автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка инструментальной среды интеграции программных приложений для организации обучения персонала предприятий

КАРТАШЕВ МАКСИМ ИГОРЕВИЧ

РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ СРЕДЫ ИНТЕГРАЦИИ ПРОГРАММНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСОНАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 9 НОЯ 2012

Москва-2012

005056007

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ)».

Научный Строганов Виктор Юрьевич

руководитель Лауреат премии Правительства РФ,

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г. Москва.

Защита состоится 12 декабря 2012 г. в 10.00 на заседании диссертационного совета Д 212.126.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский проспект, д.64, ауд. 42.

Телефон для справок: (499) 155-93-24.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Текст автореферата размещен на сайте Высшей аттестационной комиссии: www.vak.edu.gov.ru

Автореферат разослан 12 ноября 2012 года.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета университета, а копии отзывов присылать по электронной почте: uchsovet@madi.ru

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор, МГТУ им.Н.Э.Баумана, профессор кафедры «Системы обработки информации и управления» Попов Дмитрий Иванович, доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Информатика и вычислительная техника» Московского государственного университета печати, г.Москва Луканин Николай Валентинович, кандидат технических наук, программист-аналитик ООО «Мегаплюс», г.Москва

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Подавляющее большинство мероприятий по обеспечению подготовки, переподготовки и повышению квалификации сотрудников финансируется из собственных средств предприятий. Поэтому оценка эффективности программ обучения является центральным моментом управления профессиональным обучением. Однако как показал анализ, все еще недостаточное внимание уделяется разработке формальных моделей структуризации учебной информации, что необходимо для рациональной организации, как самого процесса обучения, так и аттестации сотрудников. Повсеместная автоматизация ведет и к возникновению ситуации, при которой создание единой информационной системы предприятия практически невозможно. Возможны два выхода из такой ситуации - построение информационной системы с нуля и создание и использование технологий, позволяющих осуществлять интеграцию разнородных приложений и АСУ в единое информационное пространство. Особую важность для информационных систем любого комплекса или предприятия приобретают задачи, связанные с интеграцией существующих и вновь вводимых в эксплуатацию информационных систем или отдельных приложений, включенных в контур подготовки и повышения квалификации персонала. Это связано с непрерывностью работы информационных систем на предприятии и отсутствием возможности единовременного обновления компонентов информационной системы и образовательного контента.

Предметом исследования являются информационная поддержка системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих предприятий промышленности, включая создание методик формирования электронных образовательных ресурсов и организацию обучения в соответствии со сложившейся организационной и нормативно-правовой схемой.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности подготовки и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса за счет разработки и использования инструментальной среды интеграции программных приложений.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ задач системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих предприятий промышленности и транспортного комплекса;

• формальная классификация пользователей и инструментальных средств формирования образовательного контента с учетом терм-связности дисциплин учебного плана;

• разработка механизмов интеграции приложений для управления образовательным контентом;

• разработка методики формирования учебных планов и рабочих программ;

• разработка принципов создания инструментальных средств интеграции разнородных приложений и структур данных;

• разработка базы данных учебных планов и программная реализация механизмов анализа связности.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов системы переподготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, теоретико-множественный аппарат и др. Моделирование и аналитические исследования проводились с использованием математических и статистических пакетов.

Научная новизна

Научную новизну составляют методы, модели и методики разработки инструментальной среды интеграции программных приложений для организации обучения и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса.

На защиту выносятся:

• формальная декомпозиция инструментальных средств создания контента учебных планов и рабочих программ переподготовки персонала;

• методы и программные механизмы анализа связности учебных модулей;

• формальное описание интерфейсов и механизмов блокировок и синхронизации работы приложений на основе процессно-ориентированного описания и аппарата Сетей Петри;

• методика разработки учебных планов и интеграции тестовых заданий с учетом механизмов терм-связности модулей.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным анализом реальных программ переподготовки специалистов промышленных предприятий. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления персоналом с использованием комбинированных технологий обучения. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены

для практического применения в ряде предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ.

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2009-2012гг.);

• на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса подготовки и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса представляет собой актуальное направление в развитии теоретических и практических методов интеграции приложений, а также формирования базы данных учебно-методических материалов с насыщенным мультимедийным наполнением, что особенно актуально для рабочих специальностей, где необходимы наглядные формы представления технологических процессов.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачи исследований. Приводится краткое содержание глав диссертации.

В первой главе диссертации проведен системный анализ задач автоматизации управления персоналом в контуре системы переподготовки кадров.

Проведенный в работе анализ показал, что для формализованного представления и структуризации учебных планов и рабочих программ может быть использован терм-анализ связности модулей учебных материалов. Модуль представляет структуру: М={Ом, Дм, Нм, Р0}, где Ом - наименование модуля; - аннотация модуля; Нм - объем часов, выделенных на модуль; - указатель дисциплины.

Терм-множество представляет структуру \М=\Л7'и\М0, где \Л/' -множество входных термов; \Л/° - множество выходных термов. У^еУУ1 - терм \л/ принадлежит множеству входных термов; \Л/*е\Л/° - терм \л/ принадлежит множеству выходных термов.

Входные термы определены как: 1/,«}, где О'уу -

идентификатор терма; Ям - указатель принадлежности модулю; Г^ -ссылка на терм-источник (для организации синонимии термов); и^ -коэффициент усиления (определяет увеличение активности использования).

Выходные термы определены как: \Л/°„ ={0°м, /Лл/, ':0w■ где - идентификатор терма; /=°м - указатель принадлежности модулю; Р0«, - ссылка на входные термы; - коэффициент забываемости.

Из всего множества термов представляют интерес следующие подмножества: И/00" - подмножество «висячих термов», т.е. выходных термов, которые не используются в дальнейшем (на них не ссылаются никакие входные термы); IV11" - подмножество «неопределенных термов», т.е. входных термов, не ссылающихся на выходной. Они определяются из семантической сети термов на основании соотношений:

И/30 - И/°„е И/0 -: -,Э ИД* ...

И/1"- IV": -.3 1Д/„ ( '

«Неопределенные термы» можно рассматривать как базовые понятия. «Висячие термы» можно рассматривать либо как методическую ошибку сформированного учебного плана, либо такой терм должен быть включен в карту требований по выбранной специальности или профессии.

В диссертации проведен анализ вариантов параметризации исполняемых приложений, реализующий мультимедийный учебный контент. Сценарий системы учебного процесса представляет алгоритмическую структуру (рис.1.).

В качестве исполняемых приложений могут быть использованы обычные браузеры или стандартные математические пакеты. Причем после завершения каждого приложения распознается код завершения, который определяет переход к следующему приложению сценария.

В основе программного конструирования такой структуры приложений лежит формализованное описание элементарного приложения. В общем случае сценарий представляет собой совокупность

элементарных приложений (фрагментов) с заданием алгоритмической структурой и развязкой по данным. Фрагмент имеет структуру:

Я, = (/„ б„ а„ а„ я г„ р1 (2)

где: $-тип фрагмента (информационный, расчетный, выбор и т.п.); <// - уровень сложности (для тестового контроля); а,- - уровень доступа к фрагменту; а, - операция сравнения уровня доступа пользователя и уровня доступа фрагмента (А <, =, >, >), 5,- - время принудительного окончания предъявления; Г/ - подмножество признаков, связанных с данным фрагментом, р,- параметризация при активации.

Выделены классы пользователей системы: администратор (А), методист (М), консультант (Р) и обучаемый (О). Все зти категории пользователей отличаются по их отношению к учебным материалам (11), которые определяют совокупность неделимых единиц учебной информации, соответствующих структуре знаний специализации, и тестовым заданиям (Т).

Администратор (А) обеспечивает весь сервис и функционирование системы в целом, поддерживает работоспособность и выполняет синхронизацию всех баз данных. При наличии сформированных баз банных учебных материалов и, Т, 11хТ он обеспечивает ведение баз данных первого порядка О и Р.

Методист (М) формирует базы данных I), Т, 11хТ. Для обеспечения его функций с участием автора разработана инструментальная среда формирования этих баз. С формированием множества II связан конструктор лекций. С множеством Т -конструктор тестовых заданий. С множеством 1)хТ - администратор курсов.

Обучаемый (О) изучает учебные материалы с использованием мультимедийного пользовательского интерфейса с базами и, Т и ОхР (реализация диалога с тьютором). База данных и используется для организации прямой связи, Т - для обратной, а ОхР - для корректировки процесса обучения.

