Начнем с того, что в научном познании вопрос о рациональности действий ученого касается уже самого непосредственного, оперативно-функционального уровня его деятельности — как бы микроуровня. В своей ежедневной деятельности, в рутинных операциях лабораторно-исследовательского характера ученый выполняет массу малых действий. Из них и состоит работа по установлению фактов. Об этом уровне не следует забывать. Дискуссии о рациональности преимущественно концентрируются вокруг проблем оценки и сравнения теорий, выбора между развитыми, большими концептуальными структурами, но это уже макроуровень. Между тем уровень повседневной деятельности, оперативного мышления (хотя и он, конечно, не изолирован от макротеоретических проблем) имеет и собственную значимость. Это непосредственная «ткань» научного поиска, и здесь практические вопросы рациональности решаются ежедневно. Примерами подобного рода проблем могут служить практические вопросы планирования эксперимента, предварительной качественной оценки эмпирических исследований. Затем, важное место здесь занимают задачи по принятию решений в статистических исследованиях, как то установление уровня значимости, принятие решения по поводу проверяемой статистической гипотезы и т.п.
Исследователи, занимающиеся изучением рациональности этого уровня, используют различные модели, реконструирующие индуктивное поведение (см. § 2.8) ученого, стратегии его когнитивного продвижения и процессы принятия решений. Разумно предположить, что сравнение и рациональный выбор теорий производятся во многом с помощью тех же самых стратегий принятия решений, которые составляют работу ученых на микроуровне. Поэтому аналитики, занимающиеся рациональностью оперативного уровня, считают ее важной для решения проблемы рациональности науки вообще.
Большую роль в этих исследованиях играет т.н. байесовский подход. Так, в современной американской философии науки байесианские концепции рациональности весьма влиятельны. Эти концепции отталкиваются от теоремы Байеса (Бейеса) из теории вероятностей. Теорема Байеса лежит в основе распространенного (хотя и не бесспорного) подхода к решению статистических задач и, как считают некоторые исследователи, имеет глубокое философское значение1.