Problemlösen

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Unter Problemlösen versteht man die Überführung eines Ist-Zustandes gegen Widerstände in einen Sollzustand durch intelligentes Handeln, meist durch bewusste Denkprozesse. G. H. Wheatley gab die launige Definition „Problemlösen ist das, was man tut, wenn man nicht weiß, was man tun soll“.[1] Unzufriedenheit gilt als eine Befindlichkeit, die jemanden dazu veranlassen kann, einen Ist-Zustand als Problem aufzufassen. Die Abfolge unterschiedlicher Teiltätigkeiten im Rahmen eines solchen Vorganges bezeichnet man auch als Problemlösungsprozess. Erforscht werden die Grundlagen des Problemlösens von der Denkpsychologie, der Kognitionswissenschaft und der Entscheidungstheorie.

Nach Thomas Samuel Kuhn besteht die Normalwissenschaft aus Problemlösen.

Phasen des Problemlösens[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Der Vorgang des Problemlösens setzt eine bestimmte zeitliche Abfolge kognitiver Aktivitäten voraus. Diese reichen von der Identifikation des Problems über eine genaue Situationsanalyse und Zielbestimmung bis hin zur Planerstellung sowie dessen Ausführung und Evaluation. Im Folgenden werden die universellen Phasen des Problemlösens sowie ihre charakteristischen Eigenschaften näher erläutert.[2]

Phase 1: Problemidentifikation

Zunächst muss ein Problem als solches erkannt werden. Dies ist insbesondere bei komplexen Sachverhalten von großer Bedeutung. Ein Problem gilt als identifiziert, sofern erkannt wird, dass ein gesetztes Ziel nicht ohne weiteres Nachdenken zu erreichen ist.

Phase 2: Ziel- und Situationsanalyse

Die zweite Phase des Problemlösens besteht aus zwei Teilphasen, der Ziel- sowie der Situationsanalyse

Phase 2a: Zielanalyse

In dieser Phase geht es um eine genaue Definition des in Phase eins gesetzten Zielzustandes. Es wird untersucht, durch welche Merkmale der zu erreichende Soll- Zustand gekennzeichnet ist.

Phase 2b: Situationsanalyse

Die Phase der Situationsanalyse beinhaltet eine Bestandsaufnahme der Ist- Situation. Im Gegensatz zur Zielanalyse sowie zur Problemidentifikation steht hierbei nicht der angestrebte Soll- Zustand im Fokus. Stattdessen wird untersucht, warum die Lösung eines Problems momentan nicht möglich ist (Konflikt). Außerdem wird geprüft, welches Material zur Verfügung steht und was hiervon im Verlauf der Problemlösung wichtig sein könnte.

Phase 3: Planerstellung

Die dritte Phase beschäftigt sich mit der Vorbereitung eines konkreten Vorgehens zur Problemlösung. Nachdem sowohl der Ausgangs- als auch der Zielszustand definiert wurden, kann mit der Ausarbeitung eines Lösungsplans begonnen werden. Bei der Planerstellung sind bestimmten Aspekten von besonderer Wichtigkeit. Zunächst muss die zeitliche Abfolge erkannt werden, die Handlungen müssen demnach in einer logisch sinnvollen Reihenfolge ausgeführt werden. Außerdem müssen die Rahmenbedingungen erkannt und richtig eingeschätzt werden. Auch die Bildung von Zwischenzielen erleichtert die Erstellung eines Lösungsplans. Für eine erfolgreiche Plandurchführung ist es von großer Bedeutung, verfügbare Alternativen im Falle auftretender Störungen zu bedenken. Wichtig ist es außerdem, die Angemessenheit der Auflösung richtig einschätzen zu können.

Phase 4: Planausführung

Diese Phase beinhaltet die konkrete Umsetzung des erstellten Lösungsplans. Während der Durchführung wird das Geschehen ständig überwacht und auf Fehler überprüft. Auf diese Weise kann im Störungsfall schnell reagiert werden und eine Planänderungen bzw. ein Planabbruch können eingeleitet werden. Die Phase der Planausführung ist eng mit der Phase der Planerstellung verknüpft. Häufig werden Handlungsschritte des Lösungsplans erstellt und durchgeführt noch ehe der weitere Verlauf des Plans feststeht.

Phase 5: Evaluation

In der letzten Phase des Problemlösens wird das Ergebnis bewertet. Die Bewertung erfolgt anhand der in der Zielanalyse formulierten (Teil-) Ziele. Je mehr dieser Teilziele erreicht wurden, desto besser ist das Gesamtergebnis zu bewerten. Im Falle einer eher negativen Ergebnisbewertung erfolgt ein Abbruch des Zielerreichungsversuchs oder ein erneuter Lösungsversuch.

