Алгоритмы и программные средства автоматизации процессов адаптивного обучения персонала предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Арсентьев, Дмитрий Андреевич

• Арсентьев, Дмитрий Андреевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Арсентьев, Дмитрий Андреевич

Оглавление

Введение

Глава 1. Обзор научных школ и направлений

1.1. Обзор научных школ

1.2. Открытое образование

1.3. Алгоритмы тестирования

1.4. Системы управления обучением

1.5. Выводы по главе

Глава 2. Основные методы анализа результатов тестирования. Методы шифрования данных

2.1. Методы проверки надежности теста

2.2. Определение валидности теста

2.3. Адаптивные системы и алгоритмы

2.4. Методы шифрования данных

2.5. Выводы по главе

Глава 3. Разработка алгоритмов и программных средств автоматизации процессов адаптивного обучения персонала предприятий

3.1. Разработка алгоритма оценки трудности тестовых заданий

3.2. Адаптивный алгоритм тестирования

3.3. Разработка схемы автоматизированной системы контроля знаний

3.4. Выводы по главе

Глава 4. Практическая реализация полученных алгоритмов и моделей

4.1. Реализация алгоритма тестирования и алгоритма оценки трудности тестового задания

4.2. Выбор среды и языка разработки для реализации автоматизированной системы контроля знаний без доступа к сети Интернет

4.3. Организация хранения данных для автоматизированной системы контроля знаний

4.4. Разработка автоматизированной системы контроля знаний

4.5. Выводы по главе

Заключение

Библиографический список

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и программные средства автоматизации процессов адаптивного обучения персонала предприятий»

Введение

В современном процессе обучения персонала предприятий все большую роль занимают информационные технологии. Использование в образовательной сфере дистанционных образовательных технологий уже давно стало нормой для большинства вузов России.

Актуальность исследований обусловлена необходимостью разработки новых алгоритмов для адаптации автоматизированных систем контроля знаний и решения прикладных задач автоматизации процесса тестирования. Разработке новых подходов к проверке знаний уделяется пристальное внимание и со стороны государства. Одним из шагов, который Министерство образования и науки РФ планирует реализовать в рамках ФЦП в 2011-2015 годах является замена государственного экзамена на государственную итоговую аттестацию, в основе которой будет лежать тестирование.1 Так же в вузах на постоянной основе проходит Интернет-экзамен в сфере профессионального образования (ФЭПО).

Целью работы является разработка методов и средств сокращения времени обучения персонала за счет использования адаптивных алгоритмов тестирования.

В соответствии с целью диссертационной работы были поставлены следующие задачи исследования:

Для реализации поставленных целей необходимо решить следующие задачи:

• провести анализ существующих алгоритмов оценки трудности тестовых заданий, алгоритмов тестирования, существующих автоматизированных систем контроля знаний;

• разработать алгоритм апостериорной оценки трудности тестовых заданий;

1 http://www.obrnadzor.gov.ru

• разработать адаптивный алгоритм тестирования, учитывающий уровень подготовленности испытуемого;

• разработать схему автоматизированной системы контроля знаний, позволяющей работать без доступа к сети Интернет.

Все озвученные задачи представляют не только теоретический, но и практический интерес.

Область исследования данной диссертационной работы включает в себя следующие области знаний:

• автоматизированные системы управления обучением, использующие гомогенные банки тестовых заданий;

• алгоритмы тестирования и оценки трудности тестовых заданий ;

• разработка программного обеспечения для систем управления обучением.

Методы исследования

Для достижения поставленных целей и решения задач использованы методы математической статистики, алгоритмы определения надежности теста.

Для практической реализации разработанных алгоритмов и методов использовались следующие языки, среды программирования и технологии:

- язык Delphi и среда разработки CodeGear RAD Studio 2009;

- Microsoft SQL Server 2008 R2 для разработки и управления базой данных;

- язык Transact-SQL для написания хранимых процедур для Microsoft SQL Server 2008 R2;

- технология XML для реализации обмена данными в автоматизированной системе контроля знаний.

Методологической основой диссертационной работы являются работы в области в области автоматизации и адаптации процесса контроля знаний [8,

9, 10, 46, 47, 48, 58, 59, 60, 61, 66, 67, 68, 87], разработки адаптивных систем [76, 77,81].

Научная новизна, полученная в диссертационной работе: Научная новизна представленного исследования состоит из следующих положений:

1. разработан апостериорный алгоритм оценки трудности тестового задания, особенностью которого является то, что он учитывает не только ответ на конкретный вопрос, но и подготовку испытуемого по конкретной дисциплине;

2. разработан адаптивный алгоритм тестирования, позволяющий сократить временные затраты на прохождение теста, отличительной особенностью которого является то, что для расчета итоговой оценки используется трудность последнего тестового задания;

3. разработана схема системы тестирования, особенностью которой является возможность ее использования при отсутствии подключения к сети Интернет.

Полученные алгоритмы и схема автоматизированной системы контроля знаний являются теоретической основой для создания модулей тестирования системы управления обучением Института открытого образования МГУП имени Ивана Федорова.

Модуль автоматизированной системы контроля знаний реализуется как одна из подсистем тестирования системы управления обучением Института открытого образования МГУП имени Ивана Федорова (в данной автоматизированной системе реализована как онлайновая, так и система без доступа к сети Интернет).

