автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Формирование информационного базиса автоматизированных систем обучения

На правах рукописи

Яркова Светлана Анатольевна

ФОРМИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОГО БАЗИСА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ

05 13 01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

иил5Э845

Красноярск - 2007

003159845

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский государственный технологический университет», г Красноярск

Научный руководитель

кандидат физико-математических наук, доцент Рудакова Галина Михайловна

Официальные оппоненты-

доктор технических наук,

профессор Петров Михаил Николаевич,

ЗАО «Енисейтелеком», г Красноярск

кандидат технических наук, доцент Царев Роман Юрьевич,

ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»

Ведущая организация ГОУ ВПО «Кемеровский государственный

университет»

Защита состоится 25 октября 2007 г в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212 249 02 при Сибирском государственном аэрокосмическом университете имени академика М Ф Решетнева по адресу 660014, г Красноярск, просп им газ "Красноярский рабочий", 31

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета

Автореферат разослан 24 сентября 2007 года

Ученый секретарь диссертационного совета

И В Ковалев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Развитие технологической базы производства и технический прогресс общества требуют повышения уровня образованности как сотрудников предприятий, так и выпускников вузов, повышения эффективности обучения и переобучения, оптимизации учебного процесса Выполнение этих условий приводит к необходимости использования новых информационных технологий в системе высшего образования

Состояние сферы образования России и тенденции развития общества требуют безотлагательного решения проблемы опережающего развития системы образования на основе информационных технологий, создания в стране единой информационно-образовательной среды

Развитие науки и технологий, а также рост объема информации, необходимой для успешной образовательной деятельности, привоцят к использованию современных компьютерных и коммуникационных технологий, которые позволяют решать задачи обучения и повышения квалификации обучающихся Связаны эти перемены с переходом мирового сообщества к информационному типу организации образования и образовательного пространства

Переход на новые образовательные технологии диктует новый подход к созданию и применению в учебном процессе более эффективных средств поиска, обработки, хранения, предоставления и передачи информации Информационное обеспечение большинства процессов, связанных с профессиональным образованием, делает возможным хранение и доступ к базовой информации, необходимой пользователю

Возникает острая необходимость применения программно-аппаратных средств учебного назначения При этом структура информационного базиса должна поддерживать механизмы управления адаптивным электронным обучением, позволяющие реализовать динамическую многоуровневую адаптацию учебных материалов

Таким образом, создание, сопровождение и развитие автоматизированных систем обучения требует повышения эффективности формирования и организации информационного базиса, используемого в учебном процессе

Объектом диссертационного исследования является информационно-образовательная среда автоматизированных систем обучения

Предмет исследований - информационный базис, структура и состав учебно-методических материалов

Цель диссертационного исследования состоит в формировании и организации информационного базиса, используемого в автоматизированных системах обучения

Поставленная цель достигается путем решения следующих задач

• анализа и формализации задач формирования информационного базиса автоматизированных систем обучения,

• разработки методики выбора программного обеспечения учебного назначения,

• исследования методов принятия решений и экспертной оценки для выбора программного обеспечения учебного назначения,

• разработки стохастической модели прохождения сценариев при изучении материала курса с использованием выбранного программного обеспечения учебного назначения,

• программной реализации системы оценки качества и выбора программного обеспечения учебного назначения,

• определении зависимости качества усвоения дисциплины от объема использованных электронных образовательных ресурсов в учебном процессе

Методы исследования. Основные теоретические и прикладные результаты работы получены на основе методологии системного анализа, теории принятия решений, аппарата стохастических сетей.

Научная новизна работы:

1 Предложена новая методика выбора программного обеспечения учебного назначения, позволяющая понизить мощность множества критериев на основе их парного сравнения и ранжирования

2 Для групповой экспертной оценки программного обеспечения учебного назначения разработан алгоритм вычисления весовых коэффициентов, обеспечивающий итеративный режим определения значений весов

3 Разработана стохастическая сетевая модель прохождения сценариев, позволяющая реализовать идею адаптации при изучении материала обучающимся с использованием программного обеспечения учебного назначения

4 Разработана имитационная модель процесса обучения с различным уровнем использования электронных образовательных ресурсов, позволившая экспериментально подтвердить эффективность предлагаемого подхода

Значение для теории. Полученные при выполнении диссертационной работы результаты имеют существенное значение для развития теории принятия решений, в частности, выделения множества существенных критериев выбора и формирования области Парето Разработанная ГЕРТ-методика оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в автоматизированных обучающих системах позволяет получать вероятностно-временные характеристики сценариев, в которые включены случайные отклонения и неопределенность, возникающие непосредственно во время выполнения процедуры контроля знаний

Практическая ценность. Разработанная в диссертации программная система позволяет оценить качество и выбрать программное обеспечение учебного назначения, которое может дополнить в учебном процессе классические методы преподавания, что приведет к росту успеваемости студентов

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием методов принятия решений и стохастических моделей при обосновании полученных результатов, выводов, рекомендаций, а также успешным выполнением компьютерных экспериментов, показавших, что использование электронных образовательных ресурсов в процессе обучения ведет к росту успеваемости студентов

Реализация результатов работы. В диссертационной работе были разработаны три программные системы, предназначенные для формирования оптимального состава программного обеспечения мультиверсионных информационно-управляющих систем Программные системы прошли экспертизу и зарегистрированы в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (ОФАП), что делает их доступными широкому кругу специалистов в области системного анализа и разработки программного обеспечения информационно-управляющих систем Перечень зарегистрированных программных разработок приведен в конце автореферата

Научные и практические результаты внедрены в учебный процесс СибГТУ, использованы в программе повышения квалификаций преподавателей и слушателей Института дополнительного профессионального образования, повышения квалификации и переподготовки специалистов, а также при разработке 8 электронных учебно-методических комплексов, 11 учебно-методических пособий, ряда обучающих электронных курсов для заочного и дистанционного обучения Материалы диссертационной работы введены в учебные курсы дисциплин, читаемых студентам на кафедрах «Информационные технологии» и «Лесоводство» Сибирского государственного технологического университета На защиту выносятся:

1 Методика выбора программного обеспечения учебного назначения

2 Алгоритм вычисления весовых коэффициентов при групповой экспертной оценке

3 Стохастическая модель оценки и пересмотра сценариев контроля знаний при изучении материала в автоматизированных обучающих системах

4 Имитационная модель учебного процесса с применением программного обеспечения учебного назначения в автоматизированных обучающих системах

Апробация работы Основные положения и результаты работы прошли всестороннюю апробацию на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях В том числе, на III, IV, V Всероссийской

конференции "Проблемы информатизации региона" (Красноярск, 1997, 1998, 1999), XXV юбилейной международной конференции (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 1998), Всероссийской научно-методической конференции "Образование XXI века инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации и гуманизации" (Красноярск, 1999), Всероссийской научно-практической конференции "Лесной комплекс проблемы и решения" (Красноярск, 1999), Всероссийской конференции "Информатика и информационные технологии" (Красноярск, 1999), IV и VI Международной научно-практической конференции «Современные техника и технологии» (Томск, 2000, 2002), Международной научно-практической конференции «Экологизация образования» (Алматы, 2000), Всероссийской научно-практической конференции «Непрерывное экологическое образование» (Красноярск, 2003), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы химико-лесного комплекса» (Красноярск, 2003, 2004), Всероссийской научно-практической конференции «Непрерывное экологическое образование и экологические проблемы» (Красноярск, 2005)

Диссертационная работа в целом обсуждалась на научных семинарах Сибирского государственного технологического университета, Сибирского государственного аэрокосмического университета, а также НИИ Систем управления, волновых процессов и технологий (2005-2007 гг )

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 28 работ, из них 2 в журналах по Перечню ВАК Полный список публикаций представлен в конце автореферата

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы из 102 наименований и трех приложений Содержание работы изложено на 156 страницах, объем приложений - 8 страниц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана общая характеристика проблемы, обоснована актуальность выбранной темы, определены цель и задачи исследования Сформулированы основные положения, выносимые на защиту, научная новизна, теоретическая и практическая значимость полученных результатов

В первом разделе рассмотрены проблемы развития современного открытого образования, при котором важную роль играет аппаратно-программное и информационное обеспечение образовательной среды При этом необходимым условием является развитая библиотека электронных учебно-методических комплексов, включающих электронные учебники, учебные пособия, тренинговые компьютерные программы, компьютерные лабораторные практикумы, контрольно-тестирующие комплекты

Использование компьютерных телекоммуникаций (КТК) в качестве технологической основы образовательной среды связано с возросшими возможностями технических средств связи В первом разделе приведены факторы, определяющие применение данной основы для различных моделей автоматизированного обучения, которые обусловливаются дидактическими свойствами этих средств информационных технологий

Успешность процесса обучения во многом зависит от организации учебного материала Если курс предназначен для обучения при интенсивном взаимодействии преподавателя и обучаемого, то соответственно и требования к организации такого курса, принципы отбора, организации, структурирования материала, обеспечение контроля будут определяться особенностями этого взаимодействия

