Proces dedukcyjny a metoda badawcza

Prezentacja na temat: "Proces dedukcyjny a metoda badawcza"— Zapis prezentacji:

1 Proces dedukcyjny a metoda badawcza
3PhD-11 Proces dedukcyjny a metoda badawcza © 2015 Robert Barełkowski, prof. nzw. dr hab. inż. arch.

2 3PhD-11/2 What is most thought-provoking in these thought-provoking times, is that we are still not thinking. Tym, co najbardziej prowokuje do myślenia w tych prowokujących do myślenia czasach to to, że nadal nie myślimy. (M. Heidegger, What is called thinking?, 1976) Myślenie – to złożony proces umysłowy, polegający na tworzeniu nowych reprezentacji za pomocą transformacji dostępnych informacji. Myślenie – ciągły proces poznawczy polegający na skojarzeniach i wnioskowaniu, operujący elementami pamięci. Myślenie – ruch świadomości użytkujący skupienie (instant) i koncentrację. Myślenie ma trzy ogólne cechy: - dokonuje się w umyśle, lecz wnioskuje się o nim z obserwowanego zachowania, - jest manipulacją wiedzą w ludzkim systemie poznawczym, - jest nakierowane na znajdywanie rozwiązań dla problemów. Myślenie jako proces

3 3PhD-11/3 Myślenie dedukcyjne (w badaniu naukowym) rozwija hipotezę (lub hipotezy) wywodzone z dostępnych teorii, a w następnej kolejności układa strategię badawczą w taki sposób, by rzetelnie i w kompleksowy sposób przetestować hipotezę (Wilson: 2010, 7). Myślenie dedukcyjne jest osią myślenia naukowego, gdyż określa ludzką zdolność do formułowania koncepcji dotyczących ważnych dla człowieka aspektów rzeczywistości (fizycznej, psychologicznej, itp.) – a zatem jest zdolnością do uprzedzania i przewidywania zależności oraz wyrazem aktywnego poznawania świata. Dedukcję określa użycie myśli do wytworzenia konstruktu – opisu zasad rządzących zjawiskiem (lub samego zjawiska) – stanowiącego propozycję, którą weryfikuje się przez obserwacje, podczas gdy indukcja wychodzi od obserwacji i poszukuje w niej ujawniających się wzorców (Babbie, 2010, p.52). Myślenie dedukcyjne

4 3PhD-11/4 Beiske (2007) wskazuje, że procesy dedukcyjne w badaniu naukowym rozpoznają założenia teoretyczne (w oryginale – znaną teorię lub zjawisko) i weryfikują ich poprawność w danych warunkach. Myślenie dedukcyjne jest tym, które najbardziej i najpełniej odwołuje się do kryteriów i wymogów logiki. Rozumowanie rozpoczyna się od teorii i prowadzi do hipotezy. Hipoteza poddana testowaniu staje się tezą (potwierdzoną) lub zostaje odrzucona (przyp. RB: dane uzyskane w badaniu wymagają interpretacji popartej zbudowaną na zasadach logiki argumentacją) (Snieder and Larner: 2009, 16). Myślenie: Teoria > Hipoteza > Obserwacja > Potwierdzenie / odrzucenie Myślenie dedukcyjne nie wyklucza wykorzystania mechanizmów indukcyjnych w określonych etapach badania (nawet w znacznej ich części). Jednak to procesy dedukcyjne określają wartość i siłę oddziaływania dociekania naukowego, a także determinują jakość i wiarygodność – bez myślenia dedukcyjnego stworzenie mechanizmów weryfikacji jest niemożliwe. Myślenie dedukcyjne

5 Struktura procesu Myślenie:
3PhD-11/5 Myślenie: Teoria > Hipoteza > Obserwacja > Potwierdzenie / odrzucenie Procesy dedukcyjne wykorzystują następujące składowe: dedukowanie (wywodzenie) hipotezy z teorii, formułowanie hipotezy (konkretyzacja, doprecyzowanie) z określaniem definiujących ją oddziaływań między czynnikami, testowanie hipotezy przy użyciu adekwatnych metod, sprawdzanie wyników testowania oraz potwierdzenie bądź odrzucenie teorii (lub hipotezy), zmodyfikowanie (warunkowe) teorii po potwierdzeniu hipotezy lub zmodyfikowanie hipotezy po jej odrzuceniu. Struktura procesu

