автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Формализация задачи управления процессом обучения на основе построения иерархической понятийной сети знания

На правах рукописи

004599745

ВОРОБЬЁВ Григорий Алексеевич

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПОСТРОЕНИЯ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ПОНЯТИЙНОЙ СЕТИ ЗНАНИЯ

Специальности: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки); 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2010

2 5 мдо 2д10

004599745

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Липецкий государственный педагогический университет».

Научные руководители: доктор технических наук, профессор

Малыш Владимир Николаевич;

кандидат технических наук, доцент Бершадская Елена Григорьевна.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Юрков Николай Кондратьевич;

кандидат технических наук Квятковский Юрий Григорьевич.

Ведущая организация - государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Липецкий государственный технический университет».

Защита диссертации состоится « 10 г., в 14 часов,

на заседании диссертационного совета Д 2ll.186.04 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет». Автореферат размещен на сайте университета www.pnzgu.ru

Автореферат разослан 2010

г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук,

профессор Смогунов В. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современное состояние процесса подготовки высококвалифицированных специалистов свидетельствует о наличии принципиального противоречия между декларируемой в руководящих документах необходимостью подготовки высококвалифицированных кадров и отсутствием в большинстве высших учебных заведений (вузов) необходимых материальных и человеческих ресурсов.

При решении задачи обучения как задачи управления используется богатый опыт теории и практики управления сложными системами. Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены работы Н. Н. Моисеева, Ф. И. Перегудова, А. Н. Печникова, Д. А. Поспелова, А. И. Уёмова, Б. С. Флейшмана, Дж. Кантера, Дж. Клира, К. Негойце, М. Месаро-вича, И. Такахары и др.

Научные проблемы, связанные с исследованиями и разработкой вопросов методологии организации учебного процесса, отражены в работах Ю. К. Бабанского, А. И. Берга, В. П. Беспалько, Ю. Ф. Во-лынца, П. Я. Гальперина, А. И. Годунова, Л. Заде, Л. П. Леонтьева, С. И. Маслова, В. П. Мизенцева, И. В. Роберт, Н. Ф. Талызиной, В. Я. Цветкова и других отечественных и зарубежных ученых.

Необходимость повышения эффективности обучения за счет использования дополнительных резервов в виде новых методов и средств систематизации содержания предметных областей обучения обеспечивает повышение эффективности процесса за счет внедрения наукоемких способов планирования представления обучающего материала.

Внедрение наукоемких способов планирования представления обучающего материала определяет следующие возможности: максимально эффективное расходование времени на организацию и обеспечение учебного процесса; непосредственное влияние на качество и состояние представления содержания обучения; совершенствование системы управления образовательным процессом в современных условиях.

Цель работы: повышение эффективности процесса подготовки специалистов за счет внедрения новых моделей и методов формализации представления содержания учебных дисциплин и оценок их продуктивности.

Для реализации этой цели необходимо решить следующие задачи:

— проанализировать современное состояние процесса подготовки специалистов в области представления обучаемому содержания учебной дисциплины;

- разработать модель структуризации предметной области изучаемой дисциплины на основе построения иерархической понятийной сети знаний;

-разработать проблемно-ориентированную систему управления процессом формализации представления предметной области изучаемой дисциплины на основе понятийной сети знаний;

-сформировать методику оценки сложности решения задачи управления процессом обучения;

-составить алгоритм построения сценария обучения и разработать его программную реализацию.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертации использовались следующие методы исследования: системный подход, методы ретроспективного и статистического анализа, математического и абстрактного моделирования, теория графов, теория сложности, а также современные концепции дидактики и инженерной психологии.

Научная новизна работы состоит в том, что сформулирована и решена задача разработки модели структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний.

К наиболее существенным научным результатам относятся:

1. Усовершенствованная графовая модель содержания обучения, которая отличается от известных введением дополнительных учебных элементов, отражающих межпредметное взаимодействие. Это позволяет формализованно учитывать взаимосвязи конкретной учебной дисциплины со смежными и максимально эффективно расходовать учебное время.

2. Проблемно-ориентированная система представления содержания учебных дисциплин на основе предложенной графовой модели, позволяющая принять решение по варианту обучения, имеющему наименьшую сложность.

3. Методика оценки сложности усвоения отдельных понятий предметной области, отличающаяся от известных учетом дополнительных элементов, введенных в граф знаний предметной области, что позволяет учесть межпредметное взаимодействие. Впервые представлено форма-

лизованное определение необходимого уровня (входного алфавита) для освоения соответствующей предметной области учебной дисциплины.

На защиту выносятся:

- модель структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний предметной области изучаемой дисциплины, которая в отличие от известных заключается во введении дополнительных элементов, позволяющих учесть межпредметное взаимодействие;

- проблемно-ориентированная система управления процессом представления содержания обучения на основе анализа семантической сложности графовых моделей структурных (учебных) элементов, обеспечивающая повышение уровня подготовки специалистов;

- методика структуризации процесса обучения, основывающаяся на оценке семантической сложности графовых моделей учебных элементов, что позволяет совершенствовать систему изучения дисциплины;

- алгоритм построения сценария обучения, реализующий предложенную методику, позволяющий выбрать вариант обучения, имеющий наименьшую сложность.

Практическая ценность работы заключается в реализации предложенных методик при составлении рабочих программ дисциплин и учебно-методических комплексов (УМК), что позволило повысить уровень усвоения материала обучающимися. Кроме того, в результате сокращаются сроки подготовки учебных программ и УМК. Разработанный алгоритм позволяет формализовать и ускорить процесс подбора вариантов сценария обучения как для групповых, так и для индивидуальных занятий и самостоятельной работы обучающихся.

Результаты внедрены в учебный процесс ГОУ ВПО «Липецкий государственный педагогический университет» (ЛГПУ) и ГОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет».

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Международном симпозиуме «Надежность и качество» (г. Пенза, 2008 г.), Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (Пенза, 2005 г.), Всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы (г. Санкт-Петербург, 2006 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Инновации и информационные технологии в образовании» (г. Липецк, 2009 г.), на заседа-

ниях кафедры «Системы автоматизированного проектирования» ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 печатных работ, из них: 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 11 статей в других изданиях, 5 тезисов докладов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы 155 страниц, в том числе 126 страниц основного текста, 14 страниц библиографии (137 наименований), 15 страниц - приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цель, объект, предмет, задачи исследования, обозначены теоретико-методологические основы исследования проблемы; показаны научная новизна, теоретическая и практическая значимость, а также сформулированы положения, выносимые на защиту.

В первой главе представлен анализ предметной области. Проанализировано состояние задач управления процессом обучения конкретной дисциплине. Показано, что в зависимости от профиля дисциплины возможны различные подходы к формализации и решению задачи управления процессом обучения.

В настоящее время применяются различные подходы к формализации онтологии предметной области, она может реализовываться на основе продукционной модели знаний, семантической сети, фреймовой модели знаний и на основе формальной логической модели знаний.

На основе анализа формальной обобщенной модели обучения выявлено, что для управления процессом освоения учебной дисциплины, имеющей высокую степень формализации, целесообразно в циклах обратной связи использовать модель на основе иерархической понятийной сети знания.

Выбор формализованного метода отображения структуры содержания обучения определяется формой представления логико-смысловой структуры учебного элемента (УЭ), при этом необходимо определить критерии оценки сложности этой структуры.

Разработка многомерного плана содержания УЭ, инвариантного в отношении любого плана выражения, является эвристической процедурой, которая должна быть реализована до начала обучения. Ло-

гическим следствием такого решения является графовая форма отображения логико-смысловой структуры учебных элементов.

