Theorien des Problemlösens

Behaviormus: Problem= dominante Reaktion auf Reiz führt nicht zu erwünschten

ErfolgProblemlösen= Umschichtung von Reaktionshierarchien

Gestaltpsychologie:Problem=defekte GestaltProblemlösen=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 relevanteInformationen und Bedingungen für eineangemessene Lösung sind zu erkennen

o Lösungswege sind zu sucheno Ein bestimmter Lösungsweg ist

auszuwählen und anzuwendeno Lösung ist zu reflektieren und zu überprüfeno 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

1. Situations- und ZielanalyseEntscheidung über Startpunkt; Analyse der Problemsituation unter Einbezug des ZielsUnterschiede zwischen Ausgangs- und Zielzustand ermitteln

2. OperatorauswahlMit dem Einsatz eines Operators können Nebenwirkungen verbunden seinVoraussetzungen für den Einsatz eines anderen Operators können zerstört werden

3. Operatoranwendung und Erfolgsanalyse1.Prüfung der Anwendbarkeit des Operators2.Ausführung der einzelnen TeiloperationenEigenschaften von Operatoren:

- Wirkungsbreite (Nebenwirkungen in Betracht ziehen)- Reversibilität (Möglichkeit der Rücknahme einer Operatoranwendung?)- Wirkungssicherheit (Effektkontrolle - beabsichtigte Wirkung überprüfen)- Anwendungsvoraussetzungen (Beachtung des Zeitpunktes der Anwendung)

Schritte im Problemlöseprozess

4. Umorientierung bei Misserfolg- Zwischenzielbildung- Erneute Operatorsuche- Absichtswechsel (Auswahl anderer Operatoren)- Zielwechsel- Startpunktwechsel (und Richtungswechsel)- Wechsel des Heurismus

Festlegung der SuchrichtungVorwärts- 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 HandlungswahlAbsichtsauswahl 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