Разработка Concept Tree модели представления и контроля знаний, обеспечивающей заданный уровень функционирования человеко-машинных систем управления тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Пущин, Михаил Николаевич

• Пущин, Михаил Николаевич
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Пущин, Михаил Николаевич

Список сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ человеко-машинных систем управления.

1.1. Человеко-машинные системы управления.

1.1.1. Функционирование технической системы управления.

1.1.2. Передаточная функция человека-оператора.

1.1.3. Оценка качества человеко-машинной системы управления.

1.2. Интеллектуальные системы.

1.2.1. Данные и знания.

1.2.2. Анализ моделей представления знаний.

1.2.3. Экспертные системы: структура и классификация.

1.2.4. Анализ нечетких экспертных систем.

J 1.2.5. Инженерия знаний.

1.2.6. Инструментальные средства построения интеллектуальных систем.

1.3. Анализ систем контроля и оценки знаний.

1.3.1. Анализ программ обучения и тестирования.

1.3.2. Анализ рейтинговых систем.

1.3.3. Системы тестирования.

1.3.4. Объективность оценки знаний. ф 1.4. Выводы.

Глава 2. Представление знаний на основе Concept Tree модели.

2.1. Обработка информации, процесс познания.

2.2. Расчет эффективности обучающих систем, содержащих информационные ресурсы.

2.3. Представление знаний с помощью деревьев понятий.

2.4. Concept Tree - модель представления знаний.

2.5. Построение деревьев понятий.

2.5.1. Алгоритм построения дерева понятий.

2.6. Макро и микро деревья понятий. р 2.7. Методика подготовки на основе дерева понятий.

2.7.1. Построение процесса подготовки.

2.7.2. Совершенствование структуры и содержания дерева понятий

2.7.3. Совместное корпоративное взаимодействие.

2.7.4. Сетевое планирование процесса подготовки.

2.8. Выводы.

Глава 3. Методика контроля знаний на основе Concept Tree модели.

3.1. Concept Tree - модель контроля знаний.

3.1.1. Вес, функциональная оценка и порог понятий.

3.1.2. Максимальный порог и уровень усвоения.

3.1.3. Коэффициенты смягчения.

3.2. Принципы получения объективной оценки знаний.

3.3. Принципы построения модульно-рейтинговой системы.

3.4. Функционирование системы тестирования.

3.4.1. Общие положения.

3.4.2. Функционирование.

3.4.3. Отчеты.

3.4.4. Тесты.

3.4.5. Весовые коэффициенты.

3.4.6. Максимальный балл и проходной балл.

3.4.7. Перемешивание.

Ф 3.5. Алгоритм вероятностной оценки знаний на основе дерева понятий

3.6. Методика оценки знаний на основе нечетких отношений.

3.7. Выводы.

Глава 4. Программно-аппаратная реализация Concept Tree модели.

4.1. Модули информационно-образовательной системы.

4.2. Обоснование выбора применяемых средств.

4.2.1. Выбор аппаратных средств.

4.2.2. Выбор программных средств и языка программирования. д 4.3. Реализация модуля визуализации информации.

4.4. Реализация модуля тестирования и аттестации.

4.5. Модель хранения данных.

4.6. Моделирование потоков данных на основе комплементарных графовых моделей.

4.6.1. Оценка конфигурации среды.

4.6.2. Время доставки данных и пропускная способность среды.

4.6.3. Улучшение параметров среды.

4.6.4. Алгоритм оптимизации физического уровня системы управления

4.7. Выводы.

Глава 5. Опытно-экспериментальное испытание с использованием Concept

Tree модели.

5.1. Разработка моделей информационного обучения.

5.2. Цель, содержание и организация опытно-экспериментального исследования.

5.2.1. Испытание

5.2.2. Испытание 2.

5.3. Анализ результатов эксперимента.

5.4. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка Concept Tree модели представления и контроля знаний, обеспечивающей заданный уровень функционирования человеко-машинных систем управления»

Актуальность проблемы. Технических прогресс, как в военной, так и в гражданской областях, зависит не только от наличия высокопроизводительной техники, но и в не меньшей мере от того, как подготовлены люди, которые будут ее использовать. Технические комплексы сосредотачивают в себе огромную мощь, которая постоянно растет, и цена ошибки, допущенная оператором, в них соответственно возрастает.

