Resolução de Problemas

Resolução de problemas
Espaço do problema:


Estado inicial, meta, operações possíveis
Relacionado à disponibilidade de recursos da memória
de trabalho
Estado inicial (situação-problema)

Situação em que há informação incompleta ou
condições insatisfatórias
Meta (objetivo)

Estado que se espera atingir
Operações (passos)

Passos para avançar do estado inicial ao objetivo
Problemas bem-definidos
Meta é clara (é fácil saber que se chegou na
solução)
Estado inicial é definido e tem um conjunto
limitado de informações (excesso de informação
prejudica solução)
Operações possíveis são conhecidas (há regras
para o que se pode fazer)
Deste forma, há um caminho claro para solução
A tarefa é: como utilizar as operações conhecidas
para chegar à solução
Problemas bem-definidos são os mais utilizados em
pesquisas sobre processos de pensamento, na forma de
quebra-cabeças
Torre de Hanoi
Exemplo de
problema bemdefinido:



Estado inicial
Objetivo
Regras
 Um disco cada
vez
 Maior sempre
embaixo
Problemas mal-definidos
Estado inicial, operações possíveis e meta
esperada são vagos, ou indefinidos
A tarefa é: elaborar o problema com a maior
precisão possível – explicitar um início, uma
solução ideal e as operações possíveis para
alcança-la
Grande parte dos problemas do dia-a-dia
tendem a ser mal-definidos
Violência no Brasil
Exemplo de problema mal-definido
Estado inicial

Mapeamento difícil por excesso de possíveis
fatores:

Pobreza, psicopatia, escolaridade, maus exemplos,
corrupção policial...
Operações

Há inúmeras “receitas”

Justiça social, desarmamento, educação...
Meta


Relativamente bem definida: paz
Mas o que é “paz”?
Ciclo de resolução de problemas
R. Sternberg (2000)
Identificação do problema
1.

Objetivo, recursos, obstáculos
Definição e representação
2.

Maior eficácia na solução
Formulação de estratégia
3.
i.
ii.
iii.
iv.
Análise – decompor em elementos manuseáveis
Síntese – organização dos elementos
Divergente – agrupamento de possíveis
soluções
Convergente – reduzir possibilidades até 1
melhor solução
Ciclo de resolução de problemas
4. Organização da informação disponível
5. Alocação de recursos

Planejamento global (ver o todo da situação) é
mais eficiente que local (dedicar-se a detalhes)
6. Monitoramento


Conferência do estado ao longo do caminho
Reavaliação da estratégia
7. Avaliação do resultado
Estratégias de resolução de
problemas
1.
Gerar-e-testar
a.
b.


Gerar possíveis soluções
Testar as soluções para ver qual funciona
Mesmo que “tentativa-e-erro”
Ponto fraco: quando há muitas possibilidades e
poucas diretrizes


Ex.: combinação de cofre, no. de telefone
Ponto forte: quando há poucas opções

Ex.: perder as chaves entre a casa e o trabalho
Estratégias de resolução de
problemas
2.
Meios e fins
a.
b.
c.

Comparação do objetivo com o ponto de
partida
Identificação de possíveis formas de
transpor a diferença
Escolha da melhor solução
Ponto fraco: caminho mais eficiente nem
sempre é o mais direto

Ex.: ir de Caxias a Vitória
Estratégias de resolução de
problemas
3.
Funcionar “para trás”


4.
Analisar o objetivo para determinar o
último passo para alcança-lo, e assim por
diante
Estabelecimento de sub-metas
Funcionar “para frente”


Começar pelo início
Progredir passo a passo
Estratégias de resolução de
problemas
5.
Por analogia




Identificação de um princípio de solução
para determinados tipos de situações
Sair dos detalhes e focalizar nas
estruturas relevantes do problema
Aplicação a situações estruturalmente
semelhantes
Importância da experiência
Recursos na resolução de problemas
Recursos tangíveis
Objetos disponíveis
 Operações possíveis

Recursos cognitivos
Conhecimento: declarativo e habilidades
 Memória de trabalho: espaço para operações
mentais
 Insight
 Perícia (expertise)
 Heurísticas


Atalhos mentais (processos de julgamento)
Insight
Crucial em problemas mal-definidos
Compreensão súbita da solução do
problema: reestruturação mental
Pensamento produtivo (vs. reprodutivo):
solução ultrapassa associações existentes
(Köhler, Wertheimer)
Neo-gestalt: difícil prever sucesso em
problemas de insight
3 processos: codificação seletiva (informação
relevante); comparação seletiva (analogias);
combinação seletiva (sínteses inéditas)
Sultão, o
chimpanzé
mais
inteligente de
Köhler
resolução de problemas e raciocínio
17
Obstáculos à resolução
Configuração mental / entrincheiramento

Fixação numa estratégia
Fixidez funcional

Fixação num uso para um objeto
Estereótipos

Supergeneralização a partir de observações limitadas
Transferência negativa

Resolução de problema anterior dificulta resolução de
problema posterior
resolução de problemas e raciocínio
20
resolução de problemas e raciocínio
21
resolução de problemas e raciocínio
22
Auxílios à resolução
Transferência positiva

Analogia para relações estruturais, não
para conteúdo (ver raciocínio indutivo)
Incubação
Deixar problema de lado por um tempo
minimiza transferência negativa
 Seletividade na transferência de
informação para memória de trabalho

Perícia
Expertise
Conhecimento sobre o domínio da tarefa
está consolidado a longo prazo – recursos
estão mais distribuídos fora da memória de
de trabalho, liberando-a
 Experts de diferenciam dos iniciantes na
organização e uso do conhecimento
 Experts gastam mais tempo para
representar o problema
 Iniciantes usam estratégia de meios para
fins

resolução de problemas e raciocínio
25
Resolução de problemas:
Processos cognitivos componentes
Resolução de problemas, enquanto capacidade
adaptativa, demanda recursos de diversos
sistemas cognitivos, sobretudo:
Memória


Longo prazo – conhecimento
De trabalho – espaço para operações
Pensamento




Imaginação
Raciocínio dedutivo e indutivo
Julgamento
Tomada de decisão