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［摘要］ 学校情境下的问题大部分是良构问题，而现实生活中面临的问题大多是非良构问题。解决良构问题的程序是激活图式表征问题，搜寻解决方案和执行解决方案。结构性知识与具体领域的知识是解决良构问题的主要成分。解决非良构问题的过程包括了解问题的陈述，确定问题是否存在，确定问题的本质，澄清问题产生的原因，识别与澄清不同的看法，生成与选择可能的解决方案，评估与实施解决方案。认知的调节、认知观和情感态度等非认知因素均是解决非良构问题的关键因素。总之，在问题本质、问题解决过程和问题解决成分三个方面，良构问题与非良构问题存在着较大的差异。
［关键词］ 问题解决；良构问题；非良构问题
现实生活中面临的问题大都是复杂的非良构问题，如何在学校中提高学生非良构问题的解决能力是目前教育界倍受关注的一个问题。为此，教育研究者投入了大量的精力来培养学生解决非良构问题的技能，如使用教与学的新策略，怎样利用多媒体技术创建各种现实情境等。然而，教育研究者对非良构问题的本质、解决过程以及解决问题成分的认识还相当粗浅，良构问题与非良构问题之间的关系也令人困惑。鉴于此，本文在简要阐述良构问题的解决过程以及解决问题成分的基础上，在问题的本质、解决问题的过程以及解决问题的必要成分三种层面上对解决良构问题与非良构问题的研究做了综述。
一、解决良构问题
（一）良构问题的本质
学校情境中的问题大多是良构问题，如教材中大量的数学问题、物理问题及其他与数学相关的问题等。一般而言，一个良构问题只有一个使人满意的解决方案（Simon, 1978）。运用一系列在课堂教学中获得的概念、规则、方法和原理就足以解决良构问题（Luszcz, 1984）。良构问题的组成成分包括清晰的起始状态、已知的目标状态，限制的问题空间和制约参数条件（Greeno, 1978）。解决良构问题的最终收益是能够进行问题转换（transformation problems）。但是，只有在遇到类似的问题情境时解决良构问题的技能才能实现迁移。
多种搜寻策略可以协助解决良构问题，比如回忆相似的问题情境，运用手段—目的分析策略，分解与简化问题，搜寻问题的子目标，搜寻产生问题的原因及其检验等。在解决良构问题的过程中，普通人的解决过程与某一具体领域的专家的解决过程也相差甚微。可见，良构问题的解决过程有固定的套路。也就是说，普通人与相关领域的专家在对问题相关内容的理解以及对问题的解决方案达成共识方面是没有多大的差异（Luszcz, 1984）。
（二）解决良构问题的过程
良构问题的解决过程引起了大多数研究者的注意（Bransford 等5人三项研究，1972-1988）。在心理学上，研究良构问题的解决过程大都引入了“信息加工过程”这一概念（Newell & Simon, 1972）。例如，经典的一般问题解决策略（Newell & Simon, 1972）和IDEAL问题解决模型（Bransford & Stein, 1984）便是这方面的代表。问题解决的信息加工模型大体上规定了与问题解决过程相关的两种思维过程：理解过程与搜寻过程。基于多种问题解决模型，我们总结了解决良构问题的三种必要过程，它们分别是表征问题、搜寻合适的问题解决方案和实施解决方案。
首先，问题解决者面临一个新的问题情境时，他应该从以下几方面来确认自己是否对新的问题有确切的理解（Voss, et al., 1991）——我的目标是什么？什么样的解决方案是可行的？解决问题之后会取得怎样的成效？分析任务之后，解决者就要依据他所理解的已知条件、目标、问题解决的支架结构和可能的解决办法对问题进行表征（Voss等 1991）。这也就是我们所熟知的问题解决者根据自己对问题的理解来建构问题空间的过程。
在建构问题空间的过程中，问题的一些关键特征将会激活存储在记忆中的知识。某一问题类型的特定图式将被激活。激活的图式是由一组与问题类型相关的知识组成的（Greeno, 1978）。解决者可以由此实施问题的解决方案以及依据问题的表征来尝试已激活的解决方案。问题表征的质量将会直接影响问题解决的效度（Hayes等3人二项研究，1972-1981）。
在问题表征的过程中常常包含图式的式样匹配。式样匹配是指根据问题的特点、特点之间的相互联系以及问题的组成成分同解决者记忆中适当的式样相匹配的过程（Voss, 1988）。在陈述问题时经常会涉及到式样匹配。如果解决者有过解决类似问题的经历，式样匹配于他而言就会简单很多，很快就能找出适当的解决问题的方案。如果在解决问题的过程中就把图式激活的话，解决者就可以直接实施解决问题的方案，而没有必要花费太多的精力（Chietal, 1982）。
其次，如果在表征问题的过程中没有激活特定的图式，解决者就不得不为解决问题搜寻合适的解决方案。在搜寻合适解决方案的过程中，解决者可以使用具体问题解决策略与一般问题解决策略。具体问题解决策略只在具体的知识领域范围内有效，相比较而言，一般问题解决策略就具有普遍的意义，可以在多种知识领域内使用。
有时，一般问题解决策略也可能会受到具体领域知识的限制。在具体的知识领域及问题类型的基础上，解决者需要选择合适的检索策略来解决问题。解决者通常使用手段——目的分析策略。手段——目的分析策略是指解决者尝试对问题当前状态的特征进行分析，寻找与目标状态的差距，通过一系列的寻找差距的步骤最终达到目标（Larkin等, 1980）。这些策略不一定能产生最终的解决方案，但是可以为问题的解决过程提供指导（Mayer, 1983）。
最后，在搜寻到合适的解决方案之后，解决者就会尝试检验解决方案。检验结果如令人满意，那么任务就完成了。如果令人失望，解决者就要返回上一步试着对问题进行修正或是选择另一种方案来解决问题。
依据以上说明，我们可以将良构问题的解决过程概括为如下几个步骤（如图1所示）：（1）激活图式来表征问题；（2）搜寻解决方案；（3）实施解决方案。
（三）解决良构问题的必要成分
回顾良构问题的解决过程，解决良构问题的成分可以概述为：认知成分和元认知成分。
1. 认知成分
（1）具体领域知识。解决良构问题的一个关键成分是具体领域知识（Glaser, 1984），包括陈述性知识与程序性知识。陈述性知识包括基本的概念、事实以及与主题知识特定领域相关的规则（Ryle, 1949）；程序性知识在特定的领域内是一个具体的执行策略（Ryle, 1949）。这种策略对于它们各自的相关领域是具有可操作性的。例如，在几何学中，要证明两个三角形相似也就是要证明这两个相似三角形的角度相等（Greeno, 1980）；在代数中，离析策略（isolation strategy）就是一种有效的解决方程式的策略。解决者可以将所有的变量移到等式左边，而把所有的定量都移到等式的右边（Mayer, 1982）。
（2）结构性知识。有关某一领域内概念之间是如何相互联系的知识就是结构性知识（Diekhoff, 1983）。它可以使得陈述性知识转变为有用的知识结构（Jonassen等3人, 1993）。相比较具体领域知识，结构性知识在解决良构问题的过程中起着异常关键的作用。解决者可以利用结构性知识正确回忆已知状态的原型，并且可以立即从已知条件向目标迈进。专家正是拥有了结构性知识，能区分问题状态以及与问题状态相联系的每一个步骤，他们才可以根据这些图式将问题进行归类（Chi等, 1981）。例如，拉金（Larkin, 1980）已经证明，当从物理课本中选择题目给物理专家解答时，他们通过分析问题的要素及其问题之间的相互关系形成对问题的表征，在分析的过程中有时还会借助于图表。这种过程可以使得专家对问题进行合适的归类，而一旦完成归类后，通过合适的途径，问题也就迎刃而解了（Chi等, 1982）。
我们知道，良构问题的表征过程是解决者将问题与自身的认知结构逐渐匹配的过程。解决者在对问题进行表征的过程中，应该有意识的将问题与解决者的具体领域知识及结构性知识联系起来（Greeno, 1978）。这种联系过程是一种基于多种问题成分（包括初始状态、目标状态和算法）持续不断的建构网络图式的过程（Chi等, 1981）。同时，解决这一类问题的先前经验将会强化这种网络图式。
在解决良构问题的过程中，如果解决者拥有合适的知识来驱动图式，那么他就可以直接解决问题，没有必要再用大量的检索策略去搜寻合适的问题解决方案。解决者可以依赖先前解决问题的经验快速选择一个通向目标的合适途径，顺利解决问题。
2.元认知成分
有关认知的知识是元认知的一个重要的组成部分。结构性知识与具体领域的知识是解决良构问题的主要成分，但如果解决者在特定领域没有合适的知识时，就需要依据一般问题解决策略来解决良构问题。一般问题解决策略属于元认知成分。研究发现，一般问题解决策略有助于解决良构问题。如果解决者没有解决过类似的问题而且很难从记忆中激活正确的图式时，解决者就要运用适合于多种领域的一般问题解决策略。相似策略与手段——目的分析策略是最为常用的两种一般问题解决策略。
相似策略是指解决者回忆以前解决过的相似的问题，借助于相似性来解决新问题（Polya, 1957）。基克和霍尔约克（Gick & Holyoak, 1980）发现：当学生能够尽快回想起以前类似的问题时，相似策略是一种极为有效问题解决策略。手段——目的分析策略是指通过运用合适的算法去减少已知状态与目标状态之间的差距（Ernst & Newell, 1969）。这种策略在已知状态与目标状态都非常清晰的情况下是最为有效的（Gick, 1986）。但是，由于它仅仅集中在如何消除目标状态与已知状态之间的差异，所以手段——目的分析策略将会阻碍图式的学习（Owen 等3人三项研究, 1983-1985）。因为当解决者通过操作算法达到目前状态时，他们就会忽视已达到的这个目标而聚焦于下一个目标，也不去反思这一过程中的成功算法。
二、解决非良构问题
（一）非良构问题的本质
日常生活中人们所面临的问题大都是非良构问题。在具体的情境中，一般很难对生活中的问题进行明确的界定，问题的陈述对问题的解决也没有任何帮助（Chi & Glaser, 1985）。
在解决非良构问题的过程中，目标的数量是很难清晰界定的，有利于解决者的信息通常也是不完整的、不正确的和模糊的（Wood, 1993）。同时在解决过程中，解决非良构问题所需要的概念、规则和原理都是不确定的，而且概念、规则和原理三者之间是不协调的和有矛盾的。由于在具体的问题情境中，各要素之间是相互作用的，所以在不同的问题情境中，问题的要素将会有很大的区别。这些因素给顺利解决非良构问题带来很大不便。
（二）解决非良构问题的过程
很多研究者采用定性的方法（例如，出声思维训练）去理解非良构问题的解决过程。实际上，有的非良构问题可能会有多种解决方案，有的甚至连一种合适的解决方案都很难找到（Kitchner, 1983）。鉴于非良构问题的解决方案很难得到普遍认可，因此对非良构问题的解决方案进行评估有多项标准（Voss, 1988）。在非良构问题的解决过程中，解决者可以各抒己见，集思广益（Meacham & Emont, 1989）。
我们以辛诺特（Sinnott, 1989）的研究成果来说明非良构问题的解决过程。通过对非良构问题的解决过程进行调查，她利用出声思维的方式来对非良构问题的解决过程做出解释，她将非良构问题的解决过程划分为三个阶段：表征问题、解决问题的过程以及基于前两个阶段的监控和评估。
为了更加深入的理解非良构问题的解决过程，辛诺特对150个被试进行了一项纵向研究。基于这项研究，辛诺特利用出声思维的方式对其中三个被试的非良构问题的解决过程进行了深入的探讨，创建了非良构问题的解决模型。它包含有五个方面：（1）建构问题空间的过程；（2）生成与选择解决方案的过程；（3）监控；（4）记忆；（5）非认知因素。
在这个模型中，辛诺特说明了解决非良构问题中两个最基本的思维过程：即建构问题空间的过程和生成与选择解决方案的过程。她强调了生成与选择解决方案的具体过程——解决者必须抓住问题的本质，然后选择目标，最后在多种解决方案中选择合适的方案。因为非良构问题可能会有一系列的目标，辛诺特认为解决者自身应拥有一种机制能够过滤繁杂的目标，选择最优的解决方案。解决者对问题本质的理解、目标的可行性以及达成目标是否有具体的解决方案都会影响他对问题解决目标的选择。
总的来说，辛诺特的模型认为解决非良构问题需要建构问题空间和生成与选择解决方案。同时，监控、记忆和非认知因素等也是这两个思维过程中的必要元素。
基于对政治科学国际化问题的研究，沃尔斯（Voss,1988）认为，非良构问题的解决过程包含了：（1）表征问题空间；（2）陈述问题解决方案；（3）评估解决方案。在他的研究中，表征问题空间的过程是决定非良构问题能否顺利解决的极其重要的过程。
沃尔斯认为表征问题空间包括以下几个部分：检查问题的概念与问题之间的关系；描述问题产生的原因及各种限制条件；能够意识到各种有分歧的、不同的见解。一旦具体的问题表征形成之后，解决方案就初具雏形，问题就已经解决一大半了。也就是说，如果解决者成功表征问题之后，随之而来的便是形成特定的解决方案，成功解决问题（Voss, 1988, 1991）。
沃尔斯认为，需要在两种备选方案中选择一种合适的解决方案时，可以通过逐步排除产生问题的原因来初步确定一个问题解决方案。在初步确立一个方案之后，我们就可以根据解决问题的步骤形成最终的问题解决方案。问题解决方案一定要依据解决者提出的设想的价值大小及其行动路线的可行性作出评估。
基于沃尔斯的理论，非良构问题的解决过程将被概括为以下三个阶段：（1）表征问题阶段；（2）解决问题阶段；（3）监控和评估问题阶段。表征问题的过程，也就是建构问题空间的过程，包括定义问题、搜寻与选择信息，形成正确的选择；解决问题的阶段是生成与选择解决问题方案的过程；最后，监控和评估阶段主要是对解决者是否有足够的证据来支持他的选择进行评估。下面我们将进一步讨论这些过程。
1.表征问题
当解决者置身于一个特定的问题情境时，他必须首先确定问题是否存在，因为非良构问题不会直接呈现出来，它通常是被隐藏着的，是需要人们去发现的（Jonassen, 1997）。
在确定有问题存在之后，解决者就需要确定问题的本质（例如：这是一个什么类型的问题？）。在确定问题的本质之后，解决者就要着手开始建构问题空间了，通过考查问题产生的原因及其限制条件来建构包含各种可能状态的问题空间（Sinnott等3人二项研究, 1988-1989）。因为非良构问题可能有多种表征方式及其对问题的多种理解，所以在各种有争议的备选问题空间中选择合适的问题空间便是解决非良构问题最为重要的过程（Jonassen, 1997）。
不管是从内部还是外部建构问题空间，解决者必须寻找解决问题的恰当信息（Voss & Post, 1988）。解决者应该尝试从记忆中储存的大量信息中搜索和选择关键的信息。在解决者获得足够的信息之后，他就会马上停止搜索信息，对已经获得的信息进行重组以便进入下一个问题状态，而不是在建构问题空间的过程中简单地从记忆中提取信息。因为仅用一系列有限制条件的规则去解决非良构问题是不可能的（Voss & Post, 1988）。
在陈述问题时解决者会通过选择和评估信息，描述产生问题的原因。非良构问题通常有多种可供选择的解决方案，解决者在做出每一个决定时都应该有正当的理由或是合理的事实依据来支持他的选择。因此，解决者需要建构多重的而不是单一的问题空间，目的是为了在选择信息与形成自己论点的过程中提供理论上的依据（Jonassen, 1997）。在多种问题空间中，解决者必须确定哪一个图式与解决过程是密切相关的，是有利于解决问题的（Sinnott, 1989）。
2.解决问题的过程
选择信息的过程也就是生成与选择解决方案的过程。解决者生成解决方案之后就会排除部分干扰因素。生成解决问题的方案不仅要依赖于先前的知识，而且要依赖与任务无关的思想和情感（Sinnott, 1989）。在生成解决问题的多种解决方案之后，解决者会基于他先前对问题限制条件的认识去选择一种自己认为可行的解决方案。基于问题的多种表征方式，解决者通过分析问题产生的原因来构建自身的心理模型以便识别和选择综合的解决方案（Jonassen, 1997）。
3.监控与评估阶段
对解决过程的控制、提出支持问题解决的合理论据或是问题解决的推理过程都是推动问题解决的动力（Voss & Post, 1988）。解决问题的过程是在控制系统的监控之下，对解决问题的关键点逐步进行推理的过程，可见解决问题的过程基本上是一个层层推进的过程。为了达到目的，解决者必须选择一种最合适的解决方案。在非良构问题中，一个好的问题解决方案想得到别人的认可，问题解决者就必须在与其他可选择方案进行比较的过程中提供最有力、最可靠和最令人信服的论据去支持自己的解决方案（Voss 等3人二项研究, 1988- 1997）。
在解决过程中，解决者必须持续不断的评估与监控他们的解决过程，目的是判断他所生成与选择的问题解决方案是否正确。在对论点进行推理的过程中，我们通过分析生成的方案是否有效来判断它的优劣程度（Voss, 1988）。在确定解决问题的最终目标后，如果我们对这种方案不满意，可以返回到重新表征问题的阶段，直到找到合适的问题解决方案（Voss, 1991）。
总的来说，在问题没有解决之前，解决者应该持续不断的对他们的解决过程进行监控。在非良构问题的解决过程中，解决者要对解决问题的过程、问题状态的变化进行监控，选择合适的解决方案，及时调整自己的情感来解决问题（Sinnott, 1989）。另外，解决者要对其他解决方案进行考察对比，对自己所做的选择进行评估。监控与评估时需要从记忆中调取大量的信息，例如，个人以前解决问题的经验、对问题情境的记忆、与问题相关的记忆以及抽象的规则（Sinnott, 1989）。
正如前面所说的，三个必要的问题解决过程之间还需要有各种各样的过渡阶段进行连接。乔纳森（Jonassen, 1997）提出了解决非良构问题的七个重要阶段。我们将其归类到前面所提到的三个阶段中 （如表1所示）。
基于辛诺特与沃尔斯的研究，解决非良构问题的动态过程通常包括：（1）搜寻信息、选择信息来表征问题，同时提出论证；（2）生成与选择最优问题解决方案；（3）通过监控与评估解决过程对解决方案提供合理的依据（如图2所示）。
基于对解决过程本质的分析，我们可以确定解决非良构问题的必要组成成分。我们在下面进一步说明这些重要的组成成分，包括认知成分、元认知成分、非认知因素以及在解决非良构问题的过程中论证理由的技能。
（三）解决非良构问题的必要成分
1.认知成分
在解决非良构问题的过程中，拥有完整的、具体领域的知识是非常必要的。具体领域的知识可以帮助解决者从众多的解决方案中选择更为一般的算法，最终找到合适的解决方案（Roberts, 1991）。乔纳森（1997）认为尽管解决者具有解决问题的能力，但是如果没有合适的知识内容，他很难将先前掌握的问题解决技能迁移到其他领域。另外，沃尔斯发现专家在解决非良构问题的过程中运用了大量的具体领域的知识。完整的具体领域的知识可能会提高在相关领域内解决问题的能力。如果解决者在问题解决中缺乏可以被利用的真知灼见，那么就不可能产生多种解决问题的方案。
针对问题解决本身来说，尽管具体领域的知识非常重要，但是仅仅依靠简单的发现信息，然后运用一系列有条件限制的规则去解决非良构问题是不可能的。因为解决非良构问题依赖于具体的问题情境，我们必须将具体领域的知识加以整合以便适应具体的问题情境而不是简单的照本宣科。在非良构问题的解决过程中需要运用具体领域的知识，为了获取有效的信息以及概念，同时也涉及到结构化的知识和概念化的知识。