В качестве примеров технических комплексов можно рассматривать такие системы как:

• атомные электростанции;

• системы ПВО и ПРО;

• БТР, БМП, танковая техника;

• управление энергообеспечением регионов и т.п.

В общем случае современные комплексы управления представляют собой высокоавтоматизированные системы, однако роль человека в них остается весьма существенной.

Оператор может, как поддерживать устойчивость системы, так и привести ее в состояние представляющее угрозу для жизни многих людей.

Катастрофы, связанные с деятельностью человека, такие как: крупнейшие атомные аварии на Чернобыльской АЭС и американской АЭС TMI-2, ядерные испытания на Урале, крупнейшая в истории России катастрофа пассажирского лайнера "Адмирал Нахимов", крупнейшая в истории наземного транспорта железнодорожная катастрофа в Башкирии, происшествия в космической сфере, авиапроисшествия, пожары и еще множество серьезных аварий, наглядный тому пример.

Вероятность ошибочных решений операторов систем управления можно снизить за счет обеспечения заданного уровня их профессиональной подготовки. Другими словами, уровень подготовки оператора должен соответствовать уровню технических средств, которыми он управляет.

Чаще всего человек в системах управления выполняет следующие четыре задачи:

1) задание курса движения, целеуказаний, режимов работы и тестирования, и т.п.;

2) наблюдение за работой аппаратуры, контроль за правильностью функционирования отдельных блоков, проведение профилактического ремонта и регламентных работ;

3) измерение текущих параметров системы с помощью оптических или радиолокационных приборов. При этом человек является одним из звеньев замкнутой системы управления;

4) решение ряда логических задач, связанных с обработкой информации, поступающей на элементы визуализации системы, и имеющих характер выбора стратегий, целераспределения и ряда других тактических задач.

В некоторых системах (танковых, авиационных и др.) все четыре перечисленные задачи приходится иногда выполнять одному человеку.

Наличие человека в сложных системах управления позволяет делать их достаточно надежными в эксплуатации, и относительно простыми по логике построения.

Чтобы правильно предусмотреть роль, отводимую в системе человеку, необходимо знать возможности человека по физической, сенсорной и другим видам нагрузок [111].

Таким образом, для обеспечения заданной эффективности функционирования, надежности и устойчивости системы управления в целом, где человек выступает неотъемлемым звеном контура управления, необходимо чтобы уровень освоения навыков человека-оператора, соответствовал уровню, определенному диапазоном требований. На современном этапе этот процесс реализуется с помощью компьютерных систем обучения.

Информатизация процесса обучения представляет собой систему методов, процессов и программно-технических средств, интегрированных с целью сбора, обработки, хранения, распространения и использования информации в интересах ее потребителей. Цель информатизации процесса обучения состоит в глобальной интенсификации интеллектуальной деятельности за счет использования новых информационных технологий (НИТ).

Компьютерный мир вышел на новый уровень, уровень мультимедиа, а именно - способ преподнесения информации, синтезирующий в себе звук, объемное (движущееся) изображение и текст [19]. Мультимедийные средства помогают корпорациям продвигать на рынок новые продукты и обучать своих сотрудников [18]; в вооруженных силах, используя тренажер, можно совершить виртуальное испытание; и т.д.

Получая и перерабатывая информацию, человек на самом деле использует пять чувств [92]. Исследования психологов показывают, что он запоминает 20% того, что видит, 30% того, что слышит, 50% если видит и слышит одновременно и 80% той информации, которую он видит, слышит и активно реагирует на нее.

На Западе, особенно в США, различные варианты обучения с применением компьютеров уже завоевали свое место и составляют серьезную область приложения сил для разработчиков. Чем больше объем предназначаемой к обучению информации, тем более эффективным и полезным становится применение таких современных обучающих технологий.

По некоторым оценкам, в настоящее время на компьютерный тренинг расходуется порядка 20% бюджета американских корпораций, предназначенного для обучения персонала. Аналогично, английские банки, которые активно поддерживали своих служащих, желавших повысить свой профессиональный уровень, в начале 90-х годов резко сократили ассигнования на повышение квалификации кадров (в рамках компании по сокращению общих издержек), сохранив финансирование компьютерного обучения. Введение компьютерного тренинга дало дополнительную экономию, и теперь, по подсчетам экспертов, за его счет покрывается около 30% потребностей в обучении.

