15887

Возрастающая роль философии в современной науке и университетском образовании

Научная статья

Логика и философия

И.А. Ланцев д. физ.мат. н. проф. Новгородский государственный университет им. Ярослава Мудрого О ВОЗРАСТАЮЩЕЙ РОЛИ ФИЛОСОФИИ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ И УНИВЕРСИТЕТСКОМ ОБРАЗОВАНИИ Кризис человека образования и культуры составляет основное содержание эпохи в

Русский

2013-06-18

119.11 KB

6 чел.

И.А. Ланцев, д. физ.-мат. н., проф.

Новгородский государственный университет

им. Ярослава Мудрого

О ВОЗРАСТАЮЩЕЙ РОЛИ ФИЛОСОФИИ В СОВРЕМЕННОЙ НАУКЕ И УНИВЕРСИТЕТСКОМ ОБРАЗОВАНИИ

Кризис человека, образования и культуры составляет основное содержание эпохи, в которую вступило человечество. Выход из катастрофического состояния в существенной степени зависит от мировоззренческих установок и нравственных ориентиров общества.

Центральное место в образовательной системе занимает высшая школа, призванная быть носителем и проводником новейших научных достижений, воспроизводя через подготовку специалистов слой общества, добывающий новые знания и обучающий всех нуждающихся в знаниях  ученых, преподавателей, учителей и др. Системообразующим элементом всей образовательной системы является классический университет как эталонный центр знания, составляющий исторические корни и основу европейской и российской общественной культуры. Особое место в современном университетском образовании занимает философия как особая форма духовной культуры и базис рационального мировоззрения. 

Образование в широком смысле слова означает формирование образа (картины) мира человека, творческой способности его трансформации в процессе жизни. Научная философия на определенных предпосылках выстраивает онтологическую модель мира как теоретическую основу общенаучной картины мира, которая связывает общетеоретическое мировоззрение (философию) и конкретно-научное знание о мире, его законах. Категории философской онтологии определяют направление объяснения мира в целом и являются основой для его системной трактовки. Если мировоззрение  базовая система взглядов на мир в целом, синтезирующая традиции, нормы, установки, знания, оценки, то научная картина мира  это широкая панорама знаний о природе и человечестве, включающая в себя наиболее важные теории, гипотезы и факты. Она является вариативным ядром научного мировоззрения человека. Научная картина мира обеспечивает междисциплинарный синтез знаний, способствующий восстановлению целостного образа мира как единого процесса. 

Научное знание и тип рациональности развиваются как путем приращения сведений и законов, так и скачков, ведущих к преобразованиям всей системы сложившихся научных представлений. Смена научных картин мира, коренные изменения нормативных структур исследования, философских оснований науки приводят к изменению основных типов научной рациональности, переосмыслению места и роли человекасубъекта научного познания, чему и способствует философская рефлексия, умение философствовать. От принятой картины мира человека зависит осознание им цели жизни и способов ее достижения. Каждой картине мира соответствует свой стиль мышления, парадигма мышления. В структуру парадигмы входят наиболее общие философские и научные категории, принципы мыслительной деятельности, отражающие внутренние закономерности мыслительного процесса в его объективной форме; социокультурные нормы организации мыслительной деятельности, т.е. нормативные предписания, правила и принципы, обусловленные личными ценностными ориентациями субъекта или принятыми определенным научным сообществом (школой) установками и стандартами. Философия и наука представляют собой рациональное знание, а философия может рассматриваться в качестве общей теории строения науки как царства мысли.

Необходимость развития науки предъявляет качественно новые требования к системе образования, к развитию образовательных форм, концепций и технологий, т.е. инновационного образования. Образование, интегрированное с интенсивной научно-исследовательской деятельностью, составляет основу генезиса новых культурных форм, в том числе и форм научной рациональности. Субъект познания, участвуя в научных изысканиях, одновременно приобретает и опыт самоконструирования. Современный подход к инновациям в науке требует от выпускников университета разнообразия и энциклопедичности знаний, всемерной гуманизации и вариативности, обретения навыков междисциплинарных научных исследований и владения различными типами рациональности. Для решения конкретных проблем и задач науки неизбежно возникает потребность в научной философии, поэтому важнейшим компонентом университетского образования должна стать философская в т.ч. эпистемологическая грамотность.

В научном познании философия выполняет онтологическую, гносеологическую, методологическую, аксиологическую, прогностическую, эвристическую и другие функции. Философские идеи и принципы, которые содержатся в данной науке (научной дисциплине, концепции и т.п.), составляют «философские основания науки» и дают самые общие ориентиры для познавательной деятельности. Философский метод, применяемый в единстве с формально-логическим, обеспечивает приращение знаний. Философия содержит потенциал проблемной постановки вопросов, допускающий поливариантные ответы, формирует требования логичности и последовательности, рассматривает когнитивные, этические и эстетические элементы познания. В целом ряде случаев общефилософские положения позволяют делать выбор между различными гипотезами и предположениями, выступая в роли критериев. Философия сохраняет теоретическое мышление как главное средство движения от опыта к познанию законов и формированию своих категорий. Рационалистически-систематическая философская рефлексия отвечает требованиям доказательности, обоснованности, использует дискурсивныеспособы теоретического рассуждения, логическую последовательность изложения и выводов, внутреннюю сопоставимость. Современная наука вплотную подошла к решению таких фундаментальных проблем мироздания, разработка которых требует глубокого философского осмысления, поэтому философия становится полноправной участницей процесса научного исследования, и значение такого подхода все более возрастет. 

