Problem solving
সমস্যা সমাধান হল বাধা অতিক্রম করে একটি লক্ষ্য অর্জনের প্রক্রিয়া, যা বেশিরভাগ ক্রিয়াকলাপের একটি ঘন অংশ। সমাধানের প্রয়োজনের সমস্যাগুলি সহজ ব্যক্তিগত কাজ থেকে শুরু করে (যেমন। কিভাবে একটি যন্ত্র চালু করা যায়) ব্যবসা এবং প্রযুক্তিগত ক্ষেত্রে জটিল সমস্যাগুলির জন্য। প্রথমটি একটি সমস্যা সমাধানের সহজ সমস্যা সমাধানের (এস. পি. এস) উদাহরণ, যেখানে পরেরটি একাধিক আন্তঃসম্পর্কিত বাধা সহ জটিল সমস্যা সমাধানের (সি. পি. এস) উদাহরণ। সমস্যা সমাধানের কাজগুলির আরেকটি শ্রেণিবিন্যাস হল নির্দিষ্ট বাধা এবং লক্ষ্য সহ সুনির্দিষ্ট সমস্যা এবং অনির্ধারিত সমস্যা যেখানে বর্তমান পরিস্থিতি সমস্যাযুক্ত তবে কী ধরনের সমাধানের লক্ষ্য রাখা উচিত তা স্পষ্ট নয়। একইভাবে, কেউ মনস্তাত্ত্বিক বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজনীয় আনুষ্ঠানিক বা তথ্য-ভিত্তিক সমস্যাগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে পারে, বনাম সামাজিক-মানসিক সমস্যা যা ব্যক্তি বা গোষ্ঠীর পরিবর্তনশীল আবেগের উপর নির্ভর করে, যেমন কৌশলী আচরণ, ফ্যাশন বা উপহার পছন্দ। সমাধানের জন্য লক্ষ্য অর্জনের জন্য পর্যাপ্ত সম্পদ এবং জ্ঞান প্রয়োজন। আইনজীবী, ডাক্তার, প্রোগ্রামার এবং পরামর্শদাতাদের মতো পেশাদাররা মূলত সাধারণ দক্ষতার বাইরে প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং জ্ঞানের প্রয়োজন এমন বিষয়গুলির জন্য সমস্যা সমাধানকারী। অনেক ব্যবসা একটি সমস্যাকে স্বীকৃতি দিয়ে এবং একটি সমাধান তৈরি করে লাভজনক বাজার খুঁজে পেয়েছেঃ সমস্যাটি যত বেশি বিস্তৃত এবং অসুবিধাজনক হবে, একটি পরিমাপযোগ্য সমাধান বিকাশের সুযোগ তত বেশি হবে। প্রকৌশল, ব্যবসা, চিকিৎসা, গণিত, কম্পিউটার বিজ্ঞান, দর্শন এবং সামাজিক সংগঠনের মতো ক্ষেত্রে অনেক বিশেষ সমস্যা সমাধানের কৌশল এবং পদ্ধতি রয়েছে। সমস্যাগুলি সনাক্ত, বিশ্লেষণ এবং সমাধান করার মানসিক কৌশলগুলি মনোবিজ্ঞান এবং জ্ঞানীয় বিজ্ঞানে অধ্যয়ন করা হয়। এছাড়াও ব্যাপকভাবে গবেষণা করা হয়েছে মানসিক বাধাগুলি যা মানুষকে সমাধান খুঁজে পেতে বাধা দেয়; সমস্যা সমাধানের বাধাগুলির মধ্যে রয়েছে নিশ্চিতকরণ পক্ষপাত, মানসিক সেট এবং কার্যকরী স্থায়িত্ব। সংজ্ঞা সমস্যা সমাধান শব্দটির শৃঙ্খলার উপর নির্ভর করে কিছুটা ভিন্ন অর্থ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি মনোবিজ্ঞানে একটি মানসিক প্রক্রিয়া এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে একটি কম্পিউটারাইজড প্রক্রিয়া। দুটি ভিন্ন ধরনের সমস্যা রয়েছেঃ অ-সংজ্ঞায়িত এবং সু-সংজ্ঞায়িত; প্রত্যেকটির জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। সুনির্দিষ্ট সমস্যাগুলির নির্দিষ্ট শেষ লক্ষ্য এবং স্পষ্টভাবে প্রত্যাশিত সমাধান রয়েছে, যেখানে অ-সংজ্ঞায়িত সমস্যাগুলি নেই। সুনির্দিষ্ট সমস্যাগুলি অ-সংজ্ঞায়িত সমস্যার চেয়ে আরও প্রাথমিক পরিকল্পনার অনুমতি দেয়। সমস্যা সমাধানে কখনও কখনও বাস্তববাদ (প্রসঙ্গ যেভাবে অর্থের ক্ষেত্রে অবদান রাখে) এবং শব্দার্থবিজ্ঞান (সমস্যার ব্যাখ্যা) নিয়ে কাজ করা হয়। সমস্যার শেষ লক্ষ্য কী এবং কোন নিয়মগুলি প্রয়োগ করা যেতে পারে তা বোঝার ক্ষমতা সমস্যা সমাধানের মূল চাবিকাঠি উপস্থাপন করে। কখনও কখনও কোনও সমস্যার জন্য বিমূর্ত চিন্তাভাবনা বা সৃজনশীল সমাধানের প্রয়োজন হয়। সমস্যা সমাধানের দুটি প্রধান ক্ষেত্র রয়েছেঃ গাণিতিক সমস্যা সমাধান এবং ব্যক্তিগত সমস্যা সমাধান। প্রতিটিই কিছু অসুবিধা বা প্রতিবন্ধকতার সম্মুখীন হয়। মনোবিজ্ঞানে সমস্যা সমাধান বলতে জীবনের সমস্যাগুলির সমাধান খুঁজে বের করার প্রক্রিয়াকে বোঝায়। এই সমস্যাগুলির সমাধান সাধারণত পরিস্থিতি-বা প্রসঙ্গ-নির্দিষ্ট হয়। প্রক্রিয়াটি সমস্যা খুঁজে বের করা এবং সমস্যা গঠন দিয়ে শুরু হয়, যেখানে সমস্যাটি আবিষ্কৃত এবং সরলীকৃত হয়। পরবর্তী পদক্ষেপটি হল সম্ভাব্য সমাধান তৈরি করা এবং সেগুলির মূল্যায়ন করা। অবশেষে বাস্তবায়িত এবং যাচাই করার জন্য একটি সমাধান নির্বাচন করা হয়। সমস্যাগুলির একটি চূড়ান্ত লক্ষ্যে পৌঁছাতে হবে; আপনি কীভাবে সেখানে পৌঁছাবেন তা নির্ভর করে সমস্যা অভিযোজন (সমস্যা সমাধানের শৈলী এবং দক্ষতা) এবং পদ্ধতিগত বিশ্লেষণের উপর। মানসিক স্বাস্থ্য পেশাদাররা আত্মপরীক্ষা, আচরণবাদ, অনুকরণ, কম্পিউটার মডেলিং এবং পরীক্ষার মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে মানুষের সমস্যা সমাধানের প্রক্রিয়াগুলি অধ্যয়ন করে। সামাজিক মনোবিজ্ঞানীরা সমস্যার ব্যক্তি-পরিবেশ সম্পর্কের দিক এবং স্বাধীন ও আন্তঃনির্ভরশীল সমস্যা সমাধানের পদ্ধতিগুলি খতিয়ে দেখেন। সমস্যা সমাধানকে একটি উচ্চ-ক্রমের জ্ঞানীয় প্রক্রিয়া এবং বুদ্ধিবৃত্তিক ক্রিয়া হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে যার জন্য আরও নিয়মিত বা মৌলিক দক্ষতার মড্যুলেশন এবং নিয়ন্ত্রণ প্রয়োজন। পরীক্ষামূলক গবেষণা দেখায় যে অনেকগুলি বিভিন্ন কৌশল এবং কারণ দৈনন্দিন সমস্যা সমাধানকে প্রভাবিত করে। পুনর্বাসন মনোবিজ্ঞানীরা সামনের লোবে আঘাতপ্রাপ্ত ব্যক্তিদের অধ্যয়ন করে দেখেছেন যে মানসিক নিয়ন্ত্রণ এবং যুক্তির ঘাটতি কার্যকর পুনর্বাসনের মাধ্যমে পুনরায় মধ্যস্থতা করা যেতে পারে এবং আহত ব্যক্তিদের দৈনন্দিন সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা উন্নত করতে পারে। আন্তঃব্যক্তিক দৈনন্দিন সমস্যা সমাধান ব্যক্তিগত অনুপ্রেরণামূলক এবং প্রাসঙ্গিক উপাদানের উপর নির্ভরশীল। এই ধরনের একটি উপাদান হল "বাস্তব-জগতের" সমস্যাগুলির আবেগগত সামঞ্জস্য, যা সমস্যা সমাধানের কার্যকারিতাকে বাধা দিতে বা সহায়তা করতে পারে। গবেষকরা সমস্যা সমাধানে আবেগের ভূমিকার দিকে মনোনিবেশ করেছেন, যা দেখায় যে দুর্বল মানসিক নিয়ন্ত্রণ লক্ষ্য কাজের প্রতি মনোযোগ ব্যাহত করতে পারে, সমস্যা সমাধানে বাধা সৃষ্টি করতে পারে এবং ক্লান্তি, হতাশা এবং জড়তার মতো নেতিবাচক ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে। মানুষের সমস্যা সমাধান দুটি সম্পর্কিত প্রক্রিয়া নিয়ে গঠিতঃ সমস্যা অভিযোজন, এবং সমস্যাযুক্ত পরিস্থিতি এবং সমস্যা সমাধানের দক্ষতার প্রতি অনুপ্রেরণামূলক/মনোভাব/আবেগপ্রবণ দৃষ্টিভঙ্গি। মানুষের কৌশলগুলি তাদের লক্ষ্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং অন্যদের সাথে নিজেকে তুলনা করার প্রক্রিয়া থেকে উদ্ভূত হয়। সমস্যা সমাধান নিয়ে গবেষণা করা প্রথম পরীক্ষামূলক মনোবিজ্ঞানীদের মধ্যে ছিলেন জার্মানির জেস্টাল্টিস্ট, যেমন কার্ল ডানকারের দ্য সাইকোলজি অফ প্রোডাক্টিভ থিঙ্কিং (1935)। অ্যালেন নিউয়েল এবং হারবার্ট এ সাইমনের কাজ সম্ভবত সবচেয়ে বেশি পরিচিত। 1960 এবং 1970-এর দশকের গোড়ার দিকে পরীক্ষাগুলি অংশগ্রহণকারীদের তুলনামূলকভাবে সহজ, সুনির্দিষ্ট, কিন্তু আগে দেখা যায়নি এমন পরীক্ষাগারের কাজগুলি সমাধান করতে বলেছিল। এই সহজ সমস্যাগুলি, যেমন হ্যানয়ের টাওয়ার, সর্বোত্তম সমাধানগুলি স্বীকার করেছে যা দ্রুত খুঁজে পাওয়া যেতে পারে, যা গবেষকদের সম্পূর্ণ সমস্যা সমাধান প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করতে দেয়। গবেষকরা ধরে নিয়েছিলেন যে এই মডেল সমস্যাগুলি চরিত্রগত জ্ঞানীয় প্রক্রিয়াগুলি প্রকাশ করবে যার মাধ্যমে আরও জটিল "বাস্তব বিশ্বের" সমস্যাগুলি সমাধান করা হয়। এই গবেষণায় পাওয়া একটি অসামান্য সমস্যা সমাধানের কৌশল হল পচন নীতি। কম্পিউটার বিজ্ঞান কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একটি নির্দিষ্ট ধরনের সমস্যা সমাধানের জন্য স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থার নকশা করা জড়িত থাকেঃ ইনপুট ডেটা গ্রহণ করা এবং যুক্তিসঙ্গতভাবে দ্রুত সঠিক বা পর্যাপ্ত প্রতিক্রিয়া গণনা করা। অ্যালগরিদম হল এমন রেসিপি বা নির্দেশাবলী যা কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলিতে লিখিত এই ধরনের সিস্টেমগুলিকে নির্দেশ করে। এই ধরনের ব্যবস্থার নকশা করার পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে সমস্যা নির্ধারণ, অনুসন্ধান, মূল কারণ বিশ্লেষণ, ডি-ডুপ্লিকেশন, বিশ্লেষণ, রোগ নির্ণয় এবং মেরামত। বিশ্লেষণাত্মক কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে রৈখিক এবং অরৈখিক প্রোগ্রামিং, সারি পদ্ধতি এবং অনুকরণ। একটি বড়, বহুবর্ষজীবী বাধা হল কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলিতে ত্রুটিগুলি খুঁজে বের করা এবং ঠিক করাঃ ডিবাগিং। যৌক্তিক আনুষ্ঠানিক যুক্তি বৈধতা, সত্য, অনুমান, যুক্তি এবং প্রমাণের মতো বিষয়গুলির সাথে সম্পর্কিত। একটি সমস্যা সমাধানের প্রসঙ্গে, এটি প্রমাণ করার জন্য একটি উপপাদ্য হিসাবে একটি সমস্যাকে আনুষ্ঠানিকভাবে উপস্থাপন করতে এবং সমস্যার সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় জ্ঞানকে একটি প্রমাণ হিসাবে ব্যবহার করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে যে সমস্যার একটি সমাধান রয়েছে। আনুষ্ঠানিক যুক্তি ব্যবহার করে গাণিতিক উপপাদ্য প্রমাণ করার জন্য কম্পিউটারের ব্যবহার 1950-এর দশকে প্রমাণিত স্বয়ংক্রিয় উপপাদ্যের ক্ষেত্র হিসাবে আবির্ভূত হয়েছিল। এর মধ্যে অ্যালেন নিউয়েল, হারবার্ট এ সাইমন এবং জে. সি. শ দ্বারা বিকশিত লজিক থিওরি মেশিনের মতো মানুষের সমস্যা সমাধানের অনুকরণের জন্য পরিকল্পিত অনুসন্ধানমূলক পদ্ধতির ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত ছিল, পাশাপাশি জন অ্যালান রবিনসন দ্বারা বিকশিত রেজোলিউশন নীতির মতো অ্যালগরিদমিক পদ্ধতিও অন্তর্ভুক্ত ছিল। গাণিতিক উপপাদ্যের প্রমাণ খোঁজার জন্য এর ব্যবহার ছাড়াও, কম্পিউটার বিজ্ঞানে প্রোগ্রাম যাচাইয়ের জন্য স্বয়ংক্রিয় উপপাদ্য-প্রমাণও ব্যবহার করা হয়েছে। 1958 সালে, জন ম্যাকার্থি আনুষ্ঠানিক যুক্তিতে তথ্য উপস্থাপন এবং স্বয়ংক্রিয় উপপাদ্য-প্রমাণ ব্যবহার করে প্রশ্নের উত্তর পাওয়ার জন্য পরামর্শ গ্রহণকারীকে প্রস্তাব করেছিলেন। 