Problemlösung

Problemlösung ist der Prozess, ein Ziel durch Überwindung von Hindernissen zu erreichen – ein häufiger Bestandteil der meisten Aktivitäten. Probleme, die einer Lösung bedürfen, reichen von einfachen persönlichen Aufgaben (z. B. wie man von A nach B kommt) bis hin zu komplexen Fragestellungen in Wirtschaft und Technik. Erstere stellen ein Beispiel für einfache Problemlösung ( SPS ) dar, die sich mit einem einzelnen Problem befasst, während letztere komplexe Problemlösung ( CPS ) mit mehreren miteinander verknüpften Hindernissen darstellt. ^{[ 1 ] [ 2 ]} Eine weitere Klassifizierung von Problemlösungsaufgaben unterscheidet zwischen klar definierten Problemen mit spezifischen Hindernissen und Zielen und unklar definierten Problemen, bei denen die aktuelle Situation zwar problematisch ist, aber nicht eindeutig feststeht, welche Art von Lösung angestrebt werden soll. ^{[ 3 ]} Ebenso lassen sich formale oder faktenbasierte Probleme, die psychometrische Intelligenz erfordern , von sozio-emotionalen Problemen unterscheiden, die von den veränderlichen Emotionen von Einzelpersonen oder Gruppen abhängen, wie beispielsweise Taktgefühl , Mode oder die Wahl von Geschenken. ^{[ 4 ]}

Um Lösungen zu finden, sind ausreichende Ressourcen und Kenntnisse erforderlich. Fachleute wie Anwälte, Ärzte, Programmierer und Berater lösen vorwiegend Probleme, die über allgemeine Kompetenzen hinausgehende technische Fähigkeiten und Kenntnisse erfordern. Viele Unternehmen haben profitable Märkte erschlossen, indem sie ein Problem erkannten und eine Lösung entwickelten: Je verbreiteter und belastender das Problem, desto größer die Chance, eine skalierbare Lösung zu entwickeln.

Es gibt zahlreiche spezialisierte Problemlösungstechniken und -methoden in Bereichen wie Naturwissenschaften , Ingenieurwesen , Wirtschaft , Medizin , Mathematik , Informatik , Philosophie und Sozialwissenschaften . Die mentalen Techniken zur Identifizierung, Analyse und Lösung von Problemen werden in der Psychologie und den Kognitionswissenschaften untersucht . Ebenso intensiv erforscht werden die mentalen Hindernisse, die Menschen an der Lösungsfindung hindern; zu diesen Problemlösungshemmnissen zählen Bestätigungsfehler , Denkmuster und funktionale Fixierung .

Der Begriff Problemlösung hat je nach Disziplin eine leicht unterschiedliche Bedeutung. In der Psychologie ist er beispielsweise ein mentaler Prozess , in der Informatik hingegen ein computergestützter . Es gibt zwei Arten von Problemen: ungenau definierte und genau definierte; für jede werden unterschiedliche Lösungsansätze verwendet. Genau definierte Probleme haben spezifische Ziele und klar erwartete Lösungen, während dies bei ungenau definierten Problemen nicht der Fall ist. Genau definierte Probleme ermöglichen eine umfassendere Vorplanung als ungenau definierte. ^{[ 3 ]} Problemlösung erfordert mitunter die Auseinandersetzung mit Pragmatik (dem Einfluss des Kontextes auf die Bedeutung) und Semantik (der Interpretation des Problems). Das Verständnis des Ziels des Problems und der anwendbaren Regeln ist der Schlüssel zur Lösung. Manchmal erfordert ein Problem abstraktes Denken oder die Entwicklung einer kreativen Lösung.

Problemlösung lässt sich in zwei Hauptbereiche unterteilen: mathematische Problemlösung und persönliche Problemlösung. Jeder Bereich betrifft eine Schwierigkeit oder ein Hindernis, dem man begegnet. ^{[ 5 ]}

Problemlösung in der Psychologie bezeichnet den Prozess, Lösungen für im Leben auftretende Probleme zu finden. ^{[ 6 ]} Lösungen für diese Probleme sind in der Regel situations- oder kontextspezifisch. Der Prozess beginnt mit der Problemfindung , bei der das Problem entdeckt und vereinfacht wird. Im nächsten Schritt werden mögliche Lösungen generiert und bewertet. Schließlich wird eine Lösung ausgewählt, implementiert und überprüft. Probleme haben ein zu erreichendes Ziel ; wie man dorthin gelangt, hängt von der Problemorientierung (Problemlösungsstrategien und -fähigkeiten) und einer systematischen Analyse ab. ^{[ 7 ]}

Psychiater und Psychologen untersuchen menschliche Problemlösungsprozesse mithilfe von Methoden wie Introspektion , Behaviorismus , Simulation , Computermodellierung und Experimenten . Sozialpsychologen betrachten die Wechselwirkung zwischen Person und Umwelt sowie unabhängige und interdependente Problemlösungsmethoden. ^{[ 8 ]} Problemlösung wird als ein höherer kognitiver Prozess und eine intellektuelle Funktion definiert , die die Modulation und Kontrolle routinemäßiger oder grundlegender Fähigkeiten erfordert. ^{[ 9 ]}

Empirische Forschung zeigt, dass viele verschiedene Strategien und Faktoren die alltägliche Problemlösung beeinflussen. ^{[ 10 ]} Rehabilitationspsychologen, die Menschen mit Frontallappenverletzungen untersuchten, fanden heraus, dass Defizite in der Emotionskontrolle und im Denkvermögen durch effektive Rehabilitation behoben werden können und die Fähigkeit der Betroffenen zur Bewältigung alltäglicher Probleme verbessern können. ^{[ 11 ]} Die interpersonelle Problemlösung im Alltag hängt von persönlichen motivationalen und kontextuellen Komponenten ab. Eine dieser Komponenten ist die emotionale Valenz von Problemen aus dem realen Leben, die die Problemlösungsleistung entweder behindern oder fördern kann. Forscher haben sich auf die Rolle von Emotionen bei der Problemlösung konzentriert ^{[ 12 ]} und gezeigt, dass eine mangelnde Emotionskontrolle die Konzentration auf die Zielaufgabe stören, die Problemlösung behindern und zu negativen Folgen wie Müdigkeit, Depression und Antriebslosigkeit führen kann. ^{[ 13 ]} Konzeptionell besteht die menschliche Problemlösung aus zwei zusammenhängenden Prozessen: der Problemorientierung und dem motivationalen/einstellungsbezogenen/affektiven Umgang mit problematischen Situationen und den entsprechenden Problemlösungsfähigkeiten. ^{[ 14 ]} Die Strategien der Menschen stimmen mit ihren Zielen überein ^{[ 15 ]} und entstehen aus dem Prozess des Vergleichs der eigenen Person mit anderen.