Консультант (Р) обеспечивает коррекцию поведения обучаемого, которая основана на просмотре баз ОхТ и ОхР и предполагает редактирование Охи и ОхР на основе субъективных оценок качества обучения.

Показано, что при данной формализации учебного контента представляют интерес все множества подмножеств отношений: <и, Р, О, Т> - общий координационный план; <11, Р, 0> - процесс обучения в соответствии с учебным планом; <11, Р, Т> - процесс тестирования в соответствии с учебным планом; <11,0, Т> -самостоятельная работа; <11, Р, Т> - подготовка учебных материалов консультантами, <11, Т> - семантическая связность лекций и тестовых заданий и т.д..

Выполнен системный анализ методов и моделей интеграции разнородных приложений и баз данных. Стандартами интеграции являются те форматы, которые поддерживают ' использование и распространение информации и бизнес данных. Стандарты являются основой для проведения интеграции корпоративных приложений. К ним относятся COM+/DCOM, CORBA, EDI, JavaRMI и XML. Интеграция платформ касается процессов и инструментов, с помощью которых эти системы могут осуществлять безопасный и оптимальный обмен информацией. В результате, данные могут беспрепятственно передаваться по различным приложениям. Так, спецификация OMG CORBA определяет базовый объектный адаптер, который должен быть реализован во всех брокерах запросов. Basic Object Adapter -это набор интерфейсов для создания ссылок на удаленные объекты, регистрации объектов, авторизации запросов и активизации приложений.

Во второй главе диссертации на основе проведенного анализа принципов организации обучения и методов контроля уровня знаний формируется концепция интеграции разнородных приложений формирования электронных образовательных ресурсов.

Так, список программных приложений системы «COTA» включает в свой состав большое количество разнородных средств информационной поддержки и моделирования процесса обучения и тестового контроля.

Инструментарий формирования учебных материалов:

1. Конструктор структурных элементов.

2. Конструктор учебных курсов.

3. Проигрыватель учебных материалов.

4. Подсистема контроля учебного процесса.

5. Подсистема администрирования учебного процесса.

6. Подсистема администрирования учебных планов.

7. Подсистема мониторинга результатов успеваемости.

Тестовый контроль:

8. Подсистема генерации и интерпретации тестов.

9. Конструктор интерактивных тренажеров.

10. Конструктор гетерогенных тестов.

11. Подсистема гетерогенного тестирования.

12. Подсистема мониторинга результатов гетерогенного тестового контроля.

Деловые игры:

13. Программные модули поддержки многоролевых деловых игр.

14. Редактор параметров многоролевой деловой игры.

Интеграция с пакетами:

15. Программный модуль интеграции с пакетом StatSoft STATISTICA.

16. Программный модуль интеграции с пакетом Mathsoft Mathcad.

17. Программный модуль интеграции с пакетом Mathworks Matlab.

В различных комбинациях эти приложения могут быть использованы для различных задач в плане подготовки и использования учебных и тестовых материалов.

При решении задачи интеграции приложений в систему «COTA» речь может идти как об интеграции собственных модулей системы в единую среду обучения, так и об интеграции с внешними приложениями. При этом необходимо учитывать возможность расширения системы и пополнения ее новыми модулями. Таким образом, необходимо создать некоторую платформу, которая может связать между собой отдельные модули. Предложенная в работе общая структура интеграции приложений представлена на рис.2.

Внешнее

приложение 1

Интеграционная платформа

Терминальный модуль

Модуль 1 }■■

Мод

j Файловые

структуры данных

БД

J

Терминальный модуль

Модуль 3

Модуль п

Рис. 2. Схема интеграционной платформы

В диссертации проведена систематизация функционала всех приложений системы (рис.3.). В результате выполнена формальная декомпозиция инструментальных средств создания связной структуры учебных модулей, определены управляющие и информационные связи, что позволяет сделать систему открытой для включения новых методов, моделей и данных, тем самым сформировать функционал программных приложений.

ID s

о

БД курса

[................

СО

Обучение

..БД

результатов'

О ч

XI

"D Ш Z1 "О

0

X

(В

1 S Si

о

S

2 CD

а;

О О

Мультимедиа фрагменты

Сценарий

Мультимедиа фрагменты

Сценарий

Мультимедиа фрагменты

Сценарий

Структура

курса Привязка вых. термов

, БДгет. н F теста

МРТ

Монит. ответов

Результаты

>..............

. БД

КК ' курсов Импорт

курсов Правка

струк. элемент.

Привязка '■' вх.термов

., Формиров. -......уч.'плана

Загрузка стандартов

Редактирование CT'py'Kfypbi курса

КСЭ - Конструктор структурных элементов; КК - Конструктор курсов; КГТ - Конструктор гетерогенных курсов; СО - Среда обучаемого;

МРТ - Мониторинг результатов группового гетерогенного тестового контроля; УП - Учебный план;

Анализ

Для формализованного описания взаимодействия приложений под Х->У в диссертации понимается некоторое управляющее действие X на У (формирование или редактирование), которое поддерживается некоторой программной компонентой (табл.1.). Под Х=>У понимается информационный поток из X в У.

Таблица 1.

Формальные отображения, задаваемые приложениями

1. М->Ш конструктор лекций

2. 1Л=>РиО проигрыватель лекции

3. конструктор тестовых заданий

4. проигрыватель тестовых заданий У(ТхО) =>0;

5. ир=>РиО проигрыватель учебных модулей

6. Тр=>0 проигрыватель тестов У(ТхО) =>0

7. V о-»их<э формирование характеристик учебной траектории

8. V 0-»Тх0 формирование БД результатов тестирования

9. М->ир администратор учебных модулей

10. М-+Тр администратор тестов

11. М-»ихТ, ир, Тр администратор связности лекций и тестов

12. А->Р-»РиО регистрация и просмотр тьюторов

13. А->0->Р регистрация и просмотр обучаемых

14. Р->(11хО) ред. образовательной траектории ((ихО)и(ихТ))-*(ихО)

15. (ТхО)=>Р просмотр результатов тестирования У(ТхО)=>РиО

16. РиО-»(РхО) обмен информацией между тьютором и обучаемым

17. (11хР)=>Р оценка сложности модуля каждым тьютором (11хР)-»и;

18. (ТхР)=>Т оценка сложности теста каждым тьютором (ТхР)-»Т

19.

Отношение Рх11 определяется методистом, после получения консультантом сертификата на право ведения дисциплин, связанных с данным учебным модулем и. Отношение РхО формируется динамически и определяет закрепление обучаемого к конкретному консультанту, а также обмен информацией между ними. Она является производной и формируется на основе связей Рх1) и 1)хО. Тернарное отношение РхОхТ определяет наблюдение конкретного консультанта за результатами тестового контроля конкретного обучаемого. В работе показано, что практически все подмножества носят содержательный характер и должны быть реализованы в системе в ходе ее практической реализации с возможностью функционального наращивания.

Совместное использование введенных операций при наличии формализованного описания приложений и данных позволяет генерировать программные методики создания учебного контента. Полученные формальные соотношения дают основу автоматизации поиска и устранения методических ошибок при формировании

учебного плана. Кроме того, унификация структуры данных снижает затраты при разработке и упрощает процесс поддержки учебно-методических материалов.

Для формального описания процессов, задаваемых различными приложениями при их интеграции, в работе используются операторы свертки, развертки, проецирования, объединения и другие. Так оператор объединения определяется следующим образом. Если заданы процессы Z■\=<SQi, 71, /ч, си> и 72=<5а, 72, 72, а2>. Процесс 2=<5д, 7, Я, а> является объединением процессов и Т2

(обозначение 2= если:

• 5(2 является склейкой пространств 501 и

• 7= Т-1^>Т2

• для каждого fe 7 строится: /¡=<4 5(>, где ^ - склейка кортежей

(з\е ) и (^еХ^) , кортежи и ^ принадлежат соответственно графикам р1 и Р2 для значения I

• все склейки кортежей и для всех 1еТ являются функциональными

• совокупность ^ для всех ¡еТформирует график Г

• отношение а строится как транзитивное замыкание на сииаг. Введенные операции позволяют реализовать свертку описания

множества подобных процессов. При этом возможна следующая схема свертки описаний двух процессов в одно общее (рис.4.):

Рис.4. Объединенное описание процессов и 22

Так, с инициатором ^ связана локальная среда (а, е) процесса 7.^, а с инициатором 12 - локальная среда д) процесса 7.г. Оператор /71 модифицирован в оператор который связан с параметром Ь и первым параметром локальной среды инициатора. Оператор Л2 связан с параметрами Ь, с, с1 и вторым параметром локальной среды инициатора. Операторы /?', и Л2 будут объединенными. Инициаторы 11 и 12 присутствуют в этой схеме одновременно.

