커넥티비즘: 디지털 시대의 지식학습이론? (Med Teach, 2016)

커넥티비즘: 디지털 시대의 지식학습이론? (Med Teach, 2016)

Connectivism: A knowledge learning theory for the digital age?

John Gerard Scott Goldie

Section of General Practice and Primary Care, Division of Community Based Sciences, Glasgow University, Glasgow, Scotland, UK

도입

Introduction

인터넷의 출현, 특히 웹 2.0은 공식적인 교육 기관 내외부의 새로운 형태의 의사소통 및 지식 형성을 위한 기회를 열어주는 광범위한 개인의 견해와 의견에 대한 접근을 제공했다. 사용 가능한 정보를 탐색하고 필터링하는 이전의 방법은 이러한 새로운 맥락에서 효과적이지 않다는 것을 입증되었다. 관련 정보에 접근하고 다른 사람의 견해와 의견이 제공하는 자원을 활용하는 능력은 특히 평생 학습의 필요성으로 인해 중요한 기술이 되었다. 공식적으로든 비공식적으로든 이 능력은 모두 개인, 조직 및 기관에서 점점 더 인정받고 있다(Ceston et al. 2013; Flynn et al. 2015).

The emergence of the internet, particularly Web 2.0, has provided access to the views and opinions of a wide range of individuals opening up opportunities for new forms of communication and knowledge formation inside and outside of formal educational institutions. Previous ways of navigating and filtering available information are likely to prove ineffective in these new contexts. The ability to access relevant information and harness the resources offered by the views and opinions of others have become important skills particularly as the need for lifelong learning, both formal and informal is increasingly recognized by individuals, organizations and institutions (Cheston et al. 2013; Flynn et al. 2015).

연결주의는 e-러닝 환경을 위해 개발된 가장 두드러진 네트워크 학습 이론 중 하나이다. 지멘스(2005년)가 온라인 출판물 '연결주의: Downes가 개발한 디지털 시대를 위한 학습 이론'(2005년, 2006년, 2012년)을 발표하면서, 디지털 기술을 사용하여 가르치고 배우는 것이 더 잘 이해되고 관리될 수 있는 렌즈를 제공한다고 주장하였고, 이후 의학 교육자(Sandars & Haythornthwaite 2007; Sandars & Morison 2007; Lau 2011; Mehta et al. 2013; Downes 2015)에게도 인정받기 시작하고 있다.

Connectivism is one of the most prominent of the network learning theories that have been developed for e-learning environments. It first appeared in Siemens (2005) on-line publication ‘‘Connectivism: A learning theory for the digital age’’, ideas which have been developed by Downes (2005, 2006, 2012). It is beginning to be recognized by medical educators (Sandars & Haythornthwaite 2007; Sandars & Morrison 2007; Lau 2011; Mehta et al. 2013; Downes 2015; Flynn et al. 2015) due to its claim to provide a lens through which teaching and learning using digital technologies can be better understood and managed.

커넥티비즘/연결주의

Connectivism

연결주의는 [학습을 기술과 사회화에 영향을 받는 네트워크 현상]으로 보는 개념적 프레임워크다(Siemens 2006). 혼돈, 네트워크, 복잡성, 자기 조직 이론에 의해 탐구된 원리에 뿌리를 두고 있다(Siemens 2005). 다운스(2012년)는 그것이 연결주의, 연관성, 그래프 이론에 의해서도 지지된다고 주장한다.

Connectivism is a conceptual framework which views learning as a network phenomenon influenced by technology and socialization (Siemens 2006). It is claimed to have roots in principles explored by chaos, network and complexity and self-organization theories (Siemens 2005). Downes (2012) asserts it is also supported by connectionism, associationism and graph theory.

연결주의의 인식론적 틀은, '분산된 지식distributive knowledge'의 개념(Downes 2006)에 근거하고 있으며, 객관주의, 실용주의, 해석주의의 인식론적 전통과는 구별되는 것으로 여겨진다. 지멘스(2005)는 이러한 기존의 전통을 학습에 대한 intrapersonal한 관점, 기술과 조직 내에 위치한 학습을 다루지 못함, 지식-풍요 환경에서 이루어져야 할 가치 판단에 대한 기여 부족으로 인해 제한적이라고 간주한다.

