автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Управление многоуровневыми адаптивными обучающими системами как элементами формирования качества образовательного процесса

На правах рукописи

ФИЛОСОВА Елена Ивановна

УПРАВЛЕНИЕ МНОГОУРОВНЕВЫМИ АДАПТИВНЫМИ ОБУЧАЮЩИМИ СИСТЕМАМИ КАК ЭЛЕМЕНТАМИ ФОРМИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискапие ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2008

003166707

Работа выполнена на кафедре экономической информатики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель д-р техн наук, проф.

Костюкова Татьяна Петровна

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф

Кабалыюв Юрий Степанович

канд техн наук, доц Ибатуллина София Мухамедовна

Ведущая организация Башкирский государственный университет

Защита состоится «29» апреля 2008 года в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212 288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу 450000, г. Уфа-центр, ул К Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «_»

2008 года

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф

В.В. Миронов

t

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Болонская "Декларация о Европейском пространстве для высшего образования", подписанная Россией в 2003 г, и "Концепция модернизации российского образования на период до 2010 г" основными целями образования определяют повышение качества, доступности, эффективности и требуют создания системы гарантий качества С 2001 г. в образовательных организациях России ведутся работы по формированию систем менеджмента качества в соответствии с требованиями и рекомендациями ISO серии 9001 2001 (ГОСТРИСО серии 9001-2001) Их выполнение является общепринятой гарантией устойчивого качества оказываемых услуг и хорошо отлаженной управленческой системой Задача создания электронной обучающей системы (ЭОС) с соответствующим качеством может быть решена на основе применения CALS-технологий функционального моделирования и проектирования сложных организационных процессов Данный подход обеспечивает использование преимуществ объектно-ориентированных методов на уровне анализа и проектирования с использованием языка моделирования и объектно-ориентированных технологий управления учебным процессом

Проведенный анализ отечественной и зарубежной литературы по оценке качества образовательных систем показал, что в основном рассматриваются вопросы мониторинга знаний обучающихся или внешней оценки образовательной организации со стороны государства Вопросы построения личностно-ориентированных образовательных ресурсов с заданными критериями качества системы для повышения эффективности управления процессом обучения менее изучены

Компьютерная технология основывается на использовании некоторой формализованной модели содержания, которая представлена программными средствами как педагогическими, так и телекоммуникационным Совершенствование информационных технологий образовательного процесса (ОП) включает разработку как новых методов управления ОП, так и методов и алгоритмов их использования в учебном процессе Наименее решенными в данной области являются задачи эффективного хранения учебно-методических материалов, организации рационального пути получения знаний с учетом индивидуальных характеристик обучаемых

Наибольшая эффективность от процесса обучения достигается с применением адаптивных технологий В настоящее время существует некоторое количество адаптивных обучающих систем, основанных на сложных и ресурсоемких алгоритмах искусственного интеллекта и обеспечивающих приемлемый уровень адаптации, поэтому встает задача разработки такого алгоритма поддержки адаптивного ОП, который позволяет проводить личностно-ориентированное обучение в произвольной предметной области с реализацией управления траекторией развития обучающегося. Не менее важны адекватная статистическая обработка результатов контроля знаний, представление их в виде показателей и графиков, понятных каждому специалисту, тщательный

анализ всех факторов, влияющих на валидность (обоснованность) выводов по результатам ОП.

Необходимость решения всех этих задач определили актуальность темы диссертационной работы, предопределили ее цель и задачи

Цель диссертационной работы состоит в разработке методов интеллектуальной поддержки принятия решений при работе с базами знаний в многоуровневых распределенных адаптивных обучающих системах и методов контроля знаний, а также создание программного комплекса управления обучением, соответствующего требованиям системы менеджмента качества ИСО 9001.2001

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

1 Провести анализ существующих методов и средств управления образовательным процессом с помощью электронных обучающих сред для выявления и развития наиболее перспективных из них,

2 Спроектировать многоуровневую адаптивную систему с помощью CALS-технологий для организации управления качеством обучения согласно требованиям международных стандартов ИСО серии 9001,

3 Разработать модель управления организацией баз знаний учебных материалов, позволяющую сформировать обучающее пространство для мотивации развития личностных компетентностей,

4 Разработать метод и критерии оценки знаний, позволяющие принимать решение об усвоении учебного материала и формировании дальнейшей траектории обучения,

5 Разработать программный комплекс, предназначенный для реализации управления базами знаний в многоуровневых адаптивных обучающих системах и получить экспериментальное подтверждение практической применимости разработанного программного комплекса в учебном процессе.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы элементы математического и имитационного моделирования, теории графов и множеств, математической статистики, теории автоматизированного проектирования информационных систем на основе инструментального объектно-ориентированного средства Rational Rose, основанного на применении стандартного языка моделирования Unified Modeling Language (UML), теории организации баз знаний и данных, а также методы и средства объектно-ориентированного программирования

На защиту выносятся

• результаты анализа существующих методов и средств управления образовательным процессом с помощью электронных обучающих сред, с помощью которых было выявлены наиболее перспективные,

• алгоритм проектирования обучающих систем с учетом требований стандартов ИСО 9001 2001, позволяющий учитывать требования всех заинтересованных участников ОП,

• модель организации и управления базой знаний учебных материалов,

позволяющую эффективно организовать знания о предметной области и формировать обучающее пространство для реализации личностных компетенций обучаемых для любой дисциплины,

• метод и критерии оценки результатов контроля знаний с учетом неполных ответов и вероятности угадывания правильного ответа и алгоритм шкалирования результатов обучения в единой метрической шкале, использующей заданное количество узловых точек, позволяющий сделать процесс более объективным, эффективным и управляемым,

• программный комплекс, предназначенный для реализации управления базами знаний в многоуровневых адаптивных обучающих системах

Научная новизна. К новым результатам диссертации можно отнести

• модель адаптивной структуры учебного курса управления образовательным процессом, позволяющую, в отличие от существующих, отображать знания и их взаимосвязи в виде квантово-структурного пространства обучения и формировать рациональную траекторию прохождения обучения в соответствии с принципом максимальной вероятности квантов структуры обучения,

• метод управления учебными воздействиями, учитывающий, в отличие от существующих, не только начальный уровень знаний обучающихся, но и такие параметры, как время изучения раздела, коэффициент забывчивости и другие индивидуальные особенности обучения,

• метод контроля знаний и алгоритм шкалирования результата, позволяющие принимать решение об усвоении учебного материала и формировании дальнейшей траектории обучения, отличающиеся возможностью учета вероятности угадывания правильного ответа и неполных, частично правильных ответов, а также получение результатов обучения в рейтинговой и/или единой метрической шкале, использующей заданное количество узловых точек

Практическая ценность работы заключается в

• алгоритме проектирования ЭОС с учетом требований системы менеджмента качества ИСО 9001 2001, позволяющие получить систему с заданными критериями качества,

• методе организации контента и формирования рациональной траектории обучения с учетом индивидуальных особенностей обучающегося, решающим задачи управления процессом обучения,

• методе и критериях контроля знаний обучающихся и средствах оценки достоверности полученных результатов, позволяющие принимать решение об успешности обучения,

• программном комплексе, позволяющем осуществлять управление адаптивным обучением

Основания для выполнения работы.

Научно-исследовательская работа по тематике диссертации проводилась в рамках следующих проектов

• грант аналитической ведомственной целевой программы Министерства образования Российской Федерации «Формирование системы менеджмента

качества образовательных услуг университетского округа», проект № НЧ-НЧ-01-06-ПГ «Развитие научного потенциала высшей школы» в 2006-2007 г,

• Государственный контракт от 09 августа 2006 г № П-156 на выполнение работ по проекту «Разработка информационно-методической поддержки систем управления качеством в образовательных учреждениях ВПО»,

• инновационная образовательная программа подготовки кадров в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов

Апробация работы.

