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Theorien des Problemlösens

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Theorien des Problemlösens. Behaviormus: Problem= dominante Reaktion auf Reiz führt nicht zu erwünschten Erfolg Problemlösen= Umschichtung von Reaktionshierarchien. Gestaltpsychologie: Problem=defekte Gestalt Problemlösen=Umstrukturierung; Einsicht (Aha-Effekt). - PowerPoint PPT Presentation

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  • Theorien des ProblemlsensBehaviormus: Problem= dominante Reaktion auf Reiz fhrt nicht zu erwnschten ErfolgProblemlsen= Umschichtung von ReaktionshierarchienGestaltpsychologie:Problem=defekte GestaltProblemlsen=Umstrukturierung; Einsicht (Aha-Effekt)Informationsverarbeitungsansatz:Problem= 1. unerwnschter Ausgangszustand 2. erwnschter Zielzustand 3. Barriere, die die Transformation von A nach Z verhindertProblemlsen= Suche im Problemraum (Newell & Simon)

  • Resultatsorientierter Ansatz:Interesse am Ergebnis (Lsungszeit, Lsungsgte)Paradigmen: 9-Punkte; Bergsteiger; Kerzenproblem,...

    Prozessorientierter Ansatz:Interesse am Lsungsprozess (Lsungsschritte, Strategien)Paradigmen: Turm von Hanoi, Kannibalen und Missionare, Kryptarithmetische Probleme, komplexe Probleme,....

  • Problemlseprozess I Modell TOTE-Einheiten (Miller, Galanter & Pribram,1960) - Konzept der Rckkoppelung

    Klassische Schritte nach Polya (1945)

    Problemstellung sowie relevante Informationen und Bedingungen fr eine angemessene Lsung sind zu erkennen

    Lsungswege sind zu suchen

    Ein bestimmter Lsungsweg ist auszuwhlen und anzuwenden

    Lsung ist zu reflektieren und zu berprfen

    Ergebnis ist mitzuteilen

  • Problemlseprozess IIZentrale Bestandteile im Problemlseprozess Zielantizipation Problemreprsentation Planung berwachung/Kontrolle Reflektion- Lsung wird konstruiert- Problemlsen erfolgt kontrolliert; vollzieht sich nicht schrittweise (Hin und Herspringen); an vielen Stellen wird gleichzeitig etwas gendert

  • Lsen von Interpolationsproblemen IOrganisation mentaler Prozesse (Drner, 1976)

  • Lsen von InterpolationsproblemenIISchritte im Problemlseprozess

    1. Situations- und Zielanalyse

    Entscheidung ber Startpunkt; Analyse der Problemsituation unter Einbezug des Ziels

    Unterschiede zwischen Ausgangs- und Zielzustand ermitteln

    2. Operatorauswahl

    Mit dem Einsatz eines Operators knnen Nebenwirkungen verbunden sein

    Voraussetzungen fr den Einsatz eines anderen Operators knnen zerstrt werden

    3. Operatoranwendung und Erfolgsanalyse

    1.Prfung der Anwendbarkeit des Operators

    2.Ausfhrung der einzelnen Teiloperationen

    Eigenschaften von Operatoren:

    Wirkungsbreite (Nebenwirkungen in Betracht ziehen)

    Reversibilitt (Mglichkeit der Rcknahme einer Operatoranwendung?)

