Решение проблем — это процесс достижения цели путем преодоления препятствий, что является частой частью большинства видов деятельности. Проблемы, требующие решения, варьируются от простых личных задач (например, как включить прибор) до сложных проблем в деловой и технической областях. Первое — пример простого решения проблем (ПРП), направленного на решение одной проблемы, тогда как второе — сложного решения проблем (СРП) с несколькими взаимосвязанными препятствиями. [1] Другая классификация задач решения проблем — это четко определенные проблемы с конкретными препятствиями и целями и плохо определенные проблемы, в которых текущая ситуация вызывает беспокойство, но неясно, к какому решению стремиться. [2] Аналогичным образом можно различать формальные или основанные на фактах проблемы, требующие психометрического интеллекта , и социально-эмоциональные проблемы, которые зависят от изменчивых эмоций отдельных лиц или групп, таких как тактичное поведение, мода или выбор подарков. [3]
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 компании нашли прибыльные рынки, распознав проблему и создав решение: чем более распространенной и неудобной является проблема, тем больше возможностей для разработки масштабируемого решения.
Существует множество специализированных методов и приемов решения проблем в таких областях, как наука , инженерия , бизнес , медицина , математика , информатика , философия и социальная организация . Ментальные приемы выявления, анализа и решения проблем изучаются в психологии и когнитивных науках . Также широко исследуются ментальные препятствия, которые мешают людям находить решения; препятствия решению проблем включают в себя предвзятость подтверждения , ментальную установку и функциональную фиксированность .
Термин «решение проблем» имеет немного разное значение в зависимости от дисциплины. Например, это ментальный процесс в психологии и компьютеризированный процесс в информатике . Существует два разных типа проблем: плохо определенные и хорошо определенные; для каждого из них используются разные подходы. Хорошо определенные проблемы имеют конкретные конечные цели и четко ожидаемые решения, в то время как плохо определенные проблемы — нет. Хорошо определенные проблемы допускают больше начального планирования, чем плохо определенные проблемы. [2] Решение проблем иногда включает в себя работу с прагматикой (способом, которым контекст вносит вклад в смысл) и семантикой (интерпретацией проблемы). Способность понимать, какова конечная цель проблемы и какие правила можно применить, представляет собой ключ к решению проблемы. Иногда проблема требует абстрактного мышления или выработки творческого решения.
Решение проблем имеет две основные области: математическое решение проблем и решение личных проблем. Каждая из них касается некоторой трудности или барьера, с которым приходится сталкиваться. [4]
Решение проблем в психологии относится к процессу поиска решений проблем, с которыми вы сталкиваетесь в жизни. [5] Решения этих проблем обычно зависят от ситуации или контекста. Процесс начинается с поиска и формирования проблемы , в ходе которого проблема обнаруживается и упрощается. Следующий шаг — создание возможных решений и их оценка. Наконец, выбирается решение для внедрения и проверки. У проблем есть конечная цель , которую нужно достичь; то, как вы ее достигнете, зависит от ориентации на проблему (стиля и навыков решения проблем) и систематического анализа. [6]
Специалисты в области психического здоровья изучают процессы решения человеческих проблем, используя такие методы, как интроспекция , бихевиоризм , имитация , компьютерное моделирование и эксперимент . Социальные психологи изучают аспект взаимоотношений человека и окружающей среды в проблеме, а также независимые и взаимозависимые методы решения проблем. [7] Решение проблем определяется как когнитивный процесс высшего порядка и интеллектуальная функция , которая требует модуляции и контроля более рутинных или фундаментальных навыков. [8]
Эмпирические исследования показывают, что на решение повседневных проблем влияет множество различных стратегий и факторов. [9] Психологи-реабилитологи, изучающие людей с травмами лобной доли, обнаружили, что дефицит эмоционального контроля и рассуждений может быть устранен с помощью эффективной реабилитации и может улучшить способность травмированных людей решать повседневные проблемы. [10] Решение повседневных межличностных проблем зависит от личных мотивационных и контекстуальных компонентов. Одним из таких компонентов является эмоциональная валентность проблем «реального мира», которая может либо препятствовать, либо способствовать решению проблем. Исследователи сосредоточились на роли эмоций в решении проблем, [11] продемонстрировав, что плохой эмоциональный контроль может нарушить фокусировку на целевой задаче, препятствовать решению проблем и привести к негативным результатам, таким как усталость, депрессия и инертность. [12] В концептуализации [ необходимо разъяснение ] решение проблем человеком состоит из двух связанных процессов: ориентации на проблему и мотивационного/установочного/аффективного подхода к проблемным ситуациям и навыкам решения проблем. [13] Стратегии людей соответствуют их целям [14] и вытекают из процесса сравнения себя с другими.
