автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Совершенствование организации подготовки специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении на основе моделей распределения времени

кандидата технических наук
Холостов, Александр Львович
город
Москва
год
2004
специальность ВАК РФ
05.13.10
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Совершенствование организации подготовки специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении на основе моделей распределения времени»

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование организации подготовки специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении на основе моделей распределения времени"

ХОЛОСТОВ АЛЕКСАНДР ЛЬВОВИЧ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ ДИСТАНЦИОННОМ ОБУЧЕНИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ

Специальность:

05.13.10. Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ХОЛОСТОВ АЛЕКСАНДР ЛЬВОВИЧ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ ДИСТАНЦИОННОМ ОБУЧЕНИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ

Специальность:

05.13.10. Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Работа выполнена в учебно-научном комплексе автоматизированных систем и информационных технологий Академии Государственной противопожарной службы МЧС России.

Научный руководитель: Научный консультант: Официальные оппоненты:

кандидат технических наук Кокушкин В. А.

доктор технических наук, профессор Топольский Н.Г.

доктор технических наук, профессор Соколов СВ.

кандидат технических наук Верховец Н.И.

Ведущая организация: Федеральный центр науки и высоких

технологий "Всероссийский научно-исследовательский институт по проблемам гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России"

Защита диссертации состоится 6 октября 2004 г. в 16 часов на заседании; диссертационного совета Д205.002.01 в Академии Государственной противопожарной службы МЧС России по адресу: 129366, г. Москва, ул. Бориса Галушкина, 4, зал совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии Государственной противопожарной службы МЧС России.

Автореферат разослан 3 сентября 2004 г., исх. № 6/81.

Отзыв на автореферат с заверенной подписью и печатью просим направить, в Академию Государственной противопожарной службы по указанному адресу.

Телефон для справок: (095) 283-19-05.

Учёный секретарь диссертационного совета канд. физ.-мат. наук, доцент

СЮ. Бутузов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ;

Актуальность темы.

Эффективность функционирования Государственной противопожарной службы страны непосредственно зависит от качества подготовки кадров, что обусловливает необходимость постоянного совершенствования процесса их подготовки. В настоящее время одним из путей решения этой проблемы является внедрение дистанционного обучения (ДО) на основе современных информационных технологий.

Основные преимущества дистанционного обучения заключаются в возможности оперативного получения информации учебного, справочного и консультационного характера независимо от расстояния и времени суток, тиражировании передового педагогического опыта, организации процесса обучения с оптимальной интенсивностью и учетом индивидуальных особенностей обучаемых. Дистанционное обучение создает необходимые условия и может являться основой такой формы получения образования как экстернат.

Результатом научных исследований в этой области стали разработки методических, педагогических, организационных и частично технических основ создания систем дистанционного обучения (СДО). Однако при организации и управлении процессом ДО существует еще ряд нерешенных проблем, связанных с моделированием процессов, происходящих в СДО, деятельности обучаемых, взаимодействия между преподавателем и обучаемым, управления процессом обучения с учетом индивидуальных особенностей обучаемых и влияния информационных технологий.

Внедрение дистанционного обучения в образовательный процесс сопряжено с реализацией ряда мероприятий организационного, методического и технического характера в том числе:.

- широким внедрением в образовательный процесс преимуществ, предоставляемых современными информационными технологиями;

- разработкой основных структурных элементов СДО;

- разработкой автоматизированных систем сопровождения процесса обучения;

- моделированием процессов, происходящих в СДО;

- нормативно-методическим обеспечением учебного процесса;

- разработкой форм организации ДО, предоставляемых современными информационными технологиями, обеспечивающих расширение возможностей: процесса обучения;.

- адаптацией учебного процесса к потребностям и возможностям широкого круга потенциальных обучаемых.

В этом комплексе мероприятий особо следует отметить применение моделирования при организации учебного процесса в целях обеспечения рационального использования такого ресурса, как время обучения.

Распределение времени обучения можно рассматривать как возможность управления учебным процессом в соответствии с промежуточными и конечными целями обучения.

Следовательно, разработку основных структурных элементов СДО, мето-

дов, моделей и алгоритмов, позволяющих совершенствовать процесс дистанционного обучения, можно рассматривать как фактор, способствующий решению вопросов эффективной организации подготовки кадров для ГПС МЧС России.

Указанные обстоятельства предопределяют актуальность темы данной диссертационной работы.

Целью исследования является разработка основных структурных элементов системы дистанционного обучения, моделей и алгоритмов, позволяющих совершенствовать организацию и управление образовательным процессом специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении.

Задачи исследования::

- провести анализ развития информационных технологий и актуальности совершенствования процесса подготовки кадров для ГПС на основе дистанционного обучения;

- разработать основные структурные элементы системы дистанционного обучения при организации образовательного процесса на базе современных информационных технологий;

- разработать методы адаптации обучающих систем к индивидуальным особенностям обучаемых и возможностям информационных технологий;

- разработать методику моделирования распределения времени в процессе обучения для нескольких предметов как при неограниченном времени обучения, так и в условиях ограничения общего времени обучения для управления учебным процессом с учетом индивидуальных особенностей обучаемых;

- дать математическое описание процесса взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при дистанционном обучении и осуществить его моделирование.

Объектом исследования является система дистанционного обучения на основе современных информационных технологий.

Предметом исследования. является совершенствование организации подготовки специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении на основе моделей распределения времени.

Методы исследования. В диссертационной работе использовались методы теории нечетких множеств, теории автоматов, теории массового обслуживания, имитационного моделирования, теории вероятностей.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- предложен и обоснован метод управления жизненным циклом системы дистанционного обучения, адаптированной к сервис - ориентированной архитектуре, позволяющий оптимизировать процессы обучения с учетом изменяющихся требований;

- разработана методика моделирования распределения времени изучения материала нескольких предметов для организации и управления процессом дистанционного обучения;

- разработан метод распределения времени обучения в зависимости от приоритета различных предметов, обеспечивающий управление дистанционным обучением в условиях ограничения общего времени обучения;

- разработан алгоритм адаптации обучающих систем к индивидуальным особенностям обучаемого и учитывающий влияние ограничений, накладываемых на учебный процесс;

- разработаны математические модели взаимодействия "преподаватель -обучаемый" при дистанционном обучении в режимах "on-line" и "off-line"

- получены зависимости вероятности отказа в обслуживании для моделей взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при различных сочетаниях "закон поступления — закон обслуживания" заявок.

Практическая значимость работы заключается:

- в возможности использования полученных результатов на этапах разработки, внедрения и организации процесса дистанционного обучения при подготовке специалистов пожарной безопасности на основе современных информационных технологий;

- в разработке моделей, позволяющих распределять общий бюджет учебного времени и повысить эффективность и качество процесса подготовки, переподготовки и, консультирования специалистов на основе дистанционного обучения;

- в возможности применения методики распределения времени для управления учебным процессом. с учетом индивидуальных особенностей обучаемых;

- компенсации влияния на учебный процесс реальных используемых аппаратных средств, имеющихся в распоряжении обучаемого, и тем самым повышении эффективности обучения;

- в возможности применения полученных результатов имитационного моделирования взаимодействия "преподаватель - обучаемый" на основе безбуферного узла и узла с буфером сети массового обслуживания при различных сочетаниях "закон поступления - закон обслуживания" заявок при организации дистанционного обучения.

Результаты исследования внедрены в учебный процесс и научно-исследовательскую деятельность Академии ГПС МЧС России и Ивановского института ГПС МЧС России, использованы при разработке Информационно-выставочного комплекса МЧС России и информационно-поисковой системы Компьютерная выставка МЧС России.

Внедрение результатов работы подтверждено соответствующими актами.

Публикации. По тематике диссертации опубликовано 15 печатных работ, из них 8 в единоличном авторстве, результаты исследований нашли отражение в 3 отчетах о НИР.

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались на следующих конференциях, симпозиумах:

Всероссийской научной конференции "Информационные технологии управления и предупреждения ЧС" (г. Химки МО, Академия гражданской защиты, 1999 г.).

Международной конференции "Актуальные проблемы совершенствования системы подготовки кадров силовых структур на пороге XXI века" (Ташкент, Высшая пожарно-техническая школа МВД Республики Узбекистан, 2000г.).

Международных конференциях "Системы безопасности" (Москва, Академия ГПС МЧС России, 2001,2003 гг.).

Научно-практической конференции "Снижение риска гибели людей при пожарах" (ВНИИПО МЧС России 2003 г.).

Международной научно-технической школе-конференции "Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию" (Москва МИРЭА, 2003 г.).

Международном симпозиуме по исследованию операций "SYM-OP-IS 2002" (Тара, Союзная Республика Югославия, 2002 г.).

Международном симпозиуме "Комплексная безопасность России - исследования, управление, опыт" (Москва, 2004 г.).

На защиту выносятся:

1. Методика моделирования распределения времени в процессе дистанционного обучения при изучении нескольких предметов.

2. Методика моделирования взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при дистанционном обучении в режимах "on-line" и "off-line" на основе безбуферного узла и узла с буфером сети массового обслуживания.

