Нейросетевая мультилингвистическая система адаптивного обучения терминологической лексике тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Усачев, Александр Владимирович

• Усачев, Александр Владимирович
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Усачев, Александр Владимирович

Введение

Глава 1. Компьютерные обучающие среды и их системная архитектура

1.1 Программное обеспечение обучения и его жизненный цикл

1.2 Системная архитектура нейросетевой мультилингвистической адаптивно-обучающей технологии.

1.3 Специфика компьютерных средств обучения

1.4 Классификация компьютерных программ обучения языку

1.5 Формирование компьютерной обучающей среды интегрированного средства изучения языка

1.6 Современные проблемы развития информационных технологий обучения иностранным языкам 32 Выводы по главе

Глава 2. Нейросетевая технология формирования информационно -терминологического базиса мультилингвистической системы адаптивного 45 обучения

2.1 Электронные мощностные (частотные) профессионально-ориентированные словари

2.1.1 Терминологические стандарты и международная регламентация терминологии

2.1.2 Многокомпонентные термины и процедуры их анализа

2.2 Анализ текстов для формирования электронных мощностных (частотных) словарей

2.3 Формирование структуры информационно-терминологического 67 базиса

2.3.1 Языковая семантика и структура текста

2.3.2 Обработка информации на основе иерархических структур из 70 динамических ассоциативных запоминающих устройств

2.3.3 Структурное представление информации в ИС ДАЗУ

2.3.4 Распознавание информации в обученной ИС ДАЗУ

2.3.5. Анализ текстовой информации в ИС ДАЗУ

Выводы по главе

Глава 3. Модификация алгоритма адаптивного обучения

3.1 Специфика построения модели обучения

3.2 Генерация ассоциативного поля терминологических компонентов

3.3 Алгоритм обучения

3.3.1 Обучение как управление сложным объектом.

3.3.2 Расчет коэффициента лексической однородности

3.3.3 Оценка параметров модели и анализ алгоритма 102 Выводы по главе

Глава 4. Реализация предложенного подхода в компьютерной обучающей 113 системе

4.1 Структура компьютерной обучающей системы

4.2 Модель бизнес - процессов системы

4.2.1 Модель спецификации пользовательского интерфейса

4.2.2 Реализация системы

4.3 Требования к аппаратному и программному обеспечению

4.3.1 Установка программы

4.3.2 Отображение процесса работы системы обучения. 125 Выводы по главе 4 132 Заключение 134 , Список использованной литературы 135 Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Нейросетевая мультилингвистическая система адаптивного обучения терминологической лексике»

Информационные технологии и компьютерные интерактивные средства обучения занимают все более существенное место в образовании. Одной из областей, в большей мере приветствующих применение компьютерных обучающих технологий, является изучение иностранных языков. Новые информационные технологии изучения иностранных языков, в частности, иностранной лексики, особенно востребованы в последнее время, в связи с расширением сотрудничества российских и зарубежных специалистов. Развитие дистанционного образования и возросшие возможности подключения к сети Интернет расширили области внедрения компьютерных систем обучения иностранной терминологической лексике и обусловили повышение спроса на разработку новых информационных обучающих технологий.

При разработке аппарата алгоритмической поддержки компьютерных обучающих технологий проблеме построения модели обучаемого и модификаций ранее известных моделей в настоящее время уделяется значительное внимание. Методической основой данных разработок являются исследования Брусиловского П.Л., Растригина Л.А, Слипченко В.Г., Харламова А.А. Среди зарубежных исследований необходимо отметить работы А.Борка (A. Bork), Д. Брауна (J.S. Brown), Д. Голдсмита (J. Goldsmith), С. Паперта (S. Papart). Однако, во многих алгоритмах обучения, реализуемых в компьютерных обучающих системах, не всегда отражены индивидуальность подхода к обучаемому, учет конкретных параметров процессов запоминания и забывания и формирования ассоциативного поля вокруг запоминаемых понятий.