Среди первых экспериментальных психологов, изучавших решение проблем, были гештальтисты в Германии , такие как Карл Данкер в «Психологии продуктивного мышления» (1935). [15] Возможно, наиболее известны работы Аллена Ньюэлла и Герберта А. Саймона . [16]
Эксперименты 1960-х и начала 1970-х годов предлагали участникам решать относительно простые, четко определенные, но ранее не встречавшиеся лабораторные задачи. [17] [18] Эти простые задачи, такие как Ханойская башня , допускали оптимальные решения , которые можно было быстро найти, что позволяло исследователям наблюдать весь процесс решения задач. Исследователи предполагали, что эти модельные задачи 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 . [19]
Большая часть компьютерной науки и искусственного интеллекта включает в себя проектирование автоматизированных систем для решения определенного типа проблемы: принимать входные данные и вычислять правильный или адекватный ответ достаточно быстро. Алгоритмы — это рецепты или инструкции, которые направляют такие системы, 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 очередей и моделирование. [20] Большим, постоянным препятствием является поиск и исправление ошибок в компьютерных программах: отладка .
Формальная логика касается таких вопросов, как обоснованность, истинность, вывод, аргументация и доказательство. В контексте решения проблем она может использоваться для формального представления проблемы в виде теоремы, которую нужно доказать, и для представления знаний, необходимых для решения проблемы, в виде предпосылок, которые нужно использовать в 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, разработанных для имитации решения проблем человеком, как в Машине Теории Логики , разработанной Алленом Ньюэллом, Гербертом А. Саймоном и Дж. К. Шоу, а также алгоритмических методов, таких как принцип резолюции, разработанный Джоном Аланом Робинсоном .
Помимо использования для поиска доказательств математических теорем, автоматизированное доказательство теорем также использовалось для проверки программ в информатике. В 1958 году Джон Маккарти предложил советчик , чтобы представлять информацию в формальной логике и получать ответы на вопросы с помощью автоматизированного доказательства теорем. Важный шаг в этом направлении был сделан Корделлом Грином в 1969 году, который использовал доказатель теоремы резолюции для ответов на вопросы и для других приложений в области искусственного интеллекта, таких как планирование роботов.
Доказатель теоремы о разрешении, используемый Корделлом Грином, имел мало общего с методами решения человеческих проблем. В ответ на критику этого подхода со стороны исследователей из Массачусетского технологического института Роберт Ковальски разработал логическое программирование и разрешение SLD , [21] которое решает проблемы путем декомпозиции проблемы. Он отстаивал логику как для решения компьютерных, так и для человеческих проблем [22] и вычислительную логику для улучшения человеческого мышления. [23]
Когда продукты или процессы выходят из строя, методы решения проблем могут быть использованы для разработки корректирующих действий, которые могут быть предприняты для предотвращения дальнейших сбоев . Такие методы также могут быть применены к продукту или процессу до фактического события сбоя — для прогнозирования, анализа и смягчения потенциальной проблемы заранее. Такие методы, как анализ характера и последствий сбоя, могут проактивно снизить вероятность возникновения проблем.
В реактивном или проактивном случае необходимо построить причинное объяснение посредством процесса диагностики. При выводе объяснения эффектов с точки зрения причин абдукция генерирует новые идеи или гипотезы (спрашивая «как?»); дедукция оценивает и уточняет гипотезы, основанные на других правдоподобных предпосылках (спрашивая «почему?»); а индукция обосновывает гипотезу эмпирическими данными (спрашивая «сколько?»). [24] Цель абдукции — определить, какую гипотезу или предложение проверить, а не какую принять или утверждать. [25] В логической системе Пирса логика абдукции и дедукции вносит вклад в наше концептуальное понимание явления, в то время как логика индукции добавляет количественные детали (эмпирическое обоснование) к нашему концептуальному знанию. [26]
Судебная инженерия — важный метод анализа отказов , включающий отслеживание дефектов и изъянов продукта. Затем можно предпринять корректирующие действия для предотвращения дальнейших отказов.
