Buenas tardes, vamos a ver hoy el tema 8 de Psicología del pensamiento,
solución de problemas. Solución de problemas. La solución de problemas
es una de las manifestaciones del pensamiento más extendidas y con un
rango amplio de aplicaciones. La capacidad para resolver problemas forma
parte del repertorio de los procesos cognitivos básicos de las personas e
implica percepción, memoria, categorización, razonamiento, lenguaje,
aprendizaje, entre otros, además de que estar asociado a la inteligencia y
a la creatividad. En líneas generales, se puede decir que la solución de
problemas comprende cualquier situación en la que se tiene una meta y se
desconoce cómo poder alcanzarla. Para abordar el estudio del proceso de
solución de problemas hay que partir del análisis de cuatro componentes.
Un estado inicial de conocimiento, el estado meta que se quiere alcanzar,
los procedimientos, ya sean acciones u operaciones, que se pueden utilizar
para alcanzar la meta y las limitaciones directas o indirectas impuestas
por el contexto de la situación. Vamos a pasar a la solución de
problemas. Vamos a pasar al apartado del legado de la psicología de la
gestal. La psicología de la gestal ofreció alternativa a la psicología
experimental iniciada por Wundt y al conductismo norteamericano de Watson.
La psicología de la gestal es un enfoque contrario al método analítico y
defiende que la totalidad no podía entenderse como la mera suma de las
partes constituyentes, sino en términos de sus interrelaciones en dicha
totalidad de la que forman parte. Wundt desautorizó la utilización del
método introspectivo, que era un procedimiento riguroso de esos años con
los que contaba la psicología del momento. El argumento de Wundt se basaba
en las interferencias y los sesgos potenciales producidos por el propio
análisis introspectivo del pensamiento. La gestal se centra en el uso de
protocolos verbales que pudieran exteriorizar el pensamiento libre de
interferencias. Frente al enfoque asociativo, la psicología de la gestal
es un enfoque de conducta observable basada en el número y fuerza de las
conexiones estímulo-respuesta. La gestal se interesó por el proceso de
obtención de soluciones novedosas ante situaciones no conocidas. Según el
enfoque conductista, el sujeto intentaría resolverlo recurriendo a sus
conocimientos o experiencias previas en las que hubiera obtenido buenos
resultados y contaría sus asociaciones estímulo-respuesta para afrontar
nuevas situaciones, y de no existir estas procedería por ensayo y error.
Al contrario, la gestal defendía que uno de los aspectos esenciales del
proceso de solución de problemas era la transformación o reorganización
súbita de los aspectos críticos del problema. La gestal es un término
que se traduce como configuración, estructura, forma. Significa, según
WebTamer, totalidad integrada y articulada en la que la naturaleza, el
lugar, el papel y la función de cada una de sus partes son lo que son por
la propia naturaleza de la totalidad. Otro concepto que aportó para la
solución de problemas fue el concepto de organización y reorganización.
Y está el principio de pregnancia en el que las totalidades son las que se
organizan y se organizan. Y es un concepto que se ha convertido en un
concepto de organización inherente, caracterizada porque es la
organización más simple, la mejor organización posible, con coherencia y
sentido. En el proceso de solución de problemas se parte de una situación
opaca, confusa y sin sentido, y por medio de la reorganización se podrá
alcanzar una mejor comprensión de la naturaleza del problema. En el
problema de los nueve puntos se aprecia tanto la organización como los
aspectos críticos de la organización, como la reorganización. Tenemos
ahí la formulación del problema de los nueve puntos donde se pide
conectar todos los puntos con cuatro líneas o menos, sin levantar el
lápiz del papel. Y es difícil por el principio de pregnancia que impone
la organización de los nueve puntos en un cuadrado como la forma más
coherente y sencilla. Pero las personas asumimos que las líneas tienen que
dibujarse dentro de esos límites imaginarios haciendo su resolución.
