Автоматизация и адаптивное управление аттестацией персонала промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Саакян, Игорь Эдуардович

• Саакян, Игорь Эдуардович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Саакян, Игорь Эдуардович

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЗАДАЧ ОРГАНИЗАЦИИ АТТЕСТАЦИИ ПЕРСОНАЛА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Проблемы кадрового обеспечения предприятий промышленности и транспортного комплекса.

1.2. Педагогические принципы контроля и диагностики.

1.2.1. Функции и методы контроля.

1.2.2. Классификация педагогических тестов.

1.3. Методики построения шкалы оценки уровня знаний.

1.3.1. Принципы построения шкал в задачах тестового контроля.

1.3.2. Формализованные модели классификации обученности.

1.3.3. Унифицированная дидактическая классификация.

1.4. Математическое моделирование процедур тестового контроля.

1.4.1. Основные принципы классической теории тестового контроля.

1.4.2. Формальные модели IRT-теории тестового контроля.

1.4.3. Факторный, латентно-структурный и кластерный анализ в системе моделирования процедур тестового контроля.

1.5. Информационные технологии в системе аттестации персонала.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ТЕСТОВОГО КОНТРОЛЯ В СИСТЕМЕ АТТЕСТАЦИИ.

2.1.Логистическая модель учета процента правильности решения задания.

2.2. Принципы формирования теста и модели оценки эффективности.

2.2.1. Факторная модель гетерогенного теста.

2.2.2. Модель множественной регрессии в оценке характеристик теста.

2.2.3. Оценка параметров регрессии теста.

2.2.4. Разработка критериев оптимальности тестов на основе дисперсионной матрицы ошибочных классификаций.

2.3. Оптимальное распределение сложности для оценки положения уровня знаний.

2.4. Имитационная модель оценки эффективности теста.

2.5. Методика параметризации гетерогенного теста.

2.5.1. Предварительная оценка уровня знаний тестируемых.

2.5.2: Параметрическая функция оценки гетерогенного теста.

2.5.3. Метод оценки разрешающей способности теста.

2.6. Построение формализованного описания фрагмента гетерогенного теста.

2.7. Методика формирования гетерогенных тестов.

Выводы по главе 2.

3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АДАПТИВНОГО ТЕСТОВОГО КОНТРОЛЯ В СИСТЕМЕ АТТЕСТАЦИИ.

3.1. Общая схема построения адаптивных алгоритмов тестового контроля

3.2. Марковская цепь поведения адаптивного алгоритма с постоянным шагом приращения сложности.

3.2.1. Описание алгоритма с постоянным шагом.

3.2.2. Построение марковской цепи процесса адаптивного тестового контроля.

3.2.3. Сходимость стационарных вероятностей при увеличении дискретизации шкалы уровня сложности.

3.2.4. Плотность распределения сложности тестовых заданий.

3.2.5. Анализ сходимости алгоритма поисковой оптимизации.

3.2.6. Плотность распределения для функций регрессии с постоянной дисперсией и постоянным коэффициентом вариации.

Постоянная дисперсия оценки.

Оценка с постоянным коэффициентом вариации.

3.2.7. Оценка эффективности алгоритма с постоянным шагом.

3.3. Адаптивный алгоритм тестового контроля в непрерывной шкале сложности на базе стохастической аппроксимации.

3.3.1. Аналитические оценки скорости сходимости алгоритма оценивания

3.3.2. Имитационные эксперименты по оценке скорости сходимости.

3.3.3. Использование критерия максимального правдоподобия.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СРЕДЫ КОНСТРУКТОРА ТЕСТОВ В СИСТЕМЕ АТТЕСТАЦИИ.

4.1. Методика формирования процедур тестового контроля.

4.2. Принципы организации хранения результатов тестового контроля.

4.3. Пользовательский интерфейс конструктора тестов.

4.3.1. Панель «Курсы».

4.3.2. Панель «Структура курса».

4.3.3. Панель «Алгоритмы тестирования».

4.3.4. Панель «Шаблоны ГТ».

4.3.5. Нижняя горизонтальная панель.

4.4. Создание скрипта с алгоритмом тестирования и пополнение библиотеки алгоритмов.

