SOLUCIÓN DE PROBLEMAS

INTRODUCCIÓN 

La solución de problemas hace referencia a una de las manifestaciones del pensamiento más extendidas y con un rango muy amplio de aplicaciones. Impregna todo aquello que se encuentra relacionado con nuestra actividad cotidiana. Esta capacidad nuestra forma parte de nuestro repertorio de procesos cognitivos básicos en distintos dominios de conocimiento, estando implicados procesos básicos, como, percepción, memoria, categorización, razonamiento, lenguaje, aprendizaje, … asociada la misma a la inteligencia y la creatividad de uno. En general, la solución de problemas comprende cualquier situación en la que se tiene una meta y se desconoce cómo poder alcanzarla. Las personas intentaremos con mayor o menor éxito el objetivo. 

Para abordar el estudio de este proceso de solución hace falta partir del análisis de al menos 4 componentes: 

  • Estado inicial de conocimientos. 
  • Estado meta que se quiere conseguir. 
  • Los procedimientos, acciones u operaciones que se pueden utilizar para ello. 
  • Las limitaciones directas e indirectas impuestas por el contexto. 

Cuando nos enfrentamos a un problema partimos de un estado inicial, tenemos un estado meta al que queremos llegar y unas imposiciones que se deben respetar para alcanzar la meta. Por ejemplo, tendríamos un problema si el día del examen tenemos un infarto, y no podemos realizar el examen. El estado inicial será no poder realizar el examen, realizar el examen sería el estado meta y la imposición es estudiar el temario. Por solución se entiende el procedimiento que se ha empleado para alcanzar la meta, pero sería más adecuado utilizar el término solución para denotar el producto final del proceso (estado meta) y el término resolución para hacer referencia al procedimiento. 

EL LEGADO DE LA PSICOLOGÍA DE LA GESTALT 

La psicología de la Gestalt ofreció alternativa a la psicología experimental iniciada por Wundt (1911) y al conductismo norteamericano de Watson (1930). Es un enfoque contrario al método analítico defendiendo que la totalidad no podía entenderse como la mera suma de sus partes constituyentes, sino en términos de sus interrelaciones en dicha totalidad de la que forman parte. La Gestalt se centra en el uso de protocolos verbales que pudieran exteriorizar el pensamiento libres de interferencias. 

Frente al enfoque asociacionista (conductismo) que explicaba la solución de problemas como una conducta observable basada en el número y fuerza de las conexiones estímulo-respuesta, la Gestalt se interesó por la obtención de soluciones ante situaciones no conocidas. Según el enfoque conductista, el sujeto intentaría resolver recurriendo a sus conocimientos o experiencias previas en las que hubiera obtenidos buenos resultados. Contaría con un conjunto de recursos (asociaciones estímulo-respuesta), para afrontar nuevas situaciones y de no existir éstas, procedería por ensayo-error. La Gestalt postula que el aspecto esencial del proceso era la transformación o reorganización súbita de los aspectos críticos del problema.  

Gestalt” es término alemán que no tiene una traducción exacta, una aproximación puede ser configuración, estructura, forma… pero ninguno transmite el carácter dinámico del concepto alemán. Wertheimer (1910; 1912; 1923; 1945) lo explicaba como si la Gestalt fuese una pompa de jabón, donde el grosor de la textura jabonosa debía ser uniforme en toda la estructura, en interacción dinámica y con la propia totalidad, de tal forma que, pinchada, se presentaba el cambio en la estructura de la misma. 

Una aportación importante para la solución de problemas es el concepto de organización y reorganización. Según el principio de la pregnancia, en las totalidades, existe una organización inherente caracterizada por ser la más simple y la mejor organización posible con coherencia y sentido. Sin embargo, en el proceso de solución de problemas se parte de situación opaca, confusa y sin sentido. Por medio de la reorganización se podrá alcanzar una mejor comprensión de la naturaleza del problema. En el problema de los nueve puntos se aprecia tanto la organización y la reorganización. 

En la formulación del problema de los nueve puntos se pide conectar todos los puntos con cuatro líneas o menos sin levantar el lápiz del papel. Resulta difícil por el principio de pregnancia, que impone la organización de los nueve puntos en un cuadrado como la forma más coherente y sencilla. Las personas asumimos que las líneas deben dibujarse dentro de esos límites imaginarios haciendo su resolución. Cuando se logra romper esta organización, se puede reorganizar diferente. 

En 1945, Wertheimer distingue entre pensamiento reproductivo y productivo. El reproductivo es un proceso automático que aplica ciegamente los conocimientos y procedimientos aprendidos. El pensamiento productivo es dinámico, avanza constantemente hasta conseguir aprender la raíz de la situación planteada en el problema. Por medio del productivo se reorganizan aspectos esenciales de la situación y se puede diferenciar lo relevante de lo irrelevante. Se da una experiencia fenomenológica del “¡ah, ya lo tengo!”. Esa experiencia se denomina Insight o comprensión súbita y hace referencia al paso de ese estado inicial confuso a otro en el que se obtiene una comprensión de la naturaleza del problema y su posible solución. El pensamiento reproductivo se aplica mecánicamente y puede llegar a ser incluso obstáculo para el descubrimiento de una estrategia de solución mejor y más simple del mismo problema. 

Duncker (1945), publicó uno de los estudios más completo sobre la solución de problemas como proceso de reestructuración en tareas en las que los sujetos no tenían experiencia previa. Durante la realización de la tarea se pedía a los sujetos que pensaran en voz alta mientras resolvían el problema con la finalidad de analizar cómo los sujetos progresaban hacia la solución. Las soluciones se desarrollaban por medio de las inferencias establecidas entre una representación mental del problema y la generación y evaluación de un conjunto de soluciones posibles. 

El término de fijeza funcional es opuesto al de insight pues hace referencia al bloqueo mental que impide darle una nueva función a un objeto ya conocido, de modo que el aprendizaje previo interfiere en la reorganización necesaria para resolver el problema. En el “problema de las cajas” de Duncker (1945) se presentaba una vela, una caja de cerillas y chinchetas y se pedía a los sujetos que fijaran la vela encendida en un tablón. Problema que no resultaba nada fácil resolver. La solución surge cuando se cambia la función contenedora de la caja de cerillas por la función de soporte que puede fijarse al tablón con las chinchetas. Ilustra el ej. el cómo el uso habitual de la cajita genera fijación funcional, bloqueando las posibles utilidades distintas. 

Luchins (1942) demostró cómo la aplicación repetitiva del mismo procedimiento para resolver un problema puede bloquear la aplicación de otros procedimientos alternativos y más eficaces. Utilizó el problema de las jarras de agua; la tarea de los sujetos consistía en obtener una cantidad determinada de agua utilizando para ello tres jarras con diferentes medidas. Este conjunto de problemas recibió el nombre de einstellung (actitud) para denotar esa disposición hacia la utilización de procederes conocidos. En la Tabla 8.1 se presentan los problemas clasificados en problemas einstellung (problemas 2-6), y problemas críticos (problemas 7-8 y 10-11 ), las dos soluciones alternativas de los problemas críticos y los resultados obtenidos en los grupos control y experimental de niños y adultos. El problema 9 no se podía resolver con el procedimiento empleado en los problemas previos y se había introducido con el fin de interrumpir la aplicación mecánica del procedimiento anterior y así permitir que los grupos experimentales pudieran dar la solución directa a los problemas 10 y 11 . Como se puede apreciar por los porcentajes obtenidos en las distintas soluciones, los grupos control obtenían unos porcentajes significativamente superiores de soluciones directas y rápidas para los problemas críticos que los grupos experimentales. Por el contrario, los grupos experimentales obtenían porcentajes superiores de soluciones einstellung en todos los problemas, incluso en los problemas 10 y 11. El diseño básico de este experimento lo aplicó Luchins a más de 900 sujetos encontrando los mismos resultados del efecto einstellung.

