導語

在數(shù)字化、網(wǎng)絡化與智能化快速發(fā)展的今天，人類的學習方式正在發(fā)生深刻變化。當知識更新速度不斷加快、認知活動越來越依賴人與人、人與技術(shù)之間的協(xié)同連接時，一個新的問題也隨之出現(xiàn)：學習究竟還是個體內(nèi)部的知識積累，還是一種分布式網(wǎng)絡中的動態(tài)聯(lián)通過程？

聯(lián)通主義學習理論，正是在這樣的背景下被提出。作為解釋數(shù)智時代學習規(guī)律的重要理論，它不僅重新定義了學習的發(fā)生機制，也為理解開放社群中的知識協(xié)同與網(wǎng)絡演化提供了新的視角。而成長二十余年的集智俱樂部，正是觀察這一過程的重要案例。

本文整理自2026年集智科學節(jié)主題分享《集智如何集智？從聯(lián)通主義視角看開放專業(yè)學習社群的生長演變》。報告從聯(lián)通主義學習理論出發(fā)，結(jié)合復雜系統(tǒng)與網(wǎng)絡科學視角，對集智俱樂部的發(fā)展機制進行分析，并以“AI時代的學習：共探學習的復雜性”讀書會為案例，基于社群互動、資源流動與主題演化等過程性數(shù)據(jù)，探討開放專業(yè)學習社群中的聯(lián)通機制與集智規(guī)律。

關(guān)鍵詞：聯(lián)通主義、開放學習社群、復雜系統(tǒng)、人機協(xié)同、知識網(wǎng)絡、集智俱樂部、自組織

王志軍丨講者

研究起點：集智俱樂部作為開放專業(yè)學習社群

大家好。今天聆聽了一整天的分享，深感內(nèi)容豐富且思想密度很高。相較而言，我今天的分享可能沒有那么復雜，更偏向于一個學習理論視角下的觀察與思考。

我的學生曾開玩笑地說：“老師，你這是誤闖天家。”這句話其實也讓我意識到，在集智俱樂部這樣一個匯聚眾多科學研究者與跨學科實踐者的場域中，討論“集智俱樂部”本身，確實是一件頗具挑戰(zhàn)性的事情。不過，從聯(lián)通主義學習理論的研究視角出發(fā)，我也希望能夠提供一種不同于傳統(tǒng)研究路徑的理解方式。

我之所以進入這一研究領(lǐng)域，源于博士階段持續(xù)關(guān)注的一個核心問題：在數(shù)字化與智能化不斷發(fā)展的背景下，人類的學習方式究竟正在發(fā)生怎樣的變化？也正是在這一問題意識的驅(qū)動下，我逐漸接觸并深入研究聯(lián)通主義學習理論。今天的分享，也將結(jié)合這一理論視角，簡要回顧我如何逐步走近集智俱樂部，并嘗試從學習科學與復雜系統(tǒng)的角度理解這一開放社群的生長演變機制。

理論背景：學習理論的演進與聯(lián)通主義轉(zhuǎn)向

我對集智俱樂部的定位，是一個開放的專業(yè)學習社群。之所以作出這樣的判斷，是因為這一社群匯聚了大量具有不同學科背景的高水平參與者，形成了一個兼具開放性、專業(yè)性與跨學科特征的學習共同體。從某種意義上說，這也是張江老師長期推動與構(gòu)建的一個高質(zhì)量知識協(xié)作生態(tài)。

從教育學研究的視角來看，我們長期以來對“社區(qū)”與“學習共同體”進行了大量研究，但其中一個值得反思的問題在于：人類對于“學習”本身的理解，其實始終處于不斷修正與演化的過程之中。

早期的行為主義主要將學習理解為“刺激—反應”之間的關(guān)系，其研究基礎多來源于動物實驗；隨后興起的認知主義，則開始借助信息加工模型，將人的學習過程類比為計算機的信息處理過程；而到了建構(gòu)主義階段，研究視角才逐漸轉(zhuǎn)向?qū)W習者自身，開始強調(diào)意義建構(gòu)、情境參與以及主體性的發(fā)展。

