Решение проблем

«Проблема» перенаправляется сюда. Чтобы узнать о других значениях, см. Проблема (значения) .

Решение проблем — это процесс достижения цели путем преодоления препятствий, частая часть большинства видов деятельности. Проблемы, требующие решения, варьируются от простых личных задач (например, как включить электроприбор) до сложных вопросов в сфере бизнеса и техники. Первый является примером простого решения проблем (SPS), направленного на одну проблему, тогда как второй представляет собой комплексное решение проблем (CPS) с множеством взаимосвязанных препятствий. Другая классификация задач по решению проблем состоит из четко определенных проблем с конкретными препятствиями и целями и нечетко определенных проблем, в которых текущая ситуация вызывает затруднения, но неясно, к какому типу решения следует стремиться. Аналогичным образом можно отличить формальные или основанные на фактах проблемы, требующие психометрического интеллекта , от социально-эмоциональных проблем, которые зависят от изменчивых эмоций отдельных лиц или групп, таких как тактичное поведение, мода или выбор подарков.

Решения требуют достаточных ресурсов и знаний для достижения цели. Такие специалисты, как юристы, врачи, программисты и консультанты, в основном решают проблемы, требующие технических навыков и знаний, выходящих за рамки общей компетенции. Многие предприятия нашли прибыльные рынки, осознав проблему и найдя решение: чем более распространенной и неудобной является проблема, тем больше возможностей разработать масштабируемое решение.

Существует множество специализированных техник и методов решения проблем в таких областях, как инженерия , бизнес , медицина , математика , информатика , философия и социальная организация . Ментальные методы выявления, анализа и решения проблем изучаются в психологии и когнитивных науках . Также широко исследуются психические препятствия, которые мешают людям находить решения; К препятствиям в решении проблем относятся предвзятость подтверждения , ментальная установка и функциональная фиксированность .

Определение

Термин «решение проблем» имеет несколько разное значение в зависимости от дисциплины. Например, это мыслительный процесс в психологии и компьютеризированный процесс в информатике . Существует два разных типа проблем: плохо определенные и четко определенные; Для каждого используются разные подходы. Четко определенные проблемы имеют конкретные конечные цели и четко ожидаемые решения, а плохо определенные - нет. Четко определенные проблемы позволяют провести более тщательное первоначальное планирование, чем плохо определенные проблемы. Решение проблем иногда связано с прагматикой (то, как контекст влияет на значение) и семантикой (интерпретация проблемы). Способность понять, какова конечная цель проблемы и какие правила можно применить, представляет собой ключ к решению проблемы. Иногда проблема требует абстрактного мышления или творческого решения.

Решение проблем имеет две основные области: решение математических задач и решение личных проблем. Каждый из них касается какой-то трудности или препятствия, с которым приходится сталкиваться.

Психология

Решение проблем в психологии относится к процессу поиска решений проблем, возникающих в жизни. Решения этих проблем обычно зависят от ситуации или контекста. Процесс начинается с поиска и формирования проблемы , в ходе которых проблема обнаруживается и упрощается. Следующий шаг — найти возможные решения и оценить их. Наконец, решение выбирается для реализации и проверки. У проблем есть конечная цель , которую необходимо достичь; то, как вы этого достигнете, зависит от ориентации на проблему (стиля и навыков решения проблем) и систематического анализа.

Специалисты в области психического здоровья изучают процессы решения проблем человеком, используя такие методы, как самоанализ , бихевиоризм , симуляция , компьютерное моделирование и эксперимент . Социальные психологи изучают аспект проблемы взаимоотношений человека и окружающей среды, а также независимые и взаимозависимые методы решения проблем. Решение проблем определяется как когнитивный процесс и интеллектуальная функция более высокого порядка , которые требуют модуляции и контроля более рутинных или фундаментальных навыков.

Эмпирические исследования показывают, что на решение повседневных проблем влияет множество различных стратегий и факторов. Психологи-реабилитологи, изучающие людей с травмами лобной доли, обнаружили, что дефицит эмоционального контроля и рассуждения можно устранить с помощью эффективной реабилитации и улучшить способность травмированных людей решать повседневные проблемы. Межличностное решение повседневных проблем зависит от личных мотивационных и контекстуальных компонентов. Одним из таких компонентов является эмоциональная валентность проблем «реального мира», которая может либо препятствовать, либо способствовать эффективности решения проблем. Исследователи сосредоточили внимание на роли эмоций в решении проблем. демонстрация того, что плохой эмоциональный контроль может нарушить концентрацию на целевой задаче, затруднить решение проблем и привести к негативным последствиям, таким как усталость, депрессия и инерция. В концептуализации, Решение человеческих проблем состоит из двух взаимосвязанных процессов: ориентации на проблему и мотивационного/установочного/аффективного подхода к проблемным ситуациям и навыков решения проблем. Стратегии людей соответствуют их целям и вытекают из процесса сравнения себя с другими.

Когнитивные науки

Среди первых психологов-экспериментаторов, изучавших решение проблем, были гештальтисты в Германии , такие как Карл Дункер в «Психологии продуктивного мышления» (1935). Пожалуй, наиболее известной является работа Аллена Ньюэлла и Герберта А. Саймона .

Эксперименты 1960-х и начала 1970-х годов предлагали участникам решать относительно простые, четко определенные, но ранее не встречавшиеся лабораторные задачи. Эти простые проблемы, такие как Ханойская башня , допускали оптимальные решения , которые можно было найти быстро, что позволяло исследователям наблюдать за полным процессом решения проблем. Исследователи предположили, что эти модельные проблемы вызовут характерные когнитивные процессы , с помощью которых решаются более сложные проблемы «реального мира».

