A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

Pré-Discussão do Artigo “Is Computer Science Science?”

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "Pré-Discussão do Artigo “Is Computer Science Science?”"— Transcrição da apresentação:

1 Pré-Discussão do Artigo “Is Computer Science Science?”

2 “Is Computer Science Science?”
Pilares do pensamento cientifico O pensamento cientifico tem mais de dois mil anos e alguns pontos formam os pilares básicos desse pensamento. Um cientista jamais pode contrariar estes princípios, já testados pela humanidade. O principal objetivo da ciência é descrever a natureza. É por esse motivo que a matemática, lógica, direito e outras áreas, jamais foram classificadas como áreas cientificas. Basta que apenas um fato seja observado e a idéia teórica deve ser modificada ou destruída. É por isso que a Astrologia, não é classificada como ciência, pois vários fatos são observados que contrariam a Astrologia, e mesmo assim suas idéias continuam as mesmas desde a mais de quatro mil anos. Principio do Uno, ou seja a ciência é única, pois a natureza é uma só. É o caso da psicologia, que nunca foi considerado uma área cientifica, pois suas idéias não conseguem se unir a Física, Química e Biologia. Além de estarem baseados em sofismas, sem a existência de equações matemáticas. Nunca usar o sobrenatural e metafísico para descrever a natureza. É o caso da teologia e varias áreas religiosas, que não são áreas cientificas.

3 “Is Computer Science Science?”
Ciências puras e aplicadas Esta classificação envolve a finalidade dos estudos, com duas divisões: ciências puras (ou ciências fundamentais), que estudam os conceitos básicos do conhecimento, e as ciências aplicadas, que estudam formas de aplicar o conhecimento humano para coisas úteis para ele. As ciências puras ou ciências fundamentais são a parte da ciência que descreve os mais básicos objetos, forças e relações entre eles e as leis que os governam, como por exemplo que todos os outros fenômenos podem ser em princípio ser derivados desses, seguindo a lógica do reducionismo científico. Há uma diferença entre ciência pura e ciência aplicada. As ciências puras, em contraste com as ciências aplicadas, são definidas como o conhecimento básico que elas desenvolvem. A ciência básica é o coração de todas as descobertas, e o progresso é feito em experimentos bem controlados. A ciência pura é dependente de deduções a partir de verdades demonstradas, ou estudos sem preocupação com aplicações práticas. As ciências aplicadas visam a aplicação do conhecimento para a solução de problemas práticos. As ciências aplicadas são importantes para o desenvolvimento tecnológico. Seu uso no cenário industrial é normalmente referenciado como pesquisa e desenvolvimento (P&D).

4 “Is Computer Science Science?”
Ciências exatas e inexatas Esta classificação divide as ciências de acordo com o grau de precisão dos seus resultados. As ciências exatas produzem resultados mais precisos, enquanto as ciências inexatas resultados nem tão precisos. Uma ciência exata é qualquer campo da ciência capaz de expressões quantitivas e predições precisas e métodos rigorosos de testar hipóteses, especialmente os experimentos reprodutíveis envolvendo predições e medições quantificáveis. Matemática, Física, Química, assim como partes da Biologia, Psicologia, e outras ciências sociais podem ser consideradas ciências exatas nesse sentido.

5 “Is Computer Science Science?”
Ciência e Arte

6 “Is Computer Science Science?”
Método científico Os termos "modelo", "hipótese", "lei" e "teoria" têm significados diferentes em ciência e na linguagem coloquial. Os cientistas usam o termo modelo significando a descrição de algo, especificamente algo que possa ser usado para fazer predições que possam ser testadas por experimento ou observação. Uma hipótese é uma contenção que (ainda) não foi bem embasada nem provada através de experimento. Uma lei física ou uma lei da natureza é uma generalização científica baseada em observações empíricas. A palavra teoria é mal entendida particularmente pelos não profissionais. O uso comum da palavra "teoria" refere-se a idéias que não possuem provas firmes ou base; diferentemente, os cientistas geralmente usam essa palavra para referirem-se aos corpos de idéias que fazem predições específicas. Dizer "a maçã caiu" é narrar um fato, enquanto que a teoria da gravitação universal de Newton é um corpo de idéias que permite que o cientista explique por que a maçã caiu e faz predições sobre outros objetos que caem.

7 “Is Computer Science Science?”
Método científico Uma teoria especialmente frutífera que tem sobrevivido ao teste do tempo e tem uma grande quantidade de evidências apoiando-a é considerada como "provada" no sentido científico. Alguns modelos universalmente aceitos tais como a teoria heliocêntrica e a teoria atômica estão tão bem estabelecidas que é impossível imaginá-las como sendo falsas. Outras, tais como a relatividade, o eletromagnetismo e a evolução biológica têm sobrevivido a testes empíricos rigorosos sem serem contraditos, mas não há garantia de que elas não serão um dia suplantadas. Teorias mais recentes tais como a teoria da rede podem fornecer idéias promissoras, mas ainda não receberam o mesmo nível de exame. Os cientistas nunca falam em conhecimento absoluto. Diferentemente da prova matemática, uma teoria científica "provada" está sempre aberta à falseabilidade se novas evidências forem apresentadas. Até as teorias mais básicas e fundamentais podem tornar-se imperfeitas se novas observações estiverem inconsistentes a elas. A lei da gravitação de Newton é um famoso exemplo de uma lei a qual não pôde ser sustentada em experimentos envolvendo movimentos em velocidades próximas à da luz ou em proximidade a campos gravitacionais fortes. Fora dessas condições, as Leis de Newton continuam sendo um excelente modelo de movimento e gravidade. Por causa das bases da relatividade geral para todos os fenômenos das Leis de Newton e outros, a relatividade geral é agora vista como a melhor teoria.


Carregar ppt "Pré-Discussão do Artigo “Is Computer Science Science?”"

Apresentações semelhantes


Anúncios Google