автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Автоматизация проектирования программных игровых обучающих систем на основе алгебраического анализа

На правах рукописи

ГУЧАПШЕВА Агнесса Хусейновна

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ ИГРОВЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АЛГЕБРАИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Специальность 05.13.12 « Системы автоматизации проектирования »

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рязань - 2004

Работа выполнена в Кабардино-Балкарском институте бизнеса

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор И.Ю.Каширин

Официальные оппоненты - доктор технических наук,

профессор, B.C. Аникин

кандидат технических наук, доцент, А.М. Гостин

Ведущая организация - Московский государственный

институт электроники и математики

(технический университет)

Защита состоится марта часов г. в на

заседании диссертационного совета Д 212.211.02 в Рязанской государственной радиотехнической академии по адресу: 390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Рязанской государственной радиотехнической академии.

Автореферат разослан " " февраля 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета: К.Т.Н., доцент

И.А. Телков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы Почти 30-летняя практика внедрения автоматизированных обучающих систем (АОС) в учебный процесс показала постоянно растущую эффективность усвоения учебного материала пользователями таких систем. АОС прошли путь от простейших однопользовательских программ и электронных учебников, рассчитанных на изучение одной дисциплины или ряда ее разделов, до сложнейших унифицированных многопользовательских систем. Все большая роль в автоматизированном обучении отводится индивидуальному подходу к обучающемуся, внедрению технологий, основанных на специализированных методиках и психологии учебы. Появились и активно развиваются инструментальные программные комплексы, с весьма простым пользовательским интерфейсом, позволяющим использование систем не имеющим специальной компьютерной подготовки экспертами-учителями (для ввода и коррекции учебных курсов) и обучающимися (для усвоения материала). К таким системам можно отнести БИЗНЕС-КУРС 3.0 разработанный в МГУ НИВЦ ООО "ВККБ", STELLA, "Профессор Хиггинс" фирмы "ИстраСофт", АИСТ, LTGameDesigner.

В современных АОС используются последние фундаментальные достижения в областях теории программирования, систем представления знаний и в области искусственного интеллекта вообще, а также в теории сетей, в психологии и педагогике.

Наиболее существенные результаты были получены известными учеными: Савельевым А.Я., Тихоновым А.Н., Садовни-чим В.А., Чепегиным В.И., Поповым Э.В., Краудером Н.А., Каши-риным И.Ю., Самойловым В.Д. и др.

В настоящее время удалось выделить класс новых обучающих систем, приближающих процесс получения базовых навыков в различных областях к компьютерным или автоматизированным деловым играм. Такие автоматизированные системы получили название игровых АОС. Наиболее известными системами этого класса могут, например, считаться тренажерные обучающие комплексы.

) »0С. НАЦИОНАЛЬНАЯ ,

бнслкотекА

I С-Петсрйгрг ( *____^"fffcj

Использование игровых АОС позволяет существенно повысить следующие факторы обучения, сказывающиеся на его качестве и стоимости:

- заинтересованность обучаемого,

- привитие навыков самостоятельного решения практических задач,

- снижение затрат на преподавание,

- усвоение связей между основными теоретическими понятиями и их практическим использованием,

- закрепление знаний по опорным точкам и проблемно-ориентированным схемам мышления за счет внедрения наилучших отечественных и зарубежных методик обучения.

В силу изложенного, проблематику исследования и разработки принципиально новых игровых АОС можно считать актуальной.

В то же время, известные реально работающие системы игрового обучения пока несвободны от недостатков, которые можно свести в следующий список.

Отсутствие адекватного математического аппарата, позволяющего производить анализ и синтез сценариев обучающих игр с возможностью выявления и исправления методических и семантических ошибок или несогласованностей в сценариях.

Весьма малые возможности применения использованных в проектировании обучающих систем математических основ для автоматизированного или автоматического построения и изменения содержательной части главных составляющих обучающих систем: сценариев игры, моделей пользователя и подсистем контроля усвоенных навыков и знаний.

Существующие системы располагают либо одной обобщенной моделью обучающегося, либо имеют несколько несогласованных между собой моделей, что не дает возможности коллективного обучения.

В игровых обучающих системах не используются различные начальные условия и конфигурации обучения в зависимости от уровня подготовленности и состава участников обучения.

В реальных автоматизированных системах разработчики пренебрегают известными результатами в теории построения и

анализа продукционных систем, хорошо зарекомендовавших себя в экспертных интеллектуальных системах и продукционных языках программирования.

Настоящая диссертация посвящена преодолению этих недостатков, а именно созданию и применению наиболее адекватного математического аппарата для исследования, проектирования и эксплуатации игровых АОС, разработке новой архитектуры систем этого класса с использованием средств искусственного интеллекта, а также конкретным практическим проектным решениям при программировании игровых интеллектуальных АОС.

Целью работы является разработка и исследование способов проектирования игровых АОС высокой надежности, позволяющих настраиваться на различные предметные области и обучающихся на основе теории универсальных алгебр.

Методы исследования Исследования осуществлялись на основе теории универсальных алгебр, теории множеств, теории графов, методов структурного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна

1. В диссертации предложена прикладная алгебраическая система для исследования и разработки игровых АОС, ориентированных на адаптивные продукционные сценарии обучения.

2. Разработан комплексный алгоритм обнаружения ошибок, позволяющий существенно повысить надежность программного обеспечения игровых АОС, а также снизить трудоемкость проектирования таких систем.

3. Рассмотрено использование модифицированных семантических метрик Ч.Осгуда для планирования содержательной части игрового обучения.

4. Предложены способы автоматизации проектирования сценариев обучения для различных сложных ситуаций, дающие возможность снизить трудоемкость разработки сценариев.

5. Разработана оригинальная технология проектирования игровых обучающих систем, обладающих повышенной надежностью и возможностями адаптации к различным пользователям и предметным областям.

Практическая ценность Результаты работы являются основой для проектирования игровых АДИ, используемых в процессе обучения. Используемые в диссертации формализм и методы позволяют на основе алгоритма извлечения знаний для преподавателя-эксперта автоматизированно создавать модели предметной области и обучаемого, а также проектировать адаптивные сценарии, являющиеся основой игровых ДОС.

Результаты диссертации нашли отражение в реальной программе ESCOOP v. 1.10 (Education System for C++ Object Oriented Programming), предназначенной для игрового обучения объектно-ориентированному программированию на алгоритмическом языке C++.

Разработанная методика и технологические средства могут быть приняты за основу при создании новых перспективных игровых АОС.

Положения, выносимые на защиту

1. Алгебраическая система для исследования и проектирования игровых АОС, ориентированных на адаптивные продукционные сценарии обучения.

2. Алгоритмы композиции и декомпозиции игровых сценариев обучения, использующих продукции и основанные на них способы повышения надежности игровых АОС.

3. Модифицированные семантические метрики Ч.Осгуда для обоснованного планирования содержательной части игрового обучения.

4. Способы автоматизации проектирования основных составляющих игровых АОС: моделей предметной области и обучающегося, а также адаптивных игровых сценариев обучения.

Достоверность основных положений и результатов диссертации подтверждается корректным использованием математического аппарата универсальных алгебр, программной реализацией автоматизированной обучающей системы и серией экспериментов внедрения системы в учебный процесс.