Zu den ersten Experimentalpsychologen, die sich mit Problemlösungsstrategien befassten, gehörten die Gestaltpsychologen in Deutschland , wie beispielsweise Karl Duncker in „The Psychology of Productive Thinking “ (1935). ^{[ 16 ]} Am bekanntesten ist wohl die Arbeit von Allen Newell und Herbert A. Simon . ^{[ 17 ]}

In Experimenten der 1960er und frühen 1970er Jahre wurden Teilnehmer gebeten, relativ einfache, klar definierte, aber zuvor noch unbekannte Laboraufgaben zu lösen. ^{[ 18 ] [ 19 ]} Diese einfachen Probleme, wie beispielsweise der Turm von Hanoi , ermöglichten optimale , schnell zu findende Lösungen, sodass die Forscher den gesamten Problemlösungsprozess beobachten konnten. Die Forscher gingen davon aus, dass diese Modellprobleme die charakteristischen kognitiven Prozesse hervorrufen würden , mit denen komplexere Probleme der „realen Welt“ gelöst werden.

Eine herausragende Problemlösungstechnik, die in dieser Forschung entdeckt wurde, ist das Dekompositionsprinzip . ^{[ 20 ]}

Ein Großteil der Informatik und künstlichen Intelligenz befasst sich mit der Entwicklung automatisierter Systeme zur Lösung bestimmter Problemtypen: Sie nehmen Eingabedaten entgegen und berechnen eine korrekte oder angemessene Antwort in angemessener Zeit. Algorithmen sind Anleitungen oder Befehle, die solche Systeme steuern und in Computerprogrammen geschrieben sind .

Die Schritte zur Entwicklung solcher Systeme umfassen Problembestimmung, Heuristiken , Ursachenanalyse , Duplikatsbereinigung , Analyse, Diagnose und Reparatur. Zu den Analyseverfahren gehören lineare und nichtlineare Programmierung, Warteschlangensysteme und Simulation. ^{[ 21 ]} Eine große, immer wiederkehrende Herausforderung ist das Auffinden und Beheben von Fehlern in Computerprogrammen: das Debugging .

Die formale Logik befasst sich mit Fragen der Gültigkeit, Wahrheit, Schlussfolgerung, Argumentation und des Beweises. Im Kontext der Problemlösung kann sie verwendet werden, um ein Problem formal als zu beweisenden Satz darzustellen und das zur Lösung des Problems benötigte Wissen als Prämissen für einen Beweis der Lösungsfähigkeit des Problems zu repräsentieren.

Die Verwendung von Computern zum Beweis mathematischer Theoreme mithilfe formaler Logik entwickelte sich in den 1950er Jahren zum Gebiet des automatisierten Theorembeweisens . Dazu gehörten heuristische Methoden, die die menschliche Problemlösung simulieren sollten, wie beispielsweise die Logic Theory Machine , die von Allen Newell, Herbert A. Simon und JC Shaw entwickelt wurde, sowie algorithmische Methoden wie das Resolutionsprinzip von John Alan Robinson .

Neben der Verwendung zum Finden von Beweisen mathematischer Theoreme wird das automatisierte Theorembeweisen auch zur Programmverifikation in der Informatik eingesetzt. 1958 schlug John McCarthy den Advice Taker vor , um Informationen in formaler Logik darzustellen und mithilfe des automatisierten Theorembeweisens Antworten auf Fragen abzuleiten. Einen wichtigen Schritt in diese Richtung machte Cordell Green 1969, als er einen Resolutionstheorembeweiser für die Beantwortung von Fragen und für weitere Anwendungen in der künstlichen Intelligenz, wie beispielsweise die Roboterplanung, einsetzte.

Der von Cordell Green verwendete Resolutionsbeweiser wies wenig Ähnlichkeit mit menschlichen Problemlösungsmethoden auf. Als Reaktion auf Kritik an diesem Ansatz von Forschern des MIT entwickelte Robert Kowalski die Logikprogrammierung und die SLD-Resolution ^{[ 22 ]} , die Probleme durch Problemzerlegung löst. Er plädierte für die Anwendung von Logik sowohl zur computergestützten als auch zur menschlichen Problemlösung ^{[ 23 ]} und für die Anwendung von Computerlogik zur Verbesserung des menschlichen Denkens ^{[ 24 ] .}

Wenn Produkte oder Prozesse versagen, können Problemlösungstechniken eingesetzt werden, um Korrekturmaßnahmen zu entwickeln und weitere Ausfälle zu verhindern . Solche Techniken lassen sich auch vor einem tatsächlichen Ausfallereignis anwenden, um potenzielle Probleme vorherzusagen, zu analysieren und abzumildern. Techniken wie die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) können die Wahrscheinlichkeit von Problemen proaktiv reduzieren.

Sowohl im reaktiven als auch im proaktiven Fall ist es notwendig, durch einen Diagnoseprozess eine kausale Erklärung zu entwickeln. Bei der Herleitung einer Wirkungserklärung durch Ursachen generiert die Abduktion neue Ideen oder Hypothesen (Frage „Wie?“); die Deduktion bewertet und verfeinert Hypothesen anhand anderer plausibler Prämissen (Frage „Warum?“); und die Induktion untermauert eine Hypothese mit empirischen Daten (Frage „Wie viel?“). ^{[ 25 ]} Ziel der Abduktion ist es, zu bestimmen, welche Hypothese oder Aussage geprüft werden soll, nicht welche angenommen oder behauptet werden soll. ^{[ 26 ]} Im logischen System von Peirce tragen die Logik der Abduktion und Deduktion zu unserem begrifflichen Verständnis eines Phänomens bei, während die Logik der Induktion unserem begrifflichen Wissen quantitative Details (empirische Untermauerung) hinzufügt. ^{[ 27 ]}

Die forensische Fehleranalyse ist eine wichtige Methode der Schadensanalyse , bei der Produktfehler und -mängel aufgespürt werden. Anschließend können Korrekturmaßnahmen ergriffen werden, um weitere Ausfälle zu verhindern.

Beim Reverse Engineering wird versucht, die ursprüngliche Problemlösungslogik der Produktentwicklung zu ermitteln, indem das Produkt zerlegt und ein plausibler Weg zur Herstellung und Montage seiner Teile entwickelt wird. ^{[ 28 ]}

In der Physik bezeichnet Problemlösen den Prozess, durch den man eine anfängliche physikalische Situation mithilfe physikalischer Denkweisen und Analysen in einen Zielzustand überführt. Dies umfasst die Identifizierung der relevanten physikalischen Prinzipien, das Aufstellen von Annahmen, das Formulieren und Umformen von Gleichungen sowie die Überprüfung der Plausibilität der Ergebnisse. ^{[ 29 ]}

Bei einem Physikproblem geht es nicht einfach um die Anwendung oder das Abrufen einer Formel, sondern es erfordert das Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte und die Navigation durch einen „Problemraum“ möglicher Wissenszustände hin zum Ziel.

