автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация подготовки персонала промышленных предприятий с использованием объектно-ориентированной интегрированной обучающей среды

На правах рукописи

И04618373

Пашков Даниил Александрович

«Автоматизация подготовки персонала промышленных предприятий с использованием объектно-ориентированной интегрированной обучающей среды»

Специальность 05.13.06-Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 3 ЛЕК ?П10

Москва-2010

004618373

Работа выполнена в Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ)

Научный руководитель

Кандидат технических наук, доцент Будихин Анатолий Владимирович,

Официальные оппоненты

Доктор технических наук, профессор Саксонов Евгений Александрович

Кандидат технических наук, Рябикин Александр Леонидович

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АЛ), г. Москва.

Защита состоится 27 декабря 2010г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ) по адресу: 125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ): www.madi.ru.

Автореферат разослан ноября 2010г.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, направлять в адрес совета института

Ученый секретарь диссертационного совета,

кандидат технических наук, Михайлова Н.В.

доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Существенное увеличение объемов и сложности учебных материалов, изучаемых персоналом промышленных предприятий, недостаток преподавательских кадров привели к широкому применению автоматизированных систем в различных сферах педагогической деятельности.

Вместе с тем, дальнейшая интенсификация авторского и преподавательского процесса предполагает интеграцию функций авторской и преподавательской деятельности в целях повышения эффективности, дальнейшего улучшения качества и индивидуализации процесса обучения кадров промышленных предприятий.

Сложность реализации всего спектра функций авторской и преподавательской деятельности делает актуальной задач}' разработки соответствующих автоматизированных систем, реализующих выше перечисленные функции с ориентацией на сетевую обработку учебной информации на промышленном предприятии.

Подобные обучающие среды целесообразно реализовывать с использованием объектно-ориентированного подхода (ООП). ООП на стадиях проектирования обучающей среды помогает качественно структурировать и упорядочить связи между компонентами системы.

Целью диссертационной работы является разработка архитектуры, моделей, алгоритмов и технологий интегрированной объектно-ориентированной среды (ИООС), адаптирующей учебный процесс в соответствии с личностными характеристиками обучаемого, с использованием современных коммуникационных технологий.

Для достижения указанной цели диссертационной работы поставлены и последовательно решены следующие задачи:

1. Анализ программного обеспечения компьютерных обучающих систем, формулирование основных требований к нему, обоснование применения ООП.

2. Анализ основных компонентов ИООС, их классификация и

формулирование требований к ним.

3. Анализ состава знаний ИООС и разработка моделей для их представления.

4. Разработка расширенных семантических моделей основных компонентов ИООС.

5. Разработка методики и алгоритмов анализа учебных фрагментов

(УФ).

6. Разработка алгоритма планирования разработки учебных курсов (УК).

7. Разработка программной реализации предложенных алгоритмов и моделей с использованием объектно-ориентированного языка программирования.

Объектом исследования является интегрированная среда обучения, ориентированна на подготовку и адаптивное тестирование и обучение персонала промышленных предприятий.

Методы исследования. Результаты диссертационной работы получены на основе комплексного использования методов: общей теории систем, теории множеств, теория размытых множеств, теории баз данных (БД), теории вычислительных сетей.

Научная новизна. Основным результатом является разработка расширенной системы моделей и средств построения комплексной ИООС, поддерживающей адаптивную среду тестирования и обучения персонала промышленных предприятий, реализованную с помощью средств объектно-ориентированного программирования.

Научную новизну диссертации составляют:

1. Формулировка основных задач, целей и требований к компонентам ИООС, архитектура ИООС.

2. Разработка семантических моделей основных компонентов ИООС и их реализация в виде логических схем баз данных.

3. Методика и алгоритмы анализа учебных фрагментов.

4. Алгоритм планирования разработки УК.

Практическая значимость полученных результатов. Результаты проведенных научных исследований и разработок были использованы при создании комплекса прикладных программ, позволяющих построить систему для ее применения в различных предметных областях подготовки персонала промышленных предприятий. Комплекс построен с использованием средств и инструментария объектно-ориентированного программирования и функционирует в среде Интернет, где в качестве клиентского места выступает у/еЬ-броузер.

Внедрение результатов. Применение на практике отдельных компонентов программного комплекса и ИООС позволило сократить время обучения с заданным качеством на 12-16%, а также повысило уровень автоматизации работы системы. Модули системы были использованы при подготовке специалистов на кафедре «Автоматизированные системы управления» Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ), также система внедрена на предприятии ЗАО «СТРОЙСТАНДАРТ ПЛЮС». Практическое использование результатов подтверждено соответствующими актами о внедрении, приводимыми в приложении к диссертации.

Апробация результатов. Основные научные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДИ (ГТУ) в 2007-2010 годах, на научно-методических конференциях МАДИ (ГТУ) (Москва, 2007-2010 годы), а также на международной конференции «Информационные и телекоммуникационные технологии в интеллектуальных системах» (2009, 2010 г.).

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Архитектура ИООС.

2. Семантические модели основных компонентов ИООС.

3. Логические схемы баз данных ИООС.

4. Методика и алгоритмы классификации учебных фрагментов.

5. Алгоритм планирования разработки учебных курсов.

6. Макет ИООС.

Публикации. Отдельные положения диссертации отражены в 7 печатных работах.

Объем работы и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав основного текста, общих выводов по каждой главе, заключения, списка использованных источников (116 наименование) и приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится краткая характеристика диссертационной работы. Обосновывается актуальность выбранной темы, сформулированы цель и основные задачи исследования, научная новизна, практическая ценность и положения, выносимые на защиту. Излагаются краткое содержание глав диссертации и их логическая взаимосвязь.

Первая глава посвящена анализу и классификации компьютерных обучающих систем. Проведенный анализ позволил сформулировать требования к ИООС и разработать ее архитектуру.

Все множество программ и инструментальных систем принято называть программным обеспечением (ПО) компьютерных обучающих систем (КОС). Анализ литературы позволил выделить следующие наиболее значимые методические цели, реализуемые посредством ПО КОС:

1 Индивидуализация и дифференциация процесса обучения;

2 Построение стратегии усвоения учебного материала для обучаемого;

3 Осуществление контроля с обратной связью, диагностикой ошибок и оценкой результатов учебной деятельности;

4 Осуществление самоконтроля и самокоррекции;

5 Усиление мотивации обучения.

К ПО КОС относятся: педагогический программный продукт, программа учебного назначения, обучающая программа. Анализ ПО компьютерных обучающих систем позволил выделить и классифицировать следующие требования к ним: дидактические, методические, технические, эргономические, эстетические и требования к оформлению документации.

