Gerçekliği izleme, bilişsel yanlılık ve temsilsel değişimin içgörüsel problem çözmeye etkisi
The effect of reality monitoring, cognitive biases and representational change on insight problem solving
Yazar: GAYE ÖZEN AKIN
Danışman: PROF. DR. SEVTAP CİNAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Psikoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Psikoloji = Psychology
Dizin: Akıl yürütme = Reasoning ; Bellek sistemleri = Memory systems ; Bilişsel yanlılık = Cognitive bias ; Gerçeklik = Reality ; Gestalt yaklaşımı = Gestalt approach ; Problem çözme = Problem solving ; Problem çözme becerisi = Problem solving ability ; İzleme = Monitoring ; İçgörü = Insight

Özet:
Bu araştırmada problem çözücülerin içgörü (insight) problemlerini çözme performanslarının hem problemlerin hem de problem çözücülerin özellikleri açısından incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın ilk amacı doğrultusunda içgörü problemlerini çözme performansının problem özellikleri açısından incelenmesinde orijinal 8-Pul ve 9-Nokta problemleri ile bu problemlerin temsilsel değişim teorisinin sınırları gevşetme ve bileşenlerine ayırma varsayımlarına göre ve bunların yanı sıra ek ipucu verilerek tasarlanan versiyonları kullanılmıştır. Kontrol grubuna orijinal 8-Pul ve 9-Nokta problemleri; birinci deney grubuna orijinal problemlerin sınırları gevşetilerek oluşturulmuş (birinci seviye ipucu) versiyonları; ikinci deney grubuna orijinal problemlerin bileşenlerine ayrılarak oluşturulmuş (birinci seviye ipucu) versiyonları; üçüncü deney grubuna orijinal problemlerin sınırları gevşetilip bileşenlerine ayrılarak oluşturulmuş (ikinci seviye ipucu) versiyonları; dördüncü deney grubuna ise orijinal problemlerin sınırları gevşetilip bileşenlerine ayrılmasının yanı sıra ek ipucu verilerek oluşturulmuş (üçüncü seviye ipucu) versiyonları sunulmuştur. Her bir grupta araştırmanın katılım kriterlerini karşılayan 33 katılımcı (23 kadın, 10 erkek) yer almıştır (Toplam n = 165; yaş ort. = 24.52, SS = 2.68). 
Araştırmanın kontrol grubuna sunulan orijinal 8-Pul ve 9-Nokta problemlerinin çözüm oranları ile deney gruplarına sunulan farklı türlerde (sınırları gevşetme ve/veya bileşenlere ayırma) ve seviyelerde ipucu içeren 8-Pul ve 9-Nokta problemlerinin çözüm oranları ki-kare bağımsızlık testiyle karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçları, 8-Pul probleminde, dördüncü deney grubuna sunulan problemin kontrol grubuna sunulan problemden istatistiksel olarak anlamlı düzeyde ve yüksek oranda çözüldüğünü göstermiştir. Ancak birinci, ikinci ve üçüncü deney gruplarına sunulan problemin çözüm oranları kontrol grubuna sunulan problemin çözüm oranından istatistiksel olarak anlamlı düzeyde farklılaşmamıştır. Diğer yandan 9-Nokta probleminde; ikinci, üçüncü ve dördüncü deney gruplarına sunulan problemler kontrol grubuna sunulan problemden istatistiksel olarak anlamlı düzeyde ve yüksek oranda çözülmüştür. Ancak birinci deney grubuna sunulan problemin çözüm oranının kontrol grubuna sunulan problemin çözüm oranından istatistiksel olarak anlamlı düzeyde farklılaşmadığı tespit edilmiştir.
Araştırmanın ikinci amacı doğrultusunda içgörü problemlerini çözme performansı, problem çözücülerin bilişsel yanlılıkları ve gerçekliği izleme becerileri açısından incelenmiştir. Bu kapsamda çeşitli bilişsel yanlılıklara duyarlı olan görev (Bilişsel Yanlılık Görevi: tepki seçim yanlılığı ve Boncuk Görevi 80:20 ve 60:40 versiyonları: peşin hüküm verme yanlılığı) ve problemler (doğrulama, oran, metodolojik akıl yürütme, Bayesyen akıl yürütme, nedensel temel oran ihmali) ve gerçekliği izleme becerisini ölçmeye duyarlı olan Gerçekliği İzleme ve Bellek Görevi kullanılmıştır. Bilişsel yanlılık gösterme durumlarına ve gerçekliği izleme becerisi düzeylerine göre gruplanan problem çözücülerin farklı türlerde ve seviyelerde ipucu içeren 8-Pul ve 9-Nokta problemlerini çözme oranları ki-kare bağımsızlık testiyle karşılaştırılmıştır.
