Информационное и алгоритмическое обеспечение адаптивного управления слабо формализуемыми объектами на примере переносимых обучающих модулей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Курзыбова, Яна Владимировна

• Курзыбова, Яна Владимировна
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Курзыбова, Яна Владимировна

Введение.

Глава 1. Адаптивное управление слабо формализуемыми объектами на примере обучающих систем.

1.1. Адаптивное управление слабо формализуемыми объектами.

1.2. Подходы к представлению знаний в адаптивных обучающих системах

1.2.1. Методы формализации представления знаний.

1.2.2. Декомпозиция и структурирование знаний.

1.2.3. Характеристики учебных объектов.

1.3. Анализ моделей обучения в средах электронного обучения.

1.3.1. Модели обучаемого.

1.3.2. Модели адаптивного обучения.

1.4. Выводы.

Глава 2. Системный анализ переносимых модулей с адаптивным управлением.

2.1. Адаптивное управление при итеративных воздействиях.

2.2. Анализ проблемы реализации адаптивных методов обучения в электронных средах и системах.

2.3. Информационная модель организации учебного процесса в адаптивных обучающих модулях.

2.4. Модель обучающих модулей, основанная на теории прецедентов.

2.5. Анализ альтернатив.

2.6. Составление и реализация решения проблемы адаптивного обучения в электронных средах и системах.

2.7. Оценка реализации целей переносимых обучающих модулей.

2.8. Выводы.

Глава 3. Информационное и алгоритмическое обеспечение переносимых обучающих модулей.

3.1. Взаимодействие обучающих модулей с окружением. Требования к окружению.

3.2. Анализ и подготовка контента модулей адаптивного обучения.

3.3. Проектирование алгоритмов функционирования модулей и их техническая реализация.

3.4. Способы встраивания адаптивных обучающих модулей в системы обучения.

3.5. Постановка эксперимента и анализ экспериментальных данных.

3.6. Выводы.

3.7. Развитие исследования.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационное и алгоритмическое обеспечение адаптивного управления слабо формализуемыми объектами на примере переносимых обучающих модулей»

Актуальность темы.

В настоящее время эффективность использования и обработки информации связана с качеством организационно-технических систем, используемых в народно-хозяйственной деятельности человека. Основной характеристикой данного класса систем является наличие технических устройств и людей, функционирующих в соответствии с предписаниями системы.

Организационно-технические системы характеризуются наличием неопределенности в большей степени, чем технические системы. Наличие характеристик, не поддающихся формализации, а также неопределенность влияния одних факторов на другие влечет применение неклассических методов управления, базирующихся на теории искусственного интеллекта, нечеткой логики, эвристиках, которые позволяют получать решения в слабо-формализуемых областях. Методы управления и техническая реализация таких систем, зачастую, не обладают свойствами универсальности, переносимости из одной системы в другую.

К организационно-техническим системам непосредственно относятся системы электронного обучения, в которых также сохраняется проблема интероперабельной (переносимой) реализации адаптивного управления.

Описанная выше проблема распространяется и является актуальной для широкого класса систем электронного обучения. В связи с этим необходима информационная и алгоритмическая поддержка адаптивного управления компоновкой электронных образовательных ресурсов (ЭОР), обеспечивающих адаптивное обучение в электронной обучающей среде на основе мониторинга и оценки состояния процесса обучения.

Процесс внедрения или переноса нового функционала в уже существующие системы трудоемок и влечет значительные финансовые затраты, и как следствие, существует необходимость переносимой (интероперабельной) реализации адаптивного управления компоновкой ЭОР в электронной среде.

Одним из путей решения проблемы синтеза ЭОР, обладающих свойством переносимости и самонастройки, является анализ и разработка интероперабельных обучающих модулей, способных генерировать обучающие траектории. Это позволит дополнить уже существующие обучающие системы без их кардинальной реконструкции.

Под интероперабельными обучающими модулями будем понимать плат-формонезависимые программные структуры, способные встраиваться в любую современную систему обучения, соответствующую спецификации БСОКМ. Интероперабельные обучающие модули включают в себя: функциональную часть, реализующую адаптацию набора учебных элементов, и сами учебные элементы.

Автоматизация процессов генерации обучающих траекторий позволяет качественно улучшить использование средств электронного обучения за счет снижения роли преподавателя в планировании учебной деятельности, ее мониторинге, проверке качества, консультировании. Наиболее перспективным направлением является реализация обучающих траекторий в веб-ориентированных системах обучения за счет их популярности и повсеместного использования, экономической обоснованности, достоинств кросс-платформенного использования, а также широкого применения стандартов и спецификаций, позволяющих решать вопросы унификации и универсальности встраивания разрабатываемых модулей с адаптивным управлением.

Исходя из вышесказанного, актуальной является проблема информационного и алгоритмического обеспечения адаптивного управления технической (программной) составляющей организационно-технических систем, обладающих свойствами переносимости и самонастройки.