    Wirkungssicherheit (Effektkontrolle - beabsichtigte Wirkung berprfen)

    Anwendungsvoraussetzungen (Beachtung des Zeitpunktes der Anwendung)

  • 4. Umorientierung bei Misserfolg

    Zwischenzielbildung

    Erneute Operatorsuche

    Absichtswechsel (Auswahl anderer Operatoren)

    Zielwechsel

    Startpunktwechsel (und Richtungswechsel)

    Wechsel des Heurismus

    Festlegung der Suchrichtung

    Vorwrts- oder Rckwrtssuche

  • Heuristiken /Suchprozeduren I HeurismusVerfahren zur Lsungsfindung, d. h. eine bestimmte Abfolge elementarer geistiger Operationen, durch die ein Problem gelst werden kann, aber nicht unbedingt gelst werden muss (Drner, 1976)- Daumenregel (zeitsparend, keine Lsungsgarantie) Algorithmussystematisches berprfen aller Alternativen (zeitaufwndig, fhrt aber sicher zur Lsung)

  • Heuristiken /Suchprozeduren II

    Generate and test: Lsungsvorschlge werden Schritt fr Schritt generiert und berprft

    Backward chaining (Rckwrtsverkettung): ist der Zielzustand gut beschrieben, kann auch vom Zielzustand rckwrts gearbeitet werden

    Operator subgoaling (Zwischenzielbildung): erzeugt ein Operator eine sinnvolle Transformation, kann aber derzeit noch nicht angewendet werden, besteht ein Zwischenziel darin die Anwendungsvoraussetzungen fr diesen Operator zu schaffen

    Subgoal decomposition (Teilzielzerlegung): das Gesamtziel wird in additive Teilziele zerlegt

  • Difference reduction (Differenzreduktion): Suche nach dem Operator, der die Differenz zwischen dem gegebenem und dem Zielzustand maximal reduziert

    Means-end analysis (Mittel-Ziel-Analyse) Kombination von Vorwrtsverkettung und Zwischenzielbildung

    Match (Passung): existiert ein Lsungsschema, wird es Teil fr Teil an die bestehende Struktur herangetragen und passend gemacht

  • Was macht ein Problem schwer?Determinanten der Problemschwierigkeit (Hussy, 1984)

  • PersonmerkmaleWissen

    - deklaratives Wissen (Wissen was)(Faktenwissen)- prozedurales Wissen (Wissen wie)(Operationswissen)- Metawissen (Wissen ber das eigene Wissen)oder- epistemische Struktur (allgemeines und bereichsspezifisches Wissen)- heuristische Struktur (Heurismen)

  • Umfang und Organisation von Wissen- Bereichsspezifitt: das Problem ist in einen best. Wissensbereich eingebettet- semantische Einkleidung aktiviert Vorwissen (kann frderlich oder hinderlich sein)-abhngig von:a)Wirkung der semantischen Beziehung auf den Operatoreinsatz, die Zwischenzielbildung und Zielabstandsbewertungb) der Erklrung der Problemstruktur durch die InstruktionBsp.: Kannibalen und Missionare-Vorstellung: Missionare sind schwach, drfen nicht getrennt werden- fhrt zu Irrwegen bzw. Verkennen von Lsungswegen

    Wissensverfgbarkeit- bestimmte Informationen stehen nur in einem funktionalen Zusammenhang zur Verfgung- Bsp. Kerzenproblem (verstrkte und verminderte funktionale Gebundenheit)

  • ProblemmerkmaleProblemumfang (Zahl der Lsungsalternativen)- mit steigendem Informationsgehalt wchst die Verarbeitungskapazitt- Bsp.: Anagramme (mehr Buchstaben)a) Algorithmus: lngere Bearbeitungszeit b) Hypothesentesten: synthetisches Vorgehen (vielleicht fngt das Wort mit R an)- Befunde zum Zusammenhang zw. Problemschwierigkeit und Alternativenzahl sind uneindeutig (individuelles Vorgehen)

  • Problemkomplexitt-Variablenzahl-Vernetzung- TransparenzBsp.: ZAP Zielannherungsproblem (Hussy,1984)Aufgabe: Raumschiff in best. Hhe ber Mondoberflche landen- Variation der 3 Komponenten- Variablenzahl (3 vs 5): Hhe, Geschwindigkeit, Bremsstufe,...- Vernetztheit (linear vs. nicht linear)- Transparenz (weniger vs. mehr Informationen)Ergebnis: bei hherer Problemschwierigkeit sinkt die Leistung

