Природа решения физических задач
Мы обнаружили, что все эксперты организовали свои дисциплинарные знания таким образом, чтобы они были оптимизированы для принятия решений.
Мы описываем эту структуру организации знаний. Такие структуры являются ментальными моделями, которые воплощают все ключевые особенности, имеющие отношение к проблеме и их взаимосвязям.
Ниже приведены наборы вопросов, которые физики должны задать себе во время исследовательского процесса.
Ответы на каждом шаге позволяют им принимать решения, необходимые для решения физической задачи.
А. Отбор и планирование
-
Что важно в этой области? Где находится направление поля? Есть ли достижения в этой области, которые открывают новые возможности?
-
Есть ли возможности, которые соответствуют опыту физика? Существуют ли пробелы в этой области, которые нуждаются в решении, или возможности бросить вызов статус-кво и поставить под сомнение предположения на местах? Учитывая возможности экспертов, существуют ли возможности, особенно доступные для них?
-
Каковы цели, критерии проектирования или требования к решению проблемы? Каков масштаб проблемы? Какими будут критерии, по которым оценивается решение?
-
Каковы важные основополагающие функции или концепции, которые применяются? Какая доступная информация имеет отношение к решению проблемы и почему? Чтобы лучше идентифицировать важную информацию, создайте подходящее представление основных идей.
-
Какие прогностические фреймворки следует использовать? Принять решение о надлежащем уровне механизма и структуры, которые должны быть наиболее полезными для рассматриваемой проблемы.
-
Как сузить проблему? Формулируйте конкретные вопросы и гипотезы, чтобы сделать проблему более разрешимой.
-
Какие связанные с этим проблемы или работы были замечены ранее? Какие аспекты их процесса решения проблем и решений могут быть полезны?
-
Каковы некоторые потенциальные решения? (Это решение основано на опыте и результатах решений 3 и 4.)
-
Является ли проблема правдоподобно решаемой? Стоит ли искать решение, учитывая трудности, ограничения, риски и неопределенности?
-
Какие приближения или упрощения уместны?
-
Как можно разложить исследовательскую проблему на подзадачи? Подзадачи являются самостоятельно разрешимыми частями со своими собственными подцелями.
-
Какие области проблемы являются особенно сложными или неопределенными в процессе решения? Каковы допустимые уровни неопределенности, с которыми следует действовать на различных этапах?
-
Какая информация необходима для решения проблемы? Какого подхода будет достаточно для тестирования и различения потенциальных решений?
-
Какие из многих конкурирующих соображений должны быть приоритетными? Соображения могут включать следующее: Какие из них являются наиболее важными или наиболее трудными? Каковы временные, материальные и стоимостные ограничения?
-
Как можно получить необходимую информацию? Варианты включают в себя проектирование и проведение экспериментов, проведение наблюдений, общение с экспертами, консультации с литературой, выполнение расчетов, построение моделей и использование симуляций. Планы также включают в себя установление вех и показателей для оценки прогресса и рассмотрения возможных альтернативных результатов и путей, которые могут возникнуть в процессе решения проблем.
В. Анализ и выводы
-
Какие расчеты и анализ данных необходимо выполнить? Как они должны проводиться?
-
Каков наилучший способ представления и организации имеющейся информации для обеспечения ясности и понимания?
-
Является ли информация достоверной, надежной и правдоподобной? Является ли интерпретация непредвзятой?
-
Как информация соотносится с прогнозами? По мере сбора новой информации, как она соотносится с ожидаемыми результатами, основанными на системе прогнозирования?
-
Если результат отличается от ожидаемого, как следует следить за ним? Вписывается ли потенциальная аномалия в приемлемый диапазон прогностических рамок, учитывая их ограничения и лежащие в основе допущения и приближения?
-
Каковы соответствующие, обоснованные выводы, основанные на данных?
-
Каково лучшее решение из решений-кандидатов? Чтобы сузить список, решите, какие из этих решений согласуются со всей имеющейся информацией, а какие могут быть отклонены. Определите, какие уточнения необходимо внести в решения-кандидаты. Для этого решения, которое должно приниматься неоднократно на протяжении всего процесса решения проблем, список кандидатов не должен быть сужен до одного решения.