Для проверки согласованности параллельных процессов, порождаемых различными приложениями при их интеграции в единую среду, и отсутствия их взаимных блокировок в работе предлагается использование сетей Петри. Так, сеть представляет собой тройку (Р, Т, Н, где:

Р — непустое множество элементов сети, называемых местами,

Т — непустое множество элементов сети, называемых переходами,

РсРхГиГхР— отношение инцидентности, и для (Р, 7", Р) выполнены следующие условия:

• Р п Т = ф, множества мест и переходов не пересекаются);

. ^ Ф>) а Се Р и Т, Зу е Р и 7 : х^у V у1=х) (т е любоЙ элеМент сети инцидентен хотя бы одному элементу другого типа);

• если для произвольного элемента сети х е х обозначить через *Х множество его входных элементов {у\уРх.}, а через х* — множество его выходных элементов {у\хРу}< то Ур,,р2 е Р: Ср, = р2 ) л (р; = р'2) => (р, = р2 ), (т.е. сеть не содержит пары мест, которые инцидентны одному и тому же множеству переходов).

Сеть Петри является абстракцией динамической системы в том смысле, что ее переходы соответствуют событиям в системе, а места условиям наступления событий. Событие — это некоторый факт в системе, трактуемый как потенциальное действие компонента системы, которое может осуществляться один, несколько раз или ни разу. В общем случае система может порождать разные процессы, а множество всех процессов, порождаемых системой, полностью характеризует динамику поведения системы.

Параллельная сеть действий - сеть, которая удовлетворяет условию:

• \/р е Р ;|* р |< 1д | р* |< 1, т.е. каждое место сети имеет не более одного входного и не более одного выходного перехода.

Сети представляют последовательно-альтернативные процессы, если выполняется:

• | Н(Ы )\= 1, сеть имеет единственное головное место;

. е Г |= 1л | Г |= 1, т.е. любой переход сети имеет ровно

одно входное и одно выходное место.

Параллельно-альтернативные процессы представляются с помощью ациклических сетей, удовлетворяющих еще условию:

. \/р е Р,УМ2 е Т : ((^^2<е'р) => а/ 12)).

Пусть N = (Р,Т,Р,М0) — исходная сеть Петри (рис.5.). Рассмотрим развертку примитивной сети со стандартной начальной

разметкой М0, при которой только единственное головное место р сети имеет разметку М0(р) = 1, а остальные места имеют нулевую разметку. На рис.5, показана примитивная сеть N = 1 а;*( Ь;*с; с!); е . При этом сеть представлена как комбинация компонентов где Л/1 и А/3 — ациклические компоненты, Л/2 = *( Ь;*с;с1) — циклический компонент.

Р4

Рис. 5. Развертка примитивной сети в процесс -

картинку

При развертке такой примитивной сети сначала отдельно разворачиваются все ее циклические компоненты. В каждом циклическом компоненте Л/, имеется единственное головное место р, (в компоненте Л/2 такое место — место р2). Головному месту р, компонента Л/, сопоставляется головное место развернутой сети /V,. Далее развертка осуществляется индуктивным способом. Процедура развертки примитивной сети со стандартной разметкой сводится к выделению всех возможных путей в графе исходной сети и склеиванию путей в тех местах, после которых эти пути совпадают.

В результате, такое представление процессов может быть использовано как схема генерации процессов в плане моделирования блокировок, синхронизации и достижимости состояний при реализации множества сценарием, определяемых курсами обучения и связанными с запуском различных приложений.

Далее в работе решается вопрос формирования базы данных для интегрированной среды учебных приложений. При этом сочетание файловой структуры и БД является более рациональным, позволяя создавать унифицированные структуры данных, не требующие преобразований при перенесении в другие среды. На рис.6, приведена схема размещения данных в обучающей системе.

Здесь можно видеть, что данные управляющих и контролирующих подсистем централизованно хранятся в базе данных, в то время как структуры учебных курсов, модулей, структурных элементов хранятся в файлах.

КУК КСЭ

В диссертации реализованы механизмы интеграции собственных модулей в единую учебную платформу. При этом круг задач тестового контроля, охватывающий аспекты моделирования (для методиста с целью оценки его эффективности) и непосредственного контроля, решается путем создания совокупности сценариев включающих:

• метод оценки вероятностей ошибочной классификации;

• моделирующие алгоритмы;

• метод переоценки сложности тестовых заданий;

• приложение разбора структуры гетерогенного теста;

• визуализация результатов тестового контроля и другие.

В третье главе диссертации решается задача разработка методики формирования учебных планов и рабочих программ, интегрирующих образовательный контент и реализующих адаптивные сценарии обучения.

В работе ставится задача выбора меры сложности понятий 11(С()), меры сложности модулей ц(/и,), меры сложности библиотек

модулей и меры сложности учебных курсов ц(Т), значения которых можно определять автоматически - только путем анализа графов С(£) и в(/,), С(Г) и в(7") соответственно.

Так, семантическая сеть ) модуля /и, представляется в виде ориентированного графа без контуров СО,), вершины которого

соответствуют понятиям наборов С/, С,, а дуги отношениям «определяемое понятие - определяющее понятие» между ними. Другими словами, дуги в графе С(т,) соответствуют

информационным связям понятий из наборов С , С; между собой. Введенные обозначения иллюстрирует рис.7. Модуль ш, на этом

рисунке использует три входных понятия си, с1,2, с 1,3 («1=3), и в модуле определены четыре выходных понятия с,,, с12, с13, с14 (и, =4). Понятие с14, к примеру, определяется с помощью двух

входных понятий модуля и двух его выходных понятий: См ={с1.2,си}; С, 4 = {С[ 2,С) 3} .

Рис. 7. Граф в ярусно-параллельной форме

Мера представляет собой взвешенное количество

понятий в наборах С/.у, С, у:

Номер яруса

4

5

3

2

где X е [0,1] - весовой множитель.

В качестве меры сложности ц2(с,у) . рассматривается высота понятия ctJ:

^2(Ci,j) = h(CiJ). (4)

В качестве меры ц3(с,;) используется количество понятий, информационно связанных в широком смысле с понятием ctj. Очевидно, что если высота понятия cUj равна единице, то мера ц3(с, 7 ) совпадает с мерой ц,(си) и ее значение равно нулю.

Приложение «Учебный план» представляет систему формирования учебного плана переподготовки, привязку рабочих программ и структурированного учебного материала к дисциплинам, создание связного словаря термов, формирование индивидуальной траектории по результатам гетерогенного тестирования, контроля и организации обучения по отдельным направлениям.

В диссертации разработаны критерии оценки предложенных графов связности, позволяющие оценить качество структуризации учебного курса для построения на его основе индивидуальных траекторий обучения. К основным относятся следующие критерии:

1. Среднее взвешенное количество понятий (с) в модулях. ki=£i..n(a*ZcBX+XcBbix)/n. где коэффициент ае[0..1], п - количество модулей (вершин) в графе.

2. Средняя высота графа связности понятий модуля в ярусно-параллельной форме (ЯПФ).

k2=21..nhi/n, где hj - высота графа связности i-ro модуля, представленного в ЯПФ.

3. Среднее количество понятий, необходимых для изучения данного понятия.

k3=2j=1..mcij/c, где сц - понятие, необходимое для изучения j-ro понятия, с - количество понятий во всех модулях.

4. Число вершинной связности графа (min количество модулей, без которых граф станет несвязным). k4=min(maxFlow). Значение критерия вычисляется по алгоритму Эдмондса-Карпа о нахождении максимального потока.

Особенностью программной реализации данного приложения является насыщенность экранных форм (дисциплин, модулей и т.д.), позволяющая оперативно оценивать текущее качество подготовки учебных материалов. На рис.8, показана UML - диаграмма процесса сборки курсов и их включением в учебный план. Представленная модель построена по принципу вход-выход с возможностью преобразования пользовательского функционала.

Составление Уч. Плана

Создание / Редактирование струн, курса

Создание сценария структ. г

Привязка вых , термов к модулям

Ввод данных по раб. прог.

Сравнение определений терма методистом

Редактирование БД справ.