Выдающимся методом решения проблем, обнаруженным в ходе этого исследования, является принцип декомпозиции .

Информатика

Большая часть информатики и искусственного интеллекта включает в себя разработку автоматизированных систем для решения определенного типа проблем: принимать входные данные и достаточно быстро рассчитывать правильный или адекватный ответ. Алгоритмы — это рецепты или инструкции, управляющие такими системами, записанные в компьютерные программы .

Шаги по проектированию таких систем включают определение проблем, эвристику , анализ первопричин , дедупликацию , анализ, диагностику и исправление. Аналитические методы включают линейное и нелинейное программирование, системы массового обслуживания и моделирование. Большим и постоянным препятствием является поиск и исправление ошибок в компьютерных программах: отладка .

Логика

Формальная логика касается таких вопросов, как достоверность, истина, вывод, аргументация и доказательство. В контексте решения проблем его можно использовать для формального представления проблемы в виде теоремы, которую необходимо доказать, а также для представления знаний, необходимых для решения проблемы, в качестве предпосылок, которые будут использоваться при доказательстве того, что проблема имеет решение.

Использование компьютеров для доказательства математических теорем с использованием формальной логики возникло как область автоматизированного доказательства теорем в 1950-х годах. Оно включало использование эвристических методов, предназначенных для моделирования решения проблем человеком, как в Логической теоретической машине , разработанной Алленом Ньюэллом, Гербертом А. Саймоном и Дж. К. Шоу, а также алгоритмических методов, таких как принцип разрешения, разработанный Джоном Аланом Робинсоном .

Помимо использования для поиска доказательств математических теорем, автоматическое доказательство теорем также использовалось для проверки программ в информатике. В 1958 году Джон Маккарти предложил советчику представлять информацию в формальной логике и получать ответы на вопросы с помощью автоматического доказательства теорем. Важный шаг в этом направлении был сделан Корделлом Грином в 1969 году, который использовал средство доказательства теорем разрешения для вопросов-ответов и для таких других приложений искусственного интеллекта, как планирование роботов.

Средство доказательства теорем разрешения, использованное Корделлом Грином, мало напоминало человеческие методы решения проблем. В ответ на критику этого подхода со стороны исследователей из Массачусетского технологического института Роберт Ковальски разработал логическое программирование и разрешение SLD . который решает проблемы путем декомпозиции проблем. Он выступал за логику для решения проблем как компьютером, так и человеком. и вычислительная логика для улучшения человеческого мышления.

Инженерное дело

Когда продукты или процессы терпят неудачу, можно использовать методы решения проблем для разработки корректирующих действий, которые можно предпринять для предотвращения дальнейших сбоев . Такие методы также можно применять к продукту или процессу до фактического сбоя — чтобы заранее спрогнозировать, проанализировать и устранить потенциальную проблему. Такие методы, как анализ видов отказов и их последствий, могут заблаговременно снизить вероятность возникновения проблем.

Как в реактивном, так и в проактивном случае необходимо построить причинное объяснение посредством процесса диагностики. Добиваясь объяснения следствий с точки зрения причин, абдукция порождает новые идеи или гипотезы (вопрос «как?»); дедукция оценивает и уточняет гипотезы, основанные на других правдоподобных предпосылках (вопрос «почему?»); а индукция обосновывает гипотезу эмпирическими данными (вопрос «сколько?»). Цель абдукции — определить, какую гипотезу или предложение проверить, а не какую принять или утвердить. В логической системе Пирса логика абдукции и дедукции способствуют нашему концептуальному пониманию явления, тогда как логика индукции добавляет к нашему концептуальному знанию количественные детали (эмпирическое обоснование).

Криминалистическая инженерия — это важный метод анализа отказов , который включает в себя отслеживание дефектов и дефектов продукции. Затем можно предпринять корректирующие действия, чтобы предотвратить дальнейшие сбои.

Реверс-инжиниринг пытается обнаружить исходную логику решения проблем, используемую при разработке продукта, путем разборки продукта и разработки вероятного пути создания и сборки его частей.

Военная наука

В военной науке решение проблем связано с концепцией «конечных состояний», условий или ситуаций, которые являются целями стратегии. Способность решать проблемы важна на любом воинском звании , но необходима на уровне командования и управления . Это результат глубокого качественного и количественного понимания возможных сценариев. Эффективность в этом контексте – это оценка результатов: в какой степени были достигнуты конечные состояния. Планирование – это процесс определения того, как добиться этих конечных состояний.

Процессы

Некоторые модели решения проблем предполагают определение цели , а затем последовательности подцелей для достижения этой цели. Андерссон, представивший модель познания ACT-R , смоделировал эту совокупность целей и подцелей как стек целей , в котором разум содержит стопку целей и подцелей, которые необходимо выполнить, и одну задачу, выполняемую в любой момент времени.

Знания о том, как решить одну проблему, можно применить к другой проблеме в процессе, известном как передача .

Стратегии решения проблем

См. Также: Категория: Навыки решения проблем.

Стратегии решения проблем — это шаги по преодолению препятствий на пути к достижению цели. Итерация таких стратегий в ходе решения проблемы называется «циклом решения проблемы».

