Математическое и программное обеспечение операциональной модели обучаемого и ее синтез в программных приложениях открытой гипермедийной среды тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Гостин, Алексей Михайлович

• Гостин, Алексей Михайлович
• кандидат технических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гостин, Алексей Михайлович

Введение.

1. Исследование моделей обучаемого и обучающая деятельность в открытой гипермедийной среде.

1.1. Обзор существующих теорий обучения.

1.2. Анализ методов описания модели обучаемого.

1.3. Обучающая деятельность в открытой гипермедийной среде.

2. Математическое обеспечение операциональной модели обучаемого.

2.1. Математическая модель индивидуальных характеристик

2.2. Математическая модель знаний.

2.3. Представление математической модели знаний в виде взвешенного фактор-графа.

2.4. Инвариантная модель знаний.

3. Выбор и оптимизация операциональной модели обучаемого.

3.1. Целевая функция эффективности обучения.

3.1.1. Целевая функция эффективности обучения мультипликативного вида.

3.1.2. Целевая функция эффективности обучения аддитивного вида.

3.2. Оптимизация операциональной модели обучаемого с помощью метода анализа иерархий.

3.3. Определение оценки вероятности обучения.

3.3.1. Вероятностные методы обучения.

3.3.2. Обучение с повторением

3.3.3. Приведенная оценка вероятности обучения

4. Программное обеспечение адаптивной системы дистанционного обучения (АСДО) на основе операциональной модели обучаемого.

4.1. Обзор аппаратно-программных средств реализации АСДО.

4.2. Проектирование функциональной модели АСДО.

4.3. Разработка технологических компонентов АСДО.

4.4. Обоснование структурной схемы АСДО.

4.5. Алгоритм функционирования АСДО.

4.6. Апробация АСДО в корпоративной сети ВУЗа

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое и программное обеспечение операциональной модели обучаемого и ее синтез в программных приложениях открытой гипермедийной среды»

Актуальность темы. В настоящее время, в связи с быстрым развитием глобальной сети Internet, перед ВУЗами возникает задача эффективного использования сетевых ресурсов и технологий. Активно развиваются гипермедийные и мультимедийные системы и среды. Информация в глобальной сети Internet, представляя собой разновидность открытой гипермедийной среды, интегрирует в себе такие способы представления данных, как графика, анимация, звук и видео [20]. Открытая гипермедийная среда вместе с технологией дистанционного доступа позволяет создавать системы дистанционного обучения, ориентированные на корпоративные сети ВУЗа (Intranet) и глобальную сеть Internet [39].

Одной из важнейших проблем в системе дистанционного образования является создание личностно-ориентированных интеллектуальных обучающих систем и адаптивных систем дистанционного обучения, использующих развитую модель обучаемого и ориентированных на работу с учащимися без преподавателя. Функционирование таких систем должно учитывать не только уровень знаний обучаемого, но и его индивидуальные психологические характеристики - объем восприятия, скорость мыслительной деятельности, характер усвоения материала и т.д. Так как в гипермедийной среде одни и те же знания могут представляться в различных модальностях [24], актуальной является задача адаптации электронных учебных курсов под каждого конкретного обучаемого с учетом его индивидуальных особенностей.

Наиболее эффективным способом освоения знаний для учащегося является использование операционального механизма интеллектуальной деятельности [71, 73]. В связи с этим возникает проблема разработки модели обучаемого, основанной на операциональном механизме освоения учебного материала (операциональной модели) [23]. 5

Существующие системы дистанционного обучения не применяют модель знаний и модель индивидуальных характеристик обучаемого, а оперируют непосредственно элементами электронного учебного курса, используя при этом традиционную разветвленную модель обучения [94, 97].

Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью разработки операциональной модели обучаемого и синтеза ее в программных приложениях открытой гипермедийной среды для использования в составе адаптивной системы дистанционного обучения (АСДО).

