Resolución de problemas
Conceptualización
Según Duncker (1945)1, un problema surge cuando una persona acepta una tarea, pero no sabe de antemano cómo resolverla.
Es decir, los problemas son tareas que requieren procesos de razonamiento complejos porque no se pueden resolver de manera inmediata o automática mediante rutinas aprendidas previamente o asociaciones simples.
Tipos de problemas
Existen tres criterios clásicos para clasificar los problemas:
Según su definición
- Problemas bien definidos: tienen instrucciones claras, toda la información necesaria y una única solución posible. Por ejemplo, una operación matemática como 25 ÷ 5; se sabe qué hacer y el resultado correcto es único.
- Problemas mal definidos: no cuentan con toda la información, pueden tener varias soluciones posibles o no está claro cómo llegar a ellas. Por ejemplo, ¿cómo mejorar la calidad de vida en una ciudad? Hay múltiples caminos y no existe una única respuesta correcta.
Según la forma de obtener la solución
- Problemas de solución súbita (insight): la solución aparece de repente, como una revelación o «momento eureka». No hay un proceso gradual aparente; el sujeto pasa de no saber a saber de forma abrupta.
- Problemas de solución progresiva: la solución se alcanza paso a paso, mediante un proceso gradual de aproximaciones sucesivas hacia la meta.
Según los conocimientos requeridos
- Problemas que requieren conocimientos: necesitan información o habilidades específicas previamente aprendidas para resolverse (por ejemplo, resolver una ecuación diferencial).
- Problemas que no requieren conocimientos: pueden resolverse mediante razonamiento general, sin necesidad de conocimientos técnicos específicos (por ejemplo, un acertijo lógico simple).
Pregunta
De acuerdo con los tres criterios clásicos de clasificación de problemas, según la forma en que se obtiene la respuesta a un problema, estos pueden ser:
Clasificación de Greeno (1978)
Greeno (1978)2 propuso una clasificación de los problemas según la naturaleza de la tarea:
- Problemas de transformación: tienen un estado inicial, una meta y una serie de operaciones para pasar de uno a otro.
- Problema de los misioneros y caníbales.
- Problemas de inducción de estructuras: requieren descubrir relaciones o similitudes entre situaciones distintas. Se basan en el razonamiento por analogía.
- Problema de las torres de Hanói.
- Problemas de ordenación: consisten en reorganizar elementos hasta cumplir un criterio.
- Anagramas: ordenar letras para formar palabras.
- Problemas criptoaritméticos: sustituir letras por números para que una operación sea correcta.
- Problemas de tipo social: son problemas mal definidos o mal estructurados. No existe una única solución correcta ni consenso claro.
Enfoques teóricos
Los principales enfoques teóricos en el estudio de la resolución de problemas difieren en el tipo de problemas que investigan:
| Enfoque | Tipo de problemas | Características |
|---|---|---|
| Gestalt | Mal definidos, sin conocimientos previos | Estudia el insight y la reestructuración súbita del problema |
| Procesamiento de la información | Bien definidos, con/sin conocimientos | Estudia el proceso paso a paso mediante estados y operadores |
La teoría de la Gestalt (Köhler, Wertheimer, Duncker) se centró en problemas que no requerían conocimientos técnicos específicos, donde la solución dependía de reestructurar la percepción del problema (insight). Ejemplos clásicos son el problema de la vela de Duncker o los experimentos de Köhler con chimpancés.
La teoría del procesamiento de la información (Newell y Simon) se enfocó en problemas bien definidos con estados iniciales, operadores y metas claras, analizando cómo las personas avanzan sistemáticamente hacia la solución.
Pregunta
El foco en el estudio de problemas mal definidos y que no requieren conocimientos es propio de:
Estudios clásicos
Los estudios clásicos sobre la resolución de problemas incluyen:
Puzles
Los puzles son tareas que requieren reorganizar elementos para alcanzar una configuración específica. Son tareas sin adversario (no hay un oponente que obstaculice la solución).
Por ejemplo: acertijos, rompecabezas, problemas matemáticos.
