Алгоритмы и процедуры адаптивной обработки информации в распределенной телекоммуникационной системе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Монахова, Галина Евгеньевна

• Монахова, Галина Евгеньевна
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Монахова, Галина Евгеньевна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ОБЗОР АДАПТИВНЫХ СРЕДСТВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ.

Введение.

1Л. Автоматизированная обучающая система.

1.2. Классификация АИОС.

1.2.1. Классификация по области применения.

1.2.2. Классификация по характеристикам пользователя.

1.2.3. Классификация по адаптируемым параметрам.

1.2.4. Классификация по технологии обучения.

1.3. Обобщенная структура АИОС.

1.4. Эффективность образовательной РТКС.

1.5. Информационно-коммуникационные процессы в образовательной РТКС.

1.5.1. Временные диаграммы ИКП.

Выводы к главе 1.

Глава 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СПОСОБОВ СИНТЕЗА ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ.

Введение.

2.1. Проектирование целевого плана.

2.2. Структура ИБД.

2.3. Проектирование ИИБД из обучающих элементов.

2.3.1. Постановка задачи.

2.3.2. Возможные пути автоматизированного решения.

2.3.3. Математическая постановка задачи проектирования УП.

2.3.4. Формирование связного графа дисциплины на основе экспертных оценок.

2.4. Алгоритм формирования ИИБД.

Выводы к главе 2.

Глава 3. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ

ФУНКЦИОНИРОВАНИЕМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ РТКС.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и процедуры адаптивной обработки информации в распределенной телекоммуникационной системе»

ЗЛ. Математическая постановка задачи управления обучением.71

3.1.1. Общие положения.71

3.1.2. Идентификатор состояния обученности.73

3.1.3. Целевая функция и стратегия обучения.75

3.2. Процедуры автоматизированного индивидуального обучения . .76

3.2.1. Общие схемы.76

3.2.2. Процедура индивидуального обучения на основе рейтингов ОЭ.78

3.2.3. Алгоритм обучения с динамическим ранжированием ОЭ . . 79

3.3. Экспериментальные исследования моделей обучения.82

3.3.1. Цели и задачи эксперимента.82

3.3.2. Исследование линейно-равномерной процедуры.84

3.3.3. Исследование линейно-неравномерной процедуры.87

3.3.4. Исследование процедуры обучения «Тематическое тестирование без повторов».91

3.3.5. Исследование нелинейной процедуры обучения на основе рейтингов.92

3.3.6. Обобщение результатов экспериментальных исследований.95

Выводы к главе 3.97

Г лава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ РТКС.98

Введение.98

4.1. Простая модель обработки заявок.98

4.2. Система с очередями.101 3

4.3. Мультипрограммная система.104

4.4. Дуплексная система.105

4.5. Учет протоколов обмена.106

4.6. Учет шлейфовой задержки.107

4.7. Показатели относительной эффективности РТКС.107

Выводы к главе 4.109

Глава 5. ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ.110

Введение.110

5.1. Программный комплекс моделирования и оценки стратегий обучения . 111

5.1.1. Цели и задачи создания.111

5.1.2. Структура СМИСО.111

5.1.3. Функционирование.113

5.1.4. Моделирование процедур обучения.120

5.2. Информационная система автоматизированного учебного курса «Компьютерная графика».122

5.2.1. Структура системы.122

5.2.2. Контролирующая информация системы.124

5.2.3. Информационная модель системы.133

5.2.4. Функционирование.135

5.2.5. Электронное учебное пособие «Компьютерная графика: Практикум».138

Выводы к главе 5.142

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.143

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.145

ПРИЛОЖЕНИЯ.159

ВВЕДЕНИЕ

Современные распределенные телекоммуникационные системы и сети (РТКС) - перспективный системный ресурс для организации и поддержки новых форм современного образования. Широкое распространение получают информационные образовательные сети (ИОС) - специализированные РТКС, предназначенные для представления, хранения и передачи (учебной) информации.

В городе Владимире в рамках региональной программы развивается Владимирская ИОС для реализации перспективных форм организации учебного процесса основного и дополнительного образования, различных форм переподготовки и повышения квалификации, интенсификации взаимодействия университета, обладающего развитыми учебными и техническими возможностями, с образовательными учреждениями региона (рис. В.1).

В Программе развития ИОС приоритетной является задача организации автоматизированного дистанционного обучения (ДО), т.е. разработки и практического применения моделей, методов и технологий обучения, при которых элементы системы пространственно разделены. Дисциплины ДО относительно пользователей рассматриваются как сетевые автоматизированные обучающие системы (САОС).

Основной технической задачей ИОС, связанной с ДО, является обеспечение эффективного функционирования в единой РТКС множества одновременно работающих САОС. Технологические особенности РТКС влияют на взаимодействие элементов системы, на стратегию и тактику ее функционирования. От оптимизации функционирования САОС, по сути управляющей РТКС, в значительной степени зависят вопросы повышения эффективности использования существующих телекоммуникационных систем и сетей.