Обратное проектирование пытается обнаружить изначальную логику решения проблем, используемую при разработке продукта, путем разборки продукта и разработки правдоподобного пути создания и сборки его частей. [27]
В военной науке решение проблем связано с концепцией «конечных состояний», условий или ситуаций, которые являются целями стратегии. [28] : xiii, E-2 Умение решать проблемы важно для любого военного звания , но необходимо на уровне командования и управления . Оно является результатом глубокого качественного и количественного понимания возможных сценариев. Эффективность в этом контексте — это оценка результатов: в какой степени были достигнуты конечные состояния. [28] : IV-24 Планирование — это процесс определения того, как осуществить эти конечные состояния. [28] : IV-1
Некоторые модели решения проблем включают определение цели , а затем последовательности подцелей для достижения этой цели. Андерссон, который представил модель познания ACT-R , смоделировал этот набор целей и подцелей как стек целей , в котором разум содержит стек целей и подцелей, которые необходимо выполнить, и одну задачу, выполняемую в любой момент времени. [29] : 51
Знание того, как решить одну проблему, можно применить к другой проблеме в процессе, известном как перенос . [29] : 56
Стратегии решения проблем — это шаги по преодолению препятствий на пути к достижению цели. Итерация таких стратегий в ходе решения проблемы — это «цикл решения проблем». [30]
Обычные шаги в этом цикле включают в себя распознавание проблемы, ее определение, разработку стратегии ее решения, организацию имеющихся знаний и ресурсов, мониторинг прогресса и оценку эффективности решения. После того, как решение достигнуто, обычно возникает другая проблема, и цикл начинается снова.
Инсайт — это внезапное решение проблемы , рождение новой идеи для упрощения сложной ситуации. Решения, найденные с помощью инсайта, часто более проницательны, чем решения, полученные в результате пошагового анализа. Быстрый процесс решения требует инсайта для выбора продуктивных ходов на разных этапах цикла решения проблемы. В отличие от формального определения Ньюэлла и Саймона проблемы хода , не существует единого определения проблемы инсайта . [31]
Некоторые стратегии решения проблем включают в себя: [32]
Распространенные барьеры для решения проблем включают ментальные конструкции, которые мешают эффективному поиску решений. Пять наиболее распространенных, выявленных исследователями, это: предвзятость подтверждения , ментальная установка , функциональная фиксированность , ненужные ограничения и нерелевантная информация.
Предвзятость подтверждения — это непреднамеренная тенденция собирать и использовать данные, которые благоприятствуют предвзятым представлениям. Такие представления могут быть случайными, а не мотивированными важными личными убеждениями: желание быть правым может быть достаточной мотивацией. [33]
Научные и технические специалисты также подвержены предвзятости подтверждения. Например, один онлайн-эксперимент показал, что специалисты в области психологических исследований, скорее всего, будут более благосклонно относиться к научным исследованиям, которые согласуются с их предвзятыми представлениями, чем к противоречивым исследованиям. [34] По словам Рэймонда Никерсона, можно увидеть последствия предвзятости подтверждения в реальных жизненных ситуациях, которые варьируются по степени серьезности от неэффективной государственной политики до геноцида. Никерсон утверждал, что те, кто убивал людей, обвиняемых в колдовстве, демонстрировали предвзятость подтверждения с мотивацией. [ необходима цитата ] Исследователь Майкл Аллен нашел доказательства предвзятости подтверждения с мотивацией у школьников, которые пытались манипулировать своими научными экспериментами, чтобы получить благоприятные результаты. [35]
Однако предвзятость подтверждения не обязательно требует мотивации. В 1960 году Питер Кэткарт Уэйсон провел эксперимент, в котором участники сначала рассматривали три числа, а затем создавали гипотезу в форме правила, которое могло бы быть использовано для создания этой тройки чисел. При проверке своих гипотез участники имели тенденцию создавать только дополнительные тройки чисел, которые подтверждали бы их гипотезы, и имели тенденцию не создавать тройки, которые отрицали бы или опровергали их гипотезы. [36]
Ментальная установка — это склонность повторно использовать ранее успешное решение, а не искать новые и лучшие решения. Это зависимость от привычки.
