Resolución de problemas

La resolución de problemas es la forma en que se desarrollan soluciones para eliminar un obstáculo para lograr un objetivo final. Los problemas que necesitan soluciones van desde problemas personales básicos de "¿cómo enciendo este electrodoméstico?" a temas más complejos en los campos comercial y académico. El primer escenario cae en la categoría de resolución de problemas simples (SPS), mientras que el segundo se conoce como resolución de problemas complejos (CPS). Los problemas simples tienen un problema, mientras que los problemas complejos tienen múltiples obstáculos que al mismo tiempo necesitan soluciones.Los obstáculos no se eliminan fácilmente cuando faltan los recursos o los conocimientos necesarios para alcanzar la meta. Los problemas micro y macro surgen constantemente y, por lo tanto, la resolución de problemas es una parte vital de la vida. No todos pueden resolver un problema por su cuenta. Abogados, médicos y consultores son ejemplos de aquellos que asumen el papel de ser solucionadores de problemas. Muchas empresas han tenido mucho éxito al reconocer un problema y crear una solución. Cuantas más personas se sientan incomodadas por un problema, mayor será la oportunidad de desarrollar una solución.

Hay muchas técnicas y métodos para resolver problemas. Se utilizan a diario en filosofía, medicina, sociedades, matemáticas, ingeniería, negocios, informática e inteligencia artificial. Las técnicas mentales que utilizan los individuos para identificar, analizar y resolver problemas se estudian en psicología y ciencias cognitivas. Además, los obstáculos mentales que impiden que las personas encuentren soluciones es un tema ampliamente investigado. Algunos ejemplos de impedimentos para la resolución de problemas incluyen el sesgo de confirmación, el ajuste mental y la fijación funcional.

Definición

El término resolución de problemas tiene un significado ligeramente diferente según la disciplina. Por ejemplo, es un proceso mental en psicología y un proceso computarizado en informática. Hay dos tipos diferentes de problemas: mal definidos y bien definidos; se utilizan diferentes enfoques para cada uno. Los problemas bien definidos tienen objetivos finales específicos y soluciones claramente esperadas, mientras que los problemas mal definidos no. Los problemas bien definidos permiten más planificación inicial que los problemas mal definidos.Resolver problemas a veces implica lidiar con la pragmática, la forma en que el contexto contribuye al significado, y la semántica, la interpretación del problema. La capacidad de comprender cuál es el objetivo final del problema y qué reglas podrían aplicarse representa la clave para resolver el problema. A veces, el problema requiere un pensamiento abstracto o encontrar una solución creativa.

Psicología

La resolución de problemas en psicología se refiere al proceso de encontrar soluciones a los problemas encontrados en la vida. Las soluciones a estos problemas suelen ser específicas de la situación o del contexto. El proceso comienza con la búsqueda y la conformación del problema, donde el problema se descubre y simplifica. El siguiente paso es generar posibles soluciones y evaluarlas. Finalmente se selecciona una solución para ser implementada y verificada. Los problemas tienen un objetivo final que se debe alcanzar y la forma en que se llega allí depende de la orientación del problema (estilo y habilidades de afrontamiento para la resolución de problemas) y del análisis sistemático.Los profesionales de la salud mental estudian los procesos de resolución de problemas humanos utilizando métodos como la introspección, el conductismo, la simulación, el modelado por computadora y la experimentación. Los psicólogos sociales analizan el aspecto de la relación persona-entorno del problema y los métodos de resolución de problemas independientes e interdependientes. La resolución de problemas se ha definido como un proceso cognitivo de orden superior y una función intelectual que requiere la modulación y el control de habilidades más rutinarias o fundamentales.

La resolución de problemas tiene dos dominios principales: la resolución de problemas matemáticos y la resolución de problemas personales. Ambos se ven en términos de alguna dificultad o barrera que se encuentra. La investigación empírica muestra que muchas estrategias y factores diferentes influyen en la resolución de problemas cotidianos. Los psicólogos de rehabilitación que estudian a personas con lesiones en el lóbulo frontal han descubierto que las deficiencias en el control emocional y el razonamiento se pueden remediar con una rehabilitación eficaz y podrían mejorar la capacidad de las personas lesionadas para resolver problemas cotidianos.La resolución de problemas cotidianos interpersonales depende de los componentes motivacionales y contextuales personales individuales. Uno de esos componentes es la valencia emocional de los problemas del "mundo real" y puede impedir o ayudar al desempeño de la resolución de problemas. Los investigadores se han centrado en el papel de las emociones en la resolución de problemas, demostrando que un control emocional deficiente puede interrumpir el enfoque en la tarea objetivo e impedir la resolución del problema y probablemente conducir a resultados negativos como fatiga, depresión e inercia. En la conceptualización, la resolución de problemas humanos consta de dos procesos relacionados: la orientación del problema y el enfoque motivacional/actitudinal/afectivo de las situaciones problemáticas y las habilidades de resolución de problemas. Los estudios concluyen que las estrategias de las personas son coherentes con sus objetivosy nacen del proceso natural de compararse con los demás.