Cuando se logra romper esta organización, se puede reorganizar de forma
diferente. Wartheimer también distingue entre el pensamiento reproductivo
y pensamiento productivo. El pensamiento reproductivo es un procesamiento
automático que aplica ciegamente los conocimientos y procedimientos
aprendidos con anterioridad. Al contrario, el pensamiento productivo es un
proceso dinámico que permite reorganizar los aspectos esenciales de una
situación y producir una nueva. El pensamiento reproductivo es un proceso
dinámico que permite organizar los conocimientos es un proceso dinámico
que permite organizar los conocimientos esenciales de una situación Lo que
se identifica con el fenómeno de comprensión súbita o insight referente
al paso de un estado inicial vago y confuso a otro estado en el que se
obtiene una comprensión de la naturaleza del problema y su posible
solución. El pensamiento reproductivo cuando se aplica mecánicamente a
situaciones iguales o semejantes a las que el problema se resolvió con
éxito, esto aunque es útil en ocasiones, puede llegar a ser un obstáculo
para el descubrimiento de una estrategia. Es lo que se conoce como
fijación funcional . Luching ya había demostrado que la aplicación
repetitiva del mismo procedimiento para resolver un problema puede bloquear
la aplicación de procesos alternativos más eficazes. El diseño del
experimento de Luching lo aplicó a más de 900 sujetos y encontró los
mismos resultados del efecto Einsteinium. ¿Qué es lo que es Einsteinium?
Es una aplicación mecanizada de un procedimiento ya aprendido y que genera
un estado mental ciego en el planteamiento del problema. No obstante, la
aplicación mecanizada de aprendizajes anteriores no sólo es útil y
eficaz, sino necesaria para resolver problemas similares.
Desafortunadamente, también puede convertirse en un obstáculo en la
solución de problemas nuevos o en el descubrimiento de innovaciones en los
procedimientos de resolución aprendidos. Pues bien, los estudios de
fijación funcional de Dunker fueron bien recibidos con la comunidad
científica de la época. Dunkers estaba interesado en saber cómo se
generaba la solución y cuál era la estructura dinámica del propio
proceso de solución de problemas. Por ejemplo, les propuso que si una
persona tiene un tumor y estómago inoperable y existen unos rayos de alta
intensidad que destruyen el tejido orgánico, ¿cuál sería el
procedimiento para eliminar el tumor con la aplicación de estos rayos?
Evitando, al mismo tiempo, la destrucción del tejido sano que lo rodea.
Bien, los sujetos que participaron en las sesiones debían resolver el
problema pensando en voz alta todo aquello que se les iba ocurriendo
mientras intentaban llegar a la solución. El método de pensar en alto de
la Gestalt es distinto al introspectivo porque en este método el sujeto se
encuentra centrado en el problema y verbalizando su pensamiento, mientras
que en otro, el introspectivo, se encuentra concentrado en el problema y
desvalizando su pensamiento, el sujeto pensante se convierte en objeto de
su propia atención. Pues Dunger encontró que generalmente la solución no
se alcanza en un solo paso sino en varios a partir de la obtención de las
propiedades esenciales o el principio general de la solución. A este
principio lo denominó valor funcional de la solución y consiste en una
reformulación del problema original pues la solución final se alcanza a
medida que este principio general se va concretando en cada paso. El
interés de Dunger era conocer cómo se desarrollaba y se integraba una
solución dentro del sistema de conocimiento del propio sujeto y no tanto
en la viabilidad de las propuestas de solución en sí mismas. Las
distintas propuestas de solución que daba el sujeto, según iba pensando
en voz alta, se agruparon en tres principios generales. Estos principios
eran evitar el contacto entre los rayos y el tejido sano, en la
inmunización del tejido sano, en la inmunización del tejido sano, en la
inmunización del tejido sano, y el tercero era la reducción de la
intensidad de los rayos en su trayecto por el tejido sano. Pues bien, a
partir de estas propuestas de solución se desarrollaban otras fases
mediadoras más concretas encaminadas hacia la solución del problema.