Разработанные на основе теоретических выводов модули автоматизированной системы дистанционного образования позволили решить ряд прикладных задач по автоматизации процесса обучения в Институте открытого образования, внедрить инновационные технологии в

систему открытого образования, сократить время на проверку знаний у студентов Института открытого образования, снизить нагрузку на сервер, уменьшить раскрываемость банка тестовых заданий. На защиту выносятся следующие положения:

1. Апостериорный алгоритм оценки трудности тестового задания, особенностью которого является то, что он учитывает не только ответ на конкретный вопрос, но и подготовку испытуемого по конкретной дисциплине.

2. Адаптивный алгоритм тестирования и подход к обработке полученных результатов, отличающийся тем, что для расчета итоговой оценки используется трудность последнего тестового задания.

3. Схема автоматизированной системы контроля знаний, особенностью которой является возможность ее использования при отсутствии подключения к сети Интернет.

4. Практическая реализация полученных результатов.

Полученные результаты были внедрены в учебный процесс Института открытого образования МГУП имени Ивана Федорова.

Основные результаты диссертационной работы обсуждены на: Международном фестивале информационных технологий «МедиаФест-2009», Москва, 2009; «Системы, методы, техника и технологии обработки медиаконтента», Москва, 2011; 5-ом Международном учебно-научном семинаре "Корпоративные информационные системы", 2012; Международной конференции «Мобильные системы обработки медиаконтента», 2013.

Апробация работы была проведена в рамках участия в федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы по теме «Разработка и исследование принципов и программных средств для создания

широкополосной среды интеграции медиаданных для мобильных устройств» (соглашение №14.В37.21.0627 от 17.08.2012).

Схема автоматизированной системы контроля знаний и алгоритмы, полученные используются в процессе обучения студентов в Институте открытого образования МГУП имени Ивана Федорова.

В процессе работы над диссертацией было опубликовано 10 научных статей, в том числе 3 статьи в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключений по каждой главе, основных результатов, библиографического списка.

Содержание работы

Во введении к диссертации обосновывается актуальность работы, определяются цели работы, ставятся задачи исследования, обозначается область исследований данной диссертационной работы, приведены методологические основы диссертационной работы, формулируется список положений, выносимых на защиту, формулируется научная новизна проведенного исследования, показана практическая ценность результатов работы.

В первой главе диссертации приведен обзор научных школ, современных подходов к открытому образованию, различные критерии оценки тестовых заданий, основные подходы к разработке адаптивных алгоритмов.

Во второй главе приводится описание основных методов, принципов и алгоритмов адаптации, их применение в автоматизированных системах обучения с использованием дистанционных образовательных технологий.

В третьей главе производится разработка адаптивных алгоритмов тестирования и оценки трудности тестовых заданий, сравнение полученных алгоритмов с аналогами. Показывается актуальность и необходимость

разработки автоматизированной системы контроля знаний без доступа к сети Интернет. Разрабатывается схема автоматизированной системы контроля знаний. Разрабатывается методика хранения и передачи тестовых данных в автоматизированной системе контроля знаний.

В четвертой главе описана программная реализация разработанных алгоритмов и моделей.

Заключение содержит основные полученные результаты и выводы из выполненных в работе исследований.

Диссертация изложена на 136 страницах, содержит 27 рисунков, 21 таблицу.

Глава 1. Обзор научных школ и направлений 1.1. Обзор научных школ

Темпы технического и информационного роста приводят к тому, что материально-техническая база предприятий постоянно обновляется, меняется оборудование и программное обеспечение, необходимое для ведения производственного процесса. Следовательно, современное предприятие ставит новые требования к профессиональным навыкам своих сотрудников [24]. Поэтому для решения проблемы регулярного повышения квалификации сотрудников все большую популярность набирает обучение с использованием дистанционных образовательных технологий (ДОТ). Повышение квалификации с применением дистанционных технологий может принимать различные формы:

1. Вебинары по новым программным продуктам или новому оборудованию. В полиграфической отрасли вебинары проводят как крупные компании, например, Xerox,так и менее известные фирмы - Kluge. А ОАО «Промис» регулярно проводит обучающие вебинары на постоянной основе. Вебинары - это кратковременные учебные мероприятия, продолжительно вебинаров редко превышает несколько часов, а их основная цель -ознакомительная, поскольку научить пользоваться новым программным обеспечением или оборудованием за столь короткий промежуток времени очень сложно.

2. Самообразование. Данная форма обучения изначально затрагивала только программное обеспечение (создавались видеокурсы, интерактивные системы обучения), но с развитием технологий и заполнением ниши программного обеспечения обучающие курсы появляются по различным отраслям. Правда стоит заметить, что такие курсы редко затрагивают новое оборудование или программное обеспечение.

3. Переподготовка или получение высшего образования с использованием ДОТ. Такая форма образования поддерживается сейчас большинством вузов, поскольку позволяет обучать студентов, при этом решая проблемы с человеческими и материально-техническими ресурсами. Данный подход наиболее полно удовлетворяет требованиям повышения квалификации.

