автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка методов анализа и синтеза структур автоматизированных систем для контроля знаний

Введение

1. Современное состояние и перспективы развития автоматизации процессов обучения.

1.1. Постановка задачи автоматизации процессов обучения

1.2. Классификация технических средств обучения

1.3. Анализ и тенденция развития технических средств обучения

1.4. Анализ автоматизированных обучающих систем и комплексов .'.

1.5. Выводы

2. Разработка методов анализа и синтеза структур автоматизированных обучающих систем.

2.1. Алгоритмизация функционирования АОС и ее программная реализация

2.1.1. Построение математических моделей функционирования автоматизированных систем контроля и обучения.

2.1.2. Алгоритмизация работы АОС

2.2. Методы анализа и синтеза структур АОС.

2.2.1. Математическое описание структур АОС.

2.2.2. Методы классификации АОС по функциональному признаку.

2.2.3. Оценка качества функционирования многоцелевых АОС

2.2.4. Разработка метода выбора оптимальной по составу структуры АОС

2.2.5. Решение задачи синтеза структур АОС

2.2.6. Результаты цифрового моделирования алгоритмов анализа и синтеза структур АОС

2.3. Выводы.

3. Разработка алгоритмов контроля уровня знаний в автоматизированных обучающих системах

3.1. Общая постановка задачи контроля уровня знаний в АОС

3.2. Алгоритмы измерения уровня знаний при случайных помехах.

3.3. Алгоритмы построения гарантированных оценок уровня знаний в АОС

3.4. Алгоритмы построения гарантированных оценок уровня знаний в АОС при нелинейных измерителях

3.5. Задача контроля уровня знаний как задача распознавания образов .ПО

3.6. Результаты цифрового моделирования.

3.7. Выводы

4. Адаптивная автоматизированная система контроля знаний

4.1. Разработка контролирующей системы CQNTR по математической модели работы технического устройства

4.2. Программная реализация системы контроля знаний C0NTR. на базе ЭВМ.

4.3. Выводы

Задача повышения качества подготовки специалистов, поставленная партией и Советским правительством перед органами высшего и среднего специального образования, требует значительной переотройки учебно-методической работы в высших и средних специальных учебных заведениях страны. Она связана с дальнейшим развитием научно-технического прогресса, с поступлением в народное хозяйство все возрастающего количества современной вычислительной техники, с внедрением автоматизированных систем управления.

Развитие вычислительной техники происходит настолько стремительно, что организационные формы ее применения еще не успели достичь необходимой зрелости. Эффективное использование ЭВМ в учебном процессе требует комплексного решения ряда проблем организационного, методического и научного характера.

Советская педагогика постоянно ищет эффективные пути совершенствования учебного процесса, выявляет и реализует на практике дополнительные возможности повышения качества подготовки специалистов, На первый план выдвигается задача интенсификации процесса обучения и применения новых методов и средств обучения. В этом ряду одно из основных мест принадлежит техническим средствам обучения, которые в настоящее время в той или иной мере уже используются во всех вузах страны. Особенно широкое распространение получили средства автоматизированного контроля уровня знаний обучаемых. В нашей стране в процессе обучения вовлечены в качестве "учителей" десятки миллионов человек, поэтому даже частичная автоматизация процесса контроля и обучения помимо существенного сокращения сроков обучения и повышения его качества может дать также большой экономический эффект и высвобождение людских ресурсов.

Разработка и внедрение автоматизированных обучающих систем (ДОС) диктуется задачаш дальнейшего совершенствования образования в высших и средних специальных учебных заведениях, поставленными в известных документах партии и правительства /1,27.

Настоящая диссертационная работа посвящена рассмотрению некоторых вопросов, связанных с построением более совершенных автоматизированных систем контроля (АСК) знаний обучаемых на базе современной вычислительной техники. Решение этой проблемы связано с возможностями все большей формализации систем автоматизированного контроля и обучения и с привлечением современных математических методов решения задач анализа и синтеза сложных технических систем. Дальнейший прогресс в области разработки АСК, являющихся достаточно сложными человеко-машинными системами,невозможен без автоматизации самого процесса проектирования этих систем, т.е. без применения ЭВМ на этапе проектирования АСК. Задачами исследования настоящей работы являются: разработка адекватных математических моделей функционирования АСК, построение математических моделей структур АСК, строгая математическая постановка задач анализа и синтеза этих систем и решение основной проблемы обучения - точного измерения уровня знаний обучаемых.