Ciencias cognitivas

El trabajo experimental temprano de los Gestaltistas en Alemania colocó el comienzo del estudio de resolución de problemas (por ejemplo, Karl Duncker en 1935 con su libro La psicología del pensamiento productivo). Más tarde, este trabajo experimental continuó durante la década de 1960 y principios de la de 1970 con investigaciones realizadas en tareas de laboratorio de resolución de problemas relativamente simples (pero novedosas para los participantes).El uso de tareas sencillas y novedosas se debió a las soluciones óptimas claramente definidas y al breve tiempo de resolución, lo que hizo posible que los investigadores rastrearan los pasos de los participantes en el proceso de resolución de problemas. La suposición subyacente de los investigadores era que las tareas simples como la Torre de Hanoi corresponden a las propiedades principales de los problemas del "mundo real" y, por lo tanto, los procesos cognitivos característicos dentro de los intentos de los participantes para resolver problemas simples son los mismos para los problemas del "mundo real" también; los problemas simples se utilizaron por razones de conveniencia y con la expectativa de que las generalizaciones del pensamiento a problemas más complejos serían posibles. Quizás el ejemplo más conocido e impresionante de esta línea de investigación es el trabajo de Allen Newell y Herbert A. Simon.Otros expertos han demostrado que el principio de descomposición mejora la capacidad del solucionador de problemas para hacer un buen juicio.

Ciencias de la Computación

En informática y en la parte de la inteligencia artificial que se ocupa de los algoritmos, la resolución de problemas incluye técnicas de algoritmos, heurísticas y análisis de causa raíz. La cantidad de recursos (por ejemplo, tiempo, memoria, energía) necesarios para resolver problemas se describe mediante la teoría de la complejidad computacional. En términos más generales, la resolución de problemas es parte de un proceso más amplio que abarca la determinación de problemas, la eliminación de duplicados, el análisis, el diagnóstico, la reparación y otros pasos.

Otras herramientas de resolución de problemas son la programación lineal y no lineal, los sistemas de colas y la simulación.

Gran parte de la informática implica el diseño de sistemas completamente automáticos que luego resolverán algún problema específico: sistemas para aceptar datos de entrada y, en un tiempo razonable, calcular la respuesta correcta o una aproximación lo suficientemente correcta.

Además, las personas en informática dedican una cantidad sorprendentemente grande de tiempo humano a encontrar y solucionar problemas en sus programas: Depuración.

Lógica

La lógica formal se ocupa de cuestiones como la validez, la verdad, la inferencia, la argumentación y la prueba. En un contexto de resolución de problemas, se puede usar para representar formalmente un problema como un teorema a probar, y para representar el conocimiento necesario para resolver el problema como las premisas que se usarán en una prueba de que el problema tiene solución. El uso de computadoras para demostrar teoremas matemáticos utilizando la lógica formal surgió como el campo de la demostración automatizada de teoremas en la década de 1950. Incluyó el uso de métodos heurísticos diseñados para simular la resolución de problemas humanos, como en la Máquina de Teoría Lógica, desarrollada por Allen Newell, Herbert A. Simon y JC Shaw, así como métodos algorítmicos, como el principio de resolución desarrollado por John Alan Robinson..

Además de su uso para encontrar demostraciones de teoremas matemáticos, la demostración automatizada de teoremas también se ha utilizado para la verificación de programas en informática. Sin embargo, ya en 1958, John McCarthy propuso el tomador de consejos, para representar la información en lógica formal y derivar respuestas a preguntas utilizando la demostración automatizada de teoremas. Cordell Green dio un paso importante en esta dirección en 1969, utilizando un probador de teoremas de resolución para preguntas y respuestas y para otras aplicaciones de inteligencia artificial como la planificación de robots.

El probador de teoremas de resolución utilizado por Cordell Green se parecía poco a los métodos humanos de resolución de problemas. En respuesta a las críticas a su enfoque, provenientes de investigadores del MIT, Robert Kowalski desarrolló la programación lógica y la resolución SLD, que resuelve problemas por descomposición de problemas. Ha defendido la lógica para la resolución de problemas tanto humanos como informáticos y la lógica computacional para mejorar el pensamiento humano.

Ingeniería

La resolución de problemas se utiliza cuando los productos o procesos fallan, por lo que se pueden tomar medidas correctivas para evitar más fallas. También se puede aplicar a un producto o proceso antes de un evento de falla real, cuando se puede predecir y analizar un problema potencial y se puede aplicar la mitigación para que el problema nunca ocurra. Se pueden usar técnicas como el modo de falla y el análisis de efectos para reducir de manera proactiva la probabilidad de que ocurran problemas.

La ingeniería forense es una técnica importante de análisis de fallas que implica rastrear defectos y fallas del producto. Luego se pueden tomar medidas correctivas para evitar más fallas.

La ingeniería inversa intenta descubrir la lógica original de resolución de problemas utilizada en el desarrollo de un producto al desarmarlo.

Ciencia militar

En la ciencia militar, la resolución de problemas está ligada al concepto de "estados finales", la condición o situación deseada que los estrategas desean generar. La capacidad de resolver problemas es importante en cualquier rango militar, pero es muy crítica en el nivel de mando y control, donde está estrictamente relacionada con la comprensión profunda de los escenarios cualitativos y cuantitativos. La eficacia de la resolución de problemas se utiliza para medir el resultado de la resolución de problemas, vinculado al logro de la meta. La planificación para la resolución de problemas es el proceso de determinar cómo lograr la meta

Estrategias de resolución de problemas

Las estrategias de resolución de problemas son los pasos que uno usaría para encontrar los problemas que están en el camino para llegar a la meta propia. Algunos se refieren a esto como el "ciclo de resolución de problemas".

En este ciclo, uno reconocerá, reconocerá el problema, definirá el problema, desarrollará una estrategia para solucionar el problema, organizará el conocimiento del ciclo del problema, descubrirá los recursos a disposición del usuario, monitoreará el progreso y evaluará la precisión de la solución.. La razón por la que se llama ciclo es que una vez que uno se completa con un problema, generalmente aparecerá otro.