有关某一领域内概念之间是如何相互联系的知识就是结构性知识（Diekhoff, 1983），它可以使得陈述性知识转变为有用的知识结构（Jonassen等3人, 1993）。知识结构是存储在语义记忆或是长时记忆中的网络化的信息组织（Champagne等, 1981），它通过形成程序性知识来解决相关领域的问题（Jonassen等3人, 1993）。
大多数研究者是这样假设的，解决问题的能力来自于记忆中知识结构的复杂的相互作用（Chi 等5人三项研究, 1985-1995）。在罗伯逊（Robertson, 1995）的有关出声思维的研究中，他发现在物理笔试中，结构性知识对于学习者问题解决的迁移能力是非常重要的。在格拉泽（Glaser, 1993）的模型中，他展示了结构性知识在解决问题过程中的重要性。在这个模型中，高效的问题解决者存储的是连续的组块信息，他们使用有组织的信息而不是孤立的信息去解决问题（Glaser等, 1993）。此外，史密斯（Smith, 1992）提出的结构性知识是问题解决过程中一个极其重要的认知成分。他认为成功的问题解决过程需要合适的、有组织的、有利于问题解决的、整合的知识领域。西蒙（Simon, 1973）也同样认为解决非良构问题要求解决者拥有与问题成分有关的合适的概念化知识。
在非良构问题的解决过程中我们可以发现结构性知识的重要性。问题的表征是通过重新组织存在于图式中的各种合适的成分来完成的。这种成分可以引导问题解决者对信息进行选择，而不只是识别问题以及对问题进行分类（Voss & Post, 1988）。在约翰逊（Johnson）的一项研究中，数据显示专家有一套明确的指令，例如，在建构问题空间的过程中，专家会有搜寻关键信息的明确指令，只要拥有了足够的信息他们就会停止搜寻信息。而且，专家拥有相关问题领域的概念化的知识，尤其是与问题相关的大量信息。这些信息存储在长时记忆中，而不是类似于上课时所获取的有条件限制的具体领域的知识（Voss等, 1991）。
总而言之，在解决非良构问题的过程中，具体领域的知识必须是可利用的。为了达到这个目的，具体领域的知识必须以一种有意义的方式（使用一些规则或可以产生解决方案的概念）组织起来。因此，除具体领域的知识外，为了解决非良构问题，解决者还必须拥有结构性知识，它是由可以随时从记忆中存取的大量的与问题相关的信息组成的（Voss & Post, 1988）。
2.元认知成分
非良构问题没有明确的解决方案，它要求解决者对多种目标进行综合考虑最终把握关键目标。而且，解决者还必须有能力控制和管理自己解决非良构问题的过程。也就是说，当目标与行动步骤不够清晰时，解决者就不得不在不同的角度、不同的程度上调整自己的认知兴趣。仅仅有坦诚的态度是不足以解决非良构问题的，还必须拥有元认知的技巧，例如调整计划以及重新评估目标等。
（1）认知知识
仅有具体领域的知识与结构性知识对于解决非良构问题是不够的。在特定的问题情境中，非良构问题的解决还需使用适当的一般问题解决策略。因为非良构问题没有确定的解决方案并且需要各种领域的大量的信息，所以解决者很难有足够的信息去解决问题。因此，在不熟悉的、非常态的问题解决情境 中，我们应该使用独立于各领域的一般策略。因为它可以适用于任何问题而不受具体内容的限制（Schoenfeld, 1983）。一般策略包括论证策略、分解策略和元认知策略（argumentation, decomposition, and metacognitive strategies）。
在沃尔斯等人的社会科学研究中发现，在搜寻信息的过程中，专家对各种信息的综合考虑能力要比新手强得多。另外，专家会比新手使用更多的论证策略。他们认为，在解决非良构问题的过程中论证策略是非常重要的（Gick, 1986）。
分解策略也属于一般策略，它是将问题分解成几个子问题。在解决类似于建筑设计（Simon, 1973）、软件设计（Jeffries等, 1981）的问题时，分解策略是一种十分有用的一般策略。在一项有关计算机模拟专长研究中，拉金（1980）发现分解策略（例如递归策略）能够运用在各种问题领域，就算没有这一领域的具体知识，也可以成功的应用分解策略。另外，克莱门特（Clement, 1984）发现，在解决不熟悉的物理问题时，专家通常将不熟悉的问题放入另一个更大的问题情境中去解决，这也是应用了分解策略。但是，普尔森和杰弗里斯（Polson & Jeffries, 1985）认为解决者必须知道如何将问题分解成子问题。所以，如果解决者没有相关问题领域的图式，那么他就很难使用分解策略。未来的研究应该致力于如何将适用于计算机模拟的分解策略迁移到其他的问题解决领域，如人解决问题的领域（Gick, 1986）。
元认知策略包括计划、核实和评估（Brown等, 1983）。这些策略在解决非良构问题的过程中经常涉及。研究者发现专家通常使用这些策略去核实和监控过程，从而一步步逼近目标（Gick, 1986）。另外，乔纳森也认为元认知策略对于解决非良构问题是非常重要的。他认为解决者在面临不熟悉的问题情境时应该对自己相关问题领域的知识进行反思。基克认为在面临新的问题情境时，专家有相当熟练的搜寻信息的策略，而不仅仅是一般的搜寻策略。但是，在解决非良构问题的过程中还很难明确说出是如何实施搜寻策略的，因为目前关于在新的问题情境中如何使用搜寻策略的相关研究还很少。
除以上三种一般策略之外，认知的知识也包含了一般策略的成分。有关认知的知识是元认知的一个主要的组成成分，认知的知识包含以下三个方面。例如，关于学习者自身与策略的知识，关于如何使用这些策略的知识，关于什么时候以及为什么使用这些策略的知识（Brown等4人三项研究, 1987）。在解决非良构问题的过程中，解决者必须拥有一般策略以及要知道如何使用这些策略。虽然解决者拥有一般策略的知识，但是要想在合适的时间使用，还必须拥有关于何时及为什么使用这些策略的条件性知识。因此，为了在解决非良构问题的过程中更有效地使用一般策略，解决者必须拥有一定的认知的知识。
（2）认知调节
作为元认知的一部分，认知调节包括监控、评估和计划（Brown & Campione, 1981）。在解决非良构问题的过程中，由监控、评估和计划所组成的元认知是一般策略中的关键成分（Brown 等9人六项研究，1978-1993）。
首先，监控对于解决非良构问题的过程是非常重要的。非良构问题的情境充满了不确定性。解决者如果缺乏必要的知识就很容易在解决过程中受挫，而且缺乏必要的知识也会影响解决者去发现好的解决问题的路径。在寻找问题解决方案的过程中，这种不确定性要求解决者监控自己的认知努力，努力之后的效果，解决进程中的成功之处，追踪解决各种不同目标之间的冲突（Kluwe & Friedrichsen, 1985）。而且，为了使得解决活动顺利地朝目标挺进，在执行计划的过程中必须进行监控和调节。有时通过监控问题解决的过程不仅可以帮助解决者看清目标，正确认识自己的不足，而且可以帮助他们抓住问题的本质及应该选择的目标。当解决者建构问题空间时，监控过程可以帮助解决者联系其他的问题空间、有效抓住问题的核心、保证解决过程的持续性。成功的问题解决者有能力控制自己的认知过程以及使用合适的一般策略，他们会准确监控与核实每一个状态，及时调节自己的思维过程。
在辛诺特的研究中，她认为解决者应该定期监控自己的解决过程、变更观点的过程、进行选择的过程以及建构模式的过程。成功的问题解决者通过持续不断地核实其初始状态以改善和控制解决过程，从而确定解决过程的方向是否对头（Dorner等, 1983）。此外，解决者还必须监控自己的情感。
其次，不管是从内部还是外部获得解决问题的信息，解决者都要对信息的有效性作出评估（Kluwe & Friedrichsen, 1985）。当决定在解决过程中什么样的信息最为有效以及什么样的目标在给定的问题情境中最为重要时，解决者就必须具有评估信息的技能（Kluwe & Friedrichsen, 1985），持续不断的分析判断他们的解决过程，对问题可能的方向、状态和后果进行不断的评估（Dorner等, 1983）。
最后，在日常的解决问题的活动中，计划是必不可少的。有无计划可以直接影响着解决过程中问题决策水平的高低（luwe & Friedrichsen, 1985）。计划有意或无意的决定着解决过程的一系列步骤，影响解决问题的顺利程度（Rebok, 1989）。解决者每天都会面临这样的困境：既有强烈的渴望去寻求一个完美的计划，又要在实际的解决问题的过程中具有灵活性。在解决问题的过程中，计划阶段与实施阶段并没有严格的界限。一旦先前的目标有所变更之后，新计划将取代旧计划（Kluwe & Friedrichsen, 1985）。新计划来自于解决问题过程中的及时反馈以及问题解决者对这些行动结果的反思。
有效的问题解决者通常会建立合适的标准，制定具有高度概括水平的计划，能够灵活分配自己的认知资源，回顾和评估先前的决定，必要时实施灵活的策略（Voss, 1989）。在知识结构、认知成分、动机水平和问题解决者的类型这四个方面的个体差异可以决定解决者制定的计划是否有效（Rebok, 1989）。西蒙（1978）的研究发现有效的问题解决者拥有精确的、可操作的计划、核实与评估策略。
3.非认知因素
非认知因素与认知成分、元认知成分一起，在解决非良构问题过程中发挥着非常重要的作用。非认知因素包括情感、价值观、动机、情绪和态度。情感涉及到个体对特定的想法、目标或事件所抱有的积极或是消极的情感（Voss, 1989），价值观是一个人的信仰体系。一般而言，非良构问题有多种问题表征方式。在众多的问题空间中，解决者必须根据他自身的认知与情感的知识，包括情绪、价值观、信念等，来决定图式的有效程度（Sinnott, 1989）。
