This third week the course of Conectivismo -with George Siemens and Stephen Downes as facilitators- is oriented to reflect on the networks. The theory of networks is of which they are begun mentioning a pair of things that seem obvious but that quickly go more and more comlex. Like the mathematical one.

In a sentence, the theory of networks consists…

“To discover how A, who is touch with B and C, is affected by the relationship between B and C”

(John Barnes)

Barry Wellman’s slides [ppt] begins saying simple things like these. This theory assumes that the reality can be represented like a set of connected units. A network consists of one or more nodes and these nodes can be practically any thing: people, organizations, groups, nations, etc.

The connections between nodes are “ties” and the theory of networks studies the patterns of relationship, the emergent properties that indicate microsociological studies of Homans or Simmel. Here the things goes more complex and we have to follow one specific methodology with multiple levels of analysis. Differences among actors are traced to the constraints and opportunities that arise from how they are embedded in networks.

At Wednesday’s session Valdis Krebs gave us some interesting examples of things that can be analyzed through Social Networks Analysis (SNA) methodology. SNA is a mathematical and visual analysis of relationships, flows and influence between people, groups, organizations, computers or other information/knowledge processing entities.

Key Opinion Leaders

In this example Krebs SNA to make he classical study of Lazersfed [doc] on key opinion leaders (in red). As it is seen, the structure is much more complex that the scheme of two-step flow usually used to explain it.

Porn Star HIV Network

This other example shows to the propagation of HIV at porn industry of United States in 2004. At the centre is Darren James who was the first infected by HIV. The red points represent stars infected, yellow points those who had pending results and green points are the actors without HIV.

Can you find the terrorists?

Here Krebs shows the connections how terrorists (on the right) has much smaller density bond between its members, although it centers strongly is connected in two cases.

The social networks theory is a mathematical model to analyze the interrelations and is specially useful to diagnose communication processes at organizations. In the educative field, connectivism is clearly the extrapolation of network metaphor to the scope of knowledge to show how people construct it.

At first sight, the main limitation of the model seems to be that bonds are defined in binary terms: there is relationship (1) or there isn’t (0). Nevertheless, the complexity of human interaction (and knowledge acquisition) has nuances and levels which cannot be discriminated as yes/no. Perhaps in these cases we must return to analyze the details to establish a new network that’s with new and more detailed nodes and bonds.

Esta tercera semana el curso de Conectivismo a cargo de George Siemens y Stephen Downes está orientado a reflexionar sobre las redes. La teoría de redes es de esas que se comienzan mencionando un par de cosas que parecen obvias pero que rápidamente se van complejizando. Como la matemática.

“En síntesis, la teoría de redes consiste en como A, que es está conectado con B y C, es afectado por la relación entre B y C”

(John Barnes)

La presentación de Barry Wellman [ppt] comienza diciendo cosas sencillas como estas. Esta teoría asume asume que la realidad puede ser vista como un conjunto de unidades conectadas entre sí. Una red consta de uno o más nodos y estos nodos pueden ser prácticamente cualquier cosa: personas, organizaciones, grupos, naciones, etc.

A las conexiones entre nodos se les llaman vínculos y la teoría de redes se encarga de estudiar los patrones de relaciones o vínculos, las propiedades emergentes que señalan los estudios microsociológicos de Homans o Simmel. Aquí es donde la cuestión comienza a ser más compleja ya que hay seguir una metodología específica con múltiples niveles de análisis donde se analizar las diferencias entre actores a partir de las constricciones y oportunidades que pueden surgir por cómo están embebidos en sus redes.

En la sesión del miércoles Valdis Krebs dio algunos ejemplos interesantes de cosas que se pueden analizar a través de la metodología del Análisis de Redes Sociales (SNA, Social Network Analysis), que es un análisis matemático de las relaciones, los flujos y la influencia entre personas, grupos, organizaciones, computadoras y cualquier entidad capaz de procesar información o conocimiento.

Key Opinion Lider

En este ejemplo utiliza el SNA para reeditar el clásico estudio de Lazersfed [doc] sobre los líderes de opinión (marcados en rojo). Como se ve, la estructura es mucho más compleja que el esquema de los dos escalones (two-step flow) que suele utilizarse explicarla.

Porn Star HIV Networks

Este otro ejemplo -menos académico- muestra la propagación del HIV en la industria del cine porno de Estados Unidos en el año 2004. En el centro está  Darren James, que fue el primero en contraer la enfermedad y los demás puntos rojos representan a los otros infectados, los amarillos a quienes tenían por ese momento la prueba pendiente y los verdes los actores con análisis de HIV negativo.

Can you find the terrorists?

En este tercer ejemplo, Krebs muestra las conexiones como la red de una organización terrorista (a la derecha) tiene una densidad de vínculo mucho menor entre sus miembros, aunque el centra está fuertemente conectado.

