Математическое моделирование, алгоритмизация и программная реализация адаптивных информационных систем: на примере систем электронного обучения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Охотникова, Елена Сергеевна

• Охотникова, Елена Сергеевна
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Охотникова, Елена Сергеевна

Введение.

Глава 1. Особенности методов моделирования адаптивных информационных систем.

1.1 Направления адаптации в информационных системах.

1.2 Обзор адаптивных информационных систем.

1.3 Применение методов математического моделирования для формализации структуры контента и построения профиля пользователя.

1.4 Подходы к моделированию взаимодействия пользователей с адаптивной информационной системой.

Глава 2. Методы математического моделирования адаптивных информационных систем на примере систем электронного обучения.

2.1 Аспекты моделирования АдИС.

2.2 Математическая модель контента.

2.3 Формализация профиля пользователя.

2.4 Модель и алгоритмы формирования опорной траектории.

2.5 Модель и алгоритмы формирования адаптивной траектории.

2.6 Конкретизация моделей для систем электронного обучения.

2.7 Модель функционирования адаптивной информационной системы

Глава 3. Проектирование и реализация адаптивного функционала информационных систем на примере системы электронного обучения.

3.1 Обобщенная структура адаптивной системы.

3.2 Проектирование адаптивного функционала системы с точки зрения функционального подхода.

3.3 Проектирование адаптивного функционала системы с точки зрения автоматного подхода.

3.4 Информационное моделирование АдИС.

3.5 Информационное моделирование адаптивной системы электронного обучения на базе Moodle.

3.6 Вычислительный эксперимент.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование, алгоритмизация и программная реализация адаптивных информационных систем: на примере систем электронного обучения»

Актуальность работы. Движение современного общества к информационному формирует потребность существенного совершенствования функционала информационных систем (ИС). Одним из направлений развития ИС является их адаптация к возможностям и требованиям пользователей. Под адаптивными понимают системы, в которых заложены возможности модификации алгоритмов их функционирования в ответ на действия пользователей или изменения характеристик внешней среды. Адаптивные информационные системы (АдИС) особенно актуальны, если велико количество пользователей системы, отличающихся целями и опытом. При этом объем контента системы позволяет варьировать способы представления информации (поисковые системы Yandex, Nigma, системы электронного обучения «Орокс», «Прометей», «eLearning Server 3000»и др.). Изначально адаптация интерпретировалась как процесс управления сложным объектом или процессом в условиях неопределенности (Р. Беллман, Я.З. Цыпкин, Ф. Чаки и др.). В дальнейшем в качестве объекта управления рассматривался пользователь системы (Е.В. Луценко, JI.A. Растригин, B.C. Симанков). В этих работах выделены аспекты моделирования, необходимые для обеспечения адаптации: модель пользователя, модели и алгоритмы адаптации. В современных ИС к таким аспектам также относят модель предметной области (Д.В. Ландэ, Н.В. Лукашевич, К.Д. Маннинг).

В исследованиях А.И. Башмакова, И.А. Башмакова, П. Де Бра, А.Н. Григорьева, Д.В. Ландэ, Н.В. Лукашевича, К.Д. Маннинга, A.B. Соловова выделяются основные направления адаптации, характерные для информационных систем: адаптивный поиск информации, адаптивное представление информации, адаптивная навигационная поддержка.

Хотя существующие подходы к моделированию АдИС позволяют реализовать все базовые направления адаптации в отдельности, в них не учитывается возможность комплексной адаптации, а также не предусматривается возможность применения функционала АдИС в качестве инструмента получения данных об адекватности информационного наполнения системы запросам пользователей.

Таким образом, разработка методов математического моделирования, учитывающих возможность комплексной адаптации на основе изменяющихся параметров пользователя, является актуальным направлением развития научных основ проектирования и разработки адаптивных систем.

Объект исследования - адаптивные информационные системы.

Предмет исследования - методы математического моделирования АдИС, позволяющие описать структуру контента, индивидуальный профиль пользователя и его взаимодействие с системой; адаптивные алгоритмы формирования предоставляемого контента в процессе динамического взаимодействия пользователя с системой; программная реализация данных моделей и алгоритмов.

Целью работы является разработка методов математического моделирования информационных систем, применение которых при проектировании и программной реализации ИС позволит обеспечить предоставление пользователю адекватной его целям информации, содержание и последовательность предъявления которой соответствуют профилю пользователя.

