Модели и методы построения контента Web-портала учебного заведения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Агирбов, Рашид Станиславович

• Агирбов, Рашид Станиславович
• кандидат экономических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Агирбов, Рашид Станиславович

Введение.

Глава 1. Компьютерные методы и средства в учебном процессе.

1.1. Обзор теоретических основ современного обучения.

1.1.1 Основные теоретические понятия обучения.

1.1.2 Программированное обучение.

1.2. Средства компьютерного обучения.

1.2.1 Исторический обзор средств компьютерного обучения.

1.2.2 Средства компьютерного обучения.

1.3. Дистанционное образование.

1.3.1 Задачи и возможности образовательных порталов.

1.3.2. Нормативные модели пользователей портала.

Выводы первой главы:.

Глава 2 Методы построения учебного контента.

2.1. Типовая структурная модель учебного материала.

2.1.1. Граф знаний и обучающий кластер.

2.1.2. Ярусно-параллельная форма представления графа знаний.

2.1.3. Планирование учебного процесса.

2.2. Построение «интегрированного» курса.

2.2.1 Подготовка учебной сети для работы оптимизирующих алгоритмов

2.2.2. Первая фаза алгоритма - перенумерация сети с «разъезжанием» разделов дисциплин.

2.2.3. Вторая фаза алгоритма - выявление и устранение циклических логических противоречий («восьмёрок»).

2.3. Адаптация формы представления.

2.3.1 Порождение графа знаний в процессе детализации знаний.

2.3.2 Весовые характеристики критериев.

2.3. Тестирование.

2.4.1. Модели обучения, учитывающие логические связи в потоковой модели знаний.

2.4.2. Структура возвратов restudy в программах обучения при контроле выходов логических блоков обучения.

2.4.3. Структура возвратов restudy в программах обучения при контроле входов в логический блок обучения.

2.4.4. Семантические карты контроля.

Результаты второй главы:.

Глава 3 Система дифференцированного обучения - технологическая обеспечивающая часть образовательных функций портала.

3.1. Задачи системы дифференцированного обучения.

3.2. Проектирование системы дифференцированного обучения.

3.2.1 Методы моделирования информационной системы.

3.2.2 Концептуально-логическая модель учебной информации системы дифференцированного обучения.

3.2.3. Концептуально-логическая модель учебного процесса в системе дифференцированного обучения.

3.3. Архитектура системы дифференцированного обучения и средства ее реализации.

3.3.1 Построение системы дифференцированного обучения по технологии распределенной обработки данных.

3.3.2 Реализация функция сервера системы дифференцированного обучения.

3.3.3 Сервер приложений системы дифференцированного обучения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы построения контента Web-портала учебного заведения»

Год от года растет интерес компаний к различным системам образования. Это связано в первую очередь с более высокой зависимостью конкурентоспособности компаний от квалификации ее сотрудников. Компании отправляют своих сотрудников на переквалификацию, тратя на это огромные средства. И не всегда переквалификация дает ощутимый эффект, а во многих случаях сотрудник меняет место работы сразу или через некоторое время после того, как пройдет переквалификацию. Но это не единственная проблема. Сотрудники, проходя обучение, вынуждены частично или полностью отходить от своих должностных обязанностей в силу того, что даже на вечернее обучение требуется время, которое во многих случаях компенсируется рабочим.

После появления электронного образования и образования через Интернет-компании начали сами работать над созданием собственных систем, которые давали бы возможность проходить переквалификацию, не вставая с рабочего места и подконтрольно компанией. Появляются внутренние банки знаний за счет покупки программных продуктов.

Многие направления связаны с построением систем подбора и сортировки предлагаемой информации в Интернете и последующем предоставлением этой информации пользователю. Но это направление, на взгляд автора, не эффективно. Подбор информации соответствует запросу пользователя, но не всегда соответствует его реальным потребностям. Набор ссылок, материалов, которые предоставляются пользователю, кроме того, что могут быть не поняты пользователем, не содержат никаких систем проверки усвоения материала. Это не дает возможность понять, на сколько пользователь разобрался в предложенном материале. Поэтому предполагается, что структурированный учебник более эффективен для получения новых знаний для пользователя, чем просто некоторый навигатор по Интернет.

