Сложности многих докторантов проистекают из-за нечеткого понимания за что им присваиваются ученая степень, т. е. на чем им надо сосредоточить свои основные усилия, решение или разработку чего надо доказывать на заседании ДС.
Выписка из Постановления о присуждении ученых степеней:
9. Диссертация на соискание ученой степени доктора наук должна быть научно-квалификационной работой, в которой на основании выполненных автором исследований:
– разработаны теоретические положения, совокупность которых можно квалифицировать как научное достижение,
– либо решена научная проблема, имеющая важное политическое, социально-экономическое, культурное или хозяйственное значение,
– либо изложены новые научно обоснованные технические, технологические или иные решения, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие страны.
Таким образом, для получения ученой степени доктора наук надо получить один из следующих результатов:
- решение научной проблемы, имеющей важное значение;
- новые научно обоснованные технические, технологические или иные решения, внедрение которых вносит значительный вклад.
Далее рассмотрим подробно защиту докторской диссертации по номинации "решение научной проблемы", по которой защищается подавляющая часть докторских диссертаций (порядка 90 %). В связи с этим именно эта номинация будет рассмотрена максимально подробно.
Что такое научная проблема? Ее основные
и дополнительные квалификационные признаки
В «обыденном» (не научном) смысле под проблемой зачастую упрощенно понимают определенную конфликтную ситуацию. В отличие от бытового смысла, в эпистемологии (учении о научном познании, отрасли гносеологии) под термином «научная проблема» подразумевают научный вопрос, на который в совокупном знании, накопленном обществом, нет необходимых научных знаний. Таким образом, научная проблема – это запрос на устранение выявленного «знания о незнании», при этом метод такого устранения заранее не известен.
Рассмотрим ряд определений.
Проблема (от гр. problema – трудность, преграда) – 1) задача, методы решения которой неизвестны. После нахождения хотя бы одного решения, проблема сводится к задаче; 2) знание о незнании чего-либо, возникающее в ходе познания и требующие получения новых знаний, которые отсутствуют на текущем этапе развития науки и практики [1].
Проблема научная – 1) формулировка того, что необходимо сделать в науке, чтобы достичь цели исследования, при этом методы исследования неизвестны или, по крайней мере, не опубликованы; 2) проблемная ситуация, проявляющаяся в виде противоположных позиций в объяснении каких-либо явлений, объектов, процессов либо выявленный недостаток какой-либо существующей теории, требующие новых методов для её разрешения, при этом методы разрешения неизвестны или, по крайней мере, не опубликованы [1].
Проблема научная в докторской диссертации – формулировка того, что необходимо сделать в науке, чтобы достичь цели диссертационного исследования, причем методы исследования не известны или, по крайней мере, не опубликованы. При этом направление достижения цели и путь исследования определяются концепцией (центральной идеей) диссертации, а актуальность проблемы – противоречием в науке (проблемной ситуацией). Научная проблема должна быть сформулирована, с одной стороны, в кратком лаконичном виде, а с другой – должна содержать в себе либо указание на новые факторы, условия, эффекты, составляющие новизну исследования, либо указание на отсутствие известных методов исследования [1].
Таким образом, основным квалификационным признаком научной проблемы докторской диссертации является отсутствие известных методов ее разрешения. При этом проблема должна выводится из научного противоречия (проблемной ситуации), фиксирующей то самое «знание о незнании», на устранение которого ориентированная решение научной проблемы с учетом совокупности новых факторов, условий, эффектов и проч., которые составляют оригинальность и новизну исследования (рис. 1). При этом ширина и глубина исследования этих факторов, условий, эффектов и проч. может выступать только дополнительными второстепенными признаками научной проблемы, имеющими значение только при наличии основного квалификационного признака.
Для снижения субъективности оценки проблемы и предотвращения переоценки её действительной значимости необходимо выдвижение против потенциальной проблемы всевозможных возражений, как самим исследователем, так и его коллегами. Под сомнение ставится все, что относится к существу проблемы, к ее новизне, условиям постановки и следствиям ее разрешения: есть ли проблема? является ли она следствием отсутствием необходимых знаний, противоречия в науке (проблемной ситуации)? какова возможная ценность планируемых результатов? имеется ли практическая или научная потребность в ее разрешении? Возможно ли ее разрешение при современном состоянии разработки этой проблематики? Посильна ли разработка этой проблемы данному исследователю или возглавляемому им научному коллективу? [2].
Различие между научной задачей в кандидатской диссертации и научной проблемой в докторской
Зачастую сутью кандидатской диссертации является решение научной задачи, а большинства докторских – научной проблемы. Докторанты уже прошли путь успешной защиты кандидатских работ поэтому разница между научными задачей и проблемой может быть дополнительно прояснена путем их сравнения.
Ф. Т. Алескеров указывает: «…в задаче … четко определено, что дано и что мы намереваемся получить и больше того, в задаче обычно известны пути ее решения и научный аппарат, которым мы пользуемся. … Проблема – это другое. Известно, что дано, но что мы получим, далеко неизвестно. Больше того, научный аппарат и техника решения … неизвестны. Их приходится отдельно разрабатывать под проблему или модифицировать что-то из существующего...» [3].
Если научная задача – это тo, чтo надо разработать в науке, при том, что уже имеется по крайней мере один метод решения данной задачи, то научная проблема – это тo, что надо разработать в науке, пpи этом метод разработки неизвестен. Другими словами, научная проблема – это научная задача, метод решения которой не известен. Как только появляется любой метод решения проблемы (рабочий, но необязательно самый лучший), то проблема редуцируется к задаче [4, 5] – рис. 2.
Связь между научной проблемой, целью, объектом и предметом исследования
Общие положения
Как говорилось ранее, формулировка научной проблемы – это важнейшее формальное положение диссертации, защищаемой по номинации «решение научной проблемы». Однако помимо формулировки проблемы в диссертации должны быть сформированы и взаимоувязаны с проблемой другие основные положения исследования. Рекомендации по формулировкам и их взаимосвязи подробно приведены в работе [6], ориентированной на кандидатские диссертации. Здесь же кратко рассмотрим связь между научной проблемой, целью, объектом и предметом исследования.
Наиболее важной связкой является «цель – научная проблема», а уже из нее следуют связь «цель – объект – предмет». Связь «цель – научная проблема» определяется следующим постулатом – научная проблема в диссертации – это то, что необходимо сделать в науке, чтобы достичь цели исследования. При этом цель, в отличие от научной проблемы, может быть «не новой» и становиться актуальной каждый новый раз, когда изменяются или открываются новые факторы, обстоятельства или условия ее достижения.
Цель диссертационного исследования – это та практическая потребность, для удовлетворения которой ведется диссертационное исследование [1].
Как правило, в диссертациях цель формулируется как положительный эффект, являющийся результатом целенаправленного изменения или изучения объекта исследования. Показатель, характеризующий этот положительный эффект составляет предмет исследования.