Общие шаги в этом цикле включают в себя признание проблемы, ее определение, разработку стратегии ее устранения, организацию имеющихся знаний и ресурсов, мониторинг прогресса и оценку эффективности решения. Как только решение найдено, обычно возникает другая проблема, и цикл начинается снова.

Прозрение внезапное , ха ! решение проблемы, рождение новой идеи для упрощения сложной ситуации. Решения, найденные посредством понимания, часто оказываются более точными, чем решения, полученные в результате поэтапного анализа. Быстрый процесс решения требует понимания, позволяющего выбирать продуктивные действия на разных этапах цикла решения проблемы. Ньюэлла и Саймона В отличие от формального определения проблемы перемещения , не существует единого определения проблемы понимания .

Некоторые стратегии решения проблем включают в себя:

Абстракция

решение проблемы в управляемой модельной системе, чтобы получить представление о реальной системе

Аналогия

адаптация решения к предыдущей проблеме, которая имеет схожие особенности или механизмы

Мозговой штурм

(особенно среди групп людей) предлагать большое количество решений или идей, комбинировать и развивать их до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение.

Обходит

трансформируйте проблему в другую, которую легче решить, минуя барьер, а затем преобразуйте это решение обратно в решение исходной проблемы.

Критическое мышление

анализ имеющихся доказательств и аргументов для формирования суждения посредством рациональной, скептической и непредвзятой оценки

Разделяй и властвуй

разбить большую и сложную проблему на более мелкие, решаемые проблемы

обращение за помощью

получение внешней помощи для преодоления препятствий

Проверка гипотез

предполагая возможное объяснение проблемы и пытаясь доказать (или, в некоторых контекстах, опровергнуть) это предположение

Латеральное мышление

подходить к решениям косвенно и творчески

Анализ средств и результатов

выбирая действие на каждом шаге, чтобы приблизиться к цели

Морфологический анализ

оценка результатов и взаимодействия всей системы

Наблюдение / Вопрос

В естественных науках наблюдение — это акт или случай наблюдения или восприятия и получения информации из первоисточника . Вопрос – это высказывание , которое служит запросом информации .

Доказательство невозможности

попытайтесь доказать, что проблема неразрешима. Точка, где доказательство не удастся, будет отправной точкой для его решения.

Снижение

преобразование проблемы в другую проблему, для которой существуют решения

Исследовать

использование существующих идей или адаптация существующих решений к аналогичным проблемам

Анализ первопричин

выявление причины проблемы

Метод проб и ошибок

тестируем возможные решения, пока не будет найдено правильное

Методы решения проблем

См. также: Категория: Методы решения проблем и Категория: Методы структурирования проблем.

• Решение проблем A3 – Структурированный подход к улучшению проблем
• Дизайнерское мышление - процессы, с помощью которых разрабатываются концепции дизайна.
• Восемь дисциплин решения проблем — восемь дисциплин командно-ориентированного метода решения проблем. Страницы с краткими описаниями целей перенаправления.
• Модель GROW – метод постановки целей и решения проблем.
• Обращение за помощью – Теория в психологии
• Как решить эту проблему - Книга Джорджа Полиа
• Латеральное мышление – Манера решения проблем
• Цикл НОРД – цикл «наблюдение-ориентирование-решение-действие»
• PDCA – метод итеративного проектирования и управления, используемый в бизнесе.
• Анализ первопричин . Метод определения фундаментальных причин неисправностей или проблем.
• Диагностика проблем RPR — метод диагностики проблем, предназначенный для определения основной причины ИТ-проблем. Страницы, отображающие описания викиданных в качестве запасного варианта.
• ТРИЗ – Инструменты решения проблем
• Научный метод – эмпирический метод приобретения знаний , характеризующий развитие науки .
• Роевой интеллект - Коллективное поведение децентрализованных, самоорганизующихся систем.
• Системная динамика - Исследование нелинейных сложных систем.

Общие барьеры

К распространенным препятствиям на пути решения проблем относятся мысленные конструкции, которые препятствуют эффективному поиску решений. Пять из наиболее распространенных, выявленных исследователями, включают: предвзятость подтверждения , ментальную установку , функциональную фиксированность , ненужные ограничения и нерелевантную информацию.

Предвзятость подтверждения

Основная статья: Предвзятость подтверждения

Предвзятость подтверждения — это непреднамеренная тенденция собирать и использовать данные, которые способствуют предвзятым представлениям. Такие представления могут быть случайными, а не мотивированными важными личными убеждениями: желание быть правым может быть достаточной мотивацией.

Научные и технические специалисты также испытывают предвзятость подтверждения. Один онлайн-эксперимент, например, показал, что профессионалы в области психологических исследований, скорее всего, будут относиться к научным исследованиям, которые согласуются с их предвзятыми представлениями, более благосклонно, чем к противоречивым исследованиям. По словам Рэймонда Никерсона, последствия предвзятости подтверждения можно увидеть в реальных ситуациях, которые варьируются по степени тяжести от неэффективной государственной политики до геноцида. Никерсон утверждал, что те, кто убивал людей, обвиняемых в колдовстве, демонстрировали предвзятость подтверждения и мотивацию. Исследователь Майкл Аллен обнаружил доказательства предвзятости подтверждения мотивации у школьников, которые манипулировали своими научными экспериментами для получения благоприятных результатов.

Однако предвзятость подтверждения не обязательно требует мотивации. В 1960 году Питер Кэткарт Уэйсон провел эксперимент, в котором участники сначала рассматривали три числа, а затем выдвигали гипотезу в форме правила, которое можно было использовать для создания этой тройки чисел. При проверке своих гипотез участники, как правило, создавали только дополнительные тройки чисел, которые подтверждали бы их гипотезы, и не склонны создавать тройки, которые опровергали бы их гипотезы.

