автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Интеграция управления обучением на основе моделей и алгоритмов конструирования учебной информации и диагностики степени обученности

На правах рукописи

гТЪ ОД

- 5 и;0Н 2303

ЛЕЩЕНКО Елена Михайловна

ИНТЕГРАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЕМ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ КОНСТРУИРОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ И ДИАГНОСТИКИ СТЕПЕНИ ОБУЧЕННОСТИ

Специальность 05.13.10- Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Воронеж - 2000

Работа выполнена на кафедре теоретических и прикладных математическ дисциплин Воронежского института МВД России

Научный консультант: Заслуженный деятель науки РФ, доктор тех-

нических наук, профессор Львович Я.Е.

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Десятов Д.Б.

доктор технических наук Ландсберг С.Е.

доктор технических наук, профессор Рындин A.A.

Ведущая организация: Исследовательский центр проблем качества

подготовки специалистов, (г. Москва).

Защита состоится "12" мая 2000 г. в 14 часов

на заседании диссертационного совета Д 063.81.02 при Воронежском госуд; ственном техническом университете, в конференц-зале, по адресу: 3940: г.Воронеж, Московский пр., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВГТУ.

Автореферат разослан "_"_2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Я.Е. Львови

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Современная эпоха характеризуется невиданными ранее темпами и масштабами происходящих перемен. В условиях, когда потоки информации превышают человеческие возможности их усвоения, все острее ощущается необходимость в сознательном контроле и управлении формированием новой обучающей среды, позволяющей качественно подготовить специалистов XXI века.

Важнейшим звеном в интенсификации процесса обучения в вузе является реализация современных достижений педагогической науки и практики, направленных на повышение эффективности и качества педагогической деятельности. Научной основой качественного совершенствования подготовки специалистов должны стать современные достижения психологии, педагогики, теории управления.

Вопросы оптимизации учебного процесса в высшей школе имеют уже достаточно глубокие корни. Много внимания им уделяли в своих работах известные педагоги и психологи. Накоплен большой опыт в области внедрения передовой педагогической науки в практику обучения и воспитания, совершенствования учебного процесса, интенсификации процесса усвоения знаний и приобретения умений и навыков обучаемыми.

Однако, вопросы управления учебным процессом, как единой системой, включающей в себя такие составляющие как: содержание учебной информации, ее усвоение и диагностику уровня обученности, еще не достаточно разработаны. Наиболее широко рассматриваются, как правило, вопросы интенсификации каждой из этих составляющих, что не позволяет в полной мере реализовать интегральные функции процесса обучения. Это приводит нас к необходимости рассматривать процесс обучения как управляемый объект и применить к нему теорию оптимального управления.

Необходимость исследований в этом направлении диктуется теми общими процессами, которые являются определяющими в развитии современной высшей школы, прежде всего, процессы интеграционные. Высшая школа, одна из подсистем общества: сама является довольно сложной системой, подчиняющейся общим законам развития. Поэтому интеграционные процессы стали ведущей тенденцией и в высшей школе, что связано прежде всего с переходом к подготовке специалистов широкого профиля, с ростом взаимосвязи воспитания и обучения, с задачами повышения качества подготовки специалистов.

Таким образом, актуальность диссертационного исследования определяется необходимостью решения ряда проблем, суть которых состоит в выявлении взаимосвязей между отдельными составляющими процесса обучения и интеграции управления ими, как целостной системой. Это, в свою очередь, требует. синтеза моделей отдельных элементов, изучения динамики их. изменения во времени и научно-теоретического обоснования подходов к конструированию учебной информации.

Работа выполнена в соответствии с одним из основных научных направлений Воронежского института МВД России "Повышение эффективности процесса обучения в учебных заведениях МВД РФ".

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и теоретическое обоснование интегрированной системы управления обучением, способствующей повышению эффективности отбора и усвоения информации, повышению качества контроля знаний обучаемых и подготовки специалистов в целом. Достижение данной цели предполагает решение следующих задач:

• анализ состояния проблемы управления подготовкой специалистов высшей школой в современных условиях;

• разработка методологии построения интегрированной системы управления обучением;

• построение концептуальной модели интегрированной системы управления обучением на основе положений общей теории систем и дидактических принципов обучения;

• синтез моделей и алгоритмов, необходимых для диагностики степени обу-ченности индивида;

• создание моделей и алгоритмов оценки сложности тестов, используемых в системе индивидуализированного контроля знаний;

• практическая реализация разработанных в диссертации методов, моделей и алгоритмов в учебный процесс.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, теория принятия решений, теория множеств, математическое моделирование, теория интеллектуального управления, теория графов, теория вероятностей, а также система методов педагогического исследования, основанная на системно-деятельностном подходе к управлению обучением.

Научная новизна исследования. В работе получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

• структура интегрированной системы управления обучением, позволяющая на основе комплексного подхода к конструированию учебной информации осуществить взаимосвязь всех элементов системы с личностными характеристиками обучаемого;

• концептуальная модель интегрированной системы управления обучением, обеспечивающая эффективность получения и переработки информации, а также возможности ее корректировки в зависимости от поставленных целей и задач;

• алгоритм фиксации моментов перехода от одного состояния обученности к другому на основе измерения статистических характеристик потока ответов, предназначенный для управления процессом усвоения информации в режиме реального времени;

• вероятностный подход к оценке результатов тестирования, отличающийся возможностью одновременных оценок сложности теста и уровня способностей обучаемого и построение на этой основе индивидуальных планов обучения;

• модели индивидуализированного обучения в рамках компьютерной технологии, позволяющие объединить существовавшие ранее традиционную и технократическую модели и более полно реализовать достоинства обеих;

• процедуры и алгоритмы построения моделей формирования теоретических знаний и практических навыков у обучаемых, реализующие технологии интегрированной системы управления обучением и позволяющие совершенствовать процесс обучения в целом.

Практическая значимость и реализация результатов работы. Результаты работы могут быть использованы как непосредственно в практике обучения, так и в теории дидактических исследований в целях оптимизации учебного процесса и повышения качества подготовки специалистов. Концептуальные принципы и технологические основы разработки и функционирования интегрированной системы управления обучением позволяют рассматривать процесс обучения, как процесс поэтапного принятия решения и на этой основе строить индивидуализированные алгоритмы обучения.

Разработанные на базе предложенных моделей и алгоритмов программные средства, диагностические тесты, методики подготовки дидактических материалов для компьютерных технологий используются в учебном процессе Воронежского института МВД РФ, Воронежского военного авиационного инженерного института, Воронежского военного института радиоэлектроники, Воронежского государственного педагогического университета и других учебных заведениях..

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования обсуждались на: международной научно-практической конференции «Профессиональная подготовка офицеров-полиции» Вильнюс 1992 г.; Международной конференции женщин-математиков Волгоград 1996 г.; Международных конференциях «Информатизация правоохранительных систем», Академия МВД РФ, Москва 1997, 1998, 1999 г.; V- ом Международном симпозиуме «Квалиметрия человека: методология и практика. Национальная система оценки качества образования в России» Москва 1997 г.; Международной конференции «Современные технологии обучения» Санкт-Петербург 1998 г.; Международные конференции «Математика. Компьютер. Образование.» Новороссийск 1998, Пущино 1999 , Ростов-на-Дону 1999; Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье -95» Воронеж 1995 г.; Всероссийском совещании-семинаре «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и меди-

цине» Воронеж 1995, 1996, 1997; IV- ой Всероссийской научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» Воронеж 1997, 1998; научно-практических конференциях ВИ МВД РФ, ВГТУ, ВГПУ и др.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 48 печатных работ, в том числе 5 учебных пособий

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, двух приложений; изложена на 285 листах, содержит 71 рисунок, 18 таблиц, список литературы включает 245 наименований.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования выносимые на защиту; определена их научная новизна и практическая значимость; приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

Первая глава посвящена теоретическому анализу оптимального функционирования учебного процесса. Рассматриваются научно-методические и прикладные аспекты проблемы, прослеживаются тенденции совершенствования процесса обучения в условиях все увеличивающегося потока информации, что требует применения принципиально новых средств и методов, повышающих уровень восприятия, усвоения и использования знаний в практической деятельности. Одним из способов реализации такого подхода является внедрение в учебный процесс компьютерных технологий обучения, которые, в большой степени, опираются на индивидуализацию обучения, а также возможность эффективно управлять процессом усвоения больших объемов информации.

Можно выделить условия, определяющие возможности использования компьютерной технологии для успешного усвоения знаний. Первое — необходимость конструирования учебной информации на основе ее структурирования и алгоритмизации, моделирования процесса обучения с целью его оптимизации. Второе -организация учения с учетом индивидуальных особенностей личности обучаемого. Третье- для широкого использования компьютерной технологии в обучении преподавателям необходимо знать общие законы управления, основные идеи кибернетики, психологические основы управления познавательной деятельностью и с этих позиций рассматривать организацию преподавания. Существование данных взаимосвязанных между собой условий, определяет ряд проблем в области методологии, психологии, дидактики и управления обучением.

Компьютерная технология обучения, как и любая форма существования дидактической системы, опирается в своей организации на дидактические принципы. К основным из них можно отнести принципы: организации содержания обучения (научность, наглядность, алгоритмизация); организации учения (самостоятельность, активность, сознательность); организации преподава-

ния (индивидуализация, системность). Показана взаимосвязь данных принципов с организацией управления обучением и их влияние на качество подготовки специалиста.

Использование в обучении технологий с компьютерной поддержкой требует упорядочения учебного материала. Структура системы понятий оформляется в виде логической схемы (модели) курса, которую называют концептуальной сетью. Способ организации учебного процесса выбирается в соответствии с целями обучения. В кибернетике цель - это формальное описание конечной ситуации, к достижению которой стремится целенаправленная система. Под целью обучения в педагогике понимается описание состояния знаний, умений и других характеристик обучаемого, которое должно быть достигнуто в результате его работы с обучающей системой.

Традиционная схема процесса обучения может быть реализована в рамках компьютерной технологии. В ней мы можем увидеть три основных элемента процесса познания: 1.Знакомство с объектом изучения происходит через постановку целей, задач и определение путей нахождения их реше-ния.2.Приобретение научно-теоретических знаний о свойствах и закономерностях развития предметов и явлений, используется при формировании обобщенного алгоритма обучения. Наиболее эффективно данный процесс будет происходить при условии хорошего знания преподавателем индивидуальных особенностей каждого учащегося.З .Практика и анализ результатов - это разнообразная предметная и управленческая деятельность по проверке истинности приобретаемых знаний. В целом, она проходит через все элементы схемы и развивается от компилятивной через воспроизводящую к преобразующей (с элементами творчества) деятельностью.

Для рассмотрения составных частей процесса обучения, на основе предложенной обобщенной структурной схемы обучения с применением компьютера, сформированы алгоритмы действий учащегося и преподавателя.

К наиболее значительным (с позиции дидактических принципов) педагогическим целям, реализация которых оправдывает введение в учебный процесс компьютерной техники следует отнести индивидуализацию процесса обучения.

Внедрение компьютера в традиционную систему организации учебного процесса в большинстве своем сохраняет ее недостатки, и сводит индивидуализацию обучения к одной из форм индивидуальной работы с учащимися. Возможности компьютера, как средства индивидуализации обучения, остаются практически нереализованными. Необходима система, которая была бы лишена недостатков традиционного обучения или сводила бы их к минимуму. Такой системой может стать компьютерная технология обучения (КТО). КТО можно определить как комплекс технических и инструментальных средств вычислительной техники учебного назначения, а также как систему научных знаний о роли и месте средств ЭВТ в обучении, о формах и методах ее применения для организации труда преподавателей и обучаемых.

Цели, задачи и принципы компьютерной технологии обучения должны обеспечивать: специфику соответствия целей обучения с требованиями профессиональной деятельности; организацию индивидуальных форм обучения и самообучения; внедрение современных научных методов познания научного и технического поиска; методов интеллектуального и физиомоторного тренажа; интеграцию обучения и его управления. Реальное описание целей содержит неопределенные параметры, значения которых уточняются в процессе обучения. Неопределенность в описании целей отражает тот факт, что у нас, как правило, отсутствуют точные знания о психофизиологических характеристиках конкретного обучаемого.

Обучающие программы обеспечивают управление познавательной деятельностью только в идеальных условиях, в реальных условиях возможны нестандартные ситуации и здесь невозможно переоценить роль преподавателя.

В результате проведенного теоретического анализа проблемы управления обучением отмечено, что уровень разработанности таких вопросов, как использование компьютерной техники в целях индивидуализации обучения, повышения эффективности переработки информации для решения практических задач, оптимизация управляющих воздействий преподавателя, не может удовлетворять потребностям современной педагогической практики. Все это и определяет необходимость ее более глубокой проработки.

Предложена система, позволяющая связать воедино управление элементами процесса обучения и формирующая единую обучающую среду, для чего требуется представить педагогическую систему в виде управляемого объекта и применить к нему методы теории управления сложными системами. Эффективность такого подхода может быть обеспечена только при осуществлении интеграции управления всеми уровнями процесса обучения.