Учебный элемент представлен в виде смысловой системы, включающей информационные звенья трехкомпонентной познавательной задачи. В соответствии с теорией учебных задач любая задача включает следующие компоненты: начальное состояние (НС), конечное состояние (КС) и процедуру (Пр), переводящую НС в КС.

Вершинами (X,) графа являются исходные, промежуточные и конечный элементы модели УЭ, а дугами - устанавливаемые между ними связи (отношения).

В зависимости от вида УЭ в качестве вершин графа выступают понятия, операнды и операции, в качестве дуг - формальные отношения и свойства понятий, операторы и очередность выполнения операций. Графовая модель представляет собой логическую иерархическую структуру, число уровней иерархии (У,) которой определяет уровень абстракции структуры в целом.

Во второй главе на основе обобщения опыта по поиску эффективных форм представления профессионально-педагогических знаний в процессе их преобразования из качественной формы (неформализованный вид) представления в формализованный вид разработана аксиоматическая база.

Для формального описания задачи автоматизированного синтеза понятийных структур необходимо ввести определения учебного объекта (УО), содержания учебной дисциплины (СУД), тезауруса учебной дисциплины (Т), учебного информационного массива (УИМ), источника предметных знаний (ИПЗ), раздела источника предметных знаний, входного алфавита (ВхА) понятий (идентификаторов) (базового уровня), учебной программы (А). Методологической базой данного описания будет являться математический аппарат классической теории множеств.

Опишем процесс построения иерархической понятийной модели, которая, по сути, будет являться деревом (или лесом деревьев). Пример подобной структуры приведен на рис. 1.

Структура, приведенная на рис. 1, является иерархически упорядоченной сетью.

Хп..ъ Х„_ь Х,_ъ ХпЛ х„

Рис. 1. Иерархическая понятийная модель, отражающая содержание учебной дисциплины

Таким образом, задача построения модели, приведенной на рис. 1, будет состоять в следующем:

1) построение множества Т (тезауруса учебной дисциплины) (задача специалиста в предметной области);

2) получение из информационного пространства данной предметной области УИМ (учебного информационного массива), состоящего из/-го количества ИПЗ (источников предметных знаний);

3) вычленение из ИПЗ понятий X, отвечающих условию х е Т;

4) приведение множества Т к виду, представленному на рис. 1.

В рассматриваемой иерархической понятийной модели X - множество вершин, V - множество уровней иерархий, К - множество связей между вершинами.

Минимальной единицей структурного анализа в данной модели принимается раздел 2 источника предметных знаний (ИПЗ) Г. После завершения анализа всех ИПЗ будет справедливо утверждение:

ъ, (л-,- е гр&х{ е 2рЛ) -> ср(у) = Т1

V*,- (х,- е 2р е 2рЛ ) ф(у) = г) -1

(1)

На основании утверждения (1) делается вывод о возможности нахождения нескольких идентификаторов УО на одном уровне иерархии понятийной структуры.

Последовательное применение правила (1) позволяет создать проблемно-ориентированную систему управления формированием структуры предметной области, предъявляемой для обучения (рис. 2).

СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (СУД)

I ос> 1:ф1-:нс!1пый образовательный < мн высшею професепона. и.но(о образования (Г'ОС 1ШО).'/'■;-

Учебно-ииформациолвыЛ иассмп

чгч.ч,

>чгйняя про< рамма 11ечящч(чкии и-1,т)

Определение множеств идентификаторов понятий {X,-}

Проверка условия (1)

Определение входного алфавита дисциплины (ВхА)

Декомпозиция Т (тезауруса) с учетом ВхА

Получение графовых моделей УЭ с учетом ВхА

Рис. 2. Система структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний учебной дисциплины

На основе государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования разрабатывается учебный план, призванный обеспечить подготовку специалистов в соответствии с установленными требованиями. На основе учебного плана формируется тезаурус дисциплины, определяется входной алфавит и после деком-

позиции тезауруса с учетом входного алфавита вырабатываются варианты графовых моделей УЭ.

Эффективное решение задачи индивидуализации управления деятельностью обучающихся в процессе обучения невозможно без формализованных моделей изучаемой предметной области, позволяющих:

1) отображать структуру любой изучаемой учебной дисциплины в соответствии с логикой изучаемой предметной области;

2) отображать структуру любой изучаемой учебной дисциплины в соответствии с системой предпочтений преподавателя;

3) формировать индивидуальный план проведения занятий в соответствии с системой предпочтений преподавателя и результатами обучения конкретного обучающегося;

4) обеспечивать оценку трудоемкости (объективной сложности) усвоения отдельных УЭ, совокупностей УЭ и всей изучаемой дисциплины в целом.

Полученная система позволяет принять решение по варианту обучения, имеющему наибольшую эффективность.

В третьей главе даны методика оценки эффективности процесса обучения, а также алгоритм построения сценария обучения. Проводится анализ различных вариантов предложенной во второй главе модели и оценка влияния их семантической сложности на эффективность процесса обучения. Алгоритм доведен до программной реализации в среде Delphi.

Для разработки и оценки семантической сложности графовых моделей УЭ предлагается методика, дающая возможность формализованно определить входной алфавит понятий (базовый уровень),

Методика включает три этапа:

1. Разработка альтернативных вариантов моделей У О.

2. Оценка семантической сложности альтернативных графовых моделей.

3. Выбор оптимальной модели УО по критерию семантической сложности.

В отношении каждой из моделей осуществляется следующий порядок действий.

1. Определяется средний ранг zcp связности совокупности дуг, направленных в данную вершину в графовой модели УЭ (связь/ полустепень захода):

1 1=И

2ср = — I щ

т ,=1

/и

где т - общее число вершин, имеющих входящие дуги; т1 - число вершин с рангом связности г,; р - количество связей в модели. Полустепень захода - количество дуг, направленных в данную вершину.

2. Определяются абсолютные значения приведенной степени абстрагирования для каждой из вершин Х^ модели:

где Ф(Лу) - приведенная степень абстрагирования вершины Хр эсед/сем.ед.; г(Х/) - средний ранг связности совокупности дуг, направленных в данную вершину в той части структуры, в вершине которой находится вершина Xу(Х;) - число вершин в той ветви графа, в вершине которой расположена семантическая единица Л!}.

Под элементарной единицей семантической информации (эсед) подразумеваются те понятия (факты, операции и т.п.), которые усвоены обучающимися на предыдущих этапах обучения и не имеют связей (дуг графа) с вершинами графовой модели, лежащими на более низком уровне абстракции.

Если X) не имеет нисходящих связей, то она является исходной: X,- = Х0. Для любой исходной вершины Хо степень абстрагирования Ф(Х0)= 1.

3. Рассчитываются значения [Ф(А^) для всех А}.

4. На основании функции распределения определяются вероятности для всех вершин графа:

где ц(Х]) - вероятность рассматриваемой вершины X/, д(Х2) - вероятность вышестоящей вершины, образующей совокупность дуг, направленных в данную вершину в той части структуры, в которую входит рассматриваемая вершина X/, Ф(А}) - приведенная степень абстрагирования рассматриваемой вершины; Ф(Х/) - приведенные степени абстрагирования всех вершин связанных с вышестоящей единицей^, включая и рассматриваемую (/ =1, г).

Вероятность графообразующей вершиныХ\: д(Х\) = 1.

