A partir de los años 60 del siglo XX el enfoque del PI sustentó el marco teórico y metodológico de la investigación sobre la solución de problemas. Los modelos computacionales ofrecían su desceipción y explicación dentro del marco formal y riguroso que necesitaba la psicología cognitiva. El Solucionador General de Problemas de Newell y Simon, 1972 constituye el inicio y marco de referencia como proceso de búsqueda heurística y estructuración y reestructuración de la representación del problema planteado por la Gestalt.
Newell y Simon describen “la solución de problemas” como la interacción entre un sistema de procesamiento de la información (PI) -sistema de cómputo con almacenes de memoria, operadores, receptores sensoriales y efectores motores, con limitaciones también- , un solucionador y un ambiente de la tarea que comprende los factores externos relevantes para esa determinada situación. El solucionador al enfrentarse al ambiente representa esta situación como un espacio del problema, y este espacio es la particular representación que el sujeto hace del ambiente de tarea configurado por las interacciones entre las limitaciones del PI y el ambiente.
Este espacio viene definido por los estados, los operadores, las restricciones, las funciones de evaluación y las estrategias de búsqueda.
Las investigaciones se han centrado fundamentalmente en dos aspectos:
- los procedimientos que conducen a las soluciones, y
- las representaciones internas de los problemas.
3.1. Tipos de problemas
La mayoría de estudios en el tema, coinciden en que hay al menos cuatro componentes básicos el proceso de solución: el estado inicial, estado meta al que se quiere llegar, una serie de pasos para conseguir la meta, y unas restricciones impuestas.
Una de las primeras clasificaciones se basaba en el grado de definición de los estados iniciales y metas de la situación. Reitman, 1965 existían cuatro tipos:
- donde tanto estados iniciales y meta están bien definidos,
- problemas donde el estado inicial está bien definido y la meta no,
- problemas donde la meta está bien definida pero no así el estado inicial, y
- tanto estados iniciales como meta están mal definidos.
La clasificación general más aceptada los agrupa en bien definidos o cerrados y mal definidos o abiertos.
Los bien definidos (anagramas o ajedrez) son aquellos que contienen en sí toda la información que permite resolverlos y cuya estructura impone unas limitaciones. Se identifican con facilidad la meta, los requisitos y el punto de partida para resolver el problema y los pasos u operadores necesarios para su solución. Las personas generalmente no están familiarizadas con el dominio de conocimiento y para resolverlo utilizan estrategias generales de solución (análisis medios-fin).
Los mal definidos requieren del sujeto que construya la información necesaria para alcanzar la solución. Para resolver estos (los de la vida diaria) se recurre al conocimiento y experiencia (solución de problemas por analogía) . Según Simon, 1973 los procesos generales para resolverlos son los mismos y lo característico del proceso de solución de los abiertos es estructurar lo desestructurado, para que terminen siendo cerrados o bien definidos.
Greeno,1978 propuso otra clasificación basada en los procesos empleados en la solución:
- problemas de inducción estructural,
- problemas de transformación y
- problemas de reordenación.
Inicialmente útil esta clasificación, no todos los problemas pueden clasificarse fácilmente bajo esta tipología, pues se dará frecuentemente la combinación entre categorías.
En los problemas de inducción estructural se identifica el patrón de relaciones que existe entre elementos que lo conforman. Hay que descubrir las relaciones entre las partes individuales para luego poder generar una representación integrada ( analogías identifican aspectos estructurales compartidos entre dos situaciones que extrapolan la solución, por ejemplo la analogía verbal es su presentación de 4 términos: hombre es a mujer como caballo es a yegua – A:B como C:D)
Los problemas de transformación se resuelven por la aplicación de unos procedimientos al estado inicial para alcanzar el estado meta gradualmente. Tenemos La torre de Hanoi donde consiste en pasar los tres discos del primer pivote A al tercero C para que queden en la misma disposición, sin mover más de uno a la vez y sin colocar un disco mayor encima de uno menor
En los problemas de reordenación la solución se obtiene por nueva disposición de los elementos en función de algún criterio. Ejemplos como rompecabezas, anagramas o la criptoaritmética.