辛诺特（1989）发现在选择目标与问题核心时，情绪及任务本身之外的想法常常成了作出决定的动力。在研究中，她提出了解决者所具有的崇高的使命感对于在多种选择之中作出决定起着一定的作用。这种使命感取决于问题空间的表征方式。荀菲尔德（Schoenfeld, 1983）提出一系列控制解决过程的方法策略，例如，信念系统影响着智力的业绩表现水平。此外，沃尔斯（1988）发现，在日常生活的过程中人们也需要建立目标，从而逐渐形成一种正确选择目标的意识。
总而言之，非认知因素对目标与问题核心的选择、信息的选择、保证解决过程顺利进行以及维持解决过程的动力都有着非常重要的作用（Jonassen, 1997）。情绪在解决问题的过程中起着非常重要的作用，价值观和情感在解决问题的过程中会增加解决者的耐力以及在困惑的问题情境面前使解决者时刻保持着清醒的头脑。“清醒头脑”的作用可以持续不断的寻找有效的信息。这种持续不断的意识将会增加个人的知识以及寻找问题的策略（Voss, 1989），并给予解决者继续前进的动力（Herbert等10人五项研究，1982- 1993）。
4.论证理由的技能
论证理由的技能要求解决者尽可能的从多种视角来识别问题情境，从反面去寻找支持的论据，不断评估各种信息，最终形成一个合理的解决方案（Voss, 1989, 1991）。在解决非良构问题的过程中会出现多种有分歧的选择，解决者必须借助合理论据来帮助自己做出决定。形成合理论据最关键的是协调解决者对目标及问题本质理解上的分歧（Churchman, 1971）。当解决者置身于问题情境试图分析问题产生的原因时，他们必须有充足的理由以及论据来支持自己的分析（Voss等3人二项研究, 1988-1989）。此外，在选择一个解决方案时，解决者必须论证他们是如何通过有力的论据作出决定的（Jonassen, 1997）。这些论据不仅可以协助解决者作出决定，而且可以排除其他有争议的观点。
认知成分与元认知成分是论证理由技能的重要组成部分，但除此之外，论证理由技能还需要认知观（epistemic cognition）的调节与参与（Kitchener, 1983）。吉青纳（Kitchener, 1983）认为认知观是对知识的认识（knowing about knowledge），当解决者解决日常复杂的问题时，面对着多种不同的选择，解决者的认知观（例如认识到各种方案的真正价值）将会对问题的解决起很大的作用（Kitchener, 1983）。例如，如果解决者认为所有问题的存在都是客观的，解决方案是唯一的，那么在解决非良构问题的过程中，他们可能会小心翼翼尽力保证解决方案的有效性、正确性，而不去考虑其他可能正确的解决方案（Kitchener, 1983）。
总之，成功的非良构问题的解决者能够站在自己的立场来判断他们的观点，为他们的解释与判断提供正当的理由。为了寻找理由支持他们的选择，解决者需要确立一定的认知观，从而认识到问题并不总是只有一个正确的解决方案，还可能有更好的或者是更差的解决方案；了解为什么还会有其他的解决方案，以及怎样在各种不同的方案之间作出抉择。依据认识论的假设，在解决者寻找论据支持他们的选择的过程中，解决者也就理解了非良构问题的本质是什么，可以接受的策略或解决方案又是什么（Kitchener, 1983）。
三、解决良构问题与非良构问题的差异
总的来说，具体领域的知识与结构性知识是解决良构问题的主要成分。当解决者在相关的领域没有合适的知识时，他们就会借助于具体领域策略和一般问题解决策略。在非良构问题的具体解决过程中，对建构问题空间而言，良好的知识结构是必不可少的。完整的具体领域的知识以及结构性知识可能会提高在相关领域解决问题的能力。除此之外，还需要元认知（例如，一般策略、监控、评估和计划）及非认知因素（例如，价值观、情感、情绪）的参与。当然，为了形成强有力的论据，更离不开认知观的介入。这些成分对于解决非良构问题也是非常重要的。可见，解决良构问题需要具体领域的知识、结构性知识以及关于认知的知识（例如，一般策略）。但是，解决非良构问题除了以上各种知识外，还需要认知的调节、认知观和非认知因素。
大多数研究者认为解决非良构问题要比解决良构问题复杂的多（Herbert 等6人六项研究，1988-1993），而且有研究指出运用解决良构问题的技巧不足以解决非良构问题（Brabeck 等7人五项研究,1981-1991）。解决良构问题，一般通过详细的、预设的规则与程序去求得一个正确的答案即可。也就是说，只要发现和运用正确的算法就可以成功的解决良构问题，解决者没有必要通过认知观、对问题价值的判断、理解及感受作各种抉择（Churchman, 1971），同时也没有必要去考虑哪一种解决方案最优或是评估已有解决方案的合理性（Kitchener, 1983) 。相比之下，解决非良构问题要复杂的多。在元认知的组成成分里，认知的知识（例如一般策略）对于解决良构问题就已经足够了，但是却不足以解决非良构问题。因为问题情境的复杂性，解决非良构问题不仅需要有认知的知识，还需要对认知进行调节，包括计划、监控和评估。一个非良构问题可能存在多种可能有效的解决方案，解决者可以利用一些策略来确定哪一种方案最为有效。为了在具有挑战性的真实生活情境中作出明智的决策，解决者必须运用认知观、价值观、态度、信念、动机和情感等多种问题解决成分。此外，解决者还必须收集各种证据，整合各种观点来寻找对自己做决策有利的证据（Kitchener, 1983）。总之，从问题的本质、问题解决过程和问题解决成分三种水平看，良构问题与非良构问题明显不同（如表2所示）。
[资料来源]
Namsoo Shin Hong（1998）The Relationship Between Well-Structured and Ill-Structured Problem Solving in Multimedia Simulation. http://www2.umassd.edu/cognitivemap/papers/structure.pdf
[作者/译者简介]
Namsoo Shin Hong，在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，现为美国密歇根大学教育学院助理研究员。她的研究兴趣是基于建构主义理论创造丰富的学习环境，她擅长使用定量和定性方法来分析教学材料的效用，研究工作较多涉及到设计课堂活动、学习技术工具和评估。她还参与了美国宇航局“未来课堂”（Classroom of the Future）项目的研究工作。
杜娟，浙江大学教育学院研究生。
盛群力，浙江大学教育学院教授，浙江广播电视大学客座教授。
Research Review on Well-structured and Ill-structured Problem Solving
Namsoo Shin Hong
（School of Education at University of Michigan）
Du Juan & Sheng Qunli
（College of Education at Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310028）
【Abstract】 Most of problems in schools are well-structured problems, but problems we must face in life are ill-structured.Well-structured problems solving includes representing problems by schema activation,searching solutions, and implementing solutions. Structural knowledge and domain-specific knowledge are critical components in solving well-structured problems. Ill-structured problems solving includes reading problem statement, deciding the existence of the problem, determining the nature of the problem, delineating the causes of the problem, identifing and clariting alternative options, generating and choosing possible solutions,and evaluating and implementing the solution.The critical components of ill-structured problems solving includes regulation of cognition, epistemic cognition and non-cognitive components including affect,attitude and so on.In sum,there are existing atotof differences in nature of problems, processes of solving problems and components for solving problems between well-structured and ill-structured problems solving.