1969 সালে কর্ডেল গ্রিন এই দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ নিয়েছিলেন, যিনি প্রশ্ন-উত্তরের জন্য এবং রোবট পরিকল্পনার মতো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অন্যান্য প্রয়োগের জন্য একটি রেজোলিউশন উপপাদ্য প্রবাদ ব্যবহার করেছিলেন। কর্ডেল গ্রিন দ্বারা ব্যবহৃত রেজোলিউশন উপপাদ্য-প্রমাণ মানুষের সমস্যা সমাধানের পদ্ধতির সাথে খুব কম মিল ছিল। এম. আই. টি-র গবেষকদের কাছ থেকে সেই পদ্ধতির সমালোচনার জবাবে, রবার্ট কোয়ালস্কি লজিক প্রোগ্রামিং এবং এস. এল. ডি রেজোলিউশন তৈরি করেছিলেন, যা সমস্যা পচনের মাধ্যমে সমস্যার সমাধান করে। তিনি মানুষের চিন্তাভাবনার উন্নতির জন্য কম্পিউটার এবং মানব সমস্যা সমাধান এবং গণনামূলক যুক্তি উভয়ের জন্য যুক্তির পক্ষে সওয়াল করেছেন। ইঞ্জিনিয়ারিং যখন পণ্য বা প্রক্রিয়াগুলি ব্যর্থ হয়, তখন সমস্যা সমাধানের কৌশলগুলি সংশোধনমূলক পদক্ষেপগুলি বিকাশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা আরও ব্যর্থতা রোধ করতে নেওয়া যেতে পারে। এই ধরনের কৌশলগুলি একটি প্রকৃত ব্যর্থতার ঘটনার আগে একটি পণ্য বা প্রক্রিয়াতেও প্রয়োগ করা যেতে পারে-একটি সম্ভাব্য সমস্যার পূর্বাভাস, বিশ্লেষণ এবং প্রশমিত করার জন্য। ব্যর্থতা পদ্ধতি এবং প্রভাব বিশ্লেষণের মতো কৌশলগুলি সক্রিয়ভাবে সমস্যার সম্ভাবনা হ্রাস করতে পারে। প্রতিক্রিয়াশীল বা সক্রিয় ক্ষেত্রে, রোগ নির্ণয়ের প্রক্রিয়ার মাধ্যমে একটি কার্যকারণ ব্যাখ্যা তৈরি করা প্রয়োজন। কারণগুলির পরিপ্রেক্ষিতে প্রভাবগুলির একটি ব্যাখ্যা অর্জনে, অপহরণ নতুন ধারণা বা অনুমান তৈরি করে (জিজ্ঞাসা করে "কিভাবে? "); ডিডাকশন অন্যান্য প্রশংসনীয় পরিসরের উপর ভিত্তি করে অনুমানগুলি মূল্যায়ন এবং পরিমার্জন করে (জিজ্ঞাসা করে" কেন? "); এবং ইন্ডাকশন অভিজ্ঞতাগত তথ্য সহ একটি অনুমানকে ন্যায়সঙ্গত করে (জিজ্ঞাসা করে" কতটা? ")। অপহরণের উদ্দেশ্য হল কোন অনুমান বা প্রস্তাব পরীক্ষা করা হবে তা নির্ধারণ করা, কোনটি গ্রহণ বা দাবি করা হবে তা নয়। পেইরসিয়ান লজিক্যাল সিস্টেমে, অপহরণ এবং অনুমানের যুক্তি একটি ঘটনা সম্পর্কে আমাদের ধারণাগত বোঝার ক্ষেত্রে অবদান রাখে, অন্যদিকে প্রবর্তনের যুক্তি আমাদের ধারণাগত জ্ঞানে পরিমাণগত বিবরণ (অভিজ্ঞতাগত প্রমাণ) যোগ করে। ফরেনসিক ইঞ্জিনিয়ারিং ব্যর্থতা বিশ্লেষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল যার মধ্যে পণ্যের ত্রুটি এবং ত্রুটিগুলি সনাক্ত করা জড়িত। তারপরে আরও ব্যর্থতা রোধ করতে সংশোধনমূলক পদক্ষেপ নেওয়া যেতে পারে। বিপরীত প্রকৌশল পণ্যটিকে বিচ্ছিন্ন করে এবং তার অংশগুলি তৈরি ও একত্রিত করার জন্য একটি প্রশংসনীয় পথ তৈরি করে একটি পণ্য বিকাশে ব্যবহৃত মূল সমস্যা সমাধানের যুক্তি আবিষ্কার করার চেষ্টা করে। সামরিক বিজ্ঞানে, সমস্যা সমাধান "শেষ অবস্থা" ধারণার সাথে যুক্ত, যে শর্ত বা পরিস্থিতি কৌশলটির লক্ষ্য। যে কোনও সামরিক পদে সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা গুরুত্বপূর্ণ, তবে কমান্ড এবং নিয়ন্ত্রণ স্তরে এটি অপরিহার্য। এটি সম্ভাব্য পরিস্থিতিগুলির গভীর গুণগত এবং পরিমাণগত বোঝার ফলস্বরূপ। এই প্রসঙ্গে কার্যকারিতা হল ফলাফলের একটি মূল্যায়নঃ শেষ পর্যায়গুলি কতটা অর্জন করা হয়েছিল। পরিকল্পনা হল সেই শেষ অবস্থাগুলিকে কীভাবে প্রভাবিত করা যায় তা নির্ধারণ করার প্রক্রিয়া। প্রক্রিয়া সমস্যা সমাধানের কিছু মডেলের মধ্যে একটি লক্ষ্য চিহ্নিত করা এবং তারপর এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য উপ-লক্ষ্যগুলির একটি ক্রম অন্তর্ভুক্ত থাকে। অ্যান্ডারসন, যিনি জ্ঞানের এসিটি-আর মডেল চালু করেছিলেন, লক্ষ্য এবং উপ-লক্ষ্যগুলির এই সংগ্রহটিকে একটি লক্ষ্য স্ট্যাক হিসাবে মডেল করেছিলেন যেখানে মনের মধ্যে লক্ষ্য এবং উপ-লক্ষ্যগুলির একটি স্ট্যাক রয়েছে যা সম্পন্ন করতে হবে এবং যে কোনও সময়ে একটি একক কাজ সম্পন্ন করা হবে। একটি সমস্যা কীভাবে সমাধান করা যায় সে সম্পর্কে জ্ঞান অন্য একটি সমস্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যা স্থানান্তর নামে পরিচিত। সমস্যা সমাধানের কৌশল সমস্যা সমাধানের কৌশল হল একটি লক্ষ্য অর্জনের বাধা অতিক্রম করার পদক্ষেপ। একটি সমস্যা সমাধানের সময় এই ধরনের কৌশলগুলির পুনরাবৃত্তি হল "সমস্যা সমাধান চক্র"। এই চক্রের সাধারণ পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে সমস্যাটি চিহ্নিত করা, এটি সংজ্ঞায়িত করা, এটি ঠিক করার জন্য একটি কৌশল তৈরি করা, উপলব্ধ জ্ঞান এবং সংস্থানগুলি সংগঠিত করা, অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ করা এবং সমাধানের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা। একবার সমাধান হয়ে গেলে, সাধারণত আরেকটি সমস্যা দেখা দেয় এবং চক্রটি আবার শুরু হয়। অন্তর্দৃষ্টি হল হঠাৎ আহা! একটি সমস্যার সমাধান, একটি জটিল পরিস্থিতি সহজ করার জন্য একটি নতুন ধারণার জন্ম। ধাপে ধাপে বিশ্লেষণের তুলনায় অন্তর্দৃষ্টির মাধ্যমে পাওয়া সমাধানগুলি প্রায়শই আরও তীক্ষ্ণ হয়। একটি দ্রুত সমাধান প্রক্রিয়ার জন্য সমস্যা সমাধান চক্রের বিভিন্ন পর্যায়ে উৎপাদনশীল পদক্ষেপগুলি নির্বাচন করার জন্য অন্তর্দৃষ্টি প্রয়োজন। নেওয়েল এবং সাইমনের স্থানান্তর সমস্যার আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞার বিপরীতে, অন্তর্দৃষ্টি সমস্যার কোনও সর্বসম্মত সংজ্ঞা নেই। কিছু সমস্যা সমাধানের কৌশলের মধ্যে রয়েছেঃ বাস্তব ব্যবস্থার অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য একটি ট্র্যাক্টেবল মডেল সিস্টেমে সমস্যা সমাধানের সারসংক্ষেপ সাদৃশ্য পূর্ববর্তী সমস্যার সমাধানের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যার অনুরূপ বৈশিষ্ট্য বা প্রক্রিয়া রয়েছে বুদ্ধি-মন্থন (বিশেষত মানুষের গোষ্ঠীগুলির মধ্যে) প্রচুর সংখ্যক সমাধান বা ধারণার পরামর্শ দেয় এবং যতক্ষণ না সর্বোত্তম সমাধান পাওয়া যায় ততক্ষণ সেগুলির সংমিশ্রণ ও বিকাশ ঘটায় যুক্তিসঙ্গত, সংশয়ী এবং নিরপেক্ষ মূল্যায়নের মাধ্যমে একটি রায় গঠনের জন্য উপলব্ধ প্রমাণ এবং যুক্তিগুলির সমালোচনামূলক চিন্তা বিশ্লেষণ একটি বড়, জটিল সমস্যাকে ছোট, সমাধানযোগ্য সমস্যায় বিভক্ত ও জয় করতে সহায়তা করে। যে বিন্দুতে প্রমাণ ব্যর্থ হবে সেটি হবে সমাধানের সূচনা বিন্দু, সমস্যাটিকে অন্য একটি সমস্যায় রূপান্তরিত করা যার জন্য সমাধান বিদ্যমান, বিদ্যমান ধারণাগুলি ব্যবহার করে গবেষণা করা বা অনুরূপ সমস্যার বিদ্যমান সমাধানগুলি মানিয়ে নেওয়া মূল কারণ বিশ্লেষণ একটি সমস্যার কারণ চিহ্নিত করে যতক্ষণ না সঠিকটি পাওয়া যায় যতক্ষণ না সমস্যা সমাধানের পদ্ধতিগুলি সাধারণ বাধাগুলির মধ্যে রয়েছে মানসিক গঠন যা সমাধানের জন্য দক্ষ অনুসন্ধানকে বাধা দেয়। গবেষকদের দ্বারা চিহ্নিত পাঁচটি সাধারণ বিষয় হলঃ নিশ্চিতকরণ পক্ষপাত, মানসিক সেট, কার্যকরী স্থায়িত্ব, অপ্রয়োজনীয় সীমাবদ্ধতা এবং অপ্রাসঙ্গিক তথ্য। নিশ্চিতকরণ পক্ষপাত হল তথ্য সংগ্রহ এবং ব্যবহার করার একটি অনিচ্ছাকৃত প্রবণতা যা পূর্বকল্পিত ধারণাগুলিকে সমর্থন করে। এই ধরনের ধারণাগুলি গুরুত্বপূর্ণ ব্যক্তিগত বিশ্বাস দ্বারা অনুপ্রাণিত না হয়ে আনুষঙ্গিক হতে পারেঃ সঠিক হওয়ার আকাঙ্ক্ষা যথেষ্ট অনুপ্রেরণা হতে পারে। বৈজ্ঞানিক এবং প্রযুক্তিগত পেশাদাররাও নিশ্চিতকরণ পক্ষপাতের অভিজ্ঞতা অর্জন করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি অনলাইন পরীক্ষায় পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যে মনস্তাত্ত্বিক গবেষণার ক্ষেত্রের পেশাদাররা সম্ভবত এমন বৈজ্ঞানিক গবেষণাকে দেখবেন যা তাদের পূর্বকল্পিত ধারণার সাথে সংঘর্ষমূলক গবেষণার চেয়ে বেশি অনুকূলভাবে একমত। রেমন্ড নিকারসনের মতে, বাস্তব জীবনের পরিস্থিতিতে নিশ্চিতকরণ পক্ষপাতের পরিণতি দেখা যায়, যা অকার্যকর সরকারী নীতি থেকে গণহত্যা পর্যন্ত তীব্রতার মধ্যে রয়েছে। নিকারসন যুক্তি দিয়েছিলেন যে যারা ডাকিনীবিদ্যার অভিযোগে অভিযুক্ত ব্যক্তিদের হত্যা করেছিল তারা অনুপ্রেরণার সাথে নিশ্চিত পক্ষপাত প্রদর্শন করেছিল। গবেষক মাইকেল অ্যালেন স্কুল পড়ুয়াদের মধ্যে অনুপ্রেরণার সঙ্গে নিশ্চিত পক্ষপাতের প্রমাণ পেয়েছেন যারা অনুকূল ফলাফল অর্জনের জন্য তাদের বিজ্ঞান পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করার জন্য কাজ করেছিলেন। যাইহোক, নিশ্চিতকরণ পক্ষপাতের জন্য অনুপ্রেরণার প্রয়োজন হয় না। 1960 সালে, পিটার ক্যাথকার্ট ওয়েসন একটি পরীক্ষা পরিচালনা করেন যেখানে অংশগ্রহণকারীরা প্রথমে তিনটি সংখ্যা দেখে এবং তারপর একটি নিয়মের আকারে একটি অনুমান তৈরি করে যা সেই তিনগুণ সংখ্যা তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। তাদের অনুমানগুলি পরীক্ষা করার সময়, অংশগ্রহণকারীরা কেবলমাত্র অতিরিক্ত তিনগুণ সংখ্যা তৈরি করার প্রবণতা দেখিয়েছিল যা তাদের অনুমানগুলিকে নিশ্চিত করবে এবং তিনগুণ তৈরি করার প্রবণতা দেখায়নি যা তাদের অনুমানগুলিকে অস্বীকার বা খণ্ডন করবে। মানসিক সেট হ 'ল নতুন এবং আরও ভাল সমাধানের সন্ধানের পরিবর্তে পূর্বের সফল সমাধানটি পুনরায় ব্যবহার করার প্রবণতা। এটি অভ্যাসের উপর নির্ভরতা। 1940-এর দশকে আব্রাহাম এস লুচিনস তাঁর সুপরিচিত জল জগ পরীক্ষার মাধ্যমে এটি প্রথম প্রকাশ করেছিলেন। অংশগ্রহণকারীদের বিভিন্ন সর্বোচ্চ ক্ষমতার অন্যান্য জগ ব্যবহার করে একটি জগ নির্দিষ্ট পরিমাণে জল দিয়ে পূরণ করতে বলা হয়েছিল। লুচিনস জগ সমস্যার একটি সেট দেওয়ার পরে যা একটি একক কৌশল দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে, তারপরে তিনি এমন একটি সমস্যা প্রবর্তন করেছিলেন যা একই কৌশল দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে, তবে একটি অভিনব এবং সহজ পদ্ধতি দ্বারাও। তাঁর অংশগ্রহণকারীরা সহজ বিকল্পটি সম্পর্কে অজ্ঞ, অভ্যস্ত কৌশলটি ব্যবহার করার প্রবণতা দেখিয়েছিলেন। এটি আবার নরম্যান মায়ারের 1931 সালের পরীক্ষায় প্রদর্শিত হয়েছিল, যা অংশগ্রহণকারীদের একটি অপ্রচলিত পদ্ধতিতে একটি পরিচিত সরঞ্জাম (প্লিয়ার) ব্যবহার করে একটি সমস্যা সমাধান করার জন্য চ্যালেঞ্জ করেছিল। অংশগ্রহণকারীরা প্রায়শই বস্তুটিকে এমনভাবে দেখতে অক্ষম ছিলেন যা তার সাধারণ ব্যবহার থেকে দূরে সরে যায়, এক ধরনের মানসিক সেট যা কার্যকরী স্থায়িত্ব হিসাবে পরিচিত (নিম্নলিখিত বিভাগটি দেখুন)। একটি মানসিক সেটকে কঠোরভাবে আঁকড়ে ধরাকে বলা হয় স্থিরকরণ, যা বারবার ব্যর্থ চেষ্টা করা কৌশলগুলির সাথে একটি আবেশ বা ব্যস্ততায় গভীরতর হতে পারে। 