Tanto la acción como la representación cognitiva son necesarias y complementarias en cualquier teoría del pensamiento humano. La acción cognitiva comprende el conocer de las acciones que se pueden realizar y el conocimiento estratégico para establecer la meta y planificar sobre ello. La representación cognitiva se refiere a la representación de los objetos comprendidos en la situación, la meta del problema, operaciones y estrategias que se pueden utilizar así como a las restricciones que existan. Teniendo esto en cuenta, Greeno y Simon, 1988 analizaron los problemas en tres categorías:
- problemas bien especificados: procedimiento y metas bien definidos. Comprenden una situación inicial, un conjunto de operaciones para pasar de un estado a otro, y un estado meta. La tarea es encontrar una secuencia de acciones con la aplicación de las operaciones permitidas. Comprende además los problemas de transformación de la tipología vista antes y añade unos subtipos:
- Problemas nuevos, dirigidos por metas de los que no se tiene conocimiento o experiencia (Torre de Hanoi)
- Problemas familiares, con metas específicas y conocimientos específicos (pr. mates)
- Problemas que especifican un procedimiento en lugar de una meta (ejercicios de mates en los que se pide encontrar expresiones algebraicas)
- Problemas de representación, en los que los sujetos tienen experiencia (interpretar uno de física).
- problemas de diseño y reordenación: las metas se especifican en función de criterios generales en lugar de estados o procedimientos específicos. La meta es conseguir una nueva disposición de los objetos. Comprende la categoría, problemas de reordenación de la tipología anterior, además del conjunto de problema de diseño y ss subtipos:
- Problemas de formación de disposiciones (anagrama contiene letras desordenadas y la meta es reordenar para que formen palabra -> hocac -> cacho)
- Problemas de modificación de disposiciones (tablero ajedrez)
- Problemas de construcción de nueva formulación o representación (problemas de insight , cajas de Duncker).
- Problemas complejos de composición y diseño (escribir ensayo, composición musical,...)
- problemas de inducción: tratan de encontrar un principio general coherente con los objetos o contenido del problem. Categoría que permanece igual que en la tipología anterior, analizando mayor número de problemas inductivos (inducción categórica, extrapolación de secuencias, inducción de estructuras relacionales y el diagnóstico).
En cuanto a la distinción entre razonamiento y solución de problemas, Greeno y Simon sostienen que tanto el razonamiento deductivo como el inductivo son procesos de solución de problemas. Según estos, hacen referencia a tipos de problemas y no a procesos en sí. Analizan silogismos categóricos como pertenecientes a la categoría de los problemas bien especificados (aquellos nuevos con metas específicas que no requieren conocimiento), pero los silogismos transitivos serían aquellos de problemas de inducción, puesto que la representación integrada de la información es por inducción de la estructura ordenada de relaciones expresadas en las premisas.
Una propuesta más globlal es la de Jonassen - 2000, que considera que el análisis de los problemas ha de tener en cuenta las dimensiones:
- características de la naturaleza del problema,
- características del contexto en que se presenta o representa,
- las diferencias individuales para resolverlo.
Jonassen señala que la naturaleza de los problemas varía en función de su grado de:
- estructuración (sobre todo de estos en educación): presentan estado inicial bien definido, un estado meta conocido (define la naturaleza de la solución) , y conjunto de operadores que permiten resolver el problema. Pero los de la vida cotidiana y en el ámbito profesional, no suelen estar bien estructurados (elementos desconocidos, soluciones múltiples o ninguna, o incluso solución influida por otras variables alternativas) y esto implica no conocer los procedimientos necesarios para la solución, por lo que se recurre a las creencias u opiniones particulares.
- Complejidad, se define por el número de elementos o variables que presenta el problema, su interrelación, el tipo de relación funcional y la estabilidad entre las propiedades. Los más complejos son aquellos dinámicos debido a la situación de tarea y sus VV inestables. Cuánto más complejo mayor será el no de operaciones necesarias para solucionarlo y mayor carga cognitiva (memoria de trabajo). La complejidad y la estructuración se solapan. Los mal estructurados suelen ser los más complejos, aunque también pueden ser sencillos (no saber cómo vestirse para una cena,...) Los bien estructurados son menos complejos puesto existen VV con comportamiento predecible (no incertidumbre) Si aumentan en complejidad es por causa de aumento de VV y operadores (cálculo para una gran infraestructura de carretera,...)