В первой главе приведен краткий обзор существующих отечественных и зарубежных АОС, приведена их классификация по различным признакам. Даны некоторые прогнозные оценки дальнейшего развития технических средств обучения. Здесь же рассмотрены функциональные характеристики АОС и автоматизированных обучающих комплексов (АОК), построенных на базе ЭВМ, с их структурно-техническими параметрами. Выделены функциональные характеристики типовых АОС и отмечен набор функции, обеспечивающих максимальный дидактический эффект при оптимальных затратах, т.е. составлен набор функций, обеспечивающих максимальный дидактический эффект при оптимальных затратах, т.е. составлен набор функций, которые должны выполняться в "идеальной" системе.

Вторая глава, имеющая для всей работы ключевое значение, посвящена вопросам анализа и синтеза структур АОС. Здесь, в частности, показано, что все три основных типа АОС, известных в настоящее время, а именно: 1) системы, построенные на базе универсальных ЭВМ общего назначения; 2) системы, построенные на основе микропроцессорной техники и объединенные в ту или иную специальную структуру; 3) "гибридные" системы, полученные в результате объединения систем первых двух типов,-могут быть описаны единым способом и с алгоритмической точки зрения при определенных условиях рассматриваться как эквивалентные. Это позволяет известные уже принципы работы отдельных технических устройств контроля и обучения систем второго типа использовать в качестве "алгоритмических эквивалентов" в АОС первого типа и наоборот. Здесь же приведены примеры алгоритмизации функционирования технических устройств контроля и обучения на основе построенных математических моделей.

В этой же главе приведено изложение предложенного метода формализованного описания структур АОС на основе теории графов. Дано описание разработанных алгоритмов классификации АОС по функциональному признаку, оценки их функционирования, выбора оптимальной структуры АОС из имеющегося банка структур по заданным функциям или дидактическим целям. Предложен также алгоритм синтеза новых структур АОС по совокупности заданных целей и приведены результаты цифрового моделирования перечисленных алгоритмов анализа и синтеза структур АОС.

Третья глава работы посвящена решению задачи контроля уровня знаний в АОС. Подробно рассматривается тот наиболее типичный для работы АОС случай, когда задачу определения уровня знаний обучаемых приходится решать в условиях неопределенности, когда полезный сигнал (действительный уровень знаний) недоступен для непосредственного измерения, а представлен в вице аддитивной смеси с некоторой помехой. В общем случае эту помеху нельзя рассматривать в качестве случайного сигнала с наперед заданным законом распределения плотности вероятности, поэтому применение известных статистических методов и получение точечных оценок выходного сигнала невозможно. В связи с этим в работе предложен метод получения так называемых гарантированных оценок.

В этой же главе рассмотрен случай, когда оценка уровня знаний производится на основании векторного показателя качества и показано, что при этом задача оценки уровня знаний сводится к известной задаче распознания образов.

В четвертой главе приведено описание АСК на базе ЭВМ, названной СО/УТЯIсозданной с помощью разработанного в работе алгоритма синтеза структур АОС. Приведено подробное описание работы разработанной адаптивной контролирующей системы СОНТЯ}возможные способы ее реализации и результаты ее применения.

Система ОО^ТЯвнедрена на ряде кафедр Киевского института инженеров гражданской авиации и в Киевском инженерно-строительном институте.

В приложении приведены программа,реализующая алгоритмы синтеза и анализа структур АОС, а также программа работы контролирующей системы СОМТЯ на языке РЫ. Приведены акты внедрения системы соитя в КНИГА и КИСИ.

I. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ОБУЧЕНИЯ

4.3. Выводы

В результате использования контролирующей системы были получены следующие результаты:

- была доказана работоспособность системы;

- повысилась производительность труда преподавателей и студентов по сравнению с традиционным методом обучения за счет обеспечения дополнительной оперативной обратной связи между ними;

- высвободилось время высококвалифицированных преподавательских кадров, за счет передачи трудоемкой, не требующей творческого подхода,oneрации контроля знаний студентов вычислительной машине;

- повысилась активность студентов, что привело к улучшению усвоения учебного материала.

К числу подтвержденных достоинств автоматизированной системы контроля знаний СО N TR относится следующее:

1) возможность контроля трех различных типов ответов студентов: результативного, выборочного и конструируемого;

2) адаптация к уровню знаний контролируемой группы за счет ввода в систему максимального, минимального и среднего личных баллов студентов группы и вывод итоговой оценки с учетом этих коэффициентов;

3) возможность вывода итоговых оценок студентам по любой заданной преподавателем шкале;

4) выставление итогоеой оценки с учетом степени сложности каждого контрольного теста;

5) вычисление в системе "весов" контрольных вопросов, которые могут быть использованы при составлении равноценных экзаменационных билетов,и получение преподавателем оперативной информации о степени усвоения читаемого курса;

6) возможность одновременного контроля больших потоков студентов;

7) возможность эксплуатации системы в реальном масштабе времени.

Усовершенствование системы CQNTR представляется возможным и необходимым по следующим перспективным направлениям:

- организация контроля ответов обучаемых, представленных в виде текстовой информации;

- автоматизация генерации контрольных заданий;

- возможность контроля студентов по различным наборам контрольных тестов из определенной совокупности вопросов.

Тем не менее эксплуатация системы СОЫТЙ даже в ее существующем варианте для промежуточного контроля знаний обучаемых на больших потоках является целесообразной.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Одним из перспективных направлений повышения эффективности обучения и подготовки кадров является широкое внедрение в учебный процесс автоматизированных систем для контроля и обучения. Как отмечалось в первой главе настоящей работы, постоянно увеличивается парк ДОС, разработанных на базе элементов вычислительной техники и базе универсальных ЭВМ общего назначения. Поэтому перед пользователем встает задача выбора в некотором смысле наилучшей из разработанных ДОС, удовлетворяющей определенным требованиям. Для решения поставленной проблемы в настоящей работе предложены следующие алгоритмы, которые базируются на разработанной математической модели структур систем на основе теории графов:

- алгоритм классификации АОС по функциональному признаку, позволяющий в соответствии с приведенной в работе классификацией по совокупности выполняемых в системе функций отнести каждую систему к определенному классу АОС;

- алгоритм относительной оценки качества работы системы по количеству и важности функций,выполняемых в системе;

- метод выбора оптимальной, в смысле минимального структурного состава, АОС, в которой достигаются требуемые дидактические цели или выполняются заданные функции. Причем, поиск АОС ведется не на всем множестве систем, а в определенном классе, что существенно повышает быстродействие алгоритма.

Программная реализация названных алгоритмов на примере десяти технических устройств показала не только их работоспособность, но и достаточно высокую эффективность.

В настоящей работе разработан алгоритм синтеза новых структур АОС по заданным требованиям, т.е. по набору определенных функций или дидактических целей. Результатом работы алгоритма является выдача списка блоков, обязательных в системе, и разработчику остается только скомпоновать из них требуемое устройство. С помощью разработанного алгоритма были созданы пять технических устройств на уровне авторских свидетельств. Приведенная в настоящей работе программная реализация алгоритма синтеза структур АОС подтвердила его работоспособность и эффективность в смысле затрат машинного Бремени и объема памяти.

В работе построены также математические модели функционирования АОС на основе теории конечных автоматов. С помощью полученных математических моделей упрощается алгоритмизация работы систем с целью получения алгоритмического эквивалента технических устройств контроля и обучения и АОС на базе универсальных ЭВМ. В разделе 2.1 приведены примеры алгоритмизации работы технических устройств на основе их математических моделей. Алгоритм работы одного из устройств был программно реализован на ЭВМ с добавлением некоторых усовершенствований. Созданная таким образом система контроля, названная С0МТЯу была внедрена на ряде кафедр КНИГА и КИСИ.

