На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Правила образования умозаключений

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 16.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 8. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение

 
     Актуальность  данной темы исследования заключается  в том, что еще более сложной формой мышления, чем суждение, является умозаключение. Оно содержит в своем составе суждения, но не сводится к ним, а предполагает еще их определенную связь.
     Формально-логический анализ этой формы означает ответ  на следующие основные вопросы: в  чем сущность умозаключений и какова их роль и структура; что представляют собой их основные типы, в каких взаимоотношениях между собой они находятся; наконец, какие логические операции с ними возможны.
     Значение  подобного анализа определяется тем, что именно в умозаключениях (и основанных на них доказательствах) сокрыта «тайна» принудительной силы речей, которая поражала людей еще в древности и с постижения которой началась логика как наука.
     Именно  умозаключения обеспечивают то, что  мы называем в настоящее время  «силой логики». Вот почему нередко логику именуют «наукой о выводном знании».
       Теория умозаключений - наиболее тщательно и глубоко разработанная часть логики.
     Цель работы – описать индуктивное умозаключение.
     Для достижения  цели были поставлены следующие задачи:
     - раскрыть понятие индуктивное умозаключение;
     - описать математическую индукцию;
     -  рассказать о правилах образования умозаключений.
     Предметом исследования данной работы являются особенности индуктивного умозаключения.
     Объектом исследования являются умозаключения.   

     Данная работа содержит введение, 3 главы, заключение  и список использованной литературы.
 

     

1. Понятие индуктивного умозаключения

1.1 Умозаключение - как форма мышления

 
     Предметы, явления действительности находятся  во взаимодействии. Отображением предметов в наших мыслях служат понятия об этих предметах и суждения, которые формируются с помощью понятий.
     Поэтому суждения о понятиях, как и их образы в реальном мире, тоже находятся во взаимодействии. Взяв за основу истинные исходные суждения (посылки), мы делаем выводы (умозаключения) о тех понятиях, которые фигурировали в суждениях. Существует соответствие между объектами действительности, их образами в языке и в мышлении.
     Но  не всякое сочетание суждений дает умозаключение. Для того чтобы из одного или нескольких исходных суждений (посылок) получились умозаключения, надо знать правила и законы, по которым они образуются.

1.2 Логическая природа индукции

 
     Дедуктивные умозаключения позволяют выводить из истинных посылок при соблюдении соответствующих правил истинные заключения. Индуктивные умозаключения обычно дают нам не достоверные, а лишь правдоподобные заключения.1
     В определении индукции в логике выявляются два подхода - первый, осуществляемый в традиционной (не в математической) логике, в которой индукцией называется умозаключение от знания меньшей степени общности к новому знанию большей степени общности (т. е. от отдельных частных случаев мы переходим к общему суждению). При втором подходе, присущем современной математической логике, индукцией называется умозаключение, дающее вероятностное суждение.
     В зависимости от избранного основания  выделяют индукцию полную и неполную. По другому основанию выделяют математическую индукцию.
     Полной индукцией называется такое умозаключение, в котором общее заключение о всех элементах класса предметов делается на основании рассмотрения каждого элемента этого класса. В полной индукции изучаются все предметы данного класса, а посылками служат единичные суждения.

1.3 Методы научного познания

 
     Идея вдохновляет, опыт исполняет, метод царствует.
     На  протяжении более чем двух тысячелетий  во всем мире образцом построения науки  была математика. В ее основе лежит  аксиоматический метод, опирающийся  на строгие логические дедуктивные  рассуждения.
     Для выводов в науке используют:
     1. Неопределяемые понятия, с помощью которых дают определения всем остальным математическим понятиям;
     2. Аксиомы - утверждения, принимаемые без доказательства, играющие роль фундамента, на котором строится здание науки;
     3. Теоремы - утверждения, истинность которых необходимо доказать с помощью аксиом и ранее доказанных теорем, образующие строительный материал для построения здания науки.
     В зависимости от избранной системы  аксиом и неопределяемых понятий выстраивается и сама наука. Так, в настоящее время в геометрии как в учебном предмете в качестве неопределяемых выбраны понятия «точка», «прямая», «плоскость», а также отношения между ними – «принадлежность», «лежать между» и т.д.
     Знакомые  из курса школьной геометрии аксиомы  к нам попали в переработанном виде из самого известного учебника геометрии – «Начала», написанного Евклидом (III в. до н. э.) более двух тысяч лет назад.
     Доказательства  в геометрии носят строго дедуктивный  характер и поэтому имеют достоверные  выводы.
     Аналогичная ситуация и в арифметике, где за основу принята система аксиом Пеано. Здесь в качестве неопределяемых понятий выступают число и множество, а в качестве отношений – “следовать за”. На основе этой системы аксиом в арифметике также можно доказывать различные теоремы, т.е. рассуждения строятся от общих к частным и носят дедуктивный характер.
     Однако  аксиоматический метод используется не во всех науках, и ход рассуждений  не всегда имеет дедуктивный характер.
     Есть  много наук, где рассуждения идут от частных к общим и от частных к частным. С помощью аналогий и индуктивных выводов в науке устанавливаются гипотезы, которые затем доказываются дедуктивными методами или опровергаются.
 

