1. Definition Problem/Problemlösen 2. Klassifikation von Problemen 3. Geschichte des Problemlösens 3.1 Behavioristischer Ansatz 3.2 Gestaltspsychologischer Ansatz 3.3 Informationsverarbeitungstheorie Problemlösen

Was ist ein Problem ? Ein Problem entsteht z.B. dann, wenn ein Lebewesen ein Ziel hat und nicht weiß, wie es dieses Ziel erreichen soll. Wo immer der gegebene Zustand sich nicht durch bloßes Handeln (Ausführen selbstverständlicher Operationen) in den erstrebten Zustand überführen lässt, wird das Denken auf den Plan gerufen. Ihm liegt es ob, ein vermittelndes Handeln allererst zu konzipieren. (Duncker, 1935/1974, S.1) Ein Individuum steht einem Problem gegenüber, wenn es sich in einem inneren oder äußeren Zustand befindet, den es aus irgendwelchen Gründen nicht für wünschenswert hält, aber im Moment nicht über die Mittel verfügt, um den unerwünschten Zustand in den wünschenswerten Zielzustand zu überführen. (Dörner, 1976, S. 10)

Was ist ein Problem ? Zusammenfassung: 3 Komponenten eines Problems 1. unerwünschter Ausgangszustand (Ist-Zustand) 2. erwünschter Endzustand (Soll-Zustand) 3. Barriere oder Lücke, die die Transformation vom Ist- in den Sollzustand im Moment verhindert A Z

Was ist Problemlösen? Problemlösendes Denken erfolgt, um Lücken in einem Handlungsplan zu füllen, der nicht routinemäßig eingesetzt werden kann. Dazu wird eine gedankliche Repräsentation erstellt, die den Weg vom Ausgangs- zum Zielzustand überbrückt. (Funke, 2003, S. 25) Unter Problemlösen versteht man das Bestreben, einen gegebenen Zustand (Ausgangs- oder Ist-Zustand) in einen anderen, gewünschten Zustand (Ziel- oder Soll-Zustand) zu überführen, wobei es gilt, eine Barriere zu überwinden, die sich zwischen Ausgangs- und Zielzustand befindet. (Hussy, 1983, S 114)

Problem vs. Aufgabe Aufgaben sind geistige Anforderungen, für deren Bewältigung Methoden bekannt sind. [...] Aufgaben erfordern nur reproduktives Denken, beim Problemlösen aber muss etwas Neues geschaffen werden. (Dörner, 1976, S.10) Offensichtlich entscheidet das Vorwissen und das Vermögen eines Individuums, effektive Operationen zur Bewältigung einer Aufgabenstellung anzuwenden, darüber, ob es sich um eine (Lern-) Aufgabe oder um ein Problem handelt. (Seel, 2003, S. 326) Problem oder Aufgabe ? = x 34 = Kein Problem: Ergebnis kann i.d.R.aus dem Gedächtnis abgerufen werden Kein Problem, wenn die Lösungsprozedur bekannt ist

Klassifikation von Problemen eine verbindliche Klassifikation von Problemen gibt es nicht Unterteilung der Problemtypen nach bestimmten Kriterien: 1. Klarheit der Definition von Ausgangs- und Zielzustand (Reitmann, 1965) 2. Art der Barriere (Dörner, 1976) 3. Prozesse, die zur Lösung notwendig sind (Greeno & Simon, 1988) 4. Bedeutung von Wissen 5. Inhalt/Bereich, aus dem die Probleme stammen etc.

Klassifikation von Problemen 1. Klarheit der Definition von Ausgangs- und Zielzustand (u.a.Reitmann, 1965) geschlossenes (well defined) Problem: - Ist- und Sollzustand sind klar definiert - Mittel (Operatoren) sind unbekannt offenes (ill defined) Problem: - Ist- und Sollzustand und die Operatoren sind unbekannt

Klassifikation von Problemen 2. Art der Barriere (Dörner, 1976)

Klassifikation von Problemen Interpolationsprobleme liegen vor, wenn neben dem Ist- und Sollzustand auch die Operatoren zur Überwindung bekannt sind, nicht jedoch deren spezifische Kombination (z.B. Nummernschloss am Fahrrad) Bei Syntheseproblemen sind Ist- und Sollzustand bekannt und die Mittel unbekannt (z.B. Nagel an die Wand schlagen ohne Hammer) dialektisches Problem: die Mittel sind bekannt, aber das Ziel ist unklar. In einem dialektischen Prozess müssen Vorstellungen über das Ziel entwickelt, revidiert, geprüft und verworfen werden, bis die Lösung zufriedenstellend ist.

Klassifikation von Problemen 3. Prozesse, die zur Lösung notwendig sind (Greeno & Simon, 1988) Transformationsprobleme (= Interpolationsprobleme) Anordnungs- und Designprobleme (= synthetische Probleme) Induktionsprobleme: erfordern das Finden einer Struktur (z.B. beim Fortsetzen einer Zahlenreihe beim Intelligenztest) Deduktionsprobleme: machen logische Schlussfolgerungen aus vorgegebenen Prämissen notwendig

Klassifikation von Problemen 4. Bedeutung von Wissen wissensarme Probleme (einfache Probleme) wissensreiche Probleme (komplexe Probleme) Bei einfachen Problemen kann Vorwissen in der Regel nicht oder nur in sehr minimalen Umfang genutzt werden. Es muss für die Lösungsfindung aus den Instruktionen erst aufgebaut werden. Bei komplexen Problemen greifen die Problemlöser hingegen auf vorhandenes Wissen, das über den Inhalt hinausgeht, zurück. (Lüer & Spada, 1992, S. 258)

Klassifikation von Problemen einfache Probleme (künstliche Probleme): - gut definierter Problemraum - kleine Zahl zulässiger Operationen - ein optimaler Lösungsweg - alle lösungsrelevanten Informationen sind in der Instruktion enthalten Paradigmen: Turm von Hanoi, Kannibale und Missionare… -schlecht definierter Problemraum (Einsichts- bzw. Fixationsprobleme): Paradigmen: Neun-Punkte-Problem, Kerzenproblem,…

Klassifikation problemlösenden Denkens analytisches problemlösendes Denken: - Ausgangssituation und Ziel sind klar definiert und die lösungsrelevanten Informationen sind bekannt oder erschließbar - Hauptanforderung: Informationsanalyse und Lösungsentwicklung; - Problemlösen = intelligente Anwendung von Wissen produktives problemlösendes Denken: - das Lösungsprinzip ist unbekannt - selbstreguliert-strategischer Erwerb und intelligente Anwendung von Wissen

Theorien des Problemlösens Behaviormus/Assoziationismus: Problem= dominante Reaktion auf Reiz führt nicht zu erwünschten Erfolg Problemlösen= Umschichtung von Reaktionshierarchien Gestaltpsychologie: Problem=defekte Gestalt Problemlösen= Suche nach einer guten Gestalt (Umstrukturierung; Einsicht (Aha-Effekt)) Informationsverarbeitungsansatz: Problem= 1. unerwünschter Ausgangszustand 2. erwünschter Zielzustand 3. Barriere, die die Transformation von A nach Z verhindert Problemlösen= Suche im Problemraum (Newell & Simon)

Theorien des Problemlösens 1. Assoziationismus: Durch wiederholte Assoziationsbildung ergeben Reaktionshierarchien mit der jeweils wahrscheinlichsten Reaktion an der Spitze (= Gewohnheitsmuster, mit denen auf bestimmte Auslösebedingungen routinemäßig reagiert wird.) - Experiment: trial and error-Verhalten bei Katzen (Thorndike 1898) Mit diesem Ansatz nicht zu klären: a)Produktives Denken (neue Reaktion, die noch nicht in der Reaktionshierarchie existiert) b)Verhalten durch Einsicht (kaum/gar nicht gezeigte Reaktion wird durch einmalige Verstärkung zum dominanten Verhalten)

Theorien des Problemlösens 2. Gestaltpsychologischer Ansatz: (Wertheimer, Duncker, Köhler) Grundgedanke: Die Wahrnehmung wird gesteuert durch Prinzipien der Wahrnehmungsorganisation (gute Gestalt, das Ganze ist mehr als die Summe der Teile) Problem= defekte Gestalt, die Spannung und das Bestreben erzeugt, daraus eine gute Gestalt zu machen Problemlösen: durch Umstrukturierung und Einsicht - nicht Reiz-Reaktionsverhalten sondern produktives Denken

Theorien des Problemlösens Phasen des Organisationsprozesses beim Problemlösen: 1.Vorbereitung: Sammeln von Informationen, erste Lösungsversuche 2.Inkubation: nach Scheitern, Problem liegen lassen 3.Einsicht: Erkennen der Lösung; Aha-Erlebnis 4.Überprüfung der Lösung Einsichtsprobleme: Bergsteigerproblem, Neun-Punkte- Problem, Kerzenproblem …

Theorien des Problemlösens 3. Informationstheoretischer Ansatz: Grundgedanke: Mensch als offenes System, das Informationen aktiv aus der Umwelt aufnimmt, intern verarbeitet und wieder an die Umwelt abgibt - funktionalistische Betrachtung von Lernprozessen - Grundlage: kognitive Architektur ( KZG, LZG) in dem die Prozesse ablaufen Problemlösen= Suche im Problemraum (Newell & Simon,1972) Verstehensprozess: interne Repräsentation des Problems Suchprozess: Lösung des Problems

Resultatsorientierter Ansatz: Interesse am Ergebnis (Lösungszeit, Lösungsgüte) Paradigmen: 9-Punkte; Bergsteiger; Kerzenproblem,... Prozessorientierter Ansatz: Interesse am Lösungsprozess (Lösungsschritte, Strategien) Paradigmen: Turm von Hanoi, Kannibalen und Missionare, Kryptarithmetische Probleme, komplexe Probleme,....

Problemlöseprozess I Modell TOTE-Einheiten (Miller, Galanter & Pribram,1960) - Konzept der Rückkoppelung

Problemlöseprozess II Zentrale Bestandteile im Problemlöseprozess Zielantizipation Problemrepräsentation Planung Überwachung/Kontrolle Reflektion - Lösung wird konstruiert - Problemlösen erfolgt kontrolliert; vollzieht sich nicht schrittweise (Hin und Herspringen); an vielen Stellen wird gleichzeitig etwas geändert

Lösen von Interpolationsproblemen I Organisation mentaler Prozesse (Dörner, 1976)

Lösen von InterpolationsproblemenII Schritte im Problemlöseprozess

Heuristiken /Suchprozeduren I Heurismus Verfahren zur Lösungsfindung, d. h. eine bestimmte Abfolge elementarer geistiger Operationen, durch die ein Problem gelöst werden kann, aber nicht unbedingt gelöst werden muss (Dörner, 1976) - Daumenregel (zeitsparend, keine Lösungsgarantie) Algorithmus systematisches Überprüfen aller Alternativen (zeitaufwändig, führt aber sicher zur Lösung)

Heuristiken /Suchprozeduren II Generate and test (Hypothesen testen): Lösungsvorschläge werden Schritt für Schritt generiert und überprüft Backward chaining (Rückwärtsverkettung): ist der Zielzustand gut beschrieben, kann auch vom Zielzustand rückwärts gearbeitet werden Operator subgoaling (Zwischenzielbildung): erzeugt ein Operator eine sinnvolle Transformation, kann aber derzeit noch nicht angewendet werden, besteht ein Zwischenziel darin die Anwendungsvoraussetzungen für diesen Operator zu schaffen Subgoal decomposition (Teilzielbildung): das Gesamtziel wird in additive Teilziele zerlegt

Difference reduction (Differenzreduktion): Suche nach dem Operator, der die Differenz zwischen dem gegebenem und dem Zielzustand maximal reduziert Means-end analysis (Mittel-Ziel-Analyse) Kombination von Vorwärtsverkettung und Zwischenzielbildung Match (Passung): existiert ein Lösungsschema, wird es Teil für Teil an die bestehende Struktur herangetragen und passend gemacht Versuch und Irrtum: Analoges Problemlösen: zum Ausgangsproblem wird durch Vergleich mit vorhandenem Wissen eine analoge Lösung gesucht

Was macht ein Problem schwer? Determinanten der Problemschwierigkeit (Hussy, 1984)

Personmerkmale Wissen - deklaratives Wissen (Wissen was)(Faktenwissen) - prozedurales Wissen (Wissen wie)(Operationswissen) - Metawissen (Wissen über das eigene Wissen) oder - epistemische Struktur (allgemeines und bereichsspezifisches Wissen) - heuristische Struktur (Heurismen)

Umfang und Organisation von Wissen - Bereichsspezifität: das Problem ist in einen best. Wissensbereich eingebettet - semantische Einkleidung aktiviert Vorwissen (kann förderlich oder hinderlich sein) -abhängig von: a)Wirkung der semantischen Beziehung auf den Operatoreinsatz, die Zwischenzielbildung und Zielabstandsbewertung b) der Erklärung der Problemstruktur durch die Instruktion Bsp.: Kannibalen und Missionare -Vorstellung: Missionare sind schwach, dürfen nicht getrennt werden - führt zu Irrwegen bzw. Verkennen von Lösungswegen Wissensverfügbarkeit - bestimmte Informationen stehen nur in einem funktionalen Zusammenhang zur Verfügung - Bsp. Kerzenproblem (verstärkte und verminderte funktionale Gebundenheit)

Problemmerkmale Problemumfang (Zahl der Lösungsalternativen) - mit steigendem Informationsgehalt wächst die Verarbeitungskapazität - Bsp.: Anagramme (mehr Buchstaben) a) Algorithmus: längere Bearbeitungszeit b) Hypothesentesten: synthetisches Vorgehen (vielleicht fängt das Wort mit R an) - Befunde zum Zusammenhang zw. Problemschwierigkeit und Alternativenzahl sind uneindeutig (individuelles Vorgehen)

Problemkomplexität -Variablenzahl -Vernetzung - Transparenz Bsp.: ZAP Zielannäherungsproblem (Hussy,1984) Aufgabe: Raumschiff in best. Höhe über Mondoberfläche landen - Variation der 3 Komponenten - Variablenzahl (3 vs 5): Höhe, Geschwindigkeit, Bremsstufe,... - Vernetztheit (linear vs. nicht linear) - Transparenz (weniger vs. mehr Informationen) Ergebnis: bei höherer Problemschwierigkeit sinkt die Leistung

Komplexes Problemlösen Entstehungsgeschichte Die Forschungsrichtung Komplexes Problemlösen entstand etwa Mitte der 1970er Jahre aus der Kritik an der klassischen Problemlöseforschung. Kritikpunkte - Einfachheit der Problemstellungen - mangelnde Realitätsnähe Neuerung - computersimulierte Problemlöseszenarien (Mikrowelten) - Wissensaufbau, -organisation und- anwendung

Konstrukt der operativen Intelligenz (Dörner 1989) - entstand aus Kritik an der Intelligenzforschung - mangelnde Beachtung von Prozessen die zu intellektuellen Resultaten führen - prozessorientiert: - Informationsgewinnung und -integration - Zielausarbeitung - Maßnahmenplanung und -entscheidung - Selbstmanagement - prozessorientiert

Modell für komplexes Problemlösen

Kennzeichen komplexer Probleme Kompexität (Anzahl der Variablen) Vernetztheit (Anzahl und Dichte der Verknüpfung zwischen den Variablen) Polytelie (mehrere Ziele) Intransparenz (Variablen und Ziel sind unbekannt) Dynamik/Eigendynamik (Eingriffe setzen Prozesse in Gang; Situation wartet nicht sondern verändert sich von selbst)

Anforderungen an den Problemlöser Umgang mit Zielen - Zielsetzung, Zielelaboration -Zielverfolgung Fähigkeit zur Situationsanalyse - Erfassen von Zusammenhängen -Identifikation der Systemstruktur -Informationssammlung -Informationsintegration und Modellbildung -Hypothesenbildung Richtige Handlungswahl Absichtsauswahl und Schwerpunktbildung Prognose und Extrapolation Planen und Entscheiden Maßnahmen treffen Handlungskontrolle und Strategiemodifikation

Idealisiertes Prozessmodell (Dörner, 1989) Zielausarbeitung Modellbildung und Informationssammlung Prognose und Extrapolation Planung von Aktionen Entscheidung und Durchführung von Aktionen Effektkontrolle und Revision der Handlungsstrategien

1. Zielausarbeitung: Entwicklung einer Zielvorstellung; Zielkonflikte möglich 2. Modellbildung und Informationssammlung -Informationssuche und -ergänzung, um ein Modell der Situation zu bilden - Eingriffe und Maßnahmen spezifizieren 3. Prognose und Extrapolation -Abschätzungen über zeitliche Entwicklungsverläufe - Berücksichtigung der Dynamik 4. Planung von Aktionen -Wahl des richtigen Auflösungsniveaus (systematische oder taktische Planung) 5. Entscheidung und Durchführung -handelndes Ausführen der geplanten Aktionen 6. Kontrolle und Revision - Sind die angestrebten Effekte eingetreten?

Beispiel für komplexes Problemlösen: Lohhausen Lohhausen ist der Name einer simulierten Kleinstadt Aufgabe: Die Probanden sollen als Bürgermeister über 10 fiktive Jahre hinweg (aufgeteilt in zwei achtstündige Sitzungen oder acht wöchentlich aufeinander folgende Sitzungen) für das Wohlergehen der Stadt in der näheren und fernen Zukunft sorgen. Problemlösegütemaße: Kapital, Zufriedenheit der Bürger, Anzahl Arbeitslose etc. Komplexität: 2000 Variablen Beschreibung der Stadt: Einwohner, Uhrenfabrik, Stadtverwaltung, Arztpraxen, Banken, Schulen... - Eingriffsmöglichkeiten: Steuersätze verändern, Arbeitsplätze schaffen, Wohnungsbau betreiben, für Freizeiteinrichtungen sorgen..

Grobstruktur des Lohhausen-Systems mit 44 der 2000 Variablen