Connectivism:
A Learning Theory for the Digital Age
December 12, 2004
George Siemens
Update (April 5, 2005): I#39;ve added a website to explore this concept at www.connectivism.ca
Introduction
Behaviorism, cognitivism, and constructivism are the three broad learning theories most often utilized in the creation of instructional environments. These theories, however, were developed in a time when learning was not impacted through technology. Over the last twenty years, technology has reorganized how we live, how we communicate, and how we learn. Learning needs and theories that describe learning principles and processes, should be reflective of underlying social environments. Vaill emphasizes that “learning must be a way of being – an ongoing set of attitudes and actions by individuals and groups that they employ to try to keep abreast o the surprising, novel, messy, obtrusive, recurring eventshellip;” (1996, p.42).
Learners as little as forty years ago would complete the required schooling and enter a career that would often last a lifetime. Information development was slow. The life of knowledge was measured in decades. Today, these foundational principles have been altered. Knowledge is growing exponentially. In many fields the life of knowledge is now measured in months and years. Gonzalez (2004) describes the challenges of rapidly diminishing knowledge life:
“One of the most persuasive factors is the shrinking half-life of knowledge. The “half-life of knowledge” is the time span from when knowledge is gained to when it becomes obsolete. Half of what is known today was not known 10 years ago. The amount of knowledge in the world has doubled in the past 10 years and is doubling every 18 months according to the American Society of Training and Documentation (ASTD). To combat the shrinking half-life of knowledge, organizations have been forced to develop new methods of deploying instruction.”
Some significant trends in learning:
◾ Many learners will move into a variety of different, possibly unrelated fields over the course of their lifetime.
◾ Informal learning is a significant aspect of our learning experience. Formal education no longer comprises the majority of our learning. Learning now occurs in a variety of ways – through communities of practice, personal networks, and through completion of work-related tasks.
◾ Learning is a continual process, lasting for a lifetime. Learning and work related activities are no longer separate. In many situations, they are the same.
◾ Technology is altering (rewiring) our brains. The tools we use define and shape our thinking.
◾ The organization and the individual are both learning organisms. Increased attention to knowledge management highlights the need for a theory that attempts to explain the link between individual and organizational learning.
◾ Many of the processes previously handled by learning theories (especially in cognitive information processing) can now be off-loaded to, or supported by, technology.
◾ Know-how and know-what is being supplemented with know-where (the understanding of where to find knowledge needed).
Background
Driscoll (2000) defines learning as “a persisting change in human performance or performance potentialhellip;[which] must come about as a result of the learnerrsquo;s experience and interaction with the world” (p.11). This definition encompasses many of the attributes commonly associated with behaviorism, cognitivism, and constructivism – namely, learning as a lasting changed state (emotional, mental, physiological (i.e. skills)) brought about as a result of experiences and interactions with content or other people.
Driscoll (2000, p14-17) explores some of the complexities of defining learning. Debate centers on:
◾ Valid sources of knowledge - Do we gain knowledge through experiences? Is it innate (present at birth)? Do we acquire it through thinking and reasoning?
◾ Content of knowledge – Is knowledge actually knowable? Is it directly knowable through human experience?
◾ The final consideration focuses on three epistemological traditions in relation to learning: Objectivism, Pragmatism, and Interpretivism ◾ Objectivism (similar to behaviorism) states that reality is external and is objective, and knowledge is gained through experiences.
◾ Pragmatism (similar to cognitivism) states that reality is interpreted, and knowledge is negotiated through experience and thinking.
◾ Interpretivism (similar to constructivism) states that reality is internal, and knowledge is constructed.
All of these learning theories hold the notion that knowledge is an objective (or a state) that is attainable (if not already innate) through either reasoning or experiences. Behaviorism, cognitivism, and constructivism (built on the epistemological traditions) attempt to address how it is that a person learns.
Behaviorism states that learning is largely unknowable, that is, we canrsquo;t possibly understand what goes on inside a person (the “black box theory”). Gredler (2001) expresses behaviorism as being comprised of several theories that make three assumptions about learning:
1. Observable behaviour is more important than understanding internal activities
2. Behaviour should be focused on simple elements: specific stimuli and responses
3. Learning is about behaviour change
Cognitivism often takes a computer information processing model. Learning is viewed as a process of inputs, managed in short term memory, and coded for long-term recall. Cindy Buell details this process: “In cognitive theories, knowledge is viewed as symbolic mental constructs in the learner#39;s mind, and the learning process is the means by which these symbolic representations are committed to memory.”
