КЛАСИФІКАЦІЯ НАУКОВИХ МЕТОДІВ: СУЧАСНИЙ ПОГЛЯД
Анотація
Розкрито сучасні підходи до класифікації наукових методів у контексті глобальних трансформацій у сфері науки та технологій. Зазначено, що наявні класифікації потребують перегляду з урахуванням інтердисциплінарності, цифрових інструментів досліджень і суб’єктивного чинника у пізнавальному процесі. Акцентовано увагу на необхідності інтеграції кількісних, якісних і цифрових методів задля створення адаптивних гібридних методологій. Проаналізовано приклади застосування Big Data, машинного навчання та інтердисциплінарного підходу у діяльності провідних компаній (Amazon, Netflix, Google). Обґрунтовано доцільність оновлення методологічних засад через розробку нових класифікаційних моделей, що відповідають викликам XXI століття. Запропоновано шляхи вирішення проблеми невідповідності традиційних підходів до методологічної практики сучасного наукового середовища. Підкреслено, що лише шляхом осмисленого переосмислення методів пізнання наука може відповідати динаміці сучасного суспільства, підтримувати відкритість до нових знань і залишатися ефективним інструментом пізнання складної реальності. У статті також акцентовано на ролі методологічної культури дослідника як важливого ресурсу адаптації до змінних умов наукової діяльності та ефективного використання міждисциплінарного й цифрового потенціалу.
Посилання
2. Kuhn T. S. (1962). The Structure of Scientific Revolutions. 210 p.
3. Bacon F. (1620). Novum Organum. 320 p.
4. Prysiazhniuk S. V. (2006). [Metodolohiia naukovykh doslidzhen]. Methodology of scientific research. Kyiv: 416 р.
5. Bichek T. L. (2004). [Systemnyi analiz ta stratehichne planuvannia]. System analysis and strategic planning. Kyiv. 384 p.
6. Smith E. E. and Kosslyn S. M. (2015). Cognitive Psychology: Mind and Brain. 2nd ed. 608 p.
7. Dede C. (2016). Virtual Reality in Education. 182 p.
8. Shendure J. et al. (2017). DNA sequencing at 40: Past, Present and Future. Nature. 20 p.
9. Kitchin R. (2016). The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. 2nd ed. 320 p.
10. Friendly M. and Denis D.J. (2021). Advanced Data Visualization. 400 p.
11. Goodfellow I., Bengio Y. and Courville A. (2016). Deep Learning. 800 p.
12. Borenstein M., Hedges L.V., Higgins J. P. T., Rothstein H. R. Introduction to Meta-Analysis.
13. Silverman D. (2017). Doing Qualitative Research. 5th ed. 480 p.
14. Brynjolfsson E. and McElheran K. (2016). The Rapid Adoption of Data-Driven Decision-Making. American Economic Review. 22 p.
15. Kitchin R. (2016). The Data Revolution. 2nd ed. 320 p.
16. Chandler D. and Munday R. (2016). A Dictionary of Media and Communication. 2nd ed. 448 p.
17. Hair J. F., Wolfinbarger M., Money A. H., Samouel P. and Page M. J. (2018). Essentials of Business Research Methods". 3rd ed. 576 p.
18. Kitchin R. (2016). The Data Revolution. 2nd ed. 320 p.
19. Chandler D. and Munday R. (2016). A Dictionary of Media and Communication. 2nd ed. 448 p.
20. Hair J. F., Wolfinbarger M., Money A.H., Samouel P. and Page M. J. (2018). Essentials of Business Research Methods. 3rd ed. 576 p.
21. Jordan M. I. and Mitchell T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 2015. 20 p.
22. Mayer-Schönberger V. and Cukier K. (2017). Big Data: The Essential Guide to Work, Life and Learning in the Age of Insight. 288 p.
