문제 해결

Problem solving

문제 해결이란 궁극적인 목표 달성을 방해하는 장애물을 제거하기 위해 솔루션을 개발하는 방법입니다.솔루션이 필요한 문제는 기본적인 개인적 문제인 "이 어플라이언스를 켜는 방법"부터 비즈니스 및 학술 분야의 보다 복잡한 주제까지 다양합니다.전자의 시나리오는 단순한 문제 해결(SPS)의 범주에 속하지만, 후자는 복잡한 문제 해결(CPS)로 알려져 있습니다.단순한 문제에는 한 가지 문제가 있지만 복잡한 문제에는 여러 가지 장애가 있어 동시에 해결이 필요합니다.[1] 목표를 달성하기 위해 필요한 자원이나 지식이 부족할 때 장애물은 쉽게 제거되지 않습니다.마이크로 및 매크로 문제는 끊임없이 발생하므로 문제 해결은 삶의 중요한 부분입니다.모든 사람이 스스로 문제를 해결할 수 있는 것은 아니다.변호사, 의사, 컨설턴트는 문제 해결사 역할을 하는 사람들의 예입니다.많은 기업들이 문제를 인식하고 해결책을 만들어냄으로써 매우 성공적이었습니다.문제 때문에 불편을 겪는 사람이 많을수록 해결책을 개발할 기회가 커진다.

많은 문제 해결 기술과 방법들이 있다.그것들은 철학, 의학, 사회, 수학, 공학, 비즈니스, 컴퓨터 과학, 그리고 인공지능에서 매일 사용된다.개인이 문제를 식별하고 분석하고 해결하기 위해 사용하는 정신적 기술은 심리학과 인지과학에서 연구된다.또한, 사람들이 해결책을 찾지 못하게 하는 정신적 장애물은 널리 연구되고 있는 주제이다.문제 해결 장애의 예로는 확인 편견, 정신 세트, 기능 고정성이 있습니다.

정의.

문제 해결이라는 용어는 분야에 따라 의미가 조금씩 다릅니다.예를 들어, 심리학에서는 정신적인 과정이고 컴퓨터 과학에서는 컴퓨터화된 과정이다.두 가지 유형의 문제가 있습니다.잘 정의되지 않은 문제와 잘 정의되지 않은 문제이며, 각각 다른 접근법이 사용됩니다.명확하게 정의된 문제에는 특정 최종 목표가 있고 명확하게 예상되는 솔루션이 있지만, 잘못 정의된 문제는 그렇지 않습니다.명확하게 정의된 문제는 잘못 정의된 [2]문제보다 더 많은 초기 계획을 가능하게 합니다.문제를 해결하는 것은 때때로 문맥이 문제의 의미와 의미 해석에 기여하는 방식인 실용론을 다루는 것을 포함한다.문제의 최종 목표가 무엇인지, 어떤 규칙을 적용할 수 있는지를 이해하는 능력은 문제 해결의 열쇠입니다.때때로 그 문제는 추상적인 사고나 창의적인 해결책을 내놓아야 한다.

심리학

심리학에서 문제 해결은 삶에서 [3]마주치는 문제들에 대한 해결책을 찾는 과정을 말한다.이러한 문제에 대한 해결책은 보통 상황 또는 상황에 따라 다릅니다.이 프로세스는 문제를 발견하고 단순화하는 문제 발견 및 문제 쉐이핑부터 시작합니다.다음 단계는 가능한 솔루션을 생성하고 평가하는 것입니다.마지막으로 구현 및 검증할 솔루션이 선택됩니다.문제에는 도달해야 할 최종 목표가 있으며, 도달 방법은 문제 지향(문제 해결의 대처 스타일과 기술) 및 체계적인 [4]분석에 따라 달라집니다.정신 건강 전문가들은 자기성찰, 행동주의, 시뮬레이션, 컴퓨터 모델링, 실험과 같은 방법을 사용하여 인간의 문제 해결 과정을 연구합니다.사회심리학자는 문제의 인간-환경 관계 측면과 독립적이고 상호의존적인 문제 해결 [5]방법을 조사합니다.문제 해결은 보다 일상적이거나 기본적인 기술의 [6]변조와 제어를 필요로 하는 고차적 인지 과정과 지적 기능으로 정의되어 왔다.

문제 해결에는 크게 두 가지 영역이 있습니다: 수학적 문제 해결과 개인적인 문제 해결입니다.두 가지 모두 [7]직면한 어려움 또는 장벽 측면에서 볼 수 있습니다.경험적 연구는 많은 다른 전략과 요소들이 일상적인 문제 [8][9][10]해결에 영향을 미친다는 것을 보여준다.전두엽 손상을 입은 사람들을 연구하는 재활 심리학자들은 감정 조절과 추리의 결핍이 효과적인 재활을 통해 회복될 수 있고 일상적인 문제를 [11]해결하는 부상자들의 능력을 향상시킬 수 있다는 것을 발견했다.대인관계 일상 문제 해결은 개인의 동기 부여 및 상황별 구성요소에 따라 달라집니다.그러한 요소 중 하나는 "실제" 문제의 감정적 가치이며, 문제 해결 성과를 방해하거나 도울 수 있습니다.연구원들은 문제 [12][13]해결에서 감정의 역할에 초점을 맞추어 왔으며, 감정 조절이 부족하면 목표 과제에 대한 집중을 방해하고 문제 해결을 방해하며 피로, 우울증, [14]관성과 같은 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 것을 증명했다.개념화에서 인간의 문제 해결은 두 가지 관련 과정으로 구성됩니다. 문제 지향과 문제 상황 및 문제 해결 기술에 대한 동기 부여/태도/영향적 접근법입니다.연구들은 사람들의 전략이 그들의[15] 목표와 조화를 이루며 다른 사람들과 자신을 비교하는 자연스러운 과정에서 비롯된다고 결론짓는다.

인지과학

독일게슈탈트주의자들의 초기 실험 연구는 문제 해결 연구의 시작을 놓았습니다. (예: 1935년던커와 그의 책 생산적[16] 사고의 심리학)이후 이 실험 작업은 1960년대와 1970년대 초반까지 지속되었으며 비교적 단순한(참신한) 문제 [17][18]해결 실험실 작업에 대한 연구가 이루어졌다.단순하고 참신한 과제를 사용하는 것은 명확하게 정의된 최적의 해결책과 짧은 해결 시간 때문에 연구원들이 문제 해결 과정에서 참가자들의 단계를 추적할 수 있게 되었다.연구자들의 기본적인 가정은 하노이 타워와 같은 단순한 작업이 "실제" 문제의 주요 속성에 해당하며, 따라서 간단한 문제를 해결하려는 참가자들의 시도 내의 특징적인 인지 과정은 "실제" 문제에 대해서도 동일하다는 것이었다. 즉, 편리성과 위성을 이유로 단순한 문제를 사용했다.보다 복잡한 문제에 대한 일반화가 가능해질 것이라는 기대.아마도 이 연구의 가장 잘 알려져 있고 인상적인 예는 Allen Newell과 Herbert A의 작품일 것이다. 사이먼.[19][improper synthesis?] 다른 전문가들은 부패의 원리가 문제 해결자의 [20]판단 능력을 향상시킨다는 것을 보여주었습니다.

컴퓨터 공학

컴퓨터 과학 및 알고리즘을 다루는 인공지능 분야에서 문제 해결에는 알고리즘, 휴리스틱스, 근본 원인 분석이 포함됩니다.문제 해결에 필요한 자원(예: 시간, 메모리, 에너지)의 양은 계산 복잡도 이론에 의해 설명됩니다.보다 일반적인 관점에서 문제 해결은 문제 결정, 중복 제거, 분석, 진단, 복구 및 기타 단계를 포함하는 대규모 프로세스의 일부입니다.

다른 문제 해결 도구로는 선형 및 비선형 프로그래밍, 큐잉 시스템 및 [21]시뮬레이션이 있습니다.

대부분의 컴퓨터 과학은 나중에 특정 문제를 해결하는 완전 자동 시스템 설계와 관련되어 있습니다. 즉, 입력 데이터를 받아들여 적절한 시간 내에 정확한 응답 또는 충분한 근사치를 계산하는 시스템입니다.

또, 컴퓨터 사이언스 담당자는, 프로그램의 문제를 찾아내 수정하는 데, 놀라울 정도로 많은 시간을 소비하고 있습니다.디버깅

논리

형식 논리는 타당성, 진실성, 추론, 논쟁, 증명과 같은 이슈와 관련이 있다.문제해결 컨텍스트에서는 증명해야 할 정리로서 문제를 공식적으로 표현하고, 문제가 해답을 가지고 있다는 증명에서 사용되는 전제로서 문제를 해결하기 위해 필요한 지식을 표현하기 위해 사용할 수 있다.형식 논리를 사용하여 수학 정리를 증명하기 위한 컴퓨터의 사용은 1950년대에 자동화된 정리의 증명 분야로 떠올랐다.여기에는 Allen Newell, Herbert A에 의해 개발된 Logic Theory Machine에서와 같이 인간의 문제 해결을 시뮬레이션하기 위해 설계된 휴리스틱 방법의 사용이 포함되었습니다.사이먼과 J.C.쇼와 존 앨런 로빈슨에 의해 개발된 해상도 원리와 같은 알고리즘 방법.

수학 정리의 증명에 가세해, 자동 정리 증명은 컴퓨터 과학의 프로그램 검증에도 사용되고 있습니다.그러나, 이미 1958년에 John McCarthy는 정보를 형식 논리로 표현하고 자동화된 정리 증명을 사용하여 질문에 대한 답을 도출하는 조언자를 제안했다.이 방향의 중요한 단계는 1969년 Cordell Green에 의해 이루어졌으며, 질문-답변 및 로봇 계획과 같은 인공지능의 다른 응용 분야에 대한 해결 정리 프로세서를 사용했다.

Cordell Green이 사용한 해결 정리 증명서는 인간의 문제 해결 방법과 거의 유사하지 않았다.MIT의 연구원들로부터 나온 그의 접근법에 대한 비판에 대응하여, 로버트 코왈스키논리 프로그래밍과 SLD 해상도[22]개발하였고, 이는 문제 분해로 문제를 해결하였다.그는 컴퓨터와 인간의 문제[23] 해결을 위한 논리와 인간의[24] 사고를 개선하기 위한 계산 논리를 주장해 왔다.

공학 기술

문제 해결은 제품 또는 프로세스에 장애가 발생했을 때 사용되므로 추가적인 장애를 방지하기 위해 수정 조치를 취할 수 있습니다.또한 잠재적인 문제를 예측 및 분석하여 문제가 발생하지 않도록 완화를 적용할 수 있는 실제 장애 발생 전에 제품 또는 프로세스에 적용할 수도 있습니다.고장 모드효과 분석과 같은 기법을 사용하여 문제가 발생할 가능성을 사전에 줄일 수 있습니다.

포렌식 엔지니어링은 제품 결함 및 결함을 추적하는 고장 분석의 중요한 기술입니다.그런 다음 추가 고장을 방지하기 위한 시정 조치를 취할 수 있습니다.

리버스 엔지니어링은 제품을 [25]분해함으로써 제품을 개발할 때 사용되는 독창적인 문제 해결 논리를 발견하려고 시도합니다.

군사학

군사과학에서 문제 해결은 전략가들이 [26]: xiii, E-2 만들고자 하는 바람직한 조건 또는 상황인 "종말 상태"의 개념과 연결되어 있다.문제를 해결하는 능력은 어떤 군 계급에서도 중요하지만 질적,[clarification needed] 양적 시나리오의 깊은 이해와 엄격히 상관되는 지휘통제 차원에서 매우 중요하다.문제 해결의 효과는 목표 [26]: IV-24 달성과 연계된 문제 해결의 결과를 측정하기 위해 사용됩니다.문제 해결을 위한 계획은 목표를[26]: IV-1 달성하는 방법을 결정하는 과정입니다.

문제 해결 전략

문제 해결 전략은 자신의 목표에 도달하는 데 방해가 되는 문제를 찾기 위해 사용하는 단계입니다.이것을 「문제 해결 사이클」[27]이라고 하는 사람도 있습니다.

이 사이클에서는 문제의 인식, 정의, 문제 해결을 위한 전략 개발, 문제 사이클의 지식 정리, 사용자가 자유롭게 사용할 수 있는 자원의 파악, 진척 상황 감시, 솔루션의 정확성 평가를 실시합니다.사이클이라고 불리는 이유는 문제가 완료되면 보통 다른 문제가 팝업되기 때문입니다.

통찰력은 장황한 문제에 대한 갑작스러운 해결책, 새로운 아이디어에 대한 갑작스러운 인식 또는 복잡한 상황에 대한 갑작스러운 이해인 아하! 순간입니다.통찰력을 통해 발견된 솔루션은 단계별 분석을 통해 발견된 솔루션보다 정확도가 더 높은 경우가 많습니다.더 많은 문제를 더 빠른 속도로 해결하기 위해서는 문제 해결 주기의 다른 단계에서 생산적인 움직임을 선택하는 통찰력이 필요합니다.이 문제 해결 전략은 특히 통찰력 문제라고 불리는 문제와 관련이 있습니다.이동 문제에 대한 Newell과 Simon의 공식 정의와는 달리 통찰력 문제에 대한 정의에 대해서는 일반적으로 합의된 바가 없습니다(Ash, Jee 및 Wiley, 2012;[28] Chronicle, MacGregor, Ormerod, 2004;[29] Chu 및 MacGregor, 2011).[30]

Blanchard-Fields[31] 두 가지 측면 중 하나에서 문제 해결을 살펴봅니다.첫 번째는 심리 측정 지능에 기초한 하나의 해결책(수학적 문제 또는 사실에 근거한 질문 등)을 가진 문제를 살펴보는 것입니다.다른 하나는 본질적으로 사회 정서적이고 끊임없이 변화하는 답을 가지고 있습니다. 예를 들어, 여러분이 가장 좋아하는 색깔이나 크리스마스에 누군가에게 무엇을 사줘야 하는지와 같은.

다음 기술은 보통 문제 해결[32] 전략이라고 불립니다.

  • 추상화: 실제 시스템에 적용하기 전에 시스템 모델에서 문제를 해결합니다.
  • 유사점: 유사한 문제를 해결하는 솔루션 사용
  • 브레인스토밍: (특히 여러 그룹의 사람들 사이에서) 많은 솔루션 또는 아이디어를 제안하고 최적의 솔루션이 발견될 때까지 그것들을 조합하여 개발합니다.
  • 비판적 사고
  • 분할정복: 크고 복잡한 문제를 작고 해결 가능한 문제로 분할
  • 가설 테스트: 문제에 대한 가능한 설명을 가정하고 가정을 증명(또는 일부 맥락에서 반증)하려고 합니다.
  • 측면적 사고: 간접적이고 창조적으로 솔루션에 접근합니다.
  • 평균-끝 분석: 각 단계에서 목표에 근접하기 위한 작업 선택
  • 초점 물체의 방법: 다른 물체의 겉보기에는 일치하지 않는 특성을 새로운 것으로 합성한다.
  • 형태학적 분석: 시스템 전체의 출력과 상호작용 평가
  • 증명: 문제를 해결할 수 없다는 것을 증명하려고 합니다.증명에 실패하는 지점은 그것을 해결하기 위한 출발점이 될 것이다.
  • 삭감: 문제를 솔루션이 존재하는 다른 문제로 변환
  • 조사: 기존 아이디어를 채택하거나 기존 솔루션을 유사한 문제에 적용
  • 근본 원인 분석: 문제의 원인 특정
  • 시행착오: 적절한 솔루션을 찾을 때까지 가능한 솔루션을 테스트합니다.

문제 해결 방법

공통 장벽

문제 해결의 공통적인 장벽은 문제를 올바르게 해결하는 우리의 능력을 방해하는 정신적 구조이다.이러한 장벽은 사람들이 가능한 한 가장 효율적인 방법으로 문제를 해결하는 것을 방해한다.연구자들이 문제 해결의 장벽으로 식별한 가장 일반적인 다섯 가지 과정과 요인은 확인 편견, 정신 집합, 기능 고정성, 불필요한 제약 및 관련 없는 정보이다.

확인편향

확인 편향은 선입견을 선호하는 방식으로 데이터를 수집하고 사용함으로써 발생하는 의도하지 않은 편향이다.확인 편견에 의해 영향을 받는 믿음은 그 [33]사람에게 중요한 믿음에 대한 동기부여, 방어 욕구 또는 입증 욕구를 가질 필요가 없다.연구에 따르면 과학 분야의 전문가들도 확인 편견을 경험하는 것으로 나타났다.예를 들어 안드레아스 헤르고비치, 라인하르트 쇼트, 크리스토프 버거의 온라인 실험은 심리학 연구 분야의 전문가들이 그들의 확립된 [34]신념과 상충하는 연구보다 그들의 선입견에 부합하는 과학적 연구를 더 좋게 볼 가능성이 있다고 시사했다.레이먼드 니커슨에 따르면, 사람들은 비효율적인 정부 정책에서부터 대량 학살까지 심각한 현실 상황에서 확인 편견이 초래되는 결과를 볼 수 있다.니커슨은 마법으로 기소된 사람들을 죽인 사람들은 동기로 확증 편견을 보였다고 주장했다.마이클 앨런 연구원은 과학실험을 좋은 결과를 [35]낼 수 있도록 조작하는 학생들로부터 동기부여로 확인편향의 증거를 발견했다.그러나 확인 편견이 반드시 동기를 요구하는 것은 아니다.1960년, 피터 캐스카트 와슨은 참가자들이 세 개의 숫자를 처음 보고 그 세 개의 숫자를 만들 때 사용되었을 수 있는 규칙을 제안하는 가설을 만드는 실험을 했다.그들의 가설을 테스트할 때, 참가자들은 그들의 가설을 입증할 수 있는 추가적인 세 개의 숫자만 만드는 경향이 있었고, 그들의 가설을 부정하거나 반증하는 세 개의 숫자를 만들지 않는 경향이 있었다.따라서 연구는 또한 사람들이 개인적으로 중요한 [36]신념을 지지하거나 관여하지 않는 이론이나 아이디어를 확인하기 위해 일할 수 있고 또 그렇게 한다는 것을 보여준다.

멘탈 세트

멘탈 세트는 1940년대에 에이브러햄 루친스에 의해 처음 표현되었고 그의 유명한 물주전자 실험에서 [37]증명되었다.이 실험에서 참가자들은 최대 용량이 서로 다른 다른 저그(일반적으로 3개)만을 도구로 사용하여 한 저그에 특정 양의 물을 채우도록 요구받았다.Luchins는 참가자들에게 하나의 기술을 사용하여 모든 문제를 해결할 수 있는 일련의 물주전자를 제공한 후, 같은 기술을 사용하거나 새롭고 간단한 방법을 사용하여 해결할 수 있는 문제를 주었습니다.루친스는 그의 참가자들이 더 간단한 대안을 [38]사용할 가능성에도 불구하고 익숙해진 것과 같은 기술을 사용하는 경향이 있다는 것을 발견했다.따라서 정신적 집합은 이전 경험에서 성공적인 방법으로 문제를 해결하려는 사람의 성향을 묘사한다.그러나 Luchins의 연구에서 밝혀진 바와 같이, 과거에 효과가 있었던 해결책을 찾는 방법은 새롭고 유사한 특정 문제에 적절하거나 최적이지는 않을 수 있습니다.그러므로, 사람들은 종종 해결책을 찾기 위해 그들의 정신집단을 벗어나는 것이 필요하다.이는 1931년 노먼 마이어의 실험에서 다시 입증되었는데, 이 실험은 참가자들에게 가정용 물체(플라이어)를 파격적인 방식으로 사용하여 문제를 해결하도록 도전했다.마이어는 참가자들이 종종 정신적 집합의 특정한 형태로 간주되는 현상인 전형적인 사용에서 벗어난 방식으로 물체를 볼 수 없다는 것을 관찰했다(더 구체적으로 다음 섹션의 주제인 기능적 고정성으로 알려져 있다).사람들이 자신의 정신 상태에 집착할 때,[39] 그들은 반복적으로 실패한 전략에 대한 집착이나 집착을 경험한다고 한다.1990년대 후반, 제니퍼 와일리는 전문지식이 그들의 분야의 전문가로 여겨지는 사람들에게 정신집단을 만들어 낼 수 있다는 것을 밝히기 위해 일했고, 그녀는 전문지식에 의해 만들어진 정신집단이 [39]집착의 발달로 이어질 수 있다는 증거를 얻었다.

기능 고정성

기능적 고정성은 마이어 실험 초기에 언급되었던 정신적 집합과 고정의 특정한 형태이며, 더 나아가 그것은 일상생활 전반에 걸쳐 인지적 편견이 보일 수 있는 또 다른 방법이다.Tim German과 Clark Barrett은 이 장벽을 물체의 고정된 설계로 묘사하고 있습니다. 물체는 개인이 다른 기능을 수행하는 것을 볼 수 있는 능력을 방해합니다.좀 더 기술적인 용어로, 이 연구원들은 "피실험자들은 물체의 디자인 기능에 대해 '고정'이 되고, 문제 해결은 물체의 기능이 [40]입증되지 않는 제어 조건에 비해 어려움을 겪는다"고 설명했다.기능적 고정성은 객체 자체의 주요 기능이 원래 기능 이외의 다른 목적을 수행하는 데 방해가 되는 것으로 정의된다.어린 아이들이 기능적 고정성에 면역이 되는 주된 이유를 강조한 연구에서, "기능적 고정성..."이라고 언급되었다.피실험자가 물체의 전통적인 [41]기능에 대한 지식으로 인해 문제의 해결에 도달하는 데 방해가 되는 경우를 말합니다."또한 기능적 고정성은 일반적인 상황에서 쉽게 표현될 수 있다는 점에 유의해야 한다.예를 들어, 다음과 같은 상황을 상상해 보세요: 한 남자가 바닥에서 죽이고 싶은 벌레를 보지만, 현재 그의 손에 있는 유일한 것은 방향제 캔입니다.남성이 방충제 캔이 공기를 맑게 하는 주요 기능을 가지고 있을 뿐만 아니라 실제로 사용할 수 있다는 것을 깨닫지 못하고 방충제를 위해 집 안을 둘러보기 시작하면 기능적 고정성을 경험하게 된다고 한다.이 깡통이 방향제로만 사용되는 것에 대한 그 사람의 지식은 그것이 다른 목적, 즉 이 경우 벌레를 죽이는 도구로서 사용될 수 있다는 것을 깨닫는 데 방해가 되었다.기능적 고정성은 여러 경우에 발생할 수 있고 우리에게 특정한 인지적 편견을 갖게 할 수 있다.만약 사람들이 어떤 물체를 하나의 주요 초점으로만 본다면, 그들은 그 물체가 의도한 목적과는 다른 다양한 방법으로 사용될 수 있다는 것을 깨닫지 못한다.이로 인해 문제 해결과 관련하여 많은 문제가 발생할 수 있습니다.

기능적 고정성은 사람들이 매우 좁은 사고방식을 갖게 함으로써 문제를 정확하게 해결할 수 있는 능력을 제한한다.기능 고정성은 다른 유형의 학습 행동에서도 볼 수 있습니다.예를 들어, 연구는 많은 교육 사례에서 기능적 고정성의 존재를 발견했다.연구자 Furio, Calatayud, Baracenas 및 Padilla는 다음과 같이 말했다.기능 고정성은 화학 문제를 해결하는 [42]것뿐만 아니라 학습 개념에서도 발견될 수 있습니다."이런 유형의 주제 등에서 이 기능이 더 강조되었다.

기능적 고정성이 문제 [43]해결과 어떻게 관련되어 있는지에 대해서는 몇 가지 가설이 있다.이 기능을 가진 특정 사물을 생각하다가 문제에 부딪힐 수 있는 방법도 많다.만약 한 사람이 보통 여러 가지 방법보다는 어떤 것에 대해 생각하는 한 가지 방법이 있다면, 이것은 그 사람이 그 특정한 대상을 어떻게 생각하는지에 대한 제약으로 이어질 수 있다.이것은 편협한 생각이라고 볼 수 있는데, 이것은 특정한 맥락에서 어떤 생각을 보거나 받아들일 수 없는 방식으로 정의된다.기능 고정성은 앞서 언급한 바와 같이 이와 매우 밀접하게 관련되어 있습니다.이것은 의도적이거나 의도적이지 않은 방법으로 이루어질 수 있지만, 대부분의 경우 문제를 해결하기 위한 이 과정이 의도하지 않은 방식으로 이루어지는 것처럼 보입니다.

기능적 고정성은 문제 해결자에게 적어도 두 가지 방식으로 영향을 미칠 수 있습니다.첫 번째는 시간에 관한 것입니다.기능적인 고정성은 사람들이 주어진 문제를 해결하기 위해 필요 이상으로 많은 시간을 사용하게 하기 때문입니다.둘째로, 기능적 고정성은 종종 해결사들이 이러한 인지 장벽을 경험하지 않았다면 했을 것보다 문제를 해결하기 위해 더 많은 시도를 하게 만든다.최악의 경우, 기능적인 고정성은 사람들이 문제에 대한 해결책을 깨닫지 못하게 할 수 있다.기능적 고정성은 많은 사람들의 삶에 영향을 미치는 흔한 일이다.

불필요한 제약

불필요한 제약은 사람들이 문제 해결을 시도할 때 직면하는 또 다른 매우 일반적인 장벽입니다.이 특별한 현상은 피험자가 무의식적으로 문제를 해결하려고 할 때 일어나며, 이는 결국 그나 그녀가 그들의 사고에서 더 혁신적이 되기 위해 노력하도록 강요한다.해결사는 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법에만 집착하게 되면 벽에 부딪히게 되고, 그들이 선택한 방법 외에는 다른 것을 보는 것이 점점 더 어려워집니다.일반적으로 해결사는 이미 경험한 방법을 사용하려고 할 때 이러한 현상을 경험하게 되며, [44]역효과를 보더라도 현재의 상황에서도 효과가 나타나도록 노력하지 않을 수 없습니다.

그룹 사고, 즉 그룹 구성원의 사고방식은 [45]문제를 해결하기 위해 노력하는 동안 불필요한 제약으로 작용할 수 있습니다.모두가 같은 생각을 하고, 같은 결론에 머무르며, 그 이상의 생각을 자제하고 있기 때문입니다.이것은 매우 흔하지만, 이 장벽이 존재하는 가장 잘 알려진 예는 도트 문제의 유명한 예입니다.이 예에서는 격자 위에 9개의 점이 가로로 3개의 점이 있고 위아래로 3개의 점이 있습니다.그런 다음 솔버는 종이에서 펜이나 연필을 들어 올리지 않고 4개 이하의 선을 그어야 합니다.이 일련의 선은 용지의 모든 점을 연결합니다.그리고 나서, 전형적으로 일어나는 일은, 피험자가 펜이나 연필이 점의 정사각형 밖으로 나가지 않게 하면서 점들을 연결해야 한다는 가정을 그들의 마음속에 만들어 내는 것이다.이와 같은 표준화된 절차는 종종 이러한 종류의 [46]정신적인 제약을 초래할 수 있으며, 연구자들은 작업이 [47]완료되기 위해 할당된 시간 내에 0%의 올바른 솔루션 비율을 발견했습니다.강요된 제약은 해결사가 점의 경계를 넘어서는 생각을 못하게 한다.틀에서 벗어난 사고라는 표현이 [48]나오는 것도 이런 현상 때문이다.

이 문제는 깨달음 또는 통찰력으로 빠르게 해결할 수 있습니다.문제를 해결하기 위해 몇 분간 고군분투하면 해결자가 해결책을 명확하게 파악할 수 있는 갑작스러운 통찰력을 얻을 수 있습니다.이와 같은 관련된 문제가 가장 일반적으로 통찰력을 통해서 어떻게 그들의 마음에, 어떻게 그들의 과거 경험을 그리기, 그리고 얼마나 그들은nine-dot 예에서 일하면서 memories[48] 이러한 정보 juggle 문제를 구조화 해 과목 중 하나에 따라서, 그 solver 이미 있는 것을 가지고 있는 것은 어려울 해결한다.en그들이 해결책에 가한 제약 때문에 그들의 머릿속에서 잘못 구조화되었습니다.게다가, 사람들은 문제를 이전의 지식과 비교하려고 할 때 어려움을 겪으며, 그들은 자신의 선을 점 안에 두어야 하고, 넘어서는 안 된다고 생각한다.기본 사각형 밖에서 연결된 점들을 상상하려고 하면 작업 [48]기억력에 부담이 되기 때문입니다.

해결책을 향한 점진적인 움직임에 따라 통찰력이 생기기 때문에 문제에 대한 해결책이 분명해집니다.이 작은 움직임들은 해결사 몰래 일어난다.그리고 통찰력이 완전히 실현되면,[49] 대상에게 "아하"의 순간이 일어납니다.이러한 통찰의 순간은 나타나는데 오랜 시간이 걸릴 수도 있고 그렇지 않을 수도 있지만, 이러한 장벽을 극복한 후에 해결 방법이 도달하는 방법은 변하지 않습니다.

무관한 정보

관련 없는 정보는 특정 [44]문제와 관련이 없거나 중요하지 않은 문제 내에서 제공되는 정보입니다.문제의 특정 맥락에서, 관련 없는 정보는 그 특정 문제를 해결하는 데 도움이 되지 않습니다.관련 없는 정보가 문제 해결 과정에 악영향을 미치는 경우가 많습니다.그것은 많은 사람들이, 특히 그들이 그것을 알지 못할 때, 통과하는데 어려움을 겪는 흔한 장벽이다.무관한 정보는 상대적으로 단순한 문제를 해결하는 것을 훨씬 [50]어렵게 만듭니다.

예를 들어, "토피카 인구의 15%가 목록에 없는 전화번호를 가지고 있습니다.Topeka 전화번호부에서 무작위로 200명의 이름을 선택합니다.이들 중 전화번호가 목록에 없는 사람은 몇 명이나 됩니까?[51]

전화번호부에 기재되어 있지 않은 사람은, 선택한 200명의 이름에는 포함되지 않습니다.이 과제를 바라보는 사람들은 당연히 주어진 15%를 문제에 사용하고 싶어했을 것이다.정보가 존재하는 것을 확인하고 즉시 정보가 사용되어야 한다고 생각합니다.물론 이것은 사실이 아니다.이런 종류의 문제들은 적성검사나 인지평가를 [52]받는 학생들을 시험하는데 종종 사용된다.그것들은 어렵도록 의도된 것은 아니지만 반드시 흔하지는 않은 생각을 요구하기 위한 것이다.무관한 정보는 일반적으로 수학 문제, 특히 단어 문제에서 나타나며, 여기서 숫자 정보는 개인에게 도전하기 위해 사용된다.

관련 없는 정보가 주제를 벗어나 관련 정보로부터 멀어지게 하는 데 효과적인 이유 중 하나는 그것이 어떻게 [52]표현되는가에 있다.정보가 표현되는 방식은 문제를 극복하는 데 있어 큰 차이를 만들 수 있습니다.문제가 시각적으로, 말로, 공간적으로, 또는 수학적으로 표현되든 상관없는 정보는 문제를 해결하는 데 걸리는 시간에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.또한 가능한 경우에도 마찬가지입니다.스님 문제는 관련 없는 정보의 전형적인 예이며, 어떻게 다른 방식으로 표현될 수 있는가 하는 것입니다.

스님은 어느 날 새벽부터 산을 오르기 시작해 해질녘에 정상에 올랐다가 어느 날 새벽까지 며칠간 정상에서 명상을 하다가 해질녘에 산기슭으로 돌아간다.출발, 정지 또는 이동 중 속도에 대한 어떠한 추정도 하지 않고, 하루 중 같은 시간에 두 개의 개별 이동 경로에서 차지하는 공간이 있음을 증명합니다.

이 문제는 정보의 표현 방식 때문에 해결하기가 거의 불가능하다.그 내용을 말로 표현하기 때문에 문단의 심상을 만들어내려고 합니다.이것은 특히 질문과 관련된 모든 관련 없는 정보에 대해 하기 매우 어려운 경우가 많습니다.이 예는 단락이 시각적으로 표현될 때 훨씬 이해하기 쉽게 한다.같은 문제를 물었지만 그에 대응하는 그래프도 곁들여져 있다면 이 질문에 대답하기가 훨씬 쉬울 것입니다. 관련 없는 정보는 더 이상 도로 차단 역할을 하지 않습니다.문제를 시각적으로 표현함으로써 이해하기 어려운 단어나 상상하기 어려운 시나리오가 없습니다.이 문제를 시각적으로 표현함으로써 문제를 해결하는 데 어려움이 없어졌다.

이러한 유형의 표현은 종종 어려운 문제를 [53]쉽게 하기 위해 사용됩니다.문제 [44]해결 문제를 논의할 때 가장 일반적인 장벽 중 하나인 관련 없는 정보를 제거하기 위한 전략으로 테스트에서 사용할 수 있습니다.문제에 제시된 중요한 정보를 식별하고 그 유용성을 정확하게 식별할 수 있는 것이 필수적이다.무관한 정보를 인식하는 것이 이 공통의 장벽을 극복하는 첫 번째 단계입니다.

개인에 대한 기타 장벽

문제 해결에 관여하는 개개인은 효율적인 해결책의 중요한 요소인 변화를 포함하여 감산적인 변화를 간과하는 경향이 있다.이러한 해결 경향은 요소나 프로세스를 빼는 것이 아니라 우선 요소만을 만들거나 대부분 요소를 추가함으로써 해결되는 경향이 정보 [54][55]과부하와 같은 인지 부하가 높을수록 강해지는 것으로 나타났다.

꿈: 의식이 깨지 않는 문제 해결

문제 해결은 또한 의식이 깨지 않고도 일어날 수 있다.에서 문제를 해결한 과학자들과 엔지니어들에 대한 많은 보고가 있다.재봉틀의 발명가 엘리아스 하우는 [56]꿈에서 보빈의 구조를 알아냈다.

화학자 어거스트 케쿨레는 벤젠이 6개의 탄소와 수소 원자를 어떻게 배열했는지를 고려하고 있었다.이 문제에 대해 생각하면서, 그는 졸았고, 뱀과 같은 패턴으로 떨어지는 원자를 춤추는 꿈을 꾸었고, 이것이 그가 벤젠 고리를 발견하도록 이끌었다.케쿨레가 일기에 썼듯이

뱀 한 마리가 꼬리를 잡았고, 그 형체가 내 눈앞에서 조롱하듯 빙빙 돌았다.마치 번개처럼 나는 잠에서 깼다; 그리고 이번에도 나는 [57]가설의 결과를 알아내기 위해 밤을 보냈다.

사람들이 잠들기 전에 어떤 문제에 대해 어떻게 의식적으로 생각하고 그 문제를 꿈의 이미지로 해결할 수 있는지에 대한 경험적 연구도 있다.꿈의 연구원 윌리엄 C. 데멘트는 500명의 학부생들에게 OTFF가 첫 번째 요소였던 무한 급수에 대해 생각해보고, 그 뒤에 있는 원리를 추론할 수 있는지, 그리고 다음 급수의 요소가 [58]무엇인지 말하라고 말했다.그는 그들에게 잠들기 전에 매일 밤 15분 동안 이 문제에 대해 생각하고 그들이 꾼 꿈을 적어달라고 부탁했다.그들은 아침에 일어났을 때 15분 동안 그 문제에 대해 다시 생각하라는 지시를 받았다.

시퀀스 OTFF는 숫자의 첫 글자 1, 2, 3, 4, 5입니다.시리즈의 다음 5개 요소는 SSENT(6, 7, 8, 9, 10)입니다.몇몇 학생들은 그들의 꿈을 되돌아보며 퍼즐을 풀었다.한 예로 다음과 같은 [58]꿈을 보고한 학생이 있습니다.

나는 미술관에 서서 벽에 있는 그림들을 보고 있었다.복도를 걸으면서 그림 수를 세기 시작했다.1, 2, 3, 4, 5여섯 번째와 일곱 번째가 되자 액자에서 그림이 뜯겨나갔습니다.나는 뭔가 수수께끼가 풀릴 것 같은 이상한 느낌으로 빈 프레임을 응시했다.갑자기 나는 여섯 번째와 일곱 번째 공간이 문제의 해결책이라는 것을 깨달았다.

500명 이상의 대학생을 대상으로 87개의 꿈이 배정된 문제와 관련이 있는 것으로 판단되었다(53개 직결, 34개 직결).하지만 문제를 해결할 수 있는 꿈을 가진 사람 중 7명만이 실제로 그 해결책을 의식적으로 알고 있었다.나머지(53명 중 46명)는 해결책을 모른다고 생각했다.

마크 블레치너는 이 실험을 했고 디멘트와 [59]비슷한 결과를 얻었다.그는 문제를 풀려고 노력하는 동안, 사람들은 꿈에서 해답이 명백해 보이는 꿈을 꿨지만, 꿈을 꾸는 사람들이 자신의 꿈이 어떻게 퍼즐을 풀었는지 깨닫는 경우는 드물다는 것을 발견했다.일단 그들이 해결책을 듣고 꿈이 어떻게 해결했는지 알아챘지만, 달래거나 암시하는 것은 그들에게 그것을 깨닫게 하지 못했다.예를 들어, OTFF 실험에서 한 사람은 다음과 같은 꿈을 [59]꾸었다.

큰 시계가 있어요.움직임을 볼 수 있습니다.시계의 큰 바늘이 숫자 6을 가리키고 있었다.숫자가 올라가면 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12가 됩니다.그 꿈은 기계의 작은 부품에 초점을 맞췄다.안에 있는 기어가 보였어요.

꿈에서 그 사람은 시리즈의 다음 요소인 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12를 세었지만 이것이 문제의 해결책이라는 것을 깨닫지 못했다.그의 잠자는 두뇌는 문제를 해결했지만, 그의 깨어있는 두뇌는 어떻게 하는지 알지 못했다.

알버트 아인슈타인은 많은 문제 해결이 무의식적으로 진행된다고 믿었고, 그 후 그 사람은 두뇌가 이미 해결한 것을 알고 의식적으로 공식화해야 했다.그는 이것이 상대성 이론을 공식화하는 과정이라고 믿었다: "문제의 창조자가 해결책을 [60]가지고 있다."아인슈타인은 그가 말없이, 주로 이미지로 문제를 해결했다고 말했다."말이나 언어는, 쓰이거나 말하거나, 제 생각의 메커니즘에 아무런 역할을 하지 않는 것 같습니다.생각의 요소로 작용하는 것처럼 보이는 심리적 실체는 '자발적으로' 재생산되고 [61]결합될 수 있는 특정한 징후와 어느 정도 선명한 이미지입니다."

인지과학: 2개 학교

인지과학에서 문제 해결 과정은 지식 영역과 전문 수준(예: 스턴버그, 1995)에 따라 다르며, 결과적으로 실험실에서 얻은 발견이 실험실 외부의 문제 해결 상황에 반드시 일반화할 수 없다는 연구자들의 인식은 현실적 친세계에 대한 강조로 이어졌다.1990년대 이후로 계속 풀리고 있습니다.그러나 이러한 강조는 북미와 유럽에서는 상당히 다르게 표현되어 왔다.북미 연구는 일반적으로 별개의 자연 지식 영역에서 문제 해결을 연구하는 데 초점을 맞춘 반면, 유럽 연구의 대부분은 새롭고 복잡한 문제에 초점을 맞추고 컴퓨터화된 시나리오로 수행되었다(개요는 Funke, 1991 참조).

유럽

유럽에서는 영국의 Donald Broadbent(1977; Berry & Broadbent, 1995 참조)와 독일의 Dietrich Dörner(1975, 1985; Dörner & Wearing, 1995 참조)에 의해 시작된 두 가지 주요 접근방식이 표면화되었다.두 가지 접근방식은 실제 문제와 유사하게 구성된 비교적 복잡하고 의미론적으로 풍부한 컴퓨터화된 실험실 작업에 중점을 두고 있다.그러나 접근방식은 이론적 목표와 방법론에서 다소 다르다.Broadbent에 의해 시작된 전통은 인식 하에서 작동하는 인지적 문제 해결 프로세스와 인식 외부에서 작동하는 인지적 문제 해결 프로세스의 차이를 강조하며, 일반적으로 수학적으로 잘 정의된 컴퓨터 시스템을 사용합니다.전통은 Dörner에 의해 주도된 반면에, 최고 2천명에 가까운 고도로 상호 연결되어 변수(예를 들어 있어 매우 복잡한 컴퓨터화된 시나리오를 활용한다., Dörner, Kreuzig, Reither &, Stäudel의 1983년 LOHHAUSEN 프로젝트이며 Ringelband,는 문제 해결의, 동기, 사회적 인지 요소의 상호 작용에 관심 있어Misiak & Kluwe, 1990).부흐네르(1995)는 두 전통에 대해 자세히 설명한다.

북미

북미에서는 허버트 A의 연구로 시작되었다.의미론적으로 풍부한 [62][63]영역에서 "실행함으로써 학습"하는 Simon은 물리학, 쓰기 또는 체스 게임과 같은 다른 자연 지식 영역에서 문제 해결을 개별적으로 조사하기 시작했고, 이에 따라 문제 해결의 글로벌 이론을 추출하려는 시도를 포기했다(예: Sternberg & Frensch, 1991).대신에, 이러한 연구자는, 전문 지식 개발에 관한 특정의 영역내에서의 문제 해결의 개발에 자주 초점을 맞추고 있다.Chase & Simon, 1973; Chi, Feltovich & Glaser,[64] 1981).

북미에서 관심을 끈 분야는 다음과 같습니다.

복잡한 문제의 특징

복잡한 문제 해결(CPS)은 단순한 문제 해결(SPS)과 구별됩니다.SPS를 다룰 때 방해가 되는 유일한 간단한 장애물이 있습니다.그러나 CPS는 한 번에 하나 이상의 장애물로 구성됩니다.실제 사례에서, 직장에서 일하는 외과의사는 어떤 신발을 신어야 할지 결정하는 것보다 훨씬 더 복잡한 문제를 가지고 있다.Dietrich Dörner에 의해 설명되고 나중에 Joachim Funke에 의해 확장되었듯이, 복잡한 문제에는 다음과 [68]같은 몇 가지 전형적인 특징이 있습니다.

  • 복잡성(대부분의 항목, 상호관계 및 결정)
  • 열거성
  • 이질성
  • connectivity(접속관계, 통신관계, 할당관계)
  • 동적(시간 고려 사항)
    • 시간적 제약
    • 시간 감도
    • 위상 효과
    • 동적 예측 불가능성
  • 투명성(상황의 명확성 결여)
    • 개시 불투명도
    • 연속 불투명도
  • 폴리텔리(복수 목표)[69]
    • 무표정하다
    • 반대.
    • 트랜스미션

일괄 문제 해결

문제 해결은 개인부터 문명화까지 다양한 수준에서 적용됩니다.집단 문제 해결은 집단적으로 수행되는 문제 해결을 말합니다.

사회적 문제와 글로벌 문제는 일반적으로 집단적으로만 해결할 수 있습니다.

현대문제의 복잡성은 개인의 인지능력을 넘어섰으며, 상이한 상호보완적 전문지식과 집단적 문제해결 [70]능력을 필요로 한다는 점에 주목했다.

집단지성은 많은 개인의 협업, 집단적 노력 및 경쟁에서 비롯된 공유 또는 집단지성입니다.

공동 문제 해결이란 실제 문제를 해결하는 데 중점을 두고 대면 또는 온라인 작업 공간에서 함께 일하는 사람들을 말합니다.이러한 그룹은 공통의 관심사, 유사한 열정 및/또는 일에 대한 헌신을 공유하는 멤버로 구성되어 있습니다.회원들은 기꺼이 질문하고, 궁금해하며, 공통적인 문제들을 이해하려고 노력한다.전문 지식, 경험, 도구 및 [71]방법을 공유합니다.이러한 그룹은 강사가 할당할 수도 있고 개별 학생의 필요에 따라 학생 규제를 받을 수도 있습니다.그룹 또는 그룹 구성원은 필요에 따라 유동적일 수도 있고 할당된 작업을 완료하기 위해 일시적으로만 발생할 수도 있습니다.또한 학습자의 필요에 따라 더 영구적일 수 있습니다.그룹의 모든 구성원은 의사결정 과정에 어느 정도 의견을 가지고 학습 과정에서 역할을 해야 합니다.그룹 구성원은 그룹 내 모든 구성원의 사고, 교육 및 모니터링을 책임집니다.그룹 작업은 각 구성원이 전체 작업에 동등하게 기여할 수 있도록 구성원 간에 조정되어야 합니다.그룹 구성원은 각자의 장점을 파악하고 이를 바탕으로 모든 사람이 [72]작업에 상당한 기여를 할 수 있도록 해야 합니다.협업 그룹은 구성원 간의 공동 지적 노력을 필요로 하며 함께 문제를 해결하기 위한 사회적 상호작용을 수반합니다.이러한 상호작용에서 공유되는 지식은 커뮤니케이션, 협상 및 [73]자재 생산 과정에서 획득됩니다.회원들은 질문을 함으로써 적극적으로 타인에게 정보를 구한다.질문을 사용하여 새로운 정보를 얻는 능력은 이해와 [74]문제 해결 능력을 높입니다.협업적인 그룹 활동은 비판적 사고 능력, 문제 해결 능력, 사회적 능력, 그리고 자존감을 증진시킬 수 있는 능력을 가지고 있습니다.협업과 커뮤니케이션을 통해 구성원들은 종종 서로에게서 배우고 의미 있는 지식을 구축하여 개인 [75]작업보다 더 나은 학습 성과로 이어지는 경우가 많습니다.

1962년의 연구 보고서에서, Douglas Engelbart는 집단 지능을 조직의 효율성에 연결시키고, 능동적으로 "인간의 지성을 높이는 것"이 그룹 문제 해결에서 승수 효과를 가져올 것이라고 예측했습니다: "이 증강 모드에서 함께 일하는 세 사람은 c를 해결하는데 세 배 이상 효과적일 것으로 보입니다.omplex의 문제는 혼자 일하는 사람이 늘어난 것과 같습니다."[76]

뉴미디어와 미디어 컨버전스의 핵심 이론가인 헨리 젠킨스는 집단 지성이 미디어 컨버전스와 참여 [77]문화에 기인할 수 있다는 이론을 바탕으로 합니다.그는 현대 교육이 집단적 문제 해결의 온라인 추세를 교실에 반영하지 못하고 있다고 비판하면서 "집단적 지능 커뮤니티가 집단으로서 일의 소유권을 장려하는 것처럼 학교는 개인을 평가합니다."라고 말했습니다.젠킨스는 지식 공동체 내에서의 상호작용은 젊은이들에게 필수적인 기술을 만들고, 집단 지능 공동체를 통한 팀워크는 그러한 [78]기술의 개발에 기여한다고 주장한다.

집단적 영향은 구조화된 형태의 협업을 사용하여 특정 사회 문제를 해결하기 위한 공통 의제에 대한 다른 분야의 행위자 그룹의 약속입니다.

제2차 세계대전유엔, 브레튼우즈 기구, WTO가 창설되어 1980년대부터 이 세 종류의 조직을 중심으로 국제적인 차원의 집단적인 문제 해결이 결정되었다.이러한 글로벌 기구가 국가 중심 또는 국가 중심적인 상태를 유지하고 있기 때문에, 이러한 기구가 대체 기구가 [79]아닌 집단적인 문제 해결에 국가 중심 또는 국가 중심적인 접근을 계속한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

크라우드 소싱은 주어진 과제에 대한 최선의 해결책을 찾기 위해 많은 독립적인 참가자들로부터 아이디어, 생각 또는 정보를 축적하는 과정입니다.현대의 정보 테크놀로지에 의해, 대량의 피사체가 관여할 수 있을 뿐만 아니라, 이러한 제안을 관리하는 시스템도 좋은 [80][81]결과를 얻을 수 있습니다.인터넷을 통해 행성 규모의 문제 해결을 포함한 집단적인 새로운 능력이 [82]창출되었습니다.

「 」를 참조해 주세요.

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외부 링크

  • Wikdiversity 문제 해결 관련 학습 자료
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  • "그 협력적 문제 Solving®(CPS)적 접근".:아이들은 협력적 문제 Solving® – 생각해 보세요.6월 11일 2013년에 원래에서 Archived.2018-08-10 Retrieved.협력적 문제 해결 접근 인간의 상호 작용 다양하지만, 특히 갈등을 초래할 수 있어 적용할 수 있다.우리의 CPS모델 친구들, 형제, 부부, 부모와 선생님들이고 직원들, 관리자의 상호 작용에 적용될 수 있다.그 협력적 문제 Solving 접근 로스 박사 Greene[1][원형 참조] 비롯됐다.그는 현재 자신의 모델을 콜라보레이티브 & 프로 액티브 솔루션이라고 부르고 있으며, 콜라보레이티브 문제 해결이라고 불리는 제품을 마케팅하는 조직이나 개인과는 어떤 관계도 맺지 않고 있으며,[2] 자신의 작업에 대해 어떠한 보증도 하지 않습니다.