一个网络可被简单定义为各实体之间的连接。电脑网络、高压电力网络以及各种社会网络都是根据简单的原理履行其职能的，即人、团体、系统、节点、实体能够被连接起来而形成一个完整的整体。网络内部的种种变化具有整体的涟漪效应。
      阿尔博特（Albert-Laszlo Barabasi）认为“节点一直为连接而竞争，因为各种联系代表着在一个相互关联的世界上的生存能力”（2002，P.106）。这种竞争在个人学习网络中大部分都受到了压抑，但将有价值的东西置于某些节点，而不置于其它节点上，这也是事实。那些成功地获得较多价值的节点将比其它节点更成功地获得额外的联系。从学习的意义上讲，一种学习概念在将来被联系到的可能性取决于它当前的联系状况。专业化的节点或贡献杰出的节点（可以是领域、理念或团体）有更多的机会获得认可，进而导致各学术界的相得益彰的交流。
    微弱的纽带指那些允许信息间短途连接的联系或桥梁。我们的网络小世界上挤满了那些兴趣或知识结构与我们相似的人。举例而言，寻找一份新工作常常发生在微弱的纽带上。这条原则在意外发现、革新与创造性方面很有价值。互不相同的理念与领域之间的连接能够产生新的方法事物。 
关联主义 
关联主义是一种经由混沌、网络、复杂性与自我组织等理论探索的原理的整体。学习是一种过程，这种过程发生在模糊不清的环境中，将核心成分——（部分）置于个人的控制之下。学习（被定义为动态的知识）可存在于我们自身之外（在一种组织或数据库的范围内）。我们可将学习集中在将专业知识系列的连接方面。这种连接能够使我们学到比现有的知识体系更多、更重要的东西。
    关联主义建立在这样一种理解上，即知识基础的迅速改变导致决策的改变。新的信息持续被获得。区分重要信息与非重要信息的能力至关重要。当新的信息改变了建立在昨天决策基础上的知识全景时，我们要有识别能力，这点同样非常重要。
关联主义原理 
    ▲学习与知识建立于各种观点之上。
    ▲学习是一种将不同专业节点或信息源连接起来的过程。
    ▲学习可能存在于非人的工具设施中。
    ▲持续学习的能力比当前知识的掌握更重要。
    ▲为促进持续学习，需要培养与保持各种连接。
    ▲看出不同领域、理念与概念之间联系的能力至关重要。
    ▲流通（精确的、最新的知识）是所有关联主义学习活动的目的。
    ▲决策本身是一种学习过程。选择学习内容，根据不断变化的实际情况理解新信息的意义。随着影响决策的信息的改变，今天正确的答案到了明天就可能是错误的。
    关联主义还提出了许多团体在知识管理活动中所面临的挑战。存在于数据库中的知识需要与合适的领域中合适的人连接在一起，从而形成学习分类。行为主义、认知主义与建构主义没有提及关于有组织的知识与知识转移方面的挑战。
   

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