На основе анализа существующих систем были обобщены и сформулированы требования к основным функциональным возможностям ИООС:

1. Возможность формирования учебных фрагментов с текстовым и графическим материалом.

2. Использование алгоритма (стратегии) обучения и тестирования, его адаптация в зависимости от уровня знаний обучаемого.

3. Применение адаптивного тестирования с формированием рейтинговой оценки уровня знаний на основе индивидуальной статистики обучения.

4. Наличие механизма для реализации администрирования и сопровождения учебного процесса.

5. Возможность учета уровня компетентности обучаемого.

6. Обеспечение обратной связи «обучаемый - преподаватель» с использованием телекоммуникационных средств.

7. Обеспечение функционирования в сетях Интернет.

8. Применение принципов архитектуры открытых систем и идеологии клиент-сервер.

Анализ существующих компьютерных обучающих систем (таких, как АДОНИС, АОСМИКРО, КОБРА, НАСТАВНИК, СИМТЕХ, СЦЕНАРИЙ, ТАМАС, УРОК, УЧИТЕЛЬ И УЧЕНИК, КАДИС) на соответствие вышеуказанным требованиям позволил сделать вывод о том, что вышеуказанные системы не реализуют требуемых функций, предъявляемых к КОС. Таким образом, существует необходимость разработки архитектур, моделей и технологий контролирующей компоненты в рамках комплексной системы, адаптирующей учебный процесс в соответствии с личностными характеристиками обучаемого; с использованием современных телекоммуникационных технологий.

Проведенный анализ существующих КОС, среди которых рассматривались WIMPUS, Logo, STEAMER, TRNIMAGE, LEKTOR, CTS, MEMOLAB, SAMPLE, NEWTON_T, SCHOLAR, а также анализировались COURSEWRITER, TUTOR, TenCORE, HELENA, Intermedia, NoteCards,

HyperTies, Linkway, Guide, HyperCostoc позволил определить архитектуру ИООС, представленную на рис.1 и сформулировать основной круг решаемых задач.

Рис. 1. Архитектура ИООС: УМ - учебный материал; УК - учебный курс;

БД - база данных; БПЗ - база педагогических знаний;

МУ - модель ученика; ИМУ - интегральная МУ;

БДКМУ - база данных компетентностной модели ученика.

Во второй главе диссертации на основе выполненной формализации концептуальной модели данных (КМД) разработана база данных учебного материала, с использованием которой построен макет информационной системы по структуризации, анализу и эффективном использовании фрагментов учебной информации в различных областях авторской и преподавательской деятельности.

В качестве средства формализованного описания данных на концептуальном уровне выбрана модель данных "объект - связь". В работе осуществлена формализация основных компонентов, что позволило представить модель в виде:

VT р у д V ГЕ Г1 ГА rv f fE fL fA fv >

—^ Eji^jrt., V , , , -"xard > Mes > 1des ' ^des » 1des '

где E -множество типов (классов) объектов; L - множество типов (классов) связей; А - множество атрибутов модели; V - множество типов доменов;

f сап] : Е х L -» N11, где N i -множество целых неотрицательных чисел. Частичное отображение сопоставляет каждой связи и некоторому объекту, вовлекаемому в данную связь, упорядоченную пару неотрицательных чисел, определяющих интервал связи.

fE,fL,fA,fv - определяют характеристики конкретных объектов,

des des des des

связей, атрибутов и доменов.

Домены определяются как некоторые классифицируемые множеств, значений определяемых соответствующим отношением идентификации:

ldv с Nam" х Р0 , Namv с Р„' , где Idv- бинарное отношение идентификации; Namv- множество имен значений; Р0, Р0' - исследуемые множества значений.

На основе этого отношения можно определить соответствующую систему типов доменов:

v = {v, :Namv(V,) = const}. Таким же образом определяется система типов объектов: Е = {Ej: NamE(E,) = const} Система связей L определяется на множестве типов объектов: L сЕь хЕь х.-.хЕ^где

L - множество связей;

£ - соответствующий тип объекта.

h

В диссертации исследуются различные типы связей и приводятся их характеристики.

Атрибуты - А позволяют определить свойства объектов и связей в виде: А = ^АК\АК

где Ак - атрибут к типа, принадлежащий объекту , связи 1° или типу Е и L.

Подобное представление модели является полным как с точки зрения процесса проектирования систем баз данных, так и с точки зрения мощности и полноты моделирования объектов и характеристик реальных систем обработки учебной информации, с учетом того, что и связи могут иметь сложные атрибуты.

Разработанная модифицированная КМД по предметной области «Учебный материал» представлена на рис. 2. Фрагмент КМД «Компетентность обучаемого» представлена на рис. 3. Построение этих моделей основывается на итерационной процедуре, сущность которой заключается в том, что исходное множество объектов и связей задает администратор базы данных, а далее это множество корректируется в соответствии с информационными потребностями пользователей приложений.

Большинство шагов предлагаемой процедуры (методики) требуют средства, позволяющего определять различные компоненты модели и их свойства. В качестве такого средства используется язык графических диаграмм, основные конструкции которого приведены в диссертации.

Рис.2. ЕЯ-диаграмма по предметной области «Учебный материал»

В диссертации так же разработана семантическая модель по предметной области «Компетентность обучаемого». Обучаемый может иметь несколько компетентностей, как одна и га же компетентность может быть у разных обучаемых. Компетентность имеет множество параметров, при этом одни и те же параметры могут быть у разных компетенций. Компетенция включает в

себя знания и умения, которые в свою очередь могут состоять из множества более простых знаний и умений.

На основе разработанной концептуальной схемы в диссертации осуществлено построение реляционной схемы в среде СУБД, являющейся основой для разработки прикладных процедур и запросов ИООС «Учебный предмет» и «Учебный материал», «Компетентность обучаемого».

Рисунок 3. Фрагмент ЕЯ-диаграммы по предметной области «Компетентность обучаемого»

Анализ теории целевых показателей обучения позволил сделать вывод о целесообразности их использования с целью повышения эффективности адаптивного тестирования и обучения.

Был предложен общий алгоритм изучения УК и тестирования, разбитых на разделы (модули), состоящий из следующих этапов:

1 Входное тестирование;

2 Справочно-обучающий материал (обучение);

3 Тест для самоконтроля;

4 Контрольный тест;

5 Анализ результатов контрольного тестирования;

6 «Работа над ошибками» с использованием материала УК;

7 Финальный контроль знаний по курсу;

8 Анализ и оценка знаний в целом по УК.