Если же курс предназначен для самообразования (а таких курсов на серверах Интернет подавляющее большинство), то отбор материала, его структурирование и организация будут существенно иные Дидактические свойства того или иного носителя информации, на котором предполагается разместить курс, также существенно влияют как на отбор, так и на структуру учебного материала

Современное состояние информатизации образования характеризуется опережающим развитием информационных технологий и техническим оснащением ВУЗов по сравнению с развитием новых педагогических методов и технологий Поэтому необходима интенсивная работа в университете по совершенствованию автоматизированных систем обучения, что в первую очередь включает разработку электронных обучающих средств

Обучение можно рассматривать как процесс управления сложной системой, в которой обучаемый является объектом управления, а образовательная среда и/или преподаватель - источник управления Обучение при этом носит адаптивный характер

В диссертационной работе понятие «адаптация» рассматривается в двух аспектах Во-первых, это адаптивное планирование на этапе подготовки индивидуализированного учебно-методического материала (УММ) в обучающей среде Такой подход позволяет реализовать адаптацию учебного материала как к группе обучаемых, так и к отдельному обучаемому В этом случае структура, содержание и способ представления УММ зависят от поставленных целей обучения, уровня начальной подготовки обучаемых, для которых создается учебный курс, возможностей воспроизведения и передачи информации в образовательной среде, а также ряда других факторов Такой подход будем называть статической адаптацией, поскольку после подготовки адаптированного учебного курса в самом процессе обучения УММ остается неизменным

Во-вторых, это адаптивное взаимодействие обучаемого с образовательной средой, в процессе которого выполняется динамическая генерация учебного материала для конкретного обучаемого, используется

система помощи и подсказок, организуются диалоги между пользователями, а также осуществляется гибкая настройка интерфейса Такой подход будем называть динамической адаптацией, поскольку в процессе информационного взаимодействия обучаемого со средой осуществляется как изменение содержания и способов представления УММ, так и всесторонняя настройка системы под обучаемого

Структура учебно-методического материала, представляющего собой информационный базис образовательных сред, должна поддерживать механизмы управления адаптивным электронным обучением, позволяющие реализовать статическую и динамическую адаптацию учебных материалов Создание, сопровождение и развитие автоматизированных систем обучения требует повышения эффективности организации информационного базиса, используемого в учебном процессе

Во втором разделе рассматривается задача оценки качества программных средств учебного назначения Эта задача может быть представлена как совокупность следующих процедур- разработка системы критериев качества для оцениваемого класса программных средств, проведение испытаний (тестирование), оценка значения показателей качества -критериев качества нижнего уровня - по результатам испытаний, нахождение относительных весовых коэффициентов вклада каждого критерия качества в обобщенный показатель качества, вычисление обобщенного показателя качества путем свертки значений частных критериев

Решение задачи выбора программных средств учебного назначения из исходного оцениваемого множества объектов может быть сведено к задаче целочисленного математического программирования при одном доминирующем критерии и ограничениях Такая задача может быть решена любыми известными методами (например, методом полного перебора), так как размерность пространства исследуемых объектов и число ограничений вполне позволяет получить решение на современных вычислительных средствах для простейших процедур оптимизации

Пусть имеется п программных средств учебного назначения и т критериев. Требуется найти экстремум £-го критерия, выбранного доминирующим, на заданном пространстве критериев Данная модель может быть представлена в виде

н

—> шах

к

п

1 = 1,и, ]=\,т,

где к - выбранный доминирующий критерий, О,, - значение критерия] для ¿-го программного средства учебного назначения, /^(С,,) - заданная функция для критерия у, Р, = {0, 1} - искомые величины - назначение /-го программного средства учебного назначения

/"ХСу) могут быть получены на основании изучения нормативных документов, ряд которых на отдельные элементы программных средств учебного назначения уже разработаны или находятся в стадии разработки В случае если по каким-либо организационно-финансовым причинам экспертная информация не может быть получена, данная модель вполне может быть применима для поддержки индивидуального решения

Решение данной задачи может быть получено посредством следующей процедуры

Этап I Выделяется множество исследуемых объектов, соответствующее целям обучения

Этап 2 Определяется задача оптимизации (максимум, минимум) для доминирующего критерия

Этап 3 Выделяется множество ограничений на базе остальных критериев

Этап 4 Определяются предельные значения ограничений на основе объективной информации (нормативной информации), обработки экспертной информации или личных предпочтений ЛПР

Этап 5 Производится проверка отобранных в п 3 значений критериев из базы объектов и их соответствия ограничениям п 4 выделяется объект с оптимальным значением доминирующего критерия

Для проведения процедур оценки качества и выбора программных средств учебного назначения из заданного множества необходимо определить критерии качества (характеристики качества) От полноты и адекватности критериев качества зависит достоверность получаемого решения

Как правило, характеристики качества располагаются иерархически Целесообразность использования иерархической структуры для системы характеристик качества, объясняется тем, что такие показатели качества, как удобство применения, надежность программы и пр, не могут быть оценены экспертами непосредственно

Для получения этих оценок необходимо их детализировать и представить рядом более конкретных характеристик качества, которые в свою очередь разбиваются на еще более детальные показатели, и так далее до тех пор, пока характеристики нижнего уровня не будут достаточно просты для экспертной оценки или измерения В связи со сказанным, будем использовать иерархическую организацию критериев качества программных средств учебного назначения

Однако на сегодняшний день не существует общепринятого алгоритма составления иерархической системы характеристик качества (ИСХК)

В данной работе предлагается алгоритм составления ИСХК, включающий следующие этапы

1 Набор рабочей группы

2 Создание первоначального проекта ИСХК программных средств учебного назначения

3 Создание экспертной группы

4 Дополнение первоначального проекта ИСХК программных средств учебного назначения экспертами

5 Разбиение групп характеристик, число элементов которых превышает семь

6 Отсев неважных характеристик из проекта ИСХК ППО программных средств учебного назначения

7 Классификация характеристик качества нижнего уровня иерархии

8 Дополнение проекта ИСХК уровнем оценочных показателей качества

Следует отметить, что на шестом этапе рассматривается каждая характеристика нижнего уровня иерархии, и каждый эксперт выносит свое решение о том, можно ли пренебречь влиянием рассматриваемой характеристики на качество программных средств учебного назначения в целом После проведения опроса производится расчет согласованности мнений экспертов по формуле

пI

а, =-*-, п

где п, - число экспертов согласных в том, что влиянием /-й характеристики на качество в целом пренебречь нельзя, п - общее количество экспертов, участвующих в опросе

Для отсева характеристик, влиянием которых на качество программных средств учебного назначения можно пренебречь, вводится пороговый уровень а,юр для значений а, Значение порогового уровня назначается рабочей группой, причем, оно должно принадлежать интервалу [0,5, 1,0] Все характеристики, функция согласованности а, которых не достигла порогового уровня, исключаются из дальнейшего рассмотрения

В диссертации была выполнена оценка качества и выбор программных средств учебного назначения из сред LearnlngSpace 2 5 и Батисфера Процесс выбора включал в себя следующие этапы

Этап I Формирование списка критериев выбора, путем исключения неважных, характеристик из ИСХК программных средств учебного назначения

Этап 2 Выделение из списка критериев выбора наиболее критичных Этап 3 Определение весовых коэффициентов критериев выбора методом парных сравнений

Этап 4 Расчет обобщенного показателя соответствия качества программных средств учебного назначения желаниям ЛПР по формуле

где V, — относительный весовой коэффициент каждого критерия качества Были получены следующие оценки предпочтительности ЬеагшгщЗрасе - 0,84218, Батисфера - 0,62515

Таким образом, Ьеагшг^расе предпочтительнее, чем Батисфера для использования в учебном процессе.

Существенным при оценке и выборе программных средств является назначение весовых коэффициентов Для вычисления весов V обобщенной матрицы парных сравнений С предлагается следующий алгоритм-

Шаг 1 Вычислим начальные значения весовых коэффициентов

У0. = —,_/ = 1 ,п, где п - число объектов сравнения (порядок матрицы С) п

п _

Шаг 2 Вычислим 5 = С х К0или = хК0,,у = 1,и

/=1

п

Шаг 3 Вычислим нормирующий множитель X =

/=1

Шаг 4 Вычислим уточненные оценки коэффициентов значимости

—

объектов сравнения К,; = = 1,«

Шаг 5 Вычислим значения расхождения между значениями коэффициентов значимости на двух соседних итерациях

Шаг 5 Если шах(5 )<е, где е = 7—-—5% точность расчета, то

(20 х п)

расчет закончен (решение определяется коэффициентами У1/, у =1 п\ иначе перейдем к шагу 2, положив У0/ = У^ , ] =

Наряду с данным методом был рассмотрен метод Парето, основанный на свертке во множестве альтернатив, при которых возможно уменьшение числа возможных вариантов решений, исключением заведомо плохих Диаграмма сравнения сред Ьеагшп§8расе 2 5 и Бигор методом Парето приведена на рис 1

Рмс. I. Сравнение программного обеспечения учебной* назначения с помощью

метода Парею

В третьем разделе показано, что адаптивные технологии обучения максимально используют информацию ИЗ моделей студента и/или моделей информационного базиса (учебно-методического материала). К ним относя гея такие методы контроля знаний, как:

• Контроль fio лин)е:ш студента. Сценарий контроля обычно формируется динамически и процессе, хотя набор сценариев для различных групп студентов может быть создан и заранее, например, аналогично методу «Контроль по отве там студента».