Insight es la solución súbita a un problema inquietante durante mucho tiempo, el reconocimiento repentino de una idea nueva o la comprensión repentina de una situación compleja, un ¡Ajá! momento. Las soluciones que se encuentran a través del conocimiento suelen ser más precisas que las que se encuentran a través del análisis paso a paso. Para resolver más problemas a un ritmo más rápido, se necesita conocimiento para seleccionar movimientos productivos en diferentes etapas del ciclo de resolución de problemas. Esta estrategia de resolución de problemas se refiere específicamente a los problemas denominados problemas de percepción. A diferencia de la definición formal de problemas de movimiento de Newell y Simon, no ha habido una definición generalmente acordada de un problema de intuición (Ash, Jee y Wiley, 2012; Chronicle, MacGregor y Ormerod, 2004; Chu y MacGregor, 2011).

Blanchard-Fields analiza la resolución de problemas desde una de dos facetas. El primero analiza aquellos problemas que solo tienen una solución (como problemas matemáticos o preguntas basadas en hechos) que se basan en la inteligencia psicométrica. El otro es de naturaleza socioemocional y tiene respuestas que cambian constantemente (como cuál es tu color favorito o qué deberías regalarle a alguien para Navidad).

Las siguientes técnicas suelen denominarse estrategias de resolución de problemas.

• Abstracción: resolver el problema en un modelo del sistema antes de aplicarlo al sistema real
• Analogía: usar una solución que resuelve un problema análogo
• Lluvia de ideas: (especialmente entre grupos de personas) sugerir una gran cantidad de soluciones o ideas y combinarlas y desarrollarlas hasta encontrar una solución óptima
• Pensamiento crítico
• Divide y vencerás: dividir un problema grande y complejo en problemas más pequeños y solucionables
• Prueba de hipótesis: asumir una posible explicación del problema y tratar de probar (o, en algunos contextos, refutar) la suposición
• Pensamiento lateral: abordar soluciones de manera indirecta y creativa
• Análisis de medios y fines: elegir una acción en cada paso para acercarse a la meta
• Método de objetos focales: sintetizar características aparentemente no coincidentes de diferentes objetos en algo nuevo
• Análisis morfológico: evaluación de la salida y las interacciones de un sistema completo
• Demostración: tratar de demostrar que el problema no se puede resolver. El punto donde falla la demostración será el punto de partida para resolverla
• Reducción: transformar el problema en otro problema para el que existen soluciones
• Investigación: emplear ideas existentes o adaptar soluciones existentes a problemas similares
• Análisis de causa raíz: identificar la causa de un problema
• Prueba y error: probando posibles soluciones hasta encontrar la correcta

Métodos de resolución de problemas

• Resolución de problemas de ocho disciplinas
• CRECER modelo
• Cómo resolverlo
• Pensamiento lateral
• Bucle OODA (observar, orientar, decidir y actuar)
• PDCA (planificar-hacer-verificar-actuar)
• Análisis de raíz de la causa
• Diagnóstico de problemas RPR (resolución rápida de problemas)
• TRIZ (en ruso: Teoriya Resheniya Izobretatelskikh Zadach, "teoría para resolver los problemas del inventor")
• A3 resolución de problemas
• Sistemas dinámicos
• Mente de la colmena
• Plan de acción experimental
• El pensamiento de diseño

Barreras comunes

Las barreras comunes para la resolución de problemas son construcciones mentales que impiden nuestra capacidad para resolver problemas correctamente. Estas barreras impiden que las personas resuelvan los problemas de la manera más eficiente posible. Cinco de los procesos y factores más comunes que los investigadores han identificado como barreras para la resolución de problemas son el sesgo de confirmación, la configuración mental, la fijación funcional, las restricciones innecesarias y la información irrelevante.

Sesgo de confirmación

El sesgo de confirmación es un sesgo no intencional causado por la recopilación y el uso de datos de una manera que favorece una noción preconcebida. Las creencias afectadas por el sesgo de confirmación no necesitan tener motivación, el deseo de defender o encontrar sustanciación para creencias que son importantes para esa persona. La investigación ha encontrado que los profesionales dentro de los campos de estudio científicos también experimentan un sesgo de confirmación. El experimento de Andreas Hergovich, Reinhard Schott y Christoph Burger realizado en línea, por ejemplo, sugirió que es probable que los profesionales dentro del campo de la investigación psicológica vean los estudios científicos que están de acuerdo con sus nociones preconcebidas de manera más favorable que los estudios que chocan con sus creencias establecidas.Según Raymond Nickerson, uno puede ver las consecuencias del sesgo de confirmación en situaciones de la vida real, que varían en gravedad desde políticas gubernamentales ineficientes hasta genocidio. Nickerson argumentó que aquellos que mataron a personas acusadas de brujería demostraron un sesgo de confirmación con motivación. El investigador Michael Allen encontró evidencia de sesgo de confirmación con motivación en escolares que trabajaron para manipular sus experimentos científicos de tal manera que produjeran resultados favorables.Sin embargo, el sesgo de confirmación no requiere necesariamente motivación. En 1960, Peter Cathcart Wason realizó un experimento en el que los participantes primero vieron tres números y luego crearon una hipótesis que proponía una regla que podría haberse utilizado para crear ese triplete de números. Al probar sus hipótesis, los participantes tendían a crear solo trillizos adicionales de números que confirmarían sus hipótesis, y tendían a no crear trillizos que negaran o refutaran sus hipótesis. Por lo tanto, la investigación también muestra que las personas pueden y trabajan para confirmar teorías o ideas que no respaldan ni involucran creencias personalmente significativas.