- abstracción: Los bien estructurados son más abstractos por no estar en un contexto concreto y no tener contenidos específicos de dominio de conocimiento. Se resuelven con los procedimientos generales, los métodos débiles. Los métodos fuertes suelen estar mal estructurados, situados en contexto concreto y dependientes de contenido específico.
Lehman, Lempert y Nisbett, 1988 encontraron que el tipo de formación universitaria determinaba el rendimiento en diferentes tipos de problemas:
- los de psicología y medicina resolvían mejor los problemas metodológicos, estadísticos y de razonamiento condicional que los de derecho y química.
- Los resultados manifiestan que si la solución de problemas se encuentra en contexto determinado y es dependiente del contenido, se desarrollarán procedimientos también específicos y concretos.
Sin embargo, pueden los bien estructurados situarse en contexto y dotarse de contenido (formulado como una historieta) y los mal estructurados, presentarse de forma abstracta (dilemas).
Con respecto a la representación de los problemas hay que destacar la importancia del contexto, formato y modalidad. Los problemas cotidianos y profesionales se encuentran inmersos en contextos propios (al diseñar un vídeo juego para salir al mercado de ventas con éxito, la representación de éste en el ámbito profesional será distinta de la que se tenga en el profesional. Otras variables influyentes son las posibles presiones del tiempo impuesto para resolver el problema, imposiciones reguladoras de contextos (sociales, religiosos, políticos, culturales,...) y las distintas interacciones sociales que pudieran ser según el grupo o ambiente (ambiente competitivo vs colaborativo) Además señalar el abanico de diferencias individuales que pueden mediar. Hay que destacar las dimensiones afectivas y conativas ( algunos estudios muestran que las actitudes y las creencias que se tienen sobre el problema y su ámbito de conocimiento , conjuntamente con el nivel de autoconfianza influyen significativamente sobre el rendimiento y la perseverancia para encontrar la solución).
3.2. Procedimientos de solución de problemas
Newell y Simon, 1972 propusieron una metáfora espacial que describe el proceso de solución como un procedimiento de búsqueda a través de un espacio delimitado por unos estados y unas secuencias de acciones que conforman los caminos o trayectos metafóricos hacia la solución.
El espacio es la representación que el solucionador hace del problema y está constituida por 4 elementos:
- descripción del estado inicial,
- descripción del estado meta,
- conjunto de operadores o acciones que permiten pasar de un estado a otro,
- restricciones impuestas sobre los diferentes trayectos que conducen a la meta.
El procedimiento comprende la secuencia de operadores que transformarán el estado inicial en estado meta de acuerdo con las limitaciones impuestas. Este proceso es la búsqueda del mejor trayecto para llegar a meta.
El espacio del problema comprendería el conjunto de todos los estados potencialmente alcanzables mediante la aplicación de los operadores disponibles. Las personas tenemos una memoria de trabajo limitada que hace inviable un proceso de búsqueda exhaustivo (jugada de ajedrez puede comprender como sesenta movimientos con media de treinta alternativos legales en cada paso).
Esto es implosión combinatoria, donde se da el hecho de que el tamaño del espacio de búsqueda aumenta exponencialmente a medida que se profundiza en el mismo proceso de búsqueda. Por tanto las personas utilizan unos métodos de búsqueda heurística. Ello permite reducir el conjunto total de alternativas a un número más manejable, agrupando a las alternativas que se aproximen a la solución (jugador de ajedrez anticipa entre 3 y 4 jugadas, y uno experto lo hará con 3 ó 4 pero de las mejores jugadas). Sin embargo, ello no garantiza que se llegue a la solución óptima. En la búsqueda se apuesta por aquellos trayectos que mejor puedan conducir a una solución, por alcanzar soluciones satisfactorias pero no la mejor. Newell y Simon 1972, propusieron un no reducido de métodos heurístico de carácter general denominados métodos débiles por no usar información específica sobre el dominio del problema.