Но простое получение бумажного или электронного учебника не решает всех проблем, вопрос ставится шире: «Как получить наиболее эффективный «механизм» повышения квалификации сотрудников?». То есть получить учебный курс, который дал бы возможность каждому сотруднику изменить его уровень квалификации в минимальные сроки без отрыва от производства.

В большинстве случаев учебный курс, предоставляемый обучаемому, -это только электронная или бумажная копия обычного учебника для очного образования, дополненная красочными картинками. А обычный учебник построен по принципам традиционного образования без учета преимуществ электронного образования^ а точнее, возможности индивидуального подхода к каждому обучаемому.

Работы над созданием системы, полностью решающей проблемы потребителей, велись и ведутся постоянно. Существует множество программных продуктов. Но ни один из них до конца не соответствует тем требованиям, которые предъявляют пользователи. Это связанно с тем, что не существовало единого подхода к построению учебных материалов, а, соответственно, и возможностью их использования в других программных продуктах, кроме тех, для которых они изначально были написаны. Даже учебники, написанные в одном стандарте, но в разных программных продуктах, различались между собой и не могли быть включены в один учебный курс. В последнее время ситуация изменилась с появлением общего стандарта SCORM. Этот стандарт становится общим для большинства учебных материалов. Соответственно появилась возможность свести все учебники в некоторый единый материал. Но при этом появилась проблема: как из огромного числа учебных материалов выбрать необходимые данному пользователю. Кроме этого, появилась возможность разбивать материал до минимальных объектов, до абзацев. Таким образом, появилась возможность не только выбрать нужные курсы для обучаемого, но и подать сам курс в необходимой ему форме. Под необходимой формой подразумевается, что, в зависимости от индивидуальных особенностей личности обучаемого, материал может быть предоставлен в нужной ему форме. Т. е. людям, которые лучше понимают сухой сжатый текст, будет предложен материал максимально сжатый, а обучаемый, более успешно усваивающий визуализированную информацию, получит тот же материал, но наполненный графиками, рисунками, таблицами и т.п.

В данном диссертационном исследовании сделана попытка описать методы построения системы такого типа. Системы, которая в зависимости от особенностей личности, подбирала бы учебный материал и форму его представления под каждого пользователя индивидуально.

Как всякое исследование, настоящая работа должна удовлетворить требованиям конструктивности. Под конструктивностью мы будем понимать доведение теории до реальных характеристик с выделением важных и легко оцениваемых показателей. Конструктивность подразумевает получение таких результатов, которые позволили бы сразу использовать их на практике для проектирования или оптимизации работы реальных автоматизированных обучающих систем. Единственной «некомпьютеризованной» остаётся практическая работа преподавателей над заполнением учебного плана (написание учебных материалов, внесение внутри- и междисциплинарных связей и пр.), автоматическое же оптимальное его преобразование и представление пользователю выполняет персональный компьютер.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка методов построения системы обучения, способной максимально эффективно адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя. Для достижения указанной цели в работе необходимо было поставить и решить следующие задачи:

- определить наиболее эффективную систему подачи материала обучаемому

- выявить возможности современных технических средств обучения, в том числе рассмотреть возможности, предоставляемые такими стандартами как SCORM

- построить математическую модель типового электронного учебника, выявить его ключевые свойства

- на основе математической модели электронного учебника описать работу конструктора, автоматически создающего междисциплинарный учебный план

- описать методы поиска и устранения возможных методических ошибок

- построить модель адаптации формы представления материала пользователю

- построить модель перехода от одного блока информации к другому, а также возврата к неизученному или забытому материалу, опираясь на результаты тестирования

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс автоматизированного обучения. В качестве предмета исследования выбраны методы построения учебного курса и адаптации материала индивидуальным особенностям пользователя.

