Az alkotó emberi tevékenység (a technika) feladata az állapotváltoztatás, amelynek során egy rendszert valamely meglévő (az igényeknek nem megfelelő) kezdeti állapotból egy (célszerűbb) végállapotba (célállapotba) kell eljuttatni a rendszert. Azon lépések egymás utáni sorozata, amely a kezdeti és a végállapotot összeköti: a megoldás útja. A kezdeti állapotban mindig valamilyen feszültség van a meglévő lehetőségek és az igények között. A végállapotnak ezt a feszültséget kell feloldania. Megoldási út - általában - több is lehetséges, többféle módon lehet a kezdeti állapotból a célállapotba eljutni.

Kétféle típust különböztetünk meg:

Feladatról beszélünk akkor, ha ismert

  a meglévő állapot, annak ellentmondásai,
  az igények és a lehetőségek közötti feszültség,
  (általában) a célállapot és
  (algoritmizált) a teljes megoldási út.

  a meglévő helyzetről és/vagy
  a megoldás útjáról és/vagy
  a célállapotról.

A problémát gyakran magunknak kell felismerni, a rendszer és a környezet megfigyelésével, meglévő helyzet elemzésével. A probléma felismerése, részletes megfogalmazása után - miután nincsenek kész receptek a megoldásra - rendszerint kutatómunkára, a lehetőségek felmérésére, a lehetséges elgondolások ötletek összegyűjtésére és megvitatására van szükség. [Ennek egyik elterjedt módszere az ún. brain storming, amelynek során a szakértői gárda először - vita nélkül - meghallgatja a legvadabb ötleteket is, és ezekből alakítja ki a megoldás részleteit.] Még így is gyakran előfordul, hogy a végrehajtás (a kivitel) során vissza kell térni a kutatáshoz, menetközben módosítani a megoldás útját.

A problémamegoldásnál mindig vannak olyan szakaszok, amelyekre nincs előzetes algoritmus és olyan útelágazások, amelyek közül (felelősséget vállaló döntéssel) egyet kell kiválasztani, mégpedig úgy, hogy a döntés következményei előre nem ismertek, hatásuk (legfeljebb) csak valószínűséggel jellemezhető. Gyakran még a célállapot sem ismert előre: ugyanaz a probléma általában többféle célállapottal is feloldható.

Mind a feladat, mind a probléma megoldása bonyolult körfolyamat, amely a környezeti információk és a korábbi megoldások tapasztalatai alapján hoz létre a korábbinál fejlettebb (az emberi céloknak jobban megfelelő) állapotot. A “körfolyamat” azt is jelenti, hogy minden megoldott probléma egyben - előbb-utóbb - egy új probléma forrása is.

“Tudományos módszeren” az ismeretek szisztematikus megszerzésére alkalmazott eljárásokat értjük, amelyek a következő tényezőkön alapulnak: 1. a probléma felismerése és világos megfogalmazása, 2. az adatok összegyűjtése megfigyelés és - ha lehet - kísérletek útján, 3. a hipotézisek megfogalmazása logikus érvek útján, 4. a hipotézisek ellenőrzése” - írja Selye János (Az álomtól a felfedezésig, 338. oldal)

A megoldás útja olyan gráffal szemléltethető, amelynek csúcsai események (a megoldás közbenső eredményei, döntési pontok), élei pedig tevékenységek (a megoldás útjának egyes szakaszai).

A tervhez hasonlóan itt is különbséget kell tennünk a gyártmány és a gyártás között. A megoldás egyrészt eredmény (az új állapot mint “gyártmány”), másrészt tevékenység (az új állapotot előállító folyamat, mint “gyártás”). A folyamat egy csúcspontból (a kezdeti - kiindulási - állapotból) indul ki és egy csúcspontban (a megoldás “termékében”: a végállapotban) végződik. A kezdeti és a végállapotot (általában) nem egy út köti össze. A megoldás útjának többféle változata lehetséges, vagyis a gráf általában háló, formailag hasonlít a gyártási folyamatot leíró tevékenység hálókhoz (pl. PERT, CPM).