На данный момент в мире представлено множество систем обучения, использующих разнообразные модели, сетевые и программно-аппаратные комплексы на основе средств новых информационных технологий. Данные системы позволяют проводить обучение, предоставляют богатый интерфейс и набор разнообразных модулей для достижения наилучших результатов, а также ряд возможностей для тестирования освоенных знаний. Но, как правило, тестирование в таких системах не является основной функцией и носит символический характер.

Специализированные системы тестирования, контроля, оценки и аттестации, которые обладают действительно серьезным потенциалом, чтоб так называться, выполняются в виде отдельного модуля или системы, которые слабо коррелированны с конкретной системой обучения. Естественно системы тестирования содержат вопросы из разных разделов осваиваемого материала, но непосредственной связи между этим материалом и вопросами теста по этому материалу не существует.

Так же встает проблема объективности оценки знаний, поскольку для достоверной оценки уровня усвоения материала необходимо учесть оценку каждого понятия заданной области знаний. Методики, реализованные в системах оценки, учитывают вклад каждого понятия из заданной области, не в той мере как он был определен в системе обучения. Соответственно невозможно дать верный ответ на вопрос, чему научила система обучения, и достигнут ли требуемый уровень освоения области знания.

Проблема, решению которой посвящена эта работа, может быть сформулирована как обеспечение заданного уровня функционирования, надежности, устойчивости технической системы с участием человека, за счет повышения подготовки человека-оператора до необходимого уровня. Это становится возможным на основании разрабатываемой модели представления и оценки знаний, которая позволяет проводить процесс обучения до достижения заданного уровня освоения области знаний.

Цель работы. Настоящая работа посвящена созданию методики обеспечения заданной эффективности функционирования человеко-машинных систем управления, на основе разрабатываемой модели представления и контроля знаний.

Методы исследования. В работе использовались математические методы теории множеств, общей теории систем, теории графов, теории вероятности и математической статистики, теории нечеткой логики, теории массового обслуживания.

Научная новизна.

1. СТ-модель представления и контроля знаний, интегрирующая информационные понятия и тесты, обеспечивая заданный уровень подготовки оператора человеко-машинных систем управления.

2. Алгоритм построения дерева понятий, который определяет последовательность этапов для организации оптимальной структуры представления знаний.

3. Методика подготовки на основе дерева понятий, раскрывающая специфику организации обучения.

4. Методика аттестации и принципы получения объективной оценки знаний на основе дерева понятий, позволяющих проводить объективный контроль достижения требуемого уровня усвоения навыков.

Практическая значимость. Предлагаемая СТ-модель позволяет обеспечивать заданный уровень освоения знаниями, и как следствие, достичь заданный уровень функционирования человеко-машинной системы.

Внедрение результатов. Теоретические и практические результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс МИЭТ при проведении занятий по дисциплинам «Программное обеспечение ЭВМ» (ПО ЭВМ) и «Персональные ЭВМ» (ПЭВМ). Предложен курс для подготовки операторов дистанционного управления комплексом. Разработанный программноаппаратный комплекс на основе СТ-модели, внедрен в процесс повышения квалификации персонала ЗАО «Группа Медиа Артс».

На защиту выносятся:

1. СТ-модель представления и контроля знаний.

2. Алгоритм построения дерева понятий.

3. Методика подготовки на основе дерева понятий.

4. Методика аттестации и принципы получения объективной оценки знаний на основе дерева понятий.

5. Аппаратно-программный комплекс информационно-образовательной системы на основе СТ-модели.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийских межвузовских научно-технических конференциях студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика-99", международных конференциях "Информационные технологии в открытом образовании", "Качество дистанционного образования: концепции, проблемы", "Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании", "Математика, компьютер, образование", "Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах", "Применение новых технологий в образовании".

Публикации. По материалам диссертации опубликовано девять тезисов докладов и одна статья.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Пущин, Михаил Николаевич

4.7. Выводы

1. Проведен выбор аппаратных, программных средств и языка программирования для разработки информационно-образовательной системы на основе СТ-модели. Разработаны основные модули информационно-образовательной системы на основе СТ-модели, позволяющие повысить эффективность функционирования человеко-машинных систем управления.