В третьей главе настоящей работы рассмотрена основная задача автоматизированных систем контроля и обучения - измерение уровня знаний студентов, которая является одной из разновидностей хорошо известной общей задачи измерения выходного сигнала системы в условиях неопределенности и сводится к задаче параметрической идентификации. Обоснована невозможность применения статистических подхоцое к решению рассматриваемой задачи ввиду отсутствия каких бы то ни было априорных законов распределения неконтролируемой помехи. Предложена процедура построения последовательности гарантированных оценок вектора, соответствующего уровню знаний обучаемого по результатам измерений и априорной оценки в виде принадлежности их выпуклым многогранникам. Экспериментальная проверка алгоритма построения гарантированных оценок показала достаточно высокую скорость его сходимости. Показано, что в общем случае задачу оценки уровня знаний в АОС можно интерпретировать как задачу распознавания образов и предложен алгоритм решения этой задачи.

Выделены следующие перспективные направления автоматизации учебного процесса:

- исследование и разработка способов оптимального машинного представления массивов учебной информации и реализации банков учебных курсов, и на основании этого оснащение АОС и АОК необходимым оборудованием;

- создание простых языковых средств для описания и организации обучающего диалога и как следствие этого, упрощение терминального оборудования;

- внедрение микропроцессорной техники и реализация на ее основе все более эффективных специализированных систем и комплексов, автоматизирующих учебные процедуры конкретной формы учебного занятия;

- объединение локальных АОС и АОК в обучающе-вычислительные сети для организации распределенного обучения;

- разработка принципов автоматизированного проектирования и стандартизации структур и математического обеспечения АОС и АОК;

- внедрение личных (персональных) компьютеров в автоматизированные системы для контроля и обучения и создание личных контрольно-измерительных приборов.

1. Материалы ХХУ1 съезда КПСС. - М.: Политиздат, 1981.

2. КПСС. ЦК. О дальнейшем развитии высшей школы и повышении качества подготовки специалистов: (Постановление ЦК КПСС и Совета Министров СССР). Известия, 1979,12 июля,Моск.веч.вып.

3. Беспалько В.П. Программированное обучение. М.: Высшая школа, 1970. - 180 с.

4. Корнейчук В.И., Шелядкова И.И., Тодоров Г.С. Методы оценки знаний при программированном контроле. Вестник КПИ. Сер. автоматики и электроприборостроения, 1977, вып.1, с.36-42.

5. Медем Е.М., Успенский В.К. Контроль знаний и эффективность обучения с помощью автоматизированных обучающих устройств. -УСиМ, 1976, В 3, с.136-137.

6. Бигаев Б.П. Метод определения допустимой погрешности моделирования параметров, используемых для оценки обучаемых в тренажерах. УСйМ, 1980, & 3, с.117-120.

7. Архангельский С.И. Лекции по научной организации учебного процесса в высшей школе. М., 1976.

8. Бабанский Ю.К. Оптимизация процесса обучения. М., 1977.

9. Скиннер Б. Наука об обучении и искусство обучения. В кн.: Программированное обучение за рубежом. М., 1968.

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

11. Никандров Н.Д. Программированное обучение и идеи кибернетики.-М.: Наука, 1970. 205 с.

12. Корнейчук В.И., Сороко В.Н., Кунцевич М.В. Состояние и перспективы развития технических средств автоматизации учебного процесса. Автоматика, 1983, № 3, с.80-90.

13. Попов В.Н. Перспективы развития технических средств обучения и аудиторной техники. Киев: Вища школа, 1980. - 98 с.

14. Современное состояние и перспективы применения технических средств обучения и контроля. М.: НИИ ГОШ, 1976. - 82 с.

15. Бондаренко В.К. Технические средства обучения. Вып.6. М.: Знание, 1978. - 47 с.

16. Гребень И.И., Довгяло A.M. Автоматические устройства для обучения. Киев: Вища школа, 1965. - 194 с.

17. Молибог А.Г. Вопросы научной организации педагогического труда в высшей школе. М. : НИИ ГОШ, 1971. - 176 с.

18. Технические средства обучения. Вып.З. М. : НИИ ГОШ, 1979. -70 с.

