автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка объектных моделей для автоматизации анализа и проектирования систем дистанционного обучения

Введение.

1 .Особенности стандартизации применения информационных технологий в обучающих системах.

1.1.Стандартизация обучающих систем, построенных на основе информационных технологий.

1.2.Моделирование обучающих систем, построенных на основе информационных технологий.

1.3.Архитектура обучающих систем, построенных на основе информационных технологий.

Выводы по главе 1.

2.Объектно-ориентированный анализ и разработка моделей систем дистанционного обучения.

2.1.Объектно-ориентированный подход к моделированию сложных систем.

2.2.UML как инструмент реализации концепций объектно-ориентированного анализа.,.

2.3.Применение UML для объектно-ориентированного анализа и проектирования приложений.

2.4.Формализация системы дистанционного обучения на верхнем уровне абстракции. Анализ требований (Use Case).

2.5. Определение взаимодействий в рамках системы. Диаграммы последовательности.

2.6. Описание статической структуры системы. Диаграммы классов.

Выводы по главе 2.

3. Применение разработанных объектных моделей для автоматизации анализа и проектирования конкретных систем дистанционного обучения.

3.1. Виды систем, реализуемых на основе модели архитектуры обучающих систем IEEE.

3.1.1. Классификация основных систем, проектируемых на базе архитектурной модели.

3.1.2. Виды учебных сценариев, реализуемых на базе архитектурной модели.

3.1.2.1. Обучающие системы на основе веб-технологий.

3.1.2.2. Полетный тренажер/инструктор.

3.1.2.3. Самостоятельные занятия.

3.1.2.4. Традиционное обучение в классе.

3.2. Алгоритм применения общей объектной модели для анализа и проектирования конкретной обучающей системы.

3.3. Анализ системы дистанционного обучения по высокопроизводительным вычислениям. Алгоритм адаптивного тестирования.

3.3.1. Описание системы дистанционного обучения по высокопроизводительным вычислениям.

3.3.2. Алгоритм адаптивного тестирования.

3.3.3. Реализация алгоритма применения общей объектной модели к системе дистанционного обучения по высокопроизводительным вычислениям с использованием алгоритма адаптивного тестирования. Выводы по главе 3.

Интенсивное развитие новых информационных технологий способствовало появлению и развитию нового направления в образовании - дистанционного образования [70,76,84,87,88].

В настоящее время начался этап перехода от отдельных инициативных курсов и программ дистанционного образования к построению распределенных образовательных сред [78,83,86]. Это поставило вопрос о совместимости учебных курсов, разработанных разными преподавателями (программной совместимости, логической и пр.)/ о возможностях адаптации ранее созданных курсов к развивающемуся аппаратному и программному обеспечению.

Реализация эффективных систем дистанционного обучения связана с применением системного подхода к разработке и внедрению технологий дистанционного образования в учебный процесс. В рамках системного подхода проблема создания и внедрения систем дистанционного обучения рассматривается как задача анализа, моделирования и разработки сложных информационных систем.

Актуальность поставленной задачи подтверждается активной деятельностью в области разработки технологических стандартов для систем дистанционного обучения международных организаций, таких как IEEE и ISO, а также наличием крупных международных проектов (IMS, ARIADNE, ADL и др.) в этой области. Большинство проектов ориентируются на технологическую сторону разработки систем дистанционного обучения и оставляют свободу выбора педагогических подходов, методик и содержания учебных курсов. Их основной целью является определение условий и требований к построению распределенных систем дистанционного обучения (глобальных, национальных, специализированных), имеющих открытую архитектуру, обладающих свойством адаптивности к задачам обучения и обеспечивающих многократное использование учебных материалов [17, 19, 27,30, 42, 58] .

Практическая реализация систем дистанционного обучения (СДО), соответствующих выдвигаемым международными организациями по стандартизации требованиям . (открытость, адаптивность, унифицированность, др.) основана на построении моделей распределенных информационных обучающих систем, необходимых для автоматизации анализа и проектирования систем дистанционного обучения. При таком подходе обеспечивается общая совместимость разрабатываемых курсов при возможности реализации различных сценариев обучения. Кроме этого, модель СДО позволяет учесть наличие уже созданных учебных курсов и разработать методы их адаптации к новым требованиям. Построение систем дистанционного обучения на базе таких моделей приводит к повышению качества дистанционного образования и экономии финансовых и человеческих ресурсов.

Тем самым данная работа посвящена решению актуальной проблемы автоматизации анализа и проектирования распределенных систем дистанционного обучения с использованием объектно-ориентированных технологий и архитектурных моделей высокого уровня. Это определяет актуальность диссертационной работы и её соответствие современным тенденциям развития систем дистанционного образования как распределенных открытых систем [1,2,17,30,42,7 9].