Внедрение результатов

Разработанные в диссертации теоретические положения внедрены в Кабардино-Балакарском институте бизнеса, в Рязанском государственном педагогическом университете, а также в

учебный процесс Рязанской государственной радиотехнической академии.

Апробация работы

По теме диссертации сделаны два доклада на VШ-ой Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых и специалистов академии "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании НИТ-2003, г. Рязань, 2003 г, доклад на 38-ой региональной научной конференции молодых ученых и студентов, г. Армавир, 1998г., доклад на Всероссийской научно-технической конференции "Влияние новых технологий на развитие регионов", 19 февраля 2003г., г. Москва; доклад на 11-ой Международной научно-технической конференции "Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций", г. Рязань, 26-28 ноября 2002г., а также на научных семинарах кафедры вычислительной и прикладной математики Рязанской государственной радиотехнической академии; доклад на П-ой Всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы информатики и информационных технологий", 4-5 сентября, 2003г.г. Тамбов, Тамбовский государственный университет.

Публикации

По результатам диссертации опубликовано 12 печатных

работ.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, списка литературы и трех приложений. Основной текст содержит 136 страниц, 6 таблиц, 23 рисунка.

Список литературы содержит 104 наименования.

Основное содержание диссертационной работы

Во введении дается обоснование актуальности темы работы, сформулированы цели исследования, кратко излагается содержание диссертации.

Первая глава посвящена обоснованию темы диссертации. В главе определяются основные цели и задачи разработки и анализа ИАОС, приводится обзор работ по теме диссертации, вводятся основные понятия и определения. Приводится классификация обучающих систем.

Автоматизированные средства обучения можно условно разделить на следующие основные классы:

- автоматизированные учебные курсы (АУК) или автоматизированные обучающие системы (АОС),

- тренажерные обучающие комплексы (ТОК), специализирующиеся на отработке базовых практических навыков в предметной области,

- электронные лабораторные практикумы, используемые главным образом при изучении естественнонаучных дисциплин,

- тестирующие программы, предназначенные для контроля успеваемости,

- игровые автоматизированные обучающие системы (ИАОС), использующие в своей основе деловые или конструктивные игры.

Наиболее перспективными в настоящее время являются ИАОС. Игровая форма обучения всегда использует комплексный подход, в котором сочетаются использование теоретических и практических навыков, а также индивидуального и коллективного тестирования. Явный плюс такого подхода в том, что обучение происходит в большей части на подсознательном уровне, а усвоение теории, практики и процесс тестирования происходят практически одновременно в процессе игры.

В соответствии с этим целью проектирования ИАОС является осуществление индивидуального подхода к обучающемуся, повышение его заинтересованности в освоении знаний предметной области, привитие практических навыков в решении сложных типовых задач, повышение самостоятельности и оперативности решения неординарных задач, а также усвоение базовых механизмов мышления специалиста в конкретной предметной области.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие

задачи:

1) разработка адаптивных ИАОС, позволяющих несложным образом настраивать их на новые предметные области и методики автоматизированного преподавания, в том числе с использованием элементов интеллектуального самообучения;

2) получение математического аппарата, дающего возможность адекватно описывать, анализировать и проектировать основ-

ные элементы ИАОС, а именно: обучающие игровые сценарии, модели предметной области(МПО) и модели обучающихся(МО) с элементами психологического типа личности;

3) разработка новых автоматизированных методик преподавания/обучения;

4) проектирование систем с возможностями коллективного обучения, например, на основе автоматизированных деловых игр;

5) обеспечение различных начальных условий и конфигурации обучения в зависимости от уровня подготовленности и состава участников обучения;

6) создание и реализация концепции комплексного игрового обучения, позволяющего объединить в единый процесс получение теоретических и практических знаний и навыков;

7) разработка базовой архитектуры и получение оригинальных проектных решений для реализации задач 1)-5).

Во второй главе формулируется цель и задачи проектирования адаптивных игровых АОС, приводится общая архитектура систем этого класса. Рассматриваются вопросы алгебраического исследования основных составляющих игровых АОС: МПО и МО.

Сценарии автоматизированных обучающих игр (САОИ) представляют собой формальную запись (представление) последовательности действий ИАОС и возможных реагирующих действий обучаемого в зависимости от текущих ситуаций на МПО и МО в процессе обучающей игры.

Сценарий определяется на следующих множествах элемен-

Т0В'

Здесь <3 - множество состояний Ц МПО, которые могут встретиться в процессе обучающей игры. Это множество можно назвать пространством состояний предметной области. Множество 8 - состояний МО содержит состояния которые может принимать МО. W - множество всех возможных реакций (действий) обучающегося в тех случаях, когда ему предоставляется право на их выбор. Это множество можно назвать пространством реакций обучаемого.

Каждый из сеансов обучения начинается с некоторого на-_ чалъного состояния обучения, задаваемого тройкой: ( Яо, во, АУ (Яо, во) ),

где Яое и Боб Б - начальные состояния МПО и МО для новой задачи обучения, а W (Яо, во) с т.е. подмножество возможных действий W, которые допустимо выбрать обучающемуся в данном состоянии ^о, Бо).

Процесс обучения состоит в последовательной смене состояний обучения ( С^, Э,, Л^ 5;) ) до получения заключительного состояния ( Чг, вг, Ш в2) ), которое может трактоваться как удачное выполнение игровой задачи или неудачное.

Сеанс игрового обучения - такая последовательность смены состояний

( Чо, Бо, XV (Яо, Бо) )-> ( 51, W (Чь Б]) )—>...

-)• ( <},, вь (я,, в;) )-»...->( <Ь„ Бп, W (<Ь„, в„) X

при которой ( Яо, во, W (qo, во) ) является начальным состоянием сеанса, а ( qp,, 5,,, W 8п) ) - заключительным, причем отношение и—>" является отношением непосредственного следования игровых ситуаций.

Сеанс игрового обучения может привести как к положительному, так и к отрицательному результату, поэтому сеансы следует разделить по принципу достижения цели на иелевые и ошибочные сеансы. К первым относятся такие сеансы

( во, ^о, во))-» ( Чь в1, V/ ^ вО ) -> ...

-> ( ц, в;, (я,, в,) )-»„.-*( я™, вп, W (Ош, вп) ), для которых справедливо следующее утверждение. Если принять, что соответственно

множества оптимистичных, нейтральных и пессимистичных действий пользователя в данном сеансе (опустим для простоты дополнительные индексы идентификации конкретного сеанса), то будет справедлив^'

V % в! , ХУ^^с^С^.

В целевом сеансе обучающийся не должен допустить ни одной ошибки, за исключением тех, которые в сценарии не отнесены к грубым ошибкам. Для ошибочных сеансов справедливо обратное утверждение:

Кванторы "V" и "1 V" означают соответственно "для любых эле-

и м м г

ментов и не для всех элементов , а символ Ч. - отношение, обратное отношению включения множеств.

