Методы и средства моделирования электронных учебных курсов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат наук Семенов, Игорь Олегович

• Семенов, Игорь Олегович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Семенов, Игорь Олегович

Оглавление

Введение

Глава 1. Моделирование содержания электронных учебных курсов

1.1. Электронные учебные ресурсы и их развитие

1.1.1. Информационные технологии в образовании

1.1.2. Электронные учебные ресурсы

1.1.3. Системы управления обучением

1.2. Математические модели содержания электронных учебных курсов

1.2.1. Графовые модели содержания

1.2.2. Семантические сети

1.3. Применение когнитивных карт для моделирования содержания электронного учебного курсов

1.3.1. Когнитивные карты

1.3.2. Анализ когнитивных карт

1.3.3. Модель содержания учебного курса в виде когнитивной карты

1.3.4. Задача планирования содержания учебного курса

Выводы по главе

Глава 2. Метод решения задачи планирования содержания электронного учебного курса на основе генетического алгоритма

2.1. Задача планирования содержания электронного учебного курса

2.2. Описание генетических алгоритмов

2.2.1. Общая схема

2.2.2 Операторы генетических алгоритмов

2.3. Спецификация генетического алгоритма, применяемого для решения задачи проектирования содержания учебного курса

2.4. Проведение экспериментов по настройке генетического алгоритма

2.4.1. Тестовая модель содержания курса

2.4.2. Описание проведения экспериментов

2.4.3. Результаты моделирования

Выводы по главе

Глава 3. Разработка подсистемы планирования содержания учебных ресурсов

3.1. Описание разработанной программы для работы с когнитивными картами

3.2. Описание разработанной программы тестирования и настройки генетического алгоритма

3.3. Применение разработанных программ для создания подсистемы планирования содержания и генерации вариантов учебных курсов

3.3.1. Описание «1С:Электронное обучение. Конструктор курсов»

3.3.2. Описание разработанной подсистемы

Выводы по главе

Заключение

Список литературы

Приложение 1. Описание программы когнитивного моделирования

Приложение 2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа тестирования и настройки генетического алгоритма для решения задач нелинейной оптимизации на взвешенных орграфах»

Приложение 3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа когнитивного моделирования содержаний учебных курсов»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства моделирования электронных учебных курсов»

Введение

В настоящее время, наблюдается активный рост применения электронного обучения в учебном процессе. Это требует увеличения количества и повышения качества электронных учебных ресурсов. (Электронными учебными резусами (ЭУР) являются учебные материалы, представленные в электронном виде, для использования которых требуется компьютер).

Значительный вклад в развитие современного этапа применения информационных технологий в образовании внесли такие ученые как: А.Н. Тихонов, А.Д. Иванников, A.B. Соловов, A.B. Башмаков, В.Н. Васильев, Г.А. Атанов, П.Л. Брусиловский, П. Де Бра, А. Кобза и другие.

Наряду с разработкой новых ЭУР, существует необходимость оперативной модификации существующих ресурсов, основным видом которых являются электронные учебные курсы (ЭУК) и создания вариативных ЭУК, обладающих возможностью их адаптации к особенностям конкретного учебного процесса. Для эффективного решения этих проблем требуются математические модели учебных курсов, позволяющие представить структуру содержания учебного материала, ввести его количественные характеристики и использовать их для решения задачи планирования ЭУК.

При всем многообразии средств и инструментов, предоставляемыми компьютерными продуктами для разработки и сопровождения ЭУК (как авторскими системами, так и системами типа LCMS/LMS), существующие программные продукты, насколько нам известно, не имеют специальных средств поддержки для решения задачи планирования содержания ЭУК.

Таким образом, можно сделать вывод об актуальности работ, направленных на построение и анализ моделей содержаний учебных ресурсов и их применение в разработке подсистемы для системы управления обучением.

Целью исследования является разработка математических моделей, методов и программного обеспечения для моделирования учебных курсов с целью обеспечения возможности создания различных вариантов учебных курсов, соответствующих заданным требованиям и ограничениям.

Задачи исследования. В диссертационной работе решаются следующие задачи.

1. Разработка математической модели структуры содержания учебного ресурса.

2. Формулировка задачи планирования содержания учебного ресурса, в том числе в оптимизационной постановке.

3. Решение полученной задачи оптимизации генетическим алгоритмом.

4. Разработка программы для работы с когнитивными картами.

5. Разработка программы для тестирования и настройки генетического алгоритма для решения поставленной задачи.

6. Апробация полученных результатов на примере разработки подсистемы планирования содержания и создания вариантов учебных курсов для системы «1С:Электронное обучение. Конструктор курсов» и ее применения для курса «Информационные технологии».

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложена модель структуры содержания учебных курсов на основе когнитивных карт, позволяющая использовать их количественные характеристики.

2. Сформулирована задача планирования содержания учебного курса, в том числе в оптимизационной постановке, позволяющая создавать варианты учебных курсов при заданных ограничениях и требованиях.

3. Предложен метод решения оптимизационной задачи планирования

содержания с помощью генетического алгоритма. Теоретическую ценность работы составляют:

1. Разработка математической модели структуры содержания учебного ресурса на основе когнитивной карты.

2. Формулировка задачи планирования содержания учебного ресурса, в том числе в оптимизационной постановке, и алгоритм ее решения с помощью генетического алгоритма.

Практическую ценность работы составляют:

1. Разработана программа для работы с когнитивными картами.

2. Разработана программа тестирования и настройки генетического алгоритма.

3. Разработана подсистема создания вариантов учебных курсов для системы «1С:Электронное обучение. Конструктор курсов».

4. Разработанный курс «Информационные технологии» внедрен в учебный процесс кафедры информатики и математического обеспечения, физико-математического факультета Карельской государственной педагогической академии и бизнес-инкубатора Петрозаводского государственного университета.

Методология и методы исследования. При выполнении исследований и решения поставленных задач использовались основные научные положения когнитивного моделирования, теории генетических алгоритмов, теории графов, методологии электронного обучения. При разработке программной системы использовались методы объектно-ориентированной разработки. Положения, выносимые на защиту.

1. Модель структуры содержания учебных курсов на основе когнитивных карт, использующая их количественные характеристики, позволяющая создавать варианты учебных курсов

при заданных ограничениях и требованиях.

2. Метод решения оптимизационной задачи планирования содержания генетическим алгоритмом. Подбор настроечных параметров генетического алгоритма на основе проведенных численных экспериментов.

3. Разработка и внедрение компьютерной программы для работы с когнитивными картами и компьютерной программы для тестирования и настройки генетического алгоритма.

Апробация работы.

Материалы диссертационного исследования докладывались и обсуждались на различных конференциях:

1. Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика», Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, 2009, 2010 гг.