Основной целью диссертационной работы является разработка объектно-ориентированных моделей систем дистанционного обучения, обеспечивающих автоматизацию процессов анализа, проектирования и реализации СДО, на базе рекомендованной IEEE модели архитектуры высокого уровня.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

1. проведение анализа структурно-технологических требований к моделям систем дистанционного обучения;

2. построение объектно-ориентированной модели статической структуры системы дистанционного обучения на основе пятиуровневой модели архитектуры СДО, предложенной IEEE;

3. построение объектно-ориентированной модели взаимодействий объектов системы дистанционного обучения;

4. построение модели динамического поведения системы дистанционного обучения;

5. определение условий совместимости программного обеспечения, разрабатываемого для СДО, в соответствии с описаниями стандартов на системы дистанционного обучения;

6. разработка алгоритма применения общей объектной модели для конкретного сценария обучения;

7. разработка и программная реализация алгоритма адаптивного тестирования;

8. применение построенных моделей для анализа реальной системы дистанционного обучения, использующей алгоритмы адаптивного тестирования на примере учебного комплекса дистанционного обучения по параллельным вычислениям.

Для решения поставленных задач в работе используются методы теории алгоритмов, методы и средства объектно-ориентированного анализа и проектирования, методы разработки сложных систем, теория управления, теория систем.

В первой главе диссертации проведен анализ состояния дел и тенденций в области ■стандартизации обучающих систем, построенных на основе информационных технологий. Основное внимание уделено определению характеристик и выявлению основных направлений моделирования компонентов и систем дистанционного обучения.

В начале главы представлен аналитический обзор проектов, посвященных разработке спецификаций и стандартов на обучающие информационные системы, их целей, задач, стратегий достижения целей, направлений разработок. Объединяющей перспективой является для них задача удовлетворения потребностей в сфере образования и переподготовки кадров.

Результаты анализа показали необходимость разработки системного подхода к построению компьютерных обучающих систем и внедрения стандартов на их программные и технологические составляющие, обеспечивающих совместимость систем и их элементов, а также их устойчивость к изменениям в сфере информационных технологий, аппаратного и программного обеспечения. Выполнение этих условий обеспечит устойчивые инвестиции в рынок образовательных информационных систем.

Проекты относятся не только к области высшего образования, они охватывают требования в широком диапазоне учебных контекстов, включая среднюю школу, корпоративное и государственное образование. Сфера приложения спецификаций и стандартов, в общем определяемая как «распределенное обучение», включает как он-лайн, так и оф-лайн окружение, обучение, происходящее как синхронно (в реальном времени), так и асинхронно. Это означает, что учебные контексты, эффективно использующие разрабатываемые спецификации и стандарты, могут включать Интернет-ориентированные среды, а также учебные ситуации, которые включают оф-лайн электронные ресурсы.

На основании анализа состояния дел в области разработки стандартов на обучающие информационные системы выделено пять основных направлений моделирования обучающих систем, построенных на основе информационных технологий:

• архитектура, общие требования к системе;

• модели учащегося, преподавателя, их взаимодействия;

• разработка курса (учебного содержания);

• данные и метаданные - формат учебных материалов;

• системы управления процессом обучения.

Разработка стандартов на открытую архитектуру является основным направлением работы организаций в сфере стандартизации обучающих технологий, так как другие характеристики системы и её функциональные возможности зависят от возможностей и ограничений архитектуры.

Модели учащегося, преподавателя и их взаимодействия прежде всего стремятся решить проблему хранения информации об учащемся на протяжении всего периода обучения (или всей жизни) для обеспечения возможности адаптации учебных материалов к конкретным потребностям или возможностям учащегося. Конечной целью моделирования данного типа является реализация индивидуального подхода к учащемуся и создание наиболее благоприятных условий для его обучения.

Модели курсов (учебных материалов) используются для унификации требований к их структуре, последовательности представления учебных материалов, упаковке курсов в уникальные оболочки.

Разработка спецификаций на метаданные является одним из приоритетных направлений работы организаций в сфере стандартизации. Метаданные являются важной составляющей создания распределенных учебных систем, дающих возможность многократного использования учебных материалов в различных учебных организациях, быстрого и эффективного поиска учебных материалов в сети Интернет как преподавателями, так и студентами, защиты авторских прав и др.

Разработка спецификаций на системы управления обучением является более сложной проблемой в том отношении, что системы управления учебной деятельностью отличаются в разных странах и разных организациях, поэтому многие из упомянутых организаций -разработчиков стандартов стремятся прежде всего разработать интерфейсы к существующим системам управления для обеспечения их совместимости с остальными компонентами обучающих систем.

Основные характеристики учебного программного обеспечения, описываемые в рассматриваемых стандартах, включают следующие: интероперабельное (interoperable), адаптивное (adaptable), многократно используемое (reusable), доступное (accessible), долговечное (durable) и экономически доступное (affordable).

Все разрабатываемые стандарты и спецификации являются нейтральными с точки зрения педагогических методик, содержания и платформы реализации.

- Основное внимание разработчиков стандартов IEEE посвящено разработке рекомендуемой модели архитектуры для компонентных систем автоматизированного обучения (Computer-Aided Instruction, CAI). В широкой перспективе, стандарты на архитектуру СА1-систем необходимы для стимулирования промышленной разработки многократно используемых программных компонентов CAI.

