江边厦门大学教育研究院
【摘要】跨学科研究方法强调各种研究方法的相互借鉴与渗透，是现代学科发展的必然趋势，跨学科研究的最终目的是为了达到知识和技术的复用和创新。不同学科存在的领域具有特殊性，当达到较高的理解和应用层次时，就会转移到以认知分类为主、学科分类为辅的层次，从而使跨学科走向无学科。
【关键词】跨学科研究方法启示
【中图分类号】G420【文献标识码】A【文章编号】1674－4810（2011）13－0085－02
跨学科是20世纪新兴的名词，也是人们热衷讨论的研究方法，该法的目的是通过超越分门别类进行研究的传统方式，对问题进行整体性和综合性研究。当前学术界的前沿理论和业界中的先进技术多数具有跨学科性质。从近年诺贝尔奖授予情况看，很多前沿成果是跨学科、泛领域的综合结晶。当前每个学科已很难说是所谓的纯粹学科，其内部基本都能找到其他学科的痕迹；许多研究方法和技术方案或者是互为借鉴，或者是相互渗透，往往都适用于各个领域。跨学科研究已成为当今科研的一种大趋势，体现了当代科学探索的新规范。
一跨学科研究是学科发展的必然趋势
自20世纪90年代以来，人类经历了全球化、信息化和网络化浪潮，世界的政治、经济、文化、科学诸方面都发生了深刻变化，知识的高度综合性和整体性，成了人类发展的重要趋势。在原有基础学科的相邻领域或相距甚远的领域中的两门或两门以上的学科交叉渗透而形成的一些学科，成了所谓的边缘学科。边缘学科的出现，逐渐填补了各门学科之间的空隙。比如分子生物大量采用物理科学进行生命科学课题研究，该学科也促成两科系的融合。还有广泛出现的研究门类是以特定的自然界中的客体为研究对象，采用各门学科的理论知识和实验手段对其进行研究的学科，就是所谓的综合学科，如信息科学、空间科学、生态科学等。学科之间的相互渗透，导致跨学科研究领域的出现，另一方面促进了学科分支。有关资料表明，学科分支已从20世纪初的六百多门，发展到现在的六千多门。
当前科学技术领域相互渗透、交叉和综合的趋势更加明显，集中表现在科学技术研究正在宏观和微观两个尺度上向复杂和基本的方向发展。一方面，开展了很多建立在多学科基础上的复杂系统综合研究，为基础理论建立提供了验证平台和实践条件；另一方面基础研究工作也在不断深入，对复杂系统研究起了重要的理论支撑作用，基础研究与前沿研究相辅相成。
跨学科研究在综合性解决人类面临的重大问题方面起到了举足轻重的作用。联合国教科文组织开展的“人与生物圈”项目，便是跨学科研究的成功典型。再如我国的长江三峡工程的立项，涉及地理、环境、生态、人文、经济等诸多因素，需要各个领域的专家学者集思广益，积极参与论证，才能确立最佳的解决方案。
二跨学科研究方法的特点
跨学科研究可根据视角的不同，由低到高，概要地分为方法交叉、理论借鉴、问题驱动、文化交融四个较大的层次。
方法交叉包括方法比较、移植、辐射、综合等，这些方法一般发生在各学科之间，每种方法还包含更为细致的特定内容。这些是在跨学科研究中最基本，也是应用最广泛的方法。如计算机科学中著名的模拟退火算法，是根据材料学中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性发展起来的。
理论借鉴，是不同学科在知识层次的互动，一般指新兴学科利用其他学科成熟的理论或方法，或成熟学科向新兴学科的扩张和渗透。某些边缘学科的创建基础是成熟的学科，比如新兴的分子生物学，其进展依靠成熟的物理学和生物学基础。
问题驱动，是以围绕某个较大的问题所展开的多元综合过程。包括纯粹为研究客观现象而实现的多方面综合；为探讨重大理论问题而实现的多学科综合；为解决重大实践问题而进行的多领域综合。比如如何解决人类在太空生存的问题便是个巨大的系统工程问题，需要在物理学、生物生理学、环境学等以及它们衍生的边缘学科寻求解决之道。
文化交融，是指不同学科所依托的文化背景之间的相互渗透与融合。由于学科间的任何互动往往都有文化的因素参与，该融合不是一个单独的过程，而是一个更深更广的过程。典型的例子如一些社会科学课题，如果不深入理解相应的文化背景，就很难到达预定研究结果。
简而言之，跨学科研究最终是为了达到知识和技术的复用和创新的目的。
三计算机科学中的跨学科研究
现代计算机首先是机电设备，内在应用软件的运行依赖数理逻辑的正确性；此外计算机科学目的是解决人们各种领域中研究生产中的问题，是一门应用性很强的学科，计算机的前世今生，以及本质表现都决定了计算机科学的研究大多属于跨学科的。我们了解的软件开发，系统设计师必须了解客户的需求，也就是要结合客户的行业领域知识，最后交付使用才能满足条件。