Были сформулированы их цели и решаемые на каждом из них задачи.

Проведен сравнительный анализ ряда методов контроля знаний, таких, как: стандартный (балльный и процентный), иерархический многоуровневый тест. На основе анализа, принимая во внимание требования к ИООС, был разработан алгоритм адаптивного тестирования.

Используются четыре основных типа тестов: входной, для самоконтроля, контрольный и финальный.

Цель входного тестирования - предварительно выяснить знания обучаемого по каждому из модулей курса и «настроить» модель обучения (МО) для дальнейшего контроля знаний. В ходе этого теста выясняется уровень усвоения материала и рейтинг для каждого из разделов (модулей) УК.

Суть теста для самоконтроля состоит в том, что обучаемый самостоятельно выбирает вопросы, отвечает на них, после чего ему выдается полная статистика результатов и правильные (в случае ошибок) ответы с объяснениями. Выставляется интегральная оценка, которая отражает рейтинг на каждом из уровней усвоения. Различают пять уровней усвоения материала: понимание (а = 0), опознание (а = 1), воспроизведение (а = 2), применение (а = 3), творчество (а = 4).

Контрольное тестирование ставит своей целью путем наименьших затрат оценить знания обучаемого наиболее точным образом.

Адаптивность обучения определяется тем, что при выдаче заданий должны учитываться знания, которыми располагает обучаемый, качество их усвоения и степень знания. Следовательно, при выдаче задачи в системе учитываются два критерия:

- раздел или область знаний, к которой относится задача;

- сложность задачи.

Для определения необходимой сложности задачи вводится

интегрированный показатель знаний ученика. Таким показателем является рейтинг, который учитывает общий уровень знаний ученика по курсу и позволяет при тестировании выдавать задачи, уровень сложности которых соответствует уровню знаний ученика.

Рейтинг формируется в процессе решения задач: увеличивается в случае успешного решения и уменьшается в . случае неуспешного. При формировании рейтинга учитывается также сложность задачи (вопроса).

В ходе тестирования проводится проверка корректности оценки, полученной в ходе контрольного тестирования, и возникает вероятность ее изменения при условии демонстрации лучших или худших знаний. ЕЯ-диаграмма системы обучения и тестирования представлена на рис.4.

Таким образом, данный метод позволяет измерять как обширность, так и глубину усвоения знаний испытуемыми, объективно ранжирует их в зависимости от качества знаний.

В третьей главе решается задача разработки методов и алгоритмов анализа учебных фрагментов (учебной информации).

Так как число групп, получаемых в результате классификации, заранее не известно, а размерность УФ велика, то наиболее эффективными методами классификации УФ являются методы кластерного анализа.

Следует отметить, что цели анализа УФ соответствует не точное число кластеров с определенными элементами в каждом из них, а некоторое приближенное разбиение, дающее администратору системы (автору курса) представление об устойчивых группах, близких по свойствам учебных фрагментов. Так как процесс анализа УФ может повторяться многократно, то важно, чтобы имелась возможность провести классификацию обоснованным, надежным и экономным способом.

Этим требованиям полностью удовлетворяют динамические методы кластерного анализа, нашедшие широкое применение во многих областях научных исследований.

В диссертации разработан также динамический алгоритм кластеризации, основанный на методах к- средних и ВСЮАТА. На вход алгоритма подается Ъ - множество анализируемых фрагментов, ||и$Ц -матрица коэффициентов различия учебных фрагментов, К - начальное количество кластеров, - пороговый внутрикластерный коэффициент различия, Брг - пороговый межкластерный коэффициент различия, С!жах -максимальное количество кластеров.

Алгоритм реализует начальную кластеризацию по методу к-средних, далее осуществляется динамический процесс реорганизации кластеров.

При этом, реорганизация кластеров осуществляется по двум параметрам:

в*

О, еслисап}(1а) = 1,

W,={U.cartf(/,)}, W, = {l,... card(!r)},

C2card (la), C2card {lt) - количество сочетаний из 10,1д по 2;

S, .внутршсластерный коэффициент различия,"

¡5 .межкластеный коэффициент различия;

U ,U . соответствующие коэффициенты различия.

У» Уро

Общая схема алгоритма заключается либо в поиске возможного размещения элемента в существующих кластерах, либо в организации нового кластера. Далее пересматривается другой процесс, а именно возможность слияния кластеров.

Общий алгоритм реализован в виде динамического алгоритма кластеризации. Алгоритм входит в состав общей методики (процедуры) анализа УФ. Методика включает следующие шаги:

1. Начальное задание параметров процесса кластеризации.

2. Исследование возможности проведения разбиения УФ с помощью методов иерархической кластеризации

3. Запись данных и параметров в БД.

4. Выбор системы рациональных параметров.

5. Проведение динамической кластеризации.

6. Запись результатов в БД.

Данная совокупность шагов обеспечивает комплексный анализ УФ.

Точность методов анализа составила 14-18%. Время работы алгоритма классификации УФ превышает 10-20 мин. На компьютере с процессором Pentium 4 (Рис.5). Для алгоритма вектора спада важно исследование границ пороговых параметров (Рис.6). Исследования показали, что данную область можно найти, меняя один из параметров Spi, или Sp2 при обычном алгоритме классификации.

Полученные величины являются приемлемыми и, таким образом, разработанные методы могут быть практически применимы для задач анализа фрагментов учебной информации в ИООС.

Рис. 5. Зависимость времени счета программы динамической кластеризации от количества анализируемых учебных фрагментов

Г -{ Мг = 60 | № = 50 Эр, = 0.5

_

0,1 0.2 0.3 0.4 0,5 0,6 0,7

Рис. 6 Зависимость времени счета программы динамической кластеризации от

величины 8р2

В диссертации задача планирования разработки рассмотрена как задача упорядочения УК с использованием следующих критериев: строки разработки и внедрения, строки окупаемости проекта, косвенные доходы и личный фактор. Для оценки эффективности выстроенной последовательности УК:

ЦКк1........ХЖШ

где кг- номер УК, стоящей на ¡-том месте в последовательности;

N - кол-во УК в системе; Введена нечетная переменная штрафа за разработку каждой УК, учитывающая все перечисленные выше факторы:

п

£ Ой, Скп £сш)

где Рп - нечетная переменная штрафа за разработку ля п-ой в последовательности УК;

п

I

г - функция принадлежности времени окончания разработки п-ой в последовательности УК вида:

!-

о

>прих<а; а , при х > а;

аИ - положительное число, равное минимальному сроку реализации Ы - ого УК при заданных ресурсах на разработку;

