автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Программное обеспечение адаптивной системы дистанционного обучения

На правах рукописи

00305ТЭ74

РЕПЬЕВ АЛЕКСЕИ ВЛАДИМИРОВИЧ ^

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

05 13 11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2007

003057974

Работа выполнена на кафедре информатики Российского государственного социального университета (РГСУ)

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Дулин Сергей Константинович

Официальные оппоненты -

доктор технических наук, профессор Кораблин Юрий Прокофьевич

кандидат физико-математических наук, доцент Аверкин Алексей Николаевич

Ведущая организация -

Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ)

Защита диссертации состоится 23 мая 2007 года в 14 часов 30 мин на заседании диссертационного совета Д002 073 01 при Институте проблем информатики РАН по адресу 119333, г Москва, ул Вавилова, д 44, корп 2

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем информатики

Отзывы в одном экземпляре, с заверенной подписью, просим направлять по адресу 119333, г Москва, ул Вавилова, 44, корп 2, в диссертационный совет

Автореферат разослан 20 апреля 2007 г.

Председатель

диссертационного совета Д002

РАН

доктор технических наук

И А Соколов

Актуальность темы исследования. Железнодорожный транспорт России выполняет основной объем грузовых и пассажирских перевозок в стране Научно-практическая цель деятельности в области безопасности движения заключается в создании автоматизированных систем, гарантирующих выполнение всеми работниками обязательных норм и правил, сформулированных в нормативной документации и направленных на предотвращение нарушений безопасности движения

В основе нарушений правил безопасности движения со стороны оперативных работников станций хозяйства службы перевозок лежит недостаточный уровень организации и качества проведения технической учебы В результате проведения технической учебы каждый оперативный работник должен знать все требования нормативных документов в части, его касающейся, и уметь их четко выполнять по кругу своих обязанностей, в том числе в осложненной обстановке Современные требования к качеству оперативной работы дежурного по станции указывает на необходимость сделать техническую учебу более адресной, индивидуальной, с учетом специфики местных условий с которыми обучаемому специалисту приходится сталкиваться в процессе своей каждодневной деятельности

Подписанное 26 октября 2006 года соглашение между Российской Академией наук и ОАО «РЖД» « с целью совершенствования систем управления железнодорожным транспортом » подтверждает актуальность разработок в области создания автоматизированных систем дистанционного обучения оперативных работников станций

В настоящее время ряд известных коммерческих компаний разрабатывает высококачественные с точки зрения технических, программных, эргономических и других требований программные продукты учебного назначения Однако существует ряд причин, препятствующих широкому использованию подобного рода продуктов При этом, наиболее существенной причиной является недостаточно точная оценка уровня знаний и умений обучаемого Это связано, прежде всего, с низкой адаптивностью как самих обучающих систем, так и средств их разработки к индивидуальным особенностям обучаемых, предметной области, решаемым задачам и навыкам разработчика

Использование адаптивных систем дистанционного обучения при подготовке оперативных работников хозяйства службы перевозок железных дорог Российской Федерации позволит повысить уровень практической подготовленности к безопасному управлению движением, сократить сроки переподготовки специалистов не снижая ее качества Анализ процесса обучения позволит дать объективную оценку степени обученности и при необходимости осуществлять профессиональный отбор

Целью диссертационной работы является разработка, программная реализация и внедрение программного средства разработки обучающих систем дистанционного обучения с применением интеллектуального интерфейса на основе геоинформационных технологий и модели обучаемого

В достижении поставленной цели в работе решаются следующие задачи: • формализация и классификация механизмов, лежащих в основе существующих программных систем дистанционного обучения,

• классификация методов и технологий адаптивных алгоритмов обучения,

• анализ инструментов программной реализации обучающих систем, оценка их эффективности и возможного применения в рамках задач интеллектуализации дистанционного обучения,

• анализ архитектуры объектной модели ГИС О^ейЬапс! для определения модулей геоинформационного обеспечения адаптивной обучающей системы с использованием подсистемы ведения атрибутивной части единой ГБД,

• исследование методик определения профессиональной пригодности оперативных работников хозяйства службы перевозок железных дорог Российской Федерации на основе факторов, обуславливающих наличие крушений, аварий, особых случаев брака в поездной и маневровой работе на станции,

• анализ использования сервисно-ориентированной архитектуры (БОА) функционирования «'еЬ-сервера КАСБД и разработка схемы уровня приоритетности в реестре сервисов (иОБ1)

• анализ и выбор стандартов обмена данными для межплатформенных приложений ГИС,

• разработка и программная реализация модели адаптивного обучения, учитывающей специфику стиля преподавания и позволяющей автоматически модифицировать учебный материал в зависимости от текущей успеваемости обучаемого,

• разработка и программная реализация модели обучаемого, позволяющей проводить оценивание, классификацию и хранение как текущих, так и заключительных знаний обучаемого,

• интеграция алгоритмов представления знаний, геоинформационных технологий и средств построения адаптивных управляющих средств в единую инструментальную сред> дистанционного обучения и контроля уровня знаний обучаемого,

• внедрение разработанного автоматизированного комплекса на сети железных дорог для организации профилактической работы по безопасности движения и охране труда на станциях в условиях их функционирования

Объектом исследования являются автоматизированные обучающие системы, обеспечивающие дистанционное обучение и контроль уровня знаний обучаемых

Предметом исследования является методическое, математическое, алгоритмическое и программное обеспечения обучающих систем

Методы исследования. Методологической основой и общетеоретической базой исследования являются принципы системного анализа и проектирования, статистические методы, алгебра логики, теория информации, геоинформационные технологии

Научная новизна получепных результатов заключается в следующем • Осуществлена интеграция алгоритмов представления знаний, геоинформационных технологий и средств построения адаптивных управляющих средств в единую инструментальную среду дистанционного обучения и контроля уровня знаний обучаемого

• Разработана оригинальная адаптивная программная система на основе использования двух моделей модели уровня знаний обучаемого, взаимодействующей с контрольными обучающими материалами на основе стереотипных моделей и модели адаптивного обучения

• Программно реализован интеллектуальный интерфейс процесса обучения оперативных работников станций, удовлетворяющий как современным требованиям к коммерческим продуктам, так и специфичным требованиям «дружелюбного» интерфейса работников железнодорожного транспорта

Практическая ценность работы заключается в создании промышленного образца адаптивной обучающей системы дистанционного обучения и контроля знаний, интегрированного в информационную среду ОАО «РЖД» Система позволяет создавать электронные учебные курсы для выполнения задач дистанционного обучения, выполнять промежуточное и итоговое оценивание уровня знаний обучаемых В системе применяются особые упражнения - "Уроки", в которых используются интеллектуальные алгоритмы обработки слабоструктурированных массивов информации и геоинформационные технологии

Реализация и внедрение. Значительная часть результатов, полученных в ходе выполнения данной работы, вошла в успешно завершенный проект Российского фонда фундаментальных исследований № 03-01-00457 «Интеллектуальная система формирования согласованной многоуровневой базы знаний»

