Автоматизация процесса формирования индивидуальных учебных планов в системе переподготовки персонала промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Ягудаев, Геннадий Григорьевич

• Ягудаев, Геннадий Григорьевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ягудаев, Геннадий Григорьевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ СТРУКТУРИЗАЦИИ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ ПЕРЕПОДГОТОВКИ.

1.1. Кадровое обеспечение промышленных предприятий.

1.2. Анализ методов и форм управления обучением.

1.3. Организация переподготовки в системе открытого обучения.

1.3.1. Тьютор в системе переподготовки кадров.

1.3.2. Взаимодействие консультанта и обучаемого в процессе подготовки

1.3.3. Организация методической работы в системе переподготовки.

1.4. Математические методы и модели обучения и тестового контроля.

1.4.1. Модели связности учебных материалов.

1.4.2. Методы и модели тестового контроля.

1.4.3. Модели оценки сложности учебной информации.

1.5. Информационные технологии в системе переподготовки.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ВОСПРИЯТИЯ И ЗАБЫВАНИЯ УЧЕБНОЙ ИНФОРМАЦИИ.

2.1. Моделирование совместного процесса обучения и тестирования.

2.2. Разработка принципов организации адаптивной системы формирования учебных планов.

2.2.1. Концепция создания программно-моделирующего комплекса.

2.2.2. Интеграция компонентов системы переподготовки.

2.2.3. Методы и модели обучения и тестового контроля в системе переподготовки.

2.3. Моделирование процесса восприятия и забываемости информации.

2.3.1. Особенности усвоения и запоминания учебного материала.

2.3.2. Классификация забывания процессов по виду тренда.

2.3.3. Анализ моделей авторегрессии.

2.3.4. Анализ гауссовских условно нестационарных процессов.

2.4. Аппроксимация функции забывания термов.

Выводы по главе 3.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ.

3.1. Формализованное представление учебного процесса.

3.2. Разработка моделей взаимодействия компонентов системы переподготовки.

3.2.1. Классификация пользователей.

3.2.2. Формирование системы приложений системы индивидуализации обучения.

3.3. Алгоритм формирования учебной программы на основе композиции

3.3.1. Формирование количественной меры связности модулей.

3.3.2. Отношение связности тестовых заданий и модулей.

3.3.3. Композиция отношений связности модулей.

3.4. Разработка оптимизационного алгоритма динамической корректировки индивидуального учебного плана.

3.5. Методика организации системы подготовки и переподготовки.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ ГЕНЕРАЦИИ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ.

4.1. Проектирование структуры программного комплекса.

4.2. Программная поддержка функциональных возможностей консультанта при организации учебного процесса.

4.2.1. Обратная связь с консультантом.

4.2.2. Просмотр результатов обучения.

4.2.3. Обмен информацией между пользователями системы.

4.2.4. Редактирование образовательной траектории.

4.3. Методика формирования учебных материалов и индивидуальной образовательной траектории в системе переподготовки.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация процесса формирования индивидуальных учебных планов в системе переподготовки персонала промышленных предприятий»

Совершенствование производственных процессов промышленных предприятий требует процесса непрерывной переподготовки специалистов, а современные темпы реорганизации производства требуют новых методов управления персоналом. Все это диктуют необходимость динамичного изменения учебных планов и рабочих программ подготовки рабочих кадров и служащих, рассчитанных на различные возрастные категории и различный уровень начальной подготовки. Задачам автоматизации формирования учебных планов, процедур тестового контроля, мультимедийных обучающих программ посвящено значительное количество работ. В настоящее время отработаны методы формирования учебных планов и программ. Однако проблеме автоматизации процедур формирования индивидуальных учебных планов в системе подготовки уделяется недостаточно внимания.

При этом использование новых информационных технологий в процессе обучения требует пересмотра взгляда на сам процесс подготовки за счет использования мощной аппаратной и программной базы. Не вызывает сомнения необходимость индивидуализации обучения, что естественным образом сокращает сроки и повышает качество подготовки специалистов. Основу процессов автоматизации формирования индивидуальных учебных планов и их динамической корректировки должны составлять адекватные модели процедур тестового контроля и структуризации учебной информации. Представленная работы направлена именно на решение указанных проблем индивидуализации процесса подготовки персонала, что и определяет ее актуальность.

Предметом исследования являются методы и модели формализованного описания процессов обучения и тестового контроля и принципы формирования индивидуальных учебных планов.

