Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей

Тархов, Сергей Владимирович

Управление в социальных и экономических системах

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей

доктора технических наук: Тархов, Сергей Владимирович
город: Уфа
год: 2009
специальность ВАК РФ: 05.13.10

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей»

Автореферат диссертации по теме "Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей"

□03482989 На правах рукописи

ТАРХОВ Сергей Владимирович

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫМ ОБУЧЕНИЕМ НА БАЗЕ АГРЕГАТИВНЫХ УЧЕБНЫХ МОДУЛЕЙ

Специальность 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах

1 2 [''от

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа-2009

003482989

Работа выполнена на кафедре информатики ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Научный консультант д-р техн. наук, проф.

Кабальнов Юрий Степанович

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

Мельников Андрей Витальевич

д-р физ.-мат. наук, проф. Асадуллни Рамиль Мидхатович

д-р техн. наук, проф. Исмагилова Лариса Алексеевна

Ведущее предприятие ГОУ ВПО «Башкирский

государственный университет»

Защита состоится 25 декабря 2009 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

В М. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Современные системы электронного обучения (СЭО), предназначенные для использования как в традиционном учебном процессе образовательного учреждения при проведения учебных занятий, так и при самостоятельной работе обучаемого, получили широкое распространение благодаря ряду своих принципиальных достоинств. К нам относятся, в первую очередь, возможности организации массового обучения с учетом индивидуальных характеристик обучаемых; предоставления обучаемым независимо от времени и места нахождения широкого спектра образовательных услуг; управления обучением по заданному сценарию; организации обучения как с использованием коммуникационных технологий, так и в автономном режиме, позволяющем снизить негативное слияние недостаточного уровня развития телекоммуникаций в системе образования; всестороннего формализованного контроля за процессом и результатами обучения; встраивания мультимедийного учебного контента, улучшающего восприятие обучаемым учебного материала; интерактивной работы обучаемых с учебным контентом, использования системы помощи и подсказок, взаимодействия обучаемых как между собой, а также с преподавателем, способствующих улучшению усвоения учебного материала и повышению качества обучения и др.

а) учебные материалы готовятся, хранятся и предоставляются обучаемому в виде, не позволяющем реализовать новые информационные технологии управления адаптивным электронным обучением;

б) алгоритмы управления обучением строятся, как правило, по предопределенному разработчиками сценарию, которые сложно скорректировать при изменении целей и задач обучения или программы учебного курса;

в) по результатам тестирования обучаемому предоставляются только рекомендации о необходимости изучения тех или иных разделов учебного курса, что приводит к непродуктивным затратам времени на поиск обучаемым не усвоенного им учебного материала;

г) обучение возможно либо на базе использования коммуникационных технологий (сетевой режим обучения), либо в автономном режиме, при этом отсутствует возможность работы с использованием комбинированной (сетевой и автономной) технологии обучения (комбинированный режимы работы СЭО), что сужает область их применения.

Общим недостатком перечисленных выше СЭО является то, что они не позволяют приблизить процесс обучения на базе использования СЭО по каче-

ству обучения (характеризующемуся уровнем усвоения изучаемого учебного материала) и времени, затрачиваемым на обучение к процессу обучения с преподавателем.

Проведенный анализ современного состояния научных и практических исследований, в области электронного обучения, в частности систем управления процессом обучения, выполненных в работах зарубежных и российских ученых, посвященных: дальнейшему развитию классических моделей и методов программированного обучения (Т.И. Ростунов, Н.Ф. Талызина, А.И. Берг, В.П. Беспалько, В.Д. Алексеев, и др); моделей и методов программированного обучения, использующих модель обучаемого (Е. Wenger, G. McCall, Е. Dillenbourg, J. Self, П.Л. Брусиловский, В.А. Первушин, H.H. Филатов, O.JT. Ахремчик, Н. Ю. Добровольская, Н.И. Юсупова и др.); созданию сетевых автоматизированных обучающих систем (К. Warendorf, С. Tan, S. Ritter, R. Sisón, М. Shimura, С. Elliot, Y. Okazaki, A.M. Бершадский, И.Г. Кревский, М.И. Нежурина, В.М. Курейчик, JI.A. Зинченко, И.Х. Галлеев, Г.С. Курганская, A.B. Соловов, Н.Ф. Талызина, A.B. Хуторской и др.) позволил выявить имеющиеся недостатки. Разработанные в настоящее время модели и методы управления электронным обучением обладают общим существенным недостатком, не позволяющим создавать СЭО, в которых показатели эффективности обучения были бы приближены к обучению с преподавателем. Это связано с отсутствием методологии управления электронным обучением на базе использования в системе адаптивного учебного контента, вследствие недостаточной проработки подходов к структурированию, декомпозиции и установлению семантических связей обучающих и контролирующих дидактических единиц учебного материала, а также методов его обработки в СЭО, позволяющих реализовать комбинированный режим работы в процессе обучения.

а) предоставлять обучаемому адаптивный учебный материал, генерируемый СЭО в процессе взаимодействия с обучаемым из дидактических единиц учебного контента, хранимых в системе обучения, моделируя процесс обучения с преподавателем и повышая его результативность;

б) управлять обучением на базе использования в учебном процессе сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, содержащих учебный контент и программные процедуры его обработки, обеспечивая повышение функциональности СЭО;

в) осуществлять автоматизированную сборку необходимого обучаемому учебного контента по результатам контроля усвоения им учебного материала

на основе тестирования в СЭО, сокращая непродуктивное время на самостоятельный поиск обучаемым учебного материала;

г) реализовать комбинированный режим работы СЭО, обеспечивающий управление обучением как при сетевом доступе обучаемого к информационно-обучающим ресурсам СЭО, так и при работе с автономными учебными модулями, снижая негативное влияние недостаточного уровня развития коммуникаций в системе образования.

Объект исследования - процесс автоматизированного обучения в образовательных учреждениях высшего профессионального образования.

Предмет исследования - модели, методы и алгоритмы управления процессом обучения с использованием системы электронного обучения.

Цель диссертационной работы

Целью настоящей диссертационной работы является разработка методологических и теоретических основ создания принципиально нового класса систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, в основе которого лежит методология адаптивного управления обучением на базе агрегатив-ных учебных модулей, направленная на повышение эффективности процесса обучения.

Задачи исследования

Для достижения цели работы поставлены следующие задачи:

1. Разработать методологию построения принципиально нового класса адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы для образовательных учреждений и организаций.

2. Разработать комплекс системных моделей адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, позволяющих предоставить доступ к обучающим ресурсам как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

3. Разработать метод создания а1регативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента, формируемого из дидактических единиц, хранимых в системе элеюронного обучения.

4. Разработать методы и алгоритмы управления обучением на базе использования сетевых и автономных агрегативных учебных модулей.

5. Разработать специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением, обеспечивающее ее эффективное функционирование как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

6. Выполнить исследование эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов на примере обучения студентов по техническим дисциплинам.

Методы исследования

Результаты исследований, выполненных в работе, базируются на использовании методов системного моделирования, теории принятия решений, адаптивного и ситуационного управления, теории информационных систем и обработки данных, теории конечных автоматов и марковских цепей, методов ис-

следования и построения систем хранения и обработки информации с удаленным доступом.

На защиту выносятся:

1. Методология построения принципиально нового класса адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, предназначенных для образовательных учреждений высшего профессионального образования и их использования при различных формах организации учебного процесса.

2. Комплекс системных моделей адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, позволяющих предоставить доступ к обучающим ресурсам как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

3. Метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента, формируемого из дидактических единиц, хранимых и обрабатываемых в системе электронного обучения с использованием объектного подхода.

4. Методы и алгоритмы адаптивного управления обучением на базе использования в учебном процессе сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, содержащих учебный контент и программные процедуры его обработки, позволяющие предоставлять обучаемому адаптивный учебный контент по результатам контроля усвоения учебного материала на основе тестирования.

5. Специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением, обеспечивающее ее эффективное функционирование как в образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

6. Результаты исследования эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов на примере ее использования при обучении студентов по дисциплине «Информатика».

Научная новизна результатов

1. Новизна разработанной методологии обусловлена использованием в ней совокупности концептуальных принципов, методов и технических решений, позволяющих создать принципиально новый класс СЭО, отличительными чертами которого является:

- интеграция СЭО в традиционный учебный процесс в качестве нового дидактического компонента;

- использование агрегативного подхода к формированию учебных модулей;

- комбинированный режим работы системы (сетевой и автономный);

- открытая контентно-независимая блочно-модульная структура сетевой СЭО, инвариантная к внешней информационно-образовательной среде;

- адаптивное управление обучением путем коррекции контента на основе контроля усвоения учебного материала.

2. Новизна комплекса системных моделей адаптивной системы электронного обучения с комбинированным режимом работы заключается в реализации в них концептуальных положений построения СЭО, позволяющих обеспечить автоматизированную подготовку в системе необходимого для проведения обучения учебного материала и его адаптацию к обучаемому как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы (сетевом и автономном) и реализовать в СЭО технологии индивидуального и группового обучения.

3. Новизна метода создания агрегативных учебных модулей состоит в поэтапной компоновке многоуровневых структур адаптивного учебного контента, формируемых из минимальных дидактических единиц структурированного и декомпозированного учебного материала, хранимого в системе в виде формализованных объектов, содержащих набор данных, метаданных и методов их обработки и дополняемых в процессе сборки процедурами управления контентом.

4. Новизна методов и алгоритмов адаптивного управления обучением основана на использовании семантической связанности структур многоуровневых обучающих и контролирующих объектов учебного материала, позволяющей осуществлять коррекцию контента по результатам контроля усвоения учебного материала на основе тестирования или выполнения формализованных заданий.

5. Новизна специального программного обеспечения системы управления электронным обучением заключается в том, что оно реализовано на основе разработанных методов и алгоритмов, обеспечивающих эффективное функционирование программных блоков и модулей СЭО как в образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы и позволяет использовать все известные типы мультимедийного контента.

Практическая ценность

Разработанные модели и алгоритмы управления электронным обучением позволяют создавать новые высокоэффективные СЭО с комбинированным режимом работы, обеспечивающим сетевой и автономный доступом к учебно-методическим материалам учебных модулей. Предложенные механизмы функционирования агрегативных учебных модулей, в сочетании с процедурами интерактивного взаимодействие обучаемого с системой на базе технологий ¡пЬгапе^Шеше! позволяют предоставить обучаемым весь комплекс образовательных услуг: обучение, контроль за усвоением учебного материала, взаимодействие с преподавателем и другими обучаемыми и т.д. Предложенные структурные решения системы электронного обучения предусматривают ее открытую архитектуру, позволяющую, создавать и интегрировать в нее новые программные модули, обеспечивающие организационную подготовку, проведение и анализ результатов учебного процесса.

нической документации» и др. могут быть использованы для организации электронного обучения и проведения занятий по основным и дополнительным (факультативным) дисциплинам, в том числе на базе технологий дистанционного обучения для различных категорий обучаемых: учащихся общеобразовательных учреждений, студентов и широкого круга специалистов, обучающихся по программам переподготовки и повышения квалификации.

Структура работы

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии и приложений. Основная часть содержит 336 страниц и включает в себя 107 рисунков и 13 таблиц. Список литературы содержит 218 наименований. В приложениях приведены: примеры экранных форм программно-методического комплекса СЭО «Гефест»; таблицы результатов эксперимента по практическому использованию разработанной СЭО в учебном процессе.

Связь с плановыми исследованиями

Работа выполнена на кафедре информатики Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) в рамках: НИР по Межвузовской научно-технической программе «Создание системы открытого образования Российской федерации», тема «Разработка информационно-образовательной среды открытого общего среднего образования (на примере информатики)», номер государственной регистрации НИР: 14.35.07, код проекта по тематическому плану УГАТУ: 1.2.01; НИР (по договору ИФ-ИН-16-08-ХК) с ООО «ИжДрил-НордЭкс», тема «Разработка электронных обучающих и информационно-справочных модулей с интерактивным контентом и комплектом шаблонов технических документов»; НИР (по договору ИФ-ЙН-14-08-ХГ) с АТП №1 ОАО «Востокнефтепроводстрой», тема «Разработка автономных электронных модулей с интерактивным информационно-справочным материалом и типовыми формами учетно-отчетных документов»; внутривузовской Программы поэтапного внедрения на кафедре информатики технологий автоматизированного сетевого и дистанционного обучения; инновационной образовательной программы подготовки кадров в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов - разработка образовательного продукта «Учебная программа дисциплины дополнительного профессионального образования "Основы проектирования и эксплуатации виртуальных учебных центров"».

Апробация работы и публикации

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах, выставках, совещаниях: 6-ой Международной науч. метод, конф. «Новые информационные технологии в университетском образовании», Новосибирск, 1999; II Всероссийской науч. метод, конф. «Интернет и современное общество» (1М8'99), Санкт-Петербург, 1999; Второй международной конф. «Интернет. Общество. Личность - ИОЛ-2000. Новые информационно-педагогические технологии», Санкт-Петербург, 2000; V Международной электронной научной конф. «Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике», Воронеж, 2000; Ме-

ждународной науч. метод, конф. «Новые информационные технологии в университетском образовании», Томск, 2000; 2-й Международной конф. «Компьютерные науки и информационные технологии», Уфа, 2000; Международной конф. «Интернет, Образование, Наука 2000. Новые информационные технологии в образовании и науке», Винница, 2000; 4-й Международной конф. «Компьютерные науки и информационные технологии», Патры, Греция, 2002; Международной конф. «Актуальные проблемы современной науки», Самара, 2002;

XIII Всероссийской науч. метод, конф. «Проблемы качества образования», Уфа-Москва, 2003; IV международной науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Уфа, 2003; XII Международной конф. «Информационные технологии в образовании» (ИТО-2003), Москва, 2003; VI Всероссийской объединенной конф. «Технологии информационного общества -Интернет и современное общество» (IST/IMS-2003), Санкт-Петербург, 2003;

XIV Всероссийской науч. метод, конф. «Проблемы качества образования в системе Болонских соглашений», Уфа-Москва, 2004; XV Международной конф. «Применение новых информационных технологий в образовании», Троицк, 2004; Международной конф. «Компьютерные науки и информационные технологии», Будапешт, Венгрия, 2004; XIV Международной конф.-выставке «Информационные технологии в образовании». (ИТО-2004), Москва, 2004; XV Всероссийской науч. метод, конф. «Актуальные проблемы качества образования и пути их решения в контексте европейских и мировых тенденций», Уфа-Москва, 2005; II Международной научно-технической конф. «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП), Орел, 2006; X3V Всероссийской науч. метод, конф. «Телематика 2007», Санкт-Петербург, 2007, VI Всероссийской научно-практической конф., Пенза, 2008; XV Всероссийской науч. метод, конф. «Телематика 2008», Санкт-Петербург, 2008, и др.