     

1.4 Примеры индуктивного умозаключения

 
     Например:
     Земля вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.  

     Марс  вращается вокруг Солнца по эллиптической  орбите.
      
     Юпитер  вращается вокруг Солнца по эллиптической  орбите.
      
     Сатурн  вращается вокруг Солнца по эллиптической  орбите.
      
     Плутон  вращается вокруг Солнца по эллиптической  орбите.  

     Венера вращается вокруг Солнца по эллиптической орбите.
      
     Уран  вращается вокруг Солнца по эллиптической  орбите.  

     Нептун  вращается вокруг Солнца по эллиптической  орбите.
      
     Меркурий  вращается вокруг Солнца по эллиптической  орбите.  

     Земля, Марс, Юпитер, Сатурн, Плутон, Венера, Уран, Нептун, Меркурий -планеты Солнечной системы.
     Все планеты Солнечной системы вращаются  вокруг Солнца по эллиптической орбите.
     Посылками в полной индукции могут быть и  общие суждения.
     Например:
     Все моржи - водные млекопитающие.  

     Все ушастые тюлени - водные млекопитающие.
     Все настоящие тюлени - водные млекопитающие. 

     Моржи, ушастые тюлени, настоящие тюлени представляют семейство ластоногих.
     Все ластоногие - водные млекопитающие.
     Полная  индукция дает достоверное заключение, поэтому она часто применяется в математических и в других самых строгих доказательствах.
 

     

2. Математическая индукция

 
     Это один из важнейших методов доказательства в математике, основанный на аксиоме (принципе) математической индукции.
     Пусть: 1) свойство А имеет место при п = 1; 2) из предположения о том, что свойством А обладает какое-либо натуральное число n, следует, что этим свойством А обладает и число n + 1. Тогда делаем заключение, что свойством А обладает любое натуральное число.2
     Математическая  индукция используется при выведении ряда формул: арифметической и геометрической прогрессий, бинома Ньютона и др.

2.1 Виды неполной индукции

 
     Неполная  индукция применяется в тех случаях, когда мы,
     - во-первых, не можем рассмотреть все элементы интересующего нас класса явлений;
     - во-вторых, если число объектов либо бесконечно, либо конечно, но достаточно велико; в-третьих, когда рассмотрение уничтожает объект (например: «Все деревья имеют корни»).
     Тогда мы рассматриваем не все случаи изучаемого явления, а заключение делаем для всех.
     Например, при нагревании мы наблюдаем расширение азота, кислорода, водорода и делаем заключение, что все газы при нагревании расширяются. Один из видов неполной индукции - научная индукция - имеет очень большое значение, так как позволяет формулировать общие суждения.
     По способам обоснования заключения неполная индукция делится на следующие три вида.
     Индукция через простое перечисление (популярная)
     На  основании повторяемости одного и того же признака у ряда однородных предметов и отсутствия противоречащего случая делается общее заключение, что все предметы этого рода обладают этим признаком.
     Например, на основе этой индукции раньше считали, что все лебеди белые - до тех пор  пока не встретили в Австралии  черных лебедей. Эта индукция дает заключение вероятностное, но не достоверное.
     На  основе популярной индукции народ вывел  немало полезных примет: ласточки низко летают - быть дождю; если закат солнца красный, то завтра будет ветреный день, и др.3 