【Keywords】 problem solving；well-structured problems；ill-structured problems
本文责编：孙爱萍
［关键词］ 问题解决；良构问题；非良构问题
现实生活中面临的问题大都是复杂的非良构问题，如何在学校中提高学生非良构问题的解决能力是目前教育界倍受关注的一个问题。为此，教育研究者投入了大量的精力来培养学生解决非良构问题的技能，如使用教与学的新策略，怎样利用多媒体技术创建各种现实情境等。然而，教育研究者对非良构问题的本质、解决过程以及解决问题成分的认识还相当粗浅，良构问题与非良构问题之间的关系也令人困惑。鉴于此，本文在简要阐述良构问题的解决过程以及解决问题成分的基础上，在问题的本质、解决问题的过程以及解决问题的必要成分三种层面上对解决良构问题与非良构问题的研究做了综述。
一、解决良构问题
（一）良构问题的本质
学校情境中的问题大多是良构问题，如教材中大量的数学问题、物理问题及其他与数学相关的问题等。一般而言，一个良构问题只有一个使人满意的解决方案（Simon, 1978）。运用一系列在课堂教学中获得的概念、规则、方法和原理就足以解决良构问题（Luszcz, 1984）。良构问题的组成成分包括清晰的起始状态、已知的目标状态，限制的问题空间和制约参数条件（Greeno, 1978）。解决良构问题的最终收益是能够进行问题转换（transformation problems）。但是，只有在遇到类似的问题情境时解决良构问题的技能才能实现迁移。
多种搜寻策略可以协助解决良构问题，比如回忆相似的问题情境，运用手段—目的分析策略，分解与简化问题，搜寻问题的子目标，搜寻产生问题的原因及其检验等。在解决良构问题的过程中，普通人的解决过程与某一具体领域的专家的解决过程也相差甚微。可见，良构问题的解决过程有固定的套路。也就是说，普通人与相关领域的专家在对问题相关内容的理解以及对问题的解决方案达成共识方面是没有多大的差异（Luszcz, 1984）。
（二）解决良构问题的过程
良构问题的解决过程引起了大多数研究者的注意（Bransford 等5人三项研究，1972-1988）。在心理学上，研究良构问题的解决过程大都引入了“信息加工过程”这一概念（Newell & Simon, 1972）。例如，经典的一般问题解决策略（Newell & Simon, 1972）和IDEAL问题解决模型（Bransford & Stein, 1984）便是这方面的代表。问题解决的信息加工模型大体上规定了与问题解决过程相关的两种思维过程：理解过程与搜寻过程。基于多种问题解决模型，我们总结了解决良构问题的三种必要过程，它们分别是表征问题、搜寻合适的问题解决方案和实施解决方案。
首先，问题解决者面临一个新的问题情境时，他应该从以下几方面来确认自己是否对新的问题有确切的理解（Voss, et al., 1991）——我的目标是什么？什么样的解决方案是可行的？解决问题之后会取得怎样的成效？分析任务之后，解决者就要依据他所理解的已知条件、目标、问题解决的支架结构和可能的解决办法对问题进行表征（Voss等 1991）。这也就是我们所熟知的问题解决者根据自己对问题的理解来建构问题空间的过程。
在建构问题空间的过程中，问题的一些关键特征将会激活存储在记忆中的知识。某一问题类型的特定图式将被激活。激活的图式是由一组与问题类型相关的知识组成的（Greeno, 1978）。解决者可以由此实施问题的解决方案以及依据问题的表征来尝试已激活的解决方案。问题表征的质量将会直接影响问题解决的效度（Hayes等3人二项研究，1972-1981）。
在问题表征的过程中常常包含图式的式样匹配。式样匹配是指根据问题的特点、特点之间的相互联系以及问题的组成成分同解决者记忆中适当的式样相匹配的过程（Voss, 1988）。在陈述问题时经常会涉及到式样匹配。如果解决者有过解决类似问题的经历，式样匹配于他而言就会简单很多，很快就能找出适当的解决问题的方案。如果在解决问题的过程中就把图式激活的话，解决者就可以直接实施解决问题的方案，而没有必要花费太多的精力（Chietal, 1982）。
其次，如果在表征问题的过程中没有激活特定的图式，解决者就不得不为解决问题搜寻合适的解决方案。在搜寻合适解决方案的过程中，解决者可以使用具体问题解决策略与一般问题解决策略。具体问题解决策略只在具体的知识领域范围内有效，相比较而言，一般问题解决策略就具有普遍的意义，可以在多种知识领域内使用。
有时，一般问题解决策略也可能会受到具体领域知识的限制。在具体的知识领域及问题类型的基础上，解决者需要选择合适的检索策略来解决问题。解决者通常使用手段——目的分析策略。手段——目的分析策略是指解决者尝试对问题当前状态的特征进行分析，寻找与目标状态的差距，通过一系列的寻找差距的步骤最终达到目标（Larkin等, 1980）。这些策略不一定能产生最终的解决方案，但是可以为问题的解决过程提供指导（Mayer, 1983）。
最后，在搜寻到合适的解决方案之后，解决者就会尝试检验解决方案。检验结果如令人满意，那么任务就完成了。如果令人失望，解决者就要返回上一步试着对问题进行修正或是选择另一种方案来解决问题。
依据以上说明，我们可以将良构问题的解决过程概括为如下几个步骤（如图1所示）：（1）激活图式来表征问题；（2）搜寻解决方案；（3）实施解决方案。
（三）解决良构问题的必要成分
回顾良构问题的解决过程，解决良构问题的成分可以概述为：认知成分和元认知成分。
1. 认知成分
（1）具体领域知识。解决良构问题的一个关键成分是具体领域知识（Glaser, 1984），包括陈述性知识与程序性知识。陈述性知识包括基本的概念、事实以及与主题知识特定领域相关的规则（Ryle, 1949）；程序性知识在特定的领域内是一个具体的执行策略（Ryle, 1949）。这种策略对于它们各自的相关领域是具有可操作性的。例如，在几何学中，要证明两个三角形相似也就是要证明这两个相似三角形的角度相等（Greeno, 1980）；在代数中，离析策略（isolation strategy）就是一种有效的解决方程式的策略。解决者可以将所有的变量移到等式左边，而把所有的定量都移到等式的右边（Mayer, 1982）。
（2）结构性知识。有关某一领域内概念之间是如何相互联系的知识就是结构性知识（Diekhoff, 1983）。它可以使得陈述性知识转变为有用的知识结构（Jonassen等3人, 1993）。相比较具体领域知识，结构性知识在解决良构问题的过程中起着异常关键的作用。解决者可以利用结构性知识正确回忆已知状态的原型，并且可以立即从已知条件向目标迈进。专家正是拥有了结构性知识，能区分问题状态以及与问题状态相联系的每一个步骤，他们才可以根据这些图式将问题进行归类（Chi等, 1981）。例如，拉金（Larkin, 1980）已经证明，当从物理课本中选择题目给物理专家解答时，他们通过分析问题的要素及其问题之间的相互关系形成对问题的表征，在分析的过程中有时还会借助于图表。这种过程可以使得专家对问题进行合适的归类，而一旦完成归类后，通过合适的途径，问题也就迎刃而解了（Chi等, 1982）。
我们知道，良构问题的表征过程是解决者将问题与自身的认知结构逐渐匹配的过程。解决者在对问题进行表征的过程中，应该有意识的将问题与解决者的具体领域知识及结构性知识联系起来（Greeno, 1978）。这种联系过程是一种基于多种问题成分（包括初始状态、目标状态和算法）持续不断的建构网络图式的过程（Chi等, 1981）。同时，解决这一类问题的先前经验将会强化这种网络图式。
在解决良构问题的过程中，如果解决者拥有合适的知识来驱动图式，那么他就可以直接解决问题，没有必要再用大量的检索策略去搜寻合适的问题解决方案。解决者可以依赖先前解决问题的经验快速选择一个通向目标的合适途径，顺利解决问题。
2.元认知成分
有关认知的知识是元认知的一个重要的组成部分。结构性知识与具体领域的知识是解决良构问题的主要成分，但如果解决者在特定领域没有合适的知识时，就需要依据一般问题解决策略来解决良构问题。一般问题解决策略属于元认知成分。研究发现，一般问题解决策略有助于解决良构问题。如果解决者没有解决过类似的问题而且很难从记忆中激活正确的图式时，解决者就要运用适合于多种领域的一般问题解决策略。相似策略与手段——目的分析策略是最为常用的两种一般问题解决策略。
相似策略是指解决者回忆以前解决过的相似的问题，借助于相似性来解决新问题（Polya, 1957）。基克和霍尔约克（Gick & Holyoak, 1980）发现：当学生能够尽快回想起以前类似的问题时，相似策略是一种极为有效问题解决策略。手段——目的分析策略是指通过运用合适的算法去减少已知状态与目标状态之间的差距（Ernst & Newell, 1969）。这种策略在已知状态与目标状态都非常清晰的情况下是最为有效的（Gick, 1986）。但是，由于它仅仅集中在如何消除目标状态与已知状态之间的差异，所以手段——目的分析策略将会阻碍图式的学习（Owen 等3人三项研究, 1983-1985）。因为当解决者通过操作算法达到目前状态时，他们就会忽视已达到的这个目标而聚焦于下一个目标，也不去反思这一过程中的成功算法。
二、解决非良构问题
（一）非良构问题的本质
日常生活中人们所面临的问题大都是非良构问题。在具体的情境中，一般很难对生活中的问题进行明确的界定，问题的陈述对问题的解决也没有任何帮助（Chi & Glaser, 1985）。