Its epistemological framework, based on the concept of distributive knowledge (Downes 2006), is considered distinct from the epistemological traditions of objectivism, pragmatism and interpretivism. Siemens (2005) considers these existing traditions limited due to their intrapersonal view of learning, their failure to address the learning that is located within technology and organizations and their lack of contribution to the value judgments that need to be made in knowledge-rich environments.

Siemens에 따르면 연결주의의 원칙은...

The principles of connectivism, after Siemens (2005) are:

•   학습과 지식은 의견의 다양성에 달려있다.

•   학습은 전문화된 노드나 정보 소스를 연결하는 과정이다.

•   학습은 비-인간 도구존재할 수 있다.

•   Capacity to know은 지금 무엇을 아는가보다 더 중요하다.

•   지속적인 학습을 용이하게 하기 위해서는 연결을 강화하고 유지하는 것이 필요하다. 

•   분야, 아이디어, 개념 간의 연결을 보는 능력이 핵심이다.

•   정확한 최신 지식(최신성currency)은 모든 연계 학습 활동의 목표다.

•   의사결정은 그 자체로 학습 과정이다.

•   Learning and knowledge rest in diversity of opinion.

•   Learning is a process of connecting specialized nodes or information sources.

•   Learning may reside in non-human appliances.

•   Capacity to know is more critical than what is currently known.

•   Nurturing and maintaining connections is needed to facilitate continual learning. 

•   Ability to see connections between fields, ideas, and concepts is a core skill.

•   Accurate, up-to-date knowledge (currency) is the aim of all connectivist learning activities.

•   Decision-making is a learning process in itself.

연결주의에서 학습의 출발점은 [학습자가 학습 커뮤니티에 연결되고 참여함으로써 지식이 작동될 때] 발생한다. 학습 공동체(Learning Community)는 "상호작용, 공유, 대화 및 사고를 함께 허용하는 유사한 관심 영역의 집합"으로 정의된다(Siemens 2005). 학습자들과 더 많은 지식을 가진 다른 사람들을 포함한 지역사회 구성원들 간의 대화에 참여하게 된다.

In connectivism the starting point for learning occurs when knowledge is actuated by learners connecting to and participating in a learning community. Learning communities are defined as ‘‘the clustering of similar areas of interest that allows for interaction, sharing, dialoguing and thinking together’’ (Siemens 2005). Participation results in conversations between learners and other members of the community including more knowledgeable others.

연결주의자 모델에서 학습 커뮤니티는 하나의 노드로서, 항상 더 큰 네트워크의 일부이다. 노드는 네트워크에서 발견되는 연결 지점에서 나온다. 이 때 노드는 조직, 라이브러리, 웹 사이트, 저널, 데이터베이스 등의 다양한 정보 소스일 수 있다(Siemens 2006). 네트워크는 자원을 공유하기 위해 연결된 2개 이상의 노드로 구성된다.

In the connectivist model the learning community is described as a node, which is always part of a larger network. Nodes emerge from the connection points found on a network. Nodes may also be organizations, libraries, web sites, journals, databases or any other sources of information (Siemens 2006). Networks comprise two or more nodes which are linked in order to share resources.

성공적인 네트워크는 다음과 같은 특성을 가진다(Downes 2006, 2012).

Successful networks are considered to have the following characteristics (Downes 2006, 2012):

•   다양성 – 가능한 가장 넓은 범위의 관점.

•   참가자의 자율성.

•   개방성 – 시스템에 새로운 관점이 추가가능하게 만드는 메커니즘

•   연결성 – 노드 간의 연결

•   Diversity – the widest possible spectrum of points of view.

•   Autonomy of participants.

•   Openness – mechanisms which allow perspectives to be entered into the system.

•   Connectivity – connections between its nodes.

