資料結構
網路
關係型資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究問題解決：意義、理論和策略
在心理學中，解決日常生活中出現的困難被稱為問題解決。這些問題通常具有針對特定情境或情況的解決方案。該過程的第一步是問題發現和問題界定，即識別和簡化問題。接下來是提出和評估可能的解決方案階段。最後，確定一個解決方案並進行測試。問題都有一個必須達成的解決方案，而你如何到達那裡取決於你的問題解決應對機制和分析方法，以及你的問題導向。
什麼是問題解決？
解決問題是大多數事業的常見方面，因為它涉及克服障礙以實現目標。從簡單的家庭問題，例如如何開啟電器，到商業和技術領域中複雜的問題，在我們的日常生活中，有很多需要解決的問題。
問題解決理論
在問題解決方面，解決方案需要足夠的工具和資訊來完成工作。未定義和已定義的問題屬於兩個不同的類別，並且每個類別都使用不同的策略來處理。與缺乏明確最終目標和預期解決方案的未定義問題不同，已定義的問題則具備這些特徵。與未定義問題相比，已定義問題可以進行更多前期規劃。有時需要處理語用學（即上下文如何影響含義）和語義學（即如何解釋問題）來解決問題。解決問題的關鍵在於能夠了解情況的目標是什麼以及可以使用哪些準則。有時解決問題需要使用抽象推理或提出獨特的解決方案。
大多數情況下，專家（如律師、外科醫生和顧問）解決的問題需要超出普遍接受的技術專業知識和知識。問題越普遍和令人不安，構建可擴充套件解決方案的可能性就越大。這就是許多組織發現有利可圖的市場的方式。工程、商業、健康、數學、計算機科學、哲學和社會組織只是一些眾多專門的問題解決策略和方法論中的幾個。
心理學和認知科學研究人們如何思考、分析和解決問題。此外，已經對阻礙人們解決問題的許多心理障礙進行了大量研究——確認偏差、思維定勢和功能固著是解決問題的障礙。“問題解決迴圈”是一系列克服挑戰以實現目標的行動。
此迴圈中的常見流程包括識別問題、定義問題、制定行動計劃、收集現有的資訊和材料、跟蹤進展以及評估解決方案的有效性。解決一個問題後，通常會出現另一個問題，迴圈重複。
頓悟是難題的自發“啊哈”解決方案，或是一個新概念的出現以闡明一個困難的情況。透過頓悟獲得的答案通常比透過逐步研究獲得的答案更精確。能夠在問題解決迴圈的不同階段選擇有效的行動對於快速解決過程至關重要。與 Newell 和 Simon 提供的移動問題的正式定義不同，頓悟問題沒有商定的定義。
問題解決策略
為找到解決方案而採用的行動計劃被稱為問題解決策略。不同的策略伴隨著不同的行動計劃，例如，試錯法是一種流行的方法。
試錯法——試錯法是嘗試多種補救措施直至問題解決的過程。在使用試錯法時，你會不斷嘗試各種解決方案，直到你的問題得到解決。儘管試錯法並非總是最有效率的方法，但它仍然經常被使用。
演算法——演算法是另一種方法。演算法是一種解決問題的步驟，它會提供有關如何獲得所需結果的詳細說明。它可以比作一個包含非常具體說明的食譜，這些說明始終產生相同的結果。我們在日常生活中經常使用演算法，尤其是在計算機科學中。當你在網際網路上進行搜尋時，像 Google 這樣的搜尋引擎會使用演算法來確定哪些專案會首先出現在你的結果列表中。Facebook 也使用演算法來選擇在你的新聞提要中顯示哪些內容。
啟發式——啟發式是解決問題的另一種方法。與必須精確遵循以獲得所需結果的演算法不同，啟發式是一種通用的問題解決框架。可以將它們視為利用思維捷徑的問題解決技巧。你可以將啟發式稱為“經驗法則”。這樣的規則為決策者節省了時間和精力，但儘管它節省了時間，但它不一定是得出邏輯結論的最有效方法。不同的啟發式方法在不同的上下文中使用，但當滿足五個要求之一時，就會出現使用啟發式的傾向。
假設檢驗——假設檢驗是一種用於實驗的技術，它涉及對操縱自變數後會發生什麼做出假設，然後分析操縱的結果並將其與初始假設進行比較。
手段-目的分析——透過一系列較小的階段來選擇和檢查行動方案以實現目標被稱為手段-目的分析。漢諾塔難題可用作手段-目的分析的示例。
頭腦風暴——頭腦風暴是收集和評估許多潛在想法的過程，特別是在一群人中，以便將它們整合和完善，直到找到理想的答案。
結論
解決問題有多種方法。常見的方法包括啟發式、演算法和試錯法。一個龐大而複雜的問題通常會被分解成可以獨立完成的較小階段，並最終導致整體解決方案。概念集、功能固著和可能損害決策的多種偏差是解決問題的障礙。
4K+ 閱讀量
