Построение информационно-образовательной среды с элементами искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Горовенко, Любовь Алексеевна

• Горовенко, Любовь Алексеевна
• кандидат технических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат технических наук Горовенко, Любовь Алексеевна

Введение.

Глава 1. Анализ результатов исследований в области интеллектуализации автоматизированных обучающих систем.

1.1 Классификация и анализ средств компьютерной поддержки процессов обучения.

1.2 Педагогические аспекты эффективности применения автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта.

1.3 Проблема выбора средств компьютерной поддержки процессов обучения для достижения учебных целей.

1.4 Интеллектуальные обучающие системы (ИОС). Основные качества ИОС нового поколения.

1.5 Цель и задачи исследования.

1.6 Выводы.

Глава 2. Построение архитектуры интеллектуальной обучающей системы нового поколения.

2.1 Систематизация учебного материала, решение задач, использование средств мультимедиа.

2.2 Управление обучением и взаимодействие компонентов ИОС.

2.3 Диалог с пользователем и тестирование обучаемого.

2.4 Дополнительные возможности ИОС нового поколения

2.4.1 Интеграция с внешними по отношению к ИОС программными и техническими средствами.

2.4.2 Синтаксическое единство языков представления и переработки знаний.

2.5 Выводы.

Глава 3. Разработка моделей оптимального управления процессом обучения и инструментарий для создания ИОС нового поколения.

3.1 Методика проектирования ИОС нового поколения.

3.1.1 Наполнение баз знаний.

3.1.1 .а. Формирование учебного материала.

3.1.1 .Ь. Описание модели управления обучением.

3.1.2. Выделение набора операций переработки знаний

3.1.3. Инструментальные средства для различных категорий разработчиков ИОС.

3.2. Представление и переработка знаний подсистемы ознакомления с предметной областью и решения задач.

3.3. Описание и переработка модели обучаемого.

3.4. Описание и реализация интерфейса ИОС.

3.4.1. Адаптивный интерфейс и его отличительные особенности.

3.5. Описание и реализация подсистемы тестирования.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Построение информационно-образовательной среды с элементами искусственного интеллекта»

Для преодоления противоречий между стремительно нарастающим объемом знаний, подлежащих усвоению, и реальными сроками подготовки специалистов, необходимо определить новые организационные формы обучения, способы получения знаний обучаемыми, закрепления умений и навыков.

Одной из таких форм подготовки и переподготовки высококвалифицированных специалистов в вузах следует считать новую технологию обучения [18, 31, 32, 40, 41, 106], базирующуюся на применении предметно- и проблемно-ориентированных компьютерных обучающих систем. Использование названных систем способствует повышению эффективности технологий обучения, интенсификации учебного процесса, повышению качества подготовки специалистов.

Разработка и внедрение новых технологий обучения в высшей школе определена научно-техническими программами Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию по следующим основным направлениям (приказ Госкомвуза России от 4 ноября 1994г. №1071):

- фундаментальные и прикладные исследования в области новых, в том числе информационных, технологий обучения;

- разработка программных, информационных и методических средств и технологий по базовым естественнонаучным дисциплинам, базовым гуманитарным, социально-экономическим и общеинженерным дисциплинам, информатике, вычислительной технике, и автоматизированным системам;

- разработка программных, информационных и методических средств и технологий для лекционной формы обучения, для дистанционной формы обучения;

- разработка программных, информационных и методических средств и технологий обучения преподавателей в области новых технологий обучения;

- разработка критериев, методов и средств оценки качества и эффективности программных, информационных и методических средств и технологий обучения;

- маркетинг образовательных технологий, средств и услуг на внутреннем и внешнем рынках.

Исследования по данным направлениям, особенно в области компьютерных технологий обучения, позволили разработать методологические, дидактические основы и средства создания автоматизированных учебных курсов, автоматизированных обучающих систем [2, 5, 13, 63, 65, 66, 68, 89, 94, 103, 119].

В настоящее время наиболее перспективным направлением развития автоматизированных обучающих систем является применение для их разработки новых информационных технологий, в частности, технологии искусственного интеллекта. Интеллектуальные обучающие системы представляют один из путей применения достижений искусственного интеллекта в образовании [14, 16, 26, 44, 60, 61, 99, 128, 191]. 5

Основными отличительными чертами интеллектуальных обучающих систем от обычных является наличие знаний: о предметной области (курсе обучения), об обучаемом, о стратегиях обучения и метазнаний - знаний о том, как применять знания о стратегиях обучения к обучаемому [16, 30, 38, 47, 54, 88, 117]. Эти виды знаний в формализованном виде загружаются в базу знаний и обрабатываются посредством того или иного механизма логического вывода.

Одним из центральных и наиболее сложных моментов в разработке систем, основанных на знаниях, в том числе интеллектуальных обучающих систем, является представление знаний, поскольку от него зависят интеллектуальные возможности системы и ее эффективность. Разработанный формализм представления знаний позволяет структурировать знания эксперта о предметной области, построить ее семантическую модель. С учетом специфики учебных курсов и видов решаемых задач, разрабатывается соответствующий формализм представления профессиональных знаний. Кроме того, существенное влияние оказывает содержание учебных курсов, их вид: описательный, математический, конструкторский и др.

Не менее важной, чем проблема представления знаний, является проблема построения модели обучаемого МУ. В последние годы исследования сосредоточились на средствах поддержки обучения, предназначенных содействовать «обучению действием» [27]. Эти системы пытаются скомбинировать опыт решения задач и руководство обучаемым, которые часто находятся в противоречии. Чтобы преодолеть это противоречие, нужно иметь полные управляющие или обучающие стратегии. Их использование позволит обеспечить интеллектуальное руководство обучаемым, эффективно использовать возможности обучающей системы, оптимизировать процесс обучения [8, 81]. Представление моделей обучаемого осуществляется также с помощью семантических моделей знаний [28, 27, 35, 82, 189].

Таким образом, необходимость создания средств интеллектуальной обучающей системы на основе семантических моделей знаний для обучения специалистов в быстроразвивающихся областях науки и техники делает актуальной разработку базы знаний, моделей обучаемого, стратегий автоматизированного обучения. Использование такой системы предполагает существенное повышение эффективности и качества подготовки специалистов за счет оптимального построения процесса обучения.

Целью работы является разработка методики, моделей представления информации учебных курсов, моделей обучаемого, стратегий оптимального обучения специалистов на основе семантических моделей знаний, позволяющие создать интеллектуальные обучающие системы, обеспечивающие сокращение сроков обучения и повышение качества подготовки путем построения оптимального процесса обучения.

В соответствии с поставленной целью, основными задачами исследования являются;

- анализ существующих в настоящее время компьютерных средств обучения; 6 формирование структуры обучающей системы с элементами искусственного интеллекта;

- разработка методов представления системы понятий/умений, составляющих содержание учебных курсов;

- разработка средств для создания компьютерных обучающих программ в среде интеллектуальной системы без «прямого» программирования;

- разработка семантических моделей представления и обработки знаний о предметной области обучения;

- разработка моделей контроля и диагностики ошибок обучаемого, оптимального управления процессами обучения.