4.5. Описание механизмов предъявления тестовых заданий.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация и адаптивное управление аттестацией персонала промышленных предприятий»

Эффективное управление персоналом, в том числе подготовка и переподготовка кадров промышленных предприятий в настоящее время невозможна без использования современных компьютерных технологий, которые интенсивно внедряются во все сферы управления. Одной из основных задач системы подготовки и переподготовки персонала является оценка соответствия кадрового состава должностным обязанностям, что требует постоянного определения уровня знаний и умений сотрудников для оценки качества выполнения работ. Система аттестации является одним из компонентов системы подготовки и переподготовки персонала, в которую также входят подсистемы определения целей, содержания, методов и средств обучения, организационно-правовых форм, а также учебно-материальная, финансово-экономическая, нормативно-правовая и маркетинговая подсистемы.

Оперативный контроль уровня знаний и умений сотрудников может быть обеспечен лишь за счет всестороннего использования процедур компьютерного тестового контроля, обеспечивающих динамическую идентификацию уровня подготовленности персонала. Повышение эффективности компьютерного тестирования достигается за счет адаптивных алгоритмов, разработке которых в последнее время уделяется большое внимание. Однако в данном направлении отсутствуют работы по созданию комплексных методик, включающих методы, алгоритмы и программные компоненты формирования тестов вместе с процедурами анализа эффективности механизмов предъявления тестовых заданий, что и определяет актуальность настоящей диссертационной работы.

Предметом исследования являются система' аттестации персонала, включающая методы компьютерного тестового контроля, методы обработки результатов, а также компоненты математического, информационного и программного обеспечения системы поддержки и принятия решений при оценке уровня квалификации персонала.

Целью работы является повышение эффективности системы аттестации персонала промышленных предприятиях на основе разработки методов, моделей, алгоритмов и программных средств автоматизации формирования компьютерных процедур проведения аттестации.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ методов и моделей организации процедур компьютерного тестового контроля в системе подготовки персонала промышленных предприятий;

• разработка формальных методов и моделей тестового контроля;

• анализ эффективности методов адаптивного тестового контроля;

• разработка программного комплекса реализации адаптивных механизмов тестового контроля.

При разработке формальных моделей компонентов системы в диссертации использовались методы общей теории систем и теоретико-множественный аппарат. При формировании последовательности тестовых заданий использовались элементы факторного планирования. Обработка результатов эксперимента выполнена с использованием методов многомерного статистического анализа. При разработке моделей компонентов системы аттестации персонала в диссертации использовались методы математического программирования, теории случайных процессов, имитационное моделирование и другие формальные методы.

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

В первой главе диссертации проводится системный анализ методов и моделей компьютерного тестового контроля в системе аттестации. Рассмотрены проблемы кадрового обеспечения промышленных предприятий и общие тенденции развития системы непрерывной подготовки. Проведен сравнительный анализ принципов конструирования тестовых заданий и построения тестов. Показано, что при обучении контроль рассматривается как важнейшее, относительно самостоятельное и заключительное звено в системе переподготовки кадров. От правильной организации контроля во многом зависит не только эффективность управления учебным процессом и качество подготовки специалистов, но и эффективность управления персоналом в целом.

Во второй главе диссертации разработана методика автоматизации формирования тестов, основанная на формализованном представлении задания с возможностью определения алгоритмической структуры механизмов предъявления и механизмов связывания гомогенных тестов в гетерогенный.

Критерии оптимальности тестов в диссертации строятся на основе минимизации дисперсионной матрицы оценок вероятностей ответов в IRT модели на задания различной направленности. В силу неоднозначности решения задачи используются функциональные преобразования матрицы ,имеющие статистический смысл и обладающие свойствами монотонности, однородности и выпуклости. Поэтому рассматривается задача минимизации функционала, заданного на множестве дисперсионных матриц плана, т.е. задача поиска матрицы плана теста:

В третьей главе диссертации разработаны модели оценки эффективности процедур тестового контроля, основанные на ошибочных классификациях. В целях визуализации данных о вероятностях ошибочной классификации программная реализация модели оценки эффективности теста имеет как плоские, так и объемные формы представления. Оценка математического ожидания для всех планов является практически несмещенной. Это может объясняться равномерностью всех частот и формой логистической кривой.

Разработанные модели и формы визуализации результатов позволяют методисту настроить параметры теста, а именно длину и последовательность заданий каждой направленности, механизм чередования направленности и другие параметры для достижения заданной точности оценки с точки зрения ошибочной классификации. Эти модельные компоненты являются составными частями системы конструирования тестов.