Generalmente, los estudios de puzles se realizan con personas novatas, porque permiten analizar cómo los sujetos enfrentan un reto lógico sin depender de la experiencia previa.
El interés se centra en los procesos internos de razonamiento y en cómo el sujeto pasa de no tener solución a encontrarla.
Juegos
Se estudian tareas con adversario. Por ejemplo, el ajedrez, las damas o el go.
Se comparan las estrategias de expertos y novatos para identificar cómo los expertos procesan la información y anticipan movimientos, qué errores cometen los novatos y cómo difieren en su razonamiento.
Este ámbito ayuda a comprender el papel de la experiencia, la memoria y la estrategia en la solución de problemas complejos.
Características del proceso de resolución
La resolución de problemas presenta varias características clave, entre ellas:
Pensamiento directivo
La activación mental parte de un estado inicial (incertidumbre) y se dirige a un estado final u objetivo (solución).
Por ejemplo, al resolver un rompecabezas, comienzo sin una imagen clara de cómo se verá la solución final y trabajo hacia ese objetivo. Igualmente, al planificar un viaje, parto de la incertidumbre sobre la ruta y los detalles, y me dirijo hacia la meta de llegar a mi destino.
Limitación cognitiva
El cerebro humano tiene restricciones naturales al resolver problemas. Dos ejemplos clave:
- Sistema cognitivo limitado: no siempre procesamos toda la información al mismo tiempo (podemos distraernos o cometer errores). Ejemplo: resolver un problema de lógica complicado y olvidar parte de los datos dados.
- Memoria operativa limitada: solo podemos retener cierta cantidad de información en la mente en un momento. Ejemplo: intentar resolver mentalmente una operación como 872 × 46 sin escribir nada: es difícil porque excede lo que podemos retener de una sola vez.
Secuencialidad
El proceso de resolución de problemas suele ser secuencial, avanzando paso a paso hacia la solución. Cada paso depende del anterior y prepara el siguiente.
Representación incompleta
Un problema necesita una representación de tipo incompleto en la mente de la persona. Es decir, en la representación mental del sujeto tiene que haber algún tipo de laguna, sin la cual el problema no sería un problema.
Fases de la resolución de problemas
La resolución de problemas implica un proceso mental organizado que suele desarrollarse en tres fases:
Preparación
Consiste en la comprensión y análisis del problema, así como en la interpretación de los datos disponibles. En problemas simples o en personas expertas, esta fase puede ser muy rápida.
Producción
Durante esta fase se elaboran y aplican estrategias para resolver el problema, poniendo en marcha operaciones mentales y planes de acción.
Enjuiciamiento
Implica la evaluación de la solución obtenida y su comparación con el criterio de solución establecido. Esta fase resulta sencilla en problemas bien definidos, pero se vuelve más compleja en problemas mal estructurados.
Conocimiento experto
Los expertos poseen una gran cantidad de conocimientos específicos en su área, lo que les permite reconocer patrones y aplicar estrategias efectivas de manera más rápida y precisa que los novatos.
Respecto a los novatos, los expertos:
- Almacenan más información.
- Organizan mejor el conocimiento.
- Analizan los problemas a un nivel más profundo.
- Son más rápidos y eficaces al resolver problemas.
Características del pensamiento experto
- Destacan solo en su propio dominio.
- Procesan la información en grandes unidades.
- Son más rápidos que los novatos.
- Manejan más información en la memoria.
- Representan mejor los problemas.
- Dedican más tiempo al análisis.
- Supervisan mejor su propio rendimiento.
Sistemas expertos
Los sistemas expertos son programas informáticos diseñados para emular el razonamiento y la toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico. Utilizan bases de conocimiento y reglas de inferencia para resolver problemas complejos.
Estos sistemas se aplican en áreas como la medicina, la ingeniería y la consultoría, proporcionando recomendaciones y soluciones basadas en el conocimiento experto almacenado en su base de datos.
Funcionan solo en dominios muy específicos. Es decir: no poseen conocimiento general del mundo. En psicología, el ejemplo clásico es ELIZA, un programa que simulaba un psicoterapeuta sin comprender realmente el lenguaje.