학습자가 접속하는 네트워크는 작고 지역적이거나 광대하고 글로벌할 수 있다.

The networks learners connect to can be small and local or vast and global.

연결주의는 지식과 지식을 배우는 것은 분산적distributive이라고 주장한다. 즉, 지식은 특정 장소에 위치하는 것이 아니라, 대신에 개인, 사회, 조직과 그것들을 연결하는 기술들 사이의 경험과 상호작용에서 형성된 연결망으로 구성된다. 지식은 인간과 그 유물의 네트워크를 통해 흐르는 과정, 유동적이고 역동적인 흐름으로 간주된다. 그것이 흘러들어 네트워크의 일부가 되면서 그것은 여러 해석과 변화에 개방된다. 어떤 개인도 혼자서 지식을 소유하고 있지 않으며, 지식은 네트워크 내에 존재하고, 그것은 다양한 디지털 형식으로 저장될 수 있다.

Connectivism asserts that knowledge and learning know-ledge are distributive, i.e. they are not located in any given place, but instead consists of networks of connections formed from experience and interactions between individuals, societies, organizations and the technologies that link them. Knowledge is viewed as a process, fluid and dynamic flowing through networks of humans and their artifacts. As it flows through and becomes part of the network it is open to multiple interpretations and change. Knowledge resides within networks, without any individual necessarily possessing it, and it can be stored in a variety of digital formats.

개인들이 같은 개념을 다르게 해석할 때 지식은 personal한 것으로 간주된다. 그것은 독자적인 상징적 표현이 아니라, 풍부한 세계관, 이전의 경험, 그리고 그것이 포함된 틀 안에서만 이해할 수 있는 맥락-민감한 것이다. 이용가능한 지식이 점점 복잡해짐에 따라 무언가를 이해하는 데 가장 중요한 것은 개별적인 요소가 아니라 각 요소들이 연결된 패턴이다.

Knowledge is viewed as personal as individuals may interpret the same concept differently. It is context sensitive not a stand-alone symbolic representation, but comprehensible only within the rich set of world views, previous experiences and frames in which it is embedded. As the available knowledge becomes increasingly complex it is the patterns of connections rather than the individual elements that become most important in gaining understanding.

학습은 네트워크의 구축과 횡단을 통해 이루어진다. 네트워크 활동에 참여하게 되면 연결을 생성하거나 제거하게 되고 또는 연결의 강도를  조정하게 된다. 학습을 구성하는 네트워크상의 지각에 의한 패턴의 민감성을 인식한다. 이러한 연결은 상호작용을 통해 뇌 바깥과 개인의 뇌 안에서 집합적으로 나타난다. 연결주의적 관점에서는 학습이 기술에 의해 저장되고 조작될 수 있는 "비인간 기기"에도 존재할 수 있다고 제안한다(Siemens 2006). 연결주의에서는 지식을 전수하거나, 지식을 만들거나, 지식을 쌓는다는 개념이 없다. 대신에 지식이란 네트워크 활동 중에 형성되는 연결에서 나온다. 인지, 감각 및 의미 제작 및 필터링을 인적 및 기술적 [노드의 네트워크에 분산하는 것]은 가용 지식의 급속한 확장에 대처하는 데 도움이 된다(Siemens 2006). 다운스(2006)는 지식의 출현을 네 가지 요소의 연결로 설명한다.

Learning occurs through the construction and traversing of networks. Participation in network activities results in the creation, removal or adjustment in strength of connections. It is recognition of the salience of patterns by perceivers in the network which constitutes learning. These connections emerge collectively outside the brain through interaction and within the brains of individuals. Connectivism proposes that learning may also reside in ‘‘non-human appliances’’ where it may be stored and manipulated by technology (Siemens 2006). In connectivism there is no real concept of transferring knowledge, making knowledge, or building knowledge. Instead it emerges from the connections that are formed during network activity. Distributing cognition, sense and meaning making and filtering to networks of human and technological nodes helps cope with the rapid expansion of available knowledge (Siemens 2006). Downes (2006) explains the emergence of knowledge as the conjunction of four elements:

•   맥락(컨텍스트) – 네트워크의 정보 소스 현지화.