19. Тихонов И.И. Программирование и технические средства в учебном процессе. М.: Сов. рацио, 1970. - 200 с.

20. Кузнецов С.И. Применение ЭВМ для управления процессом обучения. М.: Знание, 1972. - 58 с.

21. Толкачев В.Б. Комплекс технических средств обучения на базе малых ЭВМ. Сб. науч.-метод, статей по TC0, вып.2. - М. : Высшая школа, 1978, с.29-49.

22. Алексеенко Е.А., Довгяло A.M., Платонов Б.А., Платонова О.П. Система программирования обучающих курсов. Киев: Вища школа, 1981. - 239 с.

23. Васильев Ю.П. Сети ЭВМ в управлении производством. М. : Статистика, 1981. - 238.

24. Балашов Е.П., Пузанков Д.В. Микропроцессоры и микропроцессорные системы. М.: Радио и связь, 1981. - 326 с.

25. Со1е в- Second-soursing gets tricky. Electronics, 1975, vol. 48, IO, p. 74.

26. Holyns'ki F. Symulacja procesu nauczania w systemie PLATO. -Informatika, 1981, vol 16, № 2, p. 4-8.

27. Савельев А.Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ. М.: Знание, 1977. - 34 с.

28. Целовальников Е.П. Иерархическая обучающая система. Тр. МЭИ, М., 1972, вып. 135, с.ПО-Пб.

29. Коган М.Г. Автоматизированная система обучения. Приборы и системы управления, 1978, $ 8, с.13-15.

30. Корнейчук В.И., Сороко В.Н., Пиксотов В.В., Марковский А.П. Вопросы построения информационно-методического обеспечения обучающих систем. Вестник КПИ. Сер. научно-методическая, 1982, вып.6, с.57-64.

31. Carbonell I.R. Artificial intelegence and large interactive mancomputer systems. In: IEEE 3yst., Fan and Cybern. Group Ann. Symp., 1971, p. 71-92.

32. Fikes R.E., Mlsson N.I. STRIPS: A new approach to the application of theorem proving to problem solving. Artif.Intel, 1971» TJ° 2, p.189-208.

33. Сороко B.H., Кунцевич M.B. О структурном анализе автоматизированных обучающих систем. УСиМ, 1982, § I, с.97-102.

34. Корнейчук В.И., Тодоров Г.С., Сороко В.Н. О программированном контроле знаний с помоидаю ЭВМ. В кн.: Программированное обучение. Киев, КГУ, 1978, вып.15, с.92-97.

35. Будзунаускене Е.Т. Генерирование учебных заданий при помощи ЭВМ для системы контроля знаний студентов. В кн.: ЭВМ в учебном процессе и управлении вузами. Рига, 1973, вып.1,с.38-42.

36. Vickers F.D. Cognitive and creative test generators. AFIPS Cong. Proc., 1972, vol. 41, part. 2, p.649-659.

37. Koffman E.3. A generative CAI-tutor for computer science concepts. In: Proc. AFIPS Spring Joint Comput.Conf.,1972,p.379-389

38. Koffman E.B., Blount S. Artificial intelligence and automaticprogramming in CAI. Artif. Intel.,1975, 3, p.215-234.

39. Стивен У. Филдс. Личный компьютер становится рабочим инструментом инженера. Электроника, 1983, в 24, с.91-94.

40. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных обучающих систем. М.: НРШ ВШ, 1976. - 79 с.

41. Новиков В.А. Применение технических средств обучения и ЭВМв учебном процессе. Вестник КПИ. Сер. научно-методическая, 1978, вып.2, с.29-32.

42. Глушков В.М., Довгяло A.M., Рабинович З.Л., Стогний A.A. Диалог, управляемый вычислительной машиной. УСиМ, 1974, J£ 6, c.I-II.

43. Алексеенко Б.А., Довгяло A.M., Косая И.X., Небрат О.П., Платонов Б.А. СПОК система программирования и поддержания обслуживающих и обучающих курсов. - УСиМ, 1978, 2, с. 127-128.

44. Кузнецов С.И., Дорошкевич A.M. Разрабатывается современная АОС. Вестник высшей школы, 1976, й 3, с.37-45.