Целью работы является повышение эффективности системы подготовки персонала на основе автоматизации процесса формирования индивидуальных учебных планов на базе формализованных методов и моделей структуризации учебного материала и тестового контроля.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ задач организации подготовки персонала промышленных предприятий, методов и моделей структуризации учебного плана и процедур компьютерного тестового контроля;

• интеграция методов и моделей структуризации учебного материала и процедур тестового контроля;

• разработка методов и алгоритмов автоматизации процессов формирования индивидуальных учебных планов;

• методика корректировки учебного плана переподготовки с учетом согласования учебной нагрузки по сложности учебного материала;

• разработка макета интегрированного программно-технического комплекса системы подготовки индивидуальных учебных планов с учетом индивидуальных качеств обучаемых.

При разработке формальных моделей компонентов системы переподготовки и аттестации персонала в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, экспертного оценивания и др.

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

В первой главе диссертации проводится системный анализ задач, возникающих при организации процессов' переподготовки персонала промышленных предприятий. Рассмотрены проблемы автоматизации формирования учебных планов и рабочих программ. Проведен анализ методов и моделей процессов обучения и тестового контроля.

Учебный план представляет собой совокупность учебных модулей с учетом последовательности их предъявления обучаемым. За всеми учебными модулями закреплены тестовые задания, объединенные в тесты. С учетом такой привязки статистика результатов тестового контроля может быть использована для динамического формирования учебного плана для каждого обучаемого с использованием его учебных достижений.

В диссертации показано, что практически все алгоритмы обработки данных системы подготовки должны быть включены в систему моделирования учебного процесса. Информационная система поддержки обучения для адаптации и реализации функций управления должна иметь модели соответствующих подсистем. Таким образом, система моделирования и информационная система должны представлять единый программно-моделирующий комплекс. Особое место в данной постановке занимает имитационный подход и экспертные процедуры оценивания учебного материала, базирующиеся на теории нечетких множеств.

Во второй главе диссертации рассматриваются вопросы построения функциональных соотношений описания индивидуальных свойств обучаемого, которые базируются на моделях восприятия и забывания учебной информации.

С целью осуществления мониторинга уровня сформированности требуемых характеристик специалиста предлагается использовать комплексный показатель качества психолого-индивидуальных компетенций.

Психолого-индивидуальные компетенции представляют собой способности, развиваемые в профессиональной деятельности под влиянием мотивации, которая может, как усиливать, так и ослаблять потенциальные задатки специалиста. В этой связи необходимо осуществлять постоянный мониторинг мотивационной направленности. Для определения критериев сформированности проводится тестирование выборки специалистов, успешных в своей деятельности. Для визуализации локальных показателей используется их представление в виде профилограммы, где приняты обозначения: А - коэффициент точности внимания; Е - коэффициент продуктивности влияния; КраС11 - коэффициент распределения внимания; Ут -коэффициент объема памяти; Кт - коэффициент творческого мышления; Кл — коэффициент логического мышления; Кв Применение такой модели специалиста на основе процессного подхода и методологии «развертывания функции качества» позволяет снизить уровень неопределенности идентификации и мониторинга рассматриваемых компетенций и повысить качество переподготовки специалистов.

В третьей главе диссертации разработана методика формирования индивидуальных учебных планов, используемых в системе подготовки персонала промышленных предприятий. Выполнена формальная декомпозиция инструментальных средств создания связной структуры учебных модулей, определены управляющие и информационные связи, что позволяет сделать систему открытой для включения новых методов, моделей и данных, тем самым сформировать функционал программных приложений. Совместное использование введенных операций при наличии формализованного описания приложений и данных позволяет генерировать программные методики создания учебного контента.

Основной из задач индивидуализации является корректировка учебного плана в результате прохождения процедур текущего тестового контроля.

В четвертой главе диссертации разработана система баз данных учебных материалов, тестовых заданий, результатов ответов тестируемых, регистрации обучаемых, закрепления, обучаемых за консультантами и др. Для организации взаимодействия реализован набор программных приложений, разработанный по фреймовой' технологии, что позволяет создавать произвольную конфигурацию функционала пользовательских приложений. Все приложения инвариантны к технологическим решениям, а именно, возможна работа в локальном, сетевом и WEB вариантах.

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

Основная идея создания базы данных заключалась в инвариантности управления, т.е. редактирование базы может быть реализовано как с помощью обычного пользовательского интерфейса, так и на основании включения алгоритмов автоматического редактирования на основе собранной в результате процесса подготовки статистики.

