Решение задач программирование циклов с заданным условием продолжения работы

Решение проблем состоит в упорядоченном использовании общих или специальных методов для поиска решений проблем. Некоторые из методов решения проблем , разработанных и используемых в философии, искусственном интеллекте, информатике, инженерии, математике, медицине и обществах в целом. Связаны с методами решения ментальных проблем. Изучаемыми в психологии и когнитивных науках.

Термин Например, это ментальный процесс в психологии и компьютеризированный процесс в информатике. Существуют два различных типа проблем: плохо определенные и хорошо определенные; для каждого из них используются различные подходы.

Четко определенные проблемы имеют конкретные конечные цели и четко ожидаемые решения. А плохо определенные-нет. Хорошо определенные проблемы позволяют лучше планировать начальное планирование. Чем плохо определенные проблемы.[1] Решение проблем иногда включает в себя работу с прагматикой. Токонтекст вносит свой вклад в смысл , а семантика-в интерпретацию проблемы. Способность понять, какова конечная цель проблемы и какие правила могут быть применены. Является ключом к ее решению. Иногда проблема требует абстрактного мышления или творческого решения.

Психология

Решение проблем в психологии относится к процессу поиска решений проблем, встречающихся в жизни.

[2] Решения этих проблем обычно зависят от конкретной ситуации или контекста. Процесс начинается с поиска проблемы и ее формирования, где проблема обнаруживается и упрощается. Следующий шаг — генерировать возможные решения и оценивать их. Наконец, выбирается решение, которое должно быть реализовано и проверено. У проблем есть конечная цель, и то, как вы ее достигнете. Зависит от проблемной ориентации (стиля и навыков решения проблем) и систематического анализа.[3] Специалисты в области психического здоровья изучают процессы решения человеческих проблем с помощью таких методов , как

интроспекция, бихевиоризм, моделирование, компьютерное моделированиеи эксперимент. Социальные психологи рассматривают проблему в аспекте взаимоотношений человека и окружающей среды. А также независимые и взаимозависимые методы решения проблем.[4] Решение проблем было определено как когнитивный процесс более высокого порядка и интеллектуальная функция, требующая модуляции и контроля более рутинных или фундаментальных навыков.[5]

Решение задач имеет две основные области: решение математических задач и решение личных задач. И то и другое рассматривается с точки зрения некоторой трудности или препятствия. С которым мы сталкиваемся.

Эмпирические исследования показывают. Что на решение повседневных проблем влияет множество различных стратегий и факторов.[7][8][9]Реабилитационные психологи, изучающие лиц с травмами лобных долей, обнаружили. Что дефицит эмоционального контроля и рассуждения может быть опосредован эффективной реабилитацией и может улучшить способность травмированных людей решать повседневные проблемы.] Решение межличностных повседневных проблем зависит от индивидуальных личностных мотивационных и контекстуальных компонентов.

Одним из таких компонентов является эмоциональная валентность проблем Исследователи сосредоточились на роли эмоций в решении проблем[11][12], демонстрируя. Что плохой эмоциональный контроль может нарушить сосредоточенность на целевой задаче и затруднить решение проблем и, вероятно. Привести к негативным результатам. Таким как усталость. Депрессия и инертность.] В концептуализации решение проблем человека состоит из двух взаимосвязанных процессов: проблемной ориентации и мотивационного/установочного/аффективного подхода к проблемным ситуациям и навыкам решения проблем.

Исследования показывают. Что стратегии людей согласуются с их целями[14] и вытекают из естественного процесса сравнения себя с другими.

Когнитивные науки

Ранние экспериментальные работы гештальтистов в Германии положили начало изучению решения проблем (например, Карл Дункер в 1935 году со своей книгой ). Позже эта экспериментальная работа продолжалась в течение 1960-х и начала 1970-х годов с исследованиями. Проведенными на относительно простых (но новых для участников) лабораторных задачах решения проблем.[16][17] Использование простых. Новых задач было обусловлено четко определенными оптимальными решениями и короткое время для решения. Что позволило исследователям проследить шаги участников в процессе решения проблем. Основное предположение исследователей состояло в том. Что простые задачи, такие как Ханойская башня, соответствуют основным свойствам задач реального миракогнитивным процессам попытки участников решить простые задачи одинаковы и для задач Возможно. Самым известным и впечатляющим примером этого направления исследований является работа Аллена Ньюэлла и Герберта А. Саймона[18]. Другие эксперты показали. Что принцип декомпозиции улучшает способность решателя задач принимать правильные решения.[19]

Информатика

[значок]
Этот раздел нуждается в расширении. Вы можете помочь, добавив к нему. (Сентябрь 2018 года)

В информатике и в той части искусственного интеллекта, которая имеет дело с алгоритмами . Решение задач включает в себя методы алгоритмов, эвристики и анализа первопричин. Количество ресурсов (например, время, память, энергия), необходимых для решения задач. Описывается теорией вычислительной сложности. В более общих терминах, решение проблем является частью более широкого процесса. Который включает в себя определение проблем , устранение дублирования, анализ. Диагностику. Ремонт и другие шаги.

Другими инструментами решения задач являются линейное и нелинейное программирование, системы массовогообслуживания и моделирование.[20]

Большая часть компьютерных наук связана с проектированием полностью автоматических систем. Которые впоследствии решат какую—то конкретную задачу,-систем. Которые принимают входные данные и за разумный промежуток времени вычисляют правильный ответ или достаточно правильное приближение.

Кроме того, люди, занимающиеся компьютерными науками. Тратят удивительно много времени на поиск и устранение неполадок в своих программах .

Логика

Формальная логика занимается такими вопросами, как обоснованность, истина, умозаключение. Аргументация и доказательство. В контексте решения проблем он может быть использован для формального представления проблемы как теоремы. Подлежащей доказательству. И для представления знаний. Необходимых для решения проблемы. Как предпосылок. Используемых в доказательстве того. Что проблема имеет решение. Использование компьютеров для доказательства математических теорем с использованием формальной логики стало областью автоматизированного доказательства теорем в 1950-х годах. Она включала в себя использование эвристических методов. Предназначенных для моделирования решения человеческих задач. Как в теории логики Машины, разработанный Алленом Ньюэллом. Гербертом А. Саймоном и Дж. К. Шоу, а также алгоритмические методы, такие как принцип разрешения, разработанный Джоном Аланом Робинсоном.

Помимо его использования для поиска доказательств математических теорем. Автоматизированное доказательство теорем также используется для верификации программ в информатике. Однако уже в 1958 году Джон Маккарти предложил консультантупредставлять информацию в формальной логике и получать ответы на вопросы с помощью автоматического доказательства теорем. Важный шаг в этом направлении был сделан Корделлом Грином в 1969 году. Используя доказательство теоремы разрешения для ответа на вопросы и для таких других приложений в искусственном интеллекте. Как планирование роботов.

Доказательство теоремы разрешения, используемое Корделлом Грином. Мало напоминало методы решения человеческих проблем. В ответ на критику своего подхода, исходящую от исследователей из MIT, Роберт Ковальский разработал логическое программирование и разрешение SLD[21], которое решает задачи путем декомпозиции задач. Он защищал логику как для решения компьютерных и человеческих проблем[22], так и вычислительную логику для улучшения человеческого мышления[23]

Машиностроение

Решение проблем используется, когда продукты или процессы терпят неудачу. Поэтому могут быть приняты корректирующие меры для предотвращения дальнейших сбоев. Он также может быть применен к продукту или процессу до фактического события сбоя—когда потенциальная проблема может быть предсказана и проанализирована. А также применено смягчение. Чтобы проблема никогда не возникала. Такие методы, как анализ режима отказа и эффектов, могут быть использованы для упреждающего снижения вероятности возникновения проблем.

Судебная инженерия-это важный метод анализа отказов, который включает в себя отслеживание дефектов и дефектов продукта. Затем могут быть приняты корректирующие меры для предотвращения дальнейших сбоев.

Реверс-инжиниринг пытается обнаружить оригинальную логику решения проблем. Используемую при разработке продукта. Разбирая его на части.]