Для достижения поставленной цели исследования сформулированы следующие задачи:

• анализ существующих концепций, моделей, технологий и подходов к созданию адаптивных информационных систем, в том числе систем электронного обучения (СЭО) с поддержкой индивидуализации обучения;

• исследование применимости существующих математических моделей для формирования адаптивных информационных систем;

• разработка методов математического моделирования, применение которых в информационных системах позволит обеспечить: о представление структуры контента в виде, позволяющем реализовать адаптивный поиск информации, адаптивное представление информации, адаптивную навигационную поддержку, о динамическое обновление индивидуального профиля пользователя, о адаптивный поиск контента с учетом параметров профиля пользователя, о предоставление пользователю контента, форма и последовательность подачи которого отвечает его профилю;

• разработка алгоритма, обеспечивающего реализацию основных направлений адаптации при обработке контента;

• проектирование, разработка и тестирование адаптивной информационной системы на базе предложенных моделей;

• практическое внедрение разработанной АдИС в составе системы электронного обучения Института математики, естественных наук и информационных технологий (ИМЕНИТ) Тюменского государственного университета.

Методы исследования. Для формализации и решения поставленных в работе задач использовались методы теории множеств, теории графов, теории конечных автоматов, кластерного анализа, латентно-структурного анализа, теории информационных процессов и систем.

Научная новизна и теоретическая значимость исследования заключаются в разработке методов математического моделирования контента информационной системы и профиля пользователя, обеспечивающих комплексную адаптацию в процессе взаимодействия пользователя с ИС.

В области разработки новых математических методов моделирования объектов и явлений предложен метод математического моделирования АдИС, в рамках которого предметная область представлена в виде множества информационных объектов (ИО) двух типов, и связей, представленных отношениями вложенности и предшествования. Определен набор характеристик ИО, достаточный для автоматизации процесса динамического адаптивного (в соответствии с изменяющимся профилем пользователя) отбора информации.

В области разработки, обоснования и тестирования эффективных вычислительных методов с применением современных компьютерных технологий создан комплекс алгоритмов, реализующий предложенный подход к моделированию АдИС. Разработан набор имитационных алгоритмов, предназначенных для компьютерного моделирования процесса взаимодействия пользователей с АдИС, исследования корректности информационного наполнения системы, а также для проверки адекватности предложенных моделей и подходов в ходе вычислительного эксперимента.

Практическая значимость работы определяется тем, что предложенные методы математического моделирования и алгоритмы могут быть эффективно использованы для расширения адаптивного функционала информационных систем, в частности для динамического формирования индивидуальных образовательных траекторий в СЭО.

Работа поддержана грантом для развития и активизации научно-исследовательской и экспедиционной деятельности аспирантов ТюмГУ (2008 г.). Разработка математических моделей контента и профиля пользователя, а также информационной модели системы выполнены в рамках приоритетного национального проекта «Образование» Инновационной образовательной программы ТюмГУ (Раздел: Центр 1Т-компетенций, 20072008 гг.).

Внедрение полученных результатов. Для апробации предложенных моделей и алгоритмов были разработаны подсистемы «Конструктор курсов» и «Диспетчер учебных траекторий» СЭО, используемые в ИМЕНИТ Тюменского государственного университета. «Конструктор курсов» позволяет формировать структуру учебных курсов и определять значения параметров соответствующих моделей. С помощью этой подсистемы автором разработаны электронные учебные курсы «Компьютерные науки» и «Методы вычислений» для направления «Механика. Прикладная математика». «Диспетчер учебных траекторий» реализует функции адаптации содержания и навигационной поддержки учебного курса к индивидуальным характеристикам пользователей.

На защиту выносятся оригинальные результаты по трем направлениям, отраженным в паспорте специальности 05.13.18:

• методы математического моделирования контента, основанного на развитии стандарта IEEE LOM отношениями вложенности и предшествования, и профиля пользователя АдИС, учитывающего статические и динамические характеристики, применение которых в проектировании и разработке информационных систем позволяет обеспечить автоматизацию процесса динамического адаптивного отбора контента {математическое моделирование);

• алгоритм адаптивного отбора контента, обеспечивающий реализацию основных аспектов адаптации, включающий выделение групп пользователей методами кластерного анализа, выбор опорной траектории взаимодействия пользователя с АдИС, построение и корректировку адаптивной траектории на основе динамически меняющихся характеристик пользователя (численные методы);

• реализация предложенных подходов к моделированию и алгоритмизации в программном комплексе, основанном на модели конечного адаптивно управляющего автомата и обеспечивающем: задание атрибутики контента и профиля пользователя, определение начальных значений характеристик контента, пересчет значений динамических характеристик пользователя, построение и коррекцию адаптивной траектории взаимодействия пользователя с АдИС (;комплексы программ).