Результаты работы были представлены на следующих научных конференциях V Всероссийской научно-практической конференции «Интеграция методической (научно-методической) работы в системе повышения квалификации кадров» (Челябинск, 2004), XI Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2004» (С -Петербург, 2004), II международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (Тамбов, 2005), XIV международной научной конференции «Новые технологии в образовании» (Воронеж, 2006), Всероссийской научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2007» (Астрахань, 2007), Всероссийской научно-практической конференции «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск, 2007)

По результатам выполненных исследований опубликовано 19 печатных работ, в том числе 1 статья в рецензируемом научном журнале из списка ВАК

Разработанный программный комплекс, а также полученные с его помощью данные используются в учебном процессе УГАТУ

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений Общий объем работы составляет 143 страницы, 27 рисунков, 22 таблицы, 110 наименований использованной литературы

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, изложена цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость, представлены основные положения, выносимые на защиту

В первой главе рассмотрены основные проблемы, которые возникают при управлении обучением посредством электронных образовательных ресурсов Приведена классификация и сравнение существующих методов и средств управления ОП с помощью электронных обучающих сред с выделением преимуществ и недостатков

Основное внимание уделяется системам с поддержкой адаптивных режимов и методам контроля качества обучения в них Адаптивная обучающая система позволяет не просто давать и контролировать знания обучаемого, но управлять обучением, т е по результатам контроля определять его кластер, какие знания недостаточны или неправильно поняты, и возвращать обучаемого

на соответствующий раздел теории или практики, либо давать дополнительные разъяснения

Оценка уровня достижений обучающихся с помощью тестирования на различных этапах процесса обучения позволяет определить эффективности обучения, уровень освоения материала и подготовки оцениваемого студента Это позволяет не только определить уровень освоения каждого из изученного раздела, но и сравнить степень овладения материалом между различными студентами и со средним уровнем в группе Для адаптивного тестирования применяют латентно-структурный подход, при котором предполагается взаимосвязь между результатами тестирования и латентными качествами обучаемых Для создания качественного теста должно быть четко определены цели, задачи и методы тестирования, критерии оценки эффективности и качества тестовых контрольно-измерительных материалов, а также вопросы теории, например, представление основных понятий, форма и содержание тестов Представлен обзор существующих методик и средств управления обучением с помощью электронных обучающих сред для выявления и развития наиболее перспективных из них

В результате встает необходимость создания обучающей системы, которая предназначена для реализации управления многоуровневым адаптивным обучением на основе распределенной базы знаний и позволяет производить обучение для различных категорий подготовленности обучающихся, настраивать систему на различные методики обучения и автоматически выбирать рациональный путь для освоения учебного материала

Вторая глава посвящена разработке и построению модели организации знаний на примере распределенной адаптивной обучающей системы Первым этапом создания ЭОС является формулирование ее целей и задач Основополагающим принципом получения качественного образования является ориентация на удовлетворение требований и ожиданий потребителей продукта или услуги В процессе оказания качественной образовательной услуги, прежде всего, заинтересованы государство (общество), работодатели и сами обучающиеся

Основные этапы разработки программных средств согласно стандарту ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99 переносятся на технологию проектирования электронной обучающей системы. Задача создания ЭОС с качеством, отвечающим требованиям международных стандартов ИСО, может быть решена на основе применения CALS-технологий функционального моделирования и проектирования сложных организационных процессов Для моделирования процесса обучения использована современная промышленная технология Rational Unified Process (RUP), основой которой служит стандартный язык объектно-ориентированного моделирования UML

Для выполнения функции управления обучением в состав базы знаний многоуровневой распределенной адаптивной обучающей системы должны входить знания о предметной области, обучаемом и методике обучения Модель освоения учебного материала показывает, в какой последовательности должны изучаться темы и каковы логические связи между ними Данная мо-

ся на основе ГОС для данного контингента обучающихся в соответствии с изучаемой дисциплиной В ее состав входят матрицы отношений очередности, логических связей элементов и последовательности изучения учебных элементов. Модель освоения учебного материала представляет собой связанный граф, вершинами которого являются учебные элементы или дидактические единицы, а ребрами - связи между ними Полученный граф показывает последовательность и возможность одновременного изучения элементов структуры знаний и обладает свойствами отсутствие циклов, связности и полноты

Модель требуемых компетенций или учебные цели ЭОС построена на основании матрицы отношений очередности учебных элементов и содержит информацию о требуемых конечных результатах обучения студентов Процесс получения знаний можно представить в поиске всех возможных деревьев, т е любых подграфов, любые две вершины в которых связаны единственной простой цепью Если для формирования модели знаний использовать расширение квантово-структурной теории В Н Свиридова на обучающие системы, то исходными данными для построения графа может служить функция обратной дивергенции

Согласно квантово-структурной теории знание о целом рассмотрено с точки зрения его квантовой структуры как совокупности структур каждой из частей с учетом характера отношений между частями Задано дискретное конечное пространство G взаимосвязанных между собой объектов (учебных элементов) g, eG, где

1) для каждого элемента g, определены два линейно-упорядоченных подмножества (цепочки учебных элементов, ведущих к достижению одной цели -познания какого-либо материала) I, и О, произвольной длины, составленных из элементов того же пространства G, причем подмножество I, определяет входящие в элемент g, связи (т е изученное подмножество учебных элементов), а подмножество О, определяет исходящие из элемента g, связи (т е дальнейшие темы для изучения),

2) задано отношение порядка такое, что gJ<g,<gk , если gj £ I, и gk£0„

3) задано отношение равенства такое, что g,=gj, если // = /у,

4) для любой пары элементов g,, g} выполняется условие g,^gj

Пространство G, удовлетворяющее условиям 1-4, названо квантово-

структурным пространством обучения (КСПО), а элементы g, — квантами (частицами) структуры обучения (КСО)

Любая часть как простое является составной частью определенного количества других частей как сложных, следовательно, для каждой части как простого существует числовой параметр - значение дивергенции, выражающий количество сложных частей, для которых она является простым Функция дивергенции КСО g„ выражающая количество дальнейших в последовательности изучения разделов, определена как dw(g) = card О, Следовательно, функция обратной дивергенции численно выражает меру неопределенности (КСО-вероятности) при выборе пути на графе КСПО и характеризует степень при-

г

надлежности данного кванта структуры к каждому из порожденных им КСО потомков и силу связи между родителями и потомками в пространстве обучения

Функция обратной дивергенции qsp(g^ (функция КСО-вероятности) оп-

0 , еслис11\{^() = 0

ределена как функция обратная к div(gj 4sPfe) = '_

Функция actfgi) описывает текущее состояние КСО gt и характеризует степень принадлежности данного кванта структуры к каждому из порожденных им КСО потомков и силу связи между родителями и потомками пространства обучения

([0.1] , если g, е B(G)

act(g;) = j £act(gy)xqsp(gy), если g, g B(g)-, где B(G) - это базовые КСО,

имеющие только выходы Множество состояний всех КСО определено как текущее состояние КСПО и обозначается как асt(G).

При любом уровне сложности получаемых знаний на физическом уровне оно будет доступно лишь как некоторое множество изученных элементарных учебных элементов, их комбинаций и (или) последовательностей Отношения между ними возможны только через линию доступности, т е в виде отношений тех же элементарных учебных элементов, их комбинаций или последовательностей На рисунке 1 изображена последовательность изучения дидактических единиц для освоения различных разделов и его КСО-модель

Запрограммированное входное устройство, способное распознавать изученные базовые учебные элементы, и выходное устройство, способное реали-зовывать принцип максимума КСО-вероятности, заменяет действия обучающегося по формированию траектории обучения машиной для принятия решений о достижении цели обучения Процесс познания какого-либо учебного элемента аналогичен процессу принятия решения на основе текущего состояния КСО-модели act(G) Для добавления в данный автомат функции адаптивности, дополнительно предусматривается возможность реализации алгоритма, позволяющего на основе регистрации изученных базовых единиц формировать внутри себя КСО-модель адекватную КСПО В результате реализации описанных принципов получено квантово-структурное пространство обучения, позволяющее сформировать наиболее рациональный путь получения знаний с учетом индивидуальных характеристик обучаемых

Модель обучаемого (МО) выражает цель обучения и содержит информацию о состоянии знаний обучаемого, которые разделяются на общие и отражающие усвоение текущего материала В целом МО представляет собой базу знаний по диагностике состояния обучаемого, разделенную на описательную часть (набор общих параметров) и декларативную часть (учебные характеристики обучаемого, отдельной темы или отдельного вопроса)

Рисунок 1 Квантово-структурная модель пространства обучения Декларативная часть целевой МО представлена в виде множества: Мч{Р111,Р2ч,...,Рпч}еС . Элементами этого множества являются такие параметры, как рейтинг обучаемого, время изучения раздела, коэффициент усвоения, ошибки по разделам с частотой их возникновения (степень забывчивости). Эти характеристики обучаемого участвуют при формировании новых учебных воздействий. В результате получено четырехмерное пространство обучения и функция перехода, позволяющая автоматизировать управление траекторией обучения в зависимости от индивидуальных особенностей обучающегося (рисунок 2).

интервал времени изучения раздела Рисунок 2 Матрица перехода, управляющая траекторией обучения

В третьей главе рассмотрены принципы построения структуры обучающей системы, позволяющей реализовать управление адаптивным обучением. Весь учебный материал разделен на смысловые уровни, разные по сложности и глубине изучения. В соответствии с этим предложены принципы организации контента, позволяющие принимать решение при разделении материала на три уровня: контент первого уровня формирует комплексную дидактическую направленность обучения (<знать> + <что?>), контент второго уровня - интегрирующую дидактическую (<уметь, приобрести навык> + <предмет, на который направлена эта деятельность^, третьего уровня - частную дидактическую, направленную на формирование универсальных способов деятельности. В этой главе рассматриваются проблемы контроля знаний в адаптивных образовательных системах. Адаптивное тестирование - это такой класс методик тестирования, при котором предполагается изменение содержания и сложности материала теста в зависимости от содержимого ответов испытуемого. Основным аспектом развития таких систем является адаптация учебного материала, его последовательности и темпа подачи в зависимости от результатов тестового контроля знаний. Автоматная модель механизма управления траекторией обучения на основе анализа контроля знаний рассмотрена на рисунке 3.

Модель предметной области (множество элементов ДЕ)

выход

I

Механизм управления (система контроля и диагностики)

■О-

<2ь 02 ~ уровни ответов О - оценка

X — характеристики начального уровня компетенций обучаемого У- приобретаемые обучаемым компетенции

□ ш

средний уровень

низкий уровень высокий уровень

Рисунок 3 Механизм управления траекторией обучения При осуществлении процедуры кластеризации соблюдены принципы обеспечения максимальной информативности. Признаком принадлежности ответа к тому или иному кластеру является выполнение условия: 1

(/„ )2 <= О , где Ок - среднеквадратичное отклонение ответа от

среднего в кластере, д, - характеристика ответа, ц0 - среднее значение ответа в анализируемой совокупности, Опор - пороговое значение среднеквадратичного отклонения характеристик ответа от среднего в кластере Выбор Опор осуществляется на базе итерационной процедуры, исходя из принципа максимальной информативности процедуры кластеризации

Для подтверждения качества теста рассмотрены методы использования математического статистического инструментария оценивания результатов определение надежности, валидности, непротиворечивости, дискриминатив-ности й адекватности теста. Статистическая обработка результатов тестирования произведена на основе модели Раша, которая превращает измерения, сделанные в дихотомических и порядковых шкалах в линейные измерения, в результате качественные данные анализируются с помощью количественных методов Это позволяет использовать широкий спектр статистических процедур

В данной главе также был предложен метод оценки результата тестирования, позволяющий учитывать частично неправильные и неполные ответы и коррекцию баллов с учетом вероятности угадывания правильного ответа Предлагается подход, основанный на корректировке суммы баллов, полученных при ответах на обычные тестовые формы Для каждого варианта ответа

подсчитывается величина ()] ——*с!———, где 0)- оценка за у вопрос в

А1 к1 -1

задании; А] — количество предусмотренных правильных альтернативных ответов на у-й вопрос, Аст] - количество правильных альтернативных ответов студента на 7-й вопрос; BJ - количество ошибочных альтернативных ответов студента нау-й вопрос (если Ас,-Ву<=0, то считаем, что АсГВс]~0); к} - общее число ответов, Ы- вес (сложность) вопроса.

Общая оценка за выполнения всего теста рассчитана по формуле 1 м

0 =—где М— количество вопросов в задании После этого расчета осу-

М у-1

ществляется поправка полученного количества баллов с учетом модели обучаемого Для выставления отметки в принятой шкале результаты переводятся в порядковую шкалу и производится шкалирование результата обучения относительно группы.

Для оценки обучающегося в зависимости от результатов других участников и уровня трудности решенных заданий и для сведения всех уровней подготовленности, полученных по параллельным вариантам теста, к единой метрической шкале предложен следующий алгоритм

Пусть N участников тестирования выполняют М различных вариантов

теста, состоящего из К заданий. Если участников выполняли задание 1-го вам

рианта =дг, то в результате тестирования получено М различных

/-1

матриц ответов А,, каждая из которых имеет размерность М,*К В результате математической обработки ответов рассчитываются оценки латентных параметров трудности заданий Р,, и логит уровня подготовленности <2Л, а

Ii

также оценки соответствующих среднеквадратичных ошибок а{Р^} и сг{<2„}и коэффициента дискриминации заданий Располагая полученными оценками каждому г-му участнику выставлен окончательный балл О

В рамках модели Раша, если варианты теста являются параллельными, то участники, набравшие одинаковые первичные баллы, получат одинаковые оценки подготовленности в логитах Это позволяет получить на единой мет-

где <2ы - уровень подготовленности участников, выполнявших I вариант теста

и

и набравших Ь баллов, количество таких участников (^ГЫы общее

число участников по всем вариантам, набравшим по Ъ баллов) Для задания условного начала метрической шкалы для всех вариантов, из всех логитов оценок и Q,l вычитается значение Р''' - уровень трудности _/-го узлового задания, полученный при обработке матрицы ответов /-го варианта Оценки подготовленности (2ы, соответствующие одинаковому первичному баллу Ъ по различным вариантам теста, усредняются и подсчитывается дисперсия значений 0,ы (0{(2ь}) для одного (любого) варианта и дисперсия усредненного значения £?4(£>{2Л})

С помощью чисел Qb метрическая шкала в логитах разделена на К промежутков, каждому из которых можно приписать номер от 1 до К

Четвёртая глава посвящена разработке и описанию программного комплекса В процессе разработки использовано свободно распространяемое программное обеспечение (язык PHP и СУБД MySQL) Разработанная система основана на архитектуре "клиент-сервер" с использованием сетевых технологий, переносимостью на различные аппаратные платформы и возможностью настройки системы. База характеристик формируются в системе перед началом обучения и основывается на входном тестировании обучающегося по данной теме В процессе обучения эти параметры автоматически уточняются и корректируется программой

Все учебные материалы разбиты на три уровня сложности подачи материала и заканчиваются тестированием Уровень детализации материала зависит от рейтинга обучаемого, времени изучения раздела, его коэффициента усвоения и определяется результатами контроля знаний Предложена концепция многократно используемых объектов для компоновки учебных материалов в соответствии с требованиями конкретного пользователя.