Работы над принципами открытого образования ведутся в России с середины 90-х годов прошлого века. Исследованиями занимались две группы ученых. Первая группа в составе Андреева A.A., Лобачева C.JI. и Солдаткина В.И. и ряда других ученых занималась исследованиями в области открытого образования [8, 9, 10, 11, 49, 47, 48, 83]. Вторая группа ученых во главе с Крекотень С.П., Смольниковой И.А, Поляковым A.A., Коршуновым C.B., Федоровым И.Б., Вержбицким В.В. [48, 64, 65, 91, 92] провела ряд важнейших изысканий, связанных с исследованием необходимости использования дистанционных технологий в России, проанализировала ситуацию с дистанционным обучением в России и за рубежом, а так же подготовила программу развития дистанционного образования. Именно исследования этих двух групп и дали первый, самый главный толчок использованию ДОТ в России.

Одной из неотъемлемых частей образовательного процесса является контроль полученных знаний, при использовании ДОТ - это, прежде всего, тестирование обучающихся. И с учетом все возрастающей популярности дистанционного обучения появляется необходимость в разработке новых подходов к тестированию пользователей, в этом направлении работает много ученых, среди которых хочется отметить работы Попова Д.И., Тягуновой Т.Н., Васильева В.И. [24-27, 66-73].

Так же еще одним важным вопросом является вопрос оценки качества тестовых заданий и их сертификация. Этой задаче посвящены труды Попова Д.И., Поповой Е.Д., Тягуновой Т.Н., Васильева В.И. [24-27, 66-73].

и

Результатами работы являются алгоритмы и методы, находящие свое применение в автоматизированных системах контроля знаний (АСКЗ) и системах управления обучением (СУО). В настоящее время существует множество различных СУО, как платных, так и бесплатных. Вопросам разработки и применения алгоритмов тестирования в СУО посвящены работы Попова Д.И., Демидова Д.Г. [30, 31, 32, 66, 67, 72, 73].

1.2. Открытое образование

В современном обществе одним из ценнейших ресурсов является информация, а значит и знания. Чтобы достичь успехов в карьере требуется знать не только свою узкоспециализированную область, но и смежные с ней области. Сейчас многие люди стремятся получить второе высшее, не только проработав в компании некоторое время, но и уже параллельно с первым образованием. Таким образом, они стремятся сделать задел на будущее.

Помимо второго высшего образования популярность пользуются курсы переподготовки, а также сертифицированные курсы ведущих мировых компаний, например, таких как Microsoft, Apple, Adobe. Имея такой сертификат на руках, специалист может повысить свой профессиональный уровень на рынке труда.

Но есть еще и категория граждан, которые, получив среднее профессиональное образование и проработав некоторое время, понимают, что для дальнейшего роста им необходимо поднять свой уровень за счет высшего образования. К тому же всегда были люди с ограниченными возможностями, для которых получение высшего образования традиционными способами является неприемлемым. Для всех вышеперечисленных категорий потенциальных студентов некоторое время назад достаточно остро вставал вопрос о способе повышения своего уровня [57,58,59].

Частично данная проблема решается заочной формой обучения и группами выходного дня (для второго высшего образования). Но у этих подходов есть свои очевидные недостатки.

В случае получения второго высшего образования по выходным студент фактически на долгий период времени лишается полноценного отдыха. К тому же существуют достаточно сильные ограничения к условиям труда -пятидневная рабочая неделя (то есть, недопустим сменный график), отсутствие командировок и т.д.

Если речь идет о классической заочной форме обучения с вызовом студента на две недели два раза в год на сессии, то и здесь достаточно много своих минусов:

1. Существует необходимость дважды в год в процессе обучения брать учебный отпуск, что не всегда допустимо (с точки зрения работодателя) для ведущих сотрудников и специалистов.

2. Необходимость дважды в год приезжать в город, где расположено учебное заведение. Это сопряжено с тратами на дорогу, на проживание (не всегда существует возможность предоставления общежития на льготных условиях). А учитывая размеры нашей страны, есть вероятность длительного путешествия. Данный пункт не касается жителей региона, где находится вуз.

3. Не всегда есть возможность приехать в указанный период времени.

На самом деле недостатков можно найти гораздо больше, но все-таки

данные способы получения образования частично решали проблему для всех категорий граждан, кроме одной. Ни первый, ни второй способ не подходит для лиц с ограниченными возможностями, которые при современной виртуализации общества - наличии виртуальных сообществ (социальных сетей, форумов и чатов по интересам), возможности получить полноценную работу (например, удаленное администрирование, корректорская правка на

дому, программирование, наполнение контентом веб-ресурсов и т.д.) и зарплаты (электронные деньги) - могут вести полноценный образ жизни.

Оптимальным решением стало появление и активное распространение открытого образования. В целом, принцип открытости зародился еще в первых английских университетах и с появлением первых тьюторов [17].

Сейчас под открытым образованием понимают совокупность технологических, организационных и педагогических решений, позволяющих человеку получать знания в удобном для него времени и месте.

Многие отечественные ученые задавались вопросами открытого образования. Среди них можно выделить Андреева A.A., Солдаткина В.И., Лобачева С. Л., которые в соавторстве написали несколько работ, посвященных открытому образованию и дистанционным образовательным технологиям [8, 9, 10, 11, 49, 47, 48, 83].