Los estudios sobre fijación funcional de Dunker (1945) fueron bien recibidos por la comunidad científica de la época. El autor estaba interesado en saber cómo se generaba la solución y cuál era la estructura y la dinámica del propio proceso de solución de problemas. Uno de los problemas más estudiados para alcanzar estos objetivos fue el problema de la radiación: “Si una persona tiene un tumor de estómago inoperable y existen unos rayos de alta intensidad que destruyen el tejido orgánico, ¿cuál sería el procedimiento para eliminar el tumor con la aplicación de estos rayos, pero evitando al mismo tiempo la destrucción del tejido sano que lo rodea?”  

Los sujetos que participaron en las sesiones debían resolver el problema pensando en voz alta todo aquello que se les iba ocurriendo mientras intentaban llegar a una solución. El método de pensar en alto es distinto al introspectivo porque en el primero el sujeto se encuentra centrado en el problema y verbalizando su pensamiento, mientras que en otro el sujeto pensante se convierte en objeto de su propia atención. Duncker encontró que generalmente la solución no se alcanza en un solo paso sino en varios a partir de la obtención de las propiedades esenciales o el principio general de la solución. A este principio lo denominó valor funcional de la solución, y consiste en una reformulación del problema original, puesto que la solución final se alcanza a medida que este proceso general se va concretando en cada paso. Su interés era conocer cómo se desarrollaba y se integraba una solución dentro del sistema de conocimiento del propio sujeto y no tanto en la viabilidad de las propuestas de solución en sí mismas. 

Las distintas propuestas de solución que daba el sujeto, según iba pensando en voz alta, se agruparon en tres principios generales: 

  • Evitar el contacto entre los rayos y el tejido sano. 
  • La inmunización del tejido sano. 
  • La reducción de la intensidad de los rayos en su trayecto por el tejido sano. 

A partir de estos 3 principios generales se desarrollaban otras fases mediadoras más concretas encaminadas hacia la solución del problema. Estas fases reformulaban el problema original en otro más concreto. En el caso de la primera fase, el problema se concretó en la búsqueda de una vía libre hacia el estómago con el fin de evitar dicho contacto y se encontró como solución el esófago. Según Duncker: “…cada una de las fases posee en sentido retrospectivo el carácter de una solución y en sentido prospectivo, el de un problema”. 

Durante el proceso de solución lo habitual era encontrar que el sujeto iba tanteando de forma alternativa la viabilidad de los principios generales y de las distintas fases mediadoras. P. ej., un sujeto podía empezar desde arriba con el principio, para luego volver a retomarlo en la fase en que lo dejó. Podría empezar desde abajo porque conocía soluciones semejantes que podrían aplicarse a la situación planteada por el problema, o incluso las restricciones de éste, podían sugerir una solución como el estar el tumor situado en el estómago podría contemplar la solución del esófago por proximidad anatómica. Las aportaciones de la psicología de la Gestalt contribuyeron a que la psicología cognitiva desarrollara el estudio de la solución de problemas como búsqueda de las interrelaciones entre las partes del problema que diera como resultado una comprensión estructural del mismo. 

PROCESO DE SOLUCIÓN DE PROBLEMAS

A partir de la década de los años 60 del S.XX el enfoque del procedimiento de la información sustentó el marco teórico y metodológico de la investigación sobre la solución de problemas. Los modelos computacionales ofrecían su descripción y explicación dentro del marco formal y riguroso que necesitaba la psicología cognitiva. El “Solucionador General de Problemas” de Newell y Simon (1972) constituye el inicio y marco de referencia como proceso de búsqueda heurística y estructuración y reestructuración de la representación del problema planteado por la Gestalt

Newell y Simon describen “la solución de problemas” como la interacción entre un sistema de procesamiento de la información (sistema de cómputo con almacenes de memoria, operadores, receptores sensoriales y efectores motores, con limitaciones también), un solucionador y un ambiente de la tarea que comprende los factores externos relevantes para esa determinada situación. El solucionador al enfrentarse al ambiente representa esta situación como un espacio del problema, y este espacio es la particular representación que el sujeto hace del ambiente de tarea configurado por las interacciones entre las limitaciones inherentes al sistema de procesamiento de la información y al ambiente de la tarea. Este espacio del problema viene definido por los estados, los operadores, las restricciones, las funciones de evaluación y las estrategias de búsqueda. 

Dentro del marco de la psicología cognitiva, las investigaciones se han centrado fundamentalmente en dos aspectos: los procedimientos que conducen a las soluciones, y las representaciones internas de los problemas. 

Tipos de problemas 

La mayoría de los estudios sobre solución de problemas coinciden en que hay al menos cuatro componentes básicos el proceso de solución: 

  1. El estado inicial del que se parte. 
  2. Estado meta al que se quiere llegar. 
  3. Una serie de pasos para conseguir la meta. 
  4. Unas restricciones impuestas. 

Una de las primeras clasificaciones se basaba en el grado de definición de los estados iniciales y metas de la situación es la de Reitman (1965) postula cuatro tipos de problemas: 

  1. Problemas donde tanto estados iniciales y meta están bien definidos. 
  2. Problemas donde el estado inicial está bien definido y la meta no. 
  3. Problemas donde la meta está bien definida pero no así el estado inicial. 
  4. Problemas donde tanto el estado inicial como la meta están mal definidos. 

Sin embargo, la clasificación general más aceptada los agrupa en bien definidos o cerrados y mal definidos o abiertos. Los problemas bien definidos (anagramas o ajedrez) son aquellos que contienen en sí toda la información que permite resolverlos y cuya estructura impone unas limitaciones. Se identifican con facilidad la meta, los requisitos y el punto de partida para resolver el problema y los pasos u operadores necesarios para su solución. 

Los problemas mal definidos requieren del sujeto que construya la información necesaria para alcanzar la solución. Se dice que los problemas están mal definidos puesto que falta información sobre algunos de los componentes básicos del proceso: la meta, el estado inicial, los pasos hacia la solución o las restricciones. Para resolver los problemas mal definidos, que son más característicos de la vida diaria, se recurre al conocimiento y a la experiencia, como, p. ej., en la solución de problemas por analogía. 

Según Simon (1973) los procesos generales para resolverlos ambos tipos de problemas son los mismos y lo característico del proceso de solución de los abiertos es estructurar lo desestructurado, para que terminen siendo cerrados o bien definidos. 

Greeno (1978) propuso otra clasificación basada en los procesos empleados en la solución: 

  • Problemas de inducción estructural. 
  • Problemas de transformación. 
  • Problemas de reordenación. 

Esta clasificación puede ser útil como una primera aproximación a los problemas, pero no todos los problemas pueden clasificarse tan fácilmente bajo esta tipología, pues se dará frecuentemente la combinación entre categorías. 

En los problemas de inducción estructural se identifica el patrón de relaciones que existe entre elementos que lo conforman. Hay que descubrir las relaciones entre las partes individuales para luego poder generar una representación integrada del patrón observado. Las analogías identifican aspectos estructurales compartidos entre dos situaciones que extrapolan la solución, p. ej., la analogía verbal es su presentación de 4 términos: “Vox es a la democracia como el Covid19 a la salud” (A:B como C:D). 

