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批判性思维入门

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  • 作者: 
  • 出版社:    山西人民
  • ISBN:    9787203129172
  • 出版时间: 
  • 装帧:    其他
  • 开本:    其他
  • ISBN:  9787203129172
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      1203026022
      商品描述:
      作者简介
      马丁·科恩(MartinCohen),活跃于哲学与社会科学领域的英国作家、评论家。著有多部畅销书籍,其中《101个哲学问题》(101PhilosophyProblems)、《101个道德难题》(101EthicalDilemmas)历经多次再版,被译为十几种文字(均已有中文版)。此外还在《卫报》(TheGuardian)、《每日电讯报》(TheDailyTelegraph)等知名报刊开设专栏。

      目录
      目录:

      批判性思维能力入门
      第1章进入令人振奋的批判性思维世界
      第2章洞察大脑思维:人们如何进行思考
      第3章将思想植入大脑:思维社会学
      第4章评估你的思维能力
      第5章循环思考:递归的威力

      第一部分培养你的批判性思维能力
      第6章批判性思维就像……解谜:类比推理
      第7章利用图形(和其他)工具进行思考
      第8章构建知识:信息层级结构

      第二部分在实践中运用批判性思维
      第9章直抵阅读活动的核心
      第10章培养你的批判性写作技能
      第11章批判性地听说:进行有效学习

      第三部分推理与论证
      第12章解密真实论证的逻辑
      第13章像理性动物那样行事
      第14章以辞劝服:修辞的艺术
      第15章展示论据与证明论点

      第四部分逻辑谬误与伟大论证
      第16章十大逻辑陷阱及规避策略
      第17章改变了世界的论证

      内容摘要
      这是一部视野开阔、通俗易懂的批判性思维入门书。全书分为五大部分,前四部分由浅至深、循序渐进地介绍了个人在日常生活中所受到的信息冲击,批判性思维的思维特征,批判性思维与个人知识体系构建的关系,如何进行批判性的听说读写,如何辨识和构建真实生活中的推理和论证等。最后一个部分介绍了常见的逻辑谬误、历史上知名的批判性论证。本书倡导学以致用的学习理念,常从历史和社会生活中引证阐释,通俗易懂,风趣幽默,是一本绝佳的批判性思维入门读物。