В настоящее время электронные словари существуют в различных формах, но все они имеют, по крайней мере, один или несколько из следующих недостатков: при их формировании не учитываются ассоциативные связи внутри языка; нет возможности динамической коррекции частотных характеристик лексем; отсутствует распознавание смысловой нагрузки у слов, имеющих одинаковое написание при разном значении. Очевидно, что правильность составления словарей (выбор терминов) и определение мощностных (частотных) характеристик терминов существенно влияет на эффективность работы алгоритма обучения.

Диссертационное исследование направлено на решение следующих научных проблем: разработать мультилингвистическую модификацию адаптивного алгоритма обучения, учитывающую генерацию ассоциативного поля вокруг запоминаемых понятий и нейросетевое определение их лексической однородности; разработать технологию динамического формирования информационно терминологического базиса (электронных мультилингвистических мощностных словарей).

Наличие указанных факторов в сочетании с возможностью представления ученика как сложного объекта управления дало простор для дальнейшего исследования этой темы и определило ее актуальность.

Объект исследования - адаптивные компьютерные программы учебного назначения, частотные словари лексики.

Предмет исследования - функционирование алгоритмов обучения, технологии компьютерной обработки информации при формирований частотных словарей.

Целью диссертационной работы является разработка комплекса программно-алгоритмических и информационных средств поддержки нейросетевой мультилингвистической системы адаптивного обучения, самостоятельно формирующей обучающую информацию (информационно-терминологический базис, мощностные словари), реализуемой в виде компьютерной системы.

Задачи исследования обусловлены поставленной целью и включают:

- формализацию задачи обучения в виде задачи управления сложным объектом; анализ структуры информационной базы нейросетевой мультилингвистической технологии адаптивного обучения;

- построение адаптивной модели обучаемого, учитывающей особенности мультилингвистического подхода;

- нейросетевую обработку информации для формирования мощностных словарей терминологической лексики;

- нейросетевую модификацию алгоритма обучения, осуществляющую динамическую адаптацию параметров обучаемого с учетом ассоциативных параметров мультилингвистической модели;

- программную реализацию и внедрение системы в практику.

Методы исследования. При выполнении работы использовались аппарат теории управления, нейросетевые алгоритмы (сеть Хопфилда и т.п.) и элементы теории вероятностей.

Научная новизна исследования состоит в следующем: Модифицирован алгоритм адаптивного обучения с учетом параметров мультилингвистической модели на основе генерации ассоциативного поля вокруг запоминаемых понятий.

Разработана нейросетевая технология. формирования мультилингвистического информационно-терминологического базиса с учетом ассоциативных связей слов в пределах одного языка;

Реализована возможность динамического анализа информационно -терминологического базиса и коррекции параметров алгоритма при использованием нейронных сетей из нейроподобных элементов с временной суммацией входных сигналов.

Значение для теории: теоретически обоснована возможность применения нейронных сетей из нейроподобных элементов для формирования мультилингвистического информационно терминологического базиса системы адаптивного обучения терминологической лексике. Разработан метод анализа лексической однородности лексем различных языков.

Результаты,. полученные при выполнении диссертационной работы, создают теоретическую основу как для повышения эффективности функционирования адаптивных систем обучения, так и для улучшения качества компьютерной обработки информации при формировании информационно-терминологического базиса данного класса систем.

Практическая ценность. Диссертационная работа выполнялась при поддержке программами грантов: Красноярского краевого фонда науки (2002г); фонда поддержки науки и образования МГИЭМ им. Армейского (2003г).

Разработанная в диссертации нейросетевая мультилингвистическая система адаптивного обучения применена при разработке компьютерных интерактивных средств изучения профессионально-ориентированной иностранной лексики на базе системы " УТ 1.1".

Использование системы позволяет:

- интенсивно пополнять иностранный профессионально-ориентированный словарный запас при использовании мультилингвистического информационно-терминологического базиса и нейросетевых ассоциативных параметров мультилингвистической модели обучения.

