Оптимизация формирования информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Корпачева, Лариса Николаевна

• Корпачева, Лариса Николаевна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Корпачева, Лариса Николаевна

Введение

1. Информационные технологии и компьютерные средства в образовании

1.1. Информационно-компьютерные системы в учебном процессе

1.2. Стандарты при разработке информационно-обучающих систем

1.3. Принципы открытых систем и разработка информационно-обучающих технологий 57 Выводы

2. Моделыю-алгоритмическая поддержка оптимизационного формирования информационного базиса для адаптивно-обучающих систем

2.1. Модели и методы интерактивного контроля в адаптивно-обучающих системах

2.2. Структура информационного базиса для поддержки механизмов многоуровневой адаптации в системе электронного обучения 112 Выводы

3. Оптимизация формирования блочно-модульной структуры

ИБ адаптивно-обучающих систем

3.1. Моделирование динамики изучения информационного базиса

ИОС с использованием цепей Маркова

3.2. Оптимизация блочно-модульной структуры информационного базиса адаптивно-обучающих систем 131 Выводы

4. Система программно-алгоритмической поддержки оптимизации ИБ интерактивной обучающей технологии

4.1. Проект практической реализации интерактивной информационно-обучающей системы сетевого типа

4.2. Аппаратно-программная реализация и функционирование системы оптимизации формирования ИБ УММ 162 Выводы 171 Основные результаты и выводы 172 Список использованных источников

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация формирования информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах»

Актуальность работы характеризуется тем, что в рамках методологии системного анализа и основ психолого-педагогических наук отмечается, что внедрение в обучение новых информационных технологий следует рассматривать не только в рамках реализации новой учебной дисциплины, но и как фактор, влияющий на структуру информационного базиса (ИБ) автоматизированной системы обучения, его содержания и процесса формирования. Раскрытие данной позиции можно проследить в исследованиях, связанных с рядом аспектов компьютеризации образования и, в частности, развития интерактивного обучения в нашей стране (J1.A. Растригин, И.П. Норенков, В.А. Старых, В.П. Беспалько, Г.А. Доррер и др.).

При определении параметров информационно-компьютерных систем важно также определить и оптимальные формы представления информации, оптимизировать структуру информационного базиса с учетом основных требований к технологии интерактивного обучения, которое на сегодняшний день входит в число стратегических задач нашей образовательной системы. Существенное внимание интерактивному обучению уделяется в программе Президента РФ «Электронная Россия».

Очевидно, что широкое внедрение информационных технологий в различные сферы образовательной деятельности и наличие огромного количества разработчиков программного обеспечения (ПО) компьютерных систем обучения ставит проблемы стандартизации на первое место среди факторов успешного развития этой деятельности. В сфере образования проблемы стандартизации ПО, применяемого в информационно-обучающих технологиях, также активно обсуждаются в настоящее время.

Ряд международных организаций разрабатывает спецификации и стандарты на информационно-обучающие системы. Начиная с 1999 года, многие специалисты в сфере образования и информационных технологий приходят к заключению о необходимости разработки системного подхода к построению компьютерных обучающих систем и внедрения стандартов на их программные, информационные и технологические составляющие. Это обеспечит совместимость систем и их элементов, а также их устойчивость к изменениям в сфере информационных технологий, аппаратного и программного обеспечения.

Например, консорциум IMS (IMS Global Learning Consortium) имеет две основные цели:

1. Определение технических стандартов для интероперабельности приложений и услуг в распределенном обучении.

2. Поддержка включения спецификаций IMS в продукты и услуги по всему миру. IMS прилагает усилия для содействия широкому принятию спецификаций, что позволит интероперировать распределенным учебным средам и информационным базисам многих разработчиков.

Поэтому проблеме оптимизации формирования информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах, проектируемых на основе современных принципов построения моделей курсов (учебно-методических материалов (УММ) информационного базиса), позволяющих унифицировать требования к их блочно-модульной структуре, последовательности представления компонентов ИБ УММ, упаковке курсов в уникальные оболочки и среды, уделяется в настоящее время серьезное внимание.