' Импорт ФГОС

Добав. дисциплин

Импорт струк. лок. курса

Импорт термов в словарь

Заменить / Добавить / Пропустить

Привязка вх термов к модулям

Привязка термов к компет. ФГОС-а

Добавление новых термов в слов^эь для определения компетенции, при анализе терм-связности приведет к выпаданию добавленных термов. И не полному покрытию Ф ГОС-а учебным планом

Автомат, анализ сходства термов

Привязка вх термов к модулям курсов

Анализ терм связности

Формирование

I. Уч. плана

Добавл. вых. термов в модули

курсов для оптимиз Уч.плана При добавление вых. термов в модуль

дисциплины, возникает не соответствие лок. курса с курсом импортированного в учебный план

Экспорт курса в лок версию

Рис. 8. иМЬдиаграмма учебного плана

сценария подготовки терм-связного

Помимо формирования учебного плана, ряд программных приложений интегрированной среды направлен на формирование

тестов. В связи с этим в работе предлагается методика интеграции тестов и формирования гетерогенного теста, который содержит тестовые задания из разных модулей одного локального курса. Если требуется создать гетерогенный тест для контроля усвоения материала по модулям из нескольких локальных курсов, то предварительно в Конструкторе курсов необходимо собрать новый курс, содержащий эти модули.

Методика формирования ГТ сводится к выполнению следующих шагов:

1. Загрузка файла учебного курса.

2. Выбор в структуре загруженного курса модулей или отдельных тестов, тестовые задания из которых будут включены в гетерогенный тест.

3. Выбор алгоритма тестирования из библиотеки алгоритмов.

4. Настройка значений параметров выбранного алгоритма.

5. Задание имени основного файла ГТ и выбор папки для сохранения его структуры.

6. Формирование и сохранение экземпляра гетерогенного теста с указанным именем и по указанному пути на основе каркаса, параметризованного в соответствии со сделанными установками.

г?

и р гл

м

о

и

Гетерогенный

иг

а

Рис. 9. Методика формирования ГТ по нескольким учебным курсам

Каждую группу составляют тестовые задания, принадлежащие одному модулю и имеющие один уровень сложности. Каждая группа однозначно соответствует модулю, т.е. в одном цикле не может быть 2-х или более групп, соответствующих одному и тому же модулю, но разным уровням сложности. Групп в каждом цикле будет столько, сколько на данный момент есть модулей, содержащих непредъявленные тестовые задания текущего для каждого модуля

уровня сложности. Очередность предъявления групп определяется случайным образом. Предъявленные в цикле группы повторно в этом же цикле не предъявляются.

Уровень сложности заданий, составляющих группу, определяется адаптивно исходя из уровня сложности заданий того же модуля в предыдущем цикле и на основе сравнения среднего результата их предъявления (опять же в предыдущем цикле) с заданным пороговым значением. В зависимости от заданных ограничений, в качестве нового уровня сложности может быть выбран ближайший к предыдущему или отличающийся от него строго на 1 уровень сложности. Если в предыдущих циклах не предъявлялись тестовые задания из данного модуля, то начальный уровень сложности определяется как средний по заданиям этого модуля.

В каждую группу входит т'т{п,к) тестовых заданий, где: п -заданное максимальное число предъявляемых тестовых заданий из каждого модуля в каждом цикле; к - доступное число непредъявленных тестовых заданий в данном модуле с текущим для этого модуля уровнем сложности. Очередность предъявления тестовых заданий в каждой группе (модуле) также определяется случайным образом. Все предъявленные в тесте тестовые задания повторно не предъявляются. Представленная методика позволяет по окончании теста получить уровень знаний обучаемого по каждому модулю.

При работе обучаемого с модулем он выполняет различные задания в зависимости от типа модуля. На рис.10, приведена 11М1_-схема работы обучаемого с учебным модулем любого типа. В этом общем случае он может работать как с информационными данными, так и выполнять практические задачи и контрольные тесты.

Просмотреть глоссарий

«е;

- -ш

Просмотреть илпюстрац

Пройти контроль

Рис. 10. иМ1_-схема работы с учебным модулем

На рис.11, представлена UML-схема работы обучаемого с

П) К)

Рис.11. UML-схема работы модулем практических заданий (П) и контроля (К)

Стоит отметить, что в процессе обучения компетенции могут приобретаться только во время выполнения практических заданий.

В четвертой главе диссертации рассматриваются технологические аспекты разработки программно-инструментальных средств интеграции разнородных приложений.

Разработана структура базы данных (рис.12.), интегрирующая учебно-методические материалы. Выбор MySQL в качестве СУБД обусловлен широкой популярностью данной СУБД. Ее автоматическая масштабируемость при работе на многопроцессорных платформах, исключает необходимость дополнительной конфигурации или программной настройки. Для работы с базой данных использовался компонент MyDAC, что позволило при переносе программы не производить дополнительных установок драйвера для работы с базой. Так же, использование MySQL позволяет использовать программу, как в локальной сети, так и глобальной путем изменения настроек соединения с базой данных. Реализован полный набор операций с базой данных, которые могут выполняться, как из интерактивной оболочки пользовательского интерфейса, так и непосредственных из программных приложений.

Для каждой операции с базой разработан удобный пользовательский интерфейс. В систему включены разработанные в диссертации моделирующие функции. Таким образом, методисты кроме информационной поддержки получают возможность оценки эффективности разработанного учебного плана с учетом

индивидуальных свойств обучаемых различных возрастных категорий и с различным начальным уровнем знаний.

Рис. 12. Структура базы данных формирования учебного плана

Система имеет возможность генерации отчетов. Разработаны различные механизмы связывания входных и выходных термов.

В диссертации проведена апробация разработанных методик. Так, для проведения анализа зависимости прохождения квалификации и уровня знаний и навыков сотрудников ОАО «ТНК» и дочерних обществ из общего числа сотрудников (307 исследуемых) было выделено две выборки: работники, прошедшие повышение квалификации в период с 2010 по 2012гг.; работники, не проходившие повышение квалификации за указанный период.

Для проведения исследования были выделены следующие основные направления повышения квалификации: бухгалтерский учет и аудит; экономика; управление финансами; организационные основы финансово-экономического управления; информационные технологии; другие направления.

Общая численность работников, прошедших повышение квалификации - 179 человек, что составляет 59% от общего количества сотрудников ОАО «ТНК», принимавших участие в исследовании.

В целом, по результатам аттестации наибольшее среднее количество баллов, набранное сотрудниками, прошедшими повышение квалификации, приходится на блок «Организационные основы финансово-экономического управления» (средний балл 60,5), но указанная группа также показала в целом самый низкий уровень знаний по финансово-экономическому блоку в рамках своей выборки. Общий уровень знаний и навыков по результатам экзамена представлен на рис.13.

70-бОбО-40

зо 20 10

60,5

4313

43,8

53,2

40,7

и Я-1

43,7

□повышали квалификацию

□не повышали квалификацию

ФЭБ

Блок 1 Блок 2 БлокЗ Блок 4 Блок 5 Блок 6

Рис. 13. Общий уровень знаний и навыков работников Самый низкий средний результат выявлен по блоку «Бухгалтерский учет и аудит». Однако характер распределения средних баллов по данному блоку позволяет сделать вывод о том, что работники, прошедшие повышение квалификации в целом по всем

направлениям, продемонстрировали более высокий уровень знаний по результатам экзамена (средний балл 40,7) по сравнению с сотрудниками, не проходящими повышение квалификации (средний балл 33,9). Значение совокупной дисперсии составляет 0,00035, что является свидетельством существенного различия средних для двух выборок данных.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 11 печатных работ.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ методов и моделей интеграции разнородных приложений и баз данных, структуры программно-технического комплекса организации системы подготовки и переподготовки кадров, а также базовых моделей оценки связности учебных материалов, что позволило определить круг приоритетных задач, направленных на повышение эффективности организации обучения.

2. За счет разработанных моделей взаимодействия пользователей и приложений с учетом их привязки к программным и информационным ресурсам выполнена формальная классификация инструментальных средств формирования образовательного контента с указанием их функционала, согласованного по интерфейсному взаимодействию, Полученные формальные соотношения дают основу автоматизации поиска и устранения методических ошибок при формировании учебного плана. Кроме того, унификация структуры данных снижает затраты при разработке и упрощает процесс поддержки учебно-методических материалов.

3. Для формального описания процессов, задаваемых различными приложениями при их интеграции, в работе предлагается использование формальных процессно-ориентированных операторов свертки, развертки, проецирования, объединения и других, которые позволяют в обобщенной форме дать описание множества подобных процессов в интегрированной среде.

4. Для проверки согласованности параллельных процессов, порождаемых различными приложениями при их интеграции в единую среду, в работе предлагается использование аппарата сетей Петри, который может быть использован как схема генерации процессов в плане моделирования блокировок, синхронизации и достижимости состояний при реализации множества сценариев, определяемых курсами обучения и связанными с запуском различных приложений.

5. За счет использования механизмов терм-связности разработана методика формирования учебных планов и рабочих

программ, которая позволяет формировать индивидуальную образовательную траекторию по . результатам гетерогенного тестирования, контроля и организации обучения по отдельным направлениям.

6. В работе предлагается методика интеграции тестовых заданий и формирования гетерогенного теста, который содержит тестовые задания из разных модулей множества локальных курсов и которая позволяет по окончании теста получить уровень знаний обучаемого по каждому модулю.

7. Разработана база данных учебных планов и рабочих программ. Выполнена программная реализация для адаптации механизмов анализа связности под предложенные модели оценки сложности и связности учебного материала.

8. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются на кафедре АСУ МАДИ.

Публикации по теме диссертационной работы

Статьи в журналах ВАК:

1. Карташев М.И. Методы и алгоритмы адаптивного компьютерного тестирования / Баринов К.А., Рогова О.Б., Карташев М.И. // В мире научных открытий № 9 (21). - Красноярск: НИЦ, 2011. -С. 93-106.

2. Карташев М.И. Адаптивный тестовый контроль в системах дистанционного образования / Никитин М.М, Строганов В.Ю., Карташев М.И. // В мире научных открытий № 9 (21). - Красноярск: НИЦ, 2011.-С. 118-126.

Статьи в сб. науч. тр. и других изданиях:

3. Карташев М.И. Организационно-технические принципы проектирования иерархических структур управления промышленными объединениями / Карасев A.A., Карташев М.И., Котов A.A., Луковецкая Т.М., Чугунова Д.Н. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М.: МАДИ (ГТУ), 2008. - С. 27-37.

4. Карташев М.И. Формирование организационной структуры в Business Studio / Карташев М.И., Приходько М.В., Свободин В.Ю., Строганов Д.В. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М.: МАДИ (ГТУ), 2008. -С. 58-68.

5. Карташев М.И. Использование нечетких множеств при определении количественных оценок связности учебного материала / Николаев А.Б., Ягудаев Г.Г., Карташев М.И., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46. - М.: МАДИ, 2010. - С. 128-134.

6. Карташев М.И. "Интеграция приложений в системе "COTA" / Ягудаев Г.Г., Карташев М.И. // Методы описания и моделирования бизнес-процессов и технологий в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ № 3/47. - М.: МАДИ, 2010. - С. 97-104.

7. Карташев М.И. Интерфейсные формы системы управления персоналом / Брыль В.Н., Карташев М.И., Николаев А.Б., Свечников A.A., Якунин П.С. // Автоматизация систем управления персоналом: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2011. - С. 11-16.

8. Карташев М.И. Проблемы принятия решений при формировании и оценивании эффективности бизнес-процессов / Брыль В.Н., Горячкин Б.С., Карташев М.И., Строганов Д.В., Якунин П.С. // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2011. - С. 21-28.

9. Карташев М.И. Семантическое моделирование данных в системах поддержки управленческой деятельностью / Карасев A.A., Карташев М.И., Тимофеев П.А., Ягудаев Г.Г. // Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2011.-С. 77-81.

10. Карташев М.И. Методика расчета экономической эффективности инновационных проектов с учетом фактора риска / Батов Р.В., Васильев Д.А., Карташев М.И., Катырин С.Н., Ягудаев Г.Г. //Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации, сб. науч. тр. МАДИ. - М.: Техполиграфцентр, 2011. - С. 36-41.

11. Карташев М.И. Оценка влияния начальных условий моделирования на характеристики нестационарных имитационных процессов / Строганов Д.В., Николаев А.Б., Карташев М.И., Замыцких П.В. // Имитационное моделирование систем управления. -М.: МАДИ, 2012. - С. 90-98.

Подписано в печать: 09.11.2012 Тираж 100 экз. Заказ №9012 Отпечатано в типографии «Реглет» г. Москва, Ленинградский пр-тд.74 (495)790-74-77 wvvw.reglet.ru

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ИНЕГРАЦИИ ПРИЛОЖЕНИЙ И ДАННЫХ В СИСТЕМЕ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ.

1.1. Сравнительный анализ систем открытого обучения.

1.2. Системный анализ проблем интеграции данных и приложений.

1.3. Методические принципы структурирования учебного материала.

1.4. Базовая модель связности учебного материала.

1.5. Классификация пользователей и компонентов системы.

1.6. Системы управления учебным контентом.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ИНТЕГРАЦИИ ПРИЛОЖЕНИЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ УЧЕБНОГО КОНТЕНТА.46 2.1. Структура инструментальных средств интеграции приложений создания обучающих программ и учебных планов.

2.2. Формальная модель декомпозиции функционала инструментальных средств интеграции приложений.

2.3. Процессная концепция взаимодействия пользователей с программными приложениями.

2.4. Моделирование интеграции приложений на основе развертки сетей Петри в сети-процессы.

2.5. Разработка механизмов связывания модулей на основе модели интеграции данных.

Выводы по главе 2.:.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ

ФОРМИРОВАНИЯ СВЯЗНОСТИ УЧЕБНОГО КОНТЕНТА.

3.1. Разработка модели сложности учебной информации.

3.2. Формирование модели связности учебного контента.

3.3. Включение в интегрированную среду приложений формирования связности учебного контента.

3.4. Методика формирования учебного контента на основе интеграции приложений связности.

3.5. Факторная модель гетерогенного теста.

3.6. Методика формирования контроля знаний на основе приложений гетерогенного тестирования и создания локальных курсов.

Выводы по главе 3.

4. РАЗРАБОТКА БАЗЫ ДАННЫХ И ПРОГРАММНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ СТРУКТУРИЗАЦИИ УЧЕБНОГО КОНТЕНТА.

4.1. Проектирование базы данных электронных образовательных ресурсов

4.2. Построение приложений моделирования графов связности учебного контента.

4.3. Методика представление результатов аттестации.

4.4. Анализ результатов аттестации по возрастным группам сотрудников. 121 Выводы по главе 4.

Подавляющее большинство мероприятий по обеспечению подготовки, переподготовки и повышению квалификации сотрудников финансируется из собственных средств предприятий. Поэтому оценка эффективности программ обучения является центральным моментом управления профессиональным обучением. Однако как показал анализ, все еще недостаточное внимание уделяется разработке формальных моделей структуризации учебной информации, что необходимо для рациональной организации, как самого процесса обучения, так и аттестации сотрудников. Повсеместная автоматизация ведет и к возникновению ситуации, при которой создание единой информационной системы предприятия практически невозможно. Возможны два выхода из такой ситуации - построение информационной системы с нуля и создание и использование технологий, позволяющих осуществлять интеграцию разнородных приложений и АСУ в единое информационное пространство. Особую важность для информационных систем любого комплекса или предприятия приобретают задачи, связанные с интеграцией существующих и вновь вводимых в эксплуатацию информационных систем или отдельных приложений, включенных в контур подготовки и повышения квалификации персонала. Это связано с непрерывностью работы информационных систем на предприятии и отсутствием возможности единовременного обновления компонентов информационной системы и образовательного контента.

Предметом исследования являются информационная поддержка системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих предприятий промышленности, включая создание методик формирования электронных образовательных ресурсов и организацию обучения в соответствии со сложившейся организационной и нормативно-правовой схемой.

Целью работы является повышение эффективности подготовки и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса за счет разработки и использования инструментальной среды интеграции программных приложений.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ задач системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих предприятий промышленности и транспортного комплекса;

• формальная классификация пользователей и инструментальных средств формирования образовательного контента с учетом терм-связности дисциплин учебного плана;

• разработка механизмов интеграции приложений для управления образовательным контентом;

• разработка методики формирования учебных планов и рабочих программ;

• разработка принципов создания инструментальных средств интеграции разнородных приложений и структур данных;

• разработка базы данных учебных планов и программная реализация механизмов анализа связности.

При разработке формальных моделей компонентов системы переподготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, теоретико-множественный аппарат и др. Моделирование и аналитические исследования проводились с использованием математических и статистических пакетов.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проведен системный анализ задач автоматизации управления персоналом в контуре системы переподготовки. Проведен сравнительный анализ методов и средств обучения. Выделены категории методов и методик, которые могут быть полностью или частично автоматизированы. Определено место компьютерных и телекоммуникационных технологий в обучении персонала.