3. Метод управления жизненным циклом системы дистанционного обучения, адаптированной к сервис - ориентированной архитектуре, позволяющий оптимизировать процессы обучения с учетом изменяющихся требований.

4. Алгоритм адаптации обучающих систем к индивидуальным особенностям обучаемого и учитывающий влияние ограничений, накладываемых на учебный процесс.

5. Метод распределения времени изучения материала в зависимости от приоритета предметов в условиях ограничения общего времени обучения.

6. Математические модели взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при дистанционном обучении в режимах "on-line" и "off-line" и зависимости вероятности отказа в обслуживании для этих моделей при различных сочетаниях "закон поступления — закон обслуживания" заявок.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем диссертации составляет 177 страниц, в том числе 39 рисунков, 6 таблиц, список литературы из 115 наименований и приложение из 32 страниц, содержащее 14 таблиц и 14 рисунков, включающих 127 графиков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, формулируются цель, задачи и методы исследования, определяется объект и предмет исследования, показывается научная новизна и практическая значимость полученных результатов, указываются положения, выносимые на защиту.

В первой главе "Актуальность совершенствования подготовки специалистов пожарной безопасности на основе современных информационных технологий" проведен анализ системы, подготовки кадров для ГПС и обоснована необходимость совершенствования подготовки специалистов пожарной безопасности на основе новых информационных технологий. Показано, что внедрение дистанционной формы обучения позволит организовать эффективное взаимодействие в образовательном процессе, обмениваться уникальны-

ми методиками преподавания, опытом, учебными материалами, отсутствующими в различных регионах, и таким образом, улучшить качество подготовки специалистов.

Дистанционное обучение также создает необходимые условия и может являться основой такой формы получения образования как экстернат.

Анализ развития дистанционной формы обучения свидетельствует о том, что внедрение обучающих технологий в сфере высшего и особенно продолженного образования связано с применением современных информационных технологий - глобальных и локальных компьютерных сетей, сервис - ориентированных архитектур и средств управления жизненным циклом ДО.

На основании проведенного исследования утверждается, что в настоящее время сложились информационные предпосылки, необходимые для масштабного развития дистанционного обучения в образовательных учреждениях по-жарно-технического профиля.

В работе дистанционное обучение рассматривается как целенаправленный интерактивный асинхронный процесс взаимодействия субъектов обучения между собой и со средствами обучения, причем процесс обучения инвариантен к их пространственному и временному расположению. Образовательный процесс проходит в специфической педагогической системе, элементами которой являются подсистемы: целей, содержания, методов, средств и организационных форм обучения.

Показано, что для обеспечения перечисленных выше возможностей ДО, характеризуемых наличием большого количества взаимосвязей и интенсивного взаимодействия между элементами, система дистанционного обучения должна строиться с учетом требований, предъявляемых к сервис--ориентированным технологиям.

Во второй главе "Разработка организационных основ системы дистанционного обучения при подготовке специалистов пожарной безопасности" сформулированы методические и организационно-технические основы создания и успешного внедрения системы дистанционного обучения для образовательных учреждений пожарно-технического профиля на основе современных информационных технологий. Разработаны обобщенная структура, схема организационного взаимодействия, составные части информационного обеспечения, этапы внедрения и основные элементы системы дистанционного обучения.

Предложен и обоснован метод управления жизненным циклом системы дистанционного обучения, адаптированной к сервис - ориентированной архитектуре, позволяющий оптимизировать процессы обучения с учетом изменяющихся требований (рис. 1).

Жизненный цикл системы дистанционного обучения представляется в виде циклического процесса, построенного по принципу обратной связи, и включающего пять этапов:

1. Конфигурация учебного процесса.

2. Разработка учебных курсов.

3. Процесс реализации обучения.

4. Мониторинг обучения.

5. Моделирование изменений.

В результате анализа существующих подходов к организации дистанционного обучения определено, что начальным этапом — конфигурации учебного процесса (создания компьютерно - ориентированной обучающей технологии) является целевой анализ форм, методов, элементов передачи знаний, умений и навыков в процессе обучения, в соответствии с этим предлагается включить в структуру центра дистанционного обучения следующие единицы: учебно-методический отдел, факультет, кафедры, осуществляющие непосредственное обучение по комплексу дисциплин учебного плана, используя для этой цели учебно-методические комплексы (УМК) по изучаемым дисциплинам.-

Рис. 1. Схема управления жизненным циклом системы дистанционного обучения

В результате планирования учебного процесса на базе учебного плана специальности, разрабатывается учебный план-график, который представляет собой документ, отражающий сроки отчетности по всем видам самостоятельной работы обучаемого, получения учебно-методических материалов и всех видов заданий на самостоятельную работу, представления результатов выполнения итоговых домашних заданий, рубежных контролей и курсовых работ. Учебный план-график является основой всего процесса ДО.

После разработки плана-графика формируется УМК по дисциплинам, а также индивидуальные планы-графики. УМК включает: регистрационные данные, учебно-методические пособия, учебные курсы в электронном виде, промежуточные и итоговые задания, тестирующие программы, позволяющие оценить результаты выполнения контрольных заданий, а также индивидуальные характеристики обучаемого.

Процесс дистанционного обучения предусматривает следующий порядок:

1) регистрация пользователя;

2) выбор уровня образования (повышение квалификации, переподготовка, базовое образование);

3) выбор специализации, предварительное тестирование и компоновка по его результатам индивидуальной учебной программы; формирование графика обучения;

4) загрузка рабочего места обучающими программами и соответствующими данными по профилю и этапам подготовки;

5) консультирование по инициативе обучаемого;

6) изучение материала, включая участие в предусмотренных программой.

групповых занятиях и консультациях;

7) контроль завершения обучения и переход к следующему этапу;

8) контроль завершения курса, итоговое тестирование;.

9) итоговая сертификация в головном центре СДО.

В результате анализа существующих СДО установлено, что для успешного внедрения дистанционного обучения в ГПС необходимо выполнение следующих основных условий:

1) разработка и реализация соответствующей технологии поддержки процесса обучения;

2) создание развитой системы учебно-методического и программного обеспечения процесса обучения;

3) обеспечение интеграции информации в базах данных ДО;

4) интеграция процессов ДО;

5) интеграция участников ДО на основе телекоммуникационных технологий.

Перечисленные условия в настоящее время поддерживаются в полном объеме в сервис - ориентированных архитектурах.

С учетом особенностей ДО определены этапы разработки комплекса средств ДО и сформулированы нормативно-технические требования к подготовке материалов для использования в СДО.

Мониторинг обучения предполагает контроль эффективности обучения, анализ взаимодействия отдельных элементов учебного курса, моделирование, сопровождение учебного процесса, выработку предложений по изменению структуры и объема изучаемого материала, интенсивности обучения.

При мониторинге обучения управление учебным процессом предлагается

1

осуществлять на основе распределения времени.

Время изучения материала в работе представлено в виде двух компонент: статической и динамической.

Статическая компонента включает время, непосредственно затрачиваемое на изучение предмета, предусмотренное планом-графиком обучения, учебными программами и индивидуальными планами.

Динамическая компонента характеризуется отклонением времени обучения обусловленным - влиянием причин технического характера (аппаратно-программных средств) и методического (начальный уровень знаний, мотивация обучаемого и т.п.).

Динамическая компонента в некоторых случаях может оказывать существенное влияние на суммарное время обучения. Среди рассмотренных способов доступа в Интернет, наиболее доступный для одиночного удаленного пользователя - коммутируемое модемное соединение, характеризуемое наиболее ярко выраженными ограничениями. Как следствие, реальное время обучения может сильно отличаться от предусмотренного планом-графиком.

Необходимо, чтобы интенсивность учебного процесса соответствовала способностям и начальному уровню подготовки каждого обучаемого. В то же время одним из условий успешности ДО является соблюдение достаточно жестких сроков контроля и отчетности по пройденному материалу. Поэтому необходимо адаптировать учебный процесс в зависимости от влияния рассмот-

ренных факторов для каждого обучаемого и предоставить ему рекомендации в качестве прогноза рационального распределения времени для достижения определенной заранее цели обучения.

В третьей главе "Разработка моделей распределения времени для совершенствования организации учебного процесса при дистанционном обучении" исследован процесс распределения времени при дистанционном обучении. Модель распределения времени в пределах одного предмета разработана на основе предложенной СВ. Астаниным нечеткой автоматной модели стратегического управления:

А = < Т, X, У, 8о, б, а >.