Estas fases reformulaban el problema original en otro más concreto. En el
caso de la primera fase, el problema se concretó en la búsqueda de una
vía libre hacia el estómago con el fin de evitar dicho contacto y se
encontró como solución el esófago. Según Dunker, la forma final de una
solución se obtiene habitualmente por medio de las fases mediadoras del
proceso, cada una de las cuales posee un sentido retrospectivo del
carácter de una solución y el sentido prospectivo el de un problema.
Durante el proceso de solución lo habitual era encontrar que el sujeto iba
tanteando de forma alternativa la viabilidad de los principios generales y
de las distintas fases mediadoras. Por ejemplo, un sujeto podía empezar
desde arriba con el principio para luego volver a retomarlo en la fase que
lo dejó o podría empezar desde abajo porque conocía soluciones
semejantes que podía aplicar en la situación planteada por el problema e
incluso las restricciones de este problema podían sugerir una solución
como al estar el tumor situado en el estómago podía contemplar la
solución del esófago por atrocinidad anatómica. Las aportaciones de la
psicología del estómago son muy importantes. En la gestal contribuyeron a
que la psicología cognitiva desarrollara el estudio de la solución de
problemas como una búsqueda de las interrelaciones entre las partes del
problema que diera como resultado una comprensión estructural del
problema. Cuando se alcanza una comprensión estructural, las partes se
encuentran reorganizadas, de modo que logren satisfacer los requisitos
impuestos por el problema planteado. Vamos a ver ahora el apartado proceso
de solución de problemas. A partir de los años 60 del siglo XX el enfoque
del procesamiento de la información sustentó el marco teórico y
metodológico de la investigación sobre la solución de problemas. Los
modelos computacionales ofrecían su descripción y explicación dentro del
marco formal y riguroso que necesitaba la psicología cognitiva. El
solucionador general de problemas de Neville y Simon constituye el inicio y
el marco de Como un proceso de búsqueda heurística y estructuración y
reestructuración de la representación del problema planteado por los
gestores. Neville y Simon describen la solución de problemas como la
interacción entre un sistema de procesamiento de la información, un
sistema de cómputo con almacenes de memoria, operadores, efectores
sensoriales y efectores motores, un solucionador de problemas y un ambiente
de la tarea que comprende, actores externos relevantes para esa determinada
situación. El solucionador al enfrentarse al ambiente representa esta
situación como un espacio del problema y este espacio es la
representación en particular que el sujeto hace del ambiente de la tarea
configurado por las interacciones entre las limitaciones del procesamiento
de la información y el ambiente. Pues bien, este espacio viene definido
por los estados, los operadores, las restricciones, las funciones, las
funciones de evaluación y las estrategias de búsqueda. Las
investigaciones han centrado fundamentalmente en dos aspectos, los
procedimientos que conducen a las soluciones y las representaciones
internas de los problemas. ¿Qué tipos de problema? La mayoría de
estudios coinciden en que hay al menos cuatro componentes básicos en el
proceso de solución. Un estado inicial, un estado meta al que se quiere
llegar, una serie de pasos para conseguir la meta y unas restricciones
importantes. Una de las primeras clasificaciones se basaba en el grado de
definición de los estados iniciales y las metas de la situación. Reitman
dice que existen cuatro tipos. Uno donde, tanto el estado inicial y la meta
están bien definidos, otro donde los problemas donde el estado inicial
está bien definido y la meta no, otro donde la meta está bien definida
pero no está bien definido el estado inicial y finalmente, el tipo donde
tanto los estados iniciales como la meta están mal definidos. La
clasificación de los tipos de problemas más aceptada es la de bien