Если множество возможных ситуаций игрового обучения обозначить буквой I, то возможные сценарии, как сети, составленные из продукций, можно описывать выражениями алгебры сетей Ам • Алгебра сценариев игрового обучения, является двойкой множеств:

где Р(1) - множество-носитель алгебры, представляющее собой продукции, определенные на множестве ситуаций игры I (сложные продукции представляют собой сеть переходов из состояния в состояние, но имеют общую начальную ситуацию и общую конечную), а множество операций построения сети из элементарных продукций. Предлагается использовать следующую сигнатуру: П={е(0),т(0), .(2), Ф(2) },

где е (0) - единица а л г е б р^) н о л ь алгебр^?бинарная операция последовательной композиции продукций, парал-

лельная композиция продукций. Каждая продукция имеет вид: р! = {<список влияющих элементов ситуации>}

( С£, а^) {<список исправленных элементов ситуации>}. Каждое условие продукций алгебры игрового обучения имеет следующую структуру:

<*= ($1,1, Яи) □ (ви, Чи) О - □ («и» Чи). где пары (ву , Ч у) 6 Б X () (декартово произведение множеств состояний МПО и МО), а символ "□" означает одну из логических связок Каждая из пар структуры условия

С) может рассматриваться как предикат равенства (сам символ "=" опущен) элементу текущей игровой ситуации, например (Бсшг > Чсшг)- Равенство "я" принимает истинное значение, если элемент (вц, Чу) входит в реальную текущую игровую ситуацию (войт,

Чсшт).

Структура действий алгебры игрового обучения такова:

где , АУу) - пара из множества А - множество действий

ИАОС). Символ означает следование одного действия за другим.

Алгебраическая система игрового обучения А8 представляет собой двойку:

АБ = (Ам, Я),

в которой Аы ■ алгебра сценариев игрового обучения, а К - множество отношений на этих сценариях.

Свойства операций алгебраической системы таковы:

\/Х,у,г (х*у)»2 = х»(у*2) = х*у»7, Ух,у,г (х©у)©2 = х©(у©2) = х@у©2.

4) Слабые ноль и единица'

Ух,у х@у *у©х, х*у *у»х.

Алгебра принадлежит классу ориентированных влево колец со слабой единицей, или же является ориентированным полукольцом. Отношения алгебраической системы (множество К):

Я={ =(2), *(2), <->(2), -(2)},

все отношения - бинарные и означают соответственно следующее:

"х = у" - сценарий х полностью совпадает со сценарием у,

сценарий х не совпадает со сценарием у, "х<->у" - сценарий х имеет со сценарием у общие элементы ситуации, записанные в списках влияющих и исправленных элементов,

сценарий х не имеет со сценарием у общих элементов ситуации, записанных в списках влияющих и исправленных элементов.

Показывается эффективность применения технологии проектирования, ориентированной на алгебраическую систему. Особое внимание уделяется автоматизации обнаружения ошибок в продукционных сценариях обучения, влияющих на надежность ИАОС.

Третья глава посвящена вопросам автоматизации проектирования всех составляющих игровых АОС. Исследуются способы композиции и декомпозиции продукционных сценариев обучения.

Продукции игровых сценариев ИАО С используют в качестве рабочих областей, содержимое которых определяет срабатывание продукций, МПО и МО.

Продукции выбора задач системой (PSPS) предназначены для определения текущей задачи/подзадачи системой для конкретного обучающегося с его индексом подготовленности и конкретной игровой ситуации.

Продукции выбора решений обучающимся (PSSS) предназначены для анализа ответов или динамических реакций обучающегося в текущей игровой ситуации.

Продукции объяснения системы (PES) предназначены для выдачи обучающемуся пояснений.

Продукции управления технологией (РСТ) используются для прочих нужд разработчика ИАОС и эксперта игрового обучения.

Все пространство ситуаций, которые можно определить с помощью параметров МО и МПО может быть разделено на возможные (реально достижимые в сценарии игры) и ложные (реально недостижимые в игре). Возникновение в процессе обучения ложных ситуаций свидетельствует об ошибке в сценарии или МПО и МО.

Предложена методика автоматизированного проектирования этих моделей, основанная на идее разбиения задач на подзадачи с использованием И/ИЛИ-графов. МПО состоит из пар (nx, zx) 6 (Nx, Zx), а МО из пар Zy) e (Ny, Zy), где N - наименования характеристик моделей, a Z - множество их значений.

Главная задача, соответствующая корневой вершине И/ИЛИ-графа, и все подзадачи можно описать четырьмя множествами, разбитыми на пары:

s<Ns хмпохмпо»^мо -> zs gMo > <N хмпо -> Z хмпо»N умо -> z умо где <NS хмпо "> ZS хмпо - множество пар "характеристика-значение" в МПО для начальной ситуации S, являющейся исходными данными решения задачи (подзадачи), а Ns умо -> Zs умо * множество пар "характеристика->значение" в МО для начальной ситуации S, являющейся исходными данными решения задачи (подзадачи) для обучающегося. Аналогичные множества пар

хмпо ZS*1 хмпо » Г^*1 умо _> Я^1 умо представляют собой соответствующее описание ситуации S+1, которая должна сложиться на выходе при решении всей задачи (подзадачи).

В данном случае все названия характеристик и их значения определяет преподаватель-эксперт. Далее в соответствии с выбранными характеристиками и подзадачами формируются алгебраические выражения, соответствующие отдельным сеансам обучения и производится их параллельная композиция с последующими алгебраическими преобразованиями по свойствам операций, приведенных в первой главе.

Рассматриваются алгоритмы адаптации к предметной области и конкретному обучаемому. Более сложным случаем адаптации является корректировка сценариев игрового обучения во время функционирования ИАОС. Это бывает необходимо в следующих случаях:

1) при обнаружении ошибок в сеансах ИАОС,

2) при необходимости дополнения сценария новыми возможными сеансами игрового обучения,

3) при объединении нескольких ранее спроектированных и апробированных сценариев,

4) при выделении из сценария какой-либо тематической выборки для решения обучающимся задач некоторого узкого класса.

Рассматривается методика автоматизированного исправления ошибок, основанная на декомпозиции сценариев с выделением ошибочных сеансов на основе получения противоречивых ситуаций обучения. Ошибочные сеансы либо удаляются из сценария, либо предоставляются на исправление эксперту.

Далее в главе предлагается использовать алгебраический метаязык для управления последовательностью вызова продукций сценария. Вводится понятие модифицированной семантической метрики Ч.Осгуда, которое далее используется для достоверного планирования содержательной части обучения.

В четвертой главе на примере программы ESCOOP V. 1.10 разрабатывается оригинальная технология проектирования ИАОС, обладающих повышенной надежностью и возможностями адаптации к различным пользователям и предметным областям.

Приводятся оригинальные проектные решения для объектно-ориентированного проектирования игровых АОС.

При проектировании программы выделены задачи:

1) разработка интерфейса пользователя,

2) проектирование базы данных учебных материалов,

3) разработка сценария игрового обучения объектно-ориентированному программированию на алгоритмическом языке C++ на основе соответствующей методики,

4) разработка МПО, включающей перечень основных навыков (понятий), которые необходимо усвоить обучающемуся в процессе игрового обучения, а также разработка МО с характеристиками пользователя.

Все основные компоненты архитектуры ИАОС реализованы с помощью баз данных системы управления базами данных Paradox. В частности, в базе данных хранятся характеристики МО и МПО, слайды (как тексты формулировок задач и подзадач) а также сценарии, используемые для выбора варианта продолжения обучающей игры.