In der Militärwissenschaft ist Problemlösung eng mit dem Konzept der „Endzustände“ verknüpft, also den Bedingungen oder Situationen, die die Ziele der Strategie darstellen. ^{[ 30 ] : xiii, E-2} Die Fähigkeit zur Problemlösung ist in jedem militärischen Rang wichtig, aber auf der Führungsebene unerlässlich . Sie resultiert aus einem tiefen qualitativen und quantitativen Verständnis möglicher Szenarien. Effektivität ist in diesem Zusammenhang die Bewertung der Ergebnisse: Inwieweit wurden die Endzustände erreicht? ^{[ 30 ] : IV-24} Planung ist der Prozess, der festlegt, wie diese Endzustände erreicht werden können. ^{[ 30 ] : IV-1}

Manche Problemlösungsmodelle beinhalten die Identifizierung eines Ziels und anschließend einer Abfolge von Teilzielen zur Erreichung dieses Ziels. Andersson, der das ACT-R- Modell der Kognition einführte, modellierte diese Sammlung von Zielen und Teilzielen als Zielstapel , in dem das Gehirn einen Stapel von zu erreichenden Zielen und Teilzielen enthält und jeweils eine einzelne Aufgabe ausgeführt wird. ^{[ 31 ] : 51}

Das Wissen, wie man ein Problem löst, kann auf ein anderes Problem angewendet werden; dieser Prozess wird als Transfer bezeichnet . ^{[ 31 ] : 56}

Problemlösungsstrategien sind Schritte zur Überwindung von Hindernissen bei der Zielerreichung. Die wiederholte Anwendung solcher Strategien im Verlauf der Problemlösung wird als „Problemlösungszyklus“ bezeichnet. ^{[ 32 ]}

Zu den üblichen Schritten dieses Zyklus gehören das Erkennen des Problems, dessen Definition, die Entwicklung einer Lösungsstrategie, die Organisation des vorhandenen Wissens und der Ressourcen, die Überwachung des Fortschritts und die Bewertung der Wirksamkeit der Lösung. Sobald eine Lösung gefunden ist, taucht meist ein neues Problem auf, und der Zyklus beginnt von neuem.

Einsicht ist die plötzliche, zündende Erkenntnis , die Lösung eines Problems, die Geburt einer neuen Idee zur Vereinfachung einer komplexen Situation. Lösungen, die durch Einsicht gefunden werden, sind oft treffender als solche, die durch schrittweise Analyse gewonnen werden. Ein schneller Lösungsprozess erfordert Einsicht, um in verschiedenen Phasen des Problemlösungszyklus zielführende Schritte auszuwählen. Anders als Newell und Simons formale Definition eines Handlungsproblems existiert keine allgemein anerkannte Definition eines Einsichtsproblems . ^{[ 33 ]}

Zu den Problemlösungsstrategien gehören unter anderem: ^{[ 34 ]}

Abstraktion

Das Problem in einem handhabbaren Modellsystem lösen, um Einblicke in das reale System zu gewinnen.

Analogie

die Lösung an ein früheres Problem anzupassen, das ähnliche Merkmale oder Mechanismen aufweist.

Brainstorming

(insbesondere in Gruppen von Menschen) das Vorschlagen einer Vielzahl von Lösungen oder Ideen sowie deren Kombination und Weiterentwicklung, bis eine optimale Lösung gefunden ist.

Umgehungen

Man wandelt das Problem in ein anderes, leichter zu lösendes Problem um, um die Barriere zu umgehen, und wandelt diese Lösung dann wieder in eine Lösung für das ursprüngliche Problem um.

Kritisches Denken

Analyse der verfügbaren Beweise und Argumente zur Urteilsbildung durch rationale, skeptische und unvoreingenommene Bewertung

Teile und herrsche

ein großes, komplexes Problem in kleinere, lösbare Probleme aufteilen

Hilfe suchen

externe Hilfe zur Bewältigung von Hindernissen einholen

Hypothesentest

Man geht von einer möglichen Erklärung für das Problem aus und versucht, diese zu beweisen (oder in manchen Kontexten zu widerlegen).

Laterales Denken

indirekte und kreative Lösungsansätze

Mittel-Zweck-Analyse

Bei jedem Schritt eine Handlung auswählen, um dem Ziel näherzukommen.

Morphologische Analyse

Bewertung der Leistung und der Wechselwirkungen eines gesamten Systems

Beobachtung / Frage

In den Naturwissenschaften bezeichnet man als Beobachtung den Akt des Wahrnehmens und die Gewinnung von Informationen aus einer Primärquelle . Eine Frage ist eine Äußerung , die als Informationsbitte dient .

Beweis der Unmöglichkeit

Versuchen Sie zu beweisen, dass das Problem unlösbar ist. Der Punkt, an dem der Beweis scheitert, ist der Ausgangspunkt für die Lösung.

Reduktion

das Problem in ein anderes Problem umwandeln, für das Lösungen existieren

Forschung

bestehende Ideen nutzen oder bestehende Lösungen an ähnliche Probleme anpassen

Ursachenanalyse

die Ursache eines Problems identifizieren

Symmetrie

Symmetrie nutzen, um das Problem zu visualisieren und zu vereinfachen

Versuch und Irrtum

So lange verschiedene Lösungen testen, bis die richtige gefunden ist.

• A3-Problemlösung  – Strukturierter Ansatz zur Problemverbesserung
• Design Thinking  – Prozesse, durch die Designkonzepte entwickelt werden
• Problemlösung in acht Disziplinen  – Acht Disziplinen einer teamorientierten ProblemlösungsmethodeSeiten mit Kurzbeschreibungen der Weiterleitungsziele
• GROW-Modell  – Methode zur Zielsetzung und Problemlösung
• Hilfesuche  – Theorie in der Psychologie
• Wie man es löst  – Buch von George Pólya
• Laterales Denken  – Art und Weise der Problemlösung
• OODA-Schleife  – Beobachten–Orientieren–Entscheiden–Handeln-Zyklus
• PDCA  – Iteratives Design- und Managementverfahren
• Ursachenanalyse  – Methode zur Ermittlung der grundlegenden Ursachen von Fehlern oder ProblemenSeiten mit Kurzbeschreibungen der Weiterleitungsziele
• RPR-Problemdiagnose
• TRIZ  – Problemlösungswerkzeuge
• Die wissenschaftliche Methode ist eine empirische Methode zur Wissensgewinnung , die die Entwicklung der Wissenschaft geprägt hat .
• Schwarmintelligenz  – Kollektives Verhalten dezentraler, selbstorganisierter Systeme
• Systemdynamik  – Untersuchung nichtlinearer komplexer Systeme

Häufige Hindernisse bei der Problemlösung sind mentale Konstrukte, die eine effiziente Lösungssuche behindern. Fünf der von Forschern am häufigsten identifizierten Hindernisse sind: Bestätigungsfehler , mentale Fixierung , funktionale Fixierung , unnötige Einschränkungen und irrelevante Informationen .

