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Problemlösen (Fach) / Problemlösen (Lektion)

Diese Lektion wurde von johanna1998 erstellt.

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• Wie sieht die Tabelle nach Dörner zur Klarheit der Mittel und Klarheit der Ziele aus? Klar Klar: InterpolarisationsproblemKlar Unklar: Dialektisches ProblemUnklar Klar: SyntheseproblemUnklar Unklar: Dialektisches Syntheseproblem
• Was ist die GAS? Goal Attainment Scaling Formulierung von Therapiezielen und Gewichtung anhand ihrer Relevanz
• Was entscheidet, wie schnell man Probleme löst? - Routiniertheit - Domänenspezifität: unspezifisch= knowledge-lean, spezifisch= knowledge rich, Spezialwissen gefordert und Problem schwer zu lösen- Definiertheit, wenn Ziel gut definiert, sind Anfangs- und Zielzustand sowie die Mittel bekannt
• Was sind die 5 Schritte des Problemlösens? 1. Informationen erheben und verarbeiten = Problemidentifikation2. Modellbilden durch Anwendung von Operatoren = Ziel- und Situationsanalyse (Mentale Repräsentationen)3. Prognose = Planerstellung 4. Planausführung 5.Ergebniskontrolle Rekursion vom 4. zum 2. Schritt möglich 
• Prozesse beim Problemlösen (LZG) - Inkubation (Nachdenkprozess, LZG), Abruf von Lösungswegen, Einsicht  - Erkennen von Teilzielen 
• Paradigmen Genormte Probleme:- Wasserumfüllen (1. Hälfte B-A-2xC, 2. Hälfte A+C oder A-C)- Turm von Hanoi (Zahl der Lösungsschritte mindestens 2^n-1, 3 stages in der Entscheidungsfindung nach Herbert Simon: intelligence gathering, design, choice)- Einstellungseffekt (bestimmte Strategien immer wieder verwenden)- Inkubationseffekt (Problem wird gelöst wenn man sich davon abwendet)- Funktionale Fixierung (Verhindert Erkennen neuer Funktionen)
• Computionale Modellierung von internalen Repräsentationen Konnektionismus --> künstlich erzeugte Netze lösen Probleme (Input Units, Hidden Units, Output Units)
• Rule-based Model Voraussetzung für production rules:- Unabhängigkeit der Regeln- Spezifischer Transfer- Generalisierung- Abstraktionsgrad (bestimmt Häufigkeit der Übertragung) Means-End Analyse1. production rules werden mit Inhalten des AG verglichen2. Auswahl der pr aus dem LZG3. Ausführen der Handlung4. Veränderung des AG-Inhalts 
• Example-based Model episodisches Wissen über Probleme, Kategorisierung bei einstufigem Problem  Analoges Problemlösen: vergangene Lösungen (sources) werden für neue Probleme (targets) herangezogen  „Similarity-based generalization“• Je ähnlicher umso wichtiger „Problem-specific learning“• Training wirkt spezifisch• Beispiele können nur aus den gleichen Domänen herangezogenwerden
• Pattern-Recognition Models Lösungsschablone (bestimmte Abfolge von Operatoren) zum Lösen
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• Insight Models Neo-Gestalt Perspektive: Einsichtsprobleme sind qualitativ anders als routinemäßige Probleme Informationsverarbeitende Perspektive (=nur die Art der internalen Repräsentation bestimmt die Lösung, routine- und nicht routinemäßige Probleme sind ähnlich)- Kerzenproblem- Two-Strings Problem  Eklektische Perspektive: Beide Aspekte sind wichtig 
• Schachkonstellation: Wann sind Experten und wann Anfänger besser? real game: Experten random game: Anfänger
• Welches sind die drei Mechanismen um Probleme zu lösen? 1. Repräsentation Repräsentation der Eigenschaften des Problems (rule-based, example-based, pattern-recognition, insight) 2. Wahl Domänenspezifische Heuristik: Präferenzhierarchie, Experte kann direkt den richtigen Operator wählen Domänenunspezifisch: Hillclimbing (Auswahl der Alternative, die dem Ziel sofort näher führt, kein Backtracking erlaubt und Abbruch bei lokalem Maximum)MEA: Means-End-Analysis bei KI --> Brute-force search strategy= Ausprobieren aller möglichen Fälle bis zur Erreichung des Zielzustandes, dabei bei jedem Schritt Reduktion der Differenz von Ausgangs- und Zielzustand  3. LernenLeistungssteigerung bei gleichzeitiger Ressourcenschonung Triple-code-Modell zur kognitiven Zahlenverarbeitung 
• Lernen Leistungssteigerung bei gleichzeitiger Ressourcenschonung:geringere Anstrengung wenn längeres Training Verringertes BOLD-Signal nach 5 Tagen Mathetraining (links parietal, links präfrontal und linker supra-marginaler Gyrus) 

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