• Контра./ь по мопе шм студента и информационного оазиса. Данный метод является развитием предыдущего, т.е. используются приведенные ранее параметры модели студента, но технолог ия процесса строится на базе модели информационного базиса учебного материала, учитывая взаимосвязи между изучаемыми и проверяемыми понятиями

В работе основное внимание уделяется методам формирования адаптивной технологии обучения на основе модели информационного базиса (ИВ) учебного материала (курса, темы, раздела темы), которая представляет собой ориентированный граф: множество вершин графа соответствует объектам изучения, а множество ребер связям между ними. Изучение VMM. равно как и организация контроля, осуществляется r соответствий с

12

~"*Т Г —

оптимальной последовательностью изложения учебного материала, те оптимальной структурой ИБ, которая, в частном случае, ничто иное, как линейная последовательность объектов изучения ИБ Таким образом, сначала генерируется задание для проверки знаний первого учебного объекта, затем -второго ит д, т е последовательность выдачи заданий аналогична последовательности изучения по модели УММ. При этом если планируется проверить и знания, и умения, то одному учебному объекту ИБ могут соответствовать несколько вопросов сценария обучения На рис 2 представлен пример сценария контроля знаний, реализующий частично адаптивную технологию

Рис 2 Пример сценария контроля

Вершины графа В, соответствуют вопросам, предлагаемым студенту, а дуги указывают следующий выдаваемый вопрос в зависимости от правильности ответа Пр - правильный ответ, Нт - неточный, Нп -неправильный ответ Предварительная подготовка сценария и структуры ИБ дает возможность включить в программу вопросы разной степени трудности и значимости, расположив наиболее значимые и трудные задания в основной ветви программы (на рис 2 это вопросы В) и В(>), а более простые - в разветвлениях

В работе на основе графо-аналитического метода предложена ГЕРТ-модель сценария контроля знаний Причем разработанная ГЕРТ-методика оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах позволяет получать вероятностно-временные характеристики ГЕРТ-сценариев, в которые уже включены случайные отклонения и неопределенность, возникающие непосредственно во время выполнения процедуры контроля знаний Следовательно, в полученный временной норматив уже включены все случайные колебания и нет необходимости вносить в него дополнительные ГЕРТ-сетевая модель позволяет получить

дисперсию нормативного времени выполнения контроля знаний, с помощью которой для него строятся доверительные интервалы

Развитием подхода, основанного на модели УММ, является метод, учитывающий блочно-модульную структуру ИБ Учебный материал разделяется на отдельные составляющие - модули, которые могут объединяться в блоки, для каждого из которых подготавливается комплект контрольных заданий Очевидно, что методы данной группы, так или иначе, связаны со структурой ИБ учебного материала, а также учитывают уровень подготовленности студентов, т е налицо признаки адаптации

В общем случае, структурированная учебно-методическая информация (УМИ), хранящаяся в базе данных в виде объектов «нулевого» уровня О0, собирается информационно-образовательной средой (И ОС) в объекты «высокого» уровня О,, представляющие собой систематизированный и упорядоченный УММ Этом УММ еще не предназначен непосредственно для работы обучаемого, поскольку не содержит внешнего оформления и средств навигации, но используется для последующей обработки в ИОС Объекты «высокого» уровня используются также как заготовки для компиляции электронных документов с учебными курсами для их передачи другим пользователям в различных форматах представления данных гипертекстовый документ (* html), Microsoft Word (стандартный формат * doc или универсальный формат текстовых документов *.rtf), Adobe Acrobat (формат * pdf), Windows help (формат *.chm)

Модель формирования учебного материала блочно-модульной структуры, основанная на объектной технологии обработки УМИ На некотором уровне N (в частном случае даже N = 1) учебный объект приобретает очередные новые качества Дополненный методами управления контентом, он переходит в класс учебного модуля (УМ) Таким образом, учебный модуль - это дидактически завершенный фрагмент учебного материала, имеющий четко определенную цель обучения и содержащий теоретический материал, задания для закрепления теоретического материала и/или получения необходимых практических навыков, контрольные вопросы и задания для текущего и итогового контроля знаний При необходимости в УМ включаются требования к знаниям и умениям обучаемого, библиографические списки, ссылки на образовательные ресурсы Internet и др

Визуализация УМИ, представленной в УМ осуществляется на базе методов управления учебным контентом и шаблонов вывода, хранящихся базе данных ИОС В работе рассматривается общая структура учебного модуля, используемого в ИОС При этом для каждого УМ в обязательном порядке определены

• название УМ для организации его поиска в базе данных,

• формулировки целей и задач изучения УММ, включенного в модуль, по которым будут сформированы общие цели и задачи УМ в целом,

• формулировки требований к первоначальному уровню знаний, без которых невозможно освоение включаемого в УМ учебного материала (формулировки содержат ссылки на учебный материал, который должен быть изучен),

• списки литературы и образовательных ресурсов Internet с краткими аннотациями и гиперссылками для организации доступа к указанным ресурсам обучаемого в процессе работы с ИОС,

• учебный гипертекстовый материал, при необходимости сопровождаемый графическими объектами рисунками, формулами, графиками, диаграммами, клипами, фильмами, а также звуками,

• задания для тестового контроля знаний обучаемого, связанные (в объектах УМИ) с учебным материалом, позволяющие определить уровень его усвоения

В зависимости от используемых в системе методов управления, в учебный модуль интегрируются средства диалогового общения с преподавателем и другими обучаемыми Они позволяют в целом повысить эффективность обучающей системы, особенно в случаях возникновения неразрешимых ИОС обучающих ситуаций Такие ситуации могут возникать в случаях, если ИОС исчерпаны все возможные варианты представления УММ в учебном модуле, а обучаемым он не был воспринят, и он продолжает допускать ошибки при работе с контролирующим материалом

Наряду с БД, предназначенной для хранения основного учебно-методического материала в ИОС, допускается хранение отдельных готовых к использованию сгенерированных УМ в виде файлов гипертекстовой структуры или электронных документов в других форматах, как правило * pdf и * chin

Статическая адаптация учебного материала осуществляется путем сборки адаптивных УМ на основе использования параметров связанных с параметрами модели процесса обучения Эти параметры имеются в разделе дополнительных метаданных учебных объектов - область знаний, стадия обучения, уровень сложности УММ, уровень детализации УМИ. планируемое время работы обучаемого с объектом, стратегия обучения и др Предложенный объектный подход позволяет формировать неограниченное число уровней учебных модулей, адаптированных к обучаемому и создавать уникальные }чебно-методические комплексы как для подготовки специалистов, так и для их переподготовки и повышения квалификации

Глубокая структуризация в сочетании с объектным подходом к хранению и обработке информации позволяют в полной мере реализовать в рамках сетевой ИОС методологию повторно используемых учебных объектов при создании адаптивных учебных курсов, регламентированную, в частности спецификацией IMS Content Packaging Specification Сценарий обучения может предусматривать взаимодействие обучаемого с компонентами ИОС, если у него есть доступ к ее ресурсам, например, при работе в Intranet/Internet Такой

подход к адаптации применен для создания электронных учебных материалов, используемых при обучении в сетевых ИОС «АСУ ВУЗ» ГУЦМиЗ, КРиСН и СИБУП.

В четвертом разделе приводился описание реалнто ванной системы оценки качества и выбора про!-раммного обеспечения учебного назначения. Предполагается, что выбранные программные средства будут использоваться в учебном процессе, дополняя классические методы преподавания,

0 рамках диссертационной работы были проведены компьютерные эксперименты, определяющие зависимость качества усвоения дисциплины от использования электронных образовательных ресурсов в учебном процессе.

Имитационное моделирование выполнялось я среде АпуЬо§!с (рис. 3). Устанавливая определенный процент использования элекгорнных образовательных ресурсов при обучении, были получены показатели успеваемости студентов (табл. 1).

Модель курса "Лесоведение" Ком» студится Параметры моделирования

1 * Спвдеккй -¡«герьмгн! ипуу

Количество эк£л^иментое

требу«^ проц&нт усеа&ия моду'«

И"-'

*

Цюл

! ■'.. 7,71

3: В 7»Л

£ 17X2

1,34

О а,74 !