Der Bestätigungsfehler ist eine unbewusste Tendenz, Daten so zu sammeln und zu verwenden, dass sie vorgefasste Meinungen stützen. Solche Meinungen können eher zufällig sein als durch wichtige persönliche Überzeugungen motiviert: Der Wunsch, Recht zu haben, kann eine ausreichende Motivation darstellen. ^{[ 35 ]}

Auch Wissenschaftler und Techniker unterliegen dem Bestätigungsfehler. Ein Online-Experiment legte beispielsweise nahe, dass Fachleute in der psychologischen Forschung wissenschaftliche Studien, die ihre vorgefassten Meinungen bestätigen, eher positiv bewerten als solche, die ihnen widersprechen. ^{[ 36 ]} Laut Raymond Nickerson lassen sich die Folgen des Bestätigungsfehlers in realen Situationen beobachten, deren Schweregrad von ineffizienter Regierungspolitik bis hin zu Völkermord reicht. Nickerson argumentierte, dass diejenigen, die Menschen töteten, die der Hexerei beschuldigt wurden , einen motivierten Bestätigungsfehler an den Tag legten. ^{[ 37 ]} Der Forscher Michael Allen fand Belege für einen motivierten Bestätigungsfehler bei Schulkindern, die ihre naturwissenschaftlichen Experimente manipulierten, um positive Ergebnisse zu erzielen. ^{[ 38 ]}

Allerdings ist Bestätigungsfehler nicht zwangsläufig an Motivation gebunden. 1960 führte Peter Cathcart Wason ein Experiment durch, in dem die Teilnehmenden zunächst drei Zahlen sahen und anschließend eine Hypothese in Form einer Regel formulierten, mit der sich dieses Zahlentripel hätte erzeugen lassen. Beim Testen ihrer Hypothesen neigten die Teilnehmenden dazu, nur solche zusätzlichen Zahlentripel zu bilden, die ihre Hypothesen bestätigten, und vermieden es, solche zu bilden, die ihre Hypothesen widerlegten oder verwarfen. ^{[ 39 ]}

Mentale Fixierung ist die Neigung, eine bereits erfolgreiche Lösung wiederzuverwenden, anstatt nach neuen und besseren Lösungen zu suchen. Es ist ein Vertrauen auf Gewohnheit.

Abraham S. Luchins beschrieb dieses Phänomen erstmals in den 1940er Jahren mit seinen bekannten Wasserkrug-Experimenten. ^{[ 40 ]} Die Teilnehmer sollten einen Krug mit einer bestimmten Wassermenge füllen, indem sie andere Krüge mit unterschiedlichem Fassungsvermögen verwendeten. Nachdem Luchins eine Reihe von Krug-Aufgaben präsentiert hatte, die alle mit einer einzigen Technik gelöst werden konnten, führte er eine Aufgabe ein, die sich zwar mit derselben Technik, aber auch mit einer neuen und einfacheren Methode lösen ließ. Seine Teilnehmer neigten dazu, die gewohnte Technik anzuwenden und die einfachere Alternative zu übersehen. ^{[ 41 ]} Dies wurde erneut in Norman Maiers Experiment von 1931 demonstriert, in dem die Teilnehmer aufgefordert wurden, ein Problem mit einem vertrauten Werkzeug (einer Zange) auf ungewöhnliche Weise zu lösen. Die Teilnehmer waren oft nicht in der Lage, das Objekt aus einer anderen Perspektive als seiner üblichen Verwendung zu betrachten – eine Form der mentalen Fixierung, die als funktionale Fixierung bekannt ist (siehe folgenden Abschnitt).

Das starre Festhalten an einer Denkmuster wird als Fixierung bezeichnet und kann sich zu einer Besessenheit oder übermäßigen Beschäftigung mit wiederholt erfolglosen Strategien ausweiten. ^{[ 42 ]} Ende der 1990er Jahre fand die Forscherin Jennifer Wiley heraus, dass berufliche Expertise in einem Fachgebiet ein Denkmuster erzeugen kann, das möglicherweise zu einer Fixierung führt. ^{[ 42 ]}

Gruppendenken , bei dem jedes Individuum die Denkweise der Gruppe übernimmt, kann eine festgefahrene Denkweise hervorrufen und verstärken. ^{[ 43 ]} Sozialer Druck führt dazu, dass alle dasselbe denken und zu denselben Schlussfolgerungen gelangen.

Funktionale Fixierung ist die Tendenz, einem Objekt nur eine einzige Funktion zuzuschreiben und sich keine weiteren Verwendungsmöglichkeiten vorzustellen, wie im oben beschriebenen Experiment mit der Maier-Zange. Funktionale Fixierung ist eine spezifische Form der Denkblockade und eine der häufigsten Formen kognitiver Verzerrung im Alltag.

Stellen Sie sich beispielsweise vor, ein Mann möchte ein Insekt in seinem Haus töten, hat aber nur eine Dose Lufterfrischer zur Hand. Anstatt das Insekt mit der Dose zu zerdrücken, sucht er vielleicht nach etwas, um es zu töten, und denkt dabei nur an deren eigentliche Funktion der Geruchsneutralisierung.

Tim German und Clark Barrett beschreiben diese Barriere wie folgt: „Die Versuchspersonen fixieren sich auf die Funktion der Objekte, und die Problemlösungsfähigkeit leidet im Vergleich zu Kontrollbedingungen, in denen die Funktion des Objekts nicht demonstriert wird.“ ^{[ 44 ]} Ihre Forschung ergab, dass das begrenzte Wissen junger Kinder über die beabsichtigte Funktion eines Objekts diese Barriere verringert. ^{[ 45 ]} Auch in Bildungskontexten wurde funktionale Fixierung als Hindernis für das Verständnis festgestellt: „Funktionale Fixierung kann sowohl beim Erlernen von Konzepten als auch beim Lösen von Chemieaufgaben auftreten.“ ^{[ 46 ]}

Es existieren verschiedene Hypothesen darüber, wie funktionale Fixierung mit Problemlösung zusammenhängt. ^{[ 47 ]} Sie kann Zeitverschwendung verursachen und die korrekte Anwendung eines Werkzeugs verzögern oder gänzlich verhindern.

Unnötige Einschränkungen sind willkürliche, unbewusst auferlegte Grenzen, die einen produktiven Lösungsweg versperren. Der Problemlöser kann sich auf nur eine Lösungsart fixieren, als sei diese eine unabdingbare Voraussetzung des Problems. Typischerweise geht dies mit einer mentalen Fixierung einher – dem Festhalten an einer zuvor erfolgreichen Methode. ^{[ 48 ]}

Visuelle Probleme können auch zu gedanklich konstruierten Einschränkungen führen. ^{[ 49 ]} Ein bekanntes Beispiel ist das Punktproblem: Neun Punkte, die in einem 3x3-Gitter angeordnet sind, müssen durch das Zeichnen von vier geraden Liniensegmenten verbunden werden, ohne den Stift vom Papier abzusetzen oder entlang einer Linie zurückzugehen. Die Versuchsperson geht typischerweise davon aus, dass der Stift innerhalb des äußeren Quadrats der Punkte bleiben muss, aber die Lösung erfordert Linien, die über diesen Rahmen hinausgehen, und Forscher haben eine Lösungsquote von 0 % innerhalb einer kurzen vorgegebenen Zeit festgestellt. ^{[ 50 ]}

Dieses Problem hat den Ausdruck „ um die Ecke denken “ hervorgebracht . ^{[ 51 ]} Solche Probleme werden typischerweise durch eine plötzliche Erkenntnis gelöst, die die mentalen Barrieren überwindet, oft nach langem Ringen damit. ^{[ 52 ]} Dies kann schwierig sein, je nachdem, wie die Person das Problem gedanklich strukturiert hat, wie sie auf frühere Erfahrungen zurückgreift und wie gut sie diese Informationen im Arbeitsgedächtnis verarbeiten kann. Im Beispiel erfordert die Vorstellung, dass die Punkte außerhalb des Rahmenquadrats verbunden sind, die Visualisierung einer ungewöhnlichen Anordnung, was das Arbeitsgedächtnis belastet. ^{[ 51 ]}