definidos o cerrados y mal definidos o abiertos. Los bien definidos pueden
ser, por ejemplo, anagramas o pronas de ajedrez, son aquellos que contienen
en sí mismos toda la información que permite resolverlos. Su estructura
impone unas limitaciones o unos requisitos para alcanzar la solución. Se
identifica en los bien definidos, se identifica con facilidad la meta, los
requisitos y el punto de partida para resolver el problema, los pasos u
operadores necesarios para su solución. Las personas generalmente no
están familiarizadas con el dominio de conocimiento y para resolverlo
utilizan estrategias generales de solución como puede ser análisis de
medios fines, el heurístico de los análisis medios fines. Por otro lado,
los tipos de problemas abiertos o mal definidos requieren del sujeto que
construya la información necesaria para alcanzar la solución. Suele
faltar información sobre algunos componentes básicos del proceso como la
meta, el estado inicial, los pasos, etc. Para resolver estos problemas de
la vida diaria se recurre al conocimiento y a la experiencia. Es lo que se
denomina solución de problemas por analogía. Según Simon, los procesos
generales para resolver ambos tipos de problemas son los mismos. Lo
característico del proceso de solución de los problemas abiertos o mal
definidos es estructurar lo desestructurado para que terminen siendo
cerrados o bien definidos. Grigno propuso otra clasificación para los
analogía. Es lo que se denomina solución de problemas basado en los
procesos empleados en la solución. Pueden ser 1. Problemas de inducción
estructural, 2. Problemas de transformación y 3. Problemas de
reordenación. Inicialmente era útil esta clasificación, pero no todos
los problemas pueden clasificarse fácilmente bajo esta tipología pues se
dará frecuentemente la combinación entre categorías. Luego Grigno y
Simon modificaron la tipología anterior en función de la acción
cognitiva y de la representación cognitiva. Tanto la acción cognitiva
como la representación cognitiva son necesarias y complementarias en
cualquier teoría del pensamiento humano. La acción cognitiva comprende el
conocimiento de las acciones básicas que se pueden realizar y el
conocimiento estratégico para establecer metas y planificar sobre ello.
Por otro lado, la representación cognitiva se refiere a la representación
de los objetos comprendidos en la situación, la meta del problema, las
operaciones y estrategias que se pueden utilizar, así como las
restricciones que existan. Pues bien, teniendo en cuenta estos dos
conceptos, la acción y la representación, Grigno y Simon analizaron los
problemas en tres categorías. 1. Problemas bien especificados, 2.
Problemas de diseño y reordenación y 3. Problemas de inducción. Los
problemas bien especificados tenían bien definidos los procedimientos y
las metas. Comprende una situación inicial o estado del problema y un
conjunto de operaciones para pasar de un estado a otro y un estado meta. La
tarea es encontrar una secuencia de acciones con la aplicación de las
operaciones permitidas para poder alcanzar el estado meta. Comprende
además los problemas de transformación de la tecnología que hemos visto
antes y añade las metas. 3. Problemas nuevos, como la Torre de Hanoi. 4.
Problemas familiares, con metas específicas como problemas de matemática.
5. Problemas que especifican un procedimiento en lugar de una meta y
problemas de representación. 6. Problemas de diseño y reordenación, las
metas se especifican en función de criterios generales en lugar de estados
o procedimientos específicos. 7. La meta es conseguir una nueva
disposición o una reordenación de los objetos o conocimientos que se
tienen en función de un criterio. Comprende los problemas de reordenación
de la tipología anterior, además del conjunto de problemas de diseño y
sus siguientes subtipos. Problemas de formación de disposiciones.
Problemas de modificación de disposiciones. Problemas complejos de
composición y diseño. 3. En tercer lugar, los problemas de inducción. 4.