Unterscheidung von Problemen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Es gibt verschiedene Arten von Problemen. Probleme lassen sich hinsichtlich ihrer Komplexität, der Klarheit ihrer Ziele und Mittel, ihrer Zeitskala, des Bereiches welchem sie entstammen, ihres Zeitdrucks sowie der Motivation, welche dem Problem anhaftet, kategorisieren.[3]

Kriterium der Motivation/Emotion[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Hinsichtlich der mit einem Problem verbunden Motivation/Emotion können diese in „high-stakes-“ sowie „low-stakes“-Probleme unterteilt werden. Während bei den „high-stakes“ Problemen eine hohe Motivation sowie eine intensive emotionale Beteiligung des Akteurs vorliegt, ist ein „low-stakes“ Problem mit wenig Emotionen und nur geringer Motivation behaftet. Von „high-stakes“ Problemen spricht man demnach bei Problemen, deren Lösung mit großer Wichtigkeit verbunden ist. Ein Beispiel hierfür wäre das Raumschiff „Odyssey“, welches während der Apollo 13 Mission beim Austritt aus der Erdatmosphäre Explosionen im Sauerstofftank zu verzeichnen hatte. Die Besatzung musste dieses nie dagewesene Problem unbedingt auf irgendeine Weise lösen, um keine menschlichen Verluste hinnehmen zu müssen. Entsprechend hoch waren hier natürlich die Motivation der Akteure und ihre emotionale Beteiligung. Bei „low-stakes“ Problemen handelt es sich um Probleme der eher unwichtigen Art. Der Akteur fände eine Lösung des Problems zwar schön, wäre im Falle eines Nichtgelingens aber auch nicht weiter enttäuscht.

Kriterium der Klarheit der Ziele und Mittel[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Probleme unterscheiden sich auch hinsichtlich der Klarheit ihrer Ziele und Mittel. Man differenziert hier zwischen wohl definierten Problemen („well-defined“) und schlecht definierten Problemen („ill-defined“). Wohldefinierte Probleme verfügen über klare Ausgangs- und Zielsituationen, außerdem ist bekannt, welche Mittel (Operatoren) für den Prozess des Problemlösens zur Verfügung stehen. Während die wohldefinierten Probleme eher zu den „angenehmen“ Problemen gezählt werden können, stellen die schlecht definierten Probleme eine größere Herausforderung für den Problemlöser da. Hier sind weder die Ausgangs- noch die Zielbedingen und klar definiert. Es ist fraglich, welche Teilziele anzustreben sind und welche Merkmale die gewünschte Zielsituation denn überhaupt ausmachen. Außerdem liegen wenige oder gar keine Informationen über die vorhandenen Operanten vor. Beispielhaft für ein schlecht definiertes Problem ist der Nahostkonflikt mit all seinen intransparenten, vernetzten und verwirrenden Vorgängen.

Kriterium der Komplexität[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Eine Unterscheidung von Problemen kann auch nach dem Kriterium der Komplexität erfolgen. Diese Differenzierung betrifft den Unterschied zwischen komplexen und einfachen Problemen. Bei einfachen Problemen ist eine bekannte, singuläre Lücke im Handlungsplan zu füllen. Ein Beispiel für diese Art eines Problems wäre ein Puzzle, welchem noch ein einziges Teil zur vollständigen Fertigstellung fehlt. Einfache Probleme sind stets wohldefiniert. Komplexe Probleme hingegen sind schwerer zu lösen. Hier gilt es eine Vielzahl an teilweise nicht genau definierten Lücken im Handlungsverlauf zu schließen, welche sich häufig erst im Laufe des Problemlöseprozesses auftun. Komplexe Probleme sind stets schlecht definiert, es ist somit nicht einfach zu erkennen, ob der gewählte Lösungsentwurf tatsächlich zielführend ist. Der Schutz eines Atomkraftwerkes vor terroristischen Angriffen und Umweltkatastrophen stellt ein komplexes, schlecht definiertes Problem dar. Es müssen hier zahlreiche Optionen bedacht werden, die Gefahr eine Lücke übersehen oder nicht vollständig verschlossen zu haben ist stets präsent.

Kriterium der Zeitskala[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Auch gemessen an einer Zeitskala, zeigen sich klare Differenzen zwischen den einzelnen Problemen. Während kurzfristige Probleme schnell gelöst werden können, ist für die Lösung langfristiger Probleme ein über eine größere Zeitspanne andauernder Lösungsprozess mit verschiedenen Teilzielen durchzuführen. Ein Beispiel für ein langfristiges Problem ist der Vorsatz, eine bessere Work-Life-Balance zu erwirken. Dieses Ziel ist nicht ohne weiteres zu erreichen, sondern bedarf eines langfristig angelegten Lösungsplanes, welcher verschiedene Zwischenziele beinhaltet.

Kriterium des Zeitdrucks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Probleme können auch nach der Intensität ihres anhaftenden Zeitdrucks differenziert werden. Während manche Probleme ohne jegliche zeitliche Begrenzung gelöst werden können, bedürfen andere eines extrem schnellen Handelns des Akteurs. Läuft beispielsweise ein Kind auf der Straße vor ein Auto, so hat der Autofahrer lediglich einen Bruchteil von Sekunden Zeit, um das Problem zu lösen indem er bremst oder ausweicht. Ein Schachspieler hingegen kann seinen nächsten Spielzug so lange überlegen wie er möchte, was ihm die Möglichkeit, sehr viele Überlegungen anzustellen, verschafft.