Методами и средствами исследования являются: системный анализ, математическое моделирование, информационное моделирование данных и знаний, объектно-ориентированный подход к проектированию и программированию.

Научная новизна. В результате исследования получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны:

1. проблема обучения рассматривается как часть более общей проблемы получения, структурирования, передачи и преобразования знаний, что позволяет применить в области образования научные методы, основанные на системном анализе и математическом моделировании.

2. предложены методы автоматизированного изменения формы представления материала пользователю с учетом его личностных психологических предпочтений

3. сформулированы методические принципы построения современной технологии дифференцированного обучения на основе информационных технологий, включающие:

- построение индивидуального курса для каждого обучаемого. Показано, что построение индивидуального курса уменьшает время прохождения пользователем курса и повышает эффективность его изучения;

- построение интегрированного курса, что дает возможность избежать дублирования материала, предоставляемого пользователю, и избежать получения пользователем материала, который он, в силу недостатков образования, не может понять;

- алгоритм анализа учебного курса для устранения возможных методических ошибок в структуре материала.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Агирбов, Рашид Станиславович

Выводы первой главы:

1. С учетом всех достоинств программированного обучения ни одна из систем дистанционного образования не удовлетворяет основному требованию - обучать студента. Программы заставляют заучивать материал, направляя обучаемого на повторное обучение или повторное тестирование, не обращая внимания на то, почему обучаемый отвечал именно так.

2. Появление единого стандарта дает возможность использовать курсы, разработанные другими образовательными учреждениями, но он не описывает методы совместного использования этих курсов, соответственно методология должна разрабатываться самими учебными заведениями.

3. Современные технологии позволяют создать систему, максимально соответствующую требованиям современного образования.

Можно выделить задачи для дальнейшего исследования:

1. Построение индивидуального учебного курса, учитывающего знания и умения обучаемого, исключающего ситуации, когда материал не может быть понят студентом или обучаемый уже его изучал и только тратит свое время;

2. Разработка методов адаптации формы представления материала, т.е. методов, представляющих обучаемому материал в форме, удовлетворяющей/соответствующей его психологическим особенностям.

3. Разработка методов работы конструктора тестов для контроля пользователя и адаптации материала.

Глава 2 Методы построения учебного контента 2.1. Типовая структурная модель учебного материала

Для реализации задач, о которых говорилось в предыдущей главе, необходимо рассмотреть структуру стандартного электронного учебника, определить его основные свойства и особенности.

Как известно, графы служат для математического изучения ситуаций, в которых имеются две совокупности объектов, причём объекты второй группы играют роль связок, соединяющих пары предметов первой группы друг с другом. При наличии связок, соединяющих большее число предметов первой группы, мы попадаем в область гиперграфов, где связки многих объектов первой группы называются гиперрёбрами. Аналогично существуют ультраграфы со своими объектами и их связями.

Рассмотрим структуру учебного контента на основе блочного представления. Каждое выходное (целевое) знание следует из одного или нескольких исходных знаний.

Введем конечное множество Е = {£х,£2,.,£г.£„}, где 1\- обучающий блок (^ j-блок) соответствует порции учебного материала, и пару отношений на Е, которые являются отображениями.

1) £ = а(£1,£2,.,£п) - отношение непосредственной связности по информации (выводимости) блока t из блоков {£х,£2,.£„}.

2) £ = Лп) ~ отношение детализации знания t, которое «состоит из» знаний Е = {£,, £ 2,., £ t ,.1 „}.

Структурной моделью учебного материала называется тройка (Е, а, Р), где Е

-множество учебных блоков, а - отношение информационной связности, Р -отношение детализации.

Свойства отношений информационной связности таковы, что £ -блоки образуют сцепления, которые имеют начальные блоки и конечные целевые) блоки Образно говоря, знания имеют источники }, промежуточные (выводимые) знания и конечные (целевые) {^к}, связанные сетью передачи потоков знаний от источников к целевым обучающим блокам, поэтому модель знаний <Е, а, Р> называется потоковой структурой знаний.

