдельных сторон, аспектов этих предметов в соответствии с целями познания и задачами исследования, конструирования и преобразования.

Результатом процесса абстрагирования будут абстракции - понятия естественного языка и понятия науки.

Метод абстрагирования включает два момента:

1. Сначала производится отделение существенного от несущественного, наиболее важного в познавательной задаче;

2. Затем производится замещение некоторого объекта идеальной или материальной природы, подвергающегося изучению, другим, менее богатым свойствами, имеющим ограниченное число параметров и характеристик.

Следует заметить, что операция абстрагирования может применяться как к реальным, так и к абстрактным объектам, которые сами уже были результатом предшествующего абстрагирования. При этом мы как бы удаляемся от конкретности и богатства свойств исходного объекта, обедняем его. Но иначе мы не смогли бы охватить широкие классы объектов и их общую сущность, взаимосвязь, форму, строение и т. п.

Роль полученной в итоге абстракции состоит в том, что она позволяет в познании назвать казавшиеся ранее разными предметы (объекты) одним именем, заменить сложное простым, классифицировать многообразие по общим признакам, то есть выйти в итоге к обобщению, а, значит, к закону.

Науке известны:

1) абстракция отождествления, при которой образование понятий происходит путем объединения многих объектов и их аспектов в особый класс;

2) изолирующая абстракция, когда производится выделение какого-либо свойства или отношения, связанного с объектом, обозначение их определенным термином и придание ему статуса самостоятельности (например, твердость, упругость, электропроводность, растворимость, устойчивость и т. п.);

3) абстракция конструктивизации, когда, отвлекаясь от неопределенности границ в свойствах объектов, как бы огрубляют действительное, реальное, благодаря чему получают возможность сформулировать некоторые законы, понять реальное в первом приближении, при этом в итоге дальнейшего движения мысли исходное упрощение снимается;

4) в специальных науках существуют свои, специальные виды абстракции. Так, в математике и логике - это абстракция актуальной бесконечности и потенциальной осуществимости, в кибернетике - "черного ящика" и др.

Они обладают особыми чертами и в то же время сходными свойствами с перечисленными выше видами абстракции.



3. Методы анализа и синтеза

Обратимся к методам анализа и синтеза.

Анализ - это мысленное разделение интересующего нас объекта или его аспектов на отдельные части с целью их систематического изучения. В их роли могут выступать отдельные материальные или идеальные элементы, свойства, отношения и т. д.

Синтез - мысленное соединение ранее изученных элементов в единое целое. Из приведенных определений уже видно, что это взаимно предполагающие и дополняющие друг друга методы.

В зависимости от степени исследованности, глубины проникновения в сущность объекта или его аспектов применяются анализ и синтез различного рода или вида:

- прямой, или эмпирический анализ и синтез, которые пригодны на стадии первого, еще поверхностного ознакомления с объектом исследования и его аспектами, особенно при изучении сложного объекта;

- возвратный, или элементарно-теоретический анализ и синтез, которые пригодны для постижения моментов, сторон, аспектов сущности, овладения определенными причинно-следственными зависимостями;

- структурно-генетический анализ и синтез, которые позволяют выделять в объекте исследования самое главное, центральное, решающее, ведущее к развертыванию объекта в целое, они охватывают генетические связи, их целые цепочки, ведут к полноте охвата частей и их содержания или к целостному видению и описанию объекта.

Анализ и синтез тесно связаны друг с другом: анализ подготавливает синтез, синтез завершает анализ.

Они связаны и с другими методами. Так, возвратный анализ и синтез связаны с сравнением, наблюдением, измерением, экспериментом, индукцией и дедукцией, другими методами. Такой анализ предполагает абстрагирование от несущественного.

Оба метода - следствие философского положения о том, что целое по своим свойствам суть иное качество, чем его части, что оно больше суммы частей, но оно все же ограничено ими. Несомненно, анализ занимает важное место в изучении объектов материального мира. Но он составляет лишь первый этап процесса познания.

Анализ и синтез с успехом используются и в сфере мыслительной деятельности человека, т. е., в теоретическом познании. Но и здесь, как и на эмпирическом уровне познания, анализ и синтез - это не две оторванные друг от друга операции.

По своему существу они - как бы две стороны единого аналитико-синтетического метода познания.

4. Индукция и дедукция

Индукция и дедукция - следующие два метода - подобно предыдущим парные и взаимодополняющие.

Они занимают особое положение в системе научных методов и включают в себя применение чисто формальных логических правил умозаключения и вывода - дедуктивного и индуктивного. Начнем с разъяснения смысла индукции.