Вторая глава посвящена методологическим основам построения интегрированной системы управления обучением (ИСУ).Методологической базой разработки ИСУ, как модели построения оптимальных проектов обучения, является системный, комплексный подход Возможность его применения к педагогическим объектам основывается на системности как важном качестве объективной действительности.

Сложная совокупность взаимоотношений и связей преподавателя с обучаемым реализуется через систему средств, методов и организационных форм обучения. Иными словами, процесс обучения — это комплекс взаимосвязанных компонентов, объединенных общей целью функционирования и единством управления. Следовательно, вскрыть действительные условия, факторы эффективности обучения можно только на основе системного анализа взаимодействия преподавателя и обучаемого в диалектическом единстве. Это взаимодействие опосредованно выражается в структурной организации процесса обучения, которая, очевидно, и должна подвергнуться системному анализу.

Иными словами, учитывая, что психолого-педагогическая природа обучения на всех кафедрах едина, можно говорить о существовании общего метода

решения проблем организации и управления процессом обучения на основе единой логической схемы — единой модели построения учебно-воспитательного процесса на всех кафедрах института, естественно, с обязательным учетом их специфики. Такой подход обеспечивает объединение всего процесса обучения в единую интегрированную систему. Данная система в нашем исследовании, связывает два наиболее важных компонента обучения: конструирование учебной информации и диагностику степени обученности, т. е. дает возможность корректировать содержательную часть информации в зависимости от личностных характеристик обучаемого.

Общепринято считать, что слово "система" означает в общем, множество элементов и отношений между ними, Например, система 5 представляет собой упорядоченную пару элементов А и отношений между ними й, то есть

5 = (/4, Я). Это общая концепция системы. Применительно к педагогической системе можно определить в качестве элементов содержание, учение, преподавание и рассмотреть взаимоотношения между ними в свете решения поставленных целей и задач - подготовки квалифицированных специалистов. Для нас интересны системы, у которых существенны отношения причинно-следственного характера. В этом случае модели системы определяются пятерками

5 = (и, х, у, Яь К2). (1)

В плане разработки и принятия концепции ИСУ обучением крайне важно понять исходные предпосылки деятельностного подхода, который базируется на понимании деятельности как важнейшего условия, компонента, причины развития индивида. Основным инструментом реализации системно- деятельностного подхода к разработке всех компонентов ИСУ и системы в целом является программно-целевой метод. Важнейшей составной частью ИСУ должны быть психолого-педагогические нормативы организации учебной деятельности обучаемых, выступающие и как условия, и как средства управления развитием личности будущего специалиста.

Важным этапом для разработки ИСУ, должно стать определение тех средств и способов, которые приводят в движение содержание и благодаря которым преподавателю открывается возможность закономерно управлять процессом формирования будущего специалиста.

Эффективное управление процессом обучения и воспитания возможно только при выполнении целой системы требований, определяемых психолого-педагогической наукой и теорией управления. Важнейшее и первоочередное из этих требований — точное указание цели обучения (цели управления).Цель должна быть сформулирована в форме перечня тех или иных видов деятельности, которые должен уметь выполнять обучаемый в результате обучения.

Общая теория управления, педагогика и психология предъявляют следующие требования к формулировке цели:1) цель должна иметь свое проявление в деятельности обучаемых и преподавателей и объективное отражение в

структуре необходимого результата, и в средствах его достижения;2) цель должна иметь точную трактовку;3) цель должна быть однозначно понята всеми участниками педагогического процесса;4) конкретная цель должна детализировать общую цель и включать общий способ (метод, алгоритм) ее достижения.

Таким образом, только цель, сформулированная через виды и способы деятельности является реальной основой для управления конструированием и усвоением учебной информации, а также для диагностики конечных результатов обучения.

Согласно основным положениям квалиметрии (теории измерения качества) при решении вопроса о том, каким должно быть содержание обучения в высшем учебном заведении, мы должны выделить тот материал содержания, в котором заинтересованы "потребитель" —общество и — на промежуточных этапах — учебно-воспитательный процесс. Наличие такого необходимого материала и определяет высокое качество содержания.

В работе определены основополагающие принципы конструирования содержания: принцип соответствия содержания целям формирования гармонично развитой личности специалиста; принцип соответствия содержания обучения требованиям построения органически целостной системы подготовки специалистов в вузе; принцип соответствия содержания обучения научно-педагогическим требованиям

Обучение и воспитание можно рассматривать как процессы управления учебной деятельностью, управления формированием человеческой личности, До последнего времени педагогика и педагогическая психология сознательно опирались лишь на специфические закономерности обучения и воспитания, однако общие закономерности процессов управления применялись вслепую, бессознательно. В настоящее время имеется реальная возможность при анализе и организации обучения использовать общую теорию управления.

Рассмотрена классификация способов управляющих воздействий. В основу этой классификации положены следующие характеристики: вид управления, вид информационного процесса, вид управляющего устройства. Определены виды управляющих устройств и информационного процесса. Дана классификация и проведен анализ форм организации обучения.

Для разработки ИСУ, органически целостной системы обучения, целесо-■ образно провести анализ организационных форм занятий с точки зрения реализации принципа целостности. Целостность является следствием интеграции. Поэтому за основание классификации, примем выполнение требований интеграции процесса обучения как по содержанию, так и по организации форм занятий .

Предложенные методы управления процессом учения являются основой для выбора и реализации оптимальных форм организации учебной деятельности обучаемых в рамках разработанной интегрированной системы управления обучением.

Особую проблему при проектировании и реализации управляемого процесса обучения составляет организация контроля. Основные функции контроля связаны с определением степени соответствия заданной цели: 1) исходного уровня знаний; 2) результатов промежуточных этапов обучения; 3) конечного результата обучения. Контроль осуществляется в конце каждого этапа обучения.

Очевидно, что конкретный набор характеристик, по которым мы должны контролировать знания, определяется квалификационной характеристикой и моделью специалиста, отражающей требования к его подготовке. Любой контроль может преследовать одну из двух целей: 1) определение степени усвоения изучаемого материала - без учета значения этого материала для усвоения последующего; 2) определение степени подготовленности студента к дальнейшей деятельности (учебной и практической), т. е. диагностика степени обученности.

Рассмотрение принципов научной организации контроля, его управляющих и воспитательных функций показывает, что научная организация контроля должна стать важной составной частью ИСУ.

Предложен подход к формированию обобщенных показателей качества обучения, основанный на комбинации формально-логических и эвристических методов. Общая схема подхода включает несколько итеративно связанных этапов, обоснование иерархической структуры показателей качества (ПК), выявление структуры агрегативных показателей качества по уровню агрегатирования с использованием экспертных процедур.

Приведена классификация возможных структур агрегативных показателей качества (АПК).

Для формирования функциональной структуры АПК из частных показателей качества (ЧПК) -^М, где 5— вектор параметров системы; у = 1, ...Л^, N—количество ЧПК, использован аксиоматический подход.

Третья глава посвящена вопросам конструирования учебной информации на основе моделей и алгоритмов обучения.

Создание стройной системы, позволяющей определить требования к отбору, способу подачи, степени усвоения и использования в теории и практике учебного материала, можно определить как конструирование учебной информации. Построение на основе этой системы моделей, позволяющих формально описать структуру и процессы происходящие при обучении, а также выделить или сформулировать определенные закономерности ее функционирования является одной из основных задач оптимизации процесса обучения.

Количественные модели обучения в педагогике мало разработаны. В некоторых публикациях таковыми называют математические модели научения в зависимости от числа повторений выполнения осваиваемой операции. Такая математическая модель описывает не процесс формирования знаний, а процесс запоминания (заучивания) какого-либо текста, либо процесс тренировки с целью формирования навыка.

При обучении иногда после появления плато происходит некоторое снижение уровня навыка, после чего снова наблюдается интенсивное его возрастание. Для объяснения этого явления введена гипотеза трансформационного обучения. В этой гипотезе вполне естественно предполагается, что вторичное возрастание навыка происходит вследствие перехода обучаемого к новой стратегии или методике выполнения операции. При использовании той же методики должен происходить спад уровня навыка. Максимально достижимый уровень навыка при первой методике составляет величину т1, а при второй - т2.. Суммарная огибающая при этом приобретает волнообразный характер с впадинами, соответствующими переходу от первой ко второй методике.

Главная цель любой модели состоит в том. чтобы правильно предсказать кривую обучения, изображающую отношение числа правильных ответов к числу повторений. Почти каждая модель с двумя или тремя свободными параметрами может дать результат, выражающийся некоторой функциональной зависимостью.

р„ - вероятность правильного ответа (+);

д„ = 1 — р„ - вероятность неправильного ответа (-) в том же испытании;

п - номер испытания.

Рассмотрим две модели, наиболее ясно представляющие процесс научения. Двухоператорная линейная модель утверждает, что

Модель Халла рассматривает проблему тренировки и дает общую теорию приобретения навыков. Утверждается, что усиление привычки при каждом испытании является постоянной пропорцией «потенциального усиления еще не образовавшихся привычек». Показатель силы привычки есть «процент правильного возбуждения реакции». Это означает, что р„ есть вероятность при

п -ом испытании, то рп+ = р„ +(1 - а)(1 ~Р„), где а есть константа пропорциональности.

Следует отметить, что данные модели хорошо соответствуют экспериментальным данным на начальных стадиях обучения, когда высокий уровень навыка еще не достигнут. Если же при подготовке специалистов требуется высокий уровень навыка, то расхождение с реальными экспериментальными данными достаточно велико. Подбор аппроксимирующей зависимости показал, что наиболее точные данные при большом количестве повторений дает модель вида

В работе проведен психолого-педагогический анализ моделей обучения. Отмечено, что подготовка специалиста обязательно связана с усвоением в процессе обучения содержания совокупности учебных дисциплин. Усвоение содержания темы, раздела, дисциплины связано с восприятием, пониманием, за-

Чп+. =

а2дп,если в п — м испытание имеет место + а1дп, если в п — м испытание имеет место -

(2)

поминанием, применением знаний. Знание обязательно предполагает понимание и запоминание. Умение основывается на знании и применении знаний. Причем различают репродуктивные умения (в ситуациях сходных с учебными) и продуктивные ( творческие) умения.

В процессе обучения слушатель проходит состояния от незнания (состояние ) через неуверенные знания ( к знанию () и от неумения (З?),

через неустойчивые умения ( 52у ), к умению ( ). Для высшей школы в этом процессе центральным является понимание как продукт мышления. Психологи выделяют пять состояний, которые характеризуют глубину проникновения в содержание учебного материала (гп) и осознание понимания (оп):

¡Переход от незнания к знанию и от неумения к умению сопровождается

объективным процессом перехода от понимания о чем идет речь (5,'") к высшей форме (-ЯГ) - во имя чего излагается материал и от предвосхищения понимания к полному пониманию и независимости от источников, где изложен учебный материал )■

Предложена марковская модель, описывающая динамику изменения знаний во времени. Отличием модели является многоуровневое представление состояния усвоения элемента знаний. Показано, что в общем случае характеристическая функция распределения времени достижения заданного уровня знаний имеет вид

к ' Л

в{со) = Ь0 + ^ Д0... г где Д. . элементы матрицы переходов по

;=1 Л "|"су

уровням. Для нахождения оптимальной траектории изменения уровня знаний используется аппарат динамического программирования. -

На основе приведенных моделей можно планировать время для выработки умений и навыков по отдельным темам, разделам, требующим целенаправленной практической и теоретической подготовки, решать задачи наиболее целесообразного распределения повторений и определения оптимальных интервалов между упражнениями во время одного занятия и между занятиями. Важную роль повторений надо иметь в виду и при разработке логических схем программ и сетевых графиков подготовки специалистов.

Рассмотрим концептуальную модель обучения в виде двух относительно условных предельных этапов (рис.1).

На первом этапе слушатель по отношению к учебному материалу находится в состоянии « не знаю, не умею».

На втором этапе формируется полное знание и умение слушателя по теме, разделу, дисциплине в целом. Здесь также ведущим является методический замысел преподавателя. Им разрабатываются и предъявляются задания, которые охватывают целостные массивы информационных доз и предполагают умение слушателей оперировать понятиями, приемами, специальным инструментари-

ем. Слушатель воспринимает задания, осмысливает их, актуализирует имеющиеся у него знания и сам принимает решения на последующие действия. Его состояние таково, что он может судить о том, что он знает или не знает, может обратиться к учебному материалу или за консультацией к преподавателю, может спланировать свою работу, выбрать метод и средства выполнения заданий, приступить к его выполнению, контролировать свои действия.

Рис.1. Схема управления обучением.

В работе рассмотрены некоторые требования,способствующие оптимальному управлению процессом усвоения знаний в компьютерно-обучающей среде.

Процесс обучения включает в себя три составляющих: содержание обучения, учение (действия обучаемых) и преподавание (деятельность преподавателя), можно выделить условия, определяющие возможности использования компьютерной техники для успешного усвоения знаний и организации процесса обучения в новой, компьютерно-ориентированной среде..