Таким образом, существует научно-техническая проблема, заключающаяся в совершенствовании процессов автоматизированного формирования оптимальной блочно-модульной структуры информационного базиса интерактивных адаптивно-обучающих технологий, решение которой позволит повысить эффективность разработки и функционирования программно-информационных средств для систем интерактивного обучения. Ряд новых аспектов при использовании систем интерактивного обучения возникает в связи с планируемой реформой высшего образования, в частности, в связи с переходом на модульно-рейтинговую систему обучения.

Все выше сказанное и обуславливает выбор темы диссертационного исследования, и определяет ее актуальность.

Цель диссертационной работы. На основе исследования и моделирования процесса интерактивного обучения с адаптацией разработать оптимизационные алгоритмы формирования блочно-модульной структуры информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

- формализация процесса интерактивного обучения на основе концепции цепей Маркова и разработка на ее базе моделей оптимизации формирования информационного базиса интерактивных адаптивно-обучающих технологий;

- исследование вероятностно-временных характеристик сценариев контроля в интерактивных адаптивно-обучающих системах и свойств их информационного базиса, построенного на основе блочно-модулыюго подхода;

- изучение свойств полученного класса оптимизационных задач для формирования информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах, обоснование и построение математических методов и алгоритмов решения полученных задач оптимизации;

- программная реализация и тестирование построенных моделей и алгоритмов.

Научная новизна работы:

1. На основе предложенной в работе ГЕРТ-модели сценариев контроля знаний исследованы вероятностно-временные характеристики сценариев, а также реализована новая графо-аналитическая методика оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах.

2. Разработана оптимизационная модель формирования информационного базиса интерактивных систем обучения, отличающаяся предложенной в диссертации оригинальной методикой моделирования процесса изучения ИБ УММ с применением цепей Маркова с дискретным временем.

3. Впервые предложены и программно реализованы алгоритмы решения задач определения оптимальной по трудоемкости освоения блочно-модульной структуры информационного базиса для случаев равномерной разбивки базиса и его синтеза из заданных блоков.

Знамение для теории. Теоретически обоснована возможность применения стохастических ГЕРТ-сетевых моделей для реализации графоаналитической методики оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в интерактивных адаптивно-обучающих системах. 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 оптимальной блочно-модульной структуры информационного базиса данного класса систем.

На защиту выносятся:

- ГЕРТ-методика оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах, позволяющая получать вероятностно-временные характеристики ГЕРТ-сценариев, в которые уже включены случайные отклонения и неопределенность, возникающие непосредственно во время выполнения процедуры контроля знаний;

- оптимизационная модель формирования информационного базиса интерактивных систем обучения, базирующаяся на методике моделирования процесса его изучения с применением цепей Маркова с дискретным временем;

- алгоритмы оптимизации по трудоемкости освоения блочно-модульной структуры информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах, обеспечивающие как равномерную разбивку базиса (на равновеликие блоки), так и синтез модульной структуры информационного базиса из заданных блоков.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Корпачева, Лариса Николаевна

Основные результаты и выводы

Таким образом, в диссертации решена важная научно-техническая проблема, заключающаяся в совершенствовании процессов автоматизированного формирования оптимальной блочно-модульной структуры информационного базиса интерактивных адаптивно-обучающих технологий. Перечисленные ниже результаты позволили повысить эффективность разработки и функционирования программно-информационных средств для систем интерактивного обучения.

1. Проведена формализация процесса интерактивного обучения на основе аппарата цепей Маркова с дискретным временем и разработаны на ее базе модели оптимизации формирования информационного базиса интерактивных адаптивно-обучающих технологий.

2. Выполнено исследование вероятностно-временных характеристик сценариев контроля в интерактивных адаптивно-обучающих системах и свойств их информационного базиса, построенного на основе блочно-модульного подхода, для чего разработаны ГЕРТ-модели сценариев контроля знаний и графо-аналитическая методика оценки и пересмотра сценариев контроля знаний в адаптивно-обучающих системах.

3. На основе изучения свойств полученного класса оптимизационных моделей для формирования информационного базиса АОС обоснованы и построены алгоритмы оптимизации по трудоемкости освоения блочно-модульной структуры информационного базиса в интерактивных адаптивно-обучающих системах, обеспечивающие как равномерную разбивку базиса (на равновеликие блоки), так и синтез модульной структуры информационного базиса из заданных блоков.

4. Выполнена программная реализация и тестирование построенных моделей и алгоритмов, включая компоненты баз данных обучающих систем.