Впервые это было сформулировано Авраамом С. Лучинсом в 1940-х годах в его известных экспериментах с кувшинами для воды. [37] Участников просили наполнить один кувшин определенным количеством воды, используя другие кувшины с различной максимальной вместимостью. После того, как Лучинс дал набор задач с кувшинами, которые все могли быть решены с помощью одной техники, он затем представил задачу, которая могла быть решена с помощью той же техники, но также новым и более простым методом. Его участники, как правило, использовали привычную технику, не обращая внимания на более простую альтернативу. [38] Это снова было продемонстрировано в эксперименте Нормана Майера 1931 года, в котором участникам предлагалось решить задачу, используя знакомый инструмент (плоскогубцы) нетрадиционным способом. Участники часто не могли рассматривать объект таким образом, который отклонялся от его типичного использования, тип ментальной установки, известный как функциональная фиксированность (см. следующий раздел).
Жесткое цепляние за ментальную установку называется фиксацией , которая может углубляться в одержимость или поглощенность попытками стратегий, которые постоянно оказываются безуспешными. [39] В конце 1990-х годов исследователь Дженнифер Уайли обнаружила, что профессиональный опыт в какой-либо области может создавать ментальную установку, возможно, приводящую к фиксации. [39]
Групповое мышление , при котором каждый человек перенимает образ мышления остальной части группы, может создавать и усугублять ментальный настрой. [40] Социальное давление приводит к тому, что все думают одно и то же и приходят к одним и тем же выводам.
Функциональная фиксированность — это тенденция рассматривать объект как имеющий только одну функцию и неспособный представить себе какое-либо новое использование, как в эксперименте с плоскогубцами Майера, описанном выше. Функциональная фиксированность — это особая форма ментальной установки и одна из наиболее распространенных форм когнитивного предубеждения в повседневной жизни.
Например, представьте, что человек хочет убить клопа в своем доме, но единственное, что есть под рукой, — это баллончик освежителя воздуха. Он может начать искать что-то, чтобы убить клопа, вместо того, чтобы раздавить его баллончиком, думая только о его главной функции — дезодорировании.
Тим Герман и Кларк Барретт описывают этот барьер: «субъекты становятся «фиксированными» на функции дизайна объектов, и решение задач страдает по сравнению с контрольными условиями, в которых функция объекта не демонстрируется». [41] Их исследование показало, что ограниченные знания маленьких детей о предполагаемой функции объекта снижают этот барьер. [42] Исследования также обнаружили функциональную фиксированность в образовательных контекстах как препятствие к пониманию: «функциональная фиксированность может быть обнаружена как в изучении концепций, так и в решении химических задач». [43]
Существует несколько гипотез относительно того, как функциональная фиксированность связана с решением проблем. [44] Она может приводить к потере времени, задерживая или полностью исключая правильное использование инструмента.
Ненужные ограничения — это произвольные границы, налагаемые бессознательно на задачу, которая исключает продуктивный путь решения. Решатель может зациклиться только на одном типе решения, как будто это неизбежное требование проблемы. Обычно это сочетается с ментальной установкой — цеплянием за ранее успешный метод. [45] [ нужна страница ]
Визуальные проблемы также могут создавать мысленно придуманные ограничения. [46] [ нужна страница ] Известным примером является задача с точками: девять точек, расположенных в сетке три на три, должны быть соединены путем рисования четырех прямых отрезков, не отрывая ручку от бумаги и не отступая назад по линии. Испытуемый обычно предполагает, что ручка должна оставаться в пределах внешнего квадрата точек, но решение требует, чтобы линии продолжались за пределами этой рамки, и исследователи обнаружили 0%-ную скорость решения в течение короткого отведенного времени. [47]
Эта проблема породила выражение « мыслить нестандартно ». [48] [ нужна страница ] Такие проблемы обычно решаются с помощью внезапного озарения, которое преодолевает ментальные барьеры, часто после долгого труда над ними. [49] Это может быть сложно в зависимости от того, как субъект структурировал проблему в своем сознании, как он опирается на прошлый опыт и насколько хорошо он жонглирует этой информацией в своей рабочей памяти. В примере представление точек, соединенных за пределами обрамляющего квадрата, требует визуализации нетрадиционного расположения, что является нагрузкой на рабочую память. [48]
Нерелевантная информация — это спецификация или данные, представленные в задаче, которые не связаны с решением. [45] Если решатель предполагает, что необходимо использовать всю представленную информацию, это часто сводит на нет процесс решения задачи, делая относительно простые задачи намного сложнее. [50]
Например: «Пятнадцать процентов людей в Топике имеют незарегистрированные телефонные номера. Вы выбираете 200 имен наугад из телефонной книги Топики. У скольких из этих людей есть незарегистрированные телефонные номера?» [48] [ нужна страница ] «Очевидный» ответ — 15%, но на самом деле ни один из незарегистрированных людей не будет указан среди 200. Этот вид « вопроса с подвохом » часто используется в тестах на способности или когнитивных оценках. [51] Хотя они и не сложны по своей сути, они требуют независимого мышления, что не обязательно распространено. Математические текстовые задачи часто включают нерелевантную качественную или числовую информацию в качестве дополнительной проблемы.