Выделяют три формы реализации открытого образования: [58, 59]

1. Кейс-технологии. При такой форме открытого образования по каждой дисциплине формируется учебно-методический комплекс, необходимый для освоения предмета полностью, и отсылается студенту. В него, помимо учебной литературы, должны входить материалы для проверки знаний, например, контрольные работы, которые после выполнения отсылаются на проверку преподавателю. При таком способе обучения возможно открытие региональных центров, где студент сможет проконсультироваться у специалистов-тьюторов, но такая практика не нашла широкого применения из-за территориальных размеров нашей страны.

2. ТВ-технология. Суть такого подхода заключается в использовании телевидения для получения студентом лекционных материалов и заданий, а обработка заданий выполняется аналогично кейс-технологиям. Такая технология открытого образования не получила широкого распространения. Из ведущих высших учебных заведений США она применялась только в Национальном технологическом университете.

3. Интернет-технологии. Наиболее популярная форма открытого образования на сегодняшний день. Реализация такого способа обучения происходит с использованием современных Web-технологий. Популярность такого подхода обуславливается наличием ряда неоспоримых достоинств:

3.1. Возможность получения материалов в любое удобное время в любом удобном месте. То есть, при использовании двух вышеописанных форм открытого образования студент сталкивался с проблемой времени получения информации: в первом случае - долгое ожидание почтовой доставки кейса, а во втором - зависимость от времени трансляции лекции, то есть, студент не имел возможности выбора времени обучения, что не вписывается в концепцию открытого образования. Так же достаточно остро стоит вопрос места обучения (оно жестко прописано) - это домашний адрес студента, куда приходят кейсы по дисциплинам, или где подключено кабельное университетское телевидение.

3.2. Более широкое использование тестирования, как способа проверки знаний. При первых двух формах открытого образования использование тестирования не целесообразно, так как отсутствует возможность задать временные ограничения.

3.3. Возможность использования мультимедийных образовательных технологий, которые достаточно редко применяются при использовании кейсов.

3.4. Возможность онлайн консультаций с использованием различных программных продуктов, как встроенных в систему дистанционного образования, так и внешних, например Skype или ICQ.

3.5. Быстрое получение результатов проверки знаний. При тестировании студент узнает результат сразу после окончания. При проверке работ время тратится только на сам процесс проверки.

3.6. Отсутствие дополнительных накладных расходов, таких как отправка почты. Правда, пользователю требуется Интернет, но он может быть использован не только для обучения.

3.7. И, наконец, решается проблема отсутствия общения с другими студентами. При использовании Интернет-технологий в процессе обучения существует возможность обсуждения материалов и процесса обучения с другими студентами.

Но и у такого способа получения знаний есть один недостаток -обязательное наличие Интернета. Данная проблема не существенна в большинстве технологически развитых государств, но в России на данный момент все еще сохранились «белые пятна», где доступ к Интернету отсутствует или ограничен.

Открытое образование строится на следующих принципах [60]:

1. Отсутствие конкурса при поступлении - количество студентов при различных открытых формах обучения не ограничивается ничем, в то время как при классических формах обучения существует ограничение материально-технической базой учебного заведения, например, количеством аудиторий или мест в общежитиях.

2. Наличие индивидуального плана обучения. Студент вправе самостоятельно выбирать порядок изучения дисциплин или обратится за помощью к тьюторам, которые могут подсказать оптимальные траектории обучения. Автоматизации процесса построения индивидуальных траекторий обучения в последние годы уделяется пристальное внимание [32].

3. Возможность учится в удобное время и в удобном ритме. Студент самостоятельно выбирает время, когда изучать материал и сдавать экзамены. Он может заниматься этим на выходных или в рабочее время, или даже отложить процесс обучения на отпуск.

4. Возможность обучения в любом месте. При наличии учебных материалов (или обучении с использованием Интернет-технологий) студент самостоятельно выбирает место обучения - дома, на работе, в дороге.

5. Реализация идеи "образование через всю жизнь". С широким внедрением открытого образования человек имеет возможность всю жизнь совершенствоваться, получать новые навыки и знания по мере необходимости, что в современном мире, при текущей скорости изменения технологий крайне необходимо.

6. Изменяется принцип получения знаний: не человек движется к знаниям, а знания доставляются человеку.

7. Развитие индивидуальности за счет самостоятельного принятия решения по всем вопросам, касающихся обучения: где и когда учиться, порядок изучения материалов, использование дополнительных источников.

В открытом образовании с применением сетевых технологий можно выделить следующие особенности:

1. Гибкость. Эта особенность подробно описана ранее. Смысл гибкости заключается в возможности свободного выбора времени и места обучения, а также самостоятельно устанавливать порядок и скорость изучения дисциплины.

2. Модульность - это возможность самостоятельного выбора необходимых дисциплин из представленных учебных курсов. К модульности можно отнести и возможность составления индивидуального учебного плана.

3. Интернациональность - это выход открытого образования за рамки конкретного государства. При открытом образовании любой человек может выбирать любые курсы в любом вузе.

4. Параллельность - это возможность получать образование параллельно с профессиональной или любой другой деятельностью, в том числе учебной. Многие студенты начинают получать второе высшее параллельно с первым, и открытое образование является наилучшим

вариантом параллельного образования, поскольку у студента существует выбор времени и места обучения.