Conjunto mental

El conjunto mental fue articulado por primera vez por Abraham Luchins en la década de 1940 y demostrado en sus conocidos experimentos con jarras de agua. En estos experimentos, se pidió a los participantes que llenaran una jarra con una cantidad específica de agua usando solo otras jarras (típicamente tres) con diferentes capacidades máximas como herramientas. Después de que Luchins les dio a sus participantes un conjunto de problemas de jarras de agua que podían resolverse empleando una sola técnica, les daba un problema que podía resolverse usando esa misma técnica o un método novedoso y más simple. Luchins descubrió que sus participantes tendían a utilizar la misma técnica a la que se habían acostumbrado a pesar de la posibilidad de utilizar una alternativa más sencilla.Por lo tanto, la configuración mental describe la inclinación de uno a intentar resolver problemas de tal manera que haya tenido éxito en experiencias previas. Sin embargo, como reveló el trabajo de Luchins, tales métodos para encontrar una solución que han funcionado en el pasado pueden no ser adecuados u óptimos para ciertos problemas nuevos pero similares. Por lo tanto, a menudo es necesario que las personas vayan más allá de sus esquemas mentales para encontrar soluciones. Esto se demostró nuevamente en el experimento de 1931 de Norman Maier, que desafió a los participantes a resolver un problema utilizando un objeto doméstico (pinzas) de una manera poco convencional. Maier observó que los participantes a menudo eran incapaces de ver el objeto de una manera que se desviaba de su uso típico, un fenómeno considerado como una forma particular de disposición mental (más específicamente conocida como fijación funcional). que es el tema de la siguiente sección). Cuando las personas se aferran rígidamente a sus esquemas mentales, se dice que están experimentandofijación, una aparente obsesión o preocupación por intentar estrategias que repetidamente no tienen éxito. A fines de la década de 1990, la investigadora Jennifer Wiley trabajó para revelar que la experiencia puede funcionar para crear un marco mental en personas consideradas expertas en sus campos, y obtuvo evidencia de que el marco mental creado por la experiencia podría conducir al desarrollo de la fijación.

Fijación funcional

La fijeza funcional es una forma específica de configuración y fijación mental, a la que se aludió anteriormente en el experimento de Maier y, además, es otra forma en la que se puede observar el sesgo cognitivo a lo largo de la vida diaria. Tim German y Clark Barrett describen esta barrera como el diseño fijo de un objeto que dificulta la capacidad del individuo para ver si cumple otras funciones. En términos más técnicos, estos investigadores explicaron que "los sujetos se 'fijan' en la función de diseño de los objetos, y la resolución de problemas sufre en relación con las condiciones de control en las que no se demuestra la función del objeto".La fijeza funcional se define como el hecho de que solo la función principal del objeto en sí obstaculice la capacidad de este para servir a otro propósito que no sea su función original. En una investigación que destacó las razones principales por las que los niños pequeños son inmunes a la fijeza funcional, se afirmó que "la fijeza funcional... [es cuando] los sujetos se ven obstaculizados para llegar a la solución de un problema por su conocimiento de la función convencional de un objeto".Además, es importante señalar que la fijeza funcional se puede expresar fácilmente en situaciones comunes. Por ejemplo, imagine la siguiente situación: un hombre ve un insecto en el suelo que quiere matar, pero lo único que tiene en la mano en este momento es una lata de ambientador. Si el hombre comienza a buscar algo en la casa para matar el insecto en lugar de darse cuenta de que la lata de ambientador podría usarse no solo para tener su función principal como para refrescar el aire, se dice que está experimentando una experiencia funcional. fijeza. El conocimiento del hombre de que la lata se servía únicamente como un ambientador dificultó su capacidad para darse cuenta de que también podría haber sido utilizada para otro propósito, que en este caso era como un instrumento para matar el insecto. La fijeza funcional puede ocurrir en múltiples ocasiones y puede hacer que tengamos ciertos sesgos cognitivos. Si las personas solo ven que un objeto sirve a un objetivo principal, entonces no se dan cuenta de que el objeto se puede usar de varias maneras distintas a su propósito previsto. Esto a su vez puede causar muchos problemas con respecto a la resolución de problemas.

La fijeza funcional limita la capacidad de las personas para resolver problemas con precisión al hacer que uno tenga una forma de pensar muy estrecha. La fijeza funcional también se puede ver en otros tipos de comportamientos de aprendizaje. Por ejemplo, la investigación ha descubierto la presencia de la fijeza funcional en muchas instancias educativas. Los investigadores Furio, Calatayud, Baracenas y Padilla afirmaron que "... la fijeza funcional se puede encontrar tanto en el aprendizaje de conceptos como en la resolución de problemas de química". Se hizo más hincapié en esta función que se ve en este tipo de sujetos y otros.

Hay varias hipótesis con respecto a cómo la fijación funcional se relaciona con la resolución de problemas. También hay muchas formas en las que una persona puede tener problemas al pensar en un objeto en particular que tiene esta función. Si hay una forma en la que una persona suele pensar en algo en lugar de varias formas, esto puede conducir a una restricción en la forma en que la persona piensa en ese objeto en particular. Esto puede verse como un pensamiento de mente estrecha, que se define como una forma en la que uno no puede ver o aceptar ciertas ideas en un contexto particular. La fijeza funcional está muy relacionada con esto, como se mencionó anteriormente. Esto se puede hacer de manera intencional o no, pero en su mayor parte parece que este proceso de resolución de problemas se realiza de manera no intencional.

