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

На правах рукописи

Рябикин Александр Леонидович

«Автоматизация процесса подготовки персонала промышленных предприятий с использованием интегрированной среды»

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2009

003468293

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

Научный руководитель

Кандидат технических наук, доцент Будихин Анатолий Владимирович, доцент МАДИ(ГТУ) Доктор технических наук Алексахин Сергей Владимирович руководитель центра компьютерных и информационных технологий ФИРО

Официальные оппоненты

Кандидат технических наук, Брыль Владимир Николаевич начальник отдела, Научно-исследовательский центр электронно-вычислительной техники

(ОАО НИЦЭВТ), г.Москва

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

Защита состоится 19 мая 2009г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу:

125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ (ГТУ)

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

Автореферат разослан апреля 2009г.

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

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Существенное увеличение объемов и сложности

учебных материалов, изучаемых персоналом промышленных предприятий,

недостаток преподавательских кадров, трудности при оперативной

подготовке, изготовлении и распространении различного рода учебных

пособий 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

образования, и 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.

Целью диссертационной работы является разработка архитектур, моделей, алгоритмов и технологий интегрированной среды (ИС), 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;

2 Анализ основных компонентов ИС, их классификация и формулирование требований к ним;

3 Анализ состава знаний ИС и разработка моделей для их представления;

4 Разработка семантических моделей основных компонентов ИС;

5 Разработка общего подхода и алгоритмов адаптивного тестирования;

6 Разработка алгоритмов анализа учебных фрагментов;

7 Разработка программной реализации предложенных алгоритмов и моделей.

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, теории кластерного анализа, теории баз данных (БД), теории вероятностей, теории вычислительных сетей.

Научная новизна. Основным результатом является разработка моделей и средств построения комплексной И С, поддерживающей адаптивную сред}' тестирования и обучения персонала промышленных предприятий.

Научную новизну диссертации составляют:

1 Формулировка основных задач, целей и требований к компонентам ИС,

архитектура ИС;

2 Разработка семантических моделей основных компонентов ИС и их реализация в виде логических схем баз данных ИС;

3 Принципы организации и алгоритмы адаптивного тестирования;

4 Алгоритмы анализа учебных фрагментов.

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 по модульному принципу и функционирует в среде Интернет/Интранет, где в качестве клиентского места выступает у/еЬ-броузер.

Внедрение результатов. Применение на практике отдельных компонентов программного комплекса и ИС позволило сократить время обучения с заданным качеством на 14-18%, а также повысило уровень автоматизации работы системы. Модули системы были использованы при подготовке специалистов на кафедре «Автоматизированные системы

управления» Московского автомобильно-дорожного института (Государственного технического университета), также система внедрена на предприятии ЗАО «СТРОЙСТАНДАРТ ПЛЮС» и в Негосударственном Некоммерческом Образовательном Учреждении Московский Экономический Институт «Высшая Школа «Современное Образование». 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 2005-2009 годах, на конференциях «Информационные технологии в образовании» (ИТО) в 2005-2008 годах, на научно-методических конференциях МАДИ (ГТУ) (Москва, 2006-2009 годы), а также на международной конференции «Информационные и телекоммуникационные технологии в интеллектуальных системах».

На защиту выносятся следующие результаты:

1 Архитектура комплексной ИС;

2 Семантические модели основных компонентов ИС;

3 Логические схемы баз данных ИС;

4 Принципы организации и алгоритмы адаптивного тестирования;

5 Алгоритмы классификации учебных фрагментов;

Публикации. Отдельные положения диссертации отражены в 4 печатных работах.

Объем работы и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав основного текста, общих выводов по каждой главе, заключения, списка использованных источников (131 наименований) 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 ИС и разработать ее архитектуру.

