# data[].attributes.headline
Науковедение

# data[].attributes.subject
Науковедение

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
НАУКОВЕДЕНИЕ - термин, введенный И.Боричевским в 1925 г. для характеристики отрасли исследований научного знания и научной деятельности, взаимодействия наукис др. социальными институтами, сферами материальной и духовной жизни общества.

Проблемы развития науки традиционно привлекали внимание крупных ученых (Г.Гельмгольц, К.Бернар, Т.Гексли, К.А.Тимирязев, В.И.Вернадский и др.). Потребность в комплексном изучении науки, особенно ощущаемая в периоды пересмотра социальной роли и организационной перестройки науки, впервые выразилась в стремлении ее комплексного исследования в 1920-30-х гг. В эти годы были предприняты попытки сформулировать программу науковедения как особой области исследований (в СССР - И.Боричевский, в Польше - М. и С.Оссовские; важный вклад в развитие исследований внесли С.Г.Струмилин и Дж. Д.Бернал). Оформление науковедения как самостоятельной исследовательской области относится к 1960-м гг. и связано с послевоенной "организационной революцией" науки.

Цель науковедения - разработка теоретического понимания науки, определение способов и критериев ее рационального участия в жизни и развитии общества. Науковедение изучает проблемы организации научной деятельности; самоорганизационные процессы, регулирующие существование научного сообщества и научной профессии в целом; информационные особенности роста и организации научного знания и реализацию политики в области науки; структуры научного потенциала; научное прогнозирование социально-экономического развития; разработку и осуществление глобальных и национальных научно-технических программ. При этом наряду с методами входящих в науковедение специальных дисциплин (истории науки, социологии, науки, психологии науки и др.) широко применяется математическое моделирование, экспертные методы.

На результатах аналитического изучения науки базируются нормативные науковедческие исследования, направленные на обоснование практических шагов и решений, реализующих государственную политику в области науки и научно-технического прогресса. Типичным в этом отношения является всплеск интереса к науковедению в России 1990-х гг., когда испытывается острая потребность в разработке концепции реформы российской науки в условиях демократического общества и рыночной экономики. Интенсификация этих усилий потребовала подготовки кадров по новой специальности, а также выпуска первого российского специального журнала "Науковедение" (1999).

Э.М.Мирский

# data[].attributes.attachment_link.title
НАУКОВЕДЕНИЕ

# data[].attributes.attachment_link.description
НАУКОВЕДЕНИЕ - термин, введенный И.Боричевским в 1925 г. для характеристики отрасли исследований научного знания и научной деятельности, взаимодействия наукис др. социальными институтами, сферами материальной и духовной жизни общества. Проблемы развития науки традиционно привлекали внимание крупных ученых (Г.Гельмгольц, К.Бернар, Т.Гексли, К.А.Тимирязев, В.И.Вернадский и др.).

# data[].attributes.headline
Науковедение

# data[].attributes.subject
Науковедение

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
﻿А.И. Ракитов

НАУКОВЕДЕНИЕ, НАУКА, ОБРАЗОВАНИЕ

Ключевые слова: науковедение, наука, образование, оценка эффективности, управление наукой.

Keywords: science of science, science, education, quality assessment, science management.

Аннотация: Современные наука и высшее образование превратились в систему массового производства научных знаний и специалистов высшей квалификации. Для выработки адекватной государственной научной и образовательной политики необходимо обладать знаниями о законах функционирования и развития науки и образования. В настоящее время широко применяются наукометрические и библиометрические методы оценки эффективности деятельности отдельных ученых, научных коллективов, учреждений науки и вузов. Показано, что чисто количественных методов оценки эффективности науки и образования недостаточно для адекватного управления. Необходимо разработать концепцию и методологию качественной оценки, которая должна стать важнейшим инструментом эффективного управления наукой и высшей школой.

Abstract: Science and higher education as systems of science knowledge and scientific staff production are widespread in our days. So principles of science and education developing are very important for constructing state policy. Quality evaluation of scientists, institutes and universities is imbedded in scientometrics and bibliometrics. But this methods are inefficient as they are more quantitative than qualitative. Today the new method of science production is deeply needed.

Науковедение, на первый взгляд, представляется довольно странной дисциплиной. В самом общем виде она изучает науку и

образование (в основном, высшее): развитие, функционирование науки, управление наукой, структуру и динамику научных кадров и профессорско-преподавательского состава вузов, использование и применение результатов научной деятельности в реальной экономике, технике, образовании, в организации политических институтов, в социальной сфере. В определенном смысле науковедение занимается также систематизацией научных знаний и их классификацией.

Попытки построить теоретически безукоризненные и практически приемлемые классификации наук предпринимались с глубокой древности и приобрели особый размах в Новое время, особенно в связи с началом практического применения научных знаний. Однако до сих пор нет какой-то единой, общепризнанной классификации наук. И трудно сказать, появится ли она в ближайшее время, так как различные по предметам и объектам, методам изучения и сферам приложения системы научных знаний растут в наши дни как грибы после дождя. И объединить их в единую, четко структурированную, иерархически построенную гиперсистему, несмотря на усилия многих исследователей, до сих пор не удается.

При всем многообразии предлагаемых ныне систем классификации наук стоит специально отметить, что почти ни в одной из них не выделяется специальный кластер наук о науке, т.е. науковедение, включающее в свой состав такой важный подраздел, получающий все большее практическое применение, как наукометрия. А между тем в последнее время начиная со второй половины XX в. и до сегодняшнего дня интерес к науковедению и наукометрии со стороны общества и, особенно, властных структур непрерывно растет. И объясняется это достаточно просто.

В наши дни наука стала массовой. В развитых и быстро-развивающихся странах она превращается в отрасль народного хозяйства, причем отрасль дорогостоящую, требующую больших финансовых вливаний не столько и не только от частных и корпоративных инвесторов, сколько из государственных бюджетов. И естественно, что владельцы финансовых средств хотят знать, какой эффект дает субсидирование науки и высшего образования, какую пользу извлекают из этого общество и государство. Как раз здесь и возникает нестандартная и, можно сказать, парадоксальная ситуация, которая не встречается в других видах общественно значимой деятельности.