3.2.1 Heurístico “subir la cuesta”
También “método de reducción de diferencias”, es un procedimiento sencillo que reduce la diferencia entre el estado inicial y el estado meta, tratando de aplicar un operador que dicho estado incial a otro. “Subir la cuesta” recuerda el camino que se emprende hacia delante cuando se quiere alcanzar la cima de una cuesta. Al avanzar se reduce paso a paso, la distancia que separa de la cima.
Este heurístico es similar al método de ensayo y error selectivo. Las personas eligen en cada paso la ruta que parece llevarles directamente a meta. Es útil encontrar una solución mínimamente satisfactoria (máximo local), sin garantía de que sea la mejor opción posible (máximo global) dentro del espacio del problema. La desventaja es la dirección pues siempre es hacia meta.
Es una estrategia sencilla y útil con ciertos inconvenientes. El solucionador puede quedarse atrapado en un punto máximo local con una solución satisfactoria, pero distinta del estado de meta.
Otro inconveniente es que no se pueden generar estados que momentáneamente se alejan de la meta, siempre se trabaja hacia delante, no permitiendo dar un paso hacia atrás porque esto supondría alejarse de la meta.
La Torre de Hanoi consiste en pasar los tres discos del primer pivote al tercero para que queden en la misma disposición, sin mover más de un disco a la vez y sin colocar uno mayor encima de menor Ver la Figura 8.4 de página 368. Es representación del espacio del problema completa con un total de 27 estados. El 1 es el estado inicial, el 8 el estado meta y cada estado se encuentra vinculado con otro por el movimiento de un disco. Existen varias formas de resolverlo, siendo la más rápida la que allí se presenta por los siete movimientos consecutivos comprendidos entre los estados del 1 al 8. Si el solucionador está utilizando el heurístico de “subir la cuesta” y ha ido avanzando el estado 1 al 5, la aplicación llevaría al estado 23, (parecido al de meta). Sin embargo, el estado 6 conduce más rápidamente a lograr la meta que el 23. Kotovsky, Hayes y Simon (1985) encontraron que los sujetos utilizaban en primer lugar el método de la reducción de diferencias para resolver la Torre de Hanoi, y cuando fracasaban entonces aplicaban el heurístico “análisis medios-fin”.
3.2.2 Heurístico “análisis medios-fin”
Este heurístico reduce la diferencia entre el estado inicial y el estado meta. La diferencia principal entre este y el de “subir la cuesta” consiste en descomponer el estado meta en varios estados submetas. La búsqueda hacia atrás, parte del estado meta y mediante la identificación de los operadores se pretende ir generando los diferentes estados que logran terminar el estado inicial. Es de los métodos más conocidos fruto de la combinación de la búsqueda hacia delante y hacia atrás.
La reducción de diferencias entre el inicial y meta, se logra con las submetas o estados intermedios que cada vez se aproximan más al meta. Aplicando los operadores se reducen las diferencias hasta que desaparezcan. Si no se logra reducirla se genera un nuevo estado submeta para aplicar el operador y así poder ir reduciendolas. Por ejemplo, nuestro estado inicial es que estamos en un fin de semana en casa aburridos y con ganas de salir al campo (est. meta) Uno de los operadores que reducirá diferencias sería “coger el coche para acercarnos al campo”. Si el coche está en el taller, generaremos un nuevo estado submeta (amigo con coche) para aplicar el operador. Si este operador falla (no está en casa o no quiere) buscaríamos otro (viajar en tren).
El heurístico análisis medios-fin reúne características importantes para este proceso de solución de problemas:
- La búsqueda se encuentra explícitamente guiada por el conocimiento de la meta.
- El estado inicial puede conducir a otros estados submetas que descomponen el problema en partes más pequeñas y más fáciles de alcanzar.
- El método puede aplicarse recursivamente hasta conseguirlo.