Поясним последнее утверждение. Качество функционирования системы обработки данных оценивается с помощью показателей эффективности, то есть характеристик, определяющих степень приспособленности системы к решению возложенных на нее задач. Пользователи обращаются к системе с заявками, которые инициируют соответствующие информационные процессы (ИП) в РТКС. Реализация ИП связана с использованием ресурсов РТКС: линий передачи данных (используемые протоколы обмена, характеристики среды передачи и соответствующего оконечного оборудования) и вычислительных машин (процессо

Рис. В.]. Информационная образовательная сеть г. Владимира

Ресурсы РТКС совместно используются множеством ИП. В результате возникают конфликты и очереди к ресурсам. Соответственно показатель использования РТКС, определяемый отношением времени выполнения функции САОС, к общему времени, включающему еще и время ее обеспечения («накладные расходы»), снижается при неудачном построении системы.

Выполнение определенных вычислительных работ ИП заключается в реализации последовательности этапов использования ресурсов РТКС типа: «процессор - выходное устройство - канал передачи данных - входное устройство -процессор - внешняя память - процессор - . и т.д.». Длина рассматриваемой последовательности (количество этапов) и длительность отдельных этапов различны для разных пользователей и разных типов заявок и зависят от конкретной РТКС. Это связано с относительным расположением пользователей и информационных массивов в сети, характером и типом сообщений.

Выделим наиболее существенную проблему современных САОС с точки зрения эффективного функционирования РТКС: САОС не оптимизируют процедуры взаимодействия с пользователями (процесс удаленного обучения). Это приводит к пересылке множества «ненужной», дублирующейся информации по сети. Процесс выполнения функции САОС растягивается во времени, что дополнительно увеличивает нагрузку на РТКС, уменьшает количество потенциально возможных пользователей, снижает ее эффективность. Выделенная проблема значительно усложняется, если речь идет о проведении занятий в реальном (масштабе) времени: при одновременно работающих обучающихся в количестве более 40-50 человек резко возрастает время задержки в получении информации (до 1 мин), что срывает процесс проведения занятия.

Одним из возможных путей решения проблемы является перераспределение информационных образовательных ресурсов по узлам сети [ ]. Тем не менее, задачи оптимизации функционирования САОС это решает лишь косвенно.

Проблемы оптимизации функционирования САОС:

1) удаленное обучение индивидуально, его следует организовать так, чтобы обучаемый мог проходить программу соответственно своим индивидуальным особенностям, поэтому обучение по одинаковым информационным материалам, методикам, т.е. с «жесткой копии» системы, не даст желаемого эффекта;

2) в процессе функционирования САОС часто изменятся цели обучаемого и условия обучения, управляющие воздействия не дают прогнозируемого эффекта, и процесс обучения приходится перестраивать «на ходу».

Выделенные проблемы указывают на необходимость введения в САОС элементов адаптации к целям и условиям функционирования. Отметим, что проблема адаптивного управления обучением ставилась в [83, 84], но решение ее для РТКС возможно лишь в общей постановке. Авторы, конечно, не могли представить современный уровень развития информационных технологий, потенциально обеспечивающий каждому обучаемому «свой учебник и задачник», многократно трансформируемые в процессе обучения. Термин «адаптивная интеллектуальная обучающая система» (АИОС) впервые появился в [11]. В диссертационной работе представлены некоторые описанные в литературе САОС, которые по тем или иным признакам можно отнести к интеллектуальным и адаптивным. Отметим, что во многих публикациях адаптивность понимается лишь как «удобство» работы пользователя с системой, механизмы же перестраивания структуры системы, управления вычислительным процессом и конкретные модели либо только упоминаются (есть/нет), либо объявляются средством «нау-хау». Автор по аналогии с иностранными коллегами полагает, что работает в области создания эффективных адаптивных интеллектуальных сетевых информационных обучающих систем, оставляя аббревиатуру АИОС.

Объектом исследования данной работы являются модели и алгоритмы обработки информации в образовательной РТКС, возможность их совершенствования с точки зрения адаптации к целям и условиям функционирования, повышающие эффективность существующих телекоммуникационных сетей.

Предмет исследования - процессы обработки информации и управления в образовательных распределенных телекоммуникационных системах.

Целью работы является разработка, исследование и практическая реализация новых алгоритмов и процедур адаптивной обработки информации, обеспечивающих повышение эффективности распределенной телекоммуникационной системы.

Для достижения поставленной в работе цели использовались следующие методы исследования: анализ структур построения и процессов функционирования САОС в РТКС, моделирование и синтез на его основе оптимальных процедур управления и обработки информации.

Научная новизна исследования состоит в том, что в работе предложен качественно новый подход к построению и организации функционирования САОС в РТКС, основанной на комплексной системе адаптации элементов и функций системы, обеспечивающий повышение эффективности использования сетей телекоммуникаций в образовании.