6 Wyznaczniki działania badawczego
3PhD-07/6 Wyznaczniki działania badawczego Procesy dedukcyjne Procesy indukcyjne Zasoby literaturowe (dostępna literatura przedmiotu) bogate zasoby ograniczone zasoby Czas dostępny na prowadzenie badań czas może być znacząco zredukowany bez ryzyka redukcja czasu podnosi ryzyko badawcze lub uniemożliwia przeprowadzenie badań odpowiadających kryteriom badań naukowych Poziom ryzyka stosunkowo niski (zminimalizowany) stosunkowo wysoki (ale często w granicach kontroli) Zdolność generowania użytecznych wniosków oczekiwana, wysoka nieprzewidywalna, programowe założenie, że wyniki badań mogą być negatywne Barełkowski (2015) Dedukcja vs indukcja

7 Struktura procesu Myślenie:
3PhD-11/7 Myślenie: Teoria > Hipoteza > Obserwacja > Potwierdzenie / odrzucenie Procesy dedukcyjne wykorzystują następujące składowe: dedukowanie (wywodzenie) hipotezy z teorii, formułowanie hipotezy (konkretyzacja, doprecyzowanie) z określaniem definiujących ją oddziaływań między czynnikami, testowanie hipotezy przy użyciu adekwatnych metod, sprawdzanie wyników testowania oraz potwierdzenie bądź odrzucenie teorii (lub hipotezy), zmodyfikowanie (warunkowe) teorii po potwierdzeniu hipotezy lub zmodyfikowanie hipotezy po jej odrzuceniu. Struktura procesu

8 3PhD-11/8 Myślenie realistyczne i autystyczne (D. Berlyne, 1969) Myślenie realistyczne jest skierowane na osiągnięcie celu w realnym świecie. Skojarzenia myślowe są ukierunkowane na cel. Myślenie autystyczne jest skierowane na fantazjowanie i zastępcze osiąganie celów w świecie nierealnym. Skojarzenia myślowe są luźne lub swobodne. Myślenie produktywne i reproduktywne (O. Selz, 1922) Skutkiem czyjegoś myślenia produktywnego jest wytworzenie nowych treści intelektualnych dla tej osoby. Skutkiem myślenia reproduktywnego jest odtwarzanie przeszłego doświadczenia tej osoby. Rodzaje myślenia

9 Rodzaje myślenia Myślenie twórcze i odtwórcze (Stein, 1953)
3PhD-11/9 Myślenie twórcze i odtwórcze (Stein, 1953) Myślenie twórcze to wytworzenie nowych treści umysłowych przez osobę (myślenie produktywne) na rzecz społeczeństwa. Myślenie odtwórcze to takie, którego celem jest przyswojenie sobie wzorców postępowań, które z punktu widzenia osoby są produktywne, ale nie są nowymi treściami dla społeczeństwa. Myślenie krytyczne (Halpern, 2003) Myślenie krytyczne dotyczy oceny wytworów myślenia produktywnego lub twórczego w kontekście wyniku i zdolności do praktycznego skorzystania z tego wyniku. Rodzaje myślenia

10 Elementy strukturalne myślenia
3PhD-11/10 Materiał: rodzaje reprezentacji poznawczych Operacje: przekształcenia na reprezentacjach, aby uzyskać cel Reguły: sposoby łączenia operacji w serie obrazy umysłowe kojarzenie asocjacje, asocjacje odległe pojęcia wydzielanie ( analiza) tworzenie prototypów sądy wnioskowanie poprawność logiczna modele umysłowe Łączenie wykraczające poza dostarczone informacje (synteza) Kozielecki (1992) Struktura: Materiał [x] Operacje [x] Reguły porządkowania operacji Elementy strukturalne myślenia