Нарушение, вызванное вышеуказанными когнитивными искажениями, может зависеть от того, как представлена информация: [51] визуально, вербально или математически. Классическим примером является задача буддийского монаха:
Буддийский монах начинает однажды на рассвете восхождение на гору, достигает вершины на закате, медитирует на вершине в течение нескольких дней до одного рассвета, когда он начинает идти обратно к подножию горы, которого он достигает на закате. Не делая никаких предположений о его начале или остановке 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 нельзя решить в словесном контексте, пытаясь описать прогресс монаха в каждый день. Это становится намного проще, когда параграф представлен математически функцией: визуализируется график, горизонтальная ось которого — время дня, а вертикальная ось — положение монаха (или высота) на пути в каждый момент времени. Накладывая друг на друга две кривые пути, которые пересекают противоположные диагонали прямоугольника, можно увидеть, что они должны где-то пересечься. Визуальное представление с помощью графика решило эту трудность.
Подобные стратегии часто могут улучшить решение задач на тестах. [45] [52]
Люди, занимающиеся решением проблем, склонны упускать из виду субтрактивные изменения, даже те, которые являются критическими элементами эффективных решений. [ нужен пример ] Эта тенденция решать проблемы, в первую очередь, только или в основном создавая или добавляя элементы, а не вычитая элементы или процессы, как показано, усиливается при более высоких когнитивных нагрузках, таких как информационная перегрузка . [53]
Люди также могут решать проблемы во время сна. Существует множество сообщений об ученых и инженерах, которые решали проблемы во сне . Например, Элиас Хоу , изобретатель швейной машины, выяснил структуру шпульки во сне. [54]
Химик Август Кекуле размышлял о том, как бензол выстраивает свои шесть атомов углерода и водорода. Думая об этой проблеме, он задремал и увидел во сне танцующие атомы, которые выстраивались в змееподобный узор, что привело его к открытию бензольного кольца. Как Кекуле записал в своем дневнике,
Одна из змей схватила свой собственный хвост, и форма насмешливо закружилась перед моими глазами. Я проснулся, как будто от вспышки молнии; и на этот раз я также провел остаток ночи, разрабатывая последствия гипотезы. [55]
Существуют также эмпирические исследования того, как люди могут сознательно думать о проблеме перед сном, а затем решать ее с помощью образа сна. Исследователь сновидений Уильям С. Демент сказал своему бакалаврскому классу из 500 студентов, что он хотел, чтобы они подумали о бесконечной серии, первыми элементами которой были OTTFF, чтобы посмотреть, смогут ли они вывести принцип, лежащий в ее основе, и сказать, какими будут следующие элементы серии. [56] [ нужна страница ] Он попросил их думать об этой проблеме каждую ночь в течение 15 минут перед сном и записывать любые сны, которые им тогда приснились. Им было поручено снова думать о проблеме в течение 15 минут, когда они проснутся утром.
Последовательность OTTFF — это первые буквы чисел: один, два, три, четыре, пять. Следующие пять элементов ряда — SSENT (шесть, семь, восемь, девять, десять). Некоторые студенты решили головоломку, размышляя о своих снах. Одним из примеров был студент, который рассказал следующий сон: [56] [ нужна страница ]
Я стоял в художественной галерее, разглядывая картины на стене. Пока я шел по коридору, я начал считать картины: одна, две, три, четыре, пять. Когда я дошел до шестой и седьмой, картины были вырваны из рам. Я уставился на пустые рамы со странным чувством, что какая-то тайна вот-вот будет разгадана. Внезапно я понял, что шестое и седьмое места были решением проблемы!