Разработанные методы и алгоритмы использованы при создании программного комплекса "Автоматизированная система дистанционного обучения оперативных работников станций "Безопасность" (АСДО) Данный программный комплекс был внедрен на сети железных дорог ОАО "Российские железные дороги" АСДО является составной частью Комплексной системы повышения безопасности движения (КАСБД) в хозяйстве перевозок Основным назначением «Комплексной системы повышения безопасности движения в хозяйстве перевозок» является оценка уровня безопасности на станции, организация сбора, систематизация справочной и текущей актуальной информации, необходимой станции для планирования и проведения профилактической работы по предотвращению случаев брака в поездной и маневровой работе, а также производственного травматизма работников станции

Апробация работы. Содержание диссертации было доложено на Девятой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004 (Тверь, 2004), Научной сессии МИФИ-2005 (Москва, 2005), Научной сессии МИФИ-2006 (Москва, 2006), Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, МИРЭА - 2006 (Москва, 2006), У1-й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов» (Москва, 2006), Десятой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006 (Обнинск, 2006), VI Международном социальном конгрессе (Москва, 2006), VII научно-практической конференции «Безопасность движения поездов» (Москва, 2006)

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и двух приложений Основное содержание работы изложено на 165 страницах Список литературы содержит 100 наименований

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность выбранной темы и основных вопросов исследования

В первой главе проведен анализ основных видов обучающих систем и предъявляемых к ним требований с целью изучения текущего состояния рынка и возможности их применения в реальных процессах обучения Проведен анализ и выявлены недостатки существующих обучающих систем дистанционного обучения в России

Анализ существующих систем показал, что в настоящее время подобные средства представлены, главным образом, экспериментальными разработками, не готовыми к промышленному применению Поэтому на сегодня следует ставить задачу реализации наиболее важных для автоматизированного обучения интеллектуальных функций, таких как

• разработка моделей обучаемого, процесса обучения и предметной области,

• адаптация учебного материала, системы навигации и режима обучения в соответствии с моделью обучаемого,

• использование возможностей диагностики не только знаний, но и умений и навыков, позволяющих осуществлять их адекватную оценку и определять причины проблем, связанных с их приобретением и закреплением

Выполнена классификация автоматизированных обучающих систем с точки зрения функциональных характеристик (в зависимости от архитектуры) по принципам алгоритмического построения

Определены основные принципы реализации адаптивных систем управления обучающими материалами, технологии и методы адаптации, демонстрирующие возможность объединения технических средств адаптации в единую модель адаптивного обучения

Во второй главе разработаны варианты структур контрольных вопросов и экранные формы, позволяющие визуально отображать вопросы пользователю

Определены оценочные критерии и весовые коэффициенты для определения уровней сложности и адекватности контрольных вопросов

Выполнено сопоставление численных значений, характеризующих сложность вопросов-заданий и вероятность слепого угадывания, и их пересечение, позволяющее определить диапазон оптимальных параметрических значений для вопросов-заданий Рассмотрена динамика их численных значений и на основании этого сформулированы методические рекомендации к составлению контрольных вопросов и тестов в целом

Разработаны критерии формирования оценок по контрольным программам в зависимости от числа правильных ответов и определены возможные стратегии автоматической оценки знаний пользователя на основе адаптивной модели проведения тестирования обучаемого, не опирающихся на принцип "критических значений" (граничных значений)

Пусть имеется множество заданий Т по некоторой предметной области (И -мощность множества), и каждое задание имеет определенный уровень «сложности» р„ 1=1, п Предлагаемый вариант тестирования начинается с задания средней сложности Если обучаемый правильно отвечает на тестовое задание, сложность

следующего задания повышается, если неправильно - понижается Тестирование заканчивается, когда обучаемый выходит на некоторый постоянный уровень «сложности», например, отвечает на некоторое критическое количество вопросов одного уровня сложности

Адаптивная модель позволяет более гибко и точно измерять знания обучаемых, используя меньшее количество заданий, чем в классической модели Надежность результатов тестирования в данной модели очень высокая, так как осуществляется адаптация к уровню знаний конкретного обучаемого

Все параметры модели обучаемого можно разделить на две составляющие

МОд={МОф,МОп}

Составляющая МОф - система обязательных параметров модели обучаемого Эта составляющая модели обучаемого обрабатывается АСДО автоматически Ее использование облегчает работу с инструментарием и сокращает время на разработку

Вторая составляющая МОп содержит систему параметров, определяемую поведением пользователя при решении комплексной задачи Данные параметры могут существенно отличаться для различных задач в АСДО

На основании проведенного анализа материалов научно-методических изданий и практического опыта разработки и использования компьютерных средств поддержки процесса обучения в составляющую МОф включены следующие основные характеристики

• уровень знаний обучаемого по изучаемой предметной области,

• уровень подготовки обучаемого и имеющийся опыт работы,

• предпочтения обучаемого

Проведен анализ архитектуры объектной модели ГИС ОЬ]ес1:Ьапс1 для определения модулей геоинформационного обеспечения адаптивной обучающей системы с использованием подсистемы ведения атрибутивной части единой ГБД На этапе анализа выделены следующие ГИС-технологии для геоинформационного обеспечения адаптивной обучающей системы

• декомпозиция графического объекта по тематическим признакам на тематические слои,

• применение библиотек условных знаков для отображения на карте точечных элементов,

• использование механизма географической сетки для привязки объектов и определения их взаимного положения,

• построение тематических карт на основе запросов,

• применение методов деловой графики для визуализации статистических данных на картах

Третья глава посвящена алгоритмизации подсистем адаптивной системы дистанционного обучения На основании предложенной схемы взаимодействия основных участников процесса обучения (преподавателя и обучаемого), а также средств передачи информации (программная система) на всех этапах управления процессом передачи знаний, была разработана функциональная схема системы, отражающая как ее необходимые составные элементы, так и требования к

обеспечению информационного обмена данными между различными исполняемыми модулями обучающей программы

Определены механизмы оценивания контроля знания обучаемых на всех этапах проведения обучения от промежуточных контрольных тестов до заключительного опроса При этом была выполнена задача повышения универсальности и гибкости проектируемой инструментальной среды, поскольку преподаватель может не только воспользоваться готовыми методиками оценивания знаний, но и указать свои персональные настройки

Для построения адаптивной обучающей системы необходимо создание модели обучаемого, на основе которой программная система будет формировать свою реакцию на поведение пользователя В результате анализа, проведенного во второй главе, был выбран механизм адаптации на основе шаблонов обучаемых

Уровень знаний обучаемых является основной характеристикой данного механизма адаптации Он является переменной для каждого конкретного обучаемого Это означает, что механизм построения моделей обучаемых должен фиксировать изменения уровней этих знаний и соответствующим образом модифицировать модель обучаемого

При построении данной системы для представления знаний обучаемого предлагается использовать стереотипную оверлейную структуру Стереотипная модель имеет набор возможных стереотипных моделей обучаемого (например, троечник, хорошист, отличник)