La fijeza funcional puede afectar a los solucionadores de problemas en al menos dos formas particulares. La primera es con respecto al tiempo, ya que la fijeza funcional hace que las personas usen más tiempo del necesario para resolver cualquier problema dado. En segundo lugar, la fijación funcional a menudo hace que los solucionadores hagan más intentos de resolver un problema de los que habrían hecho si no estuvieran experimentando esta barrera cognitiva. En el peor de los casos, la fijeza funcional puede impedir por completo que una persona encuentre una solución a un problema. La fijeza funcional es un hecho común que afecta la vida de muchas personas.

Restricciones innecesarias

Las restricciones innecesarias son otra barrera muy común que enfrentan las personas al intentar resolver problemas. Este fenómeno particular ocurre cuando el sujeto, tratando de resolver el problema de manera subconsciente, pone límites a la tarea en cuestión, lo que a su vez lo obliga a esforzarse por ser más innovador en su pensamiento. El solucionador golpea una barrera cuando se obsesiona con una sola forma de resolver su problema, y ​​se vuelve cada vez más difícil ver otra cosa que no sea el método que ha elegido. Por lo general, el solucionador experimenta esto cuando intenta usar un método en el que ya ha tenido éxito, y no puede evitar intentar que funcione también en las circunstancias actuales, incluso si ve que es contraproducente.

El pensamiento grupal, o adoptar la mentalidad del resto de los miembros del grupo, también puede actuar como una restricción innecesaria al tratar de resolver problemas.Esto se debe al hecho de que todos piensan lo mismo, se detienen en las mismas conclusiones y se inhiben para pensar más allá de esto. Esto es muy común, pero el ejemplo más conocido de esta barrera haciéndose presente es el famoso ejemplo del problema de los puntos. En este ejemplo, hay nueve puntos en una cuadrícula de tres puntos de ancho y tres puntos que se extienden hacia arriba y hacia abajo. Luego se le pide al solucionador que dibuje no más de cuatro líneas, sin levantar la pluma o el lápiz del papel. Esta serie de líneas debe conectar todos los puntos en el papel. Entonces, lo que sucede típicamente es que el sujeto crea una suposición en su mente de que debe conectar los puntos sin dejar que su bolígrafo o lápiz se salga del cuadrado de puntos. Los procedimientos estandarizados como este a menudo pueden traer restricciones mentalmente inventadas de este tipo,y los investigadores han encontrado una tasa de solución correcta del 0% en el tiempo asignado para completar la tarea. La restricción impuesta inhibe al solucionador a pensar más allá de los límites de los puntos. De este fenómeno se deriva la expresión "pensar fuera de la caja".

Este problema se puede resolver rápidamente con un amanecer de realización o percepción. Unos pocos minutos de luchar por un problema pueden traer estos conocimientos repentinos, donde el solucionador ve rápidamente la solución con claridad. Los problemas como este generalmente se resuelven a través de la percepción y pueden ser muy difíciles para el sujeto dependiendo de cómo hayan estructurado el problema en sus mentes, cómo se basan en sus experiencias pasadas y cuánto hacen malabarismos con esta información en sus memorias de trabajo.En el caso del ejemplo de los nueve puntos, el solucionador ya se ha estructurado incorrectamente en sus mentes debido a la restricción que le han impuesto a la solución. Además de esto, las personas experimentan dificultades cuando tratan de comparar el problema con su conocimiento previo, y piensan que deben mantener sus líneas dentro de los puntos y no ir más allá. Hacen esto porque tratar de visualizar los puntos conectados fuera del cuadrado básico pone a prueba su memoria de trabajo.

La solución al problema se vuelve obvia a medida que se produce la percepción tras los movimientos incrementales realizados hacia la solución. Estos pequeños movimientos ocurren sin que el solucionador lo sepa. Luego, cuando la intuición se realiza plenamente, el momento "ajá" ocurre para el sujeto. Estos momentos de comprensión pueden tardar mucho en manifestarse o no tanto en otros momentos, pero la forma en que se llega a la solución después de superar estas barreras sigue siendo la misma.

Información irrelevante

La información irrelevante es información presentada dentro de un problema que no está relacionada o no es importante para el problema específico. Dentro del contexto específico del problema, la información irrelevante no serviría para ayudar a resolver ese problema en particular. A menudo , la información irrelevante es perjudicial para el proceso de resolución de problemas. Es una barrera común que muchas personas tienen problemas para atravesar, especialmente si no son conscientes de ello. La información irrelevante hace que resolver problemas relativamente simples sea mucho más difícil.

Por ejemplo: "El quince por ciento de las personas en Topeka tienen números de teléfono no listados. Seleccionas 200 nombres al azar de la guía telefónica de Topeka. ¿Cuántas de estas personas tienen números de teléfono no listados?"

Las personas que no figuran en la guía telefónica no estarán entre los 200 nombres que seleccionó. Las personas que estaban analizando esta tarea naturalmente querrían usar el 15 % que se les dio en el problema. Ven que hay información presente e inmediatamente piensan que necesita ser utilizada. Esto, por supuesto, no es cierto. Este tipo de preguntas a menudo se utilizan para evaluar a los estudiantes que realizan pruebas de aptitud o evaluaciones cognitivas. No están destinados a ser difíciles, pero están destinados a requerir un pensamiento que no es necesariamente común. La información irrelevante se representa comúnmente en problemas matemáticos, problemas de palabras específicamente, donde la información numérica se coloca con el propósito de desafiar al individuo.