2. Разработана модель структуризации и хранения данных, с целью повышения эффективности надежности и качества человеко-машинных систем управления.

3. Разработана модель физического уровня информационно-образовательной системы, использующая представление с помощью комплементарных графов; проведена оценка физических параметров среды передачи данных системы.

Глава 5. Опытно-экспериментальное испытание с использованием Concept Tree модели

5.1. Разработка моделей информационного обучения

Рассмотрим, каким образом, по какой модели (схеме) может осуществляться обучение с применением деревьев понятий.

Моделирование - это один из теоретических методов научного исследования, своего рода логика упрощения. Само понятие модели в нашем понимании - это упрощенное, но содержащее существо явления, описание действительности, сделанное с какой-либо целью. Описываемые ниже модели элементов системы информационного обучения (МИО) относятся к моделям описательного порядка [40].

В результате анализа организации информационного образования в отечественных и зарубежных образовательных учреждениях целесообразно, по нашему мнению, выделить пять Моделей (схем, вариантов) организации образовательного процесса использующих деревья понятий. При этом, за основание классификации моделей взяты превалирующие средства доставки и представления учебных материалов (табл. 5.1).

Заключение

В результате работы получены следующие основные выводы:

1. Описаны основные элементы человеко-машинной системы управления. Показано, что повышение функционирования системы управления может быть реализовано за счет улучшения подготовки оператора. Предложена оценка качества человеко-машинной системы управления.

2. На основе проведенного анализа, существующих моделей представления знаний и применяемых методик аттестации и оценки знаний, обоснована необходимость создания модели и методик, позволяющих одновременно учитывать представление и контроль знаний.

3. Проведен расчет эффективности обучающих систем, содержащих информационные ресурсы.

4. Разработана новая СТ-модель представления и оценки знаний, интегрирующая информационные понятия и тесты, обеспечивая заданный уровень подготовки оператора человеко-машинных систем управления.

5. Разработан алгоритм построения дерева понятий, который определяет последовательность этапов для организации оптимальной структуры представления знаний.

6. Разработана методика подготовки на основе дерева понятий, раскрывающая специфику организации обучения.

7. Разработаны методика аттестации и принципы получения оценки знаний на основе дерева понятий, позволяющих проводить объективный контроль достижения требуемого уровня усвоения навыков.

8. Разработан аппаратно-программный комплекс информационно-образовательной системы на основе СТ-модели.

9. Проведено опытно-экспериментальное обучение на основе разработанных модели и методик.

10. Разработанные методики внедрены, проверенны на практике и доказали свою эффективность.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Пущин, Михаил Николаевич, 2003 год

1. Карманов А.В. Актуальные проблемы совершенствования системы военного образования // Военное образование. - 1997. №2.

2. Липский В. Комбинаторика для программистов. М.: Мир, 1998.

3. Нетрадиционные формы и методы обучения и контроля качества знаний. -Саранск, 1994.-219 с.

4. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979.

5. Уинстон П.Г. Искусственный интеллект / Пер. с англ. В.Л. Стефанюка; Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Мир, 1980.

6. Искусственный интеллект: Справ. В 3 кн. П Кн.2. Модели и методы / Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Радио и связь, 1990.

7. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера. Изд. 2-е, стереотип. - Киев: Техника, 1977.

8. Уэно X., Коямо Т., Окамото Т. Представление и использование знаний: Пер. с яп. / Под ред. Уэно X., Исидзука М. Москва: Мир, 1989.

9. Ausubel, D.P., Novak J.D., Hanesian Н. (1978). Educational Psychology: A Cognitive View (2nd ed.). New York: Holt, Rinehart& Winston. Reprinted, 1986. New York: Warbel & Peck.

10. Canas A.J., Ford K.M., Novak J.D., Hayes P., Reichherzer Т., Suri N. Using Concept Maps with Technology to Enhance Collaborative Learning in Latin America. Accepted for publication, Science Teacher.

11. Ausubel D.P. The Psychology of Meaningful Verbal Learning. New York: Grune and Stratton, 1963.

12. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для втузов. Изд. 5-е, перераб. и доп. М.: Высшая школа, 1977. -479 с.