11 Operacja [(n) > (N+1)]
3PhD-11/11 Struktura myślenia (Berlyne, 1969) Myślenie to łańcuch operacji symbolicznych Ogniwa [x] Operacje Ogniwo – stan wiedzy Operacja – przekształcanie stanu wiedzy Operacja [(n) > (N+1)] Operacja kluczowa – przekształcanie stanu wiedzy warunkujące osiągnięcie celu Łańcuch operacji – ciąg (otwarty lub zamknięty, wzgl. mieszany) operacji, skonstruowany z pętli i rozgałęzień Pętla – operacja nie powodująca zmiany stanu wiedzy (pętla powrotna, tożsamościowa) Rozgałęzienie – operacja powodująca rozszczepienie stanu wiedzy na dwa niezależne stany wiedzy Struktura myślenia

12 Struktura myślenia Operacje i strategie
3PhD-11/12 Operacje i strategie Operacje pierwotne: analiza, synteza Operacje pochodne: porównywanie, abstrahowanie, uogólnianie Berlyne: Istnieją nieskończone ilościowo warianty (rodzaje) operacji Rodzaje operacji i reguły zależą od zadania Myślenie poznawcze > Tworzenie pojęć > Rozumowanie > Podejmowanie decyzji > Rozwiązywanie problemów Struktura myślenia

13 Struktura myślenia Rozumowanie
3PhD-11/13 Rozumowanie Jan Łukasiewicz definiował rozumowanie jako czynność umysłu, która na postawie zdań danych, będących punktem wyjścia rozumowania, szuka zdań innych, będących celem rozumowania, a połączonych z poprzednimi stosunkiem wynikania. Rozumowanie jest więc poszukiwaniem dla danego zdania następstwa lub racji. Rozumowania dedukcyjne dzielą się na: wnioskowania - takie rozumowania dedukcyjne, w których dana racja jest zdaniem pewnym, sprawdzanie - takie rozumowania dedukcyjne, w których dana racja nie jest zdaniem pewnym, ale pewne jest jej następstwo; zdaniem sprawdzanym (racją rozumowania sprawdzającego) jest więc tu zdanie Rozumowania redukcyjne (w których dane jest następstwo, a kierunek rozumowania jest przeciwny do kierunku wynikania, czyli poszukuje się racji) dzielą się na: tłumaczenie - dobieranie racji dla zdania pewnego; szczególnym typem tłumaczenia jest indukcja niezupełna dowodzenie - dobieranie racji pewnej do zdania niepewnego. Struktura myślenia

14 Wartości logiczne – prawda / fałsz (poprawne / niepoprawne)
3PhD-11/14 Rozumowanie poprawne / rozumowanie błędne Przesłanki prawdziwe / przesłanki fałszywe Trafny wniosek / błędny wniosek Rozumowanie bazuje na przesłankach, traktując je jako punkt początkowy, i prowadzi do wnioskowania. Wartości logiczne – prawda / fałsz (poprawne / niepoprawne)

15 Rozumowanie – dedukcyjne a indukcyjne
3PhD-11/15 Rozumowanie dedukcyjne to wyciąganie wniosków z przesłanek z wykorzystaniem formalnych reguł logiki. Wnioskowanie takie cechuje niezawodność. Uznaje się, że ten rodzaj wnioskowania nie dostarcza innej, nowej wiedzy, niż ta zawarta w przesłankach. Rozumowanie indukcyjne to wyprowadzane wniosku ogólnego na podstawie skończonej liczby obserwacji. Wnioskowanie takie dostarcza nowej wiedzy, jest produktywne. Ponieważ każda obserwacja może wprowadzać zakłócenie wypracowywanego wzorca, wnioskowanie indukcyjne jest zawodne, choć nadal może być podstawą do formułowania wniosku o relacji między zmiennymi, związków korelacyjnych lub prawdopodobnych (matematyka) lub implikacyjnych => jeżeli …, to … (logika formalna). Rozumowanie – dedukcyjne a indukcyjne

16 Rozumowanie sylogistyczne
3PhD-11/16 Sylogizmy kategoryczne Sylogizmy kategoryczne orzekają o przynależności terminów do poszczególnych kategorii. Formułuje się w nich związki i prawa odnoszące się do zdań kategorycznych: > ogólno twierdzących wszystkie S są P S = P > szczegółowo twierdzących niektóre S są P S e P > ogólno przeczących żadne S nie jest P S ≠ P > szczegółowo przeczących niektóre S nie są P S ¢ P Sylogizmy liniowe Sylogizmy liniowe dotyczą porównania natężenia właściwości użytych terminów Jeśli A>B, a B>C to A>C Rozumowanie sylogistyczne

17 Rozumowanie sylogistyczne
3PhD-11/17 Sylogizm sprzeczności (Arystoteles) Wykluczenie koegzystencji stanów ~ (p ^ ~p) nie zachodzi (nigdy) taki przypadek, że p i „nie” p występują równocześnie Sylogizm wyłączonego środka (Arystoteles) Wymienione przypadki stanowią całkowity opis możliwych stanów i poza nimi nie istnieją inne stany (p ^ ~p) zachodzi (zawsze) przypadek p albo „nie” p (i nie może być innego) Rozumowanie sylogistyczne

18 Rozumowanie warunkowe
3PhD-11/18 Implikacja – rozumowanie warunkowe Ustalenie relacji warunkowej między stanami p => q Jeżeli zachodzi p, to zachodzi q Implikacja wymaga by „poprzednik” i „następnik” były ze sobą tak powiązane, że każdorazowo wystąpienie p generuje wystąpienie q (choć oczywiście niekoniecznie p=q). Zasadniczo relacja warunkowa wskazuje jedynie, że poprzednik wywołuje wystąpienie następnika. Niezawodność rozumowania (każdorazowo) możemy osiągnąć wyłącznie w procesie afirmacji poprzednika i negacji następnika. Każdorazowe potwierdzenie reguły może bowiem mówić wyłącznie o tym, że p wywołuje q (choć niekoniecznie p wywołuje wyłącznie q), a zaprzeczenie reguły może wyłącznie dawać wnioski o tym, że q nie jest następstwem p. Zatem silne wnioski mogą być formowane wyłącznie w podanych wyżej relacjach. Warianty słabe wnioskowania są dopuszczalne, lecz należy uwzględniać ich potencjalną wadliwość. Na tych regułach opierają się strategie weryfikacji implikacji. Rozumowanie warunkowe

19 Pułapka logicznego rozumowania (statystyka)
3PhD-11/19 Logika dwuwartościowa (prawda / fałsz) Zastosowanie prostej weryfikacji logicznej i przyporządkowanie badanym stanom wartości prawdy (prawda = 1) oraz fałszu (fałsz = 0) jest paradoksalnie powodem pomyłek w rozumowaniu (we wnioskowaniu), co należy przypisać warstwie językowej, znaczeniowej oraz kłopotom z rozróżnieniem języka potocznego i języka rozumianego jako system logiczny (oparty na ścisłych zasadach logicznych). Działanie takie wymaga klarownej struktury kwalifikowania prawdy i fałszu, a także weryfikacji wyników badań (wnioskowania). Logika wielowartościowa (rozmyta) Zastosowanie bardziej skomplikowanego systemu wartościowania ułatwia człowiekowi przyswojenie sobie zaproponowanej skali wartościowania lub systemu wartościowania. Ułatwia to poprawne kwalifikowanie i wartościowanie w określonych przez kontrolera systemu (badacza) uwarunkowaniach i w zgodzie z jego regułami. Pułapka logicznego rozumowania (statystyka)