аИ - положительное вещественное число, учитывающее влияние на реализации УК различных случайных факторов;

сЫ - масштабный множитель, учитывающий эффективность реализации Ы - ого УК;

Значения параметров а, а и с задаются экспертами. Исходя из доказанных в работе свойств функции Х1 ~/1(дг,а,а1)

V- м >Хг=Х2+Хх~ Г(*,в1+в2,«,+а2);

! хг ~/г(х>а<а2)\ 1

2. X~1 $е(х,а,а) = /е(х,ца,11а)\

Определен общий штраф за разработку системы:

N N

И=1 Л=1

Для минимизации штрафа использована целевая функция:

N

"=' к» , предоставляющая аддитивную свертку второго и

третьего параметров функции принадлежности

В главе приводится описание разработанного алгоритма поиска оптимальной последовательности проектирования УК, минимизирующего функцию №. Алгоритм использует матричное представление данной функции

• • • *1Л'У61Ч

хт

хж;

\ьм)

N N

„„„ Ь; =а ;+а, где ' 1 1;

х =11 хч И . бинарная матрица, задающая соответствие строгого порядка для УК;

{1,есл«() = ])V (к, < О,есзи(к, <к])

В работе вьшолнено доказательство оптимальности получаемого по предложенному алгоритму решения и приведены результаты экспериментального исследований реализующего его программы, подтверждающие его практическую применимость.

Четвертая глава диссертационной работы посвящена анализу и разработке инструментального комплекса ИООС. Предлагается обобщенная архитектура взаимодействия, формулируются требования к комплексу.

Для реализации инструментального комплекса ИООС на основе сформулированных выше требований необходимо выбрать платформу разработки, язык программирования, среду хранения данных, а также ПО web-cepsepa. Анализ ПО позволял определить в качестве web-сервера -Apache, СУБД - MySQL, языка программирования — JavaScript.

Комплекс программных средств функционирует на основе технологии «клиент-сервер», где в качестве клиента выступает Интернет-броузер, а в роли сервера - связка СУБД и web-сервера. В нашем случае в качестве сервера приложений и доступа используется web-сервер (Apache).

Для выполнения указанных требований используются Java-сервлеты (servlets) с Java Database Connection (JDBC) на стороне сервера и HTML, JavaScript и Java-апплеты на стороне клиента. Работа в системе ИООС состоит из следующих основных этапов: пользователь вводит информацию в HTML-форму. Форма пересылается Интернет навигатором Java-сервлету, запущенному на web-cepsepe. Java-сервлет разбирает форму и конструирует SQL-утверждение. SQL-запрос передается серверу баз данных с помощью драйвера JDBC. Сервер баз данных выполняет SQL-запрос и возвращает результаты запроса Java-сервлету. Сервлет обрабатывает результат запроса и генерирует документ HTML с данными. Документ HTML возвращается пользователю. Эти этапы реализуются с помощью сервлетов/драйверов JDBC на стороне сервера и HTML/JavaScript на стороне клиента (рис. 7)

Рисунок 7. Взаимодействие клиента и сервера при реализации задач в ИООС.

Анализ показал, что для успешного применения ИООС наиболее критичны следующие этапы: определение требований к системе, установка ПО, эксплуатация ИООС.

Для внедрения системы был разработан курс «Строительные нормы и правила» и контрольные задания к нему. Дистанционный доступ к серверу ИООС был организован с рабочих мест, где в качестве клиента использовался Internet Explorer версий 6.0 и выше. На данный момент обучение прошли около 50 сотрудников, которые успешно сдали финальный контрольный тест, показав высокие результаты.

Адаптивная тестирующая система получила высокие оценки слушателей как по механизму работы, так и по удобству использования. Контролирующая система позволила существенно повысить скорость и глубину усвоения материала, а также сократило время, необходимое для проверки знаний (в среднем на 12-16% по сравнению со «сплошным» тестированием).

Для реализации ИООС в вузах были разработаны курс «Базы Данных» и контрольные задания к нему. По данному курсу проходили обучение студенты кафедры «АСУ» МАДИ. Дистанционный доступ к серверу был организован из лабораторных аудиторий университета. Помимо обучения и тестирования по данному курсу, студенты изучали структуры БД ИС, архитектуру и состав ПО системы, производили настройку и изменения программного кода под собственные нужда.

В целом, система получила ряд положительных отзывов и после реализации всех компонентов может считаться законченным программным продуктом.

В итоге выполнения диссертации получены следующие основные результаты, определяющие научную новизну и ее практическую значимость:

1. На основе анализа исследований в области автоматизированного обучения и существующих ИС сформулированы основные требования и обоснована необходимость разработки адаптивной ИООС для обучения и тестирования персонала промышленных предприятий.

2. Для достижения главной цели диссертационной работы были формализованы основные функции и разработана архитектура ИООС. Ее основными компонентами являются: база данных учебного материала, позволяющая обеспечивать накопление и многоаспектное применение разнообразных данных по проблемной области обучения; база данных учебных курсов, содержащая информацию об учебных курсах; административная база данных, обеспечивающая управление системой; интерфейсы и компоненты для административной, авторской, преподавательской деятельности и непосредственно обучения.

3. В ходе исследования разработаны семантические модели основных компонентов ИООС, выполнено их формализованное описание. Обосновано использование моделей (учебного материала, учебных курсов и компетентности обучаемого) для представления предметных знаний. Полученные модели обеспечивает полноту представления знаний в системе. Выполнено отображение концептуальных схем в реляционные схемы для СУБД MySQL.

4. Осуществлено формулирование требований к компонентам и интерфейсам комплексной ИООС, а также к выполняемым ими функциям.

5. Разработаны алгоритмы анализа учебных фрагментов, проведено их исследование.

6. Разработан алгоритм реализации планирования создания учебных курсов.

7. На основе теоретических положений диссертации спроектирован и реализован инструментальный комплекс, предназначенный для разработки и поддержки адаптивных Интернет ИООС, с использованием которого проведено экспериментальное исследование предложенных в диссертации методов и алгоритмов. Прототип системы использовался для проведения занятий по курсам «Базы и банки данных и знаний» (Кафедра «АСУ», МАДИ), «Строительные нормы и правила». Его применение позволило

существенно сократить время обучения с заданным качеством на 1216%.

Основные положения и результаты диссертационной работы отражены в следующих публикациях:

1. Пашков. Д.А. Образовательный портал в системе подготовки и повышения квалификации специалистов /Домбровский Д.А. // Аналитико-имитационныое моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М., 2008. С. 3-11.