Tratan de encontrar un criterio. 5. Problemas complejos de composición y
diseño. razonamiento deductivo, como el inductivo son procesos de
solución de problemas que hace referencia a tipos de problemas y no a
procesos en sí mismos. Analizan silogismos categóricos como
pertenecientes a la categoría de los problemas bien especificados, pero
los silogismos transitivos serían aquellos de problemas de inducción,
puesto que la representación integrada de la información es por
inducción de la estructura ordenada de relaciones expresadas en las
premisas. Una propuesta más global es la de Yortas y Jonathan, que
considera que el análisis de los problemas ha de tener en cuenta las
dimensiones características de la naturaleza del problema,
características del contexto en que se presenta o representa, y las
diferencias individuales para resolverlo. Ahí tenemos la tabla 8,
dimensiones explicativas de la habilidad para resolver problemas, de Yortas
y Jonathan, del 2000. Pues bien. Jonathan dice que la naturaleza de los
problemas varía en función de su grado de estructuración, complejidad y
abstracción. La estructuración, sobre todo en educación, representa un
estado inicial bien definido, un estado metaconocido, que tiene la
naturaleza de la solución y un conjunto de operadores que permiten
resolver el problema. Pero los de la vida cotidiana y en el ámbito
profesional no suelen estar bien estructurados, y esto implica no conocer
los procedimientos necesarios para la solución, por lo que se recurre a
las creencias o opiniones particulares. Respecto a la complejidad de los
problemas, se define por el número de elementos o variables que presenta
el problema, su grado de interrelación, el tipo de relación funcional y
la estabilidad entre las propiedades. Los más complejos son los problemas,
aquellos bien definidos, que tienen un grado de interrelación, el que
presentan el problema, los problemas dinámicos, debido a la situación de
la tarea y sus variables inestables. Cuanto más complejo mayor será el
número de operaciones necesarias para solucionarlo y mayor la carga
cognitiva . La complejidad y la estructuración se solapan. Los males
estructurados suelen ser los más complejos, aunque también pueden ser
sencillos. Los bienes estructurados son menos complejos, puesto que existen
variables y operaciones predecibles. Si aumentan en complejidad, es por
causa del aumento de las variables y los operadores. Finalmente, la
abstracción. Los bienes estructurados son más abstractos por no estar en
un contexto concreto y no tener contenidos específicos de dominios de
conocimiento. Se resuelven con los procedimientos generales y estos
procedimientos se denominan métodos débiles. Los métodos fuertes suelen
estar mal estructurados. Están situados en un contexto concreto y son
dependientes de contenidos específicos. Por ejemplo, Lehman, Lempel y
Nisbet encontraron que el tipo de formación universitaria determinaba el
rendimiento en diferentes tipos de problemas. Los de psicología y medicina
resolvían mejor los problemas metodológicos, estadísticos y de
razonamiento condicional que los de derecho y química. Los resultados
manifiestan que si la solución de problemas se encuentra en un contexto
determinado y es dependiente del contexto, se desarrolla el rendimiento.
Sin embargo, los problemas bien estructurados pueden situarse en contexto y
dotarse de contenido , tan título y pedazos por ejemplo, y los mal
estructurados pueden presentarsel de forma distintacon respecto a la
representación de los problemas. Hay que destacar la importancia del
contexto, el formato y la modalidad. Los problemas cotidianos y
profesionalesse encuentraninmersos en contextos propios Y aquella
información que puede ser relevante para un contexto puede no serlo para
el otro. Otras variables que influyen son las presiones del tiempo,
impuesto para resolver el problema, imposiciones reguladoras de contextos,
usos sociales, religiosos, políticos, las interacciones sociales que
pudieran ser, según el grupo o el ambiente. Además hay que señalar las
diferencias individuales que puede haber por el medio, destacando las
dimensiones afectivas y con activas. También hay que tener en cuenta el
nivel de autoconfianza que influye sobre el rendimiento y la perseverancia