Los problemas de transformación se resuelven por la aplicación de unos procedimientos al estado inicial para alcanzar el estado meta gradualmente. En el conocido problema de “La torre de Hanoi” tenemos que pasar los tres discos del primer pivote A al tercero C para que queden en la misma disposición, sin mover más de uno a la vez y sin colocar un disco mayor encima de uno menor. 

En los problemas de reordenación la solución se obtiene por nueva disposición de los elementos en función de algún criterio. Ejemplos de este tipo de problemas son los rompecabezas, los anagramas o la criptoaritmétrica. El siguiente problema propuesto por Greeno es un ejemplo de criptoaritmétrica. 

En el problema se presentaban tres nombres y los números comprendidos del 0 al 9. Consistía en sustituir letras por números de modo que el resultado fuera correcto. Se suele indicar que la letra D corresponde al nº 5. La solución es la siguiente: D = 5, T =0, E= 9, R = 7, A= 4, L = 8, G = 1, O = 2, N = 6 y B = 3. 526485 + 197485= 723970. 

Greeno y Simon (1988) modifican la tipología anterior con dos conceptos: Acción cognitiva y representación cognitiva. Tanto la acción como la representación cognitiva son necesarias y complementarias en cualquier teoría del pensamiento humano. La acción cognitiva comprende el conocimiento de las acciones que se pueden realizar y el conocimiento estratégico para establecer la meta y planificar sobre ello. La representación cognitiva se refiere a la representación de los objetos comprendidos en la situación, la meta del problema, operaciones y estrategias que se pueden utilizar así como a las restricciones que existan.

Teniendo esto en cuenta, analizaron los problemas en tres categorías: 

  1. Problemas bien especificados: procedimiento y metas bien definidos. Comprenden una situación inicial, un conjunto de operaciones para pasar de un estado a otro, y un estado meta. La tarea es encontrar una secuencia de acciones con la aplicación de las operaciones permitidas. Comprende además los problemas de transformación de la tipología vista antes y añade unos subtipos:
    • Problemas nuevos, dirigidos por metas de los que no se tiene conocimiento o experiencia (Torre de Hanoi). 
    • Problemas familiares, implican metas específicas y conocimientos específicos (problemas matemáticos). 
    • Problemas que especifican un procedimiento en lugar de una meta (ejercicios de mates en los que se pide encontrar expresiones algebraicas). 
    • Problemas de representación, en los que los sujetos tienen experiencia (interpretar uno de física). 
  2. Problemas de diseño y reordenación: las metas se especifican en función de criterios generales en lugar de estados o procedimientos específicos. La meta es conseguir una nueva disposición de los objetos. Comprende la categoría, problemas de reordenación de la tipología anterior, además del conjunto de problema de diseño y los siguientes subtipos: 
    • Problemas de formación de disposiciones (anagrama contiene letras desordenadas y la meta es reordenar para que formen palabra -> hocac -> cacho). 
    • Problemas de modificación de disposiciones (tablero ajedrez). 
    • Problemas de construcción de nueva formulación o representación (problemas de insight, cajas de Duncker). 
    • Problemas complejos de composición y diseño (escribir ensayo, composición musical…). 
  3. Problemas de inducción: tratan de encontrar un principio general coherente con los objetos o contenido del problema. Categoría que permanece igual que en la tipología anterior, analizando mayor número de problemas inductivos (inducción categórica, extrapolación de secuencias, inducción de estructuras relacionales y el diagnóstico). 

En cuanto a la distinción entre razonamiento y solución de problemas, Greeno y Simon (1988) sostienen que tanto el razonamiento deductivo como el inductivo son procesos de solución de problemas. Según estos, hacen referencia a tipos de problemas y no a procesos. En este sentido analizan silogismos categóricos como pertenecientes a la categoría de los problemas bien especificados (problemas nuevos con metas específicas que no requieren conocimiento), pero los silogismos transitivos serían aquellos de problemas de inducción, puesto que la representación integrada de la información es por inducción de la estructura ordenada de relaciones expresadas en las premisas. 

Una propuesta más global es la de Jonassen (2000), que considera que el análisis de los problemas ha de tener en cuenta las dimensiones: 

  • Características de la naturaleza del problema. 
  • Características del contexto en que se presenta o representa. 
  • Las diferencias individuales para resolverlo. 

Jonassen señala que la naturaleza de los problemas varía en función de su grado de estructuración, complejidad y abstracción: 

  • Estructuración. Estos problemas presentan estado inicial bien definido, un estado meta conocido (define la naturaleza de la solución), y un conjunto de operadores que permiten resolver el problema. Pero los de la vida cotidiana y en el ámbito profesional, no suelen estar bien estructurados (elementos desconocidos, soluciones múltiples o ninguna, o incluso solución influida por otras variables alternativas) y esto implica no conocer los procedimientos necesarios para la solución, por lo que se recurre a las creencias u opiniones particulares. 
  • Complejidad. La complejidad se define por el número de elementos o variables que presenta el problema, su interrelación, el tipo de relación funcional y la estabilidad entre las propiedades. Los más complejos son aquellos dinámicos debido a la situación de tarea y sus variables inestables. Cuánto más complejo mayor será el número de operaciones necesarias para solucionarlo y mayor carga cognitiva (memoria de trabajo). La complejidad y la estructuración se solapan. Los mal estructurados suelen ser los más complejos, aunque también pueden ser sencillos (no saber cómo vestirse para una entrevista de trabajo…). Los bien estructurados son menos complejos puesto las variables tienen un comportamiento predecible (no incertidumbre), y si aumentan en complejidad es por causa de aumento de variables y operadores (cálculo y diseño del túnel ferroviario de Pajares). 
  • Abstracción. Los problemas bien estructurados son más abstractos por no estar en un contexto concreto y no tener contenidos específicos de dominio de conocimiento. Se resuelven con los procedimientos generales, los métodos débiles. Los métodos fuertes suelen estar mal estructurados, situados en contexto concreto y dependientes de contenido específico. 

Lehman, Lempert y Nisbett (1988) encontraron que el tipo de formación universitaria determinaba el rendimiento en diferentes tipos de problemas. Los de psicología y medicina resolvían mejor los problemas metodológicos, estadísticos y de razonamiento condicional que los de derecho y química. Estos resultados manifiestan que, si la solución de problemas se encuentra en contexto determinado y es dependiente del contenido, se desarrollarán procedimientos también específicos y concretos. Sin embargo, los problemas bien estructurados también pueden situarse en contexto y dotarse de contenido (formulado como una historieta) y los mal estructurados, presentarse de forma abstracta (dilemas). 

Con respecto a la representación de los problemas hay que destacar la importancia del contexto, formato y modalidad. Los problemas cotidianos y profesionales se encuentran inmersos en contextos propios. P. ej., al diseñar un vídeo juego para salir al mercado de ventas con éxito, la representación de éste en el ámbito profesional será distinta de la que se tenga en el profesional. Otras variables que influyen son las posibles presiones del tiempo impuesto para resolver el problema, imposiciones reguladoras de contextos (sociales, religiosos, políticos, culturales…) y las distintas interacciones sociales que pudieran ser según el grupo o ambiente (ambiente competitivo vs colaborativo). Además, señalar el abanico de diferencias individuales que pueden mediar en el proceso de solución de problemas es muy amplio. En la Tabla 8.2. solamente se recogen algunas y merece destacar la consideración que se hace de las dimensiones afectivas y conativas. P. ej., algunos estudios muestran que las actitudes y las creencias que se tienen sobre el problema y su ámbito de conocimiento conjuntamente con el nivel de autoconfianza influyen significativamente sobre el rendimiento y la perseverancia en encontrar una solución al problema. 