      精彩内容
      深入研究科学思维我们很容易这样假设,因为每天都有这么多事物被人发现,而且互联网显然能够为你所能想到的一切问题都提供轻松便捷的一键式回答,因此,就好像所有事物都必然有一个简单的,因此也是“可知”的答案。这一节的内容将会向读者介绍,实际上而言,许多问题都没有确切的答案。悖论和矛盾是数学和物理学的核心,它们也会出现在其他的生活领域之中——就像你更有可能在政治学甚至是人际关系中发现它们一样。这听起来似乎有点怪怪的?请继续阅读!在本节的论证过程中,你会用到一些重要的评估方法,甚至是一些小型辩论。对批判性思考者来说,其中一个非常宝贵的方法就是要认识到,忽视问题复杂性的论证往往会有所误导,而且一些归纳推论(generalisations)也需要接受公众的公开检验,并且在必要时,人们需要放弃这些归纳推论。
      在不断变化的世界中,事实也在不断发生着变化那种认为事实就是事实并且永远固定不变的想法,是使事实如此有用并且似乎与观点截然不同(人们的观点却一直在改变)的一个原因所在。这当然是18世纪法国数学家皮埃尔·西蒙·拉普拉斯(PierreSimonLaplace)著名观点(不管怎么样,在哲学中是如此)中的一个假设,也即有关事实的知识几乎被赋予了上帝般的威力。他这样写道:我们可以把宇宙的现状,看成是宇宙过去的结果和它未来的成因。若存在一种智力,它在某个时刻会知道所有决定自然运动的力量,以及构成自然的一切事物的所有位置,如果这种智力足够广阔的话,它可以将这些数据收集并提取分析,它将会产生这样一个单一的公式,在其中,它不仅包括宇宙中最伟大的天体的运动轨迹,也包括那些最小的原子的运动轨迹。对于这样一种智力而言,没有什么东西会是不确定的,而且未来也会像过去一样显现在它的眼前。
      ——皮埃尔·西蒙·拉普拉斯[《关于可能性的一篇哲学论文》(APhilosophicalEssayonProbabilities),1951年,多弗出版公司]要是拉普拉斯今天还活着,他就能看到,谷歌收集的大量事实数据,似乎已经非常接近他的这份梦想了!然而,真的是这样吗?事实就是,“事实”这个想法本身就存在问题。此外,另外一种想法也是有问题的,也即你认为自己有朝一日可以收集到众多的事实数据,届时你将可以从已收集到的过往数据中分析并去预测未来的其他所有事物的动态走向。
      大多数时候,我们大多数人都是这么想的,但是,有一些更好的和切合实际的理由会让我们的批判性思考者更加小心谨慎。
      以数学家和气象学家爱德华·洛伦兹(EdwardLorenz)的研究工作为例。在20世纪60年代,当气候建模刚兴起时,他就很偶然地发现,如果将输入到气候模型中的数字稍微调整一点点,预测的天气可能就会从内华达州的一个晴天变成得克萨斯州一场具有破坏性的飓风。
      或者,我们再来看下农历月份中的日期时长。你的墙上挂着一本看起来很可靠的日历,但是(正如印度教的僧侣几千年前就意识到的那样),从地球上看到的两个满月之间的确切时间,实际上是不可能计算出来的——其原因就是科学家们所称的“反馈效应”(feedbackeffects)。月球受到地球和太阳两者的影响,而它反过来又影响地球的运动,但这两件事是完全不同的事情。
      很显然,世界上的许多事情,不论是在实践中还是在理论上,都是无法进行预测的。事实上,影响世界的许多事情都难以准确地表述——比如,从气候模式到农历月份计算,它们都是不可能进行确切描述的。此外,从股票市场的波动到人口的兴衰或是疾病的传播,混乱无序都是无处不在的。
      就天气预测而言,正如爱德华·洛伦兹这句令人印象深刻的话一样,一个国家中的一只蝴蝶轻轻扇动翅膀可能就会在一周之后其他某个地方“引发”一场飓风,因为,哪怕是一连串微小的影响,也会在越来越高的程度上改变最终的结果。
      下面是一段值得人们深思的引言:真相就是,科学从来就不能真正地预测。地质学家并不需要真的能预测出地震,但他们必须了解地震的形成过程。气象学家不必预测出闪电会于何时来袭。生物学家也不必预测出未来的物种。在科学领域中,最重要的以及使科学具有重要意义的是解释和理解。
      ——诺森·雅诺夫斯基[《理性的外部界限:科学、数学和逻辑所无法告诉我们的事情》(TheOuterLimitsofReason:WhatScience,Mathematics,andLogicCannotTellUs),2013年,麻省理工学院出版社]批判性思维也是关于解释和理解的,而且即使是最好的解释,它也会包括事实和观点二者。
      到底是传授事实还是灌输观点?
      持怀疑态度的哲学家保罗·费耶阿本德曾写道,事实,尤其是“科学事实”,在孩子们还很小的时候就被教导给他们,这就好像那些宗教“事实”多少年来一直被教导给孩子们一样。现如今,人们对在宗教学校中接受神父灌输“教条”思想的孩子们会皱眉头,但是,在科学和数学领域中,真理受到如此高度的推崇,以至于在众多学科领域中,人们都没有试图去唤起孩子们或学生们的批判性思维能力。的确,费耶阿本德本人就是一名大学教师,他还说,根据他在大学的教学经历,那里的真实情况还要更糟,因为,那种他所谓的观点灌输是采取了更为系统的方式来进行的。
      你可能认为,科学家更能超越“灌输”——即不会将他们的观点强加于他人身上,并且他们的这些观点都是客观的、中立的并且非常“科学”。用卡尔·波普尔颇具影响力的话来说,他们的理论难道不是只有在经过了彻底的检验后才被接受的吗?
      当然,波普尔表示,即使在最困难的情况下,科学家也必须正确地检验他们的理论。因为,他说如果我们不加检验与批判,那么,……我们总能找到我们想要的那类东西:我们首先会去寻找它,并且终会找到确证,这样一来,我们就将远离而且也看不到任何能对我们所偏爱的理论造成危险的东西。
      ——卡尔·波普尔(《历史主义的贫困》(PovertyofHistoricism))波普尔认为自己是一名批判式理性主义者(criticalrationalist),这意味着,他对那些通过逻辑来寻求确定性的哲学家持有批判态度。他认为,不存在“无理论束缚”、绝对可靠的事实观察,而是正相反,所有的观察都负载着理论,并且都涉及通过某种预先存在的、概念图式的扭曲之镜(以及过滤器)来反映这个世界。长话短说就是,所有的测量和观察都是见仁见智的观点问题。
      波普尔断然拒斥从具体案例中能推断出一般规律,而这一归纳过程则是科学方法的根基。波普尔表示,这样的推论就不应该在科学研究中使用,因为,确保对普遍性陈述的“验证”在逻辑上是不可能的。例如,你不可能证明所有的岩石的比重都比水大,因为,有人有可能会发现一种新的没有水重的岩石[比如,浮石(Pumice)就会漂浮在水面上][一般而言,水的密度大约为1,因为浮石是熔融的岩浆随火山喷发冷凝而成的气孔密集的玻璃质熔岩,其气孔体积占岩石体积的一半以上,密度小于1,所以可以浮于水。
      ],又或者,甚至水本身的性质也会发生变化。
      所有的科学理论也都是这样的,这就使得我们对科学理论的真理普遍性主张无法得到证实。
      你在学校中可能也会被这样教导,科学有赖于灵感,而非事实:这也就解释了为什么在实验测试水平上,并没有多少积极的确证可以证实某种科学理论。不管你能拿出多少证据来支持某种理论——下一个出现的案例,仍然可以摧毁这一整个理论。明天的太阳可能不会升起,而下次你再打开冰箱时,里面也可能会蹦出一只大猩猩来。这听上去似乎不太可能,但不太可能发生的事情,也并不能决定某件事就一定不会发生,一件事最后发生与否,并不取决于可能性概率。

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