2.1.1. Граф знаний и обучающий кластер

Обучающие I -блоки связываются в сеть следующим образом. Каждой вершине сопоставляется единственный I -блок. Каждой дуге соотносится маркер, который является кодом формулы (описания) соответствующего знания, заключенного в учебный блок. Далее маркеры обозначаются большими буквами латинского алфавита.

Исходя из того, что I -блок определяет отображение, введем понятие формулы вывода.

Формулой вывода называется выражение вида е(А1,А2,.,А,,.,Ая)-*А',. (1) где (Aj,А2,.,Aj,.,Ап) - входные, поставляемые в блок I (исходные) знания, а. А — выходные (целевые) знания, полученные в результате процедуры обучения (вывода), «-»> обозначает некоммутативную операцию следует».

Каждый £-блок имеет единственный выход и потому именем блока может служить маркер исходящей от него дуги. Все исходящие из t -блока дуги имеют одинаковый маркер. Формула (1) читается так: знание А является следствием процесса научения из знаний К\ & А2&,--ДА^ &,.& Ап.

Aj., An формула вывода ^(Ai,A2,.,A4.,An) —> А

Рис 2.1. Логический блок обучения и его формула вывода

Граф есть конечный граф для отношения а с {Б х Е}, где

Е = k}- £-блоки, и а = (£{,£^ - есть дуга связи с маркером А^. принадлежащем блоку £ j, из которого она исходит).

Граф обладает следующими постулируемыми свойствами:

• асимметричностью;

• ацикличностью.

Граф знаний конечен, имеет множество входных вершин (типа £q) и единственную выходную вершину (типа Вывод целевых знаний реализуется системой формул вывода вида (1) для каждой из его вершин, исключая входные.

Граф показывает, из каких составляющих и как складывается целевое знание. Он закладывает основу методики построения учебного материала, диалектического единства группировки и выделения, обобщения и дифференциации знаний. Для построения графа выполняются следующие процедуры:

1) Отбор есть определение множества Е — {^1,^2 >•••> ^ к }логических порций обучения, имеющих законченный смысловой характер, они названы ^-блоками.

2) Группировка знаний около £ -блока в виде логических формул вывода где «А» есть «сумма» знаний, выведенная из составляющих знаний « Aj,., Ап ».

3) Связывание ^-блоков в логические обучающие кластеры при помощи подстановок знаний в системе формул.

На графе логически выделяются завершенные подмножества — кластеры. Обучающим кластером называется направленный граф, вершины которого размечены ^-блоками, дуги А - маркерами знаний, каждой вершине соотнесена формула вывода и каждая вершина (^-блок) кластера выводима из начальных знаний, либо является начальным знанием (типа I q ).

Таким образом, кластер обладает свойством полной выводимости. Свойство кластерности или полной выводимости является необходимым свойством активного электронного курса. При отсутствии полной выводимости нельзя построить процесс контроля знаний и управление процессом обучения. Процесс вывода определяется деревом вывода, оно строится по логическим формулам.

Непосредственная окрестность логического блока I j задается формулой

4Л -К) (2)

Формула (2) получается из логической формулы ^(А^А^,.

А,)-М

Стрелки «-»» в правой части формулы (2) соответствуют дугам графа знаний и помечены маркерами знаний.

Система формул типа (2) для графа знаний определяет подграф, являющийся деревом, который обладает свойством полной выводимости, и, поэтому, является кластером. а) Граф KN

Формулы вывода для I -блока к1(В2,В3,В4)->В1

2(А3>В4)->В2 з(АЗ,В435)->ВЗ

4(А2>А3)->В4 /5(AlfA3).->B5 б) Дерево вывода кластера

Рис.2.2. Граф знаний и дерево вывода для обучающего кластера.