       Индукция через анализ и отбор фактов 

     В популярной индукции наблюдаемые объемы выбираются случайно, без всякой системы. В индукции через анализ и отбор  фактов стремятся исключить случайность  обобщений, так как изучаются  планомерно отобранные, наиболее типичные предметы - разнообразные по времени, способу получения и существования и другим условиям. Так вычисляют среднюю урожайность поля, судят о всхожести семян, о качестве больших партий товаров, составе найденных полезных ископаемых. Например, при изучении качества рыбных консервов банки берутся из разных холодильников, выпущенные в разные сроки, различными заводами, из различных сортов рыбы.
     Изучая  свойства серебра, люди обнаружили, что  серебро активирует кислород, уничтожающий бактерии. С помощью серебра очищают питьевую воду. Хирурги применяют серебросодер-жащие кремы при лечении ожогов и скрепляют кости цементом, который содержит бактерицидные соли серебра. Многим тысячам людей, пострадавшим от тяжелых ожогов, жизнь спасли, применив препараты, включающие серебро. Так, на основе индукции через отбор, планомерно изучая свойства серебра, люди сделали правильные заключения от возможности и необходимости применения серебра при лечении различных заболеваний.

2.2 Понятие вероятности

 
     Различают два вида понятия «вероятность» - объективную вероятность и субъективную вероятность. Объективная вероятность - понятие, характеризующее количественную меру возможности появления некоторого события при определенных условиях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям массовых явлений случайного характера. Объективная вероятность изучается математической теорией вероятностей.
     Математическая  вероятность является объективной количественной характеристикой степени возможности появления определенного события, которое может повторяться неограниченное число раз в каких-то заранее заданных условиях.
     Например, вероятность выпадения «орла» при бросании монеты равна 1/2, а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика рана 1/6. Понятие математической вероятности может плодотворно применяться лишь к массовым событиям, т. е. происходящим много раз.
     К таким событиям относится появление  ребенка определенного пола, появление  определенной буквы в большом тексте, выпадение дождя, появление дефектного изделия в любой массовой продукции и т. д.4
     Субъективная вероятность позволяет анализировать особенности субъективной познавательной деятельности людей в условиях неопределенности.
     Например, человек утверждает: «Весьма вероятно, что в ближайшие годы значительно большее распространение в промышленном производстве получат автоматические манипуляторы (промышленные роботы)».
     Здесь вероятность выступает как мера субъективной уверенности. Последняя  определяется,
     - во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у человека информацией;
     - во-вторых, психологическими особенностями человека, которые играют важную роль при оценке человеком степени вероятности наступления того или иного события.
     В речи для характеристики явлений мы используем различные слова:
     «очень  вероятно», «маловероятно», «невероятно», «неправдоподобно» и др.
     Условия повышения степени вероятности выводов посредством индукции через анализ и отбор фактов таковы:
     1. Количество исследованных экземпляров  данного класса должно быть достаточно большим.
     Например, репрезентативным считается опрос мнения определенного процента от количества людей, составляющих данную группу.
     В каждом исследуемом случае этот процент, количество отобранных элементов класса будет своим.5
     2. Эти элементы класса должны  быть отобраны планомерно и  быть разнообразными.
     3. Изучаемый признак, по которому  классифицируются объекты, должен быть типичным для всех его элементов.
     4. Изучаемый признак должен быть  тесно связанным с сущностью предмета, т. е. являться существенным признаком предметов рассматриваемого класса.
     Приведем  примеры из социологических исследований, проводимых в том числе и среди  молодежи.
     Все множество социальных объектов, которые  являются предметом изучения в пределах, очерченных программой социологического исследования и территориально-временными границами, образуют генеральную совокупность.
     Возможно, конечно, сплошное обследование, но тогда  оно является примером полной индукции. Это, например, переписи населения или изучение всех определенных объектов в пределах данного региона, города, учреждения, школы и т. д.
     Здесь же мы рассматриваем неполную индукцию. Примером ее является эмпирическое социологическое  исследование, которое проводится на некоторой части генеральной совокупности. «Часть социальных объектов генеральной совокупности, выступающих в качестве объектов наблюдения, называется выборочной совокупностью».
     Модель (т. е. выборочная совокупность) по размеру, разумеется, меньше, чем моделируемая (генеральная) совокупность. Чтобы лучше изучить все целое, надо более четко и правильно выбрать для изучения его часть, тогда будет меньше ошибок в выводах о целом.
     Существуют  различные виды выборки: стихийная, квотная, вероятностная и др. При  этом должны учитываться следующие требования: полнота, точность, адекватность, удобство работы, отсутствие дублирования единиц наблюдения 2. Основой могут сложить алфавитные списки сотрудников учреждения, школы, фирмы или какой-либо другой организации.
     Например, при изучении удовлетворенности трудом или при изучении социальной активности молодежи данного предприятия основой выборки служит список молодежи этого предприятия.6
     Под объемом выборки понимается общее  число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность. Должна быть достаточно большая выборка, зависящая от степени однородности генеральной совокупности и от необходимой степени точности выборочных результатов. Выборка, достаточная для изучения одного признака, может оказаться недостаточной для другого.
     При квотной выборке часто совершается ошибка, называемая «выбор себе подобных», которую нередко совершают интервьюеры - студенты, молодежь, - берущие интервью чаще у тех, с кем им легче общаться, в результате чего завышается доля лиц с высшим образованием и молодых по возрасту.
     При соответствующем виде выборки и  выполнении условий ее осуществления  повышается степень вероятности  заключений посредством индукции через анализ и отбор фактов.