Первое: подготовка информационно-методической базы в виде сценарно-программного продукта, т. е. конструирование учебной информации на основе ее структурирования алгоритмизации и диагностики.

Второе: управление процессом усвоения знаний и реализации моделей подготовки специалиста с использованием принципов самоуправления и синтетичности обучения. И третье: подготовка и переподготовка профессорско-преподавательского состава для продуктивной деятельности в новых условиях.

Для оценки соответствия структуры содержания возможностям алгоритмизации и программирования предложен ряд критериев для построения сце-нарно-программного продукта.

В работе рассмотрены вопросы управления обучением на основе построения логической концептуальной сети учебного курса. Для ее построения используется метод графов. Граф учебной темы (раздела, всего предмета) изображает все входящие в нее учебные элементы и их структурные связи. Применение метода графов позволяет в дальнейшем использовать логическую концептуальную сеть для построения модели специалиста в целом. На основе предложенных моделей изменения уровня знаний, умений и навыков может быть решена задача оптимизации. Совместная динамика знаний по дисциплинам определяется из системы уравнений вида

Ф) = *р-{*„-*№) ~ ехр("4» -))]ех{£ д'. 7(24 -I*.)) '

(3)

где У = 1..И1, г .(к) - уровень подготовки по У-му предмету в к-и учебный день, ¿у - требуемый уровень подготовки, - плановое время на изучение ]-го предмета, - длительность занятий по У-му предмету в г-й день, а и 3 - коэффициенты усвоения и забывания информации.

Решая эту систему и оптимизируя по 7} , и периодичности занятий по У-м дисциплинам можно получить оптимальное распределение времени между предметами, длительности и периодичности занятий, обеспечивающие наискорейшее достижение заданного уровня по всем т дисциплинам.

В четвертой главе рассматриваются модели процесса научения и диагностики степени обученности.

Для того, чтобы направленно развивать личность и компенсировать какие-либо личностные особенности правильной организацией учебного процесса, необходимо выявить и оценить достаточно полно многообразные индивидуальные свойства человека.. Одной из форм практической реализации рассматриваемого подхода является использование в учебном процессе педагогической психо-диагностики. Наиболее часто применяемыми инструментами психодиагностических обследований являются тесты и опросники. Проведен анализ известных методов тестирования и обработки результатов.

Одним из удобных способов наглядного представления результатов психодиагностики служит корреляционная "модель" успевающего обучаемого и усредненная модель группы.

Проверка модели и сравнение результатов с экспериментальными данными позволила выявить корреляцию между сплоченностью индивидов и эффективностью степени обученности в группе (рис.2).

Деловая направленность.

Мотивация ориентирована на решение проблем, связанных с

деятельностью.

Инертность

Пассивность, упование на то, что время и естественный ход

событий сами собой решат проблемы.

Ответственность.

Привычка собственными силами преодолевать трудности

Арифметические способности.

Скоростной аспект выполнения арифметических операций. Рис.2. Усредненный психологический "портрет" .

Получена возможность четко выделить быстродействующие механизмы воздействия на процесс обучения индивида внутри группы и использовать их для управления обучением.

Разработана вероятностная модель диагностики уровня обученности индивида, позволяющая выявить сугубо личностные характеристики обучаемого при ответах на вопросы. При тестовой оценке результаты ответов имеют вероятностный характер.

Оценка сложности теста может быть осуществлена при достаточно большом наборе статистических данных, что весьма затруднительно реализовать учитывая динамический характер учебного процесса. В связи с этим, появляется необходимость оценивать тест в рамках ограниченных объемов информации по данным исследования. Эта оценка будет находиться в зависимости от индивидуальных особенностей обучающегося, то есть его способности к обучению. Логарифм функции правдоподобия от параметров отношения сложности тестов ОСj уровня способностей x¡ при получении векторов-ответов на к тестов с т индивидами имеет вид

где =1п(1= п)у1, п1 - количество возможных вариантов ответа на тест, ай = 1 при правильном и 0 при неправильном ответе / -го субъекта на }-й тест. Получены уравнения для максимально правдоподобных оценок а и х, предложен метод их приближенного решения. Для случая двух вопросов вероятность того, что / из и субъектов, ответивших только на один вопрос, ответили на первый вопрос определяется биномиальным законом:

Таким образом, ввиду наличия зависимости 03/(1+ а2)»//и, отношен» а2 определяется независимо от параметров субъекта, распределение которы: поэтому не имеет значения.

Можно показать, что распределение отношения ссг имеет вид

= ±- лУ-^с-л-О - л)"'" . (6)

* = 0 т=0

где Р\, Рг - вероятности неправильных ответов на вопросы 1-го и 2-го

тестов соответственно, [*] обозначает целую часть х. Для определения достоверности отношения сложности тестов целесообразно использовать доверительные интервалы. На рис. 3 приведены распределения отношений сс2 для нескольких вероятностей Р\, Рг при числе субъектов 30 .

Знание оценок развитости значимых для обучения конкретной дисциплине психологических особенностей обучаемых позволяет преподавателю построить свои занятия так, чтобы уменьшить трудность усвоения учебного материала конкретными обучаемыми.

Одним из наиболее эффективных методов исследования процессов обучения становится математическое моделирование.

Построить математическую модель, соответствующую выбранной гипотезе означает 1) определить перечень исследуемых переменных и их значения, 2) установить основные соотношения, в которых могут находиться эти переменные, 3) определить выбор основных преобразований, которые формируют установленные раньше отношения и символы которых принято называть операторами, 4) задать определенный набор условий, однозначно определяющих правило выбора того или иного из возможных отношений.

Рис. 3. Распределение вероятности отношения сложности тестов для = •

0.8

0.6

0.4

0.2

В работе предложена гипотеза о структуре процесса конструирования учебной информации и решена задача обучения одному умственному действию, что составляет цель некоторого участка обучающей программы.

Пятая глава посвящена рассмотрению структуры интегрированной системы управления обучением и связи принципов построения данной системы с дидактическими принципами обучения.

Управление в сфере образования и обучения можно определить как целенаправленное воздействие на группы людей и отдельные личности для организации и координации их деятельности в процессе приобретения и реализации знаний.

Можно выделить три основные области управления в обучении:

- управление процессом усвоения знаний отдельным индивидом

- управление коммуникативными процессами в группах учащихся

- управление технологиями обучения и процессами их автоматизации

Рассматривая вуз как систему обучения, в ней в явном виде можно выделить основные компоненты, их свойства, отношения между элементами и свойствами. Здесь допустимо применение, например, такого формализма:

сгвп с х(апс,аЛе^,оспс^УМБ) (7)

Трактуется выражение следующим образом: вуз как система обучения сгВУЗ представляет собой декартово произведение подсистем: апс - постоянный состав вуза, включая все необходимые категории ;аПерс -переменный состав ; аспс - содержание подготовки специалистов, оформленное в виде совокупности соответствующих документов; аУМБ - учебно-материальная база вуза.

Термин "декартово произведение" означает, что в выражении учтены все реально существующие связи (отношения) между подсистемами. В свою очередь подсистемы рассматриваются как системы. Таким образом, в виде выражения (7) систему обучения можно описать сколь угодно подробно

Главная цель любого вуза состоит в подготовке специалиста, удовлетворяющего требованиям социального заказа. Отсюда, для научно обоснованной организации и функционирования вуза необходимо иметь модель деятельности специалиста Мос в виде:

Мос с х|Мсп\МОБ\Мср] , где Мсп - модель специалиста; М0Е - модель объекта, с которым взаимодействует специалист в своей деятельности; Мср - модель среды, в которой протекает деятельность. Как и в случае системы а, следует понимать, что модель деятельности специалиста содержится в декартовом произведении трех моделей.

Любая модель является системой М = {М,Ь,Р), где М - множество отмеченных элементов системы; Ь - множество отмеченных свойств^ - множество отношений между элементами и свойствами в системе.

Модель деятельности специалиста позволяет определить содержание его подготовки, требуемую материальную базу и ряд наиболее существенных фрагментов частных методик учебных дисциплин.

Содержание подготовки должно быть выделено из первой части социального опыта, которая представляет собой мультиграф вида:

всох - \7.,Г^г) ,где 2 - множество разделов знаний об окружающем ми-

ре и способах деятельности в жизни людей; - семейство отображений множества 2 в себя по различным признакам.

Содержание подготовки специалистов служит основой для формирования учебного плана, который также своей моделью имеет мультиграф:

Г.УПЛ

Ьк

ГМ Г0)

и >' DJ}

где D^ - множество учебных дисциплин, необходимых для подготовки специалистов к -го профиля; - семейство межпредметных связей между дисциплинами.

Каждая из учебных дисциплин также формализуется в терминах мульти-графов. Могут быть сформированы графы типа: граф содержания учебной дисциплины; граф логической структуры учебной дисциплины; граф вариан-, тов последовательности прохождения учебной дисциплины и, возможно, ряд других.

В настоящее время существуют алгоритмы и программы, реализующие различные методы формального подхода к созданию учебных планов и проведения структурно-логической обработки учебной дисциплины с применением ЭВМ.

Учебные планы и программы реализуются кафедрами вуза на множествах учебных потоков и групп. Отсюда, важными для общего и фрагментарного представления являются следующие системы (системы-модели):кафедра:ак с х|сгпс,Dk,L,Bk^xF*}-,

учебная группа aw = [м01 .iF1-,РСЛ},

модель деятельности преподавателя:

ПСЛ ( СП СПС

модель деятельности .слушателя: М tz х| М ; М ;М \.

Модели преподавателя и слушателя (субъекты в системе обучения) представляют собой системы с идентичными формами, но различным содержанием.

1 В обобщенном варианте модель субъекта системы обучения рассмотрим на подмножестве индивидуально-личностных структур:

=\y",b,Fu^, где U"n - подмножество психолого-

профессиональных структур полного множества структур, определяю-

щих индивида, личность, специалиста (£/"" L - множество выраже-

ний (правил), позволяющих определить степень развитости структур и их элементов, FuJ- множество отношений, в рассматриваемых структурах с учетом их свойств.

В виде модели может быть представлен весь учебный процесс на кафедре, факультете, в вузе

МУП = (< t,S,F0C ,у >j, .где S - множество состояний, в пространстве

которых протекает учебный процесс, Fфc - множество формул состояний, причем каждая формула /гев1С описывает особенности Бе состояния как проявления соответствующих свойств компонент процесса в момент времени I; у -множество кортежей переходов из состояния в состояние.

Кроме рассмотренной выше формализации процесса обучения необходимо учитывать функционирование сложной системы "ВУЗ" во времени. Для этого целесообразно провести декомпозицию системы. Выделим три уровня и классифицируем сигналы управления по длительности их воздействия и ожидаемой частоте их изменения. Первый уровень - интервал близкий к суммарной длительности подготовки специалиста, второй - интервал, определяемый длительностью изучения одного предмета, третий - управление процессом обучения в реальном времени. Каждый из этих уровней решает свои задачи обеспечения эффективности обучения на основе использования моделей и алгоритмов конструирования учебной информации и диагностики степени обученности.

Наибольший же эффект следует ожидать от внедрения компьютерных технологий на третьем уровне, при управлении в реальном времени. Это, в первую очередь, связано, как уже говорилось раньше, с индивидуализацией обучения и более точным контролем и диагностикой степени обученности индивида.

Далее в работе сформулированы и раскрыты основные принципы построения ИСУ и показана их взаимосвязь с принципами обучения. Первое множество включает две совокупности принципов. Общие принципы: принцип новых задач, принцип первого руководителя, принцип комплексного подхода к созданию и внедрению ИСУ, принцип непрерывного развития системы. Принципы организации и переработки информации: принцип единой информационной базы, принцип обновления информации, комплексность задач и рабочих программ и др.

Далее рассматривается вопрос об отображении принципов построения ИСУ в принципы обучения. В вузе на одном и том же учебном материале решаются вопросы, связанные с реализацией принципов научности и воспитывающего характера обучения. В автоматизированных обучающих системах, при использовании так называемых автоматизированных обучающих курсов, эти принципы грубо нарушаются. Более того, исключение преподавателя из динамики занятий, автоматизация функций преподавания на большом массиве учебного материала находится в полном противоречии с положениями принципа воспитующего обучения.

Достаточно эффективно реализуются в системе такие принципы как принцип научности, систематичности, наглядности и особенно принцип индивидуализации. Изложенные принципы построения системы дают возможность осуществить интеграцию всех элементов управления в единую систему, схема алгоритма, которой представлена на рисунках 4,5.

На схеме, в основном, представлены информационные потоки и управляющие воздействия. Существенным отличием структурной схемы от классических система автоматического регулирования является то, что основной обмен информацией между иерархическими уровнями осуществляется через кор-

рекдию целей, задач, математических моделей и ограничений.