Цель, имеющая теоретическое значение, должна выражать основной положительный эффект в виде наращивания или развития знаний в какой-либо теории. Цель, имеющая практическое значение, должна выражать основной результат в виде практического эффекта (например, технического, экономического, организационного и т. п.). В связи с этим в фундаментальных науках цель исследования, как правило, является абстрактной и направлена на теоретическое развитие научно-методического аппарата (НМА) какой-либо теории (например, «развитие методов анализа устойчивости нелинейных систем», «исследование условий стационарности для решений задачи динамической игры…», «развитие теории…», «развитие научно-методического аппарата…» и т. д.). В прикладных же науках, когда в качестве объекта исследования выступает некая искусственная или естественная система (или соответствующие процессы), то целью исследования, как правило, является улучшение каких-либо показателей или свойств (которые зачастую формулируются в виде предмета исследования) такой системы, либо полезности ее использования в практике человеческой деятельности. Довольно часто к основному положительному эффекту, на который направлена цель исследования в прикладных науках, относится улучшение качества, эффективности, результативности, полезности объекта исследования, его эксплуатационных, экономических или потребительских свойств.
Важное требование – возможность проверки степени достижения цели исследования. Поэтому цель должна быть сформулирована как улучшение некого конкретного количественно измеряемого показателя (часто именуемого целевым показателем), характеризующего предмет исследования – улучшаемое свойство или качество объекта. Еще одним приемлемым вариантом может быть указание в цели на улучшение конкретного свойства или качества объекта исследования, а в предмете исследования – конкретизация количественного показателя этого свойства/качества, который может быть объективно оценен и измерен. При этом в процессе исследования можно показать улучшение данного целевого показателя, а, следовательно, и доказательно обосновать достижение цели исследования.
Невозможность объективно количественно оценить выбранный целевой показатель является основанием для отказа от его использования и замены его на другой, измеримый. В случае отсутствия такой возможности необходимо изменить цель исследования с выбором для доказательства ее достижения такого показателя, который можно измерить. Такая рекомендация (скорее – настоятельное требование) связана с тем, что при завершении работы над диссертацией соискатель должен доказать достижение поставленной цели, что обычно осуществляется, ссылаясь на количественные значения выбранного целевого показателя в решениях других авторов, известные до начала диссертационного исследования, с одной стороны, и на новые улучшенные значения этого показателя, достигнутые с использованием полученных в защищаемой диссертации результатов, с другой стороны. Следует избегать интегральных и комплексных показателей (особенно когда эти показатели взаимосвязаны между собой сложным образом). Вместо этого нужно отдавать предпочтение одному количественному показателю, упоминаемому в паспорте специальности, являющимся общепринятым как по формулировке, так и по методике оценки. Например, не надо ставить целью оптимизацию эффективности или качества чего-либо, если суть работы состоит в повышении всего лишь одного из показателей качества или одной из разновидностей эффективности, при этом следует помнить, что факт оптимизации придется строго доказывать. Соискателю настоятельно не рекомендуется вводить собственные целевые показатели или опираться на собственные экзотические методики оценки вновь веденных целевых показателей [5].
Весьма распространенным недостатком диссертационных работ является подмена цели научной проблемой, когда целью работы заявляется совершенствование определенного НМА или развитие какой-либо теории. В фундаментальных науках такие цели, возможно, еще могут быть приемлемы. Однако, в прикладных науках, где объектом выступает некая система, разработка тех или иных теоретических результатов не позволяет сделать вывод о достижении какого-либо положительного практического эффекта. В результате этого возможна ситуация, когда цель, состоящая в разработке новых теоретических результатов, достигнута – они разработаны, но при их внедрении в практику эти новые результаты не дают нужный положительный эффект или даже ухудшают эффективность функционирования системы или полезность ее использования [4, 5].
Некоторые соискатели при оформлении диссертаций стремятся сформулировать цель исследования так, чтобы она выражала сложность исследования и всесторонне характеризовала основные научные результаты, которых они стремятся достигнуть, при этом фактически единая цель подменяется перечислением множества частных целей, что нарушает её единство. Надо исходить из того, что сложность и всесторонность исследования характеризуется не целью, а отдельно излагаемыми формулировками научной проблемы, частных задач, а также результатами их решения. Дублирование научной проблемы в формулировке цели в виде сведений о пути или путях её достижения (о вопросах и частных задачах, которые должны быть при этом решены, и об элементах постановки общей задачи) является излишним. С учётом сказанного не следует цель излагать как множественную (в виде совокупности частных целей и задач) и отягощать её второстепенными деталями (выражаемыми словами «с учётом», «на основе» и т. п.), сковывающими рамки творческого поиска. Следует эти формулировки приводить в проблеме в качестве факторов новизны исследования [4].
Еще одним распространенным недостатком цели диссертационных исследований, нарушающим ее единство, является то, что соискатели формулировку цели пытаются начать с названий этапов или методов исследования («анализ…», «синтез…», «оптимизация…», «обоснование…», «доказательство…» и т. д.) или этапов разработки опытно-конструкторских работ («разработка…», «выбор…», «проектирование…», «оценка…» и т. д.). Такие формулировки акцентируют внимание не на основном положительном эффекте целенаправленного изучения или изменения объекта, к чему следовало бы стремиться соискателю, а лишь указывают на путь, которым надо двигаться в процессе исследования. Интуитивно осознавая этот недостаток, довольно часто соискатели прибегают к более изощрённым формулировкам цели, таким, как «синтез (объекта такого-то), позволяющего то-то», «проектирование (объекта такого-то), обеспечивающего то-то». Так как в таких случаях цель выражается лишь тем, что названо «то-то». Поэтому формулировку следует сократить, убрав из неё элементы, навязывающие путь достижения цели [4].
Примеры формулировок научных проблем, целей, объектов и предметов исследований в диссертациях по различным отраслям науки
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в фундаментальных (естественных) науках:
Объект исследования – геодинамические процессы в литосфере в условиях высокой тектонической напряжённости.
Цель исследования – повышение достоверности диагностики скрытых геодинамических процессов в литосфере.
Предмет исследования – достоверность диагностики скрытых геодинамических процессов в литосфере.
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка и экспериментальная верификация методов диагностики скрытых геодинамических процессов в литосфере на основе комплексного анализа аномалий гравитационного и магнитного полей в условиях высокой тектонической напряжённости.
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в фундаментальных (физико-математических) науках:
Объект исследования – диофантовы уравнения высших степеней с несколькими переменными.
Цель исследования – расширение классов диофантовых уравнений, для которых строго доказана разрешимость или неразрешимость в целых числах.
Предмет исследования – классы диофантовых уравнений.
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка новых алгебраико-геометрических методов исследования условий разрешимости диофантовых уравнений в целых числах с учётом с учётом эвристических гипотез Харди-Литтлвуда и ABC о распределения простых чисел.
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в фундаментальных (физико-математических) науках:
Объект исследования – протопланетные диски в условиях ранней стадии звёздообразования.
Цель исследования – повышение адекватности моделей эволюции протопланетных дисков.
Предмет исследования – адекватность моделей эволюции протопланетных дисков.
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка моделей эволюции протопланетных дисков с учётом нелинейного взаимодействия магнитогидродинамических турбулентностей и радиационного переноса в условиях ранней стадии звёздообразования.
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в прикладных (технических) науках:
Объект исследования – процесс передачи данных в сети воздушной радиосвязи при совместном управлении пилотируемыми и беспилотными летательными аппаратами.
Цель исследования – повышение скорости передачи данных в сети воздушной радиосвязи.
Предмет исследования – скорость передачи данных в сети воздушной радиосвязи.
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка научно-методического аппарата повышения скорости обмена данными в сети воздушной радиосвязи за счет динамического, взаимоувязанного и многоуровневого использования пространственного, энергетического, сигнального, частотного, временного и топологического ресурсов на физическом, канальном и сетевом уровнях.
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в прикладных (медицинских) науках:
Объект исследования – пациенты с хронической сердечной недостаточностью.
Цель исследования – снижения риска внезапной сердечной смерти у пациентов с хронической сердечной недостаточностью.
Предмет исследования – риск внезапной сердечной смерти пациентов с хронической сердечной недостаточностью.
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка персонализированных алгоритмов снижения риска внезапной сердечной смерти у пациентов с хронической сердечной недостаточностью на основе интеграции электрофизиологических, эхокардиографических и биохимических маркеров.
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в прикладных (сельскохозяйственных) науках:
Объект исследования – зерновые культуры в условиях нестабильного влагообеспечения.
Цель исследования – повышение продуктивности зерновых культур.
Предмет исследования – продуктивность зерновых культур.
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка моделей и методов повышения продуктивности зерновых культур на основе интеграции данных дистанционного зондирования, почвенно-климатических моделей и алгоритмов машинного обучения в условиях нестабильного влагообеспечения.
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в прикладных (сельскохозяйственных) науках:
Объект исследования – финансовый рынок в условиях конвергенции традиционных и блокчейн финансовых институтов.
Цель исследования – повышение эффективности регулирования финансового рынка.
Предмет исследования – эффективность регулирования финансового рынка.
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка моделей и методов эффективного регулирования финансовых рынков с учётом баланса инновационного развития, защиты прав потребителей и системной стабильности в условиях конвергенции традиционных и блокчейн финансовых институтов.
Пример формулирования цели, научной проблемы, объекта и предмета исследования в прикладных (военных) науках:
Объект исследования – процесс применения группировок войск (сил) в условиях многосферного военного конфликта в гибридной войне.
Цель исследования – повышение эффективности применения группировок войск (сил).
Предмет исследования – эффективность применения группировок войск (сил).
Для достижения вышеуказанной цели в работе была сформулирована научная проблема – разработка методов повышения эффективности стратегического планирования применения группировок войск (сил) в условиях многосферного военного конфликта в гибридной войне с учётом факторов информационного противоборства, экономических санкций и технологических ограничений.
Формулировка научной проблемы
Общие положения
Во-первых, при разработке формулировки научной проблемы нужно учитывать, что используемые в них термины и ключевые слова должны совпадать с терминами и ключевыми словами из пунктов паспорта специальности, по которым планируется защита диссертация. Для обеспечения этого рекомендуется следующий методический подход. Сначала, зная суть диссертации, определить, каким пунктам паспорта специальности она соответствует. Затем заимствовать ключевые слова из этих пунктов паспорта и сформулировать вышеуказанные основные положения исследования, одновременно взаимоувязывая их между собой.
Во-вторых, формулировка научной проблемы в докторской диссертации должно опираться на обширный анализ известных публикаций и результатов в профильной предметной области. При этом соискателю сначала нужно четко сформулировать факторы, условия, эффекты и проч., составляющие новизну его работы. Затем на основе ключевых слов и категорий из факторов новизны сформулировать наименование проблемы. Далее, провести обоснование того, что сформулированная проблема действительно является проблемой. Для этого сначала обосновывают наличие у нее основного квалификационного признака – отсутствие метода решения в известных работах. Наличие этого признака может быть обосновано как напрямую, так и в совокупности более «мягких» формулировок – см. рис. 3. Вместе с тем такое обоснование обязательно должно быть, а его формулировки при экспертизе диссертации должны однозначно свидетельствовать, что сформулированная научная проблема действительно является таковой.
Формулировки научных проблем строятся по следующим типовым схемам:
а) в фундаментальных науках:
б) в прикладных науках:
или
при этом формулировка научной проблемы должна быть лаконичной. Рекомендуемый объем формулировки проблемы – до 15 слов.
Признаками «хорошей» формулировки научной проблемы докторской диссертации являются следующие:
- формулировка проблемы соответствует одному или нескольким пунктам паспорта специальности и содержит в себе ключевые слова из соответствующих пунктов паспорта;
- формулировка проблемы лаконична, ясна и понятна широкому кругу ученых, содержит в себе понятия, явно соответствующие как научным результатам, так и новизне и оригинальности исследования;
- формулировка проблемы носит научный, а не практический характер.
- направленность проблемы, согласуется с текущими тенденциями развития науки и техники, проблематикой передовых направлений исследований, утвержденными соответствующими планами исследований РФ, министерств и ведомств;
- научная проблема явно соответствует новому направлению исследований или оригинальной комбинации учитываемых факторов, условий, явлений и т. д.;
- обоснование того, что проблема, действительно является проблемой (т. е. не имеет метода решения в текущей формулировке), опирается на масштабный и глубокий анализ известных работ и исследований в области известных методов решения схожих задач;
- актуальность решения проблемы поддержана традиционными «держателями» этой тематики – ведущими специалистами в исследуемой области;
- термин «проблема» используется в докторской диссертации только в одном смысле – научная проблема докторского исследования.
При формулировке проблемы следует с одной стороны обеспечить ее ясность широкому кругу специалистов, с другой стороны, ее лаконичность. В работе [7] В. М. Буренок и Р. А. Дурнев рекомендуют следующий методический прием. В начале можно сформулировать проблему достаточно широко, с избыточным количеством слов. Затем следует исключать слова из нее до тех пор, пока не начнет меняться смысл проблемы, не начнет упускаться важные факторы ее новизны, соответствия научной специальности и сути диссертации, или она не превратится в бессмыслицу.