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики управления процессом освоения знаний для повышения качества и эффективности обучения. Для этого необходима разработка математической модели обучаемого, учитывающей операциональный механизм освоения знаний, а также модели индивидуальных характеристик, основанной на различиях в восприятии и освоении знаний различными категориями учащихся, и синтез этих моделей в программных приложениях открытой гипермедийной среды в составе АС ДО. Для достижения указанной цели в работе необходимо решить следующие задачи:

• формализовать модель индивидуальных характеристик обучаемого;

• разработать и формализовать модель знаний обучаемого, основанную на операциональном механизме освоения материала;

• исследовать числовые характеристики операциональной модели и разработать оптимизационные модели рационального выбора элементов знаний, подлежащих освоению с помощью операционального механизма;

• разработать алгоритмические процедуры функционирования операциональной модели обучаемого в составе АС ДО;

• синтезировать операциональную модель обучаемого в программных приложениях открытой гипермедийной среды с помощью Д¥еЬ-технологии и реализовать на их основе АС ДО;

• апробировать АС ДО в рамках корпоративной сети ВУЗа. 6

Объект исследования. Математическая модель обучаемого в открытой гипермедийной среде.

Предмет исследования. Числовые характеристики операциональной модели знаний и модели индивидуальных характеристик обучаемого в программных приложениях открытой гипермедийной среды.

Методы исследования. Прикладная теория графов, статистические методы анализа информации, метод анализа иерархий, математическая теория обучения.

Научная новизна. В результате проведенного диссертационного исследования получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

• типовая классификация бимодальных обучающих воздействий в открытой гипермедийной среде;

• математическая модель индивидуальных характеристик обучаемого, включающая в себя следующие числовые характеристики: объем восприятия и эффективность мыслительной деятельности в каждой из модальностей открытой гипермедийной среды; оценка вероятности обучения; характерологический параметр обучаемого;

• формализованная с помощью фактор-графового представления, математическая модель знаний обучаемого, основанная на операциональном механизме освоения учебного материала в открытой гипермедийной среде;

• алгоритмические процедуры определения числа вершин модели операций, реализованные с помощью метода анализа иерархий, позволяющие синтезировать операциональную модель обучаемого в программных приложениях открытой гипермедийной среды;

• методика определения оценки вероятности обучения для тестовых заданий различных типов, а также для обучения с повторением, синтезированная в модуле диагностики качества обучения АСДО; 7

• программные алгоритмы и процедуры функционирования АСДО, основанной на операциональной модели обучаемого, позволяющей адаптировать электронные учебные курсы под личностные особенности учащегося и использующей открытую гипермедийную среду для представления знаний;

Практическая значимость. Предложенные математические модели и алгоритмы могут быть синтезированы в программных приложениях открытой гипермедийной среды и использованы при реализации АСДО, интеллектуальных гипермедийных обучающих систем и систем диагностики качества обучения нового типа.

Разработанная на базе предложенных математических моделей и алгоритмов, АСДО позволяет значительно сократить время на освоение новых знаний, повышает эффективность их усвоения, сокращает расходы на проектирование электронных учебных курсов и облегчает методическую работу преподавателя.

Внедрение результатов. Разработанная в ходе диссертационной работы АСДО используется в учебном процессе Рязанской государственной радиотехнической академии и включает в себя разработанные электронные учебные курсы по дисциплинам: "Начертательная геометрия и черчение", "Геометрическое моделирование и машинная графика".

Тестовая система определения индивидуальных характеристик учащегося "ИНТЕЛ" передана для внедрения в Рязанский областной институт развития образования [21].

Апробация результатов исследования. Результаты исследований докладывались на следующих конференциях и семинарах:

• Всероссийская научно-техническая конференция "НИТ в научных исследованиях радиоэлектроники" (РГРТА, Рязань, 1996 г.) [20];

• "East-West Human-Computer Interaction" (CSTI, Moscow, 1996 r.) [22];

• Всероссийская научно-техническая конференция "Современные информационные технологии в образовании" (РИРО, Рязань, 1996 г.) [21]; 8

• 2-я всероссийская научно-практическая конференция "Современные информационные технологии в образовании" (РИРО, Рязань, 1998 г.) [24];

• Межрегиональная научно-практическая конференция, посвященная 60-летию со дня основания РИРО «Система непрерывного образования и ее роль в развитии личности» (РИРО, Рязань, 1998 г.) [25];

• IX научно-методическая конференция РГРТА (Рязань, 1999 г.) [26].

