พัฒนาการของกระบวนการแก้ปัญหา: จากการคิดเชิงตรรกะสู่การวิเคราะห์ระบบเชิงข้อจำกัด และการพัฒนาโมเดลเชิงโครงสร้าง

บัญชา  เกิดมณี; บดินทร์ชาติ  สุขบท; สมบัติ  ทีฆทรัพย์

ผู้แต่ง

บัญชา เกิดมณี คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธนบุรี
บดินทร์ชาติ สุขบท คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธนบุรี
สมบัติ ทีฆทรัพย์ มหาวิทยาลัยราชภัฏบ้านสมเด็จเจ้าพระยา

คำสำคัญ:

การแก้ปัญหา, การให้เหตุผล, Polya, Goldratt, IDEAL Model

บทคัดย่อ

บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และสังเคราะห์กระบวนการพัฒนาการของแนวคิดการแก้ปัญหาของสามกระบวนทัศน์สำคัญ ได้แก่ แนวทางการคิดเชิงตรรกะของ Polya กระบวนการวิเคราะห์เชิงระบบตามทฤษฎีข้อจำกัดของ Goldratt และการพัฒนาโมเดลโครงสร้างเชิงระบบ IDEAL Model โดยมุ่งเน้นบทบาทของทักษะการให้เหตุผลในฐานะกลไกสำคัญที่ขับเคลื่อนการแก้ปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ การศึกษาใช้เอกสารวิชาการที่เกี่ยวข้องมากกว่า 30 ฉบับ ผลการสังเคราะห์พบว่ากรอบคิดของ Polya มีความสำคัญในการปูพื้นฐานเชิงตรรกะและเชิงกลยุทธ์ ขณะที่แนวคิด TOC ของ Goldratt ขยายขอบเขตสู่การวิเคราะห์ระบบเชิงองค์กร และ IDEAL Model มีบทบาทในการจัดโครงสร้างการแก้ปัญหาในหลากหลายมิติ โดยมีความเชื่อมโยงกันในฐานะพัฒนาการเชิงประวัติศาสตร์และทฤษฎีที่ต่อเนื่อง การวิพากษ์เสนอว่าการบูรณาการทั้งสามแนวคิดจะช่วยยกระดับทักษะการให้เหตุผลของผู้ใฝ่รู้และผู้ปฏิบัติการได้อย่างมีนัยสำคัญ

เอกสารอ้างอิง

กิตติพงศ์ พูนเกษร. (2565). การพัฒนาทักษะการคิดเชิงระบบเพื่อการแก้ปัญหาในบริบทการเรียนรู้แบบบูรณาการ. วารสารครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏพระนคร, 19(2), 55–72.

จิราพร บุญญานันต์. (2561). การพัฒนารูปแบบการเรียนรู้เพื่อเสริมสร้างการคิดเชิงโครงสร้างในการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์. วารสารวิทยาศาสตร์ศึกษา, 39(2), 115–134.

พรทิพย์ มานะกิจ. (2561). การบูรณาการทางทฤษฎีเพื่อการวิจัยทางการศึกษา. กรุงเทพฯ: คณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.

ศิริพร ศรีสวัสดิ์. (2564). การใช้การคิดเชิงตรรกะและการจำลองสถานการณ์ในการแก้ปัญหาทางวิศวกรรม. วารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 41(3), 201–219.

ปวีณา แสงทวี. (2563). กระบวนการคิดเชิงคำนวณและตรรกะเพื่อการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์. วารสารศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, 47(1), 89–108.

อนันต์ ภู่วิทยพันธุ์. (2562). การพัฒนากระบวนการแก้ปัญหาเชิงซับซ้อนด้วยการคิดเชิงระบบและการวิเคราะห์ข้อจำกัด. วารสารวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช, 15(1), 33–50.

Beke, A. (2025). Design and deployment of deep learning based fuzzy logic systems. ITU Repository.

Bransford, J. D., & Stein, B. S. (1984). The IDEAL problem solver. Freeman.

Bransford, J. D., & Stein, B. S. (1993). The IDEAL problem solver: A guide for improving thinking, learning, and creativity (2nd ed.). W. H. Freeman.

Cooper, H. M. (1984). The integrative research review: A systematic approach. CA: Sage.

Cooper, H. M. (1998). Synthesizing research: A guide for literature reviews (3rd ed.). CA: Sage.

Dettmer, H. W. (1997). Goldratt's Theory of Constraints: A systems approach to continuous improvement. ASQ Quality Press.

Dettmer, H. W. (2001). Beyond Lean Manufacturing: Combining Lean and the Theory of Constraints for Higher Performance. ASQ Quality Press.

Doerr, J. (2018). Measure What Matters: How Google, Bono, and the Gates Foundation Rock the World with OKRs. Portfolio.

Dorner, D., & Funke, J. (2017). Complex problem solving: What it is and what it is not. Frontiers in Psychology, 8, 1153. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01153

Eappen, P., Çela, E., & Vajjhala, N. R. (2025). Applied computational thinking and problem-solving in diverse academic fields. INTED2025 Proceedings.

Goldratt, E. M. (1990). Theory of Constraints. North River Press.

Goldratt, E. M., & Cox, J. (1984). The goal: A process of ongoing improvement. North River Press.

Gremba, J., & Myers, C. (1997). The IDEAL model: A practical guide for improvement. Software Engineering Institute, Carnegie Mellon University.

Jonassen, D. H. (2000). Toward a design theory of problem solving. Educational Technology Research and Development, 48(4), 63–85. https://doi.org/10.1007/BF02300500

Liljedahl, P. (2016). Building thinking classrooms. Canadian Journal of Science, Mathematics and Technology Education, 16(3), 197–207. https://doi.org/10.1080/14926156.2016.1154104

Mabin, V. J., & Balderstone, S. J. (2003). The World of the Theory of Constraints: A Review of the International Literature. CRC Press.

Mayo, E. (1933). The Human Problems of an Industrial Civilization. Macmillan.

McCaffery, R., Humphrey, W., Hayes, W., & Kruchten, P. (1994). IDEAL: A user’s guide for software process improvement. Carnegie Mellon University, Software Engineering Institute.

OECD. (2019). OECD future of education and skills 2030: OECD learning compass 2030. OECD Publishing.

Oprica, A. M., Voinea, A. E., & Graur, A. M. (2025). Architectural education for creativity: The importance of constructive thinking. INTED2025 Proceedings.

Pandikumar, S., & Bostani, A. (2025). Fuzzy logic-driven nonlinear optimization for resource allocation in 6G networks. Nonlinear Analysis.

Parmenter, D. (2015). Key Performance Indicators: Developing, Implementing, and Using Winning KPIs (3rd ed.). Wiley.

Polya, G. (1945). How to solve it: A new aspect of mathematical method. Princeton University Press.

Pulicharla, M. R. (2025). Neurosymbolic AI: Bridging neural networks and symbolic reasoning. World Journal of Advanced Research and Reviews, 20(3), 287–298.

Senge, P. M. (1990). The Fifth Discipline: The Art & Practice of The Learning Organization. Doubleday.

Schoenfeld, A. H. (1985). Mathematical Problem Solving. Academic Press.

Szturo, K. (2025). Analytical thinking. In Handbook of Business Management Tools (Chapter 14). IET.

U.S. Army Training and Doctrine Command. (2005). After Action Review (AAR) Guide.

Varghese, N. N., Jose, B., Bindhumol, T., & Cleetus, A. (2025). The power duo: Unleashing cognitive potential through human-AI synergy in STEM and non-STEM education. Frontiers in Education, 10, Article 1534582.