Для построения адаптивного обучающего курса на основе стереотипной оверлейной структуры принято использовать следующий механизм

Занят» 2 !а)

Заиятиа Л

к>

Занял® 2 (Е)

Занятие 2 (в)

НО

Занятие 2 (а)

Занятие 3(6)

О

Ззнятле 3 (в)

Рис 1 Адаптивный обучающий курс с использованием стереотипной модели обучаемого

Идеология построения обучающих материалов достаточно проста первоначально обучаемые все получают вводные материалы по курсу (занятие 1) После этого все они проходят тестирование В зависимости от результатов тестирования их следующее занятие будет либо повышенной сложности (Занятие 2(а)), либо максимально упрощенное (Занятие 2(в)) Далее, опять проводится общее тестирование, определяется уровень усвоения материала, и проводится выбор следующего учебного материала

Однако следует отметить один существенный недостаток предлагаемой модели

обучаемый, получивший занятие 2 (а) мог усвоить только материалы, адекватные занятию 2 (в), но при этом тестирование не смогло бы адекватно определить его уровень знаний за счет унификации тестов для всех групп обучаемых. Данного недостатка лишена модель, представленная ниже.

Рис. 2. Усложненная модель адаптивного обучения

Обучаемый после каждого занятия проходит индивидуальное тестирование в зависимости от полученного материла, и в соответствии с его усвояемостью он либо остается на определенном уровне, либо переходит на более высокий уровень, либо на более низкий.

Материалы для контроля знаний. Основная задача при проектировании модуля тестирования - обеспечение вал и дн ости контроля знаний. Часто классическая схема тестирования, когда создается массив из вопросов и случайным образом выбирается некоторое количество из них, не является презентабельным по отношению к модели знаний обучаемого, поскольку обучаемый, не знающий одну из нескольких тем, имеет шанс не получить ни одного вопроса из указанной темы, либо получить один вопрос, неправильно ответить на него, но все равно получить положительную оценку. Как уже отмечалось, если электронный обучающий курс используется в качестве дополнительного материала, этот недостаток будет устранен преподавателем, поскольку прй собеседовании незнание обучаемым ряда тем все равно будет выявлено. Но при организации дистанционного обучения это является серьезным недостатком, поскольку преподаватель только курирует курс и не общается с обучаемыми.

Рассмотрим схему организации электронного материала контроля знаний, которая позволяет более адекватно организовать механизм контроля знаний.

При разработке теста преподаватель создает не единый монолит вопросов различных типов (идентификация, выбор, кросс-выбор и т.д.). а несколько множеств вопросов, каждое из которых относится к определенной тематике. Если обучаемый неправильно ответил на вопрос, то появляется возможность определить, знает он тему в целом, или же его пробел в знаниях касается только одного сегмента тематики. Для этого формируется множество дополнительных вопросов по той же тематике. Кроме того, формирование вопросов осуществляется не случайным образом по всему множеству вопросов теста, а из каждого множества, относящегося к определенной тематике. Это позволяет устранить недостаток того, что одна или несколько тем могли быть не охвачены тестом. Тогда тестирование фактически будет выглядеть следующим образом (рис. 3).

Условие выхода из множества не выполняется 1=1+1

Рис. 3. Сегмент блок схемы динамического формирования теста

Предлагаемый механизм отличается еще одним положительным моментом -полной структурной совместимостью с классическим линейным тестом (в этом случае считается, что каждый вопрос является представителем отдельного концепта и они равнозначны с точностью до сложности вопроса). Отметим, что иерархическая модель контроля знаний (каждый вопрос имеет подмножество дополнительных вопросов, если обучаемый ответил неправильно на поставленный вопрос, то дополнительные вопросы задаются из подмножества) требует значительно больших затрат по времени для создания полноценного теста.

Предлагаемая структура теста обладает следующим свойством: пусть преподаватель ввел 10 множеств вопросов по 10 вопросов в каждом и указал число вопросов в тесте - 10. Тогда в идеальном варианте обучаемый будет отвечать па 10 вопросов. Если же он ответил хотя бы на один вопрос неправильно, то число вопросов (при нелинейном тесте) будет больше 10, в зависимости от конкретных настроек теста.

Любому элементу адаптивного обучающего курса (материалу контроля знаний, справочному материалу, лекционному) явно указывается список шаблонов пользователей (групп), которым дачный материал доступен. При формировании отображения адаптивного обучающего курса программная система поэлементно обращается к каждому элементу курса и определяет его доступность в соответствии с имеющейся моделью пользователя.

О&учгммый

Рис. 4. Взаимодействие модели обучаемого с имеющимися ¡шаблонами обучаемых и материалами контроля знаний В случае использования метода дополнительных объяснений система определяет маркер в лекции, указывающий о наличии дополнительного объяснения, определяет доступность данного объяснения для указанной группы пользователя, и в случае подтверждения доступности, дополняет лекцию найденным дополнительным материалом.

Функциональные действия (или упражнения) вовлекают обучаемых в решение серьезных задач, разработку или исследование. Курс обучения подразделяется на уроки, содержащие до 10-ти кадров-заданий и необходимое количество обучающих кадров. Тестирование в большей степени направленно на оценку знаний обучаемого, а уроки больше ориентированы на его обучение.

В уроках задается определенная ситуация, которая может возникнуть в процессе производственной деятельности работника, и последний должен принять решение, адекватное заданной ситуации а плане соответствия нормативным актам и обеспечения безопасности движения. В уроках моделируются ситуации с отправлением и прохождением поездов на станции, взаимодействием с подчиненными структурами и исполнителями, ведением документации, подачей ручных аварийных сигналов. В случае принятия неправильного решения система выдает обучаемому поясняющий кадр, в котором дается полное разъяснение допущенной ошибки, перечисляются правильные действия и аварийные ситуации,

произошедшие при ошибке такого типа, т.е. осуществляется наряду с тестированием, автоматизированное обучение работника.

Неупорядоченные данные о аварийных ситуациях

i

Тьютор

Рис. 5. Схема формирования Уроков Задание и варианты решения составляются таким образом, чтобы правильное решение обучаемый мог принять только при безупречном знании требований нормативных актов по безопасности движения и умении быстро применить их на практике в условиях различных нестандартных ситуаций. Задание урока состоит из следующих частей:

• схема станции;

• описание станции;

• формулировка вопроса;

• пояснение к неправильному ответу.

С целью увеличения эффективности обучения специалистов путем приближения обстановки в учебных ситуациях к специфике "своей" станции произведена интеграция с геоинформационной системой "ObjectLand". Схема станции импортируется из ГИС ObjectLand через COM API.