然而，在今天的教育實踐中，我們已經(jīng)能夠明顯感受到傳統(tǒng)教學邏輯所面臨的挑戰(zhàn)。例如，在大學課堂中，“學生不愿抬頭聽講”已經(jīng)成為一種普遍現(xiàn)象。這背后并不僅僅是學習態(tài)度的問題，更深層的原因在于：我們?nèi)匀辉谝砸环N還原論和線性化的方式組織教學，而學習者卻已經(jīng)處于一個高度復雜、信息高度流動的環(huán)境之中。他們獲取知識的渠道日益多元，認知活動也不再依賴教師單向度的信息傳遞。

因此，需要認識到，任何學習理論的形成都深刻嵌入于其所處的技術(shù)與社會背景之中。在今天這樣一個數(shù)字化、網(wǎng)絡化與智能化不斷加速發(fā)展的時代，我們對于“學習”的基本理解也必然需要發(fā)生轉(zhuǎn)變。而聯(lián)通主義學習理論，正是在這樣的時代背景下被提出的。

理論基礎與核心觀點：網(wǎng)絡化學習與聯(lián)通機制

2011年至2014年，我在北京師范大學攻讀博士學位期間，跟隨陳麗老師開展相關(guān)研究。此后，我前往阿薩巴斯卡大學訪學，而聯(lián)通主義學習理論的創(chuàng)始人當時正任職于該校，因此我也有機會較為系統(tǒng)地接觸并深入理解這一理論體系。

回過頭來看，聯(lián)通主義對于時代特征的描述，在今天顯得尤為具有前瞻性。我們正處于一個復雜性、網(wǎng)絡化、數(shù)字化與智能化深度交織的時代，知識更新速度不斷加快，知識“半衰期”持續(xù)縮短。尤其是在人工智能領(lǐng)域，人類所面對的問題越來越具有未知性與開放性，許多問題都缺乏既有經(jīng)驗與成熟范式可以直接借鑒。

在這樣的背景下，技術(shù)的作用已經(jīng)不僅僅局限于提升信息傳播效率，它實際上正在深刻重構(gòu)人的認知方式、知識組織方式以及學習方式。換言之，技術(shù)不再只是學習的工具，而正在逐漸成為認知活動本身的重要組成部分。

聯(lián)通主義提出了一個非常核心的觀點：“管道比管道中的內(nèi)容更重要”。這一判斷強調(diào)，在知識高度流動與快速演化的環(huán)境中，信息連接結(jié)構(gòu)本身往往比單一知識內(nèi)容更具決定性意義。

在這一意義上，集智俱樂部可以被理解為一個高質(zhì)量的“知識連接管道”或知識網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。與此同時，我們在使用不同人工智能工具的過程中，本質(zhì)上也是在接入并組合不同的信息與認知管道，從而提升問題求解與知識整合的能力。

聯(lián)通主義還提出另一個同樣重要的判斷：問題比答案更重要。這一觀點指向的是，在知識高度復雜化與快速變化的背景下，單一確定性答案的價值正在下降，而問題的提出能力、問題結(jié)構(gòu)的質(zhì)量以及問題驅(qū)動的學習過程，其重要性顯著上升。

因此，在當前語境下，我們已經(jīng)很難，也沒有必要將全部知識完整內(nèi)化于個體認知系統(tǒng)之中。相應地，更為現(xiàn)實且有效的路徑，是發(fā)展一種人機協(xié)同的認知模式，通過人與技術(shù)系統(tǒng)的協(xié)同，共同完成知識獲取、組織與創(chuàng)造的過程。

學習即網(wǎng)絡：多層結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵機制

在聯(lián)通主義理論中，學習被理解為一種“網(wǎng)絡的形成過程”，其核心不在于靜態(tài)知識的積累，而在于多層次網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的持續(xù)生成與重構(gòu)。具體而言，這一網(wǎng)絡主要包括四個相互嵌套的維度：

• 神經(jīng)網(wǎng)絡：即個體大腦內(nèi)部的連接結(jié)構(gòu)，構(gòu)成認知加工的生理基礎

• 概念網(wǎng)絡：知識之間的組織與關(guān)聯(lián)方式，強調(diào)結(jié)構(gòu)化理解而非碎片化信息堆積

• 社會網(wǎng)絡：人與人之間的關(guān)系與互動結(jié)構(gòu)，是知識流動與擴散的重要載體

• 技術(shù)網(wǎng)絡：由不同技術(shù)系統(tǒng)構(gòu)成的交互與支持結(jié)構(gòu)，為學習提供基礎設施條件

從這一視角來看，學習的本質(zhì)可以理解為在上述多重網(wǎng)絡之間持續(xù)建立連接，并在動態(tài)過程中不斷接入、整合與更新最新、最前沿且具有解釋力的知識資源。

