domingo, 24 de junio de 2018

Estrategias cognitivas para la resolución de problemas

1. Definición y clases de razonamiento
Entendemos por razonamiento o inferencia un tipo de proceso lógico mediante el cual establecemos relaciones entre ideas para alcanzar una conclusión. Un ejemplo matemático: si A es igual a B y B es igual a C, A y C han de ser necesariamente iguales. Los razonamientos o inferencias pueden ser deductivos (de lo universal a lo particular, o a lo menos universal) o inductivos (de lo particular a lo universal, o a algo particular diferente a las premisas).
Tanto la deducción como la inducción se basan en unas reglas definidas que nos dicen qué conclusión podemos extraer de un conjunto de datos y qué grado de seguridad podemos tener en dicha conclusión: no es igual la seguridad, completa, de una inferencia deductiva (si las premisas son verdaderas, es imposible que la conclusión sea falsa) que la probabilidad más o menos grande de un razonamiento inductivo (aunque en mi ciudad haya visto a muchos perros con collar, y ninguno sin él, eso no significa necesariamente que todos los perros de mi ciudad lleven collar). Si todos los problemas se resolvieran por la aplicación estricta de las reglas lógicas habría mucho menos espacio para la duda y el error, pero hay problemas que no admiten una solución tan simple.


2. Interpretación del problema
Cualquier problema, tanto teórico como práctico, ha de resolverse básicamente en dos fases:
a) una interpretación correcta de los datos,
b) una estrategia adecuada que nos conduzca a la solución.
Aunque la primera fase se pasa por alto muchas veces, dando por supuesto que siempre se cumple, lo cierto es que una mala interpretación bloquea y anula de antemano cualquier estrategia de solución.
Los fallos de interpretación pueden venir motivados por distintos factores, pero ahora destacaremos dos: añadir presupuestos que no forman parte de los datos del problema, o no atender a los datos realmente significativos. Muchos problemas de la vida real se quedan sin solución por falta de flexibilidad, es decir, por fijar nuestra interpretación como si fuera la única posible.

3. Estrategias de solución
Una vez que tenemos la interpretación correcta, podemos escoger, de todas las estrategias posibles, la adecuada para resolverlo.
Algunos problemas pueden resolverse mediante un simple ensayo y error. ¿Qué haremos para abrir una puerta si tengo un llavero con tres llaves y no sé cuál es la de esa puerta? En esa situación, parecería absurdo buscar una solución "lógica" al problema: incluso en el caso de que dicha solución fuera posible (comparando la cerradura con la forma de la llave o usando algún otro procedimiento similar) tardaríamos más en encontrarla razonando que simplemente probando las tres llaves hasta dar con la que abre.
Otra forma de resolver problemas es recordar soluciones pasadas. Si recuerdo que ayer tuve que abrir esta misma puerta y me fijé en que la llave que usé para hacerlo tenía una muesca particular, me bastará con usar esta misma llave, fácil de reconocer.
Otros problemas más complejos requieren otro tipo de estrategias. En algunos casos existe ya una estrategia establecida que asegura de antemano hallar la solución correcta para cualquier problema de una determinada clase, siempre que se ejecute como es debido: por ejemplo, cualquier operación matemática o una búsqueda en una base de datos. A este tipo de estrategias se les llama algoritmos.
Cuando no hay un método algorítmico disponible, hay que seguir un método heurístico consistente en idear hipótesis que puedan aproximanarnos a la solución buscada. El método heurístico es, en realidad, un ensayo y error en el que, en vez de probar todas las posibilidades, descartamos las que aparecen como imposibles o sumamente improbables. Por ejemplo, si se nos propone formar una palabra con las letras G-I-I-C-P-A-O-S-O-L, no intentaremos probar todas las combinaciones, sino que descartaremos primero todas las que resulten claramente imposibles: las que empiezan por G-C, C-G, P-C, S-L, C-P, L-S, S-P... De las que quedan, seleccionaremos las que nos parezcan más probables e iremos rechazando otras hasta dar con la palabra buscada. Por cierto, esta palabra es "PSICOLOGÍA".
A diferencia de los algoritmos, el método heurístico no garantiza la solución, es más, incluso puede alejarnos definitivamente de ella (por ejemplo, si erróneamente interpretamos que la combinación "PS" es imposible en castellano). Un obstáculo que hay que evitar es que, una vez que ideamos una hipótesis o formemos una creencia, hagamos una selección de los datos aceptando sólo los favorables e ignorando los contrarios: es lo que se llama sesgo de confirmación. La mayoría de las personas se niega a ver aquello que contradice sus opiniones, pues no busca una verdadera comprobación de las mismas, sino únicamente tener razón.
El sesgo de confirmación representa un permanente peligro de hacernos perseverar en una creencia errónea sin tener en cuenta otras posibilidades. En 1960, el profesor Wason mostró a sus alumnos universitarios los números 2-4-6 y les pidió que intentaran averiguar qué regla había seguido para formar esa serie; para hacerlo debían probar con otras series distintas y él les diría si se ajustaban o no a la misma regla. La regla era sencilla: poner tres número cualesquiera en orden ascendente. Sin embargo, la mayoría de los alumnos pensaron en otras posibilidades como tres números pares consecutivos y sólo probaron series como 8-10-12 ó 14-16-18, etc., que se ajustaran a las ideas que ya se habían formado, sin siquiera intentar probar con un contraejemplo que sirviera para refutarlas. Casi ningún alumno acertó.      

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