Прогностическая функция философии в науке базируется на ее способности предсказывать общий ход развития науки и реализуется только тогда, когда сама наука начинает осознавать необходимость использования новых философских идей для решения своих конкретных проблем и задач. Философский метод в комплексе с другими методами, способен помогать в решении сложных фундаментальных теоретических проблем, «участвовать» в их предвидениях. Эвристическая функция философии предполагает создание предпосылок для научных открытий и роста научного знания, т.е. для построения конкретных научных гипотез и теорий, могущих быть верифицированными. 

То, что может быть обнаружено у древних философов, только тогда ясно усматривается, когда кто-то заново это осмыслил от себя и для себя самого. В науке больше, чем в каком-либо другом институте человечества, необходимо изучать прошлое для понимания настоящего и прогноза на будущее. По словам Ж. Ульмо: «Нет ничего более неверного, чем полагать, что можно заниматься наукой, оставляя в стороне вопросы философии, эпистемологии и методологии. Так отстают на целое поколение; мы видели и сейчас видим подобные весьма поучительные примеры»2. Безусловно, что философствование должно стать достоянием образованных людей, особенно преподавателей и исследователей. 

2  Ульмо Ж. Дискуссия «От многообразия к единству» // Эйнштейновский сборник, 19691970. М.: Наука, 1970. С. 242.

© Ланцев И.А., 2013


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49898. Вырожденные случаи в бинарном поиске 134.5 KB
  тобы найти элемент 4 в таком дереве нужно пройти по всему дереву. Очень остроумное решение поддержания бинарного дерева в удобном для поиска виде было предложено в 1962 г. двумя советскими математиками Адельсоном-Вельским и Ландисом. Метод требует лишь добавления одного поля в каждый узел и никогда не использует более
49899. Нарушения нервно-мышечного механизма голосообразования. Параличи и парезы лицевых и гортанных мышц 14.63 KB
  Выпадение функции групп мышц (чаще парных) обычно является следствием перенесенных острых воспалительных процессов слизистой гортани, в которые был вовлечен и мышечный аппарат. Больные жалуются на повышенную утомляемость голоса.
49900. Расчет потенциометрических датчиков 610.5 KB
  Основными этапами расчета по этой методике являются: I Определение основных конструктивных параметров каркаса и обмотки; 2 Расчет электрических параметров обмотки; 3 Расчет температурного режима датчика. К схемным или электрическим параметрам относятся: U напряжение питания датчика; Rn общее сопротивление обмотки потенциометра; удельное сопротивление материала провода; lmx максимальная относительная погрешность нагруженного датчика. Названные параметры связаны между собой следующими соотношениями: Для инженерных расчетов...
49901. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СРЕДНЕЙ СТОИМОСТИ ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТИ 382.5 KB
  Принципы и методы прогнозирования и оценки недвижимости. Методы оценки недвижимости основанные на сравнении рыночной информации Методы оценки недвижимости основанные на анализе затрат.
49902. Искусственный нейрон. Алгоритм обратного распространения 467.33 KB
  Нейронные сети обратного распространения – это мощнейший инструмент поиска закономерностей, прогнозирования, качественного анализа. Такое название – сети обратного распространения (back propagation) они получили из-за используемого алгоритма обучения, в котором ошибка распространяется от выходного слоя к входному, т.е. в направлении...
49903. Расчёт конденсатора паровой турбины 840 KB
  Расчет поверхностного конденсатора Тепловой расчет конденсатора Гидравлический расчет конденсатора Расположение трубок в конденсаторе
49904. Использование нейронных сетей при моделировании цен на подержанные автомобили 564.5 KB
  Что такое нейронные сети Зачем нужны нейросети и нейрокомпьютеры Примеры использования нейросетей Чем обусловлено рождение новой науки. НЕЙРОСЕТИ: ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ Что такое нейронные сети Прежде всего когда мы говорим о нейронных сетях то чаще имеем в виду искусственные нейронные сети. Некоторые из них моделируют биологические нейронные сети некоторые нет.
49906. Использование нейронных сетей для прогнозирования моделей цифрового фотоаппарата фирмы Nikon 649.5 KB
  Искусственные нейронные сети Нейронные сети - это набор нейронов соединенных между собой. Нейронные сети и нейрокомпьютеры это одно из направлений компьютерной индустрии в основе которого лежит идея создания искусственных интеллектуальных устройств по образу и подобию человеческого мозга. Искусственный нейронные сети в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга.