¿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 líneas;

-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 analítica, para solucionar un problema es necesario aplicar procesos de razonamiento. Realmente es difícil trazar una línea 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 analogía 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 características 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 sí 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;

• 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 seguían 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 caníbales (Pág. 166).

• Problemas de inducción de estructuras; Son tareas cuya solución requiere descubrir analogías estructurales entre elementos que pertenecen a dominios dispares. No está claro qué tipo de operaciones mentales lleva al sujeto a descubrir esa analogía, aunque parece evidente que el sujeto tiene que establecer relaciones de similitud.

Aquí hay dos subtipos de soluciones de probabilidades;

-Analogías verbales; Ítems 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 explícita 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.

-Analogías complejas; según la teoría 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 sería utilizar la solución de un problema diferente para solucionar el problema actual. Uno de los más estudiados aquí 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 instruía 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 teoría del procesamiento de la información

Una de las primeras teorías que surgen para explicar estos problemas es la teoría del procesamiento de información de Newell y Simon. Estos autores pretendían 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 teoría es que el proceso de solución de problemas es el resultado de 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 características 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 sí de manera que:

1-. Las características 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 línea 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 línea de investigación es que los sujetos utilizan para solucionar problemas procedimientos heurísticos, 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.

• Heurísticos 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 heurísticos 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 había que hacer explícitos 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 metodología 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 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 explícitos 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 metodología es muy importante para estudiar el procesamiento de información y la solución de problemas, pero fue una teoría muy criticada porque está basada en experiencias subjetivas. Es una metodología 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 metodología introspectiva que causó problemas en la polémica de los informes mentales; Erikson y Simon estaban a favor de esta metodología y la consideran como una metodología 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. Así, 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 líneas 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 específicos 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 matemáticas, diagnóstico clínico; pero tiene una serie de problemas que se resumen en dos;

-Son necesarios años para poder perfeccionarlos y, aún así, son sistemas que tienen a basarse en conocimientos específicos de un dominio concreto.

-No puede utilizar el conocimiento general del humano

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