para encontrar la solución. Pasamos ahora al apartado procedimientos de
solución de problemas. Nebel y Simón describieron la solución de
problemas como la interacción entre un sistema de procesamiento de la
información, un solucionador y un ambiente de la tarea. Propuesto por el
grupo o el ambiente de la tarea, pusieron una metáfora espacial para
describir el proceso de solución como un procedimiento de búsqueda a
través de un espacio delimitado por unos estados y unas secuencias de
acciones que conforman los caminos o trayectos metafóricos hacia la
solución. El espacio problema es la representación que el solucionador
hace del problema y está constituida por cuatro elementos. Una
descripción del estado inicial, una descripción del estado meta, un
conjunto de operadores o acciones que permiten pasar del estado inicial al
estado meta y las restricciones impuestas sobre los diferentes trayectos
que conducen a la meta. Y el procedimiento para encontrar la solución
comprende la secuencia de operadores que transformarán el estado inicial
en el estado meta de acuerdo con las limitaciones impuestas. De esta forma
se entiende que el proceso de solución de problemas es un procedimiento de
búsqueda del mejor trayecto para llegar al estado meta. Una
representación exhaustiva del espacio del problema comprendería el
conjunto de todos los estados potencialmente alcanzables mediante la
aplicación de los operadores disponibles. Sin embargo, las personas
tenemos una memoria de trabajo limitada que hace inviable el proceso de
búsqueda exhaustivo. Por ejemplo, una jurada de ajedrez puede comprender
como 60 movimientos con media de 30 alternativos legales en cada paso. Esto
es una implosión combinatoria, donde se da el hecho de que el tamaño del
espacio de búsqueda aumenta exponencialmente a medida que se profundiza en
el mismo proceso de búsqueda. Este hecho hace que muchos problemas sean
imposibles de resolver por medio de un proceso de búsqueda exhaustivo en
el que se consideran todos los posibles trayectos comprendidos en la
definición del espacio problema. Para resolver estos problemas las
personas utilizan unos métodos de búsqueda heurística, lo que permite
reducir el conjunto total de alternativas a un número más manejable,
agrupando las alternativas que se aproximen a la solución. Por ejemplo, el
jugador de ajedrez anticipa entre tres y cuatro jugadas. Un experto lo
hará con tres o cuatro, pero las mejores jugadas. Sin embargo, ello no
garantiza que se llegue a la solución óptima. La búsqueda se apuesta por
aquellos trayectos que mejor puedan conducir a una solución, por alcanzar
soluciones satisfactorias, pero no la mejor. Nebel y Simon propusieron un
número reducido de métodos heurísticos de carácter general denominados
métodos de Eur. Porque no usan información específica sobre el dominio
del problema. Tenemos el heurístico subir la cuesta, se denomina método
de reducción de diferencias. Es un procedimiento sencillo que reduce la
diferencia entre el estado inicial y el estado meta. Tratando de aplicar un
operador que cambia la distancia entre el estado inicial y el dicho estado
inicial a otro que se aproxime lo máximo al estado meta. Subir la cuesta
recuerda el camino que se emprende hacia adelante cuando se quiere alcanzar
la cima de una cuesta. Al avanzar, se reduce paso a paso la distancia que
separas de la cima. Este heurístico es similar al método de ensayo y
error selectivo. Las personas eligen en cada paso la ruta que parece
llevarles directamente a la meta y es útil encontrar una solución
mínimamente satisfactoria. Sin garantía de que sea la mejor opción
posible dentro del espacio problema. La desventaja es que siempre tiene que
ir hacia adelante, la dirección siempre es hacia la meta. Es una
estrategia sencilla y útil con ciertos inconvenientes pues el solucionador
puede quedarse atrapado en un punto máximo con una solución satisfactoria
pero distinta del estado meta. Otro inconveniente es que no se pueden
generar estados que momentáneamente se alejen de la meta. Siempre se
trabaja hacia adelante. La torre de Hanoi consiste en pasar los tres discos
del primer pivote al tercero para que queden en la misma disposición, sin
mover más de un disco a la vez y sin colocar uno mayor encima del menor.