13. Авдеев Е.В., Еремин А.Т., Норенков И.П., Песков М.И. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике: Справочник / Под ред. И.П. Норенкова. М.: Радио и связь, 1986. - 368 е.: ил.

14. Широ Г.Э., Лупин С.А., Желобаев A.J1. Методические указания по выполнению лабораторных работ по курсу «Математическое обеспечение САПР микроэлектронной аппаратуры» / Под ред. Г.Э.Широ. М.: Изд. МИЭТа, 1986.-52 с.

15. Широ Г.Э., Лупин С.А., Желобаев А.Л. Сборник лабораторных работ по курсу «Математическое обеспечение САПР микроэлектронной аппаратуры». М.: Изд. МИЭТа, 1986. - 60 с.

16. Ревякин A.M. Графы, матроиды и их инженерные приложения. Методические указания. -М.: МИЭТ, 1991. 178 е.: ил.

17. Пущин М.Н. Особенности обучения по технологии компьютерной педагогики // Микроэлектроника и информатика 2000. Седьмая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов. Тез. докл. - М.: МГИЭТ (ТУ), 2000.

18. Пущин М.Н. Тенденции современных гипертекстовых технологий в образовании // Третья Международная научно-техническая конференция "Электроника и информатика XXI век". Тез. докл. - М.: МГИЭТ (ТУ), 2000.

19. Байдун В.В., Бунин А.И. Средства представления и обработки знаний в системе FRL/PS // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: Тез. докл., т.1. Минск, 1990.

20. Кирсанов Б.С., Попов Э.В. Отечественные оболочки экспертных систем для больших ЭВМ // Справочник по искусственному интеллекту, т.1. М.: Радио и связь, 1990.

21. Ковригин О.В., Перфильев К.Г. Гибридные средства представления знаний в системе СПЭИС // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: Тез. докл. т. 2. Переславль-Залесский, 1988.

22. Николов С.А. и др. Анализ состояния и тенденции развития информатики. Проблемы создания экспертных систем / Исследовательский отчет под ред. С.А. Николова. София: Интерпрограмма, 1991.

23. Хейес-Рот и др. Построение экспертные систем / Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермена, Д. Лената. -М.: Мир, 1987.

24. Цейтин Г.С. Программирование на ассоциативных сетях // ЭВМ в проектировании и производстве. Вып. 2. Л.: Машиностроение, 1985.

25. Шенк Р., Бирнбаум Л., Мей Дж. К интеграции семантики и прагматики. Новое в зарубежной лингвистике: Вып. XXIV. Компьютерная лингвистика. -М.: Прогресс, 1989.

26. Соловьев С.Ю., Соловьева Г.М. Вопросы организации баз знаний в системе ФИАКР // Экспертные системы: состояние и перспективы / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1989.

27. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. — М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1963.

28. Давыдов Э.Г. Игры, графы, ресурсы. М.: Радио и связь, 1981.

29. Широ Г.Э. Автоматизация конструирования микроэлектронной аппаратуры. М.: МИЭТ, 1986.

30. Gane С, Sarson Т. Structured System Analysis. Prentice-Hall, 1979.

31. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. Киев.: Диалектика, 1998.

32. Гилула М.М. Множественная модель данных в информационных системах. -М.: Наука, 1992.

33. Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1980.

34. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс. М.: Радио и связь, 1988.

35. Дунаев С. Доступ к базам данных и техника работы в сети. М.: Диалог-МИФИ, 1999.

36. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. -М.: Мир, 1978.

37. Месарович М., Мако, Такахара Я. Теория многоуровневых иерархических систем. М.: Мир, 1973.

38. Андреев А.А. Дидактические основы дистанционного обучения в высших учебных заведениях: Дисс. . д-ра пед. наук, М., 1999.

39. Андреев А.А., Меркулов В.П., Тараканов Г.В. Современные телекоммуникационные системы в образовании // Педагогическая информатика 1995. № 1.-С. 55-63.

40. Андреев А.А. Применение телекоммуникаций в учебном процессе. В сб. Основы применения информационных технологий в учебном процессе Вузов.-М.: ВУ, 1995.

41. Андреев А.А. Введение в дистанционное обучение. ч.П М.: МЭСИ, 1997. -50 с.

42. Совершенствование подготовки специалистов без отрыва от производства: Сб. науч. трудов. М.: НИИ ВШ, 1986.