Применение компьютеров для нужд обучения послужило началом создания специализированного программного обеспечения (ПО), призванного функционально поддерживать выполнение тех или иных учебных задач. Все множество программ и инструментальных систем принято называть программным обеспечением компьютерных обучающих систем. 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 дая 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 я сформулированы требования к основным функциональным возможностям ИС:

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 Обеспечение обратной связи обучаемый - преподаватель с использованием телекоммуникационных средств;

6 Обеспечение функционирования в сетях Интранет/Интернет;

7 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 ABC, где анализировались COURSEWRITER, TUTOR, TenCORE, HELENA, Intermedia, NoteCards, HyperTies, Linkway, Guide, HyperCostoc позволил определить архитектуру ИС, представленную на рис.1 и сформулировать основной круг решаемых задач.

Рис. 1. Архитектура ИС: УМ - учебный материал; УК - учебный курс; БД - база данных; БПЗ - база педагогических знаний; МУ - модель 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 форматизация основных компонентов, что позволило представить модель в виде:

M =< E,L,A,V,C ,С ,С ,С ,fcard,fdes,fde3,fdes,fdM >, где E -множество типов (классов) объектов;

L - множество типов (классов) связей;

А - множество атрибутов модели;

V - множество типов доменов;

Р т » у

С ,С ,С ,С -множество характеристикE,L,А,V;

f card : E х L N 11, 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.

Подобное представление модели является полным как с точки зрения процесса автоматизированного проектирования систем баз данных, так и с точки зрения мощности и полноты моделирования объектов и характеристик реальных систем обработки учебной информации.

Построение разработанной КМД (рис. 2) и КМД «Учебный Курс» (рис. 2а) 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.

Литература

-Предмет

Задача на веод целого числа Задача на ввод вещественного числа Задача на ввод строки Задача выбора варианта Задача на ввод формулы

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

Большинство шагов предлагаемой 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.

На основе разработанной концептуальной схемы в диссертации осуществлено построение реляционной схемы в среде СУБД MySQL и MS Access, являющейся основой для разработки прикладных процедур и запросов ИС "Учебный предмет".

Третья глава посвящена разработке подсистемы адаптивного контроля знаний обучаемого. В ней обосновывается применение целевых показателей обучения, разрабатывается общий алгоритм обучения и предлагается подход к реализации адаптивного тестирования (рис. 3). Описывается общая семантическая модель ИС.

Рисунок 2а. ЕИ-диаграмма «Учебный Курс» Формализация оценки знаний, умений и навыков (так называемых дидактических показателей) обучаемых всегда представляла определенную сложность, как в автоматизированном обучении, так и в обычной практике. Предлагается использовать классификацию, предложенную В. П. Беспалько.

Будем делить целевые показатели обучения на две группы: количественные (усвоение, представление материала, автоматизация, осознанность) и качественные (сложность, трудность и т.д.).

Начало учебного курса

Рисунок 3. Общий алгоритм изучения УК и тестирования

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, последовательный дифференцирующий метод, тестирование на основе механизма вывода. На основе анализа, принимая во внимание требования к ИС, был разработан алгоритм адаптивного тестирования.

Сама система позволяет получать информацию по следующим компонентам:

1 Пройденные курсы;

2 Пройденные модули (разделы);

3 Пройденные учебные фрагменты;

4 Текущий уровень усвоения;

5 Рейтинг;

6 Границы переходов (с одного уровня усвоения материала на другой);

7 Ключевые слова..

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

Цель входного тестирования - предварительно выяснить знания обучаемого по кзждому 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).

Тестирование завершается при достижении ряда условий, в т.ч. при отсутствии существенного изменения рейтинга обучаемого в течение определенного времени.

Финальный контроль знаний выполняется по алгоритму, аналогичному контрольному. 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, а также снижает психологические затраты и сокращает время тестирования.

Рисунок 4. ЕЛ-диаграмма системы обучения и тестирования. Разработанные алгоритмы и модели позволили решить проблему построения адаптивной тестирующей подсистемы, которая обладает достаточной гибкостью и эффективно выполняет поставленные задачи.

В четвертой 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 точнее 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 15СЮАТА. На вход алгоритма подается Ъ - количество анализируемых фрагментов, -матрица коэффициентов различия учебных фрагментов, К - начальное количество кластеров, Бр! - пороговый внутрикластерный коэффициент различия, 8Р2 - пороговый межкластерный коэффициент различия, -максимальное количество кластеров.