При формировании интерфейса приложений и их функциональных возможностей основной целью была возможность использования созданных приложений пользователями с низким уровнем знания компьютерной техники и информационных технологий.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляют методы и модели, обеспечивающие автоматизированное формирование индивидуальной образовательной траектории. На защиту выносятся:

• интеграция методов и моделей структуризации учебного материала и процедур тестового контроля;

• компетентностная модель обучаемого в системе переподготовки персонала;

• методика корректировки учебного плана переподготовки с учетом согласования нагрузки по сложности учебного материала;

• программно-моделирующий комплекс формирования индивидуальных учебных планов.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием математического аппарата, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов обучения и компьютерного тестового контроля. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения работы в ряде крупных промышленных предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования в системе переподготовки, повышения квалификации и аттестации кадров для промышленных предприятий. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации технологических процессов формирования индивидуальных учебных планов и рабочих программ для системы переподготовки.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в системе переподготовки на ряде промышленных предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре «АСУ» МАДИ(ГТУ).

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

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2006-2009гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации образовательного процесса составляет новое направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий формирования индивидуальных учебных программ.

По результатам выполненных исследований опубликовано около 10 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 148 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 12 таблиц, список литературы из 101 наименования и приложения.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Ягудаев, Геннадий Григорьевич

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ задач организации системы подготовки, повышения квалификации и аттестации кадров. Определены классы методов и моделей формализованного представления компонентов учебного плана и процедур компьютерного тестового контроля в рамках системы автоматизации и моделирования процессов обучения.

2. Разработаны модели процедур оценки индивидуальных свойств обучаемого. С целью осуществления мониторинга уровня сформированности требуемых характеристик специалиста предлагается комплексный показатель качества психолого-индивидуальных компетенций.

3. Проведена классификация методов и моделей оценки восприятия и забывания учебной информации. Построена рекуррентная модель с аппроксимацией зависимостей на межмодульных интервалах функциями Лагерра произвольного порядка.

4. Поставлена задача многокритериальной оптимизации функции восприятия учебной информации и разработан алгоритм оптимизации распределения учебной нагрузки по критерию забывания.

5. Разработаны методики, методы и алгоритмы формирования индивидуальных учебных планов по результатам тестового контроля и структурной связности методических материалов.

6. Разработана программная среда консультанта, включающая функции интерактивного редактирования индивидуального учебного плана в системе подготовки, повышения квалификации и аттестации персонала промышленных предприятий.

7. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также на кафедре «АСУ» МАДИ(ГТУ). Показано, что внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность процесса переподготовки персонала промышленных предприятий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ягудаев, Геннадий Григорьевич, 2009 год

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

21. Гультяев А.К. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows, M.: Корона принт, 2001. -400с.

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

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

24. Емельянов С.В, Коровин С.К. Новые типы обратной связи. М.: Наука, 1997. 352 с.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

35. Никифорова A.M., Попов Д.И., Калашникова Т.Г. Дистанционное образование: тестирование и оценка знаний // VI Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика»: Тез. докл. В 3-х т. М., 2000. С. 341-42.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

56. Ягудаев, Г.Г. Графовая оценка сложности учебной информации / Г.Г. Ягудаев, Д.В. Строганов, В.М. Пеньков, К. А. Николаева, К. А Красникова// Вестник МАДИ(ГТУ). -М., 2009. 1(16). - С.97-101.

57. Ягудаев, Г.Г. Методы конструирования тестовых заданий / Г.Г. Ягудаев, В.В. Белоус, Н.А. Красникова, К.А. Николаева // Методы и модели прикладной информатики: межвуз сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2009.-С.26-31.

58. Ягудаев, Г.Г. Метод оценки сложности учебного модуля / Г.Г. Ягудаев, В.В. Белоус, Н.А. Красникова, К.А. Николаева // Методы и модели прикладной информатики: межвуз сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2009.-С.32-39.

59. Ягудаев, Г.Г. Автоматизация процесса создания тестовых заданий / Г.Г. Ягудаев, В.В. Белоус // Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М„ 2009. -С.4-8.

60. Ягудаев, Г.Г. Латентно-структурный анализ в системе оценивания квалификации персонала / Г.Г. Ягудаев, Н.Э. Саакян // Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М„ 2009. -С.158.

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

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

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

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

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

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

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

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

69. Bruck D., Elmqvist H., Olsson H., Mattsson S.E. Dymola for multiengineering modeling and simulation. 2 International Modelica Conference, March 18-19 2002, Proceedings, pp. 55-1 55-8.

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

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

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

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

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

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

76. Ferreira J.A., Estima de Oliveira J.P. Modelling hybrid systems using statecharts and Modelica. . In Proc. of the 7th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, Barcelona, Spain, 18-21 Oct., 1999, p.1063.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

91. Mosterman P.J. Hybrid dynamic systems: a hybrid bond graph modeling paradigm and its application in diagnosis. Dissertation for the degree PhD of Electrical Engineering/ Vanderbilt University, Nashvill, Tenneessee, 1997.