Из более чем 500 студентов бакалавриата 87 снов были признаны связанными с задачами, которые были заданы студентам (53 напрямую и 34 косвенно). Однако из тех, у кого были сны, которые, по-видимому, решали задачу, только семь на самом деле смогли сознательно знать решение. Остальные (46 из 53) считали, что не знают решения.
Марк Блехнер провел этот эксперимент и получил результаты, схожие с результатами Демента. [57] [ нужна страница ] Он обнаружил, что, пытаясь решить задачу, люди видели сны, в которых решение казалось очевидным из сна, но сновидцы редко осознавали, как их сны решили головоломку. Уговоры или намеки не заставили их осознать это, хотя, как только они услышали решение, они узнали, как их сон решил ее. Например, одному человеку в этом эксперименте OTTFF приснилось: [57] [ нужна страница ]
Есть большие часы. Вы можете видеть движение. Большая стрелка часов была на цифре шесть. Вы могли видеть, как она двигалась вверх, цифра за цифрой, шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать. Сон был сосредоточен на маленьких частях механизма. Вы могли видеть шестеренки внутри.
Во сне человек отсчитывал следующие элементы ряда — шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать — но он не понимал, что это было решением проблемы. Его спящий мозг [ жаргон ] решил проблему, но его бодрствующий мозг не знал, как.
Альберт Эйнштейн считал, что решение многих проблем происходит бессознательно, и человек должен затем выяснить и сформулировать сознательно то, что ум-мозг [ жаргон ] уже решил. Он считал, что это был его процесс формулирования теории относительности: «Творец проблемы обладает решением». [58] Эйнштейн говорил, что он решал свои проблемы без слов, в основном с помощью образов. «Слова или язык, как они написаны или произнесены, похоже, не играют никакой роли в моем механизме мышления. Психические сущности, которые, кажется, служат элементами в мышлении, являются определенными знаками и более или менее ясными образами, которые могут быть «произвольно» воспроизведены и объединены». [59]
Процессы решения проблем различаются в зависимости от области знаний и уровня знаний. [60] По этой причине результаты когнитивных наук , полученные в лаборатории, не обязательно могут быть обобщены на ситуации решения проблем за пределами лаборатории. Это привело к акценту исследований на решении проблем в реальном мире с 1990-х годов. Однако этот акцент был выражен совершенно иначе в Северной Америке и Европе. В то время как североамериканские исследования обычно были сосредоточены на изучении решения проблем в отдельных, естественных областях знаний, большая часть европейских исследований была сосредоточена на новых, сложных проблемах и выполнялась с помощью компьютерных сценариев. [61]
В Европе появились два основных подхода, один из которых был инициирован Дональдом Бродбентом [62] в Соединенном Королевстве, а другой — Дитрихом Дёрнером [63] в Германии. Оба подхода делают акцент на относительно сложных, семантически насыщенных, компьютеризированных лабораторных задачах, построенных так, чтобы напоминать реальные проблемы. Подходы несколько различаются по своим теоретическим целям и методологии. Традиция, инициированная Бродбентом, подчеркивает различие между когнитивными процессами решения проблем, которые работают под осознанием и вне осознания, 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. [64]
В Северной Америке, инициированной работой Герберта А. Саймона по «обучению на практике» в семантически насыщенных областях, [65] исследователи начали изучать решение проблем отдельно в различных областях естественных знаний — таких как физика, письмо или игра в шахматы — вместо того, чтобы пытаться извлечь глобальную теорию решения проблем. [66] Эти исследователи сосредоточились на развитии решения проблем в определенных областях, то есть на развитии экспертных знаний . [67]
К областям, которые привлекли достаточно пристальное внимание в Северной Америке, относятся:
Решение сложных проблем (КРП) отличается от решения простых проблем (ПРП). В КРП есть одно и то же простое препятствие. В КРП может быть несколько одновременных препятствий. Например, у хирурга на работе гораздо более сложные проблемы, чем у человека, решающего, какую обувь надеть. Как объяснил Дитрих Дёрнер и позже расширено Иоахимом Функе, сложные проблемы имеют некоторые типичные характеристики, которые включают в себя: [1]
Люди решают проблемы на самых разных уровнях — от индивидуального до цивилизационного. Коллективное решение проблем относится к решению проблем, выполняемому коллективно. Социальные и глобальные проблемы обычно можно решить только коллективно.
