Bei realen Problemlösungsaufgaben, die viele Menschen als „komplex“ bezeichnen (wie einen Jet fliegen, programmieren, ein Auto reparieren, ein Feuer bekämpfen – die Art, die von der naturalistischen Entscheidungsfindungsgemeinschaft untersucht wird), was sind die Schlüsselmerkmale, die die Problemlösung voneinander trennen bei dieser Art von Aufgaben und Problemlösung bei "Spielzeug"- oder "Experiment"-Aufgaben, bei denen den Teilnehmern ein oder zwei Stimuli präsentiert werden?
Welche Eigenschaften machen komplexe Problemlösungen komplex?
Gibt es Komplexitätsebenen, die die Unterschiede erfassen können?
Die Komplexität der Umgebung ist sicherlich ein Problem. Laut AI - Ein moderner Ansatz kann die Umwelt sein
Siehe auch WikiDoc für einen kurzen Überblick. Diese Kriterien gelten meines Erachtens auch für die menschliche Problemlösung.
Ein weiterer Punkt ist die Art des zu lösenden Problems. Ein Maß für die Komplexität kann die Anzahl der Schritte sein, die zur Lösung des Problems erwartet werden müssen, z. B. ist das Lösen eines Schach-Endspiels komplexer als das Lösen von Tic Tac Toe.
MariaAnt lieferte in der Antwort auf die Frage „ Forschung zur Operationalisierung des sogenannten strategischen Denkens? “ in Anlehnung an Frensch und Funke (1995) eine relevante Definition des komplexen Problemlösens .
[Komplexes Problemlösen] findet statt, um Barrieren zwischen einem gegebenen Zustand und einem gewünschten Zielzustand durch verhaltensbezogene und/oder kognitive, mehrstufige Aktivitäten zu überwinden. Gegebener Zustand, Zielzustand und Barrieren zwischen gegebenem Zustand und Zielzustand sind komplex, ändern sich dynamisch während der Problemlösung und sind intransparent. Die genauen Eigenschaften des gegebenen Zustands, des Zielzustands und der Barrieren sind dem Löser zu Beginn unbekannt. CPS impliziert die effiziente Interaktion zwischen einem Löser und den situativen Anforderungen der Aufgabe und bezieht die kognitiven, emotionalen, persönlichen und sozialen Fähigkeiten und das Wissen eines Lösers mit ein.
Im modernen Wissenschaftsjargon können Komplexität und Komplexitätsqualität je nach Fachgebiet und Interessengebiet unterschiedliche Bedeutungen haben. Diese lassen sich auf eine historische Unterscheidung zwischen organisierter und desorganisierter Komplexität zurückführen (Weaver, 1948). In den Kognitionswissenschaften ist ein Problem komplex (manchmal auch als schlecht definiert bezeichnet ), wenn die Beziehungen zwischen Anfangszustand, Zielzustand und Raum von Zwischenzuständen voneinander abhängig, nichtlinear und/oder die Zustandseigenschaften für den Löser unbekannt sind. Im Allgemeinen ist etwas (z. B. ein Problem) „komplex“, wenn es eine moderate Anzahl von zeit- und voneinander abhängigen Variablen hat.
Probleme unorganisierter Komplexität, argumentierte Weaver, seien durch eine große Anzahl von Variablen und unberechenbares Verhalten gekennzeichnet, wobei die Analyse von Telefonvermittlungen ein prototypisches Beispiel für solche Probleme sei. In der Zwischenzeit wurde argumentiert, dass Probleme organisierter Komplexität dadurch gekennzeichnet seien, dass sie „sich gleichzeitig mit einer beträchtlichen Anzahl von Faktoren befassen, die zu einem organischen Ganzen in Beziehung stehen“ und durch biologische und soziale Systeme veranschaulicht wurden. Die moderne Verwendung von "komplex" bezieht sich auf (Probleme) organisierter Komplexität, und dies gilt auch für die Kognitionswissenschaften.
Komplexitätstypen und -klassen werden im Kontext vieler Bereiche untersucht, aber es gibt nicht viel Einigkeit über einen universellen Rahmen, den wir verwenden können, um Komplexitätsgrade objektiv zu definieren. Es besteht auch keine Einigkeit darüber, wie Komplexität gemessen werden kann, obwohl viele Maßnahmen vorgeschlagen und verwendet wurden (Lloyd, 2001).
Einem universellen Rahmen am nächsten kommt die mathematische Untersuchung von Komplexitätsklassen, die eine große Menge möglicher Komplexitätsklassen in Bezug darauf definiert, wie lange ein bestimmter Rechenlöser benötigen würde, um das Problem für eine bestimmte Eingabe zu lösen. Die bekanntesten dieser Klassen sind wahrscheinlich Polynomial-Time (P) und Nondeterministic Polynomial-Time (NP), wie in "Ist P = NP?" Dies wird wahrscheinlich besser von CSTheory als von CogSci abgedeckt, bietet aber hoffentlich einen Ausgangspunkt, um mit der Suche zu beginnen.
Es kann auch hilfreich sein, die Arbeit von Herbert Simon zu studieren, obwohl die Abdeckung seiner umfangreichen Beiträge zur Komplexität und Problemlösung den Rahmen dieser Antwort sprengen würde.