Синтез модели деятельности м£{мсп,мСР,мт} Синтез модели специалиста Мс"

Квалификац. требования (стандарт)

Агрегата роваи-ность результатов контроля и психодиагностики 7Г

Управление на II уровне (темп изменения г-2-5нет) Обратная связь (темп изменения г ~ 0,5 - 1 год )

1) Распределение учебного времени между предметами (учебный план) 2) Вектор показателей теоретических знаний, умений и практических навыков специалиста 3) Приобретение навыков самообразования, творческой и научной деятельности 1) Состояние процесса обучения 2) Корректировка моделей обучения по / -й дисциплине 3) Обобщенный психологический портрет групп, курсов

Рис 4. Обобщенная структурная схема алгоритма конструирования ИСУ

Далее приведены алгоритмы управления на каждом иерархическом уровне. Особенностью управления на первом уровне является невозможность учета индивидуальных особенностей обучаемого и воздействие на его личностные характеристики. Модели и алгоритмы этого уровня строятся по усредненным параметрам обучаемого. Основной задачей, которая решается на этом уровне является определение содержания учебных планов, формирование перечня необходимых учебных дисциплин, распределение времени между предметами. Первый уровень определяет процессы долгосрочные во времени. Основой для формирования алгоритма действий на этом уровне является модель специалиста. Однако необходимо учитывать, что модель вряд ли может быть полностью адекватна реальному процессу, слишком много параметров, слишком сложны функциональные связи между ними.

Но оказывается возможна и другая постановка задачи. Обычно в многопрофильном ВУЗе имеется достаточный опыт подготовки специалистов разного

С

Межпредмегаые связи

I уровень

Е

Синтез логической схемы изучения курса

Агрегативная информация

Сравнение с заданным АПК Выбор технологии обучения

Алгоритм оптимизации

Алгоритмы контроля и диагностики

Модели изучения _курса_

Коммуникативные связи в группах

Модель обучаемого

О

Модели усвоения

ш

Управление на III уровень, темп изменения г - I учебный год Обратная связь. Темп изменения ~ 1 учебный день

Комплекс уч.-методич. материалов Комплекс обучающих программ Внутрипредметные связи Контроль рубежный Реализация индивидуальных планов Оценки состояния обученности Психологические характеристики Коррекция уровня сложности задач

III уровень. Управление в режиме реального времени

Рис. 5. Концептуальная модель ИСУ (II-III уровень).

профиля по достаточно стабильным учебным планам. Будем называть кортеж

/ = [Sn Д прецедентом, где - параметры, характеризующие

специалиста Д - начальная подготовка, - учебный план

Пусть имеется n таких прецедентов. Тогда задача оценки прогнозируемого качества подготовки специалиста по альтернативному учебному плану

-^w+i можно ставить как задачу экстраполяции.

Действительно, ранее отмечено, что подготовку специалиста можно формализовать как преобразование : <5,- = .

Функция отображения f определяется, в первую очередь, объективными причинами: уровень подготовки преподавательского состава, учебно-методической базой, технической оснащенностью учебного процесса, качеством руководства. Т.е. можно предположить, что для всех n прецедентов функции f одни и те же. Задача тогда сводится к формированию по n прецедентам экстраполяции значения SЛг+, = ,ÄN+] ,7), где а - номер альтерна-

тивного учебного плана. Из всех известных методов экстраполяции, таких как метод наименьших квадратов, метод группового учета аргумента, аппроксимации сплайнами, единственно приемлемым методом, отвечающим всем требованиям, является метод многомерной линейной экстраполяции (рис.6). При использовании этого метода предполагается существование линейной зависимости выходных характеристик сложной системы от входных и управляемых параметров. При определенном ограничении на область изменения значений такое предположение справедливо и для нелинейных систем. Естественно, при этом предполагается, что новые требования и управляемые параметры не слишком далеки от параметров, наблюдавшихся в прецедентах.

Применение этого алгоритма позволяет в неявном виде учесть те существенные связи между переменными, задаваемыми функцией ^ без их изучения. Этот метод соответствует учету первых членов в разложении функции в ряд по многим переменным.

Использование прогноза на основе многомерной линейной экстраполяции (МЛЭ) позволяет сравнивать альтернативные учебные планы и выбирать наилучший, т.е. тот, который наиболее соответствует прогнозируемому уровню подготовки модели этого специалиста.

Задачи обучения определенному предмету решаются на II временном уровне. На основе отдельных (частных) моделей усвоения знаний, научения практическим навыкам, умениям, конструирования логических схем изучения курса, строится обобщенная модель обучения.

Построение функций близости Ф

Информация о прецедентах

X

Минимизация

ф(х~хэ-,я-яэ) по я,

Оптимальные значения Я,, 1 = 1,2,...,*

Вычисление экстраполирования ¡=1

Оптимальные значения Л» I = 1,2,...,к

Рис.6. Алгоритм экстраполяции.

П иерархический уровень формирует технологии обучения на основе отбора альтернативных методик. Средств и приемов обучения. Отличительной особенностью моделей обучения на этом уровне является учет межпредметных связей и личностных характеристик обучаемых.

Отдельно целесообразно рассмотреть вопрос межпредметных связей при параллельном изучении дисциплин. При параллельном изучении предметов необходимо несколько изменить модель динамики уровня знаний с учетом их взаимного влияния. В модели необходимо учесть: уровень способностей обучаемых, влияние процессов забывания; то что изучение понятий в одной дисциплине обязательно требует минимального уровня знаний по нескольких другим дисциплинам; модель при отсутствии межпредметных связей должна переходить в модель обучения по экспоненциальному закону, использованной ранее; скорость роста знаний должны быть пропорциональна определенной функции от объема учебной информации получаемой индивидом.

Перечисленным требованиям удовлетворяет модель, описанная уравнением

-¡г, = сиг](/)у,(/)(1 - гДО)-рг,, (8)

у=1

где 2; - нормированный уровень знаний (навыков) по г -му предмету,

О < г, < 1, С - уровень личностных характеристик обучаемых, включающий

п

уровень способностей, мотивацию, коммуникативных связи, у,{() = ,

где иу(/) - поток учебной информации по /-му предмету, Р - коэффициент забывания учебной информации, а,ц - коэффициенты характеризующие процент учебной информации обязательный с / -м предметом при преподавании } -го предмета, - коэффициенты, определяющие влияние уровня подготовки по ] -му предмету на скорость изучения / -го предмета.

При в-у — 0 и ау - 0 при I * ) получаем модель усвоения учебной информации по экспоненциальному закону, которую раньше описали.

Достоинства этого метода очевидны, но необходимо отметить, что наличие взаимных связей в системе дифференциальных уравнений, как правило, связано с потенциальной неустойчивостью системы. Это заставляет весьма осторожно подходить к вопросу о межпредметных связях, либо необходимо тщательно исследовать эту систему на устойчивость и выбирать матрицу параметров (коэффициентов ) гарантирующие устойчивость изучения всех дисциплин.

На третьем иерархическом уровне рассматривается вопрос усвоения отдельных единиц знаний. Рассмотрена динамика изучения отдельной единицы. Она может быть представлена в виде марковской цепи, имеющая для данной

единицы знания ъи состояния, где М - число выбранных к изучению вопросов, 3 - число состояний знаний.

Динамика изменения знаний описывается изменением вероятности нахождения в определенном состоянии от времени:

P{t + l) = IUI|P(i), где P - (pi >P2• Pq j > Pi ~ вероятности нахождения в этом состоянии, IUI — матрица переходных вероятностей.

В момент времени /0 обучаемый находится в состоянии 00 - незнание по

первому и второму вопросам, т.е. Р = (i> о, 0,0,0,0,0,0,0)7 > где 1 -транспонирование. С использованием математического аппарата на II иерархическом уровне выбирается этот оптимальный путь. Естественно, отклонения от оптимального пути ведут к снижению качества обученности и увеличению времени усвоения. В связи с этим в ходе процесса усвоения очень важно с максимальной достоверностью фиксировать моменты перехода из одного состояния в другое.

По фиксации этого перехода должен изменяться уровень подачи учебной информации, изменяться сложность задания, производится переход к следующему элементу учебной информации и др. Для получения оценок момента перехода необходимо привлечь аппарат теории статистических выводов. Обозначим S{t, т) - интенсивность пуассоновского процесса Н(/)', неизвестная длительность которого равна т.

\ , \ / \ \ъ -0</<г

,T) = S(t,T) + a , £(/,г) = <

10 ,r<t<T'

(9)

а,Ъ — уровень усвоения 1и 2 вопроса состояния:

0 - незнание (отсутствие знаний по вопросу),

1 - неустойчивые знания (несистематизированные знания, не подкрепленные практикой),

2 - устойчивые знания (систематизированы, закреплены на практике).

>ис.7. Марковская цепь описания динамики знаний для двух вопросов

Рассмотрим оценку длительности г этого импульса. Одна из наиболее исто рассматриваемых и литературе оценок - это оценка максимального прав-

доподобия (ОМП). ОМП определяется как положение абсолютного максимума логарифма функционала отношения правдоподобия (ЛФОП)

t = argsup L{t) , г е[г, , Г2] , (10)

Г

L(t) = In Л(г) = ln(l +Ь/о)Ег -Ьт,Е, = jrfH(/) . (11)

о

В качестве характеристики качества обнаружения будем использовать нормированное рассеяние (условное и безусловное):

У(т\т0) = ({т-т0У)/т; , V'(t)=)v(f\T0)dr /{T2-Tt). (12)

г, /

Введем обозначения : T}0 = ra/T2,v ~ T{jT2 , ц - аТ2 , q = Ъ'а. Для рассеяния ОМП существуют асимптотически точные формулы

[И ~(г2 -Г,)2(2Г2 -r,)]r;(l + g)2 +[2Г23 - Г,2(Г, +Г2)(Г2-Г,)4]| (13) Г, =l-?/[(l + ?) \n{l+q)] , Г2 =92/[(l+9)to(l + 9)].

Точность этой формулы возрастает с увеличением ß. Так как условное рассеяние ОМП не зависит от истинной длительности та, то асимптотическая формула для безусловного рассеяния совпадает с предыдущей.

Согласно формуле V'{f\To) 00 при q —> 0, что связано с приближениями, использованными при ее выводе. Пользуясь аналогичной методикой можно получить рассеяния ОМП и при q 0:

У'твоМ = (3v*2 +2v' + 3)/8 + -(1 + . (14)

Для определения безусловного рассеяния необходимо усреднить по истинной нормированной длительности сигнала Щ. Предполагая, что априорное

распределение длительности - равномерное на интервале [v , l] , получим:

Vteop ~ ^(l - и*)2/24 . (15)

Точность выражений возрастает с увеличением Ц и уменьшением q. Конечные формулы для рассеяния оценки имеют вид:

= min[(2v'2 + 2v* +з)/8+ %2 -(l- v)7o,(ln2(l + 9)/(A2))x

\гг1 -(г2-r,)2(2F2-r,)]r;(i+g)2 +[2Г; - г,2(г, +г2)(г2 -г,)4

г^г.'г^-г,)4

(16)

= тт[5(1 - V*)2/24 ,(!п2(1 + ч)>(АУ)) х х |И -Г,)2(2Г2 -г,)|г,41 + ?)г +[2Гг3 -Г,г(Г, + Г2)(Г2 - Г,)4]) (17)

Асимптотические оценки вероятностей обнаружения изменений характеристик потока и рассеивания оценок моментов изменений, достаточно хорошо совпадают с полученными методами имитационного моделирования, даже при количестве событий на интервале наблюдения порядка 10.

Таким образом, предложенный способ фиксации моментов переходов достаточно надежно обеспечивает управление процессом подачи учебной информации, что позволяет оптимизировать усвоение учебного материала, индивидуализировать процесс обучения в целом. Однако, такой подход требует достаточно солидных вычислительных ресурсов, поэтому реальное использование этого метода возможно лишь в компьютерных технологиях обучения.

Шестая глава посвящена практической реализации разработанных в диссертационном исследовании подходов, методов, моделей и алгоритмов управления обучением.

В работе приведен ряд методик, позволяющих конструировать учебную информацию с использованием предложенных моделей и алгоритмов. В том числе, методика реализации компьютерной технологии индивидуализированного обучения, использования тренинговых программ, модели оценки уровня усвоения теоретических знаний и отработки навыка решения типичных задач. Предложена экспертная система диагностики усвоения отдельных элементов знаний.

Исследование эффективности предложенных подходов осуществлялось методами опроса, анкетирования, хронометража времени, экспертных оценок. Обработка данных проводилась методами математической статистики.

Анализ полученных результатов показал, что применение предложенных методов повысило качество наиболее существенных составляющих процесса обучения, в частности: увеличился объем усвоенной информации в единицу времени, увеличилось количество решаемых практических задач, повысилась творческая активность обучаемых, изменилась мотивация к учению и, как следствие, повысилось стремление обучаемых к самостоятельной работе. Одновременно, отмечено снижение нагрузки на преподавателей и повышение их творческой активности.

Предложенная структура интегрированной системы управления обучением позволила научно обоснованно решить вопросы повышения эффективности отбора и усвоения информации, качества контроля знаний и подготовки специалистов в целом. Отдельные ее элементы успешно реализованы и внедрены в вузах города Воронежа.