В качестве перспектив развития данного направления исследований следует отметить ряд новых аспектов при использовании систем интерактивного обучения, которые возникают в связи с планируемой реформой высшего образования, в частности, в связи с переходом на модульно-рейтинговую систему обучения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Корпачева, Лариса Николаевна, 2006 год

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

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

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

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

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

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

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

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

9. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г.Ильясов; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. 80 с.

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

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

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

13. 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.

14. Гутгарц, Р.Д. Компьютерная технология обучения //Информатика и образование. №5, 2000. - с.44-45.

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

16. Демушкин, А.С. Компьютерные обучающие программы //Информатика и образование. №3, 1995. - с.72-76.

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

18. Довгялло, A.M., Ющенко E.JI. Обучающие системы нового поколения /A.M. Довгялло, ЕЛ. Ющенко // УсиМ. №1 - 1988. - с.83-86.

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

20. Зеленков, П.В. Автоматизированная система управления ВУЗом /П.В. Зеленков, Г.И. Васина, М.Н. Бердникова// Сборник трудов участников конференции выставки «ИТО-2004» - Москва: МИФИ, 2004. - С. 202203.

21. Зеленков, П.В. Программная система «Multi-BasisOptimization у1.0»/Ковалев И.В., Зеленков П.В., Огнерубов С.С., Ежеманская С.Н.// Компьютерные учебные программы и инновации. №7, 2005. - С. 20-21.

22. Кабальнов Ю.С., Тархов С.В., Минасов Ш.М. Информационно-обучающие среды образовательных систем // Вестник УГАТУ. Т.З, №2, Уфа, 2002. -С.187-196.

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

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

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

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

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

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

29. Кирилова Г.И. Динамизация процесса обучения как фактор перехода к информационному обществу // Казанский педагогический журнал N3, 1996. с. 45-50.

30. Кирилова, Г.И. Информационные технологии и компьютерные средства в образовании. //Educational Technology & Society, 2000 № 4(1), http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v4il/html/5.html

31. Кларлащук, В.И. Обучающие программы. М.: Солон-Р, 2001.

32. Ковалев, И.В.Разработка программного обеспечения. Информационно-обучающие технологии / И.В. Ковалев. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004.

33. Корпачева, Л.Н. Персонификация информационного базиса адаптивно-обучающей технологии / Л.Н. Корпачева // Наука и образование.

34. Проблемы и перспективы: Сб. научи, тр. по материалам Всероссийской научно-практической конференции. Бийск: БПГУ, 2006,- С. 231-236.

35. Корпачева, J1.H. Новое образовательное направление / J1.H. Корпачева// Проблемы специалистов в системе непрерывного образования: Сб. статей / Отв. редактор B.C. Биронт; Гос. образоват. учреждение «ГУЦМиЗ». -Красноярск, 2004. Вып. 10.- С. 108-112.

36. Корпачева, Л.Н. Программный модуль оптимального формирования информационного базиса интерактивных обучающих технологий / И.В. Ковалев, М.В. Карасева, Л.Н. Корпачева, С.С. Огнерубов // М.: ВНТИЦ, 2006.-№50200600275.

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

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

39. Кривошеев, А.О. Перспективные internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг. Часть 1. / А.О. Кривошеев, Г.С.

40. Голомидов, А.Н. Таран //Информационные технологии. №7, 1998. -с.38-44.

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

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

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

44. Макфредрис, П. Создание Web-страниц. М.: Астрель, 2004. - 230 с.

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

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

47. Машбиц, Е.И. Диалог в обучающей системе. Киев, 1989.

48. Махмутов, М.И. Педагогические технологии развития мышления учащихся / М.И. Махмутов, Г.И. Ибрагимов, М.А. Чошанов // Казань, 1993.

49. Минасов Ш.М., Тархов С.В. Проект «Гефест» как вариант практической реализации технологий электронного обучения в вузе в условиях интеграции традиционного и дистанционного обучения //Журнал Восточно-Европейской подгруппы Международного форума

50. Образовательные технологии и общество» -Educational Technology & Society 8(1) 2005. ISSN 1436-4522. p.134-147.

51. Нелюбин, JI.JI. Компьютерная лингвистика и машинный перевод. М., 1991.

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

53. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем / А.Я.Савельев, В.А.Новиков, Ю.И.Лобанов (под ред. А.Я.Савельева)// М.: Высшая школа, 1986.- 175 с.