Irrelevante Informationen sind Spezifikationen oder Daten, die in einer Problemstellung präsentiert werden, aber keinen Bezug zur Lösung haben. ^{[ 48 ]} Geht der Problemlöser davon aus, dass alle präsentierten Informationen verwendet werden müssen, führt dies häufig zu Problemen, die den Lösungsprozess behindern und selbst relativ einfache Probleme erheblich erschweren. ^{[ 53 ]}

Beispiel: „Fünfzehn Prozent der Einwohner von Topeka haben eine geheime Telefonnummer. Sie wählen zufällig 200 Namen aus dem Telefonbuch von Topeka aus. Wie viele dieser Personen haben eine geheime Telefonnummer?“ ^{[ 51 ]} Die „offensichtliche“ Antwort lautet 15 %, tatsächlich wäre aber keine der Personen mit geheimer Telefonnummer unter den 200 Namen. Solche „ Fangfragen “ werden häufig in Eignungstests oder kognitiven Beurteilungen eingesetzt. ^{[ 54 ]} Obwohl sie nicht per se schwierig sind, erfordern sie selbstständiges Denken, das nicht unbedingt alltäglich ist. Mathematische Textaufgaben enthalten oft irrelevante qualitative oder numerische Informationen als zusätzliche Herausforderung.

Die durch die oben genannten kognitiven Verzerrungen verursachten Störungen hängen davon ab, wie die Informationen repräsentiert werden: ^{[ 54 ]} visuell, verbal oder mathematisch. Ein klassisches Beispiel ist das Problem des buddhistischen Mönchs:

Ein buddhistischer Mönch beginnt eines Tages im Morgengrauen einen Bergaufstieg, erreicht den Gipfel bei Sonnenuntergang und meditiert dort mehrere Tage lang, bis er eines Tages im Morgengrauen den Rückweg zum Fuß des Berges antritt, den er ebenfalls bei Sonnenuntergang erreicht. Ohne Annahmen über seinen Start- und Endpunkt oder sein Tempo während der beiden Wanderungen zu treffen, beweisen Sie, dass es auf dem Weg einen Punkt gibt, den er auf beiden getrennten Wanderungen zur selben Tageszeit einnimmt.

Das Problem lässt sich nicht verbal lösen, indem man versucht, den Fortschritt des Mönchs an jedem Tag zu beschreiben. Viel einfacher wird es, wenn man den Text mathematisch durch eine Funktion darstellt: Man visualisiert ein Diagramm , dessen horizontale Achse die Tageszeit und dessen vertikale Achse die Position (oder Höhe) des Mönchs auf dem Weg zu jedem Zeitpunkt angibt. Legt man die beiden Reisekurven übereinander, die jeweils auf gegenüberliegenden Diagonalen eines Rechtecks ​​verlaufen, erkennt man, dass sie sich irgendwo schneiden müssen. Die visuelle Darstellung mittels Graph hat das Problem gelöst.

Ähnliche Strategien können die Problemlösungsleistung in Tests oft verbessern. ^{[ 48 ] [ 55 ]}

Menschen, die sich mit Problemlösung beschäftigen, neigen dazu, subtraktive Veränderungen zu übersehen, selbst solche, die entscheidende Elemente effizienter Lösungen darstellen. Beispielsweise könnte ein Stadtplaner entscheiden, dass die Lösung zur Verringerung des Verkehrsaufkommens darin bestünde, eine weitere Fahrspur auf einer Autobahn hinzuzufügen, anstatt Wege zu finden, den Bedarf an der Autobahn von vornherein zu reduzieren. Diese Tendenz, Probleme durch das Hinzufügen oder Erzeugen von Elementen zu lösen, anstatt durch das Entfernen von Elementen oder Prozessen, verstärkt sich nachweislich bei höherer kognitiver Belastung, wie beispielsweise Informationsüberflutung . ^{[ 56 ]}

Menschen können Probleme auch im Schlaf lösen. Es gibt zahlreiche Berichte von Wissenschaftlern und Ingenieuren, die Probleme im Traum gelöst haben . So fand beispielsweise Elias Howe , der Erfinder der Nähmaschine, die Struktur der Spule im Traum heraus. ^{[ 57 ]}

Der Chemiker August Kekulé grübelte darüber nach, wie Benzol seine sechs Kohlenstoff- und Wasserstoffatome anordnet. Während er über das Problem nachdachte, nickte er ein und träumte von tanzenden Atomen, die sich schlangenartig aneinanderreihten, was ihn zur Entdeckung des Benzolrings führte. Wie Kekulé in sein Tagebuch schrieb:

Eine der Schlangen biss sich in den eigenen Schwanz, und die Gestalt wirbelte spöttisch vor meinen Augen herum. Wie vom Blitz getroffen erwachte ich; und auch diesmal verbrachte ich den Rest der Nacht damit, die Konsequenzen der Hypothese auszuarbeiten. ^{[ 58 ]}

Es gibt auch empirische Studien darüber, wie Menschen vor dem Einschlafen bewusst über ein Problem nachdenken und es dann mithilfe eines Traumbildes lösen können. Der Traumforscher William C. Dement bat seine 500 Studenten, über eine unendliche Reihe nachzudenken, deren erste Elemente OTTFF lauteten. Sie sollten das zugrundeliegende Prinzip erschließen und die nächsten Elemente der Reihe benennen. ^{[ 59 ]} Er forderte sie auf, jeden Abend 15 Minuten vor dem Einschlafen über dieses Problem nachzudenken und ihre Träume aufzuschreiben. Am nächsten Morgen sollten sie erneut 15 Minuten über das Problem nachdenken.

Die Zahlenfolge OTTFF besteht aus den Anfangsbuchstaben der Zahlen: eins, zwei, drei, vier, fünf. Die nächsten fünf Elemente der Reihe sind SSENT (sechs, sieben, acht, neun, zehn). Einige Schüler lösten das Rätsel, indem sie über ihre Träume nachdachten. Ein Beispiel dafür ist ein Schüler, der folgenden Traum berichtete: ^{[ 59 ]}

Ich stand in einer Kunstgalerie und betrachtete die Gemälde an der Wand. Während ich den Flur entlangging, begann ich, die Bilder zu zählen: eins, zwei, drei, vier, fünf. Als ich beim sechsten und siebten ankam, waren die Bilder aus ihren Rahmen gerissen worden. Ich starrte die leeren Rahmen an und hatte das seltsame Gefühl, dass sich ein Rätsel lösen würde. Plötzlich begriff ich, dass die sechste und siebte Lücke die Lösung des Problems waren!

Bei über 500 Studierenden wurden 87 Träume als mit den ihnen gestellten Aufgaben in Zusammenhang stehend beurteilt (53 direkt und 34 indirekt). Von denjenigen, deren Träume die Aufgabe scheinbar lösten, konnten jedoch nur sieben die Lösung bewusst erkennen. Die übrigen 46 von 53 glaubten, die Lösung nicht zu kennen.