Здесь каждый предмет характеризуется совокупностью следующих составляющих:

- время, затрачиваемое на изучение данного предметаТ = {Т|, Т2,..., Тт} (конечное множество входов), (п =ш);

- множество изучаемых модулей учебного материала (конечное множество состояний);

- экспертным путем задается функция переходов из состояния X] в состояние Х| - 5: ХхТхХ-»[0,1];

- множество значений расходов времени на обучение Т^, в зависимости от возможных результатов тестирования задается обучаемым в виде функции ц: Х(хТ|[->[0, 1], а также прогноз перехода из начального состояния 8о на первом этапе обучения в состояние Х^

- деятельность обучаемого может быть направлена на достижение следующих целей: переход из конечного состояния одного модуля Х[_, в состояние другого модуля ювышение уровня знаний в пределах одного модуля, повторение материала без повышения уровня знаний (У={У], Уг, Уз})',

множество выходов для каждого из возможных

видов деятельности задается функция, отражающая уровень расходов (доходов) а: ХхТхУ для каждого возможного результата обучения в модуле Х[ при выборе конкретного времени на изучение материала (функция выходов);

- пр™тп,тят гЛдтрчия - цель, заданная в виде нечеткого множества ц(8) = {ц(Х1п),...,ц(Х|{)}.

На каждом шаге (этапе обучения) решается система композиционных уравнений:

где "."-знак операции " к о м п ц(Х1 )/Тк и ц(Хм )/Тк_, - нечеткие оценки возможности находиться в с о с т X; и Хн; ц(Тк) - нечеттая оценка выбора времени на изучение материала в состоянии - прогноз выбора

обучаемым времени на изучение материала в зависимости от результатов тестирования.

При решении первого уравнения (1) получаем прогноз перехода в состояние Xj из Хц для выбранного времени освоения матери цР^ )/Тк а решая второе, получаем прогноз выбора времени изучения материала ц(Тк) в состоянии X; . Полученные оценки группируются попарно, исходя из следующего условия:

Для выделения стратегий, характеризующихся максимальными оценками связей между результатами тестов, на множестве финальных результатов тестирования Хп определяются результаты, соответствующие цели обучения. Далее выделяются результаты тестирования на (п-1) - м шаге, переход из которых. в целевые состояния n-го шага характеризуется временами, затраченными на изучение материала с оценкой равной:

При одинаковой важности для обучаемого обеих оценок целесообразно использовать операцию "min" для обобщенной оценки - g, рассматриваемого

В работе показано, что данная операция является только частным случаем, когда оба показателя одинаково важны. В процессе обучения вполне возможны ситуации, когда необходимо иметь обобщенную оценку этих показателей при их различной значимости.

Выражение для обобщенной оценки должно удовлетворять следующим требованиям:

1. 8(КТ.Л«x^tJ)*Р.-Ч--

2. При к=1 (предпочтение отдается показателю оценки перехода

3.Прик rg(/i(rn_1),ffjt.ji ( Vi) = ттСиС^),<7гл_,).

В отличие от предлагавшихся ранее способов, в данной работе предлагается вычислять обобщенную оценку возможности перехода между состояниями с использованием- принципов синтаксно-структурированной и семантически конвенксной логики (S3C) следующим образом:.

где к- коэффициент, пропорциональный важности показателей /л(Т„.[) и ах т (*е [0,1]) (рис.2).

и—1 л—I

Выражение (4) является частным случаем выражения (5) при к = 0. Аналогично, если предпочтение отдается доходам от реализации выбранного времени обучения (&Х„ ,.Г„ 1)"

Выражение (4) является частным случаем выражения (6) при к = 0.

Нахождение максимальных, оценок связей между результатами тестов • осуществляется для каждого шага решения, вплоть до состояния что позволяет выделить, возможные стратегии распределения времени обучения; представляющие собой взвешенные пути на графе от вершины Хо до вершин из множества Х„. Каждый д-й путь представляет собой взвешенную относительно

времени, затраченного на изучение материала, последовательность вида =(Х0,Т0,Х[1,Т1,...,Х^!,Тп_,,Х5,)> где Ги,лу = 1,П число результатов ш-го теста.

Элементы (результаты итогового тестирования) множества Х„ могут представлять для обучаемого различную ценность, что отражается заданием на Х„ нечеткой цели с функцией принадлежности ц(б) = 'М^п»—)> где Ь -размерность множества Х„; (!(Х*),Ж = 1,Ь - функция принадлежности результата тестирования X* нечеткой цели g. В этом случае каждую стратегию из класса я можно оценить следующим образом:

= шш (а(Х?), а(Х?).....а(Хг;), И(Х'и)).

(7)

Очевидно, что стратегия, имеющая оценку шах = (р(5*)), наиболее соответствует индивидуальному стилю расходов времени обучаемого на приобретение знаний, а наиболее подходящей будет стратегия с минимальным суммарным временем.

Представленная модель прогнозирует распределение времени в процессе изучения какого-либо предмета, с учетом индивидуальных предпочтений обучаемого.

В учебном процессе вполне возможно, что уже на первом этапе время обучения- будет отличаться от прогнозируемого ТЛр. Предложенная выше модель рассчитывает стратегии обучаемого на весь период обучения и выбирает наиболее подходящую индивидуальному стилю принятия решения, поэтому целесообразно на каждом шаге обучения осуществлять соответствующую коррекцию стратегий и заново производить расчет.

Для учета изменений времени в процессе обучения обусловленных рассмотренными выше причинами (влияние используемых информационных технологий, индивидуальные особенности обучаемых, начальный уровень знаний) предлагается осуществлять коррекцию распределения времени следующим образом:

1) по завершении некоторого этапа рассчитывается коэффициент,

характеризующий разницу между спрогнозированным временем обучения на~ данном этапе (Тпр(хм)) и реально затраченным временем на обучение на данном этапе (Тррд-и)

2) на последующем (Х,-м) этапе реализуется коррекция прогнозируемых доходов (функция о) от выбранного времени обучения на величину этого коэффициента и выбирается соответствующее время;

3) дальнейшие стратегии обучения пересчитываются с учетом введенной

поправки.

Коррекция функции доходов осуществляется следующим образом. Если для некоторого этапа обучения Х| величина А больше единицы, то в функции дохода а: Хн^хТ^!, оценка дохода от использования на этапе Х^ времени большего, чем было выбрано, умножается на коэффициент Д и, таким образом, увеличивается; данное время выбирается в качестве рекомендуемого.

Если на этапе XI величина Д ¡меньше единицы то в функции о: Х|+|ХТ}+1 доход от использования выбранного времени умножается на Д и, таким образом, уменьшается, а, вместо выбранного рекомендуется использовать меньшее время. Алгоритм коррекции времени обучения представлен на рис. 3.

Обучение по дистанционной форме часто происходит в условиях ограничения общего времени обучения, что обусловлено объективными причинами. При распределении бюджета времени обучения целесообразно заранее определять приоритет ("значимость") изучаемого материала, и процесс обучения представить в виде совокупности следующих составляющих (рис. 4):

- множество предметов, изучаемых обучаемым одновременно -

М={М',Мг.....Мк};

-множество модулей, на которые разбиваются предметы -Х={Х(,Х2,..., Х„} (этапы обучения);

- прогноз расходов времени на изучение одного модуля одного предмета -

- размерность множества изучаемых предметов,

- размерность множества модулей изучаемых предметов;

- время, реально затраченное на изучение одного модуля одного предмета

- Т^, к}, ¡е{1,..., п};

- для каждого предмета обучаемым нечетко задается приоритет данного предмета: ц(в) = {ц(М1).....ц(Мк)}, Ц^)е[0, 1];

- суммарное время всего учебного процесса

Сумма прогнозируемого времени для каждого Х| -го этапа вычисляется с учетом распределения прогнозируемого времени для каждого из независимых предметов:

где Т^р - прогнозируемое время на изучение одного предмета в пределах 1-го этапа; к - количество предметов, изучаемых на данном этапе.

После того, как пройден первый этап обучения, для каждого последующего этапа рассчитывается коррекция прогнозируемого времени обучения -для каждого предмета и вычисляется сумма скорректированного времени обучения на следующем этапе:

Рис. 3. Блок-схема алгоритма коррекции времени обучения

если эта сумма не превышает суммы прогнозируемого времени без коррекции (Т*р(|+1)г <Тпр(-1+1)г), то система не изменяет распределение времени и уровня прогнозируемых оценок изучаемых предметов.

Если сумма скорректированного прогнозируемого времени обучения на следующих этапах превышает сумму прогнозируемого времени без коррекции (Тпр0+1)г:>ТпрС1+1)з:), то система распределяет время таким образом, что для

предмета(ов), имеющего наивысший приоритет (ц(§)=1) время на изучение не уменьшается (как следствие не уменьшается и уровень оценки, прогнозируемой обучаемым), а для остальных предметов, имеющих меньший приоритет (ц(ё)<1) время > распределяется пропорционально. "значимости" данного

предмета.

Однако время, оставшееся для изучения предмета, имеющего наименьший приоритет, не может быть меньше времени, обеспечивающего изучение предмета в той степени, которая соответствует получению минимальной положительной оценки, в соответствии с рекомендациями преподавателя: функция перехода - 5: ^хТхХ^.

