Problem solving
સમસ્યાનું નિરાકરણ એ અવરોધોને પાર કરીને લક્ષ્ય પ્રાપ્ત કરવાની પ્રક્રિયા છે, જે મોટાભાગની પ્રવૃત્તિઓનો વારંવારનો ભાગ છે. ઉકેલોની જરૂરિયાતની સમસ્યાઓમાં સરળ વ્યક્તિગત કાર્યો (દા. ત.) નો સમાવેશ થાય છે. વ્યવસાય અને તકનીકી ક્ષેત્રોમાં જટિલ મુદ્દાઓ માટે) ઉપકરણને કેવી રીતે ચાલુ કરવું. પહેલું એક મુદ્દાને સંબોધતા સરળ સમસ્યાનું નિરાકરણ (એસ. પી. એસ.) નું ઉદાહરણ છે, જ્યારે બીજું બહુવિધ આંતરસંબંધિત અવરોધો સાથે જટિલ સમસ્યાનું નિરાકરણ (સી. પી. એસ.) છે. સમસ્યાનું નિરાકરણ કાર્યોનું બીજું વર્ગીકરણ ચોક્કસ અવરોધો અને લક્ષ્યો સાથે સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત સમસ્યાઓમાં છે, અને ખોટી રીતે વ્યાખ્યાયિત સમસ્યાઓ જેમાં વર્તમાન પરિસ્થિતિ મુશ્કેલીજનક છે પરંતુ તે સ્પષ્ટ નથી કે કયા પ્રકારનાં સમાધાનનું લક્ષ્ય રાખવું. તેવી જ રીતે, વ્યક્તિ માનસિક બુદ્ધિની જરૂર હોય તેવી ઔપચારિક અથવા તથ્ય-આધારિત સમસ્યાઓ, વિરુદ્ધ સામાજિક-ભાવનાત્મક સમસ્યાઓ કે જે વ્યક્તિઓ અથવા જૂથોની પરિવર્તનશીલ લાગણીઓ પર આધારિત હોય છે, જેમ કે કુશળ વર્તન, ફેશન અથવા ભેટની પસંદગીઓમાં તફાવત કરી શકે છે. ઉકેલો માટે લક્ષ્ય હાંસલ કરવા માટે પૂરતા સંસાધનો અને જ્ઞાનની જરૂર પડે છે. વકીલો, ડોકટરો, પ્રોગ્રામરો અને સલાહકારો જેવા વ્યાવસાયિકો સામાન્ય ક્ષમતાની બહાર તકનીકી કુશળતા અને જ્ઞાનની જરૂર હોય તેવા મુદ્દાઓ માટે મોટા ભાગે સમસ્યા હલ કરનારા હોય છે. ઘણા વ્યવસાયોએ સમસ્યાને ઓળખીને અને ઉકેલ બનાવીને નફાકારક બજારો શોધી કાઢ્યા છેઃ સમસ્યા જેટલી વધુ વ્યાપક અને અસુવિધાજનક હશે, તેટલી વધુ સ્કેલેબલ ઉકેલ વિકસાવવાની તક મળશે. ઇજનેરી, વ્યવસાય, દવા, ગણિત, કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન, તત્વજ્ઞાન અને સામાજિક સંગઠન જેવા ક્ષેત્રોમાં સમસ્યા હલ કરવાની ઘણી વિશિષ્ટ તકનીકો અને પદ્ધતિઓ છે. સમસ્યાઓને ઓળખવા, વિશ્લેષણ કરવા અને ઉકેલવા માટેની માનસિક તકનીકોનો અભ્યાસ મનોવિજ્ઞાન અને જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાનમાં કરવામાં આવે છે. માનસિક અવરોધો કે જે લોકોને ઉકેલો શોધતા અટકાવે છે તેના પર પણ વ્યાપકપણે સંશોધન કરવામાં આવ્યું છે; સમસ્યાના નિરાકરણના અવરોધોમાં પુષ્ટિકરણ પૂર્વગ્રહ, માનસિક સમૂહ અને કાર્યાત્મક સ્થિરતા સામેલ છે. વ્યાખ્યા સમસ્યાનું નિરાકરણ શબ્દનો અર્થ શિસ્તના આધારે થોડો અલગ છે. દાખલા તરીકે, તે મનોવિજ્ઞાનમાં એક માનસિક પ્રક્રિયા છે અને કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ પ્રક્રિયા છે. બે અલગ અલગ પ્રકારની સમસ્યાઓ છેઃ ખોટી રીતે વ્યાખ્યાયિત અને સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત; દરેક માટે અલગ અલગ અભિગમોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત સમસ્યાઓના ચોક્કસ અંતિમ લક્ષ્યાંકો અને સ્પષ્ટપણે અપેક્ષિત ઉકેલો હોય છે, જ્યારે ખોટી રીતે વ્યાખ્યાયિત સમસ્યાઓ નથી. સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત સમસ્યાઓ ખોટી રીતે વ્યાખ્યાયિત સમસ્યાઓ કરતાં વધુ પ્રારંભિક આયોજન માટે પરવાનગી આપે છે. સમસ્યાઓનું સમાધાન કરવા માટે કેટલીકવાર વ્યવહારશાસ્ત્ર (જે રીતે સંદર્ભ અર્થમાં ફાળો આપે છે) અને શબ્દાર્થશાસ્ત્ર (સમસ્યાનું અર્થઘટન) નો સમાવેશ થાય છે. સમસ્યાનું અંતિમ લક્ષ્ય શું છે અને કયા નિયમો લાગુ કરી શકાય છે તે સમજવાની ક્ષમતા, સમસ્યાનું સમાધાન કરવાની ચાવી રજૂ કરે છે. કેટલીકવાર સમસ્યાને અમૂર્ત વિચારસરણી અથવા સર્જનાત્મક ઉકેલ સાથે આવવાની જરૂર પડે છે. સમસ્યાનું નિરાકરણ બે મુખ્ય ક્ષેત્રો ધરાવે છેઃ ગાણિતિક સમસ્યાનું નિરાકરણ અને વ્યક્તિગત સમસ્યાનું નિરાકરણ. દરેક મુશ્કેલી અથવા અવરોધનો સામનો કરે છે. મનોવિજ્ઞાનમાં સમસ્યાનું નિરાકરણ એ જીવનમાં આવતી સમસ્યાઓનું સમાધાન શોધવાની પ્રક્રિયાનો સંદર્ભ આપે છે. આ સમસ્યાઓના ઉકેલો સામાન્ય રીતે પરિસ્થિતિ અથવા સંદર્ભ-વિશિષ્ટ હોય છે. આ પ્રક્રિયા સમસ્યા શોધવા અને સમસ્યાને આકાર આપવાની સાથે શરૂ થાય છે, જેમાં સમસ્યાની શોધ કરવામાં આવે છે અને તેને સરળ બનાવવામાં આવે છે. આગળનું પગલું સંભવિત ઉકેલો પેદા કરવા અને તેનું મૂલ્યાંકન કરવાનું છે. અંતે અમલીકરણ અને ચકાસણી માટે ઉકેલ પસંદ કરવામાં આવે છે. સમસ્યાઓના અંતિમ લક્ષ્ય સુધી પહોંચવું હોય છે; તમે ત્યાં કેવી રીતે પહોંચો છો તે સમસ્યાની દિશા (સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની શૈલી અને કુશળતા) અને વ્યવસ્થિત વિશ્લેષણ પર આધાર રાખે છે. માનસિક સ્વાસ્થ્ય વ્યાવસાયિકો આત્મનિરીક્ષણ, વર્તણૂકવાદ, અનુકરણ, કમ્પ્યુટર મોડેલિંગ અને પ્રયોગ જેવી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને માનવ સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની પ્રક્રિયાઓનો અભ્યાસ કરે છે. સામાજિક મનોવૈજ્ઞાનિકો સમસ્યાના વ્યક્તિ-પર્યાવરણ સંબંધના પાસા અને સ્વતંત્ર અને પરસ્પરાવલંબી સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની પદ્ધતિઓ પર ધ્યાન આપે છે. સમસ્યાનું નિરાકરણ ઉચ્ચ ક્રમની જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયા અને બૌદ્ધિક કાર્ય તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવ્યું છે જેમાં વધુ નિયમિત અથવા મૂળભૂત કુશળતાના નિયમન અને નિયંત્રણની જરૂર પડે છે. પ્રયોગમૂલક સંશોધન દર્શાવે છે કે ઘણી જુદી જુદી વ્યૂહરચનાઓ અને પરિબળો રોજિંદા સમસ્યાના ઉકેલને પ્રભાવિત કરે છે. આગળના ભાગની ઇજાઓ ધરાવતા લોકોનો અભ્યાસ કરતા પુનર્વસન મનોવૈજ્ઞાનિકોએ શોધી કાઢ્યું છે કે ભાવનાત્મક નિયંત્રણ અને તર્કમાં ખામીઓને અસરકારક પુનર્વસવાટ સાથે ફરીથી મધ્યસ્થી કરી શકાય છે અને ઇજાગ્રસ્ત વ્યક્તિઓની રોજિંદી સમસ્યાઓનું સમાધાન કરવાની ક્ષમતામાં સુધારો કરી શકે છે. આંતરવૈયક્તિક રોજિંદા સમસ્યાનું નિરાકરણ વ્યક્તિગત પ્રેરક અને સંદર્ભિત ઘટકો પર આધારિત છે. આવો જ એક ઘટક "વાસ્તવિક દુનિયાની" સમસ્યાઓનું ભાવનાત્મક સંયોજન છે, જે સમસ્યાનું સમાધાન કરવામાં અવરોધ ઊભો કરી શકે છે અથવા મદદ કરી શકે છે. સંશોધકોએ સમસ્યાના નિરાકરણમાં લાગણીઓની ભૂમિકા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે, જે દર્શાવે છે કે નબળું ભાવનાત્મક નિયંત્રણ લક્ષ્ય કાર્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં વિક્ષેપ પાડી શકે છે, સમસ્યાના નિરાકરણમાં અવરોધ લાવી શકે છે અને થાક, હતાશા અને જડતા જેવા નકારાત્મક પરિણામો તરફ દોરી શકે છે. માનવીય સમસ્યાનું નિરાકરણ બે સંબંધિત પ્રક્રિયાઓનો સમાવેશ કરે છેઃ સમસ્યાની દિશા, અને સમસ્યાગ્રસ્ત પરિસ્થિતિઓ અને સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની કુશળતા માટે પ્રેરક/વલણ/લાગણીશીલ અભિગમ. લોકોની વ્યૂહરચનાઓ તેમના લક્ષ્યો સાથે સુસંગત હોય છે અને અન્ય લોકો સાથે પોતાની સરખામણી કરવાની પ્રક્રિયામાંથી ઉદ્ભવે છે. જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાન સમસ્યા હલ કરવાનો અભ્યાસ કરનારા પ્રથમ પ્રાયોગિક મનોવૈજ્ઞાનિકોમાં જર્મનીના ગેસ્ટાલ્ટિસ્ટ્સ હતા, જેમ કે કાર્લ ડંકરની ધ સાયકોલોજી ઓફ પ્રોડક્ટિવ થિંકિંગ (1935). કદાચ એલન નેવેલ અને હર્બર્ટ એ. સિમોનનું કાર્ય સૌથી વધુ જાણીતું છે. 1960 અને 1970ના દાયકાની શરૂઆતમાં પ્રયોગોએ સહભાગીઓને પ્રમાણમાં સરળ, સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત, પરંતુ અગાઉ ન જોયેલા પ્રયોગશાળા કાર્યોને ઉકેલવા માટે કહ્યું હતું. ટાવર ઓફ હનોઈ જેવી આ સરળ સમસ્યાઓએ શ્રેષ્ઠ ઉકેલો સ્વીકાર્યા જે ઝડપથી શોધી શકાય છે, જેનાથી સંશોધકો સંપૂર્ણ સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની પ્રક્રિયાનું નિરીક્ષણ કરી શકે છે. સંશોધકોએ ધાર્યું હતું કે આ મોડેલ સમસ્યાઓ લાક્ષણિક જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયાઓને બહાર કાઢશે જેના દ્વારા વધુ જટિલ "વાસ્તવિક વિશ્વ" સમસ્યાઓ હલ કરવામાં આવે છે. આ સંશોધન દ્વારા મળી આવેલી એક ઉત્કૃષ્ટ સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની તકનીક વિઘટનનો સિદ્ધાંત છે. કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન મોટાભાગના કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સમાં ચોક્કસ પ્રકારની સમસ્યાને ઉકેલવા માટે સ્વચાલિત સિસ્ટમોની રચના કરવાનો સમાવેશ થાય છેઃ ઇનપુટ ડેટાને સ્વીકારવા અને વ્યાજબી રીતે ઝડપથી સાચા અથવા પર્યાપ્ત પ્રતિસાદની ગણતરી કરવી. અલ્ગોરિધમ્સ એ એવી વાનગીઓ અથવા સૂચનાઓ છે જે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સમાં લખાયેલી આવી સિસ્ટમોને નિર્દેશિત કરે છે. આવી પ્રણાલીઓની રચના માટેના પગલાંઓમાં સમસ્યાનું નિર્ધારણ, સંશોધન, મૂળ કારણ વિશ્લેષણ, બિન-નકલ, વિશ્લેષણ, નિદાન અને સમારકામનો સમાવેશ થાય છે. વિશ્લેષણાત્મક તકનીકોમાં રેખીય અને બિનરેખીય પ્રોગ્રામિંગ, કતાર પ્રણાલીઓ અને અનુકરણનો સમાવેશ થાય છે. કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સમાં ભૂલો શોધવી અને તેને ઠીક કરવી એ એક મોટો, બારમાસી અવરોધ છેઃ ડિબગીંગ. તર્ક ઔપચારિક તર્ક માન્યતા, સત્ય, અનુમાન, દલીલ અને પુરાવા જેવા મુદ્દાઓ સાથે સંબંધિત છે. સમસ્યાના નિરાકરણના સંદર્ભમાં, તેનો ઉપયોગ ઔપચારિક રીતે સમસ્યાને સાબિત કરવા માટેના પ્રમેય તરીકે રજૂ કરવા માટે અને સમસ્યાનું સમાધાન કરવા માટે જરૂરી જ્ઞાનનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે કરી શકાય છે, જેનો ઉપયોગ સમસ્યાનો ઉકેલ છે તેના પુરાવા તરીકે કરવામાં આવે છે. ઔપચારિક તર્કનો ઉપયોગ કરીને ગાણિતિક પ્રમેયોને સાબિત કરવા માટે કોમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ 1950ના દાયકામાં સાબિત થતા સ્વચાલિત પ્રમેયના ક્ષેત્ર તરીકે ઉભરી આવ્યો હતો. તેમાં એલન નેવેલ, હર્બર્ટ એ. સિમોન અને જે. સી. શો દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા લોજિક થિયરી મશીનની જેમ માનવ સમસ્યાના નિરાકરણનું અનુકરણ કરવા માટે રચાયેલ સંશોધનાત્મક પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ તેમજ જ્હોન એલન રોબિન્સન દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા રિઝોલ્યુશન સિદ્ધાંત જેવી અલ્ગોરિધમિક પદ્ધતિઓનો સમાવેશ થાય છે. ગાણિતિક પ્રમેયોના પુરાવા શોધવા માટે તેના ઉપયોગ ઉપરાંત, કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં પ્રોગ્રામ ચકાસણી માટે સ્વચાલિત પ્રમેય-પુરાવો પણ ઉપયોગમાં લેવાય છે. 1958માં, જ્હોન મેકકાર્થીએ ઔપચારિક તર્કમાં માહિતીનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા અને સ્વચાલિત પ્રમેય-પુરવારિનો ઉપયોગ કરીને પ્રશ્નોના જવાબો મેળવવા માટે સલાહ લેનારની દરખાસ્ત કરી હતી. આ દિશામાં એક મહત્વપૂર્ણ પગલું 1969માં કોર્ડેલ ગ્રીન દ્વારા લેવામાં આવ્યું હતું, જેમણે પ્રશ્ન-જવાબ માટે અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમાં રોબોટ આયોજન જેવા અન્ય ઉપયોગો માટે રિઝોલ્યુશન થીયરમ કહેવતનો ઉપયોગ કર્યો હતો. કોર્ડેલ ગ્રીન દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા રિઝોલ્યુશન થીયરમ-પુરાવો માનવ સમસ્યા હલ કરવાની પદ્ધતિઓ સાથે બહુ ઓછી સામ્યતા ધરાવે છે. એમઆઇટીના સંશોધકો તરફથી તે અભિગમની ટીકાના જવાબમાં, રોબર્ટ કોવલ્સ્કીએ લોજિક પ્રોગ્રામિંગ અને એસએલડી રિઝોલ્યુશન વિકસાવ્યું, જે સમસ્યાના વિઘટન દ્વારા સમસ્યાઓનું સમાધાન કરે છે. તેમણે માનવ વિચારને સુધારવા માટે કોમ્પ્યુટર અને માનવ સમસ્યા સમાધાન અને કોમ્પ્યુટેશનલ તર્ક બંને માટે તર્કની હિમાયત કરી છે. ઇજનેરી જ્યારે ઉત્પાદનો અથવા પ્રક્રિયાઓ નિષ્ફળ જાય છે, ત્યારે સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની તકનીકોનો ઉપયોગ સુધારાત્મક ક્રિયાઓ વિકસાવવા માટે થઈ શકે છે જે વધુ નિષ્ફળતાઓને રોકવા માટે લઈ શકાય છે. આવી તકનીકો વાસ્તવિક નિષ્ફળતાની ઘટના પહેલાં ઉત્પાદન અથવા પ્રક્રિયા પર પણ લાગુ કરી શકાય છે-અગાઉથી સંભવિત સમસ્યાની આગાહી કરવા, વિશ્લેષણ કરવા અને ઘટાડવા માટે. નિષ્ફળતા પદ્ધતિ અને અસરો વિશ્લેષણ જેવી તકનીકો સક્રિય રીતે સમસ્યાઓની શક્યતાને ઘટાડી શકે છે. પ્રતિક્રિયાત્મક અથવા સક્રિય કિસ્સામાં, નિદાનની પ્રક્રિયા દ્વારા કારણભૂત સમજૂતી બનાવવી જરૂરી છે. કારણોના સંદર્ભમાં અસરોની સમજૂતી મેળવવામાં, અપહરણ નવા વિચારો અથવા પૂર્વધારણાઓ પેદા કરે છે (પૂછે છે "કેવી રીતે? "); કપાત અન્ય બુદ્ધિગમ્ય પરિસરના આધારે પૂર્વધારણાનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને તેને સુધારે છે (પૂછે છે" શા માટે? "); અને ઇન્ડક્શન પ્રયોગમૂલક ડેટા (" કેટલું? ") સાથે પૂર્વધારણાને ન્યાયી ઠેરવે છે. અપહરણનો ઉદ્દેશ એ નક્કી કરવાનો છે કે કઈ પૂર્વધારણા અથવા દરખાસ્તની ચકાસણી કરવી, કોને અપનાવવી અથવા દાવો કરવો. પીરસન લોજિકલ સિસ્ટમમાં, અપહરણ અને કપાતનો તર્ક કોઈ ઘટનાની આપણી વૈચારિક સમજણમાં ફાળો આપે છે, જ્યારે ઇન્ડક્શનનો તર્ક આપણા વૈચારિક જ્ઞાનમાં માત્રાત્મક વિગતો (પ્રયોગમૂલક સમર્થન) ઉમેરે છે. ફોરેન્સિક એન્જિનિયરિંગ એ નિષ્ફળતા વિશ્લેષણની એક મહત્વપૂર્ણ તકનીક છે જેમાં ઉત્પાદનની ખામીઓ અને ભૂલો શોધવાનો સમાવેશ થાય છે. પછી વધુ નિષ્ફળતાઓને રોકવા માટે સુધારાત્મક પગલાં લઈ શકાય છે. વિપરીત ઇજનેરી ઉત્પાદનને અલગ કરીને અને તેના ભાગોને બનાવવા અને ભેગા કરવા માટે એક બુદ્ધિગમ્ય માર્ગ વિકસાવીને ઉત્પાદન વિકસાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા મૂળ સમસ્યાનું નિરાકરણ તર્કને શોધવાનો પ્રયાસ કરે છે. લશ્કરી વિજ્ઞાન લશ્કરી વિજ્ઞાનમાં, સમસ્યાનું નિરાકરણ "અંતિમ રાજ્યો" ની વિભાવના સાથે જોડાયેલું છે, પરિસ્થિતિઓ અથવા પરિસ્થિતિઓ જે વ્યૂહરચનાના ઉદ્દેશો છે. સમસ્યાઓ ઉકેલવાની ક્ષમતા કોઈપણ લશ્કરી હોદ્દા પર મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ આદેશ અને નિયંત્રણ સ્તરે આવશ્યક છે. તે સંભવિત દૃશ્યોની ઊંડી ગુણાત્મક અને માત્રાત્મક સમજણનું પરિણામ છે. આ સંદર્ભમાં અસરકારકતા એ પરિણામોનું મૂલ્યાંકન છેઃ અંતિમ સ્થિતિઓ કેટલી હદ સુધી પૂર્ણ થઈ હતી. આયોજન એ તે અંતિમ સ્થિતિઓને કેવી રીતે અસર કરવી તે નક્કી કરવાની પ્રક્રિયા છે. પ્રક્રિયાઓ સમસ્યાના નિરાકરણના કેટલાક નમૂનાઓમાં લક્ષ્યને ઓળખવું અને પછી આ લક્ષ્ય હાંસલ કરવા માટે ઉપ-લક્ષ્યાંકોનો ક્રમ સામેલ છે. એન્ડરસન, જેમણે જ્ઞાનના ACT-R મોડેલની રજૂઆત કરી હતી, તેમણે લક્ષ્યો અને પેટા-લક્ષ્યોના આ સંગ્રહને એક ધ્યેય સમૂહ તરીકે તૈયાર કર્યો હતો, જેમાં મગજમાં પૂર્ણ કરવાના લક્ષ્યો અને પેટા-લક્ષ્યાંકોનો સમૂહ હોય છે અને કોઈપણ સમયે એક જ કાર્ય હાથ ધરવામાં આવે છે. ટ્રાન્સફર તરીકે ઓળખાતી પ્રક્રિયામાં, એક સમસ્યાનું સમાધાન કેવી રીતે કરવું તેનું જ્ઞાન બીજી સમસ્યા પર લાગુ કરી શકાય છે. સમસ્યાનું સમાધાન કરવાની વ્યૂહરચનાઓ સમસ્યાનું સમાધાન કરવાની વ્યૂહરચનાઓ એ લક્ષ્ય હાંસલ કરવાના અવરોધોને દૂર કરવાના પગલાં છે. સમસ્યાનું સમાધાન કરતી વખતે આવી વ્યૂહરચનાઓનું પુનરાવર્તન એ "સમસ્યાનું નિરાકરણ ચક્ર" છે. આ ચક્રમાં સામાન્ય પગલાંઓમાં સમસ્યાને ઓળખવી, તેને વ્યાખ્યાયિત કરવી, તેને સુધારવા માટે વ્યૂહરચના વિકસાવવી, ઉપલબ્ધ જ્ઞાન અને સંસાધનોનું આયોજન કરવું, પ્રગતિનું નિરીક્ષણ કરવું અને ઉકેલની અસરકારકતાનું મૂલ્યાંકન કરવું સામેલ છે. એકવાર ઉકેલ પ્રાપ્ત થઈ જાય પછી, સામાન્ય રીતે બીજી સમસ્યા ઊભી થાય છે, અને ચક્ર ફરીથી શરૂ થાય છે. આંતરદૃષ્ટિ એ અચાનક અહા છે! સમસ્યાનું સમાધાન, જટિલ પરિસ્થિતિને સરળ બનાવવા માટે નવા વિચારનો જન્મ. આંતરદૃષ્ટિ દ્વારા મળેલા ઉકેલો ઘણીવાર તબક્કાવાર વિશ્લેષણ કરતાં વધુ તીક્ષ્ણ હોય છે. ઝડપી ઉકેલ પ્રક્રિયામાં સમસ્યાનું નિરાકરણ ચક્રના વિવિધ તબક્કે ઉત્પાદક ચાલ પસંદ કરવા માટે સમજની જરૂર પડે છે. નેવેલ અને સિમોનની ચાલની સમસ્યાની ઔપચારિક વ્યાખ્યાથી વિપરીત, આંતરદૃષ્ટિ સમસ્યાની કોઈ સર્વસંમતિ વ્યાખ્યા નથી. કેટલીક સમસ્યાનું સમાધાન કરવાની વ્યૂહરચનાઓમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ વાસ્તવિક પ્રણાલીમાં આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા માટે વ્યવહાર કરી શકાય તેવી પ્રતિકૃતિ પ્રણાલીમાં સમસ્યાનું અમૂર્ત નિરાકરણ સામ્યતા અગાઉની સમસ્યાના ઉકેલને અનુકૂળ બનાવવી જેમાં સમાન લક્ષણો અથવા પદ્ધતિઓ હોય છે મગજ મંથન (ખાસ કરીને લોકોના જૂથોમાં) મોટી સંખ્યામાં ઉકેલો અથવા વિચારો સૂચવે છે અને મહત્તમ ઉકેલ ન મળે ત્યાં સુધી તેમને સંયોજિત અને વિકસિત કરે છે ઉપલબ્ધ પુરાવા અને દલીલોનું વિવેચનાત્મક વિચારસરણી વિશ્લેષણ તર્કસંગત, શંકાસ્પદ અને નિષ્પક્ષ મૂલ્યાંકન દ્વારા ચુકાદો રચવા માટે વિભાજીત કરો અને જીતી લો મોટી, જટિલ સમસ્યાને નાની, ઉકેલવા યોગ્ય સમસ્યાઓમાં વિભાજીત કરો અવરોધો સાથે વ્યવહાર કરવા માટે બાહ્ય સહાય મેળવવામાં મદદ કરો પૂર્વધારણા પરીક્ષણ સમસ્યાનું સંભવિત સમજૂતી ધારીને અને પછીથી ધારણાને સાબિત કરવાનો પ્રયાસ કરો (અથવા, કેટલાક સંદર્ભોમાં, ખોટી સાબિત કરો) જ્યાં સાબિતી નિષ્ફળ જાય છે તે બિંદુ તેને ઉકેલવા માટેનો પ્રારંભિક બિંદુ હશે સમસ્યાને બીજી સમસ્યામાં રૂપાંતરિત કરવી જેના માટે ઉકેલો અસ્તિત્વમાં છે વર્તમાન વિચારોનો ઉપયોગ કરીને સંશોધન કરવું અથવા સમાન સમસ્યાઓના વર્તમાન ઉકેલોને અનુકૂળ બનાવવું મૂળ કારણ વિશ્લેષણ સમસ્યાના કારણને ઓળખે છે જ્યાં સુધી યોગ્ય ઉકેલ ન મળે ત્યાં સુધી સંભવિત ઉકેલોની અજમાયશ અને ભૂલ પરીક્ષણ સમસ્યા હલ કરવાની પદ્ધતિઓ સામાન્ય અવરોધો સમસ્યાનું સમાધાન કરવા માટેના સામાન્ય અવરોધોમાં માનસિક રચનાઓનો સમાવેશ થાય છે જે ઉકેલો માટે કાર્યક્ષમ શોધને અવરોધે છે. સંશોધકો દ્વારા ઓળખવામાં આવેલી પાંચ સૌથી સામાન્ય બાબતો છેઃ પુષ્ટિકરણ પૂર્વગ્રહ, માનસિક સમૂહ, કાર્યાત્મક સ્થિરતા, બિનજરૂરી અવરોધો અને અપ્રસ્તુત માહિતી. પુષ્ટિકરણ પૂર્વગ્રહ પુષ્ટિકરણ પૂર્વગ્રહ એ માહિતી એકત્રિત કરવાની અને તેનો ઉપયોગ કરવાની અજાણતા વલણ છે જે પૂર્વકલ્પિત કલ્પનાઓની તરફેણ કરે છે. આવી ધારણાઓ મહત્વપૂર્ણ વ્યક્તિગત માન્યતાઓ દ્વારા પ્રેરિત થવાને બદલે આકસ્મિક હોઈ શકે છેઃ સાચું હોવાની ઇચ્છા પૂરતી પ્રેરણા હોઈ શકે છે. વૈજ્ઞાનિક અને તકનીકી વ્યાવસાયિકો પણ પુષ્ટિ પૂર્વગ્રહનો અનુભવ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક ઓનલાઈન પ્રયોગ સૂચવે છે કે મનોવૈજ્ઞાનિક સંશોધનના ક્ષેત્રના વ્યાવસાયિકો એવા વૈજ્ઞાનિક અભ્યાસોને જુએ તેવી શક્યતા છે જે વિરોધાભાસી અભ્યાસ કરતાં તેમના પૂર્વકલ્પિત વિચારો સાથે વધુ અનુકૂળ રીતે સહમત થાય છે. રેમન્ડ નિકર્સનના જણાવ્યા અનુસાર, વાસ્તવિક જીવનની પરિસ્થિતિઓમાં પુષ્ટિ પૂર્વગ્રહના પરિણામો જોઈ શકાય છે, જે બિનકાર્યક્ષમ સરકારી નીતિઓથી માંડીને નરસંહાર સુધીની ગંભીરતામાં હોય છે. નિકરસને દલીલ કરી હતી કે મેલીવિદ્યાના આરોપી લોકોની હત્યા કરનારાઓએ પ્રેરણા સાથે પુષ્ટિ પૂર્વગ્રહ દર્શાવ્યો હતો. સંશોધક માઈકલ એલનને શાળાના બાળકોમાં પ્રેરણા સાથે પુષ્ટિ પૂર્વગ્રહના પુરાવા મળ્યા જેમણે અનુકૂળ પરિણામો ઉત્પન્ન કરવા માટે તેમના વિજ્ઞાન પ્રયોગોને ચાલાકીથી ચલાવવા માટે કામ કર્યું. જો કે, પુષ્ટિ પૂર્વગ્રહ માટે પ્રેરણાની જરૂર નથી. 1960 માં, પીટર કેથકાર્ટ વેસને એક પ્રયોગ હાથ ધર્યો હતો જેમાં સહભાગીઓએ પહેલા ત્રણ સંખ્યાઓ જોઈ હતી અને પછી એક નિયમના રૂપમાં એક પૂર્વધારણા બનાવી હતી જેનો ઉપયોગ તે ત્રણ ગણી સંખ્યાઓ બનાવવા માટે થઈ શકે છે. તેમની પૂર્વધારણાઓનું પરીક્ષણ કરતી વખતે, સહભાગીઓ માત્ર સંખ્યાઓના વધારાના ત્રણ ગણા બનાવવાનું વલણ ધરાવતા હતા જે તેમની પૂર્વધારણાઓની પુષ્ટિ કરશે, અને ત્રણ ગણા બનાવવાનું વલણ ધરાવતા ન હતા જે તેમની પૂર્વધારણાઓને નકારી અથવા નકારી કાઢે. માનસિક સમૂહ એ નવા અને વધુ સારા ઉકેલો શોધવાને બદલે અગાઉના સફળ ઉકેલનો ફરીથી ઉપયોગ કરવાનો ઝોક છે. તે આદત પર નિર્ભરતા છે. તે સૌપ્રથમ અબ્રાહમ એસ. લુચિન્સ દ્વારા 1940ના દાયકામાં તેમના જાણીતા પાણીના જગ પ્રયોગો સાથે વ્યક્ત કરવામાં આવ્યું હતું. સહભાગીઓને વિવિધ મહત્તમ ક્ષમતાઓ ધરાવતા અન્ય જગનો ઉપયોગ કરીને એક જગને ચોક્કસ માત્રામાં પાણીથી ભરવાનું કહેવામાં આવ્યું હતું. લુચિન્સે જગ સમસ્યાઓનો સમૂહ આપ્યા પછી જે બધાને એક જ તકનીક દ્વારા ઉકેલી શકાય છે, તેમણે પછી એક સમસ્યા રજૂ કરી જે એક જ તકનીક દ્વારા ઉકેલી શકાય છે, પણ એક નવીન અને સરળ પદ્ધતિ દ્વારા પણ. તેમના સહભાગીઓ સરળ વિકલ્પથી અજાણ રહીને ટેવાયેલી તકનીકનો ઉપયોગ કરવાનું વલણ ધરાવતા હતા. નોર્મન મેયરના 1931 ના પ્રયોગમાં આ ફરીથી દર્શાવવામાં આવ્યું હતું, જેણે સહભાગીઓને બિનપરંપરાગત રીતે પરિચિત સાધન (પેઇર) નો ઉપયોગ કરીને સમસ્યાનું સમાધાન કરવા પડકાર ફેંક્યો હતો. સહભાગીઓ ઘણીવાર પદાર્થને તે રીતે જોવામાં અસમર્થ હતા જે તેના લાક્ષણિક ઉપયોગથી ભટકી ગયો હતો, એક પ્રકારનો માનસિક સમૂહ જે કાર્યાત્મક સ્થિરતા તરીકે ઓળખાય છે (નીચેનો વિભાગ જુઓ). માનસિક સમૂહને સખત રીતે વળગી રહેવાને ફિક્સેશન કહેવામાં આવે છે, જે વારંવાર અસફળ હોય તેવી વ્યૂહરચનાઓ સાથે વળગણ અથવા વ્યસ્તતામાં વધારો કરી શકે છે. 