Problem solving: differenze tra le versioni
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Il termine '''''problem solving'''''<ref>{{cita web|url=https://www.garzantilinguistica.it/ricerca/?q=problem%20solving|titolo=problem solving|accesso=5 ottobre 2020}}</ref><ref>{{cita web|url=https://dizionari.repubblica.it/Italiano/P/problemsolving.html|titolo=problem solving|accesso=5 ottobre 2020}}</ref> (in italiano letteralmente "risoluzione di un problema")<ref>Inteso come "processo di ricerca di soluzioni".</ref><ref>{{cita web|url=https://www.wordreference.com/enit/problem%20solving|titolo=problem solving|accesso=5 ottobre 2020|lingua=en}}</ref> indica un'attività finalizzata all'analisi e alla risoluzione dei problemi usando tecniche e metodi generici, o [[ad hoc]]. Il termine può avere un significato leggermente diverso a seconda della disciplina in cui è usato; per esempio in [[psicologia]] è un [[Processo cognitivo|processo mentale]], un'attività intellettuale del [[pensiero]] umano, mentre in [[informatica]] è un processo computerizzato (vedi per esempio [[intelligenza artificiale]] e [[teoria della complessità computazionale]]).<ref>{{cita web|url=https://www.treccani.it/enciclopedia/neuroscienze-basi-biologiche-dell-intelligenza_(Enciclopedia-della-Scienza-e-della-Tecnica)/|titolo=Neuroscienze. Basi biologiche dell'intelligenza - Sezione: Problem solving e creatività|accesso=5 ottobre 2020}}</ref><ref name="rand_ps">{{cita web|url=https://www.randstad.it/candidato/career-lab/trovare-lavoro/come-sviluppare-la-tanto-richiesta-capacita-di-problem-solving/|titolo=Come sviluppare la tanto richiesta capacità di problem solving|editore=[[Randstad (azienda)|Randstad.it]]|accesso=5 ottobre 2020}}</ref>
== Storia ==
Il concetto stesso di "[[problema]]" ha subìto continue trasformazioni passando da strumento di valutazione per alcune discipline (i "problemi" di matematica o di fisica, ad esempio) a metodologia di sviluppo per l'[[apprendimento integrato]] del sapere scientifico o per l'area delle scienze letterarie, storiche e filosofiche. Nel definire il problema si operava un'analisi empirica dei dati e si ricercava la riproducibilità del problema così che fosse possibile analizzarlo in maniera quasi scientifica. Le operazioni successive erano diretta conseguenza dell'analisi iniziale, caratterizzate da metodologie personali, disomogeneità delle soluzioni e capacità di riuscita inversamente proporzionali alla complessità del problema in esame.
Il '''problem solving''' ha dunque una storia molto articolata e radici in discipline diverse, nella filosofia, nella psicologia e nella didattica. Con la comparsa del computer il problem solving ha acquisito una particolare caratterizzazione dovuta allo sviluppo ed alla diffusione della "programmazione". Una situazione tipica di problem solving si presenta quando viene dato un problema o un obiettivo da raggiungere e la soluzione non è immediatamente identificabile. [[Jean Piaget]] e [[Bärbel Inhelder]] pubblicarono nel 1971 una distinzione tra immagini riproduttive (evocanti oggetti, situazioni o eventi noti) ed immagini anticipatorie (rappresentanti oggetti costruiti solo mentalmente). Essi affermavano che le immagini visive servivano da punto di partenza nell'attività di concretizzazione dei pensieri evocati dai simboli verbali e dai simboli matematici; questi ultimi, per la loro natura, sono astratti ma il solutore se ne fa un'immagine concreta (e questo è punto cruciale nel problem solving): proprio le immagini visive sono la chiave di volta di questa concretizzazione.<ref>B. D'Amore, "Problemi", Franco Angeli, Milano, 1996, p.298</ref>
Dal punto di vista filosofico, la soluzione dei problemi segue due percorsi diversi: può avvenire in maniera del tutto casuale, ossia grazie alla scoperta, o può avvenire in maniera elaborata ed impegnativa mediante l'invenzione. La scoperta consiste nell'individuare in un elemento già esistente in natura la soluzione ad un problema; questo percorso non implica e non necessita della creazione di nulla di nuovo. L'invenzione, invece, è un processo per cui, attraverso tentativi ed errori, si scopre come affrontare efficacemente un problema, e giungere quindi all'obiettivo
== Caratteristiche ==
[[File:OerlikonUni4048TAW.JPG|thumb|Un decalogo per il ''problem solving'' eretto ad uno degli ingressi dell'[[Università di Zurigo]]]]
La capacità di risolvere problemi<ref name="rizzoli_educ">{{cita web|url=https://www.rizzolieducation.it/risorse/esame-di-stato/capacita-di-risoluzione-di-problemi/|titolo=La capacità di risoluzione di problemi - Il problem solving|accesso=5 ottobre 2020|dataarchivio=30 settembre 2020|urlarchivio=https://web.archive.org/web/20200930040603/https://www.rizzolieducation.it/risorse/esame-di-stato/capacita-di-risoluzione-di-problemi/|urlmorto=sì}}</ref> indica propriamente l'insieme dei processi atti ad analizzare, affrontare e risolvere positivamente situazioni problematiche. Essa in realtà è solo una parte del processo di risoluzione di un [[problema]], con la procedura completa che globalmente comprende le fasi di ''[[problem finding]],'' ''[[problem shaping]]'' e ''problem solving'', rispettivamente: individuazione, definizione e risoluzione del problema.