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на следующих конференциях: XXI Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2008); Первая и вторая научно-практические конференции молодых ученых «Современные проблемы математического и информационного моделирования. Перспективы разработки и внедрения инновационных IT-решений» (Тюмень, 2008 и 2009); Международная научно-практическая интернет - конференция «Информационные технологии в науке и образовании» (Шахты, 2009);

Международная научно-практическая конференция «Новые информационные технологии в образовании» (Екатеринбург, 2009); XIX Ежегодная международная конференция «Информационные технологии в образовании» (Москва, 2009); IV Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование» (Москва, 2009); Всероссийский конкурс научно-исследовательских работ аспирантов и молодых ученых в области технологий электронного обучения в образовательном процессе (Белгород, 2010); Международная конференция «Информационные технологии в образовании» (Москва, 2010); Всероссийская научно-методическая видеоконференция «От инноваций к качеству образования» (Тюмень, 2011), V Международная научно-практическая конференция «Новые информационные технологии в образовании» (Екатеринбург, 2012).

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Охотникова, Елена Сергеевна

Выводы по главе:

Таким образом, разработанная адаптивная система электронного обучения представляет собой ,\¥еЬ-ориентированный программный комплекс, предназначенный для решения следующих основных задач:

• хранение и редактирование информации об ИО, образующих контент системы, и связях между ними;

• предоставление пользователю инструментов для задания значений характеристик, определяющих его предпочтения и ограничения на взаимодействие с системой;

• предоставление пользователю контента, соответствующего характеристикам его профиля;

• хранение и обработка истории взаимодействия пользователя с системой;

• реализация алгоритмов кластеризации и адаптивного динамического формирования последовательностей информационных объектов.

Вычислительный эксперимент позволил подтвердить корректность алгоритмов формирования адаптивной траектории предъявления информационных объектов, а также позволил провести анализ полноты соответствия контента адаптивной информационной системы характеристикам пользователей.

Заключение

Подводя итог, кратко перечислим основные результаты работы.

1. В развитие методов математического моделирования контента предложен подход к формализации структуры контента, основанный стандарте IEEE LOM, расширенном за счет задания на множестве информационных объектов отношений вложенности и предшествования, что позволило учесть:

• иерархический характер контента;

• возможные зависимости между информационными объектами, налагающие ограничения на порядок их предъявления, в том числе для объектов, относящихся к различным ветвям иерархии.

2. На основе введенных в работе статических субъективных и динамических объективных характеристик профиля пользователя, сопоставимых с параметрами модели контента:

• определена проекция целей пользователя на контент адаптивной информационной системы;

• предложен способ оценки степени достижения целей пользователем;

• выполнена кластеризация профилей пользователей, необходимая для выбора опорной траектории.

3. Разработаны алгоритмы статического и динамического отбора контента, применение которых в комплексе позволило:

• организовать выбор опорной траектории предъявления пользователю информационных объектов контента на основании кластеризации пользователей по их субъективным характеристикам;

• обеспечить коррекцию опорной траектории с учетом динамически изменяющихся значений объективных характеристик пользователя.

4. Предложенные методы, модели и алгоритмы успешно апробированы при проектировании, реализации и использовании подсистем «Конструктор курсов» и «Диспетчер учебных траекторий» системы электронного обучения Moodle.

В данной работе предложенный подход к моделированию адаптивных информационных систем использовался для расширения возможностей систем электронного обучения, при этом введенные математические модели контента, опорной и адаптивной траекторий, функционирования системы не накладывают ограничений на форму взаимодействия с АдИС. В силу варьируемости параметров моделей, шкал их измерения, а также связей между ними разработанные методы моделирования АдИС могут быть использованы для развития адаптивного функционала различных видов информационных систем, в частности, поисковых информационных систем, обладающих иерархически структурированным контентом.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Охотникова, Елена Сергеевна, 2012 год

1. Brusilovsky P. Adaptive and intelligent technologies for web-based education // Konstliche Intelligenz. Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching. -1999,-№4.-P. 19-25.