- формировать информационно-терминологический базис на основе нейросетевой технологии компьютерной обработки информации, повысить эффективность обучения.

Достоверность полученных результатов подтверждается тестированием и оценкой результатов применения разработанной системы в реальных проектах, согласованностью расчетных и экспериментальных данных.

Реализация результатов работы.

Основное назначение результатов работы - использование их в учебном процессе. В частности, разработанная автором диссертации компьютерная система обучения принята в опытную эксплуатацию в Красноярском государственном техническом университете (КГТУ) и

Красноярском филиале Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ). На защиту выносятся:

Нейросетевая технология формирования информационно-терминологического базиса мультилингвистической технологии адаптивною обучения учитывает ассоциативные связи внутри каждого из языков и позволяет более адекватно рассчитывать частотные характеристики лексем,

Мультшшнгвистическая модификация алгоритма адаптивного обучения Л.А.Растригина учитывает генерацию ассоциативного поля вокруг запоминаемых понятий и нейросетевое определение их лексической однородности, позволяя эффективно решать задачу интенсивного накопления иностранного профессионально-ориентированного словарного запаса.

Использование нейронных сетей из нейроподобных элементов позволяет динамически анализировать мультилингвистический информационно -терминологический базис и корректировать параметры алгоритма обучения. ' Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли всестороннюю апробацию на всероссийских и международных конференциях, научных семинарах и научно-практических конференциях. В том числе:

- на XI Международной школе-семинаре «Новые информационные технологии», Украина, г. Судак , 2003г.; Работа награждена дипломом 1 степени.

- на. XXXIX-XXXXI Международных научных конференциях «Студент и научно-технический прогресс», Новосибирск, 2001-2003г.; Работы награждены дипломами I (2001г.), II (2002г.), и I (2003г.) степеней.

- на IX Международной научно практической конференции «Современные техника и технологии», Томск, 2003г.; Работа награждена, дипломом 111 степени.

Диссертационная работа в целом обсуждалась на научных семинарах кафедры информатики Красноярского Государственного Технического Университета в 2001-2004 гг.

Основные результаты исследований были отмечены следующими научными фондами:

- Благотворительный фонд поддержки науки и образования МГИЭМ "Фонд Армейского" (индивидуальные гранты для молодых ученых, 2003 г.).

- Красноярский краевой фонд науки (индивидуальные гранты для молодых ученых, 2002 г.).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 13 работах автора, список которых помещен в конце автореферата.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Усачев, Александр Владимирович

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1. Реализован нейросетевой алгоритм обработки информации для формирования мощностных словарей терминологической лексики с учетом ассоциативных связей слов в пределах одного языка, тем самым позволяя более адекватно рассчитывать частотные характеристики лексем.

2. Разработана мультилингвистическая модификация алгоритма адаптивного обучения Л.А.Растригина, учитывающая генерацию ассоциативного поля вокруг запоминаемых понятий и нейросетевое определение их лексической однородности, позволяя эффективно решать задачу интенсивного накопления иностранного профессионально-ориентированного словарного запаса.

3. Реализована возможность динамического анализа информационно -терминологического базиса и коррекции параметров алгоритма при использованием нейронных сетей из нейроподобных элементов с временной суммацией входных сигналов.

4. Система обучения спроектирована, реализована и внедрена в практику.

5. Разработанная в диссертации нейросетевая мультилингвистическая система адаптивного обучения применена при разработке компьютерных интерактивных средств изучения профессионально-ориентированной иностранной лексики на базе системы "УТ 1.1". Использование системы позволяет интенсивно пополнять иностранный профессионально-ориентированный словарный запас при использовании мультилингвистического информационно-терминологического базиса и нейросетевых ассоциативных параметров мультилингвистической модели обучения, формировать информационно-терминологический базис на основе нейросетевой технологии компьютерной обработки информации, повысить эффективность обучения.

Заключение.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Усачев, Александр Владимирович, 2004 год

1. Агапова О.И., Кривошеев А.О., Ушаков А.С. О трех поколениях компьютерных технологий обучения //Информатика и образование. №2, 1994. -с.34-40.