1990-এর দশকের শেষের দিকে, গবেষক জেনিফার উইলি আবিষ্কার করেন যে কোনও ক্ষেত্রে পেশাদার দক্ষতা একটি মানসিক সেট তৈরি করতে পারে, যা সম্ভবত স্থিরকরণের দিকে পরিচালিত করে। গ্রুপথিংক, যেখানে প্রতিটি ব্যক্তি দলের বাকি সদস্যদের মানসিকতা গ্রহণ করে, মানসিক সেট তৈরি করতে এবং বাড়িয়ে তুলতে পারে। সামাজিক চাপ প্রত্যেককে একই কথা ভাবতে এবং একই সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পরিচালিত করে। কার্যকরী স্থায়িত্ব কার্যকরী স্থায়িত্ব হল একটি বস্তুকে শুধুমাত্র একটি ফাংশন হিসাবে দেখার প্রবণতা এবং উপরে বর্ণিত মায়ার প্লিয়ার্স পরীক্ষার মতো কোনও অভিনব ব্যবহারের ধারণা করতে অক্ষম হওয়া। কার্যকরী স্থিরতা মানসিক সেটের একটি নির্দিষ্ট রূপ, এবং দৈনন্দিন জীবনে জ্ঞানীয় পক্ষপাতের সবচেয়ে সাধারণ রূপগুলির মধ্যে একটি। উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে একজন মানুষ তার বাড়িতে একটি বাগকে মেরে ফেলতে চায়, কিন্তু হাতে কেবল এয়ার ফ্রেশনারের একটি ক্যান রয়েছে। সে হয়তো ক্যান দিয়ে স্কোয়াশ করার পরিবর্তে বাগটিকে মেরে ফেলার জন্য কিছু খুঁজতে শুরু করতে পারে, শুধুমাত্র এর প্রধান কাজ ডিওডোরাইজিং-এর কথা ভেবে। টিম জার্মান এবং ক্লার্ক ব্যারেট এই বাধাটি বর্ণনা করেছেনঃ "বিষয়গুলি বস্তুর নকশা ক্রিয়াকলাপের উপর 'স্থির' হয়ে যায় এবং সমস্যা সমাধান নিয়ন্ত্রণ অবস্থার সাথে সম্পর্কিত হয় যেখানে বস্তুর কার্যকারিতা প্রদর্শিত হয় না।" তাদের গবেষণায় দেখা গেছে যে কোনও বস্তুর উদ্দেশ্যমূলক কার্যকারিতা সম্পর্কে ছোট বাচ্চাদের সীমিত জ্ঞান এই বাধা হ্রাস করে গবেষণা শিক্ষার প্রেক্ষাপটে কার্যকরী স্থায়িত্বও আবিষ্কার করেছে, বোঝার ক্ষেত্রে একটি বাধা হিসাবেঃ "শেখার ধারণাগুলির পাশাপাশি রসায়নের সমস্যা সমাধানে কার্যকরী স্থায়িত্ব পাওয়া যেতে পারে।" কার্যকরী স্থায়িত্ব কীভাবে সমস্যা সমাধানের সাথে সম্পর্কিত সে সম্পর্কে বেশ কয়েকটি অনুমান রয়েছে। এটি সময় নষ্ট করতে পারে, বিলম্ব করতে পারে বা কোনও সরঞ্জামের সঠিক ব্যবহার সম্পূর্ণরূপে প্রতিরোধ করতে পারে। অপ্রয়োজনীয় সীমাবদ্ধতা হল হাতে থাকা কাজের উপর অচেতনভাবে চাপিয়ে দেওয়া স্বেচ্ছাচারী সীমানা, যা সমাধানের একটি উৎপাদনশীল পথকে বন্ধ করে দেয়। সমাধানকারী শুধুমাত্র এক ধরনের সমাধানের উপর স্থির হয়ে যেতে পারে, যেন এটি সমস্যার একটি অনিবার্য প্রয়োজনীয়তা। সাধারণত, এটি মানসিক সেটের সাথে মিলিত হয়-একটি পূর্বে সফল পদ্ধতিতে আঁকড়ে থাকা। দৃষ্টিশক্তির সমস্যাগুলি মানসিকভাবে উদ্ভাবিত সীমাবদ্ধতাও তৈরি করতে পারে। একটি বিখ্যাত উদাহরণ হল বিন্দু সমস্যাঃ তিন বাই তিন গ্রিড প্যাটার্নে সাজানো নয়টি বিন্দু অবশ্যই চারটি সরল রেখার অংশ আঁকিয়ে সংযুক্ত করতে হবে, কাগজ থেকে কলম না তুলে বা একটি লাইন বরাবর ব্যাকট্র্যাকিং না করে। বিষয়টি সাধারণত ধরে নেয় যে কলমটি অবশ্যই বিন্দুগুলির বাইরের বর্গক্ষেত্রের মধ্যে থাকতে হবে, তবে সমাধানের জন্য এই ফ্রেমের বাইরে লাইনগুলি অব্যাহত রাখতে হবে এবং গবেষকরা একটি সংক্ষিপ্ত বরাদ্দ সময়ের মধ্যে 0 শতাংশ সমাধানের হার খুঁজে পেয়েছেন। এই সমস্যাটি "বাক্সের বাইরে চিন্তা করুন" অভিব্যক্তিটি তৈরি করেছে। এই ধরনের সমস্যাগুলি সাধারণত হঠাৎ অন্তর্দৃষ্টির মাধ্যমে সমাধান করা হয় যা মানসিক বাধা অতিক্রম করে, প্রায়শই তাদের বিরুদ্ধে দীর্ঘ পরিশ্রমের পরে। বিষয়টি কীভাবে তাদের মনের সমস্যাটিকে গঠন করেছে, তারা কীভাবে অতীতের অভিজ্ঞতাগুলি গ্রহণ করে এবং তারা তাদের কার্যকরী স্মৃতিতে এই তথ্যকে কতটা ভালভাবে পরিচালনা করে তার উপর নির্ভর করে এটি কঠিন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ফ্রেমিং বর্গক্ষেত্রের বাইরে সংযুক্ত বিন্দুগুলি কল্পনা করার জন্য একটি অপ্রচলিত ব্যবস্থা কল্পনা করা প্রয়োজন, যা কার্যকরী স্মৃতির উপর একটি চাপ। অপ্রাসঙ্গিক তথ্য অপ্রাসঙ্গিক তথ্য হল এমন একটি নির্দিষ্টকরণ বা তথ্য যা একটি সমস্যার মধ্যে উপস্থাপিত হয় যা সমাধানের সাথে সম্পর্কিত নয়। যদি সমাধানকারী ধরে নেয় যে উপস্থাপিত সমস্ত তথ্য ব্যবহার করা প্রয়োজন, তবে এটি প্রায়শই সমস্যা সমাধান প্রক্রিয়াটিকে লাইনচ্যুত করে, তুলনামূলকভাবে সহজ সমস্যাগুলিকে আরও কঠিন করে তোলে। উদাহরণস্বরূপঃ "টোপেকার পনেরো শতাংশ মানুষের কাছে তালিকাভুক্ত টেলিফোন নম্বর নেই। আপনি টোপেকা ফোন বুক থেকে এলোমেলোভাবে 200টি নাম নির্বাচন করুন। এদের মধ্যে কতজনের তালিকাভুক্ত ফোন নম্বর নেই? "সুস্পষ্ট" উত্তরটি হল 15 শতাংশ, কিন্তু প্রকৃতপক্ষে তালিকাভুক্ত নয় এমন ব্যক্তিদের কেউই 200 জনের মধ্যে তালিকাভুক্ত হবে না। এই ধরনের "কৌশলগত প্রশ্ন" প্রায়শই যোগ্যতা পরীক্ষা বা জ্ঞানীয় মূল্যায়নে ব্যবহৃত হয়। যদিও সহজাতভাবে কঠিন নয়, তাদের স্বাধীন চিন্তাভাবনা প্রয়োজন যা অগত্যা সাধারণ নয়। গাণিতিক শব্দ সমস্যাগুলি প্রায়শই একটি অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ হিসাবে অপ্রাসঙ্গিক গুণগত বা সংখ্যাসূচক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে। সমস্যার উপস্থাপনা পরিবর্তন করে বাধাগুলি এড়ানো উপরের জ্ঞানীয় পক্ষপাতের কারণে সৃষ্ট ব্যাঘাত নির্ভর করতে পারে তথ্যটি কীভাবে উপস্থাপিত হয় তার উপরঃ দৃশ্যমান, মৌখিক বা গাণিতিকভাবে। একটি সর্বোত্তম উদাহরণ হল বৌদ্ধ সন্ন্যাসী সমস্যাঃ সমস্যাটি মৌখিক প্রেক্ষাপটে সমাধান করা যায় না, প্রতিটি দিনে সন্ন্যাসীর অগ্রগতি বর্ণনা করার চেষ্টা করা হয়। যখন অনুচ্ছেদটি একটি ফাংশন দ্বারা গাণিতিকভাবে উপস্থাপন করা হয় তখন এটি অনেক সহজ হয়ে যায়ঃ একজন এমন একটি গ্রাফ কল্পনা করে যার অনুভূমিক অক্ষ দিনের সময়, এবং যার উল্লম্ব অক্ষ প্রতিটি সময়ে পথে সন্ন্যাসীর অবস্থান (বা উচ্চতা) দেখায়। দুটি ভ্রমণ বক্ররেখার উপর ভিত্তি করে, যা একটি আয়তক্ষেত্রের বিপরীত তির্যক অতিক্রম করে, কেউ দেখতে পায় যে তাদের অবশ্যই কোথাও একে অপরকে অতিক্রম করতে হবে। গ্রাফিংয়ের মাধ্যমে দৃশ্যমান উপস্থাপনা সমস্যার সমাধান করেছে। অনুরূপ কৌশলগুলি প্রায়শই পরীক্ষায় সমস্যা সমাধানের উন্নতি করতে পারে। ব্যক্তিদের জন্য অন্যান্য বাধাগুলি যারা সমস্যা সমাধানে নিযুক্ত থাকেন তারা বিয়োগাত্মক পরিবর্তনগুলিকে উপেক্ষা করেন, এমনকি সেগুলিও যা দক্ষ সমাধানের গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। উপাদান বা প্রক্রিয়াগুলি বিয়োগ করার পরিবর্তে প্রথমে, শুধুমাত্র, বা বেশিরভাগ উপাদান তৈরি বা যুক্ত করে সমাধান করার এই প্রবণতা তথ্যের অতিরিক্ত লোডের মতো উচ্চতর জ্ঞানীয় লোডের সাথে তীব্রতর হতে দেখা যায়। স্বপ্ন দেখাঃ সচেতন না হয়ে সমস্যার সমাধান মানুষ ঘুমন্ত অবস্থায়ও সমস্যার সমাধান করতে পারে। বিজ্ঞানী ও প্রকৌশলীদের এমন অনেক রিপোর্ট রয়েছে যারা তাদের স্বপ্নের সমস্যাগুলি সমাধান করেছেন। উদাহরণস্বরূপ, সেলাই মেশিনের উদ্ভাবক এলিয়াস হো একটি স্বপ্ন থেকে ববিনের কাঠামো বের করেছিলেন। রসায়নবিদ আগস্ট কেকুল বিবেচনা করছিলেন কিভাবে বেনজিন তার ছয়টি কার্বন এবং হাইড্রোজেন পরমাণু সাজায়। সমস্যাটি নিয়ে চিন্তা করে তিনি ঘুমিয়ে পড়েন এবং নাচের পরমাণুর স্বপ্ন দেখেন যা স্নেকেলিক প্যাটার্নে পড়ে যায়, যার ফলে তিনি বেনজিন বলয়টি আবিষ্কার করেন। কেকুলে তাঁর ডায়েরিতে লিখেছেন, মানুষ কীভাবে ঘুমাতে যাওয়ার আগে কোনও সমস্যা সম্পর্কে সচেতনভাবে চিন্তা করতে পারে এবং তারপর একটি স্বপ্নের ছবি দিয়ে সমস্যার সমাধান করতে পারে সে সম্পর্কেও পরীক্ষামূলক গবেষণা রয়েছে। স্বপ্নের গবেষক উইলিয়াম সি. ডিমেন্ট তাঁর স্নাতক শ্রেণীর 500 জন ছাত্রকে বলেছিলেন যে তিনি চান যে তারা একটি অসীম সিরিজ সম্পর্কে চিন্তা করুক, যার প্রথম উপাদানগুলি ছিল ওটিটিএফএফ, তারা এর পিছনের নীতিটি অনুমান করতে পারে কিনা এবং সিরিজের পরবর্তী উপাদানগুলি কী হবে তা বলার জন্য। তিনি তাদের ঘুমাতে যাওয়ার আগে প্রতি রাতে 15 মিনিটের জন্য এই সমস্যাটি নিয়ে চিন্তা করতে এবং তখন তাদের যে কোনও স্বপ্ন থাকলে তা লিখে রাখতে বলেছিলেন। সকালে ঘুম থেকে ওঠার পর তাদের 15 মিনিটের জন্য সমস্যাটি নিয়ে আবার চিন্তা করার নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল। ওটিটিএফএফ ক্রমটি হল সংখ্যার প্রথম অক্ষরঃ এক, দুই, তিন, চার, পাঁচ। এই সিরিজের পরবর্তী পাঁচটি উপাদান হল এস. এস. ই. এন. টি (ছয়, সাত, আট, নয়, দশ)। কিছু শিক্ষার্থী তাদের স্বপ্নের প্রতিফলন ঘটিয়ে ধাঁধাটির সমাধান করে। একটি উদাহরণ ছিল একজন ছাত্র যিনি নিম্নলিখিত স্বপ্নটি বর্ণনা করেছিলেনঃ 500 টিরও বেশি স্নাতক ছাত্রের সাথে, 87 টি স্বপ্ন শিক্ষার্থীদের নির্ধারিত সমস্যার সাথে সম্পর্কিত বলে বিচার করা হয়েছিল (53 টি সরাসরি সম্পর্কিত এবং 34 টি পরোক্ষভাবে সম্পর্কিত)। তবুও যাদের স্বপ্ন ছিল যা আপাতদৃষ্টিতে সমস্যার সমাধান করেছিল, তাদের মধ্যে মাত্র সাতজন আসলে সচেতনভাবে সমাধান জানতে পেরেছিল। বাকিরা (53 জনের মধ্যে 46 জন) ভেবেছিলেন যে তারা সমাধান জানেন না। মার্ক ব্লেচনার এই পরীক্ষাটি পরিচালনা করেছিলেন এবং ডিমেন্টের অনুরূপ ফলাফল পেয়েছিলেন। তিনি দেখতে পান যে সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করার সময় মানুষের স্বপ্ন ছিল যার সমাধান স্বপ্ন থেকে স্পষ্ট বলে মনে হয়েছিল, তবে স্বপ্নদর্শীদের পক্ষে এটি উপলব্ধি করা বিরল ছিল যে তাদের স্বপ্নগুলি কীভাবে ধাঁধাটির সমাধান করেছে। কোক্সিং বা ইঙ্গিতগুলি তাদের এটি উপলব্ধি করতে দেয়নি, যদিও একবার তারা সমাধানটি শুনেছিল, তারা বুঝতে পেরেছিল যে তাদের স্বপ্ন কীভাবে এটি সমাধান করেছে। উদাহরণস্বরূপ, সেই ওটিটিএফএফ পরীক্ষার একজন ব্যক্তি স্বপ্ন দেখেছিলেনঃ স্বপ্নে, সেই ব্যক্তি সিরিজের পরবর্তী উপাদানগুলি গণনা করেছিলেন-ছয়, সাত, আট, নয়, দশ, এগারো, বারো-তবুও তিনি বুঝতে পারেননি যে এটিই সমস্যার সমাধান। তাঁর ঘুমন্ত মস্তিষ্ক সমস্যার সমাধান করেছিল, কিন্তু তাঁর জেগে থাকা মস্তিষ্ক কীভাবে তা জানত না। আলবার্ট আইনস্টাইন বিশ্বাস করতেন যে অনেক সমস্যা সমাধান অচেতনভাবে চলতে থাকে এবং তখন ব্যক্তিকে অবশ্যই মনের মস্তিষ্ক ইতিমধ্যে কী সমাধান করেছে তা সচেতনভাবে বের করতে হবে এবং প্রণয়ন করতে হবে। তিনি বিশ্বাস করতেন যে আপেক্ষিকতা তত্ত্ব প্রণয়নের ক্ষেত্রে এটি তাঁর প্রক্রিয়াঃ "সমস্যার স্রষ্টা সমাধানের অধিকারী"। আইনস্টাইন বলেছিলেন যে তিনি তাঁর সমস্যার সমাধান শব্দ ছাড়াই করেছিলেন, বেশিরভাগই ছবিতে। "শব্দ বা ভাষা, যেমন সেগুলি লিখিত বা কথিত, আমার চিন্তাধারায় কোনও ভূমিকা পালন