Kriterium des Bereiches[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Auch der Bereich bzw. die Domäne, dem ein Problem entstammt, ist ein Kriterium zur Kategorisierung. So unterscheidet man beispielsweise akademische von nicht akademischen Problemen, Probleme aus dem Bereich der Natur von Problemen aus dem Bereich der Technik etc. Je nach ihrer Domäne bedarf ein Problem spezifischer Problemlösestrategien bzw. Kenntnis über die Eigenschaften des jeweiligen Bereiches.

Objektive Problembeschreibung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Da kognitive Problemlöseprozesse immer auf einer subjektiven Problemrepräsentation beruhen, ist es für die systematische Untersuchung des Problemlösens notwendig zu definieren, wodurch ein Problem überhaupt gekennzeichnet ist. In einem komplexen Raum, der unendlich viele verschiedene Zustände annehmen kann, kann ein Problem als Unterschied zwischen einem vorliegenden Ausgangszustand und einem Zielzustand gesehen werden. Das Ziel eines Problemlöseprozesses ist es, diesen Unterschied schrittweise über Zwischenzustände zu minimieren, die durch die gezielte Anwendung von Operatoren erzeugt werden. Ein Operator wird in diesem Sinne definiert als Handlung, die einen Problemzustand in einen anderen transformiert. Somit kann ein Problem durch seinen Zielzustand und das Operatorinventar, mit dem dieser erreicht werden soll, erschöpfend beschrieben werden. Nach Dietrich Dörner (1981) kann über diese beiden Komponenten jedes Problem klassifiziert werden:

  • ein Problem mit geschlossenem, sprich genau eingegrenztem, Zielzustand und Operatorinventar ist durch eine Interpolations­barriere gekennzeichnet (bspw. Schach)
  • ein Problem mit geschlossenem Zielzustand und offenem Operatorinventar ist durch eine Synthesebarriere gekennzeichnet (bspw. Forschung in der Medizin)
  • ein Problem mit offenem Zielzustand und geschlossenem Operatorinventar ist durch eine dialektische Barriere gekennzeichnet (bspw. Urlaubsplanung)
  • ein Problem mit offenem Zielzustand und Operatorinventar ist durch sowohl eine Synthese- als auch eine dialektische Barriere gekennzeichnet

Die formalisierten Formen von Operatoren werden als Produktionen bezeichnet, welche durch Bedingtheit, Modularität, Zielzerlegung und Abstraktheit gekennzeichnet sind. Sie setzen sich aus zwei Komponenten zusammen:

  1. eine WENN-Komponente, die die Anwendungensbedingung und somit implizit den Zielzustand enthält
  2. eine DANN-Komponente, die den spezifischen Operator enthält, der entweder zum Ziel- oder zu einem Zwischenzustand führt

Die Theorie des Problemlösens von Newell und Simon[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Mit ihrer Theorie des Problemlösens (1972) stellen Allen Newell und Herbert A. Simon bis heute die Grundlage vieler Ansätze in der Psychologie dar. Newell und Simon betrachten den Menschen als Informationsverarbeitungssystem mit beschränkten Fähigkeiten, das mit seiner Umwelt interagiert. Sie entwickelten eine detaillierte Darstellung des Problemlöseprozesses im menschlichen Gehirn. Nach ihrer Theorie („information processing approach“, 1972) sind zwei kooperierende Teilprozesse von zentraler Bedeutung für das Lösen von Problemen: Der Verstehens- sowie der Suchprozess.

Im Verstehensprozess (understanding) geht es um die Erzeugung einer internen Repräsentation des Problems. Hierdurch sollen drei wichtige Informationen gewonnen werden: Zunächst gilt es den Anfangszustand zu bestimmen. Danach soll herausgearbeitet werden, welche Operatoren zur Änderung des Ist- Zustandes verwendet werden können. Außerdem ist genau zu definieren, woran zu erkennen ist, dass ein erreichter Zustand als Ziel bezeichnet werden kann. Durch diese drei Komponenten wird der sogenannte Problemraum („problem space“) konstituiert. Der Problemraum ist kein fixes Konstrukt, sondern kann sich im Laufe des Lösungsprozesses weiter verändern.

Der Teilprozess des Suchens (search) befasst sich mit der Erzeugung einer Lösung des Problems. Dieser Prozess ist eng mit dem Verstehensprozess verknüpft. Es wird nun nach der Diskrepanz zwischen Ausgangszustand und Zielzustand sowie nach Operatoren, die zum Erreichen des Zielzustandes beitragen könnten, gesucht. Unterschieden wird hierbei zwischen schwachen und spezifischen Methoden. Während spezifische Methoden viel Kraft haben aber selten eingesetzt werden können („Nimm einen Hammer, um den Nagel in die Wand zu schlagen!“), besitzen schwache Methoden weniger Kraft, können dafür aber häufiger eingesetzt werden („Benutze ein Werkzeug, um weiterzukommen!“).

