KRYTERIA NAUKOWOŚCI WIEDZY

Mocna zasada racjonalności (zasada racjonalnego uznawania przekonań). Stwierdza ona, że stopień przekonania, z jakim głoszone jest dane twierdzenie, hipoteza, prawo, czy teoria, powinien odpowiadać stopniowi jego (jej) uzasadnienia. Stopień przekonania nie powinien być większy od stopnia uzasadnienia, gdyż inaczej grozi to popadnięciem w dogmatyzm; nie powinien też być mniejszy, gdyż wtedy wpada się w przesadny sceptycyzm (Kazimierz Ajdukiewicz). Zasada ta pozwala uczonemu formułować wszelkie teorie, także mało prawdopodobne, pod warunkiem jednak, że nie przedstawia wstępnych hipotez roboczych jako dojrzałych i dobrze uzasadnionych teorii (dogmatyzm), ale także nie przedstawia poglądu dobrze uzasadnionego jako wstępnej hipotezy roboczej (przesadny sceptycyzm).
Uporządkowanie logiczne wiedzy naukowej. Oznacza to systematyzację twierdzeń za pomocą relacji wynikania (konsekwencji): z założeń wyjściowych wyprowadza się dedukcyjnie (czyli na mocy praw logiki) twierdzenia pochodne, które z tych pierwszych wynikają. W ten sposób buduje się teorie naukowe w postaci systemów dedukcyjnych, złożonych z zasad wyjściowych (aksjomatów, postulatów) oraz twierdzeń z nich wynikających. Wiedza potoczna nie odznacza się takim logicznym uporządkowaniem.
Zdolność do samokrytycyzmu i samokontroli. Europejska wiedza naukowa powstała wówczas, gdy pierwsi filozofowie greccy (Tales z Miletu i jego uczniowie ze Szkoły Jońskiej) zaczęli krytycznie odnosić się do wiedzy zdobytej przez ich przodków i nauczycieli, a także do wiedzy uzyskiwanej przez nich samych. Krytycyzm i samokrytycyzm postawy naukowej sprawia, że nauka nie poprzestaje na uzyskanych wynikach i nieustannie dąży do nowych lepszych rezultatów poznawczych, co sprawia, iż żaden wynik wiedzy naukowej nie jest absolutny i każdy wchodzi do zasobów wiedzy naukowej tylko tak długo, dopóki nauka nie uzyska lepszego wyniku. Przypomina to sytuację w technice, gdzie urządzenia techniczne są stale zastępowane przez nowe, coraz bardziej wydajne i coraz bardziej oszczędne pod względem ekonomicznym. Nie wszystkich uczonych i nie w każdych okolicznościach stać na odpowiedni krytycyzm i dystans wobec swoich poglądów. Dlatego krytyka, której nie jest w stanie przeprowadzić sam inicjator nowych pomysłów, jest realizowana w ramach szerszej społeczności naukowej, która powinna dokonywać obiektywnej oceny wyników badań i bezlitosnej selekcji nowo formułowanych hipotez i przypuszczeń.
Wysoka moc eksplanacyjna (wyjaśniająca). Nauka nie tylko opisuje zjawiska, lecz także wyjaśnia ich genezę, przebieg i skutki. Wyjaśnianie zjawisk wymaga sięgnięcia do głębszych warstw rzeczywistości, poznania przyczyn zjawisk, praw nimi rządzących oraz mechanizmów wewnętrznych ich przebiegu. Wielka moc wyjaśniająca wiedzy naukowej wynika z faktu, że nauka buduje teorie i prawa naukowe o coraz większej zawartości informacyjnej (logicznej i empirycznej). Wyznaczona jest ona przez ogólność i ścisłość twierdzeń: im twierdzenie jest bardziej ogólne i bardziej ścisłe, tym ma większą zawartość informacyjną, co oznacza też coraz większą moc wyjaśniania. „Celem nauki jest poszukiwanie dobrych wyjaśnień dla wszystkiego, co według nas potrzebuje wyjaśnienia” (Karl Popper).
Wysoki stopień teoretyczności (co jest związane z mocą wyjaśniającą). Teorie naukowe – w odróżnieniu od wiedzy potocznej – nie opisują bezpośrednio zjawisk rzeczywistych obserwowalnych zmysłowo, z którymi stykamy się na co dzień, lecz opisują ich uproszczone modele zwane niekiedy typami idealnymi. Dzięki temu, że wiedza naukowa ma charakter teoretyczny (i zarazem idealizacyjny), może ona sięgać do głębszych poziomów rzeczywistości i opisywać bardziej istotne czynniki przemian, pomijając czynniki drugorzędne, przypadkowe, nieodgrywające ważniejszej roli w przebiegu opisywanych zjawisk. Nauka, stosując metody modelowania, abstrakcji i idealizacji, pomija w zjawiskach aspekty mniej istotne, by docierać do wewnętrznych mechanizmów i prawidłowości, ukrytych przed naszymi zmysłami.
Wysoka moc prognostyczna (moc przewidywania). Wiedza naukowa dostarcza znacznie lepszych, niż inne gatunki wiedzy, środków służących celom niezawodnego oraz dokładnego przewidywania w wielu dziedzinach. Przewidywanie natomiast jest nieodzownym warunkiem skutecznego działania, stąd także wielkie znaczenie praktyczne wiedzy naukowej.
Wysoka moc heurystyczna polega na płodności zgromadzonej wiedzy naukowej jako instrumentu w procesie zdobywania nowej wiedzy. Użyteczność wiedzy naukowej jest związana z takimi jej cechami, jak wysoki stopień usystematyzowania, ogólności, ścisłości, uteoretycznienia oraz wysoka moc prognostyczna i eksplanacyjna. Jej moc heurystyczna umożliwia ciągły rozwój i powiększanie potencjału nauki.