Практическая значимость исследования. Разработаны универсальные алгоритмы и процедуры сетевого автоматизированного обучения в РТКС; выявлены и проанализированы типовые информационные (вычислительные) процессы в образовательной РТКС; реализованы модули САОС и разработана информационная система дистанционного обучения по дисциплине «Компьютерная графика»; созданы шесть сетевых электронных практикумов, размещенных во Владимирской ИОС; создан программный комплекс моделирования стратегий обучения в образовательной РТКС.

Структура диссертационной работы.

В главе 1 представлен аналитический обзор публикаций по средствам адаптивной (интеллектуальной) обработки информации в РТКС, рассматривается обобщенная структура АИОС, выделятся типовые информационные процессы РТКС, связанные с адаптивной обработкой информации, уточняются задачи исследования.

В главе 2 исследуются и разрабатываются вопросы формирования индивидуальной информационной базы данных пользователя образовательной РТКС. Предлагаются подходы к оптимизации ее построения.

В главе 3 исследуются и разрабатываются модели и алгоритмы удаленного взаимодействия пользователей в образовательной РТКС, формирования индивидуальных стратегий обучения.

В главе 4 рассматривается вопросы анализа эффективности образовательной распределенной телекоммуникационной системы. Приводится практический расчет основных показателей качества функционирования САОС на базе РТКС: времени обслуживания, среднего времени пребывания заявки обучающегося в системе, среднего времени ожидания обслуживания

В главе 5 рассматривается программный комплекс, предназначенный для моделирования и оценки стратегий обучения в образовательной РТКС, приведен пример построения информационной системы автоматизированного обучения по компьютерной графике.

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Монахова, Галина Евгеньевна

Основные результаты диссертационной работы:

1. Выполнен аналитический обзор адаптивных средств обработки информации в РТКС. Приведена классификация сетевых обучающих систем по области применения, характеристикам пользователей, адаптируемым параметрам и моделям обучения. Разработана обобщенная структура системы.

2. Показано, что основными составляющими адаптивной обработки информации в образовательных РТКС являются структурные модели целей, процедуры формирования индивидуальных информационных баз данных, алгоритмы оптимальных процедур управления функционированием.

3. Для качественной оценки эффективности функционирования образовательной РТКС выявлены типовые информационно-коммуникационные процессы и разработаны их временные диаграммы.

4. Сформулирована задача построения ИИБД в образовательной РТКС, как задача выбора обучающих элементов и проектирования оптимального учебного плана.

5. Составлена целевая сеть дисциплины «Компьютерная графика». Разработан алгоритм синтеза индивидуального целевого плана.

6. Разработана модель архитектуры ИБД. Определены элементы: учебный модуль, контролирующий модуль, обучающий элемент.

7. Разработана методика определения коэффициентов значимости обучающих элементов для профессиональной подготовки и коэффициентов тесноты связи между элементами. Сформирован связный граф ИБД «Компьютерная графика».

8. Разработан алгоритм формирования ИИБД. Приведен практический пример формирования ИИБД по дисциплине «Компьютерная графика».

9. Поставлена задача управления обучением в образовательной РТКС, как задача дискретного управления многошаговым процессом выбора оптимальной последовательности действий системы.

10. Выявлены факторы, влияющие на идентификатор состояния обученно-сти - интегральный показатель качества подготовки пользователя-обучаемого.

11. Проведен анализ процедур автоматизированного обучения в РТКС: линейной с локальным и циклическим повтором; рейтинговой. Разработан алгоритм рейтинговой процедуры обучения с динамическим ранжированием обучающих элементов.

12. Выполнено экспериментальное исследование процедур обучения. Доказано, что наиболее эффективной является процедура с динамическим ранжированием обучающих элементов.

13. Разработаны модели функционирования образовательной РТКС, учитывающие способ организации вычислительного процесса, действие протокола обмена, основные задержки при передаче.

14. Получены аналитические зависимости для оценки коэффициента использования, среднего времени пребывания заявки в системе, средней задержки в ее обслуживании, производительности РТКС. Доказано относительное повышение эффективности использования РТКС от реализации разработанных адаптивных процедур.

15. Разработана система моделирования и исследования стратегий обучения. Описаны различные процедуры моделирования на ее основе.

16. Разработана информационная система автоматизированного учебного курса «Компьютерная графика», позволяющая организовать дистанционное обучение по дисциплине.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Монахова, Галина Евгеньевна, 2003 год

1. Александров Г.Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения // Информатика и образование, 1993. №5. - С.7-19.

2. Алексеева Л.Н. Формирование гибкого содержания образования и обучения в средних специальных учебных заведениях. Автореф. дисс. . канд. тех. наук. Москва, 1997.

3. Анисимов Б.В., Савельев А.Я. и др. Применение ЭЦВМ для автоматизации процесса составления учебных планов и расписаний // Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. М.: «Высшая школа», 1972.-С.121-142.