В диссертации проведен анализ вариантов параметризации исполняемых приложений, реализующий мультимедийный учебный контент. Сценарий системы учебного процесса представляет алгоритмическую структуру.

Выделены классы пользователей системы: администратор, методист, консультант и обучаемый. Все эти категории пользователей отличаются по их отношению к учебным материалам, которые определяют совокупность неделимых единиц учебной информации, соответствующих структуре знаний специализации, и тестовым заданиям.

Выполнен системный анализ методов и моделей интеграции разнородных приложений и баз данных. Стандартами интеграции являются те форматы, которые поддерживают использование и распространение информации, а также бизнес данных.

Показано, что при выборе программного обеспечения для открытого обучения независимо от его уровня необходимо учитывать пять потребительских характеристик: надежность в эксплуатации; совместимость; удобство использования; модульность; обеспечение доступа.

Во второй главе диссертации на основе проведенного анализа принципов организации обучения и методов контроля уровня знаний формируется концепция интеграции разнородных приложений формирования электронных образовательных ресурсов.

При решении задачи интеграции приложений в систему «COTA» речь может идти как об интеграции собственных модулей системы в единую среду обучения, так и об интеграции с внешними приложениями. При этом необходимо учитывать возможность расширения системы и пополнения ее новыми модулями. Таким образом, необходимо создать некоторую платформу, которая может связать между собой отдельные модули.

В диссертации проведена систематизация функционала всех приложений системы. В результате выполнена формальная декомпозиция инструментальных средств создания связной структуры учебных модулей, определены управляющие и информационные связи, что позволяет сделать систему открытой для включения новых методов, моделей и данных, тем самым сформировать функционал программных приложений.

В третьей главе диссертации на основе проведенного анализа педагогических и дидактических принципов организации обучения и методов контроля и диагностики уровня знаний формируется концепция построения связного учебного плана переподготовки персонала. Строится формальная модель описания процессов обучения. Решается задача декомпозиции компонентов системы переподготовки. В результате формируется концептуальная модель и технические требования для реализации программной среды, обеспечивающей функциональную полноту системы формирования учебного контента.

Разработанные программные компоненты системы включает в себя следующий набор инструментальных сред и пользовательских приложений: конструктор структурных элементов; конструктор курсов; инструментарий оценки связности учебного плана и другие.

Для программной реализации формирования учебного сценария из элементарных приложений с учетом синхронизации и согласования по данным в диссертации разработаны формальные операции создания структуры приложений.

В четвертой главе диссертации рассматриваются технологические аспекты разработки программно-инструментальных средств формирования связного учебного плана.

Для каждой операции с базой разработан удобный пользовательский интерфейс. В систему включены разработанные в диссертации моделирующие функции. Таким образом, методисты кроме информационной поддержки получают и возможность оценки эффективности разработанного учебного плана с учетом индивидуальных свойств обучаемых различных возрастных категорий и с различным начальным уровнем знаний. Система имеет возможность генерации отчетов. Разработаны различные механизмы связывания входных и выходных термов.

Рассмотрены учебные планы и рабочие программы специализаций. Предложенные в работе критерии эффективности позволили повысить эффективность системы подготовки и переподготовки.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну составляют методы, модели и методики разработки инструментальной среды интеграции программных приложений для организации обучения и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса.

На защиту выносятся:

• формальная декомпозиция инструментальных средств создания контента учебных планов и рабочих программ переподготовки персонала;

• методы и программные механизмы анализа связности учебных модулей;

• формальное описание интерфейсов и механизмов блокировок и синхронизации работы приложений на основе процессно-ориентированного описания и аппарата Сетей Петри;

• методика разработки учебных планов и интеграции тестовых заданий с учетом механизмов терм-связности модулей.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным анализом реальных программ переподготовки специалистов промышленных предприятий. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации управления персоналом с использованием комбинированных технологий обучения. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2009-2012 гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ.

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса подготовки и переподготовки персонала предприятий промышленности и транспортного комплекса представляет собой актуальное направление в развитии теоретических и практических методов интеграции приложений, а также формирования базы данных учебно-методических материалов с насыщенным мультимедийным наполнением, что особенно актуально для рабочих специальностей, где необходимы наглядные формы представления технологических процессов.

По результатам выполненных исследований опубликовано 11 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 139 страницах машинописного текста, содержит 52 рисунка, 7 таблиц, список литературы из 127 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработана структура базы данных, интегрирующая учебно-методические материалы. Выбор MySQL в качестве СУБД обусловлен широкой популярностью данной СУБД и достаточно легковесной прозрачной архитектурой. Ее автоматическая масштабируемость при работе на многопроцессорных платформах, исключает необходимость дополнительной конфигурации или программной настройки.

2. Использование SQL запросов позволило сократить время выполнения поиска и фильтрации данных при больших объемах информации. SQL запрос формирующий список входных термов по заданному выходному терму, используемый при построении функции забывания терма. По выполнению запроса программе возвращался список содержащий индекс дисциплины, индекс модуля, тип терма, имя модуля, количество часов отведенное на модуль и др.:

3. На основе проведенного анализа можно сделать вывод о том, что в целом по финансово-экономическому блоку только возрастная категория до 25 лет показала результат, соответствующий высокому уровню знаний и навыков (3% от общей численности персонала). Полученный результат может быть обусловлен тем, что данная возрастная категория недавно прошла обучение в средних и высших учебных заведениях, следовательно, эти сотрудники получили не только современные, но и системные знания. Остальные возрастные категории показали результат, соответствующий среднему уровню знаний и навыков.

4. Анализ результатов экзамена по блокам показал, что наиболее низкий уровень подготовки практически все возрастные категории показали по блоку «Бухгалтерский учет и аудит». Все возрастные категории, кроме возрастной категории до 25 лет показали средний уровень знаний и навыков по блоку «Информационные технологии». Наиболее высокий уровень подготовки все группы показали по блокам «Юридические основы финансово-экономического управления» и «Организационные основы современного финансово-экономического управления».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведен системный анализ методов и моделей интеграции разнородных приложений и баз данных, структуры программно-технического комплекса организации системы подготовки и переподготовки кадров, а также базовых моделей оценки связности учебных материалов, что позволило определить круг приоритетных задач, направленных на повышение эффективности организации обучения.

2. За счет разработанных моделей взаимодействия пользователей и приложений с учетом их привязки к программным и информационным ресурсам выполнена формальная классификация инструментальных средств формирования образовательного контента с указанием их функционала, согласованного по интерфейсному взаимодействию, Полученные формальные соотношения дают основу автоматизации поиска и устранения методических ошибок при формировании учебного плана. Кроме того, унификация структуры данных снижает затраты при разработке и упрощает процесс поддержки учебно-методических материалов.

3. Для формального описания процессов, задаваемых различными приложениями при их интеграции, в работе предлагается использование формальных процессно-ориентированных операторов свертки, развертки, проецирования, объединения и других, которые позволяют в обобщенной форме дать описание множества подобных процессов в интегрированной среде.

4. Для проверки согласованности параллельных процессов, порождаемых различными приложениями при их интеграции в единую среду, в работе предлагается использование аппарата сетей Петри, который может быть использован как схема генерации процессов в плане моделирования блокировок, синхронизации и достижимости состояний при реализации множества сценариев, определяемых курсами обучения и связанными с запуском различных приложений.

5. За счет использования механизмов терм-связности разработана методика формирования учебных планов и рабочих программ, которая позволяет формировать индивидуальную образовательную траекторию по результатам гетерогенного тестирования, контроля и организации обучения по отдельным направлениям.

6. В работе предлагается методика интеграции тестовых заданий и формирования гетерогенного теста, который содержит тестовые задания из разных модулей множества локальных курсов и которая позволяет по окончании теста получить уровень знаний обучаемого по каждому модулю.

7. Разработана база данных учебных планов и рабочих программ. Выполнена программная реализация для адаптации механизмов анализа связности под предложенные модели оценки сложности и связности учебного материала.

8. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются на кафедре АСУ МАДИ.

1. Аванесов B.C. Основы научной организации педагогического контроля высшей школы. - М.: Исслед. центр, 1989 г.

2. Аванесов B.C. Тесты в социологическом исследовании. М.: Наука, 1982.

3. Астанин C.B. Мониторинг процесса обучения в системе открытого образования // Интеллектуальные САПР. Таганрог, 2001. №4.