করে বলে মনে হয় না। যে মনস্তাত্ত্বিক সত্তাগুলি চিন্তার উপাদান হিসাবে কাজ করে বলে মনে হয় সেগুলি নির্দিষ্ট লক্ষণ এবং কমবেশি স্পষ্ট চিত্র যা 'স্বেচ্ছায়' পুনরুত্পাদন এবং একত্রিত করা যেতে পারে। জ্ঞানীয় বিজ্ঞানঃ দুটি বিষয় সমস্যা সমাধানের প্রক্রিয়া জ্ঞানের ক্ষেত্র এবং দক্ষতার স্তরের মধ্যে পৃথক। এই কারণে, গবেষণাগারে প্রাপ্ত জ্ঞানীয় বিজ্ঞানের ফলাফলগুলি পরীক্ষাগারের বাইরে সমস্যা সমাধানের পরিস্থিতিতে সাধারণীকরণ করতে পারে না। এর ফলে 1990-এর দশক থেকে বাস্তব-জগতের সমস্যা সমাধানের উপর গবেষণার জোর দেওয়া হয়েছে। তবে উত্তর আমেরিকা এবং ইউরোপে এই জোরটি বেশ ভিন্নভাবে প্রকাশ করা হয়েছে। যেখানে উত্তর আমেরিকার গবেষণা সাধারণত পৃথক, প্রাকৃতিক জ্ঞানের ক্ষেত্রে সমস্যা সমাধান অধ্যয়নের দিকে মনোনিবেশ করেছে, ইউরোপীয় গবেষণার বেশিরভাগই অভিনব, জটিল সমস্যাগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে এবং কম্পিউটারাইজড পরিস্থিতিগুলির সাথে সঞ্চালিত হয়েছে। ইউরোপে, দুটি প্রধান পন্থা আবির্ভূত হয়েছে, একটি যুক্তরাজ্যে ডোনাল্ড ব্রডবেন্ট এবং অন্যটি জার্মানিতে ডিট্রিচ ডর্নার দ্বারা প্রবর্তিত। দুটি পন্থা তুলনামূলকভাবে জটিল, শব্দার্থগতভাবে সমৃদ্ধ, কম্পিউটারাইজড ল্যাবরেটরি কাজের উপর জোর দেয়, যা বাস্তব জীবনের সমস্যার সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ। পদ্ধতিগুলি তাদের তাত্ত্বিক লক্ষ্য এবং পদ্ধতিতে কিছুটা ভিন্ন। ব্রডবেন্ট দ্বারা প্রবর্তিত ঐতিহ্যটি জ্ঞানীয় সমস্যা সমাধানের প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে পার্থক্যের উপর জোর দেয় যা সচেতনতার অধীনে বনাম সচেতনতার বাইরে কাজ করে এবং সাধারণত গাণিতিকভাবে সু-সংজ্ঞায়িত কম্পিউটারাইজড সিস্টেমগুলি নিয়োগ করে। অন্যদিকে, ডর্নার দ্বারা প্রবর্তিত ঐতিহ্যটি সমস্যা সমাধানের জ্ঞানীয়, অনুপ্রেরণামূলক এবং সামাজিক উপাদানগুলির আন্তঃক্রিয়ায় আগ্রহী এবং খুব জটিল কম্পিউটারাইজড পরিস্থিতি ব্যবহার করে যা 2,000 পর্যন্ত অত্যন্ত আন্তঃসংযুক্ত ভেরিয়েবল ধারণ করে। উত্তর আমেরিকায় হারবার্ট এ. সাইমনের শব্দার্থগতভাবে সমৃদ্ধ ক্ষেত্রগুলিতে "শেখার মাধ্যমে শেখার" কাজ দ্বারা শুরু করা, গবেষকরা সমস্যা সমাধানের একটি বৈশ্বিক তত্ত্ব বের করার প্রচেষ্টার পরিবর্তে পদার্থবিজ্ঞান, লেখা বা দাবা খেলার মতো বিভিন্ন প্রাকৃতিক জ্ঞানের ক্ষেত্রে পৃথকভাবে সমস্যা সমাধানের তদন্ত শুরু করেন। এই গবেষকরা নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের মধ্যে সমস্যা সমাধানের বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করেছেন, যা দক্ষতার বিকাশের উপর। উত্তর আমেরিকায় যে ক্ষেত্রগুলি বেশ গভীর মনোযোগ আকর্ষণ করেছে সেগুলির মধ্যে রয়েছেঃ গণনা কম্পিউটার দক্ষতা খেলা আইনজীবীদের যুক্তি পরিচালনামূলক সমস্যা গাণিতিক সমস্যা সমাধান যান্ত্রিক সমস্যা সমাধান ব্যক্তিগত সমস্যা সমাধান রাজনৈতিক সিদ্ধান্ত নেওয়া সমস্যা সমাধান ইলেকট্রনিক্স সমস্যা সমাধান উদ্ভাবন এবং উদ্ভাবনের জন্য সমাধানঃ টিআরআইজেড পড়া সামাজিক সমস্যা সমাধান লেখা জটিল সমস্যার বৈশিষ্ট্য জটিল সমস্যা সমাধান (সিপিএস) সহজ সমস্যা সমাধান (এসপিএস) থেকে আলাদা করা যায়। এস. পি. এস-এ একটি একক এবং সহজ বাধা রয়েছে। সি. পি. এস-এ একযোগে একাধিক বাধা থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কর্মক্ষেত্রে একজন শল্যচিকিৎসকের কী জুতো পরবেন তা নির্ধারণ করার চেয়ে অনেক বেশি জটিল সমস্যা রয়েছে। ডিট্রিচ ডর্নার যেমন ব্যাখ্যা করেছেন এবং পরে জোয়াকিম ফাঙ্কের দ্বারা প্রসারিত হয়েছে, জটিল সমস্যাগুলির কিছু সাধারণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছেঃ জটিলতা (বিপুল সংখ্যক আইটেম, আন্তঃসম্পর্ক এবং সিদ্ধান্ত) গণনাযোগ্য বৈচিত্র্য সংযোগ (শ্রেণিবিন্যাস সম্পর্ক, যোগাযোগ সম্পর্ক, বরাদ্দ সম্পর্ক) গতিশীলতা (সময় বিবেচনা) সাময়িক সীমাবদ্ধতা সাময়িক সংবেদনশীলতা পর্যায় প্রভাব গতিশীল অপ্রত্যাশিততা স্বচ্ছতা (পরিস্থিতির স্বচ্ছতার অভাব) সূচনা অস্বচ্ছতার ধারাবাহিকতা অস্বচ্ছভাবে (একাধিক লক্ষ্য) প্রকাশ করে বিরোধী ক্ষণস্থায়ী সমষ্টিগত সমস্যা সমাধান মানুষ বিভিন্ন স্তরে সমস্যা সমাধান করে-ব্যক্তি থেকে সভ্যতায়। সমষ্টিগত সমস্যা সমাধান বলতে সমষ্টিগতভাবে সমস্যা সমাধানকে বোঝায়। সামাজিক সমস্যা এবং বৈশ্বিক সমস্যাগুলি সাধারণত শুধুমাত্র সম্মিলিতভাবে সমাধান করা যেতে পারে। সমসাময়িক সমস্যাগুলির জটিলতা যে কোনও ব্যক্তির জ্ঞানীয় ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে যায় এবং এর জন্য বিভিন্ন ধরনের দক্ষতা এবং সমষ্টিগত সমস্যা সমাধানের দক্ষতার প্রয়োজন হয়। সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা হল ভাগ করা বা গোষ্ঠীগত বুদ্ধিমত্তা যা অনেক ব্যক্তির সহযোগিতা, সমষ্টিগত প্রচেষ্টা এবং প্রতিযোগিতা থেকে উদ্ভূত হয়। সহযোগিতামূলক সমস্যা সমাধানে মানুষ বাস্তব বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য একসঙ্গে কাজ করে। সমস্যা সমাধানকারী গোষ্ঠীর সদস্যরা একটি সাধারণ উদ্বেগ, একটি অনুরূপ আবেগ এবং/অথবা