在解决非良构问题的过程中，目标的数量是很难清晰界定的，有利于解决者的信息通常也是不完整的、不正确的和模糊的（Wood, 1993）。同时在解决过程中，解决非良构问题所需要的概念、规则和原理都是不确定的，而且概念、规则和原理三者之间是不协调的和有矛盾的。由于在具体的问题情境中，各要素之间是相互作用的，所以在不同的问题情境中，问题的要素将会有很大的区别。这些因素给顺利解决非良构问题带来很大不便。
（二）解决非良构问题的过程
很多研究者采用定性的方法（例如，出声思维训练）去理解非良构问题的解决过程。实际上，有的非良构问题可能会有多种解决方案，有的甚至连一种合适的解决方案都很难找到（Kitchner, 1983）。鉴于非良构问题的解决方案很难得到普遍认可，因此对非良构问题的解决方案进行评估有多项标准（Voss, 1988）。在非良构问题的解决过程中，解决者可以各抒己见，集思广益（Meacham & Emont, 1989）。
我们以辛诺特（Sinnott, 1989）的研究成果来说明非良构问题的解决过程。通过对非良构问题的解决过程进行调查，她利用出声思维的方式来对非良构问题的解决过程做出解释，她将非良构问题的解决过程划分为三个阶段：表征问题、解决问题的过程以及基于前两个阶段的监控和评估。
为了更加深入的理解非良构问题的解决过程，辛诺特对150个被试进行了一项纵向研究。基于这项研究，辛诺特利用出声思维的方式对其中三个被试的非良构问题的解决过程进行了深入的探讨，创建了非良构问题的解决模型。它包含有五个方面：（1）建构问题空间的过程；（2）生成与选择解决方案的过程；（3）监控；（4）记忆；（5）非认知因素。
在这个模型中，辛诺特说明了解决非良构问题中两个最基本的思维过程：即建构问题空间的过程和生成与选择解决方案的过程。她强调了生成与选择解决方案的具体过程——解决者必须抓住问题的本质，然后选择目标，最后在多种解决方案中选择合适的方案。因为非良构问题可能会有一系列的目标，辛诺特认为解决者自身应拥有一种机制能够过滤繁杂的目标，选择最优的解决方案。解决者对问题本质的理解、目标的可行性以及达成目标是否有具体的解决方案都会影响他对问题解决目标的选择。
总的来说，辛诺特的模型认为解决非良构问题需要建构问题空间和生成与选择解决方案。同时，监控、记忆和非认知因素等也是这两个思维过程中的必要元素。
基于对政治科学国际化问题的研究，沃尔斯（Voss,1988）认为，非良构问题的解决过程包含了：（1）表征问题空间；（2）陈述问题解决方案；（3）评估解决方案。在他的研究中，表征问题空间的过程是决定非良构问题能否顺利解决的极其重要的过程。
沃尔斯认为表征问题空间包括以下几个部分：检查问题的概念与问题之间的关系；描述问题产生的原因及各种限制条件；能够意识到各种有分歧的、不同的见解。一旦具体的问题表征形成之后，解决方案就初具雏形，问题就已经解决一大半了。也就是说，如果解决者成功表征问题之后，随之而来的便是形成特定的解决方案，成功解决问题（Voss, 1988, 1991）。
沃尔斯认为，需要在两种备选方案中选择一种合适的解决方案时，可以通过逐步排除产生问题的原因来初步确定一个问题解决方案。在初步确立一个方案之后，我们就可以根据解决问题的步骤形成最终的问题解决方案。问题解决方案一定要依据解决者提出的设想的价值大小及其行动路线的可行性作出评估。
基于沃尔斯的理论，非良构问题的解决过程将被概括为以下三个阶段：（1）表征问题阶段；（2）解决问题阶段；（3）监控和评估问题阶段。表征问题的过程，也就是建构问题空间的过程，包括定义问题、搜寻与选择信息，形成正确的选择；解决问题的阶段是生成与选择解决问题方案的过程；最后，监控和评估阶段主要是对解决者是否有足够的证据来支持他的选择进行评估。下面我们将进一步讨论这些过程。
1.表征问题
当解决者置身于一个特定的问题情境时，他必须首先确定问题是否存在，因为非良构问题不会直接呈现出来，它通常是被隐藏着的，是需要人们去发现的（Jonassen, 1997）。
在确定有问题存在之后，解决者就需要确定问题的本质（例如：这是一个什么类型的问题？）。在确定问题的本质之后，解决者就要着手开始建构问题空间了，通过考查问题产生的原因及其限制条件来建构包含各种可能状态的问题空间（Sinnott等3人二项研究, 1988-1989）。因为非良构问题可能有多种表征方式及其对问题的多种理解，所以在各种有争议的备选问题空间中选择合适的问题空间便是解决非良构问题最为重要的过程（Jonassen, 1997）。
不管是从内部还是外部建构问题空间，解决者必须寻找解决问题的恰当信息（Voss & Post, 1988）。解决者应该尝试从记忆中储存的大量信息中搜索和选择关键的信息。在解决者获得足够的信息之后，他就会马上停止搜索信息，对已经获得的信息进行重组以便进入下一个问题状态，而不是在建构问题空间的过程中简单地从记忆中提取信息。因为仅用一系列有限制条件的规则去解决非良构问题是不可能的（Voss & Post, 1988）。
在陈述问题时解决者会通过选择和评估信息，描述产生问题的原因。非良构问题通常有多种可供选择的解决方案，解决者在做出每一个决定时都应该有正当的理由或是合理的事实依据来支持他的选择。因此，解决者需要建构多重的而不是单一的问题空间，目的是为了在选择信息与形成自己论点的过程中提供理论上的依据（Jonassen, 1997）。在多种问题空间中，解决者必须确定哪一个图式与解决过程是密切相关的，是有利于解决问题的（Sinnott, 1989）。
2.解决问题的过程
选择信息的过程也就是生成与选择解决方案的过程。解决者生成解决方案之后就会排除部分干扰因素。生成解决问题的方案不仅要依赖于先前的知识，而且要依赖与任务无关的思想和情感（Sinnott, 1989）。在生成解决问题的多种解决方案之后，解决者会基于他先前对问题限制条件的认识去选择一种自己认为可行的解决方案。基于问题的多种表征方式，解决者通过分析问题产生的原因来构建自身的心理模型以便识别和选择综合的解决方案（Jonassen, 1997）。
3.监控与评估阶段
对解决过程的控制、提出支持问题解决的合理论据或是问题解决的推理过程都是推动问题解决的动力（Voss & Post, 1988）。解决问题的过程是在控制系统的监控之下，对解决问题的关键点逐步进行推理的过程，可见解决问题的过程基本上是一个层层推进的过程。为了达到目的，解决者必须选择一种最合适的解决方案。在非良构问题中，一个好的问题解决方案想得到别人的认可，问题解决者就必须在与其他可选择方案进行比较的过程中提供最有力、最可靠和最令人信服的论据去支持自己的解决方案（Voss 等3人二项研究, 1988- 1997）。
在解决过程中，解决者必须持续不断的评估与监控他们的解决过程，目的是判断他所生成与选择的问题解决方案是否正确。在对论点进行推理的过程中，我们通过分析生成的方案是否有效来判断它的优劣程度（Voss, 1988）。在确定解决问题的最终目标后，如果我们对这种方案不满意，可以返回到重新表征问题的阶段，直到找到合适的问题解决方案（Voss, 1991）。
总的来说，在问题没有解决之前，解决者应该持续不断的对他们的解决过程进行监控。在非良构问题的解决过程中，解决者要对解决问题的过程、问题状态的变化进行监控，选择合适的解决方案，及时调整自己的情感来解决问题（Sinnott, 1989）。另外，解决者要对其他解决方案进行考察对比，对自己所做的选择进行评估。监控与评估时需要从记忆中调取大量的信息，例如，个人以前解决问题的经验、对问题情境的记忆、与问题相关的记忆以及抽象的规则（Sinnott, 1989）。
正如前面所说的，三个必要的问题解决过程之间还需要有各种各样的过渡阶段进行连接。乔纳森（Jonassen, 1997）提出了解决非良构问题的七个重要阶段。我们将其归类到前面所提到的三个阶段中 （如表1所示）。
基于辛诺特与沃尔斯的研究，解决非良构问题的动态过程通常包括：（1）搜寻信息、选择信息来表征问题，同时提出论证；（2）生成与选择最优问题解决方案；（3）通过监控与评估解决过程对解决方案提供合理的依据（如图2所示）。
基于对解决过程本质的分析，我们可以确定解决非良构问题的必要组成成分。我们在下面进一步说明这些重要的组成成分，包括认知成分、元认知成分、非认知因素以及在解决非良构问题的过程中论证理由的技能。
（三）解决非良构问题的必要成分
1.认知成分
在解决非良构问题的过程中，拥有完整的、具体领域的知识是非常必要的。具体领域的知识可以帮助解决者从众多的解决方案中选择更为一般的算法，最终找到合适的解决方案（Roberts, 1991）。乔纳森（1997）认为尽管解决者具有解决问题的能力，但是如果没有合适的知识内容，他很难将先前掌握的问题解决技能迁移到其他领域。另外，沃尔斯发现专家在解决非良构问题的过程中运用了大量的具体领域的知识。完整的具体领域的知识可能会提高在相关领域内解决问题的能力。如果解决者在问题解决中缺乏可以被利用的真知灼见，那么就不可能产生多种解决问题的方案。
针对问题解决本身来说，尽管具体领域的知识非常重要，但是仅仅依靠简单的发现信息，然后运用一系列有条件限制的规则去解决非良构问题是不可能的。因为解决非良构问题依赖于具体的问题情境，我们必须将具体领域的知识加以整合以便适应具体的问题情境而不是简单的照本宣科。在非良构问题的解决过程中需要运用具体领域的知识，为了获取有效的信息以及概念，同时也涉及到结构化的知识和概念化的知识。
有关某一领域内概念之间是如何相互联系的知识就是结构性知识（Diekhoff, 1983），它可以使得陈述性知识转变为有用的知识结构（Jonassen等3人, 1993）。知识结构是存储在语义记忆或是长时记忆中的网络化的信息组织（Champagne等, 1981），它通过形成程序性知识来解决相关领域的问题（Jonassen等3人, 1993）。
