ဆင္ျခင္တံုတရားနဲ႔ သိပၸံပညာ

ဆင္ျခင္တံုတရားဟာ သိပၸံပညာရပ္ဆုိင္ရာ သုေသတနေတြအတြက္ အလြန္အေရးပါ ပါတယ္။ ဆင္ျခင္တံုတရားဟာ သိပၸံပညာနဲ႔ အျခားေသာ ယံုၾကည္မႈမ်ား၊ ကိုးကြယ္ရာဘာသာတရားေတြနဲ႔ အတုအေယာင္ သိပၸံ (pseudoscience) ေတြကို ကြာျခားေစတဲ့ အခ်က္လည္းျဖစ္ပါတယ္။  သိပၸံသုေသတနတစ္ခုလုပ္တဲ့အခါမွာ ၄င္းသုေတသနတစ္ခုလံုးရဲ႕ အေျခခံအျဖစ္  ျခံဳငံုဆင္ျခင္နည္း(inductive reaso
ning) နဲ႔ ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္း (deductive reasoning) တို႔ကို အဓိက အသံုးျပဳရပါတယ္။

unit-2-the-logic-of-scientific-discovery-25-728

ပံု (၁)


ျခံဳငံုဆင္ျခင္နည္း

ျခံဳငံုဆင္ျခင္နည္းဆိုသည္မွာ အနည္းငယ္ေသာ အခ်က္အလက္ မ်ားကို ေလ့လာမွတ္သားျပီး သီအိုရီတစ္ခုကို ေဖာ္ထုတ္တဲ့အခါမွာ သံုးတဲ့ ဆင္ျခင္နည္းျဖစ္ပါတယ္။ အလြယ္မွတ္သားမယ္ဆိုရင္ ဒီဆင္ျခင္နည္းဟာ ေအာက္မွအထက္သို႔ ဆင္ျခင္နည္း ျဖစ္ပါတယ္။

ဥပမာ (က)

အဆို ၁။ ဒီေန႔ ေက်ာင္းကို ရွစ္နာရီစထြက္တာ အခ်ိန္မွီေရာက္တယ္။

ေကာက္ခ်က္။ ဒါေၾကာင့္ ေန႔တိုင္း မနက္ရွစ္နာရီ အိမ္ကထြက္ရင္ ေက်ာင္းကို အခ်ိန္မွီေရာက္မယ္။

ဥပမာ (၂)

အဆို ၁။ ေတြ႔ဖူးတဲ့ ေခြးအျဖဴေရာင္ေတြအားလံုးဟာ ေခြးအေသးမ်ိဳး ျဖစ္တယ္။

ေကာက္ခ်က္။ ဒါေၾကာင့္ ေခြးအေသးမ်ိဳးေတြအားလံုးဟာ အျဖဴေရာင္ျဖစ္တယ္။

ဒီဆင္ျခင္နည္းကို ေရွးေခတ္က ေတြးေခၚပညာရွင္ေတြ အထူးသျဖင့္ ဂရိေတြးေခၚပညာရွင္ေတြဟာ ပတ္ဝန္းက်င္ကို ေလ့လာမွတ္သားျပီး သီအိုရီေတြထုတ္ဖို႔သံုးခဲ့ပါတယ္။ ဒီဆင္ျခင္နည္းဟာ ႐ိုးရွင္းသေလာက္ သိပၸံပညာ တိုးတက္ဖို႔အတြက္ အလြန္အေရးပါခဲ့ ပါတယ္။ ဆင့္ကဲ့ျဖစ္စဥ္ရဲ႕ ေခါင္းကိုင္ဖခင္ျဖစ္တဲ့ ခ်ားလ္စ္ ဒါဝင္ဟာလည္း ဒီဆင္ျခင္နည္းကိုသံုးျပီး ဆင့္ကဲျဖစ္စဥ္ သီအိုရီကို ေဖာ္ထုတ္ခဲ့တာပါ။


