автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование и алгоритмы формирования электронных учебных курсов на базе учебных объектов

ЛАНГ Яков Викторович

4839804

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ КУРСОВ НА БАЗЕ УЧЕБНЫХ ОБЪЕКТОВ

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

О з мл? 2011

Тюмень - 2011

4839804

Работа выполнена на кафедре программного обеспечения Института математики и компьютерных наук ГОУ ВПО Тюменский государственный университет

Научный руководитель: кандидат фит.-мат. наук, профессор

ЗАХАРОВА Ирина Гелиевна

Официальные оппоненты: доктор физ.-мат. наук, профессор

БОРЗЫХ Владимир Эрнестович кандидат технических наук, доцент СЕМИКИН Виктор Алексеевич

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Уральский государственный

экономический университет», г. Екатеринбург

Защита диссертации состоится 11 марта 2011 г. в 14-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.274.14 при Тюменском государственном университете по адресу 625003, г. Тюмень, ул. Перекопская, 15А, ауд. 410.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тюменского государственного университета.

Автореферат разослан «1» февраля 2011 г.

.....

Ученый секретарь (__ .■-

диссертационного совета .у/' Бутакова И. Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Автоматизация на основе применения компьютеров и вычислительных сетей — обязательное условие развития всех сфер жизни современного общества, связанных с использованием и переработкой информации. И сфера образования не является исключением.

Информатизация образования должна быть направлена, в первую очередь, на определение того, что нужно изучать в конкретных условиях, на обеспечение поиска, извлечения, передачи и представления знаний в системах дистанционного обучения.

Современная концепции открытого образования предполагает многоуровневый характер обучения, а также возможность выбора обучаемым средств, места и времени обучения, соответствующих его запросам. Это подразумевает наличие альтернативных учебных пособий (курсов) и прикладного программного обеспечения для их создания, сопровождения обучения и адаптации к конкретному обучаемому.

Другой немаловажной проблемой является снижение стоимости разработки электронных учебных курсов и расширение возможностей их использования в рамках сетевого обучения. , . : : -

Одним из возможных решений данных проблем является использование электронных учебных курсов .(ЭУК), построенных в соответствии с концепцией учебных объектов, согласно которой материал разбивается на части — стандартизированные учебные объекты (УО), многократно используемые при построении различных ЭУК. Проблеме автоматизации разработки и адаптации учебных курсов в рамках концепции учебных объектов посвящены работы A. Chiappe, D. Wiley, А. С. Дорофеева, И. П. Норенкова, Д. Л. Титарева и др.

В контексте данной концепции для решения проблемы адаптации образовательного процесса из многих технологий чаще всего выбирается адаптация путём построения образовательной последовательности (последовательности обучения, последовательности учебных объектов).

Среди существующих подходов к решению проблемы построения последовательности обучения наибольшее распространение получили подходы, использующие доменное представление предметной области и набор педагогических правил для генерации об-/

разовательных курсов (ActiveMath, AHA!. Blackboard, DCG. IDEA, БиГОР).

Однако сложность построения доменных моделей предметной области, привязка учебных объектов к структуре знаний, а также использование специфичных, не стандартизированных решений для представления контента приводят к невозможности по-настоящему полно использовать такие преимущества концепции учебных объектов, как интероперабельность и возможность многократного использования.

Кроме того, несмотря на наличие автоматизированных средств, позволяющих упростить разработку педагогических правил, невозможно сгенерировать правила, подходящие для любой ситуации. Это ведёт к возникновению различных проблем в процессе построения образовательных последовательностей, например, к появлению так называемых концептуальных «дыр».

Эти и другие причины приводят к проблеме усовершенствования существующих подходов в направлении, например, генерации всех возможных последовательностей обучения вместо использования предопределённых правил (P. Karampiperis, D. Sampson) или разработки новых подходов, позволяющих использовать стандартизированные и независимые от предметной области учебные объекты (L.de-Marcos). Однако эти подходы также не лишены недостатков: не реализовано многоуровневое представление знаний, используется доменная модель предметной области с привязкой к ней У О и прочее.

Вышесказанное определяет актуальность дополнительных исследований в области построения адаптивных учебных курсов на основе учебных объектов.

Актуальность работы также обусловлена связью темы исследования с планом научных исследований ТюмГУ на 2009-2013 годы по направлению «Математическое моделирование и программная реализация адаптивных систем управления обучением».

Цель работы состоит в совершенствовании технологий создания •электронных учебных курсов на базе учебных объектов путём математического моделирования учебного курса, учебного объекта и профиля обучаемого, а также алгоритмов, позволяющих реализовать идею многократного использования УО в рамках различных курсов.

идею многоуровневого представления знаний и адаптивного построения образовательных последовательностей.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• исследование существующих подходов к адаптивному построению ЭУК;

• математическое моделирование учебного курса, учебного объекта, а также профиля обучаемого и разработка алгоритмов, позволяющих реализовать идею многократного использования УО в рамках различных курсов, идею многоуровневого представления знаний и адаптивного построения образовательных последовательностей;

• проектирование и разработка программного комплекса для хранения и обработки учебных объектов с возможностью адаптивной генерации ЭУК;

• апробация предложенных методов математического моделирования и технологий в процессе формирования ЭУК.

Объектом исследования диссертационной работы является адаптация учебных курсов путем формирования образовательных последовательностей в соответствии с профилем обучаемого.

Предмет исследования — математическое моделирование и алгоритмы формирования адаптивных образовательных последовательностей в рамках ЭУК на базе учебных объектов.

Методы исследования. При проведении исследования использовались методы математического моделирования, теории множеств, методы оптимизации, дискретная математика. Для разработки и проектирования программного комплекса применялись методы объектно-ориентированного программирования и анализа, системный анализ, а также реляционная теория баз данных.

На защиту выносятся:

• метод математического моделирования учебного объекта, учебного курса и профиля обучаемого, позволяющий реализовать идею многократного использования учебных объектов, возможность многоуровневого представления знаний и адаптивную генерацию образовательной последовательности в рамках электронных учебных курсов на базе учебных объектов;

• алгоритм генерации образовательной последовательности, оптимально соответствующей заданной учебной цели, начальным знаниям обучаемого и предпочтениям по представлению учебного материала;

• программный комплекс, основанный на информационной и функциональной моделях системы формирования адаптивных образовательных последовательностей, предназначенный для хранения и обработки учебных объектов и профилей обучаемых и обеспечивающий реализацию предложенного подхода к моделированию учебного объекта и алгоритмов генерации образовательной последовательности.

Научная новизна и теоретическая значимость исследования отражены в следующих результатах:

• предложен метод математического моделирования учебного объекта, в рамках которого для характеристики учебного объекта введены следующие новые, по сравнению со стандартными, атрибуты: множество входных и выходных понятий, уровень их усвоения и изложения соответственно, педагогические и технические характеристики;

• разработана математическая модель профиля обучаемого, позволяющая учесть его предпочтения по представлению учебного материала, знания и цель обучения;

• предложен алгоритм генерации оптимальной индивидуализированной образовательной последовательности из набора учебных объектов.

Практическая значимость работы состоит в разработке на основе предложенного подхода к математическому моделированию и алгоритмов программного комплекса в виде ууеЬ-ориентированной системы, включающей в себя базу знаний, репозиторий учебных объектов и реализующей алгоритмы построения адаптивных образовательных последовательностей.

Система предоставляет возможности по управлению учебными объектами, профилями обучаемых, генерации адаптивных ЭУК и выгрузки их в стандартизированном формате для последующего обучения в рамках совместимых со стандартом систем дистанционного обучения.

