Processi Euristici ed Algoritmici: una soluzione ai problemi
Introduzione ai processi euristici e algoritmici
Ci sono diversi approcci per risolvere i problemi, e due dei più comuni sono i processi euristici e i processi algoritmici.
In questo articolo, esploreremo entrambi questi approcci, evidenziandone le differenze.
Questo articolo fa parte di una raccolta dedicata alla preparazione al concorso nella classe di concorso A41 (insegnamento dell’informatica alle scuole superiori). Clicca qui per conoscere tutti gli argomenti necessari all’esame!
Supporta EasyScience acquistando il prodotto tramite il nostro link! Ricorda: consigliamo solo prodotti che riteniamo validi e testati.
Processi Euristici
I processi euristici si basano sull’uso di regole generali ed intuizioni per risolvere problemi complessi ed articolati in maniera rapida. Questo approccio è spesso utilizzato quando non c’è una soluzione chiara o quando il problema è troppo complesso per essere risolto con un algoritmo definito.
In altre parole, un processo euristico è un modo di risolvere un problema complesso basato sulla sola esperienza o utilizzando una strategia che ci conduce ad una soluzione (spesso non ottimale) in tempi brevi.
Capita di utilizzare questa modalità di risoluzione dei problemi quando diciamo: “il problema si risolve in questo modo. Funziona. La soluzione arriva subito ma non sappiamo il perché con esattezza. Si è sempre fatto così, se ho un risultato x allora faccio y…”.
Un esempio può essere quello in cui si risolve un problema nuovo basandosi sull’esperienza passata con problemi simili. Questo metodo è ampiamente utilizzato nella risoluzione di problemi nel mondo reale, dove le soluzioni non sono sempre ovvie e richiedono un’analisi creativa.
Un altro esempio di euristica è l’approccio dell’analisi mezzi-fini. Dato un problema in cui si deve passare da uno stato iniziale ad uno finale, questo approccio consiste nel suddividere il problema creando una sotto-meta per poi scegliere ad ogni iterazione, l’alternativa che ci porta più vicino allo stato finale.
I processi euristici possono anche portare a soluzioni non ottimali o a errori, poiché si basano sull’esperienza e sull’intuizione anziché su un approccio rigoroso.
Supporta EasyScience acquistando il prodotto tramite il nostro link! Ricorda: consigliamo solo prodotti che riteniamo validi e testati.
Nel processo di risoluzione dei problemi, l’applicazione di un’euristica significa innanzitutto suddividere il problema in diverse parti.
La prima parte consiste nel riconoscere che c’è un problema da risolvere e che ne dobbiamo comprendere la sua natura. Successivamente, si passa alla pianificazione della soluzione scegliendo la modalità o strategia opportuna da adottare.
Poi si passa alla pratica eseguendo il piano ideato ed infine si valutano i risultati ottenuti.
Tra tutte queste fasi, la più critica per il successo del processo di risoluzione è la prima: spesso tendiamo a sovrastimare la difficoltà del problema immaginando di dover trovare delle soluzioni molto più complesse di quelle che in realtà servono per risolvere il problema. Spesso ci imponiamo addirittura dei limiti che neanche esistono nella realtà ma che ci portano a demoralizzarci e a scegliere in maniera diversa la strategia opportuna per risolvere il problema.
La tendenza ad utilizzare strategie già sperimentate, ma inadatte alla situazione attuale, o a ignorare alternative è nota come impostazione mentale negativa. Questo atteggiamento può derivare dalla convinzione che ciò che abbiamo imparato in passato è sempre applicabile, senza considerare che situazioni diverse richiedono approcci diversi.
Per dirla in altre parole, è come se una volta che abbiamo faticosamente e dolorosamente imparato a programmare in Java ci imponessimo di utilizzare lo stesso linguaggio di programmazione per creare un sito web. In realtà esistono altri linguaggi come JavaScript ad esempio, che ci permettono in meno tempo di costruire il nostro portale web. L’impostazione mentale negativa ci porta a demoralizzarci in quanto partiamo con una sorta di pregiudizio nell’approcciare alla risoluzione del nostro problema.
La fissità funzionale è un altro ostacolo alla risoluzione dei problemi che consiste nell’approcciare gli elementi di un problema in base al loro utilizzo comune, anche quando potrebbero essere impiegati in modi diversi e più efficaci.
Tuttavia, gli apprendimenti passati possono essere utilizzati in modo creativo per produrre analogie utili tra situazioni diverse. La creatività è essenziale in questo processo, consentendo di generare una vasta gamma di idee e di trovare collegamenti tra concetti apparentemente non correlati.
Processi Algoritmici
D’altra parte, i processi algoritmici si basano su una serie di passaggi ben definiti e riproducibili per risolvere un problema utilizzando conoscenze specifiche. Gli algoritmi sono solitamente formulati utilizzando linguaggi di programmazione e sono ampiamente utilizzati nell’informatica, nell’ingegneria e in altre discipline scientifiche.
Gli algoritmi sono caratterizzati dalla loro precisione e dalla loro capacità di fornire soluzioni ottimali quando applicati correttamente.
I processi algoritmici possono essere limitati quando si tratta di risolvere problemi complessi o ambigui che richiedono creatività e intuizione umana. In tali casi, possono essere necessari approcci euristici o combinazioni di entrambi i tipi di processi per trovare una soluzione efficace.
Supporta EasyScience acquistando il prodotto tramite il nostro link! Ricorda: consigliamo solo prodotti che riteniamo validi e testati.
Nella pagina sono presenti link di affiliazione su cui si ottiene una piccola quota dei ricavi, senza variazioni dei prezzi.