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

Общий алгоритм реализован в виде метода вектора спада. Точность методов анализа учебных фрагментов может быть определна по формуле:

1,1 - полученное и некоторое эталонное разбиение, которое определяется с помощью экспертов.

Точность методов анализа составила 15-20%,

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

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

Для реализации инструментального комплекса ИС на основе сформулированных выше требований необходимо выбрать платформу разработки, язык программирования, среду хранения данных, а также ПО web-сервера. Анализ ПО позволил определить в качестве web-сервера -Apache, СУБД - MySQL, языка программирования - РНР-скрипт.

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. Но с ростом числа пользователей и учебных курсов такая модель построения становится неэффективной. Поэтому в разрабатываемой системе целесообразно применить более современную модель клиент-серверного взаимодействия, например, широко распространенную трехзвенную модель, где оконечным серверным звеном выступают один или несколько серверов баз данных, клиентским звеном -"тонкие" клиенты, а логика вынесена на один или несколько серверов приложений. В нашем случае в качестве сервера приложений и доступа используется web-сервер (Apache).

Управление и интерфейс с пользователями обеспечивает комплекс программных модулей, исполняемых на сервере. ПО, написанное на языке PHP, формирует HTML-страницы для клиента (броузера), обрабатывает клиентские запросы; для взаимодействия с сервером БД используются SQL-запросы. Схема выполнения запросов в программном комплексе ИС показана на рис. 5.

равЭчаэ отзьцн ? Рабэчдя глачц^э Ря&фш С;- и-» Рдбэчйй стиичия

Рксз'нок 5. Схема выполнения запросов в программном комплексе ИС

I

Основным ее элементом является кластер ЙС, состоящий из серверов БД, приложений и web-серверов. Доступ к системе, главным образом, осуществляется пользователями со своих рабочих мест или из лабораторий (классов) с использованием внутренней (Интранет) сети вуза. Внутр¡{вузовская сеть имеет шлюз в Интернет, для обеспечения безопасности используется аппаратно-программный firewall. Для доступа извне применяются компьютеры, подключенные к Интернет и имеющие права на доступ к системе (например, возможен доступ по протоколу https с системой обмена сертификатам)! SSL).

Ка основе форматированных функций и сформулированных требований к каждому из компонентов, был разработан прототип системы, реализующий

I

только тестирующую и административную компоненту.

В системе тестирования определены четыре вида тестов: тест для самоконтроля, последовательный (все вопросы теста выдаются в заранее определенной преподавателем последовательности), случайная выборка (все вопросы выдаются в случайном порядке, причем можно задать количество

вопросов от общего их числа в тесте, которые могут быть заданы) и адаптивный. Механизм адаптивного тестирования, описанный в Главе 3, был реализован на языке PHP с использованием алгоритма анализа формул. Формула для пересчета рейтинга и уровни КС задаются в параметрах теста и описываются в символьном виде. Выражения для вычисления строятся на основе параметров вопроса и модель обучаемого.

В системе используются следующие типы вопросов: да/нет; единственный выбор из нескольких вариантов; множественный выбор из нескольких вариантов; открытый вопрос; вопрос на соответствие.

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

Реализованный прототип системы содержит рабочие версии административного и тестирующего компонентов. Программный код (на PHP-скрипте) составляет около 15 ООО строк (53 файла), таблиц БД MySQL -26. Код системы является полностью открытым и может быть модифицирован.

Для внедрения системы был разработан курс «Строительные нормы и правила» и контрольные задания к нему. Дистанционный доступ к серверу ИС был организован с рабочих мест, где в качестве клиента использовался Internet Explorer версий 5.x, 6.0. 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 35-50% по сравнению со «сплошным» тестированием).

Для реализации ИС в вузах были разработаны курс «Базы Данных» и контрольные задания к нему. По данному курсу проходили обучение студенты кафедры «АСУ» МАДИ (ГТУ). Дистанционный доступ к серверу

был организован из лабораторных аудиторий института. 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 нужды.