Система тестирования дает возможность выявить структуру знаний каждого слушателя для дальнейшего изменения методики обучения, позволяет с

рической шкале в логитах (К-1) узловых точек Qh -

,¿>—1,2,3, ,К-1,

м

А/

¿7=1, 2, 3, К-1

высокой степенью дифференцировать тестируемых по уровню знаний При анализе результатов обучения учтены коэффициенты адаптивности, забывчивости, степень обученности и автоматизации усвоения, что позволяет принимать решения об успешности обучения

Проведен анализ международных и отечественных стандартов оценки качества программных продуктов, что позволило выявить набор критериев эффективности электронного обучающего ресурса, который позволяет охарактеризовать систему с точки зрения системы менеджмента качества ИСО 9001 2001

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Проведен анализ существующих методов и средств управления обучением в автоматизированных обучающих системах, в результате которого было выявлено, что для эффективного управления учебным процессом использование обучающих систем различного назначения должно производиться с учетом конкретных целей профессиональной подготовки учащихся, при этом результативность их использования зависит от мотивации и уровня усвоения знаний в предметной области учебной дисциплины Для формирования системы качества образования наиболее перспективным является адаптивное обучение, основанное на распределенной сетевой технологии,

2 Разработана модель адаптивного управления организацией баз знаний учебных материалов в ЭОС, позволяющая отображать знания и их взаимосвязи в виде квантово-структурного пространства обучения и формировать рациональную траекторию изучения учебного материала в соответствии с принципом максимальной вероятности квантов структуры обучения Это позволяет более эффективно организовать знания о предметной области и формировать путь получения знаний с учетом индивидуальных характеристик обучаемых для произвольной дисциплины Используемая квантово-структурная теория расширена на применение в обучающих системах, что позволило выработать рекомендации для разделения материала на множество контентов В результате было получено четырехмерное пространство обучения и функция перехода, позволяющие автоматизировать управление траекторией обучения в зависимости от индивидуальных особенностей обучающегося,

3 Спроектирована многоуровневая адаптивная система с помощью СЛЬБ-технологий для организации управления качеством обучения согласно требованиям международных стандартов ИСО серии 9001, позволяющая учитывать требования всех заинтересованных участников ОП,

4 Разработан метод контроля знаний, позволяющий принимать решение об успешности ОП и формировании дальнейшей траектории обучения Предложен метод оценки результатов контроля знаний с учетом частично правильных ответов и вероятности угадывания правильного ответа и алгоритм шкалирования результатов обучения в рейтинговой и/или единой метрической шкале, использующей заданное количество узловых точек, позволяющий сделать образовательный процесс более объективным, эффективным и управляемым,

5 Разработан программный комплекс, предназначенный для реализации управления ОП с помощью многоуровневой адаптивной распределенной ЭОС, позволяющий проводить эффективное обучение, анализ и объективный контроль знаний обучаемых Рассмотрены принципы построения структуры обучающей системы, организации контента и разделение в соответствие с ними каждого учебного элемента в соответствии с ГОС по данной дисциплине на три уровня

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикация в изданиях, определенных ВАК

1 Создание многоконтурной адаптивной обучающей системы как средство реализации качества образовательных услуг / Е И Филосова // Системы управления и информационные технологии Серия Перспективные исследования Воронеж Научная книга, 2006. № 4.2 (26) С 279-282

Публикации в других изданиях:

2 Компьютерная графика электронный учебник [Электронный ресурс] / Е И Филосова Подгот по свидетельству об отраслевой регистрации разработки № 2368 от 20 02 2003 ИнРФ 50200300143 от 28 02 2003 (аннот в журнале «Компьютерные учебные программы и инновации» 2003 №6 С. 22 )

3 Менеджериальная система управления качеством контрольно-измерительных материалов / Е И Филосова // Достижения молодых ученых -аграрному производству матер респуб науч -практ конф Уфа БГАУ, 2004 С 207-208

4 Конструирование педагогических контрольно-измерительных материалов /ЕИ Филосова, Т П Костюкова // Достижения молодых ученых - аграрному производству матер 110-й науч-практ конф Уфа БГАУ, 2004 С 22-25

5 Многоуровневые обучающие системы как элемент переподготовки кадров в области информационных технологий / Е И Филосова, Т П Костюкова // Интеграция научно-методической работы в системе повышения квалификации кадров матер V Всерос науч -практ конф Челябинск Образование, 2004 С 115-118

6 Методологические аспекты адаптивного контроля знаний / Е И Филосова, Т П Костюкова // Научные результаты — агропромышленному производству матер междунар науч.-практ. конф Курган : Зауралье, 2004 С 588-591

7 Теоретические основы формирования групп на курсах повышения квалификации / Е И Филосова, Т П. Костюкова // Научное обеспечение системы повышения квалификации кадров • межвуз сб науч тр Челябинск . Образование, 2004 Вып 5 С 40-49

8 Переподготовка преподавателей ССУЗ и сельских ПУ в области информационных технологий / Е И Филосова, Т П Костюкова, Н Н Таипов // Телематика'2004 тр XI Всерос науч -метод конф СПб, 2004. Т 2. С 447448

9 Реализация дидактических принципов обучения при создании электронных учебников /ЕИ Филосова // Актуальные проблемы информатики и информационных технологий матер II междунар науч -практ. конф Тамбов Из-воТГУим ГР Державина, 2005 С 125-127

10 Вопросы построения модели электронных обучающих ресурсов / Е.И Филосова // Аграрная наука - сельскому хозяйству - сб ст междунар науч -практ конф Барнаул АГАУ, 2006 С 479-482

11. Формирование электронного учебного ресурса как элемента системы менеджмента качества образовательного процесса / Е И Филосова, Т П Костюкова // Образовательные технологии * науч -техн. журнал Воронеж Научная книга, 2006 №1 С 217-220

12. Математическая модель обучаемого в электронных учебных ресурсах / Е И Филосова, Т П Костюкова // Новые технологии в образовании науч -техн журнал Воронеж Научная книга, 2006 №1 С 105-107

13. Методы совершенствования логической структуры обучающей системы / Е.И Филосова // Молодые ученые в реализации приоритетного национального проекта «Развитие АПК» • матер I Всерос науч -практ конф. молодых ученых Уфа БГАУ, 2006. С 34-37

14 Методы построения модели электронных обучающих ресурсов / ЕИ Филосова, ТП Костюкова // Информационные технологии моделирования и управления науч -техн журнал Воронеж Научная книга, 2006 № 9 (34) С. 1102-1107

15. Организация контроля знаний в электронных образовательных ресурсах/ ЕИ. Филосова // Современный мир. экономика, история, образование, культура сб науч тр Уфа, 2007. 4 3 С.136-141

16. Принципы формирования контента в электронных образовательных ресурсах / Е И Филосова, Т П Костюкова // Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2007» : матер всерос науч конф Астрахань Изд дом «Астраханский университет», 2007 Ч. 1 С. 119—123.