Военное дело

В военной наукерешение проблем связано с понятием [25]:xiii, E-2 Умение решать задачи важно в любом воинском звании, но крайне важно на уровне командования и управления, где оно строго соотносится с глубоким пониманием качественных и количественных сценариев.Эффективность решения проблем используется для измерения результата решения проблем. Связанного с достижением поставленной цели.[25]:IV-24Планирование для решения проблемы это процесс определения того. Как достичь цели[25]:IV-1

Стратегии решения проблем

Стратегии решения проблем-это шаги, которые человек использует, чтобы найти проблемы. Стоящие на пути к достижению его собственной цели. Некоторые называют это [26]

В этом цикле человек признает, распознает проблему, определяет проблему. Разрабатывает стратегию ее решения. Систематизирует знания о проблемном цикле. Выясняет ресурсы. Имеющиеся в распоряжении пользователя. Отслеживает прогресс и оценивает решение на точность. Причина, по которой он называется циклом, заключается в том. Что как только один завершается проблемой. Обычно появляется другой.

Озарение-это внезапное решение давно назревшей проблемы, внезапное осознание новой идеи или внезапное понимание сложной ситуации, момент Решения. Найденные с помощью инсайта часто они более точны, чем те. Которые были найдены с помощью пошагового анализа. Для решения большего числа проблем более быстрыми темпами необходимо понимание для выбора продуктивных шагов на различных этапах цикла решения проблем. Эта стратегия решения проблем относится конкретно к проблемам, называемым проблемой понимания. В отличие от формального определения Ньюэллом и Саймоном проблем перемещения. Не существует общепринятого определения проблемы инсайта (Ash, Jee. And Wiley, 2012;[27] Chronicle, MacGregor, and Ormerod, 2004;[28] Чу и МакГрегор, 2011).]

Бланшар-Филдс[30] рассматривает решение проблем с одной из двух сторон. Первый взгляд на те проблемы. Которые имеют только одно решение (например. Математические задачи или основанные на фактах вопросы). Которые основаны на психометрическом интеллекте. Другой-социально-эмоциональный по своей природе и имеет ответы, которые постоянно меняются (например. Какой ваш любимый цвет или что вы должны подарить кому-то на Рождество).

Следующие методы обычно называют стратегиями решения проблем[31]

  • Абстракция: решение задачи в модели системы перед применением ее к реальной системе
  • Аналогия: использование решения. Которое решает аналогичную проблему
  • Мозговойштурм : (особенно среди групп людей) предложение большого количества решений или идей. Их объединение и развитие до тех пор. Пока не будет найдено оптимальное решение.
  • Критическое мышление
  • Разделяй и властвуй: разбиение большой, сложной проблемы на более мелкие, разрешимые проблемы
  • Проверка гипотез: предположение о возможном объяснении проблемы и попытка доказать (или. В некоторых контекстах. Опровергнуть) это предположение.
  • Латеральное мышление: подход к решениям опосредованно и творчески
  • Анализ средств и целей: выбор действия на каждом шаге для приближения к цели
  • Метод фокальных объектов: синтез, казалось бы. Несопоставимых характеристик различных объектов в нечто новое
  • Морфологический анализ: оценка результатов и взаимодействий всей системы
  • Доказательство: попробуйте доказать, что проблема не может быть решена. Точка, где доказательство терпит неудачу, будет отправной точкой для его решения
  • Редукция: преобразование проблемы в другую проблему, для которой существуют решения
  • Исследование: использование существующих идей или адаптация существующих решений к аналогичным проблемам
  • Анализ первопричин: определение причины проблемы
  • Метод проб и ошибок: тестирование возможных решений до тех пор. Пока не будет найдено правильное

Методы решения проблем

Общие барьеры для решения проблем-это ментальные конструкции. Которые препятствуют нашей способности правильно решать проблемы. Эти барьеры мешают людям решать проблемы наиболее эффективным способом. Пять наиболее распространенных процессов и факторов . Которые исследователи определили как барьеры для решения проблем, — это предвзятость подтверждения, ментальная установка, функциональная фиксированность, ненужные ограничения и нерелевантная информация.

Смещение подтверждения

Предвзятость подтверждения-это непреднамеренная предвзятость. Вызванная сбором и использованием данных таким образом. Чтобы способствовать предвзятому представлению. Убеждения , на которые влияет предвзятость подтверждения, не нуждаются в мотивации, желании защитить или найти обоснование для убеждений. Которые важны для этого человека.[32] Исследования показали. Что специалисты в области научных исследований также испытывают предвзятость подтверждения. Например, эксперимент Андреаса Герговича, Рейнхарда Шотта и Кристофа Бюргера. Проведенный в Интернете, показал. Что специалисты в области психологических исследований. Скорее всего. Будут рассматривать научные исследования. Которые согласуются с их предвзятыми представлениями. Более благоприятно. Чем исследования. Которые противоречат их устоявшимся убеждениям.[33] По словам Раймонда Никерсона. Можно увидеть последствия предвзятости подтверждения в реальных ситуациях. Которые варьируются по степени серьезности от неэффективной государственной политики до геноцида. Никерсон утверждал, что те, кто убивал людей, обвиненных в колдовстве, демонстрировали предвзятость подтверждения с мотивацией. Исследователь Майкл Аллен нашел доказательства подтверждения предвзятости с мотивацией у школьников. Которые работали. Чтобы манипулировать своими научными экспериментами таким образом. Чтобы получить благоприятные результаты.[34] Однако предвзятость подтверждения не обязательно требует мотивации. В 1960 году Питер Кэткарт Уэйсон провели эксперимент. В котором участники сначала рассматривали три числа. А затем создали гипотезу. Которая предложила правило. Которое можно было бы использовать для создания этой тройки чисел. При проверке своих гипотез участники, как правило, создавали только дополнительные триплеты чисел. Которые подтверждали бы их гипотезы. Иак правило. Не создавали триплетов. Которые отрицали бы или опровергали их гипотезы. Таким образом, исследования также показывают. Что люди могут и делают работу по подтверждению теорий или идей. Которые не поддерживают или не затрагивают лично значимых убеждений.[35]

Ментальный набор

Ментальный набор был впервые сформулирован Абрахамом Лучинсом в 1940-х годах и продемонстрирован в его хорошо известных экспериментах с кувшином для воды.[36] В этих экспериментах участников просили наполнить один кувшин определенным количеством воды. Используя в качестве инструментов только другие кувшины (обычно три) с разной максимальной емкостью. После того как Лучинс давал своим участникам набор задач для кувшинов с водой. Которые можно было решить с помощью одной техники. Он давал им задачу. Которую можно было решить либо с помощью той же техники. Либо с помощью нового и более простого метода. Лучинс обнаружил, что его участники склонны использовать ту же технику, к которой они привыкли. Несмотря на возможность использования более простой альтернативы.] Таким образом. Ментальная установка описывает склонность человека пытаться решать проблемы таким способом. Который оказался успешным в предыдущем опыте. Однако, как показала работа Лучина, такие методы поиска решения. Которые работали в прошлом. Могут быть неадекватными или оптимальными для некоторых новых. Но похожих проблем. Поэтому людям часто приходится выходить за пределы своих ментальных установок, чтобы найти решения. Это еще раз продемонстрировал Норман Майерэксперимент 1931 года. В котором участникам предлагалось решить проблему с помощью бытового предмета (плоскогубцев) нетрадиционным способом. Майер заметил, что испытуемые часто не способны рассматривать объект так. Чтобы отклониться от его типичного использования, — феномен. Рассматриваемый как особая форма ментальной установки (более конкретно известная как функциональная фиксация. О которой пойдет речь в следующем разделе). Когда люди жестко цепляются за свои ментальные установки, они , как говорят. Испытывают фиксацию, кажущуюся одержимость или озабоченность попытками стратегий. Которые неоднократно оказываются неудачными.] В конце 1990-х годов исследователь Дженнифер Уайли обнаружила. Что экспертиза может работать для создания ментального набора у людей. Считающихся экспертами в своей области. И она получила доказательства того. Что ментальный набор. Созданный экспертизой. Может привести к развитию фиксации.[38]

Функциональная фиксированность

Функциональная фиксация-это специфическая форма ментальной установки и фиксации. О которой упоминалось ранее в эксперименте Майера. Ироме того. Это еще один способ. С помощью которого когнитивные предубеждения можно наблюдать в повседневной жизни. Тим Герман и Кларк Барретт описывают этот барьер как фиксированную конструкцию объекта. Препятствующую способности индивида видеть. Что он выполняет другие функции. В более технических терминах эти исследователи объяснили. Что [39].] Функциональная фиксированность определяется как наличие только той первичной функции самого объекта. Которая препятствует его способности служить другой цели. Отличной от его первоначальной функции. В исследовании, которое выявило основные причины. По которым маленькие дети невосприимчивы к функциональной фиксации. Было заявлено. Что [это когда]субъектам мешает прийти к решению проблемы их знание конвенциональной функции объекта.[40] Кроме того, важно отметить. Что функциональная фиксированность может быть легко выражена в обычных ситуациях. Например, представьте себе следующую ситуацию: человек видит на полу жука, которого хочет убить. Но в его руке в данный момент находится только баллончик с освежителем воздуха. Если человек начинает искать что-то в доме, чтобы убить жука, вместо того, чтобы понять. Что баночка освежителя воздуха может на самом деле использоваться не только как имеющая свою основную функцию. Как освежить воздух. Онак говорят. Испытывает функциональную фиксированность. Знание человеком того. Что баллончик служил исключительно освежителем воздуха, мешало ему понять. Что его тоже можно было использовать для другой цели. Которая в данном случае была инструментом для уничтожения жука. Функциональная фиксированность может возникать многократно и вызывать у нас определенные когнитивные предубеждения. Если люди видят объект только как служащий одному первичному фокусу, то они не понимают. Что объект может быть использован различными способами. Отличными от его предполагаемого назначения. Это, в свою очередь, может вызвать много проблем. Связанных с решением проблем. Здравый смысл кажется правдоподобным ответом на функциональную фиксированность. Можно было бы привести этот аргумент. Потому что кажется довольно простым рассмотреть возможные альтернативные варианты использования объекта. Возможно, использование здравого смысла для решения этой проблемы может быть наиболее точным ответом в этом контексте. С предыдущим приведенным примером, кажется. Что было бы вполне разумно использовать банку освежителя воздуха. Чтобы убить ошибку. А не искать что-то еще. Чтобы служить этой функции. Нопоказывают исследования. Это часто не так.

Функциональная фиксированность ограничивает способность людей точно решать проблемы. Заставляя их иметь очень узкий образ мышления. Функциональная фиксированность проявляется и в других типах обучающего поведения. Например, исследования обнаружили наличие функциональной фиксированности во многих учебных примерах. Исследователи Фурио, Калатаюд, Барасенас и Падилья утверждали, что [41].

Существует несколько гипотез относительно того. Как функциональная фиксированность связана с решением проблем.[42] Есть также много способов, с помощью которых человек может столкнуться с проблемами. Думая о конкретном объекте с этой функцией. Если есть один способ. Которым человек обычно думает о чем-то, а не несколько способов. То это может привести к ограничению в том. Как человек думает об этом конкретном объекте. Это можно рассматривать как узколобое мышление, которое определяется как способ. Которым человек не способен видеть или принимать определенные идеи в определенном контексте. Функциональная фиксированность очень тесно связана с этим, как уже упоминалось ранее. Это может быть сделано намеренно или непреднамеренно, но по большей части кажется. Что этот процесс решения проблемы происходит непреднамеренным образом.

Функциональная фиксированность может влиять на решателей проблем по крайней мере двумя конкретными способами. Первый касается времени. Так как функциональная фиксированность заставляет людей использовать больше времени. Чем необходимо для решения любой данной проблемы. Во-вторых, функциональная фиксированность часто заставляет решающих делать больше попыток решить проблему. Чем они сделали бы. Если бы не испытывали этот когнитивный барьер. В худшем случае функциональная фиксированность может полностью помешать человеку реализовать решение проблемы. Функциональная фиксированность-явление обыденное, влияющее на жизнь многих людей.

Ненужные ограничения

Ненужные ограничения-еще один очень распространенный барьер, с которым люди сталкиваются. Пытаясь решить проблему. Это специфическое явление возникает, когда субъект, пытаясь решить проблему подсознательно. Ставит границы поставленной задачи. Что в свою очередь заставляет его напрягаться. Чтобы быть более инновационным в своем мышлении. Решатель сталкивается с барьером, когда он зациклен только на одном способе решения своей проблемы. И ему становится все труднее видеть что-либо. Кроме выбранного им метода. Как правило, решатель испытывает это при попытке использовать метод, от которого он уже испытал успех. И он не может не попытаться заставить его работать и в нынешних обстоятельствах. Даже если он видит. Что это контрпродуктивно.]

Групповоемышление , или принятие образа мышления остальных членов группы. Также может выступать в качестве ненужного ограничения при попытке решить проблемы.] Это связано с тем. Что все думают об одном и том же. Останавливаются на одних и тех же выводах и запрещают себе думать дальше этого. Это очень распространено, но самый известный пример того. Как этот барьер проявляется,-это знаменитый пример проблемы точки. В этом примере на сетке лежат девять точек, три точки в поперечнике и три точки, бегущие вверх и вниз. Затем решателя просят нарисовать не более четырех линий, не отрывая ручки или карандаша от бумаги. Эта серия линий должна соединить все точки на бумаге. Затем, что обычно происходит, субъект создает в своем уме предположение, что он должен соединить точки. Не позволяя своей ручке или карандашу выйти за пределы квадрата точек. Стандартизированные процедуры, подобные этой. Часто могут привести к мысленно придуманным ограничениям такого рода[45], и исследователи обнаружили 0% правильных решений за время. Отведенное на выполнение задачи.[46] Наложенное ограничение мешает решателю мыслить за пределами точек. Именно из этого феномена происходит выражение [47]

Эта проблема может быть быстро решена с появлением осознания или озарения. Несколько минут борьбы над проблемой могут привести к таким внезапным озарениям. Когда решатель быстро и ясно увидит решение. Проблемы, подобные этой. Чаще всего решаются с помощью инсайта и могут быть очень трудными для испытуемого в зависимости от того. Как он структурировал проблему в своем сознании. Как он опирается на свой прошлый опыт и насколько он манипулирует этой информацией в своей рабочей памяти[47] В случае примера с девятью точками решатель уже был неправильно структурирован в их сознании из-за ограничения. Которое они наложили на решение. В дополнение к этому, люди испытывают трудности. Когда они пытаются сравнить проблему с их предыдущими знаниями. И они думают. Что должны держать свои линии в пределах точек и не выходить за их пределы. Они делают это потому, что попытка представить точки, соединенные за пределами основного квадрата. Создает нагрузку на их рабочую память.]

Решение проблемы становится очевидным по мере того. Как понимание происходит после постепенного движения к решению. Эти крошечные движения происходят без ведома решающего. Затем, когда прозрение полностью реализовано, для субъекта наступает момент [48] Эти моменты прозрения могут длиться долго, чтобы проявиться, или не так долго в другое время, но способ. Которым решение достигается после преодоления этих барьеров. Остается прежним.

Не относящаяся к делу информация

Нерелевантная информация-это информация, представленная в рамках проблемы. Которая не имеет отношения илине имеет значения для конкретной проблемы. Часто нерелевантная информация наносит ущерб процессу решения проблем. Это общий барьер, через который многим людям трудно пройти, особенно если они не осознают этого. Нерелевантная информация значительно затрудняет решение относительно простых задач[49]

Например: Вы выбираете 200 имен наугад из телефонной книги Topeka. Сколько из этих людей имеют незарегистрированные телефонные номера?[50]

Люди, которых нет в телефонной книге, не войдут в число 200 выбранных вами имен. Люди, рассматривающие эту задачу, естественно, захотели бы использовать те 15%. Которые были даны им в этой задаче. Они видят, что информация присутствует, и сразу же думают. Что ее нужно использовать. Это, конечно, не так. Такого рода вопросы часто используются для проверки студентов. Проходящих тесты на способности или когнитивные оценки.Они не должны быть трудными, но они должны требовать мышления. Которое не обязательно является обычным. Нерелевантная информация обычно он представлен в математических задачах. В частности в словесных задачах. Где числовая информация ставится с целью бросить вызов индивиду.

Одна из причин. По которой нерелевантная информация настолько эффективна для удержания человека от темы и от соответствующей информации. Заключается в том. Как она представлена.[51] То, как представлена информация, может существенно повлиять на то. Насколько трудно эту проблему преодолеть. Независимо от того, представлена ли проблема визуально, вербально, пространственно или математически. Нерелевантная информация может оказать глубокое влияние на то. Сколько времени требуется для решения проблемы или вообще возможно ли это. Проблема буддийского монаха является классическим примером нерелевантной информации и того. Как она может быть представлена различными способами:

Буддийский монах начинает с рассвета восхождение на гору, достигает вершины на закате. Медитирует на вершине в течение нескольких дней до рассвета. Когда он начинает идти обратно к подножию горы. Которой он достигает на закате. Не делая никаких предположений о его старте или остановке или о его темпе во время поездок, докажите. Что на пути есть место. Которое он занимает в один и тот же час дня во время двух отдельных поездок.

Эту проблему почти невозможно решить из-за того. Как представлена информация. Поскольку он написан таким образом, что представляет информацию вербально. Это заставляет нас попытаться создать мысленный образ абзаца. Это часто очень трудно сделать, особенно со всей не относящейся к делу информацией, связанной с вопросом. Этот пример гораздо легче понять, когда абзац представлен визуально. Теперь, если бы та же самая проблема была задана, но она также сопровождалась соответствующим графом. Было бы намного легче ответить на этот вопрос; не относящаяся к делу информация больше не служит дорожным блоком. Представляя проблему визуально, нет трудных слов для понимания или сценариев для воображения. Визуальное представление этой проблемы сняло трудность ее решения.

Эти типы представлений часто используются для облегчения сложных задач.[52] Они могут быть использованы на тестах в качестве стратегии удаления нерелевантной информации, что является одной из наиболее распространенных форм барьеров при обсуждении вопросов решения задач.[43] Очень важно определить важную информацию, представленную в проблеме. А затем правильно определить ее полезность. Осознание нерелевантной информации-первый шаг к преодолению этого общего барьера.

Сновидение: решение проблем без бодрствующего сознания

Решение проблем может происходить и без пробуждения сознания. Есть много сообщений об ученых и инженерах, которые решали проблемы во сне. Элиас Хоу, изобретатель швейной машины, вычислил структуру бобины из сна.]

Химик Август Кекуле размышлял о том. Как устроены шесть атомов углерода и водорода в бензоле. Размышляя над этой проблемой, он задремал, и ему приснились танцующие атомы. Которые образовали змеевидный узор. Который привел его к открытию бензольного кольца. Как писал Кекуле в своем дневнике,

Одна из змей ухватилась за собственный хвост, и существо насмешливо закружилось у меня перед глазами. Я проснулся, как от удара молнии, и на этот раз тоже провел остаток ночи. Обдумывая последствия этой гипотезы.[54]

Существуют также эмпирические исследования того. Как люди могут сознательно обдумывать проблему перед сном. А затем решать ее с помощью образа сновидения. Исследователь сна Уильям С. Демент сказал своему студенческому классу из 500 студентов, что он хочет. Чтобы они думали о бесконечном ряду. Первыми элементами которого были OTTFF. Чтобы увидеть. Могут ли они вывести принцип. Лежащий в его основе, и сказать. Какими будут следующие элементы ряда.] Он попросил их думать об этой проблеме каждую ночь в течение 15 минут перед сном и записывать любые сны. Которые у них тогда были. Их проинструктировали снова думать об этой проблеме в течение 15 минут, когда они просыпались утром.

Последовательность-это первые буквы чисел: один, два, три, четыре, пять. Следующие пять элементов серии являются SSENT (шесть, семь, восемь, девять, десять). Некоторые из учеников решили загадку, размышляя о своих мечтах. Одним из примеров был студент, который сообщил следующее сновидение:[55]

Я стоял в картинной галерее и рассматривал картины на стенах. Идя по коридору, я начал считать картины: одна, две, три, четыре, пять. Когда я подошел к шестому и седьмому этажам, картины были вырваны из рам. Я смотрел на пустые рамы со странным чувством, что какая-то тайна вот-вот будет раскрыта. Внезапно я понял, что шестой и седьмой пробелы-это решение проблемы!

Из более чем 500 студентов-старшекурсников 87 снов были оценены как связанные с проблемами. Которые были заданы студентам (53 непосредственно связанные и 34 косвенно связанные). Тем не менее, из тех, кто видел сны. Которые, по-видимому, решали проблему. Только семеро были действительно способны осознанно знать решение. Остальные (46 из 53) думали, что не знают решения.

Марк Блехнер провел этот эксперимент и получил результаты, сходные с результатами Демента.[56] Он обнаружил, что, пытаясь решить проблему, люди видели сны. В которых решение казалось очевидным из сновидения. Но спящие редко осознавали. Как их сны разрешили головоломку. Уговоры или намеки не заставили их осознать это, хотя, как только они услышали решение, они поняли. Как их мечта разрешила его. Например, один человек в этом эксперименте OTTFF видел сон:[56]

Там есть большие часы. Вы можете видеть движение. Большая стрелка часов стояла на цифре шесть. Он двигался вверх, номер за номером, шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать. Двенадцать. Сон сосредоточился на мелких деталях механизма. Вы могли видеть шестеренки внутри.

Во сне человек отсчитывал следующие элементы ряда – шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать. Двенадцать. – но он не осознавал. Что это было решением проблемы. Его спящий мозг решил эту проблему, но бодрствующий мозг не знал, как.

Альберт Эйнштейн считал, что многие проблемы решаются бессознательно. И человек должен затем выяснить и сформулировать сознательно то. Что мозг уже решил. Он полагал, что это был его процесс формулирования теории относительности: [57] Эйнштейн сказал. Что он решал свои проблемы без слов, в основном в образах. Психические сущности, которые, по-видимому, служат элементами в мышлении. Являются определенными знаками и более или менее ясными образами. Которые могут быть]

Когнитивные науки: две школы

В когнитивных науках, исследователей осознание того. Что решение проблем-процессов в разных предметных областях и на разных уровнях знаний (например, Штернберг, 1995) и что. Следовательно, выводы. Полученные в лаборатории. Не обобщаю для решения проблем ситуациях за пределами лаборатории. Привело к акценту на решения проблем реального мира с 1990-х годов. Однако этот акцент был выражен совершенно по-разному в Северной Америке и Европе. В то время как североамериканские исследования обычно концентрировались на изучении решения проблем в отдельных областях естественных знаний. Большая часть европейских исследований была сосредоточена на новых. Сложных проблемах и выполнялась с использованием компьютеризированных сценариев (см.

Европа

В Европе появились два основных подхода. Один из которых был инициирован Дональдом Бродбентом (1977; см. Berry & Broadbent, 1995) в Соединенном Королевстве, а другой-Дитрихом Дернером (1975, 1985; см. Dörner & Wearing, 1995) в Германии. Оба подхода разделяют акцент на относительно сложных, семантически богатых. Компьютеризированных лабораторных задачах. Построенных так. Чтобы напоминать реальные проблемы. Однако подходы несколько отличаются по своим теоретическим целям и методологии. Традиция, инициированная Бродбентом. Подчеркивает различие между когнитивными процессами решения проблем. Которые работают в сознании. И вне сознания. И обычно используют математически четко определенные компьютеризированные системы. Традиция, инициированная Дернером, с другой стороны, проявляет интерес к взаимодействию когнитивного. Мотивационного и социального компонентов решения проблем и использует очень сложные компьютерные сценарии. Содержащие до 2000 сильно взаимосвязанных переменных (например, проект Дернера, Кройцига. Рейтера и Штауделя 1983 года LOHHAUSEN project; Ringelband, Misiak & Kluwe, 1990). Бюхнер (Buchner, 1995) подробно описывает эти две традиции.

Северная Америка

В Северной Америке. Инициирована работа Герберт А. Саймон в семантически богатых доменов,[59][60] исследователи начали изучать проблему решать отдельно в разных предметных областях , таких как физика, писать. Или в шахматы играть – тем самым отказываясь от своих попыток извлечь глобальная теория решения проблем (напр. П. К. Штернберга & Frensch, 1991). Вместо этого эти исследователи часто сосредотачивались на развитии решения проблем в определенной области. То есть на развитии экспертных знаний; Chase & Simon, 1973; Chi, Feltovich & Glaser, 1981).]

Области, которые привлекли довольно интенсивное внимание в Северной Америке, включают:

Характеристики комплекса проблем

Комплексное решение проблем (CPS) отличается от простого решения проблем (SPS). Когда имеешь дело с СФС, на пути возникает единственное и простое препятствие. Но CPS включает в себя одно или несколько препятствий одновременно. В реальной жизни хирург на работе сталкивается с гораздо более сложными проблемами. Чем человек, решающий. Какую обувь надеть. Как выяснил Дитрих Дернер, а позже расширил Йоахим Функе. Сложные проблемы имеют следующие типичные характеристики:]

  • Сложность (большое количество элементов, взаимосвязей и решений)
  • перечисляемость
  • гетерогенность
  • связность (иерархическое отношение, коммуникационное отношение, отношение распределения)
  • Динамика (временные соображения)

    • временные ограничения
    • временная чувствительность
    • фазовые эффекты
    • динамическая непредсказуемость
  • Непрозрачность (отсутствие ясности ситуации)
    • непрозрачность начала
    • непрозрачность продолжения
  • Polytely (несколько целей)[66]

    • невыразительность
    • возражение
    • скоротечность

Коллективное решение проблем

Решение проблем применяется на самых разных уровнях − от индивидуального до цивилизационного. Коллективное решение проблем относится к решению проблем, выполняемому коллективно.

Социальные и глобальные проблемы, как правило, могут быть решены только коллективно.

Было отмечено. Что сложность современных проблем превысила когнитивные возможности любого индивида и требует различных. Но взаимодополняющих знаний и способности к коллективному решению проблем.[67]

Коллективный интеллект-это общий или групповой интеллект , возникающий в результате сотрудничества, коллективных усилий и конкуренции многих индивидов.

Совместное решение проблем-это люди, работающие вместе лицом к лицу или в онлайн-рабочих пространствах с акцентом на решение реальных проблем. Эти группы состоят из членов, которые разделяют общую озабоченность. Схожую страсть и/или приверженность своей работе. Участники готовы задавать вопросы, удивляться и пытаться понять общие проблемы. Они делятся опытом, знаниями, инструментами и методами.[68] Эти группы могут назначаться преподавателями или регулироваться студентами в зависимости от индивидуальных потребностей студентов. Группы или члены группы могут быть текучими в зависимости от необходимости или могут возникать только временно. Чтобы завершить назначенную задачу. Они также могут быть более постоянными по своему характеру в зависимости от потребностей обучающихся. Все члены группы должны иметь определенный вклад в процесс принятия решений и играть определенную роль в процессе обучения. Члены группы отвечают за мышление, обучение и мониторинг всех членов группы. Работа группы должна координироваться между ее членами таким образом. Чтобы каждый член вносил равный вклад в общую работу. Члены группы должны определить и развить свои индивидуальные сильные стороны. Чтобы каждый мог внести значительный вклад в решение поставленной задачи.[69] Совместные группы требуют совместных интеллектуальных усилий между членами и включают социальные взаимодействия для совместного решения проблем. Знания. Которыми делятся во время этих взаимодействий, приобретаются во время общения. Переговоров и производства материалов.[70] Члены клуба активно ищут информацию у других, задавая вопросы. Способность использовать вопросы для получения новой информации повышает понимание и способность решать проблемы.[71] Совместная групповая работа способна развивать навыки критического мышления, навыки решения проблем, социальные навыкии самооценку. Используя сотрудничество и коммуникацию, участники часто учатся друг у друга и создают значимые знания. Которые часто приводят к лучшим результатам обучения. Чем индивидуальная работа.]

В 1962 исследовательский отчет, Дуглас Энгельбарт , связанных коллективный разум на организационную эффективность. И предсказал. Что активно ‘приумножение человеческого интеллекта’ даст мультипликативный эффект в группе решения проблемы: [73]

Генри Дженкинс, ключевой теоретик новых медиа и конвергенции СМИ, опирается на теорию о том. Что коллективный интеллект можно отнести к конвергенции СМИ и культуре участия[74].] Он критикует современное образование за то. Что оно не учитывает онлайн-тенденции коллективного решения проблем в классе, заявляя. Что Дженкинс утверждает. Что взаимодействие в сообществе знаний формирует жизненно важные навыки для молодых людей. А командная работа в сообществах коллективного разума способствует развитию таких навыков.[75]

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 государственно-ориентированными, неудивительно. Что они продолжают придерживаться государственно-ориентированных подходов к коллективному решению проблем. А не альтернативных.[76]

Краудсорсинг-это процесс накопления идей. Мыслей или информации от многих независимых участников с целью поиска наилучшего решения поставленной задачи. Современные информационные технологии позволяют задействовать огромное количество субъектов. А также системы управления этими предложениями. Которые дают хорошие результаты.С появлением Интернета появилась новая способность к коллективному, в том числе планетарного масштаба. Решению проблем.[78]

См. также

Примечания

  1. ^
  2. ^ Джерролд Р. Бранделл (1997). Теория и практика клинической социальной работы. Саймон и Шустер. с. 189. ISBN 978-0-684-82765-0.
  3. ^ В чем проблема? в С. Ян Робертсон, Решение проблем, Психология Пресс, 2001.
  4. ^ Рубин, М.; Уотт, С. Э.; Рамелли, М. (2012). Международный журнал межкультурных отношений. 36 (4): 498–505. doi:10.1016/j.ijintrel.2011.12.009. лпвп:1959.13/931119.
  5. ^ Goldstein F. C., & Levin H. S. (1987). Расстройства мышления и способности решать проблемы. В М. Мейер, А. Бентон и Л. Диллер (ред.), Нейропсихологическая реабилитация. Лондон: Taylor & Francis Group.
  6. ^ Бернд Циммерман, О процессах решения математических задач и истории математики, Йенский университет.
  7. ^ Валлахер, Робин; М. Вегнер, Даниэль (2012). Теория Идентификации Действий. Справочник по теориям социальной психологии . doi:10.4135/9781446249215.n17. ISBN 9780857029607.
  8. ^ Margrett, J. A; Marsiske, M (2002). . Международный журнал поведенческого развития. 26 (1): 45–59. doi:10.1080/01650250143000319. ПМК 2909137. PMID 20657668.
  9. ^ Antonucci, T. C; Ajrouch, K. J; Birditt, K. S (2013). . Геронтолог . 54 (1): 82-92. doi:10.1093/geront/gnt118. ЧВК 3894851. PMID 24142914.
  10. ^ Rath, Joseph F.; Simon, Dvorah; Langenbahn, Donna M.; Sherr, Rose Lynn; Diller, Leonard (сентябрь 2003). . Нейропсихологическая Реабилитация. 13 (4): 461–488. doi:10.1080/09602010343000039. S2CID 143165070.
  11. ^ b D’Zurilla, T. J.; Goldfried, M. R. (1971). Журнал аномальной психологии. 78 (1): 107-126. doi:10.1037/h0031360. PMID 4938262.
  12. ^ b D’Zurilla, T. J., & Nezu, A. M. (1982). Решение социальных проблем у взрослых. Кендалл (Ред.), Успехи в когнитивно-поведенческих исследованиях и терапии (Том 1, стр. Нью-Йорк: Академическая пресса.
  13. ^ RATH, J (август 2004). . Архив клинической нейропсихологии. 19 (5): 613–635. doi:10.1016/j.acn.2003.08.006. PMID 15271407.
  14. ^ Hoppmann, Christiane A.; Blanchard-Fields, Fredda (ноябрь 2010). Психологияразвития . 46 (6): 1433-1443. doi:10.1037/a0020676. PMID 20873926.
  15. ^ Duncker, K. (1935). Zur Psychologie des produktiven Denkens (Психология продуктивного мышления). Берлин: Юлиус Спрингер.
  16. ^ Например, проблема Ханойская башня.
  17. ^ Mayer, R. E. (1992). Мышление, решение проблем, познание. Второе издание. Нью-Йорк: W. H. Freeman and Company.
  18. ^ Newell, A., & Simon, H. A. (1972). Решение человеческих проблем. Энглвуд-Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл.
  19. ^ J. Скотт Армстронг, Уильям Б. Деннистон-младший и Мэтт М. Гордон (1975). (PDF). Организационное поведение и человеческая деятельность. 14 (2): 257–263. doi:10.1016/0030-5073(75)90028-8. Архивировано из оригинала (PDF) в 2010-06-20 годах.
  20. ^ Малакути, Бехнам (2013). Операционные и производственные системы с несколькими целями. Джон Уайли и сыновья. ISBN 978-1-118-58537-5.
  21. ^ Ковальски, Р. Логика предикатов как язык программирования Memo 70, Факультет искусственного интеллекта Эдинбургского университета. 1973. Также в трудах Конгресса IFIP, Стокгольм, North Holland Publishing Co., 1974, стр.
  22. ^ Kowalski, R., Logic for Problem Solving, North Holland, Elsevier, 1979
  23. ^ Kowalski, R., Computational Logic and Human Thinking: How to be Artificially Intelligent, Cambridge University Press, 2011.
  24. ^ . litemind.com2008-11-04 . Извлечено 2017-06-11.
  25. ^ b c (PDF). Командование Объединенных сил Соединенных Штатов, Объединенный боевой центр, Саффолк, Вирджиния, 24 июня 2010 года. Архивирован из оригинала (PDF) 29 апреля 2011года . Проверено 10 октября 2016года .
  26. ^ Bransford, J. D.; Stein, B. S (1993). The ideal problem solver: A guide for improving thinking, learning, and creativity (2-е изд.). Нью-Йорк: У. Х. Фримен.
  27. ^ Эш, Иван К.; Джи, Бенджамин Д.; Уайли, Дженнифер (2012-05-11). . Журнал решения проблем. 4 (2). doi:10.7771/1932-6246.1123. ISSN 1932-6246.
  28. ^ Chronicle, Edward P.; MacGregor, James N.; Ormerod, Thomas C. (2004). — А что Делает Инсайт Проблемой? Роль эвристики, концепции цели и Перекодирования решений в задачах, основанных на знаниях. Журнал экспериментальной психологии: Обучение, память и познание. 30 (1): 14–27. doi:10.1037/0278-7393.30.1.14. ISSN 1939-1285. PMID 14736293. S2CID 15631498.
  29. ^ Чу, Юн; Макгрегор, Джеймс Н. (2011-02-07). . Журнал решения проблем. 3 (2). doi:10.7771/1932-6246.1094. ISSN 1932-6246.
  30. ^ Бланшар-Филдс, Ф. (2007). Современные направления в психологической науке. 16 (1): 26-31. doi:10.1111/j.1467-8721.2007.00469.x. S2CID 145645352.
  31. ^ Wang, Y., & Chiew, V. (2010). О познавательном процессе решения человеческих проблем. Когнитивные исследования систем, 11(1), 81-92.
  32. ^ Nickerson, R. S. (1998). . Обзор общей психологии. 2 (2): 176. doi:10.1037/1089-2680.2.2.175. S2CID 8508954.
  33. ^ Hergovich, Schott; Burger (2010). Современная психология. 29 (3): 188-209. doi:10.1007/s12144-010-9087-5. S2CID 145497196.
  34. ^ Allen (2011). Исследования в области науки и технологического образования. 29 (1): 107-127. Bibcode:2011RSTEd..29..107A. doi:10.1080/02635143.2010.539973. S2CID 145706148.
  35. ^ Wason, P. C. (1960). . Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии. 12 (3): 129–140. doi:10.1080/17470216008416717. S2CID 19237642.
  36. ^ Лучин, А. С. (1942). Механизация в решении задач: Эффект Эйнштейна. Психологические Монографии, 54 (Весь № 248).
  37. ^ Öllinger, Jones, & Knoblich (2008). Исследование влияния ментального набора на решение проблем инсайта. Экспериментальная психология’,’ 55(4), 269-270.
  38. ^ b Wiley, J (1998). . Память и Познание. 24 (4): 716–730. doi:10.3758/bf03211392. PMID 9701964.
  39. ^ German, Tim, P.; Barrett, Clark., H. Калифорнийский университет, Санта-Барбара. Американское психологическое общество. 16 (1), 2005.
  40. ^ Герман, Тим П.; Дефейтер, Маргарет А. (2000). . Психономический бюллетень и обзор. 7 (4): 707-712. doi:10.3758/BF03213010. PMID 11206213.
  41. ^ Furio, C.; Calatayud, M. L.; Baracenas, S; Padilla, O (2000). Валенсия, ИспанияНаучное образование. 84 (5): 545–565. doi:.
  42. ^ Adamson, Robert E (1952). Стэнфордский университет. КалифорнияЖурнал экспериментальной психологии. 44 (4): 1952. doi:10.1037/h0062487.
  43. ^ b c Kellogg, R. T. (2003). Когнитивная психология (2-е изд.). Калифорния: Sage Publications, Inc.
  44. Коттам, Марта Л., Диц-Улер, Бет, Мастерс, Елена, Престон и Томас. (2010). Введение в политическую психологию (2-е изд.). Нью-Йорк: Психология Пресс.
  45. ^ Meloy, J. R. (1998). Психология сталкинга, клинические и криминалистические перспективы (2-е изд.). Лондон, Англия: Academic Press.
  46. ^ MacGregor, J. N.; Ormerod, T. C.; Chronicle, E. P. (2001). Журнал экспериментальной психологии: Обучение, память и познание. 27 (1): 176–201. doi:10.1037/0278-7393.27.1.176. PMID 11204097.
  47. ^ Подпрыгните до: a b c Weiten, Wayne. (2011). Психология: темы и вариации (8-е изд.). Калифорния: Уодсворт.
  48. ^ Novick, L. R., & Bassok, M. (2005). Решение проблем. В K. J. Holyoak & R. G. Morrison (Eds.), Cambridge handbook of thinking and reasoning (Ch. 14, pp. 321-349). Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
  49. ^ Валинга, Дженнифер (2010). Журнал творческого поведения. 44 (3): 143–167. doi:10.1002/j.2162-6057.2010.tb01331.x.
  50. ^ Weiten, Wayne. (2011). Психология: темы и вариации (8-е изд.) Калифорния: Уодсворт.
  51. ^ b Walinga, Jennifer, Cunningham, J. Barton, & MacGregor, James N. (2011). Обучение пониманию решения проблем путем сосредоточения внимания на барьерах и предположениях. Журнал творческого поведения.
  52. ^ Vlamings, Petra H. J. M.; Hare, Brian; Call, Joseph (2009). . Познание животных. 13 (2): 273–285. doi:10.1007/s10071-009-0265-5. ПМК 2822225. PMID 19653018.
  53. ^ Kaempffert, W. (1924) Популярная история американских изобретений. Нью-Йорк: Скрибнерс.
  54. ^ Кекуле, А (1890). Berichte der Deutschen Chemischen Gesellschaft. 23: 1302-1311. Benfey, O. (1958). Журнал химического образования. 35: 21-23. doi:10.1021/ed035p21.
  55. ^ b Dement, W. C. (1972). Кто-То Должен Смотреть, А Кто-То Просто Спать. Нью-Йорк: Фримен.
  56. ^ Jump up to: a b Blechner, M. J. (2018) The Mindbrain and Dreams: Исследование сновидений, мышления и художественного творчества. Нью-Йорк: Раутледж.
  57. ^ Фромм, Эрика О (1998). Американский психолог. 53 (11): 1195-1198. doi:10.1037/0003-066x.53.11.1195.
  58. ^ Эйнштейн, А. (1994) Идеи и мнения. Нью-Йорк: Современная библиотека.
  59. ^ Anzai, K.; Simon, H. A. (1979). Психологический обзор. 86 (2): 124–140. doi:10.1037/0033-295X.86.2.124. PMID 493441.
  60. ^ Bhaskar, R., & Simon, H. A. (1977). Решение задач в семантически богатых областях: пример из инженерной термодинамики. Когнитивная наука, 1, 193-215.
  61. ^ Anderson, J. R.; Boyle, C. B.; Reiser, B. J. (1985). (PDF). Наука. 228 (4698): 456-462. Bibcode:1985Sci…228..456A. doi:10.1126/science.228.4698.456. PMID 17746875. S2CID 62403455.
  62. Вагнер, Р. К. (1991). Решение управленческих задач. В книге R. J. Sternberg & P. A. Frensch (Eds.), Complex problem solving: Principles and mechanisms (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  63. ^ Amsel, E., Langer, R., & Loutzenhiser, L. (1991). Разве юристы рассуждают иначе, чем психологи? Сравнительный дизайн для изучения экспертных знаний. В книге R. J. Sternberg & P. A. Frensch (Eds.), Complex problem solving: Principles and mechanisms (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates. ISBN 978-0-8058-1783-6
  64. ^ Альтшуллер, Генрих (1994). И Вдруг Появился Изобретатель. Перевод Льва Шуляка. Вустер, Массачусетс: Центр технических инноваций. ISBN 978-0-9640740-1-9.
  65. ^ Frensch, Peter A.; Funke, Joachim, eds. (2014-04-04). Решение Сложных Задач. doi:10.4324/9781315806723. ISBN 9781315806723.
  66. ^ Комплексное решение проблем : принципы и механизмы. Sternberg, Robert J., Frensch, Peter A. Hillsdale, N. J.: L. Erlbaum Associates, 1991. ISBN 0-8058-0650-4. OCLC 23254443.CS1 maint: другие (ссылка)
  67. ^ Hung, Woei (24 апреля 2013). Научные исследования и разработки в области образовательных технологий. 61 (3): 365–384. doi:10.1007/s11423-013-9296-3S2CID 62663840.
  68. ^ Джуэтт, Памела; Дебора Макфи (октябрь 2012). Учитель чтения. 66 (2): 105–110. doi:10.1002/TRTR.01089.
  69. ^ Ван, Цюнь (2009). Компьютеры и образование. 53 (4): 1138-1146. doi:10.1016/j.compedu.2009.05.023.
  70. ^ Кай-Вай Чу, Самуил; Дэвид Кеннеди (2011). Онлайн-Информационный обзор. 35 (4): 581–597. doi:10.1108/14684521111161945.
  71. ^ Легар, Кристин; Кэндис Миллс; Андре Соуза; Ли Пламмер; Ребекка Ясскина (2013). Журнал экспериментальной детской психологии. 114 (1): 63-7. doi:10.1016/jecp.2012.07.002. PMID 23044374.
  72. ^ Ван, Цянь (2010). Компьютеры и образование. 55 (3): 1270-1276. doi:10.1016/j.compedu.2010.05.023.
  73. ^ Энгельбарт, Дуглас (1962) Увеличение человеческого интеллекта: Концептуальная основа — раздел о командном сотрудничестве
  74. ^ Летал, Терри (2008). Новые медиа: введение. Мельбурн: Издательство Оксфордского университета.
  75. ^ Генри, Дженкинс. — ИНТЕРАКТИВНЫЕ АУДИТОРИИ? (PDF). Архивирован из оригинала (PDF) 26 апреля 2018года . Получено 11 декабря 2016года .
  76. ^ Парк, Джейкоб; Конка, Кен; Конка, профессор международных отношений Кен; Фингер, Маттиас (2008-03-27). Кризис глобального экологического управления: На пути к новой политической экономии устойчивости. Рутледж. ISBN 9781134059829. Извлечено 29 января 2017года .
  77. ^ Guazzini, Andrea; Vilone, Daniele; Donati, Camillo; Nardi, Annalisa; Levnajić, Zoran (10 November 2015). . Научные доклады. 5: 16557. arXiv:1506.09155. Bibcode:2015NatSR…516557G. doi:10.1038/srep16557. ЧВК 4639727. PMID 26552943.
  78. ^ Стефанович, Николас; Альшамси, Аамена; Себриан, Мануэль; Рахван, Ияд (30 сентября 2014 г.). . EPJ Data Science. 3 (1). doi:10.1140/epjds/s13688-014-0013-1
  • Beckmann, J. F., & Guthke, J. (1995). Сложное решение проблем, интеллект и способность к обучению. В P. A. Frensch & J. Funke (Ред.), Комплексное решение проблем: Европейская перспектива (стр. 177-200). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Berry, D. C., & Broadbent, D. E. (1995). Имплицитное обучение в управлении сложными системами: Пересмотр некоторых предыдущих утверждений. В книге P. A. Frensch & J. Funke (Eds.), Complex problem solving: The European Perspective (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Brehmer, B. (1995). Задержки обратной связи в динамическом принятии решений. В книге P. A. Frensch & J. Funke (Eds.), Complex problem solving: The European Perspective (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Brehmer, B., & Dörner, D. (1993). Эксперименты с компьютерно смоделированными микромирами: Выход из узких проливов лаборатории и глубокого синего моря полевых исследований. Компьютеры в человеческом поведении, 9, 171-184.
  • Бродбент, Д. Э. (1977). Уровни, иерархии и локус контроля. Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии, 29, 181-201.
  • Bryson, M., Bereiter, C., Scardamalia, M., & Joram, E. (1991). Выход за рамки проблемы как данности: Решение проблем у опытных и начинающих писателей. В книге R. J. Sternberg & P. A. Frensch (Eds.), Complex problem solving: Principles and mechanisms (стр. 61-84). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Buchner, A. (1995). Теории решения сложных задач. В книге P. A. Frensch & J. Funke (Eds.), Complex problem solving: The European Perspective (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Chase, W. G., & Simon, H. A. (1973). Восприятие в шахматах. Когнитивная психология, 4, 55-81.
  • Chi, M. T. H.; Feltovich, P. J.; Glaser, R. (1981). . Когнитивная наука. 5 (2): 121-152. doi:10.1207/s15516709cog0502_2.
  • Dörner, D. (1975). Wie Menschen eine Welt verbessern wollten [Как люди хотели улучшить мир]. Bild der Wissenschaft, 12, 48-53.
  • Dörner, D. (1985). Verhalten, Denken und Emotionen [Поведение, мышление и эмоции]. In L. H. Eckensberger & E. D. Lantermann (Eds.), Emotion und Reflexivität (pp. 157-181). München, Germany: Urban & Schwarzenberg.
  • Dörner, D. (1992). Über die Philosophie der Verwendung von Mikrowelten oder In H. Gundlach (Ed.), Psychologische Forschung und Methode: Das Versprechen des Experiments. Festschrift für Werner Traxel (pp. 53-87). Passau, Germany: Passavia-Universitäts-Verlag.
  • Dörner, D., Kreuzig, H. W., Reither, F., & Stäudel, T. (Eds.). (1983). Lohhausen. Vom Umgang mit Unbestimmtheit und Komplexität [Lohhausen. О работе с неопределенностью и сложностью. Берн, Швейцария: Ганс Губер.
  • Dörner, D., & Wearing, A. (1995). Решение сложных задач: К теории (компьютерного моделирования). В P. A. Frensch & J. Funke (ред.), Комплексное решение проблем: Европейская перспектива (стр. 65-99). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Duncker, K. (1935). Zur Psychologie des produktiven Denkens (Психология продуктивного мышления). Берлин: Юлиус Шпрингер.
  • Ewert, P. H., & Lambert, J. F. (1932). Часть II: Влияние словесных инструкций на формирование понятия. Журнал общей психологии, 6, 400-411.
  • Eyferth, K., Schömann, M., & Widowski, D. (1986). Der Umgang von Psychologen mit Komplexität [О том. Как психологи справляются со сложностью]. Sprache & Kognition, 5, 11-26.
  • Frensch, P. A., & Funke, J. (Eds.). (1995). Комплексное решение проблем: Европейская Перспектива. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Frensch, P. A., & Sternberg, R. J. (1991). Различия в игре, связанные с навыками. Штернберг и П. А. Френш (ред.), Комплексное решение проблем: принципы и механизмы (стр. 343-381). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Funke, J. (1991). Решение сложных задач: Идентификация человека и управление сложными системами. В книге R. J. Sternberg & P. A. Frensch (Eds.), Complex problem solving: Principles and mechanisms (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Funke, J. (1993). Микромиры на основе систем линейных уравнений: Новый подход к решению сложных задач и экспериментальные результаты. В книге G. Strube & K.-F. Wender (Eds.), The cognitive psychology of knowledge (стр. Амстердам: Издательство Elsevier Science.
  • Funke, J. (1995). Экспериментальные исследования по решению сложных задач. В книге P. A. Frensch & J. Funke (Eds.), Complex problem solving: The European Perspective (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Funke, U. (1995). Комплексное решение проблем подбора и обучения персонала. В книге P. A. Frensch & J. Funke (Eds.), Complex problem solving: The European Perspective (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Goldstein F. C., & Levin H. S. (1987). Расстройства мышления и способности решать проблемы. В М. Мейер, А. Бентон и Л. Диллер (ред.), Нейропсихологическая реабилитация. Лондон: Taylor & Francis Group.
  • Groner, M., Groner, R., & Bischof, W. F. (1983). Подходы к эвристике: исторический обзор. В R. Groner, M. Groner, & W. F. Bischof (Eds.), Methods of evuristics (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Хейс, Дж. (1980). Полный решатель проблем. Филадельфия: Издательство Института Франклина.
  • Хегарти, М. Знания и процессы в решении механических задач. В R. J. Sternberg & P. A. Frensch (ред.), Комплексное решение проблем: принципы и механизмы (стр. 253-285). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Heppner, P. P., & Krauskopf, C. J. (1987). Информационно-технологический подход к решению личных проблем. Психолог-консультант , 15, 371-447.
  • Huber, O. (1995). Комплексное решение задач как многоступенчатое принятие решений. В P. A. Frensch & J. Funke (ред.), Комплексное решение проблем: Европейская перспектива (стр. 151-173). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Hübner, R. (1989). Methoden zur Analyse und Konstruktion von Aufgaben zur kognitiven Steuerung dynamischer Systeme [Methods for the analysis and construction of dynamic system control tasks]. Zeitschrift für Experimentelle und Angewandte Psychologie, 36, 221-238.
  • Хант, Э. (1991). Некоторые замечания по изучению сложности. В книге R. J. Sternberg, & P. A. Frensch (Eds.), Complex problem solving: Principles and mechanisms (pp. 383-395). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Хасси, У. (1985). Komplexes Problemlösen — Eine Sackgasse? [Complex problem solving — a dead end?]. Zeitschrift für Experimentelle und Angewandte Psychologie, 32, 55-77.
  • Кей, Д. С. (1991). Взаимодействие с компьютером: Отладка проблем. Штернберг и П. А. Френш (Ред.), Комплексное решение проблем: принципы и механизмы (стр. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Kluwe, Rainerh. (1993). Когнитивная психология познания. Успехи психологии. 101. стр. 401-423. doi:10.1016/S0166-4115(08)62668-0. ISBN 9780444899422.
  • Kluwe, R. H. (1995). Единичные кейсы и модели решения сложных задач. В P. A. Frensch & J. Funke (Ред.), Complex problem solving: The European Perspective (стр. 269-291). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Kolb, S., Petzing, F., & Stumpf, S. (1992). Komplexes Problemlösen: Bestimmung der Problemlösegüte von Probanden mittels Verfahren des Operations Research ? ein interdisziplinärer Ansatz [Комплексное решение задач: определение качества решения проблем человека средствами исследования операций — междисциплинарный подход]. Sprache & Kognition, 11, 115-128.
  • Кремс, Дж. Ф. (1995). Когнитивная гибкость и комплексное решение проблем. В P. A. Frensch & J. Funke (Ред.), Complex problem solving: The European Perspective (стр. 201-218). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Lesgold, A., & Lajoie, S. (1991). Комплексное решение задач в электронике. Штернберг и П. А. Френш (ред.), Комплексное решение проблем: принципы и механизмы (стр. 287-316). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Майер, Р. Э. (1992). Мышление, решение проблем, познание. Второе издание. Нью-Йорк: У. Х. Фримен и компания.
  • Müller, H. (1993). Complexes Problemlösen: Reliabilität und Wissen [Комплексное решение проблем: Надежность и знание]. Бонн, Германия: Голос.
  • Newell, A., & Simon, H. A. (1972). Решение человеческих проблем. Энглвуд-Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл.
  • Paradies, M.W., & Unger, L. W. (2000). TapRooT — Система для анализа Первопричин, исследования проблем и упреждающего улучшения. Ноксвилл, штат Теннесси: Системные усовершенствования.
  • Putz-Osterloh, Wiebke (1993). Когнитивная психология познания. Успехи психологии. 101. С. 331-350. doi:10.1016/S0166-4115(08)62664-3. ISBN 9780444899422.
  • Riefer, D. M., & Batchelder, W. H. (1988). Полиномиальное моделирование и измерение когнитивных процессов. Психологическое обозрение, 95, 318-339.
  • Ringelband, O. J., Misiak, C., & Kluwe, R. H. (1990). Ментальные модели и стратегии управления сложной системой. В книге D. Ackermann, & M. J. Tauber (Eds.), Mental models and human-computer interaction (Vol. 1, pp. 151-164). Амстердам: Издательство Elsevier Science Publishers.
  • Schaub, H. (1993). Modellierung der Handlungsorganisation. Берн, Швейцария: Ганс Хубер.
  • Schoenfeld, A. H. (1985). Решение Математических задач. Орландо, Флорида: Academic Press.
  • Sokol, S. M., & McCloskey, M. (1991). Когнитивные механизмы в вычислении. В книге R. J. Sternberg & P. A. Frensch (Eds.), Complex problem solving: Principles and mechanisms (pp. 85-116). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Stanovich, K. E., & Cunningham, A. E. (1991). Чтение как ограниченное рассуждение. В R. J. Sternberg & P. A. Frensch (ред.), Комплексное решение проблем: принципы и механизмы (стр. 3-60). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Sternberg, R. J. (1995). Концепции компетентности в решении сложных задач: Сравнение альтернативных концепций. В P. A. Frensch & J. Funke (Ред.), Комплексное решение проблем: Европейская перспектива (стр. 295-321). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Sternberg, R. J., & Frensch, P. A. (Eds.). (1991). Комплексное решение задач: Принципы и механизмы. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Strauß, B. (1993). Konfundierungen beim Komplexen Problemlösen. Zum Einfluß des Anteils der richtigen Lösungen (ArL) auf das Problemlöseverhalten in komplexen Situationen [Confoundations in complex problem solving. О влиянии степени правильности решений на решение задач в сложных ситуациях. Бонн, Германия: Голос.
  • Strohschneider, S. (1991). Kein System von Systemen! Kommentar zu dem Aufsatz Systemmerkmale als Determinanten des Umgangs mit dynamischen SystemenОтвет на статью Иоахима Функе Sprache & Kognition, 10, 109-113.
  • Tonelli M. (2011). Неструктурированные процессы принятия стратегических решений. Saarbrücken, Germany: Lambert Academic Publishing. ISBN 978-3-8465-5598-9
  • Ван Лен, К. (1989). Решение проблем и приобретение когнитивных навыков. М. И. Познер (ред.), Основы когнитивной науки (с. 527-579). Cambridge, MA: MIT Press.
  • Voss, J. F., Wolfe, C. R., Lawrence, J. A., & Engle, R. A. (1991). От представления к решению: Анализ решения проблем в международных отношениях. В R. J. Sternberg & P. A. Frensch (ред.), Комплексное решение проблем: принципы и механизмы (стр. 119-158). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Висконсинская ассоциация образовательных медиа. (1993). Madison, WI: WEMA Publications. (ИЗД. 376 817). (Части. Адаптированные из Документа Совета по образованию штата Мичигано навыках обработки информации, 1992).

Внешние ссылки

  • Совместные и Проактивные Решения
  • . Подумайте:Дети – Совместное Решение проблем®. Архивирован с оригинала 11 июня 2013года . Извлечено 2018-08-10. Совместный подход к решению проблем применим к различным человеческим взаимодействиям. Но особенно к тем. Которые могут привести к конфликту. Наша модель CPS может быть применена к взаимодействию между одноклассниками, братьями и сестрами. Супружескими парами. Родителями и учителями. А также сотрудниками и руководителями. Подход к совместному решению проблем был разработан доктором Россом Грином[1][круговая ссылка]. Теперь он называет свою модель Collaborative & Proactive Solutions, больше никак не связан с организациями или отдельными лицами. Продающими продукт. Который теперь называется Collaborative Problem Solving. И не одобряет то. Что они сделали с его работой.]