Problem solving
مسئلہ حل کرنا رکاوٹوں پر قابو پا کر کسی مقصد کو حاصل کرنے کا عمل ہے، جو زیادہ تر سرگرمیوں کا ایک عام حصہ ہے۔ حل کی ضرورت میں مسائل سادہ ذاتی کاموں سے لے کر ہوتے ہیں (جیسے۔ کسی آلے کو کیسے آن کیا جائے) کاروبار اور تکنیکی شعبوں میں پیچیدہ مسائل کے لیے۔ سابقہ ایک مسئلے کو حل کرنے والے سادہ مسئلہ حل کرنے (ایس پی ایس) کی ایک مثال ہے، جبکہ مؤخر الذکر متعدد باہمی رکاوٹوں کے ساتھ پیچیدہ مسئلہ حل کرنے (سی پی ایس) ہے۔ مسئلہ حل کرنے والے کاموں کی ایک اور درجہ بندی مخصوص رکاوٹوں اور اہداف کے ساتھ اچھی طرح سے طے شدہ مسائل میں ہے، اور غیر واضح مسائل جن میں موجودہ صورتحال پریشان کن ہے لیکن یہ واضح نہیں ہے کہ کس قسم کے حل کا مقصد ہے۔ اسی طرح، کوئی باضابطہ یا حقیقت پر مبنی مسائل میں فرق کر سکتا ہے جن میں نفسیاتی ذہانت کی ضرورت ہوتی ہے، بمقابلہ سماجی و جذباتی مسائل جو افراد یا گروہوں کے بدلتے ہوئے جذبات پر منحصر ہوتے ہیں، جیسے کہ حکمت عملی، فیشن، یا تحفے کے انتخاب۔ حل کے لیے مقصد کے حصول کے لیے کافی وسائل اور علم کی ضرورت ہوتی ہے۔ وکلاء، ڈاکٹروں، پروگرامرز، اور مشیروں جیسے پیشہ ور افراد بڑے پیمانے پر ان مسائل کے لیے مسائل حل کرنے والے ہوتے ہیں جن کے لیے عام اہلیت سے بالاتر تکنیکی مہارت اور علم کی ضرورت ہوتی ہے۔ بہت سے کاروباروں نے کسی مسئلے کو پہچان کر اور حل بنا کر منافع بخش بازار تلاش کیے ہیں: مسئلہ جتنا زیادہ وسیع اور تکلیف دہ ہوگا، اتنا ہی زیادہ توسیع پذیر حل تیار کرنے کا موقع ملے گا۔ انجینئرنگ، کاروبار، طب، ریاضی، کمپیوٹر سائنس، فلسفہ، اور سماجی تنظیم جیسے شعبوں میں مسئلہ حل کرنے کی بہت سی خصوصی تکنیکیں اور طریقے ہیں۔ مسائل کی شناخت، تجزیہ اور حل کرنے کی ذہنی تکنیکوں کا مطالعہ نفسیات اور علمی علوم میں کیا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ وسیع پیمانے پر تحقیق کی گئی ذہنی رکاوٹیں ہیں جو لوگوں کو حل تلاش کرنے سے روکتی ہیں۔ مسئلہ حل کرنے کی رکاوٹوں میں تصدیق کا تعصب، ذہنی ترتیب، اور فعال استحکام شامل ہیں۔ تعریف مسئلہ حل کرنے کی اصطلاح نظم و ضبط کے لحاظ سے قدرے مختلف معنی رکھتی ہے۔ مثال کے طور پر، یہ نفسیات میں ایک ذہنی عمل اور کمپیوٹر سائنس میں ایک کمپیوٹرائزڈ عمل ہے۔ مسائل کی دو مختلف قسمیں ہیں: غیر متعین اور اچھی طرح سے متعین ؛ ہر ایک کے لیے مختلف نقطہ نظر استعمال کیے جاتے ہیں۔ اچھی طرح سے متعین مسائل کے مخصوص اختتامی اہداف اور واضح طور پر متوقع حل ہوتے ہیں، جبکہ غیر متعین مسائل نہیں ہوتے ہیں۔ اچھی طرح سے متعین مسائل غیر متعین مسائل کے مقابلے میں زیادہ ابتدائی منصوبہ بندی کی اجازت دیتے ہیں۔ مسائل کو حل کرنے میں بعض اوقات عملیتیات (جس طرح سے سیاق و سباق معنی میں حصہ ڈالتا ہے) اور الفاظیات (مسئلے کی تشریح) سے نمٹنا شامل ہوتا ہے۔ یہ سمجھنے کی صلاحیت کہ مسئلہ کا حتمی مقصد کیا ہے، اور کن اصولوں کا اطلاق کیا جا سکتا ہے، مسئلہ کو حل کرنے کی کلید کی نمائندگی کرتا ہے۔ بعض اوقات کسی مسئلے کے لیے تجریدی سوچ یا تخلیقی حل کی ضرورت ہوتی ہے۔ مسئلہ حل کرنے کے دو بڑے ڈومین ہیں: ریاضیاتی مسئلہ حل کرنا اور ذاتی مسئلہ حل کرنا۔ ہر ایک کا تعلق کسی مشکل یا رکاوٹ سے ہے جس کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ نفسیات میں مسئلہ حل کرنے سے مراد زندگی میں درپیش مسائل کا حل تلاش کرنے کا عمل ہے۔ ان مسائل کے حل عام طور پر صورت حال یا سیاق و سباق سے متعلق ہوتے ہیں۔ یہ عمل مسئلہ تلاش کرنے اور مسئلہ کی تشکیل کے ساتھ شروع ہوتا ہے، جس میں مسئلہ دریافت اور آسان کیا جاتا ہے۔ اگلا مرحلہ ممکنہ حل پیدا کرنا اور ان کا جائزہ لینا ہے۔ آخر میں عمل درآمد اور تصدیق کے لیے ایک حل منتخب کیا جاتا ہے۔ مسائل کو ایک حتمی مقصد تک پہنچنا ہوتا ہے۔ آپ وہاں کیسے پہنچتے ہیں اس کا انحصار مسئلہ کی واقفیت (مسئلہ حل کرنے کے انداز اور مہارت) اور منظم تجزیہ پر ہوتا ہے۔ دماغی صحت کے پیشہ ور افراد انسانی مسئلہ حل کرنے کے عمل کا مطالعہ خود جائزہ، طرز عمل، تخروپن، کمپیوٹر ماڈلنگ، اور تجربہ جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے کرتے ہیں۔ سماجی ماہر نفسیات مسئلے کے فرد اور ماحول کے تعلقات کے پہلو اور آزاد اور باہم منحصر مسئلہ حل کرنے کے طریقوں پر غور کرتے ہیں۔ مسئلہ حل کرنے کی تعریف ایک اعلی درجے کے علمی عمل اور دانشورانہ فعل کے طور پر کی گئی ہے جس میں زیادہ معمول یا بنیادی مہارتوں کے ماڈیولیشن اور کنٹرول کی ضرورت ہوتی ہے۔ تجرباتی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ بہت سی مختلف حکمت عملی اور عوامل روزمرہ کے مسائل کو حل کرنے پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ ری ہیبلیٹیشن سائیکولوجسٹ جو فرنٹ لوب کی چوٹوں والے لوگوں کا مطالعہ کر رہے ہیں انہوں نے پایا ہے کہ جذباتی کنٹرول اور استدلال میں کمی کو موثر بحالی کے ساتھ دوبارہ کم کیا جا سکتا ہے اور زخمی افراد کی روزمرہ کے مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ باہمی روزمرہ کے مسائل کا حل ذاتی محرک اور سیاق و سباق کے اجزاء پر منحصر ہے۔ ایسا ہی ایک جزو "حقیقی دنیا" کے مسائل کا جذباتی توازن ہے، جو یا تو مسئلہ حل کرنے کی کارکردگی میں رکاوٹ بن سکتا ہے یا اس میں مدد کر سکتا ہے۔ محققین نے مسئلہ حل کرنے میں جذبات کے کردار پر توجہ مرکوز کی ہے، یہ ظاہر کرتے ہوئے کہ ناقص جذباتی کنٹرول ہدف کے کام پر توجہ مرکوز کرنے میں خلل ڈال سکتا ہے، مسئلہ کے حل میں رکاوٹ ڈال سکتا ہے، اور تھکاوٹ، افسردگی اور جمود جیسے منفی نتائج کا باعث بن سکتا ہے۔ انسانی مسئلہ حل کرنا دو متعلقہ عملوں پر مشتمل ہے: مسئلہ کی واقفیت، اور مسئلہ زدہ حالات اور مسئلہ حل کرنے کی مہارتوں کے لیے محرک/رویہ/جذباتی نقطہ نظر۔ لوگوں کی حکمت عملی ان کے مقاصد کے ساتھ مطابقت رکھتی ہے اور دوسروں کے ساتھ اپنے آپ کا موازنہ کرنے کے عمل سے نکلتی ہے۔ علمی علوم مسائل کے حل کا مطالعہ کرنے والے پہلے تجرباتی ماہرین نفسیات میں جرمنی کے گیسٹالٹسٹ تھے، جیسے کارل ڈنکر نے دی سائیکولوجی آف پروڈکٹو تھنکنگ (1935) میں۔ شاید سب سے زیادہ مشہور ایلن نیویل اور ہربرٹ اے سائمن کا کام ہے۔ 1960 کی دہائی اور 1970 کی دہائی کے اوائل میں تجربات نے شرکاء سے نسبتا سادہ، اچھی طرح سے متعین، لیکن پہلے نہیں دیکھے گئے لیبارٹری کے کاموں کو حل کرنے کو کہا۔ ٹاور آف ہنوئی جیسے ان سادہ مسائل نے بہترین حل کو تسلیم کیا جو جلد تلاش کیے جا سکتے تھے، جس سے محققین کو مسئلہ حل کرنے کے مکمل عمل کا مشاہدہ کرنے کا موقع ملا۔ محققین نے فرض کیا کہ یہ ماڈل کے مسائل خصوصیت والے علمی عمل کو ظاہر کریں گے جس کے ذریعے زیادہ پیچیدہ "حقیقی دنیا" کے مسائل حل کیے جاتے ہیں۔ اس تحقیق سے ملنے والی مسئلہ حل کرنے کی ایک شاندار تکنیک سڑنے کا اصول ہے۔ کمپیوٹر سائنس زیادہ تر کمپیوٹر سائنس اور مصنوعی ذہانت میں ایک مخصوص قسم کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے خودکار نظام کو ڈیزائن کرنا شامل ہے: ان پٹ ڈیٹا کو قبول کرنا اور معقول حد تک تیزی سے درست یا مناسب جواب کا حساب لگانا۔ الگورتھم ترکیبیں یا ہدایات ہیں جو کمپیوٹر پروگراموں میں لکھے گئے اس طرح کے نظام کو ہدایت دیتی ہیں۔ اس طرح کے نظاموں کو ڈیزائن کرنے کے اقدامات میں مسئلہ کا تعین، تحقیقات، بنیادی وجہ کا تجزیہ، ڈی ڈپلیکیشن، تجزیہ، تشخیص اور مرمت شامل ہیں۔ تجزیاتی تکنیکوں میں لکیری اور غیر لکیری پروگرامنگ، قطار کے نظام، اور تخروپن شامل ہیں۔ ایک بڑی، بارہماسی رکاوٹ کمپیوٹر پروگراموں میں غلطیوں کو تلاش کرنا اور ٹھیک کرنا ہے: ڈیبگنگ۔ منطقی رسمی منطق کا تعلق صداقت، سچائی، تخمینہ، دلیل اور ثبوت جیسے مسائل سے ہے۔ مسئلہ حل کرنے کے سیاق و سباق میں، اسے باضابطہ طور پر کسی مسئلے کو ثابت کرنے کے لیے ایک نظریہ کے طور پر پیش کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اور مسئلہ کو حل کرنے کے لیے درکار علم کی نمائندگی کرنے کے لیے اس ثبوت میں استعمال کیا جا سکتا ہے کہ مسئلہ کا حل ہے۔ رسمی منطق کا استعمال کرتے ہوئے ریاضیاتی نظریات کو ثابت کرنے کے لیے کمپیوٹر کا استعمال 1950 کی دہائی میں ثابت ہونے والے خودکار نظریہ کے میدان کے طور پر ابھرا۔ اس میں انسانی مسائل کو حل کرنے کے لیے بنائے گئے تحقیقی طریقوں کا استعمال شامل تھا، جیسا کہ ایلن نیویل، ہربرٹ اے سائمن اور جے سی شا کے تیار کردہ لاجک تھیوری مشین کے ساتھ ساتھ جان ایلن رابنسن کے تیار کردہ ریزولوشن اصول جیسے الگورتھمک طریقے بھی شامل تھے۔ ریاضیاتی نظریات کے ثبوت تلاش کرنے کے لیے اس کے استعمال کے علاوہ، کمپیوٹر سائنس میں پروگرام کی تصدیق کے لیے خودکار تھیوریم-پروونگ کا بھی استعمال کیا گیا ہے۔ 1958 میں، جان میکارتھی نے رسمی منطق میں معلومات کی نمائندگی کرنے اور خودکار تھیوریم-پروونگ کا استعمال کرتے ہوئے سوالات کے جوابات حاصل کرنے کے لیے مشورہ لینے والے کی تجویز پیش کی۔ اس سمت میں ایک اہم قدم کورڈیل گرین نے 1969 میں اٹھایا تھا، جس نے سوال کے جواب کے لیے اور مصنوعی ذہانت میں روبوٹ پلاننگ جیسی دیگر ایپلی کیشنز کے لیے ایک ریزولوشن تھیوریم کہاوت کا استعمال کیا۔ کورڈیل گرین کے ذریعہ استعمال کردہ ریزولوشن تھیوریم-پروور انسانی مسئلہ حل کرنے کے طریقوں سے بہت کم مشابہت رکھتا ہے۔ ایم آئی ٹی کے محققین کی طرف سے اس نقطہ نظر پر تنقید کے جواب میں، رابرٹ کوولسکی نے منطق پروگرامنگ اور ایس ایل ڈی ریزولوشن تیار کیا، جو مسائل کو سڑنے کے ذریعے حل کرتا ہے۔ انہوں نے انسانی سوچ کو بہتر بنانے کے لیے کمپیوٹر اور انسانی مسئلہ حل کرنے اور کمپیوٹیشنل منطق دونوں کے لیے منطق کی وکالت کی ہے۔ انجینئرنگ جب مصنوعات یا عمل ناکام ہوجاتے ہیں تو، مسئلہ حل کرنے کی تکنیکوں کو اصلاحی اقدامات تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو مزید ناکامیوں کو روکنے کے لیے کیے جا سکتے ہیں۔ اس طرح کی تکنیکوں کو کسی حقیقی ناکامی کے واقعے سے پہلے کسی پروڈکٹ یا عمل پر بھی لاگو کیا جا سکتا ہے-کسی ممکنہ مسئلے کی پیش گوئی، تجزیہ اور تخفیف کے لیے۔ ناکامی کا طریقہ اور اثرات کا تجزیہ جیسی تکنیکیں مسائل کے امکان کو فعال طور پر کم کر سکتی ہیں۔ رد عمل یا فعال معاملے میں، تشخیص کے عمل کے ذریعے وجہ کی وضاحت کرنا ضروری ہے۔ وجوہات کے لحاظ سے اثرات کی وضاحت حاصل کرنے میں، اغوا نئے خیالات یا مفروضے پیدا کرتا ہے (پوچھتا ہے "کیسے؟" ") ؛ کٹوتی دیگر قابل فہم احاطے کی بنیاد پر مفروضوں کا جائزہ لیتی ہے اور انہیں بہتر بناتی ہے (پوچھتی ہے" کیوں؟ " ") ؛ اور انڈکشن تجرباتی ڈیٹا کے ساتھ ایک مفروضے کا جواز پیش کرتا ہے (یہ پوچھتے ہوئے کہ" کتنا؟ ")۔ اغوا کا مقصد یہ طے کرنا ہے کہ کس مفروضے یا تجویز کی جانچ کرنی ہے، نہ کہ کس کو اپنانا یا دعوی کرنا ہے۔ پیئرشین منطقی نظام میں، اغوا اور کٹوتی کی منطق کسی رجحان کے بارے میں ہماری تصوراتی تفہیم میں معاون ہے، جبکہ انضمام کی منطق ہمارے تصوراتی علم میں مقداری تفصیلات (تجرباتی تصدیق) کا اضافہ کرتی ہے۔ فارنسک انجینئرنگ ناکامی کے تجزیے کی ایک اہم تکنیک ہے جس میں مصنوعات کے نقائص اور خامیوں کا سراغ لگانا شامل ہے۔ اس کے بعد مزید ناکامیوں کو روکنے کے لیے اصلاحی کارروائی کی جا سکتی ہے۔ ریورس انجینئرنگ پروڈکٹ کو الگ کرکے اور اس کے حصوں کو بنانے اور جمع کرنے کے لیے ایک قابل فہم راستہ تیار کرکے کسی پروڈکٹ کو تیار کرنے میں استعمال ہونے والی اصل مسئلہ حل کرنے والی منطق کو دریافت کرنے کی کوشش کرتی ہے۔ فوجی سائنس فوجی سائنس میں، مسئلہ حل کرنے کا تعلق "اختتامی ریاستوں" کے تصور سے ہے، وہ حالات یا حالات جو حکمت عملی کے مقاصد ہیں۔ مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت کسی بھی فوجی عہدے پر اہم ہے، لیکن کمانڈ اور کنٹرول کی سطح پر ضروری ہے۔ یہ ممکنہ منظرناموں کی گہری معیاری اور مقداری تفہیم کا نتیجہ ہے۔ اس تناظر میں تاثیر نتائج کی تشخیص ہے: اختتامی حالتوں کو کس حد تک پورا کیا گیا۔ منصوبہ بندی اس بات کا تعین کرنے کا عمل ہے کہ ان اختتامی حالتوں کو کس طرح متاثر کیا جائے۔ عمل مسئلہ حل کرنے کے کچھ ماڈلز میں کسی مقصد کی نشاندہی کرنا اور پھر اس مقصد کے حصول کے لیے ذیلی اہداف کا ایک سلسلہ شامل ہوتا ہے۔ اینڈرسن، جنہوں نے ادراک کا ACT-R ماڈل متعارف کرایا، اہداف اور ذیلی اہداف کے اس مجموعے کو ایک گول اسٹیک کے طور پر ماڈل کیا جس میں دماغ میں مکمل ہونے والے اہداف اور ذیلی اہداف کا ایک ڈھیر ہوتا ہے، اور کسی بھی وقت ایک ہی کام انجام دیا جاتا ہے۔ ایک مسئلے کو حل کرنے کا علم دوسرے مسئلے پر لاگو کیا جا سکتا ہے، اس عمل میں جسے منتقلی کہا جاتا ہے۔ مسئلہ حل کرنے کی حکمت عملی مسئلہ حل کرنے کی حکمت عملی کسی مقصد کے حصول کی راہ میں حائل رکاوٹوں پر قابو پانے کے اقدامات ہیں۔ کسی مسئلے کو حل کرنے کے دوران اس طرح کی حکمت عملیوں کا تکرار "مسئلہ حل کرنے کا سلسلہ" ہے۔ اس چکر میں عام اقدامات میں مسئلے کو پہچاننا، اس کی وضاحت کرنا، اسے ٹھیک کرنے کے لیے حکمت عملی تیار کرنا، دستیاب علم اور وسائل کو منظم کرنا، پیشرفت کی نگرانی کرنا، اور حل کی تاثیر کا اندازہ لگانا شامل ہیں۔ ایک بار حل حاصل ہونے کے بعد، عام طور پر ایک اور مسئلہ پیدا ہوتا ہے، اور سائیکل دوبارہ شروع ہوتا ہے۔ بصیرت اچانک آہ ہے! کسی مسئلے کا حل، پیچیدہ صورتحال کو آسان بنانے کے لیے ایک نئے خیال کی پیدائش۔ بصیرت کے ذریعے پائے جانے والے حل اکثر مرحلہ وار تجزیہ کے مقابلے میں زیادہ تیز ہوتے ہیں۔ ایک فوری حل کے عمل کے لیے مسئلہ حل کرنے کے چکر کے مختلف مراحل پر پیداواری چالوں کو منتخب کرنے کے لیے بصیرت کی ضرورت ہوتی ہے۔ نیویل اور سائمن کی حرکت کے مسئلے کی رسمی تعریف کے برعکس، بصیرت کے مسئلے کی کوئی متفقہ تعریف نہیں ہے۔ مسئلہ حل کرنے کی کچھ حکمت عملیوں میں شامل ہیں: ایک قابل نمونے کے نظام میں مسئلے کو حل کرنا تاکہ حقیقی نظام میں بصیرت حاصل کی جا سکے۔ مشابہت کسی پچھلے مسئلے کے حل کو اپنانا جس میں اسی طرح کی خصوصیات یا میکانزم ہوتے ہیں۔ ذہن سازی (خاص طور پر لوگوں کے گروپوں کے درمیان) بڑی تعداد میں حل یا خیالات کا مشورہ دیتی ہے اور انہیں یکجا اور ترقی دیتی ہے جب تک کہ ایک بہترین حل نہ مل جائے۔ دستیاب شواہد اور دلائل کا تنقیدی تجزیہ عقلی، شکوک و شبہات اور غیر جانبدارانہ تشخیص کے ذریعے فیصلہ تشکیل دینے کے لیے۔ ایک بڑے، پیچیدہ مسئلے کو چھوٹے، قابل حل مسائل میں تقسیم اور فتح کرنا۔ رکاوٹوں سے نمٹنے کے لیے بیرونی مدد حاصل کرنے میں مدد کرنا۔ قیاس آرائی کی جانچ مسئلہ کی ممکنہ وضاحت فرض کرتے ہوئے اور اس مفروضے کو ثابت کرنے کی کوشش (یا، کچھ سیاق و سباق میں، غلط ثابت) بعد میں وہ نقطہ جہاں ثبوت ناکام ہوتا ہے اسے حل کرنے کا نقطہ آغاز ہوگا۔ مسئلے کو دوسرے مسئلے میں تبدیل کرنا جس کے حل موجود ہیں۔ موجودہ خیالات کو بروئے کار لاتے ہوئے تحقیق یا اسی طرح کے مسائل کے موجودہ حل کو اپنانا کسی مسئلے کی وجہ کی نشاندہی کرنے کا بنیادی سبب تجزیہ۔ آزمائشی اور غلطی ممکنہ حل کی جانچ جب تک کہ صحیح حل نہ مل جائے۔ مسئلہ حل کرنے کے طریقے عام رکاوٹوں میں ذہنی تعمیرات شامل ہیں جو حل کی موثر تلاش میں رکاوٹ بنتی ہیں۔ محققین کی طرف سے شناخت کی جانے والی پانچ سب سے عام چیزیں ہیں: تصدیق کا تعصب، ذہنی ترتیب، فعال استحکام، غیر ضروری رکاوٹیں، اور غیر متعلقہ معلومات۔ تصدیق کا تعصب اعداد و شمار کو جمع کرنے اور استعمال کرنے کا ایک غیر ارادی رجحان ہے جو قبل از وقت تصورات کی حمایت کرتا ہے۔ اس طرح کے تصورات اہم ذاتی عقائد سے متاثر ہونے کے بجائے اتفاقی ہو سکتے ہیں: درست ہونے کی خواہش کافی محرک ہو سکتی ہے۔ سائنسی اور تکنیکی پیشہ ور افراد بھی تصدیق کے تعصب کا تجربہ کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک آن لائن تجربے نے تجویز کیا کہ نفسیاتی تحقیق کے شعبے میں پیشہ ور افراد ممکنہ طور پر ایسے سائنسی مطالعات کو دیکھیں گے جو ان کے پہلے سے تصور کردہ تصورات سے متصادم مطالعات سے زیادہ موافق ہیں۔ ریمنڈ نکرسن کے مطابق، حقیقی زندگی کے حالات میں تصدیق کے تعصب کے نتائج دیکھے جا سکتے ہیں، جن کی شدت غیر موثر حکومتی پالیسیوں سے لے کر نسل کشی تک ہوتی ہے۔ نیکرسن نے استدلال کیا کہ جادوگروں کے الزام میں لوگوں کو مارنے والوں نے حوصلہ افزائی کے ساتھ تصدیق کے تعصب کا مظاہرہ کیا۔ محقق مائیکل ایلن نے اسکول کے بچوں میں حوصلہ افزائی کے ساتھ تصدیق کے تعصب کے ثبوت پائے جنہوں نے سازگار نتائج پیدا کرنے کے لیے اپنے سائنسی تجربات میں ہیرا پھیری کرنے کے لیے کام کیا۔ تاہم، تصدیق کے تعصب کے لیے ضروری نہیں کہ حوصلہ افزائی کی ضرورت ہو۔ 1960 میں، پیٹر کیتھکارٹ ویسن نے ایک تجربہ کیا جس میں شرکاء نے پہلے تین نمبروں کو دیکھا اور پھر ایک اصول کی شکل میں ایک مفروضہ تیار کیا جسے اعداد کے اس تین گنا کو بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا تھا۔ اپنے مفروضوں کی جانچ کرتے وقت، شرکاء نے صرف اعداد کے اضافی تین گنا بنانے کا رجحان ظاہر کیا جو ان کے مفروضوں کی تصدیق کرے گا، اور تین گنا بنانے کا رجحان نہیں تھا جو ان کے مفروضوں کو مسترد یا غلط ثابت کرے۔ دماغی سیٹ نئے اور بہتر حل تلاش کرنے کے بجائے پہلے سے کامیاب حل کو دوبارہ استعمال کرنے کا جھکاؤ ہے۔ یہ عادت پر انحصار ہے۔ اسے سب سے پہلے ابراہم ایس لوچنز نے 1940 کی دہائی میں اپنے مشہور پانی کے جگ کے تجربات کے ساتھ بیان کیا تھا۔ شرکاء سے کہا گیا کہ وہ مختلف زیادہ سے زیادہ صلاحیتوں والے دوسرے جگوں کا استعمال کرکے ایک جگ کو مخصوص مقدار میں پانی سے بھریں۔ جب لوچنز نے جگ کے مسائل کا ایک مجموعہ پیش کیا جسے ایک ہی تکنیک سے حل کیا جا سکتا ہے، تب اس نے ایک ایسا مسئلہ متعارف کرایا جسے ایک ہی تکنیک سے حل کیا جا سکتا ہے، بلکہ ایک نئے اور آسان طریقے سے بھی۔ اس کے شرکاء آسان متبادل سے لاعلمی میں، عادی تکنیک کا استعمال کرنے کا رجحان رکھتے تھے۔ نارمن مائر کے 1931 کے تجربے میں اس کا ایک بار پھر مظاہرہ کیا گیا، جس نے شرکاء کو غیر روایتی انداز میں ایک واقف ٹول (پلئیرز) کا استعمال کرکے کسی مسئلے کو حل کرنے کا چیلنج کیا۔ شرکاء اکثر اس چیز کو اس طرح سے دیکھنے سے قاصر تھے جو اس کے عام استعمال سے بھٹک گیا تھا، ایک قسم کا ذہنی سیٹ جسے فنکشنل فکسڈنیس کہا جاتا ہے (درج ذیل سیکشن دیکھیں)۔ کسی ذہنی سیٹ سے سختی سے لپٹنا فکسشن کہلاتا ہے، جو بار بار ناکام ہونے والی کوششوں کے ساتھ جنون یا مشغولیت کو گہرا کر سکتا ہے۔ 1990 کی دہائی کے آخر میں، محقق جینیفر ولی نے پایا کہ کسی شعبے میں پیشہ ورانہ مہارت ایک ذہنی سیٹ تشکیل دے سکتی ہے، جو شاید فکسشن کا باعث بنتی ہے۔ گروپ تھنک، جس میں ہر فرد باقی گروپ کی ذہنیت کا مقابلہ کرتا ہے، ذہنی ترتیب پیدا کر سکتا ہے اور اسے بڑھا سکتا ہے۔ سماجی دباؤ ہر ایک کو ایک ہی چیز سوچنے اور ایک ہی نتیجے پر پہنچنے کی طرف لے جاتا ہے۔ فنکشنل فکسڈنیس فنکشنل فکسڈنیس کسی شے کو صرف ایک فنکشن کے طور پر دیکھنے کا رجحان ہے، اور کسی بھی نئے استعمال کا تصور کرنے سے قاصر ہے، جیسا کہ اوپر بیان کردہ مائر پلئیرز کے تجربے میں ہے۔ فنکشنل فکسڈنیس ذہنی سیٹ کی ایک مخصوص شکل ہے، اور روزمرہ کی زندگی میں علمی تعصب کی سب سے عام شکلوں میں سے ایک ہے۔ مثال کے طور پر، تصور کریں کہ ایک آدمی اپنے گھر میں کسی کیڑے کو مارنا چاہتا ہے، لیکن ہاتھ میں صرف ایئر فریشنر کا ڈبہ ہے۔ وہ بگ کو ڈبے سے ٹکڑے ٹکڑے کرنے کے بجائے اسے مارنے کے لیے کچھ تلاش کرنا شروع کر سکتا ہے، صرف اس کے بنیادی کام ڈیڈورائزنگ کے بارے میں سوچ کر۔ ٹم جرمن اور کلارک بیریٹ اس رکاوٹ کو بیان کرتے ہیں: "مضامین اشیاء کے ڈیزائن فنکشن پر 'فکسڈ' ہو جاتے ہیں، اور مسئلہ حل کرنے والے کنٹرول حالات کے مقابلے میں متاثر ہوتے ہیں جن میں آبجیکٹ کے فنکشن کا مظاہرہ نہیں ہوتا ہے۔" ان کی تحقیق سے پتہ چلا کہ چھوٹے بچوں کا کسی شے کے مطلوبہ فنکشن کے بارے میں محدود علم اس رکاوٹ کو کم کرتا ہے۔ تحقیق نے تعلیمی سیاق و سباق میں فنکشنل فکسڈنیس کو بھی دریافت کیا ہے، جو سمجھنے میں رکاوٹ ہے: "فنکشنل فکسڈنیس سیکھنے کے تصورات کے ساتھ ساتھ کیمسٹری کے مسائل کو حل کرنے میں بھی پائی جا سکتی ہے۔" فنکشنل فکسڈنیس کا مسئلہ حل کرنے سے کیا تعلق ہے اس کے حوالے سے کئی مفروضے موجود ہیں۔ یہ وقت ضائع کر سکتا ہے، تاخیر کر سکتا ہے یا کسی آلے کے صحیح استعمال کو مکمل طور پر روک سکتا ہے۔ غیر ضروری رکاوٹیں صوابدیدی حدود ہیں جو ہاتھ میں موجود کام پر نادانستہ طور پر عائد کی جاتی ہیں، جو حل کے نتیجہ خیز راستے کو بند کر دیتی ہیں۔ حل کنندہ صرف ایک قسم کے حل پر فکسڈ ہو سکتا ہے، گویا کہ یہ مسئلہ کی ناگزیر ضرورت ہے۔ عام طور پر، یہ ذہنی سیٹ کے ساتھ مل جاتا ہے-پہلے سے کامیاب طریقہ سے لپٹنا۔ بصری مسائل ذہنی طور پر ایجاد شدہ رکاوٹیں بھی پیدا کر سکتے ہیں۔ ایک مشہور مثال ڈاٹ کا مسئلہ ہے: تین بائی تین گرڈ پیٹرن میں ترتیب دیے گئے نو نقطوں کو کاغذ سے قلم اٹھائے بغیر یا لائن کے ساتھ بیک ٹریکنگ کیے بغیر، چار سیدھی لکیر کے حصے کھینچ کر جوڑا جانا چاہیے۔ موضوع عام طور پر یہ فرض کرتا ہے کہ قلم کو نقطوں کے بیرونی مربع کے اندر رہنا چاہیے، لیکن حل کے لیے اس فریم سے آگے جاری رہنے والی لکیروں کی ضرورت ہوتی ہے، اور محققین نے مختص کردہ مختصر وقت کے اندر حل کی شرح 0 فیصد پائی ہے۔ اس مسئلے نے "باکس سے باہر سوچیں" کا اظہار پیدا کیا ہے۔ اس طرح کے مسائل کو عام طور پر اچانک بصیرت کے ذریعے حل کیا جاتا ہے جو ذہنی رکاوٹوں کو چھلانگ لگا دیتا ہے، اکثر ان کے خلاف طویل محنت کے بعد۔ یہ مشکل ہو سکتا ہے اس بات پر منحصر ہے کہ موضوع نے ان کے ذہن میں موجود مسئلے کو کس طرح تشکیل دیا ہے، وہ ماضی کے تجربات کو کس طرح حاصل کرتے ہیں، اور وہ اس معلومات کو اپنی ورکنگ میموری میں کتنی اچھی طرح سے جوڑتے ہیں۔ مثال کے طور پر، فریمنگ اسکوائر سے باہر جڑے ہوئے نقطوں کا تصور کرنے کے لیے ایک غیر روایتی انتظام کو دیکھنے کی ضرورت ہوتی ہے، جو ورکنگ میموری پر دباؤ ہے۔ غیر متعلقہ معلومات ایک وضاحت یا ڈیٹا ہے جو کسی مسئلے میں پیش کیا جاتا ہے جس کا حل سے کوئی تعلق نہیں ہوتا ہے۔ اگر حل کنندہ یہ فرض کرتا ہے کہ پیش کردہ تمام معلومات کو استعمال کرنے کی ضرورت ہے، تو یہ اکثر مسئلہ حل کرنے کے عمل کو پٹری سے اتر دیتا ہے، جس سے نسبتا سادہ مسائل بہت مشکل ہو جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر: "ٹوپیکا میں پندرہ فیصد لوگوں کے پاس ٹیلی فون نمبر غیر درج ہیں۔ آپ ٹوپیکا فون بک سے تصادفی طور پر 200 نام منتخب کرتے ہیں۔ ان میں سے کتنے لوگوں کے پاس غیر درج شدہ فون نمبر ہیں؟ " "واضح" جواب 15 فیصد ہے، لیکن حقیقت میں غیر فہرست شدہ لوگوں میں سے کوئی بھی 200 میں شامل نہیں ہوگا۔ اس قسم کا "چال کا سوال" اکثر استعداد کے ٹیسٹ یا علمی تشخیص میں استعمال ہوتا ہے۔ اگرچہ فطری طور پر مشکل نہیں ہے، لیکن ان کے لیے آزادانہ سوچ کی ضرورت ہوتی ہے جو ضروری نہیں کہ عام ہو۔ ریاضیاتی لفظ کے مسائل میں اکثر غیر متعلقہ کوالٹی یا عددی معلومات کو ایک اضافی چیلنج کے طور پر شامل کیا جاتا ہے۔ مسئلہ کی نمائندگی کو تبدیل کرکے رکاوٹوں سے بچنا مذکورہ بالا علمی تعصبات کی وجہ سے ہونے والی خلل کا انحصار اس بات پر ہو سکتا ہے کہ معلومات کی نمائندگی کس طرح کی جاتی ہے: بصری، زبانی یا ریاضیاتی طور پر۔ ایک بہترین مثال بدھ راہب کا مسئلہ ہے: اس مسئلے کو زبانی تناظر میں حل نہیں کیا جا سکتا، ہر دن راہب کی پیشرفت کو بیان کرنے کی کوشش کی جا رہی ہے۔ یہ بہت آسان ہو جاتا ہے جب پیراگراف کو ریاضیاتی طور پر کسی فنکشن کے ذریعے پیش کیا جاتا ہے: کوئی ایک گراف کا تصور کرتا ہے جس کا افقی محور دن کا وقت ہے، اور جس کا عمودی محور ہر وقت راستے پر راہب کی پوزیشن (یا اونچائی) کو ظاہر کرتا ہے۔ دو سفر کے منحنی خطوط کو سپر امپوز کرتے ہوئے، جو ایک آئتاکار کے مخالف منحنی خطوط سے گزرتے ہیں، کوئی دیکھتا ہے کہ انہیں کہیں نہ کہیں ایک دوسرے کو عبور کرنا ہوگا۔ گرافنگ کے ذریعے بصری نمائندگی نے دشواری کو حل کیا ہے۔ اسی طرح کی حکمت عملی اکثر ٹیسٹ پر مسئلہ حل کرنے کو بہتر بنا سکتی ہیں۔ افراد کے لیے دیگر رکاوٹیں وہ لوگ جو مسئلہ حل کرنے میں مصروف ہیں وہ گھٹاؤ والی تبدیلیوں کو نظر انداز کرتے ہیں، یہاں تک کہ وہ بھی جو موثر حل کے اہم عناصر ہیں۔ عناصر یا عمل کو گھٹانے کے بجائے پہلے، صرف، یا زیادہ تر عناصر کو بنا کر یا شامل کر کے حل کرنے کا یہ رجحان زیادہ علمی بوجھ جیسے کہ معلومات کے زیادہ بوجھ کے ساتھ تیز ہوتا دکھائی دیتا ہے۔ خواب دیکھنا: شعور جاگنے کے بغیر مسئلہ حل کرنا لوگ سوتے ہوئے بھی مسائل حل کر سکتے ہیں۔ سائنسدانوں اور انجینئروں کی بہت سی رپورٹیں ہیں جنہوں نے اپنے خوابوں میں مسائل حل کیے۔ مثال کے طور پر، سلائی مشین کے موجد الیاس ہو نے ایک خواب سے بوبن کی ساخت کا پتہ لگایا۔ کیمسٹ اگست کیکولے اس بات پر غور کر رہے تھے کہ بینزین نے اپنے چھ کاربن اور ہائیڈروجن ایٹموں کو کس طرح ترتیب دیا۔ اس مسئلے کے بارے میں سوچتے ہوئے، اسے نیند آ گئی، اور اس نے رقص کرنے والے ایٹموں کا خواب دیکھا جو اسنیکیل جیسے پیٹرن میں گرے، جس کی وجہ سے اسے بینزین کی انگوٹھی دریافت ہوئی۔ جیسا کہ کیکولے نے اپنی ڈائری میں لکھا ہے، اس بارے میں تجرباتی مطالعات بھی ہیں کہ لوگ سونے سے پہلے کس طرح کسی مسئلے کے بارے میں شعوری طور پر سوچ سکتے ہیں، اور پھر اس مسئلے کو خواب کی تصویر سے حل کر سکتے ہیں۔ خواب کے محقق ولیم سی ڈیمنٹ نے اپنی انڈرگریجویٹ کلاس کے 500 طلباء کو بتایا کہ وہ چاہتے ہیں کہ وہ ایک لامحدود سیریز کے بارے میں سوچیں، جس کے پہلے عناصر او ٹی ٹی ایف ایف تھے، یہ دیکھنے کے لیے کہ کیا وہ اس کے پیچھے کے اصول کا اندازہ لگا سکتے ہیں اور یہ کہنے کے لیے کہ سیریز کے اگلے عناصر کیا ہوں گے۔ اس نے ان سے کہا کہ وہ ہر رات سونے سے پہلے 15 منٹ تک اس مسئلے کے بارے میں سوچیں اور اس وقت کے اپنے خوابوں کو لکھیں۔ انہیں صبح اٹھنے پر 15 منٹ کے لیے دوبارہ اس مسئلے کے بارے میں سوچنے کی ہدایت کی گئی۔ او ٹی ٹی ایف ایف ترتیب نمبروں کے پہلے حروف ہیں: ایک، دو، تین، چار، پانچ۔ سیریز کے اگلے پانچ عناصر SSENT (چھ، سات، آٹھ، نو، دس) ہیں۔ کچھ طلباء نے اپنے خوابوں پر غور کرتے ہوئے پہیلی کو حل کیا۔ ایک مثال ایک طالب علم کی تھی جس نے مندرجہ ذیل خواب کی اطلاع دی: 500 سے زیادہ انڈرگریجویٹ طلباء کے ساتھ، 87 خوابوں کو ان مسائل سے متعلق سمجھا گیا جو طلباء کو تفویض کیے گئے تھے (53 براہ راست متعلق اور 34 بالواسطہ طور پر متعلق)۔ پھر بھی جن لوگوں کے خواب تھے جنہوں نے بظاہر مسئلہ حل کیا، ان میں سے صرف سات ہی حقیقت میں شعوری طور پر حل جان سکے۔ باقی (53 میں سے 46) نے سوچا کہ انہیں حل معلوم نہیں ہے۔ مارک بلیچنر نے یہ تجربہ کیا اور ڈیمنٹ سے ملتے جلتے نتائج حاصل کیے۔ انہوں نے پایا کہ مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کرتے ہوئے لوگوں کے خواب ہوتے ہیں جن میں حل خواب سے ظاہر ہوتا ہے، لیکن خواب دیکھنے والوں کے لیے یہ احساس بہت کم ہوتا ہے کہ ان کے خوابوں نے پہیلی کو کیسے حل کیا ہے۔ کوکسنگ یا اشارے سے انہیں اس کا احساس نہیں ہوا، حالانکہ ایک بار جب انہوں نے حل سنا تو انہیں احساس ہوا کہ ان کے خواب نے اسے کیسے حل کیا ہے۔ مثال کے طور پر، اس او ٹی ٹی ایف ایف تجربے میں ایک شخص نے خواب دیکھا: خواب میں، اس شخص نے سیریز کے اگلے عناصر-چھ، سات، آٹھ، نو، دس، گیارہ، بارہ کو شمار کیا-پھر بھی اسے احساس نہیں ہوا کہ یہ مسئلہ کا حل ہے۔ اس کے سوتے ہوئے دماغ نے مسئلہ حل کر دیا، لیکن اس کے جاگتے ہوئے دماغ کو معلوم نہیں تھا کہ کیسے۔ البرٹ آئن سٹائن کا خیال تھا کہ بہت سے مسائل کو حل کرنا نادانستہ طور پر جاری رہتا ہے، اور اس کے بعد اس شخص کو یہ معلوم کرنا اور شعوری طور پر وضع کرنا چاہیے کہ دماغ نے پہلے ہی کیا حل کر دیا ہے۔ ان کا خیال تھا کہ نظریہ اضافیت کی تشکیل میں یہ ان کا عمل تھا: "مسئلہ کے تخلیق کار کے پاس حل ہے"۔ آئن سٹائن نے کہا کہ انہوں نے اپنا مسئلہ بغیر الفاظ کے حل کیا، زیادہ تر تصاویر میں۔ "الفاظ یا زبان، جیسا کہ وہ لکھے یا بولی جاتی ہیں، میرے سوچ کے طریقہ کار میں کوئی کردار ادا نہیں کرتی ہیں۔ وہ نفسیاتی ہستیاں جو سوچ میں عناصر کے طور پر کام کرتی دکھائی دیتی ہیں وہ کچھ نشانیاں اور کم و بیش واضح تصاویر ہیں جنہیں 'رضاکارانہ طور پر' دوبارہ پیش اور ملایا جا سکتا ہے۔ علمی علوم: دو اسکول مسئلہ حل کرنے کے عمل علم کے شعبوں اور مہارت کی سطحوں میں مختلف ہیں۔ اس وجہ سے، لیبارٹری میں حاصل کردہ علمی علوم کے نتائج لازمی طور پر لیبارٹری سے باہر کے مسائل کے حل کے حالات کو عام نہیں کر سکتے ہیں۔ اس کی وجہ سے 1990 کی دہائی سے حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے پر تحقیق پر زور دیا گیا ہے۔ تاہم، شمالی امریکہ اور یورپ میں اس زور کا اظہار بالکل مختلف انداز میں کیا گیا ہے۔ جبکہ شمالی امریکہ کی تحقیق نے عام طور پر الگ الگ، قدرتی علم کے شعبوں میں مسئلہ حل کرنے کے مطالعہ پر توجہ مرکوز کی ہے، زیادہ تر یورپی تحقیق ناول، پیچیدہ مسائل پر مرکوز ہے، اور کمپیوٹرائزڈ منظرناموں کے ساتھ انجام دی گئی ہے۔ یورپ میں، دو اہم نقطہ نظر سامنے آئے ہیں، ایک برطانیہ میں ڈونلڈ براڈبنٹ نے اور دوسرا جرمنی میں ڈیٹریچ ڈورنر نے شروع کیا تھا۔ دونوں نقطہ نظر نسبتا پیچیدہ، لفظی طور پر بھرپور، کمپیوٹرائزڈ لیبارٹری کے کاموں پر زور دیتے ہیں، جو حقیقی زندگی کے مسائل سے مشابہت کے لیے بنائے گئے ہیں۔ نقطہ نظر اپنے نظریاتی اہداف اور طریقہ کار میں کچھ حد تک مختلف ہیں۔ براڈ بینٹ کی طرف سے شروع کی گئی روایت علمی مسئلہ حل کرنے کے عمل کے درمیان فرق پر زور دیتی ہے جو بیداری کے تحت کام کرتے ہیں بمقابلہ بیداری سے باہر، اور عام طور پر ریاضیاتی طور پر اچھی طرح سے طے شدہ کمپیوٹرائزڈ سسٹم کو استعمال کرتے ہیں۔ دوسری طرف ڈورنر کی طرف سے شروع کی گئی روایت، مسئلہ حل کرنے کے علمی، محرک اور سماجی اجزاء کے باہمی عمل میں دلچسپی رکھتی ہے، اور بہت پیچیدہ کمپیوٹرائزڈ منظرناموں کا استعمال کرتی ہے جس میں 2,000 انتہائی باہم مربوط متغیرات ہوتے ہیں۔ شمالی امریکہ شمالی امریکہ میں، معنی کے لحاظ سے بھرپور ڈومینز میں "کر کے سیکھنا" پر ہربرٹ اے سائمن کے کام سے شروع کیا گیا، محققین نے مسئلہ حل کرنے کے عالمی نظریہ کو نکالنے کی کوشش کرنے کے بجائے مختلف قدرتی علم کے ڈومینز-جیسے طبیعیات، تحریر، یا شطرنج کھیلنے میں مسئلہ حل کرنے کی الگ سے تحقیقات کرنا شروع کیں۔ ان محققین نے بعض ڈومینز کے اندر مسئلہ حل کرنے کی ترقی پر توجہ مرکوز کی ہے، یعنی مہارت کی ترقی پر۔ شمالی امریکہ میں جن شعبوں نے کافی زیادہ توجہ مبذول کروائی ہے ان میں شامل ہیں: حساب کتاب کمپیوٹر کی مہارت کا کھیل کھیلنے والے وکلاء کا استدلال انتظامی مسئلہ حل کرنے والا ریاضیاتی مسئلہ حل کرنے والا مکینیکل مسئلہ حل کرنے والا ذاتی مسئلہ حل کرنے والا سیاسی فیصلہ سازی کا مسئلہ حل کرنا الیکٹرانکس میں مسئلہ حل کرنا اختراعات اور ایجادات کے لیے مسئلہ حل کرنا: TRIZ پڑھنا سماجی مسئلہ حل کرنا تحریری خصوصیات پیچیدہ مسائل کو حل کرنا (CPS) سادہ مسئلہ حل کرنے (SPS) سے ممتاز ہے۔ ایس پی ایس میں ایک واحد اور سادہ رکاوٹ ہے۔ سی پی ایس میں بیک وقت متعدد رکاوٹیں ہو سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، کام پر موجود ایک سرجن کو کسی فرد کے مقابلے میں کہیں زیادہ پیچیدہ مسائل ہوتے ہیں جو یہ فیصلہ کرتے ہیں کہ کون سے جوتے پہننے ہیں۔ جیسا کہ ڈیٹریچ ڈورنر نے واضح کیا، اور بعد میں جوآخم فنکے نے اس پر توسیع کی، پیچیدہ مسائل کی کچھ مخصوص خصوصیات ہیں، جن میں شامل ہیں: پیچیدگی (بڑی تعداد میں اشیاء، باہمی تعلقات، اور فیصلے) گنتی متنوع کنیکٹوٹی (درجہ بندی کا تعلق، مواصلات کا تعلق، مختص کرنے کا تعلق) حرکیات (وقت کے تحفظات) عارضی رکاوٹیں عارضی حساسیت مرحلے کے اثرات متحرک غیر متوقع غیر شفافیت (صورتحال کی وضاحت کی کمی) ابتدائی اوپیسیٹی تسلسل اوپیسیٹی پولیٹیلی (متعدد اہداف) غیر واضح طور پر اپوزیشن ٹرانزینس اجتماعی مسئلہ حل کرنے والے لوگ بہت سی مختلف سطحوں پر مسائل حل کرتے ہیں-فرد سے تہذیب تک۔ اجتماعی مسئلہ حل کرنے سے مراد اجتماعی طور پر انجام دیا جانے والا مسئلہ حل کرنا ہے۔ سماجی مسائل اور عالمی مسائل عام طور پر صرف اجتماعی طور پر حل کیے جا سکتے ہیں۔ عصری مسائل کی پیچیدگی کسی بھی فرد کی علمی صلاحیت سے تجاوز کر جاتی ہے اور اس کے لیے مختلف لیکن تکمیلی قسم کی مہارت اور اجتماعی مسئلہ حل کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ اجتماعی ذہانت مشترکہ یا گروپ انٹیلی جنس ہے جو بہت سے افراد کے تعاون، اجتماعی کوششوں اور مسابقت سے ابھرتی ہے۔ باہمی تعاون سے مسائل کو حل کرنے میں لوگ حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے مل کر کام کرتے ہیں۔ مسئلہ حل کرنے والے گروپوں کے ممبران ایک مشترکہ تشویش، اسی طرح کا جذبہ، اور/یا اپنے کام سے وابستگی کا اشتراک کرتے ہیں۔ اراکین سوالات پوچھ سکتے ہیں، حیران ہو سکتے ہیں، اور عام مسائل کو سمجھنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔ وہ مہارت، تجربات، اوزار اور طریقوں کا اشتراک کرتے ہیں۔ گروپ ضرورت کی بنیاد پر سیال ہو سکتے ہیں، صرف تفویض کردہ کام کو مکمل کرنے کے لیے عارضی طور پر ہو سکتے ہیں، یا مسائل کی نوعیت کے لحاظ سے زیادہ مستقل ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، تعلیمی تناظر میں، کسی گروپ کے تمام اراکین کا فیصلہ سازی کے عمل میں ان پٹ اور سیکھنے کے عمل میں کردار ہو سکتا ہے۔ اراکین گروپ کے تمام اراکین کی سوچ، تعلیم اور نگرانی کے لیے ذمہ دار ہو سکتے ہیں۔ گروپ ورک کو اراکین کے درمیان مربوط کیا جا سکتا ہے تاکہ ہر رکن پورے کام میں مساوی حصہ ڈال سکے۔ ممبران اپنی انفرادی طاقتوں کی شناخت اور تعمیر کر سکتے ہیں تاکہ ہر کوئی اس کام میں اہم حصہ ڈال سکے۔ باہمی تعاون پر مبنی گروپ ورک میں تنقیدی سوچ کی مہارت، مسئلہ حل کرنے کی مہارت، سماجی مہارت اور خود اعتمادی کو فروغ دینے کی صلاحیت ہوتی ہے۔ تعاون اور مواصلات کا استعمال کرتے ہوئے، اراکین اکثر ایک دوسرے سے سیکھتے ہیں اور بامعنی علم کی تعمیر کرتے ہیں جو اکثر انفرادی کام کے مقابلے میں سیکھنے کے بہتر نتائج کی طرف لے جاتا ہے۔ باہمی تعاون کے گروپوں کو اراکین کے درمیان مشترکہ دانشورانہ کوششوں کی ضرورت ہوتی ہے اور مسائل کو مل کر حل کرنے کے لیے سماجی تعاملات کو شامل کرنا ہوتا ہے۔ ان تعاملات کے دوران مشترکہ علم مواصلات، گفت و شنید اور مواد کی تیاری کے دوران حاصل کیا جاتا ہے۔ اراکین فعال طور پر سوالات پوچھ کر دوسروں سے معلومات حاصل کرتے ہیں۔ نئی معلومات حاصل کرنے کے لیے سوالات کو استعمال کرنے کی صلاحیت سے تفہیم اور مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے۔ 1962 کی ایک تحقیقی رپورٹ میں، ڈگلس اینگل بارٹ نے اجتماعی ذہانت کو تنظیمی تاثیر سے جوڑا، اور پیش گوئی کی کہ فعال طور پر "انسانی ذہانت کو بڑھانا" گروپ کے مسائل کو حل کرنے میں کئی گنا اثر ڈالے گا: "تین لوگ اس آگمینٹڈ موڈ میں مل کر کام کرنا ایک پیچیدہ مسئلے کو حل کرنے میں تین گنا سے زیادہ موثر معلوم ہوتا ہے جیسا کہ ایک اگمینٹڈ شخص اکیلے کام کرتا ہے۔" نیو میڈیا اور میڈیا کنورجنس کے ایک تھیوریسٹ، ہنری جینکنز اس نظریہ پر روشنی ڈالتے ہیں کہ اجتماعی ذہانت کو میڈیا کنورجنس اور شریک ثقافت سے منسوب کیا جا سکتا ہے۔ وہ عصری تعلیم پر تنقید کرتے ہیں کہ وہ اجتماعی مسائل کے حل کے آن لائن رجحانات کو کلاس روم میں شامل کرنے میں ناکام رہی ہے، یہ کہتے ہوئے کہ "جب کہ ایک اجتماعی انٹیلی جنس کمیونٹی ایک گروپ کے طور پر کام کی ملکیت کی حوصلہ افزائی کرتی ہے، اسکولوں کے درجے کے افراد"۔ جینکنز کا استدلال ہے کہ علمی برادری کے اندر تعامل نوجوانوں کے لیے اہم مہارتیں پیدا کرتا ہے، اور اجتماعی ذہانت والی برادریوں کے ذریعے ٹیم ورک اس طرح کی مہارتیں تیار کرنے میں معاون ہے۔ اجتماعی اثر تعاون کی ایک منظم شکل کا استعمال کرتے ہوئے، ایک مخصوص سماجی مسئلے کو حل کرنے کے لیے ایک مشترکہ ایجنڈے کے لیے مختلف شعبوں سے تعلق رکھنے والے اداکاروں کے ایک گروپ کا عزم ہے۔ دوسری جنگ عظیم کے بعد اقوام متحدہ، بریٹن ووڈس تنظیم، اور ڈبلیو ٹی او بنائے گئے۔ بین الاقوامی سطح پر اجتماعی مسئلہ حل کرنا 1980 کی دہائی کے بعد سے ان تین قسم کی تنظیموں کے ارد گرد واضح ہو گیا۔ چونکہ یہ عالمی ادارے ریاست جیسے یا ریاست پر مرکوز رہتے ہیں اس لیے یہ حیرت کی بات نہیں ہے کہ وہ متبادل کے بجائے اجتماعی مسائل کے حل کے لیے ریاست جیسے یا ریاست پر مرکوز نقطہ نظر کو برقرار رکھتے ہیں۔ کراؤڈ سورسنگ بہت سے آزاد شرکاء سے خیالات، خیالات، یا معلومات جمع کرنے کا ایک عمل ہے، جس کا مقصد کسی دیئے گئے چیلنج کا بہترین حل تلاش کرنا ہے۔ جدید انفارمیشن ٹیکنالوجیز بہت سے لوگوں کو شامل کرنے اور ان کی تجاویز کو ان طریقوں سے سنبھالنے میں سہولت فراہم کرتی ہیں جو اچھے نتائج فراہم کرتے ہیں۔ انٹرنیٹ اجتماعی (بشمول سیاروں کے پیمانے پر) مسئلہ حل کرنے کی ایک نئی صلاحیت کی اجازت دیتا ہے۔ مزید پڑھنے کے نوٹ بھی دیکھیں (معلومات کی پروسیسنگ کی مہارت، 1992 پر مشی گن اسٹیٹ بورڈ آف ایجوکیشن کے پوزیشن پیپر سے اخذ کردہ حصے۔) بیرونی روابط استدلال مصنوعی ذہانت تعلیمی نفسیات نیورو سائیکولوجیکل تشخیص نفسیات مضامین جن پر ماہر توجہ کی ضرورت ہے