4. Архангельский С.И., Михеев В.И., Перельцвайг Ю.М. Вопросы изменения, анализа и оценки результатов в практике педагогических исследований. М.: «Знание», 1975. 42 с.

5. Бабинцев B.C., Подиновский В.В. Выбор решений по многим критериям, упорядоченным по важности. М.: «Наука», 1977. 44 с.

6. Бенайюн Р., Ларичев О.И. Линейное программирование с многими критериями. Метод ограничений //Автоматика и телемеханика, 1971, №8.

7. Берж К. Графы и их применение. М.: Изд-во иностранной лит-ры, 1962. 319 с.

8. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии. М.: Педагоки-ка, 1989.- 192 с.

9. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. Москва, 1980. 262 с.

10. Брусенцов Н.П., Маслов С.П., X. Рамиль Альварес. Микрокомпьютерная система обучения «Наставник». М.: «Наука», 1990.

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

12. Галеев И.Х. Модели и методы построения автоматизированных обучающих систем (обзор) // Информатика. Научно-технический сборник. Серия Кадровое обеспечение. Выпуск 1. М.: ВМНУЦ ВТИ, 1990. - С.64-72.

13. Герман Э.И. Разработка моделей и алгоритмов многоцелевой оптимизации планов учебного процесса. Автореф. дисс. канд. тех. наук. Томск, 1975.

14. Горбатова P.E. Системный анализ деятельности специалиста и моделирование задач подготовки инженерных кадров. Автореф. дисс. . канд. тех. наук. Томск, 1981.

15. Гусев И.Т., Мухин Э.В., Сорокин A.C., Сумароков JI.H. Методика разработки учебного плана. // Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. М.: «Высшая школа», 1972, с. 176-195.

16. Демихов К.Е., Ярославцев В.М. Системный обучающий модуль: новая форма создания учебного материала // Университетская книга. 2000. №8. С. 1922.

17. Димова В. И др. К вопросу о методе составления тезауруса по специальности // Современная высшая школа, 1978, №3.

18. Довгялло А.М., Ющенко E.JI. Обучающие системы нового поколения // УСиМ. 1988. - №1 - С. 83-86.

19. Домрачев В., Багдасарян А. Дистанционное обучение на базе электронной почты // Высшее образование в России 1995. №2. - С. 79-87.

20. Домрачев В.Г. Дистанционное обучение: возможности и перспективы // Высшее образование в России. 1994. №3. - С. 10-12.

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

22. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: «Экономика», 1978. 133 с.

23. Иванников А., Кривошеев А., Куракин Д. Развитие сети телекоммуникаций в системе высшего образования // Высшее образование в России. 1995. -№2. С. 87-93.

24. Каган В.И., Сычеников И.А. Основы оптимизации процесса обучения в высшей школе. Москва, 1987.

25. Карпов В.И. Составление учебных планов вузов с помощью ЭЦВМ // Применение ЭЦВМ для автоматизации обучения и управления учебными заведениями. Киев, 1972 ., с.121-130.

26. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решения при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: «Радио и связь», 1981. 560 с.

27. Китаев H.H. Групповые экспертные оценки. М.: «Наука», 1975.

28. Компьютерные системы обучения. Вопросы дидактического программирования. № 1 (15). Под ред. Кривицкого Б.Х. Изд. ГПНТБ, «Знание», 1993.

29. Концептуальные основы разработки современных информационных технологий формирования содержания подготовки по информатике. Москва, НИИПВШ, вып.6-7, 1994.

30. Котлобулатова Г.С. Системно-структурный подход к организации учебного материала и его влияние на активизацию мыслительной деятельности студентов. Автореф. дисс. .канд. пед. наук. Ташкент, 1981.

31. Кривошеев А.О. Компьютерная поддержка систем обучения // Проблемы информатизации высшей школы. 1998. №1-2 (11-12). - С. 179-184.

32. Кривошеев А.О. Проблемы развития компьютерных обучающих программ // Высшее образование в России. 1994. №3. - С. 12-20.

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

34. Леонтьев Л.П., Гохман О.Г. Проблемы управления учебным процессом. Рига, 1984, с. 24-62.

35. Лобанова О. Замечательная система Derive. «Компьютер пресс», № 3, 1998 г. с.216.

36. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения: (Педагогическая наука реформе школы). - М.: Педагогика, 1988. -192 с.

37. Методика научно-обоснованного составления учебного плана. М.: НИИВШ, 1976. 80 с.

38. Монахов М.Ю. Информационная образовательная сеть: Основы теории и методика применения // Информационные технологии, 2001, №7, С.36-48.

39. Монахов М.Ю. Информационные образовательные сети. Основы теории и методика применения. Монография / Владим. гос. ун-т; Владимир, 2001, 207 с.

