فرضیه پیش‌بینی در روش علمی (کاوشگری)
روش علمی چیست و فرضیه پیش‌بینی در کجای آن قرار دارد؟
روش علمی یک راه‌حل منظم و منطقی برای پاسخ دادن به سؤال‌ها و حل مسئله‌ها است. این روش مانند یک نقشهٔ راه، به دانشمندان و شما کمک می‌کند تا از یک سؤال ساده به یک نتیجه‌گیری دقیق برسید. فرضیه و پیش‌بینی، دو بخش کلیدی و به هم پیوسته در این مسیر هستند.
یک فرضیه، یک توضیح یا حدس اولیهٔ هوشمندانه برای پاسخ به یک سؤال علمی است. اما یک فرضیهٔ خوب به تنهایی کافی نیست؛ آنچه آن را قدرتمند می‌کند، توانایی ما برای پیش‌بینی بر اساس آن است. پیش‌بینی یک جملهٔ شرطی است که می‌گوید: "اگر فرضیهٔ من درست باشد، آنگاه در آزمایشم باید این نتیجه را ببینم." این پیش‌بینی است که به ما می‌گوید دقیقاً چه چیزی را اندازه‌گیری و مشاهده کنیم.
| مرحله | توضیح | مثال (آبیاری گیاه) |
|---|---|---|
| ۱. پرسش | طرح یک سؤال علمی که بتوان آن را آزمایش کرد. | آیا مقدار آب بر سرعت رشد گیاه تأثیر دارد؟ |
| ۲. فرضیه | ارائه یک توضیح یا حدس اولیه برای پاسخ به سؤال. | گیاهی که بیشتر آب دریافت می‌کند، سریع‌تر رشد می‌کند. |
| ۳. پیش‌بینی | بیان نتیجه‌ای که در صورت درست بودن فرضیه انتظار داریم در آزمایش ببینیم. | اگر گیاهی هفته‌ای200میلی‌لیتر آب بگیرد، پس از یک ماه بلندتر از گیاهی خواهد بود که هفته‌ای50میلی‌لیتر آب دریافت می‌کند. |
| ۴. آزمایش | طراحی و اجرای یک آزمایش منصفانه برای آزمودن پیش‌بینی. | کاشت دو گیاه یکسان در گلدان‌های یکسان و آبیاری آن‌ها با مقادیر مختلف آب. |
| ۵. تحلیل | ثبت داده‌ها و مقایسهٔ نتایج با پیش‌بینی اولیه. | اندازه‌گیری ارتفاع گیاهان و مقایسهٔ آن‌ها. |
| ۶. نتیجه‌گیری | تعیین اینکه آیا داده‌ها از فرضیه حمایت می‌کنند یا آن را رد می‌کنند. | اگر گیاه با آب بیشتر بلندتر شد، فرضیه تأیید می‌شود. |
چگونه یک فرضیه و پیش‌بینی قوی بنویسیم؟
یک فرضیهٔ خوب سه ویژگی اصلی دارد: قابل آزمایش بودن، قابل اندازه‌گیری بودن و ارائه یک رابطهٔ علّی. یعنی باید بتوانیم آن را در یک آزمایش واقعی بیازماییم، نتایج را به صورت عددی یا مشاهداتی دقیق اندازه‌گیری کنیم و بگوییم که تغییر یک متغیر چه تأثیری روی متغیر دیگر می‌گذارد.
پس از نوشتن فرضیه، نوبت به پیش‌بینی میرسد. یک پیش‌بینی مؤثر و مفید، دقیقاً مشخص می‌کند که در آزمایش چه چیزی را اندازه خواهیم گرفت، چگونه آن را اندازه می‌گیریم و چه نتیجه‌ای را در صورت درست بودن فرضیه انتظار داریم. به مثال زیر توجه کنید:
فرضیه: گیاهان کاهویی که نور خورشید بیشتری دریافت می‌کنند، نسبت به آن‌هایی که در سایه هستند، برگ‌های بزرگ‌تر و بیشتری تولید خواهند کرد.
پیش‌بینی: اگر دو گروه گیاه کاهو به مدت چهار هفته رشد کنند، و گروه A روزانه 8 ساعت نور مستقیم بگیرد در حالی که گروه B فقط 3 ساعت نور بگیرد، آنگاه میانگین تعداد برگ‌های هر گیاه در گروه A حداقل 5 برگ بیشتر از گروه B خواهد بود.
همان‌طور که می‌بینید، این پیش‌بینی بسیار مشخص و قابل اندازه‌گیری است. ما دقیقاً می‌دانیم که باید چه چیزی (تعداد برگ‌ها) را در چه گروه‌هایی (A و B) و پس از چه مدتی (چهار هفته) اندازه‌گیری و مقایسه کنیم.
آزمایش منصفانه: کلید آزمودن پیش‌بینی شما
برای اینکه مطمئن شوید نتایج آزمایش شما واقعاً به خاطر متغیر مورد آزمایش (tested variable) است و نه چیز دیگری، باید یک آزمایش منصفانه طراحی کنید. در یک آزمایش منصفانه، همه چیز به جز یک مورد (متغیر آزمایشی) بین گروه‌ها یکسان نگه داشته می‌شود.