ဆင့္ကဲျဖစ္စဥ္

ခ်ားလ္စ္ဒါဝင္ဟာ ေတာင္အေမရိကတိုက္အနီးက ဂလာပဂို႔စ္ (Galapagos) ကၽြန္းစုတစ္ေလွ်ာက္ အမ်ိဳးမ်ိဳးကြဲျပားေနတဲ့ ဒါဝင့္ ငွက္ပုတီး (Darwin’s Finches) ေတြကို ေတြ႔ရိွခဲ့ျပီး အခ်ိဳ႕ကို အဂၤလန္သို႔ နမူနာအျဖစ္ယူခဲ့ပါတယ္။ အဂၤလန္ကို ျပန္ေရာက္တဲ့အခါမွာ ငွက္ေလ့လာတဲ့ပညာရွင္တစ္ဦးျဖစ္တဲ့ ဂၽြန္ေဂါလ္ဒ္ (John Gould)က ငွက္ေတြကို ေသခ်ာၾကည့္ျပီး ေလ့လာေပးတဲ့အခါမွာ ဒါဝင္နဂိုကထင္ထားသလို ဒီငွက္ပုတီးေတြဟာ ကြဲျပားတဲ့ မ်ိဳးစိတ္ေတြ မဟုတ္ဘဲ အဲ့ဒါထက္ပိုမို႐ႈပ္ေထြးတာကို သိခဲ့ပါတယ္။ ဒီငွက္ပုတီး ၁၂မ်ိဳးလံုးဟာ မ်ိဳးစိတ္ကြဲ (sub-species) ေတြျဖစ္ျပီး အခ်င္းခ်င္းဆက္ႏြယ္ေနတဲ့ အုပ္စုၾကီးတစ္ခုကဆိုတာကို ေတြ႔ရိွခဲ့ပါတယ္။

ဂလာပဂို႔စ္ ကၽြန္းစုဟာ ယခု အီေကြေဒါႏုိင္ငံရဲ႕ ကမ္းေျခေဒသနဲ႔ ကီလိုမီတာ ၁,၀၀၀ ေက်ာ္ေဝးပါတယ္။ ကၽြန္းစုရဲ႕ ပထဝီဝင္အေနအထားေၾကာင့္ ေတာင္အေမရိကတိုက္မွာေတြ႔တဲ့ အျခားေသာ မ်ိဳးစိတ္မ်ားကို မေတြ႔ရပါဘူး။ ဒီငွက္ပုတီးေတြကေတာ့ ေလျပင္းတိုက္တဲ့အခါ အခ်ိဳ႕ဟာ ကၽြန္းစုထဲက ကၽြန္းေတြေပၚကို ေရာက္လာျပီး မ်ိဳးပြားရွင္သန္ကုန္ၾကတယ္လုိ႔ယူဆရပါတယ္။ ကၽြန္းတစ္ခုနဲ႔တစ္ခုမွာရိွတဲ့ ငွက္ေတြဟာလည္း ကၽြန္းေတြက ေဝးလံတာေၾကာင့္ အခ်င္းခ်င္းေရာေထြးမေနဘဲ တစ္သီးတစ္သန္႔ျဖစ္ေနျပီး အခ်ိန္ကာလ ၾကာျမင့္လာတဲ့အခါမွာ ကၽြန္းတစ္ကၽြန္းခ်င္းဆီရဲ႕ အစာနဲ႔ ေရေျမအလိုက္ ကိုယ္ထည္နဲ႔ ႏႈတ္သီးပံုစံတို႔မွာ ေသးငယ္တဲ့ ေျပာင္းလဲမႈေလးေတြလုပ္ရင္း ကၽြန္းတစ္ကၽြန္းမွာေနတဲ့အုပ္စုတစ္စုနဲ႔ တျခားအုပ္စုတစ္စုဟာ တစ္ျဖည္းျဖည္း ကြဲျပားသြားပါတယ္။ ဒါေၾကာင့္ ငွက္ဦးေရ အနည္းငယ္ရဲ႕ ခႏၶာကိုယ္အသြင္အျပင္ကို ၾကည့္ျပီး အႏုမာန (hypothesis) တစ္ခုကိုထုတ္ယူျပီး သိပၸံပညာရဲ႕ ေတာ္လွန္ေရးတစ္ရပ္ျဖစ္တဲ့ ဆင့္ကဲျဖစ္စဥ္ကို ေဖာ္ထုတ္ခဲ့တာပါ။

ဒါေပမယ့္ သိပၸံပညာဟာ အႏုမာနတစ္ခုကိုပဲ ထုတ္ျပီးရပ္ေနလို႔ မရပါဘူး။ အႏုမာနတစ္ခုကို ထုတ္ျပီးတဲ့အခါမွာ ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္းနဲ႔ ခန္႔မွန္းမႈေတြလုပ္ဖို႔လိုအပ္လာပါတယ္။


ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္း

ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္းဆိုသည္မွာ ေယဘူယ်ဥပေဒႆတစ္ခုနဲ႔ စတင္ျပီး တိက်တဲ့ျဖစ္ရပ္တစ္ခုအတြက္ ယုတၳိေဗဒအရ မွန္ကန္တဲ့ ေကာက္ခ်က္ဆြဲတဲ့ ဆင္ျခင္နည္းျဖစ္ပါတယ္။ အလြယ္မွတ္သားမယ္ဆိုရင္ ဒီဆင္ျခင္နည္းဟာ အထက္မွေအာက္သို႔ ဆင္ျခင္နည္း ျဖစ္ပါတယ္။

ဥပမာ (က)

အဆို ၁။ ေန႔တုိင္း ေက်ာင္းသြားဖို႔ မနက္ရွစ္နာရီမွာ ကားစီးတယ္။

အဆို ၂။ ေန႔တုိင္း လမ္းမွာ ၄၅ မိနစ္ၾကာျပီး ေက်ာင္းကို အခ်ိန္မွီေရာက္တယ္။

ေကာက္ခ်က္။ ဒီေန႔မွာလည္း မနက္ရွစ္နာရီမွာ ကားစီးရင္ ေက်ာင္းကို အခ်ိန္မွီေရာက္မယ္။

ဥပမာ (၂)

အဆို ၁။ လူအားလံုးဟာ တစ္ေန႔ေသရမယ္။

အဆို ၂။ ေဆာ့ခရတီဟာလည္း လူတစ္ေယာက္ျဖစ္တယ္။

ေကာက္ခ်က္။ ဒါေၾကာင့္ ေဆာ့ခရတီဟာလည္း တစ္ေန႔ေသရမယ္။

သိပၸံမွာ အႏုမာနနဲ႔ သီအိုရီမ်ားကို မွန္ကန္မႈရိွမရိွ သံုးသပ္ရန္အတြက္ ျဖစ္ႏုိင္ေျခမ်ားကို သိပၸံနည္းက် စမ္းသပ္ဖို႔ ဒီဆင္ျခင္နည္းကို အသံုးျပဳပါတယ္။ အထူးမွတ္သားသင့္တဲ့အခ်က္ကေတာ့ အႏုမာနတစ္ခုကို မွန္ကန္မႈရိွမရိွ စစ္ေဆးႏိုင္တဲ့ တစ္နည္းအားျဖင့္ေျပာရင္ မွားယြင္းေၾကာင္း သက္ေသျပႏိုင္ေခ်ရိွတဲ့ အႏုမာန (falsifiable hypothesis) ျဖစ္ရန္ လိုအပ္ပါတယ္။


သီအိုရီတစ္ခုကို မွားယြင္းေၾကာင္းသက္ေသျပႏိုင္ေခ်ရိွမႈ

အဆိုတစ္ခု သို႔မဟုတ္ အႏုမာနတစ္ခုကို ယံုၾကည္ႏိုင္ဖို႔ ၄င္းအဆိုကို မွားယြင္းေၾကာင္း သက္ေသျပႏုိင္မယ့္ နည္းလမ္းရိွမွသာ သိပံၸနည္းက်တယ္လို႔ ေခၚဆိုႏုိင္မွာျဖစ္ပါတယ္။ ဥပမာအားျဖင့္ “ေလာကကို ဖန္တီးတဲ့ ဖန္ဆင္းရွင္ ရိွပါသလား။” ဆိုတဲ့ေမးခြန္းကို သိပၸံပညာအေနနဲ႔ အေျဖေပးႏုိင္မွာမဟုတ္ပါဘူး။ အေၾကာင္းကေတာ့ ဒီအဆိုကို မွားယြင္းေၾကာင္းသက္ေသျပႏိုင္ေခ်မရိွပါဘူး။ ဒါေၾကာင့္ အႏုမာန တစ္ခုကို သိပၸံနည္းက် စမ္းသပ္စစ္ေဆးျခင္းမလုပ္ခင္ ဒီအဆုိကို မွားယြင္းေၾကာင္းသက္ေသျပႏုိင္ေခ် ရိွမရိွဟာ အထူးပဲ လိုအပ္လွပါတယ္။ သိပၸံပညာရွင္ေတြအဖို႔ ဘယ္လုိမ်ိဳးသီအိုရီကမွ အလံုးစံုမွန္တယ္လို႔ ေျပာလို႔မရပါဘူး။ ဒီလုိစစ္ေဆးႏုိင္တာေၾကာင့္ နည္းပညာနဲ႔ လိုအပ္တဲ့အခ်က္အလက္ေတြမရိွတဲ့ေခတ္တုန္းက အမွန္တရားလို႔ လက္ခံထားၾကတဲ့ သီအိုရီေတြမွားယြင္းေၾကာင္း သက္ေသျပႏုိင္ခဲ့တာေတြလည္းရိွခဲ့ပါတယ္။


