Problem çözme (bilişsel psikoloji)

Problem çözmenin temel özelliklerini şunlardır: (1) hedefe yönelik olması, (2) alt hedeflere ayrıştırılması (subgoal decomposition), (3) hamlelerin (operatör) uygulanması. Burada bir problemin pozisyonundan diğer problem pozisyonuna geçişteki eyleme hamle denmektedir. Böylelikle hedefin tamamı alt hedeflere ayrıştırılır ve bu alt hedefler arasında hamleler uygulanır, problemin çözümü gerçekleşir.

İyi tanımlanmış problemler(well-defined), problemin bütün açılarının açıkça belli olduğu, başlangıç pozisyonunun, olası hamle ve stratejilerinin ve çözümünün olduğu problemlerdir. Satranç iyi tanımlanmış probleme örnek olarak verilebilir. İyi tanımlanmamış problemler (ill-defined), problemin tanımının iyi bir şekilde belirlenmediği, başlangıç, bitiş pozisyonlarının ve problem çözme metotlarının belirsiz olduğu problem türüdür. Günlük karşılaştığımız problemler iyi tanımlanmamış problemlere örnek verilebilir.

Bilgi yönünden zengin problemler (knowledge-rich), kişilerin sadece önceden sahip oldukları bilgileriyle çözülebilen problemlerdir. Bilgi yönünden zayıf problemler(knowledge-lean) ise, problemin çözümü sırasında önceki bilgilerin kullanılmadığı problemlerdir; çünkü problem sadece onunla birlikte verilen bilgilerle çözülür. Problem çözme ile ilgili çalışmalarda bilgi yönünden zayıf problemler ; uzmanlık çalışmalarında da bilgi yönünden zengin problemler kullanılır.

Problem çözmede ilk çalışmalar Thorndike tarafından yapılmıştır. Thorndike, yiyecek vermediği kedileri kapalı bir kafese koymuştur ve kedilerin kafesten görebileceği, ancak ulaşamayacağı uzaklığa yiyecek koymuştur. İlk olarak, kedi kafesin etrafını tırmalamış ve bir süre sonra kilidin çubuğuna vurarak kafesin kapısını açabilmiştir. Birçok denemeden sonra kedi aşamalı olarak neyin gerekli olduğunu öğrenmiştir. Denemelerin sonunda neredeyse anında kafesten çıkabilmiştir. Thorndike kedilerin bu performansı deneme yanılma yoluyla öğrenme olarak adlandırmıştır.

Gestaltçılar kedinin çubuğa vurma davranışı ve kafesin kapısını açması arasındaki rastgele ilişkiye karşı çıkmışlardır. Thorndike ve Gestaltçıların görüş farklılıkları Yeniden üreten (reproductive) ve Üretken (productive) düşünme arasındaki farkla açıklanabilir. Yeniden üreten düşünme, tanıdık, rutin prosedürlerin uygulanmasını içerir, önceki deneyimlere dayanır. Thorndike’ın deneyi buna örnek verilebilir. Üretken düşünme, problem çözücünün yeni, kimi zaman dönüşümsel yaklaşımları dikkate almasını sağlayan perspektifte kaymalar ile karakterize edilir. Gestalt psikologları için problem çözme, insanların bir problemi zihinlerinde nasıl temsil ettiği ve bir problemi çözmenin, bu temsillerin yeniden organizasyonu ve yeniden yapılandırılmasını nasıl içerdiği hakkındadır.

Gestaltçılara göre, problem çözme, problemlerin algılama ve belleğin birbiriyle etkileşimi sonucunda beliren gerilim veya stres esnasında gerçekleşir . Ayrıca bir problem üzerinde yoğun olarak düşünülüp, değişik yönlerden ele alındığında, problemin çözümü anlık bir iç görüyle (insight), kavrama ile bulunabilir. İç görü çalışmalarına örnek olarak Wolfgang Köhler’in Sultan adlı maymunla yaptığı çalışmalar gösterilebilir. Köhler, Sultan’ı bir kafese koymuştur. Sultan’ın kafesin dışındaki muza uzanarak ulaşması mümkün değildir. Maymunun muza ulaşması için kafesin içindeki iki çubuğu birbirine eklemesi gerekmektedir. Maymun iki çubuğu kazara eline almıştır ve daha sonra bu iki çubuğu birleştirmiştir. Köhler’e göre Sultan iç görü göstermiştir, burada iç görü bir problemin aniden yeniden yapılandırılmasını içerir ve genellikle "'ah-ha deneyimi" eşlik eder.