Резул>таты моделирования

Среднее Исбщ: г-

к

Отчислено по резу/ьтатаи экзамена

количество обращений к электрог+*>1у то учебнику: 4 '

Отчие лею всего

51 с

о

$

С исп&тьхег***^ ЭСР 100

[__] Без ислэл^юоз-ич ЭСР

Рис. 3, Эксперимент в среде имитационного моделирования АпуЬоёгс

Таблица !

Установленный уровень использования электронных образовательных ресурсов 55% 63% 75% 80%

Количество успевающих студентов, чел 22 25 25 25

Количество получивших 4 и 5, чел 16 17 18 20

J

Компьютерные эксперименты показывают, что использование электронных образовательных ресурсов в процессе обучения ведет к росту успеваемости студентов, но и к росту качества знаний

В заключении сформулированные основные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

• Проведен анализ и выполнена формализация задач формирования информационного базиса автоматизированных систем обучения Определено, что структура информационного базиса должна поддерживать механизмы управления адаптивным электронным обучением, позволяющие реализовать динамическую многоуровневую адаптацию учебных материалов

• Разработана методика выбора программного обеспечения учебного назначения В результате парного сравнения и ранжирования критериев оценки снижена мощность множества критериев, что позволяет эффективно проводить экспертную оценку вариантов программного обеспечения учебного назначения

• Для реализации метода принятия решений и групповой экспертной оценки разработан алгоритм вычисления весовых коэффициентов, что позволило повысить эффективность формирования информационного базиса автоматизированных систем обучения

• Разработана стохастическая модель прохождения сценариев при адаптивном изучении материала курса Данная модель оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах позволяет получать вероятностно-временные характеристики сценариев, которые учитывают случайные отклонения и неопределенность прохождения сценариев

• Выполнена программная реализация системы оценки качества и выбора программного обеспечения учебного назначения Проведено сравнение реальных программных средств и систем учебного назначения и выбрана лучшая система из рассматриваемых

• Проведены компьютерные эксперименты, подтвердившие зависимость качества усвоения дисциплины от объема использованных электронных образовательных ресурсов в учебном процессе

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в следующих работах

1 Яркова, С А Использование рейтинговой системы / С А Яркова // Труды третьей Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1997 - С 253-254

2 * Яркова, С А Оптимизация обработки данных в распределенных образовательных средах /ИВ Ковалев, С А Яркова, С Ф Шевчук, П В Зеленков//Программные продукты и системы -2007 -№3.-С 7071

3 * Яркова, С А Активная модель мультиязычных запросов пользователя в информационно-управляющих системах / И Н Карцан, Д В Кустов, С А Яркова // Вестник СибГАУ Сб. научн трудов/ Под общ ред проф ГП Белякова, Красноярск СибГАУ -2007-Вып 3(16) - С 131-135

4 Яркова, С А Новый методологический подход в обучении студентов / С А Яркова // Труды четвертой Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1998 -С 572-573

5 Яркова, С А Методологические вопросы информатизации образования в вузе / С А Яркова // Труды четвертой Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1998 - С 303

6 Яркова, С А Системы поддержки самореализации субъектов образования как фактор успешности педагогического процесса / С А Яркова, Г М Рудакова, Н А Эверт, Л Д Якимова // Труды XXV юбилейной международной конференции, Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 1998 -С 359-361

7 Яркова, С А. Компьютерные образовательные технологии в вузе / С А Яркова // Материалы Всероссийской научно-методической конференции "Образование XXI века инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации и гуманизации", 1999 -С 341-342

8 Яркова, С А Использование новых систем в процессе подготовки специалистов / С А Яркова // Материалы межвузовской научно-теоретической конференции "Красноярск история и современность к 370-летию со дня основания", 1998 - С 291

9. Яркова, С А Компьютерное обучение как фактор успешности в организации педагогического процесса в вузе / С А Яркова // Всероссийская научно-практическая конференция "Лесной комплекс проблемы и решения", Красноярск, 1999 -С 125-128

10 Яркова, С А Дистанционное образование Создание учебного курса "Педагогическое мастерство" в среде Ьеапиг^расе / С А Яркова, О Волкова // Всероссийская конференция "Информатика и информационные технологии", г Красноярск, 1999 -С 57-64

11 Яркова, С А Проектирование и эффективность компьютерного мониторинга обучения / С А Яркова // Труды пятой Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1999 -С 123-124

* работы, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендуемых ВАК РФ для опубликования основных научных результатов диссертационных исследований

12 Яркова, С А Методология подготовки магистрантов / С А Яркова, Г М Рудакова, Г А Доррер, Н А Эверт, С П Якимов // Материалы научно-методической конференции "Магистратура в вузах России", Воронеж, 2000 - С 29-31

13 Яркова, С А Проблемы методологии компьютерного мониторинга обучения и пути их решения / С А Яркова // Труды IV Междунар научн -практ конф «Современные техника и технологии» Томск Изд-во Томского политехи ун-та, 2000 - С 96-98

14 Яркова, С А Проектирование и анализ эффективности компьютерных программ учебного назначения / С А Яркова // Материалы Всероссийского конгресса женщин-математиков, Красноярск, 2000 - С 267

15 Яркова, С А Образовательные компьютерные технологии, оценка их эффективности / С А Яркова // Труды IV Междунар научн -практ конф «Современные техника и технологии». Томск Изд-во Томского политехи ун-та, 2000 - С 58-59

16 Яркова, С А Применение электронных учебных курсов «Лесоведение» и «Подсочка леса» в экологическом образовании / В А Волков, С А Яркова И Экологизация образования Сборник статей по материалам международной научно - практической конференции Алматы КГУ, 2000 - С 157-159

17 Яркова, С А Новый подход в изучении дисциплин, связанных с компьютерными технологиями / С А Яркова // Труды VI Междунар научн -практ конф «Современные техника и технологии» Томск Изд-во Томского политехи ун-та, 2002 - С 98-100

18. Яркова, С А Сущность компьютеризации педагогического процесса в вузе / С А Яркова // Труды VI Междунар научн -практ конф «Современные техника и технологии» Томск Изд-во Томского политехи ун-та, 2002 - С 101-105

19 Яркова, С А Информационное и программное обеспечение курса «Лесоведение» / А В Кулич, 3 В Ерохина, С А Яркова // Всероссийская научно-практическая конференция «Непрерывное экологическое образование», 2003 - С 67-68

20 Яркова, С А Использование экспертных систем для выбора и оценки качества программно-аппаратных сред учебного назначения / В А Волков, С А Яркова // III Всероссийский конгресс женщин-математиков 2004 -С 78-80

21 Яркова, С А Интерактивные средства обучения как способ обеспечения экологизации образования / С А Яркова, Н А Эверт, Л Д Якимова // Проблемы химико-лесного комплекса Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции Красноярск СибГТУ, 2004 - С. 71-73

22 Яркова, CAO критериях оценки качества программных средств для создания электронных обучающих курсов / С А. Яркова // Проблемы химико-лесного комплекса Сборник статей по материалам межвузовской научно - практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. - Красноярск СибГТУ, 2004. - С 36-38

23 Яркова, С А Использование компьютерных средств обучения в экологическом образовании / В. А Волков, С А Яркова // Непрерывное экологическое образование и экологические проблемы Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции Т 1 -Красноярск СибГТУ, 2005 - С 61-63

Разработки, зарегистрированные в РОСПАТЕНТе:

24 Яркова С А , Волков В А Информационная система «Оценка качества и выбор программно-аппаратной среды учебного назначения», (ОПС) Свидетельство (Роспатент) об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006611391 от 24 апреля 2006г по заявке № 2006610654 от 6 марта 2006 г.

25. Яркова С А , Волков В А Информационная система «Программная поддержка системы мониторинга психологического здоровья студентов», (ПДС) Свидетельство (Роспатент) об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006611392 от 24 апреля 2006г по заявке № 2006610655 от 6 марта 2006 г

Разработки, зарегистрированные в Отраслевом фонде алгоритмов и программ:

26. Яркова С А, Ковалев И В , Амбросенко Р H , Шевчук С Ф , Тюпкин M В Система оптимизации обработки и хранения информации в базах данных (программная система «BD-Opt ver 1 0») M ВНТИЦ, 2007 № 50200701159

27. Яркова С.А , Ковалев И В , Шевчук С Ф, Амбросенко Р H Система формирования и анализа на графах распределенных образовательных сред (Программная система «GraphEdu ver 1 0») M ВНТИЦ, 2007 № 50200701161

28. Яркова С А , Ковалев И В , Чикизов А А , Шевчук С Ф, Амбросенко Р H Многоверсионное тестирование в распределенных образовательных средах (программная система «AITest ver 1 0») M ВНТИЦ, 2007 №50200701282

Яркова Светлана Анатольевна Формирование информационного базиса автоматизированных систем обучения

Автореферат

Подписано в печать 21 09 2007 т Формат 60x84/16 Бумага писчая Уч изд л 1 Тираж 100 экз Заказ № 216 Отпечатано на ризографе СибГТУ 660049, г Красноярск, пр Мира, 82

ВВЕДЕНИЕ.

1. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЙ БАЗИС.

1.1. Обзор современного состояния образовательной системы и электронного обеспечения образовательных сред.

1.2. Дидактические свойства и функции компьютерных телекоммуникаций в образовании.

1.3. Проблемы организации электронного образования.

1.3.1. Информационные технологии обучения.

1.3.2. Организация учебного процесса.

1.3.3. Проблемы реализации дистанционного образования.

1.4. Особенности организации учебного материала для системы дистанционного обучения на базе компьютерных телекоммуникаций.

1.5. Структура информационного базиса для поддержки механизмов многоуровневой адаптации в системе электронного обучения.

1.5.1. Обучение как процесс адаптивного управления сложной системой.

1.5.2. Сборка адаптивного учебно-методичсского материала.

2. МОДЕЛИ И КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВЫБОРА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ОБУЧАЮЩИХ КУРСОВ.

2.1. Модели оценки качества выбора автоматизированных средств.

2.1.1. Задача целочисленного математического программирования.

2.1.2. Метод обобщенного критерия качества.

2.2. Характеристики качества автоматизированных систем обучения (АСО).

2.3. Алгоритм составления системы характеристик качества автоматизированных систем обучения.

2.4. Экспертная оценка качества. Значение степени согласованности экспертов.

2.5. Обзор оцениваемых автоматизированных сред.

2.6. Обработка результатов экспертного оценивания.

2.6.1 Метод парных сравнений.

2.6.2. Алгоритм вычисления весовых коэффициентов.

2.7. Выделение множества Парето.

3. МОДЕЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА ОПТИМИЗАЦИОННОГО ФОРМИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО БАЗИСА ДЛЯ АДАПТИВНО-ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ.

3.1. Модели и методы интерактивного контроля в адаптивнообучающих системах.

3.1.1. Модель адаптивной технологии обучения и контроля знаний.

3.1.2. Методы и модели проведения контроля.

3.1.3. Модели и методы оценки знаний.

3.2. ГЕРТ-модель сценария контроля знаний.

3.2.1. Графо-аиалитический метод оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах.

3.2.2. Определение вероятностных нормативных времен для процессов контроля знаний, реализуемых в условиях неопределенности.

4. КОМПЬЮТЕРНАЯ СИСТЕМА ВЫБОРА И МОДЕЛИРОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБУЧЕНИЯ.

4.1. Оценка качества и выбора программного обеспечения учебного назначения.

4.1.1. Назначение программной системы выбора.

4.1.2. Описание интерфейса системы выбора программного обеспечения учебного назначения.

4.2. Имитационное моделирование учебного процесса.

4.2.1. Инструмент имитационного моделирования AnyLogic.

4.2.2. Концепции имитационного моделирования учебного процесса в среде AnyLogic.

4.2.3. Анимация поведения модели в AnyLogic.

4.2.4.Реализация имитационной модели в среде AnyLogic.

4.2.5. Описание процесса создания модели.

4.2.6. Проведение компьютерного эксперимента с использованием электронного образовательного ресурса и без использования.

Развитие технологической базы производства и технический прогресс общества требуют повышения уровня образованности как сотрудников предприятий, так и выпускников вузов, повышения эффективности обучения и переобучения, оптимизации учебного процесса. Выполнение этих условий приводит к необходимости использования новых информационных технологий в системе высшего образования.

Состояние сферы образования России и тенденции развития общества требуют безотлагательного решения проблемы опережающего развития системы образования на основе информационных технологий, создания в стране единой информационно-образовательной среды.

Развитие науки и технологий, а также рост объема информации, необходимой для успешной образовательной деятельности, приводят к использованию современных компьютерных и коммуникационных технологий, которые позволяют решать задачи обучения и повышения квалификации обучающихся. Связаны эти перемены с переходом мирового сообщества к информационному типу организации образования и образовательного пространства.

Переход на новые образовательные технологии диктует новый подход к созданию и применению в учебном процессе более эффективных средств поиска, обработки, хранения, предоставления и передачи информации. Информационное обеспечение большинства процессов, связанных с профессиональным образованием, делает возможным хранение и доступ к базовой информации, необходимой пользователю.

Возникает острая необходимость применения программно-аппаратных средств учебного назначения. При этом структура информационного базиса должна поддерживать механизмы управления адаптивным электронным обучением, позволяющие реализовать динамическую многоуровневую адаптацию учебных материалов.

Таким образом, создание, сопровождение и развитие автоматизированных систем обучения требует повышения эффективности формирования и организации информационного базиса, используемого в учебном процессе.

Объектом диссертационного исследования является информационно-образовательная среда автоматизированных систем обучения.

Предмет исследований - информационный базис, структура и состав учебно-методических материалов.

Цель диссертационного исследования состоит в формировании и организации информационного базиса, используемого в автоматизированных системах обучения.

Поставленная цель достигается путем решения следующих задач:

• анализа и формализации задач формирования информационного базиса автоматизированных систем обучения;

• разработки методики выбора программного обеспечения учебного назначения;

• исследования методов принятия решений и экспертной оценки для выбора программного обеспечения учебного назначения;

• разработки стохастической модели прохождения сценариев при изучении материала курса с использованием выбранного программного обеспечения учебного назначения;

• программной реализации системы оценки качества и выбора программного обеспечения учебного назначения;

• определении зависимости качества усвоения дисциплины от объема использованных электронных образовательных ресурсов в учебном процессе.

Методы исследования. Основные теоретические и прикладные результаты работы получены на основе методологии системного анализа, теории принятия решений, аппарата стохастических сетей. 5

Научная новизна работы:

1. Предложена новая методика выбора программного обеспечения учебного назначения, позволяющая понизить мощность множества критериев на основе их парного сравнения и ранжирования.

2. Для групповой экспертной оценки программного обеспечения учебного назначения разработан алгоритм вычисления весовых коэффициентов, обеспечивающий итеративный режим определения значений весов.

3. Разработана стохастическая сетевая модель прохождения сценариев, позволяющая реализовать идею адаптации при изучении материала обучающимся с использованием программного обеспечения учебного назначения.

4. Разработана имитационная модель процесса обучения с различным уровнем использования электронных образовательных ресурсов, позволившая экспериментально подтвердить эффективность предлагаемого подхода.

Значение для теории. Полученные при выполнении диссертационной работы результаты имеют существенное значение для развития теории принятия решений, в частности, выделения множества существенных критериев выбора и формирования области Парето. Разработанная ГЕРТ-методика оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в автоматизированных обучающих системах позволяет получать вероятностно-временные характеристики сценариев, в которые включены случайные отклонения и неопределенность, возникающие непосредственно во время выполнения процедуры контроля знаний.

Практическая ценность. Разработанная в диссертации программная система позволяет оценить качество и выбрать программное обеспечение учебного назначения, которое может дополнить в учебном процессе классические методы преподавания, что приведет к росту успеваемости студентов.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректным использованием методов принятия решений и стохастических моделей при обосновании полученных результатов, выводов, рекомендаций, а также успешным выполнением компьютерных экспериментов, показавших, что использование электронных образовательных ресурсов в процессе обучения ведет к росту успеваемости студентов.

Реализация результатов работы. В диссертационной работе были разработаны три программные системы, предназначенные для формирования оптимального состава программного обеспечения мультиверсионных информационно-управляющих систем. Программные системы прошли экспертизу и зарегистрированы в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (ОФАП), что делает их доступными широкому кругу специалистов в области системного анализа и разработки программного обеспечения информационно-управляющих систем. Перечень зарегистрированных программных разработок приведен в конце автореферата.

Научные и практические результаты внедрены в учебный процесс СибГТУ, использованы в программе повышения квалификаций преподавателей и слушателей Института дополнительного профессионального образования, повышения квалификации и переподготовки специалистов, а также при разработке 8 электронных учебно-методических комплексов, 11 учебно-методических пособий, ряда обучающих электронных курсов для заочного и дистанционного обучения. Материалы диссертационной работы введены в учебные курсы дисциплин, читаемых студентам на кафедрах «Информационные технологии» и «Лесоводство» Сибирского государственного технологического университета.

На защиту выносятся:

1. Методика выбора программного обеспечения учебного назначения.

2. Алгоритм вычисления весовых коэффициентов при групповой экспертной оценке.

3. Стохастическая модель оценки и пересмотра сценариев контроля знаний при изучении материала в автоматизированных обучающих системах.