2. Международная научная конференция "Системы и модели в информационном мире", Таганрог, 2009 г.

3. Международная научно-практическая конференция «Новые информационные технологии в образовании», Москва, фирма «1С», 2011,2012 гг.

4. VII Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование», Москва, Московский государственный университет, 2011 г.

5. Международная научно-практическая конференция «Информационная среда вуза XXI века», Петрозаводск, Петрозаводский государственный университет, 2010 г.

6. Всеросийская научная конференция «Теория и практика системной динамики», Апатиты, Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН, 2011 г.

7. Научный семинар кафедры информатики и математического обеспечения ПетрГУ, 2012 г.

8. Научный семинар Института прикладных математических исследований Карельского НЦ РАН, 2013 г.

По теме диссертации опубликовано 13 научных работ, 2 из них входят в список ВАК.

Разработанное программное обеспечение было апробировано в учебном процессе на кафедре информатики и математического моделирования Петрозаводского государственного университета в курсе «Информационные технологии», на кафедре информатики физико-математического факультета Карельской государственной педагогической академии и в учебном процессе студенческого бизнес инкубатора ПетрГУ.

Было получено два свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ:

1. Программа тестирования и настройки генетического алгоритма для решения задач нелинейной оптимизации на взвешенных орграфах, № 2012619906.

2. Программа когнитивного моделирования содержаний учебных курсов, №2012619907.

Цель и поставленные задачи определили следующую структуру работы.

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы, формулируется цель работы, указываются применяемые методы исследований, определяется научная новизна и практическая ценность работы, описывается ее структура и формулируются основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе анализируются основные этапы и направления применения компьютерных технологий в образовательной сфере. Показывается актуальность моделирования содержания учебных курсов.

Демонстрируется потребность моделирования с целью создания эффективных адаптивных учебных курсов. Рассматриваются известные модели и подходы к моделированию содержаний учебных курсов таких авторов, как A.B. Соловов, A.B. Башмаков, П.С. Рабинович и другие.

Предлагается использование когнитивных карт для моделирования содержания учебных курсов, приводятся методы анализа и их интерпретации. Приводится описание и методология использования различных когнитивных карт.

Предлагается модель содержания учебного материала в виде когнитивной карты. При этом предполагается, что мы имеем информацию о зависимостях между концептами предметной области и их количественной оценке, которая используется для расчета численной характеристикой важности. Это позволяет формализовать планирование содержания ЭУК. В зависимости от задаваемых ограничений, модель дает возможность отбирать учебный материал, руководствуясь некоторыми критериями, также имеющим количественное выражение.

Предложенная модель содержания является взвешенным ориентированным ациклическим графом. В зависимости от задаваемых ограничений модель дает возможность отбирать учебный материал, включаемый в содержание курса, количественными характеристиками модели.

Во второй главе дается постановка и решение задачи получения оптимального содержания учебного курса при ограниченном времени на изучение.

Если ограничение по времени не позволяет включить в модель учебного курса все имеющиеся в модели учебного материала концепты, то задаче планирования содержания можно придать оптимизационный характер. В качестве подлежащей максимизации целевой функции в этом случае будем использовать функцию, предложенную нами в первой главе.

Описываемая задача относится к классу нелинейных задач дискретного программирования. Для таких задач не существует эффективных точных методов решения, поэтому для их решения на практике применяются различные эвристические алгоритмы, среди которых важное место занимают генетические алгоритмы.

Предусмотрена возможность использования различных генетических операторов, таких как операторы скрещивания (равномерное скрещивание, одноточечное скрещивание, трехточечное скрещивание), операторы селекции (турнир, рулетка).

Для проверки работоспособности предложенного генетического алгоритма и подбора его параметров разработана специальная компьютерная программа и выполнена серия численных экспериментов. В качестве модели содержания для проведения экспериментов была выбрана модель содержания курса «Информационные технологии».

В третьей главе приводится обзор существующих программ для когнитивного моделирования. Приводится описание разработанной системы анализа когнитивных карт. Дается описание программы для тестирования генетических алгоритмов. Описывается интеграция программ с реализацией генетического алгоритма и работы с когнитивными картами с ЬСМ8 «1С:Электронное обучение. Конструктор курсов».

Программа для работы с когнитивными картами предоставляет собой решение на платформе «1С:Предприятие 8» и предназначена для создания и анализа когнитивных карт. Когнитивное моделирование может быть использовано в любой области для решения задач, представимых в виде набора взаимосвязанных концептов, поэтому, данная программа является, в некотором смысле, универсальным инструментом для работы с когнитивными картами. Основные функции программы:

• Ввод пользователем когнитивных карт. Возможны два варианта ввода: графический ввод (интерактивное создание концептов и связей между ними) и табличное задание списка концептов и матрицы смежности для задания связей. Редактирование карт, сохранение;

• Расчет показателей когнитивных карт;

• Вывод рассчитанных данных в различные отчеты;

Программа была протестирована на нескольких когнитивных картах.

Программа для тестирования и настройки генетического алгоритма представляет собой настольное приложение. Работа с генетическим алгоритмом вынесена в отдельную библиотеку DLL, которую можно подключать к любым настольным Windows решениям и к программам на платформе «1С:Предприятие 8».

Библиотеки (DLL) на платформе .NET реализующие расчет характеристик когнитивных карт и работу генетического алгоритма и подсистема для работы с когнитивными картами на платформе «1С:Предприятие 8» встраиваются в LCMS «1С:Электронное обучение. Конструктор курсов» в виде подсистемы планирования содержания.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах, включая работы, входящие в перечень изданий, рекомендуемых ВАК для публикации результатов диссертаций:

1. Семенов И. О., Сиговцев Г. С. Математическое моделирование в планировании содержания электронного учебного курса // Ученые записки Петрозаводского государственного университета, Сер. «Естественные и технические науки», 2012, №8 (129), Т. 1. - С. 134 - 139.

2. Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Разработка электронного учебного курса с использованием когнитивной карты как модели

содержания // Дистанционное и виртуальное обучение, 2012, № 3. -С. 97-106.

3. Семенов И. О. Использование генетических алгоритмов для задачи планирования содержания учебного курса // Университеты в образовательном пространстве региона: опыт, традиции и инновации, Петрозаводск, 2012, - С. 120- 125.

4. Семенов И. О., Сиговцев Г. С., Модуль анализа и планирования содержания учебных курсов для LCMS «1С:Электронное обучение. Конструктор курсов» // 12-я международная научно-практическая конференция «Новые информационные технологии в образовании» (Москва, 31 января - 1 февраля 2012 г.) Тр. конф. - Москва, 2012, -С. 130- 134.