45. Лабораторный обучающий комплекс на базе мини-ЭВМ. Проспект. -Чебаксары; Ч1У, 1976. 5 с.

46. Дутышева Л.Я., Маншин В.Г., Штейман Д.М. Современная система разделения времени "СТУДЕНТ". УСиМ, 1975, Jfc I, с.42-44.

47. Румянцева Л.И., Новиков В.А. Возможности технических средств обучения в решении задач научнойорганизации учебного процесса. В кн.: Сборник научно-методических статей по техническим средствам обучения. М., Высшая школа, 1978, с.10-13.

48. Гиля А. Введение в теорию конечных автоматов. М., Наука, 1966. - 263 с.

49. Айзерман М.А., Гусев Л.А., Розоноэр Л.И., Смирнова И.М.,

50. Таль A.A. Конечные автоматы. Автоматика и телемеханика,I960, т.XXI, В 2,3.

51. Hohn F.Е., 3eshu S., Autenkamp D.D. The theory of nets. IRE Tfans., 1957, vol. EC-6, p.I54-I6I.

52. A.c. 982060 (СССР). Устройство для контроля знаний обучаемого / В.И.Корнейчук, В.Н.Сороко, М.В.Кунцевич и др. Опубл. в1. Б.И., 1982, № 46.

53. A.c. 936009 (СССР). Устройство для обучения и контроля знаний обучаемых / В.И.Корнейчук, В.Н.Сороко, М.В.Кунцевич и др. Опубл. в Б.И., 1982, В 22.

54. A.c. 1012317 (СССР). Устройство для контроля знаний обучаемых / В.И.Корнейчук, В.Н.Сороко, М.В.Кунцевич и др. Опубл. в Б.И., 1983, të 14.

55. A.c. 982063 (СССР). Устройство для контроля знаний обучаемых / В.И.Корнейчук, В.Н.Сороко, М.В.Кунцевич и др. Опубл. в Б.И., 1982, tè 46.

56. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. М.: Энергия, 1984. - 318 с.

57. Одрин В.М., Картавов С.С. Морфологический анализ систем. -Киев: Наук.думка, 1977. 147 с.

58. Раппопорт А. Различные подходы к общей теории систем. Системные исследования. - M., 1969, с.55-79.

59. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. М.: Высшая школа, 1980. -256 с.

60. Автоматизированные системы проектирования. ЩНТП. M., 1975.

61. Тищенко Н.М. Введение в проектирование сложных систем автоматики. M., 1976.

62. Петров В.Я., Черненький В.М., Игнатов П.Н. Математические модели вычислительных и информационных систем. М.: МВТУ, 1976.

63. Автоматизация в проектировании. ТИИЭР, 1972, вып.1.

64. А.с.771700 (СССР). Автоматизированный класс для контроля знаний учащихся / В.И.Корнейчук, В.Н.Сороко, Ю.В.Логвинов, В.В.Пиксо-тов. Опубл. в Б.И., 1980, té 39.

65. Ope 0. Теория графов. М. : Наука, 1968. - 352 с.

66. Зыков A.A. Теория конечных графов. Новосибирск: Наука, Сибирское отд., 1969. - 543 с.

67. Харри Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973. - 302 с.

68. Бесконечные антагонистические игры. Под ред. Н.Н.Воробьева. -М.: Физматгиз, 1963. 213 с.

69. Кунцевич М.В. Автоматизация проектирования А ОС синтез их структур. - Автоматика, 1984, № 4, с.77-80.

70. A.c. 514323 (СССР). Устройство для контроля знаний учащихся /

71. A.Е.Булачев, В.М.Зеленин, А.М.Куликов и др. Опубл. в Б.И., 1970, В 18.

72. A.c. 516091 (СССР). Устройство для оценки ответов учащихся /

73. B.П.Медведев. Опубл. в Б.И., 1976, № 20.

74. A.c. 748495 (СССР). Устройство для контроля знаний учащихся / А.Е.Булычев, В.М. Зеленин, В.П.Маркин и др. Опубл. в Б.И., 1980, J& 25.