Методика обучения для проектируемой ИАОС представляется в форме игрового сценария. а также справочной системой. Продукции сценария ИАОС в соответствии с типизацией (PSPS, PSSS, PES, РСТ) хранятся в базе данных. Каждый вопрос, заданный обучающееся, соответствует задаче (подзадаче), требующей знания ограниченного множества основных понятий ООП на алгоритмическом языке C++. Ответными действиями обучающегося являются программы и их фрагменты, выбираемые из определенного заранее списка.

При обучении с помощью программы ESCOOP v. 1.10 можно выделить следующие основные свойства ИАОС:

- целью обучения является усвоение пользователем основных понятий ООП, получение практических навыков по написанию программ на алгоритмическом языке C++,

- обучение производится в соответствии с входным заданием, выбранным пользователем, в игровой форме,

- получение практических навыков осуществляется при выборе ответа на конкретный вопрос, результатом которого является программа,

- объектно-ориентированная программа на алгоритмическом языке C++ создается пошагово, где шагом является очередной задаваемый вопрос;

- в системе реализовано ограничение времени, выделенного для ответа обучаемого на вопрос (в базовом варианте - 5 мин.).

Исходными данными для задачи обучения ООП является входное задание на составление программы и ответы, выбираемые пользователем из готового списка.

К выходным данным программы относится созданная обучаемым объектно-ориентированная программа на алгоритмическом языке C++.

Сценарий, использованный в опытной эксплуатации ИАОС ESCOOP V. 1.10 насчитывает более 200 продукций. Эффективность опытного внедрения ИАОС составила 2,5 % при расчете повышения успеваемости по выбранной тематике.

В заключении приводится обобщение основных результатов диссертационной работы, которые состоят в следующем.

1. Приведена постановка задачи разработки математического формализма и соответствующей технологии для проектирования новых ИАОС, свободных от указанных недостатков существующих средств автоматизации обучения. Приведены основные определения концепции игрового обучения. Сформулирована цель проектирования ИАОС.

2. Разработана алгебра сценариев игрового обучения, а также соответствующая алгебраическая система, позволяющие адекватно и эффективно описывать и анализировать основные компоненты ИАОС. Определены тип и класс алгебры, исследованы свойства ее операций и свойства отношений соответствующей алгебраической системы. На ее основе разработан базовый алгоритм композиции сценариев игрового обучения, гарантирующий корректность итогового сценария при условии корректности исходных.

3. Предложен новый подход к проектированию МПО и МО, позволяющий использовать эти модели в игровых сценариях обучения, а также формально исследовать эти модели на корректность. На основе алгебраического исследования ИАОС разработан комплексный алгоритм обнаружения ошибок, позволяющий существенно повысить надежность программного обеспечения ИАОС, а

также снизить трудоемкость проектирования таких систем. Предложена концепция автоматизации проектирования ИАОС, основанная на алгоритмах алгебраической декомпозиции и композиции компонент ИАОС.

4. Получена оригинальная архитектура типовой игровой автоматизированной обучающей системы, содержащая все необходимые компоненты системы и отражающая их технологическую взаимосвязь. Предложена типизация продукций для сценариев игрового обучения, позволяющая строго разделить фрагменты работы системы, касающиеся собственно обучения, контроля усваивае-мости материала и выбора задач и подзадач для конкретной ситуации обучения.

5. Разработана технология автоматизации проектирования моделей обучаемого и предметной области на основе использования И/ИЛИ- графов. Технология позволяет повысить надежность функционирования этих моделей. Предложены способы автоматизации проектирования сценариев обучения для различных сложных ситуаций, дающие возможность снизить трудоемкость разработки сценариев. Для повышения обозримости и компактности представления сетевых сценариев, в них введены конструкции нестрогого порядка и конструкции алгебраического метаязыка для управления продукциями.

6. Рассмотрено использование модифицированных семантических метрик Ч.Осгуда для планирования содержательной части игрового обучения. Такие метрики позволяют обоснованно выбирать текущие задачи, предоставляемые для решения обучающемуся, а также формировать списки обучающихся для повышения эффективности коллективных форм обучения.

7. Программно реализована игровая автоматизированная обучающая автоматизированная система Е8СООР V. 1.10, предназначенная для изучения объектно-ориентированного программирования на примере алгоритмического языка С++. Приведены основные проектные решения, позволяющие с достаточной эффективностью разрабатывать адаптивные игровые сценарии обучения, а также модели обучающегося и предметной области.

Основное содержание диссертации отражено в следующих публикациях автора.

1. А.Х. Гучапшева, Х.М. Гучапшев. Получение частотных характеристик объекта из переходных зависимостей. // Межвуз. сб научных трудов «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем», Рязань, 2002 г.

2. АХ. Гучапшева, И.Ю.Каширин. Использование теории унификации в проектировании сценариев для тренажерных обучающих комплексов. // Материалы Международной НТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций», Рязань, 26-28 ноября, 2002 г.

3. А.Х. Гучапшева Алгебра для анализа продукционных сценариев диалога в автоматизированных обучающих системах. // Межвуз. сб. «Информатика и прикладная математика», Рязань, РГПУ,2002.-с.49-50.

4. А.Х. Гучапшева, Х.М. Гучапшев Автоматизация проектирования моделей предметной области и обучаемого // Материалы 2-го международного научно-практического семинара "Проблемы трансформации современной российской экономики: теория и практика организации и обеспечения управления", г. Москва, 7-9 декабря 2003г.

5. АХ. Гучапшева Архитектура автоматизированной игровой обучающей системы на основе блэкборд-механизма. // Статьи конференции «Влияние новых технологий на развитие регионов», 19 февраля 2003 г., г. Москва. - М.: Издательство МЭСИ, 2003.- с.39-41

6 А.Х. Гучапшева. Проектирование адаптивных сценариев автоматизированных деловых игр на основе универсальных алгебр. / Труды VIII Всероссийской НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании НИТ-2003», Рязань, РГРТА, 2003. - с.141-143.

7. АХ. Гучапшева Проектирование базовых моделей для игровых обучающих систем // Материалы 2-го международного научно-практического семинара "Проблемы трансформации современной российской экономики: теория и практика организации и обеспечения управления", г. Москва, 7-9 декабря 2003г.

8. А.Х. Гучапшева Адаптивные сценарии обучения // Материалы 2-го международного научно-практического семинара "Проблемы трансформации современной российской экономики: теория и практика организации и обеспечения управления", г. Москва, 7-9 декабря 2003г.

9. И.Ю. Каширин, А.Х. Гучапшева. Стратифицированная спецификация программ. / Труды VIII Всероссийской НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании НИТ-2003», Рязань, РГРТА, 2003. - с. 147-149.

10. А.Х. Гучапшева. Разработка тренажерных обучающих комплексов на основе автоматизированных деловых игр. // Актуальные проблемы информатики и информационных технологий. / Материалы 2 Всероссийской научно-практической конференции, 4-5 сентября, Тамбов, ТГУ, 2002, с.40-44.

11. А.Х. Гучапшева, И.Ю. Каширин. Выбор обучающих задач с помощью семантических метрик. // Межвуз. сб. «Информатика и прикладная математика», Рязань, РПТУ, 2003 г.