Примеры формулировок научных проблем в диссертациях
а) по естественным наукам
В естественных науках, часто отсутствие метода решения проблемы в оригинальной комбинации факторов, условий и свойств дополняется акцентом на следующих дополнительных аспектах научной проблемы:
- отсутствие верифицированной экспериментальной проверки ранее выдвинутой концепции (гипотезы);
- отсутствие единой многофакторной концепции, когда известные подходы описывают отдельные этапы или аспекты исследуемого процесса, однако отсутствует единая концепция, учитывающая одновременное влияние множества факторов во множественных аспектах их проявления;
- отсутствие верифицированности новых методов исследования (например, заимствованных из математики или информатики) по отношению к ранее изученным процессам или к новым условиям их протекания;
- разработка теоретических концепций эмпирически зафиксированных факторов, формирование их аналитических моделей и прогностических закономерностей;
- широкое использование новых подходов в эмпирических исследованиях – интеграция разнородных данных о слабо влияющих факторах, численные методы приблизительных расчетов, виртуальные эксперименты с использованием ЭВМ, обработка с использованием ИИ для поиска неявных закономерностей, многофакторный анализ наблюдений и т. д.
Примеры формулировок научных проблем докторских диссертаций из области естественных наук (основные научные результаты выделены курсивом, цель исследования – полужирным шрифтом):
- Разработка и экспериментальная верификация методов диагностики скрытых геодинамических процессов в литосфере на основе комплексного анализа аномалий гравитационного и магнитного полей в условиях высокой тектонической напряжённости.
- Разработка физико-химических подходов, методов и методик к синтезу и структурному дизайну гибридных наноматериалов с управляемой каталитической активностью в условиях сверхвысоких давлений и нестационарных термодинамических условиях.
- Разработка моделей адаптации экосистем бореальных лесов к климатическим стрессорам на основе анализа биохимических маркеров и популяционно-генетических сдвигов в условияхпермафростной деградации.
- Обоснование и разработка моделей и методов анализа и прогноза гидрохимического режима речных бассейнов в условиях антропогенного прессинга и климатической нестабильности на основе интеграции дистанционного зондирования и полевых биогеохимических исследований.
- Разработка моделей анализа формирования и прогнозирования эволюции протопланетных дисков с учётом нелинейного взаимодействия магнитогидродинамических турбулентностей и радиационного переноса в условиях ранней стадии звёздообразования.
- Разработка аналитических моделей и экспериментальных методов оценки и снижения уровня органических загрязнителей в природных водоёмах на основе кинетического моделирования фотохимических и биотических процессов в условиях сезонной стратификации.
- Выявление закономерностей и разработка методов контроля эволюционной адаптации патогенных микроорганизмов к антимикробным препаратам на основе геномного анализа горизонтального переноса генов и метаболического репрограммирования.
- Разработка подходов, моделей и методов реконструкции палеоклиматических циклов на основе изотопно-геохимических маркеров в карбонатных отложениях с учётом нелинейных процессов диагенеза и гидротермальной модификации.
- Разработка эмпирических методов и теоретических моделей управления квантовыми состояниями в твёрдотельных системах при комнатной температуре на основе когерентного контроля спиновых ансамблей в условиях декогеренции.
б) по техническим наукам
В технических науках, часто отсутствие метода решения проблемы в оригинальной комбинации факторов, условий и свойств дополняется акцентом на следующих дополнительных аспектах научной проблемы:
- отсутствие применения в практики ранее обоснованных концепций в области естественных наук (в математике, физике, химии и т. д.), либо неэффективное или неоптимальное такое применение;
- использование междисциплинарных подходов к взаимоувязанному использованию закономерностей, свойств и эффектов из различных естественных наук (из математики, физики, химии, биологии и т. д.) при разработке и совершенствовании технических систем;
- изменение условий или среды эксплуатации технических систем, выявление в практике их использования совокупности неких новых существенных факторов или аспектов, которые не учитывались ранее при их создании;
- изменение нормативно-правовой базы регламентирующей разработку, внедрение и эксплуатацию технических систем;
- практические ограничения на реализацию технических систем, например, по вычислительным ресурсам, компонентной базе, массогабаритных параметрам, энергоемкости, геометрическим параметрам или материалам;
- отсутствие многофакторных концепций учета технических, организационных, социальных, психологических аспектов создания и использования новых сложных технических систем, например, сети Интернет или генеративного ИИ;
- отсутствие эмпирической и теоретической базы для изучения вопросов практического применения закономерностей, свойств и эффектов, ранее выявленных в естественных науках для их реализации в технике;
- широкое использование новых подходов в эмпирических исследованиях поведения технических систем – интеграция разнородных данных о слабо влияющих факторах, численные методы приблизительных расчетов, виртуальные эксперименты с цифровыми двойниками технических систем на ЭВМ, обработка с использованием ИИ для поиска неявных закономерностей, многофакторный анализ наблюдений и т. д.
Примеры «хороших» формулировок научных проблем докторских диссертаций из области технических наук (основные научные результаты выделены курсивом, цель исследования – полужирным шрифтом):
- Разработка моделей, методов, технологий исследования и проектирования устойчивых систем в условиях динамического многоуровневого информационного конфликта.
- Разработка гибридного аналитико-имитационного подхода к моделированию, исследованию и синтезу систем связи в условиях нестационарности, неординарности, и последействия процессов функционирования, с учетом дестабилизирующих факторов внешней среды.
- Синтез моделей и методов компенсации информационных рисков организационных систем на основе теоретико-игровых подходов и рефлексивного управления.
- Разработка моделей и методов обоснования математического и программного обеспечения средств защиты информации, основанных на проблемно-ориентированной семантике естественно-языковых конструкций, в интересах выявления угроз нарушения конфиденциальности, целостности, доступности.
- Разработка новых и модификация известных подходов, методов и алгоритмов компромиссно-эффективного управления многокритериальными многообъектными системами и их применение для повышения качества функционирования технических, экономических и биомедицинских комплексов.
- Разработка подходов и методов моделирования для эмпирического оценивания деструктивного воздействия электромагнитных полей сверхкоротких импульсов в интересах повышения функциональной устойчивости средств вычислительной техники.
- Разработка, обоснование, исследование, тестирование и программная реализация математических моделей и методов аналитико-имитационного моделирования, предназначенных для эффективного решения задач анализа и синтеза нестационарных систем и сетей массового обслуживания, возникающих в теории и инженерной практике проектирования информационно-вычислительных систем.
в) по медицинским наукам
В медицинских науках, часто отсутствие метода решения проблемы в оригинальной комбинации факторов, условий и свойств дополняется акцентом на следующих дополнительных аспектах научной проблемы:
- отсутствие или фрагментарность клинических рекомендаций для определенного типа пациентов, совокупности факторов их состояния, диагностики и лечения. Общее отставание клинического применения от научных результатов;
- использование междисциплинарных подходов к взаимоувязанному использованию закономерностей, свойств и эффектов из различных естественных наук (из математики, физики, химии, биологии и т. д.);
- разрыв между теоретической проработкой и исследованием каких-то вопросов в естественных науках (биологии, химии, информатики и т. д.) с практикой их внедрения или их учетом в медицинской отрасли;
- отсутствие многофакторных моделей диагностики и лечения, а также слабая практическая верификация теоретических моделей и методов на практике на основе репрезинтативных статистических выборках;
- недостаточный учет практических аспектов реальной клинической практики;
- отсутствие верифицированной экспериментальной проверки ранее выдвинутой концепции;
- формирование новых гипотез по отношению к ранее изученным процессам или к новым условиям их протекания, в том числе с использованием ИИ;
- разработка теоретических концепций эмпирически зафиксированных факторов, формирование их аналитических моделей и прогностических закономерностей;
- широкое использование новых подходов в эмпирических исследованиях (например, заимствованных из математики или информатики) – интеграция разнородных данных о слабо влияющих факторах, численные методы приблизительных расчетов, виртуальные эксперименты с использованием ЭВМ, обработка с использованием ИИ для поиска неявных закономерностей, многофакторный анализ клинических наблюдений и т. д.
Примеры «хороших» формулировок научных проблем докторских диссертаций из области медицинских наук (основные научные результаты выделены курсивом, цель исследования – полужирным шрифтом):
- Разработка персонализированных алгоритмов снижения риска внезапной сердечной смерти у пациентов с хронической сердечной недостаточностью на основе интеграции электрофизиологических, эхокардиографических и биохимических маркеров в условиях сопутствующего сахарного диабета 2 типа.
- Разработка методов ранней диагностики и повышения эффективности динамического мониторинга предраковых заболеваний желудочно-кишечного тракта с учетом молекулярно-генетического профилирования микробиоты и эпигенетических маркеров в условиях региональных экологических дисбалансов.
- Выявление закономерностей и разработка нейровизуализационно-когнитивных моделей прогнозирования конверсии лёгких когнитивных нарушений в болезнь Альцгеймера на основе анализа функциональной связности мозга и биомаркеров нейродегенерации при полиморбидности.
- Разработка мультимодальных методов к оптимизации периоперационного ведения пациентов высокого хирургического риска в условиях ограниченных ресурсов реанимационной помощи на основе динамического мониторинга гемодинамики, метаболических панелей и предиктивных алгоритмов.
- Разработка прогностических моделей репродуктивного здоровья и разработка персонализированных схем высокоэффективной гормональной терапии у женщин с синдромом поликистозных яичников на основе интегрированного анализа метаболических, генетических и ультразвуковых маркеров в условиях инсулинорезистентности.
- Обоснование методов оптимизации фармакотерапии полирезистентных инфекций в условиях стационара на основе фармакокинетико-фармакодинамического моделирования, терапевтического лекарственного мониторинга и алгоритмов адаптивного дозирования.
- Разработка моделей и методов снижения популяционного риска развития хронических неинфекционных заболеваний на основе интеграции данных медицинских регистров, поведенческих паттернов и социально-демографических детерминант в условиях цифровой трансформации здравоохранения.
- Разработка моделей и методов дифференциальной диагностики эндогенных психических расстройств с применением мультимодальных биомаркеров, машинного обучения и рефлексивного анализа клинико-патофизиологических данных в условиях коморбидной соматической патологии.
г) по сельскохозяйственным наукам
В сельскохозяйственных науках, часто отсутствие метода решения проблемы в оригинальной комбинации факторов, условий и свойств дополняется акцентом на следующих дополнительных аспектах научной проблемы:
- отсутствие или фрагментарность верифицированных регионально-пространственных или долгосрочно-временных эмпирических данных или научных результатов;
- использование междисциплинарных подходов к взаимоувязанному использованию закономерностей, свойств и эффектов из других наук (из экономики, физики, химии, биологии, инженерии и т. д.);
- разрыв между теоретической проработкой и исследованием каких-то вопросов в других науках (биологии, химии, информатики, техники, экономике, праве и т. д.) с практикой их внедрения или их учетом в сельскохозяйственной отрасли;
- отсутствие многофакторных моделей, а также слабая практическая верификация теоретических моделей и методов на практике на основе репрезинтативных статистических выборках;
- недостаточный учет аспектов реальной сельскохозяйственной практики, текущих возможностей современной химии, генетики, техники и проч.;
- отсутствие верифицированной экспериментальной проверки ранее выдвинутых концепций;
- формирование новых гипотез по отношению к ранее изученным процессам или к новым условиям их протекания, в том числе с использованием ИИ;
- отсутствие или фрагментарность нормативно-правовой базы в сельском хозяйстве, недостаточный учет международных наработок;
- широкое использование новых подходов в эмпирических исследованиях (например, заимствованных из математики или информатики) – интеграция разнородных данных о слабо влияющих факторах, численные методы приблизительных расчетов, виртуальные эксперименты с использованием ЭВМ, обработка с использованием ИИ для поиска неявных закономерностей, многофакторный анализ наблюдений и т. д.
Примеры «хороших» формулировок научных проблем докторских диссертаций из области сельскохозяйственных наук (основные научные результаты выделены курсивом, цель исследования – полужирным шрифтом)):
- Разработка моделей и методов повышения продуктивности зерновых культур на основе интеграции данных дистанционного зондирования, почвенно-климатических моделей и алгоритмов машинного обучения в условиях нестабильного влагообеспечения.
- Разработка методов прогнозирования и компенсации деградации чернозёмов при интенсивном земледелии с учётом микробиомной активности и углеродного баланса в условиях аридизации климата.
- Разработка геном-селекционных методов создания сортов озимой пшеницы с комплексной устойчивостью к абиотическим стрессам и патогенам на основе анализа эпигенетических маркеров и высокопроизводительного фенотипирования в полевых условиях.
- Научное обоснование и разработка методов оптимизации рационов высокопродуктивного молочного скота на основе метаболомного профилирования и микробиомного анализа рубца в условиях теплового стресса.
- Разработка эколого-экономических методов интегрированной защиты посевов от вредителей и болезней на основе прогнозирования фенологии популяций и биологических методов контроля в условиях снижения химической нагрузки.
- Выявление закономерностей и разработка методов оптимизации стратегического управления устойчивостью агропромышленных кластеров на основе цифровых двойников и сценарного моделирования в условиях санкционных ограничений.
- Разработка методов эффективного пространственного планирования и мелиоративного обустройства орошаемых земель на основе гидрологического моделирования и мониторинга засоления с учётом климатических аномалий и дефицита водных ресурсов.
- Разработка методов и алгоритмов автономного управления полевыми робототехническими комплексами для высокоточного внесения удобрений на основе компьютерного зрения и нелинейного управления в условиях неструктурированной агрофоновой среды.
- Разработка методов пролонгированного хранения зерновых и масличных культур на основе контроля микробиологической активности и модифицированной газовой среды с учётом динамики биохимических процессов.
- Разработка методов оценки экосистемных услуг агроландшафтов и разработка агроэкологических регламентов землепользования на основе баланса биоразнообразия, почвенного плодородия и углеродного секвестра в условиях трансформации природных зон.