Ментальный набор

Основная статья: Ментальный настрой

Ментальная установка — это склонность повторно использовать ранее успешное решение, а не искать новые и лучшие решения. Это зависимость от привычки.

Впервые он был сформулирован Абрахамом С. Лучинсом в 1940-х годах в ходе его известных экспериментов с кувшинами с водой. Участников попросили наполнить один кувшин определенным количеством воды, используя другие кувшины с разной максимальной вместимостью. После того, как Лучинс предложил набор задач о кувшинах, которые можно было решить с помощью одной техники, он затем представил задачу, которую можно было решить той же техникой, но также новым и более простым методом. Его участники, как правило, использовали привычную технику, не обращая внимания на более простую альтернативу. Это снова было продемонстрировано в эксперименте Нормана Майера 1931 года, в котором участникам предлагалось решить проблему, используя знакомый инструмент (плоскогубцы) нетрадиционным способом. Участники часто были неспособны рассматривать объект так, как это отклонялось от его типичного использования, — тип умственной установки, известный как функциональная фиксированность (см. следующий раздел).

Жесткое цепляние за ментальную установку называется фиксацией , которая может усугубляться до навязчивой идеи или озабоченности попытками использовать стратегии, которые неоднократно оказывались безуспешными. В конце 1990-х годов исследователь Дженнифер Уайли обнаружила, что профессиональный опыт в определенной области может создать психологический настрой, который, возможно, приведет к фиксации.

Групповое мышление , при котором каждый человек перенимает мышление остальной группы, может вызвать и усугубить умственное мышление. Социальное давление приводит к тому, что все думают об одном и том же и приходят к одним и тем же выводам.

Функциональная фиксированность

Основная статья: Функциональная фиксированность

Функциональная фиксированность — это тенденция рассматривать объект как имеющий только одну функцию и быть неспособной придумать какое-либо новое применение, как в эксперименте Майера с плоскогубцами, описанном выше. Функциональная фиксированность — это особая форма психической установки и одна из наиболее распространенных форм когнитивных искажений в повседневной жизни.

В качестве примера представьте, что мужчина хочет убить клопа в своем доме, но единственное, что у него под рукой, — это баллончик с освежителем воздуха. Он может начать искать что-нибудь, что могло бы убить жука, вместо того, чтобы раздавить его банкой, думая только о его основной функции — дезодорации.

Тим Джерман и Кларк Барретт описывают этот барьер: «Субъекты «фиксируются» на проектной функции объектов, и решение проблем ухудшается по сравнению с условиями контроля, в которых функция объекта не демонстрируется». Их исследование показало, что ограниченные знания маленьких детей о назначении объекта уменьшают этот барьер. Исследования также обнаружили функциональную фиксированность в образовательном контексте как препятствие к пониманию: «функциональную фиксированность можно обнаружить как в концепциях обучения, так и в решении задач по химии».

Существует несколько гипотез относительно того, как функциональная фиксированность связана с решением проблем. Это может привести к потере времени, задержке или полному предотвращению правильного использования инструмента.

Ненужные ограничения

Ненужные ограничения — это произвольные границы, бессознательно налагаемые на поставленную задачу, которые исключают продуктивный путь решения. Решатель может зациклиться только на одном типе решения, как если бы это было неизбежным требованием задачи. Обычно это сочетается с ментальной установкой — цеплянием за ранее успешный метод.

Визуальные проблемы также могут создавать мысленно придуманные ограничения. Известным примером является задача с точками: девять точек, расположенных в виде сетки три на три, необходимо соединить, нарисовав четыре отрезка прямой линии, не отрывая пера от бумаги и не возвращаясь вдоль линии. Субъект обычно предполагает, что ручка должна оставаться внутри внешнего квадрата из точек, но для решения требуется, чтобы линии продолжались за пределами этой рамки, и исследователи обнаружили 0% процент решения в течение короткого отведенного времени.

Эта проблема породила выражение « мыслить нестандартно ». Такие проблемы обычно решаются посредством внезапного прозрения, которое преодолевает ментальные барьеры, часто после долгой борьбы с ними. Это может быть сложно в зависимости от того, как субъект структурировал проблему в своем уме, как он опирается на прошлый опыт и насколько хорошо он манипулирует этой информацией в своей рабочей памяти. В этом примере представление точек, соединенных за пределами обрамляющего квадрата, требует визуализации нетрадиционного расположения, что создает нагрузку на рабочую память.

Нерелевантная информация

См. Также: Информационная перегрузка и СМИ.

Нерелевантная информация — это спецификация или данные, представленные в проблеме, которые не связаны с решением. Если решатель предполагает, что необходимо использовать всю представленную информацию, это часто срывает процесс решения задач, значительно усложняя относительно простые задачи.

Например: «Пятнадцать процентов жителей Топики имеют незарегистрированные телефонные номера. Вы случайным образом выбираете 200 имен из телефонной книги Топики. У скольких из этих людей есть незарегистрированные телефонные номера?» «Очевидный» ответ — 15%, но на самом деле ни один из людей, не включенных в список, не будет включен в число 200. Этот вид « вопросов с подвохом » часто используется в тестах на способности или когнитивных оценках. Хотя они по своей сути не сложны, они требуют независимого мышления, которое не обязательно является общепринятым. Математические текстовые задачи часто включают в себя ненужную качественную или числовую информацию в качестве дополнительной задачи.