Verstehens- und Suchprozess folgen keiner chronologischen Reihenfolge, sie werden vielmehr häufig von den Problemlösenden vertauscht und vermischt.

Die Theorie des Problemlösens von Newell und Simon umfasst einen mehrstufigen Problemlöseprozess.

1. Im ersten Schritt erfolgt die Erzeugung einer mentalen Repräsentation des Problems in der problemlösenden Person.

2. Daraufhin wird aus einem internen Speicher für Lösungsmethoden eine passende Methode ausgewählt.

3. Im dritten Schritt wird die Methode angewendet. Sie endet entweder aus sich selbst heraus oder aufgrund metakognitiver Prozesse.

4. Je nach Endergebnis der Methode wird nun die interne Repräsentation verändert, eine andere Lösungsmethode angewendet oder der Lösungsversuch abgebrochen.

5. Probleme, die während der Anwendung einer Methode auftreten, werden als Unterziele auf dieselbe Weise bearbeitet wie das ursprüngliche Problem. Beeinflusst und verändert werden kann der Lösungsprozess durch neu eintreffende Informationen.

Verschiedene Faktoren beeinflussen den Problemraum sowie das Lösungsprogramm einer problemlösenden Person. Hierzu ist unter anderem die Instruktion zu nennen, welche eine Beschreibung von Ausgangs- und Zielszustand liefert. Des Weiteren sehen Newell und Simon die vorherige Erfahrung der problemlösenden Person mit der fraglichen oder einer ähnlichen Aufgabe als wirksame Größe. Auch die im Langzeitgedächtnis gespeicherten Lösungsräume, welche auf eine Vielzahl von Aufgaben anwendbar sind, sowie die gespeicherten Programme zur Konstruktion von Problemräumen und neuen Programmen, spielen eine nicht unbedeutende Rolle. Auch der Verlauf des aktuellen Problemlöseprozesses, welcher den Problemraum anreichert, verändert oder gar radikal modifiziert kann als beeinflussender Faktor bezeichnet werden.[4]

Heuristiken und Strategien[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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Problemlösen verläuft in der Regel nach folgendem Schema:

  1. Am Anfang steht das Problem, ein kognitiver Konflikt, ein unbefriedigender Ist-Zustand
  2. Es bedarf nun epistemischer Neugier, um den Ist-Zustand zu überwinden
  3. Suche nach Hilfsmittel, Informationen, Lösungsansätzen beginnt
  4. Haben wir einen richtigen Lösungsweg gefunden, erfahren wir einen Aha-Effekt (wenn nicht: zurück zu 3.)
  5. Am Ende steht die Entspannung, der angestrebte Soll-Zustand

Dass der Prozess des Problemlösens alles andere als trivial ist, zeigt eine Vielzahl von Heuristiken, die es Individuen oder Gruppen (siehe auch Problemlösungstechnik (Gruppe)) erlauben, trotz begrenzter Ressourcen (Zeit, Energie usw.) Probleme so zu bearbeiten, dass sie in den meisten Fällen eine adäquate Lösung finden.

Zentrale Mechanismen, die sich hierfür im Laufe der Evolution als sinnvoll erwiesen haben, sind sog. Heuristiken. Sie bewirken allerdings in manchen Situationen, dass beim Lösen komplexer Probleme systematische Fehler begangen werden.

Das Anwenden von verschiedenen Lösungsstrategien beruht darauf, dass eine Person für eine Problemsituation mehrere Lösungsmöglichkeiten im Gedächtnis abgespeichert haben kann. Sie beobachtet die Situation, bewertet entsprechend ihrer auf Erfahrungen beruhenden oder anders gelernten Lösungsstrategien und sucht nach einem Weg, um die Situation adäquat zu lösen.

Konkrete Strategien für das Problemlösen bieten die diversen Kreativitätstechniken und spezielle, für Gruppen konzipierte Problemlösungstechniken. Die beiden sind nicht streng zu trennen, da verschiedene Techniken sowohl über inneren als auch äußeren Dialog funktionieren.

Problemlösen geschieht zwischen zwei möglichen Extremen:

  1. Versuch und Irrtum (engl. trial and error) und anderen Heuristiken
  2. Lernen durch Einsicht

Die Unterscheidung zwischen den Begriffen Heuristiken und Strategien ist beim Problemlösen nicht einheitlich. Im Folgenden wird daher auf eine Differenzierung verzichtet und beispielhaft verschiedene Problemlösestrategien/-heuristiken vorgestellt.

Versuch und Irrtum[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Methode „Versuch und Irrtum“ wurde von Edward Lee Thorndike an Ratten untersucht. Es setzt keinerlei Intelligenz voraus. Zur Veranschaulichung: Ein eingesperrter Hund wird sich erst durch Lautgeben bemerkbar machen. Dem Bellen folgt vermutlich Türkratzen. Wenn das nicht hilft, wird er vermutlich an der Tür hochspringen und es letztendlich auch durch Zufall schaffen, die Türklinke herunterzudrücken. Bei Erfolg wird er dieses aus Versuch und Irrtum heraus „Erfahrene“ immer wieder anwenden. Bei Kindern kann man ähnliches beobachten. Haben sie gelernt, dass sie mit einem bestimmten Verhalten eine Situation meistern konnten, wiederholen sie dieses in Zukunft.