5. Внедрение новых информационных технологий в процесс обучения и формирование учебно-методических комплексов. Данная особенность обусловлена спецификой открытого образования. Так как контакт преподавателя и студента менее тесный, чем при классическом образовании, требуется использование новых способов подачи информации [19]. Поэтому в современных электронных изданиях широко применяются дополнительные мультимедийные элементы, такие как звук, анимация, видеоматериалы и интерактив.

6. Широкое распространение тестирования, как способа проверки знаний студента. Тестирование является основной формой контроля знаний в открытом образовании, но в последнее время намечается тенденция к более активному применению тестов и при других формах образования.

7. Экономическая эффективность. Данная особенность открытого образования относится как к учебному заведению, предоставляющему образовательные ресурсы и технологии, так и к студенту. Как уже отмечалось ранее, при открытом образовании отсутствует необходимость посещать аудиторные занятия, что дает возможность учебному заведению набирать неограниченное количество студентов и не думать о материально-технической базе для проведения занятий (аудитории, дисплейные классы, лаборатории, проекторы и т.д.). Единственные необходимые траты — это затраты на оборудование, поддерживающее учебный процесс, и оплата работы тьюторов, которая в целом эффективнее оплаты труда преподавателя при других формах обучения. Данная эффективность заключается в оплате труда по факту выполненных работ, то есть, если тьютор проконсультировал только часть студентов, а другая часть нашла ответы на свои вопросы самостоятельно, то и оплачиваются только фактически проведенные консультации. Так сложилось, что в большинстве своем получение знаний в

открытом образовании происходит на платной основе, но даже при этом условии существует экономическая эффективность для студентов -отсутствие необходимости дважды в год приезжать на сессии, тратиться на проживание (если сравнивать с заочной формой обучения). При этом стоимость обучения при открытом образовании ниже, чем при других формах.

1.3. Алгоритмы тестирования

Как уже отмечалось выше, при использовании ДОТ основным способом контроля знаний студента является тестирование. И итоговая оценка зависит зачастую не только от подготовленности студента, но и от алгоритма тестирования [75].

Алгоритм тестирования - это способ выборки вопросов из банка тестовых заданий по каким-либо признакам.

Наиболее простой алгоритм тестирования - случайный выбор задания. При таком алгоритме пользователь получает случайный вопрос из БТЗ, единственным ограничением выбор вопроса является его принадлежность к какой-то теме, главе или дисциплине. Несмотря на свою простоту, данный способ имеет целый ряд недостатков:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Арсентьев, Дмитрий Андреевич, 2013 год

Библиографический список

1. Федеральный закон № 3266-1 «Об образовании» от 10.07.1992,-Ст. 32.

2. ГОСТ 28147-89 Системы обработки информации. Защита криптографическая. Алгоритм криптографического преобразования

3. Аванесов B.C. Композиция тестовых заданий. - М.: Арена, 2002.

4. Аванесов B.C. Математические модели педагогического измерения. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994.

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

6. Аванесов B.C. Применение тестовых форм в Rasch Measurement / B.C. Аванесов // Педагогические измерения. - 2005.- №4. - С. 3-20.

7. Адаптация в вычислительных системах // Под общ. ред. J1. А. Растригина.-Рига: Зинатне, 1978.

8. Андреев A.A. Дидактическая система дистанционного обучения / A.A. Андреев, В.И. Солдаткин // Дистанционное образование в России: постановка проблемы и опыт организации. - М.: МГОПУ, 2001.

9. Андреев A.A. Дидактические основы дистанционного обучения / A.A. Андреев. -М.: РАО, 1999.

10. Андреев A.A. Дистанционное обучение: сущность, технология, организация / A.A. Андреев, В.И. Солдаткин. - М.: МЭСИ, 1999.

11. Андреев A.A. Педагогика высшей школы. Новый курс - М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2002. - 264 с.

12. Арсентьев Д.А. Защита данных при оффлайн тестировании студентов полиграфических специальностей / Д.А. Арсентьев // Известия

высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела.-2013.-№2- С. 89-93.

13. Арсентьев Д.А. Оформление и дизайн электронных изданий: конспект лекций/ Д.А. Арсентьев// Моск. Гос. Ун-т печати.- М.: МГУП,

2010.- 174 с.

14. Арсентьев Д.А. Принципы разработки системы тестирования / Д.А. Арсентьев // Вестник МГУП.- М.:. МГУП, 2010.- С. 21-24.

15. Арсентьев Д.А. Разработка автоматизированной системы поиска электронных изданий и конвертации их в формате FB2 /Д.А. Арсентьев, Е. Воробьев // Сборник тезисов научно-технической международной молодежной конференции «Системы, методы, техника и технологии обработки медиаконтента». - М.: МГУП, 2011. - С. 9-10.

16. Арсентьев Д.А. Разработка адаптивного алгоритма тестирования / Д.А. Арсентьев // Сборник тезисов научно-технической международной молодежной конференции «Системы, методы, техника и технологии обработки медиаконтента». - М.: МГУП, 2011. - С. 9-10.

17. Арсентьев Д.А. Тьюторство в открытом образовании / Д.Г. Демидов, Д.А. Арсентьев // Вестник МГУП,- 2009.- №12.- С. 104 - 107.