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы построения программного комплекса автоматизации и моделирования процесса аттестации персонала. Разработана структура базы данных, интегрирующая тестовые задания, методические материалы и результаты выполнения каждого задания каждым аттестуемым. Система реализована в виде отдельного программного приложения. Программный комплекс разработан по открытому принципу, что позволяет наращивать его функциональные возможности, добавляя новые механизмы предъявления тестовых заданий в процессе эксплуатации системы.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляют:

• модель логистического преобразования лингвистической переменной уровня знаний в лингвистическую переменную вероятности ответа;

• метод выбора весовых коэффициентов тестовых заданий различного уровня сложности, и разделяющей константы на базе процедуры дискриминантного анализа;

• имитационная модель оценки вероятностей ошибочной классификации;

• формализованное описание процесса адаптивного тестового контроля марковской цепью и аналитические выражения стационарных характеристик.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом процессов аттестации персонала на промышленных предприятиях, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов компьютерного тестового контроля. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования на промышленных предприятиях. Методы и алгоритмы, а также программные средства могут быть использованы также при реализации тестового контроля студентов высших учебных заведений. Внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность процессов разработки учебных программ и процедур тестового контроля. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде учебных центров «Газпрома», а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Апробация работы

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

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2003-2008г.г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса аттестации составляет актуальное направление в области теоретических и практических методов и форм проведения тестового контроля в системе подготовки и аттестации персонала промышленных предприятий.

По результатам выполненных исследований опубликовано 12 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 162 странице машинописного текста, содержит 47 рисунков, 19 таблиц, список литературы из 110 наименований и приложения.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Саакян, Игорь Эдуардович

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ задач организации процедур тестового контроля и аттестации сотрудников промышленных предприятий, определен круг методов и моделей формализованного представления компонент системы аттестации.

2. Разработана методика параметризации компонентов системы компьютерного тестового контроля и формализованная модель преобразования переменных уровня знаний и сложности заданий.

3. Разработаны механизмы формирования тестов и требования к инструментальной среде формирования тестов с возможностью реализации интерактивных режимов.

4. Разработан метод вычисления весовых коэффициентов значимости заданий различной сложности, а также разделяющей константы при реализации процедур классификации уровня знаний тестируемых.

5. Сформированы критерии оптимальности теста на основе матрицы ошибочной классификации и разработана имитационная модель вычисления матрицы ошибочных классификаций.

6. Построена формализованная модель процедуры адаптивного тестового контроля в виде марковской цепи и разработаны механизмы предъявления тестовых заданий.

7. На основе имитационных экспериментов по анализу процедуры Роббинса-Монро получены количественные оценки эффективности адаптивных алгоритмов тестового контроля и показана их эффективность.

8. Сформированы требования к реализации программно-моделирующего комплекса тестового контроля и аттестации персонала транспортных предприятий. Разработанный программный комплекс, методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде учебных центров «Газпрома», а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Саакян, Игорь Эдуардович, 2009 год

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

2. Аванесов B.C. Теоретические основы разработки заданий в тестовой форме. М.: Исследовательский центр, 1995.

3. Агафонов В.Н. Спецификация программ: понятийные средства и их организация. Новосибирск, Наука, 1987, 238 с.

4. Акчурин P.M. Задача автоматизации программирования имитационно диалоговых систем // Программирование. - 1982. - №3.

5. Афифи А. , Эйзен С. Статический анализ: Подход с использованием ЭВМ. Пер. с англ. -М.: Изд-во "Мир", 1982. 488 с.Васильев В.И. Наша концепция.// Вестник высшей шкояы. 1990. № 10

6. Байзель М.М., Тарасенко Г.С Исследование адаптивного алгоритма оптимизации в обстановке помех // Проблемы случайного поиска (Рига). -1981. - Вып. 9. - С. 106-124

7. Баранов В.В. Рекурентные методы оптимальных решений в стохастических системах. Харьков:- Вища школа, 1981. - 145 с

8. Брежинина И. А., Галицкая Б.И., Марек И.А. Технология имитационного моделирования с использованием диалога в процессе построения моделей // Теория сложных систем и методы их моделирования: Труды семинара ВНИИСИ. М., 1984. С. 38-42.

9. Брезгуйова Я.М. Риде К.К Структура диалога в процессе синтеза оптимального плана эксперимента // Проблемы случайного поиска (Рига). 1981. Вып. 9. С. 263-384.

10. Ю.Бусленко В.И. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.; Наука, 1977. 239 с

11. Вороновский Г. К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. -Харьков, 1997.-111 с.

12. Выготский J1.C. Избранные психологические исследования. М., МГУ, 1956.