2. Brusilovsky P., Sosnovsky S., Yudelson M. Addictive links: the motivational value of adaptive link annotation // New Review Hypermedia Multimedia, Vol. 15, No. 1.(2009), pp. 97-118.

3. Brusilovsky P., Schwarz E., Weber G. ELM-ART: An Intelligent Tutoring System on World Wide Web //Intelligent Tutoring Systems (Lecture Notes in Computer Science. Berlin, 1996. - Vol. 1086. - P. 261-269.

4. De Bra P., Brusilovsky P., Houben G.-J. Adaptive Hypermedia: From Systems to Framework // ACM Computing Surveys. 1999. - Vol. 31. - № 4.

5. Everitt B.S. Cluster Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics) / B.S. Everitt -Wiley, 2011. P.346.

6. Gan G. Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications (ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability) / G. Gan. SIAM, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2007. - P.466.

7. Garmston Robert J. The Adaptive School: A Sourcebook for Developing Collaborative Groups / Robert J. Garmston. Christopher-Gordon Pub, 2008. -P.308.

8. Hastie Т. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction / T. Hastie Springer, 2009. - P.768.

9. Kaufman L. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics) / L. Kaufman. -Wiley-Interscience, 2005.-P.368.

10. Kogan J. Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data / J. Kogan. Cambridge University Press, 2006. - P.222.

11. Northrup P. Learning Objects for Instruction: Design and Evaluation / P. Northrup. Information Science Publishing, 2007. - P.300.

12. Owens Robert G. Organizational Behavior in Education: Adaptive Leadership and School Reform / Robert G. Owens. Allyn & Bacon, 2003. - P.480.

13. VassilevaJ. A Practical Architecture for User Modeling in a Hypermedia-Based Information System// In Proceedings of the 4-th International Conference on User Modeling . 1994. - P. 115-120.

14. Wiley D. Connecting Learning Objects to instructional design theory: a definition, a metaphor and a taxonomy Электронный ресурс. / D. Wiley, II. -Режим доступа: http://www.reusability.org/read/chapters/wiley.doc. Дата обращения: 01.04.2010.

15. Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы:учеб.пособие для вузов. М.:Высшая школа, 1989. - 263 с.

16. Александрович А. Е. Проектирование высоконадежных информационно-вычислительных систем / А. Е. Александрович, Ю. В. Бородакий, В. О. Чуканов. М.: Изд-во «Радио и связь», 2004. - 144 с.

17. Атанов Г.А. Моделирование учебной предметной области, или предметная модель пользователя // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). -2001.- Т.4.-№1.- С. 111-124.

18. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. -304 с.

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

20. Башмаков М.И. Индивидуальная программа Электронный ресурс. / Режим доступа : http:/ps.lseptember.ru/2006/04/8.htm.

21. Беллман Р. Процессы регулирования с адаптацией: пер. с англЮ.П.Леонова. -М.:Наука, 1964. 361 с.

22. Буль Е.Е. Обзор моделей студента для компьютерных систем обучения // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). -2003,-№4.-С. 245-250.

23. Василенко Н.В., Слободин М.Ю., Ковалев И.В. Об одном подходе к формированию персонализированной образовательной среды // Открытое образование. 2006. -№4. - С. 52-62.

24. Волянская Т.А. Методы и технологии адаптивной гипермедиа // Современные проблемы конструирования программ/ Под. ред. Касьянова В.Н. Новосибирск, ИСИ СО РАН, 2002. - С. 38-68.

25. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

26. Галеев И.Х. Модель управления процессом обучения в ИОС // Материалы 8-ой международной конференции «Интеллектуализация обработки информации». 2010. Электронный ресурс.: http://ifets.ieee.org/ russian/depository/v 13i3/html/1 г.htm

27. Галеев И.Х. Развитие адаптивных технологий обучения // Вестник Воронежского государственного университета. 2004. - №4. - С. 76-83.

28. Гвоздева Т.В., Баллод Б.А. Проектирование информационных систем. -Ростов н/Д:Феникс, 2009. 508 с.

29. Гильманов А.А. Математическая модель и прикладные разработки гибридных технологий доставки контента в электронных образовательных системах: дис. канд. тех. наук : 05.13.18: Тюмень, 2010. 122 с.