2. Пашков. Д.А. Интеллектуальные обучающие системы на промышленном предприятии / Будихин А.В.,Домбровский Д.А. // Новые технологии производства и управления в промышленности и образовании. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М., 2009. С. 142-152.

3.Пашков. Д.А. Объектно-ориентированный подход к созданию компьютерных обучающих систем / Будихин А.В. // Интерактивные технологии моделирования и управления. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М., 2010. С. 143-149.

4. Пашков. Д.А. Автоматизация проектирования обучающей системы на базе объектно-контейнерного подхода / Домбровский Д.А. // Интерактивные технологии моделирования и управления. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М., 2010. С. 149-I56A

5. Пашков. Д.А. Информационная обучающая среда на основе JAVA-технологий / Будихин А.В.,Домбровский Д.А. // Журн. «Качество. Инновации. Образование», №10 - М.: 2010. - С. 47-55

6. Pashkov DA. Information and telecommunication technologies in intelligent systems. /Dombrovsky D.A. // Problems of creation of the information-training envirovement. June 02-06, Crete, Greece. - P. 57-60.

7. Pashkov D.A. Information and telecommunication technologies in intelligent systems. /Dombrovsky D.A. // Technology of adaptive education system development. July 03-09, Lugano, Schweiz. -P. 48-52

Подписано в печать 24 ноября 2010 г Формат 60x84x16 Усл.печ.л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ N3 50

ТЕХПОЛИГРАФЦЕНТР Россия, 125319 , г. Москва, ул. Усиевича, д. 8 а. Тел.: 8-916-191-08-51 Тел./факс (499) 152-17-71

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СЕТЕВОЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СРЕДЫ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Роль и место интегрированной среды в современном процессе образования.

1.2. Анализ подходов, принципов и методов проектирования АОС.

1.3. Анализ состояния и архитектура авторских систем.

1.4. Архитектура ИООС для подготовки персонала промышленных предприятий.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СЕМАНТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИООС.

2.1 Формализованное описание концептуальной модели данных.

2.2 Разработка концептуальной схемы по предметной области «Учебный материал».

2.3. Анализ целевых показателей обучения.

2.3.1. Количественные показатели.

2.3.2. Качественные показатели.

2.4 Разработка реляционной схемы БД учебного материала.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ АНАЛИЗА УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ.

3.1. Методы анализа учебных фрагментов.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНОЙ ИООС.

4.1. Анализ программных и коммуникационных средств для разработки ИООС.

4.1.1. Анализ систем и методов хранения данных.

4.1.2. Анализ Web-серверов.

4.1.3. Анализ языков программирования.

4.1.4. Обзор каналов связи.

4.2. Схема функционирования ПО ИООС.

4.3. Программная реализация ИООС на JavaScript.

4.4. Разработка основных модулей ИООС.

4.4.1. Функции модулей ИООС.

4.4.2. Реализация подсистемы тестирования.

4.5. Применение комплекса программ.

4.5.1. Определение требований к программному комплексу ИООС.

4.5.2. Установка программного Обеспечения.

4.5.3. Использование инструментального комплекса.

4.6. Результаты внедрения программного комплекса.

Выводы по главе 4.

Существенное увеличение объемов и сложности учебных материалов, изучаемых персоналом промышленных предприятий, недостаток преподавательских кадров- привели к широкому применению автоматизированных систем в различных сферах педагогической деятельности.

Вместе с тем, дальнейшая интенсификация авторского и преподавательского процесса предполагает интеграцию функций авторской и преподавательской деятельности в целях повышения, эффективности, дальнейшего улучшения качества и индивидуализации процесса обучения кадров промышленных предприятий.

Сложность реализации всего спектра функций авторской и преподавательской деятельности делает актуальной задачу разработки соответствующих автоматизированных систем, реализующих выше перечисленные функции с ориентацией на сетевую обработку учебной информации на промышленном предприятии.

Подобные обучающие среды целесообразно реализовывать с использованием объектно-ориентированного подхода (ООП). ООП на стадиях проектирования обучающей среды помогает качественно структурировать и упорядочить связи между компонентами системы.

Целью диссертационной работы» является- разработка архитектуры, моделей, алгоритмов и технологий интегрированной объектно-ориентированной' среды (ИООС), адаптирующей учебный процесс в соответствии с личностными характеристиками обучаемого, с использованием современных коммуникационных технологий.

Для достижения указанной цели диссертационной работы поставлены и последовательно решены следующие задачи:

1 Анализ программного обеспечения компьютерных обучающих систем, формулирование основных требований к нему, обоснование применения ООП.

2 Анализ основных компонентов ИООС, их классификация и формулирование требований к ним.

3 Анализ состава знаний ИООС и разработка моделей для их представления.

4 Разработка расширенных семантических моделей основных компонентов ИООС.

5 Разработка методики и алгоритмов анализа учебных фрагментов (УФ).

6 Разработка алгоритма планирования разработки учебных курсов (УК).

7 Разработка программной реализации предложенных алгоритмов и моделей с использованием объектно-ориентированного языка программирования.

Объектом исследования является интегрированная среда обучения, ориентированная на подготовку и адаптивное тестирование и обучение персонала промышленных предприятий.

Результаты диссертационной работы получены на основе комплексного использования методов: общей теории систем, теории множеств, теории размытых множеств, теории баз данных (БД), теории вычислительных сетей.

Основным результатом является разработка расширенной системы моделей и средств построения комплексной ИООС, поддерживающей адаптивную среду тестирования и обучения персонала промышленных предприятий, реализованную с помощью средств объектно-ориентированного программирования.

Научную новизну диссертации составляют:

1. Формулировка основных задач, целей и требований к компонентам ИООС, архитектура ИООС.

2. Разработка семантических моделей основных компонентов ИООС и их реализация в виде логических схем баз данных.

3. Методика и алгоритмы анализа учебных фрагментов.

4. Алгоритм планирования разработки УК.

Практическая значимость полученных результатов. Результаты проведенных научных исследований и разработок были использованы при создании комплекса прикладных программ, позволяющих построить систему для ее применения в различных предметных областях подготовки персонала промышленных предприятий. Комплекс построен с использованием средств и инструментария объектно-ориентированного программирования и функционирует в среде Интернет, где в качестве клиентского места выступает web-броузер.

Внедрение результатов. Применение на практике отдельных компонентов программного комплекса и ИООС позволило сократить время обучения с заданным качеством на 12-16%, а также повысило уровень автоматизации работы системы. Модули системы были использованы при подготовке специалистов на кафедре «Автоматизированные системы управления» Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ), также система внедрена на предприятии ООО «СТРОЙСТАНДАРТ ПЛЮС». Практическое использование результатов подтверждено соответствующими актами- о внедрении, приводимыми в приложении к диссертации.