В армии взводные командиры подчиняются ротным, ротные -батальонным, батальонные - командирам полков, бригад и т.д. Генералы отдают команды полковникам, полковники - майорам, и

далее команда спускается вниз, а вверх по тем же иерархическим ступеням поднимается информация об исполнении приказов и команд. И все участники этой длинной иерархической цепочки занимаются одним и тем же делом: отдают команды, исполняют их, осуществляют выполнение определенных боевых операций в случае ведения военных действий. Все они обладают различающейся по рангам квалификацией в рамках одной и той же компетенции. Примерно так же происходит на промышленном предприятии, где директор отдает распоряжения начальникам цехов. Те, после уточнения, передают распоряжения мастерам и бригадирам. И далее вниз, до простых исполнителей - рабочих.

В науке дело обстоит принципиально иначе. Ученые занимаются исследованиями. Они не приказывают друг другу. Они трудятся над решением согласованных проблем и задач различной степени сложности. Но все эти проблемы и задачи - исследовательские. И ученые занимаются исследовательской деятельностью, т. е. производством новых знаний. Но если научная деятельность финансируется государством, то функцию управления научными исследованиями в конечном счете выполняют чиновники. И никакой в точном смысле исследовательской деятельностью они не занимаются, как настоящий ученый не занимается работой чиновников.

Аналогичным образом обстоит дело и в системе образования. Учитель занимается образованием и воспитанием школьников. Профессора и преподаватели вузов занимаются образованием и воспитанием студентов. Процесс образования двигается сверху вниз. Руководители образовательных учреждений руководят деятельностью профессорско-преподавательского состава и организацией участия студентов в учебном процессе. Но универсальными компетенциями, охватывающими все виды образовательной деятельности, ректоры вузов и директора школ не обладают.

Почти то же самое можно сказать о корпоративных и частных заказчиках научных исследований и разработок. Финансируя их, заказчик заинтересован в получении конкурентоспособного и экономически выгодного конечного результата. Но сам он, как правило, в исследовательской деятельности не участвует. Чтобы выполнять функцию управления исследованиями и контроля за качеством конечного результата, чиновники, управляющие через процесс бюджетирования научных исследований, или заказчики, заинтересованные в получении определенных научных результатов, должны обладать дополнительными знаниями о специфике исследовательской работы, о превращении интеллектуальных про-

дуктов в продукты, производимые реальной экономикой или сферой услуг. Эти дополнительные специальные знания как раз и должны давать науковедение и наукометрия.

Для того чтобы науковедческие и наукометрические исследования были понятны управленцам и заказчикам всех рангов, типов и уровней, их результаты должны излагаться в привычной и, я бы сказал, удобочитаемой форме. И такую форму чаще всего обеспечивают различные количественные методы описания изучаемых научных и образовательных процессов. Если во времена, когда Ф. Бэкон писал свое "Великое восстановление наук", количественные методы науковедения фигурировали в качестве простейших таблиц инстанций, позволивших впоследствии построить так называемую индуктивную логику и методологию эмпирических наук, то в настоящее время в науковедении и наукометрии все чаще применяются методы теории вероятностей, математической статистики, теории графов и т.д.

Объем количественных оценок, характеризующих эффективность и продуктивность научной и образовательной деятельности, постоянно растет. Но при этом нередко происходят потери в качественной оценке получаемых результатов.

Когда-то Галилей говорил, что книга природы написана на языке математики. И в общем виде это, наверное, верно. Но человеческие общества, в том числе сообщества ученых и преподаватели высшей школы, не фрагменты природы. Они обладают активно действующим сознанием, волей, эмоциями, собственными групповыми интересами, реализуют различные формы взаимодействия, конкуренции и солидарности. Чисто количественная оценка их деятельности, может быть, и облегчает деятельность чиновников и успокаивает тревоги заказчиков относительно эффективности вложения средств в научную и образовательную деятельность, но далеко не всегда приводит к желаемым результатам.

Утверждая это, я имею в виду то, что чисто количественные оценки той или иной человеческой деятельности, и прежде всего науки и высшего образования, не всегда дают адекватные знания о качестве научных результатов и качественной оценке образовательной деятельности. Хотя Гегель еще в позапрошлом столетии сформулировал закон перехода количества в качество и продуцирование новым качеством новых количественных оценок, простое механическое извлечение оценок качества интеллектуальной деятельности в науке и образовании из простых количественных показателей часто бывает не только неадекватным, но просто не-

возможным. Для пояснения этого тезиса рассмотрим некоторые связанные с ним вопросы.

Прежде всего, я предлагаю предельно упрощенную рубрикацию количественных методов и индикаторов, применяемых для оценки интеллектуальных достижений и эффективности интеллектуальной деятельности в науке и образовании.

Чаще всего для оценки интеллектуальной значимости деятельности ученых, их формальных и неформальных коллективов применяется метод подсчета числа цитирований. Отдельный ученый, лаборатория, научно-исследовательский центр, институт считаются тем более успешными, чем больше их цитируют. Для того чтобы количественно оценить интенсивность цитирования, обычно составляют перечни наиболее авторитетных научных журналов, главным образом, англоязычных и международных. Затем за определенный временной период подсчитывают, сколько раз в статьях, опубликованных в этих журналах, цитируется тот или иной автор, какое количество цитат приходится на каждую его публикацию. Далее принцип подсчета интенсивности цитирования распространяется на исследовательские или вузовские организации. Чем больше цитат приходится на публикации сотрудников, работающих в данной исследовательской или образовательной организации, тем выше престиж или рейтинг данной организации.

Для того чтобы подсчеты интенсивности цитирований носили систематический характер, были общепризнанными и безусловно авторитетными, создаются особые базы данных, наиболее известными из которых являются "Web of Science и Scopus". Первой из этих баз владеет компания "Thomson Reuters". Вторую базу обрабатывает издательская корпорация "Elsevier". В России в предшествующем десятилетии была создана организация для электронной обработки интенсивности цитирования и публикаций, называемая Российский индекс научного цитирования - РИНЦ.

Несмотря на целый ряд достоинств, связанных с быстротой, охватом и точностью электронной обработки данных, содержащихся в этих базах, не все получаемые с их помощью оценки однозначно характеризуют результаты научных достижений и оценку качества.