[[Gaetano Kanizsa]] propone una definizione di problema secondo la quale:
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Fa inoltre riferimento a quell'insieme di ricerche e di teorizzazioni che sono state dedicate allo studio psicologico dei vissuti individuali, così come alle difficoltà che il soggetto incontra e agli elementi di facilitazione che egli introduce o possono essergli messi a disposizione. In un certo senso possiamo dire che il “problem solving” è un atto d'intelligenza, in quanto non consiste solo nel comprendere una spiegazione fornita da altri, ma comporta una partecipazione attiva e creativa, un qualche elemento di scoperta personale.<ref>M. Laeng, "Enciclopedia Pedagogica", Editrice la Scuola, p. 9397</ref> Il termine Problem solving è stato originariamente utilizzato soprattutto in relazione ai problemi logico-matematici.
Negli ultimi anni il termine si è esteso comprendendo lo studio delle abilità e dei processi implicati nell'affrontare i problemi di ogni genere. La visione secondo cui la vita dell'individuo si divide in una prima fase di [[apprendimento]] e in un secondo periodo di applicazione delle conoscenze acquisite, è da tempo superata. Oggi con il termine [[Life Long Learning]] ci si riferisce al processo di apprendimento che accompagna le persone lungo tutto l'arco della vita. La crescente complessificazione del contesto sociale, economico e tecnologico fanno sì che l'apprendimento permanente richieda lo sviluppo di competenze tra cui il problem solving, il [[pensiero critico]], la creatività e la gestione costruttiva dei sentimenti.
Tali competenze dette "trasversali" permettono di affrontare in modo razionale e costruttivo le più svariate difficoltà e di adattarsi ai vari cambiamenti contestuali. Secondo [[George Polya|G. Polya]], "Risolvere problemi significa trovare una strada per uscire da una difficoltà, una strada per aggirare un ostacolo, per raggiungere uno scopo che non sia immediatamente raggiungibile. Risolvere problemi è un'impresa specifica dell'[[intelligenza]] e l'intelligenza è il dono specifico del genere umano. Si può considerare il risolvere problemi come l'attività più caratteristica del genere umano."
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=== DMAIC ===
{{Vedi anche|DMAIC}}
La metodologia chiamata [[DMAIC]] (''Define, Measure, Analyze, Improve and Control''), fornisce alle organizzazioni un metodo strutturato per affrontare e risolvere i problemi. Originariamente il suo compito era quello di ridurre le variazioni soprattutto nei processi di produzione.<ref>Harry & Schroeder, pag.129, 2006</ref> In seguito il metodo è stato utilizzato per i compiti più generali come il miglioramento della qualità, il miglioramento dell'efficienza, la riduzione dei costi e di altre attività di gestione delle operazioni al di là della produzione, nel settore dei servizi, della sanità etc.
Il DMAIC è un processo costituito da cinque fasi flessibili, ma molto efficaci, per ottenere miglioramenti e mantenerli attraverso tutta una serie di attività, dalla definizione del problema, all'attuazione di una soluzione.