По теме диссертации опубликовано 68 работ, в том числе: 11 статей в журналах из перечня, утвержденного ВАК Министерства образования и науки РФ; одна монография в издательстве МАИ (г. Москва), подготовленная в рамках инновационной образовательной программы; 16 статей в научно-технических журналах; 21 материалов докладов в сборниках трудов Международных и Всероссийских конференций; отчет по НИР в рамках Межвузовской научно-технической программы «Создание системы открытого образования Российской федерации». Получено 3 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ в Роспатент и 14 свидетельств об отраслевой регистрации разработок в ОФАП Государственного координационного центра информационных технологий Министерства образования и науки РФ.

Основные результаты диссертационной работы прошли апробацию и внедрены:

- в общеобразовательных учреждениях и учреждениях начального, среднего и высшего профессионального образования Республики Башкортостан в учебный процесс изучения дисциплин «Информатика», «Информатика и ИКТ» и «Информационные технологии» в рамках основной образовательной программы и дополнительного обучения в форме автономных учебных модулей;

- в Уфимском государственном авиационном техническом университете в виде программно-методического комплекса СЭО (система «Гефест»), который используется при проведении занятий со студентами на кафедре информатики, на филиалах УГАТУ и в системе повышения квалификации и переподготовки специалистов.

- в ООО «ИжДрил-НордЭкс», тема «Разработка электронных обучающих и информационно-справочных модулей.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность решаемых задач, формулируются цели и задачи исследования, приводятся основные положения и результаты, выносимые на защиту, отмечается их новизна и практическая значимость. Приводятся сведения о внедрении результатов, апробации работы и публикациях.

В первой главе представлен анализ проблемы управления электронным обучением, детально обоснована актуальность исследования, выполнен анализ существующих подходов к управлению электронным обучением и современных систем электронного обучения, рассмотрены проблемы управления электронным обучением в образовательных учреждениях высшего профессионального образования, основные аспекты функционирования систем электронного обучения и современные стандарты и технологии в области электронного обучения. Обоснована цель и задачи исследования, выявлены их особенности и этапы решения.

Рассмотрены модели управления обучением, основанные на методах программированного обучения; модели, в которых отношения между обучаемым и обучающим рассматриваются, как отношения между объектом управления и управляющим устройством, что позволяет использовать методы теории управления; модели, основанные на методах искусственного интеллекта. Рассмотрены модели описания предметной области. Приведен анализ моделей обучаемого, используемых в системах автоматизированного обучения, позволяющих реализовать индивидуализированный подход к обучению.

Проведенный анализ материалов исследований, посвященных проблеме электронного обучения показал, что существующие подходы не позволяют проводить эффективное обучение в СЭО в связи с отсутствием моделей и методов управления электронным обучением на базе адаптивной сборки учебного контента, недостаточной проработкой подходов к структурированию, декомпозиции и установлению семантических связей обучающих и контролирующих дидактических единиц учебного контента, а также методов их обработки в системе обучения. Отсутствуют модели и методы реализации комбинированной технологии обучения в СЭО, использующей в сетевом и автономном режиме идентичные механизмы управления обучением.

Отмечается, что наиболее распространенными и используемыми в настоящее время в образовательных учреждениях высшего профессионального образования СЭО, позволяющими обеспечивать разработку учебных материа-

лов и проведение обучения являются: а) зарубежные разработки в области систем электронного обучения: Leaming Space корпорации Lotus/IBM (http://www.lsibm.ru); WebCT (http://www.webct.com); BlackBoard корпорации Blackboard Inc (http://www.blackboard.com); Docent (http://www.docent.com); б) отечественные разработки в области систем электронного обучения: «eLearning Server 3000» компании «ГиперМетод»; СДО «Прометей» компании НОУ «Институт виртуальных технологий в образовании» (http://www.prometeus.ru); «СТ Курс» компании Cognitive Technologies (http://www.redclass.ru); ТОР Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (www.webuniversity.ru); «ОРОКС» Московского государственного института электронной техники; «xDLS» Пермского государственного университета (www.xdlsoft.com); «Гекадем» Иркутского государственного университета (www.buk.irk.ru); «Distance Learning Studio» Санкт-Петербургского Отделения Института Открытое Общество; «RED-CLASS» компании REDLAB (http://www.redclass.ru) и др.

Наиболее существенные недостатки перечисленных выше СЭО заключаются в следующем: учебные материалы в них готовятся, хранятся и предоставляются обучаемому в виде традиционных электронных текстовых документов или гипертекста; алгоритмы управления обучением строятся по жесткому, предопределенному разработчиками сценарию; по результатам тестирования обучаемому предоставляются только рекомендации о необходимости изучения тех или иных разделов учебного курса, в отдельных случаях, со ссылками на соответствующие электронные документы; обучение осуществляется либо на базе использования коммуникационных технологий, либо в автономном режиме. Таким образом, рассмотренные СЭО не представляют собой полнофункциональные решения, позволяющие эффективно управлять индивидуализированным обучениям, моделируя процесс обучения с участием преподавателя.

Показано, что в процессе создания СЭО и внедрении их в учебный процесс образовательного учреждения необходимо решить ряд проблем, связанных с различными аспектами их функционирования, а именно: с организационными, ресурсными, информационными и дидактическими аспектами, которые существенным образом влияют эффективность системы в целом и с том числе на эффективность процесса управления обучением.

Анализ проблемы электронного обучения показал, что наиболее эффективно реализовать подходы, регламентированные существующими стандартами в области представления и обработки учебно-методической информации (УМИ) (спецификации IMS: компоновка содержания электронных учебников и учебных пособий - IMS Content Packaging Spécification; описание данных об обучаемом - IMS Learner Information Package Spécification; описание метаданных учебных материалов - IMS Meta-data Spécification; описание типичных вопросов и средств тестирования - IMS Question and Test Spécification; описание хранилищ цифровых данных - IMS Digital Repositories) и при этом повысить качество обучения, можно с использованием нового класса СЭО, базирующегося на механизмах адаптивной сборки учебного контента из дидактических

единиц, хранимых в системе и позволяющих генерировать агрегативные учебные модули, обеспечивающие управление обучением как при сетевой, так и при автономной работе с обучающими ресурсами СЭО.

Во второй главе рассматривается концепция построения и формулируются требования к разработке моделей СЭО, разрабатывается классификация архитектур и новая перспективная архитектура и функциональная модель СЭО с комбинированным режимом работы. Приводится модель структуры агрегатив-ного учебного модуля.

В основу концепции построения принципиально нового класса СЭО положены: а) интеграция СЭО в традиционный учебный процесс в качестве нового дидактического компонента, направленная на повышение эффективности управления обучением в условиях интенсификации учебного процесса и высоких требований к качеству подготовки специалистов; б) использование агрега-тивного подхода к формированию учебных модулей, в состав которых включен адаптивный учебный контент, формируемой с использованием объектного подхода и процедуры управления обучением, позволяющего реализовать эффективные механизмы управления обучением, в) комбинированный режим работы системы, обеспечивающий управление обучением как при сетевом доступе обучаемого к информационно-обучающим ресурсам СЭО, так и при работе с автономными агрегативными учебными модулями; г) открытая контентно-независимая блочно-модульная структура сетевой СЭО, инвариантная к внешней информационно-образовательной среде, позволяющая реализовать легко модифицируемую, расширяемую и интероперабельную систему, отвечающую требованиям стандартов в области представления и обработки учебно-методической информации; д) адаптивное управление обучением путем коррекции контента на основе контроля усвоения учебного материала, реализуемое за счет семантической связи обучающих и контролирующих дидактических единиц, обеспечивающее приближение процесса обучения по качеству обучения и времени, затрачиваемом на обучение в СЭО к обучению с преподавателем за счет оптимизации процесса обучения.

Организационная модель обучения трехуровневая и строится по схеме: центр (с учебными компьютерными классами) — учебные филиалы (с учебными компьютерными классами) - обучаемые (индивидуальное обучение на персональных компьютерах и обучение на компьютерах в виртуальном классе).

В рамках методологии системного моделирования БАОТ разработан комплекс функциональных моделей по стандарту ЮЕРО, позволивший проработать методологические аспекты создания СЭО для образовательных учреждений высшего профессионального образования, и реализовать в ней следующие основные функции: создание, ввод в базу данных и корректировку информационных ресурсов; хранение, обработку и доступ к учебной, методической и иной информации, необходимой для организации образовательного процесса; регистрацию и аутентификацию пользователей; управление процессом электронного обучения и контроля знаний на базе адаптивной сборки учебного контента; информационное взаимодействие с пользователями в процессе обучения в ре-

жимах прямого и отложенного доступа; администрирование и настройку системы; сбор и анализ данных о результатах процесса обучения.

Предложена блочно-модульная структура системы СЭО. Показано, что блочно-модульная структура СЭО обеспечивает высокую гибкость, эффективность и надежность обработки информационных потоков в процессе взаимодействия с обучаемы при различных режимах работы системы. Количество блоков и выполняемые ими функции зависят от задач, стоящих перед сетевой СЭО. В нашем случае СЭО включает следующие взаимодействующие между собой и с пользователями системы блоки и модули, показанные на рисунке 1.

Базы данных СЭО

I Блок обработки [ электронной почты

Блок управления обучением

ГА.

Блок обработки

результатов обучения

Блок контроля результатов обучения

Блок обработки обобщенного сценария

Блок адаптивной сборки учебного контента и формирования АУМ

Блок регистрации пользователей

Блок идентификации пользователей

Блок обработки информация

Блок визуализации УМИ

Блох организационной поддержки обучения

Блок обработки модели обучаемого

ГК

Блок настройки параметров системы

Пользователи

(Модуль сетевого I ' взаимодействия I

| с сэо !

Автономный учебный модуль

Пользователи

Рисунок 1 - Блочно-модульная структура СЭО

Агрегативным учебным модулем (АУМ) в СЭО является объект с дидактически завершенным учебным материалом, имеющий определенную цель обучения, и содержащий теоретический материал, задания для закрепления теоретического материала и/или получения необходимых практических навыков, контрольные вопросы и задания для текущего и итогового контроля знаний, другие необходимые для обучения компоненты УММ, а также процедуры его обработки и управления обучением. В зависимости от реализуемого в СЭО режима обучения, агрегативный учебный модуль включает в свой состав либо весь необходимый для обучения учебно-методический материал и процедуры его обработки (автономный АУМ), либо использует поэтапную адаптивную сборку учебного контента и передачу его обучаемому по сети непосредственно

в процессе обучения (сетевой АУМ). Автономный АУМ включает все компоненты учебно-методической информации, которые могут потребоваться обучаемому в процессе работы с учебным материалом.

В общем случае АУМ (как сетевой, так и автономный), имеет структуру, показанную на рисунке 2.

Рисунок 2 - Обобщенная структура агрегативного учебного модуля СЭО

Предложенная структура агрегативного учебного модуля соответствует требованиям спецификации международного стандарта IMS к компоновке содержания электронных учебников и учебных пособий IMS Content Packaging Specification.

В третьей главе рассматривается метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента, формируемого из структурированной и декомпозированной учебной информации, хранимой в базе данных СЭО.

Выполняется типизация моделей представления и организация хранения контента в системах электронного обучения. Приведены основные этапы информационной, методической и организационной подготовки учебного процесса: разработка программ учебных курсов с построением графа иерархической структуры рабочей программы; сбор, обобщение и декомпозиция учебного материала, построение структурной модели учебного материала (дисципли-

ны в целом, раздела, подраздела и т.д. до более низких уровней детализации), представленной в виде графа.

Выполнена разработка модели объектной обработки и хранения УМИ в СЭО. В рамках методологии системного моделирования 8АБТ разработана информационная модель учебного контента по стандарту ГОЕР/1Х, что позволило определить логическую структуру баз данных в составе разрабатываемой СЭО.

Применение объектного подхода к обработке и хранению УМИ в СЭО позволяет: структурировать и декомпозировать УМИ; обеспечить открытость системы для перспектив ее развития; использовать свойства наследования применительно к адаптивной сборке учебного контента; установить семантическую взаимосвязь учебного материала с вопросами самоконтроля и итоговой аттестации по результатам его изучения; реализовать модели адаптивного интерактивного обучения, учитывающие первоначальный уровень подготовки и текущую успеваемость обучаемого.

Декомпозиция учебных материалов выполняется до уровня минимальных единиц, имеющих законченное логико-смысловое содержание. Декомпозированный материал снабжается как некоторым множеством параметров (атрибутов), однозначно его идентифицирующих и описывающих его характеристики (метаданные), так и методов, определяющих его обработку. Такая совокупность информации определена как объект «нулевого» уровня (рисунок 3).

Рисунок 3 - Структура объекта «нулевого» уровня

Объект «нулевого» уровня - это минимальная единица учебно-методической информации, обусловленная используемыми технологиями ее хранения в системе, представляющая собой совокупность семантически завершенных данных, метаданных и методов их обработки. В системе выделяются

объекты «нулевого», «первого» и «высокого» уровней. В блоке данных объекта «нулевого» уровня могут храниться: текстовые дидактические единицы, изображения (рисунки), формулы, таблицы, аудио информация, видеофрагменты, программные приложения и т.д.

Информация об объекте «нулевого» уровня включает блоки основных и дополнительных метаданных. Блоки метаданных содержат поля, включающие: наименование объекта, тип данных, сведения о принадлежности к той или иной области знаний, стадии обучения, ключевые слова и т.д.

Метаданные описывают принадлежность объекта, как части технологии хранения и обработки УМИ, и позволяют осуществлять многокритериальный поиск. Количество полей в дополнительном блоке метаданных может быть изменено в зависимости от требований СЭО. Объект «нулевого» уровня содержит методы объекта, например, метод визуализации данных, предоставляемых обучаемому.

В общем случае объект «нулевого» уровня может не содержать данных учебного назначения. Например, объектом «нулевого» уровня может быть библиографическая ссылка на источник литературы или электронный адрес доступа к информации в Internet.

Объект «нулевого» уровня 6>0 представляется в виде:

= {A 10. М0), (1)

где D - основная информационная часть объекта «пулевого» уровня (единица дидактического материала); /о - дополнительная информация о содержании объекта «нулевого» уровня; Мо - методы объекта «нулевого» уровня.

Основная информационная часть объекта «нулевого» уровня (блок данных и основные метаданные) содержит фрагмент УМИ, представленный в одном из видов: законченный смысловой фрагмент текстовой (гипертекстовой) информации g; статической графической информации р\ анимированной графической- и видеоинформации v; аудиоданных а, а также набор семантически связанных с фрагментом УМИ тестовых вопросов Н. Таким образом, основная информационная часть объекта «нулевого» уровня представляется в виде

Dr5{gUpUvUa}nH. (2)

В объекте «нулевого» уровня осуществляется интеграция обучающих и контролирующих материалов. Блок основных метаданных содержит ссылки на контролирующие материалы, связанные с хранимыми в объекте «нулевого» уровня данными. Такой подход вызван тем, что в СЭО, как правило, не должно существовать контролирующих вопросов и заданий без связанного с ними теоретического материала, равно как и теоретического материала без связанного с ним хотя бы одного контролирующего вопроса и/или задания.