Сложность современных проблем превышает когнитивные способности любого человека и требует различных, но взаимодополняющих видов экспертных знаний и способности коллективного решения проблем. [82]
Коллективный интеллект — это общий или групповой интеллект, который возникает в результате сотрудничества , коллективных усилий и конкуренции многих людей.
При совместном решении проблем люди работают вместе, чтобы решать реальные проблемы. Члены групп по решению проблем разделяют общую заботу, схожую страсть и/или приверженность своей работе. Члены могут задавать вопросы, интересоваться и пытаться понять общие проблемы. Они делятся опытом, знаниями, инструментами и методами. [83] Группы могут быть текучими в зависимости от потребности, могут возникать только временно, чтобы закончить поставленную задачу, или могут быть более постоянными в зависимости от характера проблем.
Например, в образовательном контексте все члены группы могут вносить вклад в процесс принятия решений и играть роль в процессе обучения. Члены могут отвечать за мышление, обучение и мониторинг всех членов группы. Групповая работа может координироваться между членами так, чтобы каждый член вносил равный вклад в общую работу. Члены могут определять и развивать свои индивидуальные сильные стороны так, чтобы каждый мог внести значительный вклад в задачу. [84] Совместная групповая работа способна развивать навыки критического мышления, навыки решения проблем, социальные навыки и самооценку . Используя сотрудничество и общение, члены часто учатся друг у друга и создают значимые знания, которые часто приводят к лучшим результатам обучения, чем индивидуальная работа. [85]
Совместные группы требуют совместных интеллектуальных усилий между членами и включают социальные взаимодействия для совместного решения проблем. Знания, которыми обмениваются во время этих взаимодействий, приобретаются во время общения, переговоров и производства материалов. [86] Члены активно ищут информацию у других, задавая вопросы. Способность использовать вопросы для получения новой информации повышает понимание и способность решать проблемы. [87]
В исследовательском отчете 1962 года Дуглас Энгельбарт связал коллективный интеллект с организационной эффективностью и предсказал, что проактивное «усиление человеческого интеллекта» даст эффект мультипликатора при групповом решении проблем: «Три человека, работающие вместе в этом расширенном режиме, [будут], по-видимому, в три раза эффективнее в решении сложной проблемы, чем один расширенный человек, работающий в одиночку». [88]
Генри Дженкинс , теоретик новых медиа и конвергенции медиа, опирается на теорию о том, что коллективный интеллект можно отнести к конвергенции медиа и культуре участия . [89] Он критикует современное образование за то, что оно не включает онлайн-тенденции коллективного решения проблем в класс, заявляя, что «в то время как сообщество коллективного интеллекта поощряет владение работой как группой, школы оценивают отдельных лиц». Дженкинс утверждает, что взаимодействие в сообществе знаний формирует жизненно важные навыки у молодых людей, а командная работа через сообщества коллективного интеллекта способствует развитию таких навыков. [90]
Коллективное воздействие — это приверженность группы субъектов из разных секторов общей повестке дня для 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 кристаллизовалось вокруг этих трех типов организаций с 1980-х годов. Поскольку эти глобальные институты остаются государственными или государственно-центричными, неудивительно, что они увековечивают государственно -центричные или государственно-центричные подходы к коллективному решению проблем, а не альтернативные. [91]
Краудсорсинг — это процесс накопления идей, мыслей или информации от многих независимых участников с целью поиска наилучшего решения для заданной проблемы. Современные информационные технологии позволяют вовлекать многих людей и облегчают управление их предложениями способами, которые обеспечивают хорошие результаты. [ 92] Интернет открывает новые возможности коллективного (в том числе планетарного масштаба) решения проблем. [93]
{{citation}}
: CS1 maint: location missing publisher (link)(Отрывки адаптированы из документа Совета по образованию штата Мичиган « О навыках обработки информации», 1992 г.)