40. Монахов М.Ю. Модель процесса обучения в информационной образовательной сети // Компьютерные технологии обработки и анализа данных. Ташкент: НПО «Кибернетика» АН Руз, 2000, с.93-99.

41. Монахов М.Ю., Звягин М.Ю. Модели автоматизированного обучения в информационной образовательной сети // Проектирование и технология электронных средств. №3.2002.-с.58-67.

42. Монахов М.Ю., Шалыгина И.В.и др. Технические и гуманитарные аспекты информационных образовательных сетей и сред. Монография / Под на-уч.ред. М.Ю. Монахова и И.В. Шалыгиной; Владим. гос. ун-т; Владим. ин-т усо-верш. учит. - Владимир, 2001, 160с.

43. Монахова Г.Е. К вопросу реализации дистанционного лабораторного практикума // Электроника, информатика, управление: Сб. науч. Статей. Владим. гос. ун-т; Владимир, 2001. - С. 133-137.

44. Монахова Г.Е. О тестировании по компьютерной графике в системе дистанционного обучения // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии:

45. Труды 4-й межд. Науч.-техн. Конф. Издательство Института оценки природных ресурсов: Владимир; 2000 с.372-377.

46. Монахова Г.Е. Практикум по компьютерной графике // Современные информационные технологии в образовательном процессе и научных исследованиях : Сб.статей к междунар. конф. Шуя: «Весть», 2000, с.45-48.

47. Монахова Г.Е. Сетевые адаптивные интеллектуальные обучающие системы. Эволюция становления // Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей / Под ред. С.С.Садыкова, Д.Е.Андрианова М.: Горячая линия -Телеком, 2002. - С. 194-204.

48. Монахова Г.Е. Тестовый контроль по компьютерной графике // Дистанционное обучение и новые технологии в образовании: Материалы региональной науч.-метод, конф / Владим. Гос. Ун-т. Владимир, 2001, С.94-96.

49. Монахова Г.Е., Александров A.B. Адаптивная модель обучения // Данные, информация и их обработка: Сборник научных статей / Под ред. С.С.Садыкова, Д.Е.Андрианова М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - С.204-209.

50. Монахова Г.Е., Буланкина JI.A. и др. К вопросу автоматизации контроля успеваемости в образовательной сети // Математика. Компьютер. Образование. Тез.докл.VII Международной конф. М., 1999, с.235.

51. Монахова Г.Е., Буланкина JI.A. и др. Развитие математических моделей автоматизированного обучения в информационной образовательной сети // Математика. Компьютер. Образование. Тез. докл. IX Международной конф. М., 2002, с. 53.

52. Монахова Г.Е., Вдовин В.В., Монахов М.Ю. Информатика. Практикум / Владим. гос. ун-т; Владимир, 2000, 148с.

53. Монахова Г.Е., Воронин A.A. и др. Руководство по электронному практикуму «Компьютерная графика». Владим. гос. ун-т; Владимир, 2001, 16с.

54. Монахова Г.Е., Воронин A.A. и др. Руководство по электронному практикуму «Информатика. Функции, графики, программы». Владим. гос. ун-т; Владимир, 2001, 16с.

55. Монахова Г.Е., Воронин A.A. и др. Руководство по электронному практикуму «Информатика. Векторная графика». Владим. гос. ун-т; Владимир, 2002, 16с.

56. Монахова Г.Е., Воронин A.A. Руководство по электронному практикуму «Информатика. СУБД». Владим. гос. ун-т; Владимир, 2002, 16с.

57. Монахова Г.Е., Воронин A.A. Электронные учебные материалы образовательной сети // В кн. Технические и гуманитарные аспекты информационных образовательных сетей и сред / Владим. гос. ун-т; Владим. ин-т усоверш. учит. Владимир, 2001. - С. 71-78.

58. Монахова Г.Е., Воронин A.A., Монахов М.Ю. Компьютерная графика: Практикум. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001610172.

59. Монахова Г.Е., Жигалов И.Е. и др. К вопросу создания эффективного электронного учебного пособия для дистанционного обучения // Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе: Сб.материалов II Ме-ждун. НТК.- Пенза, 2000, с.27-29.

60. Монахова Г.Е., Жигалов И.Е., Монахов М.Ю. Моделирование графических объектов средствами AutoCAD 2000 и 3Dstudio МАХ. Практикум / Владим. гос. ун-т; Владимир, 2001, 64 с.

61. Монахова Г.Е., Кандауров Ю.Г. Структурирование учебной информации в автоматизированном обучении // Проблемы дистанционного обучения. Тез.докл. Региональной научно-методической конференции, Иваново, 2000, с.49.

62. Монахова Г.Е., Кандауров Ю.Г., Монахов М.Ю. Компьютерная графика. Практикум / Владим. гос. ун-т; Владимир, 2000, 88с.

63. Монахова Г.Е., Лапшов C.B., Монахов М.Ю. Структурирование учебной информации // Математические и технические средства обработки данных и знаний. Ташкент: НПО «Кибернетика» АН Руз, 1999, с.46-50.