2. Азимов Э.Г. К типологии обучающих компьютерных программ по русскому языку как иностранному //Современные технические средства в обучении русскому языку как иностранному. М., 1990. - с. 136-143.

3. Александров Г.Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения //Информатика и образование. №5, 1993. - с.7-19.

4. Алексеев П.М., Турыгина JI.A. Частотный англо-русский словарь-минимум газетной лексики. М.: Воениздат, 1984.

5. Алексеев П.М. Частотный англо-русский словарь-минимум по электронике. -М.: Воениздат, 1971.

6. Атанов Г.А. Моделирование учебной предметной области, или предметная модель обучаемого. //Educational Technology & Society, 2001 № 4(1), http://ifets.ieee.Org/russian/depositoiy/v4il/html/4.html

7. Атанов Г.А., Локтюшин В.В. Организация вводно-мотивационного этапа деятельности в компьютерной обучающей системе. //Educational Technology & Society, 2000 №1(1), http://ifets.ieee.org/periodical/voll00/informalsumma rykatyluchini.html

8. Атанов Г.А., Пустынникова И.Н. Структурирование понятий предметной области с помощью методов представления знаний. //Искусственный интеллект, №2, 1997. с.29-40.

9. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Технология и инструментальные средства проектирования тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. Часть 1. //Информационные технологии. №6, 1999. - с.40-45.

10. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Технология и инструментальные средства проектирования тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. Часть 2. //Информационные технологии. №7, 1999. - с.39-45.

11. П.Беляков В.М. Разработка функциональной модели автоматизированной обучающей системы по русскому языку как иностранному. Автореф. дис. . канд.филол.наук. - М., 1996.

12. Бовтенко М.А. Компьютерная лингводидактика: Учеб. пособие. -Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000.

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

14. Брусиловский П.Л. Модели обучения. //Техническая кибернетика, №5, 1992. с.97-119.

15. Василенко Н.В., Ковалев И.В., Суздалева Е.А. Информационно-алгоритмическое обеспечение мультилингвистической обучающей технологии //Телематика'2001: Труды международной научно-методической конференции. Санкт-Петербург, 2001. - с. 68-69.

16. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998.

17. Вендров A.M. Один их подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений //Системы управления базами данных. №3, 1995. -с.75-86.

18. Власов Е.А., Юдина Т.Ф. и др. Компьютеры в обучении языку: проблемы и решения. М., 1990.

19. Гаврилова Т.А., Зудилова Е.В. Адаптивный диалог и модель пользователя //Диалог-95: материалы международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Казань, 1995. - с.88-97.

20. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.

21. Галеев И.Х. Модели и методы построения автоматизированных обучающих систем (обзор). //Информатика. Научно-технический сборник. Серия Кадровое обеспечение. Вып.1. - М.: ВМНУЦ ВТИ, 1990. - с.64-72.

22. Гак В.Г. О концепции учебного словаря //Иностранные языки в школе. №4. -М., 1991. -с.15-21.

23. Гутгарц Р.Д., Чебышева Б.П. Компьютерная технология обучения //Информатика и образование. №5, 2000. - с.44-45.

24. Данилин А.Р. Создание специализированных автоматизированных систем обучения на базе ACO общего назначения //Обучающие и контролирующие системы на базе ЭВМ. Сб. науч. трудов. Свердловск: СГПУ, 1982. - с.3-10.

25. Демушкин A.C. Компьютерные обучающие программы //Информатика и образование. №3, 1995. - с.72-76.

26. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микро-ЭВМ. М.:Мир, 1991.

27. Довгялло A.M., Ющенко ЕЛ. Обучающие системы нового поколения //У сиМ. №1 - 1988. - с.83-86.

28. Домрачев В.Г., Ретинская И.В. О классификации компьютерных образовательных информационных технологий. //Информационные технологии, 1996. №2. с. 10-14.