На защиту выносятся следующие результаты:

1 Архитектура комплексной ИООС;

2 Семантические модели основных компонентов ИООС;

3 Логические схемы баз данных ИООС;

4 Принципы организации и алгоритмы адаптивного тестирования;

5 Алгоритмы классификации учебных фрагментов;

Публикации. Отдельные положения диссертации отражены в 7 печатных работах.

Объем работы и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав основного текста, общих выводов по каждой главе, заключения, списка использованных источников (116 наименований) и приложения.

Выводы по Главе 4

1. На основе требований к ПО ИООС определены программные средства, которые будут использоваться для реализации ИООС.

2. Анализ клиент-серверных технологий позволил разработать обобщенную схему выполнения запросов в программном комплексе ИООС. Обоснована целесообразность применения «трехзвенной модели» клиент-серверного взаимодействия.

3. На основе сформулированных требования и предложенных алгоритмов был разработаны компоненты комплекса ИООС: административная и тестирующая компоненты.

4. Сформулирована методика внедрения комплекса ИООС, что позволило осуществить успешную апробацию отдельных компонентов.

5. Описан эксперимент по внедрению комплекса, который получил положительные отзывы. Элементы инструментального комплекса ИООС были внедрены в компании ООО «СТРОЙСТАНДАРТ ПЛЮС".

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В итоге выполнения диссертации* получены следующие основные результаты, определяющие научную новизну и ее практическую значимость:

1. На основе анализа исследований в области- автоматизированного обучения, и существующих ИС сформулированы основные требования и обоснована необходимость разработки адаптивной ИООС для обучения и тестирования персонала промышленных предприятий. 2. Для достижения главной цели диссертационной работы были формализованы основные функции и разработана архитектура ИООС. Ее основными компонентами являются: база данных учебного материала, позволяющая обеспечивать накопление и многоаспектное применение* разнообразных данных по проблемной области обучения;, база данных компетентностной модели ученика; база данных учебных курсов; содержащая информацию об учебных курсах; административная база данных, обеспечивающая, управление системой; интерфейсы и компоненты' для, административной, авторской; преподавательской деятельности- и непосредственно обучения.

3. В' ходе исследования разработаны семантические модели основных компонентов^ ИООС, выполнено их формализованное описание. Обосновано использование моделей (учебного материала, учебных курсов и компетентности обучаемого) для представления предметных знаний. Полученные модели обеспечивает' полноту представления знаний в системе. Выполнено отображение концептуальных схем в реляционные схемы для СУБД MySQL.

4. Осуществлено < формулирование требований к, компонентам и интерфейсам комплексной ИООС, а также к выполняемым ими функциям.

5. Разработана методика и алгоритм анализа учебных фрагментов, проведено их исследование.

6. Разработан алгоритм реализации планирования создания учебных курсов.

7. На основе теоретических положений диссертации спроектирован и реализован инструментальный комплекс, предназначенный для разработки и поддержки адаптивных Интернет ИООС, с использованием которого проведено экспериментальное исследование предложенных в диссертации методов и алгоритмов. Прототип системы использовался для проведения занятий по курсам «Базы данных» (Кафедра «АСУ», МАДИ), «Строительные нормы и правила». Его применение позволило существенно сократить время обучения с заданным качеством на 12-16%.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ в алфавитном^порядке)

Сокращение Расшифровка

АБД Административная база данных

АОС Автоматизированные обучающие системы

АС Авторская система

АСНИ Автоматизированные системы научных исследований

АСУ Автоматизированные системы управления

АСУП Автоматизированные системы управления производством

БД База данных

БД CAT База данных системы адаптивного тестирования

БДУК База данных учебных курсов

БДУМ База данных учебных материалов

БДКМУ База данных компетентностной модели ученика

БЗ База знаний

БЗУК База знаний учебных курсов

БЗУМ База знаний учебных материалов

ДО Дистанционное обучение

ЕИ Единица информации

ИМУ Интегральная модель ученика

Интернет ИС Система дистанционного обучения с использованием технологий Интранет/Интернет иос Интеллектуальные обучающие системы иоос Интегрированная объектно-ориентированная среда ис Инструментальная система

ИТ Информационные технологии ито Информационные технологии обучения коп Компьютерные обучающие программы кос Компьютерные обучающие системы кп Контролирующие программы *

КС Ключевое слово

КУ Компьютерный учебник

КУП Компьютерные учебные пособия лп Лабораторные практикумы

МУ Модель ученика

МСАТ Модель системы адаптивного тестирования оп Обучающая программа

ООП Объектно-ориентированный подход

ПО Программное обеспечение покос Программное обеспечение компьютерных обучающих систем посдо Программное обеспечение систем дистанционного обучения пос Предметно-ориентированные среды ппп Педагогический программный продукт

ПУН Программа учебного назначения

САПР Системы автоматизированного проектирования

ИС Система дистанционного обучения

СИ Система инструктора со Система обучаемого

СП Система пользователя

СУБД Система управления базой данных

СУБЗ Система управления базой знаний

ТР Тренажеры

УВД Справочники, базы данных учебного назначения

УК Учебный курс

УФ Учебный фрагмент

УЭ Учебный элемент

1. Алиев P.A. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом М: Радио и связь, 1990. — С. 264.

2. Ананьев Ю.Ф. Методические аспекты применения сетевых структур "клиент-сервер" и CD Rom-накопителей в учебном процессе. /Тезисы докладов н.-т. конференции "Современная учебная техника и образовательные технологии, 1996.— С. 101-109.

3. Андреев A.A. Введение в дистанционного обучение. Учебно-методическое пособие. -М.: ВУ, 1997. С. 178.

4. Андреев A.A., Рубин Ю.Б., Титарев Л.Г. Сетевые курсы как основа Интернет-обучения. Тезисы докладов Москва: МИМ ЛИНК, 2000. -С. 80.

5. Арбузов Ю.В. и др. Учебный лабораторный практикум в системе дистанционного образования. / Тезисы докладов н.-т. конференции "Современная учебная техника и образовательные технологии" 1996. -С. 100.

6. Ахметьев М.А. Автоматизированная система Адонис и ее применение: Учебное пособие. Новосибирск: НГАСУ, 1998. - С. 80.

7. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. Воронеж: Изд-во Воронеж, ун-та, 1977. С. 303.