43. Концепция создания и развитие системы дистанционного образования в России. М.: Госкомвуз, 1995.

44. Методические вопросы использования телекоммуникаций в образовании: Отчет НИР / ИНИНФО; рук. Григорьев С.Г., 1996.

45. Создание системы информационных ресурсов высшей школы с интерактивным доступом: Отчет о НИР / Центр информатизации образования ВШ; Рук. Иванников А.Д., 1996.

46. Создание эффективных программных, информационных и методических средств для поддержки учебного процесса в различных предметных областях: Отчет о НИР / НИИВО; Рук. Сазонов, 1996. 104 с.

47. Разработка средств дистанционного обучения, компьютерных сетей и баз данных: Отчет о НИР / НИИ Микроэлектроники и информационной измерительной техники; Рук. Моисеев С.Х., 1995.

48. Сетевые технологии в образовании: Отчет о НИР / Инст. проблем информатики РАН / ИЛИ РАН; рук. Федосеев А.А.

49. Кривошеев А.О. Разработка и использование компьютерных обучающих программ // Информационные технологии. 1996. № 2. - С. 14-17.

50. Шамсутдинова И.Г. Теоретические основы высшего заочного образования: Дисс. . д-ра пед. наук, 1993.

51. Гейн Н.А. Содержание и методы дистанционного обучения по информатике: Дисс. . канд. пед. наук, 1994.

52. Калиновский И.В., Мороз В.К. Сравнительных анализ эффективности компьютерных коммуникаций в образовании. М.: ИНИНФО, 1993.

53. Концепция системы интенсивного обучения в вузах. М.: Ассоциация исследователей и разработчиков системы непрерывного интенсивного образования "КАДРЫ", 1992.

54. Пущин М.Н. Компьютерные лекции и эффективность обучения // Международная научно-техническая конференция «Математическиеметоды и информационные технологии в экономике, социологии и образовании»: Сборник материалов. Ч. 2. Пенза, 2001. - С. 117-120.

55. Концепция создания и развития единой системы дистанционного образования в России // Проблемы информатизации ВШ. 1995. - вып. 3.

56. Тихонов А.Н. Стратегия и пути перехода от информатизации образования к информатизации регионов России и общества в целом // Бюллетень "Проблемы информатизации высшей школы". 1995. - вып. 4.

57. Федоров М. От дистанционного обучения к единому образовательному пространству // Международное сотрудничество. - 1996. № 1.

58. Роберт И.В. Современные информационные технологии в образовании. -М.: Школа-Пресе, 1994. С. 205.

59. Воронина Т.П., Кашицин В.П., Молчанова О.П. Образование в эпоху НИТ. -М.: АМО, 1995.

60. Amadco A. Distance education without high costs // Learning and leading with technology, 1995. № 8. vol 22. - P. 12-13.

61. Holmberg B. Status and trends of distance education. L.: Kogan Page, 1981. -P. 200.

62. Holtmerg B. Growth and structure of distance education. L.: Groom Helm, 1986.-P. 163.

63. Keegan D. The foundation of distance education. L.: Groom Helm, 1986. - P. 276.

64. Полякова T.M. и др. Разработка обучающих курсов в среде мультимедиа. // Материалы 2-й и 3-й конференции по ДО. М.: МЭСИ, 1997. - С. 99-107.

65. Агаев В.Т. Методические рекомендации по подготовке материалов для учебных аудио-видеосредств. М.: МИЭП, 1996, - С. 8.

66. Золотарев А.А. и др. Теория и методика систем интенсивного обучения. -М.: МГТУ ГА, 1994. Т. 1-4.

67. Основы военно-педагогических знаний. М.: ВПА, 1989. - 243 с.

68. Трифонов В.В. Учебный процесс и его методическое обеспечение. М.: ВА им. Ф.Э. Дзержинского, 1993. - 262 с.

69. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний. М.: МГУ, 1984.

70. Архангельский С.И. Учебный процесс в высшей школе. М.: ВШ, 1980. -368 с.

71. Основы военной психологии и педагогики / Под ред. А.В.Барабанщикова. -М.: ВИ, 1981.-358 с.

72. Сборник категорий, понятий и терминов по военной педагогике ВВШ. / Под ред. П.Н. Городова. М., 1990. - 63 с.