д) по социальным и гуманитарным наукам
В социальных и гуманитарных науках, часто отсутствие метода решения проблемы в оригинальной комбинации факторов, условий и свойств дополняется акцентом на следующих дополнительных аспектах научной проблемы:
- концептуальная неполнота известных теорий, концепций, подходов и методов для описания новых социальных, политических, экономических, технологических и проч. явлений, феноменов и тенденций;
- недостаточный учет междисциплинарных подходов к взаимоувязанному учету различных аспектов, явлений и факторов, лежащих одновременно в предметных областях различных наук (психологии, социологии, экономики, техники, праве и проч.);
- разрыв между быстрым проявлением тенденций в человеческом социуме (в правовом, политическом, экономическом, техническом и проч. аспектах) и их теоретической проработкой и исследованием в научном плане;
- недостаточный учет исторических, религиозных, культурных, нравственных, политических и экономических условий и факторов, по разному проявляющихся в каждой конкретной стране в ее определенный исторический период;
- отсутствие верифицированной статистической проверки ранее выдвинутых концепций;
- формирование новых гипотез по отношению к ранее изученным процессам при изменении условий (культурных, социальных, религиозных, правовых, экономических и проч.) их протекания;
- отсутствие устоявшейся терминологии, морально-этических критериев оценки, методов исследования для новых явлений и феноменов;
- использование новых подходов в эмпирических исследованиях (например, заимствованных из математики или информатики) – интеграция разнородных данных о слабо влияющих факторах, численные методы приблизительных расчетов, обработка данных с использованием ИИ для поиска неявных закономерностей, многофакторный анализ наблюдений и т. д.
Примеры «хороших» формулировок научных проблем докторских диссертаций из области социальных и гуманитарных наук ((основные научные результаты выделены курсивом, цель исследования – полужирным шрифтом):
- Разработка моделей и методов повышения устойчивости региональных экономических систем к экзогенным шокам на основе интеграции макроэкономических индикаторов, институциональных факторов и поведенческих паттернов в условиях санкционной трансформации.
- Разработка моделей и методов эффективного регулирования финансовых рынков с учётом баланса инновационного развития, защиты прав потребителей и системной стабильности в условиях конвергенции традиционных и блокчейн финансовых институтов.
- Разработка концептуальных подходов к квалификации киберпреступлений в уголовном праве на основе анализа правоприменительной практики, сравнительно-правового исследования и прогнозирования технологических трендов в условиях цифровой трансформации общественных отношений.
- Разработка концептуальных основ правового регулирования искусственного интеллекта в государстве с учётом баланса эффективности автоматизированных решений, защиты фундаментальных прав и демократического контроля в условиях цифровой трансформации государственных функций.
- Выявление закономерностей и разработка моделей социальных трансформаций российского общества в условиях «мобилизационной модернизации» на основе анализа ценностных ориентаций, институционального доверия и стратегий адаптации.
- Разработка методов исследования цифрового неравенства как фактора социальной стратификации на основе интеграции количественных данных, качественных интервью и сетевого анализа в условиях ускоренной цифровизации социальных сервисов.
- Разработка концепции исторической памяти как фактора национальной идентичности в постсоветском пространстве на основе сравнительного анализа мемориальных практик, образовательных нарративов и медиадискурсов в условиях конкуренции исторических политик.
- Разработка методов изучения повседневных практик выживания российского населения в условиях экономических и политических кризисов на основе микроисторического анализа, устной истории и этнографических подходов.
- Разработка философско-антропологических оснований цифровой субъектности в условиях алгоритмического управления поведением и трансформации человеческой автономии.
- Разработка методов оценки и повышения эффективности инклюзивных образовательных практик на основе интеграции академической результативности, социальных компетенций и субъективного благополучия участников в условиях цифровой трансформации образования.
- Обоснование концепции «мягкой силы» и разработка методов ее эффективного применения в государственной дипломатии на основе анализа институциональных механизмов, нарративных стратегий и рецептивных практик в условиях информационной межгосударственной конфронтации.
- Разработка методов исследования трансформации политических элит в условиях авторитарных режимов на основе интегрального анализа экономических, социальных, политических и институциональных факторов.
е) по военным наукам
В военных науках, часто отсутствие метода решения проблемы в оригинальной комбинации факторов, условий и свойств дополняется акцентом на следующих дополнительных аспектах научной проблемы:
- концептуальная неполнота нормативной базы – рассогласование содержания наставлений, уставов и руководящих документов с тенденциями развития практики ведения военных действий, развитием военной науки зарубежных стран, появлением новых явлений и тенденций (в политике, технике, экономике и др. отраслях), которые могут быть использованы в военном деле;
- недостаточный учет междисциплинарных подходов в военной науке по взаимоувязанному учету различных аспектов, явлений и факторов, лежащих одновременно в предметных областях различных наук (политики, техники, экономики, истории, медицине, социологии и проч.);
- разрыв между быстрым проявлением новых тенденций на театре военных действий и поле боя (в военном, техническом, политическом, экономическом и проч. аспектах) и их теоретической проработкой и исследованием в военно-научном плане;
- недостаточный учет технологических, психологических, региональных, экономических, религиозных, культурных, психологических, политических, экономических, погодных, сезонных, информационных и проч. условий и факторов, влияющих на ведение военных, боевых и специальных действий;
- сложность верификации моделей и концепций ведения военных, боевых и специальных действий, слабая репрезентативная выборка на основе ограниченного числа военных конфликтов и учений;
- фрагментарность военно-теоретических знаний по сферам и условиям военного противоборства, звеньям управления, специфики ведомств, видов и родов войск, видов обеспечения; слабый учет многофакторного, межвидового, многосферного характера военных действий;
- сложность формализации в теоретических моделях таких важных факторов, влияющих на успех боевых действий, как военная хитрость, инициатива командира, морально-боевой дух, сплоченность коллектива и т. п.;
- использование новых подходов в теоретико-эмпирических исследованиях (например, заимствованных из математики, информатики, техники) – создание вычислительных комплексов для моделирования ведения военных действий, обучение и использование ИИ для управления вооружением, для поиска новых стратегий и тактик достижения победы и т. д.
Примеры «хороших» формулировок научных проблем реальных докторских диссертаций из области военных наук (основные научные результаты выделены курсивом, цель исследования – полужирным шрифтом):
- Разработка методов повышения эффективности стратегического планирования применения группировок войск (сил) в условиях многосферного военного конфликта в гибридной войне с учётом факторов информационного противоборства, экономических санкций и технологических ограничений.
- Разработка моделей и методов повышения скрытности управления соединением межвидовой группировки войск на основе массированного применения автономных робототехнических комплексов с использованием искусственного интеллекта.