1990 ના દાયકાના અંતમાં, સંશોધક જેનિફર વિલીએ શોધી કાઢ્યું કે ક્ષેત્રમાં વ્યાવસાયિક કુશળતા માનસિક સમૂહ બનાવી શકે છે, જે કદાચ ફિક્સેશન તરફ દોરી જાય છે. ગ્રુપથિંક, જેમાં દરેક વ્યક્તિ બાકીના જૂથની માનસિકતાને અપનાવે છે, તે માનસિક સમૂહને ઉત્પન્ન કરી શકે છે અને વધારી શકે છે. સામાજિક દબાણ દરેકને એક જ વસ્તુ વિચારવા અને એક જ નિષ્કર્ષ પર પહોંચવા તરફ દોરી જાય છે. કાર્યાત્મક સ્થિરતા કાર્યાત્મક સ્થિરતા એ પદાર્થને માત્ર એક જ કાર્ય તરીકે જોવાની વૃત્તિ છે, અને ઉપર વર્ણવેલ મેયર પ્લેયર્સ પ્રયોગની જેમ, કોઈપણ નવીન ઉપયોગની કલ્પના કરવામાં અસમર્થ છે. કાર્યાત્મક સ્થિરતા એ માનસિક સમૂહનું ચોક્કસ સ્વરૂપ છે, અને તે રોજિંદા જીવનમાં જ્ઞાનાત્મક પૂર્વગ્રહના સૌથી સામાન્ય સ્વરૂપોમાંનું એક છે. ઉદાહરણ તરીકે, કલ્પના કરો કે એક માણસ તેના ઘરમાં એક બગને મારવા માંગે છે, પરંતુ હાથમાં માત્ર એર ફ્રેશનરની કેન છે. તે કીટને કેનથી કચડી નાખવાને બદલે તેને મારવા માટે કંઈક શોધવાનું શરૂ કરી શકે છે, ફક્ત તેના મુખ્ય કાર્યને દુર્ગંધમુક્ત કરવાનું વિચારી શકે છે. ટિમ જર્મન અને ક્લાર્ક બેરેટ આ અવરોધને વર્ણવે છેઃ "વિષયો પદાર્થોના ડિઝાઇન કાર્ય પર 'નિશ્ચિત' થઈ જાય છે, અને સમસ્યાનું નિરાકરણ નિયંત્રણ પરિસ્થિતિઓને સંબંધિત છે જેમાં પદાર્થનું કાર્ય દર્શાવવામાં આવતું નથી". તેમના સંશોધનમાં જાણવા મળ્યું છે કે નાના બાળકોનું ઑબ્જેક્ટના ઇચ્છિત કાર્યનું મર્યાદિત જ્ઞાન આ અવરોધને ઘટાડે છે સંશોધનએ શૈક્ષણિક સંદર્ભોમાં કાર્યાત્મક સ્થિરતા પણ શોધી કાઢી છે, જે સમજવામાં અવરોધ છેઃ "શીખવાની વિભાવનાઓમાં તેમજ રસાયણશાસ્ત્રની સમસ્યાઓને ઉકેલવામાં કાર્યાત્મક સ્થિરતા મળી શકે છે". કાર્યાત્મક સ્થિરતા સમસ્યાનું નિરાકરણ સાથે કેવી રીતે સંબંધિત છે તે અંગે ઘણી પૂર્વધારણાઓ છે. તે સમયનો બગાડ કરી શકે છે, વિલંબ કરી શકે છે અથવા સાધનના યોગ્ય ઉપયોગને સંપૂર્ણપણે અટકાવી શકે છે. બિનજરૂરી અવરોધો એ હાથમાં રહેલા કાર્ય પર અભાનપણે લાદવામાં આવેલી મનસ્વી સીમાઓ છે, જે ઉકેલના ઉત્પાદક માર્ગને બંધ કરે છે. ઉકેલનાર માત્ર એક જ પ્રકારના ઉકેલ પર સ્થિર થઈ શકે છે, જાણે કે તે સમસ્યાની અનિવાર્ય જરૂરિયાત હોય. સામાન્ય રીતે, આ માનસિક સમૂહ સાથે જોડાય છે-અગાઉની સફળ પદ્ધતિને વળગી રહેવું. દૃષ્ટિની સમસ્યાઓ માનસિક રીતે શોધાયેલ અવરોધો પણ પેદા કરી શકે છે. એક પ્રખ્યાત ઉદાહરણ બિંદુ સમસ્યા છેઃ ત્રણ બાય ત્રણ ગ્રીડ પેટર્નમાં ગોઠવાયેલા નવ બિંદુઓને કાગળમાંથી પેન ઉઠાવ્યા વિના અથવા રેખા સાથે બેકટ્રેકિંગ કર્યા વિના, ચાર સીધી રેખાના સેગમેન્ટ્સ દોરીને જોડવા જોઈએ. વિષય સામાન્ય રીતે ધારે છે કે પેન બિંદુઓના બાહ્ય ચોરસની અંદર જ હોવી જોઈએ, પરંતુ ઉકેલ માટે આ ફ્રેમની બહારની રેખાઓ ચાલુ રાખવાની જરૂર છે, અને સંશોધકોએ ટૂંકા ફાળવેલ સમયની અંદર 0 ટકા ઉકેલ દર શોધી કાઢ્યો છે. આ સમસ્યાએ "ચોકઠાની બહાર વિચારો" અભિવ્યક્તિ ઉત્પન્ન કરી છે. આવી સમસ્યાઓ સામાન્ય રીતે અચાનક આંતરદૃષ્ટિ દ્વારા હલ કરવામાં આવે છે જે ઘણીવાર તેમની સામે લાંબી મહેનત કર્યા પછી માનસિક અવરોધોને પાર કરે છે. વિષયએ તેમના મનમાં સમસ્યાની રચના કેવી રીતે કરી છે, તેઓ ભૂતકાળના અનુભવો પર કેવી રીતે ધ્યાન દોરે છે અને તેઓ તેમની કાર્યકારી સ્મૃતિમાં આ માહિતીને કેટલી સારી રીતે મેળવે છે તેના આધારે આ મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. ઉદાહરણમાં, ફ્રેમિંગ સ્ક્વેરની બહાર જોડાયેલા બિંદુઓની કલ્પના કરવા માટે બિનપરંપરાગત ગોઠવણીની કલ્પના કરવી જરૂરી છે, જે કાર્યકારી મેમરી પર તાણ છે. અપ્રસ્તુત માહિતી અપ્રસ્તુત માહિતી એ એક સ્પષ્ટીકરણ અથવા માહિતી છે જે સમસ્યામાં પ્રસ્તુત કરવામાં આવે છે જે ઉકેલ સાથે અસંબંધિત છે. જો ઉકેલનાર ધારે છે કે પ્રસ્તુત કરેલી તમામ માહિતીનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર છે, તો આ ઘણીવાર સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની પ્રક્રિયાને પાટા પરથી ઉતરી જાય છે, જે પ્રમાણમાં સરળ સમસ્યાઓને વધુ મુશ્કેલ બનાવે છે. ઉદાહરણ તરીકેઃ "ટોપેકામાં પંદર ટકા લોકો પાસે બિન-સૂચિબદ્ધ ટેલિફોન નંબર છે. તમે ટોપેકા ફોન બુકમાંથી યાદૃચ્છિક રીતે 200 નામો પસંદ કરો. આમાંથી કેટલા લોકો પાસે બિન-સૂચિબદ્ધ ફોન નંબર છે? "સ્પષ્ટ" જવાબ 15 ટકા છે, પરંતુ હકીકતમાં બિન-સૂચિબદ્ધ લોકોમાંથી કોઈ પણ 200 માં સૂચિબદ્ધ થશે નહીં. આ પ્રકારના "યુક્તિ પ્રશ્ન" નો ઉપયોગ ઘણીવાર યોગ્યતા પરીક્ષણો અથવા જ્ઞાનાત્મક મૂલ્યાંકનમાં થાય છે. સ્વાભાવિક રીતે મુશ્કેલ ન હોવા છતાં, તેમને સ્વતંત્ર વિચારની જરૂર હોય છે જે જરૂરી નથી કે સામાન્ય હોય. ગાણિતિક શબ્દ સમસ્યાઓમાં ઘણીવાર વધારાની પડકાર તરીકે અપ્રસ્તુત ગુણાત્મક અથવા આંકડાકીય માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. સમસ્યાનું પ્રતિનિધિત્વ બદલીને અવરોધોને ટાળવા ઉપરોક્ત જ્ઞાનાત્મક પૂર્વગ્રહને કારણે થતું વિક્ષેપ માહિતીને