Tartalmilag azonban lényeges különbség a két típus között,

  a tevékenység háló minden élét végig kell járni, egyetlen elmaradt tevékenység is lehetetlenné teszi a gyártmány elkészültét!
  a feladat (ill. a probléma) gráfban csak egy úton lehet (és kell!) végighaladni, a sokféle lehetséges út közül kell egy végrehajtandó utat kiválasztani!

Tiszta feladattal az életben ritkán találkozunk. Tevékenységünk nagy része (az ún. alkotó tevékenység mindig) probléma-felismerés és problémamegoldás. Súlyos hiba, ha az iskolai oktatás nem fordít erre kellő figyelmet, és az algoritmizálható tevékenységek tanítása mellett nem nevel a váratlan, előre nem látható problémahelyzetekben való önálló helytállásra.

A probléma megoldására előzetesen irányelveket adni - per definitionem - lehetetlen. Tárgykörünknek megfelelően mi a megoldás modellezéses útjaival foglalkozunk, és ezek közül is elsősorban a feladattípusokkal.

Minden feladat- vagy problémamegoldás a helyzetelemzéssel kezdődik. (A háló első éle a helyzetelemzés tevékenysége, amelynek eredménye a kiindulási és a célállapot - lehetőleg - egyértelmű leírása.) Ennek során fel kell tárni a vizsgált rendszer jellemzőit, a meglévő állapot kritikus elemeit (az igények és a lehetőségek ellentmondásait, a feltételeket, a kötöttségeket stb.). Azon szempontokon kívül, amelyeket a rendszerelemzéssel kapcsolatban említettünk, figyelmet kell fordítani egyes kvalitatív jellemzőkre is. A rendszerelemzés eredményeként létre kell hoznunk a vizsgált rendszer modelljét. A modellnek tükröznie kell nemcsak a vizsgált rendszer szerkezetét, folyamatait, hanem a meglévő állapot okozta feszültségeket is, amelyeket a megoldásnak fel kell oldania.
 

Feladattípusok

A rendszer matematikai leírása három fő részből áll. Ezek:

• a rendszer belső tulajdonságait kifejező egyenletrendszer,
• az egyértelműségi feltételek,
• a matematikai modell megoldása (az input függvényében az állapot ill. az output változása).

• a matematikai modell mindig tartalmaz elhanyagolásokat, így a rendszer belső tulajdonságait csak részlegesentükrözheti,
• az állandóan jelenlévő zavaró hatásokat nem ismerjük, s így összefüggéseink mindig valószínűségi jellegűek,
• a rendszerek szerkezete időben változhat, melynek következtében a folyamatok is változnak.

A feladatok egyfajta csoportosítását az egyszerű input-output modell alapján adhatjuk meg. Attól függően, hogy az X bemenő jellemzők, a T transzformáció, ill. az Y output közül melyik ismert vagy ismeretlen, megkülönböztetjük a direkt, az indirekt és az induktív feladatokat. [A feladatok csoportosításának - természetesen - másfajta lehetőségei is vannak. Lásd pl. Gasparsky]

A direkt feladat esetében ismerjük a matematikai modellt és keressük annak megoldását. Ideális esetben: ismerjük a rendszert, annak minden (a vizsgálat szempontjából lényegesnek tartott) tulajdonságát, és valamennyi bemenő jellemzőjét. A feladat “csak” az, hogy

• ismereteket szerezzünk a rendszer viselkedéséről, arról, hogy a bemenő jellemzők nagyságának változása esetén milyen(ek) lesz(nek) a kimenő jellemző(k),
• a külső hatásokra hogyan fog válaszolni a rendszer.

Szigorúan véve direkt feladat nem létezik. A külső hatások egy része ugyanis mint tudjuk sztochasztikus jellegű, nagyságuk előre nem ismeretes. Sohasem szabad elfeledkeznünk arról, hogy maga a rendszer szerkezete is sztochasztikus hatásoknak van kitéve, és ennek következtében még a transzfer is változhat; a matematikai modell mindig csak bizonyos elhanyagolások mellett tükrözi a rendszer (vizsgálat szempontjából) lényeges összefüggéseit.

Az indirekt feladat esetében ismerjük a rendszer outputját és a benne végbemenő folyamatok törvényszerűségeit. Adott tehát egy rendszer, és az is rögzített, hogy milyen legyen annak viselkedése. “Csak” éppen azt nem tudjuk, hogy az adott rendszer ezt a viselkedést milyen bemenő jellemző(k) esetén produkálja.

Meg kell határoznunk, hogy

• milyen legyen a rendszer geometriai kialakítása, szerkezete,
• hogyan módosítsuk a kívülről érkező hatásokat, milyen legyen a rendszer szigetelése,
• milyen tulajdonságú anyagi közeggel kell dolgoznunk, hogy előállíthassuk a rendszer előírt viselkedését.

Szigorúan véve az indirekt típus már nem feladat, hanem probléma, hiszen valamilyen előírt viselkedést (outputot) általában sokféle (és előre nem mindig ismert) módon állíthatunk elő. A lehetséges és a célnak megfelelő módok közül egyéb, gyakran nem is számszerűsíthető kötöttségek (gazdaságossági, kereskedelempolitikai, ökológiai, esztétikai stb.) szempontok szerint kell kiválasztani a megfelelőket.

Még nyilvánvalóbb, mint a direkt feladattípusnál, hogy a valóságban tiszta indirekt típus nem létezik. Az egyértelműségi feltételek egy része csak bizonyos határokon belül választható szabadon, más része (pl. a környezeti hatások) tőlünk függetlenek. Mégis közelítően indirekt feladatokat oldanak meg a rendszertervezők, a tervezőmérnökök, a kutatók, a gyártmányfejlesztők (általában mindazok, akiknek valamilyen előre megadott célt kell egy adott berendezéssel kielégíteni).

Indirekt feladatok megoldására gyakran alkalmaznak próbálgatásos, heurisztikus módszereket. Ilyenkor valamilyen intuitív meggondolással állítják be a bemenő jellemző(k) értékét, majd a kapott kimenő jellemző(k) értékelése (az előírt céltól való eltérés) figyelembevételével módosítják a bemenő jellemző(ke)t mindaddig, amíg a kimenő jellemző(k) a követelményeket ki nem elégíti(k). Az indirekt feladatok megoldását (is) segíti a kísérlettervezés módszere.

A harmadik típust az jellemzi, hogy a rendszer transzformációs tulajdonságairól előzetes ismereteink nincsenek. Bonyolult rendszerek vizsgálatakor gyakran előfordul, hogy nem ismerjük a rendszer szerkezetét, a benne végbemenő folyamatokat; a rendszer belseje számunkra “fekete doboz” (black box). A vizsgálatok célja információt szerezni a rendszer viselkedéséről: (egyes mérésekből) következtetni a rendszer általános tulajdonságaira. Az egyesből az általánosra következtetést indukciónak nevezzük. Ezért tekinthetjük az ilyen feladattípusokat induktív feladatoknak. A kapott eredményeket más, ismert rendszerekkel összevetve utólag (a posteriori) felismerhető, hogy vizsgált rendszerünk mely ismert rendszerhez hasonló. Ennek alapján következtethetünk a vizsgált rendszer belső felépítésére, azonosíthatjuk azt valamely ismert rendszer belső felépítésével. Az ilyen felismerő, azonosító tevékenységet identifikációnak nevezzük. Ennek alapján tekinthetjük e feladattípusokat identifikációs feladatnak is.

A gazdasági és a műszaki életben a tiszta induktív feladat nagyon ritka, hiszen valamilyen előzetes információval mindig rendelkezünk a rendszeren belül végbemenő folyamatokról. Igen bonyolult rendszerek esetében azonban ezek az előzetes információk nem elegendők ahhoz, hogy például megbízható irányítási algoritmusokat lehessen kidolgozni. Ilyenkor kísérletsorozattal vizsgálják a bemenő jellemző(k) és a hozzá tartozó kimenő jellemző(k) változását, jól kidolgozott matematikai módszerekkel határozzák meg a bemenő jellemző(k) és a kimenő jellemző(k) közötti kapcsolat ún. empirikus függvényét. Itt különösen előnyős a kísérlettervezés módszerével dolgozni.

---

---