Constructivism suggests that learners create knowledge as they attempt to understand their experiences (
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关联主义：数字时代的学习理论
2004年12月12日 乔治·西蒙斯
更新（2005年4月5日）：我已在www.connectivism.ca上添加了一个网站来探索此概念
摘要
在教学环境的创设过程中使用最频繁的三大理论是行为主义、认知主义以及建构主义。不过，这些理论创建于学习的技术含量尚不高的时期。在近20中，技术已经重组了我们的生活、交流和学习方式。描述学习原理与过程的学习需求与学习理论应该能反应基本的社会环境。维尔强调“学习必须是一种存在方式--是由个人或集体努力跟上那些令人惊讶的、惊奇的、凌乱的、含混的、一再发生的事件，与之齐头并进hellip;hellip;”（1996年，42页）。
短短40年前的学习者往往在按要求完成学业后进入持续终身的职业生涯。知识信息发展十分缓慢。他们的知识生命以十年为一个衡量单位。今天，这些基本原则已被改变。知识正在呈指数增长。现在许多领域的知识生命已发展至以月或年为衡量单位了。冈萨雷兹这样描述迅速缩短的知识生命所带来的挑战：
“一个最具说服力的因素是不断缩减的知识半衰期。所谓lsquo;知识半衰期rsquo;指的是从知识的习到知识的废弃所经历的时间段。今天我们所掌握的知识中有一半是我们十年前所不知的。根据美国培训与信息协会( ASTD)的统计，在近十年中全球知识量增长了一倍，并正在以每18个月翻一番的速度递增。为应对不断缩减的知识半衰期，各组织机构被迫开发新的教学方法。”
一些重要的学习趋势：
◾许多学习者将在其一生中进入各种不同的，可能毫无关联的领域。
◾非正式学习是我们学习体验的一个重要方面。正规教育不再包含我们大部分的学习。现在学习以各种方式进行 - 通过实践社区，个人网络和完成与工作有关的任务。
◾学习是一个持续的过程，持续一生。学习和工作相关的活动不再分开。在许多情况下，它们是相同的。
◾技术正在改变（重新接线）我们的大脑。我们使用的工具定义和塑造我们的想法。
◾组织和个人都是学习生物。对知识管理的更多关注突出表明需要一种理论来试图解释个人与组织学习之间的联系。
◾以前由学习理论处理的许多过程（特别是在认知信息处理中）现在可以被卸载到技术或由技术支持。
◾知道怎样和知道什么正在补充从哪里知道（理解在何处找到所需的知识）。
背景
Driscoll（2000）将学习定义为“由于学习者的经验和与世界的互动而必须出现的人类表现或潜能的持久变化”（第11页）。这个定义包含许多通常与行为主义，认知主义和建构主义相关的属性 - 即学习作为与内容或其他人的经验和互动带来的持久变化状态（情感，精神，生理（如种种技能）） 。
Driscoll（2000，p14-17）就对学习下定义的复杂性进行了一些探索。相关争论主要集中于：
◾有效的知识来源 - 我们是否通过经验获得知识？它是先天的（出生时）吗？我们是否通过思考和推理来获得它？
◾知识的内容 - 知识是否真的可以知晓？通过人类经验可以直接了解吗？
◾最后的考虑重点关注与学习有关的三种认识论传统：客观主义，实效主义和体现主义。
- 客观主义（类似于行为主义）指出，现实是外部的，是客观的，知识是通过经验获得的。
- 实效主义（类似于认知主义）指出，现实是被解释的，而知识是通过经验和思考来谈判的。
- 体现主义（类似于建构主义）指出，现实是内在的，知识是构建的。
所有这些学习理论都认为，知识是通过推理或经验可以实现的（如果不是先天的话）的目标（或状态）。 行为主义，认知主义和建构主义（建立在认识论传统之上）试图解决一个人如何学习。
行为主义指出，学习在很大程度上是不可知的，也就是说，我们不可能理解一个人内部发生了什么（“黑箱理论”）。 Gredler（2001）将行为主义表达为由几个理论组成，这三个理论对学习做出三个假设：
1.观察行为比理解内部活动更重要。
2.行为应该集中在简单的元素上：特定的刺激和反应。
- 学习是关于行为改变的。
认知主义经常采用计算机信息处理模式。 学习被视为一种输入过程，在短期记忆中进行管理，并被编码为长期回忆。 Cindy Buell详细描述了这个过程：“在认知理论中，知识被视为学习者头脑中的符号心理结构，而学习过程则是这些符号表征致力于记忆的手段。”
