Кемелхан Ұлбану kzp4 Ф. А. Кузин «Диссертация» аударма

Профессор П.Т.Приходьконың тұжырымы бойынша, ғылыми болжау – танымдық іс-әрекеттің бір түрі, бұл әрекеттің түпкі нәтижесі табиғаттағы, қоғамдағы және ойлаудағы болашақ процестер мен құбылыстар туралы, олардың бүгіні мен өткені туралы азды-көпті нақты білімдеріне негізделген білім болып табылады.

Ғылыми болжау тәжірибесінде болжамдарды есептеуге белгілі бір уақыт кезеңдері бөлінеді. Мысалы, қысқа мерзімді (2-3 жыл), орта мерзімді (10-15 жыл) және ұзақ мерзімді (30-50 жыл және одан да көп). Кез келген кезеңдегі нақты болжау үшін ғылыми болжаудың ең үлкен объективтілігін қамтамасыз ететін болжамды объектілердің сенімді сандық параметрлері болуы қажет. Мүмкіндіктерді анықтау және нақты объектілердің болашақ күйін бағалау үшін көптеген әртүрлі әдістер бізге белгілі. Олар үш негізгі топқа топтастырылған: 1) экстраполяция, 2) сарапшылық пікір және 3) модельдеу.

Экстраполяция әдісі (индуктивті техникаға негізделген) қысқа мерзімді және орта мерзімді болжамдар үшін қолданылады. Оны есептеу салыстырмалы түрде оңай. Бұл әдістің маңызды кемшілігі болып табылатын нәрсе – оның логикалық алғышарттары объектінің дамуы үшін белгілі бір тенденция анықталған болса, онда ол болашақта сақталуы керек. Тәжірибе көрсеткендей, бұл үрдіс жалғасуы мүмкін, бірақ толық емес. Сондықтан болжамның үлкен дәлдігі үшін статистикалық-ықтималдық есептеуге түзету енгізіледі.

Ғылыми-техникалық прогрестің дамуының ұзақ мерзімді болжамдары үшін біздің елімізде және шетелде кеңінен таралған сараптамалық бағалау әдісі (немесе «Дельфи» әдісі) жиі қолданылады. Ол 10-15 ірі маманның сауалнаманың нақты сұрақтарына жауап беруінен тұрады. Бұл сауалнама бірнеше турларда жүргізіледі. Бұл әдістің кемшілігі сарапшылардың бағалауындағы субъективтіліктің белгілі бір мөлшерде болуы болып табылады.

Модельдеу әдісі болжау мәселелеріне қатысты салыстырмалы түрде жаңа, бірақ ол объективті, ықтималды ғылыми болжау үшін, әсіресе орта және ұзақ мерзімді жоспарлау тұрғысынан үлкен перспективалар ашады. Мұнда нақты ғылыми базалық деректер ақпараттық модельді әзірлеу үшін өте маңызды.