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 ИС для обучения и тестирования персонала промышленных предприятий.

2. Для достижения главной цели диссертационной работы были формализованы основные функции и разработана архитектура ИС. 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; база данных системы адаптивного тестирования, предназначенная для реализации процесса адаптивного контроля знаний и хранения модели обучаемого; интерфейсы и компоненты для административной, авторской, преподавательской деятельности и непосредственно обучения; блок управления.

3. В ходе исследования разработаны семантические модели основных компонентов ИС на логическом уровне, выполнено их формализованное описание. Обосновано использование двух моделей (учебного материала и учебных курсов) для представления предметных знаний. Построена обобщенная семантическая модель ИС. Полученная модель обеспечивает полноту представления знаний и информации для системы. Выполнено отображение концептуальной

схемы в реляционные схемы для СУБД MySQL.

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

5. Разработан подход и алгоритмы адаптивной тестирующей подсистемы. На их основе разработан ее прототип на языке PHP. Система учитывает интегральные и динамические параметры модели обучаемого, а также реализует различные режимы контроля знаний обучаемого.

6. На основе теоретических положений диссертации спроектирован и реализован инструментальный комплекс, предназначенный для разработки и поддержки адаптивных Интернет ИС, 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», «English on Business» (АСМАП). Его применение позволило существенно сократить время обучения с заданным качеством на 1418%.

Основные положения и результаты диссертационной работы отражены в следующих публикациях:

1.Рябикин АЛ. Автоматизация мониторинга состояния среды промышленных предприятий / Остроух А.В., Ветлугин М.М., Колдашев К.С. // Журн. «Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика», №2 - М.: 2007.-С. 13-15.

2. Рябикин А.Л. Итерационная процедура сетевой маршрутизации с обеспечением QoS / Дибб К., Подпорин Д.И. // Методы и модели автоматизации управления. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М., 2006. С. 41-45.

3. Ryabikin A.L. Basic criteria of tests in adaptive testing / D.l. Astakhov // 4th International Conference On Information and Telecommunication Technologies in Intelligent System. May 27- June 03-06, Catania, Italy. - P. 95-96

4. Ryabikin A.L. The realization of distributed information system "City transportation network" in internet / Budikhin A.V., Welens A.R. // Second International Conference On information and Telecommunication Technologies in Intelligent System. May 27-29, Barcelona, Spain. - P. 158-162.

Подписано в печать 16 апреля 2009 г. Формат 60x84x16 Усл. печ. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 23 "Техполиграфцентр" Россия, 125319, г. Москва, ул. Усиевича, д. 8а. Тел/факс: 8(499) 152-17-71 Тел.: 8-916-191-08-51

ГЛАВА 1. КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СЕТЕВОЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ 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

АО С.

1. 3. Анализ состояния и архитектура авторских систем.

1.4. Архитектура интегрированной системы для подготовки персонала промышленных предприятий.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СЕМАНТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫХ МАТЕРИАЛОВ.

2.1 Формализованное описание концептуальной модели данных.

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

2.3 Разработка реляционной схемы базы данных учебного материала.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ.

3.1. Анализ целевых показателей обучения.

3.1.1. Количественные показатели.

3.1.2. Качественные показатели.

3.2. Разработка общего дидактического алгоритма обучения.

3.3. Анализ методов контроля знаний.

3.3.1. Стандартные методы.

3.3.2. Алгоритмический метод.

3.3.3. Последовательный дифференцирующий метод.

3.3.4. Механизм вывода для контроля.

3.4. Разработка алгоритма адаптивного тестирования.

3.4.1. Модель Обучаемого.

3.4.2. Входное тестирование.

3.4.3. Тест для самоконтроля.

3.4.4. Контрольное тестирование.

3.4.5. Финальный контроль.

Выводы по Главе 3.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АНАЛИЗА УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ.

4.1. Методы анализа учебных фрагментов.

Выводы по главе 4.

ГЛАВА 5. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНОЙ ИС.

5.1. Анализ программных и коммуникационных средств для разработки ИС.'.