Для разрешения проблемы существования универсальных инструментов адаптивного управления динамической компоновкой ЭОР, воспользуемся системно-элементным и системно-функциональным подходом к анализу переносимых обучающих модулей. В 70-х и 80-х годах XX века сформировалось несколько авторских методик системного анализа: С. Оптнера, Э. Квейда, С. Янга, Е.П. Голубкова. Ю.Н. Черняка. Приведенные методики отличаются этапами системного анализа и расстановкой акцентов - так Ю.И. Черняк, С. Оптнер, большее внимание уделяют целеполаганию и обоснованию критериев; С. Янг управлению процессом реализации уже принятого решения. В диссертационном исследовании будем руководствоваться обобщенной методикой С. Оптнера [71] в силу специфики присутствующих в ней методов, делающих упор на разработку и анализ альтернатив, приводящих к цели функционирования системы - что принципиально для реализации функций обучающих модулей, опирающихся на адаптацию по прецедентам (принятие решения на основе анализа успешных альтернатив, зарегистрированных в прошлом).

Методологической основой исследования послужили труды отечественных ученых: Александрова В.В., Гавриловой Т.А., Хорошевского В.Г., Цып-кина Я.З., Ларичева О.И., Рыбиной Г.В., Растригина JI.A., Поспелова Д.А., Бру-силовского П.Л., Башмакова А.И., Соловова A.B., Беспалько В.П., Зайцевой Л.В., Курганской Г.С. Значительный вклад в разработку направления автоматизации адаптивного обучения внесли Брусиловский П.Л., Гаврилова Т.А., Рыбина Г.В., A. Kobsa, М. Specht, W. Nejdl, D. Benyon, P. De Bra.

Цель состоит в системном анализе и алгоритмизации функционирования интероперабельных обучающих модулей, реализующих адаптивное управление компоновкой электронных образовательных ресурсов.

Задачи исследования.

1. Системный анализ переносимых модулей, реализующих адаптивное управление компоновкой ЭОР, включающий в себя анализ отечественных и международных разработок и исследований адаптивных систем обучения, а также существующих подходов к автоматизации процесса адаптивного управления в обучающих системах.

2. Разработка алгоритмов синтеза адаптивных обучающих траекторий в переносимых модулях и их программная реализация, удовлетворяющая международной спецификации SCORM.

3. Разработка информационного обеспечения переносимых модулей: создание структурированных учебно-методических материалов, представленных в форме ЭОР, а также создание банка тестовых вопросов, служащих основой адаптивного управления компоновкой ЭОР.

4. Проведение испытаний по использованию разработанных алгоритмов и программных средств. Экспериментальный анализ качественных характеристик адаптивного обучения с использованием обучающих модулей.

Объектом исследования является процесс динамической компоновки электронных образовательных ресурсов, основанный на адаптивном управлении в электронной образовательной среде.

Предмет исследования. Моделирование и построение адаптивных переносимых обучающих модулей.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, искусственного интеллекта, разработки веб-приложений, дискретной математики, математической статистики, объектно-ориентированного анализа и проектирования.

На защиту выносятся следующие основные результаты.

1. Информационная модель организации учебного процесса в переносимых обучающих модулях.

2. Формализованное описание учебных объектов, промежуточных результатов обучения, ограничений функционирования модулей, позволяющее реализовать построение адаптивных обучающих траекторий.

3. Метод адаптации по прецедентам в области электронного обучения.

4. Алгоритмы адаптивного управления компоновкой электронных образовательных ресурсов для модулей, соответствующие спецификациям БСОИМ.

5. Программный комплекс «ОПАН» [54], реализующий адаптивную компоновку ЭОР.

Научная новизна.

1. Информационная модель описания учебного процесса в переносимых обучающих модулях.

2. Формализованное описание учебных объектов, промежуточных результатов обучения, ограничений функционирования модулей, позволяющее реализовать построение адаптивных обучающих траекторий.

3. Метод адаптации по прецедентам в области электронного обучения.

4. Алгоритмы адаптивного управления компоновкой ЭОР для модулей, соответствующие спецификации 8С(ЖМ.

Практическая значимость.

1. Разработаны алгоритмы генерации обучающей траектории.

2. Создан программный комплекс «ОПАН»[54], реализующий переносимые обучающие модули.

3. Разработана серия электронных курсов, реализующих адаптивное обучение посредством включения в курсы адаптивных обучающих модулей, а также банк тестов.

4. Проведена апробация разработанных алгоритмов в Международном институте экономики и лингвистики Иркутского государственного университета с использованием системы дистанционного обучения ¡.Г^оя [135], в Центре интернет технологий Иркутского государственного технического университета, а также в Иркутском государственном институте усовершенствования врачей в процессе переподготовки и повышении квалификации медицинских работников.

5. Результаты исследования использованы в проекте по заказу Федерального агентства образования (проект № Ф-302, контракт П657, 2007 г.).