Procedimientos de solución de problemas 

Newell y Simon (1972) propusieron una metáfora espacial que describe el proceso de solución como un procedimiento de búsqueda a través de un espacio delimitado por unos estados y unas secuencias de acciones que conforman los caminos o trayectos metafóricos hacia la solución. 

El espacio es la representación que el solucionador hace del problema y está constituida por 4 elementos: 

  1. Descripción del estado inicial. 
  2. Descripción del estado meta. 
  3. Conjunto de operadores o acciones que permiten pasar de un estado a otro. 
  4. Restricciones impuestas sobre los diferentes trayectos que conducen a la meta.

El procedimiento utilizado para encontrar la solución comprende la secuencia de operadores que pueden transformar el estado inicial en el estado meta de acuerdo con las limitaciones impuestas por el trayecto. De esta forma se entiende que el proceso de solución de problemas es un procedimiento de búsqueda del mejor trayecto para alcanzar el estado meta 

El espacio del problema comprendería el conjunto de todos los estados potencialmente alcanzables mediante la aplicación de los operadores disponibles. Las personas tenemos una memoria de trabajo limitada que hace inviable un proceso de búsqueda exhaustivo. P. eje., una jugada de ajedrez puede comprender como sesenta movimientos con media de treinta alternativos legales en cada paso. Esto es un ejemplo típico de implosión combinatoria, donde se da el hecho de que el tamaño del espacio de búsqueda aumenta exponencialmente a medida que se profundiza en el mismo proceso de búsqueda. Por tanto, las personas utilizan unos métodos de búsqueda heurística. Ello permite reducir el conjunto total de alternativas a un número más manejable, agrupando a las alternativas que se aproximen a la solución. P. ej., un jugador de ajedrez puede anticipar entre tres y cuatro jugadas, y un jugador experto anticipará el mismo número, pero entre las mejores jugadas. Sin embargo, ello no garantiza que se llegue a la solución óptima. En la búsqueda se apuesta por aquellos trayectos que mejor puedan conducir a una solución, por alcanzar soluciones satisfactorias, pero no la mejor. Newell y Simon (1972), propusieron un número reducido de métodos heurísticos de carácter general denominados métodos débiles por no usar información específica sobre el dominio del problema. 

Heurístico “subir la cuesta” 

También denominado “método de reducción de diferencias”, es un procedimiento sencillo que reduce la diferencia entre el estado inicial y el estado meta, tratando de aplicar un operador que cambie el estado inicial a otro estado que se aproxime lo máximo al estado meta. “Subir la cuesta” recuerda el camino que se emprende hacia delante cuando se quiere alcanzar la cima de una cuesta. Al avanzar se reduce paso a paso, la distancia que separa de la cima.  

Este heurístico es similar al método de ensayo y error selectivo. Las personas eligen en cada paso la ruta que parece llevarlos directamente a meta. Es útil encontrar una solución mínimamente satisfactoria (máximo local), sin garantía de que sea la mejor opción posible (máximo global) dentro del espacio del problema. La desventaja es la dirección pues siempre es hacia meta. Se trata de una estrategia sencilla y útil con ciertos inconvenientes. El solucionador puede quedarse atrapado en un punto máximo local con una solución satisfactoria, pero distinta del estado de meta. Otro inconveniente es que no se pueden generar estados que momentáneamente se alejan de la meta, siempre se trabaja hacia delante, no permitiendo dar un paso hacia atrás porque esto supondría alejarse de la meta. La Torre de Hanoi consiste en pasar los tres discos del primer pivote al tercero para que queden en la misma disposición, sin mover más de un disco a la vez y sin colocar uno mayor encima de menor (ver la Figura 8.4). Se trata de una representación del espacio del problema completa con un total de 27 estados. El estado 1 es el estado inicial, el estado 8 es el estado meta y cada estado se encuentra vinculado con otro estado por el movimiento de un disco. Como se puede apreciar en esta representación, existen varias formas de resolver el problema, aunque la más rápida viene representada por los siete movimientos consecutivos comprendidos entre los estados del 1 al 8. Si el solucionador está utilizando el heurístico de “subir la cuesta” y ha ido avanzando el estado 1 al 5, la aplicación llevaría al estado 23, (parecido al de meta). Sin embargo, el estado 6 conduce más rápidamente a lograr la meta que el 23. Kotovsky, Hayes y Simon (1985) encontraron que los sujetos utilizaban en primer lugar el método de la reducción de diferencias (subir la cuesta) para resolver el problema de la Torre de Hanoi y cuando fracasaban e en encontrar la solución, entonces aplicaban el heurístico análisis medios-fin.  

Heurístico “análisis medios-fin” 

Este heurístico reduce la diferencia entre el estado inicial y el estado meta. La diferencia principal entre este y el de “subir la cuesta” consiste en descomponer el estado meta en varios estados submeta. La búsqueda hacia atrás, parte del estado meta y mediante la identificación de los operadores se pretende ir generando los diferentes estados que logran terminar el estado inicial. Se trata de uno de los métodos más conocidos fruto de la combinación de la búsqueda hacia delante y hacia atrás. 

La reducción de diferencias entre el estado inicial y la meta se logra estableciendo submetas o estados intermedios que cada vez se aproximan más al estado meta. Aplicando los operadores se reducen las diferencias hasta que desaparezcan. Si no se logra reducirla se genera un nuevo estado submeta para aplicar el operador y así poder ir reduciéndolas. P. ej., supongamos que nuestro estado inicial es que estamos un fin de semana en casa aburridos y con ganas de salir de excursión al campo, nuestro estado meta. En este caso uno de los operadores que permitiría reducir la diferencia entre el estado inicial (aburridos en casa) y el estado meta (excursión al campo) sería coger el coche para acercarnos al sitio deseado. Si ocurre que nuestro coche está en el taller, entonces nos veríamos obligados a generar un nuevo estado submeta (amigo con coche) para aplicar el operador. Podríamos, en este caso, llamar a un amigo con coche (nuevo estado submeta) para que juntos fuéramos de excursión al campo. Si nuestro operador falla por cualquier motivo, nuestro  amigo no está en casa o no tiene ganas de ir de excursión, entonces buscaríamos otro operador, por ejemplo, viajar en tren, para así poder ir de excursión al campo. 

El heurístico análisis medios-fin reúne características importantes para este proceso de solución de problemas: 

  • La búsqueda se encuentra explícitamente guiada por el conocimiento de la meta. 
  • El estado inicial puede conducir a otros estados submetas que descomponen el problema en partes más pequeñas y más fáciles de alcanzar. 
  • El método puede aplicarse recursivamente hasta conseguirlo. 

El proceso de planificación es una parte importante de la solución de problemas al permitir anticipar las consecuencias de las posibles acciones. Con esta anticipación de las consecuencias se pueden identificar puntos muertos en el trayecto y evitar errores irreversibles o no, o bien errores irrelevantes pero que supongan pérdida de tiempo. Al descomponer el problema en subpartes, se mejora la búsqueda con la anticipación de soluciones tentativas, permitiendo la corrección e integración de las distintas partes. 