30. Горбаченко И.М. Методы моделирования процесса обучения и разработки интерактивных обучающих курсов: дис. канд. тех. наук : 05.13.01: Красноярск, 2001. 224 с.

31. Грекул В. И. Проектирование информационных систем. Курс лекций. Учебное пособие / В. И. Грекул, Г. Н. Денищенко, Г. Л. Коровкина. М.: Интернет-Ун-т Информ. технологий, 2005. - 304 с.

32. ГураВ.В. Теоретические основы педагогического проектирования личностно-ориентированных электронных образовательных ресурсов и сред. Ростов н/Д: Изд-во Южного федерального ун-та, 2007. - 320 с.

33. Данилова О.В. Особенности проектирования системы поддержки самостоятельного обучения // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). 2001. - Т.З. - №8. - С. 361-366.

34. Дорофеев А.С. Модель обучающего курса и реализация программной оболочки дистанционного обучения: системный и объектный подходы: системный и объектный подходы: дис. канд. техн. наук: 05.13.01 Иркутск, 2006. -170 с.

35. Доррер А.Г., Иванилова Т.Н. Моделирование интерактивного адаптивного обучающего курса// Современные проблемы науки и образования. 2007. - №5 Электронный ресурс.: http://www.science-education.ru/18-547.

36. Доррер Г.А., Попов А.А., Рудакова Г.М. Оптимальная группировка разделяемых единиц контента в учебные модули на базе системы БиГОР //Информационные технологии. 2008. - №8. - С.70-73.

37. Зайцева J1.В. Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения// Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). 2003. - №4. - С. 204-211.

38. Зайцева J1.B. Технология разработки адаптивных электронных учебных курсов для компьютерных систем обучения// Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). 2008. - №11. - С. 400-412.

39. Зайцева JI.B., Буль Е.Е. Адаптация в компьютерных системах на базе структуризации объектов обучения // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). 2006. - №9. - С. 422-427.

40. Зайцева Л.В., Прокофьева Н.О. Модели и методы адаптивного контроля знаний // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). 2004. - №7. - С. 265-277.

41. Захарова И.Г. Информационные технологии в образовании: учебное пособие / И. Г. Захарова. 3-е изд., стер. - М. : Академия, 2007. - 192 с.

42. Захарова И.Е., ЛангЯ.В., Охотникова Е.С. Математические модели вариативных электронных учебных курсов // Вестник Тюменского государственного университета. Тюмень: издательство Тюменского государственного университета, 2008. - №6. - С. 172-176.

43. Звонников В.И. Современные средства оценивания результатов обучения: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / В.И. Звонников, М.Б. Челышкова. М.: Издательский центр «Академия», 2007. - 224 с.

44. Ибрагимов И.М. Информационные технологии и средства дистанционного обучения: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. -М.: Академия, 2007. 336 с.

45. Иванова JI.B. Разработка интегрированной среды формирования индивидуальной образовательной траектории при подготовке персонала для предприятий транспортного комплекса: дис. канд. техн. наук: 05.13.06: Москва, 2004.- 158 с.

46. Ивашко А.Г., Карякин Ю.Е., Цыганова М.С. Информационные системы: Учебно-методическое пособие. Тюмень: издательство Тюменского государственного университета, 2007. - 256 с.

47. Карасик A.A. Разработка модели и программного обеспечения информационно-образовательной среды для организации дистанционного обучения с использованием сети Интернет: дис. канд. тех. наук: 05.13.18. -Екатеринбург, 2004. 178 с.

48. Карпова И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах: дис. канд. техн. наук: 05.13.13: Москва, 2002.-200 с.

49. Касьянов В. Н., Касьянова Е. В. Дистанционное обучение: методы и средства адаптивной гипермедиа //Программные средства и математические основы информатики. Новосибирск: ИСИ СО РАН, 2004. - С. 80-141.

50. Касьянова Е.В. Адаптивные методы и средства поддержки дистанционного обучения программированию. Новосибирск, ИСИ СО РАН, 2007.-170 С.

51. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. М.: ДМК Пресс, 2003. - 288 С.

52. Кольцов Ю. В. Добровольская Н.Ю. Нейросетевые модели в адаптивном компьютерном обучении // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). 2002. - №5. - С. 213-216.

53. Коляда М.Г. Виды моделей пользователей в автоматизированных обучающих системах // Искусственный интеллект. 2008. - №2. - С. 28-33.

