В условиях глобализации и развития технологий мы сталкиваемся с новыми видами проблем. Например, многие рутинные задания, которые раньше выполнялись людьми, сейчас все больше делегируются компьютерам или роботам (а в будущем будут делегироваться еще больше). Технологическое развитие также изменило наш способ коммуникации и восприятия информации, что в результате серьезно повлияло на то, что мы понимаем как знание. Таким образом, навыки решения задач и выполнения нерутинных заданий становятся все более важными для многих людей в современном обществе.
Один из подходов, который можно использовать в этом контексте, — это так называемое решение комплексных задач (Complex Problem Solving — CPS). Исследования в этой области начались с середины 1970-х годов. Одним из важных достижений стала разработка компьютерных симуляций «комплексных задач». Есть много способов изучать решение задач, но плюс компьютерного симулирования в том, что оно позволяет изучать процесс решения задач в лабораторных условиях и сталкивать разных людей с одной и той же симулированной ситуацией.
Игра в швейную фабрику
Например, в компьютерной симуляции Taylorshop вам предлагается на протяжении нескольких виртуальных месяцев управлять компанией, которая производит футболки. По истечении каждого месяца вы видите короткие результаты компании за месяц, можете получить информацию по каждому из интересующих вас показателей (например, состоянию бюджета, заработным платам, ценам на рекламу и производство) и должны принять несколько решений на следующий месяц.
Для того чтобы решать подобные задачи, нужно использовать всю доступную информацию и принимать во внимание отношения между различными переменными (к примеру, принимая решение о том, чтобы нанять на работу больше работников для повышения продуктивности, стоит проверить запасы свободных материалов и производственных машин). В дополнение ко всему вам нужно отслеживать динамику всей системы, чтобы подстраивать свои планы и принимаемые решения к непредвиденным обстоятельствам.
Знания, гипотезы, психометрия
Следующим достижением в этой области стали теоретические разработки, связанные с ролью проверки гипотез или имплицитного обучения в CPS. В реальном мире решение проблем связано не только с планированием, но и в большой степени с динамическим взаимодействием с проблемной ситуацией, с построением и проверкой гипотез, с изучением того, что подходит для решения задачи, а что нет. Приобретение знаний — это центральный элемент CPS, потому что человеческие знания о сложных задачах всегда являются неполными и во многом неверными.
Еще одно достижение в этой области связано, по моему мнению, с психометрическим подходом в CPS. Применение компьютерных симуляций комплексных задач позволило получать данные о том, как ведут себя разные люди, столкнувшись с одной и той же задачей. Появились психометрические конструкции, которые позволяют объяснить поведение разных людей в ситуации решения сложных задач.
В чем сложность сложных задач?
Отдельный вопрос: если мы говорим о решении комплексных, то есть сложных, задач, то в чем именно их сложность (или комплексность)? По моему мнению, сложность связана с большим числом взаимодействующих элементов в конкретной системе. К примеру, проблема является сложной, когда много аспектов одной ситуации являются релевантными для оценки условий (или последствий) принятия какого-либо решения и когда такое решение должно соответствовать большому числу различных критериев.
В зависимости от конкретных задач могут сильно варьироваться навыки, необходимые для их решения. По своему определению CPS подразумевает умение обрабатывать информацию и навык know how (необходимо обладать процедурным знанием о том, где и как производить те или иные когнитивные операции в целеориентированной среде). Кроме общего интеллекта решение многих сложных задач требует того, что исследователи называют «мудрым мышлением»: понимание границ твоего знания, умение работать в непредсказуемых условиях, рассматривать различные точки зрения на одну и ту же проблему, искать компромиссы и так далее.
Решению сложных задач может помогать наш прошлый опыт в этой сфере. Он может способствовать более интуитивному подходу к задачам и поиску новых опций в конкретной ситуации. Но, конечно, то решение, которое работало для конкретной проблемы раньше, необязательно будет работать для этой же проблемы в будущем, потому что в сложных системах маленькие различия могут иметь серьезные последствия. Таким образом, даже если опыт решения похожих проблем неизбежно поможет нам сформировать нашу точку зрения на эту проблему, для решения этой проблемы может быть необходимым пересмотреть релевантность этой сформировавшейся точки зрения на решение проблемы.
Решение задач характеризуется ограниченной рациональностью (bounded rationality), потому что люди не могут воспринимать все аспекты ситуации, которая может быть потенциально релевантной для решения текущих проблем. Таким образом, рациональный подход к анализу проблем должен быть всегда применен с учетом специфики конкретной ситуации (как и с учетом специфики человека, который сталкивается с этой ситуацией).