Geçmiş deneyimlerimiz, genel olarak problem çözme becerimizi arttırır. Fakat Karl Duncker’in deneyi bunun her zaman böyle olmadığını göstermiştir. Gestalt psikologlarından bir diğer çalışma, Duncker’in mum problemi, bizi işlevsel sabitlik kavramına götürmektedir. Gestalt psikologlarına göre işlevsel sabitlik problem çözmenin temel zorluklarından biridir. İşlevsel sabitlik, kişilerin problemin spesifik bir özelliğine odaklanıp, kişiyi çözüme ulaşmaktan alıkoyması eğilimidir.

Newell ve Simon, insanların problem çözme becerilerinin sistematik bilgisayar simülasyonlarını üretmenin mümkün olup olmadığını tartışmıştır. Bunu bir dizi iyi yapılandırılmış problemi çözmek için tasarladıkları bir bilgisayar programı olan Genel Problem Çözücü ile başarmışlardır. Simon ve Newell, insan bilgi işlemleme sisteminin, problem çözme çabaları ile şekillendiğini belirtmişlerdir ve bu sistemin seri olarak işlediğini (yani bir seferde bir işlem şeklinde), bu işlemlerin her birinin girdi ve çıktılarının kısa süreli bellekte tutulduğunu ve uzun süreli bellekten ilgili bilginin getirilebildiğini göstermişlerdir .

Newell ve Simon (1972) katılımcılarından sesli düşünerek problem çözmelerini istemişlerdir. Bu sözel bildirimleri kişilerin her problemde hangi genel stratejiyi kullandıklarını belirlemek için yapmışlardır. Ardından problem çözme stratejisini, problem alanı olarak programlayarak özelleştirmişlerdir. Newell ve Simon (1972), problemleri, başlangıç pozisyonu (initial state) ve hedef pozisyonu (goal state) bakımından incelemiştir. Burada problemin başlangıcındaki koşullar ‘başlangıç pozisyonuna’, problemin çözümü de ‘hedef pozisyona’ karşılık gelir. Örneğin, Hanoi Kulesi probleminde bir başlangıç pozisyonu ve hedef pozisyonu vardır. Belirli kurallar takip edilerek başlangıç pozisyonundan hedef pozisyonuna gelinir ve problem çözülür. Hanoi Kulesi problemi çözülürken hedef pozisyonuna ulaşmak için birçok olası yol vardır. Newell ve Simon, problem çözmeyi birçok adım boyunca hamle yapmak olarak tanımlarken, her adımın aracı pozisyon (intermediate state) ortaya çıkarttığını ifade eder. Genel olarak bakacak olursak bir problem başlangıç pozisyonuyla başlar, birçok aracı pozisyonla devam eder ve sonunda hedef pozisyonuna ulaşır. Bir problem için başlangıç pozisyonu, bitiş pozisyonu ve bütün olası orta pozisyonlar, problem alanı''' (problem space) olarak adlandırılır. Problem çözücüler sınırlı işleme kapasiteleriyle bir problemin karmaşıklığıyla başa çıkabilmeleri kestirmeler (heuristics) ya da pratik yöntemler sayesinde olur. Kestirmeler algoritmaların karşıtıdır. Algoritma, problemin kesin çözümüne götüren karmaşık metotlarken; kestirmeler genellikle doğru cevaplara götüren ve bilişsel olarak yorucu olmayan, pratik yöntemlerdir. Kestirmeler, kişilere problemin çözümü için kolaylık sağlar.

Amaca ulaşmak için birçok olası yol olmasına rağmen, hangi hamleyle başlanılması, devamında hangi hamleleri yapılması konusuna nasıl karar verilir? Newell ve Simon araç-amaç analizi (means-end analysis) stratejisini öne sürmüşlerdir. Bu analizin temel amacı, başlangıç ve hedef pozisyonları arasındaki farkı azaltmaktır. Bu da alt hedefler (subgoals)-hedefe yakın aracı pozisyonlar oluşturan hedefler- ile yapılır (Goldstein, 2008:407). Araç-amaç analizi algoritmadan ziyade bir kestirmedir, problemin çözümüne ulaşacağına garanti vermese de problem çözücü için kullanışlıdır.