54. Кочегурова Е.А. Теория и методы оптимизации. Томск, ТПУ, 2011. -150 с.

55. Курганская Г.С. Модели, методы и технология дифференцированного обучения на базе Интернет: дисс. докт. физ.-мат. наук: 05.13.11 Москва, 2001. -186 с.

56. Ланг Я.В. Математическое моделирование и алгоритмы формирования электронных учебных курсов на базе учебных объектов: дис. канд. тех. наук: 05.13.18. Тюмень, 2011. - 117 с.

57. Ландэ Д.В. Поиск знаний в Internet. Киев:Диалектика, 2005. - 267 с.

58. Лаптев В. В., Толасова В. В. Модели оценивания в обучающей системе по программированию// Вестник АГТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика, 2009. -№ 1. С 187-192.

59. Маннинг К.Д. Ведение в информационный поиск: пер с.англ. Д.Клюшина.- Вильяме, 201. 528 с.

60. Меньшикова А.А., Соловов А.В. Дискретные математические модели в исследовании процессов автоматизированного обучения// Информационные технологии, 2001. -№ 12. С.32-36.

61. Мцяшек, Лешек, А. Анализ требований и проектирование систем. Разработка систем с использованием UML/nep. с англ. М; Вильяме, 2002. -432 с.

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

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

64. Ногин В.Д., Протодьяконов И.О., Евлампиев И.И. Основы теории оптимизации. М.: Высшая школа, 1986. - 384 с.

65. Норенков И.П., Соколов Н.К. Синтез индивидуальных маршрутов обучения в онтологических обучающих системах //Информационные технологии. 2009. - №3. - С.74-77.

66. Норенков И.П., Соколов Н., Уваров М. Адаптивные среды создания образовательных ресурсов// Наука и образование. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009 Электронный ресурс.: http://technomag.edu.ru/doc/l 15688.html.

67. Официальный сайт Института виртуальных технологий в образовании Электронный ресурс.: http://www.prometeus.ru/

68. Официальный сайт Комитета по стандартизации обучающих технологий Института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE), Learning Technology Standards Committee): http://ieeeltsc.org/.

69. Официальный сайт компании «HyperMethod» Электронный ресурс.: http://www.hypermethod.ru/

70. Официальный сайт Московского областного центра новых информационных технологий МОЦНИТ Электронный ресурс.: http://www.mocnit.ru/

71. Официальный сайт сообщества разработчиков MOODLE Электронный ресурс.: http://moodle.org/

72. Охотникова Е.С. Математические методы и модели в современных системах управления обучением // Вестник Тюменского государственного университета. Тюмень: издательство Тюменского государственного университета, 2007. - №5.- С. 86-94.

73. Охотникова Е.С. Реализация модульно-рейтинговой системы в электронном обучении // Новые информационные технологии в образовании: материалы международной научно-практической конференции. -Екатеринбург, 2009. 4.2. - С. 93-94.

74. Охотникова Е.С. Оценка качества учебного курса на основе индивидуальной модели пользователя // Информационные технологии в образовании: материалы международной конференции. 4.2. - М: МИРЭА, 2010.-С. 270-274.

75. Охотникова Е.С. Алгоритмы формирования вариативных траекторий прохождения учебного курса// Математическое и информационное моделирование: сборник научных трудов. Вып. 12, Тюмень: Вектор Бук,2010.-С. 151-158.

76. Охотникова Е.С. Построение модели пользователя адаптивной информационной системы// Научная перспектива. №10, Уфа: Инфинити,2011.-С. 70-72.

77. Охотникова Е.С. Модель функционирования адаптивной информационной системы// Новые информационные технологии в образовании: материалы международной научно-практической конференции.- Екатеринбург: изд-во РГППУ, 2012. С. 234-237.

78. Охотникова Е.С. Математическое моделирование взаимодействия пользователя с адаптивной информационной системой// Научно технический вестник Поволжья. Казань: изд-во НТВП, 2012. - №1. - С.208-212.

79. Палюх Б.В., Иванов В.К., Клюшин А.Ю. Адаптивная система подготовки и использования электронных учебных материалов в открытом образовании. // Телематика' 2002: Труды Всероссийской научно-методической конференции. СПб., 2002. - С. 320-321.

80. Петров В. Н. Информационные системы. СПб.: Питер, 2003. - 688С.