2.3 Научная индукция

 
     Научной индукцией называется такое умозаключение, в котором на основании познания необходимых признаков или необходимой связи части предметов класса делается общее заключение о всех предметах класса,                        
     Научная индукция, так же как полная индукция и математическая индукция, дает достоверное заключение. Достоверность (а не вероятностность) заключений научной индукции, хотя она и не охватывает все предметы изучаемого класса, а лишь их часть (и притом небольшую), объясняется тем, что учитывается важнейшая из необходимых связей - причинная связь.
     Так, с помощью научной индукции делается заключение: «Всем людям для жизнедеятельности необходима влага». В частности, Ю. С. Николаев и Е. И. Нилов в книге «Голодание ради здоровья» пишут, что человек без пищи (при полном голодании) может прожить 30-40 дней, а воду он должен пить ежедневно: без воды человек не может жить, ибо процесс обезвоживания организма ведет к нарушению внутриклеточного обмена веществ, что приводит к смерти.
     Голодание же, проводимое под наблюдением врачей, наоборот, способствует при многих заболеваниях (например, хроническом нефрите, гипертонической болезни, стенокардии, атеросклерозе, бронхиальной астме, шизофрении, общем ожирении) выздоровлению.
     Причиной  излечивания этих болезней при длительном голодании является изумительная саморегуляция организма во время полного лечебного голода, когда осуществляется общебиологическая перестройка организма больного человека. Обычное переедание, которое ежедневно задает огромную, совершенно ненужную работу желудку и сердцу, - главная причина многих болезней, усталости, ранней дряхлости и преждевременной смерти.7
     Применение  научной индукции позволило сформулировать общие суждения и научные законы (физические законы Архимеда, Кеплера, Ома и др.). Так, закон Архимеда описывает свойство всякой жидкости оказывать давление снизу вверх на погруженное в нее тело.
     С применением научной индукции получены и законы развития общества.
     Научная индукция опирается не столько на большое число исследованных  фактов, сколько на всесторонность их анализа и установление причинной зависимости, выделение необходимых признаков или необходимых связей предметов и явлений. Поэтому научная индукция и дает достовернее заключение.
     Следует подчеркнуть, что вопросы определения  дедукции и индукции являются дискуссионными: существуют различные точки зрения.
     Философ С. А. Лебедев в результате изучения категории “индукция” в истории философии и логики показал, что в процессе развития категории индукции произошло ее разделение на метод и вывод.
     Так рассматривали индукцию в Древней  Греции Аристотель, в XIX в. - английский философ и экономист Дж. Ст. Милль и английский логик, экономист и статистик Ст. Джевонс. Индукция как метод научного познания - сложная содержательная операция, включающая в себя наблюдение, анализ, отбор материала, эксперимент и другие средства. Индукция как вывод относится к классу индуктивных умозаключений.
     Позднее индукция как вывод разделилась на формальную индукцию и материальную индукцию. Оба вида индукции обозначают любой вывод, посылки которого имеют менее общий характер, чем заключение. Отличие их в том, что первая не учитывает специфики содержания посылок (обыденное, философское, конкретно-научное и др.), а вторая учитывает, что имеет существенное значение.
     Далее материальная индукция разделилась  на научную и ненаучную. Научная индукция в посылках опирается только на существенные связи и отношения, благодаря чему достоверность ее заключений носит необходимый характер (хотя она и является неполной индукцией).
     В современной логике термин «индукция» часто употребляют как синоним понятий «недемонстративный вывод», «вероятностный аргумент». Таковы системы индуктивной логики Р. Карнапа, Я. Хинтикки и других логиков. Но отождествление понятий «индукция», «индуктивный вывод» с понятиями «вероятностный вывод», «недемонстративный аргумент» ведет к терминологическому отождествлению разных понятий, так как гносеологическая проблематика индукции шире, чем проблематика вероятностных выводов.8
     Необходима  четкая фиксация существенного различия классического и современного понимания индукции, что важно для решения таких вопросов методологии, как индукция и проблема открытия научных законов, индукция и ее роль в жизни и др. Для различения двух смыслов индукции предполагают классическое понимание обозначить термином “индукция1.” (сокращенно И1), а современное - “индукция2” (Ид2)'.
 