Gli obiettivi generali delle varie fasi sono:
# ''Define'': in questa fase vengono definiti i processi che presentano delle criticità per l'azienda. Le criticità possono riguardare ambiti relativi al prodotto, al servizio o appartenere ad aree transazionali. La fase di ''define'' si concentra sulla ricerca delle criticità più importanti all'interno di una azienda; queste sono le caratteristiche "critiche per la qualità" (CTQ). La sua finalità è quella di istituire un "monitoraggio" sia economico sia basato sulla [[soddisfazione del cliente]] per stabilire quale debba essere l'obiettivo dei progetti [[Sei Sigma]] da iniziare. Stabilito l'obiettivo, la fase di ''define'' serve a chiarire in linea generale quelle che sono le aspettative (e quindi il risultato previsto) e quelle che sono le risorse necessarie, sia in termini di risorse umane che in termini strutturali e temporali, per portare a termine il progetto. In questo senso la fase di ''define'' si concentra anche sulla realizzazione di una prima mappa di processo che mostri tutte le fasi e le figure coinvolte.
# ''Measure'': nella fase di ''measure'' viene misurata l'efficacia dei processi, "valutando" se un processo è efficace, cioè se realizza effettivamente gli obiettivi per cui è stato ideato. Per valutare in modo rigoroso l'efficacia dei processi, è quindi necessario: suddividere i processi nelle singole operazioni che li costituiscono, definire e mappare i processi correlati e scoprirne i punti deboli. La fase di ''measure'' si concentra infatti sulla realizzazione di un piano di raccolta dati robusto, che permetta di valutare quali siano le informazioni necessarie da raccogliere e quali le modalità di raccolta dati. I dati collezionati nella fase di ''measure'' sono la base della strategia [[Sei Sigma]] e sono indispensabili per proseguire nelle fasi successive della metodologia. Sono i dati infatti che evidenziano i legami tra le informazioni raccolte per definire il problema alla base del progetto e le possibili soluzioni e decisioni che saranno prese per ottimizzare il processo studiato.
# ''Analyze'': nella fase di ''analyze'' vengono analizzati i dati raccolti nella fase di ''measure'' al fine di determinare le relazioni tra i fattori variabili del processo, per valutare quali siano i fattori sui quali sia possibile agire per spingere il miglioramento del processo: l'analisi dei dati rivela infatti l'influenza delle singole variabili (se è presente o meno e come è possibile quantificarla) sull'output del processo. Si cerca in particolare la correlazione tra cause (parametri del processo) ed effetti (criticità del processo). L'analisi dettagliata del processo permette anche di mettere in evidenza i limiti tecnologici intrinseci nel processo allo studio, al fine di individuare la tipologia di azioni di miglioramento necessarie.
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=== FMECA ===
{{Vedi anche|FMECA}}
Il [[FMECA]] (''Failure Modes, Effects and Criticality Analysis'') è l'evoluzione naturale della metodologia [[FMEA]] introdotta alla NASA a partire dal 1950, nell'ambito del programma lunare Apollo. È una metodologia di studio affidabilistico che fu pensata originariamente a supporto della progettazione di prodotti/sistemi complessi. Negli anni più recenti ha però trovato ampio spazio di applicazione in altri ambiti di utilizzo, quali l'analisi di processo e la manutenzione industriale. Per quanto riguarda l'applicazione della metodologia FMECA nella manutenzione industriale, essa si è affermata come lo strumento d'elezione per:
# l'analisi delle modalità di guasto di un'entità complessa;
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=== PDCA ===
{{Vedi anche|Ciclo di Deming}}
La metodologia del [[PDCA]], nota anche come [[ciclo di Deming]], è la rappresentazione visiva di un circolo definito "virtuoso" e di miglioramento continuo per prodotti, processi e problemi specifici. PDCA è l'acronimo dell'inglese ''Plan, Do, Check, Act'' ("pianifica, prova, verifica, agisci").
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=== Pensiero laterale ===
{{vedi anche|Pensiero laterale}}
cercando elementi, idee, intuizioni, spunti fuori dal dominio di conoscenza e dalla rigida catena logica.