Предполагается, что усовершенствованная, стандартная, междисциплинарная архитектура даст возможность быстрого дальнейшего развития:

• широко признаваемых промышленных стандартов на архитектуру систем на основе обучающих технологий;

• общих, интероперабельных инструментов, используемых для разработки обучающих систем;

• наполненной, с возможностями поиска, библиотеки интероперабельных, совместимых учебных материалов;

• общих методов адресации, доступа и поиска учебных материалов;

• стандартизованных, переносимых историй учащихся, которые могут передаваться с учащимся во времени.

Далее описаны и проанализированы уровни архитектуры обучающих систем на основе информационных технологий, разработанной комитетом IEEE. Архитектура обучающих систем на основе информационных технологий имеет пять уровней, которые представляют следующие компоненты по возрастанию уровня детализации:

1) взаимодействие учащегося и среды;

2) свойства среды, ориентированные на человека;

3) системные компоненты СДО;

4) перспективы/приоритеты разработчиков;

5) операционные компоненты.

В результате проведенного анализа в качестве базовой модели выбран третий уровень архитектуры системы дистанционного' обучения IEEE, так как именно ему соответствует большинство разрабатываемых стандартов на системы дистанционного обучения. Кроме этого, на данном уровне представлены основные компоненты любой системы дистанционного обучения, что упрощает построение базовой объектно-ориентированной модели СДО.

Во второй главе определены функциональные требования к системам дистанционного обучения и построены объектно-ориентированные модели СДО, отражающие различные профили системы, на основе рекомендуемой архитектуры IEEE.

В первом разделе второй главы проанализированы возможности объектно-ориентированного подхода в приложении к анализу и проектированию обучающих информационных систем и обоснован выбор средства моделирования.

Объектно-ориентированный подход имеет следующие преимущества:

• стабильность моделей относительно объектов реального мира;

• итеративное построение моделей (которое упрощается слабой связностью компонентов);

• возможность повторно использовать элементы моделей в различных проектах.

Будучи основанным на использовании объектов как абстракций реального мира, объектно-ориентированный подход (ООП) имеет своей целью построение моделей статических и динамических свойств среды, в которой определяются требования. ООП также взаимно связывает проблемную область с областью решений путем сохранения структуры и поведения анализируемой системы.

В качестве средства визуального моделирования систем дистанционного обучения выбран язык UML (Unified Modeling Language), принятый OMG (Object Management Group) в качестве стандарта и разработанный совместно авторами трех наиболее известных объектно-ориентированных методов Booch, ОМТ и OOSE. UML широко применяется для построения моделей автоматизированных информационных систем и может эффективно использоваться на всех этапах их жизненного цикла.

Определение требований к системе происходит на этапе анализа системы дистанционного обучения. С помощью UML создается модель применений системы (Use Case Model). В приложении к моделированию систем дистанционного обучения важным преимуществом этой модели является возможность взаимодействия пользователей (учащихся, преподавателей) и разработчиков системы при выработке требований к СДО. Модель применений позволяет выделить внешние системы, контактирующие с СДО, основные процессы, происходящие в системе и их взаимосвязь. Модели применений дают возможность выделить функциональную структуру системы, не вдаваясь в детали ее реализации. Кроме того, производится предварительное выделение объектов системы и их классификация. На основании построенной модели составляется план разработки системы.

В рамках построения данной модели определяются действующие лица системы (actors) и их требования к функциональным возможностям системы. Действующие лица представляют собой роли, выполняемые пользователями при взаимодействии с системой. В СДО различают первостепенных (Учащийся, Преподаватель) пользователей системы, использующих её основные функции, и второстепенных (Администратор учебного процесса, Технический администратор системы) пользователей системы, осуществляющих задачи управления и сопровождения системы. Другими системами, являющимися внешними по отношению к системе дистанционного обучения и взаимодействующими с ней, являются библиотечные онлайновые системы, университетские административные системы, которые в большинстве случаев являются внешними по отношению к системам дистанционного обучения и в которые вложены большие инвестиции. Системы дистанционного обучения должны иметь интерфейсы с этими системами.

Требования к системе разбиваются на функциональные подгруппы, в соответствии с которыми и строятся диаграммы применений. Эти подгруппы включают функциональные подсистемы СДО: Зачисление, Обучение, Оценивание, Разработка, Администрирование, Контроль (включает в себя функции идентификации, управления доступом и обеспечения безопасности). Каждая из моделей рассматривает взаимодействие пользователей и системы, определяя функциональные возможности системы, доступные определенному типу пользователей. Таким образом, на основании построенных моделей применений требования группируются в соответствии с функциональными подсистемами и в дальнейшем используются в качестве базового набора функций системы дистанционного обучения на этапе анализа конкретных учебных ситуаций.

Диаграммы применений отражают внешний взгляд на систему. Функциональные возможности системы, представляемые с помощью диаграмм применения, определяются потоком событий внутри системы.