大多数研究者是这样假设的，解决问题的能力来自于记忆中知识结构的复杂的相互作用（Chi 等5人三项研究, 1985-1995）。在罗伯逊（Robertson, 1995）的有关出声思维的研究中，他发现在物理笔试中，结构性知识对于学习者问题解决的迁移能力是非常重要的。在格拉泽（Glaser, 1993）的模型中，他展示了结构性知识在解决问题过程中的重要性。在这个模型中，高效的问题解决者存储的是连续的组块信息，他们使用有组织的信息而不是孤立的信息去解决问题（Glaser等, 1993）。此外，史密斯（Smith, 1992）提出的结构性知识是问题解决过程中一个极其重要的认知成分。他认为成功的问题解决过程需要合适的、有组织的、有利于问题解决的、整合的知识领域。西蒙（Simon, 1973）也同样认为解决非良构问题要求解决者拥有与问题成分有关的合适的概念化知识。
在非良构问题的解决过程中我们可以发现结构性知识的重要性。问题的表征是通过重新组织存在于图式中的各种合适的成分来完成的。这种成分可以引导问题解决者对信息进行选择，而不只是识别问题以及对问题进行分类（Voss & Post, 1988）。在约翰逊（Johnson）的一项研究中，数据显示专家有一套明确的指令，例如，在建构问题空间的过程中，专家会有搜寻关键信息的明确指令，只要拥有了足够的信息他们就会停止搜寻信息。而且，专家拥有相关问题领域的概念化的知识，尤其是与问题相关的大量信息。这些信息存储在长时记忆中，而不是类似于上课时所获取的有条件限制的具体领域的知识（Voss等, 1991）。
总而言之，在解决非良构问题的过程中，具体领域的知识必须是可利用的。为了达到这个目的，具体领域的知识必须以一种有意义的方式（使用一些规则或可以产生解决方案的概念）组织起来。因此，除具体领域的知识外，为了解决非良构问题，解决者还必须拥有结构性知识，它是由可以随时从记忆中存取的大量的与问题相关的信息组成的（Voss & Post, 1988）。
2.元认知成分
非良构问题没有明确的解决方案，它要求解决者对多种目标进行综合考虑最终把握关键目标。而且，解决者还必须有能力控制和管理自己解决非良构问题的过程。也就是说，当目标与行动步骤不够清晰时，解决者就不得不在不同的角度、不同的程度上调整自己的认知兴趣。仅仅有坦诚的态度是不足以解决非良构问题的，还必须拥有元认知的技巧，例如调整计划以及重新评估目标等。
（1）认知知识
仅有具体领域的知识与结构性知识对于解决非良构问题是不够的。在特定的问题情境中，非良构问题的解决还需使用适当的一般问题解决策略。因为非良构问题没有确定的解决方案并且需要各种领域的大量的信息，所以解决者很难有足够的信息去解决问题。因此，在不熟悉的、非常态的问题解决情境 中，我们应该使用独立于各领域的一般策略。因为它可以适用于任何问题而不受具体内容的限制（Schoenfeld, 1983）。一般策略包括论证策略、分解策略和元认知策略（argumentation, decomposition, and metacognitive strategies）。
在沃尔斯等人的社会科学研究中发现，在搜寻信息的过程中，专家对各种信息的综合考虑能力要比新手强得多。另外，专家会比新手使用更多的论证策略。他们认为，在解决非良构问题的过程中论证策略是非常重要的（Gick, 1986）。
分解策略也属于一般策略，它是将问题分解成几个子问题。在解决类似于建筑设计（Simon, 1973）、软件设计（Jeffries等, 1981）的问题时，分解策略是一种十分有用的一般策略。在一项有关计算机模拟专长研究中，拉金（1980）发现分解策略（例如递归策略）能够运用在各种问题领域，就算没有这一领域的具体知识，也可以成功的应用分解策略。另外，克莱门特（Clement, 1984）发现，在解决不熟悉的物理问题时，专家通常将不熟悉的问题放入另一个更大的问题情境中去解决，这也是应用了分解策略。但是，普尔森和杰弗里斯（Polson & Jeffries, 1985）认为解决者必须知道如何将问题分解成子问题。所以，如果解决者没有相关问题领域的图式，那么他就很难使用分解策略。未来的研究应该致力于如何将适用于计算机模拟的分解策略迁移到其他的问题解决领域，如人解决问题的领域（Gick, 1986）。
元认知策略包括计划、核实和评估（Brown等, 1983）。这些策略在解决非良构问题的过程中经常涉及。研究者发现专家通常使用这些策略去核实和监控过程，从而一步步逼近目标（Gick, 1986）。另外，乔纳森也认为元认知策略对于解决非良构问题是非常重要的。他认为解决者在面临不熟悉的问题情境时应该对自己相关问题领域的知识进行反思。基克认为在面临新的问题情境时，专家有相当熟练的搜寻信息的策略，而不仅仅是一般的搜寻策略。但是，在解决非良构问题的过程中还很难明确说出是如何实施搜寻策略的，因为目前关于在新的问题情境中如何使用搜寻策略的相关研究还很少。
除以上三种一般策略之外，认知的知识也包含了一般策略的成分。有关认知的知识是元认知的一个主要的组成成分，认知的知识包含以下三个方面。例如，关于学习者自身与策略的知识，关于如何使用这些策略的知识，关于什么时候以及为什么使用这些策略的知识（Brown等4人三项研究, 1987）。在解决非良构问题的过程中，解决者必须拥有一般策略以及要知道如何使用这些策略。虽然解决者拥有一般策略的知识，但是要想在合适的时间使用，还必须拥有关于何时及为什么使用这些策略的条件性知识。因此，为了在解决非良构问题的过程中更有效地使用一般策略，解决者必须拥有一定的认知的知识。
（2）认知调节
作为元认知的一部分，认知调节包括监控、评估和计划（Brown & Campione, 1981）。在解决非良构问题的过程中，由监控、评估和计划所组成的元认知是一般策略中的关键成分（Brown 等9人六项研究，1978-1993）。
首先，监控对于解决非良构问题的过程是非常重要的。非良构问题的情境充满了不确定性。解决者如果缺乏必要的知识就很容易在解决过程中受挫，而且缺乏必要的知识也会影响解决者去发现好的解决问题的路径。在寻找问题解决方案的过程中，这种不确定性要求解决者监控自己的认知努力，努力之后的效果，解决进程中的成功之处，追踪解决各种不同目标之间的冲突（Kluwe & Friedrichsen, 1985）。而且，为了使得解决活动顺利地朝目标挺进，在执行计划的过程中必须进行监控和调节。有时通过监控问题解决的过程不仅可以帮助解决者看清目标，正确认识自己的不足，而且可以帮助他们抓住问题的本质及应该选择的目标。当解决者建构问题空间时，监控过程可以帮助解决者联系其他的问题空间、有效抓住问题的核心、保证解决过程的持续性。成功的问题解决者有能力控制自己的认知过程以及使用合适的一般策略，他们会准确监控与核实每一个状态，及时调节自己的思维过程。
在辛诺特的研究中，她认为解决者应该定期监控自己的解决过程、变更观点的过程、进行选择的过程以及建构模式的过程。成功的问题解决者通过持续不断地核实其初始状态以改善和控制解决过程，从而确定解决过程的方向是否对头（Dorner等, 1983）。此外，解决者还必须监控自己的情感。
其次，不管是从内部还是外部获得解决问题的信息，解决者都要对信息的有效性作出评估（Kluwe & Friedrichsen, 1985）。当决定在解决过程中什么样的信息最为有效以及什么样的目标在给定的问题情境中最为重要时，解决者就必须具有评估信息的技能（Kluwe & Friedrichsen, 1985），持续不断的分析判断他们的解决过程，对问题可能的方向、状态和后果进行不断的评估（Dorner等, 1983）。
最后，在日常的解决问题的活动中，计划是必不可少的。有无计划可以直接影响着解决过程中问题决策水平的高低（luwe & Friedrichsen, 1985）。计划有意或无意的决定着解决过程的一系列步骤，影响解决问题的顺利程度（Rebok, 1989）。解决者每天都会面临这样的困境：既有强烈的渴望去寻求一个完美的计划，又要在实际的解决问题的过程中具有灵活性。在解决问题的过程中，计划阶段与实施阶段并没有严格的界限。一旦先前的目标有所变更之后，新计划将取代旧计划（Kluwe & Friedrichsen, 1985）。新计划来自于解决问题过程中的及时反馈以及问题解决者对这些行动结果的反思。
有效的问题解决者通常会建立合适的标准，制定具有高度概括水平的计划，能够灵活分配自己的认知资源，回顾和评估先前的决定，必要时实施灵活的策略（Voss, 1989）。在知识结构、认知成分、动机水平和问题解决者的类型这四个方面的个体差异可以决定解决者制定的计划是否有效（Rebok, 1989）。西蒙（1978）的研究发现有效的问题解决者拥有精确的、可操作的计划、核实与评估策略。
3.非认知因素
非认知因素与认知成分、元认知成分一起，在解决非良构问题过程中发挥着非常重要的作用。非认知因素包括情感、价值观、动机、情绪和态度。情感涉及到个体对特定的想法、目标或事件所抱有的积极或是消极的情感（Voss, 1989），价值观是一个人的信仰体系。一般而言，非良构问题有多种问题表征方式。在众多的问题空间中，解决者必须根据他自身的认知与情感的知识，包括情绪、价值观、信念等，来决定图式的有效程度（Sinnott, 1989）。