12. А.Х. Гучапшева, И.Ю. Каширин. Игровая автоматизированная обучающая система ESCOOP. // Материалы Международной НТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций», Рязань, 2004 г.

" 91 з 4

ГУЧАПШЕВАгн

РНБ Русский фонд

2004-4 27453\

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРОГРАММНЫХ ИГРОВЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АЛГЕБРАИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 23.01.2004 г. Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага газетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,37. Уч.-изд. л. 1,37. Тираж 100 экз. Заказ Рязанская государственная радиотехническая академия. 391000, Рязань, ул. Гагарина, 59/1. Редакционно-издательский центр РГРТА.

Введение.

Глава 1. Автоматизированные средства обучения, использующие игровые элементы

1.1. Цели и задачи автоматизированных средств обучения на современном этапе.

1.2. Особенности использования автоматизированного игрового обучения.

1.3. Краткая классификация игровых обучающих систем

1.4. Проблемы создания игровых автоматизированных обучающих систем с адаптивными сценариями и элементами искусственного интеллекта.

Основные результаты.

Глава 2. Исследование автоматизированных обучающих игр на основе алгебраических систем.

2.1. Цель и принципы функционирования сценариев автоматизированных обучающих деловых игр.

2.2. Базовый алгоритм композиции сценариев.

2.3. Алгебра для описания и анализа сценариев.

2.4. Свойства операций и отношений алгебраической системы, влияющие на структурность и оптимизацию сценариев.

2.5. Модели предметной области и обучаемого.

2.6. Исследование надежности элементов автоматизированных обу чающих игр.

2.7. Автоматизация проектирования обучающих игр на основе алгебраических систем.

Основные результаты.

Глава 3. Адаптивные обучающие игры, ориентированные на продукционные системы.

3.1. Постановка задачи создания адаптивных автоматизированных игр на основе продукций.

3.2. Автоматизация проектирования моделей предметной области и обучаемого.

3.3. Автоматизация построения сценариев игрового обучения.

3.4. Адаптивные сценарии обучения.

3.5. Игровые системы обучения, использующие алгебраический метаязык для управления продукциями.

3.6.Использование семантической метрики для планирования содержательной части обучения.

3.7. Вопросы практического программирования элементов концепции игрового обучения.

Основные результаты.

Глава 4. Игровая автоматизированная обучающая система для освоения навыков объектно-ориентированного программирования в алгоритмическом языке С++.

4.1. Требования, предъявляемые к игровой автоматизированной обучающей системе.

4.2. Формирование моделей предметной области и обучающегося для игровой автоматизированной обучающей системы ESCOOP v.1.10.

4.3. Проектирование сценария обучения, ориентированного на методику обучения языку С++.

4.4. Алгоритмы работы с базой данных в ИАОС

ESCOOP v. 1.10.

4.5. Основные программно-технические характеристики ИАОС

ESCOOP v. 1.10.

Основные результаты.

Актуальность проблемы Почти 30-летняя практика внедрения автоматизированных обучающих систем (АОС) в учебный процесс показала постоянно растущую эффективность усвоения учебного материала пользователями таких систем. АОС прошли путь от простейших однопользовательских программ и электронных учебников, рассчитанных на изучение одной дисциплины или ряда ее разделов, до сложнейших унифицированных многопользовательских систем. Все большая роль в автоматизированном обучении отводится индивидуальному подходу к обучающемуся, внедрению технологий, основанных на специализированных методиках и психологии учебы. Появились и активно развиваются инструментальные программные комплексы, с весьма простым пользовательским интерфейсом, позволяющим использование систем не имеющим специальной компьютерной подготовки экспертами-учителями (для ввода и коррекции учебных курсов) и обучающимися (для усвоения материала). К таким системам можно отнести БИЗНЕС-КУРС 3.0 разработанный в МГУ НИВЦ ООО "ВККБ", STELLA, "Профессор Хиггинс" фирмы "ИстраСофт", АИСТ, LTGameDesigner.

В современных АОС используются последние фундаментальные достижения в областях теории программирования, систем представления знаний и в области искусственного интеллекта вообще, а также в теории сетей, в психологии и педагогике.

Наиболее существенные результаты были получены известными учеными: Савельевым А.Я., Тихоновым А.Н., Садовничим В.А., Чепегиным В.И., Поповым Э.В., Краудером Н.А., Кашириным И.Ю., Самойловым В.Д. и др.

В настоящее время удалось выделить класс новых обучающих систем, приближающих процесс получения базовых навыков в различных областях к компьютерным или автоматизированным деловым играм. Такие автоматизированные системы получили название игровых АОС. Наиболее известными системами этого класса могут, например, считаться тренажерные обучающие комплексы.

Использование игровых АОС позволяет существенно повысить следующие факторы обучения, сказывающиеся на его качестве и стоимости:

- заинтересованность обучаемого,

- привитие навыков самостоятельного решения практических задач,

- снижение затрат на преподавание,

- усвоение связей между основными теоретическими понятиями и их практическим использованием,

- закрепление знаний по опорным точкам и проблемно-ориентированным схемам мышления за счет внедрения наилучших отечественных и зарубежных методик обучения.

В силу изложенного, проблематику исследования и разработки принципиально новых игровых АОС можно считать актуальной.

В то же время, известные реально работающие системы игрового обучения пока несвободны от недостатков, которые можно свести в следующий список.

Отсутствие адекватного математического аппарата, позволяющего производить анализ и синтез сценариев обучающих игр с возможностью выявления и исправления методических и семантических ошибок или не-согласованностей в сценариях.

Весьма малые возможности применения использованных в проектировании обучающих систем математических основ для автоматизированного или автоматического построения и изменения содержательной части главных составляющих обучающих систем: сценариев игры, моделей пользователя и подсистем контроля усвоенных навыков и знаний.

Существующие системы располагают либо одной обобщенной моделью обучающегося, либо имеют несколько несогласованных между собой моделей, что не дает возможности коллективного обучения.

В игровых обучающих системах не используются различные начальные условия и конфигурации обучения в зависимости от уровня подготовленности и состава участников обучения.

В реальных автоматизированных системах разработчики пренебрегают известными результатами в теории построения и анализа продукционных систем, хорошо зарекомендовавших себя в экспертных интеллектуальных системах и продукционных языках программирования.

Настоящая диссертация посвящена преодолению этих недостатков, а именно созданию и применению наиболее адекватного математического аппарата для исследования, проектирования и эксплуатации игровых АОС, разработке новой архитектуры систем этого класса с использованием средств искусственного интеллекта, а также конкретным практическим проектным решениям при программировании игровых интеллектуальных АОС.

Целью работы является разработка и исследование способов проектирования игровых АОС высокой надежности, позволяющих настраиваться на различные предметные области и обучающихся на основе теории универсальных алгебр.

Методы исследования Исследования осуществлялись на основе теории универсальных алгебр, теории множеств, теории графов, методов структурного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна

1. В диссертации предложена прикладная алгебраическая система для исследования и разработки игровых АОС, ориентированных на адаптивные продукционные сценарии обучения.

