Problemraum

 

(= P.) [engl. problem space], [KOG], ein P. ist allg. durch den Anfangszustand, den Zielzustand (Ziele), alle prinzipiell möglichen Zwischenzustände, die ein Problemlöser im Problemlöseprozess (Problemlösen) erreichen kann, und Operatoren (Operator), die den Übergang zw. den versch. Zuständen (Instanzen) ermöglichen, gekennzeichnet (Rollett, 2008). Der Begriff P. wurde von Newell und Simon (1972) eingeführt, um die subj. Repräsentation einer Problemlöseaufgabe und den Problemlöseprozess abzubilden. Der Aufbau der subj. Repräsentation erfolgt in einem Verstehensprozess, das Problemlösen selbst wird als Suche im P. beschrieben. Der Problemlöseprozess ist beendet, wenn ein abschließender Test zeigt, dass der Zielzustand erreicht wurde. Simon und Lea (1974) erweiterten den Ansatz in ihrem Zwei-Räume-Modell, um die Entwicklung neuer Problemlöseregeln (rule induction) i. R. des Problemlöseprozesses zu beschreiben. Der Instanzenraum (instance space) stellt dabei Zustände des Problems dar, der Regelraum (rule space) enthält die für die Konstruktion der Regeln notwendigen Prozeduren. Klahr und Dunbar (1988) entwickelten ein spez. Zwei-Räume-Modell zur Modellierung wiss. Entdeckungen (scientific discovery as dual search). In diesem unterscheiden sie einen Hypothesenraum (hypothesis space), in dem Prüfhypothesen generiert werden, und einen Experimentierraum (experiment space), in dem die Entwicklung von möglichen empirischen Umsetzungen erfolgt. Vollmeyer und Burns (1999) entwarfen ein Drei-Räume-Modell des Problemlösens. Neben einem Instanzenraum und einem Regelraum wird ein eigener Modellraum angenommen, in dem die sich bei der Problembearbeitung im Zuge eines Verstehensprozesses entwickelnden Modellannahmen des Problemlösers repräsentiert sind. Ursprünglich wurde angenommen, dass die Schwierigkeit oder Komplexität eines Problems (Probleme, einfache) eine Funktion des Umfangs des P. ist. Allerdings gibt es durchaus schwer lösbare Probleme mit einem relativ kleinen P. und Aspekte von Problemen, die den P. ausweiten, aber ihre Schwierigkeit oder Komplexität nicht unbedingt erhöhen. Dies ist z. B. der Fall, wenn Instanzen bzw. Operatoren vom Problemlöser nicht aufgesucht bzw. genutzt werden (Quesada et al., 2005). Komplexe Probleme i. S. von Dörner et al. (1983) erweitern den P. aber um zusätzliche Facetten, die mit für diesen Problemtyp charakteristischen Eigenschaften wie Intransparenz, Dynamik oder Mehrzieligkeit zus.hängen (Funke, 2010).

Referenzen und vertiefende Literatur

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