- Разработка тактических моделей и высокоэффективных способов действий воинских формирований сил специальных операций в ночное время в городской застройке в условиях массового применения противником разведывательно-ударных беспилотных летательных аппаратов на основе вычислительных экспериментов и имитационного моделирования боевых эпизодов российско-грузинского военного конфликта 2008 г.
- Разработка моделей, методов и методик повышения боевой эффективности применения гиперзвукового оружия в условиях противодействия многоэшелонированной противоракетной обороны на основе физико-математического моделирования траекторий и маневрирования боевых блоков, выброса ложных целей и постановки радиоэлектронных помех, с учетом снижения радиолокационной заметности из-за формирования плазменных образований при движении в плотных слоях атмосферы.
- Разработка моделей и методов повышения эффективности децентрализованного тылового обеспечения воинских формирования ракетных войск и артиллерии на линии боевого соприкосновения за счет применения автономных безэкипажных транспортных средств, действующих одиночно и малыми группами, адаптивно с учетом времени суток, погодных условий, возможностей противника по ведению разведки и применению ударных беспилотных летательных аппаратов.
- Разработка моделей, методов и методик повышения устойчивости сетей радиосвязи тактического звена управления сухопутных войск на основе взаимоувязанного использования технологий когнитивного радио, mesh-сетей и децентрализованной динамической маршрутизации в условиях активного радиоэлектронного подавления.
- Разработка моделей, методов и способов дезинформации систем управления противника за счет использования нейросетевых генераторов контента в открытых сетях и проактивного создания психологических условий повышения его восприятия у лиц, принимающих решения.
«Истинные» и «ложные» научные проблемы
Достаточно часто, при экспертизе докторских диссертаций в ВАК, приходится сталкиваться с так называемыми «ложными» научными проблемами – теми положениями, которые докторантами постулируются в качестве научных проблем, однако, которые таковыми не являются т. к. в них не соблюдаются основной квалификационный признак научной проблемы докторской диссертации. Поэтому докторанту важно отличать «истинные» и «ложные» научные проблемы. Признаки «истинной» научной проблемы были изложены выше. «Ложные» же научное проблемы как правило формируются следующим образом:
а) решение масштабной научной задачи, которая охватывает значительную область исследования и имеет перспективное значение;
б) нахождение более оптимального или эффективного решения уже известной сложной научной задачи;
в) решение актуальной важной практической проблемы или задачи;
г) фиксирующая формулировка «знания о незнании», а не как то, что необходимо сделать чтобы устранить это «незнание»;
д) решение научной задачи, сведения о решении которой соискателю не известны, либо умышленно скрываются.
Наиболее частый путь формирования «ложных» проблем докторских диссертации – решение масштабной научной задачи, которая охватывает значительную область исследования и имеет перспективное значение. В этом случае, основной квалификационный признак проблемы, в виде отсутствия известного решения, подменяется сложностью его получения, повышенной шириной и глубиной исследования, ее перспективностью для дальнейшего развития науки. Зачастую такие «ложные» проблемы встречаются в исследованиях высоких административных начальников, когда они будучи руководителями каких-то масштабных проектов по их итогам формируют докторскую диссертацию из всех доступных материалов проекта. Чтобы этого не произошло необходимо провести системный анализ наработанных результатов такого проекта, выделить тот конгломерат задач, который ранее в своей совокупности не ставился и не решался, решения которых обладают системным эффектом. И именно из этих задач и решений формировать научную проблему докторской диссертации. При этом стоит упирать на то, что в данной совокупности учитываемых факторов, условий и эффектов, которые составляют оригинальность и новизну исследования, разработка комплекса таких задач, соответствующих проблеме диссертации, ранее не ставилась и не решалась, соответственно методы решения такой проблемы не известны. Другим вариантом «быстрой» адаптации таких работ под требования руководящих документов является позиционирование их защиты не по номинации «решение научной проблемы», а по номинации «новые научно обоснованные технические, технологические или иные решения, внедрение которых вносит значительный вклад» с соответствующей модификацией содержания диссертации.
Другой, не менее частый путь формирования «ложных» проблем докторских диссертации – нахождение более лучшего решения уже известной научной задачи. В этом случае, основной квалификационный признак проблемы, в виде отсутствия известного решения, подменяется эффективностью (оптимальностью) получения решения. Зачастую такие «ложные» проблемы встречаются в узких исследованиях которые ведутся соискателями много лет по довольно проработанным тематикам и даже получение хотя бы небольшого выигрыша в точности, достоверности или других аспектах результата считаются авторами достойными докторской диссертации. В отношении таких диссертаций рекомендуется сместить акцент с решения уже известной задачи на новый путь ее решения, обеспечивающих улучшение получения результата. И именно этот новый путь к решению однотипных задач того же класса выносить в качестве проблемно-образующего.
Следующей часто встречающимся недостатком проблем докторской диссертации является подмена научной формулировки практическими аспектами – фактически в диссертации решается актуальная и важная, но «практическая проблема», имеющая к науке весьма отдаленное значение. Этот недостаток весьма часто встречается в докторских работах по прикладным наукам и является следствием того, что у специалистов, долго работающих в какой-либо прикладной области, формируется «когнитивный дефект», состоящий в том, что решение вполне практических задач, оформленных в виде НИР или ОКР, они воспринимают как занятие чистой наукой. В таких работах авторам рекомендуется проанализировать свою «практическую проблему» на предмет выявления в ней тех новых факторов, условий, тенденций развития науки и практики, которые актуализируют направленность исследований. После чего попытаться формализовать их – сформировать в научных категориях, составляющих новизну исследования, из которых постом и составить уже научную проблему работы (рис. 4). Другим вариантом «быстрой» адаптации таких работ под требования руководящих документов является позиционирование их защиты не по номинации «решение научной проблемы», а по номинации «новые научно обоснованные технические, технологические или иные решения, внедрение которых вносит значительный вклад» с соответствующей модификацией содержания диссертации.
Рис. 4. Схема и пример преобразования «практической проблемы»
в научную проблему докторской диссертации
Еще одним часто встречающимся недостатком докторских диссертаций является подмена проблемы, как того, что необходимо сделать в науке, постулирующей фиксацией «знания о незнании». В результате правильная постановка научной проблемы, как необходимости разработки научных результатов, направленных на устранение «незнания», подменяется значением понятия «проблема» в ее самом обыденном смысле – как фиксация неких недостатков существующей теории.
Если все вышерассмотренные «ложные» проблемы были обусловлены методическими упущениями соискателей, то следующий тип «ложной» проблемы как правило обусловлен его неспособностью к глубокому анализу предметной области или даже злым умыслом – решение научной задачи, сведения о решении которой соискателю не известны, либо умышленно скрываются.