4. Астанин C.B., Захаревич В.Г., Попов Д.И. Интеллектуальные средства обучения в Интернет // Сборник докладов Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии». СПб., 2003. Т. 2. С. 278-282.

5. Астанин C.B., Калашникова Т.Г. Разработка индивидуальной модели поведения обучаемого в системе дистанционного образования // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. Таганрог, 2001. №5.

6. Астанин C.B., Курейчик В.М., Попов Д.И., Кузьмицкий A.A. Интеллектуальная образовательная среда дистанционного обучения // Новости искусственного интеллекта. М., 2003. № 1.03 (55). С.7-14.

7. Безкоровайный М.М., Костогрызов А.И., Львов В.М. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем «КОК». Руководство системного аналитика. М.: Синтег, 2000. - 116с.

8. Бенькович Е.С., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Практическое моделирование сложных динамических систем. С. Петербург, БХВ, 2001.-441с.

9. Бершадский A.M., Кревский И.Г. Дистанционное обучение форма или метод // Дистанционное образование. М., 1998. № 4.

10. Беспалько В.П. Теория учебника: Дидактический аспект. М.: Педагогика, 1988.

11. Бизли Д. Язык программирования PYTHON, Киев, ДиаСофт, 2000. -336 с.

12. Боггс У, Боггс М. UML и Rational Rose, М.: Лори, 2000. 582с.

13. Болотник JI.B., Соколова М.А. Тематическая модель структуры учебного материала // Проблемы педагогических измерений: Межвуз. сб. тр. / Под ред. В. И. Левина. М., 1984.

14. Буравлев А.И., Переверзев В.Ю. Выбор оптимальной длины педагогического теста и оценка надежности его результатов // Дистанционное образование. М., 1999. № 2. С. 27.

15. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами на С++, 3-е изд. / Пер. с англ. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 2001 - 560с.

16. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 432с.

17. Васильев А.Е., Леонтьев А.Г. Применение пакета Model Vision Studium для исследования мехатронных систем. // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ , 2001. с.51-52.

18. Васильев В.И., Демидов А.Н., Малышев Н.Г., Тягунова Т.Н. Методологические правила конструирования компьютерных педагогических тестов. М.: Изд-во ВТУ, 2000.

19. Васильев В.И., Тягунова Т.Н. Основы культуры адаптивного тестирования. М.: Издательство ИКАР, 2003. 584 с.

20. Вендров A.M. CASE-технологии: Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -176с.

21. Вишняков Ю.М., Кодачигов В.И., Родзин С.И. Учебно-методическое пособие по курсам «Системы искусственного интеллекта», «Методы распознавания образов». Таганрог: Из-во ТРТУ, 1999.

22. Гаврилова Т.А. Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. 200 с.

23. Георгиев В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем // Изв. АН СССР. Техн. киберн. 1993. №5.

24. Голец И.Н., Попов Д.И. Модель представления знаний в интеллектуальной системе дистанционного образования // Известия ТРТУ. Тематический выпуск. Интеллектуальные САПР. Таганрог, 2001. С. 332 -336.

25. Гома X. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 704с.

26. Гуленко В.В. Формы мышления. // Соционика, ментология и психология личности, N 4, 2002 (http://socionicsl6.narod.ru/t/gul-402.html).

27. Гультяев А.К. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows, М.: Корона принт, 2001. 400с.

28. Дал У., Мюрхауг Б., Нюгород К. СИМУЛА-67. Универсальный язык программирования. М.: Мир, 1969. 99с.

29. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. JL: Энергоатомиздат, 1988.- 192 с.

30. Дьяконов В. Mathematica 4: учебный курс. СПб: Питер, 2002. - 656с

31. Емельянов С.В, Коровин С.К. Новые типы обратной связи. М.: Наука, 1997.352 с.

32. Зегжда Д.П., Ивашко A.M. Основы безопасности информационных систем М.: Горячая линия Телеком, 2000. 452 с.

33. Калашникова Т.Г. Исследование и разработка методов и моделей правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Таганрог, 2001.

34. Карташев М.И. Методы и алгоритмы адаптивного компьютерного тестирования / Баринов К.А., Рогова О.Б., Карташев М.И. // В мире научных открытий № 9 (21). Красноярск: НИЦ, 2011. - С. 93-106.

35. Карташев М.И. Адаптивный тестовый контроль в системах дистанционного образования / Никитин М.М, Строганов В.Ю., Карташев М.И. // В мире научных открытий № 9 (21). Красноярск: НИЦ, 2011. - С. 118-126.

36. Карташев М.И. Использование нечетких множеств при определении количественных оценок связности учебного материала / Николаев А.Б.,

37. Ягудаев Г.Г., Карташев М.И., Ульянова А.И., Свободин В.Ю. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46. М: МАДИ, 2010. - С. 128-134.

38. Карташев М.И. Интерфейсные формы системы управления персоналом / Брыль В.Н., Карташев М.И., Николаев А.Б., Свечников A.A., Якунин П.С. // Автоматизация систем управления персоналом: сб. науч. тр. МАДИ. -М.: МАДИ, 2011.-С. 11-16.

39. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р., Олдендерфор М.С., Блэшфилд Р. К. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.

40. Козлов О.С., Медведев B.C. Цифровое моделирование следящих приводов. // В кн.: Следящие приводы. В 3-х т. /Под ред. Б.К. Чемоданова. М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. Т. 1. С. 711-806.

41. Колесов Ю.Б. Анализ корректности процессов логического управления динамическими объектами // Известия ЛЭТИ. Сб. научн. Трудов / Ленингр. Электротехнич. Ин-т им. В.И.Ульянова (Ленина). Л.: 1991. - Вып. 436.-е. 65-70.

42. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Библиотека программ для решения ОДУ. Труды ЛПИ, 462. С.Пб.: 1996, с. 116-122.

43. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Компьютерное моделирование в научных исследованиях и в образовании. "Exponenta Pro. Математика в приложениях", №1, 2003, с. 4-11.

44. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Программная поддержка активного вычислительного эксперимента В сб. "Научно-технические ведомости СПбГПУ", №1.2004.

45. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Визуальное моделирование сложных динамических систем. Изд. «Мир и Семья & Интерлайн», СПб, 2000, 242с.

46. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Синхронизация событий при использовании гибридных автоматов для численного моделирования сложных динамических систем. В сб. "Научно-технические ведомости СПбГПУ", №1.2004.

47. Колесов Ю.Б., Цитович И.Г. Имитационная модель участка трикотажного производства // Известия ВУЗ'ов. Технология легкой промышленности, 1993, №6, с.56-61.

48. Колесов Ю.Б., Цитович И.Г. Оценка эффективности новой кругловязальной машины с помощью имитационной модели // Известия ВУЗ'ов. Технология легкой промышленности, 1994, №4, с. 72-77.

49. Красильников В.В. Статистика объектов нечисловой природы. -Наб. Челны: Изд-во Камского политехнического института, 2001. 144 с.

50. Курочкин Е.П., Колесов Ю.Б. Технология программирования сложных систем управления / ВМНУЦ ВТИ ГКВТИ СССР. М.: 1990. -112с.

51. Липаев В.В. Надежность программных средств, М.: Синтег, 1998. -232с.

52. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 1999. - 224с.

53. Майо Д. С#: Искусство программирования. Энциклопедия программиста: Пер. с англ. СПб.: «ДиаСофтЮП», 2002. 656 с.

54. Назаров А.И., Сергеев A.B. Система дистанционного контроля знаний в сетях Интернет и Интранет // Дистанционное образование. М. 1999. № 1. С. 11.

55. Никифорова A.M., Попов Д.И., Калашникова Т.Г. Дистанционное образование: тестирование и оценка знаний // VI Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика»: Тез. докл. В 3-х т. М., 2000. С. 341^12.

56. Оганесян А.Г. Опыт компьютерного контроля знаний // Дистанционное образование. М. 1999. № 6. С. 30.

57. Огорелков В.И. Основные направления исследования проблем измерения качества знаний учащихся // Проблемы педагогической квалиметрии / Под ред. В.И. Огорелкова. М., 1974. Вып. 1.

58. Орлов А.И. Заводская лаборатория.1995, Т. 61, № 3.

59. Основы открытого образования / A.A. Андреев, C.J1. Каплан и др.; Отв. ред. В.И. Солдаткин. Т.1. Российский государственный институт открытого образования. М.: НИИЦ РАО, 2002. 676 с.