Albert Einstein glaubte, dass viele Problemlösungsprozesse unbewusst ablaufen und man erst dann bewusst herausfinden und formulieren muss, was das Gehirn bereits gelöst hat. Er sah darin seinen Prozess bei der Formulierung der Relativitätstheorie: „Der Schöpfer des Problems besitzt die Lösung.“ ^{[ 60 ]} Einstein sagte, er löse Probleme ohne Worte, hauptsächlich in Bildern. „Die Worte oder die Sprache, wie sie geschrieben oder gesprochen werden, scheinen in meinem Denkprozess keine Rolle zu spielen. Die psychischen Entitäten, die als Elemente des Denkens dienen, sind bestimmte Zeichen und mehr oder weniger klare Bilder, die ‚willkürlich‘ reproduziert und kombiniert werden können.“ ^{[ 61 ]}

Problemlösungsprozesse unterscheiden sich je nach Wissensgebiet und Expertiselevel. ^{[ 62 ]} Daher lassen sich Erkenntnisse der Kognitionswissenschaften aus Laborstudien nicht ohne Weiteres auf Problemlösungssituationen außerhalb des Labors übertragen. Dies führte seit den 1990er Jahren zu einem Forschungsschwerpunkt auf realweltlicher Problemlösung. In Nordamerika und Europa wurde dieser Schwerpunkt jedoch sehr unterschiedlich ausgeprägt. Während sich die nordamerikanische Forschung typischerweise auf die Untersuchung von Problemlösungen in separaten, natürlichen Wissensgebieten konzentrierte, fokussierte sich ein Großteil der europäischen Forschung auf neuartige, komplexe Probleme und wurde mit computergestützten Szenarien durchgeführt. ^{[ 63 ]}

In Europa haben sich zwei Hauptansätze herausgebildet: einer, der von Donald Broadbent ^{[ 64 ]} im Vereinigten Königreich, und der andere, der von Dietrich Dörner ^{[ 65 ]} in Deutschland initiiert wurde. Beide Ansätze betonen relativ komplexe, semantisch reichhaltige, computergestützte Laboraufgaben, die realen Problemen nachempfunden sind. Sie unterscheiden sich jedoch in ihren theoretischen Zielen und ihrer Methodik. Der von Broadbent begründete Ansatz hebt die Unterscheidung zwischen kognitiven Problemlösungsprozessen hervor, die bewusst bzw. unbewusst ablaufen, und verwendet typischerweise mathematisch wohldefinierte Computersysteme. Der von Dörner begründete Ansatz hingegen interessiert sich für das Zusammenspiel der kognitiven, motivationalen und sozialen Komponenten der Problemlösung und nutzt sehr komplexe computergestützte Szenarien mit bis zu 2000 eng miteinander verknüpften Variablen. ^{[ 66 ]}

In Nordamerika begannen Forscher, angestoßen durch die Arbeiten von Herbert A. Simon zum „Lernen durch Handeln“ in semantisch reichhaltigen Bereichen ^{[ 67 ]} , Problemlösungsprozesse in verschiedenen naturwissenschaftlichen Wissensgebieten – wie Physik, Schreiben oder Schachspiel – getrennt zu untersuchen, anstatt eine globale Theorie der Problemlösung zu entwickeln. ^{[ 68 ]} Diese Forscher konzentrierten sich auf die Entwicklung von Problemlösungskompetenzen innerhalb bestimmter Bereiche, also auf die Entwicklung von Expertise . ^{[ 69 ]}

Zu den Bereichen, die in Nordamerika besondere Aufmerksamkeit auf sich gezogen haben, gehören:

• Berechnung ^{[ 70 ]}
• Computerkenntnisse ^{[ 71 ]}
• Spiel ^{[ 72 ]}
• Argumentation der Juristen ^{[ 73 ]}
• Managementproblemlösung ^{[ 74 ]}
• Physikalische Problemlösung
• mathematische Problemlösung ^{[ 75 ]}
• Mechanische Problemlösung ^{[ 76 ]}
• persönliche Problemlösung ^{[ 77 ]}
• politische Entscheidungsfindung ^{[ 78 ]}
• Problemlösung in der Elektronik ^{[ 79 ]}
• Problemlösung für Innovationen und Erfindungen: TRIZ ^{[ 80 ]}
• Lektüre ^{[ 81 ]}
• Lösung sozialer Probleme ^{[ 12 ]}
• Schreiben ^{[ 82 ]}

Komplexe Problemlösung (CPS) unterscheidet sich von einfacher Problemlösung (SPS). Bei der SPS gibt es ein einzelnes, einfaches Hindernis. Bei der CPS können mehrere Hindernisse gleichzeitig auftreten. Beispielsweise steht ein Chirurg bei der Arbeit vor weitaus komplexeren Problemen als jemand, der sich für bestimmte Schuhe entscheidet. Wie Dietrich Dörner erläuterte und Joachim Funke später weiterentwickelte, weisen komplexe Probleme einige typische Merkmale auf, darunter: ^{[ 2 ]}

• Komplexität (große Anzahl von Elementen, Wechselbeziehungen und Entscheidungen)
• Aufzählbarkeit
• Heterogenität
• Konnektivität (Hierarchiebeziehung, Kommunikationsbeziehung, Zuteilungsbeziehung)
• Dynamik (zeitliche Betrachtungen)
  • zeitliche Beschränkungen
  • zeitliche Empfindlichkeit
  • Phaseneffekte
  • dynamische Unvorhersagbarkeit
• Intransparenz (mangelnde Klarheit der Situation)
  • Beginn Undurchsichtigkeit
  • Fortsetzung der Opazität
• polytely (mehrere Ziele) ^{[ 83 ]}
  • inexpressivenes
  • Opposition
  • Vergänglichkeit

Menschen lösen Probleme auf vielen verschiedenen Ebenen – von der individuellen bis zur zivilisatorischen. Kollektive Problemlösung bezeichnet die gemeinsame Bewältigung von Problemen. Soziale und globale Probleme lassen sich in der Regel nur gemeinsam lösen.

Die Komplexität der heutigen Probleme übersteigt die kognitiven Kapazitäten des Einzelnen und erfordert unterschiedliche, aber sich ergänzende Arten von Fachwissen sowie kollektive Problemlösungskompetenz. ^{[ 84 ]}

Kollektive Intelligenz ist geteilte oder Gruppenintelligenz, die aus der Zusammenarbeit , den gemeinsamen Anstrengungen und dem Wettbewerb vieler Individuen entsteht.

Bei der kollaborativen Problemlösung arbeiten Menschen zusammen, um reale Probleme zu lösen. Die Mitglieder solcher Gruppen teilen ein gemeinsames Anliegen, eine ähnliche Leidenschaft und/oder ein gemeinsames Engagement für ihre Arbeit. Sie können Fragen stellen, sich Gedanken machen und versuchen, gemeinsame Probleme zu verstehen. Sie teilen Fachwissen, Erfahrungen, Werkzeuge und Methoden. ^{[ 85 ]} Die Gruppen können je nach Bedarf flexibel sein, nur vorübergehend zur Erledigung einer Aufgabe bestehen oder je nach Art der Probleme dauerhaft sein.