4. Имитационная модель учебного процесса с применением программного обеспечения учебного назначения в автоматизированных обучающих системах.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли всестороннюю апробацию на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях. В том числе, на III, IV, V Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона" (Красноярск, 1997, 1998, 1999), XXV юбилейной международной конференции (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 1998), Всероссийской научно-методической конференции "Образование XXI века: инновационные технологии, диагностика и управление в условиях информатизации и гуманизации" (Красноярск, 1999), Всероссийской научно-практической конференции "Лесной комплекс: проблемы и решения" (Красноярск, 1999), Всероссийской конференции "Информатика и информационные технологии" (Красноярск, 1999), IV и VI Международной научно-практической конференции «Современные техника и технологии» (Томск, 2000, 2002), Международной научно-практической конференции «Экологизация образования» (Алматы, 2000), Всероссийской научно-практической конференции «Непрерывное экологическое образование» (Красноярск, 2003), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы химико-лесного комплекса» (Красноярск, 2003, 2004), Всероссийской научно-практической конференции «Непрерывное экологическое образование и экологические проблемы» (Красноярск, 2005)

Диссертационная работа в целом обсуждалась на научных семинарах Сибирского государственного технологического университета, Сибирского государственного аэрокосмического университета, а также НИИ Систем управления, волновых процессов и технологий (2005-2007 гг.). 8

Выводы

1. С помощью среды визуальной разработки Delphi 7.0, создан программный продукт, в котором реализованы основные идеи нового подхода к решению проблемы оценки качества и выбора электронных образовательных ресурсов. Основными достоинствами данной системы является простота в использовании, доступность и достаточно высокие функциональные возможности.

2. Компьютерные эксперименты показывают, что использование электронных образовательных ресурсов в процессе изучения дисциплины ведет к росту успеваемости студентов.

3. Компьютерные эксперименты, проведенные при помощи модели учебного процесса дисциплины "Лесоведение" наглядно свидетельствуют о повышении качества усвоения дисциплины при использовании электронных образовательных ресурсов в учебном процессе.

4. Учебно-методические комплексы по различным дисциплинам, используемые в учебном процессе, представленные в виде обычных текстовых документов должны быть расширены возможностью применения электронно-образовательных ресурсов.

В результате проведенных в диссертационной работе научных исследований были получены следующие результаты:

• Проведен анализ и выполнена формализация задач формирования информационного базиса автоматизированных систем обучения. Определено, что структура информационного базиса должна поддерживать механизмы управления адаптивным электронным обучением, позволяющие реализовать динамическую многоуровневую адаптацию учебных материалов.

• Разработана методика выбора учебно-методического материала, которая включает в себя ранжирование критериев оценки и выделение топологического пространства критериев на основе парного сравнения.

• Проведены исследования и выбраны методы принятия решений и экспертной оценки, позволяющие формировать информационный базис автоматизированных систем обучения. Разработан алгоритм вычисления весовых коэффициентов при групповой экспертной оценке.

• Разработана стохастическая модель прохождения сценариев при адаптивном изучении материала курса. Данная модель оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах позволяет получать вероятностно-временные характеристики сценариев, которые учитывают случайные отклонения и неопределенность прохождения сценариев.

• Выполнена программная реализация системы оценки качества и выбора программного обеспечения учебного назначения. Проведено сравнение реальных программных средств и систем учебного назначения и выбрана лучшая система из рассматриваемых.

• Проведены компьютерные эксперименты, подтвердившие зависимость качества усвоения дисциплины от объема использованных электронных образовательных ресурсов в учебном процессе.

1. Агаев В.Т. Методические рекомендации по подготовке материалов для учебных аудио-видеосредств. -М.:МИЭП,1996, с.8.

2. Александров, Т.Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения // Информатика и образование. №5, 1993.-c.7-19.

3. Андреев А.А. Введение в дистанционное обучение // Евразийская ассоциация дистанционного образования. Материалы IV Международной конференции по дистанционному образованию.

4. Антошина И.В. Процедуры и модели оценки качества и выбора прикладного программного обеспечения систем обработки информации. -Монография диссертационной работы. М.: МГУ Л, 2001. 221 с.

5. Башмаков, А.И. Технология и инструментальные средства проектирования тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. Часть 1. /А.И. Башмаков, И.А. Башмаков // Информационные технологии. №6, 1999. с.40-45.

6. Бовтенко, М.А. Компьютерная лингводидактика: Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000.

7. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г.Ильясов; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. 80 с.

8. Вендров, A.M. Один их подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений //Системы управления базами данных. №3, 1995. с.75-86.

9. Гаврилова, Т.А. Адаптивный диалог и модель пользователя / Т.А. Гаврилова, Е.В. Зудилова //Диалог-95: материалы международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Казань, 1995. - с.88-97.

10. Галеев, И.Х. Модели и методы построения автоматизированных обучающих систем (обзор). // Информатика. Научно-технический сборник. Серия Кадровое обеспечение. Вып.1.-М.: ВМНУЦ ВТИ, 1990. с.64-72.

11. Гутгарц, Р.Д. Компьютерная технология обучения //Информатика и образование. №5,2000. с.44-45.

12. Данилин, А.Р. Создание специализированных автоматизированных систем обучения на базе АОС общего назначения //Обучающие и контролирующие системы на базе ЭВМ. Сб. науч. трудов. -Свердловск: СГПУ, 1982. с.3-10.

13. Демкин В.И. и др. Дистанционное обучение и мультимедиа // Высшее образование в России. 1998. - №4.

14. Демушкин, А.С. Компьютерные обучающие программы //Информатика и образование. №3, 1995. с.72-76.

15. Дистанционное обучение: Учеб. пособие / Под ред. Е.С.Полат. -М.: Гуманит.изд. центр ВЛАДОС, 1998. 192 с.

16. Джексон, Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микро-ЭВМ. М.:Мир, 1991.

17. Доррер, Г. А. Система интерактивного обучения Lotus LearningSpace release 2.5 Текст.: учебное пособие./ Г.А. Доррер [и др.]. Красноярск: СибГТУ, 2000. 100 с.

18. Жарков, И.В. Автоматизированные обучающие системы //Прикладное языкознание /Под ред. Гердт А.С. СПб., 1996. - с.59-68.

19. Зеленков, П.В. Автоматизация формирования информационно-терминологического базиса мультилингвистических обучающих технологий/И.В. Ковалев, П.В. Зеленков//Телекоммуникации и информатизация образования. №3 (28), 2005. - С. 68-82.

20. Зеленков, П.В. Автоматизированная система управления ВУЗом /П.В. Зеленков, Г.И. Васина, М.Н. Бердникова// Сборник трудов участников конференции выставки «ИТО-2004» - Москва: МИФИ, 2004. - С. 202-203.

21. Иконин JT.H. «Батисфера» программа для создания мультимедийных учебных курсов и контроля знаний: http://www.baty.ru.

22. Инюточкина Е.В. Дистанционное образование: http://edu.omgtu.ru/default.asp?code=c2.

23. Инюточкина Е.В. Инструментальные среды для создания электронных учебных пособий и курсов: http://edu.omgtu.ru/default.asp?code=instrumental.

24. Карпов, 10. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic5 Текст. / Ю. Г. Карпов.- СПб.: BHV, 2006. -400с.

25. Материалы сайта компании «Батисфера» Электронный ресурс.: режим доступа: www.baty.ru.

26. Материалы сайта компании «Гиперметод» Электронный ресурс.: режим доступа: www.hyper-method.ru.

27. Нешта Е.П. Использование математических моделей для оценки качества программных средств. Монография диссертационной работы. М.: ГАНГ, 2001.-330 с.

28. Норенков, И.П. Применение онтологии в образовательных ресурсах. // Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологии. Материалы конференции ИНФО 2007. 2007.-с.51-53.

29. Олейников Б.В., Цыганок Д.А., Деруга И.А., Чередниченко О.Г. Определение технологических направлений для организации открытого образования в КрасГУ. http://krasu.openet.ru

30. Панин М. Морфология рейтинга // Высшее образование в России,- 1998.-№ 1.

31. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем / А.Я.Савельев, В.А.Новиков, Ю.И.Лобанов (под ред. А.Я.Савельева)//М.: Высшая школа, 1986.- 175 с.

32. Позин, Б.А. Современные средства программной инженерии для создания открытых прикладных информационных систем //Системы управления базами данных. №1, 1995. с.139-144.

33. Полонников Р.Н., Никаноров А.В. Методы оценки показателей надежности программного обеспечения. СПб.: Политехника, 1992.-78с.

34. Пучкин Р. Тестирование прикладного ПО с графическим интерфейсом // PC Week. 1999. № 1. - с. 13-17.

35. Растригин JI.A. Адаптация сложных систем. Методы и приложения. Рига: Зинатне, 1981. -375 с.

36. Растригин, JI.A. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988.

37. Ретинская, И.В. Системы и методы поддержки принятия решения по оценке качества и выбору компьютерных средств учебного назначения. /Информационные технологии № 6,1997, с. 42-44.

38. Ретинская, И.В. О классификации компьютерных образовательных информационных технологий./ И.В. Ретинская, В.Г. Домрачеев // Информационные технологии N2 1996, с. 10-14.