在研究過程中，我也觀察到一個值得關(guān)注的現(xiàn)象：聯(lián)通主義的創(chuàng)始人在提出該理論時，往往以高度概括性的方式簡要指出其理論基礎來源。然而，對于具有教育學背景的研究者而言，這些高度壓縮的表述在初期并不容易直接理解與轉(zhuǎn)化。

在進一步的理論梳理與實踐研究過程中，我逐步提煉出若干關(guān)鍵機制：

• 開放性促進聯(lián)通，而聯(lián)通過程又反過來強化系統(tǒng)的開放性

• 多樣性構(gòu)成聯(lián)通發(fā)生的重要前提條件

• 知識創(chuàng)生是連接得以持續(xù)發(fā)生的重要基礎

• 高質(zhì)量交互是推動網(wǎng)絡演化的核心機制

在這一過程中，一個持續(xù)困擾我的問題是：這些理論如何轉(zhuǎn)化為可操作的實踐框架？這一問題也逐漸演變?yōu)槲也┦垦芯侩A段最核心的研究議題。

認知轉(zhuǎn)型與實踐基礎：人機協(xié)同與復雜系統(tǒng)視角

在數(shù)字化與智能化背景下，一個基本前提在于：掌握基礎技術(shù)工具僅構(gòu)成學習與研究的起點。近年來，我在這一基礎上進一步引入“智能體”這一維度，用以擴展對人機協(xié)同結(jié)構(gòu)的理解。然而，更為關(guān)鍵的并不止于工具層面的應用，而在于實現(xiàn)信息之間的有效聯(lián)通以及人與人之間的深度連接。

由于個體認知能力始終具有邊界性，在復雜快速變化的環(huán)境中，我們必須通過結(jié)構(gòu)化方式聚合與整合他人的認知資源。同時，也需要在不確定性情境中持續(xù)生成新的知識與解決方案。在這一意義上，學習本質(zhì)上可以被視為一個面向復雜系統(tǒng)的動態(tài)演化過程，其核心機制在于通過持續(xù)的深度交互，推動知識創(chuàng)新與整體網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

在后續(xù)研究與實踐過程中，我也經(jīng)歷了一些重要的階段性節(jié)點。例如在2024年于學習節(jié)期間與狄增如老師的交流，使我在持續(xù)討論與反饋中進一步深化了對該領(lǐng)域的理解。從聯(lián)通主義的視角來看，一個基礎性認識在于：認知本質(zhì)上具有分布式特征，并不局限于個體內(nèi)部，而是分散在多元主體與多重結(jié)構(gòu)之中。

與此同時，這一視角也提示我們，現(xiàn)實世界本身呈現(xiàn)出復雜性、非線性、混沌性與自組織并存的特征。因此，有必要借助復雜系統(tǒng)科學與網(wǎng)絡科學的方法框架，重新理解學習與認知過程。在此基礎上，人機協(xié)同正在成為一種關(guān)鍵性的結(jié)構(gòu)形態(tài)，人工智能可以作為“擴展認知系統(tǒng)”或“擴展大腦”，參與信息處理與知識組織。

在某些情境下，當學生能夠與多個AI系統(tǒng)形成協(xié)同關(guān)系時，其在問題分析與解決方面所展現(xiàn)出的能力，甚至可能超越傳統(tǒng)意義上的專家群體。這一變化也意味著，未來學習與知識生產(chǎn)的組織方式將發(fā)生深刻重構(gòu)。

由于國內(nèi)相關(guān)研究與實踐環(huán)境相對有限，我們曾于2018年與陳麗老師合作開展“cMOOC”項目，積累了一批基于復雜系統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)資源與研究成果，并在一定程度上支持了多篇博士論文的完成。然而，在實踐推進過程中，我們也逐漸意識到一個重要問題：整體聯(lián)通的開放性仍然不足。