20 Teorie na temat rozumowania – modele
3PhD-11/20 Model umysłowy (rozumowanie) Odzwierciedlenie struktury relacji pomiędzy elementami opisanymi w przesłankach. Każdy model reprezentuje jedną możliwość opisując cechy wspólne emergencji tej możliwości. Model umysłowy zawsze reprezentuje wyłącznie możliwe zjawisko (stan) – wyłącznie przy myśleniu kontrfaktycznym pozwalając na egzystowanie zjawisk nieprawdziwych. Człowiek tworzy model mentalny, następnie dokonuje quasi-analogowej reprezentacji stanu, zawierający co najmniej minimum aspektów dla jego zrozumienia (prostota modelu). Johnson-Laird and Byrne (1991) Logika umysłu (formalne reguły wnioskowania) Rozumowanie ma charakter syntaktyczny i polega na uruchamianiu reguł logicznych w obrębie danego systemu logicznego. Rozumowanie zaprzęga naturalne schematy wnioskowania i następuje w krokach. O’Brien (2009) Reguły wnioskowania w obrębie dyscyplinarnym Rozumowanie jest zdefiniowane na konkretnym polu dyscyplinarnym tworzącym dlań środowisko logiczne. Zasady logiczne odnoszą się więc wyłącznie do sytuacji kontekstowych. Cosmides (2006), Holyoak and Cheng (2008) Prawdopodobieństwa Prawdopodobieństwo logiczne uznaje niemożność jednoznacznego stwierdzenia stanu wywoływanego, wskazuje jednak na prawdopodobieństwo stanu, jaki może wystąpić (najbardziej prawdopodobnie). Oaksford and Chater (2007) Teorie na temat rozumowania – modele

21 Naturalne tryby wnioskowania
3PhD-11/21 Tryby wnioskowania: Wprowadzenie koniunkcji {spójnik „i”} Wprowadzenie reguły silnej (opisującej wszystkie stany) powiązanej z inną regułą silną, generujące trzecią regułę silną łączącą dwie pierwsze – koniunkcja. Eliminacja koniunkcji {spójnik „i”} Wprowadzenie reguły silnej (opisującej wszystkie stany) powiązanej z inną potwierdzającą regułą deskryptywną, generujące rozszerzenie reguły silnej. Eliminacja wykluczenia (disjunction elimination) {„albo …, albo …”} Wprowadzenie reguł słabych wzajemnie się dopełniających, których łączne funkcjonowanie tworzy regułę silną (w odniesieniu do którejkolwiek z reguł słabych). Negacja koniunkcji (negated conjunction) {„nie”} Wprowadzenie reguł doprecyzowujących zbiór stanów, których wzajemna wykluczająca relacja informuje o dodatkowych cechach tych stanów. Wykluczenie – przejście jednego terminu (single-term disjunctive transition) Wprowadzenie ciągu reguł silnych doprecyzowujących (stopniowo) stan opisywany, powiązanych ściśle, z ustaleniem dlań reguły silnej. Naturalne tryby wnioskowania

22 Naturalne tryby wnioskowania
3PhD-11/22 Tryby wnioskowania: Wykluczenie – przejście dwóch terminów (two-term disjunctive transition) Wprowadzenie ciągu reguł silnych doprecyzowujących (stopniowo) stan opisywany, rozłącznych, z ustaleniem dlań dwóch reguł słabych. Modus ponens Wprowadzenie reguły silnej niższego rzędu (bardziej szczegółowej) na podstawie reguły silnej wyższego rzędu (bardziej ogólnej). Wprowadzenie egzystencjalne (existential introduction) Wprowadzenie reguły słabej na podstawie doprecyzowującej reguły silnej jako jej pochodna (pośredni związek o jednoznacznym charakterze). Sprzeczność prosta (simple contradiction) Koegzystencja dowolnej silnej reguły z negującą ją regułą słabą wskazująca na niespójność przesłanek (a tym samym wadliwość reguły silnej). Sprzeczność de Morgana Koegzystencja dowolnych dopełniających słabych reguł z negującą je regułą słabą wskazującą na niespójność przesłanek (a tym samym wadliwość reguły silnej). Naturalne tryby wnioskowania

23 Analogia w działaniach kognitywnych
3PhD-11/23 Analogie są rdzeniem poznawania. Tworzenie analogii gra znaczącą rolę w: percepcji, rozwiązywaniu problemów, podejmowaniu decyzji, kreatywności, rozumowaniu, komunikacji. Myślenie analogiczne leży u podstaw podstawowych zadań poznawczych takich jak identyfikacja: sytuacji, miejsc, obiektów, ludzi. przy wykorzystaniu takich schematów poznawczych jak ramy pojęciowe i skrypty sytuacyjne. Analogia w działaniach kognitywnych