Existen varias formas de resolverlo, siendo la más rápida, la que se
presenta por los siete movimientos consecutivos comprendidos entre los
estados 1 al 8. el estado inicial y el estado meta. La diferencia principal
entre este heurístico análisis medios fines y el de subir la cuesta
consiste en descomponer el estado meta en varios estados submeta. La
búsqueda hacia atrás parte del estado meta mediante la identificación de
los operadores se pretende ir generando los diferentes estados que logran
terminar al estado inicial. El análisis de medios fines es uno de los
métodos más conocidos fruto de la combinación de la búsqueda hacia
adelante y hacia atrás. La idea principal es que la reducción de
diferencias entre el estado inicial y el estado meta se logra estableciendo
submetas o estados intermedios que cada vez se aproximan más al estado
meta. Mediante la aplicación de los operadores se reducen las diferencias
hasta que estas diferencias desaparecen. Si no se logra reducir la
diferencia, se genera el nuevo estado submeta para aplicar el operador y
así poder ir reduciendo. Por ejemplo, nuestro estado inicial es que
estamos un fin de semana en casa aburrido con ganas de salir al campo, es
el estado meta. Uno de los operadores que reducirá diferencias sería
coger el coche para acercarnos al campo, pero si el coche está en el
taller, generaremos un nuevo estado submeta. Un amigo que me lleve su coche
para aplicar el operador. Y si este operador falla, que no está en casa o
no quiere ir al campo, es que estaríamos otro nuevo estado submeta. Pues
bien, el heurístico análisis medios fines reúne características
importantes para este proceso de solución de problemas. Primero que la
búsqueda se encuentra explícitamente guiada por el conocimiento de la
meta. En segundo lugar, el estado inicial puede conducir a otros estados
submetas que descomponen el problema en partes más pequeñas y más
fáciles de alcanzar. Y en tercer lugar, el método puede aplicarse
recursivamente hasta conseguir el estado meta. El proceso de planificación
es una parte importante de la solución de problemas al permitir anticipar
las consecuencias de las posibles acciones. Con esta anticipación de las
consecuencias se pueden identificar puntos muertos en el trayecto. La torre
de Hanoi genera primeras submetas cuando se libera el disco mayor del
primer pivote. Podemos anticipar que el tercer pivote, colocando el disco
pequeño encima del disco por lo tanto, la anticipación de las
consecuencias negativas corrige el trayecto y permite colocar el disco
pequeño encima del mediano en segundo pivote. La tercera meta es mover el
disco grande al primer pivote, etc. Según el sistema de producción, el
análisis del espacio-problema es una descripción abstracta que
difícilmente se puede ser representada e implementada. en distintos
modelos computacionales. Sin embargo, está vinculada al modelo formal
Sistema de Producción de Nebel y Simón. Está constituido por reglas con
condiciones y acciones. Las reglas de condición-acción representan el
conocimiento para la aplicación de un operador. Las condiciones
especifican cómo se pueden aplicar el operador y las acciones describen
las consecuencias de su aplicación. Durante el proceso de solución, las
representaciones de los distintos estados del problema se emparejan con las
reglas que satisfagan las condiciones especificadas y entonces se dispara
la acción correspondiente. En caso de existir conflicto porque se
emparejan varias reglas, se pone en marcha un procedimiento para la
elección de la regla más apropiada. Por ejemplo, se selecciona la regla
con más condiciones específicas. Pues bien, los sistemas de producción
fueron diseñados para la aplicación de las condiciones específicas, para
modelar el proceso de solución de problemas, pero se han extendido a otros
ámbitos de aplicación y han sido propuestos como modelo de funcionamiento
cognitivo en general. El razonamiento condicional se encuentra representado
como un sistema de producción. Los problemas bien definidos o cerrados,
como la torre de Hanoi, no son representativos de la mayoría de los
problemas. Sin embargo, facilitan la investigación sobre el proceso de
solución porque el análisis de la tarea es riguroso y también estos
problemas no requieren conocimientos específicos y también la estructura
está bien definida y permite generar problemas semejantes para así poder
estudiar el proceso de transferencia del aprendizaje bajo distintas
circunstancias. Vamos a ver representación del espacio problema. Según la
teoría de solución de problemas de Neville y Simon, las personas
representan el ambiente de la tarea como un espacio constituido por
posibles estados en los que se realizará la búsqueda de la solución.