La Torre de Hanoi genera las primeras submetas cuando se libera el disco mayor del primer pivote. Para alcanzarla se traslada el disco pequeño al tercer pivote. Luego se mueve el disco mediano al segundo pivote y se alcanza la primera submeta. Liberado el disco grande debemos moverlo al tercer pivote. Podemos anticipar que liberar el tercer pivote colocando el disco pequeño encima del disco grande sería un error. La anticipación de las consecuencias negativas corrige el trayecto y permite colocar el disco pequeño encima del mediado en segundo pivote. La tercera meta es mover el disco grande del primer pivote al tercero. 

El análisis del espacio del problema es una descripción abstracta que difícilmente puede ser representada e implementada en distintos modelos computacionales. Sin embargo, se encuentra vinculada al modelo formal “Sistema de Producción” (Newell,1973) Está constituido por reglas con condiciones y acciones (si cumple condición, ejecuta acción). 

Las reglas de condición-acción representan el conocimiento para la aplicación de un operador. Las condiciones específicas cuándo se puede aplicar el operador y las acciones describen las consecuencias de su aplicación. Las representaciones de los distintos estados del problema se emparejan con aquellas reglas que satisfagan las condiciones especificadas y entonces se dispara la acción correspondiente. 

Los sistemas de producción fueron diseñados para modelar el proceso de solución de problemas, pero se han extendido a otros ámbitos de aplicación y han sido propuestos como modelo de funcionamiento cognitivo en general. El razonamiento condicional se encuentra representado como un sistema de producción. Diversos modelos cognitivos alternativos basados en éstos comparten un lenguaje teórico común que fomenta la comunicación entre las diversas disciplinas. 

Los problemas bien definidos o cerrados como la Torre de Hanoi, no son representativos de la mayoría de los problemas. Sin embargo, facilitan la investigación sobre el proceso de solución porque: 

  • El análisis de la tarea es riguroso. El sujeto conoce las reglas y procedimiento pues estos son dados por el enunciado. Permite obtener un diagrama en el que se identifican todas las rutas posibles. Se cuenta con una descripción formal que permite estudiar la generación de la solución e identificar cómo se aproxima el sujeto a ese estado meta por los sucesivos movimientos entre los diferentes estados del espacio del problema. Se podría estudiar cómo mejora el rendimiento con el ejercicio y cómo se puede ser “experto”. 
  • Estos problemas no requieren conocimientos específicos y esto permite una mínima intervención de los conocimientos previos del sujeto. 
  • La estructura bien definida permite generar problemas semejantes para así poder estudiar el proceso de transferencia del aprendizaje bajo distintas circunstancias.

Representación del espacio del problema 

Según Newell y Simon (1972), las personas representan el ambiente de la tarea como espacio constituido por posibles estados en los que se realizará la búsqueda de la solución. El ambiente es una descripción externa del problema, y el espacio es la representación interna que hace el sujeto de dicho ambiente. En la generación del espacio del problema se debe considerar la interacción entre las fuentes de información externas e internas. Las externas se encuentran definidas por el ambiente de la tarea y las internas por conocimientos que tiene el sujeto sobre situaciones similares y sobre la propia información que se va acumulando durante el propio proceso de solución. 

En los estudios sobre fuentes de información externa se han utilizado versiones isomórficas de los problemas bajo el supuesto de que, si la estructura del espacio para los procedimientos de búsqueda heurística es idéntica, cualquier diferencia observada en el rendimiento se deberá a diferencias en la representación de los enunciados. Versiones diferentes a la Torre de Hanoi son los problemas de Los Monstruos y se presentan en dos versiones: Los monstruos se pasan los globos, y Los monstruos cambian el tamaño de los globos que sostienen. 

En el isomórfico de movimiento, los globos pasan de un monstruo a otro como en los discos en los pivotes del problema de la Torre de Hanoi. En el problema isomórfico de cambio los globos permanecen con el monstruo, quien puede cambiar el tamaño de los globos. Ahora se han cambiado los papeles que desempeñan los pivotes y los discos: el globo es como el pivote y el monstruo como disco. Tanto en la Torre de Hanoi como en el problema isomórfico de movimiento, las imposiciones recaen sobre el tamaño de las unidades que pueden moverse (discos y globos) ubicadas en un mismo sitio (pivotes y monstruos) En el de cambio, las imposiciones sobre el cambio del tamaño del globo recaen sobre el tamaño de los monstruos (discos) que sujetan globos (pivotes). 

Los resultados de estos estudios pusieron de manifiesto que los problemas isomórficos presentaban diferentes niveles de dificultad a pesar de compartir la misma estructura del espacio del problema, y se correspondían con las distintas imposiciones (movimiento frente a cambio) y modalidades de presentación (visuales frente a escritas) de la tarea. En concreto se encontró que el problema más difícil era la versión isomórfica de cambio presentada por escrito y el problema más fácil había sido el clásico de la Torre de Hanoi. La explicación de esas diferencias se centra en los distintos niveles de carga de la memoria de trabajo que eran necesarios para la solución de estos problemas. Kaplan y Simon (1990) estudiaron la influencia del ambiente en la tarea con el “tablero de damas mutilado”. Este problema está asociado al insight descrito por la Gestalt y plantea lo siguiente: “Un tablero de damas está formado por 64 cuadrados. Estos 64 cuadrados pueden cubrirse con 32 piezas de dominó de forma que cada pieza cubra dos cuadrados. Si se eliminan dos cuadrados de los extremos del tablero, ¿se podrían cubrir los 62 cuadrados restantes con 31 piezas de dominó?” Cuando los sujetos se enfrentan a éste, emplean mucho tiempo intentando encontrar un patrón que permita colocar las 31 piezas sobre el tablero mutilado sin éxito. El espacio del problema es grande y el enunciado no impone restricciones sobre el heurístico de búsqueda por lo que al final terminan abandonando el problema. Es imprescindible cubrir el tablero de damas mutilado con 31 piezas de domino. En este los cuadrados adyacentes son siempre de dos colores alternos (rojos y negros) y que al colocar una pieza de dominó se cubrirá un cuadrado rojo y otro negro. Al eliminar dos cuadrados del mismo color (negro) quedan 30 negros y 32 rojos. 

Kaplan y Simon se plantearon estudiar la facilitación en la resolución de este problema por medio de la presentación de distintos indicios del concepto de paridad (comparar) que pudieran restringir la representación del espacio del problema. Con este fin presentaron el tablero de damas de 4 formas distintas: 

  • Tablero don todos los cuadrados en blanco. 
  • Tablero con cuadrados en dos colores. 
  • Tablero en blanco con palabras de los 2 colores escritas dentro de los cuadrados. 
  • Tablero en blanco con palabras escritas [pan] y [mantequilla]. 

Los resultados manifestaron que tardan menos en responder que no se podía resolver los enfrentados al tablero con las palabras “pan” y “mantequilla”. Estas transmitían el concepto de paridad necesario para obtener la solución. Le seguía el grupo con el tablero de las palabras escritas de los dos colores, el de dos colores y el de los cuadros en blanco. 

La explicación de la dificultad del problema es que se parte de una representación inapropiada y para resolverlo hay que reiniciar la búsqueda de otra representación del espacio del problema con un número mayor de restricciones. Cuando se variaron las formulaciones de los problemas de modo que enfatizaran el concepto de paridad se encontró que los sujetos lograban resolver el problema y que algunas formulaciones eran mejor que otras. Los autores comentan que la experiencia fenomenológica del insight de la Gestalt puede explicarse como proceso de búsqueda semejante al utilizado con el resto de los problemas, pero en este caso se busca una reestructuración del espacio del problema. La dificultad de estos problemas se puede predecir por la disponibilidad de las fuentes de información del ambiente de la tarea que permiten constreñir dicha búsqueda. 