计算机科学本身是交叉学科的综合体。另一方面，计算机科学内部有很多分支，或者说研究方向，比如数据库技术、程序设计技术、图像处理等。各个研究方向都在不停演化进展，各种领域的研究方法也互相渗透。数据挖掘是一个跨学科研究的典型。数据挖掘技术是数据库技术的最新发展分支，数据挖掘又称为数据库中的知识发现（KDD），就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单地说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。来自不同学科的研究者汇集到一起，研究和开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。很多方法在其他学科领域已广为应用或者是学科专用方法，却在数据挖掘领域开辟了新应用。特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：第一，来自统计学的抽样、估计和假设检验；第二，人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘采纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。近年来虚拟现实技术方兴未艾，广泛运用于医学、飞行器与舰船设计、建筑学、旅游以及其他许多领域。虚拟现实是指创造虚拟现实所需要的各类技术的总称。它是由跨学科、多技术相互融合和渗透的高技术体系。它以科学计算、网络多媒体技术和高级的三维可视化技术等为基础，涉及信息领域的多个学科门类。
计算机科学也在跨学科的研究应用中，从其他学科获取发展的养分。目前学术界热门研究重点DNA计算，是计算机科学和分子生物学相结合而发展起来的新型研究领域。它以DNA为计算工具，利用DNA反应的强大并行计算能力，成功地解决了诸如哈密尔顿路径、最大Clique等NP难题。神经网络算法、遗传算法和蚁群算法等，这些在数据挖掘和图像处理方向中广泛应用的著名算法，可以说是从生物学的基本知识背景获得了重要启示。
四从跨学科到无学科
在强调跨学科方法的同时，应当注意的是，从认识论角度看，事物的存在本身是以其内在规则而不是学科划分为据的。我们把研究领域划分为经济学、政治学、物理学、医学、生物学等学科，学科下又划分出各种门类，其实这样的分类往往是依据事物的表面现象进行的，容易造成事物现象与本质的割裂。这个意义上的跨学科，只是表面事物的学科。据此，有人提出所谓的“去学科”，目的在于避免各种学科标准的干扰，不拘泥于特定应用场合的限制，回归人们认识事物和发现规律的基本出发点，综合考虑各种一般性的解决方法。
一方面，正如天下最高强的武功绝学也是从基本的招式组成，并且本质是通的，基本招式具有普适性，说明了科学研究方法具有共性和很多相同的基础；另一方面，真正的高手不用利刃，即便是摘叶飞花，亦能伤人，说明了融会贯通的重要性。作为研究人员，在学习和研究工作中，应养成良好的思考习惯，不拘泥于学科，努力做到活学活用。心理学家布卢姆把认知领域内的教学目标分为六类：知识、领会、运用、分析、综合和评价，并把这六个类别按照从简单到复杂的顺序排列，形成了一个由浅到深的认知层次。学科的研究同样存在层次性，不同学科存在的领域具有特殊性，当达到较高的理解和应用层次时，就会转移到以认知分类为主、学科分类为辅的层次，从而使跨学科走向无学科。
五结束语
当今的领域学科研究已经进入跨学科研究的大科学时代，科研人员必须具备有较强的跨学科研究能力。作为科研人员，首先需要具备传统科学研究所要求的较高专业科学素质，注意学科内部的基本操作规程和学术规范。如果没有扎实的本学科知识和研究经验，那么就不可能很好把握学科的区别性，进而活学活用，合理进行跨学科应用。此外，需要努力开拓视野，培育跨学科的意识和情怀，善于从相邻学科甚至学缘较远的学科汲取知识和方法，勇于探索和借鉴，同时注重跨学科研究的严格训练。当然，如果能真正达到以探究事物本原的科学态度掌握和发现规律，而不拘泥于学科束缚，那就达到了所谓“无学科”的最高的境界了。
参考文献
［1］刘啸霆.当代跨学科性科学研究的“式”与“法”［N］.光明日报，2006.04.06
［2］张小军.跨学科与去学科：人类学的三个视角［N］.光明日报，2006.3.28
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