Описание станции импортируется из системы АС ТРА Обучаемому выводятся необходимые сведения о данной станции, необходимые для решения данного задания При создании задания тьютору предоставляется классифицированный перечень основных узлов станции Тьютору доступен перечень заготовок вопросов, классифицированных для каждого вида узлов станций и список аварийных ситуаций с классификатором, произошедших на станциях данного типа Таким образом, задача составления задания значительно упрощается

Пояснение к неправильному ответу формируется из пояснения неправильного действия со ссылкой на соответствующий пункт нормативного документа и примеров реальных аварийных ситуаций Перечень аварийных ситуаций динамически формируется на основе базы данных аварийных ситуаций и классификатора аварийных ситуаций

Информация о крушениях, авариях, сходах в грузовых и пассажирских поездах и предпосылок к ним представляет из себя неструктурированный набор текстовых документов В отдельных директориях хранятся телеграммы, информационные письма, распоряжения Этот массив данных не может быть использован в процессе обучения специалистов без классификации по причинам, приведшим к возникновению подобных ситуаций из-за ошибок, допущенных ответственными специалистами

Классификатор аварийных ситуаций формируется путем анализа и обработки базы аварийных ситуаций интеллектуальным модулем INTELLEGER, работающим на основе алгоритма поиска согласованной структуры множества взаимосвязанных объектов, каждый из которых представляет собой слабо формализованные и неструктурированные данные

Программный модуль, реализующий идеологию уменьшения рассогласованности - интеллектуальный информационный обработчик (Intellectual Knowledger - INTELLEGER) - интеллектуальное программное средство, предназначенное для решения задач аналитической обработки информационных массивов, представленных в виде текстовых данных, когда имеется необходимость проблемно-ориентированной классификации информации

Модуль INTELLEGER и основной модуль программы реализованы на различных платформах В результате анализа стандартов передачи данных между системами, реализованными на различных платформах, был сделан выбор стандарта SOAP, обеспечивающий обмен структурированными сообщениями в распределенной вычислительной среде Применение этого стандарта обеспечило взаимодействие программных систем независимо от платформы

Для полноценной работы АСДО произведена ее интеграция с «Комплексной системой повышения безопасности движения в хозяйстве перевозок» (КАСБД), основным назначением которой является оценка уровня безопасности на станции, организация сбора и систематизация справочной и текущей актуальной информации

Компоненты системы распределены по разным узлам сети, являются независимыми и реализованы на разных платформах Связь АСДО с компонентами системы КАСБД реализована на основе SOA - сервисно-ориентированной архитектуры, основанной на использовании сервисов со стандартизированными

интерфейсами Разработка схемы уровня приоритетности позволило осуществлять выбор лучшего сервиса в реестре сервисов для выполнения функции по запросу пользователя АСДО

В четвертой главе излагаются результаты практической реализации выдвинутых положений и соответствующих им разработок

Рассмотрена программная реализация алгоритмов, обеспечивающих возможности навигации по электронному обучающему материалу, взаимодействие между моделью пользователя и материалами контроля знаний,

Выполнена программная реализация формирования "Уроков" Произведена разработка интерфейса взаимодействия с модулем ЮТЕЬЬЮЕЯ Реализовано взаимодействие с ГНС О^есЛапс!

Разработаны интерфейсы администратора, тьютора, эксперта и обучаемого, в совокупности обеспечивающих взаимодействие пользователя и программной системы АСДО

Осуществлен выбор, обоснование и программная реализация дисциплины администрирования доступа различных категорий пользователей к АСДО из любых рабочих мест, подключенных к сети передачи данных Особенностью системы АСДО является сбор и интеграция широкого круга данных, применяемых в комплексной обработке для решения разных задач Это является преимуществом системы, но создает условия для открытия большого числа каналов доступа и, соответственно, возникновения различных информационных угроз

Для предотвращения негативных, последствий приняты следующие меры повышения безопасности обработки информации

• создана система профилактики и анализа первичной информации на предмет ее безопасности, кодирование данных,

• производится предварительная антивирусная обработка данных, поступающих в АСДО из автоматизированных источников,

• разработана регламентация обращений к системе,

• разработана система защиты связей между данными,

• ограничен доступ к комплексной информации,

• внедрены средства криптографической защиты данных

Основные результаты работы

В ходе проведенных исследований были получены следующие основные результаты

1 Осуществлена интеграция алгоритмов представления знаний, геоинформационных технологий и средств построения адаптивных управляющих средств в единую инструментальную среду дистанционного обучения и контроля уровня знаний обучаемого

Проведен анализ архитектуры объектной модели ГИС ОЬуесйлпс! для определения модулей геоинформационного обеспечения адаптивной обучающей системы с использованием подсистемы ведения атрибутивной части единой ГБД

Разработана оригинальная схема взаимодействия уровня приоритетности программных модулей Определено релевантное место АСДО в сервисно-ориентированной архитектуре (80А) функционирования \veb-cepBepa КАСБД

Осуществлен выбор, обоснование и программная реализация дисциплины администрирования доступа различных категорий пользователей к АСДО из любых рабочих мест, подключенных к сети передачи данных

Выполнена программная реализация процесса установки, настройки и сопровождения АСДО в корпоративной сети ОАО «РЖД»

Осуществлен выбор и программная реализация формата, средств передачи и защиты данных АСДО на \veb-cepBepa с целью сокращения загруженности трафика сети передачи данных

Разработан программный интерфейс стыковки с программным модулем ШТЕШЕОЕИ

2 Разработана оригинальная адаптивная программная система на основе использования двух моделей модели уровня знаний обучаемого, взаимодействующей с контрольными обучающими материалами на основе стереотипных моделей и модели адаптивного обучения

В результате анализа обучающих систем, оценки их эффективности и возможности программной реализации был выбран механизм адаптации на основе шаблонов обучаемых и стереотипная модель уровня знаний обучаемого

Программно реализована модель формирования контрольных опросов, позволяющая проводить как линейный контроль знаний, так и контроль знаний по концептам

На основе стереотипной оверлейной модели обучаемого, анализа состояния безопасности движения на железнодорожном транспорте и исследования методик определения профессиональной пригодности разработана и программно реализована модель адаптивного обучения, учитывающая специфику стиля преподавания и позволяющая автоматически модифицировать учебный материал в зависимости от текущей успеваемости обучаемого

3 Программно реализован интеллектуальный интерфейс процесса обучения оперативных работников станций, удовлетворяющий как современным требованиям к коммерческим продуктам, так и специфичным требованиям «дружелюбного^ интерфейса работников железнодорожного транспорта

Публикации

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах

1 Дулин С К , Репьев А В Адаптивная система дистанционного обучения по курсу «Базы данных» // Девятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004 Тверь 2004 Т1 С 50-54 (Личный вклад диссертанта разработка модели обучаемого)

2 Дулин С К, Репьев А В Адаптивное средство обучения в среде БСЗЬ-подобной СУБД - М ВЦ РАН, 2004 22 с (Личный вклад диссертанта описание системы обучения проектированию и сопровождению базы геоданных (БГД), описание отработки приемов адекватного отражения описания пространственных данных и топологических отношений в среде средств 8С>Ь-сервера)