24 Analogia w działaniach badawczych
3PhD-11/24 W działaniach badawczych badacz musi się ograniczyć do analogii: egzemplifikacyjnych, komparatywnych, gdyż pozostałe typy analogii nie poddają się procesowi obiektywizacji jako narzędzia rozumowania (dedukcji). W obrębie tych dwu typów analogii mieszczą się działania naukowe (nauk ścisłych) opisywane następującymi pojęciami: asocjacja, porównanie, korespondencja, homologia matematyczna, homologia morfologiczna, homomorfizm, podobieństwo. Analogie wymagają wykształcenia związku między źródłem i celem (co jest źródłem analogii, a co jej celem?). Analogia w działaniach badawczych

25 3PhD-11/25 Logika rozmyta (fuzzy logic), to jedna z logik wielowartościowych (multi-valued logic), wprowadzająca wartości logiczne w przedziale od 0 do 1, stanowiąc alternatywę dla klasycznego systemu wartości binarnych. Logikę rozmytą wprowadził Lotfi A. Zadeh, ale podwaliny pod nią opracowali Polacy, Jan Łukasiewicz ( ) i Alfred Tarski ( ), już w latach 20. Logika rozmyta jest ściśle powiązana z teorią zbiorów rozmytych. W logice rozmytej między stanem fałszu („0”) a stanem prawdy („1”) rozciąga się szereg wartości pośrednich, które określają stopień przynależności elementu do zbioru (prostą analogią stanu pośredniego może być przykład szklanki wypełnionej częściowo wodą, albo przynależność stylowa katedry w Kolonii). Charakterystyczna cechą przybliżonego rozumowania jest rozmycie i niejednoznaczność następników rozmytych przesłanek. Logika rozmyta

26 3PhD-11/26 Babbie, E.: 2001, The practice of social research, Wadsworth / Thomson Learning, London Beiske, B.: 2007, Research Methods: Uses and Limitations of questionnaires, interviews and case studies, GRIN Verlag Berlyne, D. E.: 1969, Arousal, Reward, and Learning, Annals of the New York Academy of Sciences, Vol. 159, Is. 3, July 1969, Cosmides, L.: 2006, The cognitive revolution: The next wave, APS Observer, 19(4), 7-23 Groat, L. and Wang, D.: 2002, Architectural Research Methods, John Wiley, New York. Gulati, P. M.: 2009, Research Management: Fundamental and Applied Research, Global India Publications, New Delhi Heidegger, M.: 1976, What is called thinking?, Perennial, New York Holyoak, K. J. and Cheng, P. W.: 2011, Causal learning and inference as a rational process: The new synthesis, Annual Review of Psychology, 62, Johnson-Laird, P. N. and Byrne, R. M. J.: 1991, Deduction, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, New Jersey Łukasiewicz, T.: 2005, Weak nonmonotonic probabilistic logics, Artificial Intelligence, 168, 119–126 Oaksford, M. and Chater, N.: 2007, Bayesian rationality: The probabilistic approach to human reasoning, Oxford University Press, Oxford O’Brien, D. P.: 2009, Human reasoning includes a mental logic, Behavioral and Brain Sciences, 32 (1), 96-97 Selz, O.: 1922, Zur Psychologie der produktiven Denkens und des Irrtums (On the psychology of productive thinking and of error), Cohen, Bonn Snieder, R. and Larner, K.: 2009, The Art of Being a Scientist: A Guide for Graduate Students and their Mentors, Cambridge University Press, Cambridge Wilson, J.: 2010, Essentials of Business Research: A Guide to Doing Your Research Project, Sage Publications, London Zadeh, L.: 1965, Fuzzy sets and systems, in J. Fox (ed.), System Theory, Polytechnic Press, New York, 29–39 Bibliografia