Сокращение времени (Т£) при таком подходе производится обратно пропорционально приоритету ji(g) j - го предмета (je{l,..., к} - размерность множества изучаемых предметов). Для удобства вычислений предлагается использовать коэффициент A.J

Таким образом, время на изучение одного предмета можно представить в следующем виде:

где:

- коэффициент, нормированный по А.; Т^ - суммарное время всего учебного

процесса; ^¡Тщ,] - прогнозируемое время, необходимое на изучение всех

предметов (к - размерность множества изучаемых предметов), рассчитанное с учетом коррекции; - суммарное скорректированное прогнозируемое время изучения рассматриваемого предмета:

После того, как рассчитано суммарное время изучения одного предмета, возникает задача распределения этого времени по этапам (модулям изучения материала) рассматриваемого предмета. Наиболее целесообразным представляется сократить время изучения каждого модуля материала рассчитанное. без уменьшения на величину, пропорциональную сокращению времени всего изучаемого предмета:

Характерной особенностью масштабных СДО является возможность взаимодействия по схеме "преподаватель - обучаемый" в "on-line" - режиме (режим реального времени). Такое взаимодействие может носить различный характер (например, тестирование или консультирование многочисленных групп обучаемых) и осуществляться с различной интенсивностью. Подобные процессы (поступления вопросов, ответов на них в процессе консультации и тестирования, а равно и других форм взаимодействия в ДО), могут быть пред-

17

ставлены в виде различных потоков поступления заявок и законов их обслуживания. Однако не для всех сочетаний "вид потока - закон обслуживания" имеются аналитические зависимости для вероятности обслуживания (или отказа в обслуживании).

Взаимодействие "преподаватель - обучаемый" для режима "on-line" предлагается представить в виде системы массового обслуживания (СМО) на основе безбуферного узла и системы с ожиданием, т.е. с буфером, если взаимодействие происходит в режиме "off-line".

Модель для вероятности отказа безбуферного узла, являющегося однока-нальной системой массового обслуживания, получена при условии, что входной поток сигналов (заявок) пуассоновский, а время обслуживания подчинено экспоненциальному закону. Для оценки загруженности системы, прогноза необходимого числа каналов обслуживания в зависимости от особенностей учебного процесса в тот или иной момент обучения, необходимо получить зависимости вероятности отказа в обслуживании для различных сочетаний "закон поступления - обслуживания" заявок.

В четвертой главе "Применение моделей распределения времени для совершенствования организации учебного процесса при дистанционном обучении специалистов пожарной безопасности" продемонстрирована возможность применения предложенных моделей для организации процесса подготовки специалистов пожарной безопасности по дистанционной форме обучения. Показано, что предложенная методика, разработанные методы и алгоритмы могут быть использованы при решении задач рационального распределения бюджета учебного времени, а системы дистанционного обучения, построенные с использованием данных разработок, могут легко интегрироваться в автоматизированные системы более высокого уровня.

Процесс взаимодействия "преподаватель - обучаемый" в режиме "on-line" исследовался на имитационной модели (рис. 5).

Рис. 5. Имитационная модель безбуферного узла

Имитационное моделирование проводилось при следующих допущениях: входной поток сигналов стационарный;

время обслуживания каждого сигнала также стационарно и не зависит от предыдущих состояний узла, потока входных сигналов или каких-либо других факторов;

узел может пребывать в двух состояниях - свободном и занятом; если при приходе очередного сигнала узел свободен, то сигнал об-

служивается в течение случайного промежутка времени (в один момент времени два сигнала прийти не могут), и выходит из узла;

пришедший сигнал получает отказ в обслуживании.

Оценка точности моделирования проводилась по степени совпадения характеристик воспроизводимых тестовых законов. Оценка устойчивости модели производилась по стабилизации получаемых результатов при варьировании числа циклов N. Как видно из рис. 6, 7, точность моделирования приемлема.

Моделировались три основных вида законов <р(1) И *|/(1) - экспоненциальный (применительно к потоку входных сигналов, подчиненных распределению Пуассона, время между двумя сигналами подчинено экспоненциальному закону), равномерной плотности и детерминированный (программа позволяет разыгрывать любой закон ф(1) и/или Ц/(1) в виде гистограммы).

В результате проведенного моделирования для различных сочетаний законов 1ф(0 И у^) было установлено, что вероятность отказа узла в обслуживании сигнала зависит от приведенной нагрузки (т. е. соотношения между средней продолжительностью I „в обслуживания сигналов и средним интервалом их поступления но не от абсолютных величин ^ И ^ Для сочетания, "пуассоновский входной поток ф(1) и экспоненциальный закон обслуживания это доказано теоретически, но для других сочетаний законов это

не было очевидно заранее. Зависимость величины вероятности отказа узла (для удобства можно пользоваться и обратной характеристикой - вероятностью обслуживания Р0=(1 -Рот«)) от приведенной нагрузки приведены на рис. 8.

Из анализа полученных результатов сформулировано следующее утверждение: для следующих сочетаний: входной поток пуассоновский - время обслуживания экспоненциальное (П-Э), входной поток пуассоновский - время обслуживания детерминированное (П-Д) и входной поток детерминированный -время обслуживания экспоненциальное (Д-Э) вероятность обслуживания сигнала в рассматриваемом узле определяется из выражения

где ^ г„ - средние интервалы выхода обслуженных и необслуженных ("отказных") сигналов из узла соответственно (мат. ожидания законов <р(1) И

В случае детерминированного (регулярного) потока входных сигналов и при детерминированном времени их обслуживания очевидно, что потоки и на выходе из узла будут иметь неслучайный квазипериодический характер, а вероятность обслуживания может оцениваться по выражению:

если узел занят обслуживанием ранее поступившего сигнала, то

(17)

Ро=Ц(аУ\

где - округление до большего целого значения

Функции вероятности обслуживания Р0(а) для сочетаний П-Д и Д-Э могут быть описаны соответственно соотношениями:

где ,Д1И, Д1об - детерминированные интервалы поступления сигналов и их обслуживания соответственно..

В результате моделирования получены зависимости вероятности отказа в обслуживании безбуферного узла и узла с буфером для различных сочетаний законов поступления и обслуживания заявок (рис. 8).

Применение результатов моделирования рассмотрено на примере определения необходимого количества преподавателей-консультантов при организации ДО и сводится к задаче синтеза СМО, где преподаватели-консультанты рассматриваются в качестве каналов СМО.

Результаты синтеза такой СМО (для режима "on-line") проведенного с использованием аналитической зависимости вероятности отказа в обслуживании (пуассоновский закон поступления заявок - экспоненциальный закон обслуживания) приведены в табл. 1.

Для тех же значений нагрузки и вероятности отказа в обслуживании в табл. 2 с использованием результатов имитационного моделирования продемонстрирована возможность организации взаимодействия "преподаватель — обучаемый" при дистанционном обучении на основе одноканальной СМО.

Таблица 1

Выбор числа каналов (n) СМО при организации взаимодействия в режиме "on-line" с использованием аналитической зависимости вероятности отказа в обслуживании

Ротк Приведенная нагрузка а = Х/ц

(%) 0,2 0,4 0,6 0,75 1 1,25

15 2 2 2 2 3 3

20 1 2 2 2 2 3

25 1 2 2 2 2 3

30 1 1 2 2 2 2

35 1 1 2 2 2 2

40 1 1 1 2. 2 2

45 1 1 1 1 2 2

Таблица 2

Возможные сочетания законов "поступления - обслуживания" заявок в одноканальной СМО при заданных нагрузке и вероятности отказа в обслуживании

Ротк (%) Приведенная нагрузка а = Х/д

0,2 0,4 0,6 0,75 1

15 ДЭ.РДРЭ дэ др

20 ДЭ, РД, РЭ, ПЭ ДЭ, РД, РЭ ДЭ,ДР

25 ДЭ, РД РЭ, ПЭ • дэ.рдрэ ДЭ.ДР ДЭ.ДР

30 ДЭ, РД, РЭ, ПЭ ДЭ, РД РЭ. ПЭ ДЭ.ДР.РЭ.РД ДЭ.ДР, РД

35 ДЭ, РД РЭ, ПЭ ДЭ, РД РЭ, ПЭ ДЭ, ДР, РЭ, РД ДЭ.ДР.РЭ.РД

40 ДЭ, РД РЭ, ПЭ ДЭ, РД РЭ, ПЭ ДЭ.ДР.РЭ.РД ПЭ ДЭ.ДР.РЭ.РД ДЭ.ДР.РД

45 ДЭ.РДРЭ, ПЭ ДЭ.РДРЭ.ПЭ ДЭ.ДР.РЭ.РД ПЭ ДЭ.ДР.РЭ.РД ПЭ- ДЭ.ДР, РЭ, РД

Выводы

Разработанная в диссертации система взаимосвязанных математических моделей и алгоритмов, адекватно отображающих процессы распределения времени при ДО, позволяет решить задачу, имеющую существенное значение для совершенствования организации подготовки специалистов пожарной безопасности.

Основные полученные результаты заключаются в следующем:

1. Проведенный анализ системы подготовки кадров для ГПС показал, что важным резервом повышения качественного уровня и эффективности подготовки специалистов пожарной безопасности является внедрение дистанционной формы обучения на основе современных информационных технологий.

2. Сформулированы методические и организационно-технические основы создания и успешного внедрения системы дистанционного обучения для образовательных учреждений пожарно-технического профиля на основе современных информационных технологий, разработаны обобщенная структура, схема организационного взаимодействия, составные части информационного обеспечения, этапы внедрения и основные элементы.