La Teoría del Control Progresivo sostiene que los sujetos utilizan el heurístico de subir la cuesta para resolver problemas asociados al insight, resolviéndose cuando se relajan las imposiciones sobre el espacio del problema. Esta teoría explica cómo se alcanza un punto muerto en el proceso, cuáles son las condiciones necesarias para que surja el insight y por qué este es tan poco frecuente. En estas investigaciones se utilizó el problema de los 9 puntos. Según los autores, el estado meta no se encuentra bien definido en la mayoría de los problemas asociados al insight y los sujetos seleccionan un criterio de progreso satisfactorio hacia unas metas parciales que se infieren de la descripción del problema o de estado interno generado en el proceso en sí. La reestructuración del espacio del problema puede ocurrir, por la influencia de fuentes externas como por la propia información generada internamente. 

Los sujetos no logran resolver este problema debido al gran número de movimientos posibles que parecen ajustarse al criterio de un cuadrado. Se llega a un punto muerto cuando el heurístico de búsqueda ya no puede más estados que cumplan el criterio de progreso satisfactorio. Este fracaso permite relajar las imposiciones del espacio del problema para buscar otros estados. El sujeto puede volver a una solución anterior tentativa en la que utilizó una línea para unir los puntos fuera de los límites imaginarios del cuadrado. El insight es poco frecuente pues se ha de ajustar al criterio de llegar a la cuarta línea. Es necesario anticipar mentalmente el trazado para darse cuenta del fracaso del criterio satisfactorio y reestructurar el problema sin los límites imaginarios del cuadrado. 

La teoría del cambio representacional se centra en la información interna como obstáculo para una buena representación del espacio del problema. La que se hace inicialmente puede ser inadecuada porque el conocimiento previo y las experiencias anteriores activan la construcción del problema infructuoso. Para poder reestructurar este espacio del problema existen 2 mecanismos: 

  • Relajación de las imposiciones: decremento en la activación de algún elemento de conocimiento que restringe la aplicación de los operadores comprendidos en el espacio del problema (p. ej., Fijación funcional observada en el problema de las cajas de Duncker – función contenedora de la cajita de cerillas opera como soporte de la vela.) 
  • Disgregación de las agrupaciones con significado del problema: implica la ruptura de las conexiones establecidas por los componentes de una unidad con significado (p. eje., El efecto einstellung en el problema de las jarras de Luchins). Ahora la unidad que hace falta disgregar son los procedimientos aprendidos que conducen a una representación inapropiada. Ello permitirá bloquear la aplicación mecánica y reestructurar el espacio del problema de modo que se puedan encontrar los procedimientos que resuelven los problemas críticos. 

EL SOLUCIONADOR DE PROBLEMAS EXPERTO

Las investigaciones que hemos comentado hasta el momento se han centrado en tareas experimentales que minimizaban la intervención de la experiencia anterior del sujeto para resolver el problema, donde la información necesaria para la solución del problema se encontraba disponible y limitada en el propio enunciado del problema, reduciendo de esta forma los efectos de la recuperación del conocimiento almacenado. El diseño de estas tareas persigue el análisis y la identificación de los aspectos generales y básicos de los procesos implicados en la solución de problemas. Una vez identificados estos procesos básicos, es necesario analizar el papel que desempeña el conocimiento en la representación del espacio del problema. Con el objetivo de delimitar los conocimientos y experiencia del solucionador, las investigaciones se han ceñido a un ámbito concreto de conocimientos con una muestra de sujetos clasificada en expertos y novatos. 

Características generales del solucionador experto 

El estudio de la naturaleza del “experto” se enfoca desde una perspectiva absoluta o relativista. La perspectiva absoluta se centra en la identificación, descripción y evaluación de la pericia. Es necesario contar con una definición operativa de experto y con instrumentos de medida que puedan cuantificarlo. La perspectiva relativista aborda el estudio del experto en comparación con el novato. La pericia se sitúa en un continuo con distintos grados de conocimientos y años de experiencia en los que se pueden ubicar los sujetos. Los estudios del solucionador experto han adoptado ésta bajo el supuesto de que las capacidades y procesos básicos de expertos y novatos son semejantes y que las diferencias entre ambos se deben a los conocimientos adquiridos en el ejercicio de una actividad determinada.

A continuación comentaremos los aspectos principales en los que destacan los expertos frente a los novatos (Chi, 2006): 

  • Los expertos generan lo mejor de forma más rápida. De Groot (1946) abordó el estudio de las diferencias en conocimiento y experiencia en el juego de ajedrez. Utilizó protocolos verbales en amplia muestra con distintos niveles de maestría. Ello permitió identificar las diferencias entre jugadores según iban tomando decisiones sobre sus movimientos. Los resultados mostraron que diferencia en el comportamiento de un jugador experto era la rapidez con la que podía considerar las mejoras jugadas sin necesidad de búsqueda exhaustiva (captan rápidamente la estructura de las posiciones de las piezas, exploraban los posibles movimientos, evaluaban las consecuencias de estos movimientos y elegían las mejores jugadas). Chase y Simon (1973), encontraron que el experto de ajedrez identificaba configuraciones del tablero asociadas con los mejores patrones de jugadas. Expertos y novatos recordaban aproximadamente el mismo número de piezas y sus posiciones en el tablero cuando estas piezas se situaban al azar. El rendimiento de los expertos era significativamente superior cuando las piezas se encontraban en una configuración de posibles jugadas. Organización establecida por agrupaciones (chunks) de unidades con significado. 
  • Los expertos detectan y reconocen aspectos de la información que pasan desapercibidas para los novatos, mostrando una mejor discriminación entre lo relevante e irrelevante. Chi, Feltovich y Glaser (1981), mostró que estudiantes de cursos avanzados representaban un problema basándose en el principio abstracto subyacente y los novatos en elementos superficiales (los bomberos expertos representan el incendio dinámicamente, considerando condiciones antecedentes al fuego, al cómo será su evolución más probable, … los novatos se percatan de características de la llama, color,…). 
  • Los expertos analizan durante más tiempo. Los expertos muestran una gestión diferente de los recursos limitados de procesamiento. Dedican más tiempo al análisis del problema (En radiología se encontró que los expertos empleaban más en fase preliminar al diagnóstico) Esto les permite resolver el problema de forma más rápida y correcta. 
  • Los expertos seleccionan las mejores estrategias. Los procesos básicos son similares en ambos grupos pero los expertos eligen el mejor procedimiento (los profesores de física resuelven problemas trabajando desde el estado inicial hacia la meta, mientras que los estudiantes lo hacen hacia atrás, comenzando en el estado meta). También se ha encontrado que en diagnóstico médico rutinario los profesionales se basan en los datos y los novatos lo hacen desde la hipótesis. En los expertos la búsqueda heurística está condicionada por conocimiento estructurado y específico del dominio. 
  • Los expertos desarrollan sus actividades con menor esfuerzo. Con la práctica se produce automatización progresiva del rendimiento, reduciéndose la carga de recursos de procesamiento. De inicio lento y secuencial, consume recursos, y luego es todo lo contrario y menos deliberado. (Los jugadores expertos de ajedrez son capaces de jugar no solo una sino varias partidas a la vez de forma mental). Esto hace que se liberen recursos para otros procesos. 
  • Los expertos tienen mejor autocontrol. Muestran autocontrol del estado de comprensión y del proceso de solución (los expertos evaluaban mejor la dificultad de problemas de física y además estimaban mejor el número de piezas de ajedrez recordadas y el número de veces que necesitan ver una posición en el tablero para poder recordarla). 
  • Los expertos aprovechan mejor las oportunidades que tienen para incrementar sus fuentes de información y los recursos disponibles. De Groot 1946 encontró que los jugadores expertos seguían aprendiendo al descubrir jugadas nuevas evaluando consecuencias de los movimientos hipotéticos de una jugada. La práctica deliberada permite corregir los puntos débiles e incrementar la pericia.