5.1.1. Анализ систем и методов хранения данных.

5.1.2. Анализ А^еЬ-серверов.

5.1.3. Анализ языков программирования.

5.1.4. Обзор каналов связи.

5.2. Схема функционирования ПО ИС.

5.3. Разработка основных модулей ИС.

5.3.1. Функции модулей ИС.

5.3.2. Реализация подсистемы тестирования.

5.4. Применение комплекса программ.

5.4.1. Определение требований к программному комплексу

5.4.2. Установка программного Обеспечения.

5.4.3. Использование инструментального комплекса.

5.5. Результаты внедрения программного комплекса.

Выводы по Главе 5.

Существенное увеличение объемов и сложности учебных материалов, изучаемых персоналом промышленных предприятий, недостаток преподавательских кадров, трудности при оперативной подготовке, изготовлении и распространении различного рода учебных пособий 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 образования, и 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.

Целью диссертационной работы является разработка архитектур, моделей, алгоритмов и технологий интегрированной среды (ИС), 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;

2 Анализ основных компонентов ИС, их классификация и формулирование требований к ним;

3 Анализ состава знаний ИС и разработка моделей для их представления;

4 Разработка семантических моделей основных компонентов ИС;

5 Разработка общего подхода и алгоритмов адаптивного тестирования;

6 Разработка алгоритмов анализа учебных фрагментов;

7 Разработка программной реализации предложенных алгоритмов и моделей.

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, теории кластерного анализа, теории баз данных (БД), теории вероятностей, теории вычислительных сетей.

Научная новизна. Основным результатом является разработка моделей и средств построения комплексной ИС, поддерживающей адаптивную среду тестирования и обучения персонала промышленных предприятий.

Научную новизну диссертации составляют:

1 Формулировка основных задач, целей и требований к компонентам ИС, архитектура ИС;

2 Разработка семантических моделей основных компонентов ИС и их реализация в виде логических схем баз данных ИС;

3 Принципы организации и алгоритмы адаптивного тестирования;

4 Алгоритмы анализа учебных фрагментов.

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 по модульному принципу и функционирует в среде Интернет/Интранет, где в качестве клиентского места выступает \veb-6poy3ep.

Внедрение результатов. Применение на практике отдельных компонентов программного комплекса и ИС позволило сократить время обучения с заданным качеством на 14-18%, а также повысило уровень автоматизации работы системы. Модули системы были использованы при подготовке специалистов на кафедре «Автоматизированные системы управления» Московского автомобильно-дорожного института (Государственного технического университета), также система внедрена на предприятии ЗАО «СТРОЙСТАНДАРТ ПЛЮС» и в Негосударственном Некоммерческом Образовательном Учреждении Московский Экономический Институт «Высшая Школа «Современное Образование». Практическое использование результатов подтверждено соответствующими актами о внедрении, приводимыми в приложении к диссертации.

На защиту выносятся следующие результаты:

1 Архитектура комплексной ИС;

2 Семантические модели основных компонентов ИС;

3 Логические схемы баз данных ИС;

4 Принципы организации и алгоритмы адаптивного тестирования;

5 Алгоритмы классификации учебных фрагментов;

Публикации. Отдельные положения диссертации отражены в 4 печатных работах.

Объем работы и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав основного текста, общих выводов по каждой главе, заключения, списка использованных источников (131 наименований) и приложения.