Analiz sonuçları, üçüncü seviye ipucu içeren 8-Pul problemini çözme performansının tepki seçim yanlılığı ve gerçekliği izleme becerisiyle; sınırları gevşetilerek oluşturulmuş 8-Pul problemini çözme performansının ise oran yanlılığı ile istatistiksel olarak anlamlı düzeyde ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Genel 8-Pul problemini çözme performansının yanı sıra bileşenlerine ayrılarak oluşturulmuş, sınırları gevşetilerek oluşturulmuş ve ikinci seviye ipucu içeren 8-Pul ve birinci seviye ipucu içeren 9-Nokta problemlerini çözme performansının peşin hüküm verme yanlılığı (Boncuk Görevi 60:40) ile istatistiksel olarak anlamlı düzeyde ilişkili olduğu bulunmuştur. Bileşenlerine ayrılarak oluşturulmuş 9-Nokta problemlerini çözme performansının ise metodolojik akıl yürütme ile istatistiksel olarak anlamlı düzeyde ilişkili olduğu tespit edilmiştir.
İçgörü problemlerinin içerdiği ipucu türünün (sınırları gevşetme ve bileşenlere ayırma) ve ipucu seviyesinin; problem çözücülerin sahip olduğu bilişsel yanlılıkların ve gerçekliği izleme becerilerinin içgörü problemlerini çözme performansı üzerindeki yordayıcı etkisini belirlemek amacıyla hiyerarşik ikili lojistik regresyon (HİLR) analizleri yürütülmüştür. Analiz sonuçları, 8-Pul probleminde, ipucu türlerinden sınırları gevşetmenin ve ipucu seviyesinin artmasının problemin çözülme olasılığını istatistiksel olarak anlamlı düzeyde artırdığını; peşin hüküm verme yanlılığı (Boncuk Görevi 60:40) göstermenin ise problemin çözülme olasılığını istatistiksel olarak anlamlı düzeyde azalttığını göstermiştir. Diğer yandan 9-Nokta probleminde, ipucu türlerinden sınırları gevşetmenin problemin çözülme olasılığını istatistiksel olarak anlamlı düzeyde düşürdüğü; bileşenlere ayırmanın ise bu olasılığı istatistiksel olarak anlamlı düzeyde artırdığı bulunmuştur.
9-Nokta probleminin bileşenlerine ayrılarak oluşturulmuş versiyonunun çözümü için çizgilerin noktasız alandan dönüş yapması gerekmediğinden bu problem analizlerden çıkarılmıştır. Elde edilen sonuçlar, ipucu türünün problemin çözülme olasılığını etkilemediğini; ancak ipucu seviyesindeki artışın problemin çözülme olasılığını istatistiksel olarak anlamlı düzeyde artırdığını göstermiştir. Son olarak 9-Nokta probleminde çözüm için çizgilerin noktasız alandan dönüş yapma sayısının problemin çözümüne etkisinin incelendiği HİLR analizi sonucunda, noktasız dönüş sayısındaki artışın problemin çözülme olasılığını istatistiksel olarak anlamlı düzeyde azalttığı tespit edilmiştir.
HİLR analizi sonuçları, temsilsel değişim teorisinin içgörü problemlerinin sınırlarını gevşetmenin ve bileşenlerine ayırmanın (ipucu türünün) bu problemlerin çözümünü kolaylaştırdığı varsayımının 8-Pul problemi için kısmen geçerli olduğunu; 9-Nokta problemi için ise geçerli olmadığını göstermiştir. Problemin içerdiği noktasız alandan dönüş sayısının 9-Nokta problemini çözme performansı için daha iyi bir yordayıcı olduğu görülmüştür. Diğer yandan ipucu seviyesinin yükselmesi her iki problemin de çözümünü kolaylaştırmıştır. Bu sonuçlar, 8-Pul ve 9-Nokta problemlerini çözmedeki zorlukların problemlerin kendilerine has özelliklerinden kaynaklandığına ve belirli bilişsel yanlılıkları göstermenin verilen ipuçlarından faydalanmayı engellediğine işaret etmektedir.

Abstract:
Prior research on understanding the underlying mechanisms of insight problems asked two main questions: how are insight problems are solved and why cannot insight problems be solved? Gestalt psychologists answered the first question with insight and productive thinking (Duncker, 1945; Maier 1931; Wertheimer, 2020) and the latter with mental sets (Luchins, 1942) and functional fixedness (Duncker, 1945). Modern time investigations into how insight problems are solved seem to have focused on the cognitive characteristics of problem solvers that influence insight problem-solving (i.e., Ansburg, 2000; Chein et al., 2010; Chein and Weisberg, 2014; Chuderski, 2014; Deyoung et al., 2008; Murray and Byrne, 2005; Segal, 2004). On the other hand, due to the low solution rates of the insight problems, the causes of difficulties in solving insight problems were investigated by focusing on the features of the problem that affect insight problem solving (i.e., Gick and Holyoak, 1980; MacGregor et al., 2001; Ormerod et al., 2002). However, understanding the essential mechanisms of insight problem-solving requires an identification of the characteristics of the problem solver as well as the problem itself. Thus, this study is aimed to examine the insight problem-solving performance in regards to both the characteristics of the problem and the problem solver.