•   돌출(샐리언스) – 네트워크에서 패턴이 반복됨. 신호가 이전에 활성화된 연결 집합의 활성화를 생성하는 경우, 이 신호는 두드러진 것으로 간주된다.

•   출현(이머전스) – 네트워크의 패턴 개발. 패턴이 지각자에게 두드러지면 그것은 네트워크에서 나타난다.

•   기억(메모리) – 중요한 신호 또는 인식에서 비롯되는 연결 패턴의 지속성.

•   Context – the localization of information sources in a network.

•   Salience – the recurrence of a pattern in the network. If a signal creates activation of a set of connections that were previously activated, it is considered salient.

•   Emergence – the development of patterns in the network. When a pattern is salient to a perceiver it emerges in the network.

•   Memory – the persistence of patterns of connectivity that result from, and in salient signals or perceptions.

학습 과정은 반복적cyclical한 것으로, 학습자들은 네트워크에 연결하여 새로운 정보를 찾고 공유하며, 새로운 학습의 관점에서 그들의 믿음을 수정한 다음, 그들의 새로운 이해를 공유하고 더 많은 정보를 찾기 위해 다시 연결한다.

The learning process is cyclical, learners connect to a network to find and share new information, modify their beliefs in terms of their new learning then reconnect to share their new understandings and find further information.

커넥티비즘의 적용

Application of connectivism

주요 교육적 방법은 대규모 공개 온라인 강좌(MOOC)의 형태를 취하였다. 이것들은 Siemens와 Downes(2008, 2009)에 의해 학습자들이 학습을 설계하고 지시하기 위해 접근하고 사용할 수 있는 연결된 사람들과 자원의 거대한 네트워크로 개념화되었다.

The main pedagogical method has taken the form of massive open online courses (MOOCs). These were conceptualized by Siemens and Downes (2008, 2009) as huge networks of connected people and resources that learners can access and use to design and direct their learning.

Siemens와 Downes의 MOOC에서 모든 과정 콘텐츠는 RSS 피드를 통해 이용할 수 있었고, 학습자들은 그들이 선택한 도구, 즉 무들에서의 토론, 블로그 게시물, Second Life 및 동기식 온라인 미팅에 참여할 수 있었다. 학습자는 블로그, 위키, 소셜 미디어 플랫폼과 같은 디지털 플랫폼을 사용하여 콘텐츠, 학습 커뮤니티 및 기타 학습자와 연결하여 지식을 만들고 구축한다.

All course content was available through RSS feeds, and learners could participate with their choice of tools: threaded discussions in Moodle, blog posts, Second Life and synchronous online meetings. Learners use digital platforms such as blogs, wikis, and social media platforms to make connections with content, learning communities and other learners to create and construct knowledge.

이러한 MOOC는 대학 기반 플랫폼에서 제공되며 대부분 전통적인 과정 자료, 학습 이론 및 교수 방법을 모델로 한다. 퀴즈나 토론 포럼 등 대화형 요소가 포함되는 경우가 많지만, 주로 플랫폼에 게시되는 사전 녹화된 비디오 강의를 중심으로 편성된다. 컴퓨터 표시 MCQ와 같은 전통적인 평가 방법이 주로 활용된다. 대부분의 MOOC는 과정에 등록한 사람들(그리고 대부분의 상업적 MOOC가 지불한)에게만 이용 가능하기 때문에 "열린" 것이 아니다. 다운스는 cMOOC와 xMOOC라는 용어를 만들어 두 유형을 구분했다. cMOOC의 "c"는 MOOC의 연결론적connectivist 특성을 나타내는 반면, xMOOC는 대학 과정의 확장extension으로 간주된다.