Так, в канун выборов нового президента РАН в 2013 г. претенденты на эту почетную должность опубликовали в газете "Поиск" свои предвыборные манифесты. При этом один из них сообщил, что в начале своей научной деятельности он имел относительно немного публикаций и не очень много цитировался. Тем не менее

именно за научные результаты, полученные в этот период деятельности, он был удостоен Нобелевской премии. Другой претендент, кстати, избранный на должность президента, всегда отличался высокой продуктивностью. Только за последний период (около восьми лет), по данным РИНЦ, им было опубликовано более 1300 работ, процитированных 14 тыс. раз. Но Нобелевской премии он удостоен не был, хотя, несомненно, пользуется большим авторитетом в научном сообществе как ученый-исследователь.

Можно было, наверное, привести немало аналогичных примеров, хотя, конечно, все они могут вызвать возражения в том смысле, что требование чисто качественных оценок повышает уровень субъективности и является в каком-то смысле позицией неудачников, склонных считать, что их научные результаты по тем или иным причинам не получили адекватной оценки. Есть также еще одна проблема, связанная с подсчетом интенсивности цитирования. Дело в том, что научные журналы, публикующие результаты тех или иных исследований, читаются, оцениваются и оказывают влияние не только на реальных или потенциальных авторов других статей, но прочитываются значительным числом ученых или преподавателей, которые сами нечасто публикуются или знакомятся с публикациями к сведению, не дают им открытых оценок в собственных статьях и книгах.

Наконец, еще одно существенное замечание. Упомянутые выше электронные базы - накопители цитат - обрабатывают отнюдь не все научные журналы. И вполне возможно, что некоторые крайне интересные в научном отношении статьи могут быть опубликованы не в самых авторитетных журналах.

Кроме того, какими бы ни были принимаемые создателями упомянутых электронных баз классификации и рубрикации научных знаний, в них отражается журнальная продукция и статьи, посвященные преимущественно естественно-научным и техническим наукам. Понять причину этого нетрудно. Дело в том, что именно продукция этих наук чаще всего получает реализацию в технических разработках, патентах, конструкторских решениях, применяемых в промышленности, сельском хозяйстве, медицине, других сферах практической деятельности, повышающих конкурентоспособность и экономическую эффективность как отдельных предприятий, так и отраслей экономики в государственном и международном масштабах.

Справедливости ради следует отметить, что в таких системах, как, например, WoS, имеется база, построенная на основе ци-

тируемости статей, опубликованных в журналах социальной и гуманитарной направленности. Но при этом они значительно менее полны и обстоятельны, а также обрабатываются менее детально, чем данные, содержащие информацию о статьях естественно-научной и технической направленности.

Можно утверждать, что общественные, так называемые социально-гуманитарные дисциплины также играют значительную, причем позитивную роль в современном обществе. Но результат их влияния на общественные, политические процессы не столь очевиден, как в случае с естественными и техническими науками. К тому же, как правило, наиболее ценные результаты социальных и гуманитарных исследователей публикуются в книгах, а существующие электронные базы цитирований монографических, книжных изданий, а тем более учебников, по которым учатся миллионы студентов, не отражают.

Кстати, отмечу попутно, что к системе РИНЦ последнее замечание не относится.

Теперь укажем, что включение науки и высшего образования в систему рыночной экономики часто приводит к неоднозначным решениям, принимаемым по отношению к ним различными властными структурами. В качестве подтверждения сказанного сошлюсь на ситуацию, сложившуюся в области образовательной политики, формируемой в России в течение последних лет, особенно в части, касающейся высших учебных заведений.

Не секрет, что в важнейших международных рейтингах вузов, таких как "Times", QS, Шанхайский рейтинг, российские вузы, как правило, не попадают не только в первую сотню, но даже не всегда во вторую. Впрочем, в 2012 г. в Шанхайском рейтинге Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова занял 80-е место и оказался в первой сотне. Но в более авторитетном рейтинге "Times" МГУ им. М.В. Ломоносова оказался на 214-м месте и в рейтинге QS - на 116-м. Разумеется, при расчете этих рейтинов наряду с количеством публикаций и числом цитирований учитываются и другие параметры, например число выпускников - нобелевских лауреатов - и др. Но при этом интенсивность цитирования публикаций ППС остается наиболее важным фактором при определении места университета в соответствующих рейтингах.

Как указывают В. Маркусова и А. Либкинд, многие российские университеты применяют различные "боковые" методы увеличения числа публикаций сотрудников университета [1]. Так, в

НИУ "Высшая школа экономики" автору статьи, опубликованной в международном издании, ежемесячно выплачивают дополнительно 90 тыс. руб. в течение двух лет. В некоторых других университетах эта сумма составляет около 40 тыс. Но такими финансовыми возможностями располагают лишь немногие вузы. К их числу, прежде всего, относятся федеральные и национальные исследовательские университеты, получающие большие дополнительные дотации. Число таких университетов не превышает 30. Что же касается подавляющего большинства российских университетов, то им приходится рассчитывать лишь на публикационную активность своих преподавателей, которая крайне невелика. При учебной нагрузке в 600-800 часов в год времени на исследовательскую работу у них почти не остается.

Не способствует исследовательской активности и крайне плачевное состояние экспериментальной базы большинства вузов России. Во многих университетах, в которых по совместительству работают научные сотрудники Российской академии наук, с ними заключают договора, согласно которым их публикации становятся собственностью университета и пополняют таким образом его публикационных портфель.

Цитатный и публикационный бум, который происходит в России последние несколько лет, иногда приводит далеко не к самым желательным результатам. Количественные показатели, свидетельствующие о росте цитируемости публикаций членов того или иного исследовательского или университетского коллектива, не дают аутентичной информации о качестве публикаций. В этом смысле поучителен один эпизод.

Два года тому назад на очередном заседании Московского городского семинара по науковедению выступал проректор одного из наиболее престижных московских университетов. "Мы, - сказал он, - собрали старшекурсников наиболее продвинутых наших факультетов и сказали им, как только вы закончите учебу и займетесь научной деятельностью, цитируйте как можно больше друг друга и своих преподавателей. Это существенно поднимет престиж учреждения, в котором вы будете работать, и нашего университета". Нетрудно понять, что такое "дружеское цитирование" вряд ли может свидетельствовать о высоком качестве цитируемых публикаций.