17. Контроль знаний [Электронный ресурс] / Е И Филосова, Т П Костюкова. Подгот по св об отрас регистрации разработки № 8729 от 11 07 2007 ИнРФ 50200701514 от 22 08 2007

18 Интеграция информационных технологий в учебный процесс [Электронный ресурс] / Е И. Филосова, Т П Костюкова Подгот по св об отрас регистрации разработки № 8730 от 11 07 2007 ИнРФ 50200701513 от 22 08 2007

19. Разработка адаптивных распределенных электронных контентов как средство интеграции в общеевропейскую информационно-образовательную среду / Е.И Филосова, Т П. Костюкова // Информационная среда вуза XXI века матер всерос науч -практ конф Петрозаводск ПГУ, 2007 С. 57-60

Диссертант

Е И Филосова

ФИЛОСОВА Елена Ивановна

УПРАВЛЕНИЕ МНОГОУРОВНЕВЫМИ АДАПТИВНЫМИ ОБУЧАЮЩИМИ СИСТЕМАМИ КАК ЭЛЕМЕНТАМИ ФОРМИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

Специальность 05 13 10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 25 03 2008 Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная Печать плоская Гарнитура Times New Roman Cyr Уел печ л 1,0 Уел кр отт 1,0 Уч -изд л 0,9 Тираж 100 экз Заказ № 80

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул К Маркса, 12

ВВЕДЕНИЕ.

1 МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕМ БАЗ ЗНАНИЙ В ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ

1.1 Классификация электронных обучающих сред и средств управления образовательным процессом с их помощью.

1.2 Принципы представления баз знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах.

1.3 Системы поддержки адаптивных режимов.

1.4 Методы контроля знаний в обучающих системах.

1.5 Требования, предъявляемые к распределенным адаптивным электронным учебным ресурсам.,.

Выводы и результаты (основные направления исследования).

2 МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОУРОВНЕВОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ ЗНАНИЙ НА ПРИМЕРЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА.

2.1 Жизненный цикл обучающей системы.

2.2 Модель предметной области.

2.2.1 Модель освоения учебного материала.

2.2.2 Модель знаний.

2.2.3 Модель процесса прохождения обучения.

2.3 Модель обучаемого.

2.4 Модель контроля знаний.

Выводы и результаты по второй главе.

3 ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИЕЙ ЗНАНИЙ В

МНОГОУРОВНЕВОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АДАПТИВНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЕ.

3.1 Принцип построения структуры обучающей системы.

3.2 Принципы организации контента.

3.3 Особенности работы подсистемы контроля знаний.

3.4 Шкалирование результатов контроля знаний.

3.5 Оценка равномерности распределения дистракторов.

Выводы и результаты по третьей главе.

4 РЕАЛИЗАЦИЯ МНОГОУРОВНЕВОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АДАПТИВНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ.

4.1 Функции управления в обучающей системе.

4.2 Описание программного комплекса.

4.3 Архитектура системы.

4.4 Подсистема контроля знаний.

4.5 Оценка качества программного комплекса.

Выводы и результаты по четвертой главе.

Болонская "Декларация о Европейском пространстве для высшего образования", подписанная Россией в 2003 г., и "Концепция модернизации российского образования на период до 2010 г." основными целями

I , образования опредёляют ' повышение его качества, доступности, эффективности и требуют создания системы гарантий качества. С 2001 г. в образовательных организациях России ведутся работы по формированию систем менеджмента качества в соответствии с требованиями и рекомендациями ISO серии 9001:2001 (ГОСТ Р ИСО серии 9001-2001) [ 7, 21, 58]. Их выполнение является общепринятой гарантией устойчивого качества оказываемых услуг и хорошо отлаженной управленческой системой. Задача создания электронной обучающей системы (ЭОС) с соответствующим качеством может быть решена на основе применения CASE-технологий функционального моделирования и проектирования сложных организационных процессов [11, 14, 15, 15, 46, 57, 108] . Данный подход обеспечивает использование преимуществ объектно-ориентированных методов на уровне анализа и проектирования с использованием языка моделирования и объектно-ориентированных технологий управления учебным процессом.

Проведенный анализ отечественной и зарубежной литературы по оценке качества образовательных систем [18, 39, 52, 62, 94, 102] показал, что в основном рассматриваются вопросы мониторинга знаний обучающихся или внешней оценки образовательной организации со стороны государства. Вопросы построения личностно-ориентированных образовательных ресурсов с заданными критериями качества системы для повышения эффективности управления процессом обучения менее изучены.

Проблемой повышения эффективности образовательного процесса (ОП) с использованием информационных и компьютерных технологий занимались многие ученые [4, 7, 23, 28, 30, 32, 40, 42, 48, 55, 60]. Компьютерная технология основывается на использовании некоторой формализованной модели содержания, которая представлена программными средствами как педагогическими, так и телекоммуникационным. Совершенствование информационных технологий ОП включает разработку как новых методов управления ОП, так и методов и алгоритмов их использования в учебном процессе [13, 34, 47, 53, 58, 65, 67, 98, 105].

Наименее решенными в данной области являются задачи эффективного хранения учебно-методических материалов,, организации оптимального пути получения знаний с учетом индивидуальных характеристик обучаемых.

Исследование литературы и опубликованных в Интернет материалов [5, 6, 24, 36, 41, 49, 51, 53, 60, 68, 109] по проблемам разработки и применения информационных и компьютерных технологий позволило выявить наличие противоречий между:

-традиционными видами связей в представлении учебно-методического обеспечения и потребностью практики в инновационных формах подачи и обработки информационных материалов;

- абсолютизацией структур и форм построения, учебно-методических материалов для студентов и необходимостью изменения организационных структур на основе расширения их функциональных и информационных возможностей;

- процессом развития информатизации образования и отсутствием общего подхода к разработке новых программных средств обучения, интегрирующих современные педагогические и информационные технологии.

Наибольшая эффективность от процесса обучения достигается с применением адаптивных технологий [10, 12, 70, 27, 29, 40, 66, 103]. Адаптивные обучающие системы являются наследниками двух более ранних разновидностей компьютерных средств учебного назначения: интеллектуальных обучающих систем (ИОС) и автоматизированных обучающих систем (АОС). ИОС используют связи предметной области, обучаемого и сценария ОП для поддержки индивидуализации обучения. В настоящее время существует некоторое количество адаптивных обучающих систем, основанных на сложных и ресурсоемких алгоритмах искусственного интеллекта и обеспечивающих приемлемый уровень адаптации, поэтому встает задача разработки такого алгоритма поддержки адаптивного ОП; который позволяет проводить личностно-ориентированное обучение в произвольной предметной области с реализацией управления траекторией развития обучающегося. Не менее важны адекватная статистическая обработка результатов контроля знаний, представление их в виде показателей и графиков, понятных каждому специалисту, тщательный анализ всех факторов, влияющих на валидность (обоснованность) выводов по результатам ОП [1, 2, 3, 19, 26, 42, 45, 56, 63, 96, 97, 99, 106].

Необходимость решения всех этих задач определили актуальность темы диссертационной работы, предопределили ее цель и задачи.

Цель диссертационной работы состоит в разработке методов интеллектуальной поддержки принятия решений при работе с базами знаний в многоуровневых распределенных адаптивных обучающих системах и методов контроля знаний, а также создание программного комплекса управления обучением, соответствующего требованиям системы менеджмента качества ИСО 9001:2001.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ существующих методов и средств управления образовательным процессом с помощью электронных обучающих сред для выявления и развития наиболее перспективных из них;

2. Спроектировать многоуровневую адаптивную систему с помощью CALS-технологий для организации управления качеством обучения согласно требованиям международных стандартов ИСО серии 9001;

3. Разработать модель управления организацией баз знаний учебных материалов, позволяющую сформировать обучающее пространство для мотивации развития личностных компетентностей;

4. Разработать метод и критерии оценки знаний, позволяющие принимать решение об усвоении учебного материала и формировании дальнейшей траектории обучения;

5. Разработать программный комплекс, предназначенный для реализации управления базами знаний в многоуровневых адаптивных обучающих системах и получить экспериментальное подтверждение практической применимости разработанного программного комплекса в учебном процессе.

Методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы элементы математического и имитационного моделирования, теории графов и множеств, математической статистики, теории автоматизированного проектирования информационных систем на основе инструментального объектно-ориентированного средства Rational Rose, основанного на применении стандартного языка моделирования Unified Modeling Language (UML), теории организации баз знаний и данных, а также методы и средства объектно-ориентированного программирования.

На защиту выносятся:

• результаты анализа существующих методов и средств управления образовательным процессом с помощью электронных обучающих сред, с помощью которых было выявлены наиболее перспективные;

• алгоритм проектирования обучающих систем с учетом требований стандартов ИСО 9001:2001, позволяющий учитывать требования всех заинтересованных участников ОП;

• модель организации и управления базой знаний учебных материалов, позволяющую эффективно организовать знания о предметной области и формировать обучающее пространство для реализации личностных компетенций обучаемых для любой дисциплины;

• метод и критерии оценки результатов контроля знаний с учетом неполных ответов и вероятности угадывания правильного ответа и алгоритм шкалирования результатов обучения в единой метрической шкале, использующей заданное количество узловых точек, позволяющий сделать процесс более объективным, эффективным и управляемым;

• программный комплекс, предназначенный для реализации управления базами знаний в многоуровневых адаптивных обучающих системах.

Научная новизна. К новым результатам диссертации можно отнести:

• модель адаптивной структуры учебного курса управления образовательным процессом, позволяющую, в отличие от существующих, отображать знания и их взаимосвязи в виде квантово-структурного пространства обучения и формировать рациональную траекторию прохождения обучения в соответствии с принципом максимальной вероятности квантов структуры обучения;

• метод управления учебными воздействиями, учитывающий, в отличие от существующих, не только начальный уровень знаний обучающихся, но и такие параметры, как время изучения раздела, коэффициент забывчивости и другие индивидуальные особенности обучения;

• метод контроля знаний и алгоритм шкалирования результата, позволяющие принимать решение об усвоении учебного материала и формировании дальнейшей траектории обучения, отличающиеся возможностью учета вероятности угадывания правильного ответа и неполных, частично правильных ответов, а также получение результатов обучения в рейтинговой и/или единой метрической шкале, использующей заданное количество узловых точек.

Практическая ценность работы заключается в:

• алгоритме проектирования ЭОС с учетом требований системы менеджмента качества ИСО 9001:2001, позволяющие получить систему с заданными критериями качества;

• методе организации контента и формирования рациональной траектории обучения с учетом индивидуальных особенностей обучающегося, решающим задачи управления процессом обучения;

• методе и критериях контроля знаний обучающихся и средствах оценки достоверности полученных результатов, позволяющие принимать решение об успешности обучения;

• программном комплексе, позволяющем осуществлять управление адаптивным обучением.

Основания для выполнения работы.

Научно-исследовательская работа по тематике диссертации проводилась в рамках следующих проектов:

• грант аналитической ведомственной целевой программы Министерства образования Российской Федерации «Формирование системы менеджмента качества образовательных услуг университетского округа», проект № НЧ-НЧ-01-06-ПГ «Развитие научного потенциала высшей школы» в 2006-2007 г.

• Государственный контракт от 09 августа 2006 г. № П-156 на выполнение работ по проекту «Разработка информационно-методической поддержки систем управления качеством в образовательных учреждениях ВПО»

• инновационная образовательная программа подготовки кадров в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов.

Апробация работы.

Результаты работы были представлены на следующих научных конференциях: V Всероссийской научно-практической конференции «Интеграция методической (научно-методической) работы в системе повышения квалификации кадров» (Челябинск, 2004), XI Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2004» (С.-Петербург, 2004), II международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (Тамбов, 2005), XIV международной научной конференции «Новые технологии в образовании» (Воронеж, 2006), Всероссийской научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2007» (Астрахань, 2007), Всероссийской научно-практической конференции «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск, 2007).

По результатам выполненных исследований опубликовано 19 печатных работ, в том числе 1 статья в рецензируемом научном журнале из списка ВАК.

Разработанный программный комплекс, а также полученные с его помощью данные используются в учебном процессе УГАТУ.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объём работы составляет 143 страницы, 27 рисунков, 22 таблицы, 110 наименований использованной литературы.

Выводы и результаты-по четвертой главе

В- данной- главе дано описание основных принципов работы программного комплекса, позволяющего реализовать управление адаптивным обучением. Применение-данной обучающей системы позволило повысить интерес к обучению и его результативность, объективность оценки уровня знаний обучаемых, снизить время на изучение дисциплины. Система тестирования экономит время преподавателя и дает возможность выявить структуру знаний каждого слушателя для дальнейшего изменения методики обучения, позволяет с высокой степенью дифференцировать тестируемых по уровню знаний. Было предложено учитывать при анализе результатов-обучения коэффициенты адаптивности, забывчивости, осознанности, степень обученности и атоматизации усвоения, что- позволяет принимать решения об успешности обучения.

Также была рассмотрена архитектура данной системы, позволяющая обеспечить работу в- режиме "клиент-сервер" по ЛВС и через Internet с* использованием различных технологий, переносимостью на различные аппаратные платформы и возможностью настройки системы. Была предложена концепция многократно используемых объектов для компоновки учебных материалов на требования конкретного пользователя.

Был проведен анализ международных и отечественных стандартов оценки качества программных продуктов, что позволило выявить набор критериев эффективности электронного обучающего ресурса, который позволяет охарактеризовать систему с точки зрения системы менеджмента качества ИСО 9001:2001.

118

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В' результате диссертационного исследования поставленная цель исследования и разработки разработке методов интеллектуальной поддержки принятия решений при работе с базами знаний в многоуровневых распределенных адаптивных обучающих системах и методов контроля знаний, а также создание программного комплекса управления обучением, соответствующего требованиям системы менеджмента качества ИСО 9001:2001 достигнута.

При выполнении диссертационной работы получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ существующих методов и средств управления обучением в автоматизированных обучающих системах, в результате которого было выявлено, что для эффективного управления учебным процессом использование обучающих систем различного назначения должно производиться с учетом конкретных целей профессиональной подготовки учащихся, при этом результативность их использования зависит от мотивации и уровня усвоения знаний в предметной области учебной дисциплины. Для формирования системы качества образования наиболее перспективным является адаптивное обучение, основанное на распределенной сетевой технологии;

2. Разработана модель адаптивного управления организацией баз знаний учебных материалов в ЭОС, позволяющая отображать знания и их взаимосвязи в виде квантово-структурного пространства обучения и формировать рациональную траекторию изучения учебного материала в соответствии с принципом максимальной вероятности квантов структуры обучения. Это позволяет более эффективно организовать знания о предметной области и формировать путь получения знаний с учетом индивидуальных характеристик обучаемых для< произвольной дисциплины. Используемая квантово-структурная теория' расширена на применение в обучающих системах, что позволило выработать рекомендации для разделения материала на множество контентов. В результате было получено четырехмерное пространство обучения и функция перехода, позволяющие автоматизировать управление траекторией обучения в зависимости от индивидуальных особенностей обучающегося;

3. Спроектирована многоуровневая адаптивная система с помощью

CALS-технологий для организации управления качеством обучения согласно требованиям международных стандартов ИСО серии 9001, позволяющая учитывать требования всех заинтересованных участников ОП;

4. Разработан метод контроля знаний, позволяющий принимать решение об успешности ОП и формировании дальнейшей траектории обучения. Предложен метод оценки результатов контроля знаний с учетом частично правильных ответов и вероятности угадывания правильного ответа и алгоритм шкалирования результатов обучения в рейтинговой и/или единой метрической шкале, использующей заданное количество узловых точек, позволяющий сделать образовательный процесс более объективным, эффективным и управляемым;

5. Разработан программный комплекс, предназначенный для реализации управления ОП с помощью многоуровневой адаптивной распределенной ЭОС, позволяющий проводить эффективное обучение, анализ и объективный контроль знаний обучаемых. Рассмотрены принципы построения структуры обучающей системы, организации контента и разделение в соответствие с ними каждого учебного элемента в соответствии с ГОС по данной дисциплине на три уровня.

1. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. /Монография. -М.: Исследовательский центр, 1994. 135 с.

2. Аванесов B.C. Знания как предмет педагогического измерения / В. Аванесов // Педагогические измерения. 2005. -№3.

3. Анастази А., Урбина С. Психологическое тестирование СПб.: Питер, 2003.-688 с.

4. Арбузов Ю.В., Леныпин В.Н. Новый подход к инженерному образованию: теория и практика открытого доступа к распределенным информационным и техническим ресурсам./ Под ред. А.А.Полякова. М.: Центр-Пресс, 2000: — 238с.

5. Афонин-А.Ю., Бабешко В.Н. Образовательные Интернет-ресурсы. / Под ред. А.Н.Тихонова // ГНИИ ИТТ «Информика». М.: Просвещение, 2004. — 287 с.

6. Балабанов В.К., Фокина В.Н. О научно-методических основах социального управления дистанционным образованием // Инновации в образовании, 2001. № 2. С. 46-53.

7. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. -М.: Информационно-издательский дом «Филин», 2003. -616 с.

8. Башмаков А.И., Старых В.А. Систематизация информационных ресурсов для сферы образования: классификация и метаданные. М.: "Европейский центр по качеству", 2003. - 384 с.

9. Березняцкий А.В. Разработка прикладного ПО с использованием ■ технологии интеллектуальных агентов //Кибернетика и- ВУЗ. Вып. 30. — Томск: Из-во ТПУ, 2003. С. 52-57.

10. Боггс У., Боггс М. UML и Rational Rose 2002. Пер. с англ. М.: Изд. «Лори», 2004.-510 с.

11. Брусиловский П.Л. Интеллектуальные обучающие системы // Информатика. Информационные технологии. Средства и системы, №2, 1990.- С. 3-22.

12. Брусиловский П.Л. Модели обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // УсиМ. 1992". - № 7/8. - С. 109-118.

13. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М'.: Наука, 1978. — 399 с.

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

15. Вендров A.M. Практикум по проектированию программного обеспечения экономических информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 2004. -154 с.

16. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения' экономических информационных систем. 2-е изд. — М.: Финансы и статистика. 2005. 544 с.

17. Гершунский Б.С. Компьютеризация, в сфере образования: Проблемы и перспективы. М1.: Педагогика, 1987. - 264 с. :

18. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и1психологии. М.: Прогресс, 1976. - 495 с.

19. Горбунов В.М. Логические модели проверки ответов в компьютерных педагогических тестах. // Информатика и образование, №5, 2002. С. 25-28.

20. ГОСТ Р ИСО 9001:2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Изд-во стандартов, 2002. - 26 с.

21. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс». 2004. 880 с.

22. Демушкин А.С., Кириллов А.И., Сливина Н.А. и др. Компьютерные обучающие программы//Информатика и образование, №3, 1995.-С. 15-22.

23. Дистанционное обучение: Учебное пособие / Под ред. Е.С. Полат. М.: Гуманит. изд. центр "Владос", 1998. - 192 с.

24. Домрачев В.Г., Ретинская' И.В. О классификации компьютерных образовательных информационных технологий // Информационные технологии, №2, 1996. С. 10-14.

25. Дружинин В. Н. Экспериментальная психология: Учебник для вузов. 2-е изд., доп. - СПб.: Питер, 2003* - 319 с.

26. Жукова И.Г., Сипливая М.Б., Шабалина О.А. Концепция открытой адаптивной контрольно-обучающей системы на основе персонализации процесса обучения. / Сетевой электронный научный журнал

27. Системотехника", № 1, 2003. С. 50-54.

28. Журавлева О.Б., Крук Б.И. Дистанционное обучение: концепция, содержание, управление. Новосибирск: СибГУТИ, 2001. — 86 с.

29. Зайнутдинова J1.X. Создание и применение электронных учебников (на примере общетехнических дисциплин): Монография. Астрахань: Изд-во «ЦНТЭП», 1999.-364 с.

30. Зайцева JI.B., Прокофьева Н.О. Модели и методы адаптивного контроля знаний //Educational Technology & Society, № 7(4), 2004. С. 117-120. 31.Захарова И.Г. Информационные технологии в образовании: учеб. пособие для вузов. - М.: Академия, 2003. - 198с.

31. Кабальнов Ю.С., Исмагилова Э.М. Модели и алгоритмы диагностики и интеллектуального управления качеством обучения. // Известия Челябинского научного центра, № 1 (22), 2004. С. 27-30.

32. Каларщук В.И. Обучающие программы. М.: COJIOH-P, 2001.

33. Карпов В.Э., Карпова И.П. Язык описания системы контроля знаний// "Компьютеры в учебном процессе", №4, 2000. С. 147-155.

34. Кенжегалиев К.К., Батешов Е.А. Методика составления тестовых программ на компьютере. // Сб. трудов "Проблемы преподавания физики в школе и вузе". СПб.: РГПУ, 2003. - С. 154-155.

35. Козлов О.А., Солодова Е.А., Холодов Е.Н. Некоторые аспекты создания и применения компьютеризированного учебника. // Информатика и образование, № 3, 1995. С. 97-99.

36. Коналлен Д. Разработка Web-приложений с использованием UML: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2001. - 288 с.

37. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1973. - 346 с.

38. Короткое Э.М. Управление качеством образования: Учебное пособие для вузов. — М.: Академический проект: Мир, 2006. 320 с.

39. Краснова Г.А., Беляев М.И., Соловов- А.В. Технологии создания электронных обучающих средств. М.: МГИУ, 2001. - 224 с.

40. Кривошеев А.О. Разработка и использование компьютерных обучающих программ // Информационные технологии, №2, 1996г. С.14-18.

41. Кулагин В.П., Найханов В.В., Краснова Г.А., Овезов Б.Б., Юрасов В.Г. Информационные технологии в сфере образования. — М.: Янус-К, 2004. — 248 с.

42. Куприянов Mi, Околелов О. Дидактический инструментарий новых образовательных технологий // Высшее образование в России. 200Г.№ 1. — С. 124-126:;

43. Ларман К. Применение UML и шаблонов проектирования.Пер. с англ. -М5.: Издательский дом «Вильяме». 2004. 624 с.

44. Майер Р.В. Исследование процесса формирования эмпирических знаний по физике: Глазов: ГГГ1И, 1996. - 132 с.

45. Майоров A.Hi, Тесты- школьных достижений: конструирование, проведение, использование. СПб.: Образование и культура, 1996. - 304 с.

46. Маруев С.А. Разработка учебно-практических пособий для дистанционного образования. М.: РГАЗУ, 1999. - 128 с.