These MOOCs are offered on university based platforms and most often modeled on traditional course materials, learning theories and teaching methods. They are usually organized around pre-recorded video lectures, which are posted on the platform, although interactive elements including quizzes and discussion forums are often included. Traditional assessment methods such as computer marked MCQs are mainly utilized. Most MOOCs are not ‘‘open’’ as they are only available to those who have signed up (and in most commercial MOOCs paid) for the course. Downes has coined the terms cMOOC and xMOOC to differentiate the two types. The ‘‘c’’ in cMOOC represents the connectivist nature of the MOOC, whereas the xMOOCs are seen as extensions of university courses.

연결주의에 대한 비판

Criticism of connectivism

네트워크 학습을 위한 새로운 이론이라는 연결주의의 주장은 그것의 기본 원리의 많은 부분이 여전히 목적에 적합하다고 여겨지는 전통적인 인식 패러다임, 특히 구성주의 이론에서 도출될 수 있기 때문에 의문시되었다.

Connectivism’s claim to be a new theory for network learning has been questioned as many of its underlying principles can be drawn from theories from the traditional epistemological paradigms, particularly constructivist theories, which are still considered fit for purpose

예를 들어, 비고츠키의 사회구성주의 공식화, Engestruroom의 활동론, 반두라의 (1987) 사회인식론, 라베와 벵거의 (2002) 상황학습론, 파퍼트의 구성론(Papert & Id 1991) 및 클라크의 (1997년) 모두 사회적 상황 및 지식과 학문의 관계적 측면을 강조하고 있다. 

For example, Vygotsky’s (1987) formulation of social constructivism, Engestr€om’s (1987) Activity theory, Bandura’s (1986) social cognitive theory, Lave and Wenger’s (2002) Situated Learning theory, Papert’s theory of constructivism (Papert & Idit 1991) and Clark’s (1997) theory of embodied action cognition all emphasize the social, situational and relational aspects of knowledge and learning.

커넥티비즘의 지식에 대한 설명도 개인을 중심으로 한 것으로 보이는데, 이는 전통적인 인식 패러다임에서 나온 기존 이론에 대한 지멘스의 주요 비판 중 하나였다(Clara & Barbera 2013).

Connectivism’s explanations of knowing also appear to focus on the individual, which was one of Siemens major criticisms of existing theories from traditional epistemological paradigms (Clara & Barbera 2013).

경험적 시험의 부족도 비판을 받았다(Bell 2011).

The lack of empirical testing has also been criticized (Bell 2011).

그것의 한계에도 불구하고 대부분의 저자들은 디지털적으로 포화되고 연결된 세계에서 학습이 어떻게 일어날 수 있는지에 대한 유용한 관점을 제공하는 연결주의의 가능성을 인정한다(Verhagen 2006; Foster 2007; Ker 2007; Kop & Hill 2008; Bell 2011; Lange 2012; Clara & Barbera 2013). Verhagen(2006년)은 통제권이 튜터에서 보다 자율적인 학습자로 전환되는 환경에서, 연결주의가 커리큘럼 수준에서 유용할 수 있다고 본다.

Despite its limitations most authors recognize connectivism’s potential to provide a useful perspective as to how learning might occur in the digitally saturated, connected world we live in (Verhagen 2006; Foster 2007; Kerr 2007; Kop & Hill 2008; Bell 2011; Lange 2012; Clara & Barbera 2013). Verhagen (2006), e.g. views its relevance at the curricular level contributing to new pedagogies in environments where control is shifting from the tutor to more autonomous learners.

의학교육에서 잠재적 적용가능성

Potential application in medical education

일상 생활에서 연결주의를 수용하는 데 관심이 있는 교사들은 다음과 같은 제안을 고려하기를 원할 수 있다(Bell 2009 이후).

Teachers interested in embracing connectivism in their day to day practice may wish to consider the following suggestions (after Bell 2009):

•    교육 기술로 혁신하는 사람들의 블로그를 팔로우하라.

•    Follow the blogs of those who innovate with educational technologies.

•    실습에서 교육과 학습을 풍부하게 할 수 있는 웹 서비스 및 도구를 사용하여 (편안한 영역 내에서) 실험하라.

•    Experiment (within your comfort zone) with web services and tools that might enrich teaching and learning in your practice.