Основные результаты работы

В результате проведенного исследования получены следующие основные

результаты:

1. На основе анализа тенденций развития высшей школы показана необходимость создания интегрированных систем управления обучением (ИСУ), позволяющих повысить качество подготовки специалистов.

2. Определены взаимосвязи дидактических принципов обучения с теорией управления, позволяющие представить педагогическую систему как управляемый объект.

3. Разработана методология построения ИСУ обучением, предложена ее концептуальная модель, отличающаяся декомпозицией системы по признаку длительности управляющего воздействия.

4. Предложено формализованное описание системы обучения, позволяющее в явном виде выделить основные ее компоненты, их свойства и отношения между ними.

5. Синтезирована модель индивидуализированного обучения в рамках компьютерной технологии, позволяющая объединить существовавшую ранее традиционную и технократическую модели и более полно реализовать достоинства обеих.

6. Разработан комплекс моделей, описывающих многоуровневый процесс усвоения знаний и развиты подходы к конструированию учебной информации с учетом индивидуализации обучения.

7. Предложен вероятностный подход к совместной оценке сложности теста и уровня способностей обучаемого, позволяющий корректировать индивидуальный план обучения.

8. Синтезирован алгоритм фиксации моментов переходов от одного состояния обученности к другому, обеспечивающий надежное управление процессом усвоения информации в режиме реального времени.

9. Предложены подходы к решению частных задач управления обучением, в том числе моделирование влияния межпредметных связей на устойчивость обучения, использование многомерной линейной экстраполяции для решения задач оптимизации планов обучения, моделирование влияния коммуникативных процессов в группах на обучение индивида, определение рационального распределения времени при изучении отдельных дисциплин.

1 ((.Разработанные методы управления обучением на основе моделей и алгоритмов конструирования учебной информации и диагностики степени обученности, использованы в реальном учебном процессе вузов города Воронежа.

Основное содержание диссертации изложено в следующих работах.

1. Жукова Т.М., Лещенко Е.М., Рыбаков С.О Основы теории графов. Учебное пособие. Воронеж: ВИ МВД РФ. 1999,48 стр.

2. Лещенко Б.М., Трофимов В.Г. Лекции по высшей математике. Дифференциальные уравнения. Пособие. Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России. 1996, 89 стр.

3. Лещенко Е.М.,.Рыбаков С.О. Информатика и математика. Раздел математика. Учебное пособие. Воронеж: ВИМВД РФ. 1999, 100 стр.

4. Лещенко Е.М., Фурсова И.А. Начертательная геометрия (теоретические основы). ч. I. Учебное пособие. Воронеж: ВВШ МВД РФ. 1994, 86 стр.

5. Лещенко Е.М., Фурсова И.А. Начертательная геометрия в примерах и задачах. ч. II. III. Учебное пособие. Воронеж: ВВШ МВД РФ. 1994, 78 стр.

6. Лещенко Е.М. Диагностика степени обученности на основе вероятностной модели. V симпозиум «Квалиметрия человека и образования: методология и практика. Национальная система оценки качества образования в России». Тезисы докладов. Москва, 1997. С. 176-177.

7. Лещенко Е.М. Индивидуализация обучения на основе компьютерной технологии. Информационные технологии и системы. Тезисы докладов конференции, ВГУ, Воронеж, 1992, с. 99.

В. Лещенко Е.М. Использование вероятностной модели для оценки сложности теста. Всероссийской совещание-семинар «Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине». Тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ, 1997, с. 8.

9. Лещенко Е.М. Компьютерная технология: развитие творческих и профессиональных способностей обучаемых. Сборник статей. Высшая школа МВД, Красноярск, 1995. С. 17-22.

10.Лещенко Е.М. Компьютерные технологии обучения в профессиональной подготовке преподавателей. Проблемы совершенствования учебного мастерства преподавателей. Тезисы докладов. ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1994, с. 31.

И.Лещенко Е.М. Компьютерные технологии развивающего обучения. Материалы научно-методической конференции "Воспитание курсантов в процессе обучения", Воронежское высшее военное инженерное училище радиоэлектроники, 1992, с. 36-39.

12. Лещенко Е.М. Компьютеры в обучении. Материалы международной научно-практической конференции «Профессиональная, психологическая и моральная подготовка офицеров полиции», (статья) Полицейская Академия Литвы, Вильнюс, 1994. С.57-59.

13.Лещенко Е.М. Конструирование учебной информации на' основе тестовой оценки знаний. IV Всероссийская научно-практическая конференция. "Новые информационные технологии в образовании, 1998, с. 129.

14.Лещенко Е.М. Моделирование интегрированной системы конструирования учебной информации. Математика. Моделирование. Экология. Тезисы докладов 4-ой Международной конференции женщин математиков. Волгоград. 1996, с. 112.

15.Лещенко Е.М. Моделирование процесса обучения с учетом коммуникативных связей в группах. VI Международная конференция. "Математика. Компьютер. Образование", г. Пущино. 1999, с. 98.

1 б.Лещенко Е.М. Моделирование системы тестовой оценки степени обученно-сти. Всероссийской совещание-семинар «Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине». Воронеж: ВГТУ. 1997, с. 25.

17.Лещенко Е.М. Повышение эффективности обучения на основе компьютерной технологии. Материалы регионального совещания-семинара для руководящих работников и преподавателей вузов ЦЧР, (тезисы докладов) Воронеж, 1992, с.42.

18.Лещенко Е.М. Психолого-педагогические аспекты подготовки преподавателей в условиях компьютеризации обучения. Информационные технологии и системы. Тезисы докладов конференции, (тезисы докладов) ВГУ, Воронеж, 1992, с. 98.

19.Лещенко Е.М. Психолого-педагогические особенности управления обучением на основе компьютерных технологий. Тезисы докладов 3-ей Международной конференции женщин-математиков, Воронеж, 1995. С. 163.

20.Лещенко Е.М. Управление учебным процессом на основе корректировки целей обучения. Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине: Всероссийское совещание-семинар, тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ. 1995. С. 112.

21.Лещенко Е.М., Болгов В.В., Скрыль C.B. Модель обучения в дисциплине "Защита информации в ЭВМ". Научно-практическая конференция ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1996, с. 61-62.

22.Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Контекстный подход к преподаванию математики на гуманитарных факультетах. "Подрягинские чтения -X" на Воронежской весенней математической школе. "Современные методы в теории краевых задач", 1999, с. 82.

23.Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Оптимизация процесса усвоения знаний на основе структурирования и алгоритмизации учебной информации. Сборник статей научных трудов ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1995 с. 149-155.

24.Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Применение методов моделирования в педагогическом процессе. Современные проблемы информатизации. Тезисы докладов III Международной электронной научной конференции. Воронеж: ВГПУ. 1998, с. 9-10.

25.Лещенко Е.М., Дикарева Е.В., Жуковская З.Д. Управление самостоятельной работой курсантов вузов МВД. Современные проблемы информатизации. Тезисы докладов III Международной электронной научной конференции. Воронеж: ВГПУ. 1998, с. 28-29.

26.Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Моделирование интегрированной системы обучения. Академия МВД РФ. Международная конференция «Информатизация правоохранительных систем. Москва, 1998, с. 45.

27.Лещенко Е.М., Дурденко В.А. К вопросу о создании личностно-ориентированной модели обучения на основе компьютерной технологии, (статья). Образовательные технологии. Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж: ВГПУ. 1995. С. 29-34.

28.Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Оптимизация процесса обучения в учебных заведениях МВД России. Академия МВД РФ. Международная конференция «Информатизация правоохранительных систем». Москва. 1997, с. 192.

29.Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Управление обучением с учетом коммуникативных процессов в группах. Всероссийской совещание-семинар «Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине». Тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ, 1997, с. 122.

30.Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Оптимизация управления обучением на основе целевого формирования обучающей среды. Материалы Международной конференции «Современные технологии обучения». Санкт-Петербург. 1998, с.70-71.

31.Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Управление обучением на основе построения логической концептуальной сети учебного курса. Международная конференция женщин-математиков, г. Ростов на Дону, 1999 , с. 65.

32.Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Управление познавательной деятельностью студентов в компьютерном обучении, (статья) Вестник ВИ МВД РФ. Воронеж: 1999. Стр. 98-102.

33.Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Формирование обобщенных показателей успешности обучения на основе использования многомерных статистических моделей. Образовательные технологии. Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж, 1996, с. 121-125.

34.Лещенко Е.М., Дурденко В.А., Сумин В.А. Некоторые аспекты анализа обобщенной схемы управления подразделениями вневедомственной охраны. Научно-практическая конференция ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1996, с. 84-86.

35.Лещенко Е.М., Дурденко В.А., Сумин В.А. Построение модели учебного процесса на основе его структурирования и алгоритмизации. Научно-практическая конференция ВВШ МВД РФ, (тезисы докладов), Воронеж, 1996, с. 9.

36.Лещенко Е. М., Самсонов С.С., Самсонова Т.С. Компьютерное стереомаке-тирование скульптурных поверхностей как метод интенсификации преподавания и анализа эксперимента. Высокие технологии в медицине, технике и образовании: межвузовский сборник научных трудов. Воронеж: ВГТУ. 1995. С. 192-196.

37.Лещенко Е.М., Зарубин B.C. Адаптивный подход к управлению процессом обучения. Образовательные технологии: межвузовский сборник научных трудов, (статья) Воронеж: ВГПУ. 1995, с. 64-68.

38.Лещенко Е.М., Львович Я.Е. Создание математической модели учебного процесса на основе его формализации. Всероссийское совещание-семинар

«Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине. Тезисы докладов. Воронеж. 1996, с. 67.

39.Лещенко Е.М., Самсонов С.С., Самсонова Т.С. Компьютерное стереомодели-рование в ходе учебного процесса. Новые информационные технологии в образовании: тезисы докладов II Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье-95». Воронеж, 1995. С. 128.

40.Лещенко Е.М., Сумин В.И. Некоторые проблемы проектирования информационных систем. Образовательные технологии. Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж. 1996, с. 117.

41.Лещенко Е.М., Сумин В.И., Дурденко В.А. Иммитационное моделирование деятельности вневедомственной охраны - основа разработки обучающих систем. Новые информационные технологии в образовании: тезисы докладов II Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье-95». Воронеж, 1995. С. 78.

42.Лещенко Е.М., Самсонов С.С. Возможности САПР в геометрическом моделировании задач оптимизации. Теория и практика машиностроительного оборудования, Тезисы докладов международной конференции. Воронеж, 1996, с. 99-100.

43.Лещенко Е.М., Сумин В.И., Дурденко В.А. Использование информационно-технологических моделей при обучении специалистов радиотехнического профиля. Новые информационные технологии в образовании: тезисы докладов II Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье-95». Воронеж, 1995. С. 221.

44.Лещенко Е.М., Сумин В.И., Дурденко В.А. Конструирование учебной информации на основе применения компьютерных технологий. Новые информационные технологии в образовании: тезисы докладов II Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье-95». Воронеж, 1995, с. 112.

45.Лещенко Е.М., Фурсова И.А. Применение интегрированной тестирующей программы «Основы ортогонального проецирования» в курсе инженерной графики, (тезисы докладов). Воронеж: ВВШМВДРФ, 1998, с. 87.

46.Лещенко Е.М. Перцептивная роль математики в подготовке современных специалистов. Профессиональная подготовка студентов-юристов в вузах МВД России. Учебно-методическое пособие для преподавателей и студентов-заочников.. Воронеж: ВИ МВД РФ, 1999, с. 5.

47.Лещенко Е.М., Самсонова И.М, Усс H.A. Оценка времени передачи информации по учебной сети с децентрализованным управлением, Международная электронная, научно-практическая конференция «Автоматизация и информатизация в машиностроении», Тула, 2000, с. 118.

48.Лещенко Е.М., Кислова Л.В, Самсонова И.М. Методические аспекты использования компьютерных технологий в индивидуализации обучения, (статья) Сборник научных статей ВВАИИ, 2000, с.19. ffo/sU-r '

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Теоретический анализ проблемы оптимального функционирования учебного процесса

1.1. Характеристика условий и факторов, определяющих 9 эффективность учебного процесса

1.2. Психолого-педагогические аспекты управления обучением в 23 компьютерных технологиях

1.3. Дидактические основы управления процессом усвоения 37 информации

1.4. Выводы

ГЛАВА 2. Методологические основы построения интегрированной системы управления обучением

2.1. Системология как основа построения оптимальных моделей 50 обучения

2.2. Общая теория управления и педагогический процесс

2.3. Оценка эффективности управления обучением

2.4. Выводы

ГЛАВА 3. Конструирование учебной информации на основе построения моделей обучения

3.1. Модели в педагогическом процессе

3.2. Психолого-педагогический анализ моделей обучения

3.3. Управление обучением на основе построения логической 120 концептуальной сети технологии обучения.

