问题可以根据不同的标准和维度进行分类。以下是一些常见的问题分类方式：
根据问题状态的清晰程度及问题结构的完整性
结构良好的问题：给定、目标和可用算子都很明确。例如，解几何证明题或计算3X5=？等。
结构不良的问题：给定、目标和可用算子对于问题解决者来说不是非常明确。例如，教育好孩子或读一本好书等。
根据问题解决者对问题的熟悉程度
常规问题：以前解决过且只需对答案直接进行提取的问题。例如，解一元一次方程等。
非常规问题：没有解决过类似问题且不能产生一个已经存在答案的问题。例如，编写计算机程序求样本数据的平均数和标准差等。
根据问题解决所需要的算子质量
一般领域问题（语义贫乏问题）：解决问题所需的特定领域专业知识相对较少。例如，传教士与野人过河问题等。
专门领域问题（语义丰富问题）：包含大量特定领域的专业知识。例如，警察办案等。
根据组织程度
结构良好问题：具有明确的条件、目的和解答。例如，动物过河问题等。
结构不良问题：具有不明确的目的、条件和解答。例如，怎样提高学生的学习成绩等。
根据关注焦点不同
关系性问题：关注事物或现象的结果、异同及相互关系。适用于定量研究。例如，教学方法对学生成绩是否有影响等。
过程性问题：关注事物或现象的动态发展过程。适用于质的研究。例如，教学方法是怎样影响学生成绩的等。
根据内容特征
概念性问题：涉及学术概念的问题。例如，长方形的面积与体积有什么关系等。
经验性问题：涉及生活经验的问题。例如，我们应该怎样在结冰路上防滑等。
价值问题：涉及道德、是非的问题。例如，中学生可以早恋吗等。
根据探索深度
描述性问题：描述事物的现状及其变化过程。例如，某地水污染的状况等。
解释性问题：解释事物变化的原因。例如，某地水污染出现的原因是什么等。
预测性问题：在因果关系的基础上预测事物的未来变化。例如，天气预报等。
根据领域范围
学科内问题：用某一个学科知识解决的问题。例如，数学中的路程问题等。
跨学科问题：需综合多学科知识解决的问题。例如，某地区空气污染问题等。
实践问题：与实际应用相关的问题。例如，修复型问题等。
根据解决问题的目标指向
是什么：掌握事实。例如，天气是刮风还是下雨等。
为什么：构建理论。例如，为什么基润三更雨，月晕午时风等。
怎么办：应用方法或策略。例如，修复型问题等。
这些分类方式可以帮助我们更好地理解和分析问题，从而选择合适的方法和策略来解决它们。