18. Арсентьев Д.А. Автоматизированная система контроля знаний операторов листовых офсетных печатных машин / Д.А. Денисов, Д.А. Арсентьев // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела №5, 2011. С. 9-12.

19. Арсентьев Д.А. Методологические основы разработки мультимедийных курсов для дистанционного обучения / Д.А. Арсентьев, A.C. Карпов // Вестник МГУП.- 2012. - № 8,- С. 169-172.

20. Арсентьев Д.А. Выбор алгоритмов оценки результатов тестирования/ Д.И. Попов, Д.А. Арсентьев // В мире научных открытий.-

2011.-№9.-С. 60-64.

21. Арсентьев. Д.А. Разработка алгоритма оценки сложности тестовых заданий / Д.А. Арсентьев // Вестник МГУП.- М.:. МГУП, 2010.- С. 25-29.

22. Арсентьев Д.А. Адаптация в автоматизированных системах контроля знаний // Вестник МГУП. - М.: МГУП, 2013.- №8.- С. 122 - 126.

23. Беспалько В.П. Образование и обучение с участием компьютеров. - М.: Московский психолого-социальный институт,2002.-352 с.

24. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская A.A., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах /Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова.- М.:. ФИЗМАТЛИТ, 2004.- 704 с.

25. Васильев В.И. Культура компьютерного тестирования.- М.: МГУП, 2002.

26. Васильев В.И. Оценка качества деятельности образовательного учреждения / В.И. Васильев, В.В. Красильников, С.И. Плаксий, Т.Н. Тягунова. Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. - М.: Изд. центр ЕАОИ, 2007. - 280 с.

27. Васильев В.И., Тягунова Т.Н. Основы культуры адаптивного тестирования / В.И. Васильев, Т.Н. Тягунова. - М.: ИКАР, 2003. - 584 с.

28. Васильев В.И., Тягунова Т.Н. Теория и практика формирования программно-дидактических тестов / В.И. Васильев, Т.Н. Тягунова. - М.: МЭСИ, 2001.

29. Герасименко В.А. Защита информации в автоматизированных системах обработки данных кн. 1.- М.: Энергоатомиздат, 1994.- 400 с.

30. Демидов Д.Г. Адаптивный метод комплексной оценки знаний при аттестации персонала предприятий // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела.- 2010.- № 3.- С. 68 — 77.

31. Демидов Д.Г. Подход к автоматизации процессов разработки тестовых материалов / Д.Г. Демидов, К.С. Певцов, A.B. Остроух // Вестник МГУП - 2008.- № 6.- С. 47 - 49.

32. Демидов Д.Г. Подход к оценке знаний в системах открытого обучения / Д.Г. Демидов // Сборник тезисов международного студенческого фестиваля информационных технологий «МедиаФест 2009».- М.: МГУП. -2009.- С. 61 -66 с.

33. Демидов Д.Г. Разработка моделей и алгоритмов автоматизации процессов адаптивного обучения специалистов для предприятий: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06. - М., 2010.- 153 с.

34. Денисов Д.А. Автоматизированная система определения способов устранения неисправностей листового офсетного печатного оборудования: дис. ... канд.техн. наук: 05.13.06. — М., 2012- 119 с.

35. Зайцева JI.B. Некоторые аспекты контроля знаний в дистанционном обучении //Сборник научных трудов 4-й международной конференции "Образование и виртуальность-2000" - Харьков-Севастополь :УАДО, 2000, - с. 126-131.

36. Заде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня (Сборник статей. Перевод с англ.). М., «Знание», 1974. - С. 3 - 49.

37. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ./Под ред. H.H. Моисеева, С.А. Орловского. М.: Мир, 1976. 165 с.

38. Звонников В.И. Современные средства оценивания результатов обучения / В.И. Звонников, М.Б. Челышкова. - М.: Академия, 2007.

39. Караушев В.Ф., К вопросу о качестве программно-дидактических тестовых заданий. / В.Ф. Караушев, JT.B. Терентьева // Материалы 4-ой научно-методической конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования».- М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006.

40. Кацко И.А., Паклин Н.Б. Практикум по анализу данных на компьютере: Учеб. пособие для вузов - М.: Издательство "КолосС", 2009. -278 с.

41. Ким B.C. Измерение латентных параметров испытуемых и тестовых заданий. - Материалы IX Всерос. науч.-практ. Конф. «Теория и практика измерения латентных переменных в образовании».- Славянск-на-Кубани: СГПИ, 2007. - С.70-71.

42. Ким B.C., Тестирование учебных достижений. Монография -Уссурийск: УГПИ, 2007. -214 с.

43. Кораблева О.И. Алгоритмы «жесткого» и «мягкого» адаптивного тестирования // Материалы 5-ой науч.-метод. конф. «Инновационные методы и средства оценки качества образования».- М.: М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007.

44. Красильникова В.А. Теория и технологии компьютерного обучения и тестирования: Монография. - М.: Дом педагогики, 2009. - 339 с.

45. Курейчик В.М. Проблемы эволюции интерактивных средств открытого образования / В.М. Курейчик, JI.A. Зинченко // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, - Таганрог. - № 4.-С.135- 142.