Публикация результатов работы. По теме диссертации автором опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Список цитируемой литературы содержит 108 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Гостин, Алексей Михайлович

Заключение

В ходе диссертационного исследования была разработана методика управления процессом освоения знаний для повышения качества и эффективности обучения. Для этой цели была разработана математическая модель обучаемого, основанная на операциональном механизме освоения знаний, а также отличии в восприятии и освоении знаний различными категориями учащихся. Формализованная, на основе полученных математических методов и алгоритмов, операциональная модель обучаемого была синтезирована в программных приложениях ОГМС, функционирующих в составе АСДО. Для достижения указанной цели в работе были решены следующие задачи:

1. Формализована математическая модель индивидуальных характеристик обучаемого, включающая в себя оценки: объем восприятия информации; эффективность мыслительной деятельности учащегося; вероятность обучения; характерологический показатель.

2. В результате анализа методов описания модели обучаемого была разработана и формализована с помощью фактор-графового представления математическая модель знаний обучаемого, основанная на операциональном механизме освоения учебного материала.

3. Исследованы числовые характеристики операциональной модели обучаемого и разработаны оптимизационные модели рационального выбора элементов знаний электронного учебного курса, реализованные с помощью метода анализа иерархий.

4. Разработаны алгоритмические процедуры функционирования операциональной модели обучаемого в составе АСДО.

5. Произведен синтез операциональной модели обучаемого с помощью \УеЬ-технологии в программных приложениях ОГМС, представляющих собой базовые модули АСДО.

152

6. Произведена успешная апробация АСДО в рамках корпоративной сети ВУЗа с применением электронного учебника по курсу «Начертательная геометрия и черчение», разработанного с помощью Л¥еЬ-технологии.

В ходе проведенного диссертационного исследования были получены следующие научные результаты:

• проведена типовая классификация бимодальных обучающих воздействий в ОГМС;

• формализована математическая модель индивидуальных характеристик обучаемого;

• формализована математическая модель знаний обучаемого;

• разработаны алгоритмические процедуры определения числа вершин модели операций, позволяющие синтезировать операциональную модель обучаемого в ОГМС;

• разработана методика определения оценки вероятности обучения для тестовых заданий различных типов, а также для обучения с повторением;

• разработаны программные алгоритмы и процедуры функционирования АСДО, основанной на операциональной модели обучаемого.

Проведенные исследования показали, что АСДО, использующая операциональную модель обучаемого, позволяет адаптировать процесс обучения под личные особенности учащегося, существенно сокращает время на освоение новых знаний в ОГМС, повышает эффективность их усвоения, сокращает расходы на проектирование электронных учебных курсов и облегчает методическую работу преподавателя.

Разработанная в ходе диссертационной работы АСДО используется в учебном процессе Рязанской государственной радиотехнической академии и передана для внедрения в ряд образовательных учреждений Рязанского региона.

153

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гостин, Алексей Михайлович, 2000 год

1. Анисимов О.С. Основы методологического мышления. М.: Внеш-торгиздат, 1989.

2. Артамонов Ю.Г. Моделирование биологических систем: справочник. -Киев: Наукова думка, 1977.

3. Аткинсон Р. Адаптивные обучающие системы: попытки оптимизировать процесс обучения // Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения. -М. 1980.

4. Аткинсон Р. Введение в математическую теорию обучения, М., 1966.

5. Бабанский Ю.К. Оптимизация процесса обучения: Общедидактический аспект. М.: Педагогика, 1977.

6. Байдн Б. Методы оптимизации. Вводный курс: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988.

7. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. Воронеж, 1977.