Объект «первого» уровня - это логически завершенная совокупность одного или нескольких объектов «нулевого» уровня, специфичных для него метаданных и методов обработки. Объектом «первого» уровня является сложный составной объект, содержащий дидактически завершенный фрагмент учебно-методической информации. Объект «первого» уровня в информационной части

состоит из объектов «нулевого» уровня и не содержит полей для хранения учебной информации, наследуя ее вместе с атрибутами и методами обработки из объектов «нулевого» уровня. Объект «первого» уровня обретает также собственные, не свойственные «нулевому» уровню атрибуты и методы: набор контрольных вопросов, методы сборки дидактически завершенных фрагментов учебно-методической информации, генерации тестовых заданий, содержания, списка используемой литературы и др.

Количество полей и структура дополнительных метаданных в объекте «первого» уровня в общем случае не совпадает с метаданными объектов «нулевого» уровня, на базе которых он был создан. В нем появляются специфические метаданные, например, степень сложности учебно-методического материала (УММ), уровень детализации, вариант представления УМИ; запланированное время ее изучения и т.д. Примерами объектов «первого» уровня могут служить: иллюстрация, содержащая два объекта «нулевого» уровня - рисунок и подрисуночную надпись; учебно-методический материал в виде совокупности текстовых фрагментов как объектов «нулевого» уровня.

Объект «первого» уровня О, представляется в виде:

Р1={2:{ОЬЫЛ. л/1},м0}, (3)

где Оо - объект «нулевого» уровня; к — количество объектов «нулевого» уровня в объекте «первого» уровня; Д - дополнительная информация об объекте «первого» уровня; Л/, - методы объекта «первого» уровня. Переход к объекту «первого» приводит не только к количественным изменениям. На этом уровне происходит качественное изменение - хранящиеся в объекте «нулевого» уровня данные (текст, иллюстрации и т.п.) приобретают статус УММ. Сам по себе объект «первого» уровня не является завершенной единицей учебного контента и непосредственно не используется в учебном процессе. На базе объектов «первого» уровня формируются объекты второго и более высоких уровней. Количество уровней объектов теоретически не ограничено. Практические ограничения связаны только с используемыми средствами разработки. Объекты этих уровней имеют одинаковые качественные характеристики.

Объекты «второго» и последующих уровней («высокого» уровня) строятся из объектов более «низких» уровней, обретая при необходимости свойственные данному классу объектов или их единичным экземплярам атрибуты и методы, реализующие, например, педагогические модели и алгоритмы обучения. Объекты этого уровня также не содержат полей для хранения информации, осуществляя, в конечном счете, ее сборку из объектов «нулевого» уровня.

Объект ««-го» уровня («высокого» уровня) 0„ представляется в виде:

0„-{Ь{Оп_1},{Гп, МЙ},{М„_,}}. (4)

Схема объектной модели формирования учебного контента различного уровня показана на рисунке 4. Структурированный и упорядоченный УММ, представленный в виде объекта /-го уровня, назван учебным объектом. Он еще

не предназначен для работы обучаемого, поскольку не содержит внешнего оформления и средств навигации, но может быть использован для последующей обработки в системе или как заготовка для создания электронного документа с учебным курсом в различных формах его представления и для его передачи другим пользователям.

О О м р -

ум ум

-Методы учебный управления модуль

контентом f - (—1 Качество

чХ

м2 X

м,

Методы сборки

Объекты

М„

- Методы отображения ¿Q

Упорядоченный УММ

pi Качество

Семантическая единица УМИ

Сборка

учебных

модулей

* S

и 3

га X

О X

& а

Р U

Хранение данных

' Данные44 Метаданные

Рисунок 4 - Модель формирования учебного материала

На некотором уровне N (в частном случае даже N=1 ) учебный объект приобретает очередные новые качества. Дополненный методами управления контентом, он переходит в класс учебного модуля.

N к

Оум= £ :{ S:{On_t},{/„, Mn},{M„_!},{PyM}} (5)

С точки зрения сборки учебного контента в СЭО, учебный модуль - это дидактически завершенный фрагмент учебного материала, имеющий определенную цель обучения и содержащий теоретический материал, задания для закрепления теоретического материала и/или получения необходимых практических навыков, контрольные вопросы и задания для текущего и итогового контроля знаний. При необходимости в учебный модуль включаются требования к знаниям и умениям обучаемого, библиографические списки, ссылки на образовательные ресурсы Internet и др. Визуализация УМИ, представленной в учебном модуле, осуществляется на базе методов управления учебным контентом и шаблонов представления учебного материала обучаемому. На некотором уровне учебный модуль приобретает статус учебно-методического комплекса (УМК), позволяющего систематизировано освоить учебную дисциплину.

Формирование учебных модулей основано на адаптивной сборке учебного контента из дидактических единиц, хранимых в СЭО, в процессе которой используются параметры хранимой и обновляемой в системе модели обучаемого.

Значения параметров модели обучаемого используются в разделе дополнительных метаданных учебных объектов - область знаний, стадия обучения, уровень сложности УММ, уровень ее детализации УМИ, планируемое время работы обучаемого с объектом, стратегия обучения и др.

Предложенный объектный подход к формированию АУМ, содержащих адаптивный учебный контент и методы (процедуры) его обработки, позволяет формировать неограниченное число уровней учебных модулей и создавать уникальные УМК как для подготовки специалистов в образовательных учреждениях высшего профессионального образования, так и для их переподготовки и повышения квалификации специалистов.

В зависимости от используемых в системе методов управления, в АУМ интегрируются средства диалогового общения с преподавателем и другими обучаемыми. Они позволяют в значительной мере повысить эффективность СЭО при возникновении обучающих ситуаций, неразрешимых традиционными методами управления электронным обучением.

Структуризация учебного материала и его декомпозиция до уровня неделимых единиц, в сочетании с объектным подходом к хранению и обработке информации позволяют при создании адаптивных учебных курсов в полной мере реализовать в рамках СЭО методологию повторно используемых учебных объектов (рисунок 5), регламентированную, в частности, спецификацией IMS Content Packaging Specification. Это обеспечивает возможность обмена учебным контентом при взаимодействии сетевой СЭО с другими обучающими системами.

Уровни представления учебно-методических материалов

□ Адаптированные (альтернативные по I ~ т содержанию) I—' объекты УММ

Повторно используемые объекты УММ

Однократно используемые объекты УММ не заштрихованы

Рисунок 5 - Схема повторного использования объектов УММ

Обработка хранимого в базе данных СЭО учебного контента при сетевом режиме работы выполняется на основе использования модели обучаемого.

Модель обучаемого 0~(си о2, а3, а4, а$, <т6, а7, а8)т включает параметры восьми категорий, представленные векторами: С| - общие сведения об обучаемом; Ог - сведения о правах доступа к ресурсам, с которыми может взаимодей-

ствовать обучаемый; oj - сведения о целях, задачах, стратегии, содержании и ожидаемых результатах обучения; а4 - сведения о предыстории (траектории) обучения в системе; 05 - сведения о результатах традиционного обучения; а6 -сведения о достигнутых результатах обучения в системе; о? - сведения о личных характеристиках и предпочтениях обучаемого; Og - методы обработки информации, доступные обучаемому; 09 - характеристики аппаратно-программной среды обучаемого. Структура и представление данных модели обучаемого согласуются с общепринятыми стандартами - со спецификацией LIPS (Learner Information Package Specification) международного стандарта IMS, широко используемого в образовательных системах. В общем случае модель пользователя в СЭО декомпозирована на две компоненты, представляющие собой статическую модель и динамическую модель. Статическая модель содержит информацию о пользователе, которая хранятся в базе данных СЭО. В начале работы пользователя с СЭО информация из статической модели «клонируется», образуя компоненты динамической модели пользователя. Данные динамической модели изменяются в ходе взаимодействия пользователя с СЭО в пределах всего сеанса работы. При завершении сеанса работы данные динамической модели сохраняются в своих аналогах в статической модели.

Метод формирования адаптивного учебного контента АУМ в СЭО, общая схема которого показана на рисунке 6, состоит в следующем:

1. На основе обобщенного сценария обучения определяется направление очередного перехода (д, —> ç,+i или д, qi+2) по материалу учебного курса и формируется перечень необходимых объектов УМИ.

2. Формируется и выполняется запрос на поиск объектов, хранящихся в базе данных УМИ по блоку основных метаданных.

3. Из базы данных СЭО извлекаются сведения об основных и дополнительных метаданных найденных объектов УМИ.

4. На основе анализа параметров стз, ст4, сг5 и ст6 модели обучаемого и дополнительных метаданных найденных объектов УМИ выбирается объект, отвечающий целям, задачам и выбрашюму критерию обучения и адаптированный к обучаемому по содержанию.

5. Выполняется запрос к базе данных на извлечение найденного объекта.

6. Выполняется обращение к базе правил и извлечение из нее методов объекта, позволяющих выполнить сборку.

7. На основе параметров о7 модели обучаемого определяется способ отображения объекта УМИ, выполняется обращение к базе шаблонов и активизируется метод визуализации объекта УМИ.

8. Адаптированный по содержанию и форме представления объект УМИ при сетевом режиме работы СЭО передается обучаемому.

9. Осуществляется работа обучаемого с объектом, в процессе которой СЭО фиксирует действия обучаемого: обращения к системе помощи, поиск информации в системе, инициализация диалогов с другими пользователями, переходы по фрагментам УМИ и время работы с объектом. Данные заносятся в

динамическую модель обучаемого. Также, выполняется контроль усвоения обучающего воздействия как со стороны системы, так и, возможно, со стороны преподавателя, который вносит данные о результатах в СЭО. Таким образом обновляются параметры модели обучаемого, характеризующие его текущее состояние.

Начало работы

Блок обработки обобщенного сценария

Завершение работы

Определение переходов к УМИ 1_

Блок обработки модели обучаемого

Наименования и метаданные УМИ

Передача параметров о текущем состоянии обучаемого

Формирование запроса на поиск шаблона

Запрос на поиск шаблона визуализации УМИ

Обращение к базе шаблонов

Передача шаблона

Формирование запроса на поиск объектов УМИ

1_ Обращение

к СУБД

Запрос на поиск объектов УМИ

Передача метаданных найденных объектов УМИ

БД УМИ

Формирование запроса на извлечение данных

Блок адаптивной сборки учебного контента и формирования ЭУМ

Запрос на извлечение данных

Обращение к СУБД

Блок СУБД

Передача найденных правил

Формирование запроса на поиск правил обработки данных

База правил

Активизация методасборки выбранного объекта УМИ

Запрос на поиск правил обработки

Обращение к базе правил

Активизация метода визуализации объекта УМИ

Адаптированный по содержанию объект УМИ

Передача данных объекта УМИ

Обновление

модели

обучаемого

Блок визуализации объекта УМИ

Визуализация объекта УМИ

Адаптированный к обучаемому объект УМИ

Работа обучаемого с объектом УМИ

Блок управления обучением

Елок обработки результатов обучения

Контроль результатов обучения

Елок контроля результатов обучения

Рисунок 6 - Метод формирования адаптивного учебного контента АУМ

Выполняется переход к п. 1. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет завершен текущий сеанс обучения в сетевой СЭО. Разработанный метод формирования адаптивного учебного контента позволяет создавать автономные АУМ, содержащие в своем составе УММ, программные процедуры обработки УМИ и управления обучением, обеспечивающие эффективную работу

обучаемых с материалом учебных курсов без подключения к сетевой СЭО.

В четвертой главе рассматриваются методы и алгоритмы управления обучением на базе использования сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, описываются принципы реализации управления обучением, разрабатываются модели и алгоритмы управления контентом электронных курсов в процессе взаимодействия системы с пользователем, описывается процесс управления обучением с использованием автономных АУМ, описываются модели оценки результатов обучения на основе использования педагогических измерительных материалов, представленных в виде тестовых заданий и рейтинговой системы учета успеваемости обучаемых, рассматриваются методы планирования работы преподавателей при подготовке учебного процесса.

Модель обучения, показанная на рисунке 7, представляется как процесс управления сложным объектом, в котором учитываются не только текущее состояние объекта управления (ОУ), влияние на него параметров окружающей среды, но и предыстория обучения, хранимая в виде набора параметров в модели обучаемого.

Внешняя среда

ОУ (обучаемый)

Базы ресурсов системы

УУ

(СЭО, преподаватель)

А.

Модель обучаемого

Базы ресурсов системы

УМИ

правил

ситуаций

методов

шаблонов

У\

г2 /з

, У'*

Механизм выбора метода управления

УУ

Механизм вывода

МПУ

МСУ

МУНЛ

Рисунок 7 - Модель управления обучением

Здесь Х={х\, х2, *з> • • •. хнУ - вектор, определяющий фактическое состояние среды и влияющей на вектора состояния Г=(У ь.У2> Уз, ■■■,УмУ объекта. Информация об этих состояниях измеряется датчиками Ду и ¿)у, которые информируют устройство управления.

Вектор измеряемых датчиком Д*- параметров состояний среды Х'=(х'ь к'2, х'з, ..., х'„)т не равен вектору ее фактических состояний (Х'&Х), а вектор изме-

ряемых датчиком параметров состояний объекта управления КЧУь у'2, у'3, ..., у'т)т не равен вектору его фактических состояний (У'фУ) в силу того, что датчики измеряют только то, что используется в процессе управления. Однако Х'еХ и У'е У, т. е. получаемая информация в какой-то мере (но далеко не полностью) отражает действительное состояние, объекта и среды, которая дополняется параметрами 13=(оь ст2, о3, ...стр)т модели обучаемого.

Ресурсы Я, выделяемые на создание системы управления, в значительной степени определяют объем собираемой датчиками Ох и £)>■ информации А" и Г. Устройство управления, получая на входе информацию о среде X, объекте У, цели Z* и ресурсах системы Я (база данных учебно-методической информации, методов ее обработки и функциональные модули системы обучения), выдает на выходе управляющее воздействие 1М.и'\, и'2, ..., и\)Т, с помощью которого возможно достичь цели обучения X* и перевести объект в искомое состояние Г*, соответствующее выполнению заданной цели 2* в рамках ресурсов ИНг'и Т'ъ Г'з, ••-> г'р)\ т.е. Г, г*, Л>-»г/*-»У*.

Алгоритм управления и*=А {Хп, У, 2*, Я) является оператором, перерабатывающим исходную информацию. В процессе обучения управление [/ имеет двоякую форму - обучающей информации, а также вопросов и заданий, ответы Г на которые дают возможность оценить степень усвоения УММ.