75. A.c. 393766 (СССР). Устройство для контроля знаний учащихся / М.И.Соболевский, В.А.Стукашин. Опубл. в Б.И., 1973, 33.

76. A.c. 656097 (СССР). Устройство для контроля знаний учащихся / Б.С.Юдовин, В.И.Беляков, В.И.Круглов и др. Опубл. в Б.И., 1973, 1* 13.

77. A.c. 698035 (СССР). Устройство для контроля знаний учащихся / Л.В.Зеленский, С.А.Матросов, А.С.Петров. Опубл. в Б.И., 1979, & 42.

78. A.c. 514322 (СССР). Устройство для контроля знаний учащихся / О.В.Векиш, В.И.Гурелик, В.В.Клим. Опубл. в Б.И,, 1976, В 18.

79. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Map, 1976. - 240 с.

80. Стахов А.11. Введение в алгоритмическую теорию измерений. -М.: Сов.радио, 1977. 287 с.

81. Зигерс Я.Э., Растригин I.A., Эренштейн М.Х. Адаптивная система обучения с моделью. УСиМ, 1980, № 6, с,I18—121.

82. Кунцевич М.В. Построение оценок уровня знаний в автоматизированных обучающих системах. УСиМ, 1983, Je 5, с.85-86.

83. Уайльд Д.Дж. Методы поиска экстремума. М.: Наука,1967. -267 с.

84. Руденко В.Д. Об одном методе оценки знаний в автоматизированных обучающих системах. УСиМ, 1980, № 3, с.122-124.

85. Айзеке Р. Дифференциальные игры. М.: Мир, 1967. - 324 с.

86. Красовский H.H. Игровые задачи о встрече движений. М.: Наука, 1968. - 412 с.

87. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977. - 473 с.

88. Черноусько Ф.Л., Меликян A.A. Игровые задачи управления и поиска. М.: Наука, 1978. - 267 с.

89. Кунцевич В.М., Лычак М.М. Синтез оптимального управления объектами- с неизвестными параметрами. Автоматика и телемеханика, 1980, & 2, с.22-32.

90. Кунцевич В.М., Лычак М.М. Получение гарантированных оценок в задачах параметрической идентификации. Автоматика, 1982,4, с.34-45.

91. Бакан Г.IL Фильтрация в условиях нестатистически заданной неопределенности. Автоматика, 1980, Jw 2, с. 13-21.

92. Сейдж П.Э., Мельса Д.Л. Идентификация систем управления. -М.: Наука, 1974.

93. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.

94. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей производства. -М.: Энергия, 1975.

95. Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. М.: Статистика, 1978.g3e Astrbm K.I., JSgfchoff p. System identification a survey. -Automática, 1971, vol. 7, p.123-162.

96. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975.

97. Хацвигер Г. Лекции об объеме, площади поверхности и изопери-метрии. М.: Наука, 1966. - 416 с.

98. Распознающие системы: Справочник / В.И.Васильев. Киев: Наун. думка, 1983. - 421 с.

99. Цыпкии Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. -М.: Наука, 1968. 400 с.

100. Ванник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. Статические проблемы обучения. М.: Наука, 1974. - 415 с.

101. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Знание, 1981. - 64 с.

102. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. М.: Мир, 1977. - 320 с.

103. Перцентрон система распознавания образов / Под ред. А.Г.Ивах-ненко. - Киев: Наук, думка, 1975. - 430 с.

104. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. М.: Энергоиздат, 1981. - 79 с.

105. Гренандер. Лекции по теории образов. Анализ образов. М.: Мир, 1981. - 445 с.

106. Миленький А.В. Классификация сигналов в условиях неопределенности. М.: Сов. радио, 1975. - 328 с.

107. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин. М.: Наука, 1971. - 255 с.

108. Evans T.G. Grammatical Inference technique in pattern analysis. In: Software Engin. New York : Acad. Press, 1971.

109. Fu K«S., Huang T. Stochastic grammars and languages- Int. J. Сотр. and Int. Sci., 1972, № 2, p.135-170.

110. D.,TTiehihara H. Representation and recognition of the spatiaorganization of three-dimensional shapes. Proc.Roy.Soc.Zondon B, 1978, vol. 200, p.269-294.