Методы исследования. При решении поставленной задачи, в работе использовались методы системного анализа, теории множеств, методы вычислительной математики и многоальтернативной оптимизации, теории исследования операций и принятия решений, а также метод экспертных оценок.

Разработка семантических моделей предметной области и моделей оптимального управления процессом обучения осуществлялась с применением методов искусственного интеллекта и теории графов.

Решение ряда вопросов, связанных с созданием информационных и программных средств интеллектуальной обучающей системы, базируется на методах новых информационных технологий.

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты: процедура формализованного представления учебных знаний, позволяющая эффективно организовать манипуляцию ими в базе знаний;

- модель обучаемого, обеспечивающая возможность учета текущих параметров обучаемого и построения гипотез о стратегиях получения знаний, умений и навыков обучаемым;

- метод оптимального управления процессом автоматизированного обучения с учетом индивидуальных характеристик обучаемого, базирующийся на педагогических знаниях, базирующийся на модели обучаемого;

- функционально-структурная схема интеллектуальной обучающей системы нового поколения, отличающаяся учетом особенностей содержания предметной области обучения;

- разработана единая формальная основа, позволяющая выделить и унифицировать основные механизмы управления и функционирования всех подсистем в составе ИОС, что обеспечивает более эффективное их взаимодействие.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Разработаны методики, семантические модели и стратегии оптимального автоматизированного обучения. Создано проблемно-ориентированное программно-информационное обеспечение интеллектуальной обучающей системы, позволяющее применить полученные результаты в подготовке специалистов. В системе предусмотрено моделирование пользователя, благодаря чему появляется возможность более глубокого индивидуального 7 обучения. Описание поведения системы производится на семантическом уровне и базируется на предлагаемой экспертом методике обучения. Благодаря этому появляется возможность реализации различных моделей обучения. Более гибкой становится реализация тестирования, включая этапы подготовки, реализации и анализа результатов теста. Имеется возможность производить перепроектирование системы в процессе ее эксплуатации. Сформированные на ее основе обучающие курсы внедрены в Армавирском Государственном педагогическом институте и Армавирском филиале Краснодарского техникума экономики, статистики и информатики, о чем имеются соответствующие акты (Приложения А, В). Предложенные в диссертационной работе инструментальные средства проектирования ИОС были использованы в частности при разработке таких конкретных систем, как:

- ИОС по оптике, которая использовалась в курсе физики на кафедре физики Армавирского Государственного педагогического института;

- ИОС по информатике, используемая в одноименном курсе на кафедре информатики Армавирского Государственного педагогического института;

- ИОС по бухгалтерскому учету, которая применялась в одноименном курсе в Армавирском филиале Краснодарского техникума экономики, статистики и информатики.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Модели представления следующей информации:

- об учебном материале (с ориентацией на семантическую структуризацию и систематизацию, а также интеграцию со средствами мультимедиа);

- о пользователях (с учетом индивидуальных особенностей);

- о процессе управления обучением.

2. Модель оптимального принятия решений при управлении процессом обучения в автоматизированной обучающей системе с элементами искусственного интеллекта.

3. Методы оценки качеств ИОС и их дидактической эффективности.

4. Методика проектирования ИОС нового поколения, рассчитанная на различные категории пользователей и обеспечивающая четкое разделение функций разработчиков системы, предоставляя каждому из них свой арсенал средств.

Апробация работы. Материалы докладывались и обсуждались на 4-х конференциях:

1) межвузовской научно-практической конференции «Нормативные технологии диагностики и управления в экономике и обществе» (Отрадная, ОГИ, 26-27 мая 2001 г.);

2) межвузовской научно-практической конференции «Современные инновационные технологии как одно из условий совершенствования науки, производства и образования» (Армавир, АЦВО КубГТУ, 22-24 марта 2001 г.); 8

3) научно-методической региональной межвузовской конференции «Управление качеством образования в вузе и стратегия подготовки нового поколения российского бизнеса» (Ростов-на-Дону, РМУЭУ, 22-26 апреля 2001 г.);

4) межвузовской научно-практической конференции «Конкурентный потенциал вуза в условиях рынка образовательных услуг: теория и практика общественного опыта» (Армавир, АФЭИ, 24-26 мая 2002 г.)

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 9 научных работ, в том числе одна статья в научном журнале и 8 статей в материалах конференций, а именно:

1) Горовенко JI.A. Методологические вопросы построения информационно-образовательной среды // Современные инновационные технологии как одно из условий совершенствования науки, производства и образования. Материалы межвузовской научно-практической конференции АЦВО КубГТУ (22-24 марта 2001 г.). В 2-х частях. Ч. 2. - Армавир: АФЭИ, 2001. - С 11-14;

2) Горовенко JI.A. Систематизация учебного материала, использование средств мультимедиа. // Нормативные технологии диагностики в современной экономике и обществе. Материалы межвузовской научно-практической конференции. /Под ред. А.И.Шарнова. Ст. Отрадная: Изд-во ОГИ, 2001. - С 199-200;

3) Ключко В.И., Горовенко JI.A. Модели оптимального принятия решений при управлении процессом обучения в автоматизированной обучающей системе с элементами искусственного интеллекта. // Современные инновационные технологии как одно из условий совершенствования науки, производства и образования. Материалы межвузовской научно-практической конференции АЦВО КубГТУ (22-24 марта 2001 г.). В 2-х частях. Ч. 2. - Армавир: АФЭИ, 2001. - С 14-19;

4) Ключко В.И., Горовенко JI.A. Связь модели обучаемого и целей управления процессом обучения в интеллектуальной обучающей системе. //Современные инновационные технологии как одно из условий совершенствования науки, производства и образования. Материалы межвузовской научно-практической конференции АЦВО КубГТУ (22-24 марта 2001 г.). В 2-х частях. Ч. 2. - Армавир: АФЭИ, 2001.-С 20-21;

5) Горовенко JI.A. Оценивание дидактической эффективности интеллектуальной обучающей системы. // Конкурентный потенциал вуза в условиях рынка образовательных услуг: теория и практика общественного опыта. Материалы межвузовской научно-практической конференции (24-26 мая 2002 г.). - Армавир: РИО АФЭИ, 2002.-С. 27-33;

6) Горовенко JI.A. Опыт создания обучающих программ. // Нормативные технологии диагностики в современной экономике и 9 обществе. Материалы межвузовской научно-практической конференции. /Под ред. А.И.Шарнова. Ст. Отрадная: Изд-во ОГИ, 2001.-С 201-205;

7) Горовенко JI.A. Педагогические аспекты эффективности применения автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта. // Конкурентный потенциал вуза в условиях рынка образовательных услуг: теория и практика общественного опыта. Материалы межвузовской научно-практической конференции (24-26 мая 2002 г.). - Армавир: РИО АФЭИ, 2002 . - С. 33-37;

8) Ключко В.И., Горовенко JI.A. Методика оценки качеств интеллектуальной обучающей системы. // Объединенный научный журнал, № 7(30), 2002,- С. 47- 49.