Апробация работы. Основные результаты работы представлены на Всероссийской конференции «Винеровские чтения», Иркутск, 2006; на XII Байкальской всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в научных исследованиях», Иркутск, 2007; на Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании», Иркутск, 2007; в Федеральном агентстве образования, Москва, 2007; на Международной научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании», Екатеринбург, 2008; на IX Байкальской всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в научных исследованиях», Иркутск, 2009; на VIII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии системный анализ и управление», Таганрог, 2010.

Публикации и личный вклад автора. Результаты диссертации отражены в 11 научных работах [29, 49-58] (в том числе 3 статьи [51, 56, 57] в журналах, рекомендованных ВАК для опубликования научных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора или кандидата наук, Свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ [54]). В перечисленных публикациях все результаты, связанные с алгоритмизацией, программной реализацией, системным анализом получены автором лично. Из совместной работы с И.М. Головных, P.M. Лобацкой, Д.А. Ульяновым, А.Г. Куницы-ным в диссертацию включены только те результаты (методика формирования контента), которые принадлежат лично автору (0,05 п.л.).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии из 146 наименований и 4 приложений. Общий объем работы - 157 страниц, из которых 136 страниц основного текста, включающего 30 рисунков и 13 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Курзыбова, Яна Владимировна

3.6. Выводы

В третей главе предложена программная реализация обучающего модуля, адаптивно выстраивающего учебную траекторию, приспосабливающуюся к уровню знаний конкретного студента (адаптивность траектории основывается на адаптации по прецедентам, итеративно накапливаемым в ходе учебной деятельности студента). Программная реализация адаптивного обучающего модуля предполагает его использование в любой веб-ориентированной системе обучения, соответствующей спецификации SCORM или автономное использование модулей без встраивания в СДО. Описанная выше технология обучения с использованием адаптивных модулей апробирована в высшем учебном заведении ИГУ МИЭЛ (Иркутский государственный университет Институт экономики и лингвистики). На основе апробации и внедрения технологии были проведены эксперименты, подтверждающие эффективность работы алгоритмов адаптации по прецедентам. Для информационного обеспечения переносимых обучающих модулей были созданы структурированные учебно-методические материалы, представленные в форме ЭОР, а также банк тестовых вопросов, служащий основой адаптивного управления компоновкой модулей.

3.7. Развитие исследования

На сегодняшний день существуют технические и социально-технические системы, в которых управление осуществляется по циклически повторяющейся схеме. Управляющие воздействия генерируются в условиях неполной информации об объекте управления и возмущающих воздействиях, а также при изменяющихся параметрах объекта управления. В таких системах адаптивное управление можно организовать по выводам по прецедентам, используя схему (методику), приведенную во второй главе. Приведем предметные области, согласующиеся с приведенной выше методикой адаптивного управления при итеративных воздействиях на объект управления (Таблица 13).

1. Сборочная фаза технологических процессов.

2. Управление проектами.

3. Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Продемонстрируем возможность применения метода адаптации описанием характеристик адаптивного управления.

Заключение

В диссертационном исследовании был проведен анализ отечественных и международных разработок и исследований адаптивных систем обучения, а также существующих подходов к автоматизации процесса адаптивного обучения. Анализ систем, методов, технологий показал разнообразие подходов к реализации адаптивного электронного обучения. Разнообразие подходов повлекло уникальность решений «техник адаптации» в отдельно взятых обучающих системах, определив их закрытость и отсутствие возможности масштабирования.

Для решения задачи адаптивной и переносимой реализации техник адаптации были созданы модели, алгоритмы, информационное обеспечение переносимых обучающих модулей.

Сделан обоснованный выбор аппарата теории обучения по прецедентам для решения задачи автоматической генерации учебной траектории. Выбор метода адаптации был обоснован слабой формализованностью предметной области электронного обучения.

Создана информационная модель организации учебного процесса на основе переносимых адаптивных обучающих модулей.

Разработано формализованное описание учебных объектов, промежуточных результатов обучения, ограничений функционирования модулей, позволяющее реализовать адаптивное управление обучающей траекторией.

Разработан метод адаптации по прецедентам в области электронного обучения.

Разработаны алгоритмы адаптивного построения обучающей траектории для модулей, основанных на спецификациях 8С(ЖМ, и выполнена их программная реализация с возможностью внедрения и переноса в любую систему обучения без привязки к предметной области.

Предложена и апробирована методика использования разработанных переносимых обучающих модулей при обучении студентов различных направлений и специальностей. Проведены испытания по использованию разработанных алгоритмов и программных средств. Проведен экспериментальный анализ качественных характеристик обучения, подтверждающий эффективность использования переносимых обучающих модулей.

Реализована информационная поддержка переносимых обучающих модулей: созданы экранные формы, предоставляющие пользовательский интерфейс, созданы структурированные учебно-методические материалы, представленные в форме электронных учебных объектов, а также банк тестовых вопросов, служащий основой адаптивного управления компоновкой электронных образовательных ресурсов.