Избегание барьеров путем изменения представления проблемы

Нарушение, вызванное вышеупомянутыми когнитивными искажениями, может зависеть от того, как представлена ​​информация: визуально, вербально или математически. Классическим примером является проблема буддийского монаха:

Буддийский монах начинает на рассвете один день подниматься на гору, достигает вершины на закате, медитирует на вершине в течение нескольких дней, пока на рассвете он не начинает идти обратно к подножию горы, которого он достигает на закате. Не делая предположений о том, как он начинает или останавливается, или о его темпе во время путешествий, докажите, что на пути есть место, которое он занимает в один и тот же час дня в двух отдельных путешествиях.

Проблему невозможно решить в словесном контексте, пытаясь описать прогресс монаха за каждый день. Это становится намного проще, если математически представить абзац функцией: визуализировать график , горизонтальная ось которого представляет собой время суток, а вертикальная ось показывает положение монаха (или высоту) на пути в каждый момент времени. Наложив две кривые движения, пересекающие противоположные диагонали прямоугольника, можно увидеть, что они где-то должны пересечься. Визуальное представление в виде графиков решило эту проблему.

Подобные стратегии часто могут улучшить решение задач на тестах.

Другие барьеры для физических лиц

Люди, занимающиеся решением проблем, склонны упускать из виду незначительные изменения, даже те, которые являются критически важными элементами эффективных решений. Показано, что эта тенденция решать сначала, только или в основном путем создания или добавления элементов, а не путем вычитания элементов или процессов, усиливается при более высоких когнитивных нагрузках, таких как информационная перегрузка .

Сновидение: решение проблем без пробуждения сознания

Люди также могут решать проблемы, пока они спят. Есть много сообщений ученых и инженеров, решавших проблемы во сне . Например, Элиас Хоу , изобретатель швейной машины, разгадал во сне строение шпульки.

Химик Август Кекуле изучал, как бензол расположил свои шесть атомов углерода и водорода. Размышляя об этой проблеме, он задремал и увидел во сне танцующие атомы, образующие змееподобный узор, что привело его к открытию бензольного кольца. Как Кекуле писал в своем дневнике:

Одна из змей схватила себя за хвост, и фигура насмешливо закружилась перед моими глазами. Словно от вспышки молнии я проснулся; и на этот раз я также провел остаток ночи, разбирая следствия этой гипотезы.

Существуют также эмпирические исследования того, как люди могут сознательно думать о проблеме перед сном, а затем решать ее с помощью образа во сне. Исследователь сновидений Уильям К. Демент рассказал своим студентам, состоящим из 500 студентов, что он хотел, чтобы они подумали о бесконечной серии, первые элементы которой были OTTFF, чтобы посмотреть, смогут ли они вывести принцип, лежащий в ее основе, и сказать, какими будут следующие элементы этой серии. было бы. Он просил их думать об этой проблеме каждый вечер в течение 15 минут перед сном и записывать все сны, которые им потом снились. Им было предложено еще раз подумать о проблеме в течение 15 минут, когда они проснулись утром.

Последовательность OTTFF представляет собой первые буквы цифр: один, два, три, четыре, пять. Следующие пять элементов ряда – ССЕНТ (шесть, семь, восемь, девять, десять). Некоторые ученики решили головоломку, размышляя о своих мечтах. Одним из примеров был студент, который рассказал следующий сон:

Я стоял в художественной галерее и рассматривал картины на стене. Идя по коридору, я начал считать картины: одна, две, три, четыре, пять. Когда я подошел к шестому и седьмому, картины были вырваны из рам. Я смотрел на пустые рамы со странным ощущением, что вот-вот будет раскрыта какая-то тайна. Внезапно я понял, что шестое и седьмое места — это решение проблемы!

Из более чем 500 студентов бакалавриата 87 снов были признаны связанными с задачами, которые им были заданы (53 напрямую и 34 косвенно). Однако из людей, которым снились сны, которые, по-видимому, решали проблему, только семеро действительно смогли сознательно узнать решение. Остальные (46 из 53) считали, что не знают решения.

Марк Блехнер провел этот эксперимент и получил результаты, аналогичные результатам Демента. Он обнаружил, что, пытаясь решить проблему, людям снились сны, в которых решение казалось очевидным из сна, но сновидцы редко осознавали, как их сны решили головоломку. Уговоры или намеки не помогли им осознать это, хотя, услышав решение, они поняли, как их сон решил его. Например, одному участнику эксперимента OTTFF приснилось:

Есть большие часы. Вы можете увидеть движение. Большая стрелка часов была на цифре шесть. Вы могли видеть, как он двигался вверх, номер за номером: шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать. Сон сосредоточился на мелких деталях машин. Внутри можно было увидеть шестеренки.

Во сне человек отсчитывал следующие элементы ряда — шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать — но не осознавал, что это и есть решение проблемы. Его спящий мозг решил проблему, но его бодрствующий мозг не знал, как это сделать.

Альберт Эйнштейн считал, что большая часть решения проблем происходит бессознательно, и тогда человек должен осознать и сформулировать то, что мозг уже решил. Он считал, что именно так он формулировал теорию относительности: «Тот, кто создал проблему, обладает решением». Эйнштейн сказал, что решал свои задачи без слов, в основном с помощью изображений. «Слова или язык, как они пишутся или произносятся, по-видимому, не играют никакой роли в моем механизме мышления. Психические сущности, которые, по-видимому, служат элементами мышления, представляют собой определенные знаки и более или менее ясные образы, которые можно «добровольно» воспроизведены и объединены».