9) Горовенко JI.A. Построение архитектуры интеллектуальных обучающих систем нового поколения. // Конкурентный потенциал вуза в условиях рынка образовательных услуг: теория и практика общественного опыта. Материалы межвузовской научно-практической конференции (24-26 мая 2002 г.). - Армавир: РИО АФЭИ, 2002.-С. 37-40.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 145 страницах машинописного текста, списка литературы из 219 наименований, приложений на 22 страницах, содержит 24 рисунка и 5 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Горовенко, Любовь Алексеевна

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Проведена классификация и дан анализ существующих средств компьютерной поддержки процессов обучения, рассмотрены известные методы моделирования учебных курсов и процессов автоматизированного обучения, определены их достоинства и недостатки. Определены основные тенденции развития АОС и отмечено, что одним из перспективных направлений их развития является разработка интеллектуальных обучающих систем нового поколения, обладающих, по сравнению с существующими системами, рядом преимуществ, благодаря чему в них производится комплексное рассмотрение и реализация различных положительных качеств КСО.

2. Сформулированы требования к интеллектуальной обучающей системе нового поколения и рассмотрена ее архитектура как иерархия подсистем, каждая из которых представляет собой конкретную ИС, ориентированную на решение некоторого класса задач. Представление и переработка знаний в указанных подсистемах организована по единому принципу, а взаимодействие подсистем происходит через общую память, что значительно сокращает накладные расходы на реализацию этих процессов. Благодаря открытости, гибкости и возможности интеграции с внешними пакетами прикладных программ, поддерживается интегрируемость различных моделей решения задач и различных моделей управления в рамках одной системы.

3. На основе избранного подхода разработаны формальные модели представления и переработки знаний. Так для подсистемы ознакомления с предметной областью и решения задач разработана формальная модель предметной области, которая является предметно независимой и позволяет интегрировать в своем составе информацию и знания различного типа, включая мультимедиа-информацию. В отличие от существующих в настоящее время обучающих систем, предлагаемая в данной работе модель предметной области ориентирована на семантическую структуризацию и систематизацию учебного материала. Для подсистемы управления обучением разработана модель обучения, в рамках которой описывается и обрабатывается информация об обучаемом с целью адаптации к его индивидуальным характеристикам, а также осуществляется управление обучением. Указанная модель не является жестко завязанной на некоторую определенную модель поведения ИОС. Напротив, в рамках указанной модели предусмотрена возможность выбора как статической, так и динамической стратегий управления функционированием ИОС. При этом свобода выбора конкретной модели управления обучением предоставляется разработчику ИОС. В частности, участвующий в разработке эксперт-педагог может предложить свое видение функционирования системы. Сформирована иерархическая модель обучаемого для целей управления процессом автоматизированного обучения, разработана формальная модель состояний обучаемого, а также средства описания и реализации тестирования уровня знаний обучаемого. Кроме того разработана модель оптимального принятия решений при управлении процессом автоматизированного обучения. В связи с этим диалог с пользователем становится более гибким и наиболее соответствующим его индивидуальному уровню. Для подсистемы тестирования проведена классификация тестов, которая является основой для реализации подсистемы тестирования. В указанной подсистеме, благодаря использованию единой формальной основы к каждому из компонентов ИОС, тесты также рассматриваются с позиции их семантического содержания, что позволяет производить более подробный анализ ответов и ошибок обучаемого. Разработана методика проектирования ИОС нового поколения на базе предлагаемых инструментальных средств, в рамках которой производится разделение компетенций различных категорий разработчиков, что позволяет создавать отдельные фрагменты ИОС автономно, тем самым значительно сокращая время на ее создание. Создан комплекс технических и программно-информационных средств интеллектуальной обучающей системы «Альбатрос», реализующей разработанные модели и методы автоматизированного обучения.

Приведены алгоритмы определения качеств ИОС. Подсчитана относительная величина, характеризующая степень соответствия оцениваемой ИОС эталонному варианту. Предложенная методика оценивания качеств позволяет наметить пути дальнейшего совершенствования ИОС. Рассмотрены некоторые аспекты дидактической эффективности применения компьютерной технологии обучения на основе использования мультимедиа- и Internet-технологий и элементов гипертекстовой организации подачи

131 учебного материала. Дидактическая эффективность подтверждена проведенными научными исследованиями (педагогическим экспериментом).

7. Создан комплекс учебно-педагогических средств, реализующий методику разработки автоматизированных учебных курсов в рамках интеллектуальной обучающей системы «Альбатрос».

8. Созданные средства внедрены в учебный процесс.

132

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Общим результатом работы являются инструментальные средства проектирования ИОС нового поколения и методика построение информационно-образовательной среды с элементами искусственного интеллекта на базе предлагаемых средств. Особенность этих систем заключается в том, что это системы, состоящие из ряда единым образом организованных подсистем, знания которых имеют сложную структуру, описывают информацию различного типа и хранятся в единой памяти, для обработки которых необходимо интегрировать различные стратегии и механизмы решения задач. Это свойство позволяет создавать системы, поддерживающие различные режимы обучения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Горовенко, Любовь Алексеевна, 2002 год

1. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. М., 1994.

2. Агапова О.И., Джоне JI.JL, Ушакова А.С. Проект новой модели обучения для информационного общества // Информатика и образование. 1996. -№ 1.-С. 105-109.

3. Айдаркин Е.К. Виртуальная реальность технология иллюзий // Научная мысль Кавказа. - 1999 - №4 - с.З.

4. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. Пер. с англ. Под ред. И.А.Ушакова. М.: Сов. радио, 1974

5. Алгоритмическая теория обучения и контроля знаний. Дидактические основы компьютерного обучения / Бороненко Т.А., Плоткин В.Б. Румянцев И.А. и др. Л.: ЛГПИ, 1989.

6. Араксян В.В., Герасимов Н.А., Лукацкий A.M. Модели адаптивного диалога в человеко-машинных системах // Известия Академии наук. Техническая кибернетика.- 1989. -№2.- С. 161-168.

7. Афонин В.А., Свиридов А.П., Смолко А.В. О новом классе компьютерных систем для группового обучения с арбитром // Информационные технологии, №8, 1997.- С. 44-46.

8. Бабанский Ю.К. Оптимизация процесса обучения. М., Знания, 1987.

9. Байбурин В.Б., Булдаова Т.И., Суятинов С.И. Методические задачи дистанционного обучения // Информационные технологии. 1997. -№3. -С.41-45.

10. Балашов К.В. Модели обучения и сложность предоставляемой информации. // V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. - Т. 1. - Казань, 1996.-С. 163-166.

11. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Методы оптимизации в САПР. Воронеж: Изд-во ВГУ. 1987.

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

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

14. Белая И. Экспертная система определения «белых пятен» в знаниях ученика // Информатика и образование 1999. - №2. - с. 12.

15. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. Проблемы и методы психолого-педагогического обеспечения технологических обучающих систем Воронеж: ВГУ, 1977.

16. Богданов Д.А., Федосеев А.А. Проблемы дистанционного обучения в России // Информатика и образование. 1996. -№3. - С. 94-97.

17. Богомолов A.M., Твердохлебов В.А. Автоматная модель процесса обучения и проверки знаний. // Методы и системы технической диагностики. Сб. науч. тр. Саратов: СГУ, 1988.

18. Болотова Н.В., Корниенко И.А., Шабат Г.Б. Компьютеры в школьной геометрии // Информатика и образование. 1998. - №7. - С. 3-9.