El proceso de planificación es una parte importante de la solución de problemas al permitir anticipar las consecuencias de las posibles acciones. Con esta anticipación de las consecuencias se pueden identificar puntos muertos en el trayecto y evitar errores irreversibles o no, o bien errores irrelevantes pero que supongan pérdida de tiempo. Al descomponer el problema en subpartes, se mejora la búsqueda con la anticipación de soluciones tentativas, permitiendo la corrección e integración de las distintas partes.
La Torre de Hanoi genera primeras submetas cuando se libera el disco mayor del primer pivote. Para alcanzarla se traslada el disco pequeño al tercer pivote. Luego se mueve el disco mediano al segundo pivote y se alcanza la primera submeta. Liberado el disco grande debemos moverlo al tercer pivote. Podemos anticipar que liberar el tercer pivote coloccando el disco pequeño encima del disco grande sería un error. La anticipación de las consecuencias negativas corrige el trayecto y permite colocar el disco pequeño encima del mediado en segundo pivote. La tercera meta es mover el disco grande del primer pivote al tercero.
El análisis del espacio del problema es una descripción abstracta que dificilmente puede ser representada e implementada en distintos modelos computacionales. Sin embargo, se encuentra vinculada al modelo formal “Sistema de Producción” (Newell,1973) Está constituido por reglas con condiciones y acciones (si cumple condición, ejecuta acción).
Las reglas de condición-acción representan el conocimiento para la aplicación de un operador. Las condiciones específicas cuándo se puede aplicar el operador y las acciones describen las consecuencias de su aplicación. Las representaciones de los distintos estados del problema se emparejan con aquellas reglas que satisfagan las condiciones especificadas y entonces se dispara la acción correspondiente.
Los sistemas de producción fueron diseñados para modelar el proceso de solución de problemas, pero se han extendido a otros ámbitos de aplicación y han sido propuestos como modelo de funcionamiento cognitivo en gral. El razonamiento condicional se encuentra representado como un sistema de producción. Diversos modelos cognitivos alternativos basados en éstos, comparten un lenguaje teórico común que fomenta la comunicación entre las diversas disciplinas.
Los problemas bien definidos o cerrados como la Torre de Hanoi, no son representativos de la mayoría de los problemas. Sin embargo, facilitan la investigación sobre el proceso de solución porque:
- el análisis de la tarea es riguroso. El sujeto conoce las reglas y procedimiento pues estos son dados por el enunciado. Permite obtener un diagrama en el que se identifican todas las rutas posibles. Se cuenta con una descripción formal que permite estudiar la generación de la solución e identificar cómo se aproxima el sujeto a ese estado meta por los sucesivos movimientos entre los diferentes estados del espacio del problema. Se podría estudiar cómo mejora el rendimiento con el ejercicio y cómo se puede ser “experto”.
- Estos problemas no requieren conocimientos específicos y esto permite una mínima intervención de los conocimientos previos del sujeto.
- La estructura bien definida permite generar problemas semejantes para así poder estudiar el proceso de transferencia del aprendizaje bajo distintas circunstancias.
3.3. Representación del espacio del problema
Según Newell y Simon 1972, las personas representan el ambiente de la tarea como espacio constituido por posibles estados en los que se realizará la búsqueda de la solución. El ambiente es una descripción externa del problema, y el espacio es la representación interna que hace el sujeto de dicho ambiente. En la generación del espacio del problema se debe considerar la interacción entre las fuentes de información externas e internas. Las externas se encuentran definidas por el ambiente de la tarea y las internas por conocimientos que tiene el sujeto sobre situaciones similares y sobre la propia información que se va acumulando durante el propio proceso de solución.
En los estudios sobre fuentes de información externa se han utilizado versiones isomórficas de los problemas bajo el supuesto de que si la estructura del espacio para los procedimientos de búsqueda heurística es idéntica, cualquier diferencia observada en el rendimiento se deberá a diferencias en la representación de los enunciados. Versiones diferentes a la Torre de Hanoi son los problemas de Los Monstruos y se presentan en dos versiones:
- Los monstruos se pasan los globos, y
- Los monstruos cambian el tamaño de los globos que sostienen.
Ejemplo: PROBLEMA DEL MONSTRUO: MOVIMIENTO.
3 mostruos sostenían 3 globos de cristal. Tanto los monstruos como los globos tienen tres tamaños diferentes, pequeño, mediano y grande. El monstruo pequeño sostenía el globo grande, el mediano el el globo pequeño y el monstruo grande, el globo mediano. Puesto que es una situación sin sentido de simetría, procedieron a intercambiarselos de modo que luego tenga cada monstruo uno proporcional al tamaño. Se tenían que respetar las normas:
- solamente se puede mover un globo cada vez.
- Si un monstruo tiene dos globos, sólo se puede mover el más grande de los dos.
- No se puede mover un globo a un monstruo que sostiene uno mayor.
- ¿qué secuencia se seguirá para resolverlo?
Ejemplo: PROBLEMA DEL MONSTRUO: CAMBIO.
3 monstruos extraterrestres sostenían tres globos de cristal. Debido a las particularidades de su planeta, los monstruos y los globos son de diferentes tamaños (monstruo pequeño - globo grande, monstruo mediano – globo pequeño, monstruo grande – globo medio). Puesto que era contraria a su idea de la simetría procedieron a contraer y expandir los globos de modo que se pudiera conseguir el que sostuvieran a un globo proporcionado. Las normas complicaban la solución:
- Solamente se puede cambiar un globo cada vez.
- Si dos globos tienen el mismo tamaño, solo se puede cambiar el globo que sostiene el monstruo de mayor tamaño.
- Un globo no puede cambiar al mismo tamaño que un globo que sostiene un monstruo de mayor tamaño.
- ¿Cuál es la secuencia de cambios para resolver este problema?
En el isomórfico de movimiento, los globos pasan de un monstruo a otro como en los discos en los pivotes del problema de la Torre de Hanoi. En el problema isomórfico de cambio los globos permanecen con el monstruo, quien puede cambiar el tamaño de los globos. Ahora se han cambiado los papeles que desempeñan los pivotes y los discos: el globo es como el pivote y el monstruo como disco. Tanto en la Torre de Hanoi como en el problema isomórfico de movimiento, las imposiciones recaen sobre el tamaño de las unidades que pueden moverse (discos y globos) ubicadas en un mismo sitio (pivotes y monstruos) En el de cambio, las imposiciones sobre el cambio del tamaño del globo recaen sobre el tamaño de los monstruos (discos) que sujetan globos (pivotes).
Los resultados pusieron de manifiesto que los problemas isomórficos presentaban diferentes niveles de dificultad a pesar de compartir la misma estructura del espacio del problema. Se correspondían con las distintas imposiciones y modalidades de presentación. Se encontró que el problema más difícil era la versión isomórfica de cambio presentada por escrito y el problema más fácil había sido el clásico de la Torre. La explicación se centra en los distintos niveles de carga de memoria de trabajo que eran necesarios para la solución. Kaplan y Simon 1990 estudiaron la influencia del ambiente en la tarea con el “tablero de damas mutilado”. Está asociado al insight descrito por la Gestalt y plantea: "Tablero de damas de 64 cuadrados. Pueden cubrirse con 32 piezas de dominó de forma que cada pieza cubra dos cuadrados. Si se eliminan dos en los extremos ¿se podrían cubrir los 62 restantes con 31 piezas de dominó?".
Cuando los sujetos se enfrentan a éste, emplean mucho tiempo intentando encontrar un patrón que permita colocar las 31 piezas sobre el tablero mutilado sin éxito. El espacio del problema es grande y el enunciado no impone restricciones sobre el heurístico de búsqueda por lo que al final terminan abandonando el problema. Es imprescindible cubrir el tablero de damas mutilado con 31 piezas. En este los cuadrados adyacentes son siempre de dos colores alternos (rojos y negros) y que al colocar una pieza de dominó se cubrirá una cuadrado rojo y otro negro. Al eliminar dos cuadrados del mismo color (negro) quedan 30 negros y 32 rojos.