46. Лисицына Л.С. Теория и практика компетентностного обучения и аттестаций на основе сетевых информационных систем: Монография. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2006. - 147 с

47. Лобачев С.Л. Региональная информационно-образовательная среда - основа федеральной среды системы открытого образования // Телематика - 2001. Труды Междунар.научн.-метод.конф. - Спб., 2001.

48. Лобачев С.Л. Ход создания системы открытого образования РФ в 2001 году // Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании. - М.:МИФИ, 2002.

49. Лобачев С.Л., Поляков A.A. Универсальная инструментальная информационно-образовательная среда системы открытого образования Российской Федерации. - М.:ИЦПКПС, 2001.

50. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер с франц./ Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др.- М.: Мир, 1990.- 432 с.

51. Мартин Грабер. SQL. - M.: Лори, 2009. - 672 с.

52. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / A.A. Баргесян [и др.].- СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

53. Михеев О.В. Математические модели педагогических измерений // Педагогические измерения.- 2004.- №2. - С.75-88.

54. Нейман Ю.М. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов / Ю.М. Нейман, В.А. Хлебников. -М., 2000. - 168 с.

55. Овчинников В.В. Оценивание учебных достижений учащихся при проведении централизованного тестирования. - М.: Центр тестирования МО РФ, 2001. -27 с.

56. Огорелков В.И. Проблема измерения и оценки знаний учащихся // Сов. Педагогика, 1975.- № 12.

57. Опарина Н.М. Адаптивное тестирование: учеб.-метод, пособие / H. М. Опарина [и др]. - Хабаровск: ДВГУПС, 2007.

58. Основные положения концепции образовательных электронных изданий и ресурсов / Гиглавый A.B. [и др.].- М.: Республиканский мультимедиа центр, 2003. - 108 с.

59. Основы открытого образования / A.A. Андреев, С.Л. Каплан и др.; Отв. Ред. В.И. Солдаткин. Т. 1. Российский государственный институт открытого образования. М.: НИИЦ РАО, 2002. - 676 с.

60. Основы открытого образования / A.A. Андреев, C.JI. Каплан, Г.А. Краснова, С.Л. Лобачев [и др.]; Отв. ред. В.И.Солдаткин. - Т. 2. - М.: НИИЦ РАО, 2002. - 680 с.

61. Открытое образование - стратегия XXI века для России // Под общ. ред. В.М.Филиппова, В.П.Тихомирова.- 265 с.

62. Открытое образование: стандартизация описания информационных ресурсов /Е.И.Горбунова, С.Л.Лобачев, А.А.Малых,

A.В.Манцивода, А.А.Поляков, В.И.Солдаткин. - М.: РИЦ "Альфа" МГОПУ им. М.А.Шолохова, 2003. - 215 с.

63. Оценка качества деятельности образовательного учреждения /

B.И. Васильев [и др.].- М.: ИКАР, 2005. - 320с.

64. Панасенко С.П. Алгоритмы шифрования. Специальный справочник. - СПб.: БХВ-Петербург, 2009 - 576 с

65. Переверзев В. Ю. Теория и практика критериально-ориентированного педагогического тестирования: экспериментальная учебная авторская программа. // Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, М.: 2006.

66. Поляков A.A. Информационно образовательная среда открытого образования и организация подготовки кадров для работы в ней / A.A. Поляков, С.Л. Лобачев, В.И. Солдаткин // Открытое и дистанционное образование, 2001. - №2(4).

67. Попов Д.И. Автоматизация управления процессами аттестации персонала предприятий промышленности: Монография. - М.: МГУП, 2007. -178 с.

68. Попов Д.И. Комплексная автоматизация и управление процессами аттестации персонала промышленных предприятий: диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. - М.: МГУП, 2007. -290 с.

69. Попов Д.И. Модель адаптивного тестирования для автоматизированной системы аттестации персонала // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела.- 2006,-№4,- С. 104- 109.

70. Попов Д.И. Обзор стандартов и спецификаций в электронном обучении и тестировании. / Д.И. Попов, Е.Д. Попова, К.С. Певцов // Мат. 5-ой науч.-метод. конф. «Инновационные методы и средства оценки качества образования».- М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007.

71. Попов Д.И. Способ оценки знаний в дистанционном образовании на основе нечетких отношений // Дистанционное образование.- 2000.- № 6.-С.26 - 29.

72. Попов Д.И. Способы повышения точности оценки знаний при аттестации персонала в автоматизированных системах // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела.- 2006.-№4.-С.1Ю- 117.

73. Попов Д.И. Экспериментальный анализ алгоритмов построения пространств знаний // Вестник МГУП.- 2008.- №6.- С. 18 - 25.

74. Попов Д.И., Адаптивные модели, как средство повышения качества обучения / Д.И. Попов, Д.Г. Демидов, К.С. Певцов // Материалы 6-ой научно-методической конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования».- 2008. С. 136 - 138.

75. Попов Д.И., Попова Е.Д. О сертификации тестовых материалов. // Материалы 4-ой научно-методической конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования».- М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007.

76. Попов Д.И., Попова Е.Д. Экспертиза качества тестовых заданий: Учебное пособие / Д.И. Попов, Е.Д. Попова.- М.: МГУП, МГУП, 2008.

77. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке.- М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982.- 360 с.

78. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыта анализа мыслительных актов.- М.: Радио и связь, 1989.- 184 с.