8. Боуман Д, Эмерсон С., Дарновски М. Практическое руководство по SQL. Киев: Диалектика, 1997. - С. 521.

9. Бейзер Б. Тестирование черного ящика. Технологии функционального тестирования программного обеспечения и систем. Питер. 2004 г. — 320 с.

10. Будихин A.B., Кузьмин М.Е. Оценка знаний в Системе Дистанционного Обучения // Сборник научных трудов МАДИ(ТУ). «Автоматизированные системы автотранспортного и строительного комплексов». -М.: МАДИ(ТУ), 2001. С. 121-127.I

11. Будихин A.B., Николаев A.B., Лян Лян. Реализация динамических интерфейсов с использованием словарей-справочников данных // Инновационные технологии в промышленности, строительстве и образовании М.: МАДИ (ГТУ) 2007. С. 59-67.

12. Будихин С. А., Горячев A.C., Шень Янь. Методы нечеткой кластеризации для управления рисками на предприятии // Теория ипрактика информационных технологий М.: МАДИ (ГТУ) 2006. — С. 5766. 1

13. Будихин С.А., Пронин И.Е. Применение Data Mining для анализа данных и прогнозирования // Новые технологии в автоматизации управления МАДИ (ГТУ) 2006. С. 11-24.

14. Бухараев Р.Г. Семантический анализ в вопросно-ответных системах. . Казань: Изд-во Казан.ун-та, 1990. - С. 123.

15. Благодатских В.А., Волнин В.А., Поскакалов К.Ф. Стандартизация разработки программных средств. Учебное пособие. Издательство:I

16. Финансы и статистика, 2006 г.288 стр.

17. Богданов Д. В. |Путилов В. А. Фильчаков В. В. Стандартизация процессов обеспечения качества программного обеспечения. — Апатиты, КФ ПетрГУ, 1988. — 152 с.

18. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. /Учебник. Спб.: Питер, 2001. 384 с.

19. Головко А.П., Кулик Г.М., Шиляева Т.Ю. Контролирующая экспертнаясистема. Подход; к проблеме. Компьютерная реализация. IIS

20. Математическое и программное обеспечение научных исследований иобучения: Сб. науч. тр. / Под ред. Л.И. Вороновой, А.П. Южанова. I1. Курган, 1997.-С. 191.

21. Гурьянов В.М., Куртаков Д.Л. Различные аспекты многозадачности и системы передачи сообщений в ОС Windows // Моделирование и оптимизация в управлении М.: МАДИ (ГТУ) 2003. С. 120-126.

22. Демкин В.П., Вымятнин В.М., Нярво В.Ф. Дистанционное образованиеи его технологии.^ Учебное пособие для преподавателей. Томск: ТГУ,I1997.-С. 145. i 't

23. Дистанционное обучение. Учебное пособие под ред. Е.С. Полат. — М.: Гуманит. Изд. Центр ВЛАДОС, 1998. С. 271.

24. Дистанционное профессиональное обучение: Технология, организация, перспективы: Уч. Пособие / В.А. Дятлов. — М.: Academia, 1998. С. 160.

25. Домрачеев В.Г. Дистанционное обучение: возможности и перспективы // Высшее образование в России. — 1998. №3. — С. 23-32.

26. Дюбуа П. MySQL'. М.: Вильяме, 2001. - С. 816.

27. Евтюхин Н.В. Структуризация знаний и технология разработки материалов тестов.// Информатика и образование. 1999. - №6. — С. 37 -41.

28. Инструментальная система для создания специализированных систем обработки текстов, ориентированных на МСО "Наставник":

29. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат.наук:05.13.11. -Ml, 1992. -15 е. В надзаг.: МГУ им. М.В.Ломоносова, Фак. вычислит, математики и кибернетики. — 21 с.

30. Интеллектуальные процессы и их моделирование. М., Наука, 1989. — С. 129.t

31. Информационное обеспечение автоматизированной системы дистанционного обучения служащих и подразделений органов местного самоуправления / Институт упр. и экономики; Под ред.

32. Гневко В.А. и др. СПб., 1998. - С. 426.i i

33. Использование АОС в учебном процессе // Средства обучения в ВШ и

34. ССШ. Сборник научных рефератов. Обзорная информация. — 1995.i

35. Использование АОС в учебном процессе // Средства обучения в ВШ и ССШ. Сборник научных рефератов. Обзорная информация. — 1997.3. !•t

36. Использование АОС в учебном процессе средства обучения в ВШ и

37. ССШ // Сборник научных рефератов. Обзорная информация. — 1995. -№9.-С. 12-19.

38. Использование АОС в учебном процессе. Средства обучения в ВШ и ССШ. // Сборник научных рефератов. Обзорная информация. 1998. -№2.-С. 23-30. '

39. Кастаньетто Д., Рават X., Шуман С., Сколло К., Велиаф Д. Профессиональное PHP программирование. — М.: Символ-Плюс, 2001. -С. 912.

40. Кастро К., Альфтан Т. Компьютеры во внешкольном образовании // Перспективы: вопросы образования. М: Комиссия по делам ЮНЕСКО.- 1991.-№2.- С. 59-71.

41. Каталог программных средств учебного назначения. М.: НИИВО, 1991.-С. 66.

42. Кириличев Б.В., Широков JI.A., Рабинович П.Д. Системный анализ проблемы создания интеллектуальных компьютерных обучающих комплексов. Сб. научных трудов МГИУ М.: МГИУ, 1996. - С. 166171.

43. Коваленко В.Е., Кольцова Н.Е., Лобанов Ю.И., Ремизова Е.А., Соловов A.B. Базы знаний учебного назначения. М., 1998. - С. 60. (Новые информационные технологии в образовании: Обзор. инф./НИИВО; вып.2).S

44. Ковальчук О., Лобачев С., Солдаткин В. Диплом не глядя (сравнительный анализ Интернет-систем дистанционного обучения) // Компьютерра. 1999. - №35. - С. 25-31.

45. Компьютерная технология обучения. Словарь-справочник. Под ред. Гриценко В.Ю. и др. Киев: "Наукова думка", 1992. - С. 185.

46. Концепция создания и развития единой системы дистанционного образования в России (утверждена решением Совета ИДО МЭСИ от 29 апреля 1998 г.): rhttp://www.ido.ru/sdo/consept2.htmll

47. Корсакова Т.А., Рябикин А.Л. Основы компьютерной графики. Учебное пособие. — М.: Московский экономический институт. Современное образование. 2005. С. 96.