Индукция (от лат. inductio - наведение, побуждение) есть умозаключение, которое приводит к получению общего вывода на основании частных посылок. Другими словами, это есть движение нашего мышления от частного к общему.

Индукция широко применяется в научном познании. Обнаруживая сходные признаки, свойства у многих объектов определенного класса, исследователь делает вывод о присущности этих признаков, свойств всем объектам данного класса. Наряду с другими методами познания, индуктивный метод сыграл важную роль в открытии некоторых законов природы (всемирного тяготения, атмосферного давления, теплового расширения тел и др.). Индукция, используемая в научном познании (научная индукция), может реализовываться в виде следующих методов:

1. Метод единственного сходства (во всех случаях наблюдения какого-то явления обнаруживается лишь один общий фактор, все другие - различны, следовательно, этот единственный сходный фактор есть причина данного явления);

2. Метод единственного различия (если обстоятельства возникновении какого-то явления и обстоятельства, при которых оно не возникает, почти во всем сходны и различаются лишь одним фактором, присутствующим только в первом случае, то можно сделать вывод, что этот фактор и есть причина данного явления);

3. Соединенный метод сходства и различия (представляет собой комбинацию двух вышеуказанных методов);

4. Метод сопутствующих изменений (если определенные изменения одного явления всякий раз влекут за собой некоторые изменения в другом явлении, то отсюда вытекает вывод о причинной связи этих явлений);

5. Метод остатков (если сложное явление вызывается многофакторной причиной, причем некоторые из этих факторов известны как причина какой-то части данного явления, то отсюда следует вывод: причина другой части явления - остальные факторы, входящие в общую причину этого явления).

Родоначальником классического индуктивного метода познания является Ф. Бэкон.

Но он трактовал индукцию чрезвычайно широко, считал ее важнейшим методом открытия новых истин в науке, главным средством научного познания природы.

На самом же деле вышеуказанные методы научной индукции служат главным образом для нахождения эмпирических зависимостей между экспериментально наблюдаемыми свойствами объектов и явлений.

Дедукция (от лат. deductio - выведение) есть получение частных выводов на основе знания каких-то общих положений. Другими словами, это есть движение нашего мышления от общего к частному, единичному. Но особенно большое познавательное значение дедукции проявляется в том случае, когда в качестве общей посылки выступает не просто индуктивное обобщение, а какое-то гипотетическое предположение, например новая научная идея.

В этом случае дедукция является отправной точкой зарождения новой теоретической системы. Созданное таким путем теоретическое знание предопределяет дальнейший ход эмпирических исследований и направляет построение новых индуктивных обобщений.

Получение новых знаний посредством дедукции существует во всех естественных науках, но особенно большое значение дедуктивный метод имеет в математике.

Оперируя математическими абстракциями и строя свои рассуждения на весьма общих положениях, математики вынуждены чаще всего пользоваться дедукцией. И математика является, пожалуй, единственной собственно дедуктивной наукой.

В науке Нового времени пропагандистом дедуктивного метода познания был видный математик и философ Р. Декарт.

Но, несмотря на имевшие место в истории науки и философии попытки оторвать индукцию от дедукции, противопоставить их в реальном процессе научного познания, эти два метода не применяются как изолированные, обособленные друг от друга.

Каждый из них используется на соответствующем этапе познавательного процесса.

Более того, в процессе использования индуктивного метода зачастую «в скрытом виде» присутствует и дедукция.

Обобщая факты в соответствии с какими-то идеями, мы тем самым косвенно выводим получаемые нами обобщения из этих идей, причем далеко не всегда отдаем в себе в этом отчет. Кажется, что наша мысль движется прямо от фактов к обобщениям, т. е., что тут присутствует чистая индукция. На самом же деле, сообразуясь с какими-то идеями, иначе говоря, неявно руководствуясь ими в процессе обобщения фактов, наша мысль косвенно идет от идей к этим обобщениям, следовательно, тут имеет место и дедукция.

Можно сказать, что во всех случаях, когда мы обобщаем, сообразуясь с какими-либо философскими положениями, наши умозаключения являются не только индукцией, но и скрытой дедукцией.

Подчеркивая необходимую связь индукции и дедукции, Ф. Энгельс настоятельно советовал ученым: «Индукция и дедукция связаны между собой столь же необходимым образом, как синтез и анализ. Вместо того, чтобы односторонне превозносить одну из них до небес за счет другой, надо стараться каждую применять на своем месте, а этого можно добиться лишь в том случае, если не упускать из виду их связь между собой, их взаимное дополнение друг другом».

5. Идеализация

Для целей научного познания, конструирования, проектирования и преобразования широко используются так называемые "идеальные объекты". Они не существуют в действительности, принципиально не реализуются на практике, но без них невозможно теоретическое знание и его приложения. К их числу относятся точка, линия, число, абсолютно твердое тело, точечный электрический заряд, заряд вообще, идеальный газ, абсолютно черное тело и многие другие.

Науку без них нельзя представить. Мысленное конструирование таких объектов называется идеализацией.

Чтобы идеализация протекала успешно, необходима абстрагирующая деятельность субъекта, а также другие мыслительные операции: индукция, синтез и др.

При этом мы ставим себе следующие задачи:

- мысленно лишаем реальные объекты некоторых свойств;

- наделяем (мысленно) эти объекты определенными нереальными предельными свойствами;

- именуем полученный объект.

Чтобы выполнить эти задачи прибегают к многоступенчатому абстрагированию.

Например:

- отвлекаясь от толщины реального предмета, получают плоскость;

- лишая плоскость одного измерения, получают линию;

- лишая линию единственного ее измерения, получают точку и т. п.

Заметим, что абстрагирование от любого из свойств есть обязательно приписывание ему противоположного свойства, причем прежнее отбрасывается, иначе мы не получим идеального объекта.

Большое значение имеет вопрос о правомерности тех или иных идеализаций. Оправдать идеализацию путем непосредственного созерцания реального объекта трудно, не всегда помогают и измерения.

Правомерность идеализации доказывается применимостью на практике той теории, которая создана на базе одной или нескольких идеализаций, включая заимствованные и ранее созданные.

Любая идеализация верна лишь в определенных пределах. Так, представление об идеальной жидкости (без вязкости и не сжимаемости), пригодное в гидростатике, непригодно при анализе движения твердых тел в ней, так как здесь при решении задач существенны вязкость и турбулентность.

6. Метод аналогий

В науке, особенно в астрономии вместе с космологией, в физике, в бионике и др., многие построения возникли на основе аналогий, которые прокладывают потом дорогу как моделированию, так и различным научным гипотезам. Это такой метод познания, когда из сходства некоторых признаков, аспектов у двух или более объектов делают вывод о сходстве других признаков и свойств этих объектов.

Построим аналогию. Известно, что Солнце - рядовая звезда нашей Галактики, в которой порядка 100 миллиардов таких звезд. У этих светил много общего: огромные массы (до 100 масс Солнца), высокая температура, определенная светимость, спектр излучения и т. д.

У них есть спутники - планеты. По аналогии с нашей солнечной системой ученые делают вывод, что кроме нашей, в Галактике есть еще обитаемые миры, что мы не одиноки во Вселенной.

Примеры подобных рассуждений можно продолжить. Но не в них дело. Важно, что метод аналогий прокладывает дорогу к моделированию как более сложному методу.

Заметим вместе с тем, что аналогия не дает абсолютной достоверности вывода: в ней всегда есть элемент догадки, предположения. И только опыт и практика могут вынести окончательный приговор той или иной аналогии.

7. Моделирование

Моделирование - мощный эффективный метод применяется на теоретическом уровне, он, опирается на предыдущие методы.

Различают:

- аналоговое моделирование, когда оригинал и модель описываются одинаковыми математическими уравнениями, формулами, схемами и т. п. Таким путем может быть представлена как гипотеза, так и закон, которые выступают предварительно качественно в виде простых отношений. В науке и технике часто поступают именно так;

- сложнее - знаковое моделирование. Здесь в роли моделей, - заместителей реальных объектов, - служат числа, схемы, символы и др. Собственно, и технический проект в значительной своей части выражается именно таким способом. Но этот вид моделирования получает дальнейшее свое развитие благодаря математике и логике в виде логико-математического моделирования. Здесь операции, действия с вещами, процессами, явлениями, свойствами и отношениями замещены знаковыми конструкциями, структурой их отношений, выражением на этой основе динамики объектов, их функций и др.

Еще одним шагом вперед стало развитие модельного представления информации на компьютерах (компьютерное моделирование). Построенные здесь модели опираются на дискретное представление информации об объектах. Открывается возможность моделировать в режиме реального времени, строить виртуальную реальность.

Для успеха моделирования необходимо наличие и таких форм знания как язык (термины) науки, гипотеза, закон, теория.

Но прежде рассмотрим аксиоматический метод.

8. Аксиоматический метод

Это - метод организации наличного знания в дедуктивную систему. Он широко применяется в математических дисциплинах.

При применении этого метода ряд идей, ранее доказанных или очевидных, простых вводится в основы теории в виде исходных положений (в рамках данной теории они не доказываются).