47. Машбиц Е.И: Психолого-педагогические:. проблемы компьютеризации обучения:-М.: Педагогика, .1988: 192 с.

48. Миняйло В.В., Покровский; Б.И: Образовательные ресурсы на: сайтах российских университетов? / Интернет-порталы: содержание- и технологии. Выпуск 2. М.: "Просвещение", 2004. - С. 250-286:

49. Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике. — М;: Изд-во "Высшая школа", 2006.— 200 с.

50. Моисеева М.В:, Полат Е.С., Бухаркина М.Ю:, Нежурина С.И. Интернет-обучение: технологии педагогического дизайна. — М.: Издательский дом1. Камерон", 2004.-216 с.

51. Нардюжев В. И., Нардюжев И. В. Модели и алгоритмы информационно-вычислительной системы компьютерного тестирования. — М.: Прометей, 2000. -147 с.

52. Нейман Ю. М., Хлебников В. А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. М.: Прометей, 2000. - 170 с.

53. Никитин В.А., Филончева В.В. Управление качеством на базе стандартов ИСО 9000:2000. СПб.: Питер, 2004. - 127 с.

54. Потеев М.И. Инновационные технологии обучения: теория -и проектирование. СПб.: ГИТМО (ТУ) 2000. - 228 с.

55. Проблемы информатизации образования // Открытое образование, № 1, 2000.- С. 10-11.

56. Российский портал открытого образования: обучение, опыт, организация. / Отв. ред. В.ИЮолдаткин. М.: МГИУ, 2003. - 508с.

57. Свиридов В.Н. Квантово-структурные модели & машины. / Интернет. — > http://sviridow.i-connect.com/ kst.html.

58. Симонов С.Ю. Электронное представление учебных материалов и организация самоконтроля знаний в дистанционном обучении. / Проблемы управления образованием. — М.: РГАЗУ, 2001. — 167 с.

59. Современные адаптивные системы образования взрослых. Сборник трудов / Под ред. докт. пед. наук, проф. В.И. Подобеда, докт. пед. наук, проф. А.Е.Марона СПб.: ИОВ РАО, 2002. - 152 с.

60. Соловов, А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. — 138 с.

61. Стефановский Д.В. Проектирование образовательной программы и электронных учебных ресурсов. / Проблемы управления образованием. — М., РГАЗУ, 2001.-328 с.

62. Тихонов А.Н., Абрамшин А.Е., Воронина Т.П., Иванников А.Д.,

63. Молчанова О.П. Управление современным образованием: социальные иэкономические аспекты / Под. ред. А.Н. Тихонова. М.: Вита-Пресс, 1998. — 256 с.

64. Филатова Н.А., Ахремчик O.JI. Разработка и исследование программно-методического комплекса для построения ПФК модели обучаемого. // Educational Technology & Society, № 7(1), 2004. С. 182-197.

65. Филосова Е.И. Вопросы, построения модели электронных обучающих ресурсов. // Аграрная наука — сельскому хозяйству: сборник статей международной научно-практической конференции. — Барнаул: Изд-во АГАУ, 2006. С.479-482'.

66. Филосова Е.И. Организация контроля знаний в электронных образовательных ресурсах // Современный мир: экономика, история, образование, культура: сборник научных трудов. Ч.З. Уфа, 2007. — С. 136141.

67. Филосова Е.И. Применение информационных технологий в учебном процессе // Молодежная наука и АПК: проблемы-и перспективы : материалы научно-практической конференции. Уфа: БГАУ, 2005. - G.419-420.

68. Филосова Е.И. Создание многоконтурной адаптивной обучающей системы как средство реализации качества образовательных услуг // Системы управления и информационные*технологии, №4.2(26), 2006. С. 279-2821

69. Филосова Е.И. Управление качеством обучения в электронной образовательной среде // Повышение эффективности и устойчивости развития агропромышленного комплекса : материалы Всероссийской научно-практической конференции. — Уфа: БГАУ, 2005. — С.280-281.

70. Филосова Е.И., Дидык Т.Г. Принципы создания интерактивных электронных учебников // Пути повышения эффективности подготовки специалистов высшей квалификации : сборник материалов научно-методической конференции. Уфа: БГАУ, 2006. - С.174-178.

71. Филосова Е.И., Костюкова Т.П. Методологические аспекты адаптивного контроля знаний // Научные результаты — агропромышленному производству: материалы международной научно-практической конференции. Курган: Изд-во «Зауралье», 2004. - G.588-591.

72. Филосова Е.И1, Костюкова Т.П. Методы построения модели электронных обучающих ресурсов // Информационные технологии моделирования и управления, №9(34), 2006. С.1102-1107.

73. Филосова Е.И., Костюкова Т.П., Таипов Н.Н. Переподготовка преподавателей ССУЗ и сельских ПУ в.области информационных технологий // (Труды XI Всероссийской научно-методической конференции Телематика'2004. Т.21 СПб., 2004 г. - С. 447-448.

74. Формирование общеевропейского пространства высшего образования. Задачи для--российской высшей школы. Аналитический обзор. М.: ГУ ВШЭ; 2004. - 126 с.

75. Челышкова. М. Б. Разработка, педагогических тестов на основе современных математических моделей. -М.: Исслед. центр, 1995. 31 с. 97.Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования- педагогических тестов: Учебное пособие. — М.: Логос, 2002. — 432 с.

76. Черткова Е.А. Разработка мультимедийного образовательного программного комплекса // Сборник научных статей профессорско-преподавательского состава ВГНА МНС России. М., ВГНА МНС России. 2003".-С. 134-138.

77. Шмелев А. Г., Бельцер А. И., Ларионов А. Г., Серебряков А. Г. Перспективы компьютерного тестирования: валидность и надежность "Телетестинга". // Развитие системы тестирования, в России : тез. докл. Всерос. конф. -Ч. 3. М.: МГПУ, 1999. - С. 68 -69.

78. Якобсон А., Буч Г., Рамбо Дж. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения. СПб,: Питер; 2002. - 496 с.

79. Angoff W.N. Scales, norms and,equivalent scores. In Thorndike R.L. (Ed.) Educational measurement (2-nd ed.). Washington, DC: American Council of Education, 1971.-P. 508-600.

80. Bangert-Drowns R.L. The Effects of School-Based Substance Abuse Education-AMeta- Analysis // Journal of Drug Education 18; 1985. P. 23-27.

81. Collis В., Pails N. A Model for Predicting an Individual's Use of Telematics Application for a Learning-Related Purpose // International Journal of Educational-Communications, № 1, 2000. P. 63-103.

82. Bork, A. Computers and educational systems. //• Australian Educational Computing, № 6 (2), 1991. P. 34-37.

83. Brusilovsky P., Ritter S., Schwarz E. Distributed intelligent tutoring on the Web. // Artificial Intelligence in Education: Knowledge and Media in Learning

84. Systems. IOS, Amsterdam, 1997. - P. 482-489.

85. Hamblton, R.K., R.W.Jones Comparison of Classical and Itm Response Theory http://testolog.narod.ru/IRT3.pdf

86. Hasemer T. An introduction to LISP In: T. O'Shea and M. Eisenstadt (eds.), Artificial Intelligence. Harper & Row, 1984. - 356 pp.

87. Quatrani T. Visual modeling with Rational Rose and UML, New York: Addison Wesley Publishing Company, 1998. - 847 pp.

88. Kroll P., Kruchten P. The Rational Unified Process Made Easy: A Practitioner's Guide to Rational Unified Process, 2003. P. 464.

89. Rumbauch J. Bridging the gap. Building complex systems by leveling and layering using modules // Rosearchitect, 1999. P. 56-48.130