Практическое применение переносимых модулей показало хорошие результаты в классно-урочной и дистанционной форме проведения занятий, а также в сфере переподготовки и повышения квалификации врачей.

Свойство переносимости модулей подтверждено удачным импортом в различные системы дистанционного обучения и системы тестирования контента: i.Logos, Moodle, Scorm Test Track, Reload Editor; а также в режиме автономного использования модулей в виде «Обучающей программы с адаптивной навигацией (ОПАН)».

Глоссарий

Автоматизированная обучающая система (АОС) - это совокупность организационных мероприятий, средств вычислительной техники, методических материалов, психолого-педагогических и математических методов, позволяющих осуществить индивидуализацию процесса обучения.

Дистанционное обучение (ДО) — совокупность технологий, обеспечивающих доставку обучаемым основного объема изучаемого материала, интерактивное взаимодействие обучаемых и преподавателей в процессе обучения, предоставление обучаемым возможности самостоятельной работы по освоению изучаемого материала, а также в процессе обучения.

Информационные коммуникационные технологии (ИКТ) — широкий класс дисциплин и областей деятельности, относящихся к технологиям управления и обработки данных, а также создания данных, в том числе, с применением вычислительной техники.

Компьютерное средство обучения (КСО) - совокупность средств программного, информационного, технического и организационного обеспечения, в которых отражается некоторая предметная область, реализуется технология ее изучения для различных видов учебной деятельности.

Контент - информация, размещенная в обучающих модулях (в электронном курсе), независимо от формы представления (графическая, текстовая, аудио, видео и т. п.), несущая явную смысловую информационную нагрузку.

Учебный объект (УО) - это любой объект, цифровой или нецифровой, который может использоваться многократно, на который можно делать ссылки при использовании соответствующей обучающей технологии.

Учебный элемент (УЭ) - подлежащий изучению предмет, явление, процесс, свойство, связь, взаимосвязь, метод действия, способ работы, применения, использования чего-либо.

Электронное обучение (ЭО) - (син. Electronic Learning, E-learning) - обучение при помощи информационных, электронных технологий.

Электронный образовательный ресурс (ЭОР) - совокупность средств программного, информационного, технического и организационного обеспечения, в которой отражается некоторая предметная область, реализуется технология ее изучения для различных видов учебной деятельности, представленная в электронном виде на машинных носителях или размещенная в сетях ЭВМ.

Asset (актив) - минимальный целостный фрагмент курса. Элемент, который не взаимодействует с сервером системы управления обучением (LMS-сервером). Это может быть html-страница, просто картинка, звуковой файл, flash-объект и т.п. Asset может состоять из нескольких файлов (например, html-файл + css-файл с описанием его стилей + js-файл с описанием используемых в нём функций), но с точки зрения системы и учащегося Asset будет рассматриваться как один неделимый объект.

Content Aggregation ModeI (САМ) - модель агрегирования модулей. Эта часть стандарта описывает структуру учебных блоков и пакетов учебного материала. Пакет может содержать курс, урок, тест, модуль и т. п. В пакет входят xml-файл (манифест), где описана структура пакета, и файлы, составляющие учебный блок. Этот файл должен иметь название imsmanifest.xml и находиться в корневой папке пакета.

Case Based Reasoning (CRB) - метод обучения по прецедентам. Способ решения новых проблем путем адаптации решений, которые использовались ранее в аналогичных ситуациях.

Extensible Markup Language (XML) - расширяемый язык разметки. Текстовый формат, предназначенный для хранения структурированных данных (взамен существующих файлов баз данных), для обмена информацией между программами, а также для создания на его основе более специализированных языков разметки (например, XHTML). XML является упрощённым подмножеством языка SGML.

KnowledgeFlow Structure (KFS) — модель представления знаний в СДО «Гекадем».

Learning management system (LMS) - система управления обучением используется для разработки, управления и распространения учебных онлайн-материалов с обеспечением совместного доступа.

SCORM Sequencing and Navigation (S&N) — книга SCORM, которая описывает, как SCORM может упорядочить учебные действия, производимые учеником или системой.

Sharable Content Object (SCO) - объект совместно используемого контента. Элемент, который взаимодействует с системой управления обучением: сообщает о ходе и результатах обучения, получает и передаёт дополнительные данные.

Sharable Content Object Reference Model (SCORM) - эталонная модель объекта совместно используемого контента. Сборник спецификаций и стандартов, разработанный для систем дистанционного обучения. Содержит требования к организации учебного материала и всей системы дистанционного обучения. SCORM позволяет обеспечить совместимость компонентов и возможность их многократного использования: учебный материал представлен отдельными небольшими блоками, которые могут включаться в разные учебные курсы и использоваться системой дистанционного обучения независимо от того, кем, где и с помощью каких средств они были созданы.

Unified Modeling Language (UML) - язык графического описания для объектного моделирования в области разработки программного обеспечения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Курзыбова, Яна Владимировна, 2012 год

1. Акулыиина, И.Л. Интеллектуальные системы в области контроля / И.Л. Акулыпина, М.М. Виньков // Новости искусственного интеллекта. 1993. - №4.-С. 117-27.