19. Болтянский В. Игровые компьютерные среды учебного назначения // Информатика и образование. 1990. - №5. - С. 10.

20. Бореслов А.В., Шикин Е.В., Шикина Г.Е. Компьютерная графика. Первое знакомство. М., Финансы и статистика, 1997.

21. Брайт JI. Развиваем интеллект. СПб., Питер, 1997.

22. Брановицкий В.И., Гецко J1.H. Вопросы организации генерирующих обучающих систем (на базе 111111 ПРОЛОГ-ЕС) // Управляющие системы и машины. 1983. №4

23. Брусенцов Н.П., Маслов С.П., Рамиль Альварес X. Микрокомпьютерная система обучения «Наставник». М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1990. - 224с.

24. Брусиловский П.Л. Интеллектуальные обучающие системы // «Информатика», сер. «Информационные технологии. Средства и системы». 1990. - Вып.2. - С. 3-23.

25. Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1992. №5.

26. Брусиловский П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Изв. РАН. Техн. Кибернетика.-1992.-№5.

27. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.

28. Варданян И.А. АСУ обучением // Управляющие системы и машины. -1991.-№8.-С. 10-16.

29. Вербицкий А.А. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход. М., Высшая школа, 1991.134

30. Виштынецкий Е.И., Кривошеев А.О. Вопросы применения информационных технологий в сфере образования и обучения // Информационные технологии, №2, 1998. С. 32-36.

31. Воинов А.В., Гаврилова Т.А. Антропоцентрический подход к разработке адаптивных систем: методология и инструментарий // КИИ'98. Шестая национальная конференция с международным участием. Сборник научных докладов. Том 1. -Пущино, 1998. С. 35-41.

32. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота, модели поведения. М.: Наука, 1987. - 138 с.

33. Гаврилов Т. А. Человеческий фактор и модель пользователя в интеллектуальных обучающих системах //IV национальная конференция с международным участием «Искусственные интеллект 94». Сб. науч. тр. а 2-х т. - Т. 1. - Рыбинск, 1994. - С. 83-88.

34. Гаврилова Т.А. Состояние и перспективы разработки баз знаний интеллектуальных систем // Новости искусственного интеллекта. 1996. -№1. - С. 5-43.

35. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. -М.: Радио и связь, 1992. -200 с.

36. Галеев И.Х., Сафин К.А., Сафина Г.М. Автоматизация проектирования ЭОС на ПЭВМ // Управляющие системы и машины. 1991 . - №8. -С.112-118.

37. Геловани В.А., Ковригин О.В., Смольянинов Н.Д. Методологические вопросы построения экспертных интеллектуальных систем. // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1983г. М., Наука. С. 254-279.

38. Гершунский Б.С. Компьютеризация в сфере образования: проблемы и перспективы. М. 1987.

39. Гиркин И.В. Новые подходы к организации учебного процесса с использованием современных компьютерных технологий // Информационные технологии, №6, 1998. С. 44-47.

40. Голенков В.В. Графодинамические методы и средства параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах. -Минск: БГУИР, 1996. 295 с.

41. Голенков В.В. Графодинамические модели и методы параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах. Дисс.д-ра техн. наук: 05.13.17; 05.13.11. Мн., 1996.-341 с.

42. Головина Е.Ю. Чибизова И.В. О построении интеллектуальной обучающей системы. // Известия академии наук. Теории и системы управления. 1996. №5.

43. Горвиц Ю.Н., Зворыгина Е.В. Психолого-педагогические основы использования программно-методической системы «Кид-малыш» // Информатика и образование. 1996. №2

44. Горев А.А. и др. Эффективная работа с СУБД. СПб., Питер, 1997.

45. Грибкова В. А., Новицкий Л.П. Диалоговая адаптивная система программирования учебного назначения // Программирование. 1989. -№2.-С. 95-102.

46. Грибова В.В., Клещев А.С. Инструментальный комплекс для разработки пользовательского интерфейса // Программные продукты и системы, №1, 1999.-С. 30-34.

47. Джонассен Д.Х. Компьютеры как инструменты познания: изучение с помощью технологии, а не из технологии // Информатика и образование. 1996. - №4.-С. 117-131.

48. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М., Финансы и статистика, 1997.

49. Добряков А.А., Архипова Н.В. Трехконтурная схема управления познавательной деятельностью. // Информационные технологии в проектировании. №1, 1997.

50. Довгялло A.M., Ющенко Е.Л. Обучающие системы нового поколения // Управляющие системы и машины. 1998. - №6. - С. 54-60.

51. Домрачев В.Г., Ретинская И.В. О классификации компьютерных образовательных технологий // Информационные технологии. 1996. №2

52. Дорошкевич A.M. Программирование контроля умения решать задачи // Материалы лекции, прочитанной в Политехническим музее на факультете программированного обучения. М.: «Знание», 1970. - 36с.

53. Дьяконов В.П. Популярная энциклопедия мультимедиа. -М.: ABF, 1996. -416с.

54. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: изд-во «Братство», 1994.-364 с.

55. Дякин М.В., Подорожный Д.А., Сапир М.В. Подход к созданию гибких обучающих систем // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. 1996. - №5. - С. 77-84.

56. Елисеева О.Е. Инструментальные средства проектирования интеллектуальных обучающих систем // «Вышэйшая школа». 1998. -№1. С. 63-69.

57. Елисеева О.Е., Гапонов П.А. Интеллектуальные обучающие системы и их проектирование // Интеллектуальные системы: сб. науч. тр. / ин-т техн. кибернетики НАН Беларуси, Мн; 1999. - С. 115-125.

58. Еремин Л.В., Косарев В.П. Компьютерные системы и сети. М., Финансы и статистика, 1997.136

59. Ермаков М.Г., Андреева JI.E. Вопросы разработки тестирующих программ // Информатика и образование. 1997. - №3. С. 87-89.

60. Ерофеева Г.В., Малютин В.М., Стройнова В.Н. Интерактивная обучающая система по физике на базе компьютеров Макинтош // Информационные технологии, №3, 1998. С.37-41.

61. Ефремов А. Универсальная программа для обучения и контроля знаний по физике // Информатика и образование. 1991. - №2. - с.43.

62. Зайцева J1.B., Новицкий Л.П., Грибкова В.А. Разработка и применение автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ. Рига: Зинтне, 1989

63. Зарипов Р.Х. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса / Под ред. и с доп. М.Г.Гаазе-Рапопорта, М.: Наука, 1983.

64. Зеленин В.М. Методические указания по использованию вычислительной технике в учебном процессе. Л., 1988.

65. Информатика и компьютерная грамотность. Научное издание М.: Наука, 1988. -240 с.

66. Информационно-управляющие человеко-машинные системы: Исследование, проектирование, испытания: Справочник / А.Н.Адаменко, А.Т. Ашеров, И.Л.Бердников и др.; Под общ. ред. А.И.Губинского и В.Г. Евграфова. -М.: Машиностроение, 1993.

67. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. Сб. науч. тр. / Под ред. Поспелова Д.А., Семенова Н.А. - Калинин, 1990. -116с.

68. Искусственный интеллект в XXI веке // Новости искусственного интеллекта 1995. -№4 - С. 126-172.

