PICT6358

takiego wniosku byłoby upoważnione wówczas, gdyby obserwator miał do Czynienia / podobnymi przypadkami w przeszłości. Nie mógłby jednak twierdzić, iz odkrył prawdę. lego typu wyjaśnienia nazywamy wyjaśnieniami probabilistycznymi, gdyż związki pomiędzy działaniem określonych czynników a występowaniem ich następstw zachodzą niemal zawsze z określonym stop. nicm prawdopodobieństwa. Tego rodzaju związki i powiązania pomiędzy zmiennymi odnoszą się dc* wielu zjawisk związanych / procesem wychowania Powstaje jednak pytanie, jak silny musi być związek pomiędzy badanymi zjawiskami. aby można go było uznać za przyczynowy.

Wyjaśnienia probabilistyczne (indukcyjne) posiadają istotne ograniczenia w porównaniu z wyjaśnieniami dedukcyjnymi, w których wyprowadzane wnioski są zawsze prawdziwe, jeżeli przesłanki w oparciu o które są one formułowane są prawdziwe. Ich wartość poznawcza zależy przede wszystkim od informacji, jakie posiada badacz, nt. występowania przyczyn istotnych dla zajścia domniemanego skutku, choć niekoniecznie tak musi być. Ustalenie, że dwa zjawiska zazwyczaj pojawiają się razem, jest warunkiem koniecznym dla wykazania związku przyczynowego, lecz samo w sobie nie jest warunkiem wystarczającym. Można powiedzieć, iż nic ma powodu (zajścia zjawiska) bez przyczyny (zajścia przyczyny). Ponieważ przyczyny wpływają na postawy i zachowania ludzi, mogą być wyprowadzone z praw ogólnych, zatem i wnioski / nich wynikające nic mogą być wyprowadzone z całkowitą pewnością.

tycłi powodów, także wyjaśnienia nic mogą być uznane za w pełni wiarygodne i zadowalające, lecz jedynie za bardziej lub mniej prawdopodobne, gdyż każda z przesłanek w różnych uwarunkowaniach, różnym czasie i w różnym stopniu wpływa na wystąpienie danego zjawiska. 1 tak np. jeżeli np. wiemy, ze 80% absolwentów liceów ogólnokształcących, podejmowało w ostatnim l()-lcciu dalszą naukę na studiach wyższych, to możemy na tej podstawie wnioskować, z prawdopodobieństwem 8:10, ze absolwenci tych szkół będą także w bieżącym roku kontynuować naukę w szkołach wyższych. lego rodzaju wyjaśnienie, opierające się na danych statystycznych, odwołuje się bądź do uogólnień wyrażających stosunek procentowy jednego zjawiska do drugiego (zmiennej niezależnej do zmiennej zależnej), bądź jest pewną tendencją wskazującą. ze w przypadku zajścia zjawiska „x” istnieje prawdopodobieństwo zajścia zjawiska „y”. Wadą tego rodzaju wyjaśnień jest to. że wnioski dotyczące konkretnych zjawisk nic mogą być wyprowadzone z całkowitą pewnością.

3.2. Przewidywanie

Jedną / ważnych funkcji badań naukowych jest przewidywanie. Jeżeli wiedza jest niedostateczna, to przewidywanie jest niemożliwe. Tylko wówczas, kiedy znamy pewien stan rzeczy oraz związek między istniejącymi przyczynami

a ich następstwami, możemy tnifnic przewidywać wynikaiace nirł, „

Wiedzie, że woda zamarz w temperatura: 0"C , ,c pr/y zanvu^’4Ł swoją objętość, możemy przewidywać, co się stanic z chłodnicą w samochód jeżeli nic d<xlamy środka przcciwzamrażająccgo do wody znajdującej się w _Chłc!d nicy samochodu. Można powiedzieć, iż z pewnego zespołu praw ogólnych możm przewidywać zajście określonych zjawisk czy procesów w przyszłości

Prawa, którymi dysponujemy w naukach społecznych mają przede wszystkim charakter gcncralizacji probabilistycznych, stwierdzających, że ze względu na zajście zjawiska ...\’ zjawisko ,.y” może zajść z określonym prawdopodobieństwem. Znając zależność na mocy której, wysoki poziom ambicji jest warunkiem ważnym a nawet koniecznym do ukończenia trudnych studiów wyższych i stwierdzając zarazem, iż pewnemu studentowi brak takiej cechy w dostatecznym nasileniu, możemy przewidywać z. określonym prawdopodobieństwem, że nic ukończy studiów [S Nowak 1985, s. 382). Jeżeli znamy preferencje młodzieży wiejskiej ubiegającej się o dostanie się na określone kierunki studiów oraz wiedząc, że prawdopodobieństwo podjęcia przez tę młodzież studiów wyższych wynosi 20%, to możemy przewidywać dla niej 20% miejsc w szkołach wyższych. Znając np. aktualną strukturę kształcenia młodzieży, możemy przewidywać, jaka będzie struktura wykształcenia społeczeństwa za lat 10 czy 20 lat.

Przedstawione przykłady odnoszą się do przewidywania zdarzeń, na które wpływ wywiera jedno twierdzenie. Dla skutecznego przewidywania, podobnie jak w przypadku wyjaśnień, koniecznym jest uwzględnianie więcej niż jednego twierdzenia czy prawa ogólnego.

Przyjmując, że posiadana wiedza naukowa umożliwia przewidywanie tego co się stanic, oparte jest na tezie, że jeżeli zjawisko „x" powoduje zajście zjawiska „y”. to w przypadku zajścia zjawiska „x” można przewidywać zajście zjawiska „y”. U źródeł tej tezy leży założenie, że zarówno prawa ogólne, jak i gcnerali-zacjc probabilistyczne są prawdziwe. Oznacza to. że spełnione zostały przyczyny warunkujące pojawienie się danego skutku. Jeżeli natomiast prawa bądź gcnerali-zacjc probabilistyczne będą nieprawdziwe lub są źle zinterpretowane, wówczas niemożliwe jest poprawne przewidywanie, lub też przewidywanie takie będzie nietrafne. Jeżeli zatem student, który nie miał wysokiego poziomu ambicji, ukończył studia wyższe, to stało się tak dlatego, że albo ambicje nic mają istotniejszego wpływu na ukończenie studiów, albo, że ambicje te zostały błędnie rozpoznane.

Uogólniając można stwierdzić, iż wyjaśnianie pewnych zjawisk, procesów czy stanów rzeczy stwarza podstawę do przewidywania. Tylko wówczas, kiedy konstatując pewien stan rzeczy oraz znając ogólny związek zachodzący między przyczynami a następstwami zjawisk, możemy trafnie przewidywać owe następstwa. Jeżeli zatem pedagogika ma wypełniać swoją usługową rolę w stosunku do praktyki edukacyjnej, musi dążyć do wykrycia i poznania związków i zależności między czynnikami oddziałującymi na przebieg procesów pedagogicznych a tymi zmianami, które pod wpływem tych czynników się pojawiają, np. w po-

33