隨后，我們與中國建設銀行等機構(gòu)開展社區(qū)實踐探索，但這種模式在一定程度上仍偏向“強聯(lián)通”結(jié)構(gòu)，更多依賴組織化推動，而缺乏自發(fā)演化的生態(tài)特征。直到后來接觸到集智俱樂部，我才真正觀察到一種更接近理想狀態(tài)的開放聯(lián)通形態(tài)與知識生態(tài)結(jié)構(gòu)。2024年，我?guī)е业膶W生蘇晨予，開展對集智俱樂部的研究，她的畢業(yè)論文《開放專業(yè)學習社群生長演變機制研究——以集智俱樂部為例》完成得很好，兩個外審均獲得了優(yōu)秀。

研究方法與觀察路徑：讀書會與持續(xù)實踐

最初，我們對集智俱樂部的研究嘗試是從多維度展開的，包括平臺數(shù)據(jù)分析、線下活動記錄以及社區(qū)訪談等不同來源。然而，很快便遇到一個現(xiàn)實性問題：關(guān)鍵數(shù)據(jù)存在明顯缺失。由于大量重要互動發(fā)生在線下或非結(jié)構(gòu)化情境中，這些過程難以被完整記錄與量化表達，從而在一定程度上限制了復雜系統(tǒng)分析方法的應用空間。

在此背景下，我們在集智俱樂部前負責人王婷的建議下，嘗試通過讀書會這一形式重新構(gòu)建研究觀察的窗口，并由此開啟了一系列持續(xù)性的實踐探索。這一讀書會項目隨后成為我們運行周期最長的一個實踐單元，共持續(xù)18期。在項目初期，我對其能否持續(xù)運行仍存在一定不確定性，但實踐結(jié)果表明，該讀書會在運行過程中呈現(xiàn)出明顯的自組織與持續(xù)生長特征。

在聯(lián)通主義理論的研究與實踐過程中，我還觀察到一個具有代表性的現(xiàn)象：在教育技術(shù)領(lǐng)域進行理論講授時，該理論的理解與接受程度往往較為有限；而在集智俱樂部的語境中，每次分享通常可持續(xù)2小時，隨后再進行1小時討論，并可連續(xù)開展多輪交流，總計約8小時的深度互動仍能夠保持較高的參與度與討論質(zhì)量。

這種差異的形成，在很大程度上源于三個關(guān)鍵條件的共同作用：

• 高多樣性的參與者結(jié)構(gòu)

• 強自驅(qū)動的學習環(huán)境

• 高質(zhì)量的開放聯(lián)通生態(tài)

在上述條件共同作用下，參與者能夠快速理解并“接住”彼此的觀點，并在此基礎上展開進一步的延伸與深化互動。這種高密度、持續(xù)性的認知交互，本身構(gòu)成了一種較為獨特的學習與知識共創(chuàng)體驗。

多層網(wǎng)絡與活系統(tǒng)特征

在后續(xù)研究中，我們進一步整合歷史資料、讀書會運行記錄以及深度訪談數(shù)據(jù)，對集智俱樂部的發(fā)展機制進行了系統(tǒng)分析，并嘗試從復雜系統(tǒng)與多層網(wǎng)絡的理論視角構(gòu)建分析框架。

研究結(jié)果表明，集智俱樂部本質(zhì)上可以被理解為一個開放的活系統(tǒng)。在不同主題與情境下，參與者的角色呈現(xiàn)出持續(xù)流動與動態(tài)重組的特征；與此同時，平臺本身也并非中性載體，而是一個具有能動性的結(jié)構(gòu)要素，其技術(shù)架構(gòu)在一定程度上會反向塑造參與行為與互動模式。

此外，共享愿景與文化基因（例如跨學科導向、小規(guī)模生態(tài)結(jié)構(gòu)以及復雜性科學取向）構(gòu)成了系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行的重要內(nèi)在支撐因素。

從數(shù)據(jù)分析結(jié)果來看，盡管整體網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出一定程度的稀疏性，但信息在網(wǎng)絡中的流動效率卻保持在較高水平。社群結(jié)構(gòu)演化過程呈現(xiàn)出明顯的“分化—整合—再分化”的動態(tài)循環(huán)特征。

