연결주의 접근(법)은 인간의 마음과 인지 과정을 뇌 신경망의 구조와 작동 방식을 모방한 분산된 병렬 처리 시스템으로 설명하는 현대 인지심리학의 주요 이론적 틀이다. 이 접근법은 상징 조작을 강조하는 전통적 상징주의와 대조를 이루며, 정보가 단일한 장소에 저장되지 않고 수많은 단순 처리 단위들의 상호 연결을 통해 표현된다고 주장한다.

심리 메커니즘의 관점에서, 연결주의는 마음을 뉴런과 유사한 노드들의 거대한 네트워크로 가정한다. 각 노드는 활성화 값을 가지며, 노드들을 연결하는 가중치는 학습과 경험에 따라 지속적으로 강화되거나 약화된다. 이러한 가중치의 조절을 통해 지각, 기억, 언어 이해 등의 복잡한 인지 기능이 전체 네트워크의 협력적 상호작용 속에서 자연스럽게 발현된다.

특히 이 접근법은 학습을 시냅스 연결 가중치의 점진적인 변화로 해석하며, 오류 역전파 알고리즘과 같은 수학적 모델을 통해 이를 구현한다. 외부 자극이 주어지면 네트워크 전체가 동시에 활성화되면서 최적의 패턴을 찾아내는 방식으로 정보 처리가 이루어지며, 이는 인간의 유연하고 적응적인 사고를 잘 설명해 준다.

결론적으로 연결주의 접근법은 뇌의 생물학적 현실성에 기반하여 인간의 마음을 이해하고자 하는 시도이다. 이는 인공신경망 연구의 이론적 토대가 되었으며, 심리학뿐만 아니라 인공지능, 신경과학 등 다양한 학문 분야에 지대한 영향을 미치며 인지과학의 혁신을 이끌어 왔다.