29. Жарков И.В. Автоматизированные обучающие системы //Прикладное языкознание /Под ред. Гердт A.C. СПб., 1996. - с.59-68.

30. Калянов Г.Н. CASE структурный и системный анализ. Автоматизация и применение. -М.: Изд-во «ЛОРИ», 1996.

31. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий. Подходы, методы, средства. М.: СИНТЕГ, 1997.

32. Калянов Г.Н., Козлинский А.В., Лебедев В.Н. Сравнение и проблема выбора методов структурного системного анализа //PC WEEK/RE. №34, 1996.

33. Калянов Г.Н., Козлинский А.В., Лебедев В.Н. Сравнительный анализ структурных методологий //Системы управления базами данных. №5, 1997.-С.75-78.

34. Карберри С. Модели пользователя: проблема неадекватности //Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 24. - М., 1989. - с.259-291.

35. Кириллов В.П. SSADM передовая технология разработки автоматизированных систем //Компьютеры + программы. - №2, 1994. - с.8-17.

36. Кирилова Г.И. Информационные технологии и компьютерные средства в образовании. //Educational TecKnology & Society, 2000 № 4(1), http ://ifets. ieee.org/russian/depository/v4i 1 /html/5 .html

37. Кларлащук В.И. Обучающие программы. M.: Солон-Р, 2001.

38. Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств. //Educational Technology & Society, 2000 № 3(3), http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v3i3/html/3.html

39. Кривошеев А.О. Разработка и использование компьютерных обучающих программ //Информационные технологии, 1996. №2. с. 14-18.

40. Кривошеев А.О., Голомидов Г.С., Таран А.Н. Перспективные internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг Часть 1. //Информационные технологии. -№7, 1998. -с.38-44.

41. Кромер В.В. Подпорно-экспоненциальная модель генеральной лексической совокупности английского языка //Деп. в ИНИОН РАН 18.12.97, № 53134. - Новосибирск: НГПУ, 1997.

42. Кромер В.В. Ядерно-веерная модель вертикального распределения слов в русском языке //Деп. в ИНИОН РАН. 31.03.97, № 52458. - Новосибирск: НГПУ, 1997.

43. Кручинин В.В. Разработка компьютерных учебных программ. Томск, 1998.

44. Кудрявцева Е.В. Компьютерные технологии обучения. -http://www.bytic.ttk.ru/cue99M/cu849jujjO.html

45. Лаутербах Р., Фрей К. Программное обеспечение процесс обучения //Перспективы. Вопросы образования. №3, 1988. - с.70-79.

46. Манако В., Манако А., Синица К. Коллекции интерактивных словарей для непрерывного обучения индивидуала. //Educational Technology & Society, 2001 № 4(1), http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v4il/html/2.html

47. Марка Д.А., МакГоун К. Методология структурного системного анализа и проектирования SADT. М.: Метатехнология, 1993.

48. Машбиц Е.И. и др. Диалог в обучающей системе. Киев, 1989.

49. Нелюбин J1.J1. Компьютерная лингвистика и машинный перевод. М., 1991.

50. Околелов Г.Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения //Информатика и образование. №5, 1993. - с.7-19.

51. Перевозникова-Карасева М.В. Англо-русский частотный словарь по системному анализу. Красноярск: САА, 1994.

52. Позин Б.А. Современные средства программной инженерии для создания открытых прикладных информационных систем //Системы управления базами данных. -№1, 1995.-с. 139-144.

53. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатне, 1981.

54. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988.

55. Русскин В.М., Кириллов В.П. Информационная методология SSADM: методика моделирования информационных потоков при разработке автоматизированных систем //Компьютеры + программы. №3, 1995. - с.15-23.

56. Савельев А.Я., Новиков В.А., Лобанов Ю.И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. М.: Высшая школа, 1986.

57. Семенов В.В. Информационные основы кибернетической компьютерной технологии обучения //Информатика и вычислительная техника. №3, 1997. -с.37-40.

58. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995.