13. И.Гершунский Б.С Философия образования. М.: Флинта, 1998,

14. Гордон Д. Вычислительные аспекты имитационного моделирования // Исследование операций методологические основы и математические методы. - М.; Мир, 1981. - С. 655-679.

15. Государственный образовательный стандарт Российской Федерации. Высшее профессиональное образование. Общие требования. М., ГКВО РФ, 1993 -9с.

16. Готлиб М.А. Компьютеру дидактическое обеспечение. // Информатика и образование - М., Педагогика, N 4, с.3-14.

17. Готлиб М.А. Структура АОС. //Информатика и образование -М-, Педагогика, N 3, 1987, с.11-20.

18. Желтое С., Лихачев Н., Степанов В. Виртуальная реальность новая информационная технология // Экология непознанного. - 1995. - № 1.- С.6-11.

19. Жуковская З.Д. Методологические основы разработки и функционирования комплексной системы контроля качества подготовки специалистов в вузе. Диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук.-С.П.: ЛГУ, 1994.

20. Зимняя И.А. Проблемы самооценивания как интериоризированной внешней оценки в процессе обучения. "Квалиметрия человека и образования. Методология и практика. 2-й симпозиум, кн.1, ч.1. М.: Исследовательский центр, 1993.

21. Казанович В.Г. Образовательная система как объект оценивания. Диссертация на соискание научной степени кандидата педагогических наук. -М.: Исследовательский центр, 1995.

22. Калашников В.В. Организация моделирования сложных систем. -М.: Знание, 1982. 103 с

23. Катыс Г.П., Катыс П.Г. Трехмерное отображение визуальной информации в виртуальном пространстве: Учебное пособие / МИРЭА. М., 1998. - 78 с.

24. Кашицин В.П. и др. Состояние и развитие дистанционного образования в мире: Научно-аналитический доклад. М.: Изд-во «Магистр», 1997. - С. 44.

25. Клейнен Д. Статистические методы в имитационном моделировании. М.; Статистика, 1978. Вып.1 221с, Вып. 2- 335с.

26. Коломиец Б.К. Инвариантные функции интеллектуальной деятельности. Техническое творчество: теория, методология, практика, энциклопедический словарь справочник./Под ред. А.И.Половинкина, В.В.Попова/. М.: НПО "Информсистема", 1994.

27. Коломиец Б.К. Комплексная оценка выпускников высших учебных заведений. Отчет по НИР за 1996 г. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1997, 136 с.

28. Коломиец Б.К. Образовательные стандарты и программы: инвариантные аспекты М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1999 - с. 144.

29. Лавров С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах. //МП. 1986, N 3, с. 14-19.

30. Литвак Б.Г. Экспертная оценка и принятие решений. М.: Патент, 1996-271 с.

31. ЛитвинцеваЛ. В., Налитое С.Д. Графические средства для построения систем когнитивной графики и виртуальных миров // Программные продукты и системы. -1995. № 2.

32. Математическая теория планирования эксперимента Под ред. С.М. Ермакова. М.: Наука, 1983. - 392 с

33. Новое качество высшего образования в современной России. Труды Исследовательского центра. Род научной редакцией Селезневой Н.А. и Субетто А.И. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1995. - 199 с.

34. Петин Б.Ф. Предложения по совершенствованию ГОСов по направлениям подготовки и специальностям. -М: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1996.

35. Подгорецкая Н.А. Изучение приемов логического мышления у взрослых. М., Педагогика, 1980.

36. Положение об итоговой государственной аттестации выпускников высших учебных заведений в Российской Федерации. М.Госкомвуз РФ, 25.05.94.

37. Положение об итоговой государственной аттестации студентов высших учебных заведений в РСФСР. Проект. М.: Научно - методический центр по подготовке, переподготовке и повышению квалификации специалистов. 1994.

38. Проходов А В., Рузин В.С О глубинной концепции образования.// Вестник высшей школы. 1990 № 5.

39. Растригин JI. С. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Знание, 1988.

40. Реформа и развитие высшего образования. Программный документ. ЮНЕСКО, 1995.

41. Рипа К.К. Алгоритм синтеза оптимальных планов эксперимента // Проблемы случайного поиска (Рига). -1981. Вып. 9. С. 250-262.

42. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М., Наука, 1986.

43. Родионов Б.У.,Татур А.О. Стандарты и тесты в образовании.- М.: Исследовательский центр, 1995. 48с.