В математике их называют аксиомами, в теоретической физике и химии - "началами" или принципами. Все остальное знание - все теоремы, все законы и следствия - выводятся из них по определенным логическим правилам (по дедукции).

Утверждение аксиоматического метода в науке связывают с появлением знаменитых "Начал" Евклида. Но элементы аксиоматики встречались и раньше.

С развитием науки этот метод проникает в разные науки из математики и логики, где он главенствует. Примерами таких наук и теорий будут также аналитическая механика (у Лагранжа, Гамильтона, Герца и др.), теория электромагнитного поля Максвелла, теория относительности и др.

Достоинства аксиоматического метода состоят в следующем. Аксиоматизация требует точного определения используемых понятий и строгости рассуждений. Она упорядочивает знание, исключает из него ненужные элементы, устраняет двусмысленность и противоречия, позволяет по-новому взглянуть на прежде достигнутое знание в рамках определенной теоретической системы.

Правда, применение этого метода ограничено. В не математических науках такой метод играет лишь вспомогательную роль. Но и в рамках математики он тоже имеет определенные границы.

В выяснении этого вопроса выдающуюся роль сыграла доказанная К. Гёделем теорема о принципиальной неполноте развитых формальных систем знания. Суть ее в том, что в рамках данной системы можно сформулировать такие утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть без выхода данной аксиоматизированной системы (в метатеорию). Для всей математики такую роль играет арифметика. Результат Гёделя привел к краху иллюзии математиков о всеобщей аксиоматизации математики.

9. Системный метод

Системный метод и системный подход появились в арсенале человеческого знания и деятельности в XX веке благодаря в первую очередь Л. фон Берталанфи, австрийскому биологу-теоретику (с 1949 г. жил и работал в США и Канаде), оформилась в "Общую теорию систем" (ОТС). Развитие этой теории бурно протекало, начиная с 50-х гг. XX века.

Однако в зрелом виде, еще в самом начале нашего века, эти идеи (как и идеи кибернетики) изложил в своей всеобщей организационной науке "тектологии" русский ученый А.А. Богданов (Малиновский). Сейчас происходит буквально второе открытие работ Богданова. Ранее идеи системности развивались не как универсальные, а как частные идеи, относящиеся к организации знания, к математическим объектам (в теориях множеств, групп), объектам механики.

Большую роль в XX веке сыграли работы французских структуралистов - биологов, этнографов и лингвистов. Все же главный стержень системных идей создали работы биологов и философская концепция, ведущая традицию из глубокой древности.

Существует многообразие видов систем:

1) по форме - это централистские и ацентрические (звездные);

2) по природе - материальные и идеальные, включая информационные, косные и живые, природные и искусственные (вроде технических и др.);

3) по видам движения - вещественные и полевые, в том числе физические, химические, биологические и социальные;

4) по взаимосвязи с окружением - изолированные и открытые;

5) по активности - активные и пассивные;

6) по функциям - моно- и многофункциональные;

7) по структуре и количеству - неорганизованные (хаотичные, вроде газов) и организованные, а также малые и большие, простые и сложные;

8) по направленности - нецелевые (подчиненные естественным законам или инвариантам, вроде минералов, жидкостей, планет, алгоритмические и имеющие естественно возникшие программы, вроде машин, биологических организмов и т. п.) и целевые (как человек и общество);

9) по обусловленности - вероятностные (связанные со случайностью) и жестко детерминированные, и др.

Система и её актуальная среда противостоят друг другу и взаимодействуют, абсолютно изолированных систем не бывает.

В силу этого любая система внешне ограничена, в том числе по ресурсам. Кроме того, она всегда локализована в пространстве и времени, имеет четкие или нечеткие границы жизнедеятельности. Бесконечно больших и вечных систем не бывает: все истинные системы имеют верхние пределы по количеству компонентов, числу уровней, сложности, по разнообразию свойств, то есть они всегда внутренне ограничены.

Рассмотрим простые и сложные системы.

Простейшая система состоит как минимум из двух элементов, компонентов вообще, объединенных в целое каким-либо отношением, связью, как, например, протон и электрон в атоме водорода. Но свойства возникшего целого резко отличаются от свойств элементов. Система - это новое, иное качество, не равное сумме свойств ее элементов.