Una de las razones por las que la información irrelevante es tan efectiva para mantener a una persona fuera del tema y alejada de la información relevante es la forma en que se representa. La forma en que se representa la información puede marcar una gran diferencia en la dificultad de superar el problema. Ya sea que un problema se represente de forma visual, verbal, espacial o matemática, la información irrelevante puede tener un efecto profundo en el tiempo que se tarda en resolver un problema; o si es posible. El problema del monje budista es un ejemplo clásico de información irrelevante y cómo se puede representar de diferentes maneras:Un monje budista comienza un día al amanecer a caminar por una montaña, llega a la cima al atardecer, medita en la cima durante varios días hasta que un amanecer comienza a caminar de regreso al pie de la montaña, al que llega al atardecer. Sin hacer suposiciones sobre su partida o parada o sobre su paso durante los viajes, demuestre que hay un lugar en el camino que ocupa a la misma hora del día en los dos viajes separados.

Este problema es casi imposible de resolver debido a cómo se representa la información. Debido a que está escrito de una manera que representa la información verbalmente, nos hace intentar crear una imagen mental del párrafo. Esto suele ser muy difícil de hacer, especialmente con toda la información irrelevante involucrada en la pregunta. Este ejemplo se hace mucho más fácil de entender cuando el párrafo se representa visualmente. Ahora bien, si se planteó el mismo problema, pero también fue acompañado por un gráfico correspondiente, sería mucho más fácil responder a esta pregunta; información irrelevanteya no sirve como un bloqueo de carretera. Al representar el problema visualmente, no hay palabras difíciles de entender ni escenarios que imaginar. La representación visual de este problema ha eliminado la dificultad de resolverlo.

Estos tipos de representaciones se utilizan a menudo para facilitar los problemas difíciles. Se pueden usar en las pruebas como una estrategia para eliminar la información irrelevante, que es una de las formas más comunes de barreras cuando se discuten problemas de resolución de problemas. Identificar la información crucial presentada en un problema y luego ser capaz de identificar correctamente su utilidad es esencial. Ser consciente de la información irrelevante es el primer paso para superar esta barrera común.

Otras barreras para las personas

Los seres humanos individuales que se dedican a la resolución de problemas tienden a pasar por alto los cambios sustractivos, incluidos aquellos que son elementos críticos de las soluciones eficientes. Se muestra que esta tendencia a resolver primero, solo o en su mayoría creando o agregando elementos, en lugar de restar elementos o procesos, se intensifica con cargas cognitivas más altas, como la sobrecarga de información.

Soñar: resolución de problemas sin conciencia de vigilia

La resolución de problemas también puede ocurrir sin estar despierto. Hay muchos informes de científicos e ingenieros que resolvieron problemas en sus sueños. Elias Howe, inventor de la máquina de coser, descubrió la estructura de la bobina a partir de un sueño.

El químico August Kekulé estaba considerando cómo el benceno disponía sus seis átomos de carbono e hidrógeno. Pensando en el problema, se quedó dormido y soñó con átomos danzantes que caían en forma de serpiente, lo que lo llevó a descubrir el anillo de benceno. Como escribió Kekulé en su diario,

Una de las serpientes agarró su propia cola y la forma giró burlonamente ante mis ojos. Como por un relámpago me desperté; y esta vez también pasé el resto de la noche trabajando en las consecuencias de la hipótesis.

También hay estudios empíricos de cómo las personas pueden pensar conscientemente en un problema antes de irse a dormir y luego resolver el problema con la imagen de un sueño. El investigador de sueños William C. Dement le dijo a su clase de pregrado de 500 estudiantes que quería que pensaran en una serie infinita, cuyos primeros elementos fueran OTTFF, para ver si podían deducir el principio detrás de esto y decir cuáles serían los siguientes elementos de la serie. sería. Les pidió que pensaran en este problema todas las noches durante 15 minutos antes de irse a dormir y que escribieran cualquier sueño que tuvieran. Se les indicó que pensaran en el problema nuevamente durante 15 minutos cuando se despertaran por la mañana.

La secuencia OTTFF son las primeras letras de los números: uno, dos, tres, cuatro, cinco. Los siguientes cinco elementos de la serie son SSENT (seis, siete, ocho, nueve, diez). Algunos de los estudiantes resolvieron el rompecabezas reflexionando sobre sus sueños. Un ejemplo fue un estudiante que reportó el siguiente sueño:

Estaba de pie en una galería de arte, mirando las pinturas en la pared. Mientras caminaba por el pasillo, comencé a contar las pinturas: uno, dos, tres, cuatro, cinco. Cuando llegué al sexto y séptimo, las pinturas habían sido arrancadas de sus marcos. Miré los marcos vacíos con la peculiar sensación de que algún misterio estaba a punto de resolverse. ¡De repente me di cuenta de que los espacios sexto y séptimo eran la solución al problema!

Con más de 500 estudiantes de pregrado, se consideró que 87 sueños estaban relacionados con los problemas que se les asignaron a los estudiantes (53 directamente relacionados y 34 indirectamente relacionados). Sin embargo, de las personas que tuvieron sueños que aparentemente resolvieron el problema, solo siete pudieron conocer conscientemente la solución. El resto (46 de 53) pensaban que no conocían la solución.