與此同時，視頻回放、在線直播以及共創(chuàng)任務等機制設計，為不同類型的參與者提供了多路徑進入與參與的可能性，從而增強了系統(tǒng)的包容性與可達性。主題演化過程同樣表現(xiàn)出顯著的涌現(xiàn)特征：從早期相對有限的核心議題，逐步擴展為高度多元化的知識結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡，并在持續(xù)互動中不斷激發(fā)新的參與行為。

在部分案例中，原本處于低活躍狀態(tài)的參與者，會在特定觸發(fā)條件下被重新激活，并轉(zhuǎn)變?yōu)楦哓暙I成員。這一過程體現(xiàn)出明顯的自組織演化特征。

我們進一步提出了一個概念——綜合聯(lián)通能力，用于解釋個體在社區(qū)中的貢獻差異及其參與強度的差異來源。

研究結(jié)果顯示，在引入該變量后，模型的解釋力得到顯著提升。這一結(jié)果表明，僅依賴單一行為指標，難以充分解釋社區(qū)參與的復雜性；相較而言，聯(lián)通能力本身在其中具有更為關(guān)鍵的解釋作用。

在參與結(jié)構(gòu)的比較分析中，我們同時觀察到如下經(jīng)驗性比例特征：

• 在國際MOOC學習社區(qū)中，高參與者比例約為10%

• 在一般在線社區(qū)中，該比例約為1%

• 而在集智俱樂部中，高參與者比例約為15.3%

這一結(jié)果在一定程度上表明，該社群具有較強的持續(xù)參與能力與高活躍度結(jié)構(gòu)特征。

與此同時，不同個體之間的聯(lián)通路徑也呈現(xiàn)出顯著異質(zhì)性：部分參與者通過高頻互動不斷擴展其社會網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)；也有參與者雖然在顯性發(fā)言層面參與較少，但通過在外部進行深度信息加工與再創(chuàng)造，同樣對系統(tǒng)產(chǎn)生了重要影響。

在此基礎上，我們嘗試對集智俱樂部的生長演變機制進行提煉：

首先，個體因共享愿景與理念被吸引進入社群；隨后通過興趣驅(qū)動的交流與跨界互動逐步形成連接；在此過程中，平臺機制不斷迭代優(yōu)化，從而提升互動效率與連接密度；最終，系統(tǒng)逐漸形成相對穩(wěn)定的文化認同與價值共識結(jié)構(gòu)。

需要強調(diào)的是，這一過程并非線性推進，而是一個持續(xù)迭代、不斷自我強化的復雜系統(tǒng)演化過程。總體而言，集智俱樂部可以被理解為一個持續(xù)演化的開放聯(lián)通生態(tài)系統(tǒng)，其核心驅(qū)動力來自多樣性結(jié)構(gòu)、開放性機制、深度交互過程以及持續(xù)涌現(xiàn)的新知識生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

集智俱樂部提供了一個非常好的跨學科、前沿、深度交流的環(huán)境，我們的讀書會，也取得了非常好的效果。我們正在以這個為主題，計劃出版一本書《AI時代的學習：共同學習復雜性》。

王志軍老師被評為2025年讀書會最佳發(fā)起人

「AI時代的學習：共探學習的復雜性」主題讀書會

在技術(shù)浪潮的沖擊下，智能時代對人才培養(yǎng)的需求正發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變——學習已不再局限于簡單的知識傳遞與記憶，當機器能夠替代程式化技能，人類的創(chuàng)造力、批判性思維與跨界協(xié)作能力將成為核心競爭力；當知識更新周期以月甚至天為單位迭代，教育的使命不再是填鴨式灌輸，而是培養(yǎng)終身學習者的自適應能力。

在此背景下，集智俱樂部聯(lián)合江南大學教授王志軍，北京師范大學教授崔光佐，翼鷗教育創(chuàng)始人宋軍波，TalkingBrain 聯(lián)合創(chuàng)始人林思恩，清華大學講師方可，北京師范大學博士后郭玉娟，共同發(fā)起。希望通過匯聚教育學、系統(tǒng)科學、腦科學、計算機科學、社會學等多領(lǐng)域交叉視角，突破單一學科的局限，對人類社會未來學習發(fā)展形成更加全面深入的認識。

詳情請見：

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