5. Семенов И. О., Сиговцев Г. С. Моделирование содержания и применения учебных ресурсов на основе когнитивных карт // IV-я Всероссийская научная конференция «Теория и практика системной динамики" (Апатиты, 29-31 марта 2011 г.) Тр. конф. - Апатиты, КНЦ РАН, 2011,- С. 143- 150.

6. Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Проектирование содержания учебного ресурса на основе когнитивной карты // Сборник избранных трудов VI международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование» Москва: ИНТУИТ.РУ, 2011, - С. 421 - 426.

7. Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Математическая модель планирования содержания учебного ресурса // Материалы научно-методической конференции «Университеты в образовательном пространстве региона: опыт, традиции, инновации». Петрозаводск, 16-17 февраля 2010,-С. 173- 178.

8. Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Modeling resources for training based on cognitive maps // Proc. of the Annual Int. Workshop on Advances in

Methods of Information and Communication Technology (AMICT'2009). Petrozavodsk, Russia, 19-20 May 2009. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2010, T. 11.-С. 144- 154.

9. Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Моделирование учебных ресурсов для e-Learning // Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование». Москва, 8-10 ноября 2010, - С. 239 - 244.

Ю.Семенов И. О. Применение когнитивных карт в задачах составления содержаний учебных курсов и учебных планов // Международная научная конференция «Системы и модели в информационном мире. Таганрог, 2009, - С. 143 - 150.

П.Русанов О. В., Семенов И. О., Сиговцев Г. С. О моделировании адаптивных учебных ресурсов // II Всероссийская научно-практическая конференция «Информационная среда вуза XXI века»: Материалы конференции. - Петрозаводск, 2008, - С. 127 - 130.

12.Семенов И. О., Сиговцев Г. С. Моделирование содержания адаптивных учебных ресурсов на основе когнитивных карт // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции Телематика'2008 /23-26.06.2008, Санкт-Петербург, 2008, Т. 2, - С.448 -449.

Свидетельства о регистрации программ для ЭВМ:

13.Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012619906. Программа тестирования и настройки генетического алгоритма для решения задач нелинейной оптимизации на взвешенных орграфах. Правообладатель: общество с ограниченной ответственностью «Техномедиа». Авторы: Семенов И.О., Сиговцев Г.С. Заявка № 2012617472 от 05.09.2012. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31.10.2012.

14.Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012619907. Программа когнитивного моделирования содержания учебных курсов. Правообладатель: общество с ограниченной ответственностью «Техномедиа». Авторы: Семенов И.О., Сиговцев Г.С. Заявка № 2012617473 от 05.09.2012. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 31.10.2012.

Глава 1. Моделирование содержания электронных учебных

курсов

Применение компьютеров для автоматизации процессов обучения началось, как только появились технические возможности для организации работы пользователя с ЭВМ в режиме диалога.

Развитие различного типа компьютерных обучающих программ и инструментальных программных средств их разработки привело к формированию понятия автоматизированной обучающей системы (АОС). Как правило, АОС является и инструментом создания конкретных электронных учебных курсов и программной оболочкой, в среде которой происходит работа обучаемых с курсом. Наряду с АОС, особенно с появлением персональных ЭВМ, широкое распространение в практике обучения получили программные средства, предназначенные для обеспечения отдельных элементов учебного процесса (демонстрационные, моделирующие, тестирующие программы и другие).

1.1. Электронные учебные ресурсы и их развитие.

1.1.1. Информационные технологии в образовании

Сфера образования является одной из традиционных областей применения информационных технологий, базирующихся на использовании средств вычислительной техники и коммуникационного оборудования. Первые разработки компьютерных обучающих программ были выполнены в середине 60-х годов, как только появились технические возможности для работы пользователей, не являющихся специалистами по вычислительной технике, с ЭВМ в режиме диалога.

Одной из наиболее известных первых разработок была система PLATO, создание которой началось в 1963 г. в Иллинойском университете [8]. Причем эти разработки начинались не на «пустом месте». Теоретические предпосылки создания таких компьютерных обучающих

программ были заложены в более ранних работах по программированному обучению.

Первые работы по созданию технических устройств, предназначенных для автоматизации отдельных элементов процесса обучения, и разработке соответствующих учебных материалов относятся к двадцатым годам прошлого века. Это направление получило название программированное обучение [54]. Цели, которые ставили перед собой создатели программированного обучения состояли в том, чтобы:

• уменьшить объем выполняемой преподавателем рутинной (механической) работы.

• дать возможность каждому учащемуся учиться в соответствии с его индивидуальными особенностями (в собственной манере и в собственном темпе).

(Можно заметить, что такими же остаются основные цели и всех современных компьютерных средств обучения).

Основных методик программированного обучения две. Это предложенное Б.Скиннером «линейное программирование» -фиксированная последовательность маленьких порций учебного материала, в каждой из которых требуется ответная реакция обучаемого. После ответа обучаемый сразу же узнает верен его ответ или нет. Вторая методика разработана Н.Краудером - это «разветвленное программирование» («книга с перепутанными страницами»). Материал разбивается на малые порции, усвоение которых немедленно проверяется. Результат проверки определяет следующую предъявляемую обучаемому порцию информации [54].

Развитие различного типа компьютерных обучающих программ и инструментальных программных средств их разработки привело к формированию понятия автоматизированной обучающей системы (АОС). АОС - это система для разработки, модификации и использования

обучающих программ, управления учебным процессом в диалоге с обучаемым, сбора и обработки информации о результатах обучения [67]. Как правило, АОС является и инструментом создания конкретных электронных учебных курсов и программной оболочкой, в среде которой происходит работа обучаемых с курсом. Для термина автоматизированная обучающая система существует ряд англоязычных аналогов: Computer Aided Instruction (CAI), Computer Based Training (CBT), Computer Assisted Learning (CAL) и некоторые другие.

Говорят, что используется компьютерная технология обучения, если компьютерная программа выполняет какую-нибудь функцию преподавателя [15]. Имеется много различных функций преподавателя, но среди них можно выделить три основные. Это - передача нового учебного материала от преподавателя ученику, обучение решению задач под управлением преподавателя, и проверка знаний или контроль умений в решении задач. В традиционном учебном процессе, как правило, эти последовательные компоненты учебного процесса повторяются для каждого нового блока учебного материала циклически. Разработка полнофункциональной АОС, эффективно с точки зрения достижения цели обучения реализующей все основные компоненты учебного процесса является весьма сложной задачей, о чем свидетельствует более чем сорокалетняя история усилий, направленных на ее решение.

Имеются много компьютерных программ, которые являются более простыми, чем АОС и они связаны с отдельными элементами процесса обучения и являются средством поддержки традиционного учебного процесса. Большинство из них - это различные виды тестирующих, тренировочных и демонстрационных программ, предназначенных для использования в довольно узких областях, а также различные варианты электронных учебных и методических пособий. Применительно к такого

рода программам используется более общий термин - педагогические программные средства (1111С).