Как указывает Е. В. Ленько в работе [2] научная проблема становится проблемой только в том случае, когда у человечества в отношении него действительно нет необходимых научных знаний. Если же такие знания у общества есть, но они по какой-то причине они не известны соискателю, такой научный вопрос научной проблемой не является: ведь любому специалисту достаточно получить доступ к уже имеющимся у общества необходимым знаниям и воспользоваться ими без диссертационных наработок соискателя. Современное информационное сообщество, доступность интернета, глобализация процесса научного познания, открывают соискателю в поиске информации об известных научных знаниях невиданные ранее возможности. Информационный вакуум в отношении имеющихся у общества научных знаний может быть только у новичка в данной проблемной области. Недаром говорят, что для утверждения темы докторской диссертации соискатель должен «созреть», стать настоящим самостоятельным признанным специалистом в данной области. Однако бывает и так, что перед постулированием проблемы диссертации другой ученый публикует статью в которой приводит решение сформулированной соискателем научной проблемы, забирая себе приоритет в этой области и редуцируя научную проблему соискателя к научной задаче. Многие соискатели не желая, чтобы их многолетние усилия «обнулились» игнорируют такие факты, и продолжают стоить свои положения на ложном утверждении о том, что необходимых научных знаний по проблеме у научного сообщества нет, или, хуже того, происходит попытка ввести научную экспертизу в заблуждение относительно авторства и приоритета изложенных в диссертации результатов, недобросовестного использования в своей квалификационной работе чужих результатов без ссылки на его автора [2]. Соискателям, попавшим в такую ситуацию, нужно не игнорировать ее, а срочно смещать акценты своей работы в те аспекты, которые не рассматриваются во вновь опубликованных работах, проявлять методическую изворотливость, чтобы положительным образом «встроить» вновь опубликованные (выявленные) решения в свою работу – выпятить те факторы, аспекты, нюансы, которые в новых работах не получили глубокого рассмотрения и именно с ними по-новому сформулировать оригинальность и новизну своей работы.
«Реальные» и «искусственные» научные проблемы
Среди «истинных» научных проблем докторских диссертаций можно выделить их две разновидности (рис. 5):
- «реальные» научные проблемы – это те научные проблемы, актуальность и разработка которых обусловлено реальными потребностями науки;
- «искусственные» научные проблемы – формулировки научных проблем, которые, в силу необходимости соблюсти формальные требования к докторской диссертации, обобщают конгломерат ранее полученных результатов докторанта, зачастую имеющий довольно «разношерстный» характер.
Оба вида этих проблем могут иметь место в докторских диссертациях, которые успешно проходят защиту. Первый вид соответствует случаю, когда соискатель с самого начала методически правильно прошел путь изучения предметной области и сформулировал разрабатываемую им проблему как реальную потребность науки, закрывающей ее важный «пробел». Такой вариант иногда встречается, хотя и гораздо реже чем хотелось бы, и здесь рассматриваться не будет.
Большинству соискателей свойственен второй вид формулировок проблемы. «Искусственные» научные проблемы, которые во множестве встречаются в большинстве докторских диссертаций – это отчаянная попытка соискателя найти некую наукообразную формулировку, которая бы с одной стороны, хоть как-то бы претендовала на фундаментальность на уровне докторского исследования, с другой стороны, обобщала бы многочисленные ранее изданные работы соискателя, конгломерат которых он и пытается увязать в свою диссертацию. При формировании такой «искусственной» проблемы, важно учесть следующие факторы и придерживаться следующей последовательности действий, которая поможет приблизить «искусственную» формулировку проблемы к «реальной»:
а) провести ревизию своего научного задела и сформулировать одну или несколько мета-идей концептуального уровня которым соответствуют большие циклы уже опубликованных работ;
б) путем обсуждения с научным консультантом (НК) и ведущими учеными-методистами определиться с концепцией докторской диссертации, ее ядром и второстепенными результатами, какие «блоки» уже есть в опубликованных работах, а какие подлежат разработке. При этом статьи и материалы не вписывающийся в принятую концепцию подлежат исключению из дальнейшего рассмотрения;
в) вычленить из концепции и соответствующих статей ту оригинальную комбинацию факторов, условий, явлений, эффектов, закономерностей, которая является уникальной именно для этой докторской работы;
г) перевести вышеуказанную уникальную комбинацию в научные категории и на основе их сформулировать научную проблему диссертации;
д) сравнить сформулированную научную проблему с известными работами в предметной области с целью определения ее новизны, а также верификации на предмет соответствия основному и дополнительным признакам научной проблемы диссертации, указанных выше.
В отношении «искусственных» проблем соискателям рекомендуется многократно обсуждать их формулировки с опытными учеными-методистами еще на начальной стадии работы. Это обусловлено тем, что зачастую попытки самостоятельно сформулировать научную проблему докторской диссертации, механистически охватывающие имеющиеся наработки докторанта, выглядят довольно убого. В результате уже на завершающем этапе работы – при представлении работы в ДС формулировка проблемы начинает многократно видоизменяться и модифицироваться, что, во-первых, ведет к необходимости внесения изменений в диссертацию, во-вторых, такие изменения могут уводить сильно в сторону от той сути исследования, которую замыслил соискатель.
Литература:
1. Макаренко С. И. Справочник научных терминов и математических обозначений. – СПб.: Наукоемкие технологии, 2025. – 348 с.
2. Ленько Е. В. Формулирование и решение научной проблемы в докторской диссертации // Патология кровообращения и кардиохирургия. 2009. № 2. С. 81-88.
3. Алескеров Ф. Т. Как подготовить и написать диссертацию? // Сайт НИУ ВШЭ [Электронный ресурс], 2008. – URL: https://www.hse.ru/data/2011/12/31/1262232834/LectureForStudent%20(1).pdf?ysclid=lr0wxyars5719206881 (дата обращения: 20.02.2024).
4. Долгов А. И. Подготовка диссертаций в области военной науки и техники (методическое пособие). – Ростов-н/Д., 1990.
5. Долгов А. И. Подготовка и написание диссертации. Методические указания. – Ростов-н/Д., 2002.
6. Макаренко С. И. Оформление и защита кандидатской диссертации по техническим наукам. Часть 1. – СПб.: Наукоемкие технологии, 2024. – 420 с.
7. Буренок В. М., Дурнев Р. А. Рассуждение о диссертации: тема исследования // Вооружение и экономика. 2020. № 3 (53). С. 81-88.
Об авторе: Макаренко Сергей Иванович, доктор технических наук, профессор, эксперт ВАК. Подробности здесь.
P.S. В помощь соискателям ученой степени автором подготовлено методическое издание «Макаренко С.И. Оформление и защита кандидатской диссертации по техническим наукам - Часть 1 и Часть 2». Скачать электронные версии этих книг можно на сайте издательства «Наукоемкие технологии» или в РИНЦ. Заказ бумажных версий книг доступен в интернет-магазине вышеуказанного издательства.
Данная публикация - фрагмент будущей книги автора, посвященной написанию и защите докторской диссертации. Я буду рад конструктивным комментариям, направленным на улучшение представленного в данной статье материала.