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 ИС для обучения и тестирования персонала промышленных предприятий.2. Для достижения главной цели диссертационной работы были формализованы основные функции и разработана архитектура ИС. 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; база данных системы адаптивного тестирования, предназначенная для реализации процесса адаптивного контроля знаний и хранения модели обучаемого; интерфейсы и компоненты для административной, авторской, преподавательской деятельности и непосредственно обучения.3. В ходе исследования разработаны семантические модели основных компонентов ИС, выполнено их формализованное описание.Обосновано использование двух моделей (учебного материала и учебных курсов) для представления предметных знаний.Полученные модели обеспечивает полноту представления знаний в системе. Выполнено отображение концептуальных схем в реляционные схемы для СУБД MySQL и Access.4. Осуществлено формулирование требований к компонентам и интерфейсам комплексной ИС, а также к выполняемым ими функциям.5. Разработан подход и алгоритмы адаптивной тестирующей подсистемы. На их основе разработан ее прототип на языке РНР. Система учитывает интегральные и динамические параметры модели обучаемого, а также реализует различные режимы контроля знаний обучаемого.6. Разработаны алгоритмы анализа учебных фрагментов, проведено их исследование.7. На основе теоретических положений диссертации спроектирован и реализован инструментальный комплекс, предназначенный для разработки и поддержки адаптивных Интернет ИС, 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 14-18%.СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ (в алфавитном порядке) Сокращение Интернет ИС Расшифровка Административная база данных Автоматизированные обучающие системы Авторская система Автоматизированные системы научных исследований Автоматизированные системы управления Автоматизированные системы управления производством База данных База данных системы адаптивного тестирования База данных учебных курсов База данных учебных материалов База знаний База знаний учебных курсов База знаний учебных материалов Дистанционное обучение Единица информации Система дистанционного обучения с использованием технологий Интранет/Интернет Интеллектуальные обучающие системы Инструментальная система Информационные технологии покос Информационные технологии обучения Компьютерные обучающие программы Компьютерные обучающие системы Контролирующие программы Ключевое слово Компьютерный учебник Компьютерные учебные пособия Лабораторные практикумы Модель обучаемого Модель системы адаптивного тестирования Обучающая программа Программное обеспечение Программное обеспечение компьютерных обучающих систем Программное обеспечение систем дистанционного обучения Предметно-ориентированные среды Педагогический программный продукт Программа учебного назначения Системы автоматизированного проектирования Система дистанционного обучения Система инструктора Система обучаемого Система пользователя Система управления базой данных Система управления базой знаний Тренажеры Справочники, базы данных учебного назначения Учебный курс Учебный элемент

1. Алиев Р.А. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом - М: Радио и связь, 1990. - 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. - 101-109.

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

4. Андреев А.А., 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. - 80.

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

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

9. Брусиловский П.Л. Информационное ядро ЭОС. Разработка и применение экспертно-обучающих систем: сборник научных трудов. Под ред. Лобанова Ю.И. - М.: НИИ ВШ, 1989. - 291.

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

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

12. Будихин А., Горячев А.С., Шень Янь. Методы нечеткой кластеризации для управления рисками на предприятии // Теория и практика информационных технологий М.: МАДИ (ГТУ) 2006. - 57-66.

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

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

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

16. Воронин А.Т., Чернышев Ю.А. AOSMICRO-W: Интеллектуальная инструментальная система для Windows. - М.: Московский технический университет, 1999-С. 120.

17. Гальперин П.Я. Основные результаты исследований по проблеме «формирование умственных действий и понятий». - М.: 1965. - 245.

18. 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. - 120-126.

19. Демкин В.П., Вымятнин В.М., Нярво В.Ф. Дистанционное образование и его технологии. Учебное пособие для преподавателей. - Томск: ТГУ, 1997.-С. 145.

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

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

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

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

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

25. Интеллектуальные процессы и их моделирование. - М., Наука, 1989. - 129.

26. Информационное обеспечение автоматизированной системы дистанционного обучения служащих и подразделений органов местного самоуправления / Институт упр. и экономики; Под ред. Гневко В.А. и др. - СПб., 1998. - 426.

27. Использование АОС в учебном процессе // Средства обучения в ВШ и ССШ. Сборник научных рефератов. Обзорная информация. - 1995. -№7.

28. Использование АОС в учебном процессе // Средства обучения в ВШ и ССШ. Сборник научных рефератов. Обзорная информация. - 1997. -№3.

29. Использование АОС в учебном процессе средства обучения в ВШ и ССШ // Сборник научных рефератов. Обзорная информация. — 1995. -№ 9 . - С . 12-19.