Für die trial-and-error-Strategie ist ein Erinnerungsvermögen, das ausschließt, durch Zufall immer wieder erfolglose Ansätze durchzuexerzieren, wesentliche Voraussetzung. Das kreative Verändern von bereits erfolgreich angewandten Problemlösestrategien für das Meistern von ähnlichen Problemen, das sogenannte „Umstrukturieren“ von Gelerntem, ist ein wichtiger Schritt weg von Zufalls­aktionen und hin zu einsichtigem Problemlösen. Im Gehirn bereits vorhandene Schemata werden den Gegebenheiten der jeweiligen Situation dabei durch Verallgemeinerungsleistungen angepasst. Umstrukturierung von Gelerntem setzt also Abstraktionsvermögen voraus. Mit Kreativität bezeichnet man hingegen die Möglichkeiten eines intelligenten Wesens, neue, noch nicht gezeigte Verhaltensweisen bzw. Ideen in den Problemlösungsprozess einzubinden.

Unterschiedsreduktion[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wie schon oben erwähnt, besagt die Unterschiedsreduktion, dass eine effektive Problemlösung zumeist möglich ist, indem man sich sukzessiv dem Zielzustand annähert. Dieses Prinzip wird auch Bergsteigermethode genannt und hat den Nachteil, dass eventuell bei komplexen Problemlöseprozessen Zwischenzustände erreicht werden, von denen aus es nicht mehr weitergeht und man somit auf frühere Zwischenschritte zurückgreifen muss.

Ein Problem, an dem sich die Methode der Unterschiedsreduktion zeigen lässt, ist die sogenannte Missionare-und-Kannibalen-Aufgabe.[5] Drei Missionare und drei Kannibalen (in anderen Versionen Hobbits und Orcs oder Ähnliche) wollen in einem maximal zwei Personen fassenden Boot auf die andere Seite eines Flusses übersetzen. Allerdings darf die Anzahl der Kannibalen niemals die der Missionare übersteigen. Beim Lösungsversuch gibt es immer zwei mögliche Züge, wobei der eine wieder in einen früheren Zustand zurückführt.

Mittel-Ziel-Analyse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei komplexeren Problemstellungen kann die Bergsteigermethode jedoch in Sackgassen oder Endlosschleifen enden. Eine effektive Problemlösungsstrategie, die solche Schwierigkeiten vermeidet, bietet die Mittel-Ziel-Analyse, die Simon & Newell (1972) formulierten. Sie beruht darauf, dass die zur Lösung relevanten, aber nicht verfügbaren Operatoren verfügbar gemacht werden. Dies geschieht mittels Rekursion, in der der Zielzustand in Teilziele zerlegt wird, die mittels anderer verfügbarer Operatoren erfüllt werden. Modelliert wurde dies als Informationsverarbeitungsprozess mit Hilfe eines Computers: des General Problem Solvers.

Analogiebildung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Eine weitere relevante Heuristik ist die Analogiebildung, bei der Elemente aus einer Basisdomäne, ein Problem, dessen Lösung schon vorher bekannt war, auf eine Zieldomäne übertragen wird. Ein Beispiel hierfür ist die Übertragung der Elemente des heliozentrischen Modells auf ein Atommodell durch Rutherford. Damit die Elemente jedoch übertragen werden können, bedarf es des Wissens um das Vorhanden sein von relevanten Domänen, aus denen Operatoren abgeleitet werden können. Nach Dörner (1981) ist hierfür jedoch eine Abstraktion nötig, die in vielen Fällen nicht naheliegend sein muss, da die Basisdomänen anders repräsentiert sind als die Zieldömäne. Mögliche Schwierigkeiten entstehen hier beispielsweise durch die funktionale Fixierung (man kann ein Hasenfell durchaus als Zunder benutzen, auch wenn dies nicht naheliegt) oder durch Einstellungseffekte.

Weitere Strategien[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Mittel-Zweck-Analyse: Ist mein Lösungsweg das richtige (Mittel), um den Sollzustand zu erreichen (Zweck)? Ist der zu erwartende neue Zustand näher am Ziel (Sollzustand)?
  • Vom Ziel aus denken
  • Barrieren überwinden: umstrukturieren einer festgefahrenen Lösungsstrategie

Strategieauswahl aus systemtheoretischer Sicht[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Beim Denken in Systemen wird das Problem in ein ganz bestimmtes paradigmatisches System eingeordnet und die Lösungsstrategie aus bekannten, auf dieses Paradigma angepassten Strategien ausgewählt.