8. Бобков А.И. Адаптивная стратегия автоматизированного обучения на основе графоаналитической модели / Проблемы обработки и передачи информации. Лен. ин-т авиац. приборостроения, 1991.

9. Бондарев В.М., Рублинецкий В.И., Качко Е.Г. Основы программирования. Харьков: Фолио; Ростов н/д: Феникс, 1997.

10. Борисов C.B. Математическая модель процессов приобретения и утери навыков // Проблемы инж. псих, и эргономики. М.: ВНИИТЭ, 1984.

11. Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в ИОС / Техническая кибернетика. Известия РАН, 1992 №5.

12. Д. Вебер. Технология Java в подлиннике. СПб.: BHV, 1997.

13. Гаврилова Т.А., Зудилова Е.В., Ильясов М.З. Интеллектуальные и обучающие системы: Учебное пособие, СПбГТУ, 1996.154

14. Галактионов А.И. Анализ и оценка деятельности по кривым обучения оператора // Психологический журнал, 1985 т.6, №4.

15. Гальперин П.Я. Психология мышления и учение о поэтапном формировании умственных действий. М., 1966.

16. Гончаров A. HTML в примерах. СПб.: Питер, 1997.

17. Гостин A.M. О применении CASE-технологии в области разработки методических и обучающих программных средств // Межвуз. сб. науч. трудов "Проблемы обработки информации", Рязань, 1995.

18. Гостин A.M., Чернышев C.B. Инструментальные средства создания учебных курсов гуманитарного направления // Межвуз. сб. науч. трудов "Новые информационные технологии в образовании", Рязань, 1995.

19. Гостин A.M., Корячко В.П., Чернышев C.B. Развитие информационных возможностей сети RUNNET // "Перспективные информационные технологии в высшей школе", Тамбов, 1995.

20. Гостин A.M., Чернышев C.B. Некоторые аспекты применения гипермедиа технологии в системе обучения // Тез. доклад. Всерос. научно-техн. конференции "НИТ в науч. исслед. радиоэлектроники" РГРТА, Рязань, 1996.

21. Гостин A.M. Пакет прикладных программ «Мини-Тест-Система» // Тез. докл. Всерос. научно-техн. конференции «Современ. информ. технологии в образовании» РИРО, Рязань, 1996.

22. A. Gostin. Psychological aspects of influence of hypermedia technologies upon human consciousness // V East-West International Conference on HumanComputer Interaction'96., CSTI, 1996.

23. Гостин A.M. Операциональный метод построения интеллектуальных гипермедийных систем // межвуз. сб. науч. трудов «Новые информационные технологии», Рязань, 1997.

24. Гостин A.M., Чернышев A.C. Организация обучающей деятельности в открытой гипермедийной среде // Тез. докл. 2-ой Всерос. науч.-практ. конференции «Современ. информ. технологии в образовании», РИРО, Рязань, 1998.155

25. Гостин A.M., Корячко В.П., Чернышев C.B. Использование мультимедиа технологии в организации учебного процесса // Труды IX науч. методич. конференции РГРТА, Рязань, 1999.

26. Грэм Р.Г., Грей К.Ф. Руководство по операционным играм. М., 1977.

27. Р. Дарнелл. JavaScript: Справочник. СПб.: Питер, 1998.

28. А. Джордж, Дж. Лю. Численные решения больших разреженных систем уравнений. М., Мир, 1972.

29. Добряков A.A., Архипова Н.В. Трехконтурная схема управления познавательной деятельностью / Научно технический сб. "Информационные технологии в проектировании и производстве", Вып. 2., М.: ВНИИ межотраслевой информации, 1997.

30. Дремина М.П., Сизов Ю.А. Исследование закономерностей восприятия и переработки зрительной информации // Труды ВНИИТЭ. Эргономика, Вып.5, 1973.

31. Душков Б. А., Смирнов Б. А., Терехов В. А. Инженерно-психологические основы конструкторской деятельности (при проектировании систем "человек-машина"): учебное пособ. -М.: ВШ, 1990.

32. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб., Изд. "Братство", 1994.

33. Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании. -М, 1990.

34. Елисеев О.П. Конструктивная типология и психодиагностика личности. Под ред. В.Н. Панферова. - Псков: Изд. Псковского областного института усовершенствования учителей, 1994.156

35. Занков Л.В. Дидактика и жизнь. М., 1968.

36. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справ. / под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.

37. Искуственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

38. Кашицин В.П. Дистанционное обучение в высшей школе: модели и технологии. М.: Центр информатизации Минобразования России, 1997.

39. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.

40. Кристофидис Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978.

41. Кузин Ф.А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты. Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени. 2-е изд. - М.: "Ось-89", 1998.

42. Кулак И.А. Психофизиологические принципы обучения. Минск, 1981.

43. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике: Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1991.

44. Леннон Д., Маурер Г. Применение систем гипермедиа // Программирование, 1995 №3 - с.17-34.

45. Леонгард К. Акцентуированные личности. Киев, Наукова думка, 1981.

46. Леонтьев А.Г. Структура адаптивной мультимедиа обучающей системы: Тез. докл. Всероссийской научно-методической конференции "Телематика '95", Санкт-Петербург, 1995.

47. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. М.: Политиздат, 1975.157

48. Лозовский В.С. Семантические сети // Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. М.: ВИНИТИ, 1984.

49. Дж. Малпас. Реляционный язык Пролог и его применение: Пер. с англ. / Под ред. В.Н. Соболева. М.: Наука, 1990. - 464 с.

50. Марченко Е.К. Машины для обучения. Теоретические основы применения и методы логического проектирования. М.: ВШ, 1974.

51. Маслов А.Н. Введение в язык программирования Си. М.: Память, 1991.

52. Матрос Д.Ш. Как оптимизировать распределение учебного времени. -М., 1991.

53. Машбиц Е.И. Психологические основы управления учебной деятельностью: Методическое пособие. Киев: Издательское объединение "Вища школа", 1987.

54. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С. Конечные четкие и расплывчатые множества. ч.2. Расплывчатые множества. Таганрог, ТРТИ, 1980.

55. Мельников И.А., Монкус В.В., Тамм Б.Г. Обзор и анализ зарубежных компьютерных обучающих систем в области программирования / Прикладная информатика. Сб. ст. под ред. Савинкова В.М. М.: Финансы и статистика, 1989, вып. 15.

56. Методика и техника психофизиологических исследований операторской деятельности. М.: Наука, 1984.

57. Методы анализа и синтеза структур управляющих систем / Под ред. Б.Г. Волика. -М.: Энергоатомиздат, 1988.

58. Михеева Т.И., Курилкин С.Ю. Инструментальная среда для создания компьютерных учебников "АРГУС" / Математика. Компьютер. Образование // Тезисы докладов второй международной конф. Пущино: МГУ, 1995.

59. Нечаев В.В. Метод комплексной оценки процесса обучения. // Электронная промышленность, 1982, вып. 1 (№107).158

60. Норенков И.П., Маничев В.Б. Основы теории и проектирования САПР: учебн. для втузов по спец. "Вычислительные машины, комплексы, системы и сети". М.: ВШ, 1990.

61. Овчинников A.A. и др. Сетевые методы планирования и организации учебного процесса. Учебно-методическое пособие. М.: ВШ, 1972.

62. Основы инженерной психологии: учебник для тех. вузов / Под ред. В.Ф. Ломова. М.: ВШ, 1986.

63. Опыт компьютерной педагогической диагностики творческих способностей / Под ред. В.И.Андреева.: Изд. казанского ун-та, 1989.

64. Павлов И.П. Полное собрание сочинений. М., Госкомиздат, 1951.

65. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: ВШ, 1989.

66. Петрусинский В.В. Автоматизированные системы интенсивного обучения. -М.: ВШ, 1987.

67. Петрусинский В.В. Суггестокибернетический интегральный метод ускоренного обучения // Методы интенсивного обучения иностранным языкам / МГПИИЯ им. Мориса Тореза. М., 1977, Вып. 3.