Управление обучаемым основано как на анализе его текущего состояния У, измеряемого датчиками Ок и Иу, так и на данных /2=(аь а2, а3, ...сгр)т его многопараметрической модели, которая учитывает совокупность индивидуальных особенностей обучаемого - количество и качество усвоенных знаний, контролируемое тестовой системой, уровень подготовки, предысторию обучения, цель и предпочтения обучаемого и др. При этом информация в модели обучаемого носит неполный характер по вполне объективным причинам: всю информацию собрать невозможно; собранная информация может неадекватно отражать состояние ОУ в текущей момент времени или даже быть противоречивой. Учитывая, что и ОУ (обучаемый) и обучающая среда являются достаточно сложными объектами в плане диагностики их состояния и управления, делается вывод о том, что классические методы управления для реализации адаптивного обучения могут быть неприменимы, поскольку они рассчитаны, как правило, на детерминированные объекты и среды, а использование экспертных обучающих систем, основанных на алгоритмах искусственного интеллекта и обеспечивающих приемлемый уровень адаптации, не всегда нецелесообразно, поскольку они имеют жесткую привязку к конкретной предметной области. В этой связи алгоритм управления А рекомендовано строить на базе методов управления (см. рисунок 7), основанных на использовании: четкой (детерминированной) логики - метод параметрического управления (МПУ); ситуационного управления - метод ситуационного управления (МСУ); нечеткой логики -метод управления на базе нечеткой логики (МУНЛ).

Применение четкой логики в управлении обучением целесообразно в тех случаях, когда обучение должно выполняться по строго определенному алго-

ритму - программированное обучение на основе классических методов, предложенных С. Пресси и Н. Краудером. Такой подход применим при выполнении практических заданий, например, при решении обучаемым задач, когда ошибка на некотором шаге / недопустима, и однозначно приведет к неверному результату. В этом случае на каждом шаге / после соответствующего контроля параметров 7 вектора состояния ОУ выбирается очевидное и единственно возможное управляющее воздействие 1/=(и\, и\, ..., и'4)т. Применение ситуационного управления позволяет в результате анализа параметров Л* и Г, собираемых датчиками Цу и Оу, параметров модели обучаемого О =(сть &2> ст3, ...стр)т и базы типовых ситуаций выбрать необходимое управляющее воздействие I/. Такой подход целесообразно использовать при управлении изучением теоретического материала. Применение нечеткой логики позволяет управлять обучением, когда цели и ограничения являются слишком сложными или плохо определенными и не поддаются точному математическому описанию, а необходимое управляющее воздействие С/ не может быть выбрано с использованием базы типовых ситуаций, побуждающих УУ принимать стандартное управляющее действие. Такой подход целесообразно применять при формировании статически неизменных адаптированных учебных материалов, когда анализ данных модели обучаемого позволяет сформировать агрегативные учебные модули для конкретного обучаемого или группы обучаемых.

Формализованная модель МПУ в СЭО базируется на теории абстрактных автоматов Мура (рисунок 8а) и Марковских процессов (рисунок 86).

Рисунок 8 - Формализованная модель МПУ в СЭО: а - автоматная модель Мура; б - граф цепи Маркова

При информационном взаимодействия обучаемого с СЭО система в некоторый фиксированный момент времени находится в состоянии, характеризуемым вектором 51

з=@,х,г,5,л,д), (6)

где ~ множество состояний обучаемого;

X = {х\,х2,—х„,...хм) - множество обучающих воздействий;

Z = - множество новых знаний, умений и навыков, получен-

ных обучаемым; £: 0 х X -> £) - функция перехода обучаемого в новое состояние при внешнем обучающем воздействии X; Л:£)хХ -> 2-функция выходов обучаемого как его реакция от состояния при внешнем обучающем воздействии X.

Хранение декомпозированной и структурированной УМИ в базе данных и использование объектного подхода к адаптивной сборке учебного контента, позволило предоставлять обучаемому не только объекты с ранее не усвоенным им материалом. Предусмотрено формирование сложного объекта УМИ, содержащего, учебный материал из разных тем и разделов учебного курса и даже из разных учебных курсов (рисунок 9) или сборка только ссылок (в гипертекстовом электронном документе) на необходимые обучаемому учебные объекты.

Рисунок 9 - Варианты формирования учебных объектов в автоматной модели

Отмечается, что возможны два варианта решения задачи оптимизации процесса управления электронным обучением:

1) Минимизация времени изучения учебного материала при заданных ограничениях на уровень достижения целей и задач обучения (качество обучения), т.е. ограничениях на уровень знаний, умений и навыков.

Оптимальным будет граф, для которого время прохождения марковской цепи минимально среди всех допустимых графов:

//=тт{(?у/}, (7)

I '

где время прохождения марковской цепи для графа, имеющего 1-ю структуру, определяется по формуле

I = £гу и ■ (1 - РЦ/М) + , (8)

/=1 к

где гу ц - время нахождения системы в г'-й вершине 1-го графа; т - количество вершин в графовой модели; Лу„, - информация, содержащаяся в ;'-м загружав-

мом по сети учебном объекте; п - количество объектов У МИ; К- средняя пропускная способность канала связи при сетевом режиме работы.

2) Максимизация уровня достижения целей и задач обучения (качества обучения), т.е. максимизация уровня знаний, умений и навыков при заданном времени обучения.

Задача решается путем нахождением наиболее надежного пути в графе.

Показано, что кратчайший путь от некоторой вершины qm в вершину qn с матрицей весов [с,у ] будет в то же время и наиболее надежным путем с матрицей [Лу],

Ptj = max[/}y, Рл, PkJ], (9)

В качестве начальной [Рд]-матрицы берется матрица надежности дуг, причем нулевые элементы указывают на отсутствие соответствующих дуг.

Особенность обучения в СЭО заключается в передаче обучаемому в АУМ вместе с УМИ процедур управления обучением. Предусмотрены переходы по УММ при наступлении событий, активизируемых одним из перечисленных ниже действий пользователя: выбор обучаемым того или иного управляющего элемента для перехода по УММ или ответ обучаемого на запрос, выданный со стороны автономного АУМ; результаты выполнения обучаемым заданий, включенных в состав автономного АУМ; результаты контроля знаний обучаемого на основе тестирования.

Оценка состояния обучаемого в процессе переходов по фрагментам УММ в АУМ выполняется на основе педагогических измерений с использованием тестового контроля знаний. В СЭО реализовано шесть основных форм представления тестовых заданий: «выбор одного из множества»; «выбор нескольких из множества»; «соответствие»; «установление определенной последовательности»; «точное совпадение с образцом»; «приближенное совпадение с образцом». Учитывается сложность тестовых заданий и время на их выполнение. Итоговый балл, набранный обучаемым в процессе тестирования, определяется по формуле:

R = t~r-SrKr, Яе[0,Ц (10)

(=1

где к - число заданий в тесте; С, - уровень сложности 1-го тестового задания; ■Si - балл, набранный обучаемым при ответе на г-е тестовое задание (0<$<1) с учетом частично верных ответов; ЛТ, - коэффициент, учитывающий время выполнения г-ro тестового задания, определяемый по формуле:

1, при т*ат<Т»ор'',

«т» факт гр норм

1 _ii-ti— при Т"0р" <7;^™ <7;м\ пп

ymax ^fuopM " 1 ' ' [llj

к.

г» max

О, при т?акю>т;

где Т-1"'"" - фактическое время ответа на i-e задание теста; Т"ор" - нормативное

время ответа на i-e задание теста; Tf™* - максимально допустимое время ответа на i-e задание теста.

Рассмотрены вопросы подготовки учебного процесса. Приведены методы планирования работ преподавателей кафедры и оценки качества планирования работ, позволяющие: распределить объемы работ, получить при этом компактную учебную нагрузку и высвободить время, в рамках общего объема часов, за счет оптимизации распределения учебно-методической работы, связанной с учебной нагрузкой; производить сравнительный анализ распределения объемов работ на основе интегрального критерия оценки качества.

В пятой главе решается задача разработки специального программного обеспечения системы управления электронным обучением и выполняется исследование эффективности его применения в учебном процессе.

Обосновывается выбор программно-аппаратных средств и разрабатывается архитектура сетевой СЭО, обеспечивающая ее функционирование в информационной телекоммуникационной среде образовательного учреждения. Основные критерии выбора: производительность, многоплатформенность, простота подготовки специалистов, открытость кода, стоимость владения программным продуктом сторонних разработчиков. Выбраны: интерпретируемый язык PHP, JavaScript и СУБД MySQL. Сетевая СЭО функционирует под управлением Internet-cepBepa Apache. Приведены технические характеристики (минимально-допустимые и рекомендуемые) аппаратных средств рабочих мест пользователей и серверных компонентов сетевой СЭО. Архитектура разработанной сетевой СЭО «Гефест» базируется на использовании типовых компонентов Internet обеспечивающих обмен информационными потоками между программно-методическим комплексом и его пользователями. Система содержит автоматизированные рабочие места (АРМ) пользователей, в зависимости от выполняемых функций группируемые в функциональные подсистемы, например, такие как АРМ: «Студент», «Преподаватель», «Методист», «Сотрудник деканата», «Системный администратор», и др. Количество АРМов и их функции могут изменяться за счет использования принципа открытой архитектуры, а внешний интерфейс системы легко настраивается за счет использования шаблонов.

Рассмотрена динамическая генерация материала учебных курсов, а также создание автономных АУМ на базе СЭО «Гефест», приводятся примеры учебных курсов по дисциплинам компьютерного профиля.

Приводится программа эксперимента по практическому использованию разработанного программно-методического комплекса СЭО «Гефест» в учебном процессе. Доказывается эффективности разработанного подхода к адаптивному управлению обучением в сетевой СЭО «Гефест» на основе проведенного педагогического эксперимента в рамках дисциплины «Информатика». Эксперимент проводился в группах обучаемых с использованием трех дидактических подходов к организации обучения в СЭО «Гефест»: в первом использовались «традиционные УММ» (ТУММ), во втором — «гипертекстовые УММ» (ГУММ), в третьем - «адаптивные УММ» (АУММ). Контроль выполнения за-

даний осуществлялся преподавателем. В процессе выполнения работы проводилось входное и итоговое тестирование. По результатам входного тестирования для каждого обучаемого СЭО «Гефест» формировала индивидуализированный УММ, адаптированный под первоначальные знания. Результаты работы оценивались с использованием рейтингового подхода, в котором учитывались: количество обращений к преподавателю за помощью; время, затраченное на выполнение каждого задания; степень завершенности и правильность решения выполненных заданий, результаты сдачи итогового теста. Отмечается эффективность методики проведения адаптивного электронного обучения.

Эксперимент показал, что технология адаптивного управления электронным обучением значительно снижает нагрузку на преподавателя при проведении учебных занятий, что позволяет: преподавателю в условиях интеграции традиционного очного и электронного обучения проводить занятия с большим числом студентов, чем при использовании традиционных технологий обучения; эффективно использовать адаптивное управление обучением при проведении учебных занятий на базе дистанционных технологий.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертации поставлена и решена проблема создания методологических и теоретических основ адаптивного управления электронным обучением, обеспечивающих повышение эффективности процесса обучения за счет использования агрегативных учебных модулей, содержащих учебный контент, а также процедуры его обработки и управления обучением.

1. Разработана методология построения принципиально нового класса адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, предназначенных для образовательных учреждений высшего профессионального образования и их использования при различных формах организации учебного процесса, основу которой составляют концептуальные положения, заключающиеся:

- в интеграции СЭО в традиционный учебный процесс в качестве нового дидактического компонента, обеспечивающего повышение эффективности управления обучением в условиях интенсификации учебного процесса и высоких требований к качеству подготовки специалистов;

- в использовании агрегативного подхода к формированию учебных модулей, содержащих структурированный учебный контент, механизмы управления обучением и контроля усвоения учебного материала, позволяющие реализовать эффективное управление процессом обучения;

- в применении в процессе обучения комбинированного режима работы, обеспечивающего адаптивное управление обучением при взаимодействии обучаемого как с сетевьми так и с автономными агрегативными учебными модулями;

- в применении открытой контентно-независимой блочно-модульной структуры сетевой СЭО, инвариантной к внешней информационно-

образовательной среде, позволяющей реализовать легко модифицируемую, расширяемую и интероперабельную систему, отвечающую требованиям стандартов в области представления и обработки учебно-методической информации (спецификации IMS);

- в использовании адаптивного управления обучением путем коррекции контента на основе контроля усвоения учебного материала за счет семантической связи обучающих и контролирующих дидактических единиц, обеспечивающего приближение процесса обучения по качеству обучения и времени, затрачиваемым на обучение в СЭО к обучению с преподавателем.

2. Разработан комплекс системных моделей адаптивных систем электронного обучения с комбинированньм режимом работы, позволяющих предоставить доступ к обучающим ресурсам как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы и реализовать технологии индивидуального и группового обучения. При построении комплекса моделей использована SADT-методология, позволившая формализовать и обосновать требования к выбору методов и алгоритмов обработки информации и управления обучением в СЭО.

3. Разработай метод создания агрегативных учебных модулей из многоуровневых структур адаптивного учебного контента, формируемых из минимальных дидактических единиц структурированного и декомпозированного учебного материала, хранимого в системе в виде формализованных объектов, содержащих набор данных, метаданных и методов их обработки и дополняемых в процессе сборки процедурами управления контентом. При формировании учебных модулей реализуется принцип повторно используемых учебных объектов.

4. Разработаны методы и алгоритмы адаптивного управления обучением на базе использования в учебном процессе сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, содержащих семантически связанные структуры многоуровневых обучающих и контролирующих объектов учебного материала, и программные процедуры его обработки, позволяющие осуществлять коррекцию контента по результатам контроля усвоения учебного материала на основе тестирования или выполнения обучаемым формализованных заданий. В процессе управления обучением учитываются результаты входного, промежуточного и итогового контроля знаний, данные о среднестатистической и индивидуальной траектории обучения и другие параметры модели обучаемого.

5. Разработано специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением, обеспечивающее ее эффективное функционирование как в образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы, базирующееся на стандартах современных информационных и коммуникационных технологий, позволяющее использовать все известные типы мультимедийного учебного контента.

6. Выполнено исследование эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов, на примере ее использования при обучении учебного потока студентов авиационно-

технологического факультета УГАТУ по дисциплине «Информатика». Доказана эффективность методики проведения адаптивного электронного обучения, которая по суммарному рейтингу обучаемых превзошла методику, базирующуюся на использовании гипертекстовых учебно-методических материалов на 28,8%, а по рейтингу, отражающему результаты решения задач - в 2,3 раза. Рейтинг обучаемых, отражающий результаты решения задач с использованием методики адаптивного электронного обучения выше рейтинга обучаемых, решавших задачи и использующих при этом традиционный УММ в 3,3 раза.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В рецензируемых журналах из списка ВАК

1. Информационно-обучающие среды образовательных систем / Ю.С. Кабальнов, C.B. Тархов, Ш.М. Минасов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ. 2002. Т. 3. № 2. С. 187-196. {Личный вклад 4м/п л.).