3.4. Оптимизационные модели в управлении обучением

3.5. Выводы

ГЛАВА 4. Модели процесса научения и диагностики степени обученности

4.1. Формирование процедур обучения в рамках личностно- 150 ориентированной модели

4.2. Роль и место диагностических тестов в интегрированной 164 системе управления обучением

4.3. Процедура получения совместных оценок сложности теста и 181 способностей обучаемых

4.4. Выводы

ГЛАВА 5. Структура интегрированной системы управления обучением

5.1. Определение целевых функций учебного процесса

5.2. Взаимосвязь принципов построения ИСУ и принципов 207 обучения

5.3. Математическое обеспечение ИСУ в рамках общей теории 222 систем

5.4. Выводы

ГЛАВА 6. Практическая реализация элементов интегрированной системы управления обучением

6.1. Конструирование информации в компьютерной технологии 240 обучения

6.2. Реализация системного подхода использования 261 компьютерной техники в педагогическом процессе

6.3. Управление познавательной деятельностью обучаемых в 282 компьютерных технологиях

6.4. Выводы 293 Заключение 294 Литература 296 Приложения

Актуальность темы исследования. Современная эпоха характеризуется невиданными ранее темпами и масштабами происходящих перемен. В условиях, когда потоки информации превышают человеческие возможности их усвоения, все острее ощущается необходимость в сознательном контроле и управлении формированием новой обучающей среды, позволяющей качественно подготовить специалистов XXI века.

Важнейшим звеном в интенсификации процесса обучения в вузе является реализация современных достижений педагогической науки и практики, направленных на повышение эффективности и качества педагогической деятельности. Научной основой качественного совершенствования подготовки специалистов должны стать современные достижения психологии, педагогики, теории управления.

Вопросы оптимизации учебного процесса в высшей школе имеют уже достаточно глубокие корни. Много внимания им уделяли в своих работах известные педагоги и психологи [8,12, 27, 45, 227]. Накоплен большой опыт в области внедрения передовой педагогической науки в практику обучения и воспитания, совершенствования учебного процесса, интенсификации процесса усвоения знаний и приобретения умений и навыков обучаемыми.

Однако, вопросы управления учебным процессом, как единой системой, включающей в себя такие составляющие как: содержание учебной информации, ее усвоение и диагностику уровня обученности, еще не достаточно разработаны. Наиболее широко рассматриваются, как правило, вопросы интенсификации каждой из этих составляющих, что не позволяет в полной мере реализовать интегральные функции процесса обучения. Это приводит нас к необходимости рассматривать процесс обучения как управляемый объект и применить к нему теорию оптимального управления.

Необходимость исследований в этом направлении диктуется теми общими процессами, которые являются определяющими в развитии современной высшей школы, прежде всего, процессы интеграционные. Высшая школа, одна из подсистем общества: сама является довольно сложной системой, подчиняющейся общим законам развития. Поэтому интеграционные процессы стали ведущей тенденцией и в высшей школе, что связано прежде всего с переходом к подготовке специалистов широкого профиля, с ростом взаимосвязи воспитания и обучения, с задачами повышения качества подготовки специалистов.

Таким образом, актуальность диссертационного исследования определяется необходимостью решения ряда проблем, суть которых состоит в выявлении взаимосвязей между отдельными составляющими процесса обучения и интеграции управления ими, как целостной системой. Это, в свою очередь, требует, синтеза моделей отдельных элементов, изучения динамики их изменения во времени и научно-теоретического обоснования подходов к конструированию учебной информации.

Работа выполнена в соответствии с одним из основных научных направлений Воронежского института МВД России "Повышение эффективности процесса обучения в учебных заведениях МВД РФ".

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и теоретическое обоснование интегрированной системы управления обучением, способствующей повышению эффективности отбора и усвоения информации, повышению качества контроля знаний обучаемых и подготовки специалистов в целом. Достижение данной цели предполагает решение следующих задач:

• анализ состояния проблемы управления подготовкой специалистов высшей школой в современных условиях;

• разработка методологии построения интегрированной системы управления обучением;

• построение концептуальной модели интегрированной системы управления обучением на основе положений общей теории систем и дидактических принципов обучения;

• синтез моделей и алгоритмов, необходимых для диагностики степени обученности индивида;

• создание моделей и алгоритмов оценки сложности тестов, используемых в системе индивидуализированного контроля знаний;

• практическая реализация разработанных в диссертации методов, моделей и алгоритмов в учебный процесс.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, теория принятия решений, теория множеств, математическое моделирование, теория интеллектуального управления, теория графов, теория вероятностей, а также система методов педагогического исследования, основанная на системно-деятельностном подходе к управлению обучением.

Научная новизна исследования. В работе получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

• структура интегрированной системы управления обучением, позволяющая на основе комплексного подхода к конструированию учебной информации осуществить взаимосвязь всех элементов системы с личностными характеристиками обучаемого;

• концептуальная модель интегрированной системы управления обучением, обеспечивающая эффективность получения и переработки информации, а также возможности ее корректировки в зависимости от поставленных целей и задач;

• алгоритм фиксации моментов перехода от одного состояния обученности к другому на основе измерения статистических характеристик потока ответов, предназначенный для управления процессом усвоения информации в режиме реального времени;

• вероятностный подход к оценке результатов тестирования, отличающийся возможностью одновременных оценок сложности теста и уровня способностей обучаемого и построение на этой основе индивидуальных планов обучения;

• модели индивидуализированного обучения в рамках компьютерной технологии, позволяющие объединить существовавшие ранее традиционную и технократическую модели и более полно реализовать достоинства обеих;

• процедуры и алгоритмы построения моделей формирования теоретических знаний и практических навыков у обучаемых, реализующие технологии интегрированной системы управления обучением и позволяющие совершенствовать процесс обучения в целом.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

Результаты работы могут быть использованы как непосредственно в практике обучения, так и в теории дидактических исследований в целях оптимизации учебного процесса и повышения качества подготовки специалистов. Концептуальные принципы и технологические основы разработки и функционирования интегрированной системы управления обучением позволяют рассматривать процесс обучения, как процесс поэтапного принятия решения и на этой основе строить индивидуализированные алгоритмы обучения.

Разработанные на базе предложенных моделей и алгоритмов программные средства, диагностические тесты, методики подготовки дидактических материалов для компьютерных технологий используются в учебном процессе Воронежского института МВД РФ, Воронежского военного авиационного инженерного института, Воронежского военного института радиоэлектроники, Воронежского государственного педагогического университета и других учебных заведениях.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования обсуждались на: международной научно-практической конференции «Профессиональная подготовка офицеров полиции» Вильнюс 1992 г.; Международной конференции женщин-математиков Волгоград 1996 г.; Международных конференциях «Информатизация правоохранительных систем», Академия МВД РФ, Москва 1997, 1998, 1999 г.; V- ом Международном симпозиуме «Квалиметрия человека: методология и практика. Национальная система оценки качества образования в России» Москва 1997 г.; Международной конференции «Современные технологии обучения» Санкт-Петербург 1998 г.; Международные конференции «Математика. Компьютер. Образование.» Новороссийск 1998, Пущино 1999, Ростов-на-Дону 1999; Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье -95» Воронеж 1995 г.; Всероссийском совещании-семинаре «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине» Воронеж 1995, 1996, 1997; IV- ой Всероссийской научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании» Воронеж 1997, 1998; научно-практических конференциях ВИ МВД РФ, ВГТУ, ВГПУ и др.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 48 печатных работ, в том числе 5 учебных пособий

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ОПТИМАЛЬНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА

6.4. Выводы

1. Результаты практического внедрения элементов ИСУ обучением показали, что разработанные подходы, алгоритмы, методы позволяют повысить качество подготовки специалиста.

2. Предложенные новые алгоритмы и способы конструирования учебной информации дали возможность увеличить объем перерабатываемой информации. Выросло количество решаемых на занятиях задач, возрос уровень их сложности, сократились необоснованные потери времени на занятии, преподаватель освободился от рутинной части работы.

3.Реализация управления обучением на основе индивидуализированного подхода позволила повысить мотивацию к учению, активность обучаемых, стимулировать их творческую и деловую направленность. Это подтверждают результаты опроса и анкетирования как обучаемых, так и преподавателей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования получены следующие основные результаты:

1. На основе анализа тенденций развития высшей школы показана необходимость создания интегрированных систем управления обучением (ИСУ), позволяющих повысить качество подготовки специалистов.

2. Определены взаимосвязи дидактических принципов обучения с теорией управления, позволяющие представить педагогическую систему как управляемый объект.

3. Разработана методология построения ИСУ обучением, предложена ее концептуальная модель, отличающаяся декомпозицией системы по признаку длительности управляющего воздействия.

4. Предложено формализованное описание системы обучения, позволяющее в явном виде выделить основные ее компоненты, их свойства и отношения между ними.

5. Синтезирована модель индивидуализированного обучения в рамках компьютерной технологии, позволяющая объединить существовавшую ранее традиционную и технократическую модели и более полно реализовать достоинства обеих.

6. Разработан комплекс моделей, описывающих многоуровневый процесс усвоения знаний и развиты подходы к конструированию учебной информации с учетом индивидуализации обучения.

7. Предложен вероятностный подход к совместной оценке сложности теста . и уровня способностей обучаемого, позволяющий корректировать индивидуальный план обучения.

296

1. Абрамова Н. Т. Целостность и управление. М., 1974.

2. Авен О.И., Турин H.H., Коган Я.А. Оценка качества и оптимиза-ция вычислительных систем. М.: Наука, 1982.- 464с.

3. Азгальдов Г.Г., Райхман Э.П. О квалиметрии. М., 1973.

4. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. Подход к изучению естественного и построению искусственного интеллекта. Под. Ред. П.Г.Кузнецова. М.: Советское радио, 1975. - 256 с.

5. Алтухов П.К. Основы теории управления войсками. -М.:Воениздат,. 1984,- 222с.

6. Альянах H.H. Моделирование вычислительных систем. -М.: Маши-но-строение, 1988.- 224с.

7. Антонюк Б.Д. Информационные системы в управлении. М.: Радио и связь, 1986.-240 с.

8. Архангельский С.И. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы. М., 1980.

9. Афанасьев В.Г. Общество: системность, познание и управление. М.,1981.

10. Ю.Ахлибинский Б.В. Проблемы прогнозирования и управления науч-но-тех-ническим прогрессом. Л., 1974.

11. Бабанский Ю.К. Интенсификация процесса обучения. М.: Знание, 1989. 80с.

12. Бабанский Ю.К. Оптимизация процесса обуче-ни(общедидактический ас-пект). М., 1977.

13. Бабанский Ю.К. Проблемы повышения эффективности педагогических исследований. М., 1982.

14. Байхельт Ф., Франкен П. Надежность и техническое обслуживание. Математический подход: Пер. с нем.-М: Радио и связь, 1988- 392 с.

15. Байцер Б. Архитектура вычислительных комплексе в, -М.: Мир, 1974,т.2.- 556с.

16. Баранов С.П. Педагогика.-М.:просвещение,1976.- 352с.

17. Басов В.М., Соломонов Л.А. Инженерно-психологическое проекта- • рование взаимодействия человека с техническими средствами. М.: Высшая школа, 1990.

18. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования.- М.:Радио и Связь, 1984.стр.248.

19. Бакут П.А., Большаков И.А., ГерасимовБ.М. Вопросы статистической теории радиолокации -М.: Сов. радио,т.2, 1961.- 463с

20. Бек Л. Введение в системное программирование. -М.: Мир, 1988,478с.

21. Белкин А.Р., М.Ш. Левин Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990 - 160 с.

22. Белоусов П.А. Эффективность автоматизированного обучения// современная высшая школа. 1986, т.54, № 2, с. 139.- 147.

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

24. Беспалько В.П. Некоторые вопросы педагогики высшей школы. Рига, 1972.

25. Беспалько В.П. О критериях качества подготовки специалиста// вести, высшей школы, 1988, № 1, с.3-9.

26. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. Воронеж,1977.

27. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем, проблемы и методы психолого-педагогического обеспечения технических обучающих систем. Воронеж: изд-во воронежского ун-та, 1977 - 304с.

28. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М., 1965.

29. Блинов В.М. Эффективность обучения (методологический анализ определе-ния этой категории в дидактике). М., 1976.

30. Буга П.Г. Методические рекомендации по разработке учебников и учебных пособий для студентов высших учебных заведений. М., 1985.

31. Букатов И. JI. Эволюционное моделирование и его приложения.- М: Наука, 1979.стр.230

32. Зиглер К.Методы проектирования программных систем: Пер. с англ.,.- М: Мир, 1985.стр.328

33. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования слож-ных систем. -М.: Наука, 1977.- 240с.

34. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.400с.

35. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. -М.: Сов. Радио.-.1973.- 440с.

36. Вагнер Г. Основы исследования операций. -М.: Мир, 1972, т.1.-336с., Т.2 488с., Т.З - 504с.

37. Венцель E.H. Теория вероятностей. М.:

38. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981.- 328с.

39. Вильяме Р., Малкин К. Компьютеры в школе. М.: Просвещение, 1988. 336с.

40. Всесоюзное совещание работников высших учебных заведений в Москве 6-8 февраля 1980. М., 1980.