3 Дулин С К, Репьев А В Обучающая система корректного сопровождения геоинформационной системы (ТИС) II Научная сессия МИФИ-2005 Сборник научных трудов М. МИФИ, 2005 Т 3 С 44-46 (Личный вклад диссертанта разработка основных функциональных блоков подсистемы, формулировка

методических требований к подготовке и оформлению цикла обучающих материалов и тестовых заданий)

4 Розенберг И Н, Дулин С К, Репьев А В Адаптивная система обучения «Безопасность» с использованием ресурсов ГИС « ObjectLand » // Труды VI -й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов - М МИИТ, 2005, том 2 С XI -1 - XI -2 (Личный вклад диссертанта подход к интеграции обучающей системы в ГИС)

5 Репьев А В Адаптивная система обучения работников станций // Научная сессия МИФИ-2006 Сборник научных трудов М МИФИ, 2006 ТЗ С 170-171

6 Репьев А В Адаптивная система обучения работников станций «Безопасность» // Искусственный интеллект философия, методология, инновации Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 6-8 апреля 2006 г С 425-426

7 Репьев А В Адаптивная обучающая система «Безопасность» // Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006 Обнинск 2006 Т 1 С 50-54

8 Дулин С К , Репьев А В , Розенберг И Н Организация информационных ресурсов адаптивной обучающей системы // Системы и средства информатики Вып 16 - М Наука, 2006 - С 321-328 (Личный вклад диссертанта интеграция обучающей системы с геоинформационными и специализированными информационными системами)

9 Дулин С К , Репьев А В Реализация механизма адаптивного обучения на основе моделирования поведения обучаемого - М ВЦ РАН, 2006 21 с (Личный вклад диссертанта описание адаптивных алгоритмов обучения для моделирования поведения обучаемого в осложненных производственных ситуациях)

10 Репьев А В Адаптивная система дистанционного обучения с использованием геоинформационных технологий // Глобализация настоящее и будущее России Материалы VI Международного социального конгресса Москва 2006 TIC 346347

11 Вакуленко С.П, Замышляев А М, Репьев А В Организация технической учебы работников хозяйства перевозок ОАО «РЖД» с использованием методов дистанционного обучения // Труды VII -й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов - М МИИТ, 2006, Дополнение 2 С 21-23 (Личный вклад диссертанта интеграция обучающей системы в информационную среду ОАО «РЖД»)

12 Дулин С К, Репьев А В Программная реализация обучающей системы на основе адаптивной модели обучения // Программные продукты и системы №1 -Тверь, 2007 - С 52-55 (Личный вклад диссертанта описание адаптивной технологии организации учебного процесса, методов ведения диалога и схемы построения модели обучаемого, архитектура, принципы функционирования и организация электронно-обучающих материалов адаптивной обучающей системы «Безопасность»)

Подписано в печать 18 04 2007 г Исполнено 19 04 2007 г Печать трафаретная

Заказ № 368 Тираж 100 экз

Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш, 36 (495) 975-78-56 www au'orcfcrat ru

Введение

Глава 1. Обзор технологий сетевых обучающих систем

1.1. История развития систем сетевых обучающих систем ДО

1.2. Классификация систем автоматизированного обучения

1.3. Классификация существующих сетевых обучающих систем ДО в России

1.4. Использование интеллектуальных технологий для дистанционного обучения 26 Выводы по Главе

Глава 2. Разработка интеллектуальных технологий обучающих систем

2.1. Выработка критериев для определения уровней сложности заданий в Уроках и тестах

2.2. Методика оценивания качества ответа

2.3. Адаптивный модуль настройки системы на уровень обучающегося. Определение профиля пользователя

2.4. Методика динамической реструктуризации классов ситуаций в БЗ аварийных ситуаций 64 Выводы по Главе

Глава 3. Алгоритмизация адаптивной системы автоматизированного технического обучения работников станции

3.1. Архитектура системы обучения

3.2. Разработка алгоритмов, реализующих механизм адаптивного обучения на основе профиля пользователя

3.3. Разработка алгоритмов, обеспечивающих возможность моделирования поведения специалиста при решении задач предметных областей

3.4. Обработка массива документов и создание базы аварийных ситуаций модулем структурной согласованности

Выводы по Главе

Глава 4. Программная реализация алгоритмов адаптивной системы дистанционного обучения «безопасность»

4.1.Структура ACO

4.2. Интерфейс ACO

4.3. Технические требования

4.4. Архитектура ACO 139 Выводы по Главе 4 143 Заключение 144 Литература 146 Приложение 1 151 Приложение

Современная ситуация практически во всех сферах деятельности человека отмечена настолько бурным их развитием, что использование в процессе трудовой деятельности только базовых знаний, полученных в среднем или высшем учебном заведении, заведомо недостаточно. Этот фактор определяет мотивацию каждого участника производственного процесса на регулярное получение новых знаний, необходимых для поддержания собственной работоспособности. Кроме того, развитие рыночных отношений требует неизбежной переквалификации для значительного слоя работников, высвобождающихся в результате структурной перестройки всей экономики страны, причем этот процесс несет в себе, как правило, негативный социальный фактор. Решение возникающих в результате этих процессов проблем лежит в русле развития концепции непрерывного образования.

Концепция непрерывного образования, разработанная в развитых странах в 70-х годах, стала для этих стран одним из эффективных инструментов, позволяющих решать проблемы соответствия квалификации специалистов и быстро растущего уровня знаний, умений и навыков, которого требует технический прогресс. Это, с одной стороны, обеспечение должного качества получаемых знаний, и, с другой стороны, достижение минимальных затрат всех участников образовательного процесса (преподавателей, обучаемых, а также организаций и предприятий, вынужденных тратить подчас значительные средства для поддержания высокого профессионального потенциала своих кадров, обеспечивая тем самым высокую конкурентоспособность своей продукции и услуг). Вот почему задача совершенствования процесса переподготовки кадров становится сегодня ключевой в реализации намеченных в стране реформ.

Однако процесс организации переподготовки работников организаций и предприятий в настоящее время недостаточно обеспечен как методически, так и технологически. Дефицит современных эффективных технологий затрудняет развитие процесса переподготовки работников различных отраслей промышленности, что, несомненно, сказывается на продвижении страны по пути реформ и устранении социальной напряженности в обществе.

Для обеспечения безопасности движения - важнейшего показателя перевозочного процесса - в ОАО «Российские железные дороги» в настоящее время разрабатывается функциональная стратегия. Ее разработка базируется на ряде принципов, среди которых - приоритетное выполнение условий безопасности перед другими показателями качества перевозок (комфортности, стоимости и др.); приоритетное развитие технических систем и средств предупреждения крушений, аварий, браков перед другими техническими системами и средствами; учет международных рекомендаций в вопросах обеспечения безопасности на железнодорожном транспорте (ИСО 9000).