2. Модели и алгоритмы организационной поддержки обучения в образовательных системах / Ю.С. Кабальнов, Т,В. Микова, C.B. Тархов // Там же.

2004. Т. 5. № 1. С. 175-185. (Личный вклад 4 м/п л.).

3. Модели представления и организация хранения информации в сетевой информационно-обучающей системе / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Минасов, C.B. Тархов // Там же. Т. 5. № 2 (10). С. 183-191. (Личный вклад 3 м/п л.).

4. Модели и механизмы управления адаптивным электронным обучением / C.B. Тархов // Системы управления и информационные технологии. 2005. №4(21). С. 94-100.

5. Архитектуры сетевых информационно-обучающих систем / C.B. Тархов // Вестник УГАТУ. 2005. Т. 6. № 1 (12). С. 135-142.

6. Адаптивное электронное обучение и оценка его эффективности / C.B. Тархов // Открытое образование. 2005. № 5. С. 37-47.

7. Управление адаптивным обучением в мультиагентной информационно-обучающей системе / C.B. Тархов // Информационные технологии. 2005. №11. С. 70-78.

8. Управление адаптивным интерактивным обучением в распределенной сетевой информационно-обучающей системе / C.B. Тархов // Вестник УГАТУ.

2005. Т. 6. № 2 (13). С. 157-165.

9. Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при распределении учебной нагрузки преподавателей / С.Н. Султанова, C.B. Тархов // Вестник УГАТУ. 2006. Т. 7. №3(16). С. 107-114. (Личный вклад 3 м/п л.).

10. Модели формирования и практическая реализация скомпилированных учебных модулей в системе электронного обучения / Н.С. Минасова, C.B. Тархов, JI.M. Тархова // Открытое образование. 2006. № 5. С. 21-29. (Личный вклад 3 м/п л.).

11. Организация обучения в гетерогенных информационно-обучающих средах на основе автономных программируемых учебных модулей / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова, C.B. Тархов // Вестник УГАТУ. Сер.

Управление, вычислительная техника и информатика. 2007. Т. 9. № 4 (22). С. 68-76. {Личный вклад 2 м/п л.).

Монография

12. Применение мультиагентных систем электронного обучения в гетерогенных информационно-образовательных средах / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Ми-насов, C.B. Тархов. М. : Изд-во МАИ, 2007.271 с.

Прочие публикации

13. Использование системы управления контентом в дистанционном обучении / Ю.С. Лотник, C.B. Тархов // Компьютерные науки и информационные технологии : труды IV международной конф. Патры, Греция, 2002. С. 170-174. (Статья на англ. яз.).

14. Свидет. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2003612176. Информационно-обучающая система дистанционного обучения K-Media (ИОС ДО K-Media) / C.B. Тархов, 1II.M. Минасов, Н.С. Минасова. Роспатент. М. : Зарег. в реестре программ для ЭВМ 22.09.2003.

15. Концептуальная модель системы постдипломного дистанционного обучения / Ю.С. Кабальнов, C.B. Тархов, Ш.М. Минасов, Б.Ш. Минасов, И.Н. Зиганшин // Здравоохранение Башкортостана. Научно-практический медицинский журнал. Уфа. 2003. Спец. выпуск № 6. С. 148-154.

16. Практическая реализация системы дистанционной последипломной подготовки специалистов медицинского профиля / Б.Ш. Минасов, И.Н. Зиганшин, III.M. Минасов, Н.С. Минасова, C.B. Тархов // Там же. С. 154-157.

17. Свидет. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2003612532. Система последипломного обучения врачей травматологов-ортопедов Ganimed (СПДО Ganimed) / Ш.М. Минасов, C.B. Тархов, Н.С. Минасова, Б.Ш. Минасов, И.Н. Зиганшин. Роспатент. М. : Зарег. в реестре программ для ЭВМ 17.11.2003.

18. Разработка теоретических основ и нормативных принципов организации управления в информационно-образовательных средах региональных систем дистанционного обучения / Ю.С. Кабальнов, C.B. Тархов, Т.В. Микова, Ш.М. Минасов // Разработка информационно-образовательной среды региона (на примере Республики Башкортостан) : отчет о НИР PK 01200209374 ВНИИЦентр, инв. № 02200304109. М., 2003. 93 с.

19. Свидет. об отрасл. per. разработки № 3582. Электронный лабораторный практикум по MS Office 2000 / Ш.М. Минасов, О.Л. Рамбургер, C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования РФ 19.05.2004.

20. Об одном подходе к созданию электронных учебно-методических материалов / C.B. Тархов // Технологии и организация обучения. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2004. С. 68-72.

21. Свидет. об отрасл. per. разработки № 3649. Электронный лабораторный практикум по Visual Basic / Е.А. Кузьмина, Ш.М. Минасов, C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования РФ 10.06.2004.

22. Свидет. об отрасл. per. разработки № 3650. Электронный учебный курс "Организация интерфейса в человеко-машинных системах" / С.В. Тархов. Там же. 10.06.2004.

23. Управление качеством образовательного процесса в системе дистанционной поддержки обучения / М.Р. Булатов, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Проблемы качества образования в системе Болонских соглашений : труды XTV Всероссийской науч. метод, конф. Уфа-Москва. 2004. С. 192-195.

24. Свидет. об отрасл. per. разработки № 3750. Электронный лабораторный практикум по MS Works / С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 15.07.2004.

25. Свидет. об отрасл. per. разработки № 3751. Информатика: базовый курс. Методические указания к выполнению контрольных и курсовых работ. / Ш.М. Минасов, СБ. Тархов, JI.M. Тархова. Там же. 15.07.2004.

26. Система автоматизированного сетевого и дистанционного обучения студентов / С.В. Тархов, П. Сокал II Компьютерные науки и информационные технологии : труды международной конф. Будапешт, Венгрия, 2004. Т. 1. С. 207-210. (Статья на англ. яз.).

27. Свидет. об отрасл. per. разработки № 3752. Электронный лабораторный практикум по Derive / М.А. Сахабетдинов, Л.Р. Сираева, С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 15.07.2004.

28. Система автоматизированного сетевого и дистанционного обучения с мультиагентной архитектурой / С.В. Тархов // Информационные технологии в образовании (ИТО-2004): сборник трудов XTV международной конф.-выставки, ч. III. Информационные компьютерные технологии в учебном процессе, М., 2004. С. 288-291.

29. Проект "Гефест" как вариант практической реализации технологий электронного обучения в вузе в условиях интеграции традиционного и дистанционного обучения / Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). Журнал ВосточноЕвропейской подгруппы Международного форума. ISSN 1436-4522. 2005. №8(1). С. 134-147.

30. Управление адаптивным обучением и его оптимизация на базе теории абстрактных автоматов и марковских процессов / С.В. Тархов // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2005. № 1 (19). С. 39-45.

31. Свидет. об отрасл. per. разработки № 4548. Электронный лабораторный практикум по Borland Delphi. / М.П. Карчевская, O.JI. Рамбургер, С.В. Тархов, Е.А. Хамзина. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 01.04.2005.

32. Оценка эффективности адаптивного электронного обучения / С.В. Тархов И Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2005. № 3 (21). С. 337-346.

33. Свидет. об отрасл. per. разработки № 4606. Электронный лабораторный практикум по Mathlab / М.П. Карчевская, O.JI. Рамбургер, С.В. Тархов. За-per. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 08.04.2005.

34. Анкетирование - начальный этап электронного обучения / Ш.М. Ми-пасов, Л.Р. Сираева, С.В. Тархов // Технологии и организация обучения. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2005. С. 53-61.

35. Организационные аспекты внедрение систем электронного обучения / Ю.С. Кабальнов, Е.А. Кузьмина, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Там же. 2005. С. 61-68.

36. Свидет. об отрасл. per. разработки № 5024. Методический материал для подготовки к экзаменам по дисциплине "Информатика" / Л.Р. Сираева, С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Федерального агентства по образованию 11.07.2005.

37. Реализация технологий адаптивного обучения в сетевой информационно-обучающей системе «Гефест» / С.В. Тархов, Ш.М. Минасов /1 Компьютерные науки и информационные технологии : труды VII международной конф. Уфа, 2005. Т. 2. С. 76-80. (Статья на англ. яз.).

38. Адаптивное управление в системе электронного обучения «Гефест» / С.В. Тархов // Мехатроника, автоматизация, управление (МАУ-2005) : труды 2-й Всероссийской науч.-техн. конф. с международным участием. Уфа : УГАТУ, 2005. Т.1. С. 258-264.

39. Реализация механизмов многоуровневой адаптации в системе электронного обучения «Гефест» / С.В. Тархов // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). Журнал Восточно-Европейской подгруппы международного форума. ISSN 1436-4522.2005. № 8(4) С. 280-290.

40. Алгоритм генерации электронных учебных модулей для самостоятельной работы студентов / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Информационные технологаи моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2006. № 2 (27). С. 155-159.

41. Задача распределения работ между преподавателями кафедры / С.Н. Султанова, С.В. Тархов // Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП) : труды II международной науч.-техн. конф. Орел : ОрелГТУ, 2006. № I. Т. 3. С. 132-137.

42. Использование карт разметки графических образов для управления учебным контентом / Н.С. Минасова, С.В. Тархов, Л.М. Тархова // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2006. № 3 (28). С. 301-306.

43. Свидет. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2006611494. Система электронного контроля знаний с элементами обучения K-Media Selflraining / С.В. Тархов, Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова. Российская Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. М. : Зарег. в реестре программ для ЭВМ 28.04.2006.

44. К вопросу об оценке качества контрольно-измерительных материалов и надежности результатов тестирования / Ш.М. Минасов, C.B. Тархов // Актуальные проблемы качества образования и пути их решения : труды XVI Всероссийской науч. метод, конф. Уфа-Москва, 2006. С. 98-101.

45. Использование рейтинговой системы учета успеваемости студентов на примере дисциплины «Информатика» / Л.Р. Сираева, C.B. Тархов И Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2007. № 2 (36). С. 200-204.

46. Свидет. об отрасл. per. разработки № 8080, Электронный учебно-методический комплекс по дисциплине «Технология подготовки научной и технической документации» / C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. координационного центра информационных технологий Министерства образования и науки РФ 05.04.2007.

47. Организация электронного обучения на основе автономных программируемых учебных модулей / Ю.С. Кабальнов, Н.С. Минасова, C.B. Тархов // Телематика 2007 : труды XIV Всероссийской науч. метод, конф. СПб., 2007. Т. 2. С. 465-466.

48. Свидет. об отрасл. per. разработки № 11533. Электронный учебный модуль «Создание базы данных с помощью Delphi» / C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 14.09.2008.

49. Оценка эффективности систем электронного обучения / Ю.С. Кабальное, Н.С. Минасова, C.B. Тархов II Телематика 2008 : труды XV Всероссийской науч. метод, конф., секция D. : СПб., 2008. Т. 2. С. 511-513.

Диссертант

C.B. Тархов

ТАРХОВ Сергей Владимирович

Специальность:

05.13.10 — Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано в печать 22.10.2009. Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Тайме. Усл. печ. л. 2,0. Усл. кр. -отт. 2,0. Уч. -изд. л. 2,0. Тираж 100 экз. Заказ № 529 ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К .Маркса, 12

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Тархов, Сергей Владимирович

Введение.

Глава 1 Анализ проблемы управления электронным обучением.

1.1 Актуальность проблемы управления электронным обучением.

1.2 Анализ существующих подходов к управлению электронным обучением.

1.3 Анализ современных систем электронного обучения.

1.4 Проблемы управления электронным обучением в образовательных учреждениях высшего профессионального образования.

1.5 Основные аспекты функционирования систем электронного обучения.

1.6 Современные стандарты и технологии в области электронного обучения.

1.7 Формулировка цели и постановка задач исследования.

Выводы по первой главе.

Глава 2 Методология построения и модели системы электронного обучения.

2.1 Методология построения системы электронного обучения.

2.2 Требования к разработке моделей распределенных систем электронного обучения.

2.3 Архитектура системы электронного обучения с комбинированным режимом работы.

2.4 Функциональная модель системы электронного обучения.

2.5 Модель блочно-модульной структуры системы электронного обучения.

2.6 Модель структуры агрегативного учебного модуля системы электронного обучения.

Выводы по второй главе.

Глава 3 Метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента.

3.1 Типизация методов представления и организация хранения контента в системах электронного обучения.

3.2 Подготовка учебно-методических комплексов и структуризация учебного контента в системе электронного обучения.

3.3 Информационная модель учебного контента в системе электронного обучения.

3.4 Хранение и применение методов объектов учебного контента.

3.5 Организация адаптивной сборки учебного контента агрегативных учебных модулей.

3.6 Создание автономных агрегатвных учебных модулей в системе электронного обучения.

Выводы по третьей главе.

Глава 4 Методы и алгоритмы адаптивного управления обучением на базе агрегативных учебных модулей.

4.1 Обучение как процесс управления сложным объектом.

4.2 Методы адаптации в обучающих системах.

4.3 Модели и алгоритмы управления обучением.

4.4 Взаимодействие пользователя с системой электронного обучения при сетевом и автономном режимах работы.

4.5 Оценка результатов усвоения учебного материала в системе электронного обучения.

4.6 Планирование работы преподавателей при подготовке учебного процесса.

Выводы по четвертой главе.

Глава 5 Специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением и исследование эффективности его применения.

5.1 Выбор программно-аппаратных средств и схема работы системы электронного обучения.

5.2 Специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением.

5.3 Практическое и использование разработанной системы электронного обучения в учебном процессе.

5.4 Программа эксперимента по исследованию эффективности системы электронного обучения.

5.5 Результаты входного анкетирования студентов, обучаемых с использованием системы электронного обучения.

5.6 Оценка эффективности разработанного подхода к адаптивному управлению электронным обучением.

Выводы по пятой главе.

Введение 2009 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Тархов, Сергей Владимирович

Современные систем электронного обучения (СЭО), предназначенные для использования как в традиционном учебном процессе образовательного учреждения при проведения учебных занятий, так и при самостоятельной работе обучаемого, получили широкое распространение благодаря ряду своих принципиальных достоинств. К нам относятся, в первую очередь, возможности: организации массового обучения с учетом индивидуальных характеристик обучаемых; предоставления обучаемым не зависимо от времени и места нахождения широкого спектра образовательных услуг; управления обучением по заданному сценарию; организации обучения как с использованием коммуникационных технологий, так и в автономном режиме, позволяющем снизить негативное слияние недостаточного уровня развития телекоммуникаций в системе образования; всестороннего формализованного контроля за процессом и результатами обучения; встраивания мультимедийного учебного контента, улучшающего восприятие обучаемым учебного материала; интерактивной работы обучаемых с учебным контентом, использования системы помощи и подсказок, взаимодействия обучаемых как между собой, а также с преподавателем, способствующих улучшению усвоения учебного материала и повышению качества обучения и др.