Desarrollo de una destreza 

Los enfoques más tradicionales sobre el rendimiento experto dicen que se adquiere destreza por la formación y la experiencia. Limitado por sus propias capacidades y habilidades innatas. Entienden que cualquier persona que se implique activamente en su profesión puede alcanzar el nivel de experto cuando aumentan los años de experiencia. El desarrollo del rendimiento experto se describe como secuencia de retos con distintos niveles de dificultad que el sujeto va dominando y superando a lo largo de los años. Estos niveles de maestría son como situaciones de solución de problemas diferentes que deben resolverse para conseguir el siguiente nivel. De inicio serán las tareas sencillas las que den resultado, y aumentando con la experiencia y formación, se darán soluciones a tareas más complejas hasta alcanzar nivel experto. 

Alcanzar una destreza habitual de la vida cotidiana (conducir…) implica paso por tres fases: 

  1. Fase cognitiva: se aprende estructura de la actividad (reglas y procedimientos) recibiéndose retroalimentación bastante clara de los errores. Los novatos gradualmente aprenderán a evitar errores y se aproximarán a sus expectativas en la siguiente fase. 
  2. Fase asociativa: se logra nivel funcional estable y satisfactorio. Con más entrenamiento se alcanza la última. 
  3. Fase automática: rendimiento estable y óptimo con un mínimo esfuerzo. 

El objetivo planteado en la adquisición de estas destrezas es alcanzar lo más rápidamente posible un nivel de rendimiento satisfactorio que sea automático. Los sujetos logran alcanzar este objetivo porque se implican rápidamente en la comprensión y representación de la estructura de la actividad a desarrollar para pasar a continuación a las dos fases siguientes que persiguen la mejora y automatización de los procedimientos. Por otra parte, en actividades recreativas, tales como los juegos o los deportes, no serían tan populares si ese nivel de rendimiento satisfactorio no estuviera al alcance de la población media. Por tanto, la adquisición de una destreza de este tipo presenta una estructura sencilla y se basa en el reconocimiento de patrones y configuraciones que ponen en marcha las acciones de forma automática. 

Bajo este supuesto, por la instrucción y los años de experiencia, la perspectiva tradicional encuentra difícil explicar por qué existen diferencias tan marcadas entre las personas con capacidades semejantes y con una misma formación y antigüedad, y por qué el nivel de excelencia tan sólo lo consiguen unos cuantos. Hatano e Inagaki (1986) distinguen entre expertos rutinarios y expertos adaptativos. 

  • Experto rutinario: es eficaz destacado en rapidez, exactitud y automaticidad, falta de flexibilidad y capacidad de adaptación ante situaciones nuevas. 
  • El experto adaptativo: es capaz de utilizar el conocimiento flexible y creativamente, con una comprensión más profunda de los principios y del marco conceptual de su destreza. Muestra predisposición a seguir aprendiendo desarrollando destreza. Los nuevos problemas son desafíos a superar.

El adaptativo aspira a alcanzar nivel de excelencia que supere la fase de automatización, desarrolla destreza que le permita apoyar un aprendizaje continuado. Por tanto, requiere experiencia como práctica deliberada para poder contrarrestar la fase de automatización y así adquirir control y habilidad en la monitorización del propio rendimiento. Reestructuran, reorganizan y refinan su representación de conocimientos y procedimientos. Los expertos no saben más que los novatos, sólo lo saben de forma diferente. 

Inteligencia y creatividad 

Un problema existe si tenemos una meta y no sabemos alcanzarla. El proceso de solución consiste en una búsqueda a través del espacio del problema que está constituido por el estado inicial, el estado meta y los operadores que permiten avanzar entre los estados intermedios y una serie de limitaciones impuestas sobre los posibles trayectos hacia la solución. En este sentido, la solución inteligente de problemas consiste en elegir el heurístico apropiado en un espacio del problema bien representado. 

Es bastante común suponer que inteligencia y creatividad se encuentren relacionadas con la solución de problemas. Desde el enfoque del procesamiento de la información, Wenke y Frensch (2003) entienden que la inteligencia es una habilidad intelectual constituida por facultades y procesos cognitivos básicos que son comunes a todos. Son estables e influyen sobre el rendimiento en una amplia variedad de tareas. Según esta definición, cualquier aspecto del procesamiento de la información del sistema cognitivo puede considerarse como parte constituyente de una habilidad intelectual en potencia y, en este sentido, las diferencias individuales en inteligencia y creatividad estarían vinculadas con los procesos y representaciones responsables de la solución de problemas. 

Para explicar el funcionamiento inteligente Sternberg (1985), propone la Teoría Triárquica de la Inteligencia. Una persona no es inteligente por sobresalir en todos los aspectos. La persona inteligente es la que conoce sus puntos fuertes y débiles para saber capitalizar su fortaleza y compensar o corregir su debilidad.

La Teoría Triárquica de la inteligencia está constituida por tres teorías: 

  1. Teoría componencial. Esta teoría distingue tres tipos de componentes:
    • Los “metacomponentes”, que son procesos ejecutivos de orden superior empleados en la planificación, control y evaluación de los procesos implicados en la solución del problema. Sternberg identifica siete metacomponentes en el funcionamiento inteligente:
      • Decisión de cuál es exactamente el problema que necesita ser resuelto. 
      • Selección de componentes de orden inferior para resolver la tarea. 
      • Selección de una o más representaciones de la información. 
      • Selección de una estrategia para combinar componentes de orden inferior. 
      • Decisión en cuanto a la asignación de los recursos necesarios para resolver el problema. 
      • Control del proceso. 
      • Evaluación de la solución y sensibilidad a la retroalimentación externa. 
    • Los “componentes de actuación y rendimiento”, que son los empleados en la ejecución de la tarea. 
    • Los “componentes de adquisición, retención y transferencia”, que se emplean al aprender nueva información. 
  2. Teoría contextual. Encargada del estudio del uso de los mecanismos mentales en la vida cotidiana de la persona con el objetivo de lograr un ajuste o adaptación inteligente al entorno y a las circunstancias externas. 
  3. Teoría de la experiencia. Encargada del estudio del papel modulador y mediador que la experiencia vital del individuo tiene en la interacción entre sus mundos interno y externo. Un aspecto importante de la inteligencia hace referencia a un continuum relativo a la habilidad que los individuos presentan para resolver problemas relativamente nuevos, así como para automatizar de forma rápida los procedimientos necesarios para resolverlos. 