68. Петрушин В.А., Синица Е.М. Адаптивное тестирование знаний обучаемого на основе байесовского метода принятия решений // Исп. компьютерных технологий в обучении: Сб. научн. трудов АН УССР, Киев, 1990.

69. Петрушин В.А. ИОС: Архитектура и методы реализации // Техническая кибернетика, 1993 №2.

70. Пейперт С., Переворот в сознании: дети, компьютеры и плодотворные идеи. М.: Педагогика, 1989.

71. Печников А.Н., C.B. Попов. Функциональная диагностика психофизического состояния обучаемого при формировании умственного навыка // Методы и средства кибернетики в управлении учебного процесса высшей школы. Рига, РПИ, 1988.159

72. Ж.П. Пиаже. Избранные психологические труды. М., Просвещение, 1969.

73. Психодиагностика. Теория и практика: Пер. с нем., под ред. Талызиной Н.Ф. М., Прогресс, 1986.

74. Психологические тесты для деловых людей: сост. Литвинцева H.A. -М.: Бизнес-школа "Интел-Синтез", 1994.

75. Рубинштейн С.Л. Проблемы общей психологии. М., Педагогика, 1973.

76. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1993.

77. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. М.: ВШ, 1989.

78. Соломатин Н.М., Хомяков К.С. и др. Семантические аспекты организации экспертных систем // Вестник МГТУ, 1994 №1.

79. Спейнаур С., Куэрсиа В. Справочник Web-мастера. Киев: BHV, 1997.

80. Справочник по инженерной психологии / Под ред. Б.Ф. Ломова. М.: Машиностроение, 1982.

81. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний. М. 1975.

82. Талызина Н.Ф. Формирование познавательной деятельности учащихся.-М., 1983.

83. Тарасов В.Б. ИС в сфере дополнительного образования // Вестник МГТУ, 1995-№2.

84. Теория и эксперимент в анализе труда операторов / Под ред. В.Ф. Венда, В.А. Вавилова. М.: Наука, 1983.

85. Толмачева А.Ю. Проектирование интеллектуальных обучающих систем //ИКА-Э, 1991, вып. 1 (№77).160

86. Умрюхин Е., Родионова Т. Индивидуальные психо-физиологические особенности школьников при работе на компьютере // Информатика и образование, 1992-№2.

87. Учение Живой Этики, т. 1 -3 Самара: "РА", 1992.

88. X. Уэно, М. Исидзука. Представление и использование знаний. Пер. с яп.-М.: Мир, 1989.

89. Р. Шварц, Т. Кристианен. Изучаем Perl: Пер. с англ. Киев: BHV, 1999.

90. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978.

91. Шибанов Т.П. Количественная оценка деятельности человека в системах человек техника. - М.: Машиностроение, 1983.

92. Юдин Э.Г. Системный подход и принцип деятельности. М.: Наука.

93. Брейман А.Д. Программное обеспечение баз данных для обучающих систем с использованием элементов мультимедиа: Автореферат дисс. канд. техн. наук. М., 1998.

94. Власюк Д.П. Диагностика строения когнитивных репрезентативных структур, формирующихся в процессе изучения школьного курса физики: Автореферат дисс. канд. псих. наук. М., 1997.

95. Долгих Д.В. Автоматизация проектирования компонентов дистанционного обучения и диагностики качества знаний специалистов: Автореферат дисс. канд. техн. наук. Воронеж, 1998.

96. Ельцын A.B. Конструирование педагогических измерительных материалов в процедурах регламентации деятельности учреждений высшего образования на основе методов оптимизации и экспертного оценивания: Автореферат дисс. канд. техн. наук. Воронеж, 1999.

97. Кревсун М.В. Метод блочного синтеза и локальных связей в организации учебного сообщения алгоритмизированного обучения: Автореферат дисс. канд. пед. наук. Таганрог, 1999.161

98. Тужикова В.И. Оптимизация автоматизированного обучения специалистов по биомедицинским системам на основе семантического моделирования: Автореферат дисс. канд. техн. наук. Воронеж, 1998.