Examining the insight problem-solving performance in terms of the problem characteristics was drawn on the assumptions of representational change theory (RCT), which is based on the idea that past experiences bias the initial representation of insight problems. RCT claims that the impasse in insight problems stems from the excessive narrowing of the problem space with a biased representation of the problem (Knoblich et al., 1999; 2001). And that the impasse can be broken by changing the representation of the problem via two processes: 1) by relaxing the constraint on the problems (constraint relaxation) and 2) by decomposing chunked items in the problems (chunk decomposition). 
Regarding the first aim of our research, the characteristics of the original 8-Coin and 9-Dot problems were manipulated according to the constraint-relaxation and chunk-decomposition assumptions of RCT. And also, a version of the problems was designed by giving an additional hint besides relaxing the constraint on and decomposing chunked items in the original problems. The control group received the original 8-Coin and 9-Dot problems; the first experimental group received the version designed by relaxing the constraints on the original problems (first level hint); the second experimental group received the version designed by decomposing chunked items in the original problems (first level hint). And the third experimental group received the version designed by relaxing constraints and decomposing chunked items in the original problems (second level hint). The fourth experimental group received the version designed by giving additional hints other than relaxing constraints and decomposing chunked items in the original problems (third level hint). Each group consisted of 33 participants (23 women, 10 men) who met the criteria for participation in the study (Total n = 165; mean age = 24.52, SD = 2.68).
The chi-square test of independence was used to compare the solution rates of the control group who were given the original 8-Coin and 9-Dot problems with those of each experiment group who were given altered versions of the problems with different types (constraint-relaxation and chunk-decomposition) and levels of hint. The evaluations of the 8-Coin problem revealed that the fourth experimental group scored statistically significantly higher than the control group. However, the scores of the first, the second, and the third experimental groups did not differ statistically significantly from the score of the control group. On the other hand, the analyses of the 9-Dot problem showed that the second, the third, and the fourth experimental groups scored statistically significantly higher than the control group. However, there was no statistically significant difference between the scores of the first experimental group and those of the control group.
Considering the second aim of this research, insight problem-solving performance was examined in terms of problem solvers' cognitive biases and reality monitoring abilities. In this context, the Cognitive Bias Task (sensitive to response selection bias), the Bead Task (sensitive to jumping to conclusions bias), and cognitive bias problems that are sensitive to confirmation bias, ratio bias, methodological reasoning fallacy, Bayesian reasoning fallacy, and causal base rate neglect were used. Also, the Reality Monitoring and Memory Task were used to measure reality monitoring ability. Problem solvers were grouped according to whether they showed cognitive biases and their level of reality monitoring abilities. And then, the solution rates of these groups on 8-Coin and 9-Dot problems, which had different types and levels of hints, were compared via the chi-square test of independence.
Results showed that the performance of solving the 8-Coin problem with the third level hint was statistically significantly related to the response selection bias and the reality monitoring ability. The performance of solving the 8-Coin problem designed by relaxing constraints, was statistically significantly related to the ratio bias. In addition to the general performance of solving the 8-Coin problem, the performance of solving 8-Coin problems designed by relaxing constraints; solving 8-Coin problems designed by decomposing chunked items, solving 8-Coin problems with the second level hint, and solving 9-Dot problems with the first level hint was statistically significantly related to the jumping to conclusions bias (Bead Task 60:40). It was found that the performance of solving 9-Dot problems designed by decomposing chunked items was statistically significantly related to methodological reasoning. 
Hierarchical binary logistic regression (HBLR) analyses were conducted to determine the predictive values of the hint type and the hint level of the insight problems, cognitive biases, and reality monitoring abilities on insight problem-solving performance. The results showed that constraint-relaxation and an increase in the level of hints statistically significantly increased the probability of solving the 8-Coin problems. However, jumping to conclusions bias (Bead Task 60:40) statistically significantly reduced the probability of solving the 8-Coin problems. On the other hand, it was found that while constraint-relaxation statistically significantly decreased the probability of solving the 9-Dot problems, chunk-decomposition statistically significantly increased this probability.
The 9-Dot problem variant with a chunk decomposition hint was excluded from analysis because it did not require a non-dot turn for solution. Results showed that the hint type did not significantly influence the probability of solving the 9-Dot problem. However, it was found that the increase in the hint level statistically significantly increased the probability of solving the 9-Dot problem. Finally, hierarchical binary logistic regression analyses were conducted to determine the predictive values of the number of non-dot turns for the solution, cognitive biases, and reality monitoring abilities on 9-Dot problem-solving performance. Results showed that the increase in the number of non-dot turns statistically significantly reduces the probability of solving the 9-Dot problem.
In sum, HBLR results showed that the assumptions of RCT that constraint-relaxation and chunk-decomposition (hint type) facilitate the solution of insight problems are partially met in the 8-Coin problem-solving performance. However, these assumptions are not met in the 9-Dot problem-solving performance. Non-dot turns are found to be a better predictor for 9-Dot problem-solving performance. After all, the increase in the level of hint facilitated the solution of both problems. These results indicate that difficulties in solving 8-Coin and 9-Dot problems stem from the unique characteristics of the problems, and that showing certain cognitive biases prevents benefiting from the hints.