Основные категории эвристического мышления. Нина Донченко

Читать онлайн.



Скачать книгу

минимум в трёх научных направлениях: экономике, эвристике и педагогике. Отсюда знания, усвоенные в одной области, периодически проецировались на другую, в которой обнаруживались интересные закономерности. В этой связи логичным является предположение, что если законы механики, перенесённые на предмет, изучаемый бухгалтерским учётом, оказались пятьсот лет тому назад для экономики столь продуктивными, то и проявления экономических категорий могут быть полезными для более молодых научных областей педагогики и эвристики.

      Часть выводов, полученных в результате данного исследования, сформулированы на основе реализации метода научной индукции, к которому учёные также обращаются очень осторожно. Тем не менее он широко известен как противоположность дедуктивному методу исследования, широко используемому во всех научных разработках.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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