В основе классификации ППС (конкретных вариантов которых существует довольно много [4,5,26,30,40]) находятся те дидактические функции, которые выполняет то или иное программное средство. В соответствии с этим основными видами ППС могут быть:

1. обучающие программы - обеспечивают пошаговое получение по заранее разработанному автором программы сценарию новой учебной информации с учетом в той или иной степени индивидуальных особенностей обучаемого.

2. информационно-поисковые, справочные системы, базы данных и знаний - обеспечивают хранение и представление информации в соответствии с требованиями обучаемого.

3. имитирующие, моделирующие и демонстрационные программы -представляют какой-то аспект действительности посредством реализации в компьютере некоторой его модели для изучения основных свойств этой действительности.

4. тренировочные программы — реализуют повторение ранее полученных знаний, получение и закрепление умений и навыков в решении задач.

5. контролирующие программы — диагностируют, проверяют и оценивают знания, способности и умения обучаемого.

Кроме того к ППС иногда относят ряд других программных систем, которые обеспечивают выполнение конкретных действий по обработке информации (текстовые и графические редакторы, электронные таблицы, математические пакеты, системы программирования), а также систем, предназначенных для сопровождения и поддержки учебного процесса.

На базе развития ППС появилась концепция электронного учебника, как обозначение интегрированных обучающих систем, которые состоят из

нескольких модулей: учебник, сборник задач, справочник и подсистема тестирования. Электронный учебник объединяет теорию, практику и проверку знаний [79].

Важным направлением развития АОС явились работы, направленные на создание эффективных обучающих программ, учитывающих индивидуальные особенности и уровень знаний конкретного обучаемого, обладающих возможностями диагностики и объяснения его ошибок, и так далее. Для этого использовались методы, применяемые в области искусственного интеллекта для представления и использования знаний. Такие системы получили название интеллектуальных обучающих систем (ИОС). Первой практической разработкой такого типа считается система SCHOLAR (1970 г.).

Основные направления, связанные с созданием ИОС:

• Представление и обработка знаний относительно предметной области, которая является предметом изучения.

• Разработка методов для проверки и обнаружения ошибок обучаемого.

• Разработка методов для управления обучением.

• Взаимодействие с учеником на естественном языке.

Наибольшее распространение в разработке ИОС получила технология экспертных систем, позволяющая формализовать и использовать в обучающей программе как знания о предметной области, так и специальные знания по методике обучения. Концепция экспертно-обучающей системы представляет ее в виде совокупности четырех основных подсистем: планирования учебного процесса, решения задач предметной области, диагностики и объяснения ошибок обучаемого, генерации учебных задач [81], каждая из которых в свою очередь может быть реализована в виде экспертной системы.

Опыт разработки и применения ИОС показал ограниченные возможности экспертного подхода к построению ИОС с использованием

моделей ошибок [10]. Дальнейшее развитие ИОС происходило в направлении от экспертной парадигмы к новой парадигме, которая может быть названа «парадигма сотрудничества», и в которой ИОС рассматривается не как наставник обучаемого, а как его помощник и инструмент в обучении. Для этого ИОС должна предоставлять обучаемому дружественную среду для развития исследовательского подхода к обучению [72].

Одним из ключевых в парадигме сотрудничества является понятие адаптивности в том смысле, как оно используется в адаптивных диалоговых системах. Адаптивность здесь означает способность системы изменять объем и полноту информации по некоторой теме, предоставляемой различным пользователям, а также изменять некоторые визуальные аспекты системы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Семенов, Игорь Олегович, 2013 год

Список литературы

1. Аврамчук Е. Ф., А. А. Вавилов, С. В. Емельянов. Технология системного моделирования /Е.Ф. Аврамчук, Вавилов А. А., Емельянов С. В.- // Под ред. С. В. Емельянова М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988 - 520 с.

2. Айра П. Объектно-ориентированное программирование на С++ / П. Айра.- Санкт-Петербург, Бином, Невский Диалект, 2001 г.- 464 с.

3. Атанов Г.А., Пустынникова И.Н. Обучение и искусственный интеллект, или Основы современной дидактики высшей школы. /Г.А. Атанов, И.Н. Пустынникова // Донецк: Изд-во ДОУ, 2002. - 504 с.

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

5. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем./ А.И. Башмаков, И.А. Башмаков // М.: «Филинъ», 2003. - 616 с.

6. Башмаков И.А., Рабинович П.Д. Модель семантической сети для представления учебного материала в компьютерных обучающих средствах. / И.А. Башмако, П.Д. Рабинович// Справочник. Инженерный журнал. 2002. - №8 - С. 61-64.

7. Беспалько В.П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия)./ В.П. Беспалько- //М.: Изд-во Моск. психолого-социального ин-та; Воронеж: Изд-во НПО «МОДЭК», 2002. - 352 с.

8. Битцер Д., Джонсон Р. Система PLATO - техническое средство обучения, использующее ЭВМ / Д. Битцер, Р. Джонсон // Кибернетика и педагогика. Новые тенденции в подходе к обучению инженерных кадров в США. М.: Мир, 1972. С. 45-69.

9. Борисов В.В., Круглов В.В.,Федулов A.C. Нечеткие модели и сети. / В.В. Борисов, В.В. Кругло, A.C. Федулов.- //Горячая линия-Телеком, 2007, с. 50-190.

Ю.Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах. / П.Л. Брусиловский //Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1992, № 5, с. 97-119.

П.Васильев В.Н., Лисицына Л.С. Концепция сетевой информационно-образовательной технологии для разработки результатов образования/ В.Н. Васильев, Л.С. Лисицына // Науч.-техн. вестн. СПбГУИТМО. 2005. Вып. 23. «Высокие технологии в оптических информационных системах». С. 149-156.

12.Гладков, JI.A. Генетический алгоритм планаризации на основе матрицы цепей / JI.A. Гладков // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. - №2. — С. 105-113.

13.Гладышев П. Е., Сиговцев Г. С. Модель адаптивного учебного интернет-ресурса. /П.Е. Гладышев, Г.С. Сиговцев //Тр. XI Всероссийской конференции "Телематика 2004". СПб.: 2004. Т. 1, С. 315-317

14.Гольдштейн Ю.Б., Сиговцев Г.С., Русанов О.В. Интерактивная обучающая среда по техническим дисциплинам. /Ю.Б. Гольдштейн, Г.С. Сиговцев, О.В. Русано //IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Казань 2002, с.88-92.

15.Гриценко В.И., Довгялло A.M., Компьютерная технология обучения. Словарь-справочник. / В.И. Гриценко, A.M. Довгялло, // Киев: Наукова думка, 1992. С. 12-14.

16.Дворецкий С. И. Моделирование систем /С. И. Дворецкий.- М. : Академия, 2009 - 320 с.

17.Деревнина А.Ю., Семикин В.А. Технология создания электронных учебников: контент+браузер /А.Ю Деревнина, В.А. Семикин //

Индустрия образования: Сборник статей. - М.: МГИУ, 2002. Т. 2. -С. 431-438.

18.Добрынин В.Ю. Технологии компонентного программирования /В.Ю. Добрынин.- Санкт-Петербург, Издательство Санкт-Петербургского университета, 2004 г.- 216 с.

19.Дьяконов М.В., Сиговцев Г.С. О задаче автоматизации построения и поддержки учебных планов. /М.В. Дьяконов, Г.С. Сиговцев//Тр. Петрозаводского ун-та, сер. Прикл. математика и информатика, вып.6, 1997, с. 215-320.

20.Захарова И.Г., Ланг Я.В., Охотникова Е.С. Математические модели вариативных электронных учебных курсов.- /И.Г. Захарова, Я.В. Ланг, Е.С. Охотникова // Вестник Тюменского государственного университета, 2008. № 6. С. 172-176.

21.Иванников А.Д., Ижванов Ю.Л., Кривошеев А.О. Перспективные информационные технологии в концепции информатизации высшего образования. / А.Д. Иванников, Ю.Л. Ижванов, А.О. Кривошее. - М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994, с. 23-32.

22.Иванов, В.В. Генетические эвристики для определения планарности графа / В.В. Иванов и др.// Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. - №3. — С. 94-95.

23.Информационные технологии как средство индивидуализации обучения [Электронные данные] Кречетников К.Г., - 1998.- URL: Кречетников К.Г. свободный.- Загл. С экрана. - Яз. Рус.. - (Дата обращения: 01.02.2013)

24.Карлащук В.И. Обучающие программы./ В.И. Карлащук // Москва.: "СОЛОН-Р", 2001.-528 с.

25.Карпов В.И., Хабарова O.K. Оптимизация составления учебных планов вузов. /В.И. Карпов, O.K. Хабаров.- // Вестник МГТУ, серия "Приборостроение", Выпуск 2, 1998 С. 12-29.

26.Компьютерные обучающие программы. Классификация. Критерии качества./Демушкин A.C. И др. // Информатика и образование. 1995, N3. С.15-22.

27.Корноушенко Е.К. Моделирование ситуаций с использованием «расщепленных» когнитивных карт./Е.К. Корноушенко// М.¡Институт проблем управления РАН, 2000 С. 154-160.

2 8.Коршунов C.B. Информационные технологии в инженерном образовании. / C.B. Коршунов и др. //- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. - 432 с.

29.Кобылев A.B., Гузнович В.Н. Современные технологии в обучении. / A.B. Кобылев, В.Н. Гузнович, // . - М.: Изд-во Ярославль, 2007. - 432 с.

30.Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств. / Б.Х. Кривицкий //Educational Technology & Society 3(3) 2000, pp. 548556.

31.Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств./ Б.Х. Кривицкий //Educational Technology & Society 3(3) 2000, стр. 548-556.

32.Кузнецов И.П. Расширенные семантические сети для представления и обработки знаний /И.П. Кузнецов // Системы и средства информатики: Ежегодник. Вып. 4 / РАН. Ин-т проблем информатики М.:, 1993. С. 70-83.

33.Кузнецов О.П. Методы формализации, анализа и принятия решений в слабоструктурированных ситуациях на основе нечетких когнитивных карт. /О.П. Кузнецов Научная сессия МИФИ, Том 3, 2007, С. 70-88.

34.Курейчик, В.В. Применение гомеостатических, синергетических и эволюционных подходов для принятия решений в интеллектуальных

системах/ В.В. Курейчик. // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. - №4. - С. 125-127.

35.Курейчик, В.М. Алгоритмы эволюционного проектирования электронных устройств в статическом режиме/ В.М. Курейчик, JI.A. Зинченко. // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. - №3. - С. 63-68.

36.Курейчик, В.М. Генетические алгоритмы в комбинаторно-логических задачах искусственного интеллекта / В.М. Курейчик, В.В. Курейчик. // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. №2. -С. 92-95.

37.Курейчик, В.М. Эволюционная адаптация в обучении нейронных сетей/ В.М. Курейчик, Б.К. Лебедев, В.И. Божич. // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. — №2, 2000, с 22— 25.

38.Ланг Я. В., Воробьева М. С. Моделирование процесса построения электронных учебных курсов на основе учебных объектов Вестник Тюменского государственного университета /Я.В. Ланг, М.С. Воробьева, 2009. № 6. С. 230-234.

39.Ланг Я.В. Математическое моделирование и алгоритмы формирования электронных учебных курсов на базе учебных объектов. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.18 — математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Тюмень. 2004. - 21 с.

40.Лаутербах Р., Фрей К. Программное обеспечение процесса обучения. Перспективы. Вопросы образования. /Р.Лаутербах, К.Фрей, 1988. N 3, С. 70-79.

41.Лебедев, В.Б. Планирование СБИС методом генетического поиска / В.Б. Лебедев // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. — 2000. №2 - С. 97-104.

42.Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах /Э. Майника. //Москва: Мир, 1981 - 324 с.

43.Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев C.B. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений. / В.И. Максимо, Е.К. Корноушенко, C.B. Качаев.- //М.:Институт проблем управления РАН, 1998. С. 78-80.

44.Машбиц Е.И. Психологические основы управления учебной деятельностью. /Е.И. Машбиц - Киев: Вища школа 1987. - 224 с.

45.Описание продукта "1С:Электронное обучение" [Электронный ресурс] /- Электронные данные. - 1995.- URL: http://v8.lc.ru/elo/, свободный.- Загл. С экрана. - Яз. русский. - (Дата обращения: 01.02.2013)

46.Ope О. Графы и их применение. / О. Ope. Изд-во "Мир", М., 1965.125 с.

47.Осипов Г.С. Построение моделей предметных областей. Ч I. Неоднородные семантические сети /Г.С. Осипов // Известия РАН. Техническая кибернетика, 1990, №5. С. 32-45

48.Открытое образование: стандартизация описания информационных ресурсов /Е.И.Горбунова и др. //М.: РИЦ «Альфа» МГОПУим. М.А.Шолохова, 2003. - 215 с

49.0страханцева A.B. Построение сложных отчетов с использованием системы компоновки данных/ A.B. Остраханцева, Москва, 1С:Паблишинг, 2010 г. 560 с.