41. Г. Николис, И. Пригожин Познание сложного. Введение: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 344 с.

42. Г. Реклейтис, А.Рейвиндран, К. Рэгсдел. Оптимизация в технике. В 2-х кн. Кн. 1. Пер. с англ. М.: Мир, 1986. - 346 с.

43. Г.Х. Гуд, Р.Э. Макол Системотехника. Введение в проектированиебольших систем: Пер. с англ./ Под. Ред. Г.Н. Поварова. М.: Сов. радио, 1962 -383 с.

44. Габай Т.В. Автоматизированная обучающая система с точки зрения психолога. Психолого-педагогические и психофизиологические проблемы компьютерного обучения. М.: 1985.

45. Гальперин П.Я. Компьютеризация в сфере образования. М.: Педагогика, 1987, 264с.

46. Гальперин П.Я. Основные результат исследований по проблеме умственных действий и понятий. М., 1965.

47. Гальперин П.Я., Решетом З.А., Талызина Н.Ф. Психолого-педагогические проблемы программированного обучения на современном этапе. М., 1966.

48. Гастев Ю.А. Гомоморфизм и модели. М.: Наука, 1979.- 152с.

49. Гвишиани Д.М. Организация управления. М.: Наука, 1972. - 345 с.

50. Герпгунский Б.С. Компьютеризация в сфере образования. -М.: Педагогика, 1987, 264с.

51. Герпгунский Б.С. Педагогическая прогностика. Киев, 1986, 157с.

52. Гласс Д.Ж., Стэнли Д.Я. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976.- 495с.

53. Глушков В.М. Введение в АСУ,- Киев: Техника, 1974.- 217с.

54. Глушков В.М. Кибернетика. Вопросы теории и практики. -М.: Наука, 1986, 478с.

55. Гнеценко Б.В., Коваленко H.H., Введение в теорию массового обслуживания. -М.: Наука, 1987.- 336с.

56. Голубев Н.П. Методы системного анализа при принятии управленческого решения. М., 1973.

57. Горелова В.А., Мельникова E.H. Основы прогнозирования систем. М.: Высшая школа. 1986, 255 стр.

58. Граф В., Ильясов И.И., Ляудис В.Я. Основы самоорганизации учебной деятельности и самостоятельная работа студентов. М., 1981.

59. Гхосал А. Прикладная кибернетика и ее связь с исследованием операций. Пер. с анлг. М.: Радио и связь, 1982, 187с.

60. Давыдов В.В. Виды общения в обучении. М., 1972.

61. Дейтел Г. Введение в операционные системы. -М.: Мир, 1986.

62. Дж. Ван Гиг. Прикладная общая теория систем, М.: Мир, 1984.733 с.

63. Дж. Клир Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь. 1990. 535 стр.

64. Доблаев Л.П. Смысловая структура учебного текста и проблемы его понимания. М.: Наука, 1982.

65. Довгялло А.И. Диалог пользователя и ЭВМ. Основы проектирования. -М.: Высшая школа, 1984.

66. Довгялло А.М., Щенко Е.Л. Обучающие системы нового поколе-ния//усим, 1988, № 1, с.82-86.

67. Долженко О.В., Шатуновский В.А. Современные методы и технология обучения в техническом вузе. М.: Высшая школа, 1990, 191с.

68. Дружинин В.В, Д.С. Конторов Проблемы системологии. М.: Советское радио, 1976. 296 с.

69. Дынин Е.Б., Юшкевич A.A. Управляемые марковские процессы и их приложения. М.: Наука, 1975, 337 с.

70. Единая методическая система института (нормативная модель организации и управления учебно-воспитательным процессом) / сост. В.и. Каган, H.A. Сычеников. М., 1984.

71. Ершов А.П. Человек и машина. М.: Наука, 1985.

72. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь. 1988, 192 с.

73. Жук С.А. Программные средства построения автоматизированных обучающих систем на базе ЕС ЭВМ М.: МО СССР, 1987 - 135с.

74. Жукова Т.М., Лещенко Е.М., Рыбаков С.О Основы теории графов. Учебное пособие. Воронеж: ВИ МВД РФ. 1999, 48 стр.

75. Зайцева Л.В., Новицкий Л.П. Оценка дидактической эффективности диалоговых обучающих систем. -Рига: изд-во РПИ, 1987.-36с.

76. Зелковиц М., Шоу А., Геннон Дж. Принципы разработки программного обеспечения, -м.: Мир, 1982.- 368с.

77. Золотарев A.A., Федоров Б.Ф. Технические средства обучения в вузах. М., 1976. Изд-во МГУ, 1975.- 228с.

78. Ильина Т.А. Структурно-системный подход к организации обучения. М., 1971. Вып. 1; 1972. Вып. 2; 1973. Вып. 3.

79. Каган В.И. Единая методическая система института (методологические предпосылки) // новые исследования в педагогических науках. М., 1985. № 2 /46/.

80. Каган В.И., Сычеников И.А. Основы оптимизации процесса обучения в высшей школе, М.: Высшая школа, 1987, 141 с.

81. Камке Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям: Пер. с нем. М: Наука, 1971 - 576 с.

82. Карлин С. Основы теории случайных процессов: Пер. с англ.,- М: Мир, 1971, 536 с.

83. Карри X. Основания математической логики. -М.: Мир, 1969,-568с.

84. Карташов П.И. Внедрение рекомендаций педагогической науки в практи-ку: организационно-управленческий аспект. М., 1984.

85. Венда В.Ф. Перспективы развития психологической теории обучения операторов. Психологический журнал.ч.1., 14, 1980.

86. Копнин П.В. Диалектика. Логика. Наука. -М.: Наука, 1973-464с.

87. Королев Ф.Ф. Системный подход и возможности его применения в педаго-гических исследованиях // Сов. Педагогика. 1970. № 9.

88. Краевский В.В. Проблемы научного обоснования обучения (мето-дологи-ческий анализ). М., 1977.

89. Крамер Г. Математические методы статистики, пер. с анг. М, Мир, 1975, 648с.

90. Кудрявцев Т.В. Психология технического мышления. М., 1975.

91. Кузьмина Н.В. Внедрение достижений педагогической теории в практику как научная проблема // формирование основ профессионального мастерства в высшей школе. М., 1973.

92. Кузьмина Н.В. Основы вузовской педагогики. Л., 1972.

93. Кушнарев А.Н. Проблемы компьютерного обучения : Сб. статей сост. В.Н. Нерода. М.: Знание, 1986. 64с.

94. Легенький Г.И. Педагогический процесс как целостная динамическая си-стема. Харьков, 1979.

95. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. -М.: Политиздат, 1975.- 304 с.

96. Леонтьев А.Н. Проблемы развития психики. -М. Просвещение, 1965.-40.

97. Лернер А.Я. Дидактические основы методов обучения .-М.: Просвещение, 1980.-184 с.

98. Лещенко Е.М. Индивидуализация обучения на основе компьютерной технологии. Информационные технологии и системы. Тезисы докладов конференции, ВГУ, Воронеж, 1992, с. 99.

99. Лещенко Е.М. Использование вероятностной модели для оценки сложности теста. Всероссийской совещание-семинар «Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине». Тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ. 1997.

100. Лещенко Е.М. Компьютерная технология: развитие творческих и профессиональных способностей обучаемых. Сборник статей. Высшая школа МВД, Красноярск, 1995. С. 17-22.

101. Лещенко Е.М. Компьютерные технологии обучения в профессиональной подготовке преподавателей. Проблемы совершенствования учебного мастерства преподавателей. Тезисы докладов. ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1994

102. Лещенко Е.М. Компьютерные технологии развивающего обучения. Материалы научно-методической конференции "Воспитание курсантов в процессе обучения", (тезисы докладов) Воронежское высшее военное инженерное училище радиоэлектроники, 1992, с. 36-39.

103. Лещенко Е.М. Компьютеры в обучении. Материалы международной научно-практической конференции «Профессиональная, психологическая и моральная подготовка офицеров полиции», (статья) Полицейская Академия Литвы, Вильнюс, 1994. С.57-59.

104. Лещенко Е.М. Конструирование учебной информации на основе тестовой оценки знаний. IV Всероссийская научно-практическая конференция. "Новые информационные технологии в образовании.

105. Лещенко Е.М. Моделирование интегрированной системы конструирования учебной информации. Математика. Моделирование. Экология. Тезисы докладов 4-щй Международной конференции женщин математиков. Волгоград. 1996.

106. Лещенко Е.М. Моделирование процесса обучения с учетом коммуникативных связей в группах. VI Международная конференция. "Математика. Компьютер. Образование", г. Пущино. 1999

107. Лещенко Е.М. Моделирование системы тестовой оценки степени обученности. Воронеж: ВГТУ. 1997.

108. Лещенко Е.М. Перцептивная роль математики в подготовке современных специалистов. Профессиональная подготовка студентов-юристов в вузах МВД России. Учебно-методическое пособие для преподавателей и студентов-заочников. Воронеж: ВИМВД РФ, 1999.

109. Лещенко Е.М. Повышение эффективности обучения на основе компьютерной технологии. Материалы регионального совещания-семинара для руководящих работников и преподавателей вузов ЦЧР, (тезисы докладов) Воронеж, 1992, с.42

110. Лещенко Е.М. Психолого-педагогические аспекты подготовки преподавателей в условиях компьютеризации обучения. Информационные технологии и системы. Тезисы докладов конференции, (тезисы докладов) ВГУ, Воронеж, 1992, с. 98.

111. Лещенко Е.М. Психолого-педагогические особенности управления обучением на основе компьютерных технологий. Тезисы докладов 3-ей Международной конференции женщин-математиков, Воронеж, 1995. С. 163.

112. Лещенко Е.М. Управление учебным процессом на основе корректировки целей обучения. Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине: Всероссийское совещание-семинар, тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ. 1995. С. 112.

113. Лещенко Е.М., Болгов В.В., Скрыль C.B. Модель обучения в дисциплине "Защита информации в ЭВМ". Научно-практическая конференция ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1996, с. 61-62.

114. Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Контекстный подход к преподаванию математики на гуманитарных факультетах. "Подрягинские чтения -X" на Воронежской весенней математической школе. "Современные методы в теории краевых задач", Воронеж, 1999, с. 121-124.

115. Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Оптимизация процесса усвоения знаний на основе структурирования и алгоритмизации учебной информации. Сборник статей научных трудов ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1995 с. 149-155.

116. Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Применение методов моделирования в педагогическом процессе. Современные проблемы информатизации. Тезисы докладов III Международной электронной научной конференции. Воронеж: ВГПУ. 1998, с. 9-10.

117. Лещенко Е.М., Дикарева Е.В. Управление познавательной деятельности студентов в компьютерном обучении, (статья) Вестник ВИ МВД РФ. Воронеж: ВИМВД РФ, 1999. Стр. 98-102.

118. Лещенко Е.М., Дикарева Е.В., Жуковская З.Д. Управление самостоятельной работой курсантов вузов МВД. Современные проблемы информатизации. Тезисы докладов III Международной электронной научной конференции. Воронеж: ВГПУ. 1998, с. 28-29.

119. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. К вопросу о создании личностно-ориентированной модели обучения на основе компьютерной технологии, (статья). Образовательные технологии. Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж: ВГПУ. 1995. С. 29-34.

120. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Моделирование интегрированной системы обучения. Академия МВД РФ. Международная конференция «Информатизация правоохранительных систем. Москва. 1998.

121. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Оптимизация процесса обучения в учебных заведениях МВД России. Академия МВД РФ. Международная конференция «Информатизация правоохранительных систем. Москва. 1997.

122. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Оптимизация процесса обучения на основе определения способов конструирования информации. Академия МВД РФ. Международная конференция «Информатизация правоохранительных систем. Москва. 1997.

123. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Оптимизация управления обучением на основе целевого формирования обучающей среды. Материалы Международной конференции «Современные технологии обучения». Санкт-Петербург. 1998, с.70-71.

124. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Управление обучением на основе построения логической концептуальной сети учебного курса. Международная конференция, г. Ростов на Дону, 1999 г.

125. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Управление обучением с учетом коммуникативных процессов в группах. Всероссийской совещание-семинар

126. Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине». Тезисы докладов. Воронеж: ВГТУ. 1997.

127. Лещенко Е.М., Дурденко В.А. Формирование обобщенных показателей успешности обучения на основе использования многомерных статистических моделей. Образовательные технологии. Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж, 1996, с. 121.

128. Лещенко Е.М., Дурденко В.А., Сумин В.А. Некоторые аспекты анализа обобщенной схемы управления подразделениями вневедомственной охраны. Научно-практическая конференция ВВШ МВД РФ, Воронеж, 1996, с. 84-86.

129. Лещенко Е.М., Дурденко В.А., Сумин В.А. Построение модели учебного процесса на основе его структурирования и алгоритмизации. Научно-практическая конференция ВВШ МВД РФ, (тезисы докладов), Воронеж, 1996, с. 9.

130. Лещенко Е.М., Зарубин B.C. Адаптивный подход к управлению процессом обучения. Образовательные технологии: межвузовский сборник научных трудов, (статья) Воронеж: ВГПУ. 1995, с. 64-68.