કેવી રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે તેના પર આધાર રાખે છેઃ દૃષ્ટિની, મૌખિક અથવા ગાણિતિક રીતે. એક ઉત્તમ ઉદાહરણ બૌદ્ધ સાધુઓની સમસ્યા છેઃ દરેક દિવસે સાધુની પ્રગતિનું વર્ણન કરવાનો પ્રયાસ કરીને આ સમસ્યાને મૌખિક સંદર્ભમાં સંબોધિત કરી શકાતી નથી. જ્યારે ફકરાને કાર્ય દ્વારા ગાણિતિક રીતે રજૂ કરવામાં આવે ત્યારે તે ખૂબ સરળ બને છેઃ એક ગ્રાફની કલ્પના કરે છે જેની આડી અક્ષ દિવસનો સમય છે, અને જેની ઊભી અક્ષ દરેક સમયે માર્ગ પર સાધુની સ્થિતિ (અથવા ઊંચાઈ) દર્શાવે છે. લંબચોરસના વિરુદ્ધ કર્ણમાંથી પસાર થતા બે મુસાફરી વળાંકને સુપરઇમ્પોસ કરીને, એક વ્યક્તિ જુએ છે કે તેઓએ એકબીજાને ક્યાંક પાર કરવું પડશે. આલેખન દ્વારા દ્રશ્ય પ્રસ્તુતિએ મુશ્કેલીનું સમાધાન કર્યું છે. સમાન વ્યૂહરચનાઓ ઘણીવાર પરીક્ષણોમાં સમસ્યાનું નિરાકરણ સુધારી શકે છે. વ્યક્તિઓ માટે અન્ય અવરોધો જે લોકો સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવામાં રોકાયેલા હોય છે તેઓ વ્યવકલનાત્મક ફેરફારોને અવગણવાનું વલણ ધરાવે છે, તે પણ કે જે કાર્યક્ષમ ઉકેલોના નિર્ણાયક ઘટકો છે. તત્વો અથવા પ્રક્રિયાઓને બાદ કરવાને બદલે, પ્રથમ, માત્ર, અથવા મોટે ભાગે ઘટકો બનાવીને અથવા ઉમેરીને ઉકેલવાની આ વૃત્તિ માહિતીના વધુ પડતા ભાર જેવા ઉચ્ચ જ્ઞાનાત્મક ભાર સાથે વધુ તીવ્ર હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે. સ્વપ્ન જોવુંઃ જાગૃત ચેતના વિના સમસ્યાનું સમાધાન લોકો ઊંઘતી વખતે પણ સમસ્યાઓનું સમાધાન કરી શકે છે. વૈજ્ઞાનિકો અને ઇજનેરોના ઘણા અહેવાલો છે જેમણે તેમના સપનામાં સમસ્યાઓ હલ કરી છે. ઉદાહરણ તરીકે, સીવણ મશીનના શોધક એલિયાસ હોવેએ સ્વપ્નમાંથી બોબિનનું માળખું શોધી કાઢ્યું હતું. રસાયણશાસ્ત્રી ઓગસ્ટ કેકુલે બેન્ઝીન તેના છ કાર્બન અને હાઇડ્રોજન અણુઓને કેવી રીતે ગોઠવે છે તે અંગે વિચારણા કરી રહ્યા હતા. સમસ્યા વિશે વિચારતા, તે સૂઈ ગયો, અને નૃત્ય કરતા અણુઓનું સ્વપ્ન જોયું જે સ્નેકેલિક પેટર્નમાં પડ્યા, જેના કારણે તેને બેન્ઝિન રિંગની શોધ થઈ. જેમ કેકુલે તેમની ડાયરીમાં લખ્યું છે, લોકો ઊંઘતા પહેલા સમસ્યા વિશે સભાનપણે કેવી રીતે વિચારી શકે છે અને પછી સ્વપ્નની છબી સાથે સમસ્યાનું સમાધાન કેવી રીતે કરી શકે છે તેના પ્રયોગમૂલક અભ્યાસો પણ છે. સ્વપ્ન સંશોધક વિલિયમ સી. ડિમેન્ટે તેમના 500 વિદ્યાર્થીઓના સ્નાતક વર્ગને કહ્યું હતું કે તેઓ ઇચ્છે છે કે તેઓ એક અનંત શ્રેણી વિશે વિચાર કરે, જેના પ્રથમ ઘટકો ઓટીટીએફએફ હતા, તે જોવા માટે કે શું તેઓ તેની પાછળના સિદ્ધાંતને શોધી શકે છે અને શ્રેણીના આગામી ઘટકો શું હશે તે કહેવા માટે. તેમણે તેમને સૂતાં પહેલાં દરરોજ રાત્રે 15 મિનિટ સુધી આ સમસ્યા વિશે વિચારવા અને પછી તેમને જે પણ સપના આવ્યા હોય તેને લખવા કહ્યું. જ્યારે તેઓ સવારે જાગી જાય ત્યારે તેમને 15 મિનિટ માટે ફરીથી સમસ્યા વિશે વિચારવાની સૂચના આપવામાં આવી હતી. ઓ. ટી. ટી. એફ. એફ. ક્રમ એ સંખ્યાઓના પ્રથમ અક્ષરો છેઃ એક, બે, ત્રણ, ચાર, પાંચ. શ્રેણીના આગામી પાંચ ઘટકો SSENT (છ, સાત, આઠ, નવ, દસ) છે. કેટલાક વિદ્યાર્થીઓએ તેમના સપનાને પ્રતિબિંબિત કરીને પઝલ હલ કરી. એક ઉદાહરણ એક વિદ્યાર્થીનું હતું જેણે નીચેના સ્વપ્નની જાણ કરી હતીઃ 500 થી વધુ અંડરગ્રેજ્યુએટ વિદ્યાર્થીઓ સાથે, 87 સપના વિદ્યાર્થીઓને સોંપવામાં આવેલી સમસ્યાઓ (53 સીધા સંબંધિત અને 34 પરોક્ષ રીતે સંબંધિત) સાથે સંબંધિત હોવાનું માનવામાં આવ્યું હતું. તેમ છતાં જે લોકોએ દેખીતી રીતે સમસ્યાનું સમાધાન કરવાના સપના જોયા હતા, તેમાંથી માત્ર સાત જ વાસ્તવમાં સભાનપણે ઉકેલ જાણી શક્યા હતા. બાકીના (53 માંથી 46) લોકોએ વિચાર્યું કે તેમને ઉકેલ ખબર નથી. માર્ક બ્લેચનરે આ પ્રયોગ હાથ ધર્યો હતો અને ડિમેન્ટ્સ જેવા જ પરિણામો મેળવ્યા હતા. તેમને જાણવા મળ્યું કે સમસ્યાનું સમાધાન કરવાનો પ્રયાસ કરતી વખતે, લોકો એવા સપના જુએ છે જેમાં ઉકેલ સ્વપ્નમાંથી સ્પષ્ટ દેખાતો હોય છે, પરંતુ સ્વપ્ન જોનારાઓ માટે એ સમજવું દુર્લભ હતું કે તેમના સપનાઓએ પઝલને કેવી રીતે હલ કરી છે. કોક્સિંગ અથવા સંકેતોથી તેમને તેનો અહેસાસ થયો નહીં, જો કે એકવાર તેઓએ ઉકેલ સાંભળ્યો, ત્યારે તેઓ સમજી ગયા કે તેમના સપનાએ તેને કેવી રીતે હલ કર્યો હતો. ઉદાહરણ તરીકે, તે ઓ. ટી. ટી. એફ. એફ. પ્રયોગમાં એક વ્યક્તિએ સપનું જોયુંઃ સ્વપ્નમાં, વ્યક્તિએ શ્રેણીના આગામી ઘટકોની ગણતરી કરી-છ, સાત, આઠ, નવ, દસ, અગિયાર, બાર-છતાં તેને ખ્યાલ નહોતો આવ્યો કે આ સમસ્યાનું સમાધાન છે. તેમના ઊંઘતા મગજે સમસ્યાનું સમાધાન કર્યું, પરંતુ તેમના જાગતા મગજને ખબર નહોતી કે કેવી રીતે. આલ્બર્ટ આઈન્સ્ટાઈન માનતા હતા કે મોટાભાગની સમસ્યાનું નિરાકરણ અભાનપણે ચાલે છે, અને વ્યક્તિએ પછી સમજી લેવું જોઈએ અને સભાનપણે ઘડવું જોઈએ કે મગજને પહેલેથી જ શું હલ કર્યું છે. તેઓ માનતા હતા કે સાપેક્ષતાના સિદ્ધાંતની રચનામાં આ તેમની પ્રક્રિયા હતીઃ "સમસ્યાના નિર્માતા પાસે ઉકેલ છે". આઈન્સ્ટાઈને કહ્યું હતું કે તેમણે તેમની સમસ્યાનું નિરાકરણ શબ્દો વિના કર્યું હતું, મોટે ભાગે છબીઓમાં. "શબ્દો અથવા ભાષા, જેમ તે લખવામાં આવે છે અથવા બોલવામાં આવે છે, તે મારા વિચારની પદ્ધતિમાં કોઈ ભૂમિકા ભજવતા નથી. માનસિક અસ્તિત્વ કે જે વિચારમાં તત્વો તરીકે કામ કરે છે તે ચોક્કસ સંકેતો અને વધુ કે ઓછી સ્પષ્ટ છબીઓ છે જે 'સ્વેચ્છાએ' પુનઃઉત્પાદિત અને સંયુક્ત કરી શકાય છે. જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાનઃ બે શાળાઓ સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની પ્રક્રિયાઓ જ્ઞાનના ક્ષેત્રોમાં અને કુશળતાના સ્તરોમાં અલગ અલગ હોય છે. આ કારણોસર, પ્રયોગશાળામાં મેળવેલા જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાનના તારણો પ્રયોગશાળાની બહારની સમસ્યાનું નિરાકરણ કરતી પરિસ્થિતિઓને સામાન્ય બનાવી શકતા નથી. આનાથી 1990ના દાયકાથી વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાના નિરાકરણ પર સંશોધન પર ભાર મૂકવામાં આવ્યો છે. જોકે, ઉત્તર અમેરિકા અને યુરોપમાં આ ભાર તદ્દન અલગ રીતે વ્યક્ત કરવામાં આવ્યો છે. જ્યારે કે ઉત્તર અમેરિકન સંશોધન સામાન્ય રીતે અલગ, કુદરતી જ્ઞાન ક્ષેત્રોમાં સમસ્યાનું નિરાકરણ અભ્યાસ કરવા પર કેન્દ્રિત છે, મોટાભાગના યુરોપિયન સંશોધન નવીન, જટિલ સમસ્યાઓ પર કેન્દ્રિત છે અને કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ દૃશ્યો સાથે કરવામાં આવ્યું છે. યુરોપમાં, બે મુખ્ય અભિગમો સામે આવ્યા છે, એક યુનાઇટેડ કિંગડમમાં ડોનાલ્ડ બ્રોડબેન્ટ દ્વારા અને બીજો જર્મનીમાં ડીટ્રીચ ડોર્નર દ્વારા શરૂ કરવામાં આવ્યો હતો. બંને અભિગમો પ્રમાણમાં જટિલ, અર્થપૂર્ણ રીતે સમૃદ્ધ, કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ પ્રયોગશાળા કાર્યો પર ભાર મૂકે છે, જે વાસ્તવિક જીવનની સમસ્યાઓને મળતા આવે તે રીતે બનાવવામાં આવે છે. અભિગમો તેમના સૈદ્ધાંતિક લક્ષ્યો અને પદ્ધતિમાં કંઈક અંશે અલગ છે. બ્રોડબેન્ટ દ્વારા શરૂ કરવામાં આવેલી પરંપરા જ્ઞાનાત્મક સમસ્યા-નિરાકરણ પ્રક્રિયાઓ વચ્ચેના તફાવત પર ભાર મૂકે છે જે જાગૃતિ વિરુદ્ધ જાગૃતિની બહાર કામ કરે છે, અને સામાન્ય રીતે ગાણિતિક રીતે સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ સિસ્ટમોનો ઉપયોગ કરે છે. બીજી બાજુ, ડોર્નર દ્વારા શરૂ કરવામાં આવેલી પરંપરા, સમસ્યાના નિરાકરણના જ્ઞાનાત્મક, પ્રેરક અને સામાજિક ઘટકોની આંતરક્રિયામાં રસ ધરાવે છે, અને ખૂબ જ જટિલ કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ દૃશ્યોનો ઉપયોગ કરે છે જેમાં 2,000 જેટલા અત્યંત એકબીજા સાથે જોડાયેલા ચલ હોય છે. ઉત્તર અમેરિકામાં, હર્બર્ટ એ. સિમોનના અર્થપૂર્ણ રીતે સમૃદ્ધ ક્ષેત્રોમાં "કરીને શીખવું" પરના કાર્ય દ્વારા શરૂ કરાયેલ, સંશોધકોએ સમસ્યાનું સમાધાન કરવાના વૈશ્વિક સિદ્ધાંતને બહાર કાઢવાના પ્રયાસને બદલે ભૌતિકશાસ્ત્ર, લેખન અથવા ચેસ રમવા જેવા વિવિધ કુદરતી જ્ઞાન ક્ષેત્રોમાં સમસ્યાનું સમાધાન કરવાની અલગથી તપાસ કરવાનું શરૂ કર્યું. આ સંશોધકોએ ચોક્કસ ક્ષેત્રોમાં સમસ્યાના નિરાકરણના વિકાસ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે, જે કુશળતાના વિકાસ પર છે. ઉત્તર અમેરિકામાં જે ક્ષેત્રોએ વધુ ધ્યાન ખેંચ્યું છે તેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ ગણતરી કોમ્પ્યુટર કૌશલ્ય રમત રમવું વકીલોની તર્ક વ્યવસ્થાપન સમસ્યા ઉકેલવી ગાણિતિક સમસ્યા હલ કરવી યાંત્રિક સમસ્યા હલ કરવી વ્યક્તિગત સમસ્યા હલ કરવી રાજકીય નિર્ણય લેવો ઇલેક્ટ્રોનિક્સમાં સમસ્યાનું સમાધાન કરવું નવીનતાઓ અને શોધો માટે સમસ્યાનું સમાધાન કરવુંઃ TRIZ વાંચન સામાજિક સમસ્યાનું સમાધાન લેખન જટિલ સમસ્યાઓની લાક્ષણિકતાઓ જટિલ સમસ્યા હલ કરવી (CPS) સરળ સમસ્યા હલ કરવી (SPS) થી અલગ પડે છે. એસ. પી. એસ. માં એક એકવચન અને સરળ અવરોધ છે. સી. પી. એસ. માં એક સાથે અનેક અવરોધો હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કામ પર રહેલા સર્જનને કયા પગરખાં પહેરવા તે નક્કી કરવા કરતાં વધુ જટિલ સમસ્યાઓ હોય છે. જેમ કે ડીટ્રીચ ડોર્નર દ્વારા સ્પષ્ટ કરવામાં આવ્યું છે, અને બાદમાં જોઆચિમ ફંકે દ્વારા વિસ્તૃત કરવામાં આવ્યું છે, જટિલ સમસ્યાઓમાં કેટલીક લાક્ષણિક લાક્ષણિકતાઓ હોય છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ જટિલતા (મોટી સંખ્યામાં વસ્તુઓ, આંતરસંબંધો અને નિર્ણયો) ગણનાત્મકતા વિજાતીયતા જોડાણ (પદાનુક્રમ સંબંધ, સંદેશાવ્યવહાર સંબંધ, ફાળવણી સંબંધ) ગતિશીલતા (સમયની વિચારણાઓ) અસ્થાયી અવરોધો અસ્થાયી સંવેદનશીલતા તબક્કાની અસરો ગતિશીલ અનિશ્ચિતતા પારદર્શિતા (પરિસ્થિતિની સ્પષ્ટતાનો અભાવ) પ્રારંભિક અસ્પષ્ટતા સાતત્ય અસ્પષ્ટતા (બહુવિધ ધ્યેયો) અસંવેદનશીલ વિરોધ ક્ષણભંગુરતા સામૂહિક સમસ્યાનું સમાધાન લોકો ઘણા જુદા જુદા સ્તરો પર સમસ્યાઓ હલ કરે છે-વ્યક્તિથી સંસ્કૃતિ સુધી. સામૂહિક સમસ્યાનું નિરાકરણ એ સામૂહિક રીતે કરવામાં આવતી સમસ્યાનું નિરાકરણ છે. સામાજિક મુદ્દાઓ અને વૈશ્વિક મુદ્દાઓ સામાન્ય રીતે માત્ર સામૂહિક રીતે જ ઉકેલી શકાય છે. સમકાલીન સમસ્યાઓની જટિલતા કોઈપણ વ્યક્તિની જ્ઞાનાત્મક ક્ષમતા કરતાં વધી જાય છે અને તેના માટે વિવિધ પરંતુ પૂરક પ્રકારની કુશળતા અને સામૂહિક સમસ્યા હલ કરવાની ક્ષમતાની જરૂર પડે છે. સામૂહિક બુદ્ધિ એ વહેંચાયેલ અથવા જૂથ બુદ્ધિ છે જે ઘણા વ્યક્તિઓના