Im Bildungskontext beispielsweise können alle Gruppenmitglieder Einfluss auf Entscheidungsprozesse nehmen und eine Rolle im Lernprozess spielen. Sie können für das Denken, Lehren und die Betreuung aller Gruppenmitglieder verantwortlich sein. Die Gruppenarbeit kann so koordiniert werden, dass jedes Mitglied einen gleichwertigen Beitrag zum Gesamtergebnis leistet. Die Mitglieder können ihre individuellen Stärken erkennen und ausbauen, sodass jeder einen wesentlichen Beitrag zur Aufgabe leisten kann. ^{[ 86 ]} Kollaborative Gruppenarbeit fördert kritisches Denken, Problemlösungskompetenz, soziale Kompetenzen und Selbstwertgefühl . Durch Zusammenarbeit und Kommunikation lernen die Mitglieder voneinander und erarbeiten sich sinnvolles Wissen, was häufig zu besseren Lernergebnissen führt als Einzelarbeit. ^{[ 87 ]}

Kollaborative Gruppen erfordern gemeinsame intellektuelle Anstrengungen ihrer Mitglieder und beinhalten soziale Interaktionen zur gemeinsamen Problemlösung. Das in diesen Interaktionen geteilte Wissen entsteht durch Kommunikation, Verhandlung und die Erstellung von Materialien. ^{[ 88 ]} Die Mitglieder suchen aktiv nach Informationen, indem sie Fragen stellen. Die Fähigkeit, durch gezielte Fragen neue Informationen zu gewinnen, fördert das Verständnis und die Problemlösungsfähigkeit. ^{[ 89 ]}

In einem Forschungsbericht aus dem Jahr 1962 stellte Douglas Engelbart einen Zusammenhang zwischen kollektiver Intelligenz und organisatorischer Effektivität her und sagte voraus, dass die proaktive „Erweiterung des menschlichen Intellekts“ einen Multiplikatoreffekt bei der Gruppenproblemlösung bewirken würde: „Drei Personen, die in diesem erweiterten Modus zusammenarbeiten, scheinen bei der Lösung eines komplexen Problems mehr als dreimal so effektiv zu sein wie eine einzelne, erweiterte Person, die allein arbeitet.“ ^{[ 90 ]}

Henry Jenkins , ein Theoretiker der Neuen Medien und der Medienkonvergenz, stützt sich auf die Theorie, dass kollektive Intelligenz auf Medienkonvergenz und partizipatorische Kultur zurückzuführen ist . ^{[ 91 ]} Er kritisiert das zeitgenössische Bildungswesen dafür, dass es Online-Trends der kollektiven Problemlösung nicht in den Unterricht integriert, und erklärt: „Während eine Gemeinschaft kollektiver Intelligenz die gemeinsame Verantwortung für die Arbeit fördert, bewerten Schulen Einzelpersonen.“ Jenkins argumentiert, dass die Interaktion innerhalb einer Wissensgemeinschaft wichtige Kompetenzen für junge Menschen entwickelt und dass Teamarbeit in Gemeinschaften kollektiver Intelligenz zur Entwicklung dieser Kompetenzen beiträgt. ^{[ 92 ]}

Collective Impact bezeichnet das Engagement einer Gruppe von Akteuren aus verschiedenen Sektoren für eine gemeinsame Agenda zur Lösung eines spezifischen sozialen Problems unter Anwendung einer strukturierten Form der Zusammenarbeit.

Nach dem Zweiten Weltkrieg wurden die Vereinten Nationen , die Bretton-Woods-Organisation und die Welthandelsorganisation (WTO) gegründet. Ab den 1980er Jahren konzentrierte sich die kollektive Problemlösung auf internationaler Ebene auf diese drei Organisationstypen. Da diese globalen Institutionen weiterhin staatsähnlich oder staatszentriert agieren, ist es nicht verwunderlich, dass sie staatsähnliche oder staatszentrierte Ansätze zur kollektiven Problemlösung eher perpetuieren als alternative. ^{[ 93 ]}

Crowdsourcing ist ein Prozess, bei dem Ideen, Gedanken oder Informationen von vielen unabhängigen Teilnehmern gesammelt werden, um die beste Lösung für eine bestimmte Herausforderung zu finden. Moderne Informationstechnologien ermöglichen es vielen Menschen, sich zu beteiligen und ihre Vorschläge so zu verwalten, dass gute Ergebnisse erzielt werden. ^{[ 94 ]} Das Internet eröffnet neue Möglichkeiten zur kollektiven (auch planetarischen) Problemlösung. ^{[ 95 ]}

• Versicherungsmathematik  – Statistik angewendet auf Risiken in der Versicherung und anderen Finanzprodukten
• Analytische Fähigkeiten  – eine entscheidende Kompetenz in allen Berufs- und Lebensbereichen.
• Kreative Problemlösung  – Mentaler Prozess der Problemlösung
• Kollektive Intelligenz  – Gruppenintelligenz, die aus gemeinsamen Anstrengungen entsteht
• Praxisgemeinschaft
• Coworking  – Gemeinsame Nutzung von Büroräumen
• Crowdsolving  – Beschaffung von Dienstleistungen oder Geldern von einer GruppeSeiten mit Kurzbeschreibungen der Weiterleitungsziele
• Divergentes Denken  – Prozess der Generierung kreativer Ideen
• Graues Problem
• Innovation  – Praktische Umsetzung von Verbesserungen
• Instrumentalismus  – Position in der Wissenschaftsphilosophie
• Problemorientierte Pädagogik  – eine von Paulo Freire geprägte Lehrmethode
• Problemstellung  – Beschreibung eines Problems
• Methoden zur Problemstrukturierung  – Techniken zur Modellierung einer zu verändernden Situation.
• Gemeinsame Intentionalität  – Psychologisches Konzept
• Strukturelle Fixierung
• Teilzielbenennung  – Kognitiver Prozess
• Fehlerbehebung  – Eine Form der Problemlösung, die häufig zur Reparatur fehlerhafter Produkte oder Prozesse eingesetzt wird.
• Komplexes Problem  – Ein Problem, das schwer oder unmöglich zu lösen ist