50.0хотникова Е.С. Моделирование структуры контента и индивидуальных траекторий прохождения учебного курса для систем поддержки образовательного процесса Математическое и

информационное моделирование: сборник научных трудов. -/ Е.С. Охотникова.- Вып 10, Тюмень: Вектор Бук, 2008. - С. 179-185.

51.Прадченко М.М. Использование технологии Native API для интеграции внешних библиотек / М.М. Прадченко, Москва, 2012, 1С:Паблишинг,256 с.

52.Профессиональная разработка в системе «1С:Предприятие 8» / Ажеронок В.А. и др. // "1С-Паблишинг", Москва, ООО «1С», 2012, С.452-560.

53.Радченко М.Г. Архитектура и работа с данными «1С:Предприятие 8.2» / М.Г. Радченко // "1С-Паблишинг", Москва, ООО «1С», 2011, С.130-160.

54.Ричмонд У.К. Учителя и машины /У.К. Ричмонд //Москва: Мир, 1968.-278 с.

55.Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам / Ф.С. Роберте. М.: Наука, 1986 - 434 с.

56.Романовский И.В. Алгоритмы решения экстремальных задач. /И.В. Романовский .- Наука, 1977. - 352 с.

57.Русанов О.В., Семенов И.О., Сиговцев Г.С. О моделировании адаптивных учебных ресурсов /О.В. Русанов, И.О Семенов, Г.С. Сиговцев // II Всероссийская научно-практическая конференция «Информационная среда вуза XXI века: Материалы конференции. -Петрозаводск, 2008. - С. 127-130.

58.Семенов И. О., Сиговцев Г. С. Методика разработки адаптивных учебных ресурсов /И.О. Семенов, Г.С. Сиговцев // Открытая Всероссийская конференция "Преподавание информационных технологий в Российской Федерации". 16-18 мая 2010 г., Петрозаводск.- С. 12-14

59.Семенов И. О., Сиговцев Г. С. Моделирование содержания адаптивных учебных ресурсов на основе когнитивных карт /И.О. Семенов, Г.С. Сиговцев// Труды XV Всероссийской научно-методической конференции Телематика'2008 / 23-26.06.2008, г. Санкт-Петербург. - 2008. - Т. 2, С. 15-19.

60.Семенов И.О., Сиговцев Г.С. Моделирование содержания и применения учебных ресурсов на основе когнитивных карт /И.О. Семенов, Г.С. Сиговцев // IV-я Всеросийская научная конференция "Теория и практика системной динамики" (Апатиты, 29-31 марта 2011 г.) Тр. конф. - Апатиты, КНЦ РАН, 2011. - С. 143-150.

61.Семенов И.О., Сиговцев Г.С., Модуль анализа и планирования содержания учебных курсов для LCMS 1С:Электронное обучение. Конструктор курсов /И.О. Семенов, Г.С. Сиговцев // 12-я международная научно-практическая конференция "Новые информационные технологии в образовании" (Москва, 31 января - 1 февраля 2012 г.) Тр. конф. - Москва, 2012. - С.139-152.

62.Семикин В.А. Семантическая модель контента образовательных электронных изданий. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.18 — математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Тюмень. 2004. - 21 с.

63.Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Математическая модель планирования содержания учебного ресурса /И.О. Семенов, Г.С. Сиговцев // Материалы научно-методической конференции "Университеты в образовательном пространстве региона: опыт, традиции, инновации". Петрозаводск, 16-17 февраля 2010. - С. 173-178.

64.Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Моделирование ресурсов для обучения, основанного на когнитивных картах (Modeling resources for training based on cognitive maps) /И.О. Семенов, Г.С. Сиговцев //

Proc. of the Annual Int. Workshop on Advances in Methods of Information and Communication Technology (AMICT'2009). Petrozavodsk, Russia, 19-20 May 2009. Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2010. T. 11.-С. 144-154.

65.Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Моделирование учебных ресурсов для e-Learning /Г.С Сиговцев, И.О. Семенов // Международная научно-практическая конференция "Современные информационные технологии и ИТ-образование". Москва, 8-10 ноября 2010 г. С. 215219.

66.Сиговцев Г. С., Семенов И. О. Проектирование содержания учебного ресурса на основе когнитивной карты /Г.С Сиговцев, И.О. Семенов // Сборник избранных трудов VI международной научно-практической конференции «Современные информационные технологии и ИТ-образование» М.: ИНТУИТ.РУ, 2011. - С. 421-426.

67..Сиговцев Г.С. Информационные системы. /Г.С. Сиговцев.-Петрозаводск. Изд-во ПетрГУ. 2005. - 220 с.

68.Сиговцев Г.С., Михайлов A.JI. Средства построения описаний учебного ресурса.- /Г.С. Сиговцев, A.JI. Михайлов //Материалы научно-методической конференции «Университеты в образовательном пространстве региона: опыт, традиции и инновации» Петрозаводск 2010, ч.П с. 170-173.

69.Сиговцев Г.С., Чарута М.А. О классификации и оценке цифровых образовательных ресурсов. / Г.С. Сиговцев, М.А. Чарута // Дистанционное и виртуальное обучение, 2009, № 11. С. 24-33.

70.Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. /В.Б. Силов //Издательство М.: ИНПРО-РЕС, 1995. 252 с.

71.Скляров В. А. Язык С++ и объектно-ориентированное программирование: Справочное издание. / В.А. Скляров.-Минск: Вышэйшая школа, 1997. 480с.

72.Соловов А. В. Математическое моделирование содержания, навигации и процессов электронного обучения в контексте международных стандартов и спецификаций. Лекция-доклад. /A.B. Соловов // Тр. Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования». - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2010. - 52 с.

73.Соловов А. В. Моделирование структуры электронных образовательных ресурсов. /A.B. Соловов // Информационные технологии. 2007, № 2, с. 43-48.

74.Соловов A.B. Дискретные математические модели в исследовании процессов автоматизированного обучения. /A.B. Соловов // М.: ЦНИТ СГАУ, 2001, 225 с.

75.Соловов A.B. Электронное обучение: проблематика, дидактика, технология.- /A.B. Соловов. - Самара: «Новая техника», 2006. - 464 с.

76.Стандарт ГНИИ ИТТ "Информика". Метаданные информационных образовательных ресурсов для интернет-каталогов. /Иванников А.Д и др. // - М.: ГНИИ ИТТ "Информика", 2004. - 89 с.

77.Собец А. В. Професиональная разработка в системе 1С предприятие 8 /A.B. Собец /- Москва: 1С:Паблишинг, 2011, 1345 с.

78.Строуструп Б. Справочное руководство по языку С++ с комментариями: / Б. Строуструп // Пер. с англ. - Москва: Мир, 1992, 460 с.