48. Корсакова Т.А., Рябикин А.Л. Применение языка HTML для создания Web-документов. Учебное пособие. — М.: Школа-вуз Современное образование. 2005. С. 83.

49. Корсакова Т.А., Рябикин А.Л. Табличный процессор Exel. Учебное пособие. -М.: Школа-вуз Современное образование. 2004. С. 37.

50. Корсакова Т.А., Рябикин А.Л. Финансовые информационные технологии. Применение пластиковых карточек. Учебное пособие. — М.: Школа-вуз Современное образование. 2004. С. 70.

51. Корсакова Т.А., Рябикин А.Л. Финансовые функции Exel. Учебное пособие. -М.: Школа-вуз Современное образование. 2005. — С. 84.

52. Кривошеев А.О. Разработка и использование компьютерных обучающих программ.// Информационные технологии 1996. - №2. -С.14-18.

53. Кручинин В.В. Разработка компьютерных учебных программ. -Томск: Изд-во Томск, ун-та, 1998. — С. 210.: ил.

54. Крынкин B.B. и др. Дистанционное обучение в организации лабораторного практикума. / Тезисы докладов н.-т. конференции "Современная учебная техника и образовательные технологии ". -1996. С.99-100.

55. Кузин E.H. и др. Перспективы развития вычислительной техники; В 11 кн. Справ, пособие / Под ред. Ю.М.Смирнова. // Интеллектуализация ЭВМ М.: Высш. шк., 1989. - С. 159.

56. Кузьмин М.Е. Сколько пользователей в российском Интернете? // Интернет. 1998. - №9-10 - С. 86-87.

57. Куров A.B., Рудаков И.В. Новые тенденции ACO // Труды Международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Казань: Диалог-95, 1995 - С. 158-160.

58. Куров A.B., Рудаков И.В. Новые тенденции развития КОС // Труды международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям. М:«Диалог-95», 1999. - С. 23-60.

59. Левиков В. Система "Кобра". Опыт эксплуатации // "Банковские Технологии". 1999. - №10. - С. 23-26.

60. Левнер Е.В. Размытые множества и их применения. — М.: ЦЭМИ РАН, 1998.-С. 108.

61. Лобанов Ю.И., Брусиловский П.Л., Съедин В.В. Экспертно-обучающие системы. М.,1991. (Новые информационные технологии в образовании: Обзор, инф./НИИВО; вып.2) - С. 56.

62. Марченко Е.К. Машины для обучения. М.: Высшая школа, 1974. — С. 312.

63. Машбиц E.H. . Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения. -М.: Педагогика, 1998. — С. 191.

64. Меркулов В.П. Инлеарсант система дистанционного инженерного образования (Предложения Минобороны РФ) // Бюллетень "Проблемы информатизации высшей школы". - 1995. - №3. - С. 4-7.

65. Меськов B.C. О состоянии и перспективах создания единой системы дистанционного образования в России. // Бюллетень "Проблемы информатизации высшей школы". — 1995. №3. - С. 20-21.

66. Молотова А.Ю., Щукин И.В., Экономова Т.О. Методика обучения в задачах анализа человеком сложноорганизованной образной информации. / Труды II -ого Международного симпозиума ИНТЕЛ-96, Санкт-Петербург. 1996. - Том. 2. - С. 36-39.

67. Нежурина М.И. Научно-методические, технические и организационные аспекты дистанционного обучения (опыт МИЭМ). / Всероссийская научно-методическая конференция "Телематика'97", г. С.-Петербург, 19-23 мая, 1997. С. 141-142.

68. Николаев А.Б., Будихин A.B., Кузьмин М.Е. Схема хранения информации в Базах Данных Систем Дистанционного Обучения // «Информационные Технологии в Образовании 2000". Сборник трудов. Часть II. - М.: МИФИ, 2000. - С. 316-317.

69. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта — М.: Радио и связь, 1985.-С. 376.

70. Новиков В.А., Селиванов А.Д., Токарева B.C. Учебно-методическое обеспеченно1 автоматизированных обучающих систем в зарубежных странах. М., 1984. - С. 48. (Средства обучения в. высшей и средней: специальной шк.: Обзор инф./НИИВШ; Вып.5).

71. Норенков И.П. Концепция модульного учебника. // Новые информационные технологии". 1996. - №2 - С. 22-24.

72. Образовательный Центр IBM: http://www.educ.ru/.

73. Обучающие машины и комплексы: Справочник / Под общей ред. А.Я. Савельева. Киев: Высш шк., Головное изд-во, 1986. — С. 303.

74. Остроух A.B., Ветлугин М.М., Колдашев К.С., Рябикин A.JI. Автоматизация мониторинга состояния среды промышленных предприятий // «Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика». Журнал. ООО издательство «Научтехлитиздат». 2007. №2- С. 13.

75. Отчет по НИР "Разработка методов эргономических исследований и оценки перспективных СОИ для операторов в системах управления и контроля" №гос.рег. 01830072359, / авторы: Молотова А.Ю., Нежурина М.И., Соколова Р.К./ М., МИЭМ, 1983

76. Подготовка кадров в области САПР: Автоматизированные обучающие системы, учебно-исследовательские САПР и другие средства обучения:

77. Библиографический указатель отечественной и иностранной литературы за 1984-1988 гг. - М.: Центральная политехническая библиотека, 1989. - С. 71.

78. Подпорин Д.И., Рябикин A.JL, Дибб К. Итерационная процедура сетевой маршрутизации с обеспечением QoS // Методы и модели автоматизации управления. Сб науч. тр. МАДИ(ГТУ) М., 2006. С. 4145.

79. Полат Е.С. Дистанционное обучение: организационные и педагогические аспекты // ИНФО. 1996. - №3. — С. 42-53.

80. Представление и использование знаний / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука М.: Мир, 1989. - С. 220.

81. Рабочие материалы 2-го научно-практического семинара "Оценка качества программных средств учебного назначения". М.: РосНИИИС, ноябрь 1996. - С. 87.

82. Проблемы представления и обработки не полностью определенных знаний. Под редакцией И.Е. Швецова, РосНИИ ИИ, Москва-Новосибирск, 1996, 123с.

83. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1998. — С. 160.

84. Рогова О.Б., Домбровский Д.А., Шень Янь. Влияние сложности учебной информации на воспринимаемость и забываемость // Инновационные технологии в промышленности, строительстве и образовании М.: МАДИ (ГТУ) 2007. С. 53-58.

85. Рябикин А.Л., Корсакова Т.А. Основы компьютерной графики. Учебное пособие. М.: Московский экономический институт. Современное образование. 2005. - С. 96.84.85,86.