তাদের কাজের প্রতি প্রতিশ্রুতি ভাগ করে নেয়। সদস্যরা প্রশ্ন করতে পারেন, বিস্মিত হতে পারেন এবং সাধারণ বিষয়গুলি বোঝার চেষ্টা করতে পারেন। তারা দক্ষতা, অভিজ্ঞতা, সরঞ্জাম এবং পদ্ধতিগুলি ভাগ করে নেয়। গোষ্ঠীগুলি প্রয়োজনের উপর ভিত্তি করে তরল হতে পারে, শুধুমাত্র একটি নির্ধারিত কাজ শেষ করার জন্য অস্থায়ীভাবে ঘটতে পারে, অথবা সমস্যার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে আরও স্থায়ী হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষাগত প্রেক্ষাপটে, একটি দলের সদস্যদের সকলেরই সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়ায় ইনপুট থাকতে পারে এবং শেখার প্রক্রিয়াতে একটি ভূমিকা থাকতে পারে। সদস্যরা দলের সকল সদস্যের চিন্তাভাবনা, শিক্ষাদান এবং পর্যবেক্ষণের জন্য দায়বদ্ধ হতে পারে। দলের সদস্যদের মধ্যে সমন্বিত কাজ করা যেতে পারে যাতে প্রতিটি সদস্য পুরো কাজে সমান অবদান রাখে। সদস্যরা তাদের স্বতন্ত্র শক্তি চিহ্নিত করতে এবং গড়ে তুলতে পারে যাতে প্রত্যেকে কাজে উল্লেখযোগ্য অবদান রাখতে পারে। সহযোগিতামূলক দলগত কাজের মধ্যে সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা, সমস্যা সমাধানের দক্ষতা, সামাজিক দক্ষতা এবং আত্মসম্মান প্রচার করার ক্ষমতা রয়েছে। সহযোগিতা এবং যোগাযোগ ব্যবহার করে, সদস্যরা প্রায়শই একে অপরের কাছ থেকে শেখে এবং অর্থপূর্ণ জ্ঞান তৈরি করে যা প্রায়শই ব্যক্তিগত কাজের চেয়ে আরও ভাল শেখার ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। সহযোগিতামূলক গোষ্ঠীগুলির জন্য সদস্যদের মধ্যে যৌথ বুদ্ধিবৃত্তিক প্রচেষ্টা এবং একসঙ্গে সমস্যা সমাধানের জন্য সামাজিক মিথস্ক্রিয়া জড়িত করা প্রয়োজন। এই কথোপকথনের সময় ভাগ করা জ্ঞান যোগাযোগ, আলোচনা এবং উপকরণ উৎপাদনের সময় অর্জিত হয়। সদস্যরা সক্রিয়ভাবে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে অন্যদের কাছ থেকে তথ্য চায়। নতুন তথ্য অর্জনের জন্য প্রশ্ন ব্যবহার করার ক্ষমতা বোঝাপড়া এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা বাড়ায়। 1962 সালের একটি গবেষণা প্রতিবেদনে, ডগলাস এঙ্গেলবার্ট যৌথ বুদ্ধিমত্তাকে সাংগঠনিক কার্যকারিতার সাথে যুক্ত করেছিলেন এবং ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে সক্রিয়ভাবে "মানব বুদ্ধি বৃদ্ধি" গোষ্ঠী সমস্যা সমাধানে বহুগুণ প্রভাব ফেলবেঃ "এই বর্ধিত মোডে একসাথে কাজ করা তিনজন ব্যক্তি একটি জটিল সমস্যা সমাধানে তিনগুণ বেশি কার্যকর বলে মনে হয় যেমন একজন বর্ধিত ব্যক্তি একা কাজ করে।" নিউ মিডিয়া এবং মিডিয়া কনভার্জেন্সের তাত্ত্বিক হেনরি জেনকিন্স এই তত্ত্বটি তুলে ধরেছেন যে সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তাকে মিডিয়া কনভার্জেন্স এবং অংশগ্রহণমূলক সংস্কৃতির জন্য দায়ী করা যেতে পারে। তিনি শ্রেণীকক্ষে সমষ্টিগত সমস্যা সমাধানের অনলাইন প্রবণতাকে অন্তর্ভুক্ত করতে ব্যর্থ হওয়ার জন্য সমসাময়িক শিক্ষার সমালোচনা করে বলেন, "যেখানে একটি সমষ্টিগত গোয়েন্দা সম্প্রদায় একটি গোষ্ঠী, স্কুল গ্রেড ব্যক্তি হিসাবে কাজের মালিকানাকে উৎসাহিত করে।" জেনকিন্স যুক্তি দেন যে একটি জ্ঞান সম্প্রদায়ের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া তরুণদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা তৈরি করে এবং সমষ্টিগত বুদ্ধিমত্তা সম্প্রদায়ের মাধ্যমে দলগত কাজ এই ধরনের দক্ষতার বিকাশে অবদান রাখে। সমষ্টিগত প্রভাব হল সহযোগিতার একটি কাঠামোগত রূপ ব্যবহার করে একটি নির্দিষ্ট সামাজিক সমস্যা সমাধানের জন্য একটি সাধারণ এজেন্ডার প্রতি বিভিন্ন ক্ষেত্রের অভিনেতাদের একটি গোষ্ঠীর প্রতিশ্রুতি। দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের পর জাতিসংঘ, ব্রেটন উডস সংস্থা এবং ডব্লিউ. টি. ও গঠিত হয়। 1980-র দশক থেকে এই তিন ধরনের সংগঠনকে কেন্দ্র করে আন্তর্জাতিক স্তরে সমষ্টিগত সমস্যা সমাধানের কাজ শুরু হয়। যেহেতু এই বৈশ্বিক প্রতিষ্ঠানগুলি রাষ্ট্র-সদৃশ বা রাষ্ট্র-কেন্দ্রিক, তাই এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে তারা বিকল্পের পরিবর্তে সম্মিলিত সমস্যা সমাধানে রাষ্ট্র-সদৃশ বা রাষ্ট্র-কেন্দ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি বজায় রাখে। ক্রাউডসোর্সিং হল একটি প্রদত্ত চ্যালেঞ্জের সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে বের করার লক্ষ্যে অনেক স্বাধীন অংশগ্রহণকারীদের কাছ থেকে ধারণা, চিন্তাভাবনা বা তথ্য সংগ্রহের একটি প্রক্রিয়া। আধুনিক তথ্য প্রযুক্তি অনেক লোককে জড়িত হতে এবং তাদের পরামর্শগুলি এমন উপায়ে পরিচালনা করতে সহায়তা করে যা ভাল ফলাফল প্রদান করে। ইন্টারনেট সমষ্টিগত (গ্রহ-স্কেল সহ) সমস্যা সমাধানের একটি নতুন ক্ষমতার অনুমতি দেয়। আরও পড়ুন (মিশিগান স্টেট বোর্ড অফ এডুকেশনের পজিশন পেপার অন ইনফরমেশন প্রসেসিং স্কিলস, 1992 থেকে গৃহীত অংশগুলি)। বাহ্যিক লিঙ্ক যুক্তি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিক্ষামূলক মনোবিজ্ঞান নিউরোসাইকোলজিকাল মূল্যায়ন মনোবিজ্ঞান নিবন্ধগুলিতে বিশেষজ্ঞের মনোযোগ প্রয়োজন