问题解决的思维策略

思维策略是指个体在信息加工活动中，根据一定要求和情况而采用的一些解决问题的方式方法。它直接控制在何种时候应使用哪些知识技巧，以及怎样使用这些技巧。

（一）特殊策略、一般策略和核心策略

思维策略按结构的不同可分为特殊策略、一般策略和核心策略。特殊策略是指在特定学科内使用的策略，如数学领域里的换元策略、数形变换策略等。这种策略与学科知识结合紧密，对特定学科的学习有直接的帮助。一般策略是指能在广泛情境范围内运用的策略。核心策略是指一般思维活动中最起作用的策略。美国宾夕法尼亚大学的乔纳森·巴伦（Jonathan Baron）提出了三种核心策略：（1） 联系性搜索策略，即用于发现当前问题与过去知识经验的联系；（2）刺激分析策略，即用来分析刺激情境中各要素的特性及它们的相互关系；（3） 检查策略，即对自己的认知活动进行评价，以便修正不恰当的解题方法。

（二）算法式策略和启发式策略

现代认知心理学按思维的搜索方式把思维策略分为算法式策略和启发式策略。

1.算法式策略

该策略是一种按逻辑解决问题的策略，即要求遵从一套清楚的、固定的且能保证解决问题的步骤。例如，假定一个问题是26×12，你可能会用下面的算法：

（1）最右边的数字相乘（6×2）得到它们的乘积；

（2）在个位纵列写下个位上的数字（2），进位写下十位上的数字（1）；

（3）用第二个数最右边的那个数乘第一个数的最左边的那个数（2×2）；

（4）用乘积结果加上进位数字（1）；

（5）以此类推。

使用这种策略的时候，如果解存在，正确地遵循步骤，就一定能够找到解，而且能找到所有的解，选出最佳的解。但是该策略经常是以效率为代价的，即要对所有的可能都进行尝试，太费时，而且有时候不现实。例如，假设你想查找一个朋友现在住的地方，你知道他原来住的地方，以及一些关于他可能居住的地方类型。你可能用这样一个算法来解决此问题：仔细搜索世界上他可能呆的每一个地方。但是这种算法是不现实的。然而，在现实的教学中，特别是在数学和自然科学课上，许多教师把相当一部分时间是花在教学生怎样选择和使用算法上。 

2.启发式策略

它是一种单凭经验来做的、不正式的、直觉的并且经常是推测的策略，它可能解决一个问题，但并不能保证做得很好（Korf,1999）。例如，上面例子中寻找你的朋友的一个启发式可以是，从问他原来居住地的一些朋友开始。你不能确保找到他，但是这个计划要比找遍世界的每一个角落更实际。启发式提高了效率，但是你不一定能找到正确的解答办法，即如果你受到已有经验的误导，走了错误的途径，往往会导致解决问题的失败。

心理学家发现某种启发式趋向于对不同问题的一再使用。当人们没有特殊领域的策略可以运用，或者当人们未能有效地运用特殊领域的策略时，他们更倾向于依赖这些一般领域的策略。把这些最普通的常用的启发式策略教给你的学生，能够在问题解决中作为一般的手段去帮助他们（Alexander,1996;Perkin & Salomon,1989）。常用的启发式策略有以下几种。

（1） 手段—目标分析法。该方法是解决明确限定性问题的核心策略，它要求问题解决者通过观察目标来分析问题，发现问题解决的当前状态与目标状态之间的差别，然后尽量缩小当前状态和目标状态的距离。比如学生为完成一篇复杂的学期论文，把问题分解成一些更小的问题或是次级目标，然后依次完成各个次级目标，这时，学生就是使用了手段—目标分析法。

（2） 顺推法。该方法类同于“倒树状”的搜索策略和“爬山”策略。问题解决者以对学生的当前状态的分析作为开始，并尽力从开始到最后解决问题。在这过程中，会出现许多决策点，必须连续成功地作出正确的决策，沿着正确的途径前进，才能获得成功。学生在自己开始之前，列出需要完成学期论文所有步骤的清单，这时使用的就是顺推法。

（3） 倒推法。问题解决者从问题的最后开始，或者是从目的开始，并尽量从那里倒着推回来。这种方法适合于那些从起始状态出发可以有多种走法，但只有一条路能够达到目标状态的问题，如几何问题。

（4） 产生和检测法。该方法也叫试误法。问题解决者简单地产生行动选择路线，不必用一种系统的方式，然后思考每一种行动路线是否有效。比如，用这种启发式的学生，在自己确定需要作研究之前，可以坐下来商讨和写出学期论文的简介。尽管这种启发式通常被认为效率不高，但在一个完全新的环境中，有时用它来收集信息是很好的。

转自《教学心理学纲要》人民教育出版社