Помимо количества публикаций и цитирования существуют и другие наукометрические данные, на основании которых определяется качество соответствующих научных и образовательных

учреждений. Несколько лет назад все научные организации и вузы страны были условно поделены на три категории: лидерские, успешно справляющиеся со своими основными функциями и неудовлетворительно работающие. Первые и вторые, коль скоро речь идет о государственных организациях, заслуживали соответствующей государственной финансовой поддержки. Что касается учреждений третьей категории, то они подлежали ликвидации, слиянию или поглощению другими НИИ или университетами или простой ликвидации.

В качестве показателей опять-таки использовались следующие наукометрические данные: число публикаций, интенсивность цитируемости этих публикаций, экономическая эффективность продукции, например, количество патентов и лицензий на произведенную продукцию в расчете на определенную сумму государственных дотаций, количество контрактов, заключенных с предприятиями и организациями реальной экономики на предмет внедрения инновационных проектов, разработанных в данном НИИ или университете, количество студентов вузов, приходящихся на одного преподавателя, количество иностранных студентов в процентах к общему числу учащихся, участие исследователей данного учреждения в федеральных целевых программах, количество получаемых грантов и т.д. Руководствуясь этими и подобными показателями, Министерство образования и науки РФ провело в 2012 г. мониторинг 541 государственного вуза. В результате было установлено, что к числу образовательных учреждений третьей группы относятся 130 вузов и 450 филиалов. При этом было принято решение, что 24 вуза и 262 филиала подлежат реорганизации.

Сейчас даже не так важно, насколько адекватны принимаемые решения. Значение имеет лишь тот факт, что для выработки этих решений используются определенные наукометрические данные.

Другой пример важности использования наукометрических данных при выработке принципиальной научной политики дает анализ количественных показателей для подтверждения (или отклонения) новой научной политики, предлагаемой Минобрнауки в интересах перенесения центра тяжести научных исследований из Российской академии наук в высшие учебные заведения. Исходя из зарубежных, главным образом северо-американских, моделей проведения большинства фундаментальных научных исследований на базе продвинутых университетов Минобрнауки считает целесообразным реорганизовать всю систему РАН так, чтобы основные фундаментальные исследования, проводимые ныне ее НИИ

и другими научными организациями, осуществлялись учреждениями высшей школы.

Правда, что за последние несколько лет исследовательская и публикационная активность федеральных и национальных исследовательских университетов росла очень быстро. Но из этого вовсе не следует, что РАН уже сыграла свою роль в проведении фундаментальных исследований и должна отойти на второй план, уступив лидерство в научных исследованиях вузам. Подсчеты показывают, что научные сотрудники РАН составляют примерно 15% от общего числа исследователей, работающих во всех НИИ и вузах России. Но при этом на долю РАН, ее институтов и организаций, как указывал ее главный ученый секретарь В. Костюк, приходится 55% всех научных публикаций страны. Кроме того, более 30% публикаций университетов выполнены в соавторстве с учеными РАН [2].

Решение проблем повышения эффективности научных исследований в стране следует искать не на пути свертывания исследовательской деятельности Российской академии наук, а при помощи ее эффективного реформирования, с тем чтобы преодолеть бюрократизм, известную архаичность административно-организационных форм и методов управления академическими институтами, повысить уровень сотрудничества академических институтов с предприятиями реальной экономики, университетами и научными центрами как в России, так и за рубежом.

Замечу также, что вопросы эффективности научных исследований, проводимых теми или иными научными организациями и вузами, решающим образом зависят от уровня их финансирования. Российских ученых, в том числе работающих в РАН, часто упрекают в том, что число их публикаций, соответственно и количество цитирований, существенно ниже, чем у ученых США или стран ЕС. Однако, как отмечает В. Костюк в уже упоминавшемся докладе на общем собрании РАН в мае 2013 г., финансирование науки в России примерно в 14 раз ниже, чем в США, в 10 раз ниже, чем в объединенной Европе [2].

Стоит специально подчеркнуть, что при достаточно внушительном увеличении бюджетных расходов на науку за предшествующее пятилетие доля РАН в нем постоянно падает. Из таблицы, приведенной в докладе Костюка, следует, что в 2008 г. из общих ассигнований на гражданскую науку (129,3 млрд. руб.) на долю РАН приходился 41,1% (53,2 млрд. руб.). Что касается 2012 г., то

при общих затратах на гражданскую науку 320,7 млрд. руб., на долю РАН приходилось 65,4 млрд. руб., т.е. 20,4%.

Если говорить честно, то все разговоры о старении исследовательских кадров в науке и ППС в вузах и относительном снижении эффективности исследований в конечном счете упираются в деньги. Наиболее талантливые выпускники вузов будут уходить в те отрасли, где выше уровень заработной платы, которая чрезвычайна низка в государственных бюджетных академиях и в большинстве вузов России. Если общество и государство хотят иметь высокопродуктивную науку, если они хотят, чтобы наиболее способные выпускники вузов становились учеными-исследователями или преподавателями университетов, то необходимо резко увеличить финансирование науки и высшей школы. Если наше общество и государство хотят, чтобы результаты научных исследований быстрее превращались в инновационную конкурентоспособную продукцию, то необходимо восстановить сеть конструкторских бюро и проектных институтов, которые были ликвидированы во время реформ последних двух десятилетий. За этот период было потеряно по сравнению с "советскими" годами до 80% КБ и проектных организаций.

Наконец, еще одна иллюстрация того, как опора на чисто количественные показатели подталкивает к принятию недостаточно адекватных решений.

Подсчеты, проводившиеся по поручению Министерства образования и науки, показали, что в среднем в наших вузах приходится один преподаватель на девять студентов, тогда как в странах ЕС это соотношение равняется 1 : 12. Для того чтобы осуществить подъем заработной платы ППС высших учебных заведений, предлагается сократить число ППС в целом по стране примерно на 1/3 и решить этим сразу две задачи: приблизить соотношение преподавателей и студентов к европейскому составу и одновременно повысить за счет сокращения ППС заработную плату уцелевшей части профессорско-преподавательского корпуса. Однако при этом огромная учебная нагрузка на преподавателей, которая существует в вузах России на сегодняшний день, еще больше возрастет. В результате этого качество преподавания снизится, а объем времени, уделяемого научным исследованиям, резко сократится. Так что решения, опирающиеся на чисто количественные подсчеты, могут оказаться лукавыми, неоптимальными, контрпродуктивными.