39. Система интерактивного обучения Lotus LearningSpace: пособие для преподавателей / Г.А. Доррер, В.А. Старых, Е.В. Корнеев и др. // СибГТУ, 2000,100 с.

40. Соловов, А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995.

41. Тархов С.В. Оценка эффективности адаптивного электронного обучения// Информационные технологии моделирования и управления. Научно-технический журнал №3 (21). Воронеж. Научная книга. 2005, с.337-346.

42. Усачев, А.В. Адаптивная технология управления качеством образования. Материалы III Всероссийской научно-практической конференции "Влияние образовательных технологий на развитие регионов", КФ МЭСИ, Красноярск 2003. С. 29-31.

43. Усачев, А.В. Компьютерная лингводидактика в информационных технологиях обучения. Материалы III Всероссийской научно-практической конференции "Влияние образовательных технологий на развитие регионов", КФ МЭСИ, Красноярск 2003. С. 40-42.

44. Усачев, А.В. Нейросетевая кластеризация множественных значений терминологии с учетом лингвистической избыточности. Вестник НИИ СУВГ1Т, сборник научных трудов, Красноярск, 2003. С. 140-150.

45. Филлипс, Д. Методы анализа сетей / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас // М.: Мир, 1984.-496 с.

46. Шампандер Г., Шайдук А. Обучающие компьютерные системы // Высшее образование в России. 1998. - № 3.

47. Шибанов, А.П. Нахождение закона распределения выходной величины GERT-сети большой размерности/ А.П. Шибанов// Информационные технологии , № 1, 2002. С. 42-45.

48. Яркова, С. А. Оптимизация обработки данных в распределенных образовательных средах / И. В. Ковалев, С. А. Яркова, С. Ф. Шевчук, П. В. Зеленков // Программные продукты и системы. 2007. - № 3. - С. 70-71.

49. Яркова, С. А. Использование рейтинговой системы / С. А. Яркова // Труды третьей Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1997.

50. Яркова, С. А. Новый методологический подход в обучении студентов / С. А. Яркова // Труды четвертой Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1998.

51. Яркова, С. А. Методологические вопросы информатизации образования в вузе / С. А. Яркова // Труды четвертой Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1998.

52. Яркова, С. А. Использование новых систем в процессе подготовки специалистов / С. А. Яркова // Материалы межвузовской научно-теоретической конференции "Красноярск: история и современность к 370-летию со дня основания", 1998.

53. Яркова, С. А. Компьютерное обучение как фактор успешности в организации педагогического процесса в вузе / С. А. Яркова // Всероссийская научно-практическая конференция "Лесной комплекс: проблемы и решения", Красноярск, 1999.

54. Яркова, С. А. Дистанционное образование. Создание учебного курса "Педагогическое мастерство" в среде LearningSpace / С. А. Яркова, О. Волкова // Всероссийская конференция "Информатика и информационные технологии", г. Красноярск, 1999.

55. Яркова, С. А. Проектирование и анализ эффективности компьютерных программ учебного назначения / С. А. Яркова // Материалы Всероссийского конгресса женщин-математиков, Красноярск, 1999.

56. Яркова, С. А. Проектирование и эффективность компьютерного мониторинга обучения / С. А. Яркова // Труды пятой Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1999.

57. Яркова, С. А. Проектирование и эффективность компьютерного мониторинга обучения / С. А. Яркова // Труды пятой Всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона", Красноярск, 1999.

58. Яркова, С. А. Проблемы методологии компьютерного мониторинга обучения и пути их решения / С. А. Яркова // Труды IV Междунар. научн.-практ. конф. «Современные техника и технологии». Томск: Изд-во Томского политехи, ун-та, 2000.

59. Яркова, С. А. Образовательные компьютерные технологии, оценка их эффективности / С. А. Яркова // Труды IV Междунар. научн.практ. конф. «Современные техника и технологии». Томск: Изд-во Томского политехи, ун-та, 2000.

60. Яркова, С. А. Новый подход в изучении дисциплин, связанных с компьютерными технологиями / С. А. Яркова // Труды VI Междунар. научн.-практ. конф. «Современные техника и технологии». Томск: Изд-во Томского политехи, ун-та, 2002.

61. Яркова, С. А. Сущность компьютеризации педагогического процесса в вузе / С. А. Яркова // Труды VI Междунар. научн.-практ. конф. «Современные техника и технологии». Томск: Изд-во Томского политехи, ун-та, 2002.

62. Яркова, С. А. Информационное и программное обеспечение курса «Лесоведение» / А. В. Кулич, 3. В. Ерохина, С. А. Яркова // Всероссийская научно-практическая конференция «Непрерывное экологическое образование», 2003.

63. Яркова, С. А. Использование экспертных систем для выбора и оценки качества программно-аппаратных сред учебного назначения / В. А. Волков, С. А. Яркова // III Всероссийский конгресс женщин-математиков 2004.

64. Яркова С.А., Ковалев И.В., Амбросенко Р.Н., Шевчук С.Ф., Тюпкин М.В. Система оптимизации обработки и хранения информации в базах данных (программная система «BD-Opt ver.1.0»). М.: ВНТИЦ, 2007. № 50200701159.

65. Яркова С.А., Ковалев И.В., Шевчук С.Ф., Амбросенко Р.Н. Система формирования и анализа на графах распределенных образовательных сред (Программная система «GraphEdu ver. 1.0»). М.: ВНТИЦ, 2007. № 50200701161.

66. Яркова С.А., Ковалев И.В., Чикизов А.А., Шевчук С.Ф., Амбросенко Р.Н. Многоверсионное тестирование в распределенных образовательных средах (программная система «AITest ver. 1.0»). М.: ВНТИЦ, 2007. № 50200701282.

67. Яркова, С. А. Английский язык. Travelling: учебное пособие для студентов всех специальностей очной формы обучения Текст. / С. А. Яркова, О. Б. Николаева Красноярск : СибГТУ, 2006 . - 78 с.

68. Яркова С.А., Ерохина З.В. Рекомендации к написанию рефератов Методические указания для студентов всех специальностей всех форм обучения Текст. / С. А. Яркова, З.В. Ерохина Н. Красноярск: СибГТУ, 2006.-37 с.

69. Яркова, С. А. Информатика: программа учебной дисциплины для студентов специальностей 320700, 280200, 260300с, 250600, 250400 заочной формы обучения/ Сост. С.А. Яркова, Л.Д. Якимова Красноярск: СибГТУ, 2006.-21 с.

70. Яркова, С. А. Математика и информатика. Часть 1: учебное пособие для студентов специальности 022900 (031202) «Перевод и переводоведение» очной формы обучения Текст. / С. А. Яркова, Е.М. Гриценко Красноярск: СибГТУ, 2007 . - 60 с.

71. Яркова, С. А. Математика и информатика. Часть 3: курс лекций для студентов специальности 022900 (031202) «Перевод и переводоведение» очной формы обучения Текст. / С. А. Яркова, J1.A, Жуков Красноярск: СибГТУ, 2007 . - 78 с.

72. Яркова, Г.А. Доррер, Г.М. Рудакова. Красноярск: СибГТУ, 2007 . - 48 с.

73. Яркова, С. А. Информатика и вычислительная техника.

74. Яркова, С. А. Сборник программ, рейтинг-планов учебных дисциплин для студентов специальности 022900 (031202) «Перевод и переводоведение» очной формы обучения 1-2 курс Текст. / Сост. С.А. Яркова, Л.Д.Якимова Красноярск: СибГТУ, 2007. -50 с.

75. Cohn, D. Learning to probabilistically identify authoritative documents. In Proc. 17th International Conf. on Machine Learning, pages 167-174, 2000.

76. Everett, D. R. Computer-Mediated Communication as a Teaching Tool: a Case Study //Journal of Research on Computing in Education. Vol.26, Iss.3. Spring, 1994.-Pp.336-357.

77. Foltz, P.W. Using latent semantic indexing for information filtering. In ACM Conference on Office Information Systems (COIS), pages 40-47, 1998.

78. Levy, M. Computer Assisted Language Learning: Context and Conceptualization. Oxford: Clarendon Press, 1997.

79. Neumann, K. Stochastic Project Network/ K. Neumann// Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, No. 34, Springer Verlag, 1990.

80. Neumann, K. An Optimality Equation for Stochastic Decision Networks/ K. Neumann//Wiss. Zeitschrift Techn. Hochschule Leipzig, No. 8, 1984. Pp. 79-87.

81. Ravi Kumar, S. Prabhakar Raghavan, Sridhar Rajagopalan, Andrew Tomkins, David Gibson, and Jon Kleinberg. Mining the Web's link structure. Computer, 32(8):60-67,1999.

82. Ribeiro-Neto, B. Modern Information Retrieval. ACM Press, 1999.

83. Salton, G. Introduction to modern Information Retrieval. McGraw-Hill Computer Science Series. McGraw-Hill, New York, 1983.