ဆင္ျခင္နည္းႏွစ္ခုလံုးအေပၚ သံုးသပ္ခ်က္

အႏုမာနတစ္ခုကိုတည္ေဆာက္ျပီး သက္ေသျပဖို႔အတြက္ အထက္ပါဆင္ျခင္နည္းႏွစ္ခုလံုးကို လိုအပ္ပါတယ္။ ျခံဳငံုဆင္ျခင္နည္းကို အႏုမာနေတြကို ေဖာ္ထုတ္တဲ့အခါမွာ သံုးျပီး ဒီအႏုမာနေတြကို သက္ေသျပတဲ့အခါ ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္းကို သံုးရပါတယ္။ ျခံဳငံုဆင္ျခင္နည္းကို ယုတၱိေဗဒပညာအရၾကည့္ရင္ အတိအက်ခိုင္မာတယ္လို႔ေျပာလို႔မရပါဘူး။ အေပၚကဥပမာ ၁ ျဖစ္တဲ့ “ဒီေန႔ ေက်ာင္းကို ရွစ္နာရီစထြက္တာ အခ်ိန္မွီေရာက္တယ္” ဆိုတဲ့အဆိုတစ္ခုလံုး မွန္ကန္သည့္တုိင္ေအာင္ ေကာက္ခ်က္ဟာ မွားႏုိင္ပါေသးတယ္။ ေက်ာင္းသြားမယ့္လမ္းမွာ ကားလမ္းျပဳျပင္လို႔ လမ္းေတြပိတ္တဲ့အခါ အခ်ိန္မွီေရာက္ႏုိင္မွ ေရာက္ႏုိင္ပါေတာ့မယ္။ တျခားေသာ ထည့္သြင္းတြက္ခ်က္ျခင္းမရိွတဲ့ အခ်က္ေတြေၾကာင့္ ျခံဳငံုဆင္ျခင္နည္းရဲ႕ ေကာက္ခ်က္ဟာ မွားႏုိင္ပါတယ္။

ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္းရဲ႕ အဓိက အားနည္းခ်က္ကေတာ့ အဆိုေတြအကုန္လံုးမွန္ဖို႔လိုတာပါပဲ။ အဆိုတစ္ခု မွားယြင္းတာနဲ႔ ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္းတစ္ခုလံုး မွားယြင္းႏုိင္ပါတယ္။ ထုတ္ယူဆင္ျခင္နည္းကို မိုးေလဝသခန္႔မွန္းမႈေတြမွာ အဓိကသံုးပါတယ္။ အဲ့လိုသံုးတဲ့ေနရာမွာ ေလဖိအား၊ ေလထုစိုထိုင္းမႈစတဲ့ အေျခအေနေတြကို ၾကည့္ျပီး ထြက္ေပၚလာမယ့္ ရာသီဥတုကို ခန္႔မွန္းရပါတယ္။ ဒါေၾကာင့္ မိုးေလဝသ ခန္႔မွန္းမႈေတြမွာ ယေန႔မိုးရြာမယ္၊ ေနပူမယ္လို႔ အတိအက်မေျပာဘဲ မိုးရြာရန္ ရာခုိင္ႏႈန္း မည္ေရြ႕မည္မွ် ရိွတယ္လို႔ပဲေျပာၾကပါတယ္။ အေၾကာင္းရင္းကေတာ့ ေတြ႔ရိွခဲ့တဲ့ အေျခအေနေတြဟာ အတိအက် မွန္ကန္တယ္ဆိုတာ တပ္အပ္မေျပာႏုိင္လို႔ပဲျဖစ္ပါတယ္။

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s