Реализация и внедрение результатов работы. В рамках разработанной системы создан учебный курс по направлению «Программирование на языке С#» с возможностью адаптации по сложности материала, времени обучения и иным предпочтениям обучаемого. Апробация работы:

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: XXII Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» (Псков, 2009); Вторая научно-практическая конференция молодых ученых «Современные проблемы математического и информационного моделирования. Перспективы разработки внедрения инновационных 1Т-решений» (Тюмень, 2009); Третья региональная конференция «Современные проблемы математического и информационного моделирования. Перспективы разработки и внедрения инновационных ГГ-решений» (Тюмень, 20)0); Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы математики, механики, информатики» (Пермь, 2010); Всероссийский конкурс научно-исследовательских работ в области технологий электронного обучения в образовательном процессе (Белгород, 2010); научных семинарах Лаборатории мультимедиа и Института математики и компьютерных наук ТюмГУ.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 9 печатных работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 119 наименований, и приложений. Общий объём работы составляет 117 страниц. в том числе 15 рисунков, 17 таблиц, 4 приложения.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи работы, научная новизна, практическая значимость, перечислены основные результаты работы. ,

Первая глава носит обзорный характер. В этой главе проанализированы существующие технологии и подходы к адаптации образовательного процесса. Рассмотрены классы информационных

систем, обеспечивающих возможности по внедрению различных методов адаптации.

В основе таких систем лежит концепция представления содержания обучения как совокупности многократно используемых учебных объектов со своей целевой аудиторией и определенным контекстом использования.

В соответствии с концепцией, учебный материал разбивается на части — объекты. В результате происходит переход от больших негибких курсов к многократно используемым отдельным объектам обучения. Исследование учебных объектов и способов их применения рассмотрено в работах D. Wiley, A. Chiappe, Д. JI Титарева и др.

Объектный подход позволяет реализовывать в рамках систем дистанционного образования различные возможности для поддержки высокого уровня адаптации и интеграции с обучаемым. Проблеме адаптации учебного материала к различным группам обучаемых посвящены работы П. Брусиловского, JT. В. Зайцевой, И. П. Норенкова и других учёных. Часть выработанных подходов к решению проблемы адаптации реализована в виде адаптивных обучающих систем, таких как ActiveMath, DCG, IDEA, БиГОР и т.д.

В главе проанализированы основные подходы к построению адаптивных систем дистанционного образования, базирующихся на концепции учебных объектов; сформулирован ряд проблем, возникающих при их реализации.

Выделены следующие общие особенности данных подходов:

1. Привязка к области знаний: основа представления знаний - доменная модель — граф, представляющий структуру знаний о предметной области в виде связанных различными отношениями концептов; модель учебных материалов — образовательные ресурсы, связанные с определёнными концептами из доменной модели.

2. Модель пользователя — информация об обучаемом: уровень подготовки пользователя, его предпочтениях и другие сведения.

3. Модель адаптации — содержит правила, описывающие порядок выбора концептов из доменной модели, порядок выбора связанного с концептами контента из модели учебных материалов и порядок их предоставления пользователю.

Сложность построения доменных моделей предметной области, привязка учебных объектов к структуре знаний, а также использование специфичных, не стандартизированных решений для представления контента делает затруднительной реализацию идеи многократного использования учебных объектов и их интероперабельности. Кроме того, несмотря на наличие автоматизированных средств, позволяющих упростить разработку педагогических правил, невозможно сгенерировать правила, подходящие для любой ситуации. Это ведёт к возникновению различных проблем в процессе построения образовательных последовательностей. Например, даже если подходящий учебный объект есть в базе учебных материалов, конфликт двух правил или отсутствие необходимого правила приводит к тому, что данный учебный объект не будет использован в процессе обучения. Как результат — требуемые концепты не будут освоены.

Эти и другие причины приводят к проблеме усовершенствования существующих подходов или разработки новых.

Вышесказанное определяет актуальность дополнительных исследований в области построения адаптивных учебных курсов на основе учебных объектов.

Во второй главе формализуется проблема построения адаптивных учебных курсов; излагается предлагаемый подход к математическому моделированию учебного объекта, учебного курса, профиля обучаемого; приводится алгоритм выбора оптимальной образовательной траектории.

Под учебным объектом в работе понимается цифровой ресурс, который может быть использован для поддержки обучения, обладающий следующими особенностями:

• автономность — каждый учебный объект может быть использован независимо;

• возможность повторного использования — каждый учебный объект может быть использован во множестве контекстов для множества целей;

• возможность совместного использования — учебные объекты могу т быть сгруппированы в большие коллекции контента, например. в традиционные курсы.

Перечисленные особенности накладывают определённые ограничения на моделирование УО. Автономность, возможность повторного и совместного использования предполагают наличие характеристики, позволяющей определить место учебного объекта в какой-либо предметной области и его отношение к другим учебным объектам, а основной принцип объектного подхода (объект полностью отвечает за решение поставленной перед ним задачи в условиях применения его в соответствующем контексте) требует независимости этой характеристики от внешних данных, таких как, например, доменная модель или педагогическая структура области знаний.

По мнению автора, такой характеристикой могут выступить понятия/концепты, на изучение которых направлен учебный объект.

Данный выбор обусловлен тем, что понятийная модель — основной способ представления знаний о предметной области в современном электронном образовании (Н. П. Вагин, И. В. Гулидова, С. В. Мальцев). Поэтому рассмотрение учебного объекта как совокупности понятий в нём изучаемых, вкупе с понятиями, требуемыми для его изучения, позволит определить место учебного объекта среди других учебных объектов, сохранив при этом его автономность.

Определение 1. Понятие — познавательная единица смысла — абстрактная идея или мысленный символ, определяемый так же, как «единица знаний».

Применительно к образованию под понятием будем подразумевать термин, явление, процесс, теорему, определение, факт и др.

Определим набор входных понятий П"={с1''\ с/,'",..с//"} некоторого учебного объекта Ь, как множество концептов, знание которых требуется для изучения данного УО. Аналогично определим набор выходных понятий с!п"'",..., с1т""'}, как множество концеп-

тов, знания о которых приобретаются в результате изучения учебного объекта Ь.

Индивидуализация и адаптация обучения вкупе с его многоуровневым характером предполагает наличие учебных объектов, направленных на различные уровни начальной подготовки обучаемых и на различный целевой уровень подготовки.

Такую дифференциацию учебного материала принято характеризовать уровнем усвоения и уровнем изложения соответственно.

Для решения задачи дифференциации учебных объектов определим функцию Р;О'"—> [0,1], ставящую в соответствие каждому входному понятию требуемый нормированный уровень усвоения, на котором обучаемый должен освоить понятие, чтобы иметь возможность изучать учебный объект Ь. Определим также функцию О:О'""—* [0,1], ставящую в соответствие каждому выходному понятию нормированный уровень изложения данного понятия в учебном объекте Ь.

Положим также, что уровень усвоения понятий О""1 после изучения учебного объекта Ь однозначно определяется уровнем их изложения в данном объекте.

Очевидно, что можно ввести дополнительный атрибут — показатель сложности учебного объекта — функцию г (Р , и, соответственно, время, необходимое для его изучения — Г; = Г

К перечисленным выше характеристикам, следует добавить так же дополнительные атрибуты, позволяющие учесть технические возможности (например, предполагаемый способ доставки учебных объектов) и предпочтения обучаемых по представлению учебного материала.

К таким атрибутам можно отнести размер учебного объекта, уровень интерактивности, семантическую плотность.

Обозначим множество дополнительных атрибутов через 0={$, }, р}, где .у — размер УО, i — уровень интерактивности,/? — семантическая плотность.

Таким образом, модель учебного объекта представляет собой кортеж

ь = <£>'л, р, о<ш', а ^ и о>.

Такое представление учебного объекта позволяет добиться независимости УО от предметной области, от других УО, а также реализовать принцип многоуровневого представления знаний.

