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一位世界级专家的学习研究关注（二）

在互联网上查找合适的资源，基本上与在考试中将题答对是一样的。所以，如果我们能够理解人类的思维是如何学习的，我们就能够理解如何管理我们的学习资源网络。

互联网上的内容组织问题，与大脑的内容组织问题是一样的。也许结果更加积极：既然我们知道“按照某一种方式被组织起来”能够在大脑中组成知识，那么，“按照某一种方式被组织起来”就同样能够在网络中形成知识。

一个群体比一位专家能够更好地回答某一问题。

将上面整个的讨论联系起来－－分布式元数据、内容聚合、分布式版权、身份识别、数据、自治、观察和视角的多元、创造出互联个体“层次”的多重同步连接等等。（每一个小部分都值得深入研究）

学习网络这个项目在理论上、以及超越理论的目的，就是要建立或帮助人们建立各种工具，当它们被大量使用时，将会产生出一个自我组织的网络来。

某人需要检索某个资源时（他或她可能知道也可能并不知道现存资源），网络自己会重组织，使得这个资源成为网络中最显眼的资源。这样一个网络永远不需要搜索，它会根据你所处何处、所处何人、所做何事，分 分秒秒伸缩、弯曲和重新塑造自己，会一直将某些资源始终看作“首要理念”，随时放到任何环境或工作场所中去。（这一点上想象力真是比较拽，不过如今真的是不怕做不到，就怕想不到）

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2. 一位世界级专家的学习研究关注（一）

资源轮廓、聚合、分布式元数据的结合，为我们提供了一个学习资源聚合网络的模型。

网络组织的方式，成为了学习网络理论的核心。

Connectivism—-连接主义—-被加拿大学者George Siemens作为一种数字时代的学习理论于2004年首次提出，有人（Pløn Verhagen）对他的这篇文章进行了评论并认为Connectivism is “A pedagogical view, not a learning theory”，也就是说他的观点还根本上升不到理论的高度，呵呵，看看再说吧。《Knowing Konwledge》是他最新的一本书，可以免费下载电子版，他甚至还为这本基于CC的书建立了一个Wiki站点，对于关注E-learning、Knowledge Management、 Networks,、Technology以及Community的我来说这些都很重要。