(3)

-1

1 -1 >1

,-1

(4)

5. Рассчитывается показатель конфигурации (коэффициент относительной энтропии) графовой модели:

-"тах

Ятах=1о82'«' (б)

т

/=1

где Я - коэффициент относительной энтропии графа; //тах - величина максимальной энтропии числа т исходных элементов графа; Н - величина энтропии исходных т элементов рассматриваемой модели;

(/=1, т) - рассчитанное значение вероятности 1-го исходного элемента графовой модели.

6. Определяется количество семантической информации, содержащейся в структуре рассматриваемой модели:

= (8)

5,(П = у1о82[(гср-1)у + 1], (9)

= + — , (10) V 2ср 2ср )

й (у, У,Е) = 5(у) + + , '(11)

где Б (у, V, Е) - количество информации, содержащейся в структуре графовой модели; - количество информации, образующейся при изменении ранга связности совокупности дуг, направленных в данную вершину, от 0 до 1; Я(У) - количество информации, образующейся при изменении ранга связности совокупности дуг, направленных в данную вершину, от 1 до гср; Б(Е) - количество информации, заключенное в конфигурации данной системы; у - число вершин в графе.

Интегральное изменение состояния рассматриваемой графовой модели в процессе ее образования выражается формулой (11).

В соответствии с методологической базой настоящего исследования оптимальная графовая модель УЭ должна представлять собой логико-смысловую структуру, полностью отвечающую целям обучения, и описывающую учебную деятельность обучающегося по усвоению

УЭ и содержащую наименьший объем семантической информации по отношению к другим возможным вариантам модели:

Som=min{Si(yi,Vi,Ei)}, (12)

где St(ji- оценки семантической сложности графовых моделей.

Для квантификации (количественной оценки) имеющегося содержания обучения и компоновки плана преподавателя необходимо располагать следующими элементами: 1) варианты компоновки информационных кадров сценария предъявления обучения; 2) оценки сложности усвоения рассматриваемых вариантов компоновки; 3) общее представление о закономерностях изменения свойства обучаемости; 4) оценки этих закономерностей в отношении рассматриваемого контингента обучающихся.

Согласно выражениям (8)-(11) в качестве меры сложности используется сумма взвешенного количества вершин графовой модели.

Эффективность внедрения модели и методики определяется следующими положениями:

- соотношением трудоемкости процедур GA(Xj), GB(Xj) или семантической сложности S(Xj) изучаемых УЭ со свойством обучаемости конкретного обучающегося, т.е. с тем количеством семантической информации /о6, которое он может усвоить на основе ранее полученных знаний;

- степенью соответствия математических моделей, лежащих в основе адаптивных информационных моделей УЭ, целям обучения и природе изучаемых объектов;

- исходным уровнем подготовки и степенью мотивации обучающихся на достижение целей обучения и т.д.

Согласно предложенной методике разработан алгоритм, доведенный до программной реализации в среде Delphi.

Оценки сложности вариантов компоновки материала представлены в табл. 1.

Таблица ]

Сложность усвоения вариантов сценария предъявления УЭ X]

Сложность согласно формуле (11) Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3 Вариант 4

УО, 168,22 136,79 136,79 -

У02 - 43,37 - 43,37

У03 - 55,84 - 55,84

У04 - 20,68 20,68 20,68

168,22 119,89 157,47 119,89

168,22 157,47 157,47 119,89

I 336,44 277,36 314,94 239,78

По таблице наименьшую сложность из предложенных имеет 4 вариант сценария.

Предлагаемый алгоритм оценки эффективности процесса обучения позволяет в среднем на 20...30 % сократить время построения сценариев предъявления УЭ.

Для рамок настоящего исследования наиболее важно соотношение трудоемкости процедур Ол{Х]), й^Х]) и свойства обучаемости: они имеют непосредственное отношение к задаче планирования предъявления содержания обучения, поскольку определяют первоначальный план преподавателя.

В четвертой главе содержатся результаты эксперимента, проведенного с целью определения эффективности разработанных в рамках данного исследования положений.

Оценка эффективности их внедрения производилась в ГОУ ВПО «Липецкий государственный педагогический университет». В целях обеспечения репрезентативного количественного состава экспериментальных учебных групп эксперимент был проведен на формализованном материале дисциплин естественно-научного цикла, изучаемых студентами специальности «Математика».

Оценка числа и количественного состава экспериментальных групп, обеспечивающих необходимую достоверность результатов, производилась экспрессным методом. Результаты приведены в табл. 2.

Таблица 2

Результаты эксперимента

Номер группы Количество обучающихся Оценки (количество) Средний балл Однородность при Хтабл = 7,92 Значимость различий при 'т»бл= 1.23

5 4 3 2 х2 Да/ нет Г Да/ нет

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ

1 16 3 5 8 0 3,68 - - - -

2 17 0 6 11 0 3,35 2,9 Да 0,44 Нет

КОНТРОЛЬНЫЕ

3 14 0 3 10 1 3,14 3,29 Да 0,97 Нет

4 12 1 1 8 2 3,08 5,39 Да 1,13 Нет

Для оценки качества подготовки учебных групп была принята выборочная средняя полученных оценок (средний балл).

При этом для корректной обработки результатов опытов было принято допущение о возможности рассмотрения традиционной 4-балльной шкалы в качестве шкалы интервалов и применимости к сформулированным в ней оценкам всех операций статистического анализа, кроме нахождения коэффициента вариации.

Сравнение однородности состава экспериментальной и контрольной групп рекомендуется производить по критерию х-квадрат.

Для нормального распределения полученное значение %2 сравнивается с табличным для уровня значимости а = 0,05 и числа степеней свободы г = к-1 = 3 (где к = 4 - число баллов оценки в 4-балльной шкале).

Значимость различий среднего балла групп определяется по /-критерию (критерий Стьюдента).

Если / < /ибд, то различие считается статистически незначимым, влияния факторов Х\, Хг на результаты обучения существенным.

Оценка однородности экспериментальных групп производилась по результатам сдачи входного контроля по математической подготовке. Результаты этой оценки относительно одной экспериментальной группы по формулам приведены в табл. 2. Они подтверждают однородность исходного качества подготовки обучающихся и обеспечивают валид-ность эксперимента. Однородность двух групп означает, что соответствующие им вероятности равны.

Относительно малые отклонения наблюдаемых частот от ожидаемых доказывают значимость достигнутых результатов.

Оценка эффективности внедрения результатов исследования производилась с использованием общепринятых критериев эффективности обучения:

К =

кх — 1|2 - ^34 ,

кг = (13)

к = ¥П 100р/

К

34

где К - показатель эффективности; к\ - абсолютный показатель; к2 - сравнительный показатель; кг - относительный показатель; Уп, Г34 - средние показатели уровня обученности в экспериментальных и контрольных группах. Итоговые результаты обучения: Уп = 3,51; Уз4= 3,11; показатели эффективности: к\ = 0,4; к2 = 1,13; кг = 13 %.

В заключении представлены основные результаты исследования, которые свидетельствуют о том, что исходная гипотеза доказана и определены перспективы дальнейшего исследования определенной выше проблемы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проанализировано современное состояние процесса подготовки специалистов. Выявлено, что повышение эффективности и качества профессиональной подготовки специалистов будет гарантировано, если в повседневную педагогическую практику будут внедряться перспективные разработки российских и зарубежных ученых, направленные на экономию полезного времени обучения, обеспечивающие совершенствование образовательного процесса.

2. Разработана модель структуризации предметной области изучаемой дисциплины на основе построения иерархической понятийной сети знаний.

3. Разработана проблемно-ориентированная система управления процессом предъявления содержания дисциплин на основе предложенной модели. Разработано формализованное определение базового

уровня (входного алфавита) содержания обучения для освоения предметной области учебной дисциплины.