99. Сафронова И.Е. Разработка математических моделей объектов проектирования для автоматизированной обучающей системы в САПР/ САЙТ ЭВА: Автореферат дисс. канд. техн. наук. М., 2000.

100. Сухих Н.А. Вероятностные репрезентации информации в задачах принятия решений: Автореферат дисс. канд. псих. наук. Ярославль, 1999.

101. Elithorn A., Mornington S., Stavrov A. Automated psychological testing: Some principles and practic // Int. Journal of Man-machin Studies, v. 17, № 3, 1982.

102. H. Maurer. Semantic Modelling of Object-Oriented Hypermedia Databases // IV East-West International Conference on Human-Computer Interaction'95., CSTI, 1995.

103. Minsky M. Framework for representing knowledge in the Psychology of Computer Vision, P.H. Winston (ed). McCraw Hill, 1975.

104. C.A. Petri. Introduction to General Net Theory, New York: SpringerVerlag, 1980.

105. Shimura N. Learning procedure in pattern classificators-introduction and survey // Proc. 4-th Int. Joint. Conf. on Pattern Recogn. Kyoto, Japan, 1978.

106. Howard Wainer. Computerized adaptive testing: A Primer. Hillsdale, New Jersy, USA, 1990.1. Листинг модуляperl1. Модуль "IOSINIT"

107. Инициализация адаптивной системы дистанционного обучения —

108. Определение глобальных значенийrequire(" asdo .cfg");

109. Создание каталога моделей знаний mkdir("$dirasdo",0777) if !(-e "$dirasdo/");текущее время $cti = int(time);

110. Считывание данных из log файла open(LOG,"$dirrez/$filelog"); while (<LOG>) {$rti, $raddr, $rnum, $rshb, $rpar)=split;$nshb=$rshb, $nti=$rti, $idnum=$rnum if $idaddr eq $raddr;$maxnum= ($rnum > $maxnum)? $rnum : $maxnum;close(LOG);

111. Определение номера текущего соединения if (! defined($idnum)) {message("OTcyTCTByroT данные тестирования"); exit;$numfile=("0000").$idnum;$numfile=~sAd*(\d{5})$/$l/;

112. Запись транзакции в log файл open(LOG,"»$dirasdo/$filelog");print LOG "$cti $idaddr $numfile $fileshb ID=init\n"; close(LOG);

113. Определение имени файла модели знаний $filemode=$dirasdo. '/'.$numfile. '.mod';164if (defined($par{'name'})&&(-e "$dirasdo/$fileuser")) {

114. Загрузка модели индивидуальных характеристик open(UIND,"$dirasdo/$fileuser"); while(<UIND>) {if(/$par{'name'}/){ ($name, $group, $old, $hs)=split; $=<UIND>;$ vt,$vc, $ vs, $it, $ic, $is, $hc, $har)=split;if (!defined($par{'name'})||(!defined($vt))) {

115. Определение имени файла результата $filerez=$dirrez. '/'.$numfile.'.rez';

116. Сохранение модели индивидуальных характеристик open(UIND,"»$dirasdo/$fileuser") || die "Cannot open $fileuser"; print UIND "$name $group $old $hs\n";printf UIND "%d %d %d %2.3f %2.3f %2.3f %d %d\n",$vt,$vc,$vs,$it,$ic,$is,$hc,$har; close(UIND);

117. Загрузка модели эксперта учебного курса open(EXPR,"$fileexpr") || die "Cannot open $fileexpr"; $i=0; $six$i.=0;$dircont=<EXPR>; chomp $dircont; $=<EXPR>;

118. Топологическая сортировка вершин графа @mov=(0.$n);for ($i=0;$i<$n;$i++) { for ($j=0;$j<$dp$i.;$j++) { $v=$sm[$six[$i]+$j]; for ($k=0; $k<$i; $k++) { $=$sp[$k];$mov$k.,$mov[$i])=($mov[$i],$mov[$k]) if (/$v/)166