44. Саркисова И.О. Автоматизация библиотечной деятельности высших учебных заведений. Электронный учебно-научно-производственный журнал "Автоматизация и управление в машиностроении", №3, 1998.

45. Саркисова И.О. Автоматизация поиска неиндексируемых ресурсов в распределенных компьютерных сетях. // Доклады международной конференции "Информационные средства и технологии", Т. 3, М.: Изд-во СТАНКИН, 1999, стр.184-187.

46. Саркисова И.О. Квалиметрия знаний в системе открытого образования. // Доклады международной конференции "Информационные средства и технологии", Т. 3, М.: Изд-во СТАНКИН, 2001, стр.111-114.

47. Саркисова И.О. Место разработки информационных систем для Internet/Intranet сетей в курсе "Информатика и вычислительная техника". Электронный учебно-научно-производственный журнал "Автоматизация и управление в машиностроении", №14, 2000.

48. Саркисова И.О., Николаев А.Б., Строганов В.Ю. Организация адаптивного тестового контроля // Моделирование и оптимизация в управлении: Сб. науч. тр. М., 2004, МАДИ(ГТУ). с. 12-19.

49. Сборник методических рекомендаций по разработке содержания обучения и дидактических систем. /Под ред. А.А.Золотарева М., МИИГА, 1988,270 с.

50. Селезнева Н.А. Проблемы оценки качества образования в России: состояние и перспективные пути решения. Труды Исследовательского центра. Серия: Научные доклады. М. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов 1994.

51. Селезнева Н.А., Коломиец Б.К. Проблемы итоговой государственной аттестации выпускников вузов, сб."Современные формы и методы контроля знаний студентов на различных этапах обучения и при аккредитации вузов" -М.: Исследовательский центр. 1995.

52. Соколов В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996. - 86с.

53. Срагович В.Г. Адаптивное управление. Наука» 1981. 384 с.

54. Степанов А.А; Бахтина Т.Е., Свердлова Т.А., Желтое С.Ю. Обзор технических и программных средств систем виртуальной реальности // В сб.: "Технология виртуальной реальности". М., 1996. - С. 15-56.

55. Столл P.P. Множества. Логика. Аксиоматические теории. М., Наука, 1988.

56. Субетто А.И. Системология образовательных систем. -М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995.

57. Технология виртуальной реальности: состояние и тенденции развития // Новости искусственного интеллекта. 1995. -№3.-С. 118-122.

58. Технология системного моделирования. /Под ред. С.В.Емельянова -М., Машиностроение; Берлин, Техник, 1988.

59. Титов А.В. Алгоритм агрегирования с использованием смешанной стратегии. Исследовательский центр. 1995.

60. Титтел Эд., Сандерс К., Скотт Ч., Вольф П. Создание VRML миров / Пер. с англ. Киев: Изд-во "Группа BHV", 1997. - 320 с.

61. Тихомиров В.П., Солдаткин В.И., Лобачев С.Л., Ковальчук О.Г. Дистанционное обучение: к виртуальным средам знаний. Дистанционное образование . №2. - 1999. - С.8-16.

62. Тихонов В.И., Миронов М.А. Марковские процессы. М.: Сов. Радио. 1977.-488 с.

63. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под ред. А.Н.Тихонова. М., 1998.- С. 256.

64. Усков В.Л., Ускова М. Информационные технологии в образовании // Информационные технологии. 1999. -№1.-С. 31-37.

65. Феллер В, Введение в теорию вероятностей и ее приложения. : Мир, 1984. 528 с.

66. Фонды комплексных квалификационных заданий по специальностям высшего образования.: Методические разработки ( разработчики : Селезнева Н.А.,Беспалько В.П.,Соколов В.М. и др.) М. Гособразование СССР 1998 г. 89 с.

67. Челышкова М.Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Уч. пособие. М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995. 32 с

68. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М.: Мир, 1978.-418 с.

69. Begault D. 3D Sound for Virtual Reality and Multimedia // Academic Press. 1994.

70. Birnbaum A. Some Latent Trait Models and Their Use in Statistical Theories of Mental Test Scores. Reading, Mass. : Addison Wesly, 1968.

71. Candell Thomas P. The Application of Neural Networks to Virtual Reality // 1CNN Tutorial. 1994. № 13. WCCI (Orlando F.L.).

72. Casas L.A.A. et al. Virtual reality full immersion techniques for enhancing workers performance // Proc. Intern. Conf. On Integrated and Sustainable Industrial Production. (Lisbon, Portugal). 1997. P. 399-411.