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=== Risolvi ed analizza ===
Questa metodologia viene utilizzata in ambito informatico per circoscrivere i problemi e costruire delle metodologie specifiche per gli utenti che si basano sull'esperienza comune e sulla condivisione delle conoscenze. Per risolvere un problema in modo definitivo ed efficace non basta più conoscere a fondo uno specifico aspetto dell'impresa. Problemi complessi e globali richiedono nuove competenze di problem solving: il Systems Engineering, applicato da migliaia di imprese di tutte le dimensioni e di tutti i settori, è un metodo che si fonda sull'applicazione pratica del [[pensiero sistemico]] (system thinking), che permette di descrivere e analizzare un problema in un'ottica globale.<ref>G.E. Alberti, A.Gandolfi, "La pratica del Problem Solving" ed. 2008</ref>
I principi fondamentali sono 3:
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=== Psicologia della Gestalt ===
{{
Lo studio su come si svolgono i processi di pensiero di fronte ad una situazione problematica, è stato profondamente influenzato dalle concezioni teoriche e dalle analisi sperimentali degli psicologi di orientamento gestaltista, in particolare di Wertheimer, Köhler, Koffka e Duncker. Il termine “problem solving” si incontra di rado negli scritti degli psicologi gestaltisti che preferiscono parlare di [[pensiero produttivo]]. Questa preferenza mette in risalto la convinzione che l'attività non si riduca ad una mera riproduzione del passato, al riemergere di idee, di immagini, di comportamenti che sono già esistiti, ma che, accanto a quell'attività riproduttiva, ci siano anche [[processo (informatica)|processi]] che producono veramente il nuovo, che creano ciò che non è ancora stato, che fanno scaturire l'idea mai sorta prima, almeno nella mente di quel determinato organismo pensante.
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Duncker ha messo in evidenza una difficoltà, di carattere generale, consistente nel fenomeno della [[fissità funzionale]], ovvero nella tendenza ad utilizzare certi oggetti solo per quelle che sono le loro funzioni abituali (per es. un paio di forbici per tagliare) senza giungere a vedere che in certe situazioni essi potrebbero essere utilizzati per funzioni diverse e insolite (ad es. le forbici come compasso). Un'altra difficoltà, che si presenta quando un problema è formulato verbalmente, consiste nelle cosiddette implicazioni parassite dei termini verbali ovvero in interpretazioni riduttive del significato di certe parole le quali limitano indebitamente le direzioni lungo le quali viene cercata una soluzione. Fra le strategie che hanno un valore euristico, possono cioè rendere più facile la scoperta di una soluzione, un ruolo notevole può avere quella della semplificazione, consistente nel cambiare i dati di un problema sostituendoli con altri assai più semplici, senza tuttavia modificare la struttura del problema stesso, che è però in tal modo assai più evidente, rendendo più agevole la ristrutturazione. Una notevole utilità possono avere le rassegne di situazioni analoghe già vissute, che, come osserva Duncker, possono suggerire, “per assonanza”, delle proposte di soluzione e le esperienze di brainstorming, compiute sia in gruppo che individualmente, sulla base del principio che una certa idea può favorire l'emergere di altre (per contrasto, per completamento, per differenziazione).
== Problem solving collettivo ==
La risoluzione dei problemi viene applicata a molti livelli diversi, dall'individuo alla civiltà. La risoluzione collettiva dei problemi si riferisce alla risoluzione dei problemi eseguita collettivamente. Le questioni sociali e le questioni globali in genere possono essere risolte solo collettivamente.
È stato notato che la complessità dei problemi contemporanei ha superato la capacità cognitiva di qualsiasi individuo e richiede competenze e capacità di problem solving collettive diverse ma complementari.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Hung|nome1=Woei|titolo=Team-based complex problem solving: a collective cognition perspective|rivista=Educational Technology Research and Development|data=24 aprile 2013|volume=61|numero=3|pp=365-384|doi=10.1007/s11423-013-9296-3}}</ref>
L'intelligenza collettiva è un'intelligenza condivisa o di gruppo che emerge dalla collaborazione, dagli sforzi collettivi e dalla competizione di molti individui.