О сложных системах. Важнейшей проблемой науки конца XX века, переходящей в XXI век, является проблема описания и объяснения механизмов существования, изменения, сохранения свойств, упадка и гибели (катастроф) сложных систем, особенно обладающих собственным поведением (так называемых "бихевиоральных систем"). К их числу относятся все живые организмы, их сообщества и биосфера в целом, человек и его различные группы и объединения (народы, государства и др.), а также гибридные (смешанные) системы вроде био- и гео- систем, человек/машинных, экономических, экологических и др. систем. Все они - открытые системы, обладающие собственным поведением, основанном на вещественном, энергетическом и информационном обмене со средой. Это - иерархические по структуре образования.

Им присущи прямые и обратные связи, управление, функциональность, самоорганизация, отражение, память, адаптивность, избирательность, направленность, агрессия в среду и обмен со средой, другие свойства.

Познание систем, начиная с их простоты и сложности, других характеристик, согласно У.Р. Эшби, связано прямо со способностями человека воспринимать, хранить в памяти и перерабатывать поступившие сигналы, которые оцениваются в нервной системе человека и оформляются в осмысленную информацию.

Оно связано с возможностями его инструментальных средств, а также с целями и задачами познания, конструирования, планирования и действий. В этой связи находится оценка человеком таких характеристик систем как их величина и масштабы, количество компонентов, простота и сложность, степень интенсивности качеств, свойств и процессов, трудность или легкость действий, быстрота и медленность, и др.

Субъективность восприятия получаемой при этом информации несомненна, как несомненна относительность, а также неоднозначность понимания подобных характеристик. Но несомненна при этом и эвристическая сила сопоставления, аналогий, анализа, вероятностных методов и статистики, гипотез, других методов.

В целом, имеются системные формализмы, которые развивали многие ученые. Они обладают огромной эвристической силой. Системный подход раскрывает нам как бы пространства возможных состояний систем и возможных действий. Это - общенаучный метод и подход, такой, какой развивает синергетика (как общая теория самоорганизации), или кибернетика (как общая теория управления и связи в живых организмах, технических системах, обществе и их объединениях, которая опирается на информационные технологии).



Заключение

Подводя итог проведенной работе можно сказать, что существуют различные точки зрения на проблемы, рассмотренные выше. Это связано с различным пониманием этих проблем разными авторами использованной литературы.

В ходе работы я попыталась выбрать наиболее распространенные методы теоретического познания, а также точки зрения на рассмотренные проблемы, разобрав каждый метод конкретно.

Каждая наука использует различные методы, которые зависят от характера решаемых в ней задач.

Однако своеобразие научных методов состоит в том, что они относительно независимы от типа проблем, но зато зависимы от уровня и глубины научного исследования, что проявляется прежде всего в их роли в научно-исследовательских процессах.

Иными словами, в каждом научно-исследовательском процессе меняется сочетание методов и их структура.

Благодаря этому возникают особые формы (стороны) научного познания, важнейшими из которых являются эмпирическая, теоретическая и производственно-техническая.

Эмпирическая сторона предполагает необходимость сбора фактов и информации (установление фактов, их регистрацию, накопление), а также их описание (изложение фактов и их первичная систематизация).

Теоретическая сторона связана с объяснением, обобщением, созданием новых теорий, выдвижением гипотез, открытием новых законов, предсказанием новых фактов в рамках этих теорий. С их помощью вырабатывается научная картина мира и тем самым осуществляется мировоззренческая функция науки.

Производственно-техническая сторона проявляет себя как непосредственная производственная сила общества, прокладывая путь развитию техники, но это уже выходит за рамки собственно научных методов, так как носит прикладной характер.

К сказанному остается добавить, что любой метод сам по себе - еще не предопределяет успеха в познании тех или иных сторон материальной действительности. Важно еще умение правильно применять научный метод в процессе познания.



Библиография

1. П.В. Алексеев, А.В. Панин. Теория познания и диалектика. Москва, Высшая школа. М.: 2000, стр. 389.

2. Голубинцев В.О., Данцев А.А., Любченко В.С. «Философия для технических вузов» Ростов н/Д.: 2001 Феникс.

3. Крюков В.В. Философия: Учебник для студентов технических ВУЗов. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006.

4. «Философия» под. ред. Кохановского В.П. Ростов-н/Д.: 2000, стр. 488.

5. В.В. Ильин. Теория познания. Эпистемалогия. Москва. Изд-во МГУ, 1974.

6. Маркс К., Энгельс Ф., Соч. Т-12, 13, 20, стр. 580.

7. Субботин А.Л. Проблемы логики научного познания. М.: 1964, стр. 365.

8. Васильев С.А. Логика и методология науки. М.: 1967, стр. 133.

9. Мостепаненко М.В. Философия и методы научного познания Л.: 1972.

10. Спиркин А.Г. «Основы философии» М.: 1988, стр. 311.

Размещено на Allbest.ru