-
Являются ли предыдущие решения об упрощениях и прогностических структурах по-прежнему уместными в свете новой информации? Нужно ли модифицировать выбранную прогностическую структуру?
-
Достаточно ли соответствующих знаний физика и текущей информации, которой они обладают? Нужна ли дополнительная информация, и если да, то что это такое? Нужно ли проверять какую-то информацию?
-
Насколько хорошо работает подход к решению проблем? Нужно ли его модифицировать? Физик должен подумать о своей стратегии, оценивая прогресс в достижении решения и, возможно, пересматривая свои цели.
-
Насколько хорошо выбранное решение? После выбора одного из решений-кандидатов и размышления над ним, имеет ли он смысл и проходит ли он специфические для дисциплины тесты для решения проблемы? Как он может потерпеть неудачу?
-
Каковы более широкие последствия результатов? В каком диапазоне контекстов применяется решение? Какие нерешенные проблемы на местах она могла бы решить? Какие новые предсказания он может дать? Как и почему решение может рассматриваться как интересное для более широкого сообщества?
-
Кто является аудиторией для работы? Каковы важные характеристики аудитории?
-
Как лучше всего представить работу, чтобы ее поняли и оценили ее правильность и важность? Как можно сделать убедительную историю из работы?
В дополнение к решениям, которые были в центре нашего внимания, эксперты добровольно предложили общие области общих навыков, которые они рассматривали как важные элементы опыта в своих областях.
-
Оставайтесь в курсе событий в этой области, изучая соответствующие новые знания, идеи и технологии из литературы, конференций и коллег.
-
Развивайте интуицию и опыт для улучшения решения проблем.
-
Улучшите навыки межличностного общения и командной работы, например, как ориентироваться в совместной работе, управлять командой и укреплять общение, особенно когда они применяются в контексте различных процессов решения проблем.
-
Повысьте свою эффективность, практикуя управление временем, включая обучение эффективному и точному выполнению определенных общих задач.
-
Культивируйте отношение или мотивацию, которая включает в себя настойчивость в задаче, несмотря на препятствия, борьбу со стрессом и уверенность в решениях.
-
Чтобы стать высококвалифицированным физиком, необходимо развивать эти общие навыки и учиться хорошо принимать решения.
Самое важное и сложное требуется , чтобы студенты изучили свое собственное мышление, которое является сложным по трем причинам.
-
Во-первых, иметь такой взгляд на собственное мышление просто сложно. Обсуждение идей с другими может помочь.
-
Во-вторых, хороший физик, как правило, поглощен непосредственной задачей работы — например, как улучшить вакуум, как уменьшить джиттер в триггере детектора или как создать более быстрый код для оценки этого сложного интеграла.
Переключить ментальные передачи, чтобы отложить эти мысли в сторону и мыслить более широко, трудно. Я нахожу полезным планировать блоки времени в моей неделе, чтобы подумать об этих рефлексивных решениях.
- Третья и, вероятно, самая серьезная трудность в принятии хороших рефлексивных решений — это предвзятость подтверждения.
Это устоявшаяся психологическая тенденция для людей, как только они определились с ответом, который они считают правильным, быть решительно готовыми к поддержанию этого убеждения. Предвзятость подтверждения заставляет их подавлять размышления об альтернативах и интерпретировать все новые доказательства таким образом, чтобы подтвердить их веру.
Я подозреваю, что большинство серьезных ошибок в физике были результатом такой предвзятости. Студенты (и ученые в целом) должны практиковаться в борьбе с ним при принятии рефлексивных решений.
Еще можно почитать:
- The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance
- How to solve it: A new aspect of mathematical method
- A Detailed Characterization of the Expert Problem-Solving Process in Science and Engineering: Guidance for Teaching and Assessment
- Improved Learning in a Large-Enrollment Physics Class
- Transforming a fourth year modern optics course using a deliberate practice framework
- Evaluating the problem-solving skills of graduating chemical engineering students
- Developing scientific decision making by structuring and supporting student agency
- Active learning in a graduate quantum field theory course
- Inventing to Prepare for Future Learning: The Hidden Efficiency of Encouraging Original Student Production in Statistics Instruction