131. Лещенко Е.М., Кислова Л.В, Самсонова И.М. Методические аспекты использования компьютерных технологий в индивидуализации обучения. (статья) Сборник научных статей ВВАИИ, 2000.

132. Лещенко Е.М., Самсонов С.С. Возможности САПР в геометрическом моделировании задач оптимизации. Теория и практика машиностроительного оборудования, Тезисы докладов международной конференции. Воронеж, 1996.

133. Лещенко Е.М., Сумин В.И. Некоторые проблемы проектирования информационных систем. Образовательные технологии. Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж. 1996, с. 117.

134. Лещенко Е.М., Фурсова И.А. Применение интегрированной тестирующей программы «Основы ортогонального проецирования» в курсе инженерной графики, (тезисы докладов). Воронеж: ВВШ МВД РФ, 1998.

135. Лещенко Е.М.,.Рыбаков С.О. Информатика и математика. Раздел математика. Учебное пособие. Воронеж: ВИМВД РФ. 1999, 100 стр.

136. Лиг С. Системное управление организацией. М., 1972.

137. Липаев В.В. Качество программного обеспечения. -М. :Финансы и статистика, 1983.- 263с.

138. Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теоретические основы конструмрова-ния, технологии и надежности РЭА: Учебное пособие для вузов. М: Радио и связь, 1986 - 195 с.

139. Ляудис В.Я., Тихомиров В.К. Психология и практика автоматизированного обучения // Вопросы психологии. 1983, №6.

140. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ.- М.: Радио и связь, i988.- 232с.

141. Мамиконов А.Г. Методы разработки автоматизированных систем управления. М.: Энергия, 1973. - 235 с.

142. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ.- М.: Высшая школа, 1987.304 с.

143. Марков А. А. Теория алгоритмов. Труды математического института АН СССР им. В.А.Стеклова, т.42.- М.: Изд-во АН СССР, 1954.

144. Математические методы в социальных науках, сборник статей под ред. П. Лазерфельда и Н. Генри, М.: «Прогресс», 1973, 349 стр.

145. Математические методы в социологическом исследовании, М.: Наука , 1981. Академия наук СССР.

146. Матюшкин A.M. К проблеме «шага» процесса усвоения. Новые исследования в педагогических науках. 1986, №1 с. 48.

147. Мачулин В.В., Назаров C.B., Тафинцев В.А. Алгоритмизация и решение специальных задач электронно-вычислительной техники. -М.: МО СССР, 1977,-270с.

148. Мачулин В.В., Панасенко В.Д., Пятибратов А.П. Современная теория специализированных вычислительных систем. -М.: МО СССР, 1978.-242с.

149. Машбиц Е.И. Компьютеризация обучения: проблемы и перспективы. М., 1986.

150. Машбиц Е.И. Обучение, как управление учебной деятельностью. Киев, 1980.

151. Машбиц Е.И. Психологические основы управления учебной деятельностью. Киев: 1987.

152. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютериза-ции обучения. -М.: Педагогика, i988.- 193с.

153. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. -М.: Мир, 1978.- 342с.

154. Месарович М., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем, М.: Мир, 1973.- 314 с.

155. Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике. М.: Высшая школа, 1987, 199с.

156. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М: Наука, 1981.стр.483.

157. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука. 1981, 487 стр.

158. Мороз А.И. Курс теории систем: Учеб. пособие для вузов по специальности «Прикладная математика». М.: Высшая школа, 1987, 304с.

159. Небылицын В.Д. Психофизиологические исследования индивидуальных различий. М: 1976.

160. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Перевод с англ., М.: Энергоатомиздат., 1991, 286с.

161. Нечаев Н.Д. Психолого-педагогические аспекты подготовки специалистов в вузе. М., 1985.

162. НечипоренкоВ.И. Структурный анализ систем. М: Советское Радио, 1977.стр.209

163. Никандров Н.Д. Современная высшая школа капиталистических стран. Основные вопросы дидактики. М., 1978.

164. Нильсон O.A. О внедрении результатов педагогических исследований в практику: материалы сессии методического семинара. М., 1972.

165. Новиков В.А., Свиридов А.П. Дидактическая эффективность обучения с применением автоматизированных обучающих систем. М.:

166. Норман Память и научение. М.: Мир. 1985. 155 стр.

167. Общие основы педагогики / под ред. Ф.Ф. Королева, В.Е. Гмурма-на. М.,1967.

168. Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии, М.: Наука, 1977, 169 с.

169. Основы инженерной психологии. Под ред. Б.Ф. Ломова. М.: Высшая школа. 1977. 334 стр.

170. Основы моделирования сложных систем. Учеб. пособие под общей редакцией Кузмина И.В. Киев: Высшая школа, 1981, 316с.

171. Основы педагогики и психологии высшей школы / под ред. Акад. АПН СССР а.в. Петровского. М., 1986.

172. Основы педагогики, психологии и организации учебного процесса в ввузе.-М: Военная Академия им. Дзержинского, 1985- 203 с.

173. Основы создания больших АСУ/ под ред. В.А.Баранюка.- М.:Сов. Радио, 1979.-360с.

174. Пасхин E.H., Митин А.И. Автоматизированные системы обучения. Экстерн. M.: Изд-во мгу, № 3, 1985.- С.49-56

175. Педагогика высшей школы / отв. Ред. Н.Д. Никандров. Л., 1974.

176. Петровский A.B. Личность, деятельность, коллектив. М., 1982.

177. Пискунова Н.В., Лернер Г.И., Орестова Е.В. Об управлении обучением студентов в медицинском вузе // сов. Педагогика. 1984. № 6.

178. Под. Ред. Б.Р. Левина Статистическая теория связи и ее практические приложения. М.: Связь, 1979. - 288 с.

179. Полат Е.С. Новейшие средства информационной технологии в системе образования ведущих капиталистических стран / Проблемы использования современных психологических средств обучения в школьном образовании в СССР и за рубежом. М.: Высшая школа, 1990.

180. Попов Г.Х. Эффективное управление. М.: Экономика, 1976. 143с.

181. Поспело Г.С., Прикоб В.А. Программно-целевое планирование и управление. Москва: «Советское радио», 1976. 435 стр.

182. Поспелов Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. -М.: Сов. Радио, 1972.- 280с.

183. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления, М.: Энергоатомиздат, 1981.- 232с.

184. Пранявичус Г.И., Горелик Я.Б. Автоматизация построения моделей вычислительных систем. М.: АН СССР, 1981.- 69с.

185. Пранявичус Г.И., Горелик Я.В. и др. Математические модели вычислительной сети с коммутацией сообщений. статистические проблемы управления /институт математики и кибернетики ан лит. Cgp), 1978, вып.27, с.23-91.

186. Пранявичус Г.И., Модели и методы исследования вычислительных систем. Вильнюс.: Москлас, 1982.- 228с.

187. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Под. ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989, 607с.

188. Приобретение знаний, под ред. С. Осучи, Ю. Саэки, М.: Мир.1990.

189. Программирование численно-аналитического моделирования.-З кн, математика и математическое моделирование. Выл 2., Вильнюс, 1977.-С.37-40.

190. Программные системы /под ред. П.Бахманна- М.: Мир, 1988.-288с.

191. Психологическая диагностика интеллекта и личности. Киев, 1978,с.17, с.46, с.155.

192. Психологические проблемы автоматизации научно-исследовательских работ / под ред. М.Г. Ярошевского и O.K. Тихомирова. -М.:Наука, 1987.- 240 с.

193. Развитие высшего образования в условиях НТР в социалистических странах, М., 1981.

194. Разумовский В.Г. Проблемы компьютеризации обучения. М.: Знание, 1986.

195. Растригин JI.А. Системы экстремального управления. М.: Наука.

196. Растригин Л.А., Пономарев Ю.П. Экстраполяционные методы проектирования и управления, М.: Машиностроение, 1886, 120 с.

197. Роберт И.В. Концепция внедрения средств новых информационных технологий в учебный процесс // НИИ АПН СССР, 1990.

198. Роберт И.В. Новые информационные технологии в обучении //ИНФО №14, 1991, с.18.

199. Савельев А.П., Новиков В.А., Лобанов Ю.И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. М.: Высшая школа. 1986, 176с.

200. Самарский A.A., Гулин A.B. Численные методы: Учебное пособие для вузов -М: Наука, 1989 -576 с.

201. Свиридов А.Г. Основы статистической теории обучения и контроля знаний. М.: Высшая школа. 1981. 211 стр.

202. Свиридов А.П. Статистические методы контроля. -М.: Высшая школа, 1981.-304 с.

203. Селезнев М.Л. Информационно-вычислительные системы и их эффективность .- М.: Радио и связь, 1986.- 104с.

204. Селезнев М.Л. Мировоззрение как диалектическая взаимосвязь знаний, оценок и убеждений // проблемы изучения общественных наук. М., 1974.

205. Неклюдова Н.Ф. Теория и практика программированного обучения. Изд. ВГУ, Воронеж, 1976, стр. 208.

206. Сергеева Т.А. Учебно-воспитательный процесс в условиях применения компьютеров. Учителям и родителям о психологии подростка / Под ред. Г.Г. Аракслова. М.: Высшая школа, 1990, с. 273-290.

207. Сикарев А.А Оптимальный некогерентный прием в каналах с флуктуационными и сосредоточенными помехами. Проблемы передачи информации. 1970, № 2, с.109-118.

208. Система критериев и показателей эффективности и качества организации учебно-воспитательного процесса в институте / сост. В.И. Каган, H.A. Галатенко, Я.И. Заидлер, A.A. Филатов. М., 1982.

209. Скаткин М.Н. Совершенствование процесса обучения. М., 1971.

210. Скаткин М.Н. Содержание и методика научных исследований по-литехниче-ского и производственного обучения // школа и производство. 1961, №8.

211. Скаткин М.Н. Проблемы современной дидактики. М., 1980.

212. Смирнова Е.Э. Пути формирования модели специалиста с высшимобразо-ванием. JI., 1977.

213. Советов Б.Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. -М.: Выс-шая школа. 271с.

214. Современный компьютер. Сборник статей. -М.: Мир, 1986.-212с.

215. Справочник по теории автоматического управления, под. ред. A.A. Красовского, М.: Наука. 1987, 711 стр.

216. Сыроежкин И.М., Вербицкий A.A. Методика разработки и использования деловых игр как формы активного обучения студентов. М., 1981.

217. Сыченикое И.А., Журевская М.П., Каган В.И. Основные направления ана-лиза эффективности внедрения единой методической системы института // вопросы эффективности внедрения единой методической системы института. М., 1983.

218. Талызина Н.Ф. Методика составления обучающихся программ. М., 1980.

219. Талызина Н.Ф. Теоретические основы контроля в учебном процессе. М., 1983.

220. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний. М., 1975.

221. Талызина Н.Ф., Габай Т.В. Пути и возможности автоматизации учебного процесса. М., 1977.

222. Творогова Н.Д. Экспериментальное изучение макроструктуры деятель-ности общения студента: автореферат канд. диссерт. М., 1977.

223. Теоретические основы автоматизированных систем обучения, М.: Министерство обороны, 1988, 250 с.

224. Трифонов А.П., Шинаков Ю.С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. М.: Радио и связь, 1986, 264с.

225. Трофимов В.Г., Лещенко Е.М. Лекции по высшей математике. Дифференциальные уравнения. Пособие. Воронеж: Воронежская высшая школа МВД России. 1996, 89 стр.

226. Уолренд Дж. Введение в теорию сетей массового обслуживания : Пер. с анг., М, Мир, 1993, 336с.

227. Усс H.A., Лещенко Е.М., Самсонова И.М. Оценка времени передачи информации по учебной сети с децентрализованным управлением, Международная электронная, научно-практическая конференция «Автоматизация и информатизация в машиностроении», Тула, 2000.

228. Федоренко К.А., Мачулин В.В. Архитектура современных автоматизированных систем обучения // военная мысль. № и, 1987. -с.37-46.

229. Фейгенберг И.М Задачи в школе, в вузе, в жизни // вестник высшей шко-лы. 1975. № 4.

230. Феррари Д., Оценка производительности вычислительных систем. М.: Мир, 1981.- 576с.

231. Хайрер Э. Нерсетт С., Ваннер Г.Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Нежесткие задачи: Пер. с англ. -М: Мир, 1990 -512 с.309

232. Хакен Г. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам: Пер. с англ. М, Мир, 1991, 240с.

233. Чепелев В.И. О внедрении достижений педагогической науки в практику // советская педагогика. 1973. № 5.

234. Экспериментальная серия задач. Новосибирский университет, 1974.

235. Эффективность технических систем /под общ.ред. В.Ф.Уткина,

236. Юдин Э.Г. Системный подход и принцип деятельности. М., 1978.

237. Яковлев И.П. Интеграционные процессы в высшей школе. Л.,1980.

238. Якубайтис Э.А. Архитектура вычислительных сетей. М. Статисти ка, 980.- 279с.