4. Сформирована методика оценки семантической сложности графовых моделей учебных элементов.

5. Составлен алгоритм построения сценария обучения, который позволил в среднем на 20...30 % сократить время построения сценариев предъявления учебных элементов.

6. Результаты работы внедрены в учебный процесс ГОУ ВПО «Липецкий государственный педагогический университет» и ГОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет».

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Воробьёв, Г. А. Методика оценки семантической сложности графовых моделей учебных элементов / Г. А. Воробьёв, В. Н. Малыш // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2008. - № 4. -С. 62-71.

2. Воробьёв, Г. А. Модель структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний / Г. А. Воробьёв, П. А. Корнев, В. Н. Малыш // Вестник РУДН. Информатизация образования. — 2009.-№4.-С. 94-101.

Публикации в других изданиях

3. Воробьёв, Г. А. О преподавании математических дисциплин специальности «Прикладная математика» / Г. А. Воробьёв, А. А. Ершова, Т. П. Фомина // Международная конференция «Нелинейный анализ и функционально-дифференциальные уравнения» (МНК АДМ-2000). Воронеж. - 2000. - С. 208-209.

4. Воробьёв, Г. А. Методические особенности организации самостоятельной работы студентов / Г. А. Воробьёв, А. А. Ершова, Е. В. Кривовяз, Т. П. Фомина // XII Международная конференция. - Чебоксары, 2004.

5. Воробьёв, Г. А. Требования к информационным технологиям обработки справочных данных по физике и математике / Г. А. Воробьёв, В. Н. Малыш // Тезисы докладов XVI межвузовской научно-технической конференции «Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов». 4.1.-Петродворец:ВМИРЭ, 2005.-С. 154-155.

6. Воробьёв, Г. А. Самое слабое звено в 1Т-безопасности (подготовка специалистов) / Г. А. Воробьёв, Н. В. Дементьева, Д. М. Ширяев, Н. А. Яковлева // Тезисы докладов XVI межвузовской научно-технической конференции «Военная радиоэлектроника: опыт использования и проблемы подготовки специалистов». Ч. I. - Петродворец: ВМИРЭ, 2005. - С. 352-353.

7. Воробьёв, Г. А. Динамическая идентификация пользователя в системах контроля знаний / Г. А. Воробьёв, А. В. Иванов // Материалы научно-практической конференции «Автоматизированные системы и тренажеры». -Тверь, 2005.

8. Воробьёв, Г. А. Автоматизация среды подготовки учителей математики в педагогическом вузе / Г. А. Воробьёв, В. Н. Малыш // Информационно-вычислительные технологии и их приложения: сб. материалов Междунар. на-уч.-техн. конф. - Пенза, 2005. - С. 41-44.

9. Воробьёв, Г. А. Проблемы представления знаний по учебным дисциплинам в экспертных системах вуза / Г. А. Воробьёв, Н. А. Кавецкий, В. Н. Малыш // Материалы X Всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы. 18-19 мая 2006 г. (г. Санкт-Петербург). - Ч. И. Т. 2. - СПб.: НП «Стратегия будущего», 2006. - С. 173-179.

10. Воробьёв, Г. А. Модель структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний / Г. А. Воробьёв // Сборник материалов Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН). СПб., 2006. - С. 110-119.

11. Воробьёв, Г. А. Оценка качества математического естественно-научного образования в школьной системе России (по итогам внутренних и международных исследований) / Ф. Н. Богатырев, М. А. Вейт, Г. А. Воробьёв // Актуальные проблемы естественно-математического образования: материалы Восьмой региональной науч.-практ. конф. - Липецк, 2006. - С. 60-66.

12. Воробьёв, Г. А. Определение содержания проблемы структуризации педагогических знаний в вузе / Г. А. Воробьёв // Сборник научных трудов аспирантов и соискателей (ЛПТУ). - Вып. 3. Ч. 1. - Липецк, 2006. - С. 87-90.

13. Воробьёв, Г. А. Структуризация содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний / Г. А. Воробьёв, В. Н. Малыш // Высшее образование сегодня. - М. - 2007. - № 5. - С. 60-62.

14. Воробьёв, Г. А. Формализация задачи управления процессом изучения учебных дисциплин на основе построения иерархической понятийной сети знаний / Г. А. Воробьёв // Надежность и качество: тр. Междунар. симп.: в 2 т. Т. 1. -Пенза: Информационно-издательский центр ПегоГУ, 2008. - С. 216-219.

15. Воробьёв, Г. А. Программная реализация модели структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний / Е. В. Антонов, Г. А. Воробьёв // Инновации и информационные технологии в образовании: материалы II Всерос. науч.-практ. конф. - Т. 1 -Липецк: ЛГПУ, 2009. - С. 136-140.

16. Воробьёв, Г. А. Системная оценка семантической сложности моделей учебных элементов / Г. А. Воробьёв // Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС: межвуз. сб. науч. тр. - Вып. 15. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2010.-С. 172-185.

Научное издание

Воробьёв Григорий Алексеевич

Формализация задачи управления процессом обучения на основе построения иерархической понятийной сети знания

Специальности: 05.13.10- Управление в социальных и экономических системах (технические науки); 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

Редактор Т. В. Веденеева Технический редактор Н. А. Въялкова

Корректор Ж. А. Лубенцова Компьютерная верстка С. В. Денисовой

Подписано в печать 09.03.10. Формат 60x84*/16. Усл. печ. л. 1,16» Тираж 100. Заказ № 88.

Издательство ПГУ 440026, Пенза, Красная, 40.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПРЕДЪЯВЛЕНИЯ СОДЕРЖА- 12 НИЯ ОБУЧЕНИЯ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Методы структуризации содержания обучения

1.1.1. Онтология предметной области

1.1.2. Анализ процесса обучения

1.1.3. Задача разработки учебного плана 20 1.2.3. Модельные формы представления информации, применяемые в современной дидактике

1.2. Анализ современного состояния процесса обучения 37 студентов педагогических вузов

1.3. Планирование предъявления содержания обучения

1.4. Постановка задач исследования 52 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ СТРУКТУРИЗАЦИИ СОДЕРЖАНИЯ ОБУ

ЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПОСТРОЕНИЯ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ПОНЯТИЙНОЙ СЕТИ

2.1. Требования к процессу формализации знаний в среде про- 60 фессиональной подготовки

2.2. Определение методологии формализованного представле- 67 ния педагогических знаний

2.3. Модель структуризации содержания обучения на основе 70 построения иерархической понятийной сети знания

2.4 Модель процесса выбора и предъявления содержания обу- 78 чения

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕС- 87 СА ОБУЧЕНИЯ

3.1. Методика оценки семантической сложности графовых мо- 87 делей учебных элементов

3.2. Рекомендации по применению модели структуризации со- 97 держания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знания и методики формирования и оценки семантической сложности графовых моделей УЭ

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТА. ОЦЕНКА ЭФФЕК- 116 ТИВНОСТИ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Развитие компьютерной техники, преобразование социально-экономических взаимоотношений способствует появлению необходимости разработки методов формализации задач управления в социальных системах, в том числе в образовании.

Современное состояние процесса подготовки будущих учителей свидетельствует о наличии принципиального противоречия между декларируемой в руководящих документах необходимостью подготовки высококвалифицированных кадров для школ страны и недостаточностью во многих высших учебных заведениях (ВУЗ) необходимых материальных и человеческих ресурсов.