  • Berichtet etwa ein Mensch über ihn belastende Ängste und Träume, so wird ein entsprechend geschulter Psychologe am ehesten aus der psychoanalytischen Sichtweise an dieses Phänomen herantreten. Wird über diesen Menschen aus seinem Umfeld jedoch berichtet, dass er z. B. in verschiedenen Situationen scheinbar grundlos aggressiv wird, so wird der Psychologe wohl eher aus der behavioristischen Sichtweise argumentieren, dass dieses Verhalten erlernt wurde und wieder verlernt werden kann. Die Gestaltpsychologie betrachtet den Menschen an sich und seine Umwelt und versucht auf diesem Wege, Problemlösungstechniken anzuwenden.
  • Wenn ein Team aus Bauingenieuren mit Schwerpunkt Brückenbau den Auftrag bekommt, eine neue Bahntrasse durch ein hügeliges Gelände zu führen, wird es eine hochgelegene Trasse suchen und Täler mit Brücken überspannen. Bauingenieure mit Schwerpunkt Tunnelbau werden eine tiefergelegene Trasse suchen und finden, die die Täler durchfährt und Berge mit Tunneln durchqueren.

Erfahrung und Lernen beim Problemlösen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einstellungseffekt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Man spricht von einem Einstellungseffekt, wenn bei ähnlichen Problemen oder einer Reihe von Problemen ein bestimmtes Lösungsmuster zur Routine wird. Das Muster wird oftmals selbst dann ausgeführt, wenn es einfachere und kürzere Lösungswege geben würde.[6]

Durch die Schwierigkeiten, welche oben bereits bei "Analogienbildung" erwähnt wurden, wird häufig vom Einstellungseffekt in negativer Weise gesprochen. Denn trotz einfacherer Lösungswege werden oftmals ineffektivere Varianten gewählt. Doch man kann durch den Einstellungseffekt ebenfalls aufzeigen, dass man beim Problemlösen schnell lernt und sich dabei stabile Routinen bilden können.[7] Außerdem spricht die kognitive Ökonomie für den Einstellungseffekt. Denn für die problemlösende Person ist dies der sparsamste und mit Sicherheit erfolgreichste Weg ein Problem, beziehungsweise vor allem viele aufeinanderfolgende Probleme, möglichst schnell zu lösen.[8]

Der Einstellungseffekt kann durch zwei Theorien erklärt werden, wobei die eine die andere nicht ausschließt.[9]

Zum einen kann eine Einstellung auf den Sequenzeffekt zurückgeführt werden. Dieser besagt, dass bei aufsteigenden Schwierigkeitsstufen leichter gelernt werden kann als bei absteigenden. Tritt ein Bruch in dem Anstieg der Schwierigkeit ein, kann der Einstellungseffekt eintreten, da bei stetig steigender Erschwernis eine leichtere Aufgabenstellung schlichtweg nicht in Betracht gezogen wird.[10]

Zum anderen besagt die Hypothesentheorie, dass Probleme, welche plötzlich aus einem anderen Hypothesenraum erscheinen, ebenfalls einen Einstellungseffekt unterstützen. Denn eine Problemlösestrategie aus dem vorherigen Hypothesenraum fortzuführen ist bequemer und unkomplizierter, als sich an einen neuen anzupassen. Sind somit ein Bruch in der aufsteigenden Schwierigkeit und/oder ein Wechsel im Hypothesenraum gegeben, kann ein Einstellungseffekt entstehen.[11]

Schemainduktion[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Lernt man aus der Erfahrung im Umgang mit Problemen, lässt sich das so induzierte Wissen in vier Teilgebiete gliedern:[12]

  1. Die Fähigkeit, einen bestimmten Problemtyp zu erkennen („identification“). Beispiel: „Diese Aufgabe sieht aus wie ein Dreisatz-Problem“
  2. Das Wissen, was die in 1 identifizierten Probleme strukturell gemeinsam haben, welche weiteren Beispiele ebenfalls zu diesem Typ passen usw. („elaboration“).
  3. Das Wissen, welche Schritte zur Lösung des vorliegenden Problems zu unternehmen sind, welche Werkzeuge gebraucht werden, wie Ressourcen aufzuteilen sind usw. („planning“).
  4. Die Fertigkeit, die in 3 geplanten Schritte auszuführen („execution“).

Die ersten drei Wissensarten sind deklarativ, die vierte ist prozedural.

Problemrepräsentation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei Problemen unterscheidet man zwischen einfachen und komplexen Problemen. Um Probleme jeglicher Art besser bzw. schneller lösen zu können, ist es wichtig, die passendste Repräsentationsform auszuwählen.

Interne Repräsentation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Unter interner Repräsentation versteht man sämtliche inneren Vorstellungen (z. B. stellt man sich vor, welche Handgriffe man ausgeführt hat, kurz bevor man den Schlüssel verlegt hat). Dabei ist es am wichtigsten sich das Ziel (= Endzustand) genau vorstellen zu können bzw. genau zu wissen WAS das Ziel ist. Des Weiteren muss auch die Ausgangssituation bekannt sein, sowie die anzuwendenden Operatoren und deren Einschränkungen. Solche internen Repräsentationen werden aufgebaut, indem man Informationen über das Problem zufügt oder weglässt bzw. diese Informationen interpretiert. Die interne Repräsentation ist ausreichend für einfache Probleme.