Доказательство конструктивно и следует из свойств выражения (2) и свойств кластерности графа.

На рис.2.2 представлено дерево вывода. Дерево отражает свойство

РОССИЙСКАЯ гссу;г.1'ст:м:нмлп ып.лиоп I'.A полной выводимости каждого £ -блока в кластере обучения.

2.1.2. Ярусно-параллельная форма представления графа знаний

До сих пор модель знаний была ориентирована на логику связи отдельных £-блоков. Оказывается важным при построении учебного материала учитывать и логическую независимость (несвязность) знаний. Независимость ^-блоков в графе знаний позволяет строить различные варианты последовательностей изложения учебного материала и выбирать из них наилучшие с точки зрения преподавателя и обучающегося.

Ярусно-параллельной формой (ЯПФ) графа знаний называется частичное упорядочение вершин по уровням, на которых расположены независимые по логическим связям I -блоки так, что на 0-м уровне расположены входные знания, а на последнем целевое знание.

На рис.2.3 показаны две различные ЯПФ для графа знаний, который состоит из двух £-блоков £1 и £2> которые являются кластерами и соответственно их объединение тоже является кластером. Как видно из рисунков, ЯПФ состоит из 8 уровней (ярусов), на 0-м уровне входные знания (А1} А2, А3), на последнем, 7-м уровне - целевое знание. На каждом уровне расположены независимые знания. ЯПФ (рис. 2.3а) и ЯПФ (рис. 2.36) отличаются друг от друга различным расположением независимых вершин по уровням.

Можно себе образно представить, что по ЯПФ идет фронт обучения, сначала изучаются входные знания, затем знания 1-го уровня и т.д., до целевых знаний на последнем уровне, причем последовательность изложения знаний на каждом из уровней произвольна. Совокупность независимых знаний на каждом уровне ЯПФ названа логическим уровнем. Таким образом, фронт обучения пробегает последовательность логических уровней обучения. а) В непосредсгаенньк связей 9

ОТЮМСННЫХ связей 6 гаэфф забывания

Х=9

0 1 2 3 4 5 6 7 непосредственных связей 5 отложенных связей 10 коэфф. забывания Х=16

Рис.2.3. Ярусно-параллелъная форма графа.

Все связи в ЯПФ разбиты на два класса:

1) непосредственные связи, которые «передают» знания с предыдущего уровня на последующий;

2) отложенные связи, указывающие на полученные ранее знания, которые студент должен помнить (или ему должны напоминать), пока эти знания будут использоваться при прохождении фронта обучения. Для фиксирования этих двух типов связей в ЯПФ предусмотрены соответствующие поля (рис.2.3.).

Количество непосредственных и отложенных связей и их соотношения могут служить очень важными характеристиками для построения последовательности обучения для различных контингентов обучаемых. Одной из характеристик графа знаний, важной для психологической оценки процесса обучения, является коэффициент забывания - X, значение его равно сумме количества уровней, которые пронизывают все отложенные связи при движении фронта обучения (на рис.2.3. они отмечены «*», количество «*» в ЯПФ определяет значение коэффициента забывания X).

2.1.3. Планирование учебного процесса

ЯПФ графа знаний уже дает план учебного процесса, т.е. последовательность прохождения учебного материала фронтально по логическим уровням. Но при фронтальном обучении остается неопределенной последовательность изучения, что неприемлемо для построения компьютерного курса. Далее вводятся ЯПФ - формы графа знаний, рассчитанные на линейную последовательность (цепочку) порций, когда на конкретном логическом уровне находится заранее «заказанное» количество ^-блоков, которые мы будем теперь называть логическими блоками, привязанными строго к номеру логического уровня. Такие ЯПФ будут называться n-процессорными разложениями, где количество логических блоков на каждом из уровней равно или меньше п.