સહયોગ, સામૂહિક પ્રયાસો અને સ્પર્ધામાંથી ઉભરી આવે છે. સહયોગી સમસ્યાનું સમાધાન કરવામાં લોકો વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓનું સમાધાન કરવા માટે સાથે મળીને કામ કરે છે. સમસ્યાનું નિરાકરણ કરનારા જૂથોના સભ્યો એક સામાન્ય ચિંતા, સમાન જુસ્સો અને/અથવા તેમના કાર્ય પ્રત્યેની પ્રતિબદ્ધતા ધરાવે છે. સભ્યો પ્રશ્નો પૂછી શકે છે, આશ્ચર્ય પામી શકે છે અને સામાન્ય મુદ્દાઓને સમજવાનો પ્રયાસ કરી શકે છે. તેઓ કુશળતા, અનુભવો, સાધનો અને પદ્ધતિઓ વહેંચે છે. જૂથો જરૂરિયાતના આધારે પ્રવાહી હોઈ શકે છે, ફક્ત સોંપાયેલ કાર્યને પૂર્ણ કરવા માટે અસ્થાયી રૂપે આવી શકે છે, અથવા સમસ્યાઓની પ્રકૃતિના આધારે વધુ કાયમી હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, શૈક્ષણિક સંદર્ભમાં, જૂથના તમામ સભ્યો નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં યોગદાન આપી શકે છે અને શીખવાની પ્રક્રિયામાં ભૂમિકા ભજવી શકે છે. સભ્યો જૂથના તમામ સભ્યોની વિચારસરણી, શિક્ષણ અને દેખરેખ માટે જવાબદાર હોઈ શકે છે. સભ્યો વચ્ચે જૂથ કાર્યનું સંકલન થઈ શકે છે જેથી દરેક સભ્ય સમગ્ર કાર્યમાં સમાન યોગદાન આપે. સભ્યો તેમની વ્યક્તિગત શક્તિઓને ઓળખી અને નિર્માણ કરી શકે છે જેથી દરેક વ્યક્તિ કાર્યમાં નોંધપાત્ર યોગદાન આપી શકે. સહયોગી જૂથ કાર્યમાં વિવેચનાત્મક વિચારસરણી કૌશલ્ય, સમસ્યાનું નિરાકરણ કૌશલ્ય, સામાજિક કૌશલ્ય અને આત્મસન્માનને પ્રોત્સાહન આપવાની ક્ષમતા છે. સહયોગ અને સંચારનો ઉપયોગ કરીને, સભ્યો ઘણીવાર એકબીજા પાસેથી શીખે છે અને અર્થપૂર્ણ જ્ઞાનનું નિર્માણ કરે છે જે ઘણીવાર વ્યક્તિગત કાર્ય કરતાં વધુ સારા શિક્ષણ પરિણામો તરફ દોરી જાય છે. સહયોગી જૂથોને સભ્યો વચ્ચે સંયુક્ત બૌદ્ધિક પ્રયાસોની જરૂર પડે છે અને સાથે મળીને સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે સામાજિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને સામેલ કરવી પડે છે. આ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ દરમિયાન વહેંચાયેલું જ્ઞાન સંદેશાવ્યવહાર, વાટાઘાટો અને સામગ્રીના ઉત્પાદન દરમિયાન પ્રાપ્ત થાય છે. સભ્યો સક્રિય રીતે પ્રશ્નો પૂછીને અન્ય લોકો પાસેથી માહિતી મેળવે છે. નવી માહિતી મેળવવા માટે પ્રશ્નોનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા સમજ અને સમસ્યાઓ હલ કરવાની ક્ષમતામાં વધારો કરે છે. 1962ના એક સંશોધન અહેવાલમાં, ડગ્લાસ એન્જેલબાર્ટે સામૂહિક બુદ્ધિને સંગઠનાત્મક અસરકારકતા સાથે જોડી હતી અને આગાહી કરી હતી કે સક્રિય રીતે "માનવ બુદ્ધિને વધારવાથી" જૂથ સમસ્યાના ઉકેલમાં ગુણક અસર મળશેઃ "આ સંવર્ધિત સ્થિતિમાં એકસાથે કામ કરતા ત્રણ લોકો જટિલ સમસ્યાના ઉકેલમાં ત્રણ ગણાથી વધુ અસરકારક લાગે છે, જેમ કે એક સંવર્ધિત વ્યક્તિ એકલા કામ કરે છે". નવા માધ્યમો અને માધ્યમોના સમન્વયના સિદ્ધાંતકાર હેનરી જેનકિન્સ એ સિદ્ધાંત પર ધ્યાન દોરે છે કે સામૂહિક બુદ્ધિને માધ્યમોના સમન્વય અને સહભાગી સંસ્કૃતિને આભારી ગણી શકાય. તેઓ વર્ગખંડમાં સામૂહિક સમસ્યાના નિરાકરણના ઓનલાઇન પ્રવાહોનો સમાવેશ કરવામાં નિષ્ફળ રહેવા બદલ સમકાલીન શિક્ષણની ટીકા કરે છે, એમ કહીને કે "જ્યારે સામૂહિક બુદ્ધિ સમુદાય એક જૂથ તરીકે, શાળાઓના વર્ગના વ્યક્તિઓ તરીકે કામની માલિકીને પ્રોત્સાહન આપે છે". જેનકિન્સ દલીલ કરે છે કે જ્ઞાન સમુદાયની અંદરની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા યુવાન લોકો માટે મહત્વપૂર્ણ કુશળતા બનાવે છે, અને સામૂહિક બુદ્ધિ સમુદાયો દ્વારા ટીમ વર્ક આવી કુશળતાના વિકાસમાં ફાળો આપે છે. સામૂહિક અસર એ સહયોગના માળખાગત સ્વરૂપનો ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ સામાજિક સમસ્યાનું સમાધાન કરવા માટે એક સામાન્ય કાર્યસૂચિ માટે વિવિધ ક્ષેત્રોના અભિનેતાઓના જૂથની પ્રતિબદ્ધતા છે. બીજા વિશ્વયુદ્ધ પછી યુએન, બ્રેટન વુડ્સ સંસ્થા અને ડબ્લ્યુટીઓની રચના કરવામાં આવી હતી. આંતરરાષ્ટ્રીય સ્તરે સામૂહિક સમસ્યાનું નિરાકરણ 1980ના દાયકાથી આ ત્રણ પ્રકારની સંસ્થાઓની આસપાસ સ્ફટિકીકૃત થયું. આ વૈશ્વિક સંસ્થાઓ રાજ્ય જેવી અથવા રાજ્ય-કેન્દ્રિત હોવાથી તે આશ્ચર્યજનક નથી કે તેઓ વૈકલ્પિક સંસ્થાઓને બદલે સામૂહિક સમસ્યા ઉકેલ માટે રાજ્ય જેવા અથવા રાજ્ય-કેન્દ્રિત અભિગમોને ટકાવી રાખે છે. ક્રાઉડસોર્સિંગ એ ઘણા સ્વતંત્ર સહભાગીઓ પાસેથી વિચારો, વિચારો અથવા માહિતી એકઠી કરવાની પ્રક્રિયા છે, જેનો હેતુ આપેલ પડકાર માટે શ્રેષ્ઠ ઉકેલ શોધવાનો છે. આધુનિક માહિતી ટેકનોલોજી ઘણા લોકોને સામેલ થવાની મંજૂરી આપે છે અને સારા પરિણામો પ્રદાન કરે તેવી રીતે તેમના સૂચનોનું સંચાલન કરવાની સુવિધા આપે છે. ઈન્ટરનેટ સામૂહિક (ગ્રહો-સ્કેલ સહિત) સમસ્યાનું નિરાકરણ કરવાની નવી ક્ષમતાને મંજૂરી આપે છે. નોંધો વધુ વાંચન પણ જુઓ (માહિતી પ્રક્રિયા કૌશલ્ય, 1992 પર મિશિગન સ્ટેટ બોર્ડ ઓફ એજ્યુકેશનના સ્થિતિ પેપરમાંથી સ્વીકારવામાં આવેલા ભાગો.) બાહ્ય કડીઓ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સમાં તર્ક કરવો શૈક્ષણિક મનોવિજ્ઞાન ન્યુરોસાઇકોલોજિકલ આકારણી મનોવિજ્ઞાન લેખો પર નિષ્ણાત ધ્યાન આપવાની જરૂર છે