Когнитивные науки: две школы

Процессы решения проблем различаются в зависимости от области знаний и уровня знаний. По этой причине результаты когнитивных наук, полученные в лаборатории, не обязательно могут быть обобщены на ситуации решения проблем за пределами лаборатории. Это привело с 1990-х годов к акценту исследований на решении реальных проблем. Однако этот акцент был выражен совершенно по-разному в Северной Америке и Европе. В то время как исследования в Северной Америке обычно концентрируются на изучении решения проблем в отдельных, естественных областях знаний, большая часть европейских исследований сосредоточена на новых, сложных проблемах и выполняется с использованием компьютеризированных сценариев.

Европа

В Европе возникли два основных подхода, один из которых был инициирован Дональдом Бродбентом. в Соединенном Королевстве, а другой - Дитриха Дёрнера. в Германии. Оба подхода разделяют акцент на относительно сложных, семантически богатых компьютеризированных лабораторных задачах, построенных так, чтобы напоминать проблемы реальной жизни. Подходы несколько различаются по своим теоретическим целям и методологии. Традиция, инициированная Бродбентом, подчеркивает различие между когнитивными процессами решения проблем, которые действуют под осознанием, и вне его, и обычно использует математически четко определенные компьютеризированные системы. С другой стороны, традиция, инициированная Дёрнером, заинтересована во взаимодействии когнитивных, мотивационных и социальных компонентов решения проблем и использует очень сложные компьютеризированные сценарии, которые содержат до 2000 тесно взаимосвязанных переменных.

Северная Америка

В Северной Америке, инициированной работой Герберта А. Саймона по «обучению на практике» в семантически богатых областях, Исследователи начали исследовать решение проблем отдельно в различных областях естественных знаний , таких как физика, письмо или игра в шахматы , вместо того, чтобы пытаться создать глобальную теорию решения проблем. Эти исследователи сосредоточились на развитии решения проблем в определенных областях, то есть на развитии экспертных знаний .

Области, которые привлекли довольно пристальное внимание в Северной Америке, включают:

• расчет
• навыки работы с компьютером
• игра
• рассуждения юристов
• решение управленческих проблем
• решение математических задач
• решение механических проблем
• решение личных проблем
• принятие политических решений
• решение проблем в электронике
• решение задач по инновациям и изобретениям: ТРИЗ
• чтение
• решение социальных проблем
• письмо

Характеристики сложных проблем

Решение сложных проблем (CPS) отличается от решения простых проблем (SPS). В СПС есть единственное и простое препятствие. В CPS может быть несколько одновременных препятствий. Например, хирург на работе сталкивается с гораздо более сложными проблемами, чем человек, решающий, какую обувь носить. Как пояснил Дитрих Дёрнер, а затем расширил Иоахим Функе, сложные проблемы имеют некоторые типичные характеристики, к которым относятся:

• сложность (большое количество элементов, взаимосвязей и решений)
• перечислимость
• неоднородность
• связность (отношение иерархии, отношение связи, отношение распределения)
• динамика (соображения времени)
  • временные ограничения
  • временная чувствительность
  • фазовые эффекты
  • динамическая непредсказуемость
• непрозрачность (отсутствие ясности ситуации)
  • непрозрачность начала
  • продолжение непрозрачности
• вежливо (несколько целей)
  • невыразительность
  • оппозиция
  • быстротечность

Коллективное решение проблем

См. также: Коллективное решение , Коллективные действия , Совместный интеллект , Массовое сотрудничество , Коллективная мудрость , Мудрость толпы , Распределенные знания , Онлайн-участие и Групповое принятие решений.

Люди решают проблемы на самых разных уровнях — от индивидуального до цивилизационного. Коллективное решение проблем относится к решению проблем, выполняемому коллективно. Социальные проблемы и глобальные проблемы обычно можно решить только коллективно.

Сложность современных проблем превышает когнитивные способности любого человека и требует различных, но дополняющих друг друга видов знаний и способности коллективного решения проблем.

Коллективный разум — это общий или групповой разум, возникающий в результате сотрудничества , коллективных усилий и конкуренции многих людей.

При совместном решении проблем люди работают вместе, чтобы решить реальные проблемы. Члены групп по решению проблем имеют общие интересы, схожие увлечения и/или преданность своей работе. Участники могут задавать вопросы, удивляться и пытаться понять общие проблемы. Они делятся знаниями, опытом, инструментами и методами. Группы могут быть подвижными в зависимости от необходимости, могут создаваться только временно для выполнения поставленной задачи или могут быть более постоянными в зависимости от характера проблем.

Например, в образовательном контексте все члены группы могут участвовать в процессе принятия решений и играть определенную роль в процессе обучения. Участники могут нести ответственность за мышление, обучение и мониторинг всех членов группы. Групповая работа может быть скоординирована между участниками так, чтобы каждый участник вносил равный вклад во всю работу. Участники могут выявить и развить свои сильные стороны, чтобы каждый мог внести значительный вклад в выполнение задачи. Совместная групповая работа способствует развитию навыков критического мышления, навыков решения проблем, социальных навыков и чувства собственного достоинства . Используя сотрудничество и общение, участники часто учатся друг у друга и создают значимые знания, которые часто приводят к лучшим результатам обучения, чем индивидуальная работа.

Группы сотрудничества требуют совместных интеллектуальных усилий участников и предполагают социальное взаимодействие для совместного решения проблем. Знания , которыми делятся во время этих взаимодействий, приобретаются в ходе общения, переговоров и производства материалов. Участники активно ищут информацию от других, задавая вопросы. Способность использовать вопросы для получения новой информации увеличивает понимание и способность решать проблемы.

В исследовательском отчете 1962 года Дуглас Энгельбарт связал коллективный интеллект с организационной эффективностью и предсказал, что активное «увеличение человеческого интеллекта» даст мультипликативный эффект при групповом решении проблем: «Три человека, работающие вместе в этом расширенном режиме, [покажутся] более эффективными». более чем в три раза эффективнее в решении сложной проблемы, чем один дополненный человек, работающий в одиночку».

Генри Дженкинс , теоретик новых медиа и конвергенции медиа, опирается на теорию, согласно которой коллективный разум можно отнести к конвергенции медиа и культуре участия . Он критикует современное образование за неспособность включить в классную работу онлайн-тенденции коллективного решения проблем, заявляя, что «в то время как сообщество коллективного разума поощряет ответственность за работу в группе, школы оценивают отдельных людей». Дженкинс утверждает, что взаимодействие внутри сообщества знаний формирует у молодых людей жизненно важные навыки, а командная работа через сообщества коллективного разума способствует развитию таких навыков.

Коллективное воздействие — это приверженность группы акторов из разных секторов общей программе решения конкретной социальной проблемы с использованием структурированной формы сотрудничества.

После Второй мировой войны , были созданы ООН Бреттон -Вудская организация и ВТО . Коллективное решение проблем на международном уровне с 1980-х годов выкристаллизовалось вокруг этих трех типов организаций. Поскольку эти глобальные институты остаются государственными или ориентированными на государство, неудивительно, что они увековечивают государственные или ориентированные на государство подходы к коллективному решению проблем, а не альтернативные.

Краудсорсинг — это процесс накопления идей, мыслей или информации от многих независимых участников с целью найти лучшее решение определенной задачи. Современные информационные технологии позволяют вовлекать в работу множество людей и облегчают управление их предложениями таким образом, чтобы обеспечить хорошие результаты. Интернет открывает новые возможности коллективного решения проблем (в том числе планетарного масштаба).

См. также

• Актуарная наука - статистика, применяемая к рискам в страховании и других финансовых продуктах.
• Аналитические навыки – важнейшие навыки во всех сферах работы и жизни.
• Творческое решение проблем - умственный процесс решения проблем.
• Коллективный разум - групповой разум, возникающий в результате коллективных усилий.
• Сообщество практиков
• Коворкинг – практика совместного использования офисных помещений независимыми подрядчиками или учеными без присмотра.
• Краудсолвинг – поиск услуг или средств из группы. Страницы, отображающие краткие описания целей перенаправления.
• Дивергентное мышление – процесс генерации творческих идей.
• Серая проблема — проблема ИТ-службы, вызывающая которую технология неизвестна или не подтверждена, что затрудняет выделение страниц для решения проблемы. Страницы, отображающие описания викиданных в качестве запасного варианта.
• Инновации – Практическая реализация улучшений
• Инструментализм - Позиция в философии науки.
• Постановка проблемы – Описание проблемы
• Методы структурирования проблемы
• Общая интенциональность - способность взаимодействовать с психологическими состояниями других.
• Структурное исправление — решение проблемы или разрешение конфликта путем внесения структурных изменений в базовые структуры, которые спровоцировали или поддержали эти проблемы. Страницы, отображающие описания викиданных в качестве запасного варианта.
• Маркировка подцелей – когнитивный процесс
• Устранение неполадок - форма решения проблем, часто применяемая для ремонта неисправных продуктов или процессов.
• Зловещая проблема – проблема, которую трудно или невозможно решить.