В заключение статьи я считаю важным подчеркнуть, что наукометрические вообще и библиометрические исследования, в

частности, чрезвычайно важны для оценки эффективности развития науки и высшего образования. Они полезны и необходимы при построении прогнозных сценариев, но пользоваться ими нужно с большой толикой осторожности, не забывая о качественных характеристиках, которые не всегда однозначны и прямолинейно вытекают из чисто количественных оценок. Поэтому одной из важнейших задач современного науковедения является разработка концептуального аппарата и методологии качественного анализа научных исследований и процессов преподавания в высшей школе.

Литература

1. Маркусова В.А., Либкинд А. Почем стоит опубликовать?: Научное сотрудничество вузов и РАН в цифрах. - (Научная политика) // Поиск. - М., 2013. -№ 18, 03.05. - Режим доступа: http://www.poisknews.ru/theme/science-politic/5988/

2. Костюк В. Общее собрание РАН: Сохранить динамику: Из доклада гл. учен. секретаря Президиума РАН. - (Научная политика) // Поиск. - М., 2013. - № 22, 31.05. - Режим доступа: http://www.poisknews.ru/theme/science-politic/6164/

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
научная статья бесплатно на тему науковедение

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
образование текст научной работы по наукам об образовании из научного журнала науковедческие исследования. науковедение

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
оценка эффективности

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
управление наукой

# data[].attributes.attachment_link.title
Науковедение, наука, образование

# data[].attributes.attachment_link.description
Современные наука и высшее образование превратились в систему массового производства научных знаний и специалистов высшей квалификации. Для выработки адекватной государственной научной и образовательной политики необходимо обладать знаниями о законах функционирования и развития науки и образования. В настоящее время широко применяются наукометрические и библиометрические методы оценки эффективности деятельности отдельных ученых, научных коллективов, учреждений науки и вузов.

# data[].attributes.headline
Науковедение

# data[].attributes.subject
Науковедение

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Наукове́дение - исследовательская отрасль, занимающаяся изучением науки, её структуры, динамики, взаимодействие и связь с различными социальными институтами, материальной и духовной жизнью; междисциплинарная область исследований, рассматривающих науку в широком социальном, историческом и философском контексте. Науковедение использует различные методы для анализа выработки, представления и получения научных знаний и их эпистемологической и семиотической ролей.

Подобно культурологии, научные исследования определяются предметом их исследования и охватывают широкий спектр различных теоретических и методологических перспектив и практик. Междисциплинарный подход может включать и заимствовать методы из гуманитарных, естественных и формальных наук, от наукометрии до этнометодологии или когнитивной науки. Научные исследования имеют определенное значение для оценки и научной политики. Пересекаясь с областью науки, техники и общества, практики изучают взаимосвязь между наукой и техникой, а также взаимодействие экспертного и непрофессионального знания в общественной сфере.

Первые шаги к выявлению закономерности развития науки были предприняты в середине XIX века. Одним из первых за изучение факторов, влияющих на развитие науки, взялся ботаник Декандоль. С началом научно-технической революции в XX веке науковедение стало приобретать все большее значение.

В 1930-е формируется проблематика науковедения, с 1940-х учёные стали проводить эмпирические исследования научной деятельности. В самостоятельную отрасль науковедение оформилось в СССР в 60-х годах.

Анисимова А. Э., Гребенщикова Е. Г. Реферативный журнал "Науковедение" ИНИОН РАН как источник научной информации // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2016. № 3. С. 31-35.

Науковедение / С. Р. Микулинский, Э. М. Мирский // Моршин - Никиш. - М. : Советская энциклопедия, 1974. - (Большая советская энциклопедия : [в 30 т.] / гл. ред. А. М. Прохоров ; 1969-1978, т. 17).

Журнал "Науковедческие исследования". Учредитель - Институт научной информации по общественным наукам Российской академии наук. Главный редактор - Е.Г. Гребенщикова.

Журнал "Науковедение" - избранные статьи 2000-2001

Кулькин, Анатолий Михайлович // Большая русская биографическая энциклопедия (электронное издание). - Версия 3.0. - М.: Бизнессофт, ИДДК, 2007., также см. статья Алексеева П. В. из книги "Философы России XIX-XX столетий (Биографии, Идеи, Труды)". - 4-е изд. - М.: Академический Проект, 2002.

# data[].attributes.attachment_link.title
Науковедение - Википедия

# data[].attributes.attachment_link.description
Наукове́дение - исследовательская отрасль, занимающаяся изучением науки, её структуры, динамики, взаимодействие и связь с различными социальными институтами, материальной и духовной жизнью; междисциплинарная область исследований, рассматривающих науку в широком социальном, историческом и философском контексте. Науковедение использует различные методы для анализа выработки, представления и получения научных знаний и их эпистемологической и семиотической ролей.

# data[].attributes.headline
Презентация. Аспекты Изучения Науки

# data[].attributes.subject
Презентация. Аспекты Изучения Науки

# data[].attributes.attachment_link.title
Аспекты изучения науки

# data[].attributes.headline
Статья. Kuhn and the Sociology of Science

# data[].attributes.subject
Статья. Kuhn and the Sociology of Science

# data[].attributes.headline
Статья. Review: Merton's Sociology of Science: the first and the last Sociology of Science?

# data[].attributes.subject
Статья. Review: Merton's Sociology of Science: the first and the last Sociology of Science?

# data[].attributes.headline
Концепции Т. Куна и М. Полани: Философия Науки для аспирантов. 

# data[].attributes.subject
Концепции Т. Куна и М. Полани: Философия Науки для аспирантов. 

# data[].attributes.attachment_link.title
А 1.7 Концепции Т. Куна и М. Полани - Философия науки для аспирантов

# data[].attributes.headline
Томас Кун. Структура научных революций. 

# data[].attributes.subject
Томас Кун. Структура научных революций. 

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Анна Лобанова

# data[].attributes.attachment_link.title
Томас Сэмюэл Кун "Структура научных революций"

# data[].attributes.headline
Статья. Этика науки и профессиональная ответственность ученого 

# data[].attributes.subject
Статья. Этика науки и профессиональная ответственность ученого 

# data[].attributes.attachment_link.title
ЭТИКА НАУКИ И ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ УЧЕНОГО

# data[].attributes.attachment_caption
The psychology of scientific thought and behaviour - The British Psychological Society

# data[].attributes.body
Article of Gregory J. Feist, Department of Psychology, San Jose State University, California

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Psychology is the scientific study of thought and behaviour. Science is one of the more intriguing and culturally important forms of thought and behaviour. Therefore, scientific thought and behaviour should be a focus of psychologists' empirical attention.