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

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

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

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

34. Кириличев Б.В., Широков Л.А., Рабинович П.Д. Системный анализ проблемы создания интеллектуальных компьютерных обучающих комплексов. Сб. научных трудов МГИУ - М.: МГИУ, 1996. - 166-171.

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

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

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

38. 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.html.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

49. Куров А.В., Рудаков И.В. Новые тенденции АСО // Труды Международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям. -Казань: Диалог-95, 1995 - 158-160.

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

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

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

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

54. Марченко Е.К. Машины для обучения. - М.: Высшая школа, 1974. - 312.

55. Машбиц Е.Н. . Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения. — М.: Педагогика, 1998. - 191.

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

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

58. 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. - 36-39.

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

60. Николаев А.Б., Будихин А.В., Кузьмин М.Е. Схема хранения информации в Базах Данных Систем Дистанционного Обучения // «Информационные Технологии в Образовании - 2000". Сборник трудов. Часть II. - М.: МИФИ, 2000. - 316-317. 61. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта - М.: Радио и связь, 1985.-С. 376.

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

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

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

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

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

67. 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

68. Подпорин Д.И., Рябикин А.Л., Дибб К. Итерационная процедура сетевой маршрутизации с обеспечением QoS // Методы и модели автоматизации управления. Сб науч. тр. МАДИ(ГТУ) М., 2006. 41-45.

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

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

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

72. Рабочие материалы 3-го научно-практического семинара "Оценка качества программных средств учебного назначения".- М.: РосНИИИС, декабрь 1996. - 43.

73. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. - Рига: Зинатне, 1998. - 160.

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

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

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

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

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

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

80. СДО WebTutor: flittp://webtutor.websoft.ru/.

81. СДО МЭСИ: http://web.ido.rul

82. СДО Прометей: fhttp://www.prometeus.ru/|

83. Семенов В.В. Кибернетическая технология обучения. Труды II международного симпозиума "ИНТЕЛС-96", T.I. - М, 1996. - 50-55.

84. Система WebCT: http://www.Webct.eom/l

85. Система Ariadne: http://ariadne.unil.ch/1

86. Системы автоматизированного проектирования и обучения: Межвуз. сб. науч. тр. - Иваново: Иванов, ун-т Иванов, энерг. ин-т, 1987. - 156.

87. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения / Учебное пособие. - Самара: СГАУ, 1995. - 138.

88. Соломатин Н.М. Куда идут КОС? - Вестник МГТУ, Сер. Приборостроение. - 1999. - №1.

89. Стариков и др. Сетевые информационные технологии в компьютерной подготовке специалистов в УГАТУ.// Бюллетень "Проблемы информатизации высшей школы". -1995. -№3 - 4-9.

90. Тихомиров В.П., Солдаткин В.И., Лобачев Л., Ковальчук О.Г. Дистанционное обучение: к виртуальным средам знаний (Часть 1). -М.: Научно-исследовательский институт дистанционного образования МЭСИ, 1998.-С. 121.

91. Тихонов А.Н. Основная цель развития информационных технологий (телематики) - сохранение и увеличение образовательного потенциала высшей школы России.// Бюллетень "Проблемы информатизации высшей школы". - 1995. - №3. - 17-33.

92. Тихонов А.Н., Иванников А.Д. Технологии дистанционного обучения в России //Высшее образование в России. - 1999. - №3 - 3-10.

93. Усманов В., Пасечкин А. Вещание в сети // BYTE/Россия - 1999. - №7-8. - 23-32.

94. Уэйнрайт П. Apache для профессионалов. - М.: Лори, Wrox Press Ltd, 2001.-С. 474.

95. Филипов Е.Н. Программная инженерия и педагогические программные средства // Сборник "Системы и средства информатики. Вып.8." - М.: Наука. Физматлит, 1996. - 43-58.

96. Христочевский А. Информатизация образования//Информатика и образование. - 2000. - №1 - 13-19.

97. Цевенков Ю.М., Семенова Е.Ю. Информатизация образования в США. - М., 1990. - 80. (Новые информационные технологии в образовании: Обзор, инф./НИИВО; вып. 8).