2. Андерсон, Д. Учитель Лиспа / Д. Андерсон, Б. Рейзер // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1987. - С. 27—47.

3. Анфилатов, B.C. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

4. Архангельский, С.И. Учебный процесс в высшей школе / С.И. Архангельский. М.: ВШ, 1980. - 368 с.

5. Астанин, C.B. Сопровождение процесса обучения на основе нечеткого моделирования / C.B. Астанин // Дистанционное образование, 2000. -№ 5. С. 27-32.

6. Атанов, Г.А. Деятельностный подход в обучении / Г.А. Атанов. -Донецк: ЕАИ-пресс, 2001. 160 с.

7. Бабанский, Ю.К. Разработчик теории оптимизации учебно-воспитательного процесса Электронный ресурс. / Ю.К. Бабанский. — URL:http://pi.sfedu.ru/university/publish/schools/3/6.html (дата обращения: 08.01.2009).

8. Башмаков, А.И. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем / А.И. Башмаков. М.: Филинъ, 2003. - 430 с.

9. Беспалько, В.П. Основы теории педагогических систем / В.П. Беспаль-ко. Воронеж: Изд-во Воронеж, 1977. - 303с.

10. Брусиловский, П.Л. Адаптивные и интеллектуальные технологии в сетевом обучении / П.Л. Брусиловский // Новости искусственного интеллекта. 2002. - №5. - С.25-31

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

12. Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах / П.Л. Брусиловский // Известия РАН. Техническая кибернетика. 1992. - №5. - С.97—119.

13. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с приме-рами-приложений на С++, второе издание / Г. Буч. М.: Бином, 2000. - 560 с.

14. Буч, Г. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ / Г. Буч-М.:ДМК Пресс, 2001.-432 с.

15. Васильев, Ф.П. Методы оптимизации / Ф.П. Васильев. М.: Факториал Пресс, 2002. - 524 с.

16. Воробкалов, П.Н. Управление качеством электронных обучающих систем: автореф. дис. . канд. тех. Наук / П.Н. Воробкалов. — Волгоград, 2008. 20 с.

17. Воронов, A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем /

18. A.A. Воронов. М.: Наука, 1985. - 352 с.

19. Вычислительные методы обучения по прецедентам Электронный ресурс. Систем, требования: Adobe Acrobat Reader. — URL: www.ccas.ru/voron/download/Introduction.pdf (дата обращения: 08.01.2009).

20. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврило-ва, В.Ф. Хорошевский. Спб.: Питер, 2001. - 384 с.

21. Галеев, И.Х. Серия МОНАП: модели, методы, подходы / И.Х. Галеев, С.А. Сосновский, В.И. Чепегин // Международный форум «Образовательные технологии и общество». Электронный ресурс.

22. URL: http://ifets.ieee.org/russian/depository/monapr.doc (дата обращения: 26.07.2009).

23. Гальперин, П.Я. Психология мышления и учение о поэтапном формировании умственных действий / П.Я. Гальперин // Исследования мышления в советской психологии: Сб. научн. трудов. М.: Наука, 1966. -476 с.

24. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика /

25. B.Е. Гмурман. -М.:Высшая школа, 2003. 479 с.

26. Голенков, В.В. Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы /В.В. Голенков, В.В. Емельянов, В.Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. 2001. - №4. - С. 3-13.

27. Голенков, В.В. Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации /В.В. Голенков, H.A. Гулякина, В.Б. Тарасов. -Мн.: БГУИР, 2001. 488 с.

28. Грицанов, A.A. Социология. Энциклопедия / A.A. Грицанов, В.А. Абушенко, Г.М. Евелькин. Минск: Книжный дом, 2003. - 1312с.

29. Дельфин. Авторская система создания обучающих мультимедиа курсов Электронный ресурс. -URL: http://cnit.mpei.ac.ru/dolphin/index.htm/.

30. Деменева, Н.Н Психодидактика: Учебное пособие по курсу «Педагогические теории и системы». Часть 2 / H.H. Деменева, Т.М. Сорокина. Н. Новгород: НГПУ, 2008. - 115 с.

31. ДО ОН-ЛАЙН Электронный ресурс. -URL: http://dlc.miem.edu.ru/.

32. Дорофеев, А. С. Модель обучающего курса и реализация программной оболочки дистанционного обучения: системный и объектный подходы: системный и объектный подходы : дис. . канд. техн. наук / А. С. Дорофеев- Иркутск, 2006. 170 с.

33. Доррер, А.Г. Моделирование интерактивного адаптивного обучающего курса / А.Г. Доррер, Т.Н. Иванилова // «Современные проблемы науки и образования».- №5. 2007. - С. 1-8.

34. Емельянов, C.B. Новые типы обратной связи. Управление при неопределенности / C.B. Емельянов, С.К. Коровин.-М.: Наука, 1997. 352 с.