•    학생들이 웹을 학술적 자원으로 사용할 것을 권장한다. 즉, 비판적이고 선택적이며, 출처를 밝히게 하는 것이다. 교사들은 발판과 지원을 제공할 수 있고 성찰의 기회를 제공할 수 있다.

•    Encourage students to use the web for scholarly resources – being critical and selective, and attributing sources. Teachers can offer scaffolding and support and provide opportunities for reflection.

•    블로그, 위키, 사진 및 비디오 공유 사이트를 통해 리소스 사용, 게시 및 공유. 이는 예를 들어 문제 및 사례 기반 자료를 사용하여 집합적 자원을 구축하고 모범 사례를 공유하는 등 진정한 맥락을 통합하는 유연한 기울기 환경을 조성하는 데 도움이 될 수 있다.

•    Use, publish and share resources through blogs, wikis, photo and video sharing sites. This can help in the creation of flexible leaning environments that incorporate authentic context, e.g. using problem and case-based material to build collective resources and share best practice.

•    프로세스를 보고하기 위해 미디어를 효과적으로 사용할 수 있는 학생 활동과, 상황에 따라 성과도 할당하십시오.

•    Assign student activities that enable effective use of media to report process and, where appropriate, outcomes.

•    소셜 미디어를 사용하여 온라인 커뮤니티를 만드는 것은 소셜 모션의 연결성을 높인다. 의학 교육의 미디어가 학습자의 참여, 피드백 및 협업, 전문성 개발을 촉진한다는 연구 결과가 나왔다(Ceston et al. 2013; Hollinderbaumer et al. 2013). 그러나, 그것은 그것의 도전들이 없는 것은 아니다. Cheston 외 연구진(2013년)의 리뷰에서는 학생과 교사 모두 소셜 미디어 플랫폼, 가변 학습자 참여 및 프라이버시, 전문성 및 환자 기밀성 문제가 특히 안전하지 않은 네트워크에 있는 경우 발생하는 것으로 나타났다.

•    Creating online communities using social media prousing social motes connectivity. Studies have shown media in medical education promotes learner engagement, feedback and collaboration, and the development of professionalism (Cheston et al. 2013; Hollinderbaumer et al. 2013). However, it is not without its challenges. Cheston et al.’s (2013) review found both students and teachers experienced technical problems with social media platforms, variable learner participation and issues with privacy, professionalism and patient confidentiality particularly if on unsecured networks.

•    온라인 학습 커뮤니티를 구축할 때, 파킨슨병 환자에 대한 다원적 관리 제공을 촉진하기 위해 설립된 네덜란드의 파킨슨넷 프로그램(Nijkrake et al. 2010)과 같이 인정된 모델을 살펴보는 것이 유용하다.

•    When establishing online learning communities, it is useful to look at recognized models, e.g. the ParkinsonNet programme from the Netherlands (Nijkrake et al. 2010), which was established to promote the provision multidisciplinary care for patients with Parkinson’s disease.

학부 의학의 맥락에서 Siemens와 Downes에 의해 고안된 MOOCS를 운영하는 것은 불가능할 수 있는데, 왜냐하면 학습이 더 구조화되어있어야 하고 그들이 진정으로 '개방된open' 것이 될 수 없기 때문이다.

To run MOOCS as conceived by Siemens and Downes would not be possible in the context of undergraduate medical education as learning needs to be more structured and they could not be truly ‘‘open’’.

예를 들어 다운즈(2012년)는 효과적인 학습을 위해 다음과 같이 권고한다.

For example, Downes (2012) advises for effective learning the content should be:

•   상호작용성 – 관심 영역이 같은 학습자가 참여하도록 함

•   사용가능성  – 사용자가 복잡하고 풍부한 정보를 탐색할 수 있어야 한다.

•   관련성 – 이것은 정밀성과 단순성에 의해 촉진된다. 예를 들어 각 수업을 각 페이지에 배치하고, 검색자를 콘텐츠로 유도하는 단어와 구를 포함하고, 관련 콘텐츠의 논리적으로 설계된 디렉토리에 배치하여 학습자가 필요한 것을 정확히 찾을 수 있도록 하는 것이다. 이것은 효과적인 검색 엔진을 필요로 한다.