3. Предложен и обоснован метод управления жизненным циклом системы дистанционного обучения, адаптированной к сервис - ориентированной ар-

хитектуре, позволяющий оптимизировать процессы обучения с учетом изменяющихся требований.

4. Разработана методика моделирования распределения времени на изучение материала нескольких предметов в условиях ограничения общего времени обучения, обеспечивающая возможность управления учебным процессом при дистанционном обучении.

5. Разработан алгоритм адаптации обучающих систем к индивидуальным особенностям обучаемого и учитывающий влияние ограничений, накладываемых на учебный процесс.

6. Разработан метод распределения времени в зависимости от значимости изучаемого материала различных предметов для управления дистанционным обучением в условиях ограничения общего времени обучения.

7. Разработана математическая модель взаимодействия "преподаватель -обучаемый" при дистанционном обучении в режимах "on-line" и "off-line" на основе безбуферного узла и узла с буфером системы массового обслуживания.

8. В результате имитационного моделирования взаимодействия "преподаватель - обучаемый" получены вероятностные характеристики отказа в обслуживании для определения количества преподавателей-консультантов в различных формах взаимодействия, продемонстрировано преимущество применения. полученных в результате моделирования зависимостей при организации дистанционного обучения.

9. Результаты исследований использованы при совершенствовании организации и в процессе подготовки специалистов пожарной безопасности в Академии ГПС МЧС России, Ивановском институте ГПС МЧС России, при разработке информационно-поисковой системы Компьютерная выставка МЧС России и Информационно-выставочного комплекса МЧС России.

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Ватагин B.C., Кокушкин В.А., Холостое АЛ. Интернет/Интранет-технологии для мониторинга, предупреждения и ликвидации ЧС на высокорисковых объектах // Материалы третьей научной конференции "Информационные технологии управления и предупреждения ЧС". — Новогорск, 1999.

2. Холостое АЛ. Возможности применения дистанционного обучения в пожарной охране // Материалы научно-практической конференции "Актуальные проблемы совершенствования системы подготовки кадров силовых структур на пороге XXI века". - Ташкент, 2000. - С. 127.

3. Холостое АЛ. Использование видеотехнологий при подготовке специалистов пожарной охраны // Материалы научно-практической конференции "Актуальные проблемы совершенствования системы подготовки кадров силовых структур на пороге XXI века". - Ташкент, 2000.

4. Холостое АЛ. Исследование характеристик доступа конечного пользователя в Интернет при коммутируемом модемном соединении // Юбилейный сборник научных трудов Ивановского филиала Академии Государственной противопожарной службы МВД России. - Иваново: Издательство "Ивановский государственный университет", 2001. — С. 114-117.

5. Кокушкин В.А., Холостов АЛ. Статистические характеристики узла доступа в Интернет Академии ГПС МВД России // Материалы десятой научно-

технической конференции "Системы безопасности" - СБ-2001.- М: Академия ГПС МВД России, 2001.- С. 71-72.

6. Холостое АЛ. Этапы создания системы дистанционного обучения на основе сетевой технологии // Материалы десятой научно-технической конференции "Системы безопасности" - СБ-2001.- М.: Академия ГПС МВД России, 2001.-С. 72-74.

7. Кокушкин ВА, Холостое А.Л. Использование Интернет в системе подготовки кадров для ГПС // Материалы десятой научно-технической конференции "Системы безопасности" - СБ-2001.- М.: Академия ГПС МВД России, 2001.- С. 74-76.

8. Ка^еу16 Б., Нокй1оу А. Оепега1касуа ргеГегепШШ з^ийша // тщс^оу-ешМ symposijum ро орегасютш 181га21уапг|аша "8УМ-ОР-18 2002". - Тага, 9. -12. оЫоЪаг, 2002 - 8. ХХ1-24 - ХХ1-27.

9. Холостов АЛ. Обобщенная оценка двух показателей для моделей перехода в системах дистанционного обучения на основе нечеткой логики // Материалы двенадцатой научно-технической конференции "Системы безопасности" - СБ-2003.- М.: Академия ГПС МЧС России, 2003.- С. 85-87.

10. Холостое АЛ. Алгоритм коррекции времени обучения в автоматизированных системах дистанционного обучения // Материалы двенадцатой научно-практической конференции "Системы безопасности" - СБ-2003.- М.: Академия ГПС МЧС России, 2003.- С. 169-173.

11. Топольский Н.Г., Бутузов С.Ю., Холостое АЛ. Об информатизации Академии ГПС МЧС России // Материалы двенадцатой научно-технической конференции "Системы безопасности" - СБ-2003.- М.: Академия ГПС МЧС России, 2003.- С. 79-82.

12. Петров В.Л., Остах СВ., Холостое АЛ. Использование информационно-выставочных технологий в процессе профессиональной подготовки специалистов МЧС России // Материалы двенадцатой научно-технической конференции "Системы безопасности" - СБ-2003.- М.: Академия ГПС МЧС России, 2003.-С. 11-13.

13. Холостое АЛ. Модель распределения времени в процессе дистанционного обучения // Материалы Международной научно-технической школы — конференции "Молодые ученые — науке, технологиям и профессиональному образованию". - М.: МИРЭА, 2003.- С. 343-346.

14. Холостое АЛ. Моделирование взаимодействия преподавателя и обучаемого при дистанционном обучении специалистов в области пожарной безопасности на основе теории массового обслуживания // Материалы восемнадцатой научно-практической конференции "Снижение риска гибели людей при пожарах" - Ч. 3. - М.: ВНИИПО, 2003. - С. 302-304.

15. Остах СВ., Петров В Л., Холостое АЛ. Совершенствование дистанционной формы подготовки специалистов на основе информационно-выставочных технологий // Материалы международного симпозиума "Комплексная безопасность России — исследования, управление, опыт" — М.: ФЦ ВНИИ ГОЧС, 2004.

Академия ГПС МЧС России. Тираж 75 экз. Зак. № 543.

»1822t

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Холостов, Александр Львович

Введение.

Глава 1; Актуальность совершенствования подготовки специалистов- пожарной; безопасности на основе современных информационных технологий:.

1.1. Актуальность совершенствования подготовки специалистов пожарной безопасности.

1.21 Анализ развития информационных технологий.

1.3. Анализ современного состояния обучающих технологий.

1.4. Перспективность использования сервис - ориентированной технологии для организации дистанционного обучения:.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка организационных основ системы дистанционного* обучения при; подготовке специалистов пожарной безопасности.

2.1. Организация и управление дистанционным обучением.

2.21 Разработка: обобщенной структуры и основных компонентов системы дистанционного обучения специалистов пожарной безопасности.

2.3; Этапы разработки комплекса средств системы дистанционного обучения.

2.4. Взаимодействие обучаемого и системы дистанционного обучения.

2.5 Анализ ограничений, накладываемых на процесс дистанционного обучения.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка моделей распределения времени для совершенствования; организации учебного процессам при дистанционном обучении!.

3.1. Разработка модели распределения времени при дистанционном« обучении для одного предмета.

3.2. Адаптация модели к изменению реального времени обучения.

3.3. Модель распределения времени: при одновременном изучении г нескольких предметов.

3.4. Имитационное моделирование взаимодействия > "преподаватель — обучаемый".

Выводы по главе

Глава 4. Применение моделей распределения времени для совершенствования организации учебного процесса при дистанционном обучении специалистов пожарной безопасности.

4.1. Распределение времени при изучении одного предмета.

4.2. Коррекция времени обучения.

4.3. Распределение времени при изучении нескольких предметов.

4.4. Результаты имитационного моделирования взаимодействия "преподаватель - обучаемый".

Выводы по главе 4.

Введение 2004 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Холостов, Александр Львович

Эффективность функционирования Государственной противопожарной службы страны непосредственно зависит от качества: подготовки кадров, что обусловливает необходимость постоянного совершенствования^ процесса их подготовки; [36, 57, 60, 70, 71, 72, 74]. В настоящее время одним из путей решения этой проблемы является внедрение дистанционного обучения» (ДО) на основе современных информационных технологий' [3, 59' 62-69].

В системе подготовки кадров для ГПС МЧС России центральное место занимает Академия ГПС МЧС России, являясь головным координирующим центром. В=Академии сложился уникальный педагогический коллектив, в котором работает значительная часть всех докторов^ кандидатов наук, работающих в ГПС [60]. Внедрение новых образовательных технологий позволит обмениваться уникальными; методиками' преподавания, опытом, учебными материалами, отсутствующими в региональных образовательных учреждениях ГПС, и таким образом; улучшить качество подготовки; специалистов;

Проблема подготовки специалистов для ГПС и вопросы управления; системой подготовки кадров рассматривались в «работах Е.А. Мешалкина; Н.Н. Брушлинского.

Основными преимуществами ДО являются: возможность оперативного получения информации; учебного, справочного и консультационного характера независимо ? от расстояния и времени суток,. тиражирование передового педагогического опыта, организация процесса • обучения с оптимальной^ интенсивностью ш учетом индивидуальных особенностей-обучаемых [3, 26, 37-39]: Кроме того, дистанционное обучение создает необходимые условия и может являться основой такой формы получения образования как экстернат.

