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歸納總結的方法有哪些 常見的歸納總結方法

更新:2023-09-18 03:49:03 高考升學網

常見的歸納總結的方法

1、以章節順序展開的歸納

上面提到的是以章節順序展開的歸納,這種歸納方式是最常見的方式,也是最基礎的方式,比較能夠幫助我們迅速掌握一個學科的知識體系。

2、題+題的歸納

比如我們把一個章節歷次考試的題目找出來仔細做對比歸納,這對于重點章節進行重點突破非常有效。以后,遇到這些章節的題目,就能迅速地從大腦這個數據庫中提取有用的信息,幫助我們高效解題。

3、英語、專業課學科的歸納

常考知識點歸納是非常有必要的。英語語法,常用短語、高頻詞匯等等,將老師講過的考點,自己再歸納成記得住的知識,才算最終掌握。專業課按照歷年真題大綱,知道每個章節考什么。這些是你現在可以做并且要做的。

歸納總結的方法有哪些  常見的歸納總結方法

歸納總結學習方法

歸納法。

歸納論證是一種由個別到一般的論證方法。

它通過許多個別的事例或分論點,然后歸納出它們所共有的特性,從而得出一個一般性的結論。

歸納法可以先舉事例再歸納結論,也可以先提出結論再舉例加以證明。

前者即我們通常所說之歸納法,后者我們稱為例證法。

例證法就是一種用個別、典型的具體事例實證明論點的論證方法。

歸納法是從個別性知識,引出一般性知識的推理,是由已知真的前提,引出可能真的結論。

它把特性或關系歸結到基于對特殊的代表(token)的有限觀察的類型;或公式表達基于對反復再現的現象的模式(pattern)的有限觀察的規律。

例如,使用歸納法在如下特殊的命題中:

冰是冷的。

在擊打球桿的時候彈子球移動。

推斷出普遍的命題如:

所有冰都是冷的。

或:在太陽下沒有冰。

對于所有動作,都有相同和相反的重做動作。

人們在歸納時往往加入自己的想法,而這恰恰幫助了人們的記憶。

物理學研究方法之一。

通過樣本信息來推斷總體信息的技術。

要做出正確的歸納,就要從總體中選出的樣本,這個樣本必須足夠大而且具有代表性。

比如在我們買葡萄的時候就用了歸納法,我們往往先嘗一嘗,如果都很甜,就歸納出所有的葡萄都很甜的,就放心的買上一大串。

歸納推理也可稱為歸納方法.完全歸納推理,也叫完全歸納法.不完全歸納推理,也叫不完全歸納法.歸納方法,還包括提高歸納前提對結論確證度的邏輯方法,即求因果五法,求概率方法,統計方法,收集和整理經驗材料的方法等.

古典歸納法

古典歸納邏輯,是由培根創立,經穆勒發展的歸納理論.它主要研究完全歸納推理,不完全歸納推理(簡單枚舉歸納和科學歸納),求因果五法等.

亞里士多德探討了歸納.他在《前分析篇》談到簡單枚舉歸納推理.他舉例說,內行的舵手是最有效能的.所以,凡在自己專業上內行的人都是最有效能的.古典歸納邏輯創始人是17世紀英國弗蘭西斯 培根,他在《新工具》中,貶演繹,倡歸納,首次提出整理和分析感性材料的"三表法",即具有表,缺管表和程度表,認為在此基礎上,通過排除歸納法等歸納方法,可以從特殊事實"逐級"上升,最后達到"最普遍的公理".19世紀英國約翰穆勒(John Mill)是古典歸納邏輯的集大成者,他在《邏輯學體系》中,通過總結自培根以來古典歸納邏輯的研究成果,系統論述了"求因果五法",即求同法,求異法,求同求異并用法,共變法和剩余法,對其形式和規則做了具體規定和說明.

現代歸納法

現代歸納邏輯,也稱概率邏輯.它是由梅納德 凱恩斯(Magnard Keynes)創立,由萊辛巴哈(Reichenbach),卡爾納普(Rudolf Carnap)科恩等發展,運用概率論,形式化的公理方法等工具,探索歸納問題所取得的成果。

古典歸納邏輯曾遭到英國休謨的詰難。

他認為,歸納推理的合理性在邏輯上是得不到保證的。

歸納推理所依據的普遍因果律和自然齊一律,只是一種慣性心理聯想,不具有客觀的真理性.從個別性的前提不可能得到一般性的結論.休謨的詰難,引人思考.既然從個別性的前提出發,不能必然地得到

一般性的結論,那么個別性的前提是否可以對一般性的結論提供某種程度的證據支持,前提對于結論支持的概率是多少,這就是現代歸納邏輯即概率邏輯的研究主題.

現代歸納邏輯研究肇始于19世紀中葉.德 摩根,耶方斯,文恩等人都曾探索利用古典概率論來研究歸納問題.凱恩斯在1921年發表《概率論》,主張概率是命題間的邏輯關系,在此基礎上構建概率演算的公理系

統,創立了現代歸納邏輯.萊辛巴哈在1934年發表《概率理論》,主張用"相對頻率的極限"定義"概率",創立頻率概率論,把現代歸納邏輯的研究,推進到一個新階段.

現代歸納邏輯正處于發展時期,其理論尚待完善."把一切歸納方法,用公理集加以系統化的歸納邏輯目前還不存在,我們現在只有歸納邏輯的片斷或一些歸納邏輯的雛形."多種類型的歸納邏輯理論,不斷被

引入認識論,科學方法-論,統計學,決策論,人工智能等眾多領域,日益得到廣泛的應用.

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