59. Соловов А.В., Меньшикова А.А. Дискретные математические модели в исследовании процессов автоматизированного обучения. //Educational

60. Technology & Society, 2001 №4 (2), http://ifets.ieee.org/russian/depository/v4i2 /html/3.html

61. Сосновский C.A. ByHeart: система для самообучения иностранным языкам (обзор программного обеспечения). //Educational Technology & Society, 2000 № 3(3), http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v3i3/html/6.html

62. Тихомиров В.П., Солдаткин В.И., Лобачев С.Л., Ковальчук О.Г. Дистанционное обучение: к виртуальным средам знаний. Часть 1 //Дистанционное образование. №2, 1999. - с.8-16.

63. Усачев A.B. Искусственная нейросетевая мнемотехнология. Материалы XL Международной научной студенческой конференции "Студент и научно-технический прогресс": Информационные технологии. Новосибирск, НГУ, 2002г. С. 170-171.

64. Усачев A.B. Мнемотехника мультилингвистического подхода. Труды XL Международной научной студенческой конференции "Студент и научнотехнический прогресс": Информационные технологии. Новосибирск, НГУ, 2002г. С. 97-103.

65. Усачев A.B. Адаптивная технология управления качеством образования. Материалы III Всероссийской научно-практической конференции "Влияние образовательных технологий на развитие регионов", КФ МЭСИ, Красноярск 2003г. С. 29-31.

66. Усачев A.B. Нейросетевая кластеризация множественных значений терминологии с учетом лингвистической избыточности. Вестник НИИ СУВПТ, сборник научных трудов, Красноярск, 2003г. С. 140-150.

67. Усачев A.B. Нейросетевая мнемотехнология обучения. Материалы XLI Международной научной студенческой конференции "Студент и научно-технический прогресс": Информационные технологии. Новосибирск, НГУ, 2003г. С. 159-160.

68. Усачев A.B. Адаптивная технология управления качеством образования. Материалы IX Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Современные техника и технологии", Томск, ТПУ, 2003г. С. 67-68.

69. Усачев A.B. Компьютерная лингводидактика в информационных технологиях обучения. Материалы III Всероссийской научно-практической конференции "Влияние образовательных технологий на развитие регионов", КФ МЭСИ, Красноярск 2003г. С. 40-42.

70. Филатова Н.Н., Ахремчик O.J1. Центр «Компьютерные технологии образования»: его место в учебном процессе технического университета. //Educational Technology & Society, 2000 № 3(2), http://ifets.ieee.Org/russian/depositorv/v3i2/html/5.html

71. Харламов А.А. Ассоциативный процессор на основе нейроподобных элементов для структурной обработки информации. // Информационные технологии, 1997, № 8, с. 40-44.

72. Чепегин В.И. Компьютерные технологии обучения проблемы классификации. //Educational Technology & Society, 2000* № 3(4), http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v3i4/html/l.html

73. Штрик A. CASE: автоматизированное проектирование программного обеспечения //Монитор. №4,1992. - с.4-6.

74. Яблочкин Л.Б., Андриянова М.А., Каргин А.В. Гипертекст новая технология для создания систем тестирования знаний //Информационные технологии. - №3,2001. - с.25-27.

75. Eastment D. Technology-Enhanced Language Learning: Hype or Gold Mine? -http://www.kyotosu.ac.jp

76. Eisenreich, Günter und Sube, Ralf. Langenscheidts Fachwörterbuch Mathematik: Englisch-Deutsch-Französisch-Russisch. Langenscheidt, 1996.

77. Everett D. R., Ahern T.C. Computer-Mediated Communication as a Teaching Tool: a Case Study //Journal of Research on Computing in Education. Vol.26, Iss.3. - Spring, 1994. - Pp.336-357.

78. Ferretti, Vittorio. Wörterbuch der Elektronik, Datentechnik und der Telekommunikation: Deutsch-Englisch. Berlin: Springer, 1992.