Происходящие уже 20 лет в Российской Федерации реформы затрагивают все стороны политической и экономической жизни государства. Данное утверждение относится в том числе к процессу подготовки новых специалистов. В рамках происходящих изменений особое внимание уделяется инновационным подходам и методам, позволяющим повысить эффективность использования имеющихся средств обучения в условиях ограниченности материальных ресурсов.

Кроме того, обеспечение должного уровня подготовки сегодня сопряжено с возрастающими трудностями, характеризующимися как усиление объективных противоречий: между необходимостью обеспечения страны высокопрофессиональными кадрами и реальным снижением мотивационной направленности у студентов вузов;

- между постоянно повышающимися требованиями к уровню подготовленности специалистов и недостатком необходимых материальных средств на организацию учебного процесса;

- между высоким уровнем интеллектуальной нагрузки, необходимостью освоения значительного объема учебного материала и отсутствием необходимых навыков умственной и практической деятельности, в том числе навыков абстрактного и логического мышления, конспектирования и т.д.;

- между традиционными групповыми формами обучения, принятыми в вузе, и необходимостью индивидуального подхода к студентам, недостаточно полно усваивающим содержание обучения.

Таким образом, перед руководителем учебного заведения, перед организаторами учебного процесса встает принципиальный вопрос: как в конкретных условиях реально обеспечить подготовку специалистов уровня, определенного требованиями государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования (ГОС ВПО).

Выше обозначенные противоречия в исходных положениях процесса обучения позволяют утверждать, что в настоящее время назрела необходимость кардинального повышения эффективности обучения за счет использования каких-то дополнительных резервов. Таким резервом может стать внедрение в практику процесса подготовки специалистов новых методов и средств систематизации содержания предметных областей обучения, что дает возможность повысить эффективность процесса обучения за счет внедрения наукоемких способов планирования представления обучающего материала.

Настоящее диссертационное исследование, посвященное проблеме формализации задачи управления процессом обучения в вузе на основе построения иерархической понятийной сети знания, непосредственно базируется на результатах исследований российских, советских и зарубежных ученых. При решении задачи обучения как задачи управления используется богатый опыт теории и практики управления сложными системами. Проблемам системного анализа, обработки информации и управления сложными системами посвящены работы H.H. Моисеева, Ф.И. Перегудова, А.Н. Печникова, Д.А. Поспелова, А.И. Уемова, Б.С. Флейшмана и др., а также Дж. Кантера, Дж.

Клира, К. Негойце, М. Месаровича, И. Такахары и др. Научные проблемы, связанные с исследованиями и разработкой вопросов методологии организации учебного процесса отражены в работах В.Ю. Агапова, Г.Н. Арсеньева, Ю.К. Бабанского, А.И. Берга, В.П. Беспалько, Ю.Ф. Волынца, П.Я. Гальперина, А.И. Годунова, Л. Заде, Л.П. Леонтьева, С.И. Маслова, В.П. Мизенце-ва, И.В. Роберт, А.Н., Розенберга, В.Я. Филиппова, Н.Ф. Талызиной, В.Я. Цветкова и других отечественных и зарубежных ученых.

Анализ современного состояния процесса профессиональной подготовки по физико-математическим дисциплинам, в частности, позволил выявить следующие локальные противоречия:

1) между постоянно повышающимися требованиями к уровню подготовленности специалистов и отсутствием недостатком материальных средств на организацию учебного процесса;

2) между высоким уровнем интеллектуальной нагрузки, необходимостью освоения значительного объема учебного материала и отсутствием необходимых навыков умственной и практической деятельности, в том числе навыков абстрактного и логического мышления, конспектирования и т.д.

Актуальность темы исследования обусловлена:

• повышением требований к уровню подготовки выпускников;

• необходимостью максимально эффективно расходовать объем учебного времени на организацию и обеспечение учебного процесса;

• непосредственным влиянием качества и состояния представления содержания обучения на эффективность теоретической и практической подготовки специалистов;

• необходимостью совершенствования процесса управления образовательным процессом в современных условиях.

Цель работы — повышение эффективности процесса подготовки специалистов за счет внедрения новых моделей и методов формализации представления содержания учебных дисциплин и оценок их продуктивности.

Для реализации этой цели необходимо решить следующие задачи:

• проанализировать современное состояние процесса подготовки специалистов в части представления обучаемому содержания учебной дисциплины;

• разработать модель структуризации предметной области изучаемой дисциплины на основе построения иерархической понятийной сети знаний;

• разработать проблемно-ориентированную систему управления процессом формализации представления предметной области изучаемой дисциплины на основе понятийной сети знания;

• сформировать методику оценки сложности решения задачи управления процессом обучения;

• составить алгоритм построения сценария обучения и разработать его программную реализацию.

Объектом исследования является процесс обучения специалистов в вузе.

Предметом — методы структуризации и планирования предъявления содержания обучения.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертации использовались следующие методы исследования: системный подход, методы ретроспективного и статистического анализа, математического и абстрактного моделирования, теория графов, теория сложности, а также современные концепции дидактики и инженерной психологии.

Логика, этапы и база исследования:

Настоящее исследование проводилось в период с 2002 по 2010 год в несколько этапов:

1 этап - 2002-2003 г.: первичный анализ проблемы, изучение сущности, структурной и функциональной организации процесса профессиональной подготовки молодых специалистов в вузе.

2 этап - 2003-2004 г.: изучение передового отечественного и зарубежного опыта по разработке и внедрению методов совершенствования предъявления содержания обучения. Формирование рабочей гипотезы исследования.

3 этап - 2004-2006 г.: формулировка подхода к организации предъявления содержания обучения за счет построения иерархической понятийной сети знаний для цикла учебных дисциплин. Проведение ряда экспериментов на базе ЛГПУ.

4 этап — 2007 - 2010 г.: обобщение результатов и оформление материалов диссертационного исследования.

Научная новизна работы состоит в том, что сформулирована и решена задача разработки модели структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний.

К наиболее существенным научным результатам относятся:

1. Усовершенствование графовой модели содержания обучения, которая отличается от известных введением дополнительных учебных элементов, отражающих межпредметное взаимодействие. Это позволяет формализовано учитывать взаимосвязи конкретной учебной дисциплины со смежными и максимально эффективно расходовать учебное время.

2. Проблемно-ориентированная система представления содержания учебных дисциплин на основе предложенной графовой модели, позволяющая принять решение по варианту обучения, имеющему наименьшую сложность.

3. Методика оценки сложности усвоения отдельных понятий предметной области, отличающаяся от известных учетом дополнительных элементов, введенных в граф знаний предметной области, что позволяет учесть межпредметное взаимодействие. Впервые представлено формализованное определение необходимого уровня (входного алфавита) для освоения соответствующей предметной области учебной дисциплины.

Основные положения, выносимые на защиту:

• модель структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний предметной области изучаемой дисциплины, которая в отличие от известных заключается во введении дополнительных элементов, позволяющих учесть межпредметное взаимодействие;

• проблемно-ориентированная система управления процессом представления содержания обучения на основе анализа семантической сложности графовых моделей структурных (учебных) элементов, обеспечивающая повышение уровня подготовки специалистов;

• методика структуризации процесса обучения, основанная на оценке семантической сложности графовых моделей учебных элементов, что позволяет совершенствовать систему изучения дисциплины;

• алгоритм построения сценария обучения, реализующий предложенную методику, позволяющий выбрать вариант обучения, имеющий наименьшую сложность.