Kaplan y Simon se plantearon estudiar la facilitación en la resolución de este problema por medio de la presentación de distintos indicios del concepto de paridad (comparar) que pudieran restringir la representación del espacio del problema. Presentaron:
- tablero con todos los cuadrados en blanco,
- tablero con cuadrados en dos colores,
- tablero en blanco con palabras de los colores escritas dentro de los cuadrados [negro][rojo]
- tablero en blanco con palabras escritas [pan] y [mantequilla].
Los resultados manifestaron que tardan menos en responder que no se podía resolver los enfrentados al tablero con las palabras “pan” y “mantequilla”. Estas transmitían el concepto de paridad necesario para obtener la solución. Le seguía el grupo con el tablero de las palabras escritas de los dos colores, el de dos colores y el de los cuadros en blanco.
La explicación de la dificultad del problema es que se parte de una representación inapropiada y para resolverlo hay que reiniciar la búsqueda de otra representación del espacio del problema con un número mayor de restricciones. Cuando se variaron las formulaciones de los problemas de modo que enfatizaran el concepto de paridad se encontró que los sujetos lograban resolver el problema y que algunas formulaciones eran mejor que otras. Los autores comentan que la experiencia fenomenológica del insight de la Gestalt puede explicarse como proceso de búsqueda semejante al utilizado con el resto de los problemas, pero en este caso se busca una reestructuración del espacio del problema. La dificultad de estos problemas se puede predecir por la disponibilidad de las fuentes de información del ambiente de la tarea que permiten constreñir dicha búsqueda.
La Teoría del Control Progresivo sostiene que los sujetos utilizan el heurístico de subir la cuesta para resolver problemas asociados al insight , resolviéndose cuando se relajan las imposiciones sobre el espacio del problema. Esta Ta explica cómo se alcanza un puno muerto en el proceso, cuáles son las condiciones necesarias para que surja el insight y por qué este es tan poco frecuente.
En estas investigaciones se utilizó el problema de los 9 puntos. Según los autores, el estado meta no se encuentra bien definido en la mayoría de los problemas asociados al insight y los sujetos seleccionan un criterio de progreso satisfactorio hacia unas metas parciales que se infieren de la descripción del problema o de estado interno generado en el proceso en sí. La reestructuración del espacio del problema puede ocurrir, por la influencia de fuentes externas como por la propia información generada internamente.
Los sujetos no logran resolverlo debido al gran no de movimientos posibles que parecen ajustarse al criterio de un cuadrado. Se llega a un punto muerto cuando el heurístico de búsqueda ya no puede más estados que cumplan el criterio de progreso satisfactorio. Este fracaso permite relajar las imposiciones del espacio del problema para buscar otros estados. El sujeto puede volver a una solución anterior tentativa en la que utilizó una línea para unir los puntos fuera de los límites imaginarios del cuadrado. El insight es poco frecuente pues se ha de ajustar al criterio de llegar a la cuarta línea. Es necesario anticipar mentalmente el trazado para darse cuenta del fracaso del criterio satisfactorio y reestructurar el problema sin los límites imaginarios del cuadrado.
La teoría del cambio representacional se centra en la información interna como obstáculo para una buena representación del espacio del problema. La que se hace inicialmente puede ser inadecuada porque el conocimiento previo y las experiencias anteriores activan la construcción del problema infructuoso. Para reestructurarlo nuevamente existen los mecanismos:
- relajación de las imposiciones: decremento en la activación de algún elemento de conocimiento que restringe la aplicación de los operadores comprendidos en el espacio del problema (ej. Fijación funcional observada en el problema de las cajas de Duncker – función contenedora de la cajita de cerillas opera como soporte de la vela.)
- disgregación de las agrupaciones con significado del problema: implica ruptura de las conexiones establecidas por los componentes de una unidad con significado (ej. El efecto einstellung en el problema de las jarras de Luchins). Ahora la unidad que hace falta disgregar son los procedimientos aprendidos que conducen a una representación inapropiada. Ello permitirá bloquear la aplicación mecánica y reestructurar el espacio del problema de modo que se puedan encontrar los procedimientos que resuelven los problemas críticos.