После определения необходимого уровня детализации требований и построения соответствующих моделей применения строятся сценарии внутрисистемных взаимодействий, представляемые диаграммами последовательности (sequence diagrams).

Статическая (неизменяемая) структура системы описывается с помощью модели классов, определяющей отношения между объектами, участвующими во взаимодействии. На верхнем уровне абстракции диаграмма классов представляет собой пакеты классов (packages), логически группирующие классы и помогающие организовать модель СДО на уровне системных компонент пятиуровневой архитектуры IEEE. Каждый пакет содержит классы, объединенные своим функциональным назначением.

Определение атрибутов и поведения классов, а также их отношений позволяет задать структуру системы и связать ее с диаграммами взаимодействия с тем, чтобы в дальнейшем можно было перейти к программной разработке системы. Этот этап требует подробной детализации каждого объекта системы и вместе с описанием динамического поведения отдельных объектов с помощью диаграмм состояний составляет наиболее трудоемкую задачу.

Таким образом, для анализа и проектирования системы дистанционного обучения требуется построение четырех основных объектных моделей:

1. Модель применений используется для систематизации и анализа требований пользователя, определяет требования к системе со стороны Учащегося, Преподавателя, Учебного и Технического администраторов, а также взаимодействие с внешними системами.

2. Модель взаимодействий используется для описания сценариев внутрисистемного взаимодейстзия на основе модели применений, описывает внутренние механизмы реализации требований пользователей к системе.

3. Модель классов используется для представления статической структуры системы дистанционного обучения, соответствует уровню системных компонентов пятиуровневой модели архитектуры IEEE.

4. Модель состояний используется для описания динамического поведения объектов системы.

Разработка и анализ данных моделей на языке UML и является основным результатом второй главы диссертации.

В третьей главе описаны приложения предлагаемого подхода к реализации конкретных моделей обучения в рамках общих моделей СДО, разработанных во второй главе диссертации.

В первом разделе третьей главы описаны возможные типы сценариев обучения, их соответствие архитектурной модели IEEE и их реализация с помощью разработанных объектных моделей. Существует несколько базовых сценариев обучения, которые включают Веб-обучение, очное обучение, самостоятельное обучение (без преподавателя) и обучение с использованием тренажеров. Все эти сценарии соответствуют архитектурной модели IEEE.

В настоящем разделе на основе общей объектной модели, построенной в предыдущей главе, разработаны объектные модели сценариев. Эти модели могут использоваться как основа для анализа и проектирования конкретных обучающих систем.

Во втором разделе третьей главы описано построение алгоритма специализации общей объектной модели СДО на случай анализа требований и построения конкретной системы дистанционного обучения. Этот алгоритм распадается на пять шагов. Шаг 1. "Определение базового сценария обучения"

Определение базового сценария обучения необходимо для обеспечения "стартовой точки" для анализа системы. Так как набор базовых сценариев охватывает основные сценарии обучения, их использование позволяет ускорить процесс анализа, облегчает определение основных технологических характеристик обучающей системы.

Шаг 2. "Определение реализуемых подсистем"

Цель данного этапа - ограничение области анализа и проектирования посредством выбора необходимых для реализации подсистем. На этом этапе также возможно провести декомпозицию обучающей системы на непересекающиеся подсистемы, которые возможно анализировать и проектировать независимо друг от друга. Шаг 3. "Определение необходимого уровня детализации модели и выбор соответствующих функций из основного набора, предлагаемого базовыми сценариями обучения"

После определения подсистем, включаемых в рассмотрение, с помощью базовой объектной модели определяется требуемый уровень детализации. Выбор уровня детализации, с которого будет проводиться дальнейшее моделирование, позволяет определить соответствующие поставленным задачам функции основного набора. Шаг 4. "Внесение дополнительных функций и действующих лиц"

Ряд функций и действующих лиц, необходимых для реализации конкретной системы, может- не входить в набор основных функций и лиц. На этом этапе необходимо проанализировать определенных в системе пользователей и функции и внести изменения в их описание или дополнить набор. Шаг 5."Переконфигурация системы"

На данном этапе проверяется соответствие измененных моделей друг другу (например, моделей классов и моделей взаимодействий).

Заканчивается этап анализа и осуществляется переход к разработке программного обеспечения.

В третьем разделе настоящей главы диссертации описанный алгоритм реализован на примере построения дистанционного учебного комплекса по параллельным вычислениям с предварительным адаптивным тестированием. Применение построенных моделей системы дистанционного обучения позволило реализовать учебный комплекс, обладающий следующими особенностями:

1)модульность - учащиеся в зависимости от подготовки и специфики своей дальнейшей работы могут выбирать необходимые им курсы (модули). Каждый модуль является завершенным тематическим курсом;

2)последовательность - каждый следующий курс основывается на знаниях, полученных на предыдущих курсах, не повторяет предыдущие курсы и посвящен более сложным вопросам;

3)контроль - после окончания каждого курса и перед поступлением на курс следующего уровня проводится экзамен (тест) по всем вопросам, изученным на данном курсе. Учащийся, имеющий высокую квалификацию и не изучавший предыдущие курсы, обязан пройти такой тест перед поступлением на курс более высокого уровня сложности;

4)адаптивность - последовательность и количество модулей ставятся в зависимость от результатов тестирования;

5)совмещение теоретической и практической работы - в структуре каждого урока предусмотрены 3 части: а) теоретическая часть, б) контрольные вопросы по пройденному материалу, в) практические задания по пройденной теме;

6)альтернативность - курсы, имеющие одинаковую сложность и посвященные взаимно не пересекающимся проблемам программирования, можно выбирать на альтернативной основе. При этом окончательная оценка учащегося складывается из оценок за все обязательные курсы и за один курс ■ из каждой группы альтернативных курсов, включенных в программу обучения.