A psychological perspective on scientific thought and behaviour goes back nearly 100 years, but only in the last 10 has it begun to congeal into a formal discipline of the psychology of science.

The psychology of science sets out to empirically investigate the full range of psychological processes behind scientific behaviour, interest, talent and creativity. To be sure, the field is immature and relatively late in developing compared to the other studies of science. Most everyone is familiar with the terms philosophy of science, history of science and sociology of science. Yet when you mention the 'psychology of science', many people - even other psychologists - often do not know what you mean. For the last five to 10 years, however, the discipline of the psychology of science has shown some real promise of becoming a new subdiscipline in psychology. Indeed, we now have a small but active society - the International Society for the Psychology of Science and Technology (ISPST; www.ispstonline.org), which has regular conferences. In this article I aim to summarise and highlight some of the exciting findings from this fledgling field.

The fundamental argument of the psychology of science is that to fully appreciate and understand scientific thought and behaviour - from the infant trying to figure out her world to the historically great scientific discoveries - we must apply the best theoretical and empirical tools available to psychologists. Psychology is extraordinarily well suited to unpack the mechanisms behind scientific thought and behaviour.

By science, however, I mean something broader than the thought and behaviour of practising scientists. Rather, scientific thought and behaviour can be both implicit and nascent, as expressed by children and adolescents, as well as explicit and developed, as expressed by scientists (Feist, 2006; Proctor & Capaldi, 2012). Thus, psychology of science is not just about the psychological forces behind the thought and behaviour of professional scientists. It also encompasses the concepts of human development and scientific reasoning in infants, children and adolescents; talent and interest in science among high school students; loss of interest in science among college students; and even pseudoscientific thinking and beliefs among adults. In short, the psychology of science concerns anyone engaged in implicit or explicit scientific thought and behaviour.

There are as many psychologies of science as there are major subdisciplines in psychology. The necessary brevity of this piece precludes a fully developed and integrated treatment of the entire psychology of science (see Feist, 2006; Feist & Gorman, 2013; Gholson et al., 1989; Proctor & Capaldi, 2012; Simonton , 1988, for more detailed treatments). I will nevertheless attempt to provide the reader with a cogent and representative sampling of the kinds of questions the field has addressed, and hint at unexplored questions for future researchers on the psychological foundations of scientific thought and behaviour. Although nascent, the psychology of science mirrors its parent discipline and can be divided into similar subdisciplinary groupings: neuroscientific, cognitive, developmental, social, personality, educational and clinical psychologies of science.

Neuroscientific psychology In addition to regulating the body, one of the primary functions of the brain is to make sense of and organise sensory input. At the risk of oversimplification, this is also what science is about - trying to understand our experience of the physical, biological and social worlds. Scientific thought involves a more systematic and explicit form of everyday intuitive or implicit thought (Feist, 2006; Proctor & Capaldi, 2012).

Trying to understand the genetic and brain mechanisms involved in scientific thinking is a perfect topic of study for the psychology of science, and yet it is necessarily a difficult enterprise. It is not easy or cheap to obtain real-time brain images of scientific reasoning and problem solving. Recently, however, a few psychologists have begun such investigations, with Jonathan Fugelsang and Kevin Dunbar leading the way. They have focused on the neural mechanisms underlying scientific and causal reasoning.

Fugelsang and Dunbar (2005) for example, argue that people pay more attention to evidence when it concerns plausible theories than when it concerns implausible ones. They discovered that when data are consistent with one's theory, neural mechanisms in a region surrounding the hippocampus - the brain's learning and memory centre - are activated. When data are inconsistent with one's theory, brain mechanisms in the prefrontal cortex, areas involved in error detection, attention and monitoring conflicting points of view, are activated (cf. Dunbar et al., 2007).

Other neuroscientists have investigated brain regions involved in two kinds of reasoning involved in science - namely, deductive and probabilistic reasoning (Osherson et al., 1998). Compared to a language-comprehension control task, both forms of reasoning activated prefrontal brain regions involved in attention and working memory.

Cognitive psychology Of all subdisciplines, cognitive psychology is perhaps the most developed of the psychologies of science (Tweney, 1998). Problem solving, confirmation bias, creativity, analogical and metaphorical reasoning, visualisation and memory all play important roles in science, and psychologists have investigated these and other cognitive principles as they apply to scientific thought. Cognitive psychologists of science have examined thought processes of nonscientists solving scientific problems, of historical figures in science, and of scientists solving simulated problems and real-life problems in the lab.

Over the last decade, however, more and more cognitive psychologists have gone into scientific labs to observe, record and analyse the thought and behaviour of scientists on the job. Kevin Dunbar pioneered this technique. Among his chief early findings were that scientists use anomalies and unexpected findings as sources for new theories and experiments, and that analogy is very important in generating hypotheses and interpreting results (Dunbar, 2000). Others have continued this line of investigation and similarly have found that in trying to figure out an anomalous result, for example, applied scientists (meteorologists) were more likely to mentally manipulate and spatially rotate the image, whereas pure scientists (astronomers and physicists) were more likely to run through a conceptual simulation (a 'what if') of the unexpected result (Trickett et al., 2009).

Developmental psychology Developmental psychologists address many intriguing questions of scientific thought and behaviour: How do infants and children develop implicit theories and concepts about how the world works, and are these theories and concepts different in different domains, such as the physical, biological and social worlds? How does interest in science develop? At what age does scientific productivity and creativity peak? Does birth order play a role in the development of scientific interest and achievement? And does scientific interest develop differently for boys and girls?