Предпочтения обучаемого, его уровень знаний и учебная цель представлены в виде модели профиля обучаемого: и = <ГГ\ К, О"«, С, Р >

' ' ' и

Здесь 1У" — множество изученных обучаемым понятий; К — функция (К:0"к—> [0,1]), ставящая в.соответствие каждому понятию из £>"'' нормированный показатель уровня его усвоения обучаемым; £>'"•' — множество целевых понятий; Оц — функция (С///)"5-'—* [0,1]), выражающая целевой уровень усвоения целевых понятий; Ри~{г</ г л' *, /, р р *} — множество предпочтений обучаемого по

особенностям подачи материала, где z — предпочтение по сложности учебного материала (УМ), z* — важность предпочтения по сложности, tu — ограничение на длительность УМ, sj— важность минимизации размера УМ, /и — предпочтения по уровню интерактивности УМ, i* — важность предпочтения по уровню интерактивности, рк — предпочтения по уровню семантической плотности УМ, р*— важность предпочтений по'уровню семантической плотности.

Такое представление позволит определить начальную (знания обучаемого, D"k и К) « конечную (цель, D"g и GJ точки генерируемой последовательности обучения, а также включить в эту последовательность учебные объекты, наиболее соответствующие индивидуальным особенностям пользователя (предпочтения, Ри).

Модель учебного курса определяет цель обучения, последовательность изучения учебных объектов и требования к начальным знаниям:

С=<Рг G, Т>,

где Pc-<D>\ Р'> — требования к начальным знаниям (D'' — множество понятий, знание которых требуется для изучения УК, FP:D'' —►. [0,1] — функция, определяющая требуемый уровень усвоения понятий из.G =<D*, F*> — цель обучения — определяется набором целевых понятий Dg, на изучение которых направлен учебный курс и функцией F*:Dg—> [0,1], значения которой определяют уровень изложения понятий Z>' в рамках курса; Т -<L, R> — последовательность обучения в виде ориентированного ацикличного графа, где L={L{,L2, •■.,■£„} — множество учебных объектов, входящих в курс, RCL*L — связи между ними.

Такое представление соответствует стандарту SCROM Sequen-cing&Navigation, поэтому учебный курс, создаваемый на основе данной модели, может быть сохранен и использован в любой системе управления обучением, поддерживающей стандарт SCORM.

На, основании предложенного подхода возможно решение следующей задачи: имеется набор учебных объектов Ls={L(, ..., Lk}, заданы цель обучения, текущие знания,, предпочтения и ограничения в виде профиля пользователя U, требуется сформировать учебный курс С, направленный на достижение цели обучения и отвечающий заданным требованиям и ограничениям.

Для решения задачи в работе описан алгоритм формирования индивидуальной образовательной последовательности, включающий в себя: формирование «покрытия» цели обучения учебными объектами; упорядочивание отобранных учебных объектов, результатом которого является граф учебных объектов; выбор оптимальной последовательности — решение задачи многокритериальной оптимизации методом анализа иерархий с использованием 4-х частных критериев, разделенных на 2 группы.

Для реализации алгоритма определим некоторые операции с учебными объектами.

Пусть имеется учебный объект Ь=<£>'", Р, О""', О, 2, /, ()>, данные о текущих знаниях 5= <£>"'*, К> и цели обучения Г = <£>"", 0>.

Тогда, можно говорить, что:

1. учебный объект Ь направлен на достижение цели обучения ^ (Ь —» Л, если

С((1)<0}1 (¿),ШЕ£Г"'П1У"!

2. учебный объект Ь может быть изучен при текущем уровне знаний £ Л^СЛУ, если

Р(с11)<К{с11)Уб1.еО"\

т.е. все входы учебного объекта Ь определены в текущих знаниях.

Если I С £ уровень знаний, достигаемый после изучения учебного объекта Ь, будем выражать так (обозначим за и операцию изучения УО):

Б = ,К >

Введём также т.н. коэффициент новизны, отражающий количество новых знаний, которые можно получить, изучив учебный объект Г. при текущем уровне знаний Б:

пк = пк(5,.I) = ) - )),<!, е П"к'

/

С учетом введенных операций первый этап алгоритма — формирование покрытия — может быть представлен в виде блок-схемы, как показано на рис. 1.

1 Кон«ц алгоритм! ..............................................

I формирования покрытия }

Рас. /. Алгоритм формирования покрытия Здесь под преобразованием учебной цели понимается включение в неё понятий, которые требуются для изучения учебных объектов, входящих в покрытие:

(7 >

и

£)'«'=2>«и(и2>"А)

С?,,' = тах(011,тах(Р,1)),] = 1..Л'.

где N— количество объектов, включенных в покрытие. Задача второго этапа алгоритма — построить все возможные последовательности из отобранных учебных объектов, упорядочив их так, чтобы изучение понятий из числа входных предшествовало изучению выходных понятий любого учебного объекта. Приведём реализацию алгоритма на псевдоязыке:

Procedure Arrange(Cv, S, F)

G-G<V = i<Q,S>,<l,F>},R={}>; k=l;

Make_path(Cv, S, 0) ; end;

Procedure Make_path (CLs, Cs, Cn) if Cs - F then

R=R U <Cn, 1>; ал i t;

end;

Ls = {};

for L. e CLs do

if L Q Cs and nk (Cs ,L.) >0 then Ls=LsU{Lt}/

end;

end;

if |Ls\=0 then exit; end; for L, £ Ls do к = k+1; V=V U <k,Lj>; R=R U <Cn,k>; Make _pa th (CLs \ L , CsUL., k) ;

end;

end;

Последний этап — выбор оптимальной образовательной траектории.

Определение 2. Образовательной траекторией Г будем называть -последовательность учебных объектов S, Lv ..., Lt/ F, для которой в графе G существуют ребра S—>L, L—>LV .... Ln-+F.

Задача выбора оптимальной траектории с учётом предпочтений пользователей может быть решена, как задача многокритериальной оптимизации.

В качестве частных критериев оптимальности будут выступать: 1. Соответствие сложности образовательной траектории предпочтениям пользователя:

fJTHz-z) (1)

(2) (3)

2. Соответствие по семантической плотности:

/2(Т)-\Р~Р„ I

3. Соответствие по уровню интерактивности:

ЛЯП* 41

4. Физический объем:

/4(Т)=Х (4)

При этом образовательная траектория должна удовлетворять ограничению по продолжительности:

и

Здесь г — усредненная сложность учебных объектов, входящих в траекторию; р — усреднённая семантическая плотность; / — усредненный уровень интерактивности; 5 — суммарная сложность; t — суммарное время.

Разделив выделенные частные критерии оптимальности на педагогические и технические, построим 4-х уровневую иерархию (рис. 2).

Приоритеты частных критериев соответствуют предпочтениям пользователя. Приоритет педагогических и технических категорий устанавливается экспертом. Сумма приоритетов по уровню равняется 1:

Рис. 2. Иерархия выбора оптимальной образовательной траектории

Для получения оценок образовательных траекторий составим матрицы парных сравнений альтернатив по критериям (1)-(4):

4 =

/ Щ

УО,, / IV,

щ

Ш

/и\

Ч

..4

Щ

кг

ис / Чг

' Щк Щг^кк

■ вес критерия к альтернативы Т

*7 к= 1

А' — количество альтернатив

Матрица Ак является положительно определенной, обратносим-метричной матрицей, имеющей ранг равный 1.

Чтобы найти вектор оценок а>к = {сои, со^.-.со^} альтернатив по каждому критерию, нормализуем матрицу АК поделив каждый элемент матрицы на сумму элементов его столбца.

Оценка /-той альтернативы находится как среднее арифметическое по строкам.