Широкое внедрение СЭО в учебный процесс образовательных учреждений способствует модернизации всех основных компонентов системы образования России в соответствии с Федеральной целевой программой развития образования на 2006-2010 годы, которая призвана обеспечить повышение качества и доступности образования посредством обновления его структуры, содержания и технологий обучения, а также вхождение России в мировое образовательное пространство на основе участия нашей страны в Болонском и Копенгагенском процессах. Действующая Федеральная целевая программа развития образования предусматривает повышение эффективности управления в сфере образования, разнообразие форм и методов обучения, интенсивное внедрение современных информационных и коммуникационных технологий, возможность формирования индивидуальной образовательной траектории. В соответствии с принятыми в ней целевыми показателями к 2010 году: доля учащихся, охваченных обучением с использованием информационных технологий должна составить 90 процентов; удельный вес численности выпускников учреждений профессионального образования, освоивших образовательную программу с использованием методов дистанционного обучения должен составить 20 процентов, а удельный вес численности занятого населения, прошедшего повышение квалификации и профессиональную переподготовку по индивидуализированным учебным программам в рамках непрерывного образования должен составить 30 процентов.

Получившие широкое распространение СЭО, используемые в образовательных учреждениях высшего профессионального образования и переподготовки специалистов, как то «eLearning Server 3000», «Прометей», «CT Курс», «xDLS», «Гекадем», «Distance Learning Studio», «RED-CLASS» и др., обладают рядом существенных недостатков связанных с реализацией в них технологий управления электронным обучением: а) учебные материалы готовятся, хранятся и предоставляются обучаемому в виде, не позволяющем реализовать новые информационные технологии управления адаптивным электронным обучением; б) алгоритмы управления обучением строятся, как правило, по предопределенному разработчиками сценарию, которые сложно скорректировать при изменении целей и задач обучения или программы учебного курса; в) по результатам тестирования обучаемому предоставляются только рекомендации о необходимости изучения тех или иных разделов учебного курса, что приводит к непродуктивным затратам времени на поиск обучаемым не усвоенного им учебного материала; г) обучение возможно либо на базе использования коммуникационных технологий (сетевой режим обучения), либо в автономном режиме, при этом отсутствует возможность работы с использованием комбинированной (сетевой и автономной) технологии обучения (комбинированный режимы работы СЭО), что сужает область их применения.

Общим недостатком перечисленных выше СЭО является то, что они не позволяют приблизить процесс обучения на базе использования СЭО по качеству обучения (характеризующемуся уровнем усвоения изучаемого учебного материала) и времени, затрачиваемым на обучение к процессу обучения с преподавателем.

Негативным фактором, влияющим на широкое внедрение сетевых СЭО в учебный процесс в России следует считать недостаточный уровень развитии информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), в том числе инфраструктуре системы образования, обеспечивающих поддержку сетевого режима работы - в рейтинге готовности стран к сетевому миру (рейтинг Всемирного экономического форума Россия занимает 72 место). Отрицательно сказывается и высокий уровень неоднородности используемых в образовательных учреждениях аппаратно-программных средств поддержки электронного обучения, а также существенное различие характеристик компьютерных сетей. Все это требует создания СЭО с комбинированным режимом работы.

В ходе выполнения исследования был выполнен анализ научных и практических работ Российских и зарубежных ученых в области управления в образовательных системах. Проанализированы работы посвященные:

- классическим моделям программированного обучения (Алексеев В.Д., Ростунов Т.И. Skinner B.F., Persi S., Krauder N.);

- развитию классических моделей и методов программированного обучения (Беспалько В.П., Берг А.И., Талызина Н.Ф., Fischer G., White М.А. и др.);

- методам программированного обучения на основе использования модели обучаемого, а также методов искусственного интеллекта (Андреев A.A., Атанов Г.А., Ахремчик О.Л., Брусиловский П.Л., Добровольская Н.Ю., Иванников А.Д., Кабальнов Ю.С., Лещенко Е.М., Образцов П.И., Первушин В.А., Полат Е.С., Пустынникова И.Н., Растригин Л.А., Солдаткин В.И., Соловов A.B., Юсупова Н.И., Филатов H.H., Debenham J., Dillenbourg A., McCall G., Murray Т., Popovic D., Self J., Wenger E. и др.); - созданию сетевых автоматизированных обучающих систем, систем контроля результатов обучения, систем управления образовательным процессом, систем мониторинга качества и моделей управления образовательными системами (Аванесов B.C., Бершадский A.M., Галеев И.Х., Гузаиров М.Б., Зинченко Л.А., Кревский И.Г., Курганская Г.С., Курейчик В.М., Минин М.Г., Нежурина М.И., Новиков Д.А., Норенков И.П., Образцов П.И., Семенов А.Л., Солдаткин В.И., Тихомиров В.П., Хуторской A.B., Чучалин А.И., Alpert E.S., Elliot С., Okazaki Y., Ritter S., Sisón R., Shimura M., Tan C., Warendorf К., и др.).

Проведенный анализ современного состояния научных и практических исследований, в области электронного обучения, в частности систем управления процессом обучения, позволил выявить имеющиеся недостатки. Наиболее существенным недостатком является невозможность приблизить показатели эффективности обучения в СЭО к обучению с преподавателем. Это связано с отсутствием методологии управления электронным обучением на базе адаптивной сборки учебного контента, вследствие недостаточной проработки подходов к структурированию, декомпозиции и установлению семантических связей обучающих и контролирующих дидактических единиц учебного контента, а также методов их обработки в системах обучения, позволяющих реализовать комбинированный режим обучения.

Таким образом, актуальным является решение крупной научно-технической проблемы создания системы адаптивного управления электронным обучением, обеспечивающей повышение эффективности процесса обучения и приближение его по основным показателям к процессу обучения с преподавателем. Решение указанной проблемы направлено на разработку принципиально нового класса СЭО с комбинированным режимом работы, сочетающим в себе достоинства сетевого и автономного режимов обучения и позволяющего: а) предоставлять обучаемому адаптивный учебный материал, генерируемый СЭО в процессе взаимодействия с обучаемым из дидактических единиц учебного контента, хранимых в системе обучения, моделируя процесс обучения с преподавателем и повышая его результативность; б) управлять обучением на базе использования в учебном процессе сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, содержащих учебный контент и программные процедуры его обработки, обеспечивая повышение функциональности СЭО; в) осуществлять автоматизированную сборку необходимого обучаемому учебного контента по результатам контроля усвоения им учебного материала на основе тестирования в СЭО, сокращая непродуктивное время на самостоятельный поиск обучаемым учебного материала; г) реализовать комбинированный режим работы СЭО, обеспечивающий управление обучением как при сетевом доступе обучаемого к информационно-обучающим ресурсам СЭО, так и при работе с автономными учебными модулями, снижая негативное влияние недостаточного уровня развития коммуникаций в системе образования.

Предмет исследования — модели, методы и алгоритмы управления процессом обучения с использованием системы электронного обучения.

Цель диссертационной работы

Целью настоящей диссертационной работы является разработка методологических и теоретических основ создания принципиально нового класса систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, в основе которого лежит методология адаптивного управления обучением на базе агрегативных учебных модулей, направленная на повышение эффективности процесса обучения.

Задачи исследования

Для достижения цели работы поставлены следующие задачи:

3. Разработать метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента, формируемого из дидактических единиц, хранимых в системе электронного обучения.

Методы исследования

На защиту выносятся:

Научная новизна результатов

- интеграция СЭО в традиционный учебный процесс в качестве нового дидактического компонента;

- использование агрегативного подхода к формированию учебных модулей;

- комбинированный режим работы системы (сетевой и автономный);

- адаптивное управление обучением путем коррекции контента па основе контроля усвоения учебного материала.

3. Новизна методологии создания агрегативных учебных модулей состоит в поэтапной компоновке многоуровневых структур адаптивного учебного контента, формируемых из минимальных дидактических единиц структурированного и декомпозированного учебного материала, хранимого в системе в виде формализованных объектов, содержащих набор данных, метаданных и методов их обработки и дополняемых в процессе сборки процедурами управления контентом.

Практическая ценность

Разработанные модели и алгоритмы управления электронным обучением позволяют создавать новые высокоэффективные СЭО с комбинированным режимом работы, обеспечивающим сетевой и автономный доступом к учебно-методическим материалам учебных модулей. Предложенные механизмы функционирования агрегативных учебных модулей, в сочетании с процедурами интерактивного взаимодействие обучаемого с системой на базе технологий 1п1гапе1/1п1егпе1 позволяют предоставить обучаемым весь комплекс образовательных услуг: обучение, контроль за усвоением учебного материала, взаимодействие с преподавателем и другими обучаемыми и т.д. Предложенные структурные решения системы электронного обучения предусматривают ее открытую архитектуру, позволяющую, создавать и интегрировать в нее новые программные модули, обеспечивающие организационную подготовку, проведение и анализ результатов учебного процесса.

Разработанный вариант программно-методического комплекса СЭО с комбинированным режимом работы, а также комплект автономных учебных модулей по дисциплинам «Информатика», «Технологии подготовки научной и технической документации» и др. могут быть использованы для организации электронного обучения и проведения занятий по основным и дополнительным (факультативным) дисциплинам, в том числе на базе технологий дистанционного обучения для различных категорий обучаемых: учащихся общеобразовательных учреждений, студентов и широкого круга специалистов, обучающихся по программам переподготовки и повышения квалификации.

Структура работы

Заключение диссертация на тему "Методологические и теоретические основы адаптивного управления электронным обучением на базе агрегативных учебных модулей"

Выводы по пятой главе

1. Обоснован выбор программно-аппаратных средств, необходимых для создания специального программного обеспечения сетевой СЭО, позволяющего организовать эффективное хранение данных, управление на всех стадиях учебного процесса (подготовка, проведение и анализ результатов), обеспечить масштабируемость системы и безопасность при минимизации уровня затрат на приобретение лицензий в случае коммерческой эксплуатации системы.

2. Разработано специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением, обеспечивающее ее эффективное функционирование как в образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы, базирующееся на стандартах современных информационных и коммуникационных технологий, позволяющее использовать все известные типы мультимедийного учебного контента.

3. Показано практическое использование сетевой СЭО «Гефест» при проведении учебных занятий по дисциплине информатика и ряду специальных дисциплин как в компьютерных классах кафедры информатики УГАТУ при участии преподавателя в процессе обучения, так и по дистанционной технологии обучения без привязки к конкретному времени и месту выполнения работы с методической и консультационной поддержкой процесса обучения.

4. Выполнено исследование эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов, на примере обучения учебного потока студентов авиационно-технологического факультета У Г АТУ по дисциплине «Информатика». Доказана эффективность методики проведения адаптивного электронного обучения, которая по суммарному рейтингу обучаемых превзошла методику, базирующуюся на использовании гипертекстовых учебно-методических материалов на 28,8%, а по рейтингу, отражающему результаты решения задач — в 2,3 раза. Рейтинг обучаемых, отражающий результаты решения задач с использованием методики адаптивного электронного обучения выше рейтинга обучаемых, решавших задачи и использующих при этом традиционный УММ в 3,3 раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

- в применении в процессе обучения комбинированного режима работы, обеспечивающего адаптивное управление обучением при взаимодействии обучаемого как с сетевыми так и с автономными агрегативными учебными модулями;

- в применении открытой контентно-независимой блочно-модульной структуры сетевой СЭО, инвариантной к внешней информационно-образовательной среде, позволяющей реализовать легко модифицируемую, расширяемую и интероперабельную систему, отвечающую требованиям стандартов в области представления и обработки учебно-методической информации (спецификации IMS);

2. Разработан комплекс системных моделей адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, позволяющих обеспечить автоматизированную подготовку в системе необходимого для проведения обучения учебного материала и его адаптацию к обучаемому как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы и реализовать технологии индивидуального и группового обучения. При построении комплекса моделей использована SADT-методология, позволившая формализовать и обосновать требования к выбору методов и алгоритмов обработки информации и управления обучением в СЭО.

3. Разработан метод создания агрегативных учебных модулей из многоуровневых структур адаптивного учебного контента, формируемых из минимальных дидактических единиц структурированного и декомпозированного учебного материала, хранимого в системе в виде формализованных объектов, содержащих набор данных, метаданных и методов их обработки и дополняемых в процессе сборки процедурами управления контентом. При формировании учебных модулей реализуется принцип повторно используемых учебных объектов.

1. Выполнено исследование эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов, на примере обучения учебного потока студентов авиационно-технологического факультета УГАТУ по дисциплине «Информатика». Доказана эффективность методики проведения адаптивного электронного обучения, которая по суммарному рейтингу обучаемых превзошла методику, базирующуюся на использовании гипертекстовых учебно-методических материалов на 28,8%, а по рейтингу, отражающему результаты решения задач — в 2,3 раза. Рейтинг обучаемых, отражающий результаты решения задач с использованием методики адаптивного электронного обучения выше рейтинга обучаемых, решавших задачи и использующих при этом традиционный УММ в 3,3 раза.

Библиография Тархов, Сергей Владимирович, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

1. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний / Монография. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994. 135 с.

2. Аджемов A.C. Единое образовательное пространство на основе инфотеле-коммуникационных технологий // Сети и системы связи, 2001, №11. С. 20-23.

3. Алексеев В.Д., Давыдов H.A. Педагогические проблемы совершенствования учебного процесса на основе использования ЭВМ. М.: ВПА, 1988.

4. Андреев A.A. Педагогика высшей школы / Московский международный институт финансов и права, 2002. 264 с.

5. Андреев A.A. Введение в дистанционное обучение: Учебно-методическое пособие. М.: ВУ, 1997. 85 с.

6. Андреев A.A., Солдаткин В.И. Дистанционное обучение: сущность, технология, организация / МЭСИ. М., 1999. 196 с.

7. Андреев A.A., Солдаткин В.И. Прикладная философия открытого образования: педагогический аспект. М.: РИЦ «Альфа» МГОПУ им. М.А.Шолохова, 2002. 168 с.

8. Атанов Г.А., Пустынникова И.Н. Обучение и искусственный интеллект, или Основы современной дидактики высшей школы. Донецк: Изд-во ДОУ, 2002. 504 с.

9. Бакиров A.A., Валеев С.С., Васильев В.И., Фрид А.И. Развитие технологии дистанционного образования на основе электронного тьютора. // 4-я меж-дунар. конф. по ДО: материалы конференции. М.: МЭСИ, 2002.