     

3. Правила образования умозаключений

 
     1. Исходные суждения были истинными.
     2. Формирование умозаключений можно  проводить только по строго  определенным законам, которые  необходимо изучить.
     2. Нарушение правил  формирования умозаключений ведет к ложным умозаключениям.
     Умозаключение - это форма мышления, посредством которой из одного или нескольких суждений на основании правил выводится новое суждение. В состав умозаключения входят посылки, вывод и заключение.
     Посылки - это исходные суждения.                                          -
     Заключение- есть новое суждение, полученное из посылки логическим путем.
     Вывод - логический переход от посылки к умозаключению.

3.1 Виды умозаключений

 
     1. По направлениям логического следования умозаключения делятся на:
     -     дедуктивные - от общих суждений к частным,
     -     индуктивные – от частных суждений к общим,
     -    аналогии - от частных суждений к частным.
     2. По степени достоверности умозаключения бывают:
     -     достоверными (истинными, демонстративными)
     -     вероятностными (правдоподобными, недемонстративными).
     Умозаключения являются логическими моделями рассуждений.
     В зависимости от характера умозаключений  выводы при истинных посылках и заключениях  могут получаться как
     -     достоверные, которые обязательно будут иметь место,
     -     вероятностные, которые могут произойти с определенной долей вероятности.
     Дедуктивные умозаключения также можно классифицировать в зависимости от количества истинных посылок:
     -     непосредственные – (посылка – заключение)
     -     опосредованные – (например, большая посылка – малая посылка – заключение)
     Рассмотрим   дедуктивное опосредованное умозаключение.
     Имеем суждения:  «Всякий порок заслуживает наказания» – Большая (первая) посылка
     «Курение  – порок»- Малая (вторая) посылка
     «Курение  заслуживает наказания» –
     Заключение:
     Для того чтобы заключения были истинными, необходимо знать способы их получения, т.е. логическую связь между посылками и заключением. Незнание законов логики ведет к ложным заключениям.9
     Например:
     Посылки:   Все программисты изучали дискретную математику
     Все программисты учились
     Заключение: Все кто учились, изучали дискретную математику
     Правильное заключение: «Некоторые, кто имеет высшее образование, изучали математическую логику».
     Правильные  дедуктивные умозаключения образуются через отношение логического  следования между посылкой и заключением.
     Истинные  посылки, если соблюдены все необходимые  правила выводов (т.е. импликация истинна), всегда приводят к истинному заключению.
     Дедуктивные умозаключения – самый строгий  вид умозаключений, который при  соблюдении всех правил всегда дает достоверный результат.
     Дедуктивные рассуждения являются основным видом  рассуждений, применяемых в математике. «Высшим долгом физиков является поиск таких элементарных законов, из которых путем чистой дедукции можно получить картину мира», – писал Альберт Эйнштейн о физике, которая для доказательств законов природы использует математический язык.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.