73. Бершадский A.M., Кревский И.Г. Дистанционное образование на базе новых ИТ. Пенза, 1997, -55 с.

74. Короткое Э.Н. Современные концепции обучения и их применение в подготовке военных кадров. М: ВПА, 1976.

75. Барабанщиков А.В., Демин В.Г. О закономерностях военно-педагогического процесса. М: ВПА, 1967.

76. Родионов Б.У., Татур А.О. Стандарты и тесты в образовании. М., 1995. -48 с.

77. Подготовка кадров управления. М: РАГС, 1992. - 124 с.

78. Быков А.К. Педагогическая техника военного преподавателя. Курган: Курганское ВАТУ, 1993. - С. 63.

79. Рейтинг в учебном процессе ВУЗА: опыт, проблемы, рекомендации. / Под ред. Синайского А.С. -М: ВУ, 1997.

80. Исследование проблем совершенствования систем подготовки военных специалистов в условиях реформирования ВС (Шифр «Приоритет »): Отчет по НИР. 1996. - С. 37.

81. Максимов B.C. Военная дидактика. // Основы военно-педагогических знаний. М.: ВПА. - С. 63-103.

82. The development of distant education in the Swedish Armed Forces. (19921995). Материалы международной конференции по ДО. М., 1995.

83. Программа подготовки и переподготовки военнослужащих в США SOC (Servicemembers Opportunity Colleges). Материалы международной конференции по ДО. М., 1995.

84. Концепция развития системы военного образования // Ориентир. 1994. №3.

85. Якубайтис Э.А. Информационные сети и системы. М: ФиС, 1996. - С. 365.

86. Никитин А.Б., Синегал B.C., Сороцкий В.А., Цикин И.А. Интерактивные информационные технологии на основе Web-серверов и систем компьютерной видеоконференцсвязи. // ДО. 1998. №1.

87. Хуторской А.В. Эвристическое обучение. М.: МПА, 1998. - 266 с.

88. Исследование эффективности применения средств новых информационных технологий в учебном процессе: Отчет по НИР / Научно-исследовательская группа исследования учебного процесса и НОТ. М.: ВУ, 1995.-43 с.

89. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения. М: Педагогика, 1998. - С. 192.

90. Берг А.И. Кибернетика и проблемы обучения. М., 1970. - 390 с.

91. Довгяло A.M. Диалог человека и ЭВМ. М., 1992.

92. Загузов Н.И. Технология подготовки и защиты кандидатской диссертации. М.: Педагогика, 1993. - 114 с.

93. Королев М.А. Использование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса. М., 1972. - 279 с.

94. Латышев В.Л. Компьютерные технологии обучения. -М.: МАИ, 1992.

95. Талызина Н.Ф. Методика составления обучающих программ. М.: 1980. -47 с.

96. Хакен Г. Информация и самоорганизация: макроскопический подход к сложным системам. М.: Мир, 1991.

97. Межвузовская научная конференция «Эффективность информационных технологий обучения в высшей школе». М.: НИИ ВО, 1994.

98. Психолого-педагогические и психолого-физиологические проблемы компьютерного обучения. М., 1985.

99. Назарова Т.С., Полат Е.С. Средства обучения (Технология создания и использования). М.: УРАО, 1998. - 203 с.

100. Мордвинов В.А. Мобильные информационные PDA-технологии в образовании. Новые информационные технологии в образовании: Аналитические обзоры по основным направлениям развития высшего образования. М.: НИИВО, 1998. - вып. 9. - 56 с.

101. Полат Е.С., Моисеева М.В, Петров А.Е., Бухаркина М.Ю., Аксенов Ю.В., Горбунькова Т.Ф. Дистанционное обучение. М.: ВЛАДОС, 1998. - 192 с.

102. Андреев А.А. Некоторые проблемы информатизации военного образования: Материалы XXIII научно-методической конференции «Военное образование в условиях реформ». ВАА им. М.И. Калинина, 2324 ноября 1993.

103. Волков Ю.Г. Диссертация. Подготовка, защита, оформление: Практическое пособие. М.: Гардарики, 2001. - 160 с.

104. Трифонов Н.И. Моделирование внедрения мобильных информационных технологий в учебный процесс. -М.: МИРЭА, 1998.

105. Старