tema 11: SOLUCIà N DE PROBLEMAS ¿Qué es un problema?

tema 11: SOLUCIÃ N DE PROBLEMAS
¿Qué es un problema?
Un problema se define como “aquellas tareas que demandan procesos de razonamiento relativamente
complejos y no una simple actividad asociativa o rutinaria”. Uno de los principales representantes de esta
escuela es Duncker. Este autor dice que una persona se enfrenta a un problema cuando acepta una tarea, pero
no sabe de antemano cómo realizarla.
Las investigaciones en torno a este tema se dividen en dos grandes lÃ−neas;
-Investigaciones sobre puzzles que son problemas sin adversario
-Investigaciones sobre juegos, que son problemas con adversarios.
En esta segunda perspectiva se estudia cómo sujetos expertos resuelven juegos como el ajedrez y qué
diferencia hay entre la forma de resolver esos juegos entre sujetos expertos y sujetos novatos.
Por razones, en parte históricas, la solución de problemas y razonamiento se han estudiado por bandos
distintos.
Si nos ponemos a pensar desde una perspectiva analÃ−tica, para solucionar un problema es necesario aplicar
procesos de razonamiento. Realmente es difÃ−cil trazar una lÃ−nea divisoria entre razonamiento y solución
de problemas. Hay algunos autores como Holland, Holyoak , Nisbett y Thasar que inciden en esto.
El proceso de solución de problemas por analogÃ−a es un tipo de razonamiento inductivo. Hay diferentes
tipos de problemas; unos son más sencillos y otros más complejos, sin embargo todos responden a unas
caracterÃ−sticas comunes;
• El proceso de solución de problemas implica un pensamiento directiva; un estado inicial de
incertidumbre y un estado final de solución. En este sentido podemos hablar de dos tipos de
problemas; problemas bien definidos, en los cuales el sujeto tiene toda la información necesaria en la
estructura del problema para poder llegar a una solución (Ej. Razonamiento formal); y problemas
mal definidos, en los que la información necesaria para llegar a la conclusión no está incluida en
el problema y en los que tampoco existe una clara especificidad de los movimientos a seguir para
llegar a una solución, cosa que sÃ− ocurre en los anteriores (Ej., problemas sociales como droga,
paro, etc.).
La mayor parte de la investigación utiliza problemas bien definidos porque son más sencillos y aparecen
más especificadas cuáles son las estrategias para llegar a la conclusión.
• Limitaciones estructurales y operacionales; el sujeto que realiza la tarea tiene unas limitaciones a
nivel cognitivo, atencional; y eso es una variante.
• Implica operaciones seriales o secuenciales; El sistema cognitivo va pasando por diferentes etapas
hasta llegar a la solución.
• Implica una representación incompleta; una condición básica para que se plantee un problema es
que en la representación mental del sujeto haya alguna laguna.
Fases comunes en la solución de problemas
En general, podemos hablar de tres fases;
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• Preparación: comprensión, análisis e interpretación de datos disponibles. Esta fase puede ser
muy complicada en algunos problemas, incluso contando con la experiencia.
• Producción; Elaboración y puesta en marcha de una estrategia para llegar a la solución
• Enjuiciamiento; Reflexión y evaluación de la solución generada. Evaluar si esa solución sigue
los criterios que se seguÃ−an en la materia.
Tipos de problemas
• Problemas de transformación: Una situación inicial, una meta y una serie de operaciones
intermedias que hay que ir haciendo para alcanzar una solución. Por ejemplo, el problema de
misioneros y canÃ−bales (Pág. 166).
• Problemas de inducción de estructuras; Son tareas cuya solución requiere descubrir analogÃ−as
estructurales entre elementos que pertenecen a dominios dispares. No está claro qué tipo de
operaciones mentales lleva al sujeto a descubrir esa analogÃ−a, aunque parece evidente que el sujeto
tiene que establecer relaciones de similitud.
AquÃ− hay dos subtipos de soluciones de probabilidades;
-AnalogÃ−as verbales; Ã tems del DAT-VR. Son problemas que se ajustan al formato siguiente; A es a B
como C es a D. Los términos A y B mantienen una relación explÃ−cita en el problema y la tarea del
sujeto es encontrar un término D que mantenga con C una relación similar a la que existe entre A y B.
-AnalogÃ−as complejas; según la teorÃ−a del procesamiento de la información, un problema consta de tres
elementos; estado inicial, estadio final u una serie de operadores intermedios que transforman el estadio inicial
en el final.
Sin embargo, existe una alternativa a la búsqueda de los estadios intermedios, que serÃ−a utilizar la
solución de un problema diferente para solucionar el problema actual. Uno de los más estudiados aquÃ− es
el problema de las radiaciones de Duncker (Pág. 200).
Antes de presentar el problema del tumor inoperable Crick y Holyoak le presentaban a los sujetos un texto
alternativo que era el problema del general. Era un problema basado en una táctica militar que planteaba
varias soluciones. Aunque se trataba de un problema totalmente diferente, a los sujetos, cuando se les
instruÃ−a para que lo hiciesen, utilizaban el problema del general para buscar la solución al problema del
tumor.
• Problemas de ordenación; consisten en reorganizar los elementos de la tarea en función de unos
criterios, hay normalmente dos tipos de áreas de ordenación:
• Anagramas; serie de letras que el sujeto debe reordenar para que tengan un significado.
• Problemas cripto-aritméticos; el sujeto tiene tres series de letras que se deben sustituir por cifras, de
modo que la operación aritmética resultante sea correcta.
♦ Problemas sociales (Crous y cols); Son problemas mal definidos, mal estructurados
Solución de problemas y la teorÃ−a del procesamiento de la información
Una de las primeras teorÃ−as que surgen para explicar estos problemas es la teorÃ−a del procesamiento de
información de Newell y Simon. Estos autores pretendÃ−an analizar los procesos que siguen los sujetos
cuando resuelven un problema.
¿Qué tipo de procesamiento de información desarrollan los sujetos cuando tienen que definir un
problema? La premisa central de esta teorÃ−a es que el proceso de solución de problemas es el resultado de
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una interacción entre varios elementos que son;
• El sistema de procesamiento de información del sujeto: Es un sistema adaptativo, flexible: pero con
unas limitaciones y actúa de manera serial o secuencial.
• Estructura del medio ambiente de la tarea: Son las caracterÃ−sticas objetivas de la situación
problema tal y cómo las describe el experimentador.
• Espacio problema; La forma en la que el sujeto representa e interpreta el medio ambiente de la tarea.
Estos tres elementos interactúan y se relacionan entre sÃ− de manera que:
1-. Las caracterÃ−sticas del sistema del procesamiento de la información son invariables.
2-. Aunque son invariables, son suficientes porque el sujeto puede representar el medio ambiente de la tarea
como un espacio problema.
3-. Además, la estructura del medio ambiente de la tarea va a determinar la estructura del espacio problema.
4-. La estructura del espacio problema determina las posibles estrategias que va a poner en marcha el sujeto
para resolver el problema.
Newell y Simon iniciaron una lÃ−nea de investigación en el ámbito de la solución de problemas con el
objetivo de conocer cuáles son las habilidades de los sujetos al practicar juegos como, por ejemplo, el
ajedrez.
Una de las ideas básicas de su lÃ−nea de investigación es que los sujetos utilizan para solucionar
problemas procedimientos heurÃ−sticos, que les lleva a localizar soluciones rápidas. Podemos hablar de dos
tipos de estrategias en la solución de problemas;
• Algoritmos o métodos que conducen a una solución segura: Estos generan un espacio problema
exhaustivo y después seleccionan la mejor alternativa (analizar todos los movimientos posibles y
después mover ficha más adecuada). Es muy lento.
• HeurÃ−sticos o reglas de andar por casa; este tipo de reglas permiten un acceso rápido a una
solución. En este caso, se reduce el número de estados del espacio problema.
De acuerdo con estos autores, los heurÃ−sticos se pueden expresar como conjuntos de reglas de
“si...entonces” (reglas de condición-acción o reglas de producción). Este tipo de reglas de producción se
utilizan para crear programas que intentan simular desde una perspectiva psicológica los procesos de
solución de problemas. También se utilizaron en el campo de la Inteligencia Artificial pero no para
intentar simular el razonamiento humano. La ventaja de usar estos programas en Inteligencia Artificial es que
habÃ−a que hacer explÃ−citos cuáles eran los procesos concretos para solucionar problemas.
Métodos utilizados para estudiar los procesos de solución de problemas
¿Cómo se estudia lo que pasa por la cabeza del sujeto cuando se enfrenta a una tarea de solución de
problemas?
• El experimento: Una de las ventajas de esta metodologÃ−a es que permite utilizar medidas muy
precisas de ejecución y permite comparar la ejecución de los sujetos bajo diferentes condiciones
experimentales.
• Modelos de simulación por ordenador: Los psicólogos que han tratado de estudiar los procesos de
solución de problemas desde la perspectiva del procesamiento de información han estado influidos
por la investigación que se ha desarrollado en el campo de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, es
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importante diferenciar, tal como planteó Kahney, entre diseño de programas de ordenador desde la
perspectiva de la Inteligencia Artificial y modelos de simulación por ordenador del comportamiento
humano.
¿Cuál es la diferencia entre uno y otro? Los investigadores en Inteligencia Artificial está interesados en
diseñar programas de la forma más eficiente y eficaz posible, independientemente de que esos programas
simulan o no el proceso de solución de problemas de un sujeto humano. Sin embargo, los modelos de
simulación por ordenador tienen como objetivo diseñar programas que se asemejen o que simulan lo más
posible el comportamiento del sujeto humano cuando trata de solucionar el problema.
La ventaja de este método es que los expertos tienen que ser muy explÃ−citos o precisos a la hora de
especificar el proceso de solución de problemas (cómo procesa el sujeto la información, cómo la
almacena en la memoria, etc.).
• Análisis de protocolos de pensamiento en voz alta; La utilización de este método nos permite
conocer cuál es el espacio-problema que construye el sujeto cuando tiene que resolver na tarea.
Consiste en pedir a los sujetos que vayan contando qué es lo que pasa por su mente a medida que
van resolviendo el problema.
Este tipo de metodologÃ−a es muy importante para estudiar el procesamiento de información y la solución
de problemas, pero fue una teorÃ−a muy criticada porque está basada en experiencias subjetivas. Es una
metodologÃ−a fundamental porque si nos limitamos a conocer o evaluar la calidad de la respuesta de los
sujetos en términos de correcta o incorrecta obtendremos muy poca información sobre el tipo de solución
de problemas y el tipo de operación que llevan a cabo.
Es una metodologÃ−a introspectiva que causó problemas en la polémica de los informes mentales;
Erikson y Simon estaban a favor de esta metodologÃ−a y la consideran como una metodologÃ−a válida
para estudiar el razonamiento. Nisbett y Wilson, sin embargo, dicen que no son fiables porque son hechos a
posteriori.
Solución de problemas y conocimiento experto
Un experto es aquel sujeto que posee un elevado nivel de conocimiento sobre un dominio determinado porque
le ha dedicado tiempo y esfuerzo. AsÃ−, un ámbito muy demandado en la investigación de la solución de
problemas fue estudiar las diferencias que existen entre los sujetos expertos y los sujetos novatos a la hora de
solucionar un determinado problema.
Una de las lÃ−neas de investigación para tratar de resolver el problema referido al comportamiento de
sujetos expertos y novatos ante la solución de una tarea utilizó el juego del ajedrea; y lo que se observó es
que las diferencias estaban en cuestiones como la cantidad de información que almacenan unos y otros en la
memoria a largo plazo o también en la forma de organizar su conocimiento. Esta forma de organizar el
comportamiento lleva a los expertos a ser capaces de codificar más información nueva de forma más
eficiente.
Un sistema experto es un programa de ordenador que está basado en un sistema especializado de solución
de problemas especÃ−ficos e un determinado ámbito o dominio y cuyo fin es implantar el conocimiento
experto humano en un programa de ordenador.
El objetivo de estos sistemas no es reemplazar al sujeto humano, sino tratar de ayudarlo a trabajar de forma
más eficiente o eficaz.
Los sistemas expertos han puesto de manifiesto en una ejecución excelente en determinados ámbitos como
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matemáticas, diagnóstico clÃ−nico; pero tiene una serie de problemas que se resumen en dos;
-Son necesarios años para poder perfeccionarlos y, aún asÃ−, son sistemas que tienen a basarse en
conocimientos especÃ−ficos de un dominio concreto.
-No puede utilizar el conocimiento general del humano
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