建构主义建议学习者在尝试理解他们的经历时创造知识（Driscoll，2000，第376页）。行为主义和认知主义将知识视为学习者和学习过程的外部，将其视为内化知识的行为。建构主义假定学习者不是空船，充满知识。相反，学习者正在积极尝试创造意义。学习者经常选择和追求自己的学习。建构主义原则承认现实生活中的学习是混乱和复杂的。模拟这种学习的“模糊性”的教室将更有效地为学习者准备终身学习。
行为主义，认知主义和建构主义的局限性
大多数学习理论的核心原则是学习发生在一个人内部。即使社会建构主义观点认为学习是一种社会制定的过程，也促进了个人（和她/他的身体存在 - 即基于大脑）在公共学习中的公国。这些理论不涉及在人以外发生的学习（即通过技术存储和操纵的学习）。他们也没有描述组织内学习是如何发生的。
学习理论关注的是实际的学习过程，而不是学习内容的价值。在网络世界中，我们获得的信息非常值得探索。评估学习价值的必要性是在学习开始之前应用的元技能。当知识缺乏时，评估价值的过程被认为是学习的固有过程。知识丰富时，知识的快速评估很重要。信息迅速增加引起更多担忧。在当今的环境下，通常需要采取行动而不需要个人学习 - 也就是说，我们需要通过在我们的主要知识之外提取信息来采取行动。综合和识别连接和模式的能力是一项宝贵的技能。
当通过技术来看待已建立的学习理论时，许多重要问题就会出现。理论家的自然尝试是随着条件的变化继续修改和发展理论。然而，在某些时候，潜在的条件已经发生了很大的变化，进一步的修改已经不再明智。需要一个全新的方法。
在学习理论以及技术和新科学（混沌和网络）对学习的影响方面探索一些问题：
◾当知识不再以线性方式获得时，学习理论如何受到影响？
◾当技术执行许多先前由学习者执行的认知操作（信息存储和检索）时，学习理论需要做出什么样的调整。
◾我们如何能够在迅速发展的信息生态中继续保持现状？
◾在没有完全理解的情况下，学习理论如何处理需要表现的时刻？
◾网络和复杂性理论对学习有什么影响？
◾混沌作为复杂模式识别过程对学习有什么影响？
◾随着对不同知识领域中相互联系的认识的增加，系统和生态学理论如何根据学习任务而被感知？
一种可供选择的理论
随着学习活动的开展，包括技术和连接的制作开始将学习理论带入数字时代。我们再也不能亲自体验并获得我们需要采取行动的学习。我们从建立关系中获得我们的能力。凯伦斯蒂芬森说：
“经验一直被认为是最好的知识老师。由于我们无法体验一切，所以其他人的经验以及其他人都成为知识的替代者。“我将我的知识储存在我的朋友中”是通过收集人们收集知识的公理（无日期）。”
混沌是知识工作者的一个新现实。 ScienceWeek（2004）引用Nigel Calder的定义：混沌是“一种有序的神秘形式”。混沌是可预测性的细分，在最初无视秩序的复杂安排中得到证明。与建构主义不同，建构主义指出学习者试图通过意义创造任务来促进理解，混沌表明意义存在 - 学习者的挑战是识别似乎隐藏的模式。专业社区之间的意义建立和联系是重要的活动。
作为一门科学，混沌认识到万物与万物的联系。 Gleick（1987）指出：“例如，在天气中，这意味着只有半开玩笑地称之为蝴蝶效应 - 这种观点认为今天北京的一只蝴蝶搅动着空气，可以在下个月在纽约改变风暴系统”（第8页）。这种比喻强调了一个真正的挑战：“对初始条件的敏感依赖”深刻地影响了我们学习的内容以及我们如何根据我们的学习采取行动。决策就是这个指标。如果用于制定决策的基本条件发生变化，那么决策本身就不会像它在制定时那样正确。识别和适应模式转变的能力是一项关键的学习任务。
Luis Mateus Rocha（1998）将自组织定义为“随机初始条件下组织良好的结构，模式或行为的自发形成”（第三页）。学习作为一种自我组织过程，要求系统（个人或组织学习系统）“在信息上是开放的，也就是说，它能够将自己与环境的相互作用分类，它必须能够改变其结构...... “（第4页）。威利和爱德华兹承认自我组织作为学习过程的重要性：“雅各布斯认为社区自我组织是一种类似于社会昆虫的方式：成千上万的蚂蚁相互交叉信息素轨迹并相应地改变他们的行为，成千上万的人类在人行道上相互传递并相应地改变他们的行为。“个人层面的自我组织是企业或机构环境中创建的更大的自组织知识结构的微观过程。在我们的知识经济中学习需要在信息来源之间形成联系并由此创建有用的信息模式的能力。
网络，小世界，微弱的纽带
网络可以简单地定义为实体之间的连接。计算机网络，电网和社交网络的功能都是基于这样一个简单的原则：人，团体，系统，节点，实体可以连接起来，形成一个整体。网络中的改变总体上会产生连锁反应。
阿尔博特（Albert-Laacute;szloacute;Barabaacute;si）指出：“节点总是争夺连接，因为链接代表了一个相互联系的世界中的生存”（2002，p.106）。这个竞争在很大程度上是在个人学习网络中拖延的，但是将某些节点放在其他节点上是比较实际的。成功获取更多配置文件的节点在获取更多连接方面会更加成功。从学习意义上讲，学习的概念将被链接的可能性取决于它与当前链接的程度。节点（可以是田野，想法，社区）专业化并获得对其专业知识的认可具有更大的认可机会，从而导致学习社区的交叉传播。
微弱的纽带是允许信息之间短暂连接的链接或桥梁。我们的小世界网络通常都有人的兴趣和知识与我们的相似。作为一个例子，寻找新工作往往是通过弱关系发生的。这个原则在偶然性，创新性和创造性的概念中有很大的优点。不同想法和领域之间的联系可以创造新的创新。
关联主义
关联主义是由混沌，网络，复杂性和自组织理论探索的原则的整合。学习是在核心要素转移的模糊环境中发生的过程 - 不完全在个人的控制之下。学习（定义为可操作的知识）可以驻留在我们自己之外（在组织或数据库中），专注于连接专门的信息集，并且使我们能够学习更多知识的联系比我们目前的知道状态更重要。
理解决定是建立在快速变化的基础之上的，因此，关联主义的驱动力就在于此。新的信息不断被收购。区分重要和不重要信息的能力至关重要。根据昨天作出的决定，识别新信息何时改变景观的能力也很关键。
关联主义原理：
◾学习和知识存在于多样性的观点之中。
◾学习是连接专业化节点或信息源的一个过程。
◾学习可能存在于非人的装置之中。
◾如何知道得更多的能力要比我们现在已经知道了什么更为关键。
◾为了促进持续不断的学习，需要培育和保持连接。
◾看到不同领域、观点和概念之间连接的能力是一种核心技能。
◾（知识节点间连接的）畅通（以获取到精确的、及时更新的知识）是进行所有关联主义学习活动的目的。
◾决策本身就是一个学习过程。通过变化的现实的镜头来看待选择学习什么和传入信息的意义。虽然现在有了正确的答案，但明天可能会出现错误，因为信息环境的变化会影响决策。
关联主义还提出了许多团体在知识管理活动中所面临的挑战。存在于数据库中的知识需要在正确的环境中与正确的人员连接，以便被归类为学习。行为主义，认知主义和建构主义并不试图解决组织知识和转移的挑战。
组织内部的信息流动是组织有效性的重要因素。在知识经济中，信息流动相当于工业经济中的石油管道。创建，保存和利用信息流应该是一项关键的组织活动。知识流动可以比喻为一条流经组织生态的河流。在某些地区，河流和其他地区，它会退潮。组织学习生态的健康取决于信息流的有效培育。
社交网络分析是理解数字时代学习模式的另一个要素。 Art Kleiner（2002）探索了凯伦斯蒂芬森的“量子信任理论”，它“不仅解释了如何识别组织的集体认知能力，还解释了如何培养和提高它”。在社交网络中，中心是能够促进和维持知识流动的良好关联人员。他们的相互依存会导致有效的知识流动，从而使组织上对活动状态有个人理解。
关联主义的出发点是个人。个人知识由一个网络组成，该网络馈入组织和机构，然后反馈回网络，然后继续向个人提供学习。这种知识发展周期（从个人到网络到组织）允许学习者通过他们已经形成的关系在他们的领域保持最新状态。
Landauer和Dumais（1997）探讨了“人们知识多于他们所接触到的信息中出现的知识”的现象。他们提供了一个关联主义者的焦点，指出“一些简单的概念，知识的某些领域包含大量的弱相互关系，如果适当地利用，可以通过推理过程大大放大学习”。模式识别的价值和连接我们自己的“知识小世界”在我们个人学习的指数影响中显而易见。
约翰·塞利布朗提出了一个有趣的概念，即互联网利用很多人的小小努力，付出很少的努力。中心前提是，使用不同寻常的节点创建的连接支持并加强现有的大型努力活动。布朗提供了一个马里科帕县社区学院系统项目的例子，该系统项目将老年公民与小学生在导师计划中联系起来。孩子们“比他们自己的父母更好地倾听这些”祖父母“，这种辅导确实有助于老师......许多老年人的小小努力是对少数老师的巨大努力的补充。”（2002年）。通过扩展个人网络来扩大学习，知识和理解是关联主义的缩影。
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