Повторение из года в год крушений, аварий, сходов в грузовых и пассажирских поездах и предпосылок к ним практически по одним и тем же причинам свидетельствует о том, что действующая в настоящее время система управления безопасностью перевозок недостаточно эффективна. Она не обеспечивает сегодня самого главного - необходимой заинтересованности работников в качественном и своевременном исполнении технологических процессов, не вскрывает нарушения и не предотвращает их последствия.

Поэтому стратегическая цель деятельности ОАО «РЖД» в области безопасности движения должна заключаться в достижении гарантий выполнения всеми работниками компании обязательных норм и правил, сформулированных в нормативной документации и направленных на предотвращение нарушений безопасности движения.

Одним из путей решения этой задачи могло бы стать широкое внедрение новых информационно-образовательных технологий. Их основу составляет использование новейших компьютерных технологий, в совокупности с современными методиками и приемами, для создания обучающих систем (далее ОС), включающих фундаментальные и специальные дисциплины, которые в комплексе позволяют организовать учебный процесс, максимально наполнив его элементами, обеспечивающими высокое качество и эффективность обучения, в том числе и в дистанционной форме.

В настоящее время ряд известных коммерческих компаний разрабатывает высококачественные, с точки зрения технических, программных, эргономических и других требований, программные продукты учебного назначения. Методической основой данных разработок являются исследования Бруснецова Н. П., Брусиловского П. JL, Васильева В. В., Растригина Л. А., Савельева А. Я., Слипченко В. Г. Среди зарубежных исследователей необходимо отметить работы Р. Бартона (R. Burton), А. Борка (А. Bork), Д. Брауна (J. S. Brown), Э. Венгера (Е. Wenger), Д. Карбонелла (J. Carboneil), С. Паперта (S. Papart), Э. Солоуэя (Е. Soloway).

Однако, несмотря на заметные успехи в этом направлении, существует ряд причин, препятствующих широкому использованию подобного рода программ. Главной среди них является неполное соответствие предлагаемого в ОС материала идеям и методам преподавания той или иной дисциплины. Это связано, прежде всего, с низкой адаптивностью как самих обучающих систем, так и средств их разработки к индивидуальным особенностям обучаемых, предметной области, решаемым задачам и навыкам разработчика.

Использование адаптивных систем дистанционного обучения при подготовке оперативных работников хозяйства перевозок железных дорог позволяет повысить уровень практической подготовленности к безопасному управлению движением, сократить сроки переподготовки специалистов не снижая её качества. Анализ процесса обучения позволяет дать объективную оценку степени обученности и при необходимости осуществлять профессиональный отбор.

Адаптивной обучающей системой в дальнейшем будем называть [20] -систему, отражающую некоторые характеристики пользователя в модели пользователя и применяющую данную модель для адаптации различных аспектов программированного обучения и контроля знаний.

Обучаемыми в данной работе являются оперативные работники хозяйства службы перевозок железных дорог Российской Федерации.

Актуальность темы исследования определяется необходимостью совершенствования систем дистанционного обучения и контроля знаний за счет совершенствования описания моделей обучаемого, позволяющих отслеживать динамику успеваемости на всех этапах обучения, разработки необходимого алгоритмического и математического обеспечения программных средств, в целях повышения качества дистанционного обучения.

Целью диссертационной работы является разработка, программная реализация и внедрение программного средства разработки обучающих систем дистанционного обучения с применением интеллектуального интерфейса на основе геоинформационных технологий и модели обучаемого.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• исследование методик определения профессиональной пригодности оперативных работников хозяйства службы перевозок железных дорог Российской Федерации на основе факторов, обуславливающих наличие крушений, аварий, особых случаев брака в поездной и маневровой работе на станции;

• формализация и классификация механизмов, лежащих в основе существующих программных систем дистанционного обучения;

• классификация методов и технологий адаптивных алгоритмов обучения;

• анализ инструментов программной реализации обучающих систем, оценка их эффективности и возможного применения в рамках задач интеллектуализации дистанционного обучения;

• разработка и программная реализация модели адаптивного обучения, учитывающей специфику стиля преподавания и позволяющая автоматически модифицировать учебный материал в зависимости от текущей успеваемости обучаемого;

• разработка и программная реализация модели обучаемого, позволяющей проводить оценивание, классификацию и хранение как текущих, так и заключительных знаний обучаемого;

• программная реализация группируемости (классификации) аварийных ситуаций на основе аппарата структурной согласованности.

• разработка программного модуля, позволяющего выполнять моделирование хода рассуждения специалиста при решении прикладных задач определенного класса;

• внедрение разработанного автоматизированного комплекса на сети железных дорог для организации профилактической работы по безопасности движения и охране труда на станциях в условиях их функционирования;

Объектом исследования являются автоматизированные обучающие системы, обеспечивающие дистанционное обучение и контроль уровня знаний обучаемых.

Предметом исследования является методическое, математическое, алгоритмическое и программное обеспечения ОС.

Методы исследования. Методологической основой и общетеоретической базой исследования являются принципы системного анализа и проектирования, теория нечетких множеств и нечетной логики, статистические методы, алгебра логики, теория искусственного интеллекта, теория информации, геоинформационные технологии.

Научная новизна работы:

• интеграция алгоритмов представления знаний, геоинформационных технологий и средств построения адаптивных управляющих средств в единую инструментальную среду дистанционного обучения и контроля уровня знаний обучаемого;

• разработка адаптивной программной системы на основе использования двух моделей: модели уровня знаний обучаемого (модели пользователя) и ее взаимодействия с контрольными обучающими материалами на основе стереотипных моделей и модели адаптивного обучения;

• разработка интеллектуального интерфейса для обеспечения и корректировки процесса обучения дежурных по станции.

Практическая ценность работы заключается в создании системы дистанционного обучения и контроля знаний, позволяющей создавать электронные учебные курсы как для выполнения задач дистанционного образования, так и для проведения промежуточного и итогового тестирования обучаемых; создании особых заданий - "Уроков", в которых используются интеллектуальные алгоритмы обработки слабоструктурированных массивов информации и геоинформационные технологии.

Реализация и внедрение. Значительная часть результатов, полученных в ходе выполнения данной работы, вошла в проект Российского фонда фундаментальных исследований № 03-01-00457 «Интеллектуальная система формирования согласованной многоуровневой базы знаний».

Разработанные методы и алгоритмы использованы при создании программного комплекса "Автоматизированная система дистанционного обучения оперативных работников станций "Безопасность" (АСДО). Данный программный комплекс был внедрен на сети железных дорог ОАО "Российские железные дороги". АСДО является составной частью

Комплексной системы повышения безопасности движения (КС БД ЦД) в хозяйстве перевозок. Основным назначением «Комплексной системы повышения безопасности движения в хозяйстве перевозок» является оценка уровня безопасности на станции, организация сбора, систематизация справочной и текущей актуальной информации, необходимой станции для планирования и проведения профилактической работы по предотвращению случаев брака в поездной и маневровой работе, а также производственного травматизма работников станции.