I can only touch on few of the empirical findings that have answered some of these questions. Recent research has demonstrated that babies as young as eight months understand probability (Gopnik, 2009; Xu & Garcia, 2008) and that children as young as four years old can correctly draw causal inferences from bar graphs (Koerber & Sodian, 2009). Other developmental researchers have explored the extent to which children and adolescents can distinguish between their ideas (theories) and evidence for their ideas - a key component to scientific thinking. In general, children, adolescents and nonscientist adults use different criteria when evaluating explanations and evidence, they are not very good at separating belief from fact (theory and evidence), and they persistently give their beliefs as evidence for their beliefs (Brewer et al., 2000; Klahr, 2000; Kuhn & Pearsall, 2000). Researchers have found that one reason for the inability to distinguish theory from evidence is the belief that knowledge is certain and absolute - that is, either right or wrong (Yang & Tsai, 2010). If children view knowledge as less certain and absolute, then they are better able to know that evidence is separate from belief. Koslowski (1996), however, provides cogent evidence that people have more complex scientific reasoning than is sometimes presented by other scholars.

Social psychology Social psychology examines how other people (real or imagined) influence a person's thought or behaviour. Applied to science, social psychology examines how scientists persuade others to change their mind (attitude), how groups of scientists both cooperate with and compete against one another, how leaders in science set policies that affect the creativity and productivity of teams of scientists, and how collaborations form to foster creative team productivity (Shadish & Fuller, 1994).

One of the more intriguing applications of social psychology of science is Robert Rosenthal's groundbreaking work on experimenter effects, that is, how the experimenter - through belief, dress, age, gender, appearance and personality - can actually affect the behaviour of participants and hence outcomes of studies in unconscious and unwitting ways (Rosenthal, 1994). Other more recent social psychological research in scientific behaviour has focused on how computer-based communication (e-mail, texting, etc.) facilitates team collaborations in science (Aragon et al., 2009), how conflict and cooperation influences scientific creativity (Schultz & Seuffert, 2013), how leadership qualities affect creative output in scientific groups (Hemlin et al., 2004), and how different collaborative patterns and authorship bonds exist in different disciplines (Liberman & Wolf, 1998).

Personality psychology Personality traits make some behaviours more likely and others less likely. The question is whether particular patterns of personality traits make scientific thought, achievement, and behaviour more likely. The answer is 'yes'.

Results from a meta-analysis of 26 studies reporting effect sizes on the relation between personality and scientific interest showed that scientists are moderately higher in conscientiousness and lower on openness to experience than are nonscientists (Feist, 1998). Conscientiousness is characterised by being cautious, careful, fastidious and self-controlled, and low openness is characterised by being conventional, socialised and rigid. Similarly, a meta-analysis of 28 studies comparing personality in creative to less creative scientists found that, compared to their less creative peers, creative scientists are more confident and open to experience and are less conscientious (Feist, 1998).

In short, the personality traits that make scientific interest more likely are high conscientiousness and low openness, whereas the traits that make scientific creativity more likely are high openness, low conscientiousness and high confidence.

Dean Simonton recently advanced the field of personality psychology of science by quantifying the degree of genetic influence of personality on scientific talent (Simonton, 2008). Using effect sizes from the meta-analytic and behaviour-genetic studies of scientific talent, Simonton estimated the effect of genetic contributions to scientific performance and achievement. He found that the upper-bound estimates of genetic effects explained between 37 per cent and 48 per cent of the predicted variance in scientific talent.

Educational psychology Psychological science can contribute much to improving the state of mathematics and science education. Newcombe and colleagues (2009) summarised four major areas in which psychology can make and has made contributions: early understanding of mathematics, understanding of science, social and motivational factors behind scientific and mathematical interest, and assessing mathematics and science learning. For example, Zimmerman and Croker (2013) argue that both cognitive and metacognitive skills are involved in learning scientific concepts and procedures. Eccles et al. (cited in Newcombe et al., 2009) demonstrated the power of beliefs and expectations of success in influencing students' decisions to take advanced mathematics and science courses. Self-efficacy, intrinsic motivation and self-identity are other psychological forces behind interest, performance and achievement in mathematics and science courses.

Clinical psychology One of the least developed but nevertheless most intriguing psychologies of science deals with mental health and science. The question is whether there are any elevated mental health problems in scientists compared to nonscientists. Indeed, historically science has had its share of figures who suffered some kind of psychological disorder - from Newton and Darwin to Tesla and Faraday. In order to answer this question, we must first know the base rate for mental health problems in the population. The most recent survey reported that 46 per cent of Americans will suffer from at least one diagnosable mental health episode over the course of their lifetimes (Kessler et al., 2005). Natural scientists, however, are less likely than other creative groups to suffer from mental illness (28 per cent vs. 59 per cent: Ludwig, 1995). Even social scientists are somewhat less likely to suffer one bout of psychological disorder over the course of their lives than are other creative groups (51 per cent versus 59 per cent: Ludwig, 1995). Similarly, recent self-report research using nonclinical assessment of schizotypy (i.e. eccentricity) suggests that scientists are lower on unusual experiences and cognitive disorganisation than artists and musicians are (Rawlings & Locarnini, 2008). From these results, one is tempted to conclude that scientists are less prone to mental health difficulties than are other creative people. That may well be the case, but before we draw that conclusion, we must point out a caveat: It may be that science tends to weed out those with mental health problems in a way that art, music and poetry do not. In other words, aspiring scientists with mental health problems will be less likely to get hired or finish their degrees than aspiring artists will. Science requires regular focus and attention to problems over long periods of time; it also requires one go into a lab or work on a problem consistently.

If a person cannot work methodically and consistently, she or he is not likely to become a productive scientist.

Conclusions Until the middle of the 2000s, there was no formal discipline of the psychology of science. There is now, even if it is still relatively undeveloped and in need of more systematic and integrated work. The one general conclusion that can be drawn from this review is that each of many different domains of psychology - neuroscience, cognition, development, educational psychology, personality, social and clinical - has important things to say about who becomes interested in science, about scientific reasoning, and about who goes on to become scientists and mathematicians. The overarching conclusion from these many domains of findings is one unified point: scientific interest, thought, talent and achievement can only be understood if a psychological perspective is applied. Together, the puzzle pieces of how scientists develop, mature and achieve can only be put together by the cumulative findings of all of the psychologies of science. To be sure, integration of all of these findings requires sharp and creative theorising as much as anything else. Like many social sciences, unified theorising is lacking and is one of the more important goals for the future of the field.