  • Komplexes Problemlsen EntstehungsgeschichteDie Forschungsrichtung Komplexes Problemlsen entstand etwa Mitte der 1970er Jahre aus der Kritik an der klassischen Problemlseforschung.Kritikpunkte- Einfachheit der Problemstellungen- mangelnde RealittsnheNeuerung- computersimulierte Problemlseszenarien (Mikrowelten)- Wissensaufbau, -organisation und- anwendung

  • Konstrukt der operativen Intelligenz (Drner 1989)

    - entstand aus Kritik an der Intelligenzforschung- mangelnde Beachtung von Prozessen die zu intellektuellen Resultaten fhren - prozessorientiert:- Informationsgewinnung und -integration - Zielausarbeitung - Manahmenplanung und -entscheidung- Selbstmanagement- prozessorientiert

  • Modell fr komplexes Problemlsen

  • Kennzeichen komplexer ProblemeKompexitt (Anzahl der Variablen)Vernetztheit (Anzahl und Dichte der Verknpfung zwischen den Variablen)Polytelie (mehrere Ziele)Intransparenz (Variablen und Ziel sind unbekannt)Dynamik/Eigendynamik (Eingriffe setzen Prozesse in Gang; Situation wartet nicht sondern verndert sich von selbst)

  • Anforderungen an den Problemlser

    Umgang mit Zielen-Zielsetzung, Zielelaboration-ZielverfolgungFhigkeit zur Situationsanalyse-Erfassen von Zusammenhngen-Identifikation der Systemstruktur-Informationssammlung-Informationsintegration und Modellbildung-HypothesenbildungRichtige HandlungswahlAbsichtsauswahl und SchwerpunktbildungPrognose und Extrapolation Planen und EntscheidenManahmen treffenHandlungskontrolle und Strategiemodifikation

  • Idealisiertes Prozessmodell (Drner, 1989)

    ZielausarbeitungModellbildung und InformationssammlungPrognose und ExtrapolationPlanung von AktionenEntscheidung und Durchfhrung von AktionenEffektkontrolle und Revision der Handlungsstrategien

  • 1. Zielausarbeitung:Entwicklung einer Zielvorstellung; Zielkonflikte mglich

    2. Modellbildung und Informationssammlung-Informationssuche und -ergnzung, um ein Modell der Situation zu bilden- Eingriffe und Manahmen spezifizieren

    3. Prognose und Extrapolation-Abschtzungen ber zeitliche Entwicklungsverlufe- Bercksichtigung der Dynamik

    4. Planung von Aktionen-Wahl des richtigen Auflsungsniveaus (systematische oder taktische Planung)

    5. Entscheidung und Durchfhrung-handelndes Ausfhren der geplanten Aktionen

    6. Kontrolle und Revision- Sind die angestrebten Effekte eingetreten?

  • Beispiel fr komplexes Problemlsen: Lohhausen Lohhausen ist der Name einer simulierten Kleinstadt Aufgabe: Die Probanden sollen als Brgermeister ber 10 fiktive Jahre hinweg (aufgeteilt in zwei achtstndige Sitzungen oder acht wchentlich aufeinander folgende Sitzungen) fr das Wohlergehen der Stadt in der nheren und fernen Zukunft sorgen. Problemlsegtemae: Kapital, Zufriedenheit der Brger, Anzahl Arbeitslose etc. Komplexitt: 2000 VariablenBeschreibung der Stadt: -3500 Einwohner, Uhrenfabrik, Stadtverwaltung, Arztpraxen, Banken, Schulen...- Eingriffsmglichkeiten: Steuerstze verndern, Arbeitspltze schaffen, Wohnungsbau betreiben, fr Freizeiteinrichtungen sorgen..

  • Grobstruktur des Lohhausen-Systems mit 44 der 2000 Variablen