Wnioskowanie do najlepszego wyjaśnienia: zastosowania i problemy

ogólnouniwersyteckie
seminaria monograficzne

Bierna znajomość języka angielskiego pozwalająca na czytanie tekstów omawianych na zajęciach

w sali

Seminarium poświęcone będzie metodologicznym i filozoficznym problemom rozumowań abdukcyjnych oraz wnioskowania do najlepszego wyjaśnienia jako procedury pozwalającej na wybór hipotezy lub teorii, która w najlepszy sposób wyjaśnia posiadane przez nas dane. Omawiane zagadnienia będą podzielone na trzy grupy: 1) własności rozumowań abdukcyjnych i metodologiczne problemy wnioskowań do najlepszego wyjaśnienia, 2) związki między wnioskowaniem do najlepszego wyjaśnienia a innymi sposobami uzasadniania hipotez, 3) analiza konkretnych przykładów zastosowań wnioskowań do najlepszego wyjaśnienia w nauce i filozofii.

Wnioskowanie do najlepszego wyjaśnienia (inference to the best explanation, IBE) przez zwolenników przedstawiane jest jako metodologia, która lepiej niż indukcjonizm i falsyfikacjonizm pozwala zdać sprawę z tego, na czym polega ocena hipotez naukowych. O przewadze hipotezy ma przesądzać to, że lepiej niż hipotezy konkurencyjne wyjaśnia obserwowane zjawiska. We wnioskowaniu do najlepszego wyjaśnienia wykorzystuje się rozumowanie abdukcyjne. Aby IBE była skuteczną metodą wyboru hipotez, niezbędne jest m.in. określenie, na czym polega wyjaśnianie oraz jakie powinny być kryteria oceny wyjaśnień.

Na seminarium interesować nas będą następujące zagadnienia:

1) własności rozumowania abdukcyjnego i relacja między abdukcją a wnioskowaniem do najlepszego wyjaśnienia;

2) abdukcja i jej rola w nauce w ujęciu C. S. Peirce’a;

3) rola abdukcji w kontekście odkrycia (w procesie formułowania hipotez) i w kontekście uzasadnienia (przy ocenie hipotez);

4) problemy związane z wyborem modelu wyjaśniania w kontekście IBE;

5) kryteria oceny wyjaśnień i problemy związane z ich określeniem;

6) zastosowanie wnioskowania do najlepszego wyjaśnienia w różnych dziedzinach nauki i filozofii;

7) porównanie wnioskowania do najlepszego wyjaśnienia z innymi metodologiami (indukcjonizmem i falsyfikacjonizmem).

– Peirce C. S. (1867), “On the Natural Classification of Arguments”, przedruk: Writings of Charles S. Peirce t. 2, s. 23-48.

– Hanson N. R. (1960), “Is there a Logic of Scientific Discovery?”, Australasian Journal of Philosophy, 38: 91-106.

– Lipton P. (2004), Inference to the Best Explanation, wyd. 2, London: Routledge, rozdz. 4, 5.

– Campos, D., 2011. “On the Distinction Between Peirce’s Abduction and Lipton’s Inference to the Best Explanation,” Synthese, 180: 419–442.

– Minnameier G. (2004), Peirce-Suit of Truth – Why Inference To The Best Explanation and Abduction Ought Not To Be Confused, Erkenntnis 60, s. 75-105.

– Grobler A. (2011), An Explication of the Use of Inference to the Best Explanation [w:] D. Dieks et al. (eds.), Explanation, Prediction, and Confirmation, The Philosophy of Science in a European Perspective 2, DOI 10.1007/978-94-007-1180-8_5

– Thagard, P., 1978. “The Best Explanation: Criteria for Theory Choice,” Journal of Philosophy, 75: 76–92.

– Psillos S. (2002), Simply the Best: A Case for Abduction [w:] A.C. Kakas, F. Sadri (Eds.): Computat. Logic (Kowalski Festschrift), LNAI 2408, pp. 605-625.

– Douven I. and Wenmackers S. (2015), “Inference to the Best Explanation versus Bayes’s Rule in a Social Setting,” British Journal for the Philosophy of Science, first online 31 July 2015, doi:10.1093/bjps/axv025.