79.Требования к компьютерному учебнику для дистанционного обучения [Электронные данные] Кривошеев А.О., Фомин С.С, -2008.- URL: http://edu.nstu.ru/do_work/treb_el_uch.doc, свободный.-Загл. С экрана. - Яз. Рус.. - (Дата обращения: 01.02.2013)

80.Шилдт Г. Справочник по функциям С++: / Г. Шилдт. Пер. с англ. -Санкт-Петербург: BHV-Санкт-Петербург, 1998. 620с.

81.Экспертно-обучающие системы в комплексе компьютерных средств обучения. / Михалевич В.М. и др. // Современная высшая школа, 1988, № 1, с. 125-134.

82.Advanced Distributed Learning Initiative Network [Электронный ресурс] / ADL Co Lab.- Электронное издание. - [Alexandria], 2005.-URL: http://www.adlnet.gov/capabilities/scorm/scorm-2004-4th, свободный.- Загл с экрана.- Яз. Англ. - (Дата обращения: 01.02.2013).

83.BrainMaker [Электронный ресурс] / California Scientific Software, -Электронное издание. - [Nevada City], 1998.- URL: http://www.calsci.com/BrainIndex.html, свободный.- Загл. С экрана. -Яз. Англ. - (Дата обращения: 01.02.2013)

84.Brusilovsky P. "Adaptive Educational Hypermedia" / P. Brusilovsky.- // In Proceedings of Tenth International PEG Conference, Tampere, Finland, 2001, pp.8-12.

85.Carbonell J., AI in CAI: An Artificial Intelligence Approach to Computer Assisted Instruction / J. Carbonell.-// IEEE Transaction on Man-Machine Systems, 1970, 11:4, pp. 190-202.

86.Comparing learning paradigms via diagrammatic visualization: A case study in single concept learning using symbolic, neural net and genetic algorithm methods / Wnek J., and other.- //Methodologies for intelligent systems; 5, New York; Elsevier Science Publishing, pp. 428^437.

87.FlexTool [Электронные данные] / Flexible Intelligence Group, L.L.C. -[Tuscaloosa]./ 2005.- URL: http://www.cse.dmu.ac.uk/~rij/gafaq/Q20_FLEXTOOL.htm/.-свободный.- Загл с экрана.- Яз. Англ. - (Дата обращения: 01.02.2013).

88.Free On-Line Dictionary of Computing [Электронный ресурс] / FOLDOC, - Электронное издание. - 1995.- URL: http://foldoc.org/CAI,

свободный.- Загл. С экрана. - Яз. Англ. - (Дата обращения: 01.02.2013)

89.Genetic Algorithm Problem Solver Evolver [Электронный ресурс] / Axcelis, Inc. - [Eastern Avenue N., Seattle].- 2005.- URL: http://www.palisade.com/evolver/, свободный.- Загл с экрана.- Яз. Англ. - (Дата обращения: 01.02.2013).

90.Genetic Training Option [Электронные данные] / California Scientific Software,, - Электронное издание. - 1995.- URL: http://www.calsci.com/GTO.html, свободный.- Загл. С экрана. - Яз. Англ. - (Дата обращения: 01.02.2013)

91.Goldberg D. Е. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning.- / D.E. Goldberg.- // Reading, MA: Addison-Wesley. 1989 pp. 18-22.

92. IMS Global Learning Consortium [Электронный ресурс]. Электронные данные - [IMS], 1998.- URL: http://ieeeltsc.wordpress.com, свободный.- Загл. С экрана. - Яз. Англ. -(Дата обращения: 01.02.2013).

93.Holland J. Н. Adaptation in natural and artificial systems / J.H. Holland. University of Michigan Press, Ann Arbor, 1975.

94.Kosko B. Fuzzy cognitive maps / B. Kosko // Int/ Journal of Man-Machine Studies. 1986 V. 24.- pp.138-152.

95.Sigovtsev G.S. A Methodological Approach to the CAL Problem. Proceedings of the Interdisciplinary / G.S. Sigovtsev .- //Workshop on Complex Learning in Computer Environment. Joensuu, 1994, pp. 175177.

96.Sigovtsev G.S., Diakonov M.V. On a Network Based Curricula Planning System CACP.- / G.S. Sigovtsev, M.V. Diakonov .- //Proc. of conf. "Enabling Network-Based Learning", Espoo, Finland, 1999, pp. 242-248.

97.Yao X., A review of evolutionary artificial neural networks. /X. Yao // International Journal of Intelligent Systems, 1993, pp. 539-567.

Приложение 1. Описание программы когнитивного

моделирования

Назначение программы:

• Работа с когнитивными картами: ввод новой когнитивной карты, сохранение, редактирование существующей;

• Расчет когнитивной карты: расчет системных параметров (консонанс, диссонанс, взаимное влияние и др.);

• Динамическое моделирование когнитивной карты - построение графика поведения выбранного концепта с течением времени;

• Анализ устойчивости когнитивной карты, вывод об устойчивости или неустойчивости карты.

Функциональность программы:

• Ввод пользователем когнитивных карт. Возможны два варианта ввода: графический ввод (интерактивное создание концептов и связей между ними) и табличное задание списка концептов и матрицы смежности для задания связей. Редактирование карт, сохранение;

• Расчет системных и интегральных показателей когнитивных карт. Вывод рассчитанных данных в различные отчеты;

• Импульсное моделирование когнитивных карт. Построение графиков импульсных процессов, построение различных отчетов по результатам моделирования;

• Решение задач оптимизации на картах, используя генетические алгоритмы;

• Построение различных отчетов.

Программа реализована на платформе «1С:Предприятие 8». В программе, все карты хранятся в виде матриц и дополнительной информации о карте (автор, предметная область, цели исследования и т.д.). Необходимо отметить, что карты могут быть разного типа: нечеткие и взвешенные. В первом случае, веса дуг между концептами - это нечеткие лингвистические переменные (т.е. отдельные объекты-сущности), во втором - это числа из интервала [-1;1]. Архитектура хранения матриц смежности предусматривает наличие у карт разных типов дуг.

О ~ Система когнитивного моделирования (1 С:Преол

© ©

Рабочий Когнитивные Импульсное Оптимизация Отчеты

стол карты моделирование

Схемы

Концепты

Файлы

Импульсное моделирование Когнитивные карты Оптимизация когнитивной карты Расчет когнитивной карты

Когнитивные карты

Создать ^ ^ *Ц ! И I (Е^Найти... ^

Все действия »

Дета

000000001 Охране трупа

1 07 12 2010 20192Э

V 13 12 2010 22 55 41 000000003 Оба*»* спеим/чстов на

р! 14.1220108:46 51 000000004 Экология

; 15.122010 21 14 ЗБ 000000005 Схема курса

карты 000000006 от 03.01.2011 Я214

Рис. 1 Главное окно программы. Примеры когнитивных карт.