Результатом научных исследований ^ этой области стали разработки методических [3; 31, 37], педагогических [3, 63^ 64-66], организационных

3, 5, 25, 39, 43, 56, 63] и частично технических основ [11, 12, 24-26, 30] создания систем дистанционного обучения (СДО); Тем не менее, при организации и управлении процессом ДО; существует еще ряд нерешенных проблем, связанных с моделированием процессов, происходящих в СДО, деятельности обучаемых, взаимодействия между преподавателем! и обучаемым в учебном:процессе,управленияпроцессом обучения с учетом индивидуальных особенностей и возможностей обучаемых и влияния информационных коммуникаций.

Перечисленные факторы в известной ; степени - не способствуют эффективности функционирования СДО, а существующие решения по моделированию и сопровождению отдельных составляющих учебного процесса при дистанционном обучении не решают этих проблем в комплексе.

Внедрение дистанционного обучения в образовательный процесс сопряжено» с решением ряда; проблем организационного,, методического и технического характера в том числе:

- широким; внедрением в образовательный процесс преимуществ;, предоставляемых современными информационными технологиями;.

- разработкой основных структурных элементов < системы дистанционного обучения;

- разработкой автоматизированных систем сопровождения процесса обучения;

- моделированием процессов ДО;:

- нормативно-методическим обеспечением учебного процесса;

- компенсацией: ограничений, накладываемых на учебный процесс реальными характеристиками канала доступа в Интернет;

- адаптацией учебного процесса5 к потребностям; и- возможностям широкого круга потенциальных обучаемых.

В этом комплексе мероприятий особо следует отметить применение моделирования при \ организации учебного процесса в целях обеспечения рационального использования такого ресурса как время обучения.

Распределение времени обучения можно рассматривать как возможность управления учебным процессом в соответствии с промежуточными и конечными целями обучения.

Следовательно, разработку основных структурных элементов; СДО, методов, моделей и алгоритмов, позволяющих совершенствовать процесс дистанционного обучения можно, рассматривать как фактор, способствующий решению вопросов эффективной организации подготовки специалистов пожарной безопасности.

Указанные обстоятельства предопределяют актуальность темы данной диссертационной работы, ориентированной« на комплексное решение рассматриваемой проблемы.

Целью исследования является разработка; основных структурных элементов системы дистанционного обучения^ моделей и алгоритмов, позволяющих совершенствовать организацию и управление образовательным процессом специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении.

Задачи исследования:

- провести анализ развития информационных технологий и актуальности совершенствования процесса подготовки ¡кадров для ГПС на основе дистанционного обучения;

- разработать основные структурные элементы системы дистанционного обучения при организации образовательного процесса на базе современных информационных технологий;

- разработать методы адаптации обучающих систем к индивидуальным особенностям обучаемых и возможностям информационных технологий;

- разработать методику- моделирования распределения времени в процессе обучения для - нескольких предметов, как при неограниченном; времени обучения, так и в>условиях ограничения общего времени обучения для управления учебным процессом с учетом индивидуальных особенностей обучаемых;

- дать математическое описание процесса взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при дистанционном обучении и осуществить его моделирование.

Объектом исследования^ является система дистанционного обучения на основе современных информационных технологий.

Предметом исследования является совершенствование организации; подготовки специалистов пожарной безопасности; при дистанционном обучении на основе моделей распределения времени.

Методы исследования. В диссертационной; работе использовались методы теории: нечетких множеств, теории автоматов, теории? массового обслуживания, имитационного моделирования, теории вероятностей.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- предложен и обоснован метод управления жизненным циклом системы дистанционного обучения, адаптированной к сервис - ориентированной архитектуре, позволяющий оптимизировать процессы обучения с, учетом изменяющихся требований;

- разработана методика моделирования распределения времени изучения материала нескольких предметов для * организации и управления; процессом дистанционного обучения;

- разработан метод распределения времени обучения в зависимости о от приоритета различных предметов, обеспечивающий управление дистанционным обучением в условиях ограничения общего времени обучения;

- разработан алгоритм адаптации ? обучающих систем к индивидуальным особенностям обучаемого и учитывающий влияние ограничений, накладываемых на учебный процесс;

- разработаны математические модели взаимодействия "преподаватель, - обучаемый" при дистанционном обучении - в режимах "on-line" и "off-line".

- получены зависимости вероятности отказа в обслуживании для моделей взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при различных сочетаниях "закон поступления — закон обслуживания" заявок.

Практическая значимость работы заключается:

- в возможности использования полученных результатов на этапах разработки, внедрения; и» организации процесса дистанционного обучения при подготовке специалистов пожарной безопасности на основе современных информационных технологий;

- в разработке моделей, позволяющих распределять общий бюджет учебного времени и повысить эффективность и качество процесса подготовки, переподготовки и консультирования специалистов на основе дистанционного обучения;

- в возможности применения методики распределения времени для управления учебным процессом с учетом индивидуальных особенностей обучаемых;

- компенсации влияния на учебный процесс реальных используемых аппаратных средств, имеющихся в распоряжении обучаемого, и тем самым повышении эффективности обучения;

- в возможности применения.полученных результатов имитационного моделирования, взаимодействия "преподаватель — обучаемый" на основе безбуферного узла и узла с буфером; сети массового обслуживания при различных, сочетаниях "закон поступления - закон обслуживания" заявок при организации дистанционного обучения.

Реализация результатов исследования.

Результаты диссертационной работы использованы:

- Академией ГПС МЧС России в учебном процессе на факультете подготовки руководящих кадров ГПС;

- Ивановским институтом ГПС МЧС России при совершенствовании организации и в процессе подготовки специалистов пожарной безопасности;.

- Департаментом управления в кризисных ситуациях МЧС России; при разработке информационно-поисковой системы "Компьютерная выставка МЧС России";

- ОАО "Арсенал спасения" при разработке Информационно-выставочного комплекса МЧС России.

Внедрение результатов работы подтверждено соответствующими актами.

Публикации. По тематике диссертации опубликовано 15 печатных работ, из них 8 в единоличном авторстве, результаты исследований нашли отражение в 3 отчетах о НИР.

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались на следующих конференциях, симпозиумах:

Всероссийской научной конференции "Информационные технологии: управления и предупреждения ЧС" (г. Химки МО, Академия гражданской защиты, 1999 г.).

Международной конференции! "Актуальные проблемы совершенствования системы подготовки кадров силовых структур на пороге XXI века" (Ташкент, Высшая пожарно-техническая школа МВД Республики Узбекистан, 2000г.).

Международных конференциях "Системы безопасности" (Москва, Академия ГПС МЧС России, 2001, 2003 гг.).

Научно-практической конференции "Снижение риска гибели людей при пожарах" (ВНИИПО МЧС России 2003 г.).

Международной научно-технической школе-конференции "Молодые ученые - науке, технологиям и профессиональному образованию" (Москва МИРЭА, 2003 г.).

Международном симпозиуме по исследованию операций "8УМ-ОР-18 2002" (Тара, Союзная Республика Югославия, 2002 г.).

Международном симпозиуме "Комплексная - безопасность России -исследования, управление, опыт" (Москва; 2004 г.).

На защиту выносятся:

1. Методика моделирования распределения времени в процессе дистанционного общения при изучении нескольких предметов.

21 Методика моделирования взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при дистанционном, обучении в режимах "on-line" и "off-line" на основе безбуферного узла и узла с буфером сети массового обслуживания.

3; Метод; управления жизненным »циклом системы дистанционного обучения, адаптированной к, сервис - ориентированной архитектуре, позволяющий оптимизировать процессы обучения с учетом ¡. изменяющихся; требований:

4. Алгоритм» адаптации обучающих систем? к индивидуальным особенностям обучаемого и учитывающий влияние ограничений; накладываемых на учебный процесс.

5. Метод распределения времени изучения материала в зависимости от приоритета предметов в условиях ограничения общего времени обучения;

6: Математические модели взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при дистанционномй обучении в режимах "on-line" и "off-line" и зависимости; вероятности5 отказа в обслуживании: для этих моделей; при различных сочетаниях "закон поступления - закон обслуживания" заявок.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав; заключения,.списка литературы.и приложения.Общий:объем; диссертации составляет 177 страниц, в том числе 39 рисунков, 6 таблиц, список литературы из 115 наименований и приложение из 32 страниц, содержащее 14 таблиц и 14 рисунков, включающих 127 графиков.

Заключение диссертация на тему "Совершенствование организации подготовки специалистов пожарной безопасности при дистанционном обучении на основе моделей распределения времени"

Выводы по главе 4

1. Показана возможность применения разработанных моделей для организации процесса дистанционного обучения, в частности, распределение времени при изучении материала одного или нескольких предметов и адаптация темпов обучения к индивидуальным особенностям обучаемого с учетом ограничений, накладываемых на учебный процесс.

