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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)
Informationsverarbeitungsansatz:
Problem= 1. unerwünschter Ausgangszustand
2. erwünschter Zielzustand
3. Barriere, die die Transformation von A nach Z verhindert
Problemlösen= Suche im Problemraum (Newell & Simon)
Resultatsorientierter Ansatz:
Interesse am Ergebnis (Lösungszeit, Lösungsgüte)
Paradigmen: 9-Punkte; Bergsteiger; Kerzenproblem,...
Prozessorientierter Ansatz:
Interesse am Lösungsprozess (Lösungsschritte, Strategien)
Paradigmen: Turm von Hanoi, Kannibalen und Missionare,
Kryptarithmetische Probleme, komplexe
Probleme,....
Problemlöseprozess I
 Klassische Schritte nach Polya (1945)
o Problemstellung sowie relevante
Informationen und Bedingungen für eine
angemessene Lösung sind zu erkennen
o Lösungswege sind zu suchen
o Ein bestimmter Lösungsweg ist
auszuwählen und anzuwenden
o Lösung ist zu reflektieren und zu überprüfen
o Ergebnis ist mitzuteilen
• Modell TOTE-Einheiten (Miller, Galanter & Pribram,1960)
- Konzept der Rückkoppelung
Problemlöseprozess II
Zentrale Bestandteile im Problemlöseprozess
• Zielantizipation
• Problemrepräsentation
• Planung
• Überwachung/Kontrolle
• Reflektion
- Lösung wird konstruiert
- Problemlösen erfolgt kontrolliert; vollzieht sich nicht schrittweise (Hin
und Herspringen); an vielen Stellen wird gleichzeitig etwas geändert
Lösen von Interpolationsproblemen I
Organisation mentaler Prozesse (Dörner, 1976)
Lösen von InterpolationsproblemenII
Schritte im Problemlöseprozess
1. Situations- und Zielanalyse
Entscheidung über Startpunkt; Analyse der Problemsituation unter Einbezug des Ziels
Unterschiede zwischen Ausgangs- und Zielzustand ermitteln
2. Operatorauswahl
Mit dem Einsatz eines Operators können Nebenwirkungen verbunden sein
Voraussetzungen für den Einsatz eines anderen Operators können zerstört werden
3. Operatoranwendung und Erfolgsanalyse
1.Prüfung der Anwendbarkeit des Operators
2.Ausführung der einzelnen Teiloperationen
Eigenschaften von Operatoren:
- Wirkungsbreite (Nebenwirkungen in Betracht ziehen)
- Reversibilität (Möglichkeit der Rücknahme einer Operatoranwendung?)
- Wirkungssicherheit (Effektkontrolle - beabsichtigte Wirkung überprüfen)
- 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
Vorwärts- oder Rückwärtssuche
Heuristiken /Suchprozeduren I
• Heurismus
Verfahren zur Lösungsfindung, d. h. eine bestimmte
Abfolge elementarer geistiger Operationen, durch die ein
Problem gelöst werden kann, aber nicht unbedingt gelöst
werden muss (Dörner, 1976)
- „Daumenregel“ (zeitsparend, keine Lösungsgarantie)
• Algorithmus
systematisches Überprüfen aller Alternativen
(zeitaufwändig, führt aber sicher zur Lösung)
Heuristiken /Suchprozeduren II
Generate and test: Lösungsvorschläge werden Schritt für Schritt
generiert und überprüft
Backward chaining (Rückwärtsverkettung): ist der Zielzustand gut
beschrieben, kann auch vom Zielzustand rückwärts gearbeitet
werden
Operator subgoaling (Zwischenzielbildung): erzeugt ein Operator
eine sinnvolle Transformation, kann aber derzeit noch nicht
angewendet werden, besteht ein Zwischenziel darin die
Anwendungsvoraussetzungen für 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
Vorwärtsverkettung und Zwischenzielbildung
Match (Passung): existiert ein Lösungsschema, wird es Teil für
Teil an die bestehende Struktur herangetragen und passend
gemacht
Was macht ein Problem schwer?
Determinanten der Problemschwierigkeit (Hussy, 1984)
Personmerkmale
Wissen
- deklaratives Wissen (Wissen was)
(Faktenwissen)
- prozedurales Wissen (Wissen wie)
(Operationswissen)
- Metawissen (Wissen über das eigene Wissen)
oder
- epistemische Struktur (allgemeines und bereichsspezifisches Wissen)
- heuristische Struktur (Heurismen)
•Umfang und Organisation von Wissen
- Bereichsspezifität: das Problem ist in einen best. Wissensbereich eingebettet
- semantische Einkleidung aktiviert Vorwissen (kann förderlich oder hinderlich sein)
-abhängig von:
a)Wirkung der semantischen Beziehung auf den Operatoreinsatz,
die Zwischenzielbildung und Zielabstandsbewertung
b) der Erklärung der Problemstruktur durch die Instruktion
Bsp.: Kannibalen und Missionare
-Vorstellung: Missionare sind schwach, dürfen nicht getrennt werden
- führt zu Irrwegen bzw. Verkennen von Lösungswegen
•Wissensverfügbarkeit
- bestimmte Informationen stehen nur in einem funktionalen Zusammenhang
zur Verfügung
- Bsp. Kerzenproblem (verstärkte und verminderte funktionale Gebundenheit)
Problemmerkmale
•Problemumfang (Zahl der Lösungsalternativen)
- mit steigendem Informationsgehalt wächst die Verarbeitungskapazität
- Bsp.: Anagramme (mehr Buchstaben)
a) Algorithmus: längere Bearbeitungszeit
b) Hypothesentesten: synthetisches Vorgehen (vielleicht fängt das
Wort mit R an)
- Befunde zum Zusammenhang zw. Problemschwierigkeit und
Alternativenzahl sind uneindeutig (individuelles Vorgehen)
•Problemkomplexität
-Variablenzahl
-Vernetzung
- Transparenz
Bsp.: ZAP Zielannäherungsproblem (Hussy,1984)
Aufgabe: Raumschiff in best. Höhe über Mondoberfläche landen
- Variation der 3 Komponenten
- Variablenzahl (3 vs 5): Höhe, Geschwindigkeit, Bremsstufe,...