81. Поликарпова Н. И., Шалыто А. А. Автоматное программирование. 2008.- 167 с.

82. Рабинович П.Д. Исследование и разработка моделей, алгоритмов и программного обеспечения в компьютерных обучающих системах: дисс. канд. тех. наук: 05.13.18 Москва, 2005. 150 с.

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

84. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам/ Пер. с англ. A.M. Раппопорта. М.: Наука, 1986. - 496 с.

85. Рыбаков А.Е. Моделирование структуры учебных курсов и подсистемы навигации для систем управления обучением, поддерживающих стандарт SCORM //Информационные технологии. 2009. - №3. - С.77-81.

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

87. Рыжаков М.В. Профильная и уровневая дифференциация содержания образования http://www.lexed.ru/pravo/notes/7rizakovmarch2006.html.

88. Рыжкова М.Н. Информационная среда адаптивного обучения для дисциплин естественнонаучного цикла: автореферат дис. кандидата технических наук: 05.13.01, Дубна, 2009. - 19 с.

89. Селевко Г.К Современные образовательные технологии: Учебное пособие. М.: Народное образование, 1998. - 256 с.

90. Сергеев В.В. Адаптивное тестирование в системах дистанционного обучения// Электронное научно-техническое издание «Наука и образование». 2007. №4.

91. Советов Б. Я. Моделирование систем / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. -М.: Высшая школа, 2001. 275 с.

92. Соловов A.B. Дидактический анализ проблематики электронного обучения//Сборник трудов международной конференции «IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies». Казань: КГТУ, 2002. - С. 212-216.

93. Соловов А.В. Электронное обучение: проблематика, дидактика, технология. Самара: «Новая техника», 2006. - 462 с.

94. Соловьев В.Д., Добров Б.В., Иванов В.В. Онтологии и тезаурусы: Учебное пособие. Казань, Москва: Казанский государственный университет, МГУ им. М.В. Ломоносова, 2006. - 157 с.

95. Ш.Тихонов А.Н., Иванников А. Д. О стандарте метаданных информационных образовательных ресурсов для интернет-каталогов // «Интернет-порталы: содержание и технологии»: сборник научных статей. -Вып.З. М.: Просвещение, 2005. - С. 26-47.

96. Тулова С.А. Модель пользователя как средство управления сеансом работы пользователя компьютерной обучающей системы: дисс. канд. тех.: 05.13.10,- Тверь, 2006.- 235 с.

97. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-388 с.

98. Файзуллин Р.Т., Ефимов Б.И. Система оперативного принятия решения на основе экспертных оценок//Информационные технологии моделирования и управления, 2006, №4(29), с. 527-535.

99. Филатова Н. Н., Вавилова Н.И., Тулова С.А. Тренажеры для обучения разработке систем автоматизации, реализованные в WWW // Материалы второй международной конференции по передовым образовательным технологиям (1СALT). Казань, 2002. - С. 288-292.

100. Фомин В.Н., Фрадков A.JL, Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.-.Наука, 1981.-225с.

101. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматизированных системах. -М.: Наука, 1968.-401 с.

102. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов: Учебное пособие. М: Логос, 2002. - 432 с.

103. Чернякова И.Л. Индивидуализация обучения как инновационная идея современной педагогики: историко-культурный контекст // Вестник

104. Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2009. —№ 4. - С. 18-23.

105. Чиркова Т.В. Технологические основы дифференцированного обучения: Дис. канд. пед. наук : 13.00.01 : Карачаевск, 2004. 191 с.

106. Шабалина О.А. Модели и методы для управления процессом обучения с помощью адаптивных обучающих систем: дисс. канд. тех.: 05.13.10. -Астрахань, 2005. 122 с.

107. Шалыто А. А. Технология автоматного программирования / Труды первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации». М.: МГУ. 2003. - С.78-101.

108. Шалыто А.А. Парадигма автоматного программирования//Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург, 2008. -Вып.53. С.3-24.

109. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М: Мир, 1978. - 424 с.

110. Шубин И., Святки Я., Белоус И. Методы интеграции учебных материалов для дистанционного обучения// Information science & Computing, 2008.-№7.-С. 65-70.

111. Юрков А.В. Обзор отечественных систем дистанционного обучения//Компьютерные инструменты в образовании, 2003. №1. - С. 8-14.