2. В результате имитационного моделирования процесса взаимодействия "преподаватель - обучаемый!' получены зависимости вероятности отказа безбуферного узла и узла с буфером для различных сочетаний "закон поступления - обслуживания" заявок, а также другие: характеристики (коэффициенты вариации, асимметрии и эксцесса), позволяющие идентифицировать обслуженные и отказные потоки безбуферного узла и узла с буфером СМО.

3; Для следующих сочетаний "входной поток пуассоновский - время обслуживания экспоненциальное", "входной поток пуассоновский - время обслуживания детерминированное" и "входной поток детерминированный - время обслуживания экспоненциальное" получена зависимость вероятности отказа в обслуживании сигнала в рассматриваемом узле.

4. Установлено,.что на характеристики законов tpi(t) и cp„(t) (математические ожидания t0 и- tH, коэффициенты вариации Kv, асимметрии As и эксцесса Ех этих законов) влияют не абсолютные значения средних времен tBx и t06, а их отношение, т.е. нагрузка а.

5. Получена аналитическая зависимость для вероятности обслуживания безбуферного узла при детерминированном (регулярном) входном потоке входных сигналов и детерминированном времени их обслуживания.

6: На примере синтеза СМО без очереди (определения необходимого количества преподавателей-консультантов) моделирующей взаимодействие в режиме "on-line" продемонстрировано преимущество использования полученных в результате моделирования зависимостей при организации ДО по сравнению с синтезом СМО на основе аналитической зависимости.

129

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработанная в диссертации система взаимосвязанных математических моделей; и алгоритмов, адекватно отображающих процессы распределения времени при ДО, позволяет решить задачу, имеющую существенное значение для совершенствования ^ организации подготовки специалистов пожарной безопасности.,

Основные полученные результаты заключаются в следующем:

1. Проведенный анализ системы подготовки кадров для ГПС показал, что важным резервом повышения качественного > уровня и эффективности подготовки; специалистов пожарной безопасности является внедрение дистанционной формы обучения на основе современных информационных технологий.

2. Сформулированы методические и организационно-технические основы создания и успешного внедрения С ДО для образовательных учреждений пожарно-технического профиля на основе современных информационных технологий, разработаны обобщенная структура, схема организационного взаимодействия, составные частш информационного обеспечения, этапы внедрения и основные элементы СДО.

3. Предложен и обоснован: метод управления жизненным циклом системы дистанционного обучения, адаптированной к сервис - ориентированной5 архитектуре, позволяющий оптимизировать процессы обучения; с учетом изменяющихся требований.

41 Разработана методика моделирования распределения времени при дистанционном; обучении?на изучение материала нескольких предметов в условиях ограничения общего времени обучения, обеспечивающая возможность управления учебным процессом при дистанционном обучении.

5. Разработан алгоритм адаптации. обучающих систем к индивидуальным особенностям обучаемого и учитывающий влияние ограничений; накладываемых на учебный процесс.

6. Разработан метод распределения времени в зависимости от значимости изучаемого материала различных предметов для управления дистанционным обучением в условиях ограничения общего времени обучения.

7. Разработана математическая модель взаимодействия "преподаватель - обучаемый" при дистанционном обучении в режимах "on-line" и "off-line" на основе безбуферного узла и узла с буфером системы массового обслуживания.

8. В результате имитационного моделирования взаимодействия "преподаватель - обучаемый" получены вероятностные характеристики отказа в обслуживании для определения количества преподавателей-консультантов в различных формах взаимодействия, продемонстрировано преимущество применения полученных в результате моделирования зависимостей при организации дистанционного обучения.

9. Результаты исследований использованы при совершенствовании организации и в процессе подготовки специалистов пожарной безопасности в Академии ГПС МЧС России, Ивановском институте ГПС МЧС России, при разработке информационно-поисковой системы Компьютерная выставка МЧС России и Информационно-выставочного комплекса МЧС России.

Библиография Холостов, Александр Львович, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

1. Милославская Н.Г., Толстой А.И. Интрасети: доступ в 1.TERNET, защита.- М.: ЮНИТИ, 2000.

2. Цуприков С. Интернет в России: вчера, сегодня, завтра//Компьютер-пресс 2000 / № 2. -С. 29-34.

3. Концепция создания и развития единой системы дистанционного образования, в России / Бюллетень Проблемы информатизации высшей школы/№ 3, 1995 -С. 2-9.

4. Развитие дистанционного образования: в мире / Бюллетень Проблемы информатизации высшей школы / № 3, 1995 -С.7-3

5. О дистанционном обучении в среднем и: высшем профессиональном образовании / Инструктивное письмо Министерства общего и профессионального образования РФ от 03.07.1998, № 41 / http:/www.informika.ru/do/npb.

6. Дрожжинов В., Штрик А. Проблемы цифрового расслоения общества // PG WEEK 2000, № 43. -С. 39-40.7. www.nw.com8. www.nua.com/surveys/9. www.statemarket.com

7. Distance education for the information society: policies, pedagogy and professional: development / Analytical Survey. Magister-Press Publishing House. Moscow, 2001.

8. Астанин С.В., КалашниковаТ.Г. Разработка индивидуальной модели поведения обучаемого в системе дистанционного образования;/ Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы / № 1(5), 2001.-С. 179-186.

9. Астанин С.В. Сопровождение процесса обучения на основе нечеткого моделирования / Дистанционное образование № 5, 2000. (http://www.mesi.ru/joe/).

10. Советов Б.Я:, Яковлев C.A. Моделирование систем. Практикум. -M.: Высшая школа, 1999.

11. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М.: ГИФМЛ, 1963.

12. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Сов. радио, 1972.

13. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1975.

14. Давидович М.И., Петрович М.Л. Прикладная статистика. Статистическое оценивание // Программное обеспечение ЭВМ. АН БССР, Ин-т математики. Вып. 4, 1987.

15. Статистические методы в инженерных исследованиях. Лабораторный практикум / Под ред. Г.К. Круга. М.: Высшая школа, 1983.

16. Методологические основы и математические методы / Под ред. Дж. Моудера и С. Малграби, пер. с англ., М.: Мир, 1983.

17. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.22. , Топольский H.F. Основы автоматизированных систем s пожаровзрывобезопасности объектов. М.: МИПБ МВД России, 1997.

18. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М;: Наука,1978.

19. Vouk М.А., Bitzer D.L., Klevans R.L. Workflow and end- user Quality of Service Issues in Web- Based Education // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engeneering. 1999. vol. 11. № 4- P. 673-687.

20. Информационное обеспечение автоматизированной информационной системы дистанционного обучения служащих подразделений органов местного самоуправления / Под ред. Гневко B.A., Ивановского J1.В. — С-Пб. 1998.

21. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Информационно-издательский дом "Филин". 2003.

22. Radojevic D., Holostov А. Generalizacija preferentnih struktura // Jugoslovenski symposijum po operacionim istrazivanijama "SYM-OP-IS 2002". Tara, 9. - 12. oktobar, 2002 - S. XXI-24 - XXI-27.

23. Железнов И.Г. Сложные технические системы. — М.: "Высшая школа", 1984.

24. Абдурагимов Г.И:, Таранцев A.A. Теория массового обслуживания в задачах управления пожарной охраной: — М.: "Академия ГПС МВД России". 2000 г.

25. Андреев A.A. Модель компьютерной сети для преподавания при: дистанционном обучении // Основы применения,информационных технологий в учебном процессе вузов. М.: ВУ, 1996.

26. Таранцев A.A. О способе выбора числа каналов систем массового обслуживания // Материалы НПК "Современные проблемы тушения пожаров". М.: ГУГПС и МИПБ МВД РФ, 22-23.4.99.

27. Таранцев A.A. Об определении числа каналов систем массового обслуживания // Заводская лаборатория, № 1, 2000.

28. Гинзбург В.В., Качанов С.А., Минаев B.A., Нефедов Д.В:, То-польский Н.Г., Фисун А.П., Шевчук П.С. Безопасность информационных систем в условиях глобализации. М.: "Радио и связь", 2003.

29. Абросимов A.A., Топольский Н.Г., Федоров A.B. Автоматизированные системы пожаровзрывобезопасности нефтеперерабатывающих производств. М.: Академия ГПС МВД России, 2000.

30. Брушлинский H.H. Системный анализ деятельности государственной противопожарной службы. -М.: МИПБ МВД России, 1998.

31. Алексеев В.Е., Усманов В.В., Фролов В.Н. Рекомендации по разработке учебных пособий для дистанционного обучения. — Пенза, 1998.

32. Горнев В.Ф. Компьютерно-ориентированные обучающие технологии в инженерной подготовке. — М. Новые информационные технологии в образовании. Вып. 12, 1998.

33. Семенов В.В. и др. Компьютерные технологии в дистанционном обучении. М. Новые информационные технологии в образовании. Вып. 12, 1998.

34. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. — М. : Энергоатомиздат, 1985.41. WWW.emarketer.com

35. Габбасов Ю.Ф. Internet 2000. СПб.: БХВ - Санкт - Петербург,2000.

36. Роберт И. Современные информационные технологии в образовании. М. "Школа-Пресс", 1994.

37. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев: Вища школа, 1975.

38. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. —М.: Высшая школа, 1998.

39. Таранцев A.A. О способе выбора параметров систем массового обслуживания // Автоматика и телемеханика, № 7, 1999.

40. Таранцев A.A. Об оценке нестационарности в системах массового обслуживания // Математические методы исследования сложных систем, процессов и структур. Сборник научных трудов МГОПУ. М.: 1998. С.-112-115.

41. Таранцев А.А. Динамические свойства систем массового обслуживания ГПС// Материалы 8-ой Международной конференции "Системы безопасности" СБ-99. -М.: МИПБ МВД России, 1999; С. 80-81.49; Джейсуол Н. Очереди с приоритетами. М.: Мир, 1973.

42. Математическая статистика / Под ред. проф. А.М. Длина. — М.: Высшая школа, 1975.

43. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и применение: — М.: Мир, 1965.

44. Справочник по надежности / Под ред. Б.Р. Левина, пер. с англ. Ю.Г. Епишина и Б.А. Смиренина. М.: Мир, 1969.

45. Radojevic D., New 0,l.-valued logic; A natural generalization of Boolean logic, Yugoslav Journal of Operational Research YUJOR; Belgrade, Vol 10, No 2, pp 185-216, 200054. Radojevic D., Logical measure — structure4 of logical formula, in

46. Technologies for Constructing Intelligent System 2: Tools, edited by Boushon-Meunier, J.Gutierrez-Rios, L. Magdalena and R.R. Yager, Springer, 417-430, 2002.

47. ГОСТ 34.201-89- 34.602-89, РД 50-682-89. Информационная технология. Комплекс стандартовi и руководящих документов на автоматизированные системы.

48. Инструктивное письмо Министерства общего и профессионального образования РФ от 03.07.1998 № 41 "О дистанционном обучении в среднем и высшем профессиональном образовании".

49. Брушлинский Н.Н., Науменко А.П. Управление системой подготовки кадров // Вестник: Научно-практический журнал № 1. — М.: ПУК МВД РФ, 1996. С. 49-54.

50. Брушлинский Н.Н., Науменко А.П. Информационное обеспечение систем планирования подготовки кадров для ГПС МВД России. // Материалы третьей научно-технической конференции "Системы безопасности" СБ-94. - М.: ВИПТШ МВД России, 2001. - С. 75.

51. Глуховенко Ю.М., Брушлинский H.H., Науменко А.П., Морозов В .И. Разработка планов приема на 2004 г. в образовательные учреждения < ГПС МЧС на базе математических моделей. Отчет, о НИР / АГПС — М.: 2003.

52. Толковый словарь по управлению. Под ред. проф. B.Bi Познякова, М.: "Алане", 1994:

53. Шахраманьян Mi А. Новые информационные технологии • в задачах обеспечения национальной; безопасности. — Mi: ФЦ ВНИИ ГОЧС, 2003.-398 с.

54. Полат Е.С. Дистанционное обучение: организационные и педагогические аспекты: ИНФО; 1996, № 3.

55. Жафяров А.Ж. Дистанционные системы = образования. Новосибирск, 1995.65i Андреев; A.A.,Дидактические возможности средств информационных и телекоммуникационных технологий? в системе* дистанционного обучения // bitpro.aha.ru/ITO/IT098-99/h/andreev-t.html

56. Андреев A.A. Введение в дистанционное обучение. М.: ВУ, 1997.-85 с.

57. Науменко А.П. Информатизация управления системой подготовки« кадров ГПС // Материалы пятой научно-технической конференции "Системы безопасности" СБ-96.- М;: МИПБ МВД России, 2001. С. 91.

58. Брушлинский H.H. Проблемы управления подготовкой кадров для ГПС //Материалы научно-практической конференции "Проблемы подготовки кадров для пожарной охраны". — М.: МИПБ МВД России, 1998. -С.76-80.

59. Приказ Министра внутренних дел № 10 от 3.01.1996. "Об утверждении Инструкции по организации учебного процесса в высших учебных заведениях МВД России".

60. G.-J. Hwang, "A Tutoring Strategy Supporting System for Distance Learning on Computer Networks", IEEE Trans. Education, vol. 41, no 4, Rapid Publication Supplement, Nov. 1998.

61. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. — М.: Машиностроение. 1979.

62. Математическое моделирование. Под ред. Дж. Эндрюса и Р. Мак-Лоуна. М.: Мир, 1979.

63. Малышев H.F., Бернштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. — М.: Энергоатомиздат, 1991.

64. Хоникатт Д. Internet (Второе издание): пер. с англ. — Киев: Диалектика, 1997.

65. Крол Э. Все об Internet (руководство и каталог): пер с англ. — Киев: Торгово-издательское бюро BHV, 1995.

66. Топольский Н.Г., Мосягин А.Б., Коробков В.В., Блудчий Н.П. Информационные технологии управления в Государственной противопожарной службе: Учебное пособие. М.: Академия ГПС МВД России, 2001. - 168 с.86. www.ipb.mos.ru

67. Топольский Н.Г., Криворучко В.Ф. Декомпозиционный синтез автоматов на матричных БИС с программированной памятью М.: Препринт Института проблем управления АН СССР, 1985.

68. Мелихов А.И., Топольский Н.Г. и др. Декомпозиционный метод структурного синтеза: конечных автоматов, I. Киев: Кибернетика, № 5¿ 1969;

69. Мелихов А.И., Топольский Н.Г. и др. Метод оптимизации синтеза; конечных автоматов в вычислительной среде // "Вычислительные системы", вып. 41. Новосибирск: СО АН СССР, 1971.

70. Топольский Н.Г. Кодирование и оптимизация синтеза абстрактных автоматов в универсальной вычислительной среде // "Вычислительные системы", вып. 41. Новосибирск: СО АН СССР, 1971.

71. Топольский Н.Г. Граф зависимости и его I применение для оптимизации программ автоматов в вычислительных средах и структурах // Материалы 17 конф. ТРТИ. Таганрог, 1971.

72. Топольский Н.Г. Бесповторный метод оптимального синтеза автоматов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, № 5, 1974:

73. Топольский Н.Г., Божич В.И. Метод кодирования состояния автоматов по графам возможных соседств // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, № 6,1975

74. Топольский Н.Г., Божич В.И. Оптимизация структуры автоматов с большим числом состояний по их гиперграфам // Автоматика и вычислительная техника, № 1. Рига, 1977.

75. Топольский Н:Г., Божич В.И; Совместная минимизация функций и декомпозиционная оптимизация автоматов // Автоматика и вычислительная техника. Рига, 1978.

76. Топольский Н.Г. Описание и;машинный декомпозиционный синтез цифровых автоматов с большим числом состояний // Изв. АН СССР, "Техническая кибернетика", № 3, 1979.

77. Кристальный Б.В. О правовых вопросах функционирования сети Интернет в России / Информационные ресурсы России № 2, 1997. С. 2628.

78. Горелов А. Дистанционное обучение поможет избежать кризиса образования в России // "Комсомольская правда" 1. 06. 2004 г.

79. Концепция формирования и развития единого информационного пространства России и соответствующих государственных информационных ресурсов // М.: Информрегистр. 1996. - 40 с.

80. Усков В.JI. Дистанционное инженерное образование на базе Интернет / Библиотечка журнала "Информационные технологии"; № 3) -М.: Машиностроение, 2000. -64 с.

81. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьев F.B. и другие. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и Связь, 1989:

82. Борисов А.Н, Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования — Р., Знание, 1990.

83. Ньюкомер Э. Веб-сервисы. Для профессионалов. С-Пб.: Питер, 2003. -256 с.

84. Потоцкий М., Журавлев Р. Управление IT-услугами / Открытые системы № 1, 2004. С. 18-22.

85. Волков Д. IT-сервис: дальше от продуктов / Открытые системы № 1,20041 С. 23-27.

86. Хает И., Ямов С. Простота и сложность ITSM / Открытые системы № 1, 2004. С. 28-32.

87. Черняк Л. Сервисы как средство управления ИТ / Открытые системы № 1, 2004. С. 49-53.

88. Ложечкин А. Необходимость Web-служб / Открытые системы № 11, 2001. С. 38- 40.

89. Черняк Л. Через шумиху к светлому будущему / Открытые системы № 11, 2001. С. 26-27.

90. Мейер Б. Наступает эпоха .NET / Открытые системы № 11, 2001. С. 28- 34:

91. Фейгин Д. Концепция SOA. / Открытые системы № 6, 2004. С.14.18.

92. Шаровар Ф.И. Автоматизированные системы управления и связь в пожарной охране. -М.: Радио и связь, 1987.

93. Зыков В.И. Методические указания и контрольные задания на расчетно-графические задания по курсу "АСУ и связь". Для слушателей ФЗО. М.: МИПБ МВД России, 1997.

94. Липунцов Ю.П. Управление процессами. Методы управления предприятием с использованием информационных технологий. М.: ДМК Пресс; М.: Компания Ай Ти, 2003. - 224 с.

95. Lundy J. E-Learning/Collaboration Scenario: Leverage Your Infra-structur // Gartner Symposium IT XPO 2002, Cannes, France, 2002.