73. Elane El-Khawas. External Scrutiny, US Style: multiple actors, overlapping roles. Governments and professional education / Edited by Tony Becher. UK. Published by SRHE and Open University Press. Bristol: HEFCE, 1993.

74. Enseignement a distance: realites, enjeux et perspectives: Rapport presente par 7-C1. Barbarante: Conseil economique et social. P., 1997.

75. Gibson W.A., Latent Structure and Positive Manifold, «British Journal of Statistical Psychology», 15, 1962, 149—160.

76. Gibson W.A. Nonlinear Factors in Two Dimensions, «Psychometrika», 25, 1960,381—392.

77. Green B.F., A General Solution for the Latent Class Model of Latent Structure Analysis, «Psychometrika», 16, 1951, 151-— 166.

78. Jnternatronal Standard Classification of Education (JSCD), revised version 2. UNESCO, 1996.

79. Joraslcog K-S. A General Programm for Analysis of Coveriance Structures .Including Generalized MANONA, Edication Testing Service, Princeton, N.S., 1971.

80. Kenneth Nemire. Evaluting an immersive virtual environment prototyping and simulation // SPIE. 1997. Vol. 3012. P. 408-416.

81. Lazarsfeld P.F. Latent Structure Analysis, в: S. Koch (ed), «Psychology: A Study of a Science», New York, McGraw-Hill, 1959.

82. Leary D.E. Artificial intelligence and virtual organizations // Commum ACM (USA). 1997. Vol. 40. № 1. P. 52-59.

83. Libermcm Henry. Intelligent graphics // Commun. ACM. 1996. Vol. 39. № 8. P. 38-48.

84. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N J. Lawrence Eribaum Ass., Publ. 1980.

85. Lord F.M., Novick M. Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley Publ. Co. Reading, Mass., 1968.

86. Macedonia M.R. A transatlantic research and development environment (3D virtual graphics) // IEEE Comput. Graph. Appl. 1997. Vol. 17. № 2. P. 76-82.

87. Menousek В., Wolfe T. Virtual reality the modular way // Comput. Graph. (USA). Aug. 1997. Vol. 31. № 3. P. 66-68.

88. Mood A.M. Macro-Analysis of American Edution System, Operation Res, 17,770-780, 1969.

89. Padgett Mary Lou et al. Virtual Reality systems: from training simulators to . intelligent VR//Proc. SPffi. 1996. Vol. 2878. P. 409-450.

90. Pelletier F. The virtual and real environments: symbiosis // Proc. Internal Conf. On Virtual Systems and Multimedia. 1997. P. 246-247.

91. Pourzand A.R. and Callings N. Progress in the construction of multilayer optical neural network // Proc. SPffi. 1998. Vol. 3940. p. 439-442.

92. Rasch, G. Probabilistic Models for Some Intelligence^and Afteword by B.D.Wright. The Univ. of Chicago Press. Chicago & London, 1980.

93. Simmonds B. Enhancing reality to make the ideal instruments // Control and lustrum. 1995. Vol. 27. № 12. P. 29, 30.

94. The European conventions on higher education. Council of Europe. -Strasbourg: Council of Europe Press, 1995.

95. Udo Jakob, Efi Douloumi. Let's move on the integration of motion Rendering in VR // SPffi. 1997. Vol. 3012. P. 454-460.

96. Umeki V., Doi M. Sensation of movement in virtual space // Electron. Commun. Jpn. Fundam. Electron. Sc. (USA). June, 1997. Vol. 80. № 6. P. 74-82.

97. Vacca J.R. VRML: bringing virtual reality to the internet: CD-ROM included. Boston, 1996. - 552 p.

98. Watars R.C; Barrus J.W. The rise of shared virtual environments // IEEE Spectr. (USA). March. 1997. Vol. 34. № 3. P. 20-25.

99. Watson B. Evaluation of the effects of frame variation on VR tosk performance // Proc. ШЕЕ. 1997. Virtual Reality Annual Internal Symposium. P. 38-44.

100. Wherry R.J., Gaylord R.H., Factor Pattern of Test Items and Tests as a Function of the Correlation Coefficient: Content, Difficulty, and Constant Error Factors, «Psychometrika», 9, 1944, 237-244.

101. Ying-Ying Fang et al. A pseudo-immersive virtual environment a shell for research // Int. J. Virtual Real. (USA) 1996. Vol. 2. № 3. P. 8-14.