35. Зайцева, J1.B. Разработка и применение автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ / JI.B. Зайцева, Л.П. Новицкий, В.А. Грибкова. Рига: Зинатне, 1989. - 174 с.

36. Информатизация образования в России: сети, информационные ресурсы, технологии (аналитический доклад). / Институт ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании. М.:, 1997. - 52 с.

37. Ительсон, Л.Б. Проблемы современной психологии учения. Вып. 3. Сущность обучения. Современные теории и модели обучения / Л.Б. Ительсон. М.: Знание, 1970. - 46 с.

38. КАДИС Электронный ресурс. URL: http://cnit.ssau.ru/.

39. Концепция репозитариев учебных объектов в ТГТУ // Статья учебного портала ТГТУ Электронный ресурс.

40. URL:http://vitahost.tambov.ru/vitalor.html (дата обращения: 05.03.2009).

41. Кристофидес, Н. Теория графов. Алгоритмический подход / Н. Кри-стофидес. Москва: Мир, 1987. - 432 с.

42. Кузнецов, С.И. САДКО система автоматизированного диалога и коллективного обучения / С.И. Кузнецов // Вопросы кибернетики. Человеко-машинные обучающие системы. - М., 1979. - С. 150-160.

43. Курганская, Г.С. Модели, методы и технология дифференцированного обучения на базе Интернет: автореф. дис. . доктора физ.мат. наук.-Институт прикладной математики имени М.В.Келдыша РАН / Г.С. Курганская. Москва, 2001. - 22 с.

44. Курейчик, В.М. Эволюционная адаптация интерактивных средств открытого образования Электронный ресурс. / В.М. Курейчик,126

45. JI.А. Зинченко. URL: http://www.e-joe.ru/sod/01/l01/ku.html (дата обращения: 05.03.2009).

46. Курзыбова Я.В. Алгоритм формирования индивидуальной траектории обучения в системе дистанционного обучения i.Logos / Я.В. Курзыбова // Вестник МГЛУ.- 2007. №2(9) - С.51 - 56.

47. Курзыбова Я.В. Использование Scorm sequencing and navigation для построения адаптивной траектории обучения / Я.В. Курзыбова // «Открытое образование». 2007. - №3- С.41 - 46.

48. Курзыбова Я.В. Использование Scorm sequencing and navigation для построения адаптивной траектории обучения / Я.В. Курзыбова // Материалы региональной научно-практической конференции «Винеров-ские чтения». Иркутск. - 2007. - С. 158-168.

49. Курзыбова, Я.В. Обучающая программа с адаптивной навигацией (ОПАН): Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009613134 (17.06.2009). М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, 2009.

50. Курзыбова, Я.В. Построение оптимальной траектории обучения / Я.В. Курзыбова // Труды XII Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Ч.З. - 2007. - С. 236-243.

51. Курзыбова, Я.В. Проектирование алгоритма функционирования адаптивных обучающих модулей в нотации UML / Я.В. Курзыбова // «Открытое образование». 2011. - №1. - С.16-21.

52. Курзыбова, Я.В. Системный подход к анализу структуры и проектированию адаптивного интероперабельного обучающего модуля / Я.В. Курзыбова // «Вестник Иркутского государственного технического университета». 2010. - №6(46). - С. 291-294.

53. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений / О.И. Ларичев. -М.: Логос, 2000. 392 с.

54. Леонникова, A.B. Самоучитель UML / A.B. Леонникова. Спб.:Изд-во БХВ-Петербург, 2004. - 432 с.

55. Леонова, Н.М. Методы адаптивного структурно—параметрического управления и идентификации многосвязных социальных объектов на примере образовательной деятельности: автореф. дис. . доктора техн. наук / Н.М. Леонова. Москва, 2006. - 42 с.

56. Логический словарь / Кондаков Н.И. М.: Наука, 1971. - 638 с.

57. Мельников, A.B. Принципы построения обучающих сис-тем и их классификация. Электронный ресурс. / A.B. Мельников, П.Л. Цытович.-URL:http://scholar.urc.ac.ru/pedJournal/numero4/pedag/tsit3 .html.ru (дата обращения: 05.03.2009).

58. Методология и технология электронного обучения Электронный ресурс. /Самарский областной центр новых информационных технологий при аэрокосмическом университете (ЦНИТ СГАУ). -URL:http://cnit.ssau.ru/kadis/posob/partl2.htm (дата обращения: 08.01.2009).

59. Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы: Сб. науч. трудов. Рига: Риж. политехи, ин-т, 1985. -Вып. 1.-216 с.

60. Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. М.: Мир, 1979.-152 с.

61. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.:Наука, 1986. - 312с.

62. Новиков, Д.А. Закономерности итеративного научения / Д.А. Новиков. М.: Институт проблем управления РАН, 1998. - 77 с.

63. Обучение и искусственный интеллект, или основы современной дидактики высшей школы. Донецк: Изд-во ДОУ, 2002. - 504 с.