Общую оценку альтернативы получаем в виде линейной комбинации вектора оценок по частным критериям и соответствующих приоритетов:

о(т1)=рр (+ ш2/,;+со уР; )+р/ ш4Л*;

Т.к. оптимальный вариант соответствует минимальным значениям критериев (1 )-(4), в качестве решения выбирается альтернатива с минимальной оценкой:

Тор1=Т:0(Т)=тт(0(Т1))

В третьей главе рассмотрена практическая реализация программного комплекса, предназначенного для поддержки автоматизации процесса построения адаптивных образовательных последовательностей. Комплекс представляет собой \уеЬ-ориентированную систему, спроектированную в соответствии с подходом Модель-Вид-Представление.

Основные особенности системы:

1. Ориентация на работу в сети. Система обеспечивает работу в режиме «клиент-сервер» в рамках локальных вычислительных сетей и через Интернет.

2. Переносимость на различные платформы на уровне исходных кодов. Переносимость основана на использовании технологии .ЫЕТ/Мопо.

3. Открытость. Принцип открытости подразумевает возможность настройки системы на требования конкретного пользователя.

4. Система не является обучающей. Система не осуществляет обучение пользователей по формируемым образовательным траекториям, а предоставляет возможность экспорта траекторий в 8СОЯМ-совместимом формате.

Основной целью функционирования системы является автоматизация построения образовательных траекторий, позволяющих учесть цель обучения, начальные знания и предпочтения пользователя.

В качестве задач, решаемых системой, определены следующие:

• хранение и обработка данных о пользователях системы, учебных объектах, знаниях;

• предоставление пользователю инструментов управления системой;

• реализация алгоритма формирования адаптивных образовательных последовательностей.

Для решения поставленных задач в рамках системы выделены следующие функциональные подсистемы:

• подсистема хранения данных;

• подсистема взаимодействия с пользователем:

• управляющая подсистема.

В общем, виде взаимосвязь систем и решаемые ими функции представлены в.виде функциональной модели,системы (рис. 3).

Далее в главе на основании анализа подсистем спроектирована схема базы данных, построена объектная модель системы; приведены некоторые аспекты программной реализации.

Рис. 3. Функциональная модель системы построения адаптивных образовательных последовательностей

Также в главе представлена апробация результатов работы, в рамках которой репозиторий системы наполнен учебными объектами, охарактеризованными согласно предложенному методу; созданы два профиля обучаемых, отличающиеся по цели обучения и уровню начальных знаний; произведена генерация образовательных траекторий для созданных профилей.

Рабочая версия системы размещена по адресу http://mmlab.utmn. ги/зуэк.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

• В контексте проблемы адаптации электронных учебных курсов предложен подход к построению адаптивных образовательных последовательностей, позволяющий добиться независимости от предметной области и поддержки многоуровневого представления путём расширения стандартных характеристик учебного объекта.

• Предложен метод математического моделирования учебного объекта, в рамках которого для характеристики учебного объекта введены следующие новые, по сравнению со стандартными, атрибуты: множество входных и выходных понятий, уровень их усвоения и изложения соответственно, педагогические и технические харак-

теристики. Такой подход позволяет добиться автономности учебных объектов и реализовать идею многоуровневого обучения.

• Разработана математическая модель профиля обучаемого, позволяющая учесть его предпочтения, знания и цель обучения. Формализация модели профиля обучаемого позволяет поставить задачу поиска учебных объектов, направленных на достижение цели обучения, изучение которых возможно при текущем уровне знаний обучаемого.

• Выделены критерии, характеризующие соответствие учебного материала предпочтениям обучаемого. На основании предложенных критериев разработан алгоритм генерации оптимальной индивидуализированной образовательной последовательности из набора учебных объектов.

• Спроектирована система генерации адаптивных учебных курсов. Проведено информационное, функциональное и объектное моделирование компонентов системы.

• Выполнена программная реализация автоматизированной системы построения адаптивных учебных курсов в виде \¥еЬ-системы, предоставляющей удобный интерфейс управления пользовательскими характеристиками, учебными объектами и генерации образовательных последовательностей.

• Осуществлена апробация предложенных методов, моделей и алгоритмов путём генерации образовательных траекторий по направлению «Программирование на языке С#» для обучаемых с различными начальными знаниями, учебной целью и предпочтениями.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Ланг, Я. В. Разработка и создание графического интерпретатора для отображения XML-контента / Я. В. Ланг, М. С. Воробьева // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XX Междунар. науч. конф. Т. 9. - Ярославль: Изд-во Ярославского гос. техн. ун-та, 2007.-С. 217-219.

2. Ланг, Я. В. Разработка интерпретатора XML-шаблонов для образовательных ресурсов модульной архитектуры / Я. В. Ланг, М. С. Воробьева // Лучшие выпускные квалификационные работы 2007 года. В 4-х частях. Ч. 4. Естественнонаучное направление. - Тюмень: Изд-во Тюменского гос. ун-та, 2007. 248 с.

3. Ланг, Я. В. Математические модели вариативных электронных учебных курсов / Я. В. Ланг, И. Г. Захарова, Е. С. Охотникова // Вестник Тюменского государственного университета. - 2008. - №6. - С. 172-176.

4. Ланг, Я. В. Подход к формированию электронных учебных курсов / Ланг Я. В. // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XXII Междунар. научн. конфер. Т. 9. - Псков: Изд-во Псков, гос. политехи, ин-та, 2009. - С. 171-173.

5. Ланг, Я. В. Модель учебного объекта. Подход к реализации / Я. В. Ланг, М. С. Воробьева // Математическое и информационное моделирование: сб. научн. трудов. Вып. 11. - Тюмень: Вектор Бук, 2009. -С. 85-92.

6. Ланг, Я. В. Математическое моделирование многоуровневых электронных учебных курсов / Я. В. Ланг, И. Г. Захарова // Математика и информатика: наука и образование: сб. науч. трудов. - Омск: Изд-во Омского гос. пед. ун-та, 2009. - С. 85-91.

7. Ланг. Я. В. Моделирование процесса построения электронных учебных курсов на основе учебных объектов / Я. В. Ланг, М. С. Воробьева II Вестник Тюменского гос. ун-та. - 2009. - №6. - С. 230-234.

8. Ланг, Я. В. Алгоритм построения электронных учебных курсов на основе учебных объектов / Я. В. Ланг // Современные проблемы математического и информационного моделирования: перспективы разработки и внедрения инновационных IT-решений: сб. трудов третьей науч.-практ. конф. - Тюмень: Вектор Бук, 2010. - С. 155-158.

9. Ланг, Я. В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010614167 «Система обработки и хранения учебных объектов» от 24.06.2010.

Подписано в печать 26.01.2011. Тираж 100 жз. Объем 1,0 уч.-изд. л. Формат 60*84/16. Заказ 90.

Издательство Тюменского государственного университета 625003, г. Тюмень, ул. Семакова, 10 Тел./факс (3452) 45-56-60, 46-27-32 E-mail: izdatelstvo@utmn.ru

Введение.

Глава 1 Электронные учебные курсы на основе учебных объектов.

1.1 Системы дистанционного обучения.

1.1.1 Определение дистанционного обучения.

1.1.2 Системы управления обучением.

1.1.3 Системы управления обучением и учебным контентом.

1.2 Концепция учебных объектов.

1.2.1 Определение учебного объекта.

1.2.2 Стандарты учебных объектов.

1.3 Построение последовательности обучения при создании электронных учебных курсов на основе учебных объектов.

1.3.1 Технологии адаптации в системах компьютерного обучения.

1.3.2. Подходы к построению последовательности обучения.

Выводы по главе 1.

Глава 2 Математическое моделирование и алгоритмы формирования электронных учебных курсов.

2.1 Моделирование учебного объекта.

2.2 Математическая модель профиля обучаемого.