Практическая ценность работы заключается в реализации предложенных методик при составлении рабочих программ дисциплин и учебно-методических комплексов (УМК), что позволило повысить уровень усвоения материала обучающимися. Кроме того, в результате сокращаются сроки подготовки учебных программ и УМК. Разработанный алгоритм позволяет формализовать и ускорить процесс подбора вариантов сценария обучения как для групповых, так и для индивидуальных занятий и самостоятельной работы обучающихся.

Результаты внедрены в учебный процесс ГОУ ВПО «Липецкий государственный педагогический университет» и ГОУ ВПО "Липецкий государственный технический университет".

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на международном симпозиуме «Надежность и качество» (г.

Пенза 2008 г.), Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (Пенза, 2005 г.), Всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы (г. Санкт-Петербург, 2006 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Инновации и информационные технологии в образовании» (г. Липецк, 2009 г.), на заседаниях кафедры «Системы автоматизированного проектирования» Пензенского государственного университета.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 печатных работ, из них: 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 11 статей, 5 тезисов докладов.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы 155 стр., в том числе: 126 стр. основного текста, библиография - 14 стр. (137 наименований), приложения - 15 стр.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Международном симпозиуме «Надежность и качество» (г. Пенза, 2008 г.), Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (Пенза, 2005 г.), Всероссийской конференции по проблемам науки и высшей школы (г. Санкт-Петербург, 2006 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Инновации и информационные технологии в образовании» (г. Липецк, 2009 г.), на заседаниях кафедры «Системы автоматизированного проектирования» ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет».

В ходе исследования выявлен ряд проблем, связанных с внедрением инновационных методов управления учебным процессом в систему подготовки молодых специалистов, каждая из которых требует отдельного научного исследования. Направления дальнейших исследований могут располагаться в плоскости достижения законченной программной реализации разработанных моделей и методики, научного обоснования и разработки практических рекомендаций по построению и использованию подсистем автоматизированного управления учебным процессом в рамках концепции единого информационного пространства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью исследования является повышение эффективности процесса подготовки специалистов за счет внедрения новых моделей и методов формализации представления содержания учебных дисциплин и оценок их продуктивности.

1. Абчук, В.А. Автоматизация управления / В.А. Абчук, А.Л. Лиф-шиц, A.A. Федулов, Э.И. Куштина. - М.: Радио и связь, 1984. - 263 с.

2. Агапов, В.Ю. Алгоритмы целеполагания в современных педагогических технологиях / В.Ю. Агапов, Л.В. Мишакова. Рязань: РОИРО, 1994.-24 с.

3. Адлер, Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер. М.: Наука, 1976. - 279 с.

4. Анфилатов, B.C. Системный анализ в управлении / B.C. Анфи-латов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин М.: Финансы и статистика, 2003. -368 с.

5. Арсеньев, Г.Н. Дидактические аспекты построения и использования моделей динамических систем в учебном процессе вуза / Г.Н. Арсеньев // Автореф. д.п.н. Киев: КГПУ, 2002.

6. Астафьева, Н.Е. Моделирование информационных технологий подготовки и повышения квалификации преподавателей профессиональных учебных заведений / Н.Е Астафьева // Автореф. дис. СПб., 1994.

7. Ашмарин, И.П. Быстрые методы статистической обработки и планирование экспериментов / И.П. Ашмарин, H.H. Васильев, В.А. Амбро-сов. Л.: ЛГУ, 1975. - 76 с.

8. Бабанский, Ю.К. Оптимизация процесса обучения. Общедидактический аспект / Ю.К. Бабанский. М.: Педагогика, 1977. - 256 с.

9. Байденко, В.И. Новые методы и подходы к организации образовательного процесса (подход, ориентированный на цели) / В.И. Байденко. М. : ДЭЛФИ, 2001. - 79 с.

10. Балл, Г.А. Теория учебных задач: психолого-педагогический аспект/ Г.А. Балл. — М.: Педагогика, 1990. 183 с.

11. Балоян, О.Н. Организационные формы обучения в условиях применения современных технических средств / О.Н. Балоян // Автореф. дис. дпн., М.: МГУ, 1990.

12. Башмаков, А.И. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем / А.И. Башмаков, И.А Башмаков. М.: Филинъ, 2003. - 613 с.

13. Белов, В.В. Теория графов / В.В. Белов, Е.М. Воробьев, В.Е. Шаталов. М.: Высшая школа, 1976. - 392 с.

14. Берж, К. Теория графов и ее применение / К. Берж. М.: Иностранная литература, 1962. - 320 с.

15. Бершадский, A.M. Дистанционное и открытое образование: проблемы и перспеткивы / A.M. Бершадский, И.Г.Кревский // Интеграция образования, вып. 2/3, 2002. С. 99-105.

16. Бершадская, Е.Г. Компьютерная среда для изучения курса "Моделирование" / Е.Г. Бершадская // Дистанционное образование, № 3, 1999. -С. 23-26.

17. Беспалько, В.П. Слагаемые педагогической технологии / В.П. Беспалько. -М.: Педагогика, 1989 190 с.

18. Беспалько, В.П. Системно-методическое обеспечение учебно-воспитательного процесса подготовки специалистов: учебно-методическое пособие / В.П. Беспалько, Ю.Г. Татур. М.: Высшая школа, 1989 - 141 с.

19. Блинов, В.М. Эффективность обучения / В.М. Блинов. М.: Педагогика, 1976. - 191 с.

20. Бобов, И.С. Модели и алгоритмы планирования предъявления содержания обучения для компьютерных систем обучения и интеллектуального тренажа ВМФ // Дисс. ктн. / И.С. Бобов. СПб.: БГТУ («ВОЕНМЕХ»), 2003.

21. Богоявленская, Д.Б. Интеллектуальная активность как проблема творчества / Д.Б. Богоявленская. Ростов-н/Д: Изд-во Рост, ун-та, 1983 — 173 с.

22. Бонгард, М.М. Проблема узнавания / М.М. Бонгард. М.: Наука, 1967.-320 с.

23. Боровков, A.A. Теория вероятности / A.A. Боровков. М.: УРСС, 2003 - 470 с.

24. Васильев, В.И. Распознающие системы / В.И. Васильев. Киев: Наукова думка, 1983 - 422 с.

25. Волков, И.П. Цель одна дорог много: Проектирование процессов обучения / И.П. Волков. - М.: Просвещение, 1987 - 159 с.

26. Волынец, Ю.Ф. Методология построения автоматизированной среды подготовки специалистов ВМФ на базе локальных вычислительных сетей / Ю.Ф. Волынец, М.В. Буйневич, Ю.К. Шилин СПб: ВМИОЛУ им. Ф.Э. Дзержинского, 1993.

27. Волынец, Ю.Ф. Концепция, принципы построения и функционирования инфологической автоматизированной среды подготовки специалистов ВМФ / Ю.Ф. Волынец Петродворец: ВМИРЭ, 1999.

28. Волынец Ю.Ф. Теоретические основы формализованного представления педагогических знаний в инфологической среде подготовки специалистов ВМФ / Ю.Ф. Волынец Петродворец: ВМИРЭ, 2000.

29. Гальперин, П.Я. Основные результаты исследований по проблеме «Формирования умственных действий и понятий» / П.Я. Гальперин М., 1965.

30. Гвардейцев, М.И. Математическое обеспечение управления. Меры развития общества / М.И. Гвардейцев, П.Г. Кузнецов, В.Я. Розенберг -М.: Радио и связь, 1996- 176 с.

31. Гершунский, Б.С. Философия образования для XXI века / Б.С. Гершунский М.: Совершенство, 1998 - 605 с.