2. Разработан комплексный алгоритм обнаружения ошибок, позволяющий существенно повысить надежность программного обеспечения игровых АОС, а также снизить трудоемкость проектирования таких систем.

3. Рассмотрено использование модифицированных семантических метрик Ч.Осгуда для планирования содержательной части игрового обучения.

4. Предложены способы автоматизации проектирования сценариев обучения для различных сложных ситуаций, дающие возможность снизить трудоемкость разработки сценариев.

5. Разработана оригинальная технология проектирования игровых обучающих систем, обладающих повышенной надежностью и возможностями адаптации к различным пользователям и предметным областям.

Практическая ценность Результаты работы являются основой для проектирования игровых АДИ, используемых в процессе обучения. Используемые в диссертации формализм и методы позволяют на основе алгоритма извлечения знаний для преподавателя-эксперта автоматизированно создавать модели предметной области и обучаемого, а также проектировать адаптивные сценарии, являющиеся основой игровых АОС.

Результаты диссертации нашли отражение в реальной программе ESCOOP v. 1.10 (Education System for С++ Object Oriented Programming), предназначенной для игрового обучения объектно-ориентированному программированию на алгоритмическом языке С++.

Разработанная методология и технологические средства могут быть приняты за основу при создании новых перспективных игровых АОС.

Положения, выносимые на защиту

1. Алгебраическая система для исследования и проектирования игровых АОС, ориентированных на адаптивные продукционные сценарии обучения.

2. Алгоритмы композиции и декомпозиции игровых сценариев обучения, использующих продукции и основанные на них способы повышения надежности игровых АОС.

3. Модифицированные семантические метрики Ч.Осгуда для обоснованного планирования содержательной части игрового обучения.

4. Способы автоматизации проектирования основных составляющих игровых АОС: моделей предметной области и обучающегося, а также адаптивных игровых сценариев обучения.

Структура диссертационной работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

Основные результаты

1. Программно реализована игровая автоматизированная обучающая автоматизированная система ESCOOP v. 1.10, предназначенная для изучения объектно-ориентированного программирования на примере алгоритмического языка С++.

2. Приведены основные проектные решения, позволяющие с достаточной эффективностью разрабатывать адаптивные игровые сценарии обучения, а также модели обучающегося и предметной области.

3. Практически подтверждены теоретические результаты, полученные в предыдущих главах диссертации.

4. На примере программы ESCOOP v. 1.10 разработана оригинальная технология проектирования игровых обучающих систем, обладающих повышенной надежностью и возможностями адаптации к различным пользователям и предметным областям.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненная диссертационная работа включает исследования, направленные на разработку математического и программного обеспечения игровых адаптивных автоматизированных обучающих систем на основе прикладных универсальных алгебр. Основные результаты работы состоят в следующем.

1. Приведена постановка задачи разработки математического формализма и соответствующей технологии для проектирования новых ИАОС, свободных от указанных недостатков существующих средств автоматизации обучения. Приведены основные определения концепции игрового обучения. Сформулирована цель проектирования ИАОС.

2. Разработана алгебра сценариев игрового обучения, а также соответствующая алгебраическая система, позволяющие адекватно и эффективно описывать и анализировать основные компоненты ИАОС. Определены тип и класс алгебры, исследованы свойства ее операций и свойства отношений соответствующей алгебраической системы. Разработан базовый алгоритм композиции сценариев игрового обучения, гарантирующий корректность итогового сценария при условии корректности исходных.

3. Предложен новый подход к проектированию МПО и МО, позволяющий использовать эти модели в игровых сценариях обучения, а также формально исследовать эти модели на корректность. На основе алгебраического исследования ИАОС разработан комплексный алгоритм обнаружения ошибок, позволяющий существенно повысить надежность программного обеспечения ИАОС, а также снизить трудоемкость проектирования таких систем. Предложена концепция автоматизации проектирования ИАОС, основанная на алгоритмах алгебраической декомпозиции и композиции компонент ИАОС.

4. Получена оригинальная архитектура типовой игровой автоматизированной обучающей системы, содержащая все необходимые компоненты системы и отражающая их технологическую взаимосвязь. Предложена типизация продукций для сценариев игрового обучения, позволяющая строго разделить фрагменты работы системы, касающиеся собственно обучения, контроля усваиваемости материала и выбора задач и подзадач для конкретной ситуации обучения.

5. Разработана методология автоматизации проектирования моделей обучаемого и предметной области на основе использования И/ИЛИ- графов. Методология позволяет повысить надежность функционирования этих моделей. Предложены способы автоматизации проектирования сценариев обучения для различных сложных ситуаций, дающие возможность снизить трудоемкость разработки сценариев. Для повышения обозримости и компактности представления сетевых сценариев, в них введены конструкции нестрогого порядка и конструкции алгебраического метаязыка для управления продукциями.

6. Рассмотрено использование модифицированных семантических метрик Ч.Осгуда для планирования содержательной части игрового обучения. Метрики позволяют обоснованно выбирать текущие задачи, предоставляемые для решения обучающемуся, а также формировать списки обучающихся для повышения эффективности коллективных форм обучения.

7. Программно реализована игровая автоматизированная обучающая система ESCOOP v. 1.10, предназначенная для изучения объектно-ориентированного программирования на примере алгоритмического языка С++. Приведены основные проектные решения, позволяющие с достаточной эффективностью разрабатывать адаптивные игровые сценарии обучения, а также модели обучающегося и предметной области.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ

АДИ - автоматизированная деловая игра

АУК - автоматизированный учебный курс

АОС - автоматизированная обучающая система

ИАОС - игровая автоматизированная обучающая система

МО - модель обучающегося

МП - магазинная память

МПО - модель предметной области

МЧН - машиночитаемые носители

ООП - объектно-ориентированное программирование

ПЭВМ - персональная электронно-вычислительная машина

САОИ - сценарий автоматизированной обучающей игры

ТОК - тренажерный обучающий комплекс

ЭОС - экспертная обучающая система

1. Education and Computing", v.l, 1995. // Hebenstreit J. Computers in education The next step. - p.37-43.

2. Brownston L., at al. Programming Expert Systems in OPS5: An Introduction to Rule-Based Programming. Addison-Wesley Publ. Co, Inc., 1985.-457p.

3. Burstall R.M., Goguen J.A. Algebras, theories and freeness: an introduction for computer scientists. Theoretical Foundations of Programming Metodology. - Reidel. Publ.Сотр., 1982, pp.329-349.

4. Chris Crawford The Art of Computer Game Design. Washington State University. 1997.

5. Computers Education", 1992. vol. 18, № 1. // Providing computing for distance learners: a strategy for home use.

6. Daniel E. O'Leaiy Knowledge-Management Systems: Converting and Connecting // IEEE Intelligent systems. 1998. №3. - pp. 30-33.

7. Daniel E. O'Leary Using AI in Knowledge Management: Knowledge Bases and Ontologies // IEEE Intelligent systems. 1998. №3. - pp. 34 -39.

8. De Bakker J.W., Kok J.N., Meyer J.-J.Ch., Olderog E.-R., Zucker J.I. Contrasting themes in the semantics og imperative concurrency. LNCS 224, Springer-Verlag, 1986, pp.51-121.