فرض کنید می‌خواهید پیش‌بینی مربوط به رشد کاهو را آزمایش کنید. برای منصفانه بودن آزمایش باید:
- متغیر آزمایشی (متغیر مستقل): فقط میزان نور دریافتی متفاوت باشد.
- متغیر وابسته: تعداد و اندازهٔ برگ‌ها که نتیجهٔ آزمایش است و آن را اندازه می‌گیریم.
- متغیرهای کنترل شده (ثابت): همهٔ عوامل دیگر مانند نوع خاک، مقدار آب، نوع گلدان، دمای محیط و زمان آبیاری باید برای هر دو گروه دقیقاً یکسان باشد.
اگر مثلاً به گروهی که نور بیشتری می‌گیرد آب بیشتری هم بدهید، دیگر نمی‌توانید مطمئن باشید که رشد بیشتر به خاطر نور بوده است یا آب! اینجا آزمایش دیگر منصفانه نیست و پیش‌بینی شما به درستی آزموده نمی‌شود.
کاربرد فرضیه و پیش‌بینی در دنیای واقعی: از کلاس درس تا پیش‌بینی هوا
شاید فکر کنید این مفاهیم فقط مربوط به آزمایشگاه‌های علمی است، اما شما هر روز از این روش استفاده می‌کنید! وقتی فرضیه سازی می‌کنید که "اگر همین حالا مشق‌هایم را بنویسم، بعداً می‌توانم به پارک بروم" در حال ساختن یک فرضیه و پیش‌بینی هستید. شما در حال آزمایش یک ایده و پیش‌بینی نتیجهٔ آن هستید.
در مقیاس بزرگ‌تر، هواشناسان نمونهٔ بارزی از کاربران فرضیه و پیش‌بینی هستند. آن‌ها بر اساس داده‌های خود (مانند دما، رطوبت، فشار هوا) یک مدل می‌سازند که در واقع یک فرضیهٔ بسیار پیچیده است. سپس بر اساس آن مدل، پیش‌بینی می‌کنند که فردا هوا آفتابی خواهد بود یا بارانی. دقت این پیش‌بینی‌ها با جمع‌آوری داده‌های بیشتر و آزمایش مدل‌های مختلف دائماً در حال بهبود است.
مهندسان نیز هنگام ساخت یک پل جدید، بر اساس قوانین فیزیک (فرضیه‌های اثبات‌شده) پیش‌بینی می‌کنند که آیا سازه آن در برابر بادهای شدید مقاوم خواهد بود یا خیر. آن‌ها این پیش‌بینی‌ها را با ساخت مدل‌های کوچک و آزمایش در تونل باد می‌آزمایند.
اشتباهات رایج و پرسش‌های مهم
اصلاً اینطور نیست! در علم، یک پیش‌بینی نادرست هم ارزشمند است زیرا به ما چیزی می‌آموزد. این نتیجه به ما می‌گوید که احتمالاً فرضیهٔ ما نیاز به اصلاح دارد یا شاید متغیرهای کنترل‌نشده‌ای در کار بوده است. این آغاز یک کاوش جدید است، نه پایان کار.
یک فرضیه یک حدس اولیه و قابل آزمایش است. اما یک نظریه یک توضیح گسترده و جامع برای یک پدیده است که بارها و بارها توسط آزمایش‌های مختلف مورد آزمون قرار گرفته و تأیید شده است (مانند نظریهٔ تکامل یا نظریهٔ germ). یک فرضیه پس از پشتیبانی توسط شواهد بسیار زیاد می‌تواند به یک نظریه ارتقا یابد.
بله، برای پذیرش یک فرضیه، پیش‌بینی‌های مبتنی بر آن باید به طور سازگار با نتایج آزمایش مطابقت داشته باشند. اگر حتی یکی از پیش‌بینی‌های مهم آن اشتباه باشد، فرضیه باید اصلاح یا کاملاً کنار گذاشته شود.
پاورقی
1متغیر آزمایشی (Manipulated Variable): متغیری که محقق آن را تغییر می‌دهد تا اثر آن را بر متغیر دیگری ببیند. به آن متغیر مستقل (Independent Variable) نیز گفته می‌شود.
2متغیر وابسته (Responding Variable): متغیری که در پاسخ به تغییرات متغیر آزمایشی تغییر می‌کند و آن را اندازه‌گیری می‌کنیم.
3متغیرهای کنترل شده (Controlled Variables): به تمام عواملی گفته می‌شود که در طول آزمایش ثابت نگه داشته می‌شوند تا مطمئن شویم فقط متغیر آزمایشی بر نتیجه اثر می‌گذارد.
4Hypothesize: (هایپاثاسایز) فعل؛ به معنای تشکیل یک فرضیه.
5Consistent: (کُن‌سیس‌تِنت)؛ پایدار و همخوان.