32. Гиндин, С.И. Связный текст: формальное определение и элементы типологии / С.И. Гиндин // Проблемная группа по экспериментальной и прикладной лингвистике. Предварительные публикации, вып. 24. М.: Институт русского языка АН СССР, 1971.

33. Гиндин, С.И. Проблемы анализа и синтеза целого текста в системах машинного перевода, диалоговых и информационных системах / С.И. Гиндин, Ю.Н. Леонтьева. М.: ВЦП, вып. 2, 1978. - 83 с.

34. Горский, Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования / Ю.М. Горский. М.: Наука, 1978. - 223 с.

35. Горский, Ю.М. Системно-информационный анализ процессов управления / Ю.М. Горский. Новосибирск: Наука, Сиб. Отделение, 1988. -327 с.

36. Гузаиров, М.Б. Университетские образовательные программы. Модели и методы для сопоставительного анализа / М.Б. Гузаиров, О.Н. Сметанина, М.М. Гаянова. М.: Изд-во МАИ, 2006. - 117 с.

37. Гузеев, B.B. Образовательная технология: от приема до философии / В.В. Гузеев М.: Сентябрь, 1996 - 112 с.

38. Гусинский, Э.Н. Построение теории образования на основе междисциплинарного системного подхода / Э.Н. Гусинский. М.: Школа 1994 -182 с.

39. Евстигнеев, В.А. Теория графов: алгоритмы обработки деревьев / В.А. Евстигнеев, В.Н. Касьянов. Новосибирск: Наука, 1994. - 360 с.

40. Заде, JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / JT.A Заде. // В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974,-С. 5-49. /

41. Зорина, Л.Я. Дидактические основы формирования системности знаний старшеклассников / Л. Я. Зорина. — М.: Педагогика, 1978. 128 с.

42. Игнатьева, A.B. Исследование систем управления / A.B. Игнатьева, М.М. Максимцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 157 с.

43. Ингенкамп, К. Педагогическая диагностика / К. Ингенкамп // пер. с немецкого. — М.: Педагогика, 1991. -240 с.

44. Исидзука, М. Представление и использование знаний / М. Исидзука, X. Уэно. -М.: Мир, 1989.

45. Калмыков, A.A. Системный анализ образовательных технологий / A.A. Калмыков.-Пермь: изд-во ПГУ, 2002. 160 с.

46. Кантер, Дж. Управленческие информационные системы / Дж. Кантер. М.: Радио и связь, 1982. - 208 с.

47. Карцева, М.В. Построение дерева обучения по модели предметной области в автоматизированной системе обучения на базе ЭВМ / М.В. Карцева, Ю.Н. Савочкин -М., 1977.

48. Кибернетика и проблемы обучения. Сборник переводов / Ред. и предисловие А.И. Берга. М.: Прогресс, 1970. - 392 с.

49. Кларин, М. В.Инновации в обучении: Метафоры и модели: Анализ зарубежного опыта/ М.В. Кларин. М.: Наука, 1997. - 223 с.

50. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Клир Дж. -М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

51. Колесникова, И. А. Интегративные основы современной педагогики / И. А. Колесникова // Гуманитарий: ежегодник. СПб., 1995. - № 1. -С. 108-121.

52. Кручинина, Г.А. Дидактические основы формирования готовности будущего учителя к использованию новых информационных технологий обучения / Г.А Кручинина. Н.Новгород: Прометей, 1996. - 176 с.

53. Куватов, В.И. Линейная оптимизация / В.И. Куватов Петродво-рец: ВВМУРЭ им. A.C. Попова, 1996.

54. Кусов, Е.В. Методика структуризации содержания обучения на основе автоматизированного синтеза понятийных иерархических структур / Е.В. Кусов, Е.В. Селиванова, П.В. Филиппов // Отчет по НИР «Октава». -Петродворец: ВМИРЭ им. A.C. Попова, 2003.

55. Кэмпбелл, Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях / Д. Кэмпбелл.- СПб.: Соц.-псих, центр, 1996. — 391 с.

56. Левит, Г.С. Междисциплинарный подход к педагогическим проблемам / Г.С. Левит Л., 1990.

57. Леднев, B.C. Содержание общего среднего образования. Проблемы структуры / B.C. Леднев. М.: Педагогика, 1980. - 264 с.

58. Леонтьев, Л.П. Проблемы управления учебным процессом (математические модели) / Л.П. Леонтьев, О.Г Гохман. Рига: Зинанте, 1984. -239 с.

59. Лернер, А.Я. Учебно-воспитательный процесс как система. Исследования в педагогических науках/ А.Я. Лернер. М.: Педагогика, 1985, №1.

60. Линдсей, П., Переработка информации у человека. Введение в психологию / П. Линдсей, Д. Норманн. // Пер. с английского п/ред А.Р. Лу-рия. -М.: Мир, 1974. 550 с.

61. Лыскова, Е.Б. Новые тенденции в подготовке учителей на западе/ Е.Б. Лыскова. М.: Педагогика, 1994, №3- 94 с.

62. Майлс, У. Измерение ценности информации / У. Майлс // Зарубежная радиоэлектроника. 1965 - № 1.

63. Малыш, В.Н. Технология построения и функционирования автоматизированной среды подготовки специалистов по защите информации для силовых структур в вузе / В.Н. Малыш, Ю.Ф. Волынец. Липецк: ГОУ ВПО «ЛГПУ», 2004.-237 с.

64. Марев, И. Методологические основы дидактики / И. Марев // пер. с болгарского, предисловие И.Я. Лернера. М.: Педагогика, 1987. - 117 с.

65. Машбиц, Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения/Е.И. Машбиц. М.: Педагогика 1988. — 192 с.

66. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара. М.: Мир, 1973. - 344 с.

67. Месарович, М.Общая теория систем: Математические основы / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара. // Пер. с англ. под ред. C.B. Емельянова.-М.: Мир, 1978.-312 с.

68. Методика оценки эффективности психолого-педагогической подготовки будущих учителей. Эксперимент для преподавателей кафедр педагогики педагогических ВУЗов. -М.: АПН, 1987.

69. Мизенцев, В.П. Проблема аналитической оценки качества и эффективности учебного процесса в школе / В.П. Мизенцев, A.B. Кочергин Куйбышев: Куйбышевский гос.пед. институт, 1986.

70. Моисеев, H.H. Алгоритмы развития / H.H. Моисеев. М.: Наука, 1987.-304 с.

71. Моисеев, H.H. Математические задачи системного анализа / H.H. Моисеев.-М.: Наука, 1981.-488 с.

72. Морозов, JI.M. Методологические основы теории эффективности / Л.М. Морозов, Г.Б. Петухов, В.Н. Сидоров. Л.: ВИКИ им. А.Ф.Можайского, 1982.-236 с.

73. Негойце, К. Применение теории систем к проблемам управления /К. Негойце. -М.: Мир, 1981. 183 с.

74. Непейвода, H.H. Выводы в форме графов / H.H. Непейвода // Семиотика и информатика, вып. 26., 1986.

75. Николаев, В.И. Системотехника: методы и приложения / В.И. Николаев, В.М. Брук. Л.: Машиностроение, 1985. - 200 с.

76. Носкова, Т.Н. Педагогические проблемы дистанционного обучения в сфере гуманитарного образования / Т.Н. Носкова // сборник "Образование и культура Северо-Запада России" (вып. 4) СПб., 1999.

77. Осуги, С. Приобретение знаний / С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.

78. Ожегов, С.И. Толковый словарь русского языка/ С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова- М.: Азъ, 1996.

79. Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

80. Печников, А.Н. Теоретические основы психолого-педагогического проектирования автоматизированных обучающих систем / А.Н. Печников. Петродворец: ВВМУРЭ им. Попова, 1995. - 322 с.

81. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. М.: Наука, 1986. - 282 с.

82. Растригин, Л.А. Вычислительные машины, системы, сети / Л.А. Растригин. М.: Наука, 1982. - 224 с.

83. Растригин, Л.А. Адаптивное обучение с моделью обучаемого / М.Х. Эренштейн, Л.А. Растригин. — Рига: Зинатне, 1988. 160 с.

84. Роберт, И. В. Средства информационных и коммуникационных технологий в процессах автоматизации информационно-методического обеспечения и организационного управления учебным заведением / И.В. Роберт // Ученые записки. М., 2002. - Вып.7. - С. 3-17.

85. Ростунов, Т.Н. Сущность программированного метода обучения / Т.П. Ростунов // В сб.: Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. -М.: Советское радио, 1963. С. 10-23.

86. Рубин, Ю.Б. Технологические системы в открытом образовании / К.К. Шевченко, В.А. Самойлов, Ю.Б. Рубин // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001.

87. Селиванова, Е.В. Автоматизированная методика: «Алгоритм автоматизированного синтеза понятийных иерархических структур» / Н. Шер-лаимов, П.В. Филиппов, Е.В. Селиванова. Петродворец: ВМИРЭ им. Попова, 2003.

88. Скаткин, М.Н. Проблемы современной дидактики / М.Н. Скат-кин. М.: Педагогика, 1984. — 96 с.

89. Скосырев, H.H. Диагностика и оценивание главный компонент информационной культуры педагога / H.H. Скосырев // Педагогическая информатика - 2000 - № 3. - С. 39-48.

90. Соломатин, Н.М. Информационные семантические системы/ Н.М. Соломатин. -М.: Высшая школа, 1989. 127 с.

91. Талызина, Н.Ф. Теория поэтапного формирования умственных действий сегодня / Н.Ф.Талызина // Вопросы психологии. 1993. — №1. — С. 92- 101.

92. Терещенко, Л.Я. Управление обучением с помощью ЭВМ / С.Г. Майоркин, В.П. Панов, Л.Я. Терещенко. — Л.: Изд-во ЛГУ, 1981. 166 с.

93. Токмазов, Г.В. Система задач как средство формирования исследовательских умений / Г.В. Токмазов. — М.: Прометей, 1999.

94. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / A.A. Макаров, Ю.Н. Тюрин. М.: Финансы и статистика, 1995. - 384 с.

95. Уемов, А.И. Системный подход и общая теория систем / А.И. Уемов. М.: Мысль, 1978. - 272 с.

96. Уёмов, А.И. Системы и системные параметры / А.И. Уемов // Проблемы формального анализа систем. М., 1968. - С.17-35.

97. Филиппов, П.В. Принципы построения и функционирования автоматизированной системы контроля уровня знаний: Монография/ П.В. Филиппов. Петродворец: ВМИРЭ им. A.C. Попова, 2003.

98. Флейшман, Б.С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных систем / Б.С. Флейшман М.: Советское радио, 1971. - 224 с.

99. Харрари, Ф. Теория графов / Ф. Харрари М.: Мир, 1973. - 360 с.

100. Хомяков, Д.М. Основы системного анализа / Д.М. Хомяков, П.М. Хомяков -М.: Изд-во МГУ, 1996. 108 с.

101. Цветков, В .Я. Разработка проблемно-ориентированных систем управления / В.Я. Цветков. М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1990. - 132 с.

102. Чубров, Е.В. Компьютер и изучение математики/ А.С. Демушкин, Н.А. Сливина, Е.В. Чубров // ИНФО 1992 - № 34. - С. 96-97.

103. Юдин, Э.Г. Системный подход и принцип деятельности. Методологические проблемы современной науки / Э.Г. Юдин. М.: Наука, 1978. -391 с.

104. Яковлева, Е.П. Психология развития творческого потенциала личности / Е.П. Яковлева. М.: Флинта, 1999. - 287 с.

105. Bork, A. Computer and Information Technology as a learning Aid / A. Bork // Education and Computing, 1985, v. 1. p. 29-34.

106. Buiten, R. Experimental system gives language student instant error feedback. / R. Buiten, H.S. Lane // Digital Equipment Corporation Computer Application Note, 1965.

107. Coulson, I.E. Computers in research and development on automated instruction / I.E. Coulson // «Proceedings of the IV-th international congress of cybernetic medicine», Nice, 1966. p. 241-257.

108. Haan, B. IRIS Hypermedia Services / B. Haan, P. Kahn // Communications of ACM 1992 - v.3 5 - № 1. - P. 3 6-51.

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

110. Публикации автора по теме диссертации:

111. Воробьёв Г.А., Ершова A.A. Об одном аспекте логической подготовки учителя математики. / Воробьёв Г.А., Ершова A.A. // X международная конференция "Математика. Экономика. Образование", II международный симпозиум. Ростов-на-Дону, 2002.

112. Воробьёв, Г.А. Типология доказываемых утверждений в курсе алгебры и начал анализа / Г.А. Воробьёв, A.A. Ершова // XI межвузовский сборник "Образовательные технологии", Воронежский государственный педагогический университет, 2004 г.

113. Воробьёв, Г.А. Методические особенности организации самостоятельной работы студентов / Г. А. Воробьёв, A.A. Ершова, Е.В. Кривовяз, Т.П. Фомина // XII Международная конференция. Чебоксары, 2004.

114. Воробьёв, Г.А. Динамическая идентификация пользователя в системах контроля знаний / Г.А. Воробьёв, A.B. Иванов // Материалы научно-практической конференции «Автоматизированные системы и тренажеры». -Тверь, 2005.

115. Воробьёв, Г.А. Автоматизация среды подготовки учителей математики в педагогическом вузе / Г.А. Воробьёв, В.Н. Малыш // Информационно-вычислительные технологии и их приложения: сб. материалов Междунар. науч.-техн. конф. Пенза, 2005. - С. 41-44.

116. Воробьёв, Г.А. Информационная безопасность единой образовательной информационной среды региона / Г.А. Воробьёв, В.Н. Малыш // Фундаментальные исследования в технических университетах. Сборник трудов. СПб.: СПбГПУ, 2006.

117. Воробьёв, Г.А. Определение содержания проблемы структуризации педагогических знаний в вузе / Г.А. Воробьёв // Сборник научных трудов аспирантов и соискателей (ЛГПУ). Вып. 3. Ч. 1. - Липецк, 2006. - С. 87-90.

118. Воробьёв, Г.А. Структуризация содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний / Г.А. Воробьёв, В.Н. Малыш // Высшее образование сегодня. М. - 2007. - № 5. - С. 60-62.

119. Воробьёв, Г.А. Методика оценки семантической сложности графовых моделей учебных элементов / Г. А. Воробьёв, В. Н. Малыш // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2008. - № 4. - С. 62-71.

120. Воробьёв, Г.А. Модель структуризации содержания обучения на основе построения иерархической понятийной сети знаний / Г.А. Воробьёв, П.А. Корнев, В.Н. Малыш // Вестник РУДН. Информатизация образования. -2009.-№4.-С. 94-101.

121. Воробьёв, Г.А. Системная оценка семантической сложности моделей учебных элементов / Г.А. Воробьёв // Цифровые модели в проектировании и производстве РЭС: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 15. - Пенза: Изд-во ПГУ, 2010. - С. 172-185.

122. Цикл математических дисциплин