Дальнейшее чтение

• Бекманн, Йенс Ф.; Гутке, Юрген (1995). «Решение сложных задач, интеллект и способность к обучению» . На французском языке, Пенсильвания; Функе, Дж. (ред.). Решение сложных проблем: европейская перспектива . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 177–200.
• Бремер, Берндт (1995). «Задержки обратной связи при динамическом принятии решений». На французском языке, Пенсильвания; Функе, Дж. (ред.). Решение сложных проблем: европейская перспектива . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 103–130.
• Бремер, Берндт; Дорнер, Д. (1993). «Эксперименты с микромирами, смоделированными на компьютере: выход как из узких проливов лаборатории, так и из глубокого синего моря полевых исследований». Компьютеры в поведении человека . 9 (2–3): 171–184. дои : 10.1016/0747-5632(93)90005-D .
• Дорнер, Д. (1992). «О философии использования микромиров или «компьютерных сценариев» в психологических исследованиях». В Гундлахе, Х. (ред.). Психологические исследования и методы: перспективы экспериментов. Festschrift для Вернера Тракселя (на немецком языке). Пассау, Германия: Passavia-Universitäts-Verlag. стр. 53–87.
• Эйферт, К.; Шеманн, М.; Видовски, Д. (1986). «О том, как психологи справляются со сложностью». Язык и познание (на немецком языке). 5 :11–26.
• Функе, Иоахим (1993). «Микромиры на основе систем линейных уравнений: новый подход к решению сложных задач и результатам экспериментов» (PDF) . В Штрубе, Г.; Вендер, К.-Ф. (ред.). Когнитивная психология познания . Амстердам: Издательство Elsevier Science. стр. 313–330.
• Функе, Иоахим (1995). «Экспериментальное исследование решения сложных задач» (PDF) . На французском языке, Пенсильвания; Функе, Дж. (ред.). Решение сложных проблем: европейская перспектива . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 243–268.
• Функе, У. (1995). «Комплексное решение задач по подбору и обучению персонала». На французском языке, Пенсильвания; Функе, Дж. (ред.). Решение сложных проблем: европейская перспектива . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 219–240.
• Гронер, М.; Гронер, Р.; Бишоф, ВФ (1983). «Подходы к эвристике: исторический обзор». В Гронере, Р.; Гронер, М.; Бишоф, В.Ф. (ред.). Методы эвристики . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 1–18.
• Хейс, Дж. (1980). Полное решение проблем . Филадельфия: Издательство Института Франклина.
• Хубер, О. (1995). «Решение сложных задач как многоэтапное принятие решений». На французском языке, Пенсильвания; Функе, Дж. (ред.). Решение сложных проблем: европейская перспектива . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 151–173.
• Хюбнер, Рональд (1989). и построения задач управления динамическими системами» «Методы анализа (PDF) . Журнал экспериментальной и прикладной психологии (на немецком языке). 36 :221-238.
• Хант, Эрл (1991). «Некоторые комментарии по изучению сложности» . В Штернберге, Р.Дж.; Френч, Пенсильвания (ред.). Решение сложных задач: Принципы и механизмы . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 383–395. ISBN  978-1-317-78386-2 .
• Хасси, В. (1985). «Решение сложных проблем — тупик?» [Решение сложных задач — тупик?]. Журнал экспериментальной и прикладной психологии (на немецком языке). 32 :55–77.
• Клюве, Р.Х. (1993). «Глава 19 Знания и эффективность решения сложных проблем». Когнитивная психология познания . Достижения психологии. Том. 101. С. 401–423. дои : 10.1016/S0166-4115(08)62668-0 . ISBN  978-0-444-89942-2 .
• Клюве, Р.Х. (1995). «Отдельные примеры и модели решения сложных проблем». На французском языке, Пенсильвания; Функе, Дж. (ред.). Решение сложных проблем: европейская перспектива . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 269–291.
• Колб, С.; Петцинг, Ф.; Штумпф, С. (1992). «Решение сложных проблем: определение качества решения проблем человеком с помощью инструментов оперативного исследования — междисциплинарный подход». Язык и познание (на немецком языке). 11 :115-128.
• Кремс, Йозеф Ф. (1995). «Когнитивная гибкость и решение сложных проблем» . На французском языке, Пенсильвания; Функе, Дж. (ред.). Решение сложных проблем: европейская перспектива . Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. стр. 201–218.
• Мельзак, З. (1983). Обходы: простой подход к сложности . Лондон, Великобритания: Уайли.
• Мюллер, Х. (1993). : Надежность и знания ( Решение сложных задач на немецком языке). Бонн, Германия: Голос.
• Паради, МВт; Унгер, Л.В. (2000). TapRooT — система анализа первопричин, исследования проблем и упреждающего улучшения . Ноксвилл, Теннесси: Улучшения системы.
• Путц-Остерло, Вибке (1993). «Глава 15. Стратегии приобретения и передачи знаний в динамических задачах». Когнитивная психология познания . Достижения психологии. Том. 101. С. 331–350. дои : 10.1016/S0166-4115(08)62664-3 . ISBN  978-0-444-89942-2 .
• Рифер, Дэвид М.; Батчелдер, Уильям Х. (1988). «Мультиномиальное моделирование и измерение когнитивных процессов» (PDF) . Психологический обзор . 95 (3): 318–339. дои : 10.1037/0033-295x.95.3.318 . S2CID   14994393 . Архивировано из оригинала (PDF) 25 ноября 2018 г.
• Шауб, Х. (1993). Моделирование организации действия (на немецком языке). Берн, Швейцария: Ханс Хубер.
• Штраус, Б. (1993). Путаница в решении сложных задач. О влиянии доли правильных решений (ДПР) на решающее поведение в сложных ситуациях [ Конфликты при решении сложных задач. О влиянии степени правильного решения на решение задач в сложных ситуациях ] (на немецком языке). Бонн, Германия: Голос.
• Строшнайдер, С. (1991). «Нет системы систем! Комментарий к эссе Иоахима Функе «Характеристики системы как определяющие факторы обращения с динамическими системами»» [Нет системы систем! Ответ на статью Йоахима Функе «Свойства системы как детерминанты поведения в средах с динамическими задачами». Язык и познание (на немецком языке). 10 :109-113.
• Тонелли, Марчелло (2011). Неструктурированные процессы принятия стратегических решений . Саарбрюккен, Германия: Академическое издательство Ламберт. ISBN  978-3-8465-5598-9 .
• Ван Лен, Курт (1989). «Решение проблем и приобретение когнитивных навыков». Познер, Мичиган (ред.). Основы когнитивной науки (PDF) . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. стр. 527–579.
• Ассоциация образовательных СМИ штата Висконсин (1993), Информационная грамотность: позиционный документ по решению информационных проблем , WEMA Publications, vol. ED 376 817, Мэдисон, Висконсин. {{citation}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка ) (Части адаптированы из позиционного документа Совета по образованию штата Мичиган по навыкам обработки информации, 1992 г.)

Внешние ссылки

• Учебные материалы по решению проблем в Викиверситете