84. Критерии выбора универсальных пакетов по созданию электронных курсов

85. Критерии выбора Весовые коэффициенты Значения критериев выбора1.arning Space Батисфера

86. Возможность коллективной работы (да/нет) 0.01700 1 0

87. Возможность доступа по электронной почте (да/нет) 0.01360 1 1

88. Возможность доступа к материалу через Интернет (да/нет) 0.01700 1 0

89. Возможность доступа через локальную сеть (да/нет) 0.01700 1 1

90. Возможность сборки в единой обучающей среде готовых материалов (да/нет) 0.01700 1 1

91. Возможность тестирования обучающихся (да/нет) 0.01700 1 1

92. Возможность создания вопроса «один из нескольких» (да/нет) 0.01360 1 1

93. Возможность создания «свободного» вопроса (да/нет) 0.01360 1 0

94. Возможность создания вопроса «несколько из нескольких» (да/нет) 0.01360 1 1

95. Возможность автоматической аттестации (да/нет) 0.01700 1 0

96. Ведение статистики (да/нет) 0.01360 1 1

97. Добавление ключевых слов к документу (да/нет) 0.01360 1 0

98. Ведение профилей (да/нет) 0.01360 1 0

99. Возможность календарного планирования (да/нет) 0.01700 1 0

100. Возможность добавления мультимедийных средств к курсу (да/нет) 0.01700 1 1

101. Возможность печати методического материала (да/нет) 0.01189 1 1

102. Возможность прерывания тестирования (да/нет) 0.00849 1 0

103. Возможность установки опций графики по умолчанию 0.00510 1 0

104. Возможность изменения размера рисунка (да/нет) 0.01700 1 1

105. Возможность редактирования рисунков (да/нет) 0.01700 1

106. Возможность выбора шрифта (да/нет) (возм.) 0.01019 1 1

107. Возможность выбора размера шрифта (да/нет) (возм.) 0.01019 1 1

108. Критерии выбора Весовые коэффициенты Значения критериев выбора1.arning Space Батисфера

109. Возможность комбинирования различных шрифтов в любом месте документа (да/нет) (возм.) 0.00340 1 1

110. Копирование формата (п.-ф.) 0.00034 0 0

111. Установка формата по умолчанию (п.-ф.) 0.00425 0 0

112. Возможность установки полей (да/нет) (возм.) 0.01189 1 0

113. Наличие проверки правописания (да/нет) (возм.) 0.00170 0 0

114. Возможность добавления глоссария (да/нет) (возм.) 0.00170 1 0

115. Возможность редактирования текста (да/нег) (возм.) 0.01700 1 1

116. Возможность поиска заданного словосочетания (да/нет) 0.00084 1 0

117. Возможность замены заданного словосочетания (да/нет) 0.00017 1 0

118. Точность представления информации на экране и печатном листе (да/нет) (конст.) 0.00425 1 1

119. Возможность предварительного просмотра (да/нет) 0.00510 1 1

120. Возможность печати заданных страниц (да/нет) 0.01189 1 1

121. Возможность печати выделенных участков (да/нет) 0.00170 1

122. Возможность печати заданного числа экземпляров (да/нет) 0.00679 1 1

123. Возможность выбора ориентации страниц (да/нет) 0.01359 1 1

124. Возможность названия файлов по-русски (да/нет) (конст.) 0.00340 1

125. Возможность импорта графики (да/нет) (возм.) 0.01700 1 1

126. Возможность динамического обмена данных (возм.) 0.01019 0

127. Максимальное количество одновременно открытых окон 0.01019 1 1

128. Количество палитр (кол.) 0.00170 1 0

129. Наличие подсказок по кнопкам палитры (да/нет) (конст.) 0.00679 1 0

130. Возможность размещения в любом месте экрана (да/нет) 0.00679 1 0

131. Наличие панелей инструментов (конст.) 0.00679 1 1

132. Возможность установки панелей по своему желанию 0.01189 0

133. Наличие подсказок к кнопкам (да/нет) (конст.) 0.00679 1

134. Наличие режима общей справки (да/нет) (конст.) 0.01614 1 1

135. Наличие режима контекстной помощи (да/нет) (конст.) 0.00510 1 0

136. Наличие режима "Что это такое" (да/нет) (конст.) 0.00085 0 0

137. Наличие встроенного учебника по предмету (да/нет) 0.00170 0 01. Значения критериев выбора

138. Критерии выбора Весовые коэффициенты Learning Space Батисфера

139. Возможность переходов вперед и назад по справке (да/нет) (возм.) 0.00340 1 1

140. Гиппертекстовый стиль справки (да/нет) (конст.) 0.00085 1 0

141. Расположенность тем по алфавиту (конст.) 0.00170 1 1

142. Система древообразного поиска (да/нет) (конст.) 0.00170 1 0

143. Возможность поиска по первым буквам (да/нет) (возм.) 0.00170 1 1

144. Руссифицированность программы (да/нет) (конст.) 0.01700 1

145. Указание места нахождения ошибок (да/нет) (конст.) 0.01700 1 1

146. Возможность комбинирования разных объектов в любом месте экрана (да/нет) (конст.) 0.00849 1 0

147. Минимально требуемый процессор (кол.) 0.01700 1 1

148. Минимальная тактовая частота (кол.) 0.01700 1 1

149. Минимальный объем ОЗУ (кол.) 0.01700 1 1

150. Звуковая карта (да/нет) (конст.) 0.00340 1 1

151. Работоспособность под Windows (конст.) 0.01700 1 1

152. Работоспособность на платформе IBM 0.01700 1 1

153. Возможность установки стандартной версии (да/нет) (конст.) 0.01359 0

154. Возможность установки пользовательской версии (да/нет)нст.) 0.01700 1 1

155. Возможность установки полной версии (да/нет) (конст.) 0.00170 1 1

156. Все сообщения руссифицированны (да/нет) (конст.) 0.01019 1

157. Возможность изменения размеров изображений 0.00170 1 1

158. Возможность удаления изображений 0.00170 1 1

159. Возможность установки опций анимации по умолчанию 0.00170 0

160. Возможность редактирования анимации 0.01359 0

161. Возможность выбора цвета шрифта 0.01359 1 1

162. Возможность выбора межстрочного расстояния (да/нет) 0.00170 1 0

163. Возможность размещения текста колонками (да/нет) 0.00017 0

164. Возможность установки полей (да/нет) 0.00170 1 1

165. Возможность редактирования текста (да/нет) 0.01444 1 1

166. Возможность создания гипертекстовых ссылок (да/нет) 0.01359 1 0

167. Критерии выбора Весовые коэффициенты Значения критериев выбора1.arning Space Батисфера

168. Возможность предварительного просмотра перед печатью (да/нет) 0.00017 1 0

169. Возможность печати заданных страниц (да/нет) 0.00510 1 1

170. Возможность печати четных (нечетных) страниц (да/нет) 0.00510 1

171. Возможность выбора ориентации страниц (да/нет) 0.00510 1 1

172. Возможность импорта графики (да/нет) 0.01444 1 1

173. Совместимость с предыдущими версиями программы (да/нет) 0.01444 1 0

174. Возможность минимизации окон (да/нет) 0.00340 1 0

175. Возможность закрытия окна (да/нет) 0.01529 1 0

176. Соединение с интернетовской страничкой фирмы-создателя 0.00849 1 1

177. Зависимость контекстного меню от выделенного 0.00849 1 0

178. Работоспособность стандартных клавиатурных комбинаций (да/нет) 0.00170 1 0

179. Наличие строки состояния (да/нет) 0.01019 0 0

180. Возможность автосохранения документа (да/нет) 0.01700 0 0

181. Выдача предупреждений при выполнении необратимых операций (да/нет) 0.01700 1 0

182. Наличие восстановления документа после отключения питания 0.01700 0 0

183. Наличие литературы на русском языке (да/нет) 0.01602 1 0

184. Возможность использования справочной системы без запуска основной программы (да/нет) 0.01189 0 0

185. N integer Количество набранных студентов

186. N1 integer Количество закончивших обучение студентов

187. P real Вспомогательная переменная, служит для определения процента усвоения модуля

188. Z integer Количество прогонов

189. Z1 integer Номер текущего прогона с электронным учебником

190. Z2 integer Номер текущего прогона без электронного учебника23 eLearn boolean Прогон с электронным учебником / без электронного учебникап/п Идентификатор Тип Назначение

191. Stp boolean Вспомогательная переменная, служит для остановки работы модели

192. W boolean Вспомогательная переменная, служит для сбора статистики при использовании электронного учебника

193. Ww boolean Вспомогательная переменная, служит для сбора статистики без использования электронного учебника

194. KolObr integer Количество обращений к электронному учебнику за текущий прогон28 sKoIObr integer Количество обращений к электронному учебнику за все прогоны

195. Описание переменных для реализации активного объекта -Mainп/п Идентификатор Тип Назначение

196. Ml Real Поправочный коэф. 1-го модуля