60. Переверзев В.Ю. Критериально-ориентированное педагогическое тестирование: учебн. пособие. -М.: Логос, 2003.

61. Петров Г.Н. Использование пакета "Model Vision" для создания компьютерных лабораторных работ. // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ , 2001. с.53-54.

62. Подчуфаров Ю.Б. Физико-математическое моделирование систем управления и комплексов / Под ред. А.Г.Шипунова. М.: Изд-во физико-математической литературы, 2002. - 168с.

63. Попов Д.И. Автоматизация управления процессов аттестации персонала предприятий промышленности: монография. М.: Изд-во МГУП, 2007.- 178 с.

64. Попов Д.И. Методы и технологии поддержки открытого образования на основе интеллектуальной информационно-образовательной среды дистанционного обучения. / Научное издание. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. 168с.

65. Попова Е.Д. Оценка уровня учебных достижений // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела №'2005, М., 2005.

66. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ II: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 646с.

67. Проблемы педагогической квалиметрии: Межвуз. сб. тр. / Под ред. В.И. Огорелкова. М., 1973, 1975. Вып. 1, 2; То же / Под ред. В.И. Левина. М., 1984.

68. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Наука. Физматлит, 1997.-320 с.

69. Семененко М. Введение в математическое моделирование -М.:Солон-Р, 2002.- 112с.

70. Семенов В.В. Индивидуально-личностный подход в компьютерной технологии тестирования знаний // Аналитические обзоры по основным направлениям развития высшего образования. М. 1998. Вып. 3. С. 49.

71. Состояние и развитие дистанционного образования в мире: Научно-аналитический доклад. М.: Магистр, 1997.

72. Трудоношин В.А., Пивоварова Н.В. Математические модели технических объектов Мн.: Выш. шк.,1988 - 159с.

73. Убиенных Г.Ф., Убиенных А.Г. Сравнительный анализ методов представления знаний в базах знаний. Пенза, Пензенский государственный университет, 2002.

74. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 388 с.

75. Хайрер Э., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Жесткие задачи и дифференциально-алгебраические задачи, М., Мир, 1999,- 685с.

76. Мельникова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: учебное пособие. М.: Логос, 2002. 432с.

77. Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин B.C. Структурный анализ систем: IDEF-технологии, М.: Финстат, 2001. 208с.

78. Черных И.В. Simulink: среда создания инженерных приложений. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. 496с.

79. Шорников Ю.В., Жданов Т.С., Ландовский В.В. Компьютерное моделирование динамических систем // «Компьютерное моделирование 2003». Труды 4-й межд. научно-техн. конференции, С.Петербург, 24-28 июня 2003г., с.373-380

80. Юдицкий С.А., Покалев С.С. Логическое управление гибким интегрированным производством // Институт проблем управления. -Препринт. М., 1989. - 55с.

81. Andersson М. Omola An Object-Oriented Language for Model Representation, in: 1989 IEEE Control Systems Society Workshop on Computer-Aided Control System Design (CACSD),'Tampa, Florida, 1989.

82. Andersson M. OmSim and Omola Tutorial and User's Manual. Version 3.4., Department of Automatic Control, Lund Institute of Technology, 1995, pp.45.

83. Ascher Uri M., Petzold Linda R. Computer Methods for Ordinary Differential Equations and Differential-Algebraic Equations. SIAM, Philadelphia, 1998.

84. Avrutin V., Schutz M. Remarks to simulation and investigation of hybrid systems, // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ , 2001. с.64-66.

85. Baleani М., Ferrari F., Sangiovanni-Vincentelli A.L., and Turchetti С. HW/SW Codesign of an Engine Management System. In Proc. Design Automation and Test in Europe, DATE'00, Paris, France, March 2000, pp.263-270.

86. Booch G., Jacobson I., Rumbaugh J. The Unified Modeling Language for Object-Oriented Development. Documentation Set Version 1.1. September 1997.

87. Borshchev A., Karpov Yu., Kharitonov V. Distributed Simulation of Hybrid Systems with AnyLogic and HLA // Future Generation Computer Systems v. 18 (2002), pp.829-839.

88. Brenan K.E., Campbell S.L., Petzold L.R. Numerical solution of initial-value problems in differential-algebraic equations. North-Holland, 1989, 195 p.

89. Brack D., Elmqvist H., Olsson H., Mattsson S.E. Dymola for multi• • • • nrj •engineering modeling and simulation. 2 International Modelica Conference, March 18-19 2002, Proceedings, pp. 55-1 55-8.

90. Bunus P., Fritzson P. Methods for Structural Analysis and Debugging of Modelica Models. 2nd International Modelica Conference, 2002, Proceeding, pp. 157-165.

91. Darnell K., Mulpur A.K. Visual Simulation with Student VisSim, Brooks Cole Publishing, 1996.

92. Davey, B.A. & Priestley, H.A. Introduction to Lattice and Orders. Cambridge University Press. 1990.

93. Dmitry Popov, Alexander Khadzhinov. "Safety Subsystem of Intelligent Software Complex for Distance Learning" // Proceedings of 2002 IEEE International Conference on Artificial Intelligence Systems (ICAIS 2002), IEEE Inc. 2002. P.464-465.

94. Doignon, J-P., Falmagne J-C. (1999) Knowledge Spaces.

95. Esposit J.M., Kumar V., Pappas G.I. Accurate event detection for simulating hybrid systems. Hybrid Systems: Computation and Control, 4th International Workshop, HSCC 2001, Rome, Italy, March 28-30, 2001, Proceedings, pp.204-217.

96. Ferreira J.A., Estima de Oliveira J.P. Modelling hybrid systems using statecharts and Modelica. . In Proc. of the 7th IEEE International Conference on

97. Emerging Technologies and Factory Automation, Barcelona, Spain, 18-21 Oct., 1999, p.1063.

98. Fritzson P., Gunnarson J., Jirstrand M. MathModelica an extensible modeling and simulation environment with integrated graphics and literate programming/ 2nd International Modelica Conference, March 18-19 2002, Proceedings, pp. 41-54.

99. Harel D., Gery E. Executable Object Modeling with Statecharts / Computer, July 1997, pp. 31-42.

100. Hyunok Oh, Soonhoi Ha. Hardware-software cosynthesis of multi-mode multi-task embedded systems with real-time constraints. In Proc. International Symposium on Hardware/Software Codesign, CODES'02, Estes Park, Colorado, May 2002, pp. 133-138.

101. IMS Content Packaging Information Model, T.Anderson, M.McKell, A.Cooper and W.Young, C.Moffatt, Version 1.1.2, IMS, August 2001.

102. IMS Question & Test Interoperability: Overview, C.Smythe, E.Shepherd, L.Brewer and S.Lay, Version 1.2, IMS, September 2001.

103. Kesten Y., Pnueli A. Timed and hybrid statecharts and their textual representation. Lec. Notes in Comp. Sci. pp. 591-620, Springer-Verlag, 1992.

104. Khartsiev V.E., Shpunt V.K., Levchenko V.F., Kolesov Yu., Senichenkov Yu., Bogotushin Yu. The modeling of synergetic interaction in Theoretical biology. / Tools for mathematical modelling. St. Petersburg, 1999, p.71-73.

105. Kolesov Y., Senichenkov Y. A composition of open hybrid automata. Proceedings of IEEE Region 8 International Conference «Computer as a tool», Ljubljana, Slovenia, Sep.22-24,. 2003, v.2, pp. 327-331.

106. Koppen, M. Extracting human expertise for constructing knowledge spaces: an algorithm. Journal of Mathematical Psychology, 37, 1993. 1-20.

107. Ledin J. Simulation Engineering. CMP Books, Lawrence, Kansas, 2001.

108. Mattsson S.E., Elmqvist H., Otter M., Olsson H. Initialization of hybrid differential-algebraic equations in Modelica 2.0. 2nd International Modelica Conference, March 18-19 2002, Proceedings, pp. 9-15.

109. Modelica A Unified Object-Oriented Language for Physical Systems Modeling. Language Specification. Version 2.0, July 10, 2002.

110. Modelica A Unified Object-Oriented Language for Physical Systems Modeling. Tutorial. Version 2.0, July 10, 2002.

111. Modelica a unified object-oriented language for physical systems modeling. Tutorial. Version 1.4, December 15, 2000.

112. Otter M., Elmqvist H., Mattsson S.E. Hybrid modeling in Modelica based on the synchronous data flow principle. In Proceeding of the 1999 IEEE Symposium on Computer-Aided Control System Design, CACSD'99, Hawai,USA, August 1999.