Externe Repräsentation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Bei komplexeren Problemen muss zusätzlich eine externe Repräsentation stattfinden. Externe Repräsentationen sind alle Repräsentationsformen, die außerhalb der geistigen Vorstellung stattfinden, zum Beispiel an den Fingern abzählen, laut vorlesen, aufzeichnen etc. Externe Repräsentation kann nur stattfinden, wenn bereits eine interne Repräsentation vorhanden ist und hilft, Beziehungen zwischen Problemaspekten aufzuzeigen.

Entwicklung und Veränderung der Repräsentation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Repräsentationsformen können sich im Laufe des Problemlöseprozesses weiterentwickeln. Diese Weiterentwicklungen werden als Verbesserungen angesehen. Die Veränderungen finden statt, da man zu Beginn des Problemlöseprozesses evtl. wichtige Aspekte außen vor gelassen hat bzw. diese gar nicht erkannte oder zum Beispiel auch Einschränkungen nicht verstanden hat. Hieraus wird noch einmal deutlich wie wichtig es ist eine günstige Repräsentationsform als Lösungsstrategie auszuwählen. Diese erleichtert das Problemlösen.

Notfallreaktion des kognitiven Systems[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Notfallreaktion des kognitiven Systems, kurz NRK, ist eine Reaktion auf unspezifische Gefahrensituationen und ist genetisch vorgegeben. Sie ist hilfreich für eine schnelle Reaktion. Das heißt, dass sowohl Stresssituationen, als auch stressähnliche Symptome die NRK auslösen können.[13] Die NRK ist also eher eine reaktive, spontane, als eine geplante Handlung.[14]

Es gibt drei Effekte der NRK: [13]

  1. Der erste Effekt besagt, dass eine Senkung des intellektuellen Niveaus entstehen kann. Das heißt, dass Selbstreflexion und Absichten der problemlösenden Person heruntergesetzt werden.
  2. Zweitens geht man von einer Tendenz des schnellen Handelns aus. Hierbei erhöhen sich Bereitschaft zum Risiko und zu Regelverstößen, gleichzeitig aber auch die Tendenz zur Flucht.
  3. Zuletzt kann eine Degeneration der Hypothesenbildung einsetzen, welche zur Entkonkretisierung von Zielen führt. Hypothesen werden allgemeiner formuliert und auf eine näher eingehende Fehlersuche wird verzichtet.

Methodische Problemlösung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ein vom Institut für Produktentwicklung (IPEK) am Karlsruher Institut für Technologie (ehem. Universität Karlsruhe) entwickelter Ansatz zur methodischen Problemlösung ist mit dem Akronym S.P.A.L.T.E.N. umschrieben. Seine einzelnen Schritte sind:

  • Situationsanalyse
  • Problemeingrenzung
  • Alternativen aufzeigen
  • Lösungsauswahl
  • Tragweite analysieren – Chancen und Risiken abschätzen
  • Entscheidung und Umsetzung – Maßnahmen und Prozesse
  • Nachbereitung und Lernen

Diese Sequenz lässt sich als Leitfaden zur methodischen Lösung jeglicher Problemstellungen verstehen.

Die britische Open University gliedert 1999 im Lehrgang Creativity, Innovation and Change[15] einen strukturierten Problemlösungsprozess wie folgt:

  • Erforschung (Kartieren/Bereichern des Verständnisses des Problems)
  • Definition (Schärfung/Anpassung des Fokus auf das Problem)
  • Sammeln (...von Information über den aktuellen Zustand)
  • Erzeugung (Erzeugen/Sammeln von Ideen/Ansichten/Meinungen, etc.)
  • Gruppieren (Kategorisieren/Grobzuordnen von verwandten Ideen/Ansichten/Meinungen, etc.)
  • Vorauswählen (Große Menge an Material in eine kurze Liste komprimieren)
  • Priorisieren (Bewertung/Auswahl/Entwicklung innerhalb der kurzen Liste)
  • Planen (Das Konzept in einen durchführbaren, akzeptablen Plan verwandeln)

Wird die Problemumgebung als System betrachtet, so können zu seiner Lösung verschiedene Problemlösungsverfahren aus dem Konzept des System Engineering angewendet werden. Diese Vorgehensweise ist insbesondere für die Problemlösung in komplexen soziotechnischen Systemen wie z. B. Unternehmen geeignet.

Diese Modelle haben wie auch andere (z. B. Design Thinking oder das 6-Stufen-Modell des REFA-Verbandes) grundsätzliche Ähnlichkeiten. Gemeinsam ist allen Modellen eine dreistufige Struktur:

  • Exploration des Problems mit anschließender Arbeitsformulierung
  • Exploration der möglichen Lösungen mit anschließender Eingrenzung auf aussichtsreiche Lösungsstrategien
  • Einführung einiger weniger Lösungen mit anschließender Rückkontrolle.

Selbst hochstrukturierte Spezial-Strategien wie TRIZ oder ARIZ (beide dienen primär technischen Problemlösungen) folgen weitgehend diesem strukturierten Plan.