На рис.3 построено разложение графа знаний из блоков 1Х и £2-Можно заметить, что полученный план последовательности «подачи» материала обладает не очень хорошими характеристиками. Если связать каждый логический уровень с уроком, то использование «свежих» знаний, полученных на предыдущем уроке, чрезвычайно мало (количество непосредственных связей равно 5, отмечены на рис.2.3в жирной линией). Самая длинная отложенная связь - знание А3, полученное на 3-м уроке, а последнее его использование предполагается на 7-м уроке (коэффициент забывания Х-5).

На рис.2.4 показаны план - разложения графа с ЯПФ, приведенной на рис.2.3а. Практически не исследована проблема «отложенных» знаний. Раздел формальной дидактики, связанный с построением учебных планов, открывает психологам, занимающимся процессом обучения, возможность варьирования планов и их научных оценок по сложности и протяженности логических связей в учебном материале.

В принятых методах оценки знаний обычно оцениваются целевые знания. Оценка полностью доверяется преподавателю. Даже при компьютерной оценке тестов, построенных по принципу меню (выбор одного правильного ответа из нескольких), когда оценка двубалльная (указан правильный ответ — 1, указан неправильный ответ - 0), на долю преподавателя приходится составление контекста неправильных ответов (с оценкой 0) окружающих правильный ответ (с оценкой 1).

Ai А2 Аз 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 В

Разложение графа непосредств. связей - 3 отложенных связей 22 51=35

I I ! I! II 1 ! ! I ! I !

О 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Рис.2.4. Планирование процесса обучения по графу знаний в ЯПФ.

2.2. Построение «интегрированного» курса

Все учебные курсы взаимосвязаны между собой, в каких-то случаях выходное знание одного курса является начальным для другого. В других ситуациях блок информации одного курса может быть составляющим для блока другого курса.

Таким образом, можно сказать, что построение графа может не ограничиваться одним курсом, а пронизывать весь материал, находящийся на портале, задавая связи между отдельными блоками.

Можно построить интегрированный курс. Что помогает, в частности, постановке любой требующейся специальной дисциплины на единую основу (в том числе и терминологическую) для обучения студентов со значительными вариациями дисциплин их первоначальной подготовки, нужных для конкретных целей, часто и сильно эту постановку изменяющих.

Задачей логического построения общей сетевой модели интегрированной дисциплины является сетевое представление структур дисциплин, её составляющих. Из универсальной полной интегрированной дисциплины методом выбора («ножниц») могут быть сконструированы любые программы по её продолжающим и составляющим дисциплинам как любого объема, так и для любой специальности или специализации.

Не упоминая известных достоинств метода интеграции учебных дисциплин (единая понятийная, терминологическая и другие базы, отсутствие дублирования и пр.), остановимся на других плюсах метода.

Первое. В интегрированной дисциплине указываются все разделы науки, охватываемые ею, что называется полнотой дисциплины. Свойство полноты является первым существенным достоинством подхода.

Второе существенное достоинство состоит в сетевом представлении интегрированной дисциплины, при этом удаётся сохранить наиболее важные связи предыдущих разделов с последующими и генерировать любые частные

45 программы, комплексы блоков. Блоки состоят не только из тех разделов, которые нужны в данной дисциплине, но и включают все те разделы курсов, которые их ранее обеспечивали.

Третье достоинство подхода состоит в автоматическом обнаружении ошибок при выделении из интегрированной дисциплины фрагментов (специальных дисциплин) для отдельных специализаций. Обнаруживаются методические ошибки.

Рассмотрим наиболее простую линейную сеть, состоящую из линейной расстановки разделов интегрированной дисциплины, Аналогично представляются каждая минимальная порция, тема, раздел, параграф, глава. Кратко рассмотрим требования к автоматизированной логической «сшивке» отдельных разделов и дисциплин интегрированной дисциплины в сетевую структуру, в которой:

• описана сетевая (гипертекстовая) структура дисциплины;

• приведены требования к написанию каждой «атомарной» части дисциплины (что надо для ее изучения, что изучается, чем после изучения <атомарной> части владеет студент).

Для описания зависимости блоков между собой (движения знания) удобнее всего использовать некоторую матрицу. В заголовках столбцов и строк этой матрицы будут находиться названия блоков, а по сетке будет показано, какой блок предшествует данному.

А1 А2 A3 AN

А1 - 1

А2 - 1 1

A3 -

-

AN 1

Заключение

В работе задача обучения рассматривается как часть более общей проблемы получения, структурирования, передачи и преобразования знаний, что позволяет применить в области образования научные методы, основанные на системном анализе и математическом моделировании. Предложен методический подход к построению технологии современного обучения на основе моделирования и структурирования знаний и их передачи посредством современных телекоммуникаций.

Сформулированы методические принципы построения современной технологии обучения, включающие:

• общую концепцию построения технологии обучения, базирующуюся на разработке математической модели представления знаний (учебного материала), выборе альтернативных путей обучения в рамках учебного курса и управлении процессом обучения;

• принципы построения индивидуальных учебных курсов, основанные на реализации элементов математической модели (потоков знаний в учебном курсе) в виде соответствующих блоков и связей между ними;

• принципы адаптации формы представления материала пользователю;

• архитектуру системы дифференцированного обучения через Internet, основанную на математической модели представления знаний (учебного материала).

Конструктор учебных курсов в системе дифференцированного обучения предусматривает интеграцию разнородных элементов, послойное представление знаний с возможностью их детализации или агрегирования, использования современных средств контроля знаний, их оценки и планирования учебного процесса.

Следует подчеркнуть, что рассматриваемая методика поддерживает поэтапное, последовательное развитие образовательного портала (наполнения его учебным материалом). Причем разработчик может использовать как материалы, написанные им самим, так и использовать материалы,написанные другими разработчиками.

Процесс обучения на таком курсе индивидуален, настраивается в зависимости от категории обучающихся, уровня их подготовки, целей обучения. Система обеспечивает контроль за процессом обучения со стороны преподавателя, сопровождающего курс. Степень автоматизации такого контроля определяется разработчиком курса.

Предлагаемая методика естественным образом обеспечивает общий процесс управления обучением на всех его уровнях - от студента до руководства.

В работе получены следующие результаты:

1. Предложена методология дифференцированного обучения, основанная на формальной модели представления учебного материала и процессов обучения.

2 Предложена методология построения индивидуального курса.

3. Разработаны методы адаптации формы представления материала пользователю.

4. Спроектирована система дифференцированного обучения на базе Интернет, охватывающая все стороны учебного процесса: формирование учебных курсов, собственно обучение, контроль полученных знаний, администрирование.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Агирбов, Рашид Станиславович, 2005 год

1. Арзамасцев А.А., Китаевская Т.Ю., Иванов М.А., Зенкова Н.А., Хворов А.П. Компьютерная технология оптимального проектирования учебного процесса. Информатика и об-разование. - 2001. - №4. - С. 79-82

2. Антре Ш. Структурный подход к организации баз данных. М. Финансы и статистика, 1983.- 317с.

3. Афанасьев М.Ю. Компьютеризация обучения экономистов -М.: Изд- во МГУ, 1993 .-180с.

4. Баронов В.В., Калянов Г.Н., Попов Ю.Н., Титовский И.Н. Информационные технологии и управление предприятием. М.: Компания АйТи, 2004 г. - 328 стр.

5. Байбурин В.Б., Булдакова Т.П., Суяченов СИ. Методические задачи системы ДО // Информационные технологии 1997,- №3. - С.41-44.

6. Бойко В.В., Савинков В.М., Проектирование баз данных информационных систем- М.: Финансы и статистика, 1989.-350с.

7. Брукс Ф.П. мл. Как проектируются и создаются программные комплексы. М.:Наука,1979.-151с.

8. Брэндон Д. PHP/FI Version 2.0 /Пер. с англ. Ю. Плетнева -http://www.citforum.ru/intemet/php/

9. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения : Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992.-519с.12