•   Interactive – involving learners who share the same area(s) of interest.

•   Usable – users need to be able to navigate through complex and rich information.

•   Relevant – this is promoted by precision and simplicity, e.g. placing each lesson on its own page, making sure the page contains words and phrases that would lead a searcher to its content and placing it in a logically designed directory of related content ensure that learners find exactly what is needed. This requires effective search engines.

교육과정을 과정과 지식의 발달로 보는 연결주의적인 관점은 명확한 방향성의 결여, 교사 통제 상실, 평가의 어려움으로 인해 비판으로 이어질 가능성이 높다. 방향은 학습 성과를 명확하게 명시함으로써 제시가능하다. 학생들이 점점 더 자율적이 되어감에 따라 교사의 역할은 '촉진자'가 되겠지만, 교사들은 여전히 그 과정에서 중추적인 역할을 한다. 연결주의 접근법에서 학습은 개별적인 지식 이득의 관점에서뿐만 아니라 학습 프로세스의 평가를 통해서도 평가될 것이다. 

The connectivist view of curriculum as process and knowledge gain developmental is likely to lead to criticism due to perceived lack of clear direction, loss of teacher control and difficulty with assessment. Direction is provided by having clearly stated learning outcomes. Teachers have a pivotal role in the process although as students become increasingly autonomous their role would be more facilitative. In the connectivist approach learning would be assessed not only in terms of individual knowledge gain, but also through evaluation of the learning process. 

예를 들어, 학습자가 다른 사람과 연결하여 공동 작업을 하고 지식의 생성과 학습 자원의 소비뿐만 아니라 생산도 있다. 온라인 네트워크에 의해 생성된 데이터의 양은 그러한 평가를 위한 기회를 제공한다. 학습을 개선하기 위해 학습자에 대한 데이터의 분석 및 표현인 학습 분석은 교육자가 학습을 이해하고 학생들에게 피드백을 제공할 수 있는 새로운 렌즈다. 학습자에 대한 데이터의 양이 급격하게 증가한 데 뿌리를 두고 있으며, 정량적 지표에 초점을 맞춘 경영 접근방식과 연계되어 있다(Clow 2013).

For example, the ways learners connect with others to collaborate and share the creation of knowledge and also the production as well as consumption of learning resources by students. The amount of data generated by the online networks provides opportunities for such evaluation. Learning analytics, the analysis and representation of data about learners in order to improve learning, is a new lens through which educators can understand learning and provide feedback for students. It is rooted in the dramatic increase in the quantity of data about learners, and linked to management approaches that focus on quantitative metrics (Clow 2013).

Conclusions

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Med Teach. 2016 Oct;38(10):1064-1069. Epub 2016 Apr 29.

Connectivism: A knowledge learning theory for the digital age?

Goldie JG1.

Author information

1

a Section of General Practice and Primary Care, Division of Community Based Sciences , Glasgow University , Glasgow , Scotland, UK.

Abstract

BACKGROUND:

The emergence of the internet, particularly Web 2.0 has provided access to the views and opinions of a wide range of individuals opening up opportunities for new forms of communication and knowledge formation. Previous ways of navigating and filtering available information are likely to prove ineffective in these new contexts. Connectivism is one of the most prominent of the network learningtheories which have been developed for e-learning environments. It is beginning to be recognized by medical educators. This article aims to examine connectivism and its potential application.

CONTENT:

The conceptual framework and application of connectivism are presented along with an outline of the main criticisms. Its potential application in medical education is then considered.

CONCLUSIONS:

While connectivism provides a useful lens through which teaching and learning using digital technologies can be better understood and managed, further development and testing is required. There is unlikely to be a single theory that will explain learning in technological enabled networks. Educators have an important role to play in online network learning.

PMID:

 

27128290

 

DOI:

 

10.3109/0142159X.2016.1173661