So einsichtig diese strukturierten Strategien auch erscheinen, so untauglich sind sie in verschiedenen Situationen. Einfache Probleme (z. B. Finden des nächsten Parkplatzes) erfordern meist keine aufwendigen Strukturen. Hochkomplexe Probleme (z. B. Friedensverhandlung nach einem Bürgerkrieg) sind in ihrer Gänze nicht zu erfassen und beschreiben. In solchen Fällen wird der Problemlösungsprozess selbst Teil der Lösung; z. B. Karfreitagsabkommen in Nordirland oder der Friedensprozess im Nahen Osten. Strukturierte Prozesse eignen sich dementsprechend für Probleme der mittleren Kategorie.

Nicht-menschliches Problemlösen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Algorithmen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Als Algorithmus wird ein Lösungsverfahren bezeichnet, das in eindeutiger Weise von einem Ausgangszustand zu einer Lösung führt. So berechnet der Euklidische Algorithmus für zwei natürliche Zahlen die größte natürliche Zahl, die in beiden natürlichen Zahlen als Teiler enthalten ist. Algorithmen können automatisiert ausgeführt werden und führen immer zu einer Lösung. Deshalb kann man Algorithmen auch als Computerprogramme schreiben und die automatische Lösung an einen Computer delegieren.

Heuristiken im engeren Sinne (also Heuristiken, die sich nicht als Algorithmen schreiben lassen) können nicht so einfach in Computerprogramme überführt werden. So gibt es für das „Problem des Handlungsreisenden“ (eine Reiseroute zwischen vielen Orten soll optimiert werden) zwar eine algorithmische Lösung, aber diese ist wegen ihrer Zeit- und Ressourcenbelastung praktisch nicht zu realisieren, wenn die Anzahl der zu besuchenden Orte sehr groß ist. Hier kommt man mit einer Heuristik weiter, die nur anstrebt, eine möglichst gute Lösung zu finden. Um diese nur suboptimale Lösung programmtechnisch durch einen Computer lösen zu lassen, braucht man dann wieder einen Algorithmus, der die suboptimale Lösung eindeutig wirksam macht. Allerdings wird durch dieses Verfahren nicht automatisch auch die Ursprungsproblematik eindeutig gelöst.

Problemlösen durch künstliche Intelligenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

In diesem Artikel geht es um Problemlösungsstrategien von natürlichen Wesen. Für das abgeleitete Anwendungsgebiet in der Künstlichen Intelligenz, in dem versucht wird, formalisierte Schlussweisen zur Lösung von Problemen einzusetzen, siehe Automatisches Problemlösen.

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Original: "What you do when you don't know what to do". In: G. H. Wheatley: Problem solving in school mathematics. MEPS Technical Report 84.01, West Lafayette, Indiana, Purdue University, School of Mathematics and Science Center, 1984, S. 1
  2. Betsch, Tilmann; Funke, Joachim; Plessner, Henning: Denken- Urteilen Entscheiden Problemlösen. Berlin, Heidelberg 2011, S. 146–150.
  3. Betsch, Tilmann; Funke, Joachim; Plessner, Henning: Denken- Urteilen, Entscheiden, Problemlösen. Berlin, Heidelberg 2011, S. 151 ff.
  4. Betsch, Tilmann; Funke, Joachim; Plessner, Henning: Denken- Urteilen Entscheiden Problemlösen. Berlin, Heidelberg 2011, S. 180 ff.
  5. S. Ian Robertson: Problem Solving. Psychology Press, Hove (UK), 2001, S. 40 ff.
  6. Betsch, Tilmann; Funke, Joachim; Plessner, Henning: Denken- Urteilen Entscheiden Problemlösen. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-12473-0, S. 164.
  7. Betsch, Tilmann; Funke, Joachim; Plessner, Henning: Denken- Urteilen Entscheiden Problemlösen. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-12473-0, S. 164.
  8. Funke, Joachim: Problemlösendes Denken. In: Kohlhammer Standards Psychologie. 1. Auflage. Kohlhammer, Stuttgart 2003, S. 115.
  9. Funke, Joachim: Problemlösendes Denken. In: Kohlhammer Standards Psychologie. 1. Auflage. Kohlhammer, Stuttgart 2003, S. 114.
  10. Funke, Joachim: Problemlösendes Denken. In: Kohlhammer Standards Psychologie. 1. Auflage. Kohlhammer, Stuttgart 2003, S. 114.
  11. Funke, Joachim: Problemlösendes Denken. In: Kohlhammer Standards Psychologie. 1. Auflage. Kohlhammer, Stuttgart 2003, S. 114.
  12. S. P. Marshall: Schemas in problem solving. Cambridge University Press 1995
  13. a b Betsch, Tilmann; Funke, Joachim; Plessner, Henning: Denken- Urteilen Entscheiden Problemlösen. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-12473-0, S. 171.
  14. Funke, Joachim: Problemlösendes Denken. In: Kohlhammer Standards Psychologie. 1. Auflage. Kohlhammer, Stuttgart 2003, S. 182.
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