La teoría social de redes es un modelo matemático que ayuda al análisis de las interrelaciones y es especialmente útil para diagnosticar los procesos de comunicación en las organizaciones. En el campo educativo, el conectivismo es claramente la extrapolación de la metáfora de las redes al ámbito del conocimiento para mostrar cómo las personas construyen su conocimiento.

A primera vista, la principal limitación del modelo parece ser que solo concibe los vínculos en términos binarios: hay o no hay conexión entre nodos. Sin embargo, en la complejidad de las relaciones humanas (y en la adquisición del conocimiento) hay matices y niveles de que no pueden discriminarse en un sencillo sí/no. Quizás, en estos casos tengamos que volver a analizar el detalle para establecer una nueva red cuyos nodos sean los diferentes componentes de un vínculo.

“At its heart, connectivism is the thesis that knowledge is distributed across a network of connections, and therefore that learning consists of the ability to construct and traverse those networks”.

Stephen Downes, What Connectivism Is.

Welcome to connectivism blog!

Let’s start with presentations. My name is Sebastián Thüer, I have a degree in Communication Science and I’m attending for doctorate in New Technologies and Communication at Malaga University (Spain). This blog is a space that born from the online course I’m doing about Connectivism and Connective Knowledge.

Connectivims is a theory about learning that, as says the quote above, proposes the basic activity of learning is construct networks thought nodes of information. The main connectivism theorists are George Siemens and Stephen Downes.

The metaphor of learning as a network is not new. As Siemens says, every new theory has roots in previous ideas updated to the actual context. The point is to know if these ideas are useful to build an explicative model that allows to know better the reality.

A interesting way to approach to connectivims is to compare it with other learning theories. Brenga Mergel (1998) has a paper where his quote Peeg Ermet and Tomoty Newby to make five questions the get the basis for a learning theory. The questions are:

1. How does learning occur?
2. What factors influence learning?
3. What is the role of memory?
4. How does transfer occur?
5. What types of learning are best explained by this theory?

Property	Behaviourism	Cognitivism	Constructivism	Connectivism
How learning occurs	Black box—observable behaviour main focus	Structured, computational	Social, meaning created by each learner (personal)	Distributed within a network, social, technologically enhanced, recognizing and interpreting patterns
Influencing factors	Nature of reward, punishment, stimuli	Existing schema, previous experiences	Engagement, participation, social, cultural	Diversity of network, strength of ties
Role of memory	Memory is the hardwiring of repeated experiences—where reward and punishment are most influential	Encoding, storage, retrieval	Prior knowledge remixed to current context	Adaptive patterns, representative of current state, existing in networks
How transfer occurs	Stimulus, response	Duplicating knowledge constructs of “knower”	Socialization	Connecting to (adding) nodes
Types of learning best explained	Task-based learning	Reasoning, clear objectives, problem solving	Social, vague (“ill defined”)	Complex learning, rapid changing core, diverse knowledge sources

“En su corazón, el conectivismo es la tesis de que el conocimiento está distribuido a lo largo de una red de conexiones, y por lo tanto el aprendizaje consiste en la habilidad de construir y atravesar esas redes”. Stephen Downes, What Connectivism Is.

¡Bienvenido al blog de conectivismo!

Comencemos por las presentaciones. Mi nombre es Sebastián Thüer, soy licenciado en Ciencias de la Comunicación y estoy haciendo un doctorado en la Universidad de Málaga (España) sobre Nuevas tecnologías y Comunicación. Este blog es un espacio que nace a partir del curso online que estoy haciendo sobre conectivismo y aprendizajo conectivo.

El conectivismo es teoría acerca del aprendizaje que, como dice la cita de arriba, postula que la actividad básica del aprendizaje es construir redes a través de nodos de información. Sus principales referentes son George Siemes y Stephen Downes.

La metáfora del aprendizaje como una red no es nueva. Como dice Siemens, toda teoría actual tiene su origen en ideas anteriores que se actualizan al contexto actual. Lo importante es saber si estas ideas permiten construir un modelo explicativo que permita comprender mejor la realidad.

Una manera interesante de acercarnos al conectivismo es compararla con otras teorías del aprendizaje. Brenda Mergel (1998) cita en un trabajo a Peggy Ertmer yTomothy Newby para proponer cinco preguntas que permiten construir un marco de análisis. Estas son:

1. ¿Como sucede el aprendizaje?
2. ¿Qué factores influyen en el aprendizaje?
3. ¿Qué papel juega la memoria?
4. ¿Cómo se da la transferencia?
5. ¿Qué tipo de aprendizaje es explicado mejor por la teoría?

En el desarrollo del curso el propio Siemens se ha encargado de comparar el conectivismo con otras teorías como el conductismo, el cognitivismo y el constructivismo. El resultado es el siguiente: