Konektywizm - Alternatywna teoria

Olga Franiak, 24 Listopad 10

Autor: George Siemens, 12 grudnia 2004

1. Podstawy
2. Ograniczenia behawioryzmu, kognitywizmu i konstruktywizmu
3. Alternatywna teoria
4. Sieci, male swiaty, luzne wiezi
5. Implikacje, Wnioski, Literatura

Zaliczanie technologii i tworzenia połączeń do czynności uczenia się zaczyna przenosić teorie uczenia się w epokę cyfrową. Nie możemy już dłużej osobiście doświadczać i nabywać uczenia się, które musimy praktykować. Naszą wiedzę czerpiemy z tworzenia kontaktów. Karen Stephenson stwierdza:

“Doświadczenie długo było uważane za najlepszego nauczyciela wiedzy. Ponieważ nie jesteśmy w stanie doświadczyć wszystkiego, ani doświadczeń innych ludzi, stąd inni ludzie stają się surogatem dla wiedzy. ‘ Przechowuję moją wiedzę w moich przyjaciołach’ jest aksjomatem dla kolekcjonowania wiedzy przez kolekcjonowanie ludzi (niedatowane)”.

Chaos jest nową rzeczywistością dla pracowników wiedzy. ScienceWeek (2004) cytuje definicję Nigela Caldera, że chaos jest “tajemniczą formą ładu”. Chaos jest załamaniem przewidywalności potwierdzonym w skomplikowanych ustaleniach, które początkowo ignorują porządek. W odróżnieniu od konstruktywizmu, który określa, że uczący się próbują ułatwiać zrozumienie poprzez zadania nadawania znaczenia, chaos stwierdza, że znaczenie istnieje – wyzwaniem uczącego się jest rozpoznać wzorce, które wydają się być ukryte. Nadawanie znaczenia i formowanie powiązań pomiędzy wyspecjalizowanymi społecznościami są ważnymi czynnościami.

Chaos, jako nauka, rozpoznaje powiązanie wszystkiego ze wszystkim. Gleick (1987) stwierdza: „W pogodzie, na przykład, przekłada się to na to, co jest tylko pół-żartem znane jako efekt motyla – pogląd, że motyl poruszający powietrze dzisiaj w Pekinie może przekształcić system burz następnego miesiąca w Nowym Jorku” (s. 8). Ta analogia podkreśla prawdziwe wyzwanie: “wrażliwa zależność od początkowych warunków” dogłębnie wpływa na to, czego się uczymy i jak się zachowujemy bazując na naszym uczeniu się. Podejmowanie decyzji jest tego dowodem. Jeśli leżące poniżej warunki determinujące decyzję zmienią się, decyzja sama w sobie nie będzie już dłużej tak właściwa, jak była w momencie jej podjęcia. Zdolność do rozpoznania i dopasowania do zmian wzorców jest kluczowym zadaniem uczenia się.

Luis Mateus Rocha (1998) definiuje samoorganizowanie się jako “spontaniczną formację dobrze zorganizowanych struktur, wzorców lub zachowań od losowych warunków początkowych.” (s.3). Uczenie się, jako system samoorganizowania się wymaga, żeby system (osobisty albo zorganizowane systemy uczenia się) “był informacyjnie otwarty, to znaczy, żeby był zdolny do zaklasyfikowania swoich własnych interakcji ze środowiskiem, musi być zdolny do zmiany swojej struktury (…)” (s.4). Wiley i Edwards przyznają znaczenie samoorganizowania się jako procesu uczenia się: “Jacobs argumentuje, że społeczności samoorganizują się w sposób podobny do społecznych owadów: zamiast tysięcy mrówek krzyżujących ze sobą ścieżki feromonów i zmieniających odpowiednio swoje zachowania, tysiące ludzi mija się na chodniku i odpowiednio zmienia zachowanie.” Samoorganizowanie na poziomie osobistym jest mikro-procesem większych konstrukcji samoorganizowania się wiedzy stworzonych wewnątrz korporacyjnych albo instytucjonalnych środowisk. Zdolność formowania powiązań pomiędzy źródłami informacji, a co za tym idzie użytecznych wzorców informacyjnych, jest konieczna do uczenia się w naszej ekonomii wiedzy.