Mark Blechner realizó este experimento y obtuvo resultados similares a los de Dement. Descubrió que mientras intentaban resolver el problema, las personas tenían sueños en los que la solución parecía ser obvia a partir del sueño, pero era raro que los soñadores se dieran cuenta de cómo sus sueños habían resuelto el rompecabezas. Las persuasiones o las indirectas no lograron que se dieran cuenta, aunque una vez que escucharon la solución, reconocieron cómo su sueño la había resuelto. Por ejemplo, una persona en ese experimento OTTFF soñó:

Hay un reloj grande. Puedes ver el movimiento. La manecilla grande del reloj estaba en el número seis. Podías verlo subir, número por número, seis, siete, ocho, nueve, diez, once, doce. El sueño se centró en las piezas pequeñas de la maquinaria. Podías ver los engranajes adentro.

En el sueño, la persona contaba los siguientes elementos de la serie: seis, siete, ocho, nueve, diez, once, doce, pero no se daba cuenta de que esa era la solución del problema. Su cerebro mental dormido resolvió el problema, pero su cerebro mental despierto no sabía cómo.

Albert Einstein creía que gran parte de la resolución de problemas ocurre inconscientemente, y que la persona debe descubrir y formular conscientemente lo que la mente y el cerebro ya han resuelto. Creía que este era su proceso al formular la teoría de la relatividad: "El creador del problema posee la solución". Einstein dijo que resolvía problemas sin palabras, principalmente en imágenes. "Las palabras o el lenguaje, tal como están escritos o hablados, no parecen jugar ningún papel en mi mecanismo de pensamiento. Las entidades psíquicas que parecen servir como elementos en el pensamiento son ciertos signos e imágenes más o menos claras que pueden ser 'voluntariamente' reproducidos y combinados".

Ciencias cognitivas: dos escuelas

En las ciencias cognitivas, la comprensión por parte de los investigadores de que los procesos de resolución de problemas difieren según los dominios del conocimiento y los niveles de experiencia (p. ej., Sternberg, 1995) y que, en consecuencia, los hallazgos obtenidos en el laboratorio no pueden generalizarse necesariamente a situaciones de resolución de problemas fuera del laboratorio, ha condujo a un énfasis en la resolución de problemas del mundo real desde la década de 1990. Sin embargo, este énfasis se ha expresado de manera bastante diferente en América del Norte y Europa. Mientras que la investigación norteamericana se ha concentrado típicamente en estudiar la resolución de problemas en dominios de conocimiento natural separados, gran parte de la investigación europea se ha centrado en problemas nuevos y complejos, y se ha realizado con escenarios computarizados (ver Funke, 1991, para una descripción general).

Europa

En Europa han surgido dos enfoques principales, uno iniciado por Donald Broadbent (1977; ver Berry & Broadbent, 1995) en el Reino Unido y el otro por Dietrich Dörner (1975, 1985; ver Dörner & Wearing, 1995) en Alemania. Los dos enfoques comparten un énfasis en tareas de laboratorio computarizadas relativamente complejas, semánticamente ricas, construidas para parecerse a problemas de la vida real. Sin embargo, los enfoques difieren algo en sus metas teóricas y metodología. La tradición iniciada por Broadbent enfatiza la distinción entre los procesos cognitivos de resolución de problemas que operan bajo la conciencia versus fuera de la conciencia, y generalmente emplea sistemas computarizados matemáticamente bien definidos. La tradición iniciada por Dörner, por otro lado, tiene interés en la interacción de lo cognitivo, motivacional, y componentes sociales de la resolución de problemas, y utiliza escenarios computarizados muy complejos que contienen hasta 2000 variables altamente interconectadas (p. ej., proyecto LOHHAUSEN de 1983 de Dörner, Kreuzig, Reither & Stäudel; Ringelband, Misiak & Kluwe, 1990). Buchner (1995) describe las dos tradiciones en detalle.

América del norte

En América del Norte, iniciados por el trabajo de Herbert A. Simon sobre "aprender haciendo" en dominios semánticamente ricos, los investigadores comenzaron a investigar la resolución de problemas por separado en diferentes dominios del conocimiento natural, como la física, la escritura o el ajedrez, renunciando así a su intenta extraer una teoría global de la resolución de problemas (p. ej., Sternberg y Frensch, 1991). En cambio, estos investigadores se han centrado con frecuencia en el desarrollo de la resolución de problemas dentro de un determinado dominio, es decir, en el desarrollo de la experiencia; Chase y Simón, 1973; Chi, Feltovich y Glaser, 1981).

Las áreas que han atraído una atención bastante intensa en América del Norte incluyen:

• Lectura (Stanovich & Cunningham, 1991)
• Escritura (Bryson, Bereiter, Scardamalia & Joram, 1991)
• Cálculo (Sokol & McCloskey, 1991)
• Toma de decisiones políticas (Voss, Wolfe, Lawrence & Engle, 1991)
• Resolución de problemas gerenciales ()
• razonamiento de los abogados
• Resolución de problemas mecánicos (Hegarty, 1991)
• Resolución de problemas en electrónica (Lesgold & Lajoie, 1991)
• Habilidades informáticas (Kay, 1991)
• Juegos (Frensch & Sternberg, 1991)
• Resolución de problemas personales (Heppner & Krauskopf, 1987)
• Resolución de problemas matemáticos (Pólya, 1945; Schoenfeld, 1985)
• resolución de problemas sociales
• Resolución de problemas para innovaciones e inventos: TRIZ

Características de los problemas complejos

La resolución de problemas complejos (CPS) se distingue de la resolución de problemas simples (SPS). Cuando se trata de SPS, hay un obstáculo singular y simple en el camino. Pero CPS comprende uno o más obstáculos a la vez. En un ejemplo de la vida real, un cirujano en el trabajo tiene problemas mucho más complejos que una persona que decide qué zapatos usar. Tal como fue aclarado por Dietrich Dörner, y luego ampliado por Joachim Funke, los problemas complejos tienen algunas características típicas como las siguientes:

