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Multiple Intelligenzen Theorie erfasst die wesentlichen Dimensionen des zugrundeliegenden komplexen Systems

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Complex Problem Solving (CPS) unterscheidet sich erheblich von Simple Problem Solving (SPS). Beim einfachen Problemlösen (SPS) sind Ist- und Soll-Zustand gut beschreibbar. Durch planbares Vorgehen ist der Soll-Zustand dann mehr oder weniger gut erreichbar. Für CPS ist bei einem Menschen ein komplexes System von informationsverarbeitenden Prozessen erforderlich, denn komplexes Problemlösen (CPS) ist anders. Die Ausgangszustände sind nicht so eindeutig beschreibbar, der Weg zum Ziel ist vielfältig und das Ziel selbst ist unscharf (fuzzy). Bamberger und Wrona (2000:6) formulieren das so:

„Sie stellen Entscheidungen unter Unsicherheit dar und werden auch als sogenannte Multi-Kontext-Probleme derart bezeichnet, dass sie in unterschiedlichen, jeweils aktorspezifischen Kontexten definiert bzw. expliziert werden.“

Das theoretische Konstrukt Multiple Intelligenzen erfasst hier die wesentlichen Dimensionen dieses zugrundeliegenden (komplexen) Systems beim Menschen und geht damit über die biologischen Einschränkungen hinaus.

„This theoretical construct of multiple intelligences represents a framework that not only connects the biological constraints of human information processing to the world of culturally valued capabilities. In addition, it represents a particular compromise, balancing the need to deal with the richness and complexity of the underlying system against theoretical tractability, while still capturing the most important dimensions of the complex system“ (Cornell, Shearer and Gardner, 2003).

In der heute stark vernetzten Welt, kommt es immer mehr zu komplexen (nicht nur komplizierten) Problemstellungen. Insofern hat die Multiple Intelligenzen Theorie eine gute Passung zu dieser Entwicklung. Siehe dazu auch

Multiple Intelligenzen: Intelligenzprofile angemessen interpretieren

Wie hängen Multiple Intelligenzen und Fähigkeiten zusammen?

Was sind Eigenschaften von komplexen Aufgabenstellungen?

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Gedanken zu einfachen Problemen und Standardisierungen

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In der heutigen Diskussion um das „Management“ geht es oft um das „Management von Unsicherheit/Ungewissheit“. In Organisationen gibt es allerdings auch einfache Probleme, die tagtäglich zu lösen sind. Ein Ansatz dafür sind Standardisierungen mit entsprechenden Entscheidungsfindungen.

Bei einfachen Problemen mit standardisierten Lösungswegen sind Entscheidungsfindungen eher unkompliziert. Dies darf jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass Standardisierungen an sich nicht gleichbedeutend sind mit perfekter Information und Rationalität. Standardisierungen reduzieren ohne Zweifel Komplexität und befähigen somit zu „eindeutigen“ Handlungen. Gerade durch diese Komplexitätsreduktion klammern Standardisierungen jedoch einen Teil der Umweltrealität aus, sie können daher nicht ohne weiteres den Anspruch erheben, umfassende und in diesem Sinne perfekt rationale Praxis zu erzeugen. Im Gegenteil existieren viele Standardisierungen, weil es eben keine „bessere“ Möglichkeit der Prozessierung von Problemen gibt (Neumer 2009:8, Fußnote 6).

Wenn es also schon bei einfachen Problemlösung (sps: simple problem solving) keine Eindeutigkeit gibt, wie sieht es dann erst aus, wenn es um komplexe Problemlösungen (cps: complex problem solving) geht? Wenn wir also Standardisierungen als eine „bessere“ – und nicht als perfekte Möglichkeit – für einfache Problemlösungen anerkennen, so wird deutlich, dass es zwischen den beiden Polen (sps-cps) ein Kontinuum der Problemlösungsmöglichkeiten gibt, das unternehmensspezifisch anzupassen ist.

Erste Schritte in diese Richtung zeigen die vielen Hybrid-Ansätze auf, die sich im Management immer stärker als pragmatische Alternative etablieren. Solche Themen besprechen wir auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.