辛诺特（1989）发现在选择目标与问题核心时，情绪及任务本身之外的想法常常成了作出决定的动力。在研究中，她提出了解决者所具有的崇高的使命感对于在多种选择之中作出决定起着一定的作用。这种使命感取决于问题空间的表征方式。荀菲尔德（Schoenfeld, 1983）提出一系列控制解决过程的方法策略，例如，信念系统影响着智力的业绩表现水平。此外，沃尔斯（1988）发现，在日常生活的过程中人们也需要建立目标，从而逐渐形成一种正确选择目标的意识。
总而言之，非认知因素对目标与问题核心的选择、信息的选择、保证解决过程顺利进行以及维持解决过程的动力都有着非常重要的作用（Jonassen, 1997）。情绪在解决问题的过程中起着非常重要的作用，价值观和情感在解决问题的过程中会增加解决者的耐力以及在困惑的问题情境面前使解决者时刻保持着清醒的头脑。“清醒头脑”的作用可以持续不断的寻找有效的信息。这种持续不断的意识将会增加个人的知识以及寻找问题的策略（Voss, 1989），并给予解决者继续前进的动力（Herbert等10人五项研究，1982- 1993）。
4.论证理由的技能
论证理由的技能要求解决者尽可能的从多种视角来识别问题情境，从反面去寻找支持的论据，不断评估各种信息，最终形成一个合理的解决方案（Voss, 1989, 1991）。在解决非良构问题的过程中会出现多种有分歧的选择，解决者必须借助合理论据来帮助自己做出决定。形成合理论据最关键的是协调解决者对目标及问题本质理解上的分歧（Churchman, 1971）。当解决者置身于问题情境试图分析问题产生的原因时，他们必须有充足的理由以及论据来支持自己的分析（Voss等3人二项研究, 1988-1989）。此外，在选择一个解决方案时，解决者必须论证他们是如何通过有力的论据作出决定的（Jonassen, 1997）。这些论据不仅可以协助解决者作出决定，而且可以排除其他有争议的观点。
认知成分与元认知成分是论证理由技能的重要组成部分，但除此之外，论证理由技能还需要认知观（epistemic cognition）的调节与参与（Kitchener, 1983）。吉青纳（Kitchener, 1983）认为认知观是对知识的认识（knowing about knowledge），当解决者解决日常复杂的问题时，面对着多种不同的选择，解决者的认知观（例如认识到各种方案的真正价值）将会对问题的解决起很大的作用（Kitchener, 1983）。例如，如果解决者认为所有问题的存在都是客观的，解决方案是唯一的，那么在解决非良构问题的过程中，他们可能会小心翼翼尽力保证解决方案的有效性、正确性，而不去考虑其他可能正确的解决方案（Kitchener, 1983）。
总之，成功的非良构问题的解决者能够站在自己的立场来判断他们的观点，为他们的解释与判断提供正当的理由。为了寻找理由支持他们的选择，解决者需要确立一定的认知观，从而认识到问题并不总是只有一个正确的解决方案，还可能有更好的或者是更差的解决方案；了解为什么还会有其他的解决方案，以及怎样在各种不同的方案之间作出抉择。依据认识论的假设，在解决者寻找论据支持他们的选择的过程中，解决者也就理解了非良构问题的本质是什么，可以接受的策略或解决方案又是什么（Kitchener, 1983）。
三、解决良构问题与非良构问题的差异
总的来说，具体领域的知识与结构性知识是解决良构问题的主要成分。当解决者在相关的领域没有合适的知识时，他们就会借助于具体领域策略和一般问题解决策略。在非良构问题的具体解决过程中，对建构问题空间而言，良好的知识结构是必不可少的。完整的具体领域的知识以及结构性知识可能会提高在相关领域解决问题的能力。除此之外，还需要元认知（例如，一般策略、监控、评估和计划）及非认知因素（例如，价值观、情感、情绪）的参与。当然，为了形成强有力的论据，更离不开认知观的介入。这些成分对于解决非良构问题也是非常重要的。可见，解决良构问题需要具体领域的知识、结构性知识以及关于认知的知识（例如，一般策略）。但是，解决非良构问题除了以上各种知识外，还需要认知的调节、认知观和非认知因素。
大多数研究者认为解决非良构问题要比解决良构问题复杂的多（Herbert 等6人六项研究，1988-1993），而且有研究指出运用解决良构问题的技巧不足以解决非良构问题（Brabeck 等7人五项研究,1981-1991）。解决良构问题，一般通过详细的、预设的规则与程序去求得一个正确的答案即可。也就是说，只要发现和运用正确的算法就可以成功的解决良构问题，解决者没有必要通过认知观、对问题价值的判断、理解及感受作各种抉择（Churchman, 1971），同时也没有必要去考虑哪一种解决方案最优或是评估已有解决方案的合理性（Kitchener, 1983) 。相比之下，解决非良构问题要复杂的多。在元认知的组成成分里，认知的知识（例如一般策略）对于解决良构问题就已经足够了，但是却不足以解决非良构问题。因为问题情境的复杂性，解决非良构问题不仅需要有认知的知识，还需要对认知进行调节，包括计划、监控和评估。一个非良构问题可能存在多种可能有效的解决方案，解决者可以利用一些策略来确定哪一种方案最为有效。为了在具有挑战性的真实生活情境中作出明智的决策，解决者必须运用认知观、价值观、态度、信念、动机和情感等多种问题解决成分。此外，解决者还必须收集各种证据，整合各种观点来寻找对自己做决策有利的证据（Kitchener, 1983）。总之，从问题的本质、问题解决过程和问题解决成分三种水平看，良构问题与非良构问题明显不同（如表2所示）。
[资料来源]
Namsoo Shin Hong（1998）The Relationship Between Well-Structured and Ill-Structured Problem Solving in Multimedia Simulation. http://www2.umassd.edu/cognitivemap/papers/structure.pdf
[作者/译者简介]
Namsoo Shin Hong，在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，现为美国密歇根大学教育学院助理研究员。她的研究兴趣是基于建构主义理论创造丰富的学习环境，她擅长使用定量和定性方法来分析教学材料的效用，研究工作较多涉及到设计课堂活动、学习技术工具和评估。她还参与了美国宇航局“未来课堂”（Classroom of the Future）项目的研究工作。
杜娟，浙江大学教育学院研究生。
盛群力，浙江大学教育学院教授，浙江广播电视大学客座教授。
Research Review on Well-structured and Ill-structured Problem Solving
Namsoo Shin Hong
（School of Education at University of Michigan）
Du Juan & Sheng Qunli
（College of Education at Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310028）
【Abstract】 Most of problems in schools are well-structured problems, but problems we must face in life are ill-structured.Well-structured problems solving includes representing problems by schema activation,searching solutions, and implementing solutions. Structural knowledge and domain-specific knowledge are critical components in solving well-structured problems. Ill-structured problems solving includes reading problem statement, deciding the existence of the problem, determining the nature of the problem, delineating the causes of the problem, identifing and clariting alternative options, generating and choosing possible solutions,and evaluating and implementing the solution.The critical components of ill-structured problems solving includes regulation of cognition, epistemic cognition and non-cognitive components including affect,attitude and so on.In sum,there are existing atotof differences in nature of problems, processes of solving problems and components for solving problems between well-structured and ill-structured problems solving.
【Keywords】 problem solving；well-structured problems；ill-structured problems
本文责编：孙爱萍