2.3 Математическая модель учебного курса.

2.4 Алгоритм формирования учебного курса.

2.4.1 Формализация задачи формирования электронного учебного курса из набора учебных объектов.

2.4.2 Описание алгоритма.

2.4.3 Построение траекторий.

2.4.4 Выбор оптимальной образовательной траектории.

Выводы по главе 2.

Глава 3 Система формирования электронных учебных курсов на основе учебных объектов.

3.1 Общее описание системы.

3.2 Проектирование системы.

3.2.1 Цели и задачи системы.

3.2.2 Общая структура системы.

3.2.3 Анализ подсистем.

3.2.4 Объектная модель.

3.2.5 Проектирование базы данных.

3.3 Реализация системы.

3.3.1 Программные и технические средства.

3.3.2 Аспекты программной реализации.

3.3.3 Интерфейс пользователя.

3.4 Пример построения образовательной траектории.

Выводы по главе 3.

Актуальность работы. Автоматизация на основе применения компьютеров и вычислительных сетей - обязательное условие развития всех сфер жизни современного общества, связанных с использованием и переработкой информации [30]. И сфера образования не является исключением.

Информатизация образования должна быть направлена, в первую очередь, на определение того, что нужно изучать в конкретных условиях, на обеспечение поиска, извлечения, передачи и представления знаний в системах дистанционного обучения [53].

Современная концепция открытого образования [57] предполагает многоуровневый характер обучения, а также возможность выбора обучаемым средств, места и времени обучения, соответствующих его запросам. Это подразумевает - наличие альтернативных учебных пособий (курсов) и прикладного программного обеспечения для их создания, сопровождения обучения и адаптации к конкретному обучаемому.

Другой немаловажной проблемой является снижение стоимости разработки электронных учебных курсов и расширение возможностей их использования в рамках сетевого обучения.

Одним из возможных решений данных проблем является использование электронных учебных курсов (ЭУК), построенных в соответствии с концепцией учебных объектов, согласно которой материал разбивается на части - стандартизированные учебные объекты (УО), многократно используемые при построении различных ЭУК. Проблеме автоматизации разработки и адаптации учебных курсов в рамках концепции учебных объектов посвящены работы A. Chiappe [94], D. Wiley [117], А. С. Дорофеева [29], И. П. Норенкова [52, 53, 54], Д. JI. Титарева [75] и др.

В контексте данной концепции для решения проблемы адаптации образовательного процесса из многих технологий чаще всего выбирается адаптация путём построения образовательной последовательности (последовательности обучения, последовательности учебных объектов) [52, 95, 105, 115].

Среди существующих подходов к решению проблемы построения последовательности обучения наибольшее распространение получили подходы, использующие доменное представление предметной области и набор педагогических правил для генерации образовательных курсов (ActiveMath [112], DCG [115], IDEA [108], БиГОР [54]).

Однако, сложность построения доменных моделей предметной области, привязка учебных объектов к структуре знаний, а также использование специфичных, не стандартизированных решений для представления контента приводит к невозможности по настоящему полно использовать такие преимущества концепции учебных объектов, как интероперабельность и возможность многократного использования.

Кроме того, несмотря на наличие автоматизированных средств, позволяющих упростить разработку педагогических правил, невозможно сгенерировать правила, подходящие для любой ситуации. Это ведёт к возникновению различных проблем в процессе построения образовательных последовательностей, например, к появлению так называемых концептуальных «дыр» [104].

Эти и другие причины приводят к проблеме усовершенствования существующих подходов или разработки новых [95, 104, 105], впрочем, также не лишённых недостатков.

Вышесказанное определяет актуальность дополнительных исследований в области построения адаптивных учебных курсов на основе учебных объектов.

Актуальность работы так же обусловлена связью темы исследования с планом научных исследований ТюмГУ на 2009-2013 годы по направлению «Математическое моделирование и программная реализация адаптивных систем управления обучением».

Цель работы состоит в совершенствовании технологий создания электронных учебных курсов на базе учебных объектов путём математического моделирования учебного курса, учебного объекта и профиля обучаемого, а также алгоритмов, позволяющих реализовать идею многократного использования УО в рамках различных курсов, идею многоуровневого представления знаний и адаптивного построения образовательных последовательностей.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• исследование существующих подходов к адаптивному построению ЭУК;

• математическое моделирование учебного курса, учебного объекта, а также профиля обучаемого и разработка алгоритмов, позволяющих реализовать идею многократного использования УО в рамках различных курсов, идею многоуровневого представления знаний и адаптивного построения образовательных последовательностей;

• проектирование и разработка программного комплекса для хранения и обработки учебных объектов с возможностью адаптивной генерации ЭУК;

• апробация предложенных методов математического моделирования и технологий в процессе формирования ЭУК.

Объектом исследования диссертационной работы является адаптация учебных курсов путем формирования образовательных последовательностей в соответствии с профилем обучаемого.

Предмет исследования - математическое моделирование и алгоритмы формирования адаптивных образовательных последовательностей в рамках ЭУК на базе учебных объектов.

Методы исследования. При проведении исследования использовались методы математического моделирования, теории множеств, методы оптимизации, дискретная математика. Для разработки и проектирования программного комплекса применялись методы объектно-ориентированного программирования и анализа, системный анализ, а также реляционная теория баз данных.

На защиту выносятся:

• метод математического моделирования учебного курса, учебного объекта и профиля обучаемого, позволяющий реализовать идею многократного использования учебных объектов, возможность многоуровневого представления знаний и адаптивную генерацию образовательной последовательности в рамках ЭУК на базе УО;

• алгоритм генерации образовательной последовательности, оптимально соответствующей заданной учебной цели, начальным знаниям обучаемого и предпочтениям по представлению учебного материала;

• программный комплекс, основанный на информационной и функциональной модели системы формирования адаптивных образовательных последовательностей и предназначенный для хранения и обработки учебных объектов и профилей обучаемых и обеспечивающий реализацию' предложенного подхода к моделированию учебного объекта и алгоритмов генерации образовательной последовательности.

Научная новизна и теоретическая значимость исследования отражены в следующих результатах:

• предложен метод математического моделирования учебного объекта, в рамках которого для характеристики учебного объекта введены следующие новые, по сравнению со стандартными, атрибуты: множество входных и выходных понятий, уровень их усвоения и изложения соответственно, педагогические и технические характеристики; разработана математическая модель профиля обучаемого, позволяющая учесть его предпочтения по представлению учебного материала, знания и цель обучения;

• предложен* алгоритм генерации- оптимальной индивидуализированной образовательной последовательности из набора учебных объектов.

Практическая значимость работы состоит в разработке на основе предложенных моделей и алгоритмов программного комплекса в виде \veb-ориентированной системы, включающей в себя базу знаний, репозиторий учебных объектов и реализующей алгоритмы построения адаптивных образовательных последовательностей.

Система предоставляет возможности по управлению учебными объектами, профилями обучаемых, генерации адаптивных ЭУК и выгрузки их в стандартизированном формате для последующего обучения в рамках совместимых со стандартом систем дистанционного обучения.

Реализация и внедрение' результатов, работы. В. рамках разработанной системы создан учебный курс по направлению «Программирование на языке С#», с возможность адаптации по сложности^ материала, времени обучения и иным предпочтениям'обучаемого.

Апробация работы:.