79. Растригин JI.A. Адаптация сложных систем.- Рига: Зинатне, 1981.- 375 с.

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

81. Смирнова Г.К. Сравнительный анализ системы непрерывной подготовки студентов и модульной системы по Болонскому сценарию // Вестник МГУП- 2008. - № 6. - С. 95 - 102.

82. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.- 208 с.

83. Солдаткин В.И. НТП Минобразования России «Создание системы открытого образования»: задачи и некоторые итоги //Информационные технологии в открытом образовании. Матер.междунар.конф. -М.:МЭСИ, 2001.

84. Солдаткин В.И. Открытое образование: проблемы формирования единой информационной среды // Телекоммуникации и информатизация образования. - 2001. - №6(7).

85. Субботин С. В., Большаков Д. Ю. Применение байесовского классификатора для распознавания классов целей. // «Журнал Радиоэлектроники».- 2006.- № 4.

86. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов / В. Е. Гмурман. - 9-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2003. -479 с.

87. Тихомиров В. Современные образовательные технологии: мировой опыт и положение дел в России // Aima mater. - 2002. - № 1. - С. 914.

88. Тихомиров В.П., Солдаткин В.И., Лобачев С.Л. Среда ИНТЕРНЕТ-обучения системы образования России: проект Глобального

виртуального университета / Международная академия открытого образования. - М.: Издательство МЭСИ, 2000. - 332 с.

89. Томашев М. В. Интеллектуальные системы тестирования в дистанционном и модульном обучении / М.В. Томашев, С.В. Долженко // Ползуновский альманах.- 2010.- № 2.

90. Тягунова Т.Н. Образовательная диагностика. Шкалирование и многомерный анализ. - М.:МГУП, 2007. - 206 с.

91. Уильям Р. Станек. Microsoft SQL Server 2008. Справочник администратора. - Спб.: БХВ-Петербург, 2009. - 720 с.

92. Федоров И.Б. Высшее профессиональное образование: Мировые тенденции (социальный и философские аспекты) / И.Б. Федоров, С.П. Еркович, С.В. Коршунов.- М., 1998.

93. Федоров И.Б. Итоги эксперимента в области дистанционного образования / И.Б. Федоров, С.В. Коршунов / Информационные технологии. -2003.-№1.-С. 41-47.

94. Федотова О.С. Компьютерное тестирование - инструмент получения объективной информации о качестве подготовки специалистов. // Материалы 4-ой науч.-метод. конф. «Инновационные методы и средства оценки качества образования».- М., 2006.

95. Фленов М.Е. Transact-SQL. - Спб.: БХВ-Петербург, 2006. - 576 с.

96. Хендерсон К. «Профессиональное руководство по SQL Server. Хранимые процедуры, XML, HTML» - Спб.: Питер, 2004. - 624 с.

97. Хендерсон К. «Профессиональное руководство по Transact-SQL» - Спб.: Питер, 2005. - 558 с.

98. Цыпкин Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах -М.: Наука, 1968.-400 с.

99. Челышкова М. Б. Адаптивное тестирование в образовании (теория, методология, технология) - М.: ИЦПКПС, 2001. - 165 с.

100. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: учеб. пособие. - М.: Логос, 2002.

101. Шнайер Б. Прикладная криптография. Протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си. - М.: Триумф, 2002. - 816 с.

102. Экспериментальная отработка системы апробации аттестационно-педагогических измерительных материалов для аттестации образовательных учреждений / Васильев В.И. [и др.] // ОТЧЕТ по НИР Государственного контракта №1070, М.: МГУП, 2004.- 179 с.

103. Юдин Д. Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Сов. радио, 1974.- 400 с.

104. Adam Machanic. Expert SQL Server 2008 Development. Apress. 2010. 430 pp.

105. Marco Cantu. Delphi 2010 Handbook, First Edition, Revision 01., Wintech Italia Sri, Italy, 2010.

106. Michael Coles. T-SQL Programmer's Guide. Apress. 2008. 688 pp.

107. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining - интеллектуальный анализ данных: Пер. с англ. / Дж. Макленнен, Чж. Танг, Б. Криват. - СПб.: БХВ-Петербург, 2009. - 720 е.: ил. - (В подлиннике).

108. SCORM 2004 4th Edition Content Aggregation Model (CAM) Version 1.1. Advanced Distributed Learning, 2009.

109. SCORM 2004 4th Edition Run-Time Environment (RTE) Version 1.1. Advanced Distributed Learning, 2009.

110. SCORM 2004 4th Edition Sequencing and Navigation (SN) Version 1.1. Advanced Distributed Learning, 2009.

111. Базарова Г. Особенности обучения взрослых [Электронный ресурс] // HR-менеджмент. - 2009. - Режим доступа: http://www.hrm.ru/osobennosti-obuchenija-vzroslykh

112. Режим доступа: http://www.smart-edu.com/issledovaniya-v-sfere-distantsionnogo-obucheniya/kriterii-vybora-sdo/lms/lcms.html

113. Режим доступа: http://ito.edu.rU/2008/Moscow/I/I-0-7809.html

114. Режим доступа: http://techno-new.developer.stack.net/doc/ 65577.html

115. Режим доступа: http://www.herzen.spb.ru/img/files/rio/Moodle_-_Rukovodstvo_prepodavately.pdf