98. Человеческий фактор. В 6 т. Т.З. Моделирование деятельности, профессиональное обучение и отбор операторов: Пер. с англ./Холдинг Д., Голдстейн Н., Эбертс Р. и др. (Часть 2. Профессиональное обучение и отбор операторов). - М.: Мир, 1991. — 302.

99. Чен П. Модель "сущность-связь" - шаг к единому представлению о данных//СУБД. - 1995. - №3. - 137-158.

100. Шапиро Э.Л. Компоненты знаний и их соотношения в сферах интеллектуальной деятельности // Вестник высш. шк. - 1990. - №11 -С. 26-31.

101. ЭВМ в учебном процессе вуза: Межвуз. сб. науч. тр./ Под ред. В.Н. Врагова. -Новосибирск: Новосиб. ун-т, 1987. - 160.

102. Budikhin A.V., Ostroukh A.V., Budikhin S.A. Robust estimators for real financial data // 5-th International Conference On Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems. May 27 - June 07-07, Mallorca, Spain. - P. 98-99.

103. D.I. Astakhov, A.L. Riabikin Basic criteria of tests in adaptive testing // 4- th International Conference On Information and Telecommunication Technologies in Intelligent System. May 27- June 03-06, Catania, Italy. -P. 95-96. i

104. Chute, Alan G. The McGraw-Hill handbook of distance learning / Alan G. Chute, Melody M. Thompson, Burton W. Hancock. - New York: McGraw-Hill, 1999. - P. 367.

105. Clark A. Three-level human-computer interface model // Intern. J. Man- Machine Stud. - 1986. - Vol.24. - P. 23-43.

106. Colin McCormack, David Jones. Building a Web-Based Education System. - John Wiley & Sons, 1997 - P. 416.

107. France Belanger, Dianne H. Jordan, Diane Jordan. Evaluation and Implementation of Distance Learning: Technologies, Tools and Techniques. - Idea Group Publishing, 2000 - P. 246.

108. Garg P.K., Scacchi W. ISHYS: Designing an Intelligent Software Hypertext System- IEEE Expert, Fall, 1999. - P. 52-63.

109. Gersan, Richard. The Effect of Individual Differences Variables on the Assessment for Computerized Adaptive Testing. — Northwestern University, 1996-P. 18.

110. Krivosheev A., Fomin S. Educational server for the distance education system of Russia. -ICDED96, Moscow, Russia, July 2-5, 1996. - P. 246-247.

111. Kruglov A.M., Pronin I.E. Using data dictionary in database design process // 4-th International Conference On Information and Telecommunication Technologies in Intelligent Systems. May 27 — June 03-06, Catania, Italy. - P . 98-99.

112. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Partical Testing Problems. Hillsdale N-J. Lawernce Erlbaum Ass., Publ. 1980 - P. 266.

113. Lotus LearningSpace: http://www.lotus.eom/l

114. Lucent Call Center Institute: "http://www.lucent.com/CCIl

115. Michael R. Simonson, Sharon Smaldino, Michael Albright, sus Zvacek. Teaching and Learning at a Distance: Foundations of Distance Education. Prentice Hall, 1999 - P. 241.

116. Peterson K. Distance Learning in the USA // Chronicle of Higher Education. - 2000. - №9. - P. 7-12.

117. Rena M. Palloff, Keith Pratt. Building Learning Communities in Cyberspace: Effective Strategies for the Online Classroom (The Jossey-Bass Higher and Adult Education Series). - Jossey-Bass, 1999 - P. 320.

118. Roberts T. Perspectives of a modem user-interface design. Human- Computer Interaction. - Amsterdam, 1984.-P. 318.

119. Weiss D.J. (Ed.) New Horizonts in Testing: Lating Trait Test Theory and Computerised Adaptive testing. -N-Y.: Academic Press, 1983. - P. 344.

120. William W. Lee, Diana L. Owens. Multimedia-Based Instructional Design: Computer-Based Training, Web-Based Training, and Distance Learning. -Jossey-Bass, 2000. - P. 304.