64. Оптнер, C.JI. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем / C.JI. Оптнер. М.: Советское радио, 1969 - 216 с.

65. Организация учебного материала // Электронные статьи «Стандарт SCORM и его применение» Электронный ресурс. URL: http://cccp.ifmo.ru/scorm/8.html (дата обращения: 05.03.2009).

66. Орокс Электронный ресурс.- URL: http://mocnit.ru/mocnit/oroks.html/.

67. Осуга, С. Обработка знаний: Пер. с япон / С. Осуга. М.: Мир, 1989. -293 с.

68. Петрушин, В.А. Обучающие системы: архитектура и методы реализации (обзор) / В.А. Петрушин // Известия РАН. Техническая кибернетика.-1993.-№2.-С. 164-190.

69. Петрушин, В.А. Экспертно-обучающие системы / В.А. Петрушин. -Киев: Наукова думка, 1992. 196 с.129

70. Планирование на базе рассуждений по прецедентам Электронный ресурс. / ред. Трофимов И.В. URL:http://ai-enter.botik.ru/planning/index.php?ptl=materials/071 cbp.htm (дата обращения: 08.01.2009).

71. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем: Метод, пособие для преподавателей и студентов вузов / А.Я. Савельев, В.А. Новиков, Ю.И. Лобанов /под ред. А.Я. Савельева. М.: Высшая школа, 1986. - 176 с.

72. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Х.Уэно, М. Исидзука / под ред. Х.Уэно. М.: Мир, 1989. - 220 с.

73. Принципы дистанционного обучения Электронный ресурс./ Москов-кий государственный университет экономики, статистики и информатики. — URL: http://www.iet.mesi.ru/dis/14o.htm (дата обращения: 26.03.2009).

74. Прометей Электронный ресурс.- URL: http://www.prometeus.ru/.

75. Психологическая диагностика. Проблемы и исследования / Под ред. K.M. Гуревича. М.: Педагогика, 1981. - С. 232.

76. Пугачев, A.A. Моделирование и разработка адаптивных электронных учебных курсов: дис. канд. Техн / A.A. Пугачев. Иркутск, 2004.

77. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003. 616 с.

78. Растригин, Л.А. Адаптивное обучение с моделью обучаемог / Л.А. Растригин, М.Х. Эренштейн. Рига: Зинатне, 1988. - 160 с.

79. Рыбина Г.В. Интегрированные экспертные системы: современное состояние, проблемы и тенденции / Г.В. Рыбина // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. - №5. - С. 1-126.

80. Рыбина, Г.В. Обучающая экспертная система КОНВАКС-УЧИТЕЛЬ / Г.В. Рыбина, В.И. Берестова // III Конференция по искусственному интеллекту (КИИ-92). Сборник научных трудов в 2-х томах. Тверь: АИИ, 1992. -Т.1. - С. 49-50.

81. Рыбина, Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы / Г.В. Рыбина // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. -№1. - С. 22-46.

82. Рыков, A.C. Методы системного анализа: Многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / A.C. Рыков-М.: Экономика, 1999. 192 с.

83. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати, К. Керыс. М.: Радио и связь, 1991. - 192 с.

84. Семенов, В.В. Компьютерные технологии в дистанционном обучении / В.В. Семенов. М.: МАИ, 1997. - 64 с.

85. Сетевые модели динамики знаний / Под ред. Ю.Н. Мельникова; А.П. Свиридов, H.A. Шалобина М.: МЭИ, 1992. - 88 с.

86. Скурихин, В.И. Проектирование систем адаптивного управления производством / В.И. Скурихин, В.А. Забродский, Ю.В. Копейченко. -Харьков: «Вища школа», 1984. 216 с.

87. Соловов, A.B. Проектирование компьютерных систем учебного назначения / A.B. Соловов // Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. -140 с.

88. Соловов, A.B. Электронное обучение новая технология или новая парадигма? / A.B. Соловов // Высшее образование в России. — М. -2006. -№11. - С. 104-112.

89. Соснин, П.И. Оценивание прецедентов в вопросно-ответном управлении проектными решениями Электронный ресурс. / П.И. Соснин. -URL: http://library.ulstu.ru/docs/sosnin.pdf (дата обращения: 26.03.2009).

90. Спирин, H.A. Методы планирования и обработки результатов инженерного эксперимента / H.A. Спирин, В.В. Лавров. Екатеринбург, 2004.-257 с.

91. Стефанюк, В.Л. Локальная организация интеллектуальных систем / В.Л. Стефанюк. М.: Физматлит, 2004. - 328 с.

92. Стефанюк, В.Л. Теоретические аспекты разработки компьютерных систем обучения. Учебное пособие / В.Л. Стефанюк. Саратов: СГУ, 1995.-98 с.

93. ТОРОС Электронный ресурс.- URL: http://www.mesi.ru/.

94. Ульянов, Д.А. Марковская модель адаптивного тестирования и ее программная реализация в условиях дистанционного обучения: дис. . канд. техн. наук. Иркутский государственный технический университет / Д.А. Ульянов. - Иркутск, 2005 - 119 с.

95. Федунов Б. Бортовые оперативно советующие экспертные системы -новый класс алгоритмов управления Электронный ресурс. / Б. Федунов. - URL:www.raai.org/cai-08/files/cai-08paper20l.doc (дата обращения: 26.03.2009).

96. Цыпкин, Я.3. Основы теории автоматических систем / Я.З. Цыпкин. -М.: Наука, 1977.-560 с.

97. Черняховская, JI.P. Разработка динамической модели процесса управления в проблемных ситуациях на основе базы знаний прецедентов. -Управление в сложных системах / JI.P. Черняховская, Н.О. Никулина, Т.А. Халиков. Уфа, 1999. - С. 207 - 212.

98. Энциклопедия психологических тестов. Общение, лидерство, межличностные отношения. М.: ООО «Издательство ACT», 1997. - 304 с.

99. Adobe Systems Incorporated Электронный ресурс.- URL: http://ww.macromedia.com/.

100. Advanced Distributed Learning Электронный ресурс.- URL: http://www.adlnet.gov/.

101. AICC Электронный ресурс.- URL: http://www.aicc.org/.

102. ARIADNE Foundation for the Knowledge Pool Электронный pecypc.-URL: http://www.ariadne-eu.org/.

103. Brown, J.S. Aspects of a Theory for Automated Student Modeling / J.S. Brown, R.R. Hausman, C.L. Goldstein // BBN Report 3549 (ICAI Report 4). Bolt, Beranek and Newman, Inc., Cambridge, MA, 1977.

104. Brusilovsky, P. Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education / P. Brusilovsky // In C. Rollinger and C. Peylo (eds.), Special Issueon Intelligent Systems and Teleteach-ing, Konstliche Intelligenz, 4. P. 19-25.

105. CourseBuilder Электронный ресурс.- URL: http://www.discoverysystems.com/.

106. Dazzler Электронный ресурс.- URL: http://www.dazzlersoft.com/.

107. Digital Workshop Электронный ресурс.- URL: http://www.digitalworkshop.co.uk/.

108. Discovery Systems International Электронный ресурс. URL: http://www.discoverysystems.com/.

109. Elsom-Cook M. Guided Discovery Tutoring and Bounded user modeling '// Artuficial Intelligence and Human learning. Intelligent-aided Instruction /J. Self (ed.). London: Chapman and Hall, 1988. - P. 165-178.

110. European Committee for Standardization (CEN) Электронный ресурс.-URL: http://www.cen.eu/.

111. HyperMethod IBS Электронный ресурс. URL: http://www.hypermethod.ru/.

112. IEEE Learning Technology Standards Committee Электронный ресурс.- URL: http://ieeeltsc.wordpress.com/.

113. IEEE Learning Technology Standards Committee Электронный ресурс.- URL: http://ltsc.ieee.org

114. IMS Global Learning Consortium Электронный ресурс. URL: http://www.imsglobal.org/.

115. International Organization for standardization Электронный ресурс. -URL: http://isotc.iso.org/.

116. Intersystem Concepts Электронный ресурс. URL: http://www.insystem.com/.

117. ISO/IEC 10746-1:1998. Information technology Электронный ресурс./ Open Distributed Processing Reference model: Overview. — Режим доступа: http://www.iso.org/iso/cataloguedetail.htm?csnumber=20696/.

118. JavaScript. Бибилия пользователя, 4-ое издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003 - 960 с.

119. Kleppe, A. MDA Explained: The Model Driven Architecture Practice and Promise / A. Kleppe, J. Warmer, W. Bast. - Addison-Wesley, 2003. -192 p.

120. KnowledgeCT Электронный ресурс. URL: http://www.cdo.tsure.ru/.135. i.Logos Электронный ресурс. URL: http://www.ilogos.ru/.

121. Lotus Электронный ресурс. URL: http://www-01 .ibm.com/software/lotus/.

122. Macromedia Электронный ресурс. URL: http://www.macromedia.com/.

123. NeoSoft Электронный ресурс. URL: http://www.neosoftware.com/.

124. Patel A., Kinshuk Applied Artificial Intelligence for Teaching Numeric Topics in En-gineering Disciplines / A. Patel // Lecture Notes in Computer Science, 1996.-P. 132-140.

125. Pathlore Электронный ресурс. URL: http://www.pathlore.com/.

126. Rada R. Hypertext : from text to expertext. McGraw-HILL Book Company Europe, 1991. - P. 27 - 39.

127. Reload Editor Электронный ресурс. URL: http://www.reload.ac.uk/.

128. Scorm test track Электронный ресурс. URL: http://testtrack.scorm.com/

129. Seminar. Learning system Электронный ресурс. URL: http://www.seminar.co.uk/.

130. Shareable Content Object Reference Model. Version 1.2. ADL Initiative, 2001 Электронный ресурс. - URL: http://www.adlnet.org/ Извлечено 10.10.2003.