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El enfoque de resolución de problemas de algoritmos en psicología

Al resolver un problema, elegir el enfoque correcto suele ser la clave para llegar a la mejor solución. En psicología, uno de estos enfoques de resolución de problemas se conoce como algoritmo. Si bien a menudo se considera un término puramente matemático, se puede seguir el mismo tipo de proceso para garantizar que se encuentre la respuesta correcta al resolver un problema o tomar una decisión.

¿Qué es un algoritmo en psicología?

Un algoritmo es un conjunto definido de procedimientos paso a paso que proporciona la respuesta correcta a un problema en particular. Si sigue las instrucciones correctamente, tiene la garantía de llegar a la respuesta correcta.

Un algoritmo a menudo se expresa en forma de gráfico, donde un cuadrado representa cada paso. Luego, las flechas se ramifican de cada paso para señalar posibles direcciones que puede tomar para resolver el problema. En algunos casos, debe seguir un conjunto particular de pasos para resolver el problema. En otros casos, es posible que pueda seguir diferentes caminos que lo llevarán a la misma solución.

Este artículo analiza cómo se utilizan los algoritmos como un enfoque para la resolución de problemas. También cubre cómo los psicólogos comparan este enfoque con otras formas de resolver problemas.

Ejemplos de algoritmos

Hay muchos ejemplos diferentes de cómo se pueden utilizar los algoritmos en la vida diaria. Algunos comunes incluyen:

  • Una receta para cocinar un plato en particular.
  • Un algoritmo utilizado por un motor de búsqueda para encontrar información en Internet.
  • Instrucciones para montar una bicicleta
  • Instrucciones de cómo resolver un cubo de Rubik
  • Un proceso para determinar qué tipo de tratamiento es el más apropiado para ciertos tipos de condiciones de salud mental

Razones para usar algoritmos en psicología

La ventaja de usar un algoritmo para resolver un problema o tomar una decisión es que produce la mejor respuesta posible cada vez. Hay situaciones en las que usar un algoritmo puede ser el mejor enfoque:

  • Cuando la precisión es crucial: Esto es útil en situaciones en las que la precisión es crítica o en las que es necesario resolver problemas similares con frecuencia. En muchos casos, se pueden diseñar programas de computadora para acelerar este proceso. Luego, los datos deben colocarse en el sistema para que el algoritmo pueda ejecutarse y llegar a la solución correcta.
  • Cuando cada decisión debe seguir el mismo proceso: Estos enfoques paso a paso pueden ser útiles en situaciones en las que cada decisión debe tomarse siguiendo el mismo proceso y donde la precisión es fundamental. Debido a que el proceso sigue un procedimiento prescrito, puede estar seguro de que obtendrá la respuesta correcta cada vez.

Peligros potenciales al usar algoritmos

La desventaja de usar un algoritmo para resolver el problema es que este proceso tiende a llevar mucho tiempo. Entonces, si se enfrenta a una situación en la que debe tomar una decisión muy rápidamente, es mejor que utilice una estrategia de resolución de problemas diferente.

Por ejemplo, un médico de la sala de emergencias que toma una decisión sobre cómo tratar a un paciente podría usar un enfoque de algoritmo. Sin embargo, esto llevaría mucho tiempo y el tratamiento debe implementarse rápidamente. En este caso, el médico confiaría en su pericia y experiencias pasadas para elegir muy rápidamente lo que cree que es el enfoque de tratamiento adecuado.

Resumen

Los algoritmos pueden ser una excelente opción para resolver problemas cuando la respuesta debe ser 100% precisa o cuando cada decisión debe seguir el mismo proceso. Podría ser necesario un enfoque diferente si la velocidad es la principal preocupación.

Algoritmos vs Heurística

En psicología, los algoritmos se contrastan con frecuencia con la heurística. Ambos pueden ser útiles para resolver problemas, pero es importante comprender las diferencias entre ellos.

¿Qué es una heurística?

Una heurística es un atajo mental que permite a las personas emitir juicios y resolver problemas rápidamente.

Estos atajos mentales generalmente se basan en nuestras experiencias pasadas y nos permiten actuar rápidamente. Sin embargo, las heurísticas son más una regla empírica; no siempre garantizan una solución correcta.

Elegir qué estrategia usar

Entonces, ¿cómo determina cuándo usar una heurística y cuándo usar un algoritmo? Al resolver problemas, decidir qué método usar depende de la necesidad de precisión o velocidad.

Cuándo usar un algoritmo

Si se requiere una precisión completa, es mejor usar un algoritmo. Mediante el uso de un algoritmo, se aumenta la precisión y se minimizan los posibles errores.

Si está trabajando en una situación en la que necesita absolutamente la respuesta correcta o la mejor posible, su mejor apuesta es usar un algoritmo. Cuando estés resolviendo problemas para tu tarea de matemáticas, no querrás arriesgar tu calificación con una suposición.

Al seguir un algoritmo, puede asegurarse de llegar a la respuesta correcta para cada problema.

Cuándo usar una heurística

Por otro lado, si el tiempo es un problema, entonces puede ser mejor usar una heurística. Pueden ocurrir errores, pero este enfoque permite decisiones rápidas cuando el tiempo es esencial.

La heurística se usa más comúnmente en situaciones cotidianas, como averiguar la mejor ruta para ir del punto A al punto B. Si bien podría usar un algoritmo para trazar un mapa de todas las rutas posibles y determinar cuál sería la más rápida, eso sería un proceso que consume mucho tiempo. En su lugar, su mejor opción sería utilizar una ruta que sepa que ha funcionado bien en el pasado.

Una palabra de Psyathome

Los psicólogos que estudian la resolución de problemas han descrito dos procesos principales que las personas utilizan para llegar a conclusiones: algoritmos y heurística. Es importante saber qué enfoque usar porque estos dos métodos pueden variar en términos de velocidad y precisión.

Si bien cada situación es única, es posible que desee utilizar un algoritmo cuando la precisión sea la principal preocupación. Pero si el tiempo es esencial, es probable que un algoritmo no sea la mejor opción.

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