La risoluzione collaborativa dei problemi riguarda le persone che lavorano insieme faccia a faccia o in spazi di lavoro online con l'obiettivo di risolvere i problemi del mondo reale. Questi gruppi sono composti da membri che condividono una preoccupazione comune, una passione simile e/o un impegno per il proprio lavoro. I membri sono disposti a porre domande, meravigliarsi e cercare di comprendere problemi comuni. Condividono competenze, esperienze, strumenti e metodi.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Jewett|nome=Pamela|autore2=Deborah MacPhee|titolo=Adding Collaborative Peer Coaching to Our Teaching Identities|rivista=The Reading Teacher|data=ottobre 2012|volume=66|numero=2|pp=105-110|doi=10.1002/TRTR.01089}}</ref> Questi gruppi possono essere assegnati dagli istruttori o possono essere regolati dagli studenti in base alle esigenze dei singoli studenti.<ref>{{Cita libro|url=https://businessbooks.cc/business-communication-a-problem-solving-approach/|titolo=Business communication a problem-solving approach|ISBN=978-1259565878|autore=Kathryn Rentz, Paula Lentz|data=2017}}</ref>
I gruppi, o membri del gruppo, possono essere fluidi in base alle necessità o possono verificarsi solo temporaneamente per completare un'attività assegnata. Possono anche essere di natura più permanente a seconda delle esigenze degli studenti. Tutti i membri del gruppo devono avere un input nel processo decisionale e avere un ruolo nel processo di apprendimento. I membri del gruppo sono responsabili del pensiero, dell'insegnamento e del monitoraggio di tutti i membri del gruppo. Il lavoro di gruppo deve essere coordinato tra i suoi membri in modo che ogni membro dia un eguale contributo all'intero lavoro. I membri del gruppo devono identificare e sfruttare i propri punti di forza individuali in modo che tutti possano dare un contributo significativo al compito.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Wang|nome=Qiyun|titolo=Design and Evaluation of a Collaborative Learning Environment|url=https://archive.org/details/sim_computers-education_2009-12_53_4/page/1138|rivista=Computers and Education|anno=2009|volume=53|numero=4|pp=1138-1146|doi=10.1016/j.compedu.2009.05.023}}</ref> I gruppi collaborativi richiedono sforzi intellettuali congiunti tra i membri e coinvolgono interazioni sociali per risolvere i problemi insieme. La conoscenza condivisa durante queste interazioni viene acquisita durante la comunicazione, la negoziazione e la produzione di materiali.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Kai-Wai Chu|nome=Samual|autore2=David Kennedy|titolo=Using Online Collaborative tools for groups to Co-Construct Knowledge|rivista=Online Information Review|anno=2011|volume=35|numero=4|pp=581-597|doi=10.1108/14684521111161945 }}</ref> I membri cercano attivamente informazioni da altri ponendo domande. La capacità di utilizzare le domande per acquisire nuove informazioni aumenta la comprensione e la capacità di risolvere problemi.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Legare|nome=Cristine|autore2=Candice Mills |autore3=Andre Souza |autore4=Leigh Plummer |autore5=Rebecca Yasskin |titolo=The use of questions as problem-solving strategies during early childhood|rivista=Journal of Experimental Child Psychology|anno=2013|volume=114|numero=1|pp=63-7|doi=10.1016/j.jecp.2012.07.002|pmid=23044374}}</ref> Il lavoro di gruppo collaborativo ha la capacità di promuovere capacità di pensiero critico, capacità di problem solving, abilità sociali e autostima. Utilizzando la collaborazione e la comunicazione, i membri spesso imparano gli uni dagli altri e costruiscono conoscenze significative che spesso portano a risultati di apprendimento migliori rispetto al lavoro individuale.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Wang|nome=Qiyan|titolo=Using online shared workspaces to support group collaborative learning|url=https://archive.org/details/sim_computers-education_2010-11_55_3/page/1270|rivista=Computers and Education|anno=2010|volume=55|numero=3|pp=1270-1276|doi= 10.1016/j.compedu.2010.05.023}}</ref>
== Note ==
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* [[Funzioni esecutive]]
* [[Gaetano Kanizsa]]
* [[Grande crisi del letame di cavallo del 1894]]
* [[Gruppo di lavoro]]
* [[Intelligenza]]
* [[Know how]]
* [[Lavoro onirico]]
* [[Problema]]
* [[Problem finding]]
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== Altri progetti ==
{{interprogetto|preposizione=sul}}
== Collegamenti esterni ==
* {{Collegamenti esterni}}
* {{cita web|url=http://www.problemistics.org/corso/prima.pagina.html|titolo=Corso su problem finding e problem solving}}
* {{cita web |
* {{cita web|url=http://books.google.it/books?id=eHdYSRU56_cC|titolo=Ivan Fantin, "Applicare il Problem Solving"}}
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