3 - Método Científico

3 - Método Científico

1. EMPIRISMO

   • Teoria equando o fenômeno é compreendido, mas não funciona.
     • Na computação, e a "coexistências" das duas, nada funciona e não se sabe o por quê.
   • Prática, e quando funciona e não se sabe o por quê.
     • Na computação, isso coexiste, nada funciona e não se sabe o por quê.
   • De um certo ponto de vista, na computação, muitos desenvolvedores adotam a "filosofia" do se está funcionando, não mecha. Ou, "não importa o porque ou como, basta que funcione.
   • Segundo Kerlinger, "empírico significa guiado pela ciência obtida em pesquisa científica sistemática e controlada."
     • Ou seja, simplesmente não adianta em nada realizar esperimentos de forma aleatória, ou se afirmar qualquer coisa com base em afirmações por "autoridades" em determinada área, uma vez que isso não irá garantir a veradidade correta de tal pesquisa.

2. Positivismo: propor que a ciência deva se basear em apenas valores humanos.

3. Pragmatismo: é uma corrente filosófica que se contrapõe ao realismo científico.

   • Realistas defendem que a ciência de fato descreve a realidade.
   • Pragmaticos assumen que não e possível saber exatamente o que seja a realidade, e que a ciência explica somente os fenômenos observados.
   • Um cientista deve estar sempre atento aos resultados de suas observações, uma vez que encontrar fenômenos que não se encaixem em explicações já aceitas, pode ser a chave para novas descobertas.

4. Objetividade: a possibilidade de que duas pessoas quaisquer com nível aceitável de competência possam chegar às mesmas conclusões ao analisaremos dados.

   • Um princípio saudável em pesquisa e uma leitura crítica, onde se duvida a princípio do que o autor afirma. Isso pode gerar novas ideias de pesquisa.
   • Segundo Kerlinger, "a condição principal para satisfazer o critério de objetividade é, idealmente, que quaisquer observadores com um mínimo de competência concordem com seus resultados".
     • Os experimentos devem ser tratados de forma objetiva. De forma que qualquer observação ou grandeze que se deseja avaliar deve ser definida de forma que leituras possam ser feitas independentes do observador que as toma. Ou seja, a definição objetiva deve ser tomada de tal maneira que independente de quem observa, se deve chegar as mesmas conclusões.
       • Para a produção de um trabalho de qualidade, não basta ter somente uma definição objetiva de um fenômeno, e necessário uma boa qualidade nessa definição.

5. Indução: aparesenta como um de seus princípios que uma situação que se sustenta em todos os casos observados se sustenta em todos os casos, até a prova em contrário.

   • Indução natural somente pode ser aplicada como princípio científico quando for efetivamente coerente com outros conhecimentos e observações feitas.
     • Um caso comum na computação e a indução matemática.
   • Indução estrutural é um caso mais geral, do qual a indução matemática e uma especialização. Ela e necessária quando existe mais de uma regra para formar os elementos.

6. Refutação ou contradição, estabelece que uma teoria científica sempre está aberta para ser invalidada, caso não seja capas de explicar novos fatos observáveis.

7. Coerentismo: está altamente ligado com a filosofia do pragmatismo, logo o cientista nao afirma em nenhum momento que sua teoria explica a realidade, ele apenas afirma que sua teoria e coerente com as observações e que, pelo princípio da indução e falta de refutação, essa teoria pode ser aceita.

8. Lâmina de occam: é o fato de que qualquer conjunto finito de observáveis pode ter infinitas teorias explicativas, especialmente quando as variações da teoria não ser explicitamente testadas.

   • Onde caso se tenha teorias que explicam as mesmas observações, deve-se preferir a mais simples dentre elas.
     • Deve-se tomar um cuidado ao usar tal regra, uma vez que ela NÃO diz que a explicação mais SEMPRE deve ser escolhida. Apenas que é preferivel, pois outras podem se encaixar melhores no ambito da pesquisa.

9. O método científico é importante, pois não se deve se preocupar apenas em coletar dados, mas de igual importância em explicar o que significa esses dados que foram coletados.

   • Uma teoria que explique o porque das coisas e importante.