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

11. Белавин В.А., Голицына И.Н., Куценко С.М. Эффективность использования моделирующих учебных систем в техническом ВУЗе // Educational Technology & Society 3(2) 2000. ISSN 1436-4522. P. 161-173.

12. Берг А.И. Кибернетика и проблемы обучения. М., 1970. 390 с.

13. Берг А.И. Применение ЭВМ в учебном процессе. М.: Сов.радио, 1969.

14. Бершадский A.M., Кревский И.Г. Дистанционное образование на базе новых информационных технологий: Учебное пособие. Пенза: Изд-во ГТГУ, 1997. 134 с.

15. Беспалько В.П. Программированное обучение: дидактические основы. М.: Высш. шк., 1979. 300 с.

16. Бирюков Б.М. Интернет-справочник по образованию. М.: Экзамен, 2002. 480 с.

17. Брусиловский П.Л. Адаптивные обучающие системы в World Wide Web: обзор имеющихся в распоряжении технологий. // авт. перевод на сайте URL: http://ifets.ieee.org/russian/depository/WWWITS.html.

18. Брусиловский П.Л. Интеллектуальные обучающие системы // Информатика. Информационные технологии. Средства и системы. 1990. №2. С. 3-22.

19. Брусиловский П.Л. Построение и использование модели обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Техническая кибернетика, 1992. №5. С. 97-119.

20. Буль Е.Е. Обзор моделей студента для компьютерных систем обучения // Educational Technology & Society 6(4) 2003. ISSN 1436-4522. С. 245-250.

21. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г.Ильясов. Уфа: УГАТУ, 1995. 80 с.

22. Волков Д.В., Подлесный С.А. Архитектура системы управления учебным процессом в виртуальной образовательной среде. // Телематика 2002: труды всероссийской научно-методической конференции. СПб., 2002.

23. Галлеев И.Х, Чепегин В.И., Сосновский С.А. Серия МОНАП: модели, методы, подходы // авт. перевод на сайте URL: http://ifets.ieee.org /Russian/depository/monapr.doc

24. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб.: Изд-во Питер, 2001.368 с.

25. Гаркуша В.З., Богомолов О.А. Система дистанционного обучения «Прометей», версия 4.0. // Телематика 2002: труды всероссийской научно-методической конференции. СПб., 2002.

26. ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Изд-во стандартов, 2001.

27. ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Системы менеджмента качества. Требования. М.: Изд-во стандартов, 2001.21 с.

28. ГОСТ Р ИСО 9004-2001. Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности. М.: Изд-во стандартов, 2001. 45 с.

29. Григорьев В.К. Подсистема обучения обязательная компонента информационно-управляющей системы (принципы разработки, методы проектирования и реализации) // Educational Technology & Society 6(3) 2003. ISSN 1436-4522. С. 139-153.

30. Джалиашвили З.О. Телетестинг — современная технология дистанционного рейтингового контроля знаний. // Интернет, Общество, Личность (ИОЛ-99): сб. материалов международной конф., СПб., 1999. С. 165.

31. Джезус Кастаньетто, Хариш Рават, Саша Шуман, Крис Сколло, Дипак Ве-лиаф Профессиональное РНР программирование. СПб.: Изд-во Символ-Плюс, 2001.912 с.

32. Дженнифер Нидерст. WEB-Мастеринг для профессионалов. СПб.: Изд-во Питер, 2002. 576 с.

33. Джерк Н. Разработка приложений для электронной коммерции. Библиотека программиста. СПб.: Изд-во Питер, 2001. 512 с.

34. Джерри Бранденбау JavaScript: сборник рецептов. СПб.: Изд-во Питер, 2000.416 с.

35. Джесс Либерти, Майк Крейли. Создание документов XML для Web на примерах. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. 256 с.

36. Дэвид А. Марка, Клемент JI. МакГоуэн. Методология структурного анализа и проектирования SADT. М., 1993.

37. Зайнутдинова JI.X. Создание и применение электронных учебников (на примере общетехнических дисциплин): Монография. Астрахань: Изд-во «ЦНТЭП», 1999. 364 с.

38. Зайцева JI.B. Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения // Educational Technology & Society 6(4) 2003. ISSN 14364522. С. 204-211.

39. Кабальнов Ю.С., Кузьмина Е.А., Минасов Ш.М., Тархов С.В. Организационные аспекты внедрение систем электронного обучения // Технологии и организация обучения: научное издание. Уфа, 2005. С. 61-68.

40. Кабальнов Ю.С., Минасов Ш.М., Тархов С.В. Алгоритм генерации электронных учебных модулей для самостоятельной работы студентов // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж: Научная книга, 2006. №2 (27). С. 155-159.

41. Кабальнов Ю.С., Минасова Н.С., Тархов С.В. Оценка эффективности систем электронного обучения // Телематика 2008: труды XV Всероссийской научно-методической конференции. Секция D, Санкт-Петербург, 2008. Т. 2. С. 511-513.

42. Всероссийской научно-методической конференции. Уфа-Москва: УГАТУ, 2005. С. 102-104.

43. Кабальнов Ю.С. Карчевская М.П. Кузьмина Е.А.Тархов C.B. Введение в информатику. Часть 1 : Учебное пособие. / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа: УГАТУ, 2007. 243 с.

44. Кабальнов Ю.С., Дубинин Н.М., Тархов C.B., Тархова JI.M. Разработка и оптимизация модели урока для системы довузовского дистанционного образования. // деп. в ВИНИТИ 12.03.01 № 628-В2001. Уфим. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 2001.

45. Кабальнов Ю.С., Кузьмина Е.А., Никин А.Д. Модели и оптимизация учебных планов в образовательных системах // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ, 2003. Т. 4. № 1. 2003. С. 62-68.

46. Кабальнов Ю.С., Микова Т.В., Минасов Ш.М., Тархов C.B. Отчет о НИР РК 01200209374 «Разработка информационно-образовательной среды региона (на примере Республики Башкортостан)». ВНИИЦентр, инв. № 02200304109. М., 2003. 93 с.

47. Кабальнов Ю.С., Минасов Ш.М., Тархов C.B. Модели представления и организация хранения информации в сетевой информационно-обучающей системе //Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ, 2004. Т. 5. № 2(10). С. 183-191.

48. Кабальнов Ю.С., Минасов Ш.М., Тархов C.B. Применение мультиагент-ных систем электронного обучения в гетерогенных информационно-образовательных средах. М.: Изд-во МАИ, 2007. 271 с.

49. Кабальнов Ю.С., Минасова Н.С., Тархов C.B. Организация электронного обучения на основе автономных программируемых учебных модулей // Телематика 2007: труды XIV Всероссийской научно-методической конференции. Санкт-Петербург, 2007. Т. 2. С. 465-466

50. Кабальнов Ю.С., Тархов C.B., Минасов Ш.М. Информационно-обучающие среды образовательных систем // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ, 2002. Т. 3. № 2. С. 187-196.

51. Камер Дуглас Э. Компьютерные сети и Internet. Разработка приложений для Internet (Пер. с англ.). М.: Изд-во дом «Вильяме», 2002. 640 с.

52. Карпова И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах. //Автореф. дис. . канд. техн. наук. М., 2002.

53. Келеберда И.Н., Лесная Н.С., Репка В.Б. Использование мультиагентного онтологического подхода к созданию распределенных систем дистанционного обучения // Educational Technology & Society 7(2) 2004. ISSN 14364522. С. 190-205.

54. Ковалев И.В., Карасева М.В., Суздалева Е.А. Системные аспекты организации и применения мультилингвистической адаптивно-обучающей технологии. // Educational Technology & Society 5(2) 2002. ISSN 1436-4522. С. 198-212.

55. Кольцов Ю. В. Добровольская Н. Ю. Нейросетевые модели в адаптивном компьютерном обучении // Educational Technology & Society 5(2) 2002. ISSN 1436-4522. С. 213-216.

56. Концепция модернизации российского образования на период до 2010 г. / одобрена распоряжением Правительства РФ № 1756 от 29.12.2001.

57. Краудер Н.А. О различиях между линейным и разветвленным программированием /В сб. "Программированное обучение за рубежом". М.: Высшая школа, 1968. С. 58-67.

58. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Изд-во Мир, 1978. 432 с.

59. Крюков В.В., Майоров B.C., Шахгельдян К.И. Управление доступом пользователей к корпоративным информационным ресурсам вуза. // Телематика 2003 труды всероссийской научно-методической конференции, СПб., 2003.

60. Кудинов В.А., Цуканов М.В. Принципы создания системы дистанционного образования на основе мультиагентных технологий // Информационныетехнологии в образовании» (ИТО-2003): материалы XII международной конференции М., 2003. С. 87-88.

61. Кузнецов С. Подходы к интеграции технологий баз данных и Internet // Корпоративные базы данных 2002: материалы конференции. М., 2002.

62. Курганская Г.С. Дифференцированная система обучения через Интернет. Иркутск: Изд-во Иркутского ун-та, 2000. 103 с.

63. Курганская Г.С. Модели, методы и технология дифференцированного обучения на базе Интернет // Автореф. дисс. . канд. техн. наук. М., 2001. 16с.

64. Курейчик В.М. Зинченко JI.A. Эволюционная адаптация интерактивных средств открытого образования // Открытое образование. 2001. № 1. С. 43-50.

65. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / Пер. с франц. М.: Мир, 1990. 432 с.

66. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion. M.: Диалог-МИФИ, 2004.

67. Мартынов В.В., Кузнецов A.M. К Вопросу о методологии создания системы образовательных порталов. // Телематика 2002: труды всероссийской научно-методической конференции. СПб., 2002.

68. Мартынов В.В., Кузнецов A.M. Основные подходы к разработке дизайна и обеспечению юзабилити образовательных порталов. // Телематика 2003: труды всероссийской научно-методической конференции. СПб., 2003.

69. Международный конгресс конференций «Информационные технологии в образовании» // XIII международная конференция: сборник трудов. Часть V. М.: Просвещение, 2003. 344 с.

70. Международный конгресс конференций «Информационные технологии в образовании» // XIVI международная конференция-выставка: сборник трудов. Часть II-IV. М.: Просвещение, 2004.

71. Минасов Ш.М., Сираева JI.P., Тархов C.B. Анкетирование — начальный этап электронного обучения // Технологии и организация обучения. Научное издание. Уфа, 2005. С. 53-61.

72. Минасов Ш.М. Модели и алгоритмы программных инструментальных средств обработки информации и генерации учебных курсов в сетевой информационно-обучающей системе // Дисс. . канд. техн. наук, Уфа, 2003. 182 с.

73. Минасов Ш.М., Тархов C.B. Распределенная система дистанционного обучения на базе технологий интернет. // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций: материалы IV международной научно-технической конференции. Уфа: УГАТУ, 2003. С. 71-73.

74. Минасова Н.С., Тархов C.B., Тархова JI.M. Использование карт разметки графических образов для управления учебным контентом // Информационные технологии моделирования и управления № 3 (28). Воронеж: Научная книга, 2006. С. 301-306.

75. Минасова Н.С., Тархов C.B., Тархова JI.M. Модели формирования и практическая реализация скомпилированных учебных модулей в системе электронного обучения // Открытое образование. М., 2006. №5. С. 21-29.

76. Могилев A.B., Злотникова И.Я., Кравец В.В. Педагогические аспекты дистанционного образования. Воронеж: Изд-во ВГПУ, 1997. 142 с.

77. Моисеева М.В., Полат Е.С., Бухаркина М.Ю., Нежурина М.И. Интернет обучение: технологии педагогического дизайна / Под ред. кандидата педагогических наук М.В. Моисеевой. М.: Издательский дом «Камерон», 2004. 216 с.

78. Морозевич А.И., Комличенко В.Н., Гедранович В.В. Стратегия автоматизации управления познавательной деятельностью на основе информационной модели образовательного процесса // Информационные технологии, 2000, № 5. С. 47-52.

79. Надточий И.Л., Кафтанников И.Л. Методология и средства повышения степени интеллектуализации ИТ-учебного процесса // Educational Technology & Society 6(3) 2003. ISSN 1436-4522. P. 154-163.

80. Нежурина М.И. Системный подход к решению проблем дистанционного обучения. (Монография), Издание международного проекта DELPHI EDRUS 9706, М., 1999.

81. Новиков Д.А. Модели и механизмы управления развитием региональных образовательных систем (концептуальные положения). М.: ИПУРАН, 2001. 83 с.

82. Новые педагогические и информационные технологии в системе образования: Учебное пособие / Под ред. Е. С. Полат. М.: Издательский центр «Академия», 2001. 272 с.

83. Норенков И.П. Стандартизация в области компьютерных образовательных технологий. // Информационные технологии. 2003. №1. С. 36-40.

84. Образцов П.И., Ахулкова А.И., Черниченко О.Ф. Проектирование и конструирование профессионально-ориентированной технологии обучения: Учебно-методическое пособие / Под общ. ред. профессора П.И. Образцова Орел: ОГУ, 2003. 94 с.

85. Образцов П. И., Косухин В. М. Дидактика высшей военной школы: Учебное пособие. Орел: Академия Спецсвязи России, 2004. 317 с.

86. Образцов П.И. Методология и методы психолого-педагогического исследования: Курс лекций. Орел, ОГУ, 2002 . 292 с.

87. Основы открытого образования / Отв. ред. В.И.Солдаткин. М.: НИИЦ РАО, Т. 2. 2002. 680 с.

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

89. Открытое образование: стандартизация описания информационных ресурсов / Е.И. Горбунова и др.. Отв. ред. С.Л.Лобачев и А.В.Манцивода. М.: РИД «Альфа» МГОПУ им. М.А.Шолохова, 2003. 215 с.

90. Паск Г. Обучение как процесс создания системы управления // Кибернетика и проблемы обучения / Берг А.И. М.: Прогресс, 1970. С. 25-86.

91. Педагогика: педагогические теории, системы и технологии: Учебник для студентов высших и средних педагогических учебных заведений / Под ред. С. А. Смирнова. 4-е изд., испр. М.: Изд-во центр «Академия», 2001. 512 с.

92. Педагогика: Учеб. пособие для студентов педагогических вузов и педагогических колледжей / Под ред. П.И. Пидкасистого. М.: Изд-во Педагогическое общество России, 2000. 640 с.

93. Петрушин В. А. Экспертно-обучающие системы. Киев: Наукова думка, 1992.

94. Полат, Е. С. Теория и практика дистанционного обучения. М.: Изд-во «Академия», 2004. 415 с.

95. Попов Д.И. Методология и технология проектирования интеллектуальных систем дистанционного обучения. // Автореф. дисс. . докт. техн. наук. М., 2004. 16 с.

96. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990. 304 с.

97. Пугачев А.А. Авторская система TeachLab CourseMaster // Educational Technology & Society 6(2) 2003. ISSN 1436-4522. C. 94-107.

98. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Методы и приложения. Рига: Зинатне, 1981. 375 с.

