再议科学思维与科研方法

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徐 平

之前谈到过理性思维中应该遵循实事求是的基本理念，讲究结论的获得必需经过严密的逻辑推理过程，从而保证结论的可靠性。

科研活动其实质是一个多变量、多指标系统的优化，是一个最佳方案的求证过程。一个系统中一定存在相对较好的方案，只是我们应该采取什么样的思维和方法去求解这个答案。

首先、科研人员具有科学思维素质和习惯尤为重要。我认为以下几方面值得关注。第一是具有批判性思维和质疑的素质，这是科研人员哲学素养和创新能力的基本体现。具有对现状、经验、权威、书本等抱以批判和质疑态度，则可能对事物提出新的问题和解决问题的新想法。在实际的科研活动中，往往提出一个有价值的问题比解决该问题难得多。因为提出一个有价值的新问题，可能引领大家的思路进入一个全新的空间，避免进入漩涡绕不出来。美国的科研人员在诸如系统设计（或概念设计）方面最擅长，而日本的科研人员则擅长参数设计（优化设计）。现代科技的原创大多来自于美国或西方发达国家，中国科研人员虽多，但哲学素养低，原创的思路极少，大多做些跟风和完善工作。第二是要有全面、系统的观察、研究事物的观念。系统优化是一个最佳方案的求证过程，因此必须对所有相关因素加以考虑，并依据实验和事实，通过严密的数理逻辑方法对变量进行系统筛选。而非按照经验、书本或权威的意见来直接认定，只有这样才可以避免犯形而上学的错误。第三是对于诸多因素要分清主次关系。虽然影响事物结论的因素很多，但有主次之分，抓住主要矛盾，则问题就基本解决，科研活动中运用数学方法可以解决系统研究和主次关系问题。第四在观察事物的现象时着重强调：偶然现象中蕴含有必然的规律。这一点上，很多人会将试验中所看到的现象，误解为是试验执行中的错误、波动或偏差，从而失去重要发现的机会。

其次科研人员应该学习和运用科学方法，它是科研与技术创新的基本手段。科学方法的运用中，值得重视和研究的有三方面。第一是尽量将所有的变量纳入试验规划中进行筛选，避免预先考虑不周全，今后再回过头来研究。这点上，95%的科研人员都常犯此类毛病。第二是要重视因素之间的关联性即交互性。大多数科研人员只习惯思考单因素数量关系对结果的影响，对因素间的交互性关系还不习惯思考，并且还未掌握交互性试验的设计方法。第三是试验数据的分析是极为重要的环节。对于大多数人来说，就因为数据或信息无法很好地归纳分析，得不到可靠的结论，因此不断地做重复试验，做无用功，造成效率低下。

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