Transcript Wykład 11

3PhD-11
Proces dedukcyjny a metoda badawcza
© 2015
Robert Barełkowski, prof. nzw. dr hab. inż. arch.
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)
3PhD-11/2
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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)
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
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
> szczegółowo twierdzących
> ogólno przeczących
> szczegółowo przeczących
wszystkie S są P
niektóre S są P
żadne S nie jest P
niektóre S nie są P
S=P
SeP
S≠P
S¢P
Sylogizmy liniowe
Sylogizmy liniowe dotyczą porównania natężenia właściwości użytych
terminów
Jeśli A>B, a B>C to A>C
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
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
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)
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
3PhD-11/21
Tryby wnioskowania:
1.
Wprowadzenie koniunkcji
{spójnik „i”}
Wprowadzenie reguły silnej (opisującej wszystkie stany) powiązanej z inną regułą silną, generujące
trzecią regułę silną łączącą dwie pierwsze – koniunkcja.
2.
Eliminacja koniunkcji
{spójnik „i”}
Wprowadzenie reguły silnej (opisującej wszystkie stany) powiązanej z inną potwierdzającą regułą
deskryptywną, generujące rozszerzenie reguły silnej.
3.
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).
4.
Negacja koniunkcji (negated conjunction)
{„nie”}
Wprowadzenie reguł doprecyzowujących zbiór stanów, których wzajemna wykluczająca relacja informuje
o dodatkowych cechach tych stanów.
5.
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
3PhD-11/22
Tryby wnioskowania:
6.
Wykluczenie – przejście dwóch terminów (two-term disjunctive transition)
Wprowadzenie ciągu reguł silnych doprecyzowujących (stopniowo) stan opisywany, rozłącznych, z
ustaleniem dlań dwóch reguł słabych.
7.
Modus ponens
Wprowadzenie reguły silnej niższego rzędu (bardziej szczegółowej) na podstawie reguły silnej wyższego
rzędu (bardziej ogólnej).
8.
Wprowadzenie egzystencjalne (existential introduction)
Wprowadzenie reguły słabej na podstawie doprecyzowującej reguły silnej jako jej pochodna (pośredni
związek o jednoznacznym charakterze).
9.
Sprzeczność prosta (simple contradiction)
Koegzystencja dowolnej silnej reguły z negującą ją regułą słabą wskazująca na niespójność przesłanek
(a tym samym wadliwość reguły silnej).
10. 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
3PhD11/23
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
3PhD11/24
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
3PhD11/25
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 (1878-1956) i Alfred Tarski (1901-1983), 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
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, 1059-1070
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, 135-163
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