Алгоритм адаптивного тестирования имеет следующее назначение:

15

1) определять базовый уровень знаний до начала занятий и генерировать индивидуальные рекомендации по прохождению учебного курса;

2) контролировать полученные знания после прохождения курса, определять "слабые места" и предлагать индивидуальный план повторения отдельных частей курса, обеспечивая таким образом необходимую в дистанционном обучении обратную связь.

В данном разделе представлена общая модель классов для случая комплекса дистанционных курсов с использованием алгоритма адаптивного тестирования.

Заключение содержит перечень основных научных результатов, полученных при выполнении диссертационной работы.

Выводы по главе 3

1. Предложена классификация систем, реализуемых на базе архитектурной модели IEEE, разделяемых в зависимости от приоритетов разработки на изолированные, пересекающиеся и параллельные.

2. Описаны основные сценарии обучения и разработаны их объектные модели классов.

3. Разработан алгоритм адаптации общей объектной модели системы дистанционного обучения к конкретному сценарию обучения.

4. Разработан и реализован алгоритм адаптивного тестирования в рамках курса дистанционного обучения "Введение в параллельные вычисления".

5. Продемонстрирована работоспособность разработанных объектных моделей СДО и эффективная реализация конкретных учебных задач на базе типовых сценариев обучения на примере комплекса дистанционного обучения по параллельным вычислениям.

Заключение

Основной целью диссертационной работы является разработка объектно-ориентированных моделей систем дистанционного обучения, обеспечивающих автоматизацию процессов анализа, проектирования и реализации СДО, на базе рекомендованной IEEE модели архитектуры высокого уровня.

В ходе диссертационного исследования получены следующие новые научные результаты, обеспечивающие достижение этой цели:

1. впервые разработаны объектно-ориентированные модели систем дистанционного обучения на основе архитектуры, предложенной IEEE;

2. предложен оригинальный метод анализа требований, предъявляемых к системе дистанционного обучения;

3. разработан алгоритм адаптации построенных моделей системы дистанционного обучения к конкретному сценарию обучения;

4. создана модель реальной обучающей системы, использующей алгоритмы предварительного адаптивного тестирования, на основе разработанного алгоритма применения объектных моделей;

5. определены системные условия совместимости дистанционного программного обеспечения в соответствии с описаниями стандартов на системы дистанционного обучения.

Практическая ценность работы определяется использованием разработанных объектно-ориентированных моделей систем дистанционного обучения, не зависимых от педагогических сценариев и аппаратно-программной реализации, и алгоритма их адаптации к конкретным учебным ситуациям для автоматизированного анализа и проектирования систем дистанционного обучения, совместимых с международными стандартами. Предложенные в диссертационной работе модели обладают гибкостью и позволяют создавать системы любой конфигурации. Учебные материалы, реализованные в рамках таких систем, могут адаптироваться к изменениям программного или аппаратного обеспечения и многократно использоваться разными преподавателями или организациями.

Предложенные модели СДО позволяют анализировать уже разработанные системы дистанционного обучения на предмет их совместимости с требованиями международных стандартов или возможности их адаптации к этим требованиям.

Разработанные объектно-ориентированные модели СДО могут использоваться для исследований и проверки научных гипотез в области моделирования и разработки компьютерных моделей различных компонентов СДО (учащегося, учебного курса, тестирования и пр.) Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ряде всероссийских и международных научно-практических конференций, в частности, на Всероссийской научно-методической конференции "Интернет и современное общество" (г.Санкт-Петербург, 1998, 1999), на международной конференции "14th annual conference on distance teaching and learning" (Madison, USA, 1998); на семинарах, проводимых в рамках международных конференций "Communications and Networking in Education" (Hameenlinna, Finland, 1999), "IFIP World Computer Congress", conference on Teleteaching (Vienna-Budapest, 1998), a также на семинарах Междисциплинарного центра дополнительного профессионального образования СПбГУ и Военно-Медицинской академии.

Работа по теме диссертации поддержана грантом Министерства Образования "Разработка методик создания и оценки программ дистанционного обучения на базе международных образовательных стандартов" в рамках программы "Качество и безопасность технологий, продукции, образовательных услуг и объектов", раздел "Системы обеспечения качества научно-технических, производственных и образовательных услуг системы образования", в 200 0г.

Алгоритм адаптивного тестирования был реализован в комплексе дистанционного обучения Междисциплинарного центра СПбГУ, разработанного в рамках проекта ФЦП "Интеграция" № 2.1.-32 6.77, выполняемого совместно с Санкт-Петербургским институтом информатики и автоматизации РАН.

По материалам диссертационной работы опубликовано 12 научных работ, в том числе 4 - без соавторов.

1. Кузнецов С.Д. Открытые системы, процессы стандартизации и профили стандартов.http ://www.citforum.ru/database/articles/art 19.shtml.

2. Кузнецов С. Д. Программные стандарты и их спецификации. http ://www.citforum.ru/database/articles/art 16.shtml.

3. Boac Д. Качество ПО: восемь мифов. Журнал "Открытые системы", №9-10, 1999.

4. Концепция создания интегрированной автоматизированной информационной системы Минобразования России. Проект. Москва, 2000. http ://www.informika.ru/text/inftech/iais/concept.doc.

5. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем.http ://www.citforum.ru/database/case/index.shtml.

6. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. Учебное пособие. М., Центр Информационных Технологий, 1996.

7. Липаев В. В. Направления развития методов и стандартов открытых систем. Информатика и вычислительная техника. Науч.-техн. сборник. Выпуск 1-2. Москва, 1995.

8. Мищук A. UML новый стандарт языка объектно-ориентированного моделирования. Квинтэссенция успешного опыта. Компьютер-Информ №22, 1997.

9. Мищук A. UML объектно-ориентированный метод анализа бизнес-процессов и проектирования приложений. Компьютер-Информ №18-21, 1997 .

10. Филинов Е. Выбор и разработка концептуальной модели среды открытых систем. Журнал "Открытые системы", №6, 1995.

11. Гусева А. И. Технология межсетевых взаимодействий. Netware -Unix Windows - Internet. - M.: Диалог - МИФИ, 1997. - 272 с.

12. Дунаев С. INTRANET-технологии. WebDBC. CGI. CORBA 2.0. Netscape. Suite. Borland. IntraBuilder. Java. Javascript LiveWire.-M.: Диалог-МИФИ, 1997. 288 с.

13. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Киев, "Диалектика", 1993.

14. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). М., "Лори", 1996.

15. Семенов Ю.А. Протоколы и ресурсы Internet. M.: Радио и связь, 1996. - 320с.

16. IMS Project Requirements. Implementation and Design Rationale. December 19, 1997.http ://www.imsproj ect.org/requirements/imsreq97.pdf.

17. Farance F., Tonkel J. LTSA Specification. Learning Technology Systems Architecture, Draft 5. December 6, 1999.http://edutool.com/Itsa/05/Itsa 05.pdf.

18. Draft Standard for the Learning Technology Glossary. Reference Document Draft 1.0. Learning Technology Standards Committee, IEEE Computer Society. February 28, 2000.http://ltsc.ieee.org/wg3/reference-20000209.rtf.

19. Farance F., Schoening J. PAPI 5.0 Specification. Learning Technology: Public and Private Information. November 26, 1998. http://edutool.com/papi/papi-5 00.pdf.

20. Goodkovsky V.A. "Intelligent Tutor": Top-down Approach to ITS Design, http://ltsc.ieee.org/goodkov/goodkov.htm.

21. Schoening J. Developing Self-Learners through Quality Management Techniques. April 11, 1997.http://ltsc.ieee.org/self-lrn.htm.

22. Belz F., Suthers D., Wheeler T. Architecture Abstraction Hierarchy Reference Model. September 18, 1997.http://advlearn.lrdc.pitt.edu/its-arch/pl4 84/ARM.html.

23. Ostyn C. Proposed base document for a draft standard for Competency Definition Data Objects, version 0.2c. May 12, 1999. http://ltsc.ieee.org/wg20/CompDefInit.doc.

24. Question Objects. General Specifications Draft. Asymetrix Learning Systems. December 2, 1997.http://Itsc.ieee.org/lib/questionobj ects.htm.

25. Ritter S. Tool/Agent Communication: Base Document. October 16, 1997.http://domino.psy.emu.edu/toolagent/tooltutorspec.html.

26. Draft Standard for Learning Object Metadata. Learning Technology Standardization Committee IEEE. February 2, 2000. http://ltsc.ieee.org/wgl2/LOM WD4.doc.

27. ARIADNE Educational Metadata Recommendation. Version 3.0, December 1999. http://ariadne.unil.ch/Metadata/ariadne metadatav3finall.htm.

28. Farance F. IEEE LTSC (P1484) Learning Technology Standards Committee presentation. Work Program and Process, 2000-03-15 Meeting, http://ltsc.ieee.org/meeting/2 00003/slides.htm.

29. Draft Standard for Implementing Computer Managed Instruction (CMI) in a Web Environment. Learning Technology Standards Committee IEEE. May, 1999. http://ltsc.ieee.org/wgll/CMI-WeblOO.doc.

30. Department of Defense Strategic Plan for Advanced Distributed Learning. Report to the 106th Congress. April 30, 1999. http://www.adlnet.org/documents/DoD ADL SR Apr99.doc.