69. Искусственный интеллект: в 3 кн. / Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова М.: Радио и связь, 1990. -464 с.

70. Искусственный интеллект: В 3 кн. / Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В.Н.Захарова, В.Ф.Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990. - 368 с.

71. Искусственный интеллект: В 3 кн. / Кн.2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

72. Ихсанов Н.Х. Построение модели обучаемого на принципах прикладной семиотики. // V Национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. - Т. 1. - Казань, 1996.-С. 166-171.

73. Кирсанов Б.С., Попов Э.В. Отечественные оболочки экспертных систем для больших ЭВМ // Искусственный интеллект: Справочник, т.1, М., Радио и связь, 1990. С.369-388.

74. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990.

75. Клыков Ю.И., Горьков Л.М. Банки данных для принятия решений. М.: Сов. радио, 1980.-208 с.137

76. Ключко В.И., Горовенко JI.A. Методика оценки качеств интеллектуальной обучающей системы. // Объединенный научный журнал, № 7(30), 2002.- С. 47- 49

77. Ковтун В.А. Формирование профессионально ориентированной модели обучения с учетом личностных особенностей обучаемых // Информатика и образование. 1997. - №2. - С. 104-106

78. Когнетивное обучение: современное состояние и перспективы. М., Институт психологии РАН. 1997.

79. Койт М. Моделирование воздействия на партнера в человеко-машинном диалоге // Новости искусственного интеллекта. 1996. - №2.- С. 79-86.

80. Кокарева JI.B., Перевозчикова O.JL, Ющенко E.JI. Диалоговые системы и представление знаний: Справочное пособие / АН Украины. Ин-т. кибернетики. Киев; Наук, думка, 1992. - 448 с.

81. Колос В.В. Концепция представления методики обучения в адаптивных обучающих системах // Интеллектуализация компьютерных технологий обучения. Киев: Ин-т кибернетики АН Украины, 1993.

82. Колос В.В., Кудрявцева С.П., Сахно А.А. Разработка и реализация семейства интеллектуальных обучающих систем на основе учебных структур знаний // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. -1993.-№2.-С. 190-201.

83. Кривошеев А.О. Разработка и использование компьютерных обучающих программ // Информационные технологии. 1996. - №2. - С. 14-18.

84. Кривошеев А.О., Голомидов Г.С., Таран А.Н. Перспективные Internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг // Информационные технологии, №8, 1998. С. 34-40.

85. Куписевич Ч. Основы общей дидактики / Пер. с пол. М., 1986.

86. Куприянов В.В., Фомичева О.Е. Интеллектуализация технологий автоматизированных систем. Учебное пособие. М.: МГТУ, 1994г., 101 с.

87. Кутеева В.П. Развитие активности личности будущего специалиста. Саранск, изд-во Мордовского ун-та, 1996.

88. Кушелев Ю.Н. Технические средства обучения и контроля. М., Высшая школа. 1976. С. 87-95138

89. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития. // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. 1987.

90. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. М.: Мир. 1971.

91. Левитин К.Е., Поспелов Д.А. Будущее искусственного интеллекта. М., Наука. 1991.

92. Леонидов В.А., Герасимов Н.А. Оптимизация структуры диалога в человеко-машинной системе принятия решений // Диалоговые системы. Рига: Зинатне, 1981.-Вып. 4.-С. 3-14.

93. Линькова В.П. Лосева О.В. Объектно-ориентированные экспертно-обучающие системы / Новые информационные технологии и системы. Материалы II международной конф. 4.1. Пенза, ПГТУ, 1996. - С. 34.

94. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М., Патент. 1996.

95. Литвинцева Л.В. Виртуальные миры в системах обучения // V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект '96» Сб. науч. тр. в 3-х т. Т.1. - Казань, 1996. - С. 183-186.

96. Ломов Б.Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М., 1984.

97. Мартыненко Ю.Г. Применение новых информационных технологий в преподавании фундаментальных наук. // Соросовский образовательный журнал, №3,1997.

98. Марченко Е.К. Машины для обучения. М.: 1974.

99. Математическая логика в программировании: Сб. статей, пер. с англ. М., Мир, 1991.

100. Машбиц Е.И. Компьютеризация обучения: проблемы и перспективы. М., Высшая школа, 1986. С. 89-115.

101. Меницкий Д.Н. Вероятностные модели адаптивного поведения. // Физиология поведения. Л.: Наука. 1986.

102. Мительский Н.В. Дидактика математики: Общая методика и ее проблемы: Учеб. пособие для вузов. -2-е изд., перераб. Мн.: Изд-во БГУ, 1982.-256 с.

103. Михеева Т.И., Михеенков И.Е. Программная таксономия основа для создания гипермедийных обучающих программ // Информационные технологии, №8, 1998. - С. 40-43.

104. Монахов В.М. Что такое новая информационная технология обучения? // Математика в школе. 1990. - №2. - с.47.

105. Мордухович A.M., Тужикова В.И., Федянин В.И. Корреляционная модель обучаемого для целей управления процессом обучения // Прикладные задачи моделирования и оптимизации. Межвуз. сб. научн. тр., Воронеж, ВГТУ. 1998.

106. Мордухович А.Н., Тужикова В.И. Федянин В.И. Организация технологий дистанционного обучения с использованием сети Internet // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Межвуз. Сб. научн. тр. Воронеж

107. Мультимедиа / Под ред. Стогния А.А. Киев: Изд-во В НУ. 1994.139

108. Нарыжный Е.В. Компьютерная обучающая система ОСТЭЛА // КИИ '98. Шестая национальная конференция с международным участием. Сборник научных докладов. Том 1. Пущино, 1998. - С. 49-55.

109. Никичкин В.В., Цуканова Н.И. Обучение как многошаговый дискретный процесс управления с нечеткими параметрами // Известия Академии наук. Теория и системы управления. 1996. -№5. - С. 93-96.

110. Норенков И.П. Концепция модульного учебника // Информационные технологии. 1996. - №2. - С. 22-24.

111. Норенков Ю.И., Михайловский О.В. Адаптивная автоматизированная обучающая система // IV национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект '94». Сб. науч. тр. в 2-х т. -Т 1. -Рыбинск, 1994.-С. 72-76.

112. О Доэлл М. Влияние компьютерной анимационной среды на школьное образование, №5, 1998. С. 55-62.

113. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник/ Под общ. ред. А .Я. Савельева. Киев: Вища шк., 1986.

114. Осипов Г.С. Информационные технологии, основанные на знаниях // Новости искусственного интеллекта. 1993. - №1. - С. 7-41.

115. Осипов Г.С. Построение баз знаний на основе взаимодействия интерактивных методов приобретения знаний. I. Концептуальные элементы моделей мира. // Известия Академии наук // Теория и системы управления. 1995. - №3. - С. 160-174

116. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. Основы теории и технологии. М.: Наука. Физматлит, 1997. - 112 с. -(Проблемы искусственного интеллекта).

117. Осуги С., Саэки Ю. Приобретение знаний. Пер. с японского. М., Мир. 1990.

118. Пак Н.И., Симонова A.JI. Методика составления тестовых заданий // Информатика и образование, №5, 1998. С. 27-32.