In the end, one of the important applied goals of psychology of science is that a better understanding of the research process will make scientists more reflective about their assumptions and methods in ways that will lead to improved research. Indeed, psychology of science has begun to be applied in informing the development and organisation of scientific labs and in informing science of science policy. Additionally, from a pure science perspective, the studies of science have been missing these important empirical and theoretical contributions in their understanding of scientific thought, motivation, interest, creativity, social influence, mental illness and personality. Science is a driving force of modern society; if we are to understand this driving force and to foster greater interest in science and science careers in our talented young people, then we must continue to apply and develop a healthy and mature psychology of science.

Gregory J. Feist is in the Department of Psychology, San Jose State University, California[email protected]
References
Aragon, C., Poon, S. & Silva, C. (2009). The changing face of digital science: New practices in scientific collaborations. Proceedings of ACM CHI 2009 Conference on Human Factors in Computing Systems 2009. Retrieved 25 September 2012 from http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1520340.1520749 Brewer, W.F., Chinn, C.A. & Samarapungavan, A. (2000). Explanation in scientists and children. In F.C. Keil & R. Wilson. (Eds.) Explanation and cognition (pp.279-298). Cambridge, MA: MIT Press. Dunbar, K. (2000). How scientists think in the real world: Implications for science education. Journal of Applied Developmental Psychology, 21, 49-58. Dunbar, K.N., Fugelsang, J.A. & Stein, C. (2007). Do naïve theories ever go away? Using brain and behavior to understand changes in concepts. In M.C. Lovett, P. Shah, M.C. Lovett & P. Shah (Eds.) Thinking with data (pp.193-205). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. Feist, G.J. (1998). A meta-analysis of the impact of personality on scientific and artistic creativity. Personality and Social Psychological Review, 2, 290-309. Feist, G.J. (2006). The psychology of science and the origins of the scientific mind. New Haven, CT: Yale University Press. Feist, G.J. & Gorman, M.E. (Eds.) (2013). Handbook of the psychology of science. New York: Springer Publishing. Fugelsang, J.A. & Dunbar, K.N. (2005). Brain-based mechanisms underlying complex causal thinking. Neuropsychologia, 43, 1204-1213. Gholson, B., Shadish, W.R., Neimeyer, R.A. & Houts, A.C. (Eds.) (1989). The psychology of science: Contributions to metascience. Cambridge: Cambridge University Press. Gopnik, A. (2009). The philosophical baby. New York: Farrar, Straus and Giroux. Hemlin, S., Allwood, C.M. & Martin, B. (Eds.) (2004). Creative knowledge environments: The influence on creativity in research and innovation. Northampton, MA: Edward Elgar. Kessler, R.C., Berglund, P., Demler, O. et al. (2005). Lifetime prevalence and age-of-onset distributions of DSM-IV disorders in the National Comorbidity Survey replication. Archives of General Psychiatry, 62, 593-602. Klahr, D. (2000). Exploring science: The cognition and development of discovery processes. Cambridge, MA: MIT Press. Koerber, S. & Sodian, B. (2009). Reasoning from graphs in young children: Preschoolers' ability to interpret covariation data from graphs. Journal of Psychology of Science and Technology, 2, 73-86. Koslowski, B. (1996). Theory and evidence: The development of scientific reasoning. Cambridge, MA: MIT Press. Kuhn, D. & Pearsall, S. (2000). Developmental origins of scientific thinking. Journal of Cognition and Development, 1, 113-129. Liberman, S. & Wolf, K.B. (1998). Bonding number in scientific disciplines. Social Networks, 20, 239-246. Ludwig, A. (1995). The price of greatness: Resolving the creativity and madness controversy. New York: Guilford. Newcombe, N.S., Ambady, N., Eccles, J et al. (2009). Psychology's role in mathematics and science education. American Psychologist, 64, 538-550. Osherson, D., Perani, D., Cappa, S. et al. (1998). Distinct brain loci in deductive versus probabilistic reasoning. Neuropsychologia, 36, 369-376. Proctor, R.W. & Capaldi, E.J. (Eds.) (2012). Psychology of science: Implicit and explicit processes. New York: Cambridge University Press. Rawlings, D. & Locarnini, A. (2008). Dimensional schizotypy, autism, and unusual word associations in artists and scientists. Journal of Research in Personality, 42, 465-471. Rosenthal, R. (1994). On being one's own study: Experimenter effects in behavioral research - 30 years later. In W.R. Shadish & S. Fuller (Eds.) The social psychology of science (pp.214- 229). New York, NY: Guilford. Schultz, A.D. & Seuffert, V. (2013). Conflicts, cooperation, and competition in the fields of science and technology. In G.J. Feist & M.A. Gorman (Eds.) Handbook of the psychology of science. New York: Springer Publishing. Shadish, W. & Fuller, S. (Eds.). (1994). The social psychology of science. New York: Guilford. Simonton, D.K. (1988). Scientific genius: A psychology of science. Cambridge: Cambridge University Press. Simonton, D.K. (2008). Scientific talent, training, and performance: Intellect, personality, and genetic endowment. Review of General Psychology, 12, 28-46. Trickett, S.B., Trafton, J.G. & Schunn, C.D. (2009). How do scientists respond to anomalies? Different strategies used in basic and applied science. Topics in Cognitive Science, 1, 711-729. Tweney, R. (1998). Toward a cognitive psychology of science: Recent research and its implications. Current Directions in Psychological Science, 7, 150-154. Xu, F. & Garcia, V. (2008). Intuitive statistics by 8-month-old infants. Proceedings of the National Academy of Sciences, USA, 105, 5012-5015. Yang, F. & Tsai, C. (2010). Reasoning about science-related uncertain issues and epistemological perspectives among children. Instructional Science, 38, 325-354. Zimmerman, C. & Croker, S. (2013). Learning science through inquiry. In G.J. Feist & M.A. Gorman (Eds.) Handbook of the psychology of science.

# data[].attributes.attachment_link.title
The psychology of scientific thought and behaviour - The British Psychological Society

# data[].attributes.attachment_link.description
Psychology is the scientific study of thought and behaviour. Science is one of the more intriguing and culturally important forms of thought and behaviour. Therefore, scientific thought and behaviour should be a focus of psychologists' empirical attention.

# data[].attributes.headline
Статья. Важность научной этики

# data[].attributes.subject
Статья. Важность научной этики

# data[].attributes.attachment_link.title
Важность научной этики

# data[].attributes.body
Psychology of Science as a New Subdiscipline in Psychology