79. Fluck H.-R., Karasyova M., Kovaleva Т., Souzdaleva E. Learner's Memory State Model in Informational Training Technology //Информатизация- региона: Тезисы докладов конференции с международным участием. Том 1. -Красноярск, 1999.-с.88-89.

80. Gay G., Grosz-Ngate М. Collaborative Design in a Networked Multimedia Environment: Emerging Communication Patterns //Journal of Research on Computing in Education. Vol.26, Iss.3. - Spring, 1994. - Pp.418-432.

81. Goodfellow R: CALL Programs for Vocabulary Instruction //Computer Assisted Language Learning Journal. Vol.8. - №2, 1995. - Pp.205-226.

82. Haberfeiler K., Daenzer W. Systems engineering: Methodik und Praxis. -Betr.Inst.d.ETH. Zürich: Verl.Industrielle Organisation, 1997.

83. Herdan G. Quantitative Linguistics. London, 1964.

84. Hoffmann L. Anwendungsmoeglichkeiten und bisherige Anwendung von statistischen Methoden in der Fachsprachenforschung//In: Languages for Special Purposes (Edited by L. Hoffmann). Vol. 1. - Berlin, 1999. - Pp. 241-249.

85. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proc. Natl. Acad. Sei. 79, 1982. p. 2554-2558.

86. Ingraham B., Chanier T., Emery C. Language Training for Various Purposes in Several Languages on a Common Hypermedia Framework //Computer & Education. Vol.23, Iss. 1,2, 1994. - 107-115.

87. Jol,H., Petar,V. (ed.): Systems and Control Theory for Power Systems. New York: Springer, 1995.

88. Jones G. Computer Simulations in Language Teaching the Kingdom Experiment //System. - Iss. 17,1986. - Pp.35-47.

89. Kotik, Michail. Wörterbuch Luft- und Raumfahrttechnik: Russisch-EnglischDeutsch. Düsseldorf, 1986.

90. Legenhausen L., Wolff D. Call in Use Use of CALL: Evaluating CALL Software // System. - Iss. 18, № 1, 1990. - Pp. 1 -13.

91. Levy M. Computer Assisted Language Learning: Context and Conceptualization. Oxford: Clarendon Press, 1997.

92. Mueller Ch. Initiation a la statistique linguistique. Paris, 1978.

93. Nagata N. Computer vs. Wordbook Instruction in Second Language Acquisition //CALICO Journal. Vol.14, №1, 1996. - Pp.53-76.

94. Peterson M. Creating Hypermedia learning Environments: Guidelines for Designers. http://www.jaist.ac.jp

95. Plass J.L. Design and Evaluation of the User Interface of Foreign Language Multimedia Software: a Cognitive Approach //Language Learning and Technology. Vol.2, №1, 1998. - Pp.35-45.

96. Polezzi L. Concordances in the Design and Implementation of Foreign language Courses //Computers & Education. Vol.23, Iss.1,2, 1994. - Pp.89-96.

97. Reinhard D. Deutsch als Fremdsprache Projekte im Internet. - Stuttgart: Klett, 1998.

98. Roe P.J. User Modeling in CALL: Some Fundamental Issues //Computers & Education. Vol.23, Iss.1,2,1994. - Pp.27-33.

99. Souzdaleva E. Effective Information Training Technology Based on the Learner's Memory State Model //In: AMSE Periodicals, 2000 Vol.21, № 3. -Pp. 11-26.

100. Souzdaleva E.A. Modell- und Algorithmusversorgung von „Computer-Based"-System für das virtuelle Studium der Fachterminologie im Bereich der, Luft- und Raumfahrttechnik //Sachstadtsbericht Flughafen Frankfurt Main Stiftung, Oktober 1999.

101. Swah Ph. Computer Assisted Language Learning for English as a Foreign Language //Computers & Education. Vol.19, Iss.3, 1992. - Pp.251-266.

102. Teeler D., Gray P. How to use the Internet in ELT. Longman, 1999.

103. Warschauer M. Computer Assisted Language Learning: an Introduction. -1996. http://www.lll.hawaii.edu