119. Педагогика и логика / Щедровицкий Т.П., Розин В.М., Алексеев Н.Г., Непомнящая Н.И. М.: «Касталь», 1993. - 416 с.

120. Петровский А.В., Нечаев Н.Н. Психолого-педагогические основы использования ЭВМ в вузовском обучении. М., 1987. С. 39-45. ^

121. Петрушин В.А. Архитектура экспертно-обучающих систем. // Разработка и применение экспертно-обучающих систем. М.: НИИВШ, 1989.

122. Петрушин В.А. Интеллектуальные обучающие системы: архитектура и методы реализации (обзор) // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1993. - №2. - С. 164-189.

123. Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы / Отв. ред. А.М.Довгялло; Ин-т кибернетики АН УССР. Киев: Наук, думка, 1982. - 196 с.

124. Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. Киев: Наук, думка, 1992.

125. Печников А.Н. Информационная модель циклической обучающей системы и классификация обратной связи в обучении. // Методы и140средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы. -Рига: РПИ, 1987.

126. Печников А.Н., Мосин В.Д., Стручков А.Н. Методология проектирования АОС и рациональная структура экспертной обучающей системы. // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы. Рига: РПИ. 1990

127. Пойа Д. Математическое открытие. Решение задач: основные понятия: изучение и преподавание. М.: Наука, 1976. - 448 с.

128. Полат Е.С. Дистанционное обучение: организационные и педагогический аспекты // Информатика и образование. 19965. -№3. - С.87-91.

129. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982. -360 с.

130. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статические и динамические экспертные системы. М., Финансы и статистика. 1997.

131. Поснова М.Ф., Титовицкая А.Э. ЭВМ в учебном процессе. Мн.: «ВайталАда», 1996. - 104 с.

132. Поспелов Д.А. Интеллектуальные интерфейсы для ЭВМ новых поколений // Электронная вычислительная техника. М.: Радио и связь, 1989.-Вып. З.-С. 4-20.

133. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. - Гл. ред. физ.-мат.лит., 1986. - 288 с.

134. Преображенскийц А.Б., Рыбина Г.В. Архитектура и принципы построения интеллектуальных диалоговых систем: Учебное пособие. -М.: МИФИ, 1989.-80 с.

135. Пугачев B.C., Латышев В.Л. Введение в терминологическую базу компьютерной технологии обучения: Учеб. пособие. М.: Изд-во МАИ, 1993.

136. Разработка автоматизированных учебных курсов на персональной ЭВМ / Грибкова В.А., Гришканс А.А., Каминска В.Х. и др. // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы. Рига: РПИ. 1990.

137. Растригин Л.А. Обучение как управление // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1993. №2

138. Растригин Л.А., Эринштейн Н.Х. Адаптивная система обучения с адаптируемой моделью обучаемого // Кибернетика. 1984. - №1. С. 28-32

139. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: Сб.ст. / Пер с англ. -М.: Мир, 1987.

140. Родионов О.В., Тужикова В.И., Федянин В.И. Алгоритмическое обеспечение и оптимизация обучающих процедур // Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине: Тез. докл: Всерос. совещания-семинара. Воронеж, 1997.

141. Романов А.И. Модель для построения экспертной системы. // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. №1, 1992.141

142. Романович О.Н., Задорожная А.Е. Обучающе-контролирующая система программирования АССА. // Использование компьютерных технологий в обучении. Киев: Ин-т кибернетики АН Украины. 1990.

143. Рот М. Интеллектуальный автомат: компьютер в качестве эксперта / Пер. с нем. М.: Энергоавтомиздат, 1991.

144. Рыбина Г.В. Проектирование систем, основанных на знаниях: Учебное пособие. -М.: МИФИ, 1997. 104 с.

145. Савельев А.Я., В.А. Новиков, Ю.И. Лобанов. Подготовка информации для АОС. М., Высшая школа. 1986.

146. Савельев А.Я., Лобанов Ю.И. Программированное обучение (анализ зарубежного опыта). -М.: Наука, 1992.

147. Самообучающаяся компьютерная система «Вопрос-ответ» / Тыщенко Г.А., Сарана Д.В., Евстратов И.В., Заярный В.П. // Информационные технологии, №5, 1999. С. 36-38.

148. Свиридов А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний. -М.: Высш. шк., 1986.

149. Севастьянов В.К. Инструментальные средства для создания экспертно-обучающих систем // Интеллектуальные системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации. Казань: НПО «Волга», 1990.

150. Серкутьев Г.В. Формы и методы организации теоретического обучения: Метод, пособие. Мн.: ИПК образования, 1993. - 110 с.

151. Соловов А.В. Информационные технологии обучения в профессиональном образовании // Информатика и образование. 1996. -№1. - С. 13-19.

152. Солсо Р.Л. Когнитивная психология. Пер. с англ. - М.: Тривола, 1996. -600 с.

153. Софронова Н.В. Технология применения программно-методических средств в школе // Педагогическая информатика 1999. №2. - с. 21.

154. Стариченко Б.Е. Компьютерные технологии в образовании: инструментальные системы педагогического назначения. Уч. пособие. Екатеринбург. 1997.

155. Статические и динамические экспертные системы : Учеб. пособие / Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. м.: Финансы и статистика, 1996. - 320 с.

156. Стефанюк В.Л. Трансакционный анализ систем обучения // V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. - Т. 1. - Казань, 1996. - С. 179-183.

157. Стефанюк В.Л. Теоретические аспекты разработки компьютерных систем обучения. Учебное пособие для студентов и аспирантов по специальности «Прикладная математика». Саратов: Изд-во Саратовского университета 1995.

158. Стрикелева Л.В., Пискунов М.У., Тихонов И.И. Организация учебного процесса с помощью АОС. Мн., 1986.142

159. Талызина Н.Ф. Внедрению компьютеров в учебный процесс научную основу // Сов. педагогика. - 1985. - №12. С. 34-38.

160. Талызина Н.Ф. Теоретические основы программированного обучения. -М„ 1986.

161. Таунсенд К., Фохт. Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: пер. с англ., М., Финансы и статистика, 1990.

162. Тимофеев А.В. Информатика и компьютерный интеллект. М.: Педагогика, 1991 - 128 с.

163. Тихонов А.Н. Единое информационное пространство высшей школы России: основные проблемы и направления развития // Информационные технологии 1996. - №2. - С. 2-6.

164. Толмачев С.А. Представление и синтез оптимальной логической структуры учебного материала в автоматизированных тренажерных системах // Кибернетика и системный анализ. 1993. - №1. - С. 183-186.

165. Тужикова В.И., Федянин В.И. Оптимизация предъявления графической информации при проведении видеокомпьютерных лекций медикотехнической направленности //Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.научн.тр., Воронеж, ВГТУД997.

166. Тужикова В.И., Федянин В.И. Анализ применения компьютерных технологий для оптимизации процесса обучения //Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.научн.тр., Воронеж, ВГТУ,1997.

167. Тужикова В.И., Федянин В.Н. Семантические представления в экспертных обучающих системах // Высокие технологии в региональной информатике: Тез. докл. Всерос. совещания семинара. Воронеж, 1998.