- Vernetztheit (linear vs. nicht linear)
- Transparenz (weniger vs. mehr Informationen)
Ergebnis: bei höherer Problemschwierigkeit sinkt die Leistung
Komplexes Problemlösen
Entstehungsgeschichte
Die Forschungsrichtung „Komplexes Problemlösen“ entstand
etwa Mitte der 1970er Jahre aus der Kritik an der klassischen
Problemlöseforschung.
Kritikpunkte
- Einfachheit der Problemstellungen
- mangelnde Realitätsnähe
Neuerung
- computersimulierte Problemlöseszenarien (Mikrowelten)
- Wissensaufbau, -organisation und- anwendung
Konstrukt der operativen Intelligenz (Dörner 1989)
- entstand aus Kritik an der Intelligenzforschung
- mangelnde Beachtung von Prozessen die zu intellektuellen
Resultaten führen
- prozessorientiert:
- Informationsgewinnung und -integration
- Zielausarbeitung
- Maßnahmenplanung und -entscheidung
- Selbstmanagement
- prozessorientiert
Modell für komplexes Problemlösen
Kennzeichen komplexer Probleme
•Kompexität (Anzahl der Variablen)
•Vernetztheit (Anzahl und Dichte der Verknüpfung zwischen
den Variablen)
•Polytelie (mehrere Ziele)
•Intransparenz (Variablen und Ziel sind unbekannt)
•Dynamik/Eigendynamik (Eingriffe setzen Prozesse in
Gang; Situation wartet nicht sondern verändert sich von
selbst)
Anforderungen an den Problemlöser
•Umgang mit Zielen
-Zielsetzung, Zielelaboration
-Zielverfolgung
•Fähigkeit zur Situationsanalyse
-Erfassen von Zusammenhängen
-Identifikation der Systemstruktur
-Informationssammlung
-Informationsintegration und Modellbildung
-Hypothesenbildung
•Richtige Handlungswahl
Absichtsauswahl und Schwerpunktbildung
Prognose und Extrapolation
Planen und Entscheiden
Maßnahmen treffen
Handlungskontrolle und Strategiemodifikation
Idealisiertes Prozessmodell (Dörner, 1989)
Zielausarbeitung
Modellbildung und Informationssammlung
Prognose und Extrapolation
Planung von Aktionen
Entscheidung und Durchführung von Aktionen
Effektkontrolle und Revision der
Handlungsstrategien
1. Zielausarbeitung:
Entwicklung einer Zielvorstellung; Zielkonflikte möglich
2. Modellbildung und Informationssammlung
-Informationssuche und -ergänzung, um ein Modell der Situation zu bilden
- Eingriffe und Maßnahmen spezifizieren
3. Prognose und Extrapolation
-Abschätzungen über zeitliche Entwicklungsverläufe
- Berücksichtigung der Dynamik
4. Planung von Aktionen
-Wahl des richtigen Auflösungsniveaus (systematische oder taktische Planung)
5. Entscheidung und Durchführung
-handelndes Ausführen der geplanten Aktionen
6. Kontrolle und Revision
- Sind die angestrebten Effekte eingetreten?
Beispiel für komplexes Problemlösen: Lohhausen
• „Lohhausen“ ist der Name einer simulierten Kleinstadt
• Aufgabe: Die Probanden sollen als Bürgermeister über 10 fiktive
Jahre hinweg (aufgeteilt in zwei achtstündige Sitzungen oder acht
wöchentlich aufeinander folgende Sitzungen) für das Wohlergehen
der Stadt in der näheren und fernen Zukunft sorgen.
• Problemlösegütemaße: Kapital, Zufriedenheit der Bürger, Anzahl
Arbeitslose etc.
• Komplexität: 2000 Variablen
•Beschreibung der Stadt:
-3500 Einwohner, Uhrenfabrik, Stadtverwaltung, Arztpraxen,
Banken, Schulen...
- Eingriffsmöglichkeiten: Steuersätze verändern, Arbeitsplätze
schaffen, Wohnungsbau betreiben, für Freizeiteinrichtungen sorgen..
Grobstruktur des
Lohhausen-Systems
mit 44 der 2000
Variablen