El proceso creativo conduce a un resultado divergente, novedoso y adaptativo. Este proceso comprende habilidades intelectuales, conocimiento, estilos cognitivos, rasgos de personalidad y motivación. El pensamiento divergente y flexible permite identificar y definir el problema de diferentes formas y desde perspectivas alternativas no convencionales, además de reorganizar la información con el fin de obtener una representación más novedosa. P. ej., se ha encontrado que las personas creativas filtran menos la información distractora (Eysenck, 1997), de modo que en estas personas aumenta la probabilidad de encontrar nuevos patrones de información o detectar sutilezas o anomalías ocultas en la información considerada por otros como irrelevantes. También se han identificado otras variables que influyen en el proceso de una solución creativa, tales como, la tolerancia a la ambigüedad, una disposición general hacia la identificación de problemas, una actitud abierta hacia nuevas experiencias, una actitud crítica hacia las normas establecidas, un alto nivel de auto-confianza y una alta motivación intrínseca. Según Amabile (1996), las diferencias individuales en los aspectos motivacionales influirán significativamente en la fase de identificación del problema y en la generación de posibles soluciones. Esta motivación intrínseca caracteriza a las personas creativas, quienes se encuentran dispuestas y abiertas a interactuar con su medio en la búsqueda de nuevos problemas y de formas alternativas de organizar e integrar la nueva información con el conocimiento almacenado, para poder alcanzar soluciones innovadoras ante los retos que se plantean.

LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS POR ANALOGÍA 

El razonamiento analógico se considera un procedimiento cognitivo que se aplica a dominios de conocimientos desconocidos (poco familiares) basándose en situaciones previas conocidas. P. ej., el sistema hidráulico del sistema de circulación de la sangre (el corazón bombea sangre por las arterias y venas como un motor bombea agua por las tuberías) es una analogía que permite una mejor comprensión (hay que saber que es un sistema hidráulico). 

El concepto crítico en el proceso de solución de problemas por analogía es la transformación de correspondencias de una estructura relacional entre un dominio familiar y uno nuevo. Estos deben compartir una estructura similar, aunque en otros aspectos sean diferentes. El paradigma básico para el estudio de la solución de problemas por analogía consiste en el diseño de dos sesiones experimentales consecutivas con el fin de que se produzca la conexión entre el problema análogo previo y el problema meta. En la primera sesión experimental se presenta el problema análogo, conjuntamente con otras historietas irrelevantes, como tarea de comprensión lectora. En esta primera sesión (El problema de la Fortaleza), los sujetos leen una historieta en la que se plantea un problema y su solución, y luego contestan a una serie de preguntas. 

Transcurrido un periodo de tiempo, que suele oscilar entre unos minutos y hasta una semana, se pasa la segunda sesión en la que los sujetos deben resolver el Problema de la Radiación de Duncker (1945), como problema meta análogo al que habían leído en la primera sesión. El grupo control solamente pasa por esta segunda sesión. Recordemos que en los estudios de Duncker ya se había propuesto una reestructuración del problema por medio del principio general denominado valor funcional de la solución. 

Los resultados encontraron que el problema de la radiación resultaba difícil de resolver: 10% del grupo control, encontraron solución. 30% del grupo experimental lo lograron mostrando haber establecido la analogía. Sin embargo, es un incremento muy pequeño. Si a los que no lo habían resuelto se les daba pistas, el 75% de estos, lo resolvían, por tanto, la pista forzó el proceso de solución. Se puede entender a este razonamiento analógico como complejo, aunque se entienda como procedimiento de búsqueda heurística, pero entre dos representaciones. 

Los procesos básicos del razonamiento analógico son los siguientes: 

  • Acceso y recuperación de la memoria a largo plazo de representación del problema análogo. 
  • Extrapolación de las correspondencias entre el problema análogo y el problema meta. 
  • Transferencia y aplicación de estas correspondencias para obtener la solución. 

También pueden darse otros procesos: 

  • Reestructuración de las representaciones. 
  • Generación de reglas. 
  • Inducción de nuevos esquemas representacionales. 

La Teoría de los Esquemas de Razonamiento Pragmático añade que el razonamiento analógico se encuentra determinado por las metas del sujeto y que los dos dominios de conocimiento deben estar representados en un nivel óptimo de abstracción. La representación buscará maximizar el grado de correspondencias entre ambos dominios, y así se evitarán nivel concreto y detallado con relaciones irrelevantes y nivel abstracto con omisiones de correspondencias importantes.

Este nivel de representación jerárquica consta de los siguientes componentes: 

  • Estado inicial con subcomponentes (meta, recursos, operadores, restricciones). 
  • Plan de solución y resultados. 

Aunque se trata de dominios distintos (militar y médico) comparten una estructura y solución semejantes. Consta de relaciones verticales o cadenas causales, y de correspondencias horizontales. Los componentes del estado inicial se relacionan causalmente con el plan de solución donde la meta se convierte en resultado, los recursos lo posibilitan y las limitaciones impiden la aplicación de otros planes alternativos. La dificultad para resolver este problema podría ser el acceso y recuperación del problema análogo. El mayor obstáculo para establecer la analogía puede ser por los dominios distintos. Esta disparidad entre ambos (militar, médico) explicaría que los sujetos no estuvieran predispuestos a buscar solución para un problema médico en aquello que conocen sobre estrategias militares. La mayoría recurría a analogías médicas y pocos a la militar. La complejidad y el desafío de la investigación consiste en el explicar cómo se tiene acceso a ese conocimiento almacenado tan distinto al problema a resolver. 

Los problemas de transferencia y aplicación pueden encontrar dificultad en la adaptación del conocimiento del problema anterior al problema nuevo. En la Transferencia se ponen en correspondencia ambos espacios del problema dando lugar a distintas extrapolaciones (las minas y el poder destructivo de un rayo de alta intensidad resulta menos obvia). En la adaptación pueden surgir problemas con ligeras modificaciones (se tiene que inferir la reducción de la intensidad del rayo por su correspondencia con la división de tropas). Se asume que se debe dar comprensión a la representación almacenada para que se pueda transferir y adaptarse para resolver el problema meta.  

El proceso de Transferencia Analógica 

La solución de problemas por analogía se centra en las correspondencias entre problemas, pudiendo dar lugar a una transferencia positiva y negativa. Problemas similares aparentemente, pueden resolverse de formas diferentes y otros distintos de la misma forma. Una de las disposiciones más aceptadas es la diferenciación entre semejanza superficial y estructural propuesta por Gentner (1983). 

  • La estructural hace referencia a aspectos comunes y relevantes para problemas análogo y meta. 
  • La semejanza superficial, comprende los aspectos comunes pero irrelevantes y que se encuentran en los argumentos, redacción, guión y contexto de los problemas. 

Por transferencia positiva se entiende el acceso, la recuperación y extrapolación de correspondencias basado en semejanza estructural. La transferencia negativa se entiende cuando se han recuperado y extrapolado aspectos basados en la semejanza superficial irrelevantes para la solución. No obstante, la semejanza superficial puede facilitar el acceso puede facilitar el acceso y recuperación espontánea y contribuir a la transferencia a la positiva. Algunos estudios indican que ambas semejanzas intervienen en la recuperación pero la estructural determina el proceso de transferencia y la aplicación de las relaciones análogas relevantes. Otras investigaciones manifiestan interacción entre semejanza y experiencia de los sujetos. Los expertos utilizan estructuras abstractas accediendo a los análogos más fácilmente. Aún así generalmente, parece que nos apoyamos en la superficial saliente y prominente para acceder y recuperar información, y luego nos guiamos de semejanzas estructurales para transferir y aplicar al problema meta.

REFERENCIAS

  • RESUMEN M. GORETTI GONZÁLEZ 
  • GONZÁLEZ LABRA, M., SÁNCHEZ BALMASEDA, P., & ORENES CASANOVA, I. (2019). PSICOLOGÍA DEL PENSAMIENTO. MADRID: SANZ Y TORRES.
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