168. Турунтаев Л.П., Угорелов С.Н., Ямпольский С.З. Структурирование и предъявление знаний в автоматизированных обучающих системах. // Кибернетика и вуз. Межвуз. науч.-техн. сб. Вып. 25. Томск: Изд-во ТПИ 1990.

169. Уинстон П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. - 519 с.

170. Уинстон П.Г. Искусственный интеллект прикладные системы. - М.: Знание, 1985.-48 с.

171. Усков B.JL, Ускова М. Дистанционное образование: организационные, технологические и финансовые аспекты // Информационные технологии, №1, 1999.-С. 31-38.

172. Федосеенко М.Ю. Выбор средств представления знаний в экспертно-обучающих системах / Разработка и применение экспертно-обучающих систем. М.: НИИВШ. 1989- 154 с.

173. Федянин В.И. Метод оптимального принятия решений при управлении процессами автоматизированного обучения. // Высокие технологии в технике, образовании и медицине: Межвуз. сб. научн. тр. Воронеж, ВГТУ, 1998.

174. Филатова Н.Н., Борисова Н.А. Развивающаяся модель обучаемого // КИИ'98. // Шестая национальная конференция с международным. Сборник научных докладов. Том 1. Пущино, 1998. - С. 65-70.

175. Фомин С.С. Развитие технологии создания компьютерных обучающих программ // Информационные технологии. 1996. - №2. - С. 18-21.

176. Фролова Г.В. Педагогические возможности ЭВМ. Опыт. Проблемы. Перспективы. Новосибирск. Наука (Сибирское отделение). 1988.

177. Хорошевкий В.Ф., Шерстнев В.Ю. Программный инструментарий представления знаний в экспертных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы. -М.: Наука, 1989. С. 38-46.

178. Хорошевский В.Ф. Автоматизация программированных экспертных систем: Учебное пособие. М.: МИФИ, 1988. - 64 с.

179. Храмов Ю.Е., Чернин А.Э. От гипертекста гипермедиа. Единообразная обработка разнородной информации на компьютерах семейства IBM PC // журнал д-ра Добба. 1992. - №2. - С. 13-17.

180. Чернилевский Д.В., Филатов O.K. Технология обучения в высшей школе: Учебное издание / Под ред. Д.В.Чернилевского. М.: «Экспедитор», 1996. - 228 с.

181. Чибизова Н.В. Построение и использование модели обучаемого в ИОС. -V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. - Т. 1. - Казань, 1996.-С. 59-162.

182. Чибизова Н.П. Инструментальные средства создания ИОС // Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании. Материалы семинара. Москва, 1996. - С. 107-110.

183. Швец В., Бурляев В., Ралеев Н. Экспертно-обучающие системы. // Высшее образование в России. 1997. №2

184. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. - 224с.

185. Ягодина Е.Ю. Игровая среда как фактор развития интеллектуальных структур. СПбГУ. 1992

186. Якунин В.А., Линов Е.Н. Психология педагогической деятельности. Л., 1990.

187. Anderson, J. and Reiser, В. 1985. The LISP Tutor. Byte, 10, 4, pp. 159-175.

188. Baffes P., Mooney R. Refinement Based Student Modeling and Automated Bug Library // Journal of Intelligence in Education. - 1996. - P. 76.144

189. Beck J., Stern M., Haugsjaa E. Applications of AI in Education // The ACM's First Electronic Publication. Copyright 1996. Last Modified: Saturday, 03-0ct-98 17:26:49 -www.acm.org/crossroads/xrdss3-l/aied.html.

190. Benaki E. Integrating User Modeling Into Information Extraction: The UMIE Prototype. Proceeding of UM-97, 1997. http://um.org

191. Blerman D., Breuker J., Sandberg J. Control for Intelligent Tutoring Systems: A Blackboard-Based Dynamic Instructional Planner // Artificial Intelligence and Education. Proc. 4th Int. Conf. on AI and Education (24-26 May 1989, Amsterdam: IOS. 1989).

192. Eliot, C. and Woolf, B. 1995. An adaptive Student Centered Curriculum for an Intelligent Training System. User Modeling and User-Adapted Interaction, 5, l,pp. 67-86.

193. Giangrandi P. Managing Temporal Knowledge in Student Modeling. Proceeding of UM-97, 1997. -http://um.org

194. Haugsjaa, E. and Woolf, B. 1996. 3D Visualization Tools in a Design for Manufacturing Tutor. In Proceedings of Educational Multimedia and Hipermedia, Boston, Mass.

195. Hockemeyer C., Albert D. The Adaptive Tutoring System RATH a Prototype -http:// wundt.kfunigraz.ac.at/rath/publications/icl99.pdf

196. Holt, P., Dubs, S., Jones, M., and Greer, J. 1993. The State of Student Modeling. In Student Modeling A The Key to Individualized Knowlenge-Based Instruction, Greer, J. and McCalla, G., eds., Springer-Verlag, New York.

197. Hoppe U.H. Collaborative Learning in Open Distributed Environments -Pedagogical Principles and Computational Methods // Материалы конференции «А1 in education» http://ai-ed99.univ-lemans.fr/cvdesconferenciers/hoppe.html

198. Kearsley G/ Exploration in Learning & Instruction // The Theory Into Practice DataBase. 1997. -http://mirrors.org.sg/tip/index.html

199. Kelly C., Colgan L. User Modeling and User Interface Design // Proceeding of the HCT92 Conference on People and Computers VII, Applying Models of and System, 1992.- P. 227-239.

200. Koit M., Oim H. Modeling communicative strategies // Proc of the Third Symposium on Programming Languages and Software Tools.- Kiiriku, 1993. -P.73-82.

201. Marshall S. P. Cognitive Applications of New Computational Technologies in Eye Tracking // Материалы конференции "A1 in education" http://ai-ed99.univ-lemans.fr/cv des conferenciers/marshall.html

202. Nehemie P.A. Systemic Approach for Student Modeling in a Multi-Agent Aided Learning Environment // Lecture Notes in Computer Science. 1992. -V. 608. P. 475-482.

203. Oppermann R. Adaptive User Support Lawrence Erlbaum Associates, Publishers ISBN 0-8058-1655-0, 41 TWQ7716.- http://www.c-lab.de/bauhaus/lit/O.html

204. Self J.A. Student Models in Computer-aided Instruction // Int. J. Man-Machine Studies. 1974. - № 6, P. 261-276.

205. Shute, V. 1995. Smart: Student Modeling Approach for Responsive Tutoring. User Modeling and User-Adapted Interaction, 5, 1, pp. 1-44.

206. Shute, V., R. Glaser and K. Raghaven. 1989. Inference and Discovery in an Exploratory Laboratory. Learning and Individual Differences, Ackerman, P., R. Sterberg, and R. Glaser, eds., pp. 279-326.

207. Suthers, D. 1992. Answering Student Queries: Functionality and Mechanisms. In Proceedings of the 2nd International Conference on ITS (ITS-92). Montreal, June.

208. Wang H. LearnOOP: An Active Agent-Based Educational System // Expert Systems with Applications. An International Journal. Vol. 12, № 2, 1997.-P.153-162.