64. Монахова Г.Е., Монахов М.Ю. К вопросу построения системы заданий электронного практикума // Компьютерные технологии обработки и анализа данных. Ташкент: НПО «Кибернетика» АН Руз, 2000, с.86-92.

65. Моргунов И.Б. Аналитические методы исследования учебных программ. Автореф. дисс. канд. тех. наук. М., 1965.

66. Морозов А. Mathcad помогает учиться. «Компьютер пресс», № 3, 1998 г., с. 218.

67. Московиченко A.J1. Дерево целей инженерной деятельности // Кибернетика и вуз. Выпуск 13. Томск, 1987, С. 123-129.

68. Мякишев Ю., Морозов К. Компьютеры как инструмент изучения нели-нейностей. «Компьютер пресс», № 3, 1998 г. с. 206.

69. Нетушил А.И., Никитин A.B. О методе синтеза учебных программ // Проблемы нейрокибернетики. Ростов-на-Дону: Изд-во Рост, ун-та, 1969. С. 236243.

70. Никитин A.B. Вопросы оптимального составления учебных планов и программ. Автореф. дисс. . канд. тех. наук. Москва, 1969.

71. Норенков Ю.И., Усков B.J1. Консультационно-обучающие системы // Вестн. МГТУ, Сер. Приборостр. 1993. - №3. - С. 11-18, 127.

72. Овчинников A.A., Пучинский B.C., Петров Г.Ф. Сетевые методы планирования и организации учебного процесса. М.: «Высшая школа», 1972. 157с.

73. Очков В. Сказ про то, как Mathcad и Maple задачи решают. «Компьютер пресс», № 8, 1997 г. с. 88.

74. Павлов Б.М., Новиков М.В. Обучение счету на ПК. «Мир ПК», №2, 2000 г., с. 56.

75. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. М.: Высш. Шк. 1986. - 176 с.

76. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: «Советское радио», 1975. 192 с.

77. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. «Наука», 1998.

78. Применение методов сетевого планирования и управления для организации учебного процесса. М.: Информационный центр МВ и ССО СССР, 1968.

79. Растригин Л.А. Адаптивное обучение с моделью: концепция, алгоритмы, программная реализация и опыт внедрения // Информатика и компьютерная грамотность / под ред. Б.Н.Наумова, М.: Наука, 1988. С. 207-216.

80. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988. - 160 с.

81. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: «Мир». С. 80-107.

82. Рублев Ю.В., Востров Г.Н. Математические основы логической структуры курса // Вестник высшей школы, №9, 1970.

83. Савельев А.Я. Особенности управления познавательной деятельностью // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы. Рига, 1985. С. 5-15.

84. Савельев А.Я., Новиков В.А., Лобанов Ю.И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. М.: Высш. Шк. 1986. - 176 с.

85. Садовничий В.А. и др. Учебно-образовательная сеть Московского университета. Препринт физического факультета МГУ, Москва 1998.

86. Сидельников Ю.В. Разработка методов повышения качества экспертных оценок. Автореф. канд. тех. наук., М., 1987.

87. Система моделей и методов рационального планирования и организации учебного процесса в вузе / Под редакцией В.В. Гусева, Воронеж, 1984.

88. Сливина Н., Фомин С. Компьютерное учебное пособие «Высшая математика для инженерных специальностей». «Компьютер пресс», № 8, 1997, С. 72.

89. Смирнов С.Д. Педагогика и психология высшего образования: от деятельности к личности. М.: 1995.

90. Советов Б.Я. Информационные технологии в образовании и общество XXI века // Проблемы информатизации высшей школы (метаинформация координация - интеграция). - М.: Госкомвуз России. - 1998, Бюл. 1-2 (11-12). - С. 88-95.

91. Сохор A.M. Логическая структура учебного материала. Вопросы дидактического анализа. Автореф. дисс. док. пед. наук. Ульяновск, 1971.

92. Сумароков Л.Н., Мухин Э.В., Романенко А.Г. В целях равномерной загрузки студентов // Вестник высшей школы, №9, 1968.

93. Сумароков Л.Н., Романенко А.Г., Мухин Э.В. В целях оптимизации обучения. // Вестник высшей школы, №2, 1968.

94. Тихомиров Ю.В. Теоретические основы и программы компьютерного тестирования // Труды международной научной конференции Современные научно-технические проблемы гражданской авиации, М.: МГТУГА, 1996. С. 131138.

95. Тихонов А.Н., Иванников А.Д. Технологии дистанционного обучения в России // Высшее образование в России. 1994. №3. - С. 3-10.

96. Токарева B.C. Гипертекстовые технологии в обучении. М., 1994. -40с. - (Новые информационные технологии в образовании: Обзор, информ. / НИИВО, Вып. 3).

97. Турбович Л.Т. Информационно-семантическая модель обучения. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1970. 177 с.

98. Турунтаев Л.П., Угорелов С.Н., Ямпольский C.B. Структурирование и предъявление знаний в автоматизированных обучающих системах // Кибернетика и вуз. Томск, 1990. -№25.-С. 116-124.

99. Усков В.Л., Ускова М. Дистанционное образование: организационные, технологические и финансовые аспекты // Информационные технологии, 1999. -№1.-С. 31-38.

100. Христочевский С.А. Электронные мультимедийные учебники и энциклопедии // Информатика и образование. 2000. №2. - С. 70-77.

101. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: «Радио и связь», 1987.

102. Agosti M., Melucci M., Crestani F. Automatic authoring and construction of hypermedia for information retrieval // Multimedia Systems 3 (1), 1996, p. 15-24.

103. André E., Rist T. Towards a New Generation of Hypermedia Systems: Ex-tendingAutomated Presentation Design for Hypermedia, Report, DFKI GmbH, Saarbrücken, 1996.

104. Beaumont I. User modeling in the interactive anatomy tutoring system ANATOM-TUTOR // User Models and User Adapted Interaction 4(1), pp. 21-45.

105. Benyon D. R., Murray D. M. Applying user modeling to human-computer interactiondesign // AI Review 6, 1994, 43 69.

106. Berns M. Global Tutoring: An experiment in alternative learning. http://edie.cprost.sfu.ca/it/res-and-ref.html.

107. Bocker H.-D., Hohl H., Schwab T. HyperAdapter Individualizing Hypertext. In: D. Diaper (ed.) INTERACT'90. Amsterdam: North-Holland, pp. 931-936.

108. Boy G. A. On-line user model acquisition in hypertext documentation. IJCAI'91 Workshop 'Agent Modeling for Intelligent Interaction', Sydney, Australia, pp. 34-42.

109. Boyle C., Encarnación A. O. MetaDoc: an adaptive hypertext reading system // UserModels and User Adapted Interaction 4(1), 1994, pp. 1-19.

110. Brusilovsky P.L. Intelligent tutoring systems for World-Wide Web // Holzapfel, R. (ed.) Proc. of Third International WWW Conference (Posters), Darmstadt, Fraunhofer Institute for Computer Graphics (1995), pp. 42-45

111. Brusilovsky P. L. Intelligent Tutor, Environment and Manual for Introduc-toryProgramming // Educational and Training Technology International 29 (1), 26-34.

112. Brusilovsky P., Pesin L. ISIS-Tutor: An adaptive hypertext learning environment // JCKBSE'94, Japanese-CIS Symposium on knowledge-based software engineering, Pereslavl-Zalesski, Russia, 1994, pp. 83-87.

113. Brusilovsky P., Zyryanov M. Intelligent tutor, environment and manual for physicalgeography 11 Seventh International PEG Conference, Edinburgh, 1993, pp. 6373.

114. Brusilovsky P., Schwarz E., Weber G. ELM-ART: An intelligent tutoring system on World Wide Web // Third International Conference on Intelligent Tutoring Systems, ITS-96, Montreal.

115. Brusilovsky P. Methods and techniques of adaptive hypermedia. User Modeling and User-Adapted Interaction 6, 2-3 (1996), pp. 87-129.

116. Carver C. A., Howard R. A., Lavelle E. Enhancing student learning by incorporating student learning styles into adaptive hypermedia // Proc. of ED-MEDIA'96 World Conference on Educational Multimedia and Hypermedia, Boston, MA, AACE (1996), pp. 118-123

117. Debevc M., Rajko S., Donlagic D. Adaptive bar implementation and ergonomics // Informatica: Journal of Computing and Informatics, 1994, 18, 357-366.

118. Encarnafao L. M. Adaptivity in graphical user interfaces: An experimental framework // Computers & Graphics 19 (6), 1996, pp. 873-884.

119. Greer J., McCalla G. Student modeling: the key to individualized knowledge-based instruction //NATO ASI Series F, Vol. 125, Berlin: Springer-Verlag.

120. Grunst G. Adaptive hypermedia for support systems // In: M. SchneiderHufschmidt, T. Kuhme and U. Malinowski (eds.): Adaptive user interfaces: Principles and practice. Amsterdam: North-Holland, 1995, pp. 269-283.

121. Helmes L., Razum M., Barth A. Concept of a hypertext interface for the in-formationretrieval in complex factual databases // In: R. Kuhlen and M. Ritterberg (eds.): Hypertext -Information Retrieval Multimedia. Konstanz, 1995, pp. 175-189.

122. Hohl H., Böcker H.-D., Gunzenhäuser R. Hypadapter: An adaptive hypertextsystem for exploratory learning and programming // User Models and User Adapted Interaction 6, 1996.

123. Höök K., Karlgren J., Warn A. A glass box approach to adaptive hypermedia // User Models and User Adapted Interaction 6, 1996.