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

55. Растригин JI.A. Адаптация сложных систем. Методы и приложения. Рига: Зинатне, 1981. -375 с.

56. Растригин, JI.A. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988.

57. Результат исследования поведения более 20 млн. пользователей сети. -www.searchenginewatch.com/reports/netratings.html 1999.

58. Русский морфологический анализ. http://company.yandex.ru/articles/articlel.html.

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

60. Савельев, А.Я. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. М.: Высшая школа, 1986.

61. Сайт толкового словаря. www.glossary.ru.

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

63. Серия опросов посвященных Internet активности. -http://www.yandex.ru.polling/index.html

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

65. Сосновский, С.А. 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

66. Талантов, М. Поиск в Интернете: подводные камни. // КомпьютерПресс №9, 1999.-С. 46-52. Т

67. Тархов С.В. Управление адаптивным обучением и его оптимизация на базе теории абстрактных автоматов и марковских процессов // Информационные технологии моделирования и управления. Научно-технический журнал №1 (19). Воронеж. Научная книга. 2005, с.39-45.

68. Тархов С.В. Оценка эффективности адаптивного электронного обучения// Информационные технологии моделирования и управления. Научно-технический журнал №3 (21). Воронеж. Научная книга. 2005, с.337-346.

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

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

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

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

73. Усачев, А.В. Нейросетевая кластеризация множественных значений терминологии с учетом лингвистической избыточности. Вестник НИИ СУВПТ, сборник научных трудов, Красноярск, 2003. С. 140-150.

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

75. Филлипс, Д. Методы анализа сетей / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас // М.: Мир, 1984.-496 с.

76. Филатова, Н.Н. Центр «Компьютерные технологии образования»: его место в учебном процессе технического университета. / Н.Н. Филатова,

77. O.J1. Ахремчик //Educational Technology & Society, 2000 № 3(2), http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v3i2/html/5.html

78. Шибанов, А.П. Нахождение закона распределения выходной величины GERT-сети большой размерности/ А.П. Шибанов// Информационные технологии , № 1, 2002. С. 42-45.

79. Cohn, D. Learning to probabilistically identify authoritative documents. In Proc. 17th International Conf. on Machine Learning, pages 167-174, 2000.

80. Everett, D. R. 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.

81. Foltz, P.W. Using latent semantic indexing for information filtering. In ACM Conference on Office Information Systems (COIS), pages 40-47, 1998.

82. Gay, G. 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.

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

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

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

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

87. Kleinberg, Jon M. Authoritative sources in a hyperlinked environment // Journal of the ACM, 46(5): 604-632, 1999.

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

89. Maganti, A. An investigation of linguistic features and clustering algorithms for topical document clustering. In Proc. of the SIGIR'2000, 2000.

90. Moran, S. The stochastic approach for link-structure analysis (salsa) and the tkc-effect. In Proc. WWW9, 2000.

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

92. Neumann, K. Stochastic Project Network/ K. Neumann// Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, No. 34, Springer Verlag, 1990.

93. Neumann, K. An Optimality Equation for Stochastic Decision Networks/ K. Neumann//Wiss. Zeitschrift Techn. Hochschule Leipzig, No. 8, 1984. Pp. 7987.

94. Obraczka, K. Distributed indexing of autonomous Internet services. Computing Systems, 5(4):433-459, 1992.

95. Powell, A. Evaluating database selection techniques: A tested and experiment. In Proc. of the SIGIR'98, Melbourne, Australia, August 1998.

96. Ravi Kumar, S. Prabhakar Raghavan, Sridhar Rajagopalan, Andrew Tomkins, David Gibson, and Jon Kleinberg. Mining the Web's link structure. Computer, 32(8):60-67, 1999.

97. Ribeiro-Neto, B. Modern Information Retrieval. ACM Press, 1999.

98. Salton, G. Introduction to modern Information Retrieval. McGraw-Hill Computer Science Series. McGraw-Hill, New York, 1983.

99. Zelenkov, P. Multilingual Adaptive Method of Learning Foreign Languages /Р. Zelenkov, E.Kofman// Труды международной конференции «14th 1ST Mobile & Wireless Communications Summit». Дрезден Германия: Technische Universitat Dresden, 2005. - C.228-233.