• Beckmann, Jens F.; Guthke, Jürgen (1995). „Komplexes Problemlösen, Intelligenz und Lernfähigkeit“ . In: Frensch, P. A.; Funke, J. (Hrsg.). Komplexes Problemlösen: Die europäische Perspektive . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  177–200 .
• Brehmer, Berndt (1995). „Rückkopplungsverzögerungen bei dynamischen Entscheidungsprozessen“. In: Frensch, P. A.; Funke, J. (Hrsg.). Komplexe Problemlösung: Die europäische Perspektive . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  103–130 .
• Brehmer, Berndt; Dörner, D. (1993). „Experimente mit computersimulierten Mikrowelten: Die Überwindung der engen Grenzen des Labors und der Weite der Feldforschung“. Computers in Human Behavior . 9 ( 2–3 ): 171–184 . doi : 10.1016/0747-5632(93)90005-D .
• Dörner, D. (1992). „Über die Philosophie der Verwendung von Mikrowelten oder ‚Computerszenarios‘ in der psychologischen Forschung“. In Gundlach, H. (Hrsg.). Psychologische Forschung und Methode: Das Versprechen des Experiments. Festschrift für Werner Traxel (auf Deutsch). Passau, Deutschland: Passavia-Universitäts-Verlag. S.  53–87 .
• Eyferth, K.; Schömann, M.; Widowski, D. (1986). „Der Umgang von Psychologen mit Komplexität“. Sprache & Kognition (auf Deutsch). 5 : 11–26 .
• Funke, Joachim (1993). „Mikrowelten basierend auf linearen Gleichungssystemen: Ein neuer Ansatz zur Lösung komplexer Probleme und experimentelle Ergebnisse“ (PDF) . In: Strube, G.; Wender, K.-F. (Hrsg.). Die kognitive Psychologie des Wissens . Amsterdam: Elsevier Science Publishers. S.  313–330 .
• Funke, Joachim (1995). „Experimentelle Forschung zur Lösung komplexer Probleme“ (PDF) . In: Frensch, P. A.; Funke, J. (Hrsg.). Komplexe Problemlösung: Die europäische Perspektive . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  243–268 .
• Funke, U. (1995). „Komplexe Problemlösung in der Personalauswahl und -entwicklung“. In: Frensch, P. A.; Funke, J. (Hrsg.). Komplexe Problemlösung: Die europäische Perspektive . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  219–240 .
• Groner, M.; Groner, R.; Bischof, W. F. (1983). „Ansätze zur Heuristik: Ein historischer Überblick“. In: Groner, R.; Groner, M.; Bischof, W. F. (Hrsg.). Methoden der Heuristik . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  1–18 .
• Hayes, J. (1980). Der vollständige Problemlöser . Philadelphia: The Franklin Institute Press.
• Huber, O. (1995). „Komplexe Problemlösung als mehrstufige Entscheidungsfindung“. In: Frensch, P. A.; Funke, J. (Hrsg.). Komplexe Problemlösung: Die europäische Perspektive . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  151–173 .
• Hübner, Ronald (1989). „Methoden zur Analyse und Konstruktion von Aufgaben zur kognitiven Steuerung dynamischer Systeme“ (PDF) . Zeitschrift für Experimentelle und Angewandte Psychologie (auf Deutsch). 36 : 221–238 .
• Hunt, Earl (1991). „Einige Anmerkungen zur Komplexitätsforschung“ . In: Sternberg, RJ; Frensch, PA (Hrsg.). Komplexe Problemlösung: Prinzipien und Mechanismen . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  383–395 . ISBN 978-1-317-78386-2Die
• Hussy, W. (1985). „Komplexes Problemlösen – Eine Sackgasse?“ [Komplexe Problemlösung – eine Sackgasse?]. Zeitschrift für Experimentelle und Angewandte Psychologie (auf Deutsch). 32 : 55–77 .
• Kluwe, R. H. (1993). „Kapitel 19 Wissen und Leistung bei der Lösung komplexer Probleme“. Die kognitive Psychologie des Wissens . Fortschritte in der Psychologie. Band 101. S.  401–423 . doi : 10.1016/S0166-4115(08)62668-0 . ISBN 978-0-444-89942-2Die
• Kluwe, R. H. (1995). „Einzelfallstudien und Modelle komplexer Problemlösungen“. In: Frensch, P. A.; Funke, J. (Hrsg.). Komplexe Problemlösung: Die europäische Perspektive . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  269–291 .
• Kolb, S.; Petzing, F.; Stumpf, S. (1992). „Komplexes Problemlösen: Bestimmung der Problemlösegüte von Probanden mittels Verfahren des Operations Research – ein interdisziplinärer Ansatz“. Sprache & Kognition (auf Deutsch). 11 : 115–128 .
• Krems, Josef F. (1995). „Kognitive Flexibilität und komplexes Problemlösen“ . In: Frensch, P. A.; Funke, J. (Hrsg.). Komplexes Problemlösen: Die europäische Perspektive . Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. S.  201–218 .
• Melzak, Z. (1983). Umgehungen: Ein einfacher Ansatz zur Komplexität . London, UK: Wiley.
• Müller, H. (1993). Komplexes Problemlösen : Reliabilität und Wissen . Bonn, Deutschland: Holos.
• Paradies, MW; Unger, LW (2000). TapRooT – Das System zur Ursachenanalyse, Problemuntersuchung und proaktiven Verbesserung . Knoxville, Tenn.: System Improvements.
• Putz-Osterloh, Wiebke (1993). „Kapitel 15 Strategien zum Wissenserwerb und Wissenstransfer in dynamischen Aufgaben“. In: Die kognitive Psychologie des Wissens . Fortschritte in der Psychologie. Band 101. S.  331–350 . doi : 10.1016/S0166-4115(08)62664-3 . ISBN 978-0-444-89942-2Die
• Riefer, David M.; Batchelder, William H. (1988). „Multinomiale Modellierung und die Messung kognitiver Prozesse“ (PDF) . Psychological Review . 95 (3): 318–339 . doi : 10.1037/0033-295x.95.3.318 . S2CID  14994393. Archiviert vom Original (PDF) am 25.11.2018.
• Schaub, H. (1993). Modellierung der Handlungsorganisation (auf Deutsch). Bern, Schweiz: Hans Huber.
• Strauß, B. (1993). Konfundierungen beim Komplexen Problemlösen. Zum Einfluß des Anteils der richtigen Lösungen (ArL) auf das Problemlöseverhalten in komplexen Situationen . Über den Einfluss des Grades richtiger Lösungen auf die Problemlösung in komplexen Situationen . Bonn, Deutschland: Holos.
• Strohschneider, S. (1991). „Kein System von Systemen! Kommentar zu dem Aufsatz ‚Systemmerkmale als Determinanten des Umgangs mit dynamischen Systemen‘ von Joachim Funke“ [Kein System von Systemen! Antwort auf den Beitrag „Systemmerkmale als Determinanten des Verhaltens in dynamischen Aufgabenumgebungen“ von Joachim Funke. Sprache & Kognition (auf Deutsch). 10 : 109–113 .
• Tonelli, Marcello (2011). Unstrukturierte Prozesse strategischer Entscheidungsfindung . Saarbrücken: Lambert Academic Publishing. ISBN 978-3-8465-5598-9Die
• Van Lehn, Kurt (1989). „Problemlösen und Erwerb kognitiver Fähigkeiten“. In: Posner, M. I. (Hrsg.). Grundlagen der Kognitionswissenschaft (PDF) . Cambridge, Mass.: MIT Press. S.  527–579 .
• Wisconsin Educational Media Association (1993), Informationskompetenz: Ein Positionspapier zur Informationsproblemlösung , WEMA Publications, Bd. ED 376 817, Madison, Wis.{{citation}}CS1 Wartung: Standort des fehlenden Herausgebers ( Link )(Teilweise adaptiert aus dem Positionspapier des Michigan State Board of Education zu Informationsverarbeitungsfähigkeiten, 1992.)

• Lernmaterialien zum Thema Problemlösung an der Wikiversity