9. Distanse Learning and New Technologies in Education: Proc. ICDED'94. July 5-8, 1994, Moscow. M.: 1994. - 438 p.

10. Kashirin I.Yu. An Algebraic Approach to Object-Oriented Systems Design // Intern. Confer. "Problems of Mathematic and Informatic", HSU, Hoinel, 1994, c.47.

11. Knight K. Unification: A Multidisciplinary Survey.- ACM Computing Surveys. 1989. - V.21. -N 1. - pp. 93-124.

12. Koch D. ATN-Analyse koordinationsfreier deutcher Satze. Berlin: Akademie der Wissenschaften der DDR, 1979. - 198s.

13. Krivosheev A.O, Fomin S.S. The technological aspects of courseware development. // The First International Conference on. Distance Education in Russia "Distance Learning and new technologies ineducation". Moscow, 5-8 July, 1994. p. 247-249.

14. Maletz M.C. An introduction to multirobot control using production systems // Proc. IEEE Workshop Iang. autom, 1983.

15. Milind G., Polychronopoulos C.D. The hierarchical task graph as a universal intermediate representation. Int. J. Parall. Programm., v.22, 1994, N5. pp.519-551.

16. Mili A. Verifying programs by induction on their data structure: general format and applications. Information Processes Letter, 1983, 17, pp. 155-160.

17. Mosses P. A basic abstract semantic algebra. Lecture Notes of Computer Sciences, 1984, 173, pp.87-107.

18. Mukai K.,Yasukawa H. Complex indeterminates in Prolog and its application to discourse models. New generation Comput., 1985, N3, pp.441-466.

19. Park D.M.R. Concurrency and automata on infinite sequences, LNCS 104, Springer-Verlag, 1981, pp.167-183.

20. Ponse A. Process algebra and Hoare's logic. Note CS-N8802, Centrum voor Wiskunde en Informatica, Amsterdam, 1988.

21. Siekmann J.H. Unification theory. Advances in Artificial Intelligence -II. - Elsevier Science Publishers B.V. (North- Holland), 1987. - pp. 365400.

22. Winkowski J., Maggiolo-Schettini An Algebra of Process // Journal of Computer and System Science. 1987. - v.35, № 2. - pp. 206-228.

23. Zilles S.N. Types, Algebras, and modelling. Concept. Modelling: Perspective of Artificial Intelligence, Databases, and Programming Languages. - N.Y. e.a., 1984. - pp.441-450.

24. А.Х.Гучапшева Алгебра для анализа продукционных сценариев диалога в автоматизированных обучающих системах. // Межвуз. сб. "Информатика и прикладная математика", Рязань, РГПУ, 2002. с.49-50

25. А.Х.Гучапшева Архитектура автоматизированной игровой обучающей системы на основе блэкборд-механизма // Статьи конференции "Влияние новых технологий на развитие регионов", 19 февраля 2003г., г.Москва. М.: Издательство МЭСИ, 2003.с.39-41.

26. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. -М.: Учебный центр при исследовательском центре проблем качества подготовки специалистов, 1994. 136 с.

27. Автоматизация построения тренажеров и обучающих систем / Самойлов В.Д., Березников В.П., Писаренко А.П., Сметана С.И.; АН УССР. Ин-т проблем моделирования в энергетике. Киев: Наук. Думка, 1989. - 200 с.

28. Автоматизация построения тренажеров и обучающих систем / Самойлов В.Д., Березников В.П., Писаренко А.П., Сметана С.И.; АН УССР. Ин-т проблем моделирования в энергетике. Киев: Наук. Думка, 1989.-200 с.

29. Анастази А. Психологическое тестирование // М.: Педагогика, 1982. кн. 1. — 320 е., кн.2. 336 с.

30. Архангельский А.Я. C+^ Builder 6. Справочное пособие. Язык С++. М.: Бином-Пресс, 2002. - 544с.

31. Балыкина Е.Н. Обучаю, цие компьютерные игры по истории. Сб. науч. статей. // Обучающие игры в системе непрерывного образования: Материалы Республиканского научно-метод. семинара. Минск, 6-7 мая 1991 г. Мн.: БГУ, 1991. // - с. 140 -147.5 С

32. JJ- Башмаков А.И., Башмаков И.А. "Информационные технологии"//, Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации!998, №6,7.

33. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии. М: Педагогика, 1989. 128с.

34. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. М.: Конкорд, 1992.

35. В.К.Финн, М.А.Михеенкова Некоторые проблемы обобщенного ДСМ-метода автоматического порождения гипотез // Семиотика и информатика, вып.ЗЗ, М.: 1993. с.136-164.

36. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.-384 с.

37. Васильева Н.Л., Окороков Е.А., Протасова Т.Б., Риверс Н.Я. Моделирование в автоматизированных обучающих системах.-М.:НИИВШ, 1986.

38. Вержбицкий В. В., Колесникова И. В. Проблемы разработки АОС экспертного типа по общественным наукам. М.: НИИ ВШ, 1990. Вып. 1. -48 с.

39. Владимиров В.Н., Урусов Н.А. Компьютер и историческое знание. О возможностях компьютеризированного тестового контроля. // -Барнаул: АТУ, 1994.-е. 177-183.

40. Ворошин Д.А. Средства организации адаптивного учебного процесса на базе автоматизированных обучающих систем: Автореферат дис. канд. технич. наук. Иваново: ИГЭУ, 2003.

41. Выогин И.А., Вязков В.Н., Кузнецов В.Е. Язык программирования К. II Всесоюзная конференция "Искусственный интеллект - 90", Выставка. - САИИ, Минск, 1990. - с. 14-17.

42. Ворошин Д.А., Попов Г.В. Управление и адаптация в АОС // Сборник трудов международной НТК "Информационная технология в образовании, технике и медицине". Волгоград, ВолгГТУ, 2000.

43. Горбатов В.А. Основы дискретной математики: Учебное пособие для студентов вузов. —М.: Высш. шк., 1986. 311 с.

44. Грибкова В.А., Зайцева JI. В., Новицкий Л.П. Управление адаптивным диалогом в автоматизированных обучающих системах. Методические указания. Рига: РПИ, 1988. - 52 с.

45. Джалиашвили З.О., Дюкова М. Г., Иванова И. С., Кириллов А. В., Логинова Г. А. Психолого-педагогические аспекты использования автоматизированной обучающей системы по общественным наукам. М.: НИИВШ, 1988.

46. Джалиашвили З.О., Кириллов А.В. Вопросы методического обеспечения АОС по общественным наукам // Развитие методов и средств автоматизированного обучения. Сборник научных трудов. -М.: НИИВШ, 1987 -с. 54-66.

47. Дал У., Дейкстра Э., Хоор К. Структурное программирование. М.: Мир, 1975.- 247 с.

48. Дякин М.В., Подорожный Д.А., Сапир М.В. Подход к созданию гибких обучающих систем // Теория и системы управления. М/.МАИК "Наука", N5, 1996.

49. ЕрчиковскиП Р.Г., Матюшенко В.В., Нестеровский В.Г., Повзнер Ю.Н, Шкуратов Ю.А., Зубов Н.Е. Универсальная автоматизированная тренажерная система // Мир компьютерной автоматизации. 1998. №1. с.98-101.

50. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, 1982.-316с.

51. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Минск: ТетраСистемс, 1997. 368 с.

52. И.Ю.Каширин, А.Х.Гучапшева Стратифицированная спецификация программ/ Труды VIII Всероссийской НТК "Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании НИТ-2003", Рязань, РГРТА, 2003. с. 147-149

53. Искусственный интеллект : В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.

54. Каширин ИЛО. ATNL/2 язык программирования общения с интеллектуальными системами. - 2 Всесоюзная конференция "Искусственный интеллект-90", Минск, САМИ, 1990, с.22-25.

55. Каширин И.Ю. Объектно-ориентированное проектирование программ в среде С++. Вопросы практики и теории./ Под ред. Л.П. Коричнева. М.: Госкомвуз России, НИЦПрИС, 1996. - 192 с.

56. Каширин И.Ю. Формальные программные машины для исследования автоматизированных продукционных систем // Вычислительные машины, комплексы и сети: Межвуз. сб. научн. тр. Рязань: Минобразования России, РГРТА, 1999.-100-102 с.

57. Каширин И.Ю., Маликова Л.В.,Маркова В.В. Дискретная математика. Учебное пособие/ / РГРТА, Рязань, 2002.-48с.

58. Кижнер А.И., Новиков В.А., Шнайдерман И.Б. Современные информационные технологии в учебных курсах // Автоматизация и современные технологии. 1998. №3. с.12-15.

59. Клещев А.С. Представление знаний в человеко-машинных и робото-технических системах. М.:ВИНИТИ, 1984.

60. Климов Анд.В., Романенко С.А. Система программирования РЕФАЛ-2 для ЕС ЭВМ. Описание входного языка. М.: ИПМ АН631. СССР, 1987.-53с.

61. Косарев Ю.А. Естественная форма диалога с ЭВМ. JI.: Машиностроение: Лен. отд., 1989. - 143 с.

62. Крылова Е.Г. Имитационное моделирование функционирования негосударственного пенсионного фонда // Автоматизация и современные технологии. 1996. № 10. с. 16-20.

63. Кузнецов Б.П. Оптимизация продукционной базы знаний по достоверности и длительности вывода // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1996. - №5. - С. 45 - 50.

64. Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1988.-480 с.

65. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер. с франц./ Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. И др. М.: Мир, 1990. - 432 с.

66. М.И.Брусиловский, П.Л.Зырянов Интеллектуальная учебная среда "Остров". 3-я Конференция по искусственному интеллекту. -Тверь: Ассоциация искусственного интеллекта, 1992. // с.33-35.

67. Маркова В.В., Маликова Л.В. Применение алгебраических систем к описанию игровых ситуаций в автоматизированных деловых играх // Информатика и прикладная математика: Межвуз. сб. науч. тр./ Отв. ред. И.П. Гиривенко- Рязань: Изд-во "РИНФО", 2000. -48-51 с.

68. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. - 608 с.

69. Минский М. Фреймы для представления знаний. -М.: Энергия, 1979.

70. Морозевич А.И., Комличенко В.Н., Гедранович В.В. Стратегия автоматизации управления познавательной деятельностью на основе информационной модели образовательного процесса// Информационные технологии. 2000, №5 с.47-52.

71. Морозевич А.И., Комличенко В.Н., Гедранович В.В. Стратегия автоматизации управления познавательнойдеятельностью на основе информационной модели образовательного процесса // "Информационные технологии", 2000, №5. с.47-52.

72. Нариньяни А.С., Яхно Т.М. Продукционные системы // Представление знаний в человеко-машинных и робото-технических системах. М.: ВИНИТИ, 1984.

73. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986. - 312с.

74. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. 372 с.

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

76. Новые информационные технологии в университетском образовании: Материалы конференции. Новосибирск: 25-27 марта 1997г. http://www.nsu.ru

77. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник/ Под общ. ред. д-ра техн. Наук проф. А.Я. Савельева. К.: Вища шк., Головное изд-во. 1986. 303 с.

78. Основы педагогики и психологии высшей школы / Под. ред. А. В. Петровского. М., 1996. - 33 с.87

79. Пасхин Е.Н., Митин А.И. Автоматизированная система обучения ЭКСТЕРН. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985.- 144 с.

80. Платов В.Я. Деловые игры: разработка, организация и проведение: Учебник.-М.: Профиздат, 1991.

81. Попов Г.В., Пышненко Е.А., Лхамсурэнгийн Т. Концепция дистанционного обучения по специальности "Безопасность жизнедеятельности в техносфере" // Безопасность жизнедеятельности, 2002, № 8.

82. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987.

83. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986.-288 с.

84. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988. - 160 с.

85. Савельев А.Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ./Вып. 1. М.: Знание. 1987-36 с.

86. Саркисян А. А. Повышение качества программ на основе автоматизированных методов. М.: Радио и связь, 1991. - 160 с.

87. Сивохин А.В. Представление знаний в интеллектуальных системах обучения / Уч. пос. Пенза: ППИ, 1990. - 86 с.

88. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. 138 с.

89. Суходольский Г.В. Основы психологической теории деятельности. -Л.: Из-во Ленингр. Ун-та, 1988. 220с.

90. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний. М.: Изд-во МГУ, 1984. 80с.

91. Чачко А.Г., Долгоносов Н.С., Ткачук И.В. Подготовка оперативного персонала электростанций на основе планов действий // Электрич. станции. 1984.-№ Ю. - С. 9-12.

92. Чепайкин А.О. Семантическая сеть модель представления знаний // Управление образовательным процессом в высших учебных заведениях: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань, 1997. С.25-28.

93. Экспертные системы: принципы работы и примеры/Под ред. Р.Форсайта. -М: Радио и связь, 1987.

94. Яхно Т.М. Системы продукций как стиль программирования и задач искусственного интеллекта. -Новосибирск: ВЦ АН СССР, 1984.

95. Документы внедрения результатов диссертации)1. АКТ ВНЕДРЕНИЯв учебный процесс ,ф результатов диссертационной работы на соисканиеученой степени кандидата технических наук А.Х. Гучапшевой

96. Настоящий акт составлен в том, что результаты кандидатской диссертации А.Х. Гучапшевой внедрены в учебный процесс в Кабардино-Балкарском институте бизнеса.

97. Высокоуровневые методы информатики программирования».1. УТВЕРЖДАЮ"

98. Кабардино-Балкарского итута бизнеса1. Хараев Ф.А.нваря 2004 гL1. Декан факультета, к.э.н.1. Хапаева Б.Р.

99. УТВЕРЖДАЮ" Проректор но учебной работе Рязанской Государственной2004 г.1. АКТ ВНЕДРЕНИЯв учебный процесс результатов диссертационной работы на соисканиеученой степени кандидата технических наук А.Х.Гучапшевой

100. Настоящий акт составлен в tori, что результаты кандидатской диссертации Гучапшевой А.Х. внедрены в учебный процесс в Рязанской Государственной радиотехнической академии.

101. Система протестирована, работоспособна и позволяет повысить эффективность учебного процесса.1. Декан факультетавычислительной техники РГРТА, д.т.н., проф.1. Л.Н.Иылькин

102. Зав. кафедрой вычислительной и прикладной математитки, д.т.н., проф, Засл. деят. Н и Т РФ