コネクティビズム
知識が各ノードに分散している認知システムの構築という概念は、ニューラルネットワークにおけるパーセプトロン(人工ニューロン)で最初に確立されたものである。コネクティビズムにおける学習モデルはニューラルネットワークを利用した機械学習と多くの共通点がある。
コネクティビズムにおける学習は、コネクションを作り出すことでネットワークを拡張したり複雑さを増大させるプロセスと見なされる。ダウンズが述べているように「本質的にコネクティビズムとは、ネットワークを形成するコネクションの全体に知識が分散されているという命題であり、したがって学習はそのようなネットワークを構築し、縦横に利用する能力からなる」。ネットワークのメタファーからは、多くの学習理論の礎石である「ノウハウ (know-how)」と「ノウホワット (know-what)」の概念を補完するものとして「ノウホウェア (know-where)」が得られる。これは「ある知識が必要なとき、どこへ行けば見つけられるか理解していること」を指す。
ビル・カーは学習環境が技術発展に影響されたとしても従来の学習理論で事足りると主張した。リタ・コップとエイドリアン・ヒルは、コネクティビズムを独立した学習理論とみなさないながらも、「学習者の自律性が拡大して教師から主導権が移っていくような新しい教授法を生み出し発展させる上で、コネクティビズムは重要な役割を果たし続けるだろう」という所見を述べている。
アラー・アルダードーはコネクティビズムとニューラルネットワークの関係を検討している。アルダードーによると、ニューラルネットワークを用いた教師あり機械学習には構成主義の原理が取り入れられているが、コネクティビズムは教師なし学習に対応する。
モハメド・アリーは、世界が変わってよりネットワーク化されたことで、このグローバルな変化以前に作られた理論は重要性を減じたと認めている。その一方で「必要とされているのはスタンドアロンな新理論ではなく、オンライン教材をデザインする指針とするために様々な学習理論を統合したモデルなのである」とも主張している。
モハメド・アミン・チャティはコネクティビズムが学習に不可欠な概念をいくつも欠いていると指摘している(内省、失敗からの学び、誤り検出・訂正、探求(英語版)など)。チャティはコネクティビズムのほか複雑系理論やダブルループ学習を基にして「ネットワークとしての学習(Learning as a network, LaaN)」理論を提唱した。LaaN理論は学習者を出発点に置き、個人的な知識ネットワークを構築し続けることを学習と位置付ける。
コネクティビズムの中核には、ノードとコネクション(結線)からなるネットワークのメタファーがある。アラー・アルダードーらの説明によると、組織・情報・データ・意見・概念など、別のノードと接続できるものすべてがノードとなりうる。ノードにはニューラル(脳神経ネットワーク)、概念的・内的(抽象概念のネットワーク)、外的(メディアや情報ネットワーク)の三つのレベルがある。
コネクションは頻繁に変化・生成・消滅するため、ネットワークは動的なものである。コネクションは向きを持っていたり強さが異なる場合がある。この意味で、ノードAとノードBをAからBの向きにつなぐコネクションはBからAの向きにつなぐものと同一ではない。特殊なコネクションとして「自己接続」や「パターン」などがある。自己接続コネクションはノードをそれ自体につなぐもので、回帰型ニューラルネットワークと類似している。パターンは「コネクションの集合で一つのまとまりと見られるもの」と定義でき、ネットワーク中で意味を持つ最小単位となる。