десно|безоквира Решавање проблема се састоји од употребе генеричке или ad hoc методе, на правилан начин, за проналажење решења задатака. Неке од развијених техника за решавање проблема користе се и у вештачкој интелигенцији, рачунарској науци, инжењерству, математици, медицини, итд су у вези са менталним техникама решавања проблема проучаваним у психологији.
Дефиниција Термин решавање проблема се користи у многим дисциплинама, понекад из различитих перспектива и са различитом терминологијом. На пример, то је ментални процес у психологији и компјутерски процес у компјутерској науци. Проблеми се могу сврстати у две различите врсте (лоше дефинисани и добро дефинисани) од којих треба да буду одговарајућа решења. Лоше дефинисани проблеми су они који немају јасне циљеве, путање решења, или очекивано решење. Добро дефинисани проблеми имају специфичне циљеве, јасно дефинисане путање решења, и очекују јасна решења. Ови проблеми такође омогућавају више почетног планирања него лоше дефинисани проблеми.Schacter, D.L. et al. (2009). Да би били у стању да реше проблеме, понекад подразумева да се баве прагматиком (логиком) и семантиком (тумачењем проблема). Способност да се разуме шта је циљ тог проблема и која су правила која би могла да се примене представљају кључ за решавање проблема. Понекад проблем захтева мало апстрактно размишљање и долази као креативно решење.
Психологија У психологији, решавање проблема се односи на стање жеље за постизањем дефинисаног "циља" из садашњег стања које се не креће директно ка циљу, далеко је од тога, или је потребно много сложеније логике за проналажење недостатка описа стања корака ка циљу."In each case "where you want to be" is an imagined (or written) state in which you would like to be. У психологији, решавање проблема је завршни део ширег процеса који укључује налажење и обликовање проблема.
Посматрано као најсложенији од свих интелектуалних функција, решавање проблема је дефинисана као когнитивни процес вишег реда који захтева модулацију и контролу више рутинских или основних вештина.Goldstein F. C., & Levin H. S. (1987). Решавање проблема има два главна домена: математичко решавање проблема и лично решавање проблема где је, у другом, наишао на неке проблеме или препреке.Bernd Zimmermann, On mathematical problem solving processes and history of mathematics , University of Jena Даље решавање проблема се јавља када се креће од датог стања до жељеног циља стања које је потребно за било који живи организам или систем вештачке интелигенције.
Док решавање проблема прати сам почетак људске еволуције и нарочито историју математике, природу процеса и метода људског решавања проблема студирали су психолози последњих сто година. Методе студирања решавања проблема укључују интроспекцију, Бихевиоризам, симулацију, моделирање рачунара и експеримент. Социјални психолози су недавно направили разлику између независног и међу-зависног решавања проблема.
Клиничка психологија Једноставни лабораторијски-засновани задаци могу бити корисни за решавање, међутим, они обично изостављају комплексност и емоционалну валенцу проблема "стварног света". У клиничкој психологији, истраживачи су се фокусирали на улогу емоција у решавању проблема (D'Zurilla & Goldfried, 1971; D'Zurilla & Nezu, 1982), показујући да сиромашна емоционална контрола може да поремети мету ка циљном задатку и да отежава решавање проблема (Rath, Langenbahn, Simon, Sherr, & Diller, 2004). У овом процесу концептуализације, решавање људских проблема се састоји од два повезана процеса: проблем оријентације, мотивационо/ психолошки/ афективни приступ проблематичним ситуацијама и вештина за решавање проблема. При раду са особама са повредама фронталног режња, неуропсихијатри су открили да дефицити у емотивној контроли и размишљању могу бити ремедијација, побољшање капацитета повређених лица за успешно решавање свакодневних пр
Когнитивне науке Рани експериментални рад Гесталтистс у Немачкој постављен је као почетак решавања проблема студија (нпр Karl Duncker 1935. године са својој књизи психологија продуктивног мишљења). Касније овај експериментални рад је настављен током 1960-тих и раних 1970-их са истраживањима спроведеним на релативно једноставан (али нов начин за учеснике) лабораторијски задатак решавања проблема.For example Duncker's "X-ray" problem; Ewert & Lambert's "disk" problem in 1932, later known as Tower of Hanoi. Избор једноставних нових задатка је заснован на јасно дефинисаним оптималним решењима и њиховом брзином решавања што је омогућило истраживачима да прате кораке учесника у процесу решавања проблема. Истраживача претпоставка је да су једноставни задаци као што је Ханојска кула одговарају главним карактеристикама проблема "стварног света" и карактеристичним когнитивним процесима, проблеми које учесници покушавају да реше једноставно су исти за проблеме "реалног света" који су превише; једноставни проблеми коришћени због практичности и са очекивањем да кроз генерализације на више сложених проблема ће постати могуће. Можда је најпознатији и најупечатљивији пример ове линије истраживања је рад Алена Њуела и Херберта Сајмона.Newell, A., & Simon, H. A. (1972). . Други стручњаци су показали да је принцип распадања побољшава способност проблема решава да направи добар суд.
Рачунарство и алгоритми У информатици и у делу вештачке интелигенције који се бави алгоритмима ("алгоритми"), решавање проблема обухвата низ техника познатих као Алгоритам, хеуристике, узрок анализе, итд У овим дисциплинама, решавање проблема је део већег процес који обухвата утврђивање проблема, Ре-дуплирање, анализе, дијагнозе, сервис, итд.
Инжењерство Решавање проблема се користи када производи или процеси нису успели , тако да се корективне акције могу предузети како би се спречили даљи неуспеси. Може се применити и на производ или процес пре него што стварни догађај не успе , односно, када се потенцијални проблем може предвидети и анализирати и ублажити, примењује тако да до проблема заправо никада не дође. Технике као такав Пропуст режима ефеката анализа може да се користи да проактивно смањи вероватноћу проблема који се јављају.
Форензички инжењеринг је важна техника анализе неуспеха који подразумева трагање за анализом мана и недостатака производа. Акције за кориговање се онда предузимају како би се спречили даљи неуспеси.
Обрнути инжењеринг покушава да открије оригиналну логику за решавање проблема користи у развоју производа, узимајући га поред.
Остали алати за решавање проблема су Линеарно и нелинеарно програмирање, Системи чекања у реду и Симулација.
Когнитивне науке: Две школе У когнитивним наукама, реализација истраживача је таква да се процеси решавања задатака разликују по доменима знања и да су на различитим нивоима стручности (нпр Стернберг, 1995) и да, сходно томе, закључци добијени у лабораторији не могу се нужно генерализовати да решавају проблеме у ситуацијама ван лабораторије, довела је до нагласка на решавање задатака у стварном свету од 1990. године. Међутим, овај нагласак се изразио сасвим другачије у Северној Америци и Европи. Док је истраживање Северне Америке обично концентрисано на проучавању проблема у одвојеним, природним доменима знања проблема, велики део европског истраживања је фокусиран на необичне, комплексне задатке, те је наступио са компјутеризованим сценаријом (види Функе (Funke), 1991, као преглед).
Европа У Европи су се појавила два главна приступа, један је иницирао Donald Broadbent у Великој Британији, а други Dietrich Dörner у Немачкој. Ова два приступа деле нагласак на релативно сложене, семантички богатије, компјутеризоване лабораторијске задатке, пројектоване да личе задацима реалног живота. Приступи се донекле разликују у својим теоријским циљевима и методологији. Традицију је покренуо Broadbent који наглашава разлику између когнитивних процеса решавања проблема које раде под утицајем подсвести у односу на спољне свести, и обично користи математички добро дефинисане компјутеризоване системе. Традицију је иницирао Dörner, с друге стране, и она има интерес у међусобним когнитивним, мотивационим и социјалним компонентама решавања проблема, и користи веома сложене компјутерске сценарије који садрже до 2.000 високих међусобно повезаних вредности описује две традиције у детаљима (нпр., Dörner, Kreuzig, Reither & Stäudel's 1983 LOHHAUSEN project; Ringelband, Misiak & Kluwe, 1990). Buchner (1995) описује обе традиције детаљно.
Северна Америка У Северној Америци, Херберт Сајмон заснива рад на "учењу кроз рад" у семантички богатим доменима (нпр Anzai & Simon, 1979; Bhaskar & Simon, 1977), истраживачи су почели да истражују решавања задатака одвојено у различитим областима природног знања - као што су физика, писање, или шаховска игра - тако су покушавали да извуку њихове покушаје у глобалну теорију решавања задатака (нпр Sternberg & Frensch, 1991). Уместо тога, ови истраживачи су често фокусирани на развој решавања задатака у одређеном домену, то је на развој експертизе (нпр Anderson, Boyle & Reiser, 1985; Chase & Simon, 1973; Chi, Feltovich & Glaser, 1981).
Области које су привукле интензивну пажњу у Северној Америци укључују: Читање (Stanovich & Cunningham, 1991) Писање (Bryson, Bereiter, Scardamalia & Joram, 1991) Обрачун (Sokol & McCloskey, 1991) Политичко одлучивање (Voss, Wolfe, Lawrence & Engle, 1991) Решавање проблема за бизнис (Cornell, 2010) Решавање проблема Менаџерске (Wagner, 1991) Образложење правника (Amsel, Langer & Loutzenhiser, 1991) Машинско решавање проблема (Hegarty, 1991) Решавање проблема у електроници (Lesgold & Lajoie, 1991) Познавање рада на рачунару (Kay, 1991) Играње рачунарских игрица (Frensch & Sternberg, 1991) Решавање личних проблема (Heppner & Krauskopf, 1987) Математичко решавање задатака (Pólya, 1945; Schoenfeld, 1985) Решавање друштвеног проблема (D'Zurilla & Goldfreid, 1971; D'Zurilla & Nezu, 1982) Решавање проблема за иновације и изуме: ТРИЗ (Altshuller, 1973, 1990, 1995)
Карактеристике комплексних проблема Као расветљени од стране Dietrich Dörner, а касније проширени од стране Joachim Funke , сложени проблеми имају неке типичне карактеристике које се могу сажети на следећи начин: Сложеност (велики број предмета, међусобним односима и одлуке) енумерабилност хетерогеност повезивање (хијерархијски однос, комуникативни однос и однос расподеле) Динамика (време разматрања) временска ограничења темпорална осетљивост ефекти фазе динамична непредвидљивост Нетранспарентност (недостатак јасноће ситуације) Почетак непрозрачности Наставак непрозрачности Полители (више циљева) Инекспресивност опозиција пролазност Резолуција сложених проблема захтева директан напад на сваку од ових карактеристика на које су наишли.my.access — University of Toronto Libraries Portal
Стратегије решавања задатака Стратегије решавања проблема су кораци које би користили да пронађете проблем (е) које су на путу ка нечијем циљу. Неки би назвали ово као "решавања задатака циклуса". У овом циклусу задатак ће се препознати, дефинисати, уз развијање стратегије да реши проблем, организоваће се знање о проблему циклуса, схватити и издвојити средства на располагање кориснику, прати нечији напредак, и оцењује тачност решења. Иако се зове циклус, појединац не треба да уради сваки корак како би решио проблем, у ствари они који то не раде обично боље решавају задатке. Разлог зашто се зове циклус, да када је један задатак завршен обично ће се други појавити.
Бланхардова -Поља (2007) гледају у решавање једног од два аспекта проблема. Први гледајући оне проблеме који имају само једно решење (као што су математички проблеми, или заправо засновани на питањима) који су утемељени у психометријског интелигенцији. Други који је социо-емоционалан у природи и са непредвидљивим одговорима који се стално мењају (као што је ваша омиљена боја и шта треба некоме за Божић).
Следеће технике се обично називају стратегије решавања проблемаWang, Y., & Chiew, V. (2010).