31. Science and Engineering Indicators 1998. Report of the US National Science Board.http://www.nsf.gov/sbe/srs/seind98/pdfstart.htm.

32. ADL Sharable Courseware Object Reference Model. Version 1.0. http://www.adinet.org/Scorm/docs/scorm 2.pdf.

33. Hibbard J. The Learning Revolution. http://www.adlnet.org/documents/the learning revolution.doc.

34. ADL Technical Solutions Group Summary Briefing. November 3-4, 1997. http://www.adinet.org/documents/summaries/technical-working group.html.

35. IMS Learning Resource Meta-data Information Model. Version 1.0. IMS Global Learning Consortium, 2000.http://www.imsproject.org/metadata/mdinfoOl.html.

36. IMS Learning Resource Meta-data XML Binding Specification. Version 1.0. IMS Global Learning Consortium, 2000. http://www.imsproject.org/metadata/mdbindOl.html.

37. IMS Learning Resource Meta-data Best Practices and Implementation Guide. Version 1.0. IMS Global Learning Consortium, 2000.http://www.imsproject.org/metadata/mdbest01.html.

38. IMS Content Packaging Information Model. Version .92 Public Draft Specification. IMS Global Learning Consortium, 2000. http://www.imsproject.org/content/cpinfo02.html.

39. Moore, Michael G., Kearsley, Greg. Distance Education. A Systems View. Wadsworth Publishing Company, 1996. - 290 p.

40. Martin J., Odell J.J. Object-oriented methods: a foundation.- PTR Prentice Hall, 1995. 400 p.

41. Graham S. Object-Oriented Methods. Addison-Wesley, 1993.

42. ISO/IEC JTC 1 Gil Roadmap: Guidelines for Evolution, Management and Development of Gil Standards. ISO/IEC JTC 1/SWG-GII N 190. January 21, 1998. http://ssdo.org/jtcl/gii-roadmap/nl90.html.

43. Farance F. Choosing an Architecture for the GII. http://faranee.com/standards/gii-arch-issues.html.

44. Sinko M., Lehtinen E. The Challenges of ICT in Finnish Education. Atena Kustannus, July 1999. - 252 p.

45. Bates, A. Technology in Distance Education: A 10-year perspective. Open Learning, November 1998. pp.3-12.

46. McCormack C., Jones D. Building a Web-based education system.- Wiley Computer Publishing, 1998. 434 p.

47. Hall B. Web-based training cookbook. Wiley Computer Publishing, 1997. - 482 p.

48. Conallen J. Modeling Web Application Design with UML. UML Whitepapers. June, 06, 1998. http://www.rational.com/uml/ resources/whitepapers/dynamic.jtmpl?doc key=1004 62&borschtid=0122 6 000312909302228.

49. Embley D., Jackson R. & Woodfield S. 00 Systems Analysis: Is it or Isn't it? IEEE Software 12, 2 (July 1995) - pp. 19-33.

50. Booch G. The Visual Modeling of Software Architecture for the Enterprise. Rose Architect Magazine. Premiere issue. October, 1999. http://www.rosearchitect.com/mag/archives/9810/fl.shtml.

51. Investing in knowledge: The integration of technology in European Education. ERT, Brussels, 1997.

52. Gore M., Stubbe J. Elements of Systems Analysis. Third Edition. WCB Publishers, Dubuque, Iowa, 1983. - 544 p.

53. Owen T., Owston R. The Learning Highway. Key Porter Books, Canada, 1997. - 209 p.

54. Schreiber D. How to Maximize Use of Technology and Institutionalize Distance Learning Efforts. 14th Annual Conference on Distance Teaching and Learning, Madison, USA, August 3-5, 1998. - pp.331-341.

55. Wagner E. Interaction Strategies for Online Training Designs. 14th Annual Conference on Distance Teaching and Learning,

56. Madison, USA, August 3-5, 1998. pp.417-423.

57. Slay J. Using the WWW to create an effective cross-cultural learning environment. Teleteaching '98. XV. IFIP World Computer Congress, 31 August - 4 September, Vienna/Austria and Budapets/Hungary. - pp. 921-929.

58. Griffin S., Hernandez-Ramos P. The IMS Specification Development Process.http://www.imsproject.org/feature/specprocess.html.

59. McHenry B. New Features for Learning Management Systems. http://www.imsproj ect.org/feature/lms/lms.html.

60. Wason T. Meta-Data primer.http://www.imsproj ect.org/drtommeta.html.

61. Thaiupathump C., Campbell 0., Bourne J. Intelligent Agents for On-line Learning. JALN Journal of Asynchronous Learning Networks. Volume 3, Issue 2 - November 199 9. http://www.aIn.org/alnweb/j ournal/Vol3 issue2/Choon2.htm.

62. Caviedes J. A Technological Perspective of Anytime, Anywhere Education. ALN Magazine Volume 2, Issue 1 March 1998. http://www.aIn.org/alnweb/magazine/vol2 issuel/jorge.htm.