– Dragulinescu S. (2016), “Inference to the Best Explanation and Mechanisms in Medicine,” Theoretical Medicine and Bioethics, 37(3): 211–232.

– Quinn A. (2016), Phylogenetic inference to the best explanation and the bad lot argument, Synthese 193:3025–3039.

– Holcomb H. R. (1996), Just so Stories and Inference to the Best Explanation in Evolutionary Psychology, Mind and Machines.

– Raftopoulos A. (2016), Abduction, Inference to the Best Explanation, and Scientific Practise: The Case of Newton’s Optics [w:] L. Magnani and C. Casadio (eds.), Model-Based Reasoning in Science and Technology, Studies in Applied Philosophy, Epistemology and Rational Ethics 27, 259-277.

– Baker A. (2009). Mathematical explanation in science. The British Journal for the Philosophy of Science, 60(3), 611-633.

– Lombrozo T. (2012), “Explanation and Abductive Inference,” [w:] K. Holyoak, R. Morrison (eds.), Oxford Handbook of Thinking and Reasoning, Oxford: Oxford University Press, pp. 260–276.

– Musgrave A. (1988), “The Ultimate Argument for Scientific Realism,” in R. Nola (ed.), Relativism and Realism in Science, Dordrecht: Kluwer, pp. 229–252.

– Day T., Kincaid H. (1994), Putting Inference to the Best Explanation to Its Place, Synthese 98: 271-295.

Nabyta wiedza:

– zna pojęcia charakterystyczne dla ogólnej metodologii nauki (abdukcyja, wnioskowanie do najlepszego wyjaśnienia, indukcjonizm, falsyfikacjonizm, kontekst odkrycia i uzasadnienia) i potrafi się nimi posługiwać (F1_W03, F1_W05, F2_W03, F2_W05)

– zna podział rozumowań na indukcyjne, dedukcyjne i abdukcyjne (F1_W07, F1_W08, F2_W07, F2_W08, F2_W09)

– zna klasyczne ujęcia zagadnienia uzasadniania naukowego ze szczególnym uwzględnieniem wnioskowania do najlepszego wyjaśnienia (F1_W07, F1_W08, F2_W07, F2_W08, F2_W09)

– zna metody badawcze i strategie argumentacyjne właściwe dla ogólnej metodologii nauk oraz filozofii nauki (F1_W12, F1_W14, F2_W11)

Nabyte umiejętności:

– potrafi analizować proste teksty z zakresu nauk szczegółowych za pomocą narzędzi metodologii ogólnej (F1_U05, F1_U07; F1_U17, F1_U03, F2_U05)

– potrafi przygotować wystąpienie ustne związane z tematyką zajęć, opierające się na samodzielnej interpretacji tekstu filozoficznego lub naukowego (F1_U01; F1_U03; F1_U04; F1_U16; F1_U17; F2_U04)

– potrafi zbudować własną argumentację za wybranym stanowiskiem, odwołując się do pojęć i rozróżnień stosowanych w ogólnej metodologii oraz filozofii nauki (F1_U16, F2_U03, F2_U14, F2_U16)

Nabyte kompetencje społeczne:

– potrafi w grupie przygotować wprowadzenie do tematu omawianego podczas seminarium lub wspólne opracowanie danego zagadnienia (F1_K04, F1_K10, F2_K06)

– jest otwarty na dyskusję i nowe propozycje rozwiązań problemów (F1_K02)

zaliczenie na ocenę

warunkiem zaliczenia są nie więcej niż 3 nieobecności w semestrze

ocena zostanie wystawiona na podstawie:

- przygotowanie i wygłoszenie referatu, 40% oceny

- przygotowanie i wygłoszenie koreferatu, 30% oceny

- aktywność na zajęciach, 30% oceny

Skala ocen

5! (cel.) – 95% lub najlepsza osoba w grupie

5 (bdb.) – od 90%

4+ (db. plus) – od 80%

4 (db.) – od 75%

3+ (dst. plus) - od 65%

3 – (dst.) od 60%

2 – (ndst.) mniej niż 60%