Карта, характеризующая проблему по обучению по охране труда на предприятии:

I»; / Редактирование когнитивной Картье Редактировали ксгнитивной карты 000000001 от 07 . (ШПреаприятие) ^ - - □ X

Редактирование когнитивной карты: Редактирование когнитивной карты 000000001 от 07.12.2010 20:19:29

Все действия»

Провести и закрыть Й I Провести Дата:

Номер: [000000001 Схема: ¡Схема 1

Схема Связи

Схема карты:

а.

Штрафные санкции

Баланс преаприяти

4.1

С 6

<А

Потери от несчастных случаев

Уровень знаний руководителем КЗОТа

С в

~ТХ£_

0,4

Меролрияги я по охране труда

Проведение обучения по охране труда

0,8

Затраты на охрану трупа

<А

Обеспечение прав работника на безопасный трчд

( 6

Уровень знаний рабочими КЗОТа

Комментарий Охрана труда

Файл схемы карты Охрана труда

Рис. 2 Пример карты. Карта для моделирования учебного ресурса и прогноз развития уровня обученности (импульсное моделирование):

Когнитивная карта 000000004 от 23 01.2011 13:18:41 -Конфигурация (1С Предприятие)

Когнитивная карта о... Когнитивная карта 000000004 от 23.01.2011 13:18:41

Перейти

Провести и закрыть \ ^ Провести

Дата: [23.01.2011 13:18:41 \Щ] Номер: '000000004 ] } Обновить связи

Все действия

Схема Связи

Когнитивная карта.

0 2 -/л—

Количество вопрсов

■0,25

Уровень способност и учеников

0.3

Уровень обученносгги

•0.3

Объем учебного материала

Сложность материала

0.2

-(.5 0.5

Уровень помощи

с.6

-и

Файл когнитивной карты: Курс (000004)

Рис. 3 Пример карты.

Импульсное моделирование 000000001 от 23.01.2011 13:39:55 - Конфигурация (1С Предприятие)

Импульсное моделирование 000000001 от 23.01.2011 13:39:55

Провести и закрыть ^ I Провести

Номер: (ОООСООООГ

Все действия - ^

Дата: 23 01 2011 13:39 55

Карта. Когнитивная карта 000000004 от 23 01 2011 13 18:41

Все действия ■» ( Сформировать график ! Количество шагов:

Концепт

а □ Количество вопрся Объем учебного м

□ Сложность матер«-

а Уровень обученно

О Уровень помощи

□ Уровень способнс

I. Г

| Уровень обучекности 1

| Уровень обученности 2

Рис. 4 Импульсное моделирование. Карта, характеризующая проблему загрязнения воздуха и прогноз изменения уровня выбросов вредных веществ в атмосферу.

^ Редактирование когнитивной карты: Редактирование когнитивной карт... (1С:Предприятие)

И^ИИИИ^ИИИИИМИИИИИИМИМЯМ ДЙУШ...'<1 ~ у". I! 1.шу г л.

Редактирование когнитивной карты: Редактирование когнитивной карты 000000004 от 14.12.2010 8:...

Провести и закрыть У Провести Все действия » ф

Дата

Номер: 000000004

Схема:

...О.

Схема Связи

Схема карты.

Населенность

1

Протяженность поездки

Объем выбросов в

-0.9 Стоимость

поездки

-0.05

•1.9

Экономия горючего

0.05

•1.9

Расход горючего

•0.05

Стоимость автомобиля

Ф

0.05

Комментарий: Экология

Файл схемы карггы: (Экология

Импульсное моделирование 000000001 от 10.12201011:09:23-Система когнитивного моделирования (1С:Пр<„^......

Импульсное моделирование 000000001 от 10.12.2010 11:09:23

Провести и закрыть ^ Провести Сформировать Номер: [000000001 )

Дата

Карта

Редактирование ког^тивной карты 000000004 от 14.122010 8:48:51

Количество шагов

60

©Добавить X Ф Все действия» График

Концепт

Объем выбросов

Иг^тульс

^ _ □ X

Все действия - ф

| Объем выбросов

8_10_Я)_30_40_50_60

Комментарий:

Рис 5. Расчет параметров.

Карта, характеризующая проблему обучения специалиста на кафедре:

Редактирование когнитивной Картье Редактирование когнитивно .. (1С Предприятие)

Редактирование когнитивной карты: Редактирование когнитивной карты 000000003 от 13.12.201...

Провести и закрыть ¿3] Провести В се действия » | ф

Дата.

¡13.12.2010 22:55:41 в Номер 000000003 Схема

ш

Схема Связи

Схема карты

1

Г 1

1. Финансирование бюджетное с 5 9. Уровень оплат

11. К-во сотрудников

и

—

2. Гранты -+-Ч 12 К-во студентов

8. Аттест работы

0 ч Г - 1 1 .

16. В неучебная работа студентов

3. Уровень технического оснащения

*

-

4. Объем, к 01 5 -С -с .5 .1

С 5 -0.5 ,

7 Межвузовские контакты .1

15. Актуально< спецкурсов тъ 1 1

У

1 13 Успеваемость

с 5 1 г

6. Публикации 1 1 .1

•С

<1

-0.3 7 10. Лекции, практ работы

5. Контакты с профильными г

14. Хозрасчетные работы

1

Комментарий: Обучение специлистов на кафедре

Файл схемы карты:; Кафедра

Ей)

Рис. 6 Пример карты.

Приложение 2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа тестирования и настройки генетического алгоритма для решения задач нелинейной оптимизации на взвешенных орграфах».

Р(0)СТШ!(ОЖАШ ФЖ

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2012619906

«Программа тестирования и настройки генетического алгоритма для решения задач нелинейной оптимизации на взвешенных орграфах»

Правообладатель(ли): Общество с ограниченной ответственностью чеТехномедиа*■ (ИИ)

Автор(ы): Семенов Игорь Олегович, Сиговцев Геннадий Сергеевич (Щ7)

Заявка № 2012617472

Дата поступления 5 сентября 2012 г.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ

31 октября 2012 г.

¡руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Б.П. Симонов

( 120 ; ¿р^

Приложение 3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа когнитивного моделирования

содержаний учебных курсов».

тоешйоуш ФшдзшРАдрщ

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2012619907

«Программа когнитивного моделирования содержаний учебных курсов»

Правообладатсль(ли): Общество с ограниченной ответственностью «Техномедиа» (КУ)

Автор(ы): Семенов Игорь Олегович, Сиговцев Геннадий Сергеевич (ГШ)

Заявка № 2012617473

Дата поступления 5 сентября 2012 Г.

Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ

31 октября 2012 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Б.Ч. Симонов