124. Kaplan C., Fenwick J., Chen J. Adaptive hypertext navigation based on user goalsand context // User Models and User Adapted Interaction 3 (3), 1993, pp. 193220.

125. Karas O. Course on multimedia use in distance education: the learning session results // Proceedings of the 1999 EDEN MstU Conference, Moscow, 1999, p.75-80.

126. Katsumoto M., Fukuda M., Shibata Y. The Kansei Link Method for Multimedia Database // 10th International Conference on Information Networking (ICOIN-10), pp. 382-389.

127. Katsumoto M., Fukuda M., Irie N. Dynamic hypermedia system basedon Perceptional Link Method for distributed design image database // 9th InternationalConference on Information Networking (ICOIN-9), 1994, pp. 49-54.

128. Kobsa A., Müller D., Nill A. KN-AHS: An adaptive hypertext client of the usermodeling system BGP-MS // 4-th International Conference on User Modeling, Hyannis, MA, 1997, pp. 31-36.

129. Kobsa, A. User modeling: Recent work, prospects and hazards // In: M. Schneider-Hufschmidt, T. Kthme and U. Malinowski (eds.): Adaptive user interfaces: Principles andpractice. Amsterdam: North-Holland, 1993, pp. 111-128.

130. Kok A. J. A review and synthesis of user modeling in intelligent systems // TheKnowledge Engeneering Review 6(1), 21-47.

131. Kostyukova N.I., Kvashnin G.A. Adaptable System for Conducting Problem-Oriented Dialogue (ASPOD) // Proc. Int. Conf. AMCA-95. Novosibirsk. NCC Publisher, 1995, pp. 714-717.

132. Kushniruk A., Wang H. A hypermedia-based educational system with knowledge-based guidance // ED-MEDIA'94 World conference on educational multimedia andhypermedia, Vancouver, Canada, pp. 335-340.

133. Lemone K. A. Retargetable Course Generation A methodology for reusability in distance education. Position Paper for ITS'96 Workshop on Architecture and Methods for Designing Cost-Effective and Reusable ITSs, Montreal, Canada, June 10th 1996.

134. Mathé N., Chen J. User-centered indexing for adaptive information access // UserModels and User Adapted Interaction 6, 1996.

135. Maybury M. T. Intelligent Multimedia Interfaces. Boston: AAAI Press/MIT Press.

136. Micarelli A, Sciarrone F. A case-based toolbox for guided hypermedia navigation. Fifth International Conference on User Modeling, UM-96, Kailua-Kona, Hawaii, pp. 129- 136.

137. Nawarecki E., Dobrowolski G. Decentralized computer learning systems based on autonomous agent approach. Lecture Notes in Computer Science, 1108, pp.105-113.

138. Okazaki Y., Watanabe K., Kondo, H. An Implementation of an intelligent tutoring system (ITS) on the World-Wide Web (WWW). Educational Technology Research 19, 1 (1996)35-44

139. Patel A. Intelligent Tutoring Tools on the Internet Extending the Scope of Distance Education. 18th ICDE World Conference, June 2-6, 1997, Pennsylvania, USA.

140. Pérez T., Lopistéguy P. HyperTutor: From hypermediato intelligent adaptive hypermedia // ED-MEDIA'95, World conference on educationalmultimedia and hypermedia, Graz, Austria, pp. 529-534.

141. Smeliansky R., Kozlov D., Voloshchenko K. The distance computer-based training system // Proceedings of the 1999 EDEN MstU Conference, Moscow, 1999, p.25-30.

142. Specht M., Oppermann R. ACE Adaptive Courseware Environment. The New Review of Hypermedia and Multimedia 4 (1998), pp. 141-161.

143. Suthers D., Jones D. An architecture for intelligent collaborative educational systems // In: Boulay, B. d. and Mizoguchi, R. (eds.) Artificial Intelligence in Education: Knowledge and Media in Learning Systems. IOS, Amsterdam (1997), pp. 55-62.

144. Thomas C. G., Fischer G. Using agents to improve the usability and usefulness of the World-Wide Web // Fifth International Conference on User Modeling, UM-96, Kailua-Kona, Hawaii, pp. 5-12.

145. Thomas C. G.: Basar: A framework for integrating agents in the World Wide Web // IEEEComputer 28 (5), 1995, pp.84-86.

146. Tikhomirov Y.V. Distant physics education in techical university // Proceedings of the 1999 EDEN MstU Conference, Moscow, 1999, p.42-46.

147. Vassileva J. A task-centered approach for user modeling in a hypermedia of-ficedocumentation system // User Models and User Adapted Interaction 6, 1996.

148. Zeiliger R. Adaptive testing: contribution of the SHIVA model // In: D. Le-clercq and J. Bruno (eds.): Item banking: Interactive testing and self-assessment. NATO ASI Serie F, Vol. 112, Berlin: Springer-Verlag, pp. 54-65.