• Complejidad (gran número de elementos, interrelaciones y decisiones)
• enumerabilidad
• heterogeneidad
• conectividad (relación de jerarquía, relación de comunicación, relación de asignación)
• Dinámica (consideraciones de tiempo)
  • restricciones temporales
  • sensibilidad temporal
  • efectos de fase
  • imprevisibilidad dinámica
• Intransparencia (falta de claridad de la situación)
  • opacidad de comienzo
  • opacidad de continuación
• Polytely (múltiples objetivos)
  • inexpresivos
  • oposición
  • transitoriedad

Resolución colectiva de problemas

La resolución de problemas se aplica en muchos niveles diferentes, desde el individual hasta el de la civilización. La resolución colectiva de problemas se refiere a la resolución de problemas realizada colectivamente.

Los problemas sociales y los problemas globales generalmente solo pueden resolverse colectivamente.

Se ha observado que la complejidad de los problemas contemporáneos ha excedido la capacidad cognitiva de cualquier individuo y requiere una experiencia diferente pero complementaria y una habilidad colectiva para resolver problemas.

La inteligencia colectiva es inteligencia compartida o grupal que surge de la colaboración, los esfuerzos colectivos y la competencia de muchos individuos.

La resolución colaborativa de problemas se trata de personas que trabajan juntas cara a cara o en espacios de trabajo en línea con un enfoque en la resolución de problemas del mundo real. Estos grupos están formados por miembros que comparten una preocupación común, una pasión similar y/o un compromiso con su trabajo. Los miembros están dispuestos a hacer preguntas, preguntarse y tratar de comprender los problemas comunes. Comparten conocimientos, experiencias, herramientas y métodos.Estos grupos pueden ser asignados por los instructores o pueden ser regulados por los estudiantes en función de las necesidades individuales de los estudiantes. Los grupos, o los miembros del grupo, pueden ser fluidos según la necesidad, o pueden aparecer solo temporalmente para terminar una tarea asignada. También pueden ser de naturaleza más permanente dependiendo de las necesidades de los alumnos. Todos los miembros del grupo deben participar en el proceso de toma de decisiones y desempeñar un papel en el proceso de aprendizaje. Los miembros del grupo son responsables del pensamiento, la enseñanza y el seguimiento de todos los miembros del grupo. El trabajo en grupo debe estar coordinado entre sus miembros para que cada miembro haga una contribución igual a todo el trabajo. Los miembros del grupo deben identificar y desarrollar sus fortalezas individuales para que todos puedan hacer una contribución significativa a la tarea.Los grupos colaborativos requieren esfuerzos intelectuales conjuntos entre los miembros e involucran interacciones sociales para resolver problemas juntos. El conocimiento compartido durante estas interacciones se adquiere durante la comunicación, negociación y producción de materiales. Los miembros buscan activamente información de otros haciendo preguntas. La capacidad de utilizar preguntas para adquirir nueva información aumenta la comprensión y la capacidad para resolver problemas. El trabajo en grupo colaborativo tiene la capacidad de promover habilidades de pensamiento crítico, habilidades para resolver problemas, habilidades sociales y autoestima. Mediante el uso de la colaboración y la comunicación, los miembros a menudo aprenden unos de otros y construyen un conocimiento significativo que a menudo conduce a mejores resultados de aprendizaje que el trabajo individual.

En un informe de investigación de 1962, Douglas Engelbart vinculó la inteligencia colectiva con la eficacia organizativa y predijo que "aumentar el intelecto humano" de manera proactiva produciría un efecto multiplicador en la resolución de problemas grupales: "Tres personas que trabajan juntas en este modo aumentado [parecerían] ser tres veces más eficaz para resolver un problema complejo que una persona aumentada que trabaja sola".

Henry Jenkins, un teórico clave de los nuevos medios y la convergencia de los medios, se basa en la teoría de que la inteligencia colectiva se puede atribuir a la convergencia de los medios y la cultura participativa. Critica la educación contemporánea por no incorporar las tendencias en línea de resolución colectiva de problemas en el aula, afirmando que "mientras que una comunidad de inteligencia colectiva fomenta la propiedad del trabajo como grupo, las escuelas califican a los individuos". Jenkins argumenta que la interacción dentro de una comunidad de conocimiento desarrolla habilidades vitales para los jóvenes, y el trabajo en equipo a través de comunidades de inteligencia colectiva contribuye al desarrollo de tales habilidades.

El impacto colectivo es el compromiso de un grupo de actores de diferentes sectores con una agenda común para resolver un problema social específico, utilizando una forma estructurada de colaboración.

Después de la Segunda Guerra Mundial se crearon la ONU, la organización de Bretton Woods y la OMC; la resolución colectiva de problemas a nivel internacional cristalizó en torno a estos tres tipos de organizaciones desde la década de 1980 en adelante. Dado que estas instituciones globales siguen siendo estatales o centradas en el estado, no sorprende que continúen con enfoques estatales o centrados en el estado para la resolución colectiva de problemas en lugar de enfoques alternativos.

El crowdsourcing es un proceso de acumulación de ideas, pensamientos o información de muchos participantes independientes, con el objetivo de encontrar la mejor solución para un desafío determinado. Las tecnologías de la información modernas permiten involucrar a un número masivo de sujetos, así como sistemas de gestión de estas sugerencias que brindan buenos resultados. Con Internet se creó una nueva capacidad para la resolución de problemas colectivos, incluso a escala planetaria.