209. Woolf, B. 1992. A1 in Education. Encyclopedia of Artificial Intelligence, Shapiro, S., ed., John Wiley, Inc., New York, pp. 434-444.1. АКТо внедрении результатов кандидатской диссертационной работы ГОРОВЕНКО Любови Алексеевны.

210. Работа выполнена на высоком научно-техническом уровне. По результатам исследования имеются опубликованные статьи.

211. Проректор по дистанционному обучению, к.п.н., доцент1. Ю.Г.Хлопков1. УТВЕРЖДАЮ дирщшЛФКТЭСИ

212. СПРАВКА о внедрении результатов научно-иследовательской работы

213. Разработки Кубанского Государственного технологического университета, именно интеллектуальная обучающая система «Альбатрос» внедрена в 1ебный процесс Армавирского филиала Краснодарского техникума кономики, статистики и информатики.

214. Работы проводились в рамках программы компьютеризации процесса бучения.

215. Работа выполнена на высоком научно-техническом уровне. По результатам сследования имеются опубликованные статьи.1. А.И.Зволинская154

216. Работа пользователя в системе начинается с его идентификации (рис.Б.З).1. Рис. D.3.

217. На рисунках D.4, D.5, D.6 и D.7 представлены основные экранные формы работы администратора системы по наполнению баз данных информацией начального уровня.1. Рис. D.4.

218. Работа преподавателя начинается (рис. D.8) с генерации «дерева знаний» или дерева навигации по разделам учебного материала. Из этого окна157

219. На рис. D.9 изображено окно создания информационных элементов БЗ1. ПО.7 =.= УЕ =--= !-:=--' = :=- := =-= V . ."= =™ -" lii!- "- :- 1. Рис. D.9.

220. Формирование сценария прохождения учебного материала осуществляется в окне визуализации сценария учебной дисциплины (рис. D.10).

221. На рис. D.l 1 изображено окно создания тестового учебного материала и проблемной помощи при решении задач.

222. Любая из задач ПО может быть представлена в текстовом, графическом, анимационном, звуковом или видео- формате. Эта процедура осуществляется в окне добавления информационных элементов к задаче (рис. D.12).

223. Окно наполнения УБЗ по выбранной предметной области имеет вид, представленный на рис. D. 13.161

224. Наименование показателя Важность (в баллах)1 2 -■„■':■ ■ 3

225. Открытость системы для дополнений и развития G

226. Возможность компоновки системы из отдельных модулей 1

227. Управление процессом обучения КОП на основе комплекса математических моделей 40

228. Возможность самообучения системы в ходе работы 9

229. Возможность интеграции с другими ИС, САПР £

230. Обеспечение многофункциональности в работе

231. Адаптация темпа и структуры диалога к характеристикам пользователей %

232. Управление длительностью сеанса диалога на основе математической модели ц

233. Выдача предупреждений со стороны ИС в случае длительных задержек на введение пользователем сообщения

234. Вывод на печать готового компьютерного курса (текстов обучающих программ, контрольных вопросов для их использования в качестве раздаточного материала) Z

235. Возможность воспроизведения на экране предшествующих фрагментов диалога 4

236. Обеспечение требуемого времени реакции

237. Сбор, систематизация и выдача по запросу пользователя статистической информации о ходе обучения <Р

238. Возможность вызова из обучающей программы внешних процедур 6

239. Обеспечение функционирования КОП в сети 40

240. Возможность создания логической структуры КОП (визуализация графа сценария, формирование текущего урока из библиотеки учебных кадров без перепрограммирования и т.д.) (О

241. Возможность создания КОП в среде ИС без «прямого» программирования 40

242. Использование средств естественного языка без видимых ограничений для генерации учебных заданий и анализа сообщений пользователя £1641 2 5

243. Наличие средств для анализа ответов различного вида (текстовых, числовых, свободно констатируемых, формул, графиков, и др.)

244. Возможность ведения диалога на различных естественных языках (без перепрограммирования всей КОП) G

245. Наличие средств для создания учебных кадров (текстовых, графических, анимационных) %

246. Наличие средств для создания и управления статическими и динамическими графическими изображениями (о

247. Наличие средств для создания звуковых и видеоэффектов 6

248. Наличие средств совмещения изображений, полученных с помощью текстового, графического, звукового и других редакторов Ю

249. Наличие средств для создания контекстной помощи е

250. Возможность реализации в ИС активных методов обучения (моделирования, деловых игр и др.) %

251. Организация процесса обучения с системой G

252. Наличие средств автоматизации создания КОП ?

253. Степень реализации возможностей ИОС «Альбатрос».166

254. Степень реализации возможностей ИОС "Альбатрос"

255. Показатель Hj эт Cj иос Hi C j

256. Открытость системы для дополнений и развития 131,5 1 131,5

257. Возможность компоновки системы из отдельных модулей 202 1 202

258. Управление процессом обучения КОП на основе комплекса математических моделей 54 0,6 32,4

259. Возможность самообучения системы в ходе работы 35 0,4 14

260. Возможность интеграции с другими ИС, САПР 256,5 0,2 51,3

261. Обеспечение многофункциональности в работе 257,5 0,8 206

262. Адаптация темпа и структуры диалога к характеристикам пользователей 102,5 0,4 41

263. Управление длительностью сеанса диалога на основе математической модели 162,5 0,2 32,5

264. Выдача предупреждений со стороны ИС в случае длительных задержек на введение пользователем сообщения 197 0,4 78,8

265. Вывод на печать готового компьютерного курса 274,5 1 274,5

266. Возможность воспроизведения на экране предшествующих фрагментов диалога 234 1 234

267. Обеспечение требуемого времени реакции 203 1 203

268. Сбор, систематизация и выдача по запросу пользователя статистической информации о ходе обучения 135,5 0,8 108,4

269. Возможность вызова из обучающей программы внешних процедур 198 0,8 158,4

270. Обеспечение функционирования КОП в сети 24 1 24

271. Возможность создания логической структуры КОП 113,5 1 113,5

272. Возможность создания КОП в среде ИС без «прямого» программирования 89,5 1 89,5

273. Использование средств естественного языка без видимых ограничений для генерации учебных заданий и анализа сообщений пользователя 125,5 0,6 75,3

274. Наличие средств для анализа ответов различного вида 120 0,6 72

275. Возможность ведения диалога на различных естественных языках (без перепрограммирования всей КОП) 242 0,6 145,2

276. Наличие средств для создания учебных кадров 138 0,8 69

277. Наличие средств для создания и управления статическими и динамическими графическими изображениями 146,5 0,6 87,5

278. Наличие средств для создания звуковых и видеоэффектов 98,5 0,6 59,1

279. Наличие средств совмещения изображений, полученных с помощью текстового, графического, звукового и других редакторов 48 1 48

280. Наличие средств для создания контекстной помощи 116,5 0,6 69,9

281. Возможность реализации в ИС активных методов обучения 84,5 0,2 16,9

282. Организация процесса обучения с системой 164 1 164

283. Наличие средств автоматизации создания КОП 106 0,6 63,61. X 4060 2865,7где Hj эт значимость j-того показателя эталонной ИОС из перечня показателей ИС;

284. Cj иос коэффициент, характеризующий степень реализации данной возможности в оцениваемой системе.

285. Введем показатель Миос = ^jHjCJ , / е 1,и.