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

100. Розина И.Н. Педагогическая коммуникация в электронной среде: теория, практика и перспективы развития // Educational Technology & Society 7(2) 2004. ISSN 1436-4522. С. 257-269.

101. Российский портал открытого образования: обучение, опыт, организация / Отв. ред. В.И. Солдаткин. М.: МГИУ, 2003. 508 с.

102. Ростунов Т.И. Программированное обучение и автоматизация учебного процесса. Киев: Изд-во КВИРТУ, 1963. 228 с.

103. Свид. об отрасл. per. разработки № 3582. Элекгронный лабораторный практикум по MS Office 2000 / Ш.М. Минасов, O.JT. Рамбургер, C.B. Тар-хов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования РФ 19.05.2004.

104. Свид. об отрасл. per. разработки № 3649. Электронный лабораторный практикум по Visual Basic / Е.А. Кузьмина, Ш.М. Минасов, C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования РФ 10.06.2004.

105. Свид. об отрасл. per. разработки № 3650. Электронный учебный курс «Организация интерфейса в человеко-машинных системах» / C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования РФ 10.06.2004.

106. Свид. об отрасл. per. разработки № 3750. Электронный лабораторный практикум по MS Works / C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 15.07.2004.

107. Свид. об отрасл. per. разработки № 3752. Электронный лабораторный практикум по Derive / M.А. Сахабетдинов, JT.P. Сираева, C.B. Тархов. За-рег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 15.07.2004.

108. Свид. об отрасл. per. разработки № 4606. Электронный лабораторный практикум по Mathlab / М.П. Карчевская, O.J1. Рамбургер, С. В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 08.04.2005.

109. Свид. об отрасл. per. разработки № 5024. Методический материал для подготовки к экзименам по дисциплине "Информатика" / JI.P. Сираева, C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Федерального агентства по образованию 11.07.2005.

110. Свид. об отрасл. per. разработки № 11533. Электронный учебный модуль «Создание базы данных с помощью Delphi» / C.B. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 14.09.2008.

111. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2003612176. Информационно-обучающая система дистанционного обучения K-Media (ИОС ДО К-Media) / Ш.М. Минасов, C.B. Тархов, Н.С. Минасова. Роспатент. М.: Зарег. в реестре программ для ЭВМ 22.09.2003.

112. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2006611494. Система электронного контроля знаний с элементами обучения K-Media Seiftraining / C.B. Тархов, Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова. Роспатент. М.: Зарег. в реестре программ для ЭВМ 28.04.2006.

113. Сергушичева А.П., Швецов А.Н. Реализация учебного агента в структуре мультиагентной системы «Виртуальный преподаватель» / Современные технологии обучения «СТО-2003»: материалы IX междун. конф. СПб.: Изд-во ГЭТУ «ЛЭТИ», 2003. Т. 2. С. 34-36.

114. Сираева JI.P., Тархов C.B. Использование рейтинговой системы учета успеваемости студентов на примере дисциплины «Информатика» // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж: Научная книга. 2007, № 2 (36). С. 200-2004.

115. Скиннер Б.Ф. Наука об учении и искусство обучения // Программированное обучение за рубежом. М.: Высшая школа, 1968. С. 32-46.

116. Соловов A.B. Дидактический анализ проблематики электронного обучения // IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies: труды Международной конференции. Казань: КГТУ, 2002. С. 212-216.

117. Соловов A.B. Дискретные математические модели в исследовании процессов автоматизированного обучения // Educational Technology & Society 4(2) 2001. ISSN 1436-4522. С. 205-210.

118. Соловов A.B. Электронное обучение: проблематика, дидактика, технология. Самара: Новая техника, 2006. 464 с.

119. Султанова С.Н., Тархов C.B. Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при распределении учебной нагрузки преподавателей // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ, 2006. Т. 7. №3 (16). С. 107-114.

120. Талызина Н.Ф. Методика составления обучающих программ. М., 1980. 47 с.

121. Талызина Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения. М.: Изд-во МГУ, 1969. 133 с.

122. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний М.: Изд-во МГУ, 1975.

123. Тархов С.В. Адаптивное электронное обучение и оценка его эффективности // Открытое образование. 2005. № 5. С. 37-47.

124. Тархов С.В. Архитектуры сетевых информационно-обучающих систем // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ, 2005. Т. 6. № 1 (12). С. 135-142.

125. Тархов С.В. Модели и механизмы управления адаптивным электронным обучением // Системы управления и информационные технологии. 2005. №4(21). С. 94-100.

126. Тархов С.В. Об одном подходе к созданию электронных учебно-методических материалов. // Технологии и организация обучения. Научное издание. Уфа: УГАТУ, 2004. С. 68-72.

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

128. Тархов C.B. Система контент-менеджмента дистанционного обучения с мультиагентной архитектурой // Применение новых информационных технологий в образовании: труды XV международной конференции. Троицк, 2004. С. 257-259.

129. Тархов C.B. Управление адаптивным обучением в мультиагентной информационно-обучающей системе // Информационные технологии. 2005. № 11. С. 70-78.

130. Тархов C.B. Управление адаптивным интерактивным обучением в распределенной сетевой информационно-обучающей системе // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ, 2005. Т. 6. №2(13). С. 157-165.

131. Тархов C.B., Тимиргалин A.A. Проблемы представления данных при разработке сайта кафедры информатики УГАТУ. // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций: материалы IV международной научно-технической конференции. Уфа: УГАТУ, 2003. С. 94-96.

132. Тархова JI.M. Модели и алгоритмы функционирования информационно-обучающей системы дистанционного образования (на примере дополнительного довузовского образования): дис. . канд. техн. наук. Уфа, 2001. 166 с.

133. Тихомиров В.П., Солдаткин В.И., Лобачев С.Л. Среда ИНТЕРНЕТ-обучения системы образования России: проект Глобального виртуального университета / Международная академия открытого образования. М.: Изд-во МЭСИ, 2000. 332 с.

134. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Васильев В.И. и др. М.: Наука, 1998. 452 с.

135. Усачев Ю.Е. Проектирование интеллектуального учебника // Дистанционное образование. 2000. № 4. С. 24-28.

136. Усков В.Л., Шереметов Л.Б. Современные подходы к созданию системы обучения на базе сети Интернет // Информационные технологии. 2001. № 9. С. 44-48.

137. Федеральная целевая программа развития образования на 2006-2010 годы / Постановление Правительства Российской Федерации № 803 от 23 .12.2005.

138. Филатова Н.А., Ахремчик О.Л. Разработка и исследование программно-методического комплекса для построения ПФК модели обучаемого // Educational Technology & Society 7(1) 2004. ISSN 1436-4522. С. 182-197.

139. Филатова Н.Н., Ахремчик О.Л. Центр "Компьютерные технологии образования": его место в учебном процессе технического университета. // Educational Technology & Society 3(2) 2000. ISSN 1436-4522. С. 150-160.

140. Филатова Н.Н., Вавилова Н.И., Ахремчик О.Л. Мультимедиа тренажерные комплексы для технического образования // Educational Technology & Society 6(3) 2003. ISSN 1436-4522. С. 164-186.

141. Хуторский А.В. Современная дидактика. Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2001. 544 с.

142. Хуторской А. В. Дистанционное обучение и его технологии. // Компьютерра. № 6. 2002.

143. Цибульский Г.М., Герасимова Е.И., Ерошин В.В. Модели обучения автоматизированных обучающих систем // Сетевой электронный научный журнал «СИСТЕМОТЕХНИКА». № 2. 2004.

144. Человеческий фактор. В 6 т. Т. 3. Моделирование деятельности, профессиональное обучение и отбор операторов: Пер. с англ. / Д. Холдинг и др., Ч/ 2. Профессиональное обучение и отбор операторов. М.: Мир, 1991. 302 с.

145. Щедрина А.А. Интеллектуальные агенты как средство автоматизации роли преподавателя // Educational Technology & Society 5(2) 2002. ISSN 1436-4522. С. 187-197.

146. Юсупова Н.И., Тарасова Т.Д. Кондратьев Д.В. и др. Компьютерная система поддержки обучаемых в условиях дистанционного образования // Educational Technology & Society 5(3) 2002. ISSN 1436-4522. С. 240-245.

147. Alpert S.R., Singley M.K., Fairweather P.G. Deploying Intelligent Tutors on the Web: An Architecture and an Example. International Journal of Artificial Intelligence in Education, № Ю. 1999. P. 183-197.

148. Brusilovsky P. Methods and techniques of adaptive hypermedia // User Modeling and User-Adapted Interaction, 1996, v. 6, n. 2-3, P. 87-129.

149. Brusilovsky P. Ritter S. and Schwarz E. Distributed intelligent tutoring on the Web. In: du Boulay, B. and Mizoguchi, R. (eds.) Artificial Intelligence in Education: Knowledge and Media in Learning Systems. IOS, Amsterdam. 1997. P. 482-489.

150. Brusilovsky P. Student as user: Towards an adaptive interface for an intelligent learning environment. In Proceedings of World Conference on Artificial Intelligence and Education, AI-ED'93, 1993. P. 386-393.

151. Brusilovsky P.L. A framework for intelligent knowledge sequencing and task sequencing. In Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Tutoring Systems, ITS'92, Berlin: Springer-Verlag. 1992. P.499-506.

152. Devedzic V., Debenham J., Popovic D. Teaching Formal Languages by an Intelligent Tutoring System. Educational Technology & Society 3(2) 2000. ISSN P. 1436-4522.

153. Dillenbourg E., Self J. Framework for Learner Modelling // Interactive Learning Environments. 1992. Vol. 2. Issue 2. P. 111-137.

154. Eliot, C., Neiman, D., & Lamar, M. Medtec: A Web-based intelligent tutor for basic anatomy. WebNet'97, World Conference of the WWW, Internet and Intranet, AACE. 1997. P. 161-165.

155. Elliot C. Implementing Web-based intelligent tutors. In Proceedings of the workshop "Adaptive Systems and User Modelling on the World Wide Web", Sixth International conference on User Modelling. 1997.

156. Fischer G. User Modeling in Human-Computer Interaction // User Modeling and User-Adapted Interaction 11, Kluwer Academic Publishers. 2001, P. 65-86.

157. Galeev I., Chepegin V. and Sosnovsky S., MONAP: Models, Methods and Applications, Proceedings of the International Conference KBCS 2000, Mum-bai, India. P. 217-228.

158. Galeev L, Tararina L., Kolosov O., Kolosov V. Structure and implementation of partially integrated adaptive learning environment, in Allison Rossett (ed): Proceedings of E-Leam 2003, Phoenix, Arizona USA, November 7-11, 2003, P. 2151-2154.

159. Galeev I. Automation of the ETS Desing, Educational Technology September-October 1999. V. XXXIX, No. 5. P. 11-15.

160. Galeev, 1., Ivanov, V., Akhmadullin, M. A Learning Model in MONAP // Human-Computer Interaction. The 6th International Conference. EWHCI'96. Moscow, Russia, August 12-16, 1996. P. 320-323.

161. Jane Bozarth. E-Learning Solutions on a Shoestring : Help for the Chronically Underfunded Trainer (Pfeiffer Essential Resources for Training and HR Profes-siona). 2005. 240 p.

162. Kabalnov Yu.S., Tarkhov S.V., Tanykievich M.V., Pestrikov V.A. Information Support of Decision Making in Pedagogy. // Processings of 2-nd International Workshop on Computer Science and Information Technologies. Ufa, 2000. V. 2. P. 154-156.

163. Lee, S.H., & Wang, C.J. Intelligent hypermedia learning system on the distributed environment. ED-MEDIA/ED-TELECOM'97 World Conference on Educational Multimedia/Hypermedia and World Conference on Educational Telecommunications, AACE. 1997. P. 625-630.

164. Lotnik Y.S., Tarkhov S.V. The using of the content-menagement system in the distant education. // The 4th International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT 2002). University of Patras, Greece, 2002. P. 170-174.

165. Lotnik Y.S., Tarkhov S.V. The using of the content-menagement system in the distant education. // The 4th International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT' 2002). University of Patras, Greece, 2002. P. 170-174.

166. Lotnik Y.S., Tarkhov S.V., Tarkhova L.M. Organization and Implementation of Distant Education Support Systems Problems. // Processings of 2-nd International Workshop on Computer Science and Information Technologies. Ufa, 2000. V. 2. P. 124-126.

167. McCalla G. The central importance of student modelling to intelligent tutoring. In E. Costa (Ed.) New Directions for Intelligent Tutoring Systems, Berlin: Springer Verlag. 1992.

168. Murray T. Authoring Knowledge Based Tutors: Tools for Content, Instructional Strategy, Student Model, and Interface Design. Journal of the Learning Sciences. Vol 7. No 1. 1998., P. 5-64.

169. Nakabayashi K., Maruyama M., Koike, Y., Kato, Y., Touhei, H. & Fukuhara, Y. Architecture of an Intelligent Tutoring System on the WWW. In Proceedings of AIED' 97, the Eighth World Conference on Artificial Intelligence in Education, 1997. P. 39-46.

170. Okazaki Y., Watanabe K. & Kondo H. An Implementation of an intelligent tutoring system on the World-Wide Web. Educational Technology Research, No. 19(1), 1996. P. 35-44.

171. Rich E. Stereotypes and User Modeling. In Kobsa, A. & Wahlster, W. (eds.) User Models in Dialog Systems, 1989. 214 p.

172. Self J. A The use of belief system for student modeling // Proceedings of the 1st European Congress on Artificial Intelligence and Training. Lille. 1988.

173. Sheremetov L. and Nunes G. Multi-agent framework for virtual learning space // Journal of Interactive Learning Research, 1999. № 10(3-4). P. 301-320.

174. Sison R. & Shimura M. Student Modeling and Machine Learning. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 1998. №9. P. 128-158.

175. Skinner B.F. The science of learning and art of teaching. //Harward Education Review, Spring, 1954. № 24 P. 86-97.

176. Standards and Guidelines for Quality Assurance in the European Higher Education Area // European Association for Quality Assurance in Higher Education. Helsinki, Finland, 2005. 41 p.

177. Tarkhov S.V., Sokal P. System of Automatic network Training and remote Training of Students//Proceedings of the Workshop Computer Science and Information Technologies CSIT'2004, Budapest, Hungary, 2004. Volume 1. P. 207-210.

178. Weber, G., & Specht, M. User modeling and adaptive navigation support in WWW-based tutoring systems. In Jameson, A., Paris, C., & Tasso, C. (Ed.), User Modeling. Wien: Springer-Verlag. 1997. P. 289-300.

179. Wenger E. Artificial intelligence and tutoring systems. Computational approaches to the communication of knowledge. Los Altos: Morgan Kaufmann, 1987.

180. White M.A. The Third Learning Revolution // Electroning Learning. 1988. Vol. 7. No. 4. P. 89-90.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00