63. R. Rada, and J. R. Schoening, Educational Technology Standards, Communications of the ACM, September 1997, Vol. 40, No. 9, pp. 15-18.

64. Bellovin S.M., Cheswick W.R. Firewalls et securite Internet. Editions Addison-Wesley France, 1995. - 342 p.

65. IFIP-UNESCO, A Modular Curriculum in Computer Science, Produced by a working partyincluding meraebers of IFIP WG3.2. -Published by UNESCO Paris Office, 1994. 110 p.

66. De Oliveira J.P., Nicolao M., Edelweiss N. Conceptual Workflow Modelling for Remote Courses. Teleteaching '98. XV. IFIP World Computer Congress, 31 August - 4 September, Vienna/Austria and Budapets/Hungary. - pp. 789-797.

67. Ehrlich D., Kommel A. Distance Learning Course Design. 14th Annual Conference on Distance Teaching and Learning, Madison, USA, August 3-5, 1998. - pp.495-501.

68. Goodyear P. Infrastructure for Courseware Engineering. Automating Instructional Design: Computer-Based Development and Delivery Tools. R.Tennyson & A.Barron (eds.) Berlin, 1995.

69. Tergan S.-O. Multiple views, contexts and codes in learning with hypertext/hypermedia. Educational Technology Journal, 37 (4), 1997.- pp.5-18.

70. Jacobsen M.L. Issues in Hypertext and Hypermedia Research: Toward a Framework for Linking Theory-to-Design. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 3(2), 1994. - pp.141-152.

71. Valcke M., Vuist G. A model-based design approach for the flexibilisation of courses. Open and Distance Learning Today, London, 1995. - pp.185-196.

72. Paquette G. Engineering Interactions in a Telelearning System. Teleteaching '98. XV. IFIP World Computer Congress, 31 August - 4 September, Vienna/Austria and Budapets/Hungary. - pp. 19-41.

73. Saba F. Integrated telecommunications systems and instructional transaction. American Journal of Distributed Education, 2(3), 1988. -pp.17-24.

74. Moore M. Self-directed learning and distance education. Journal of Distance Education, 1(1), 1986. pp.7-24.

75. Wells R. Computer-mediated communication for distance education: An international review of design, teaching, and institutional issues. ACSDE Research Monograph #7, University Park, PA:ASCDE, 1992.

76. Mason P., Kaye A. Mindweave: Communication, Computers and Distance Education. Pergamon Press, Oxford, 1989. - 273 p.

77. Eschelbeck G. An Architecture for Multimedia Communication in a Distributed Education Environment. Proceedings of ED-MEDIA 95. Graz, Austria, June 17-21, 1995. - pp. 217-222.

78. Distance Learning Technology for Aviation Training. Second Draft Publication. 24-June-1997. AICC Courseware Technology Subcommittee, http://www.aicc.org/docs/working/dlwp2.zip.

79. Computer Managed Instruction. 19-May-1998. AICC CMI Subcommittee, http://www.aicc.org/docs/AGRs/agr006v2doc.zip.

80. Johnson, W.L. and Shaw, E., Using Agents to Overcome Difficulties in Web-Based Coursware. AI-ED'97 Workshop on Intelligent Educational Systems on the World Wide Web, August, 1997 .

81. Shaw, E., Johnson, W.L., and Ganeshan, R. Pedagogical Agents on the Web. Proceedings of the Third Int'l Conf. on Autonomous Agents, May, 1999. - pp. 283-290.

82. Hetercik R. , Mingle J., Twigg C. The Public Policy Implications of a Global Learning Infrastructure. A Report from a Joint NLII-SHEEO Symposium Denver, Colorado, November 13-14, 1997. http://www.educause.edu/nlii/keydocs/policy.html.

83. Massy W. , Zemsky R. Using Information Technology to enhance academic productivity.http://www.educause.edu/nlii/keydocs/massy.html.

84. Garrison D., Baynton M. Beyond Independence in Distance Education: The Concept of Control. American Journal of Distance Education, 1(3), 1988.

85. Holmberg B. Growth and Structure of Distance Education. London, 1988.

86. Dunning B. , Van Kererix M., Zaborowski L. Reaching learners through telecommunications. Jossey-Bass, San-Francisco, 1990.

87. Cyrs T., Conway E. Teaching at a distance with the merging technologies: An instructional systems approach. Center for Educational Development, New Mexico State University, 1997.

88. Muller, Pierre-Alain. Instant UML. Wrox Press Ltd., 1997. -343 p.

89. Jacobson I. Applying the UML in the Unified Process. Presentation at the Rational Worldwide Software Symposium. March, 1999. http://www.rational.com/uml/img/up uml.zip.

90. Unified Modeling Language. Version 1.1, 1997. http://www.rational.com/uml/resources/documentation/formats.jtmp

91. Bjorner D. Tutorial on Formal Software Engineering: From Domain Engineering via Requirements Engineering to Software Design, a Formal specification and Design Calculi Approach. TB5, IFIP world Computer Congress,1998. 56 p.