Апробация работы. Содержание диссертации было доложено на Девятой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004, Научной сессии МИФИ-2005, Научной сессии МИФИ-2006, Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, МИРЭА - 2006, У1-й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов», Десятой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006, VI Международном социальном конгрессе, VII научно-практической конференции «Безопасность движения поездов».

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4

1. Рассмотрена программная реализация принципиальных алгоритмов, обеспечивающих возможности навигации по электронному обучающему материалу; взаимодействие между моделью пользователя и материалами контроля знаний;

2. Выполнена программная реализация средств анализа интеллектуализации обучающего процесса, а именно: формирование "Уроков", обработки информации модулем ШТЕЬЬЮЕК, взаимодействия с ГИС ОЬуеаЬапё;

3. Разработаны интерфейсы администратора, тьютора и обучаемого, в совокупности обеспечивающих взаимодействие пользователя и программной системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведенных исследований были получены следующие основные результаты:

1. Разработана структура системы адаптивного обучения, обеспечивающая возможности широких настроек обучающих материалов, интеграции системы дистанционного обучения с геоинформационной системой "О^ес&апсГ и интеллектуальным информационным обработчиком "ШТЕЬЬЕСЕЯ".

2. Разработана методика, позволяющая определить сложность разрабатываемых вопросов, вероятность случайного угадывания правильного ответа, емкость ответа на вопрос. При этом методика не только позволяет определить численно указанные параметры, но и на этапе оценивания обучаемого позволяет определить вклад каждого вопроса в общую модель знаний обучаемого.

3. Проведены исследования в области психологической характеристики профессиональных качеств дежурных по станции и разработана методика тестирования обучаемых на предмет пригодности к этой профессии.

4. На основе стереотипной оверлейной модели, анализа состояния безопасности движения на железнодорожном транспорте и исследования методик определения профессиональной пригодности, разработана модель обучаемого, позволяющая отслеживать динамику успеваемости обучаемого на всех этапах адаптивного обучения.

5. Предложена модель формирования контрольных опросов, позволяющая проводить как линейный контроль знаний, так и контроль знаний по концептам (определяется, к какому концепту относится данный вопрос, и в случае неправильного ответа на него, задаются дополнительные вопросы для подтверждения гипотезы того, что обучаемый не знает концепт), позволяющий определить знания обучаемого по заданной шкале баллов и значительно приблизить результирующую оценку к реальной по сравнению с линейной системой.

6. Для обеспечения задач повышения эффективности передачи знаний обучаемому, разработаны специализированные механизмы, позволяющие наблюдать решение специалистом задач в проблемной области, а также получать полноценные комментарии и объяснения на этапе решения. При этом задачи решаются с использованием собственной рабочей обстановки обучаемого и с реальными аварийными ситуациями в сходных условиях.

1. Аванесов В. С. Композиция тестовых заданий. Учебная книга для преподаватей вузов, учителей школ, аспирантов и студентов педагогических вузов. -М.: Адепт, 1998.

2. Аванесов B.C. Основы научной организации педагогического контроля в высшей школе. М: Гособразование СССР, 1989.

3. Андреев A.A., Солдаткин В.И. Дистанционное обучение: сущность, технология, организация. М.: Издательство МЭСИ, 1999.

4. Атанов Г. А. Деятельностный подход в обучении. -Донецк.: ЕАИ-пресс, 2001.

5. Белов В.В., Воробьев Е.М., Шаталов В.Е. Теория графов. -М.: Высшая школа, 1976.

6. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. М.: Высшая школа, 1988.

7. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии. М: Педагогика, 1989.

8. Большой энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1993.

9. Борзов Ю. В. Методы тестирования и отладки программ. -Рига: ЛГУ им. Стучки, 1980.

10. Ю.Брукинг А., Джонс П., Кокс Ф. и др. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. -М.: Радио и связь, 1987.

11. И.Бушуев В.В., Смирнов А.Ю., Францев И.Р. Пути совершенствования информационных технологий проектирования тренажерных комплексов. Тезисы докладов международной конференции «Транском-99». -Спб.: СПбГУВК, 1999. Стр. 58-60.

12. Вишняков В.Ф. Вопросы эксплуатации информационно-вычислительных ресурсов отрасли// Доклады девятой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2004».- СПб.,2004.-С.11-25.

13. Вудс В. А. Сетевые грамматики для анализа естественных языков. //Кибернетический сборник. Новая серия, вып. 13. -М.:Мир,1976, с. 120-158.

14. Гальперин И.Р. Текст как объект лингвистического исследования. -М.: Мир, 1981.

15. Гаскаров В. Д. Принципы построения конъюнктивно-дизъюнктивных моделей в рамках экспертной системы автоматизированного прогнозирования. Сб. научных трудов. Под ред. Проф. A.C. Бутова, -СПб Судостроение, 2002.

16. Гаскаров Д.В., Голинкевич Т.А. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. -М.: Советское радио, 1972.

17. Гаскаров Д.В.ДПаповалов Д.М. Малая выборка. -М.: Статистика, 1978.

18. Гильберт. Д., В. Аккерман. Основы теоретической логики. -М.: Государственное издательство иностранной литературы, 1947.

19. Границкая СВ. Адаптивная система обучения. М.: Просвещение, 1997.

20. Дулин С.К. Введение в теорию структурной согласованности, М.: ВЦ РАН, 2006.

21. Дулин С.К., Дулина Н.Г., Киселев И.А. Тематический мониторинг информационных сообщений.- М.: ВЦ РАН, 2000, 83 с.

22. Дулин С. К., Киселев И.А. Интеллектуальная система организации многоуровневой согласованной базы знаний. // Программные продукты и системы, №4,2002, С. 19-22.

23. Егоренков Ю.В., Судаков А.Д. Использование WEB- технологий в управлении безопасности движения поездов// Доклады девятой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2004»,- СПб.,2004.- С.46-50.

24. Йодан Э. Структурное программирование и конструирование программ. -М.:Мир, 1979.

25. Инструкция о порядке служебного расследования нарушений безопасности движения в поездной и маневровой работе на железных дорогах // Приложение №3 к приказу МПС РФ №1Ц от 8.02.1994.

26. Казаринов А. С, Култышева А. Ю., Мирошниченко А. А. Технология адаптивной валидности тестовых заданий: Учебное пособие. -Глазов: ГТПИ, 1999.

27. Капур K.JI. Надежность и проектирование систем. -М.: Мир, 1980.

28. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. -М.: Мир, 1978.

29. Кронгауз М.А. Семантика. -М.: РГТУ, 2001.

30. Кук Н.М., Макдональд ДЖ. Формальная методология приобретения и представления экспертных знаний // ТИИ ЭР, 1986 № 10. с. 145-155.

31. Кулюткин Ю. Н., Сухобская Г. С. Моделирование педагогических ситуаций. -М.: Педагогика, 1981.

32. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. -М.: Патент, 1996. 271с.

33. Мазур М. Качественная теория информации. -М.:Мир, 1974.

34. Мартин Д. Организация баз данных в вычислительных системах. -М.: Мир, 1978.

35. Мешалкин В.Н. Локальные методы классификации // Статистические методы классификации. М.: МГУ, 1969. - с.58-78.

36. Минский M. Фреймы и представление знаний. М.: Энергия, 1979.

37. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. М. :Энергоатомиздат, 1991.

38. Лецкий Э.К., Крепкая З.А. Проектирование информационных систем на железнодорожном транспорте, М: Маршрут, 2003.

39. Мудраченко C.B. Железнодорожная безопасность. Тула: Ариэль, 2003.

40. Краснощеков А.Ф., Аветикян М.А. Пособие дежурному по станции по практической работе. М.: ТЕХИНФОРМ, 2001.

41. Краснощеков А.Ф., Аветикян М.А. Рекомендации по организации и методике технического обучения дежурных по станции. М.: ТЕХИНФОРМ, 2001.

42. Матвеев С.И., Коугия В.А., Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии на железнодорожном транспорте. М.: УМК МПС России, 2002.

43. Дулин С.К., Репьев A.B. Реализация механизма адаптивного обучения на основе моделирования поведения обучаемого. М.: ВЦ РАН, 2006. 21 с.

44. Нильсон. Н. Обучающиеся машины. -М.: Мир, 1967.

45. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Основы системного анализа. -Томск: НТЛ, 1997.

46. Перечень компьютерных технологий реализующих версии решения задачи подготовки специалистов в высшей школе. М.: ИЦ, 1994.

47. Правдин Н.В., Головнич А.К., Вакуленко С.П. Основы автоматизации проектирования железнодорожных станций //М.:2004г. С.14-15,17-19.

48. Позин Б. А. Метод структурного построения тестов для отладки управляющих программ. -М.Программирование, 1980.

49. Полат Е.С., Моисеева М.В., Петров А.Е. и др. Дистанционное обучение. -М.:ВЛАДОС, 1998.

50. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.5 8. Правил а технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации (ПТЭ) // утв. МПС России 26.05.2000, №ЦРБ-756.- С.35.

51. Проблема оценки качества подготовки специалистов на базе компьютерных технологий. Под общей ред. H.A. Селезневой, А.И. Субетто. М.: ИЦ, 1993.

52. Пугачев B.C. Теория случайных процессов и ее применение к задачам автоматического управления. -М.: Физматгиз, 1960.

53. Реферовская Е.А. Лингвистические исследования структуры текста. -Л., 1983 г. .

54. Роберт И.В. Современные информационные технологии в образовании. М.: Школа-Пресе, 1994.

55. Родионов Б.У. Татур А.О. Стандарты и тесты в образовании. М., МИФИ, 1995.

56. Розенберг E.H. Проблемы обеспечения безопасности в информационно-управляющих системах// Ведомственные корпоративные сети и системы, специальный выпуск. М.: 2001.-№2 -С.143.

57. Сериков В. В. Личностный подход в образовании: концепция и технологии. -Волгоград: Перемена, 1994.

58. Розенберг И.Н., Дулин С.К., Репьев A.B. Адаптивная система обучения «Безопасность» с использованием ресурсов ГИС « ObjectLand » // Труды VI -й научно-практической конференции «Безопасность движения поездов. М.: МИИТ, 2005, том 2. С. XI -1 - XI -2.

59. Соломатин Н. М., Беляев В. А. ЭВМ и поиск информации. М.: Машиностроение, 1977.

60. Сэлтон Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации. -М.:Советское радио, 1978.

61. Такеша Э. Связность расплывчатых графов. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Москва. Мир, 1976.

62. Талызина Н. Ф. Управление процессом усвоения знаний. -М.: МГУ, 1984.

63. Тей А., Грибомон П., Луи Ж., Снийерс Д., Водон П., Гоше П., Грегуар

64. Санчес Э., Дельсарт Ф. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию. М:Мир, 1990.

65. Дулин С.К., Репьев A.B. Реализация механизма адаптивного обучения на основе моделирования поведения обучаемого. М.: ВЦ РАН, 2006. 21 с.

66. Трифонов В.В. Учебный процесс и его методическое обеспечение. М.: 1993, В А им. Ф.Э. Дзержинского. - 262 с.

67. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? -М.: Физматгиз, 1960.

68. Уинстон П. Искусственный интеллект. -М.:Мир, 1980.

69. Уоссермен С. Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. -М.:Мир, 1982.

70. Файкс Р., Нильсон Н. Система STRIPS новый подход к применению методов доказательства теорем при решении задач. //Интегральные роботы, выпуск 1. Под редакцией Г. Е. Поздняка. -Москва: Мир, 1973,с. 382-403

71. Филатов O.K. Информатизация современных технологий обучения в ВШ. Ростов: ТОО Мираж, 1997.

72. Хан Г. Статистические модели в инженерных задачах. -М.: Мир, 1969.

73. Харари Ф. Теория графов. -М.: Мир, 1973.

74. Хачатуров J1.A. Телеконференции как виртуальная образовательная среда в ДО //Виртуальная реальность: философские и психологические проблемы. М.: Институт человека РАН, 1997.

75. Хомский Н. О некоторых формальных свойствах грамматик. // В кн.: Кибернетический сборник, выпуск 5, -М.: ИЛ, 1962, стр. 279-311.

76. Хьюз Д., Мичтом Д. Структурный подход к программированию. -М.:Мир, 1980.

77. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985.

78. Челышова М. Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Учебное пособие. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1995.

79. Шенк Р. Обработка концептуальной информации. -М.: Энергия, 1980.

80. Эндрю А. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1985.

81. Bocker, H.-D., Н. Hohl, and Т. Schwab. HyperAdapter Individualizing Hypertext. //INTERACT90. Amsterdam: North-Holland, pp. 931-936.

82. Boyle, C. and A. O. Encarnación MetaDoc: an adaptive hypertext reading system //UserModels and User Adapted Interaction 4(1), 1-19.

83. Buchanan B.G., Shortliffe E.H. Rule-Based Expert Systems, Reading MA: Addison-Wesley, 1984.

84. Corkill D. D. Blackboard Systems. //AI Expert №6, p. 40-47, -London, 1991.

85. Coyne R. Lodic Models of Design. -London: Pitman, 1988.

86. Craig I. Blackboard Systems. -Norwood, NJ: Ablex, 1995.

87. Craig I. Blackboard Systems. Norwood, NJ: Ablex, 1995.

88. Feigenbaum E.A. Feldman J. Computers and thought. -New York: McGraw-Hill, 1963.

89. HÍ11 I. D. Wouldn't it be nice if we could write computer programs in ordinary English or would it? //Computer Bulletin, 1972, № 16, p. 306312.

90. Minsky M. Computation: Finite and Infinite Machines. -London, Prentice-Hall, 1972.

91. Minsky M. Semantic Information Processing. -Cambridge, MA: MIT Press, 1968.

92. Zukerman, I. and R. McConachy. Consulting a user model to address a user's inferencesduring content planning.// User Models and User Adapted Interaction 3(2), 155-185.