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: XXII Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» (Псков, 2009); Вторая научно-практическая- конференция молодых ученых «Современные проблемы математического и информационного моделирования. Перспективы разработки внедрения инновационных ГГ-решений» (Тюмень, 2009); Третья региональная конференция- «Современные проблемы математического и информационного моделирования. Перспективы разработки и внедрения^ инновационных ГГ-решений» (Тюмень, 2010); Всероссийская научно-практическая конференция

Актуальные проблемы математики, механики, информатики» (Пермь, 2010); Всероссийский конкурс научно-исследовательских работ в области технологий электронного обучения в образовательном процессе (Белгород, 2010); научных семинарах Лаборатории мультимедиа и Института математики и компьютерных наук ТюмГУ.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 9 печатных работ, в том числе 2 в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы, включающего 119 наименований. Общий объём работы составляет 117 страниц, в том числе 15 рисунков, 17 таблиц, 4 приложения.

Выводы по главе 3

В третьей главе рассмотрена практическая реализация программного комплекса, предназначенного для поддержки автоматизации процесса построения адаптивных образовательных последовательностей. Комплекс представляет собой web-ориентированную систему, спроектированную в соответствии с подходом Модель-Вид-Представление.

Основные особенности системы:

1. Ориентация на работу в сети. Система обеспечивает работу в режиме "клиент-сервер" в рамках ЛВС и через Internet.

2. Переносимость на различные платформы на уровне исходных кодов. Переносимость основана на использование технологии .ЫЕТ/Мопо.

3. Открытость. Принцип открытости подразумевает возможность настройки системы на требования конкретного пользователя.

4. Система не является обучающей. Система не осуществляет обучение пользователей по формируемым образовательным траекториям, а предоставляет возможность экспорта их в БСОКМ-совместимом формате.

Основной целью функционирования системы является автоматизация построения образовательных траекторий, позволяющих учесть цель, уровень подготовки и предпочтения пользователя.

В качестве задач, решаемых системой определены следующие:

• хранение и обработка данных о пользователях системы, учебных объектах, знаниях;

• предоставление пользователю инструментов управления системой;

• реализация алгоритма формирования адаптивных образовательных последовательностей.

На основе решаемых задач в рамках системы выделены следующие функциональные подсистемы:

• подсистема хранения данных;

• подсистема взаимодействия с пользователем;

• управляющая подсистема.

Произведен анализ подсистем: описаны решаемые ими функции и взаимодействие между подсистемами, построена функциональная модель системы.

На основании анализа подсистем спроектирована схема базы данных, построена объектная модель системы.

Особое внимание уделено апробации результатов работы путём генерации нескольких образовательных траекторий для обучаемых с различными начальными знаниями, учебной целью и предпочтениями.

Заключение

При выполнении диссертационной работы были получены следующие результаты:

1. Проведен анализ подходов к построению адаптивных электронных учебных курсов на основе учебных объектов, выявивший их основные принципы:

• Привязка к области знаний: основа представления знаний — доменная модель - граф, представляющий структуру знаний о предметной области в виде связанных различными отношениями концептов; модель учебных материалов — образовательные ресурсы, чаще всего в специфичном для системы формате, связанные с определёнными концептами из доменной модели;

• Наличие модели пользователя — информации об обучаемом. Модель содержит сведения об уровне подготовки пользователя, его предпочтениях и другую информацию;

• Модель адаптации - правила, описывающие порядок выбора концептов из доменной модели, порядок выбора связанного с концептами контента из модели учебных материалов и порядок их предоставления пользователю.

Кроме того, в результате анализа были выявлены некоторые недостатки существующих подходов: зависимость от предметной области, отсутствие поддержки стандартов, отсутствие возможности многоуровневого представления знаний и др.

2. В контексте проблемы адаптации электронных учебных курсов предложен подход к построению адаптивных образовательных последовательностей, позволяющий добиться независимости от предметной области и поддержки многоуровневого представления путём расширения стандартных характеристик учебного объекта;

3. Разработан метод математического моделирования учебного объекта, в рамках которого для характеристики учебного объекта введены следующие новые, по сравнению со стандартными, атрибуты: множество входных и выходных понятий, уровень их усвоения и изложения соответственно, педагогические и технические характеристики. Разработана математическая модель профиля обучаемого, позволяющая учесть его предпочтения, знания и цель обучения. Предложен алгоритм генерации оптимальной индивидуальной образовательной последовательности из набора учебных объектов.

4. Спроектирована система генерации адаптивных учебных курсов. Проведено информационное, функциональное и объектное моделирование компонентов системы;

5. Выполнена программная реализация системы построения адаптивных учебных курсов в виде шеЬ-портала, предоставляющего удобный интерфейс управления пользовательскими характеристиками, учебными объектами и генерации последовательностей обучения;

6. Осуществлена апробация предложенных моделей и алгоритмов путём генерации образовательных траекторий по курсу «Программирование на языке С#» для обучаемых с различными начальными знаниями, учебной целью и предпочтениями.

1. Алгоритмы: построение и анализ / Т. X. Кормен и др.; пер. с англ. 2-е изд. -М.: Вильяме, 2005. - 1296 с.

2. Александрович А. Е., Бородакий Ю. В., Чуканов В.О. Проектирование высоконадежных информационно-вычислительных систем. М.: Радио и связь, 2004. - 144 с.

3. Альянах И. Н. Моделирование вычислительных систем. Л.: Машиностроение, 1988. - 223 с.

4. Андреев А. А., Солдаткин В. И. Дистанционное обучение: сущность, технология, организация. М.: Издательство МЭСИ, 1999. - 196 с.

5. Антипина О.Н. Дистанционное обучение на основе интернет-технологий // Высшее образование сегодня. 2003. - № 4. — С. 50-53.

6. Башмаков А. И., Башмаков И. А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. - 616 с.

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

8. Босова Л. Л., Дмитриева Н. В. Способы использования наборов ЦОР в учебном процессе // Учебные материалы нового поколения. Опыт проекта "Информатизация системы образования". М.: Российская политическая энциклопедия, 2008. - С. 50 - 72.

9. Вагин В. Н. Знание в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2002. - №6. - С. 8 - 19.

10. Введение в сетевые технологии обучения: монография / под ред. Л.Г. Титарева. М.:РИЦ «Альфа» МГОПУ, 2003. - 243 с.

11. Гайдамакин Н. А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных: учеб. пособие. М.: Гелиос АРВ, 2002. - 368 с.

12. Галеев Э. М. Оптимизация. Теория, примеры, задачи: учебное пособие. Изд. 2-е, испр. и доп. - М.: КомКнига, 2006. - 336 с.

13. Гвоздева В. А. Основы построения автоматизированных информационных систем. М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М, 2009. -320 с.

14. Гильманов А. С., Гильманов С. А. Моделирование учебных объектов обучающих систем, использующих гибридные технологии доставки контента // Вестник Тюм. гос. ун-та. — 2008. — №6. — С. 22 28.

15. Глинских А. Современные технологии дистанционного Интернет-обучения // Компьютер-информ. 2001. - №1. - С. 22 - 23.

16. Глушаков С. В. Базы данных. Учебный курс. М.: ACT, 2002. - 504 с.

17. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения. Введ. 01.01.92. - М.: Госстандарт России. Изд-во стандартов, 1991. -II, 17 с.

18. Гринберг JI. LMS и LCMS: В чем разница? Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.e-learn.krsu.edu.kg/content/view/80/38/ (дата обращения: 13.10.2010).

19. Гриффин С. IMS: четкие правила игры // e-Learning World. 2004. - № 4.-С. 32-36.

20. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика / Пер. с англ. 3 изд. - М.: Вильяме, 2004. - 880 с.

21. Гузаиров М. Б., Мартынов В. В., Рыков В. И. Управление процессом обучения на основе объектного подхода // Управление в социальных и экономических системах. 2007. - Т. 9. - №7. - С. 46 - 53.

22. Гулидова И. В., Гуревич JL И., Можаров М. С. Понятийные модели образовательной области // Качество образования: концепции, проблемы оценки, управление : сб. тезисов научн.-практ. конф. — Новосибирск, 1998. С. 43 - 46.

23. Дерябина Г. И., Лосев В. Ю., Вишняков В. В. Создание электронных учебных курсов : учеб. пособие. Самара: Изд-во «Универс-групп», 2006.-32 с.

24. Дзюбенко А. Л. Информационные системы в экономике: учебный курс (учебно-методический комплекс) Электронный ресурс. — Режим доступа: http://e-college.ru/xbooks/xbookO 18/Ьоок/тёех/тс1ех.111:т1 (дата обращения: 13.10.2010).

25. Дистанционное образование // Проблемы информатизации высшей школы. Бюллетень, 1995. — № 3.

26. Дистанционное обучение / Е. С. Полат и др.. М.: ВЛАДОС, 1998. -192 с.

27. Домрачев В. Г. Дистанционное обучение: возможности и перспективы // Высш. образ, в России. 1994. - № 3. - С. 10 - 12.

28. Доржиев Ц. Ц. Разработка и методические рекомендации по применению автоматизированной обучающей системы по начертательной геометрии в учебном процессе: уч. пособие Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004 - 72 с.

29. Дорофеев А. С. Применение объектной технологии при построении обучающих курсов Электронный ресурс. // Информационные технологии в образовании. 2003. - Режим доступа: http://www.ito.Su/2003/II/4/II-4-3190.html

30. Зайцева Л. А. Использование информационных компьютерных технологий в учебном процессе и проблемы его методического обеспечения Электронный ресурс. // Интернет-журнал "Эйдос". -2006. Режим доступа: http://www.eidos.ru/journal/2006/0901-5.htm

31. Зайцева Л. В., Буль Е. Е. Адаптация в компьютерных системах на базе структуризации объектов обучения // Образовательные технологии и общество. 2006. - Т. 9. - № 1. - С. 422 - 427.

32. Интернет обучение: технологии педагогического дизайна / Под ред. кандидата педагогических наук М.В. Моисеевой. — М.: Издательский дом "Камерон", 2004. — 216 с.

33. Кальянов Г. Н. Структурный системный анализ. М.: Лори, 1996. -242 с.

34. Классификация систем дистанционного обучения Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.redcenter.ru/7sicK312 (дата обращения: 13.10.2010).

35. Князева М. Д., Трапезников С. Н. Система дистанционного обучения // Сетевые технологии в образовании: сб. материалов конф. Смоленск, 21-23 июня 2000. М.: ИОЦ ГП «Новый город», 2000. - С. 16 - 28.

36. Козленок Л. Проектирование информационных систем Электронный ресурс. // КомпьютерПресс. 2001. - № 9. - Режим доступа: http://www.compress.ru/article.aspx?id=9794&iid=412 (дата обращения: 13.10.2010).

37. Кочетурова Н. А. Стандарты в электронном обучении Электронный ресурс. Режим доступа: http://bit.edu.nstu.ru/archive/issue-3-2004/з1а^аЛу^е1еИгогтотоЬисЬепп60/ (дата обращения: 13.10.2010).

38. Купер А., Рейман Р., Кронин Д. Об интерфейсе. Основы проектирования взаимодействия. СПб.: Символ-Плюс, 2009. - 688 с.

39. Ланг Я. В. Подход к формированию электронных учебных курсов // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XXII Междунар. научн. конфер. Т. 9. Псков: Изд-во Псков, гос. политехи, ин-та, 2009.-С. 171-173.

40. Ланг Я. В., Воробьева М. С. Моделирование процесса построения электронных учебных курсов на основе учебных объектов // Вестник Тюменского гос. ун-та. 2009. - №6. - С. 230 - 234.

41. Ланг Я. В., Воробьева М. С. Модель учебного объекта. Подход к реализации // Математическое и информационное моделирование: сб. научн. трудов. Вып. 11.- Тюмень: Вектор Бук, 2009. С. 85 - 92.

42. Ланг Я. В., Захарова И. Г. Математическое моделирование многоуровневых электронных учебных курсов // Математика и информатика: наука и образование: сб. науч. трудов. Омск: Изд-во Омского гос. пед. ун-та, 2009. - С. 85 - 91.

43. Ланг Я. В., Захарова И. Г., Охотникова Е. С. Математические модели вариативных электронных учебных курсов // Вестник Тюм. гос. ун-та. -2008.-№6.-С. 172- 176.

44. Леоненков А. В. Самоучитель UML. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. -304 с.

45. Лидовский В. В. Теория информации: уч. пособие для ст. вузов. М.: Компания-Спутник, 2003. - 112 с.

46. Мальцев С. В. Применение онтологических моделей для решения задач идентификации и мониторинга предметных областей // Бизнес-информатика. 2008. - № 3. - С. 18 - 24.

47. Мальцева С. В. Информационное моделирование WEB-ресурсов Интернет. -М.: Изд-во «Глобус», 2003. 216 с.

48. Мацяшек JI. Анализ и проектирование информационных систем с помощью UML 2.0. 3-е изд. - СПб.: Вильяме, 2008. - 816 с.

49. Муссиано Ч., Кеннеди Б. HTML и XHTML. Подробное руководство. -6-е изд. СПб.: Символ-Плюс, 2008. - 752 с.

50. Норенков И. П. Технологии разделяемых единиц контента для создания и сопровождения информационно-образовательных сред // Информационные технологии. 2003. - № 8. - С. 34 - 39.

51. Норенков И. П. Управление знаниями в информационно-образовательной среде Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.curator.ru/e-learning/publicationl 6.html (дата обращения: 13.10.2010).

52. Норенков И. П., Уваров М. Ю. Информационно-образовательные среды на базе онтологического подхода // сб. науч. статей "Интернет-порталы: содержание и технологии". 2005. - Выпуск 3. - С. 367 - 378.

53. Ope О. Графы и их применение / пер. с. англ. под ред. И. М. Яглома. -4-е изд. М.: Изд-во ЛКИ, 2008. - 168 с.

54. Основы открытого образования / А. А. Андреев и др.; Отв. ред. В.И.Солдаткин. Т. 1. - Российский государственный институт открытого образования. - М.: НИИЦ РАО, 2002. - 676 с.

55. Открытое образование: предпосылки, проблемы и тенденции развития / Мое. гос. ун-т эконом., статистики и инф.: под общ. ред. В. П. Тихомирова. -М.: МЭСИ, 2000. 178 с.

56. Поляк Б. Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983. - 384 с.

57. Прокопьева Н. В. Современные средства оценивания результатов обучения Электронный ресурс. Режим доступа: http://mpf.kspu.ru/ssoro.htm (дата обращения: 13.10.2010).

58. Раинкина Л. Н. Опыт проектирования и реализации виртуальной обучающей среды // Дистанционное и виртуальное обучение. 2008. — №9.-С. 48-53.

59. Рассел С. Дж., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. 2-е изд. - М.: Вильяме, 2006.-С. 157- 162.

60. Растригин Л. А. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинанте.- 1988.- 160 с.

61. Романов В. Н. Системный анализ для инженеров: Монография. СПб.: Изд-во СЗТУ, 2005. - 186 с.

62. Руденко В. Д., Марчук А. М. Курс информатики / под ред. Мадзиганова В. М. К.: Феникс, 1998. - 368 с.

63. Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе. М.: Радио и связь, 1993. - 278 с.

64. Семакин И. Г., Хеннер Е. К. Информационные системы и модели. Элективный курс: уч. пособие. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005.-303 с.

65. Сергиенко И. В. Основы моделирования процесса дистанционного обучения // Инновации в образовании. 2005. - № 2. - С. 43 - 53.

66. Скотт Б., Нейл Т. Проектирование веб-интерфейсов. СПб.: Символ-Плюс, 2010.-352 с.

67. Современные образовательные технологии и стандарты Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.websofl.ru/db/wb/815E5C9C7C765 ВЕ7С32560РВ0041Е2АШос.Ыт1 (дата обращения: 13.10.2010).

68. Соловов А. В. Технологические средства электронного обучения / Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению Информационно-телекоммуникационные системы, 2008. 47 с.

69. Соловов A.B. Дидактический анализ проблематики электронного обучения // Труды Междунар. конф. «IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies». Казань: КГТУ, 2002. - С. 212 - 216.

70. Средства дистанционного обучения. Методика, технология, инструментарий / С. В Агапонов и др.; под ред. 3. О. Джалишвили. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 336 с.

71. Тайцлин М. А. Графы / Курс лекций. Тверь: ТвГУ, 2000. - 35 с.

72. Тархов С. В. Адаптивное электронное обучение и оценка его эффективности // Открытое образование. 2005. - № 5. - С. 37 - 48.

73. Тихонов А. П., Иванников А. Д. Технологии дистанционного обучения // Высш. образование в России. 1994 г. - № 3. - С. 3 - 10.

74. Толковый словарь терминов понятийного аппарата информатизации образования. М.: ИИО РАО, 2006. - 88 с.

75. Троелсен Э. С# и платформа .NET. Библиотека программиста. — СПб.: Питер, 2007. 796 с.

76. Фаулер М. UML. Основы / Пер. с. англ. под ред. А. Галунова. 3-е изд. - СПб: Символ-Плюс, 2004 - 192 с.

77. Хольцшлаг М. Э. Использование HTML и XTML. спец. изд. - М.: Диалектика-Вильяме, 2003. - 736 с.

78. Хортон У., Хортон К. Электронное обучение: инструменты и технологии. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005. - 640 с.

79. Черемных С. В., Семенов И. О., Ручкин В. С. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум. М.: Финансы и статистика,2002.- 192 с.

80. Черемных С. В., Семенов И. О., Ручкин В. С. Структурный анализ систем. IDEF-технологии. М.: Финансы и статистика, 2001. - 207 с.

81. Advanced distributed learning network website Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.adlnet.org/ (дата обращения: 13.10.2010).

82. Alliance of remote instructional authoring and distribution networks for Europe website Электронный ресурс. Режим доступа: http://ariadne.unil.ch/ (дата обращения: 13.10.2010).

83. Aviation Industry СВТ Committee website Электронный ресурс. -Режим доступа: www.aicc.org/ (дата обращения: 13.10.2010).

84. Beck R. J. What Are Learning Objects? Электронный ресурс. Режим доступа: http ://w ww4. uwm. edu/cie/learningobj ects. cfm?gid=5 6 (дата обращения: 13.10.2010)

85. Brusilovsky P. Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education // International Journal of Artificial Intelligence in Education.2003. Vol. 13, No. 2-4. - Pp. 159 - 172.

86. Brusilovsky P. Adaptive Hypermedia Электронный ресурс. // User Modeling and User-Adapted Interaction. 2001. - No. 11. - Pp. 87-110. -Режим доступа: http://www.sis.pitt.edu/~peterb/papers/brusilovsky-umuai-2001.pdf (дата обращения: 13.10.2010).

87. Brusilovsky P. Adaptive navigation support in educational hypermedia: The role of student knowledge level and the case for meta-adaptation // British Journal of Educational Technology. 2003. - Vol. 34, No. 4. - Pp. 487 -497.

88. Brusilowsky P. Yassileva J. Course sequencing techniques for large-scale web-based education // Int. J. Cont. Engineering Education and Lifelong Learning. 2003. - Vol. 13, Nos. 1/2. - Pp. 75 - 94.

89. Burns H. L., Capps C. G. Foundations of intelligent tutoring systems: An introduction // Foundations of intelligent tutoring systems / M. C. Poison, J. J. Richardson. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates, 1988. - Pp. 119.

90. Devedzie V. В. Key issue in next-generation Web-based education // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 2003. - Part C, Vol. 33, No. 3. — Pp. 339- 349.

91. Dolog P., Henze N. Personalization in distributed eLearning environments // Proceedings of the 13th International World Wide Web Conference. -2004.-Pp. 170- 179.

92. Evolution of teaching and learning paradigms in intelligent environment / Lakhmi C. J. et al.. Berlin: Springer, 2007. - 308 p.

93. Gilbert L., Moore D. R. Building interactivity into web courses: Tools for social and instructional interaction // Educational Technology. 2008. -Vol.38, No. 3. — Pp. 29-35.

94. Hohpe G., Woolf B. Enterprise integration patterns: designing, building, and deploying messaging solutions. Boston: Addison-Wesley. - 2003. -683 p.

95. Honeyman M., Miller G. Agriculture distance education: A valid alternative for higher education? // Proceedings of the 20th Annual National Agricultural Education Research Meeting. 1993. - Pp. 67-73.

96. IEEE Std 1484.12.3-2005. IEEE Standard for Learning Technology -Extensible Markup Language (XML) Schema Definition Language Binding for Learning Object Metadata. Learning Technology Standards Committee of the IEEE Computer Society, 2005. - 46 p.

97. Instructional management systems project website Электронный ресурс. Режим доступа: http://imsproject.org/ (дата обращения: 13.10.2010).

98. Karampiperis P., Sampson D. Adaptive Learning Object Selection in Intelligent Learning Systems // Journal of Interactive Learning Research. -2004.-No. 15.-Pp. 389-409.

99. Karampiperis P., Sampson D. Adaptive Learning Resources Sequencing in Educational Hypermedia Systems // Educational Technology & Society. -Vol: 8, No. 4.-Pp. 128- 147.

100. Knolmayer G. F. Decision support models for composing and. navigating through e-learning objects // Proceedings of the 36th Hawaii International Conference on System Sciences. 2003. - Pp. 31 - 40.

101. Krathwohl, D: R, Anderson, L. W. A taxonomy for learning, teaching, and assessing: a revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. New York: Longman, 2001. - 352 p.

102. Kudrjavcev V. В., Waschik K., Strogalov A. S. Modeling educational process using expert system Электронный ресурс. Режим доступа: http://intsys.msu.ru/en/staff/strogalov/eduproc.htm (дата обращения: 13.10.2010).

103. Learning Objects Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.rlo-cetl.ac.uk/joomla/index.php?option=comcontent&task= view &id=235&Itemid=28 (дата обращения: 13.10.2010).

104. Learning technology standards committee website Электронный ресурс. Режим доступа: http://ltsc.ieee.org/ (дата обращения: 13.10.2010).

105. Melis E. ActiveMath: A generic and adaptive wcb-based learning environment // International Journal of Artificial Intelligence in Education. — 2001.-No. 12.-Pp. 385 -407.

106. Rehak D., Mason R. Engaging with the learning object economy // Reusing Online Resources: A Sustainable Approach to E-Learning. -London: Kogan Page, 2003. Ch. 4. - Pp. 22 - 30.

107. Shareable Content Object Reference Model. Version 1.2. Электронный ресурс. ADL Initiative, 2001. - Режим доступа: http://www.adlnet.gov/Technologies/scorm/default.aspx (дата обращения: 13.10.2010).

108. Vassileva J. Dynamic courseware generation // Communication and Information Technologies. 1997. - No. 5. - Pp. 87 - 102.

109. What is web-based training? Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.webbasedtraining.com/primerwhatiswbt.aspx (дата обращения: 13.10.2010).

110. Wiley D. A. Connecting learning objects to instructional design theory: a definition, a metaphor, and a taxonomy Электронный ресурс. Режим доступа: http://reusability.org/read/chapters/wiley.doc (дата обращения: 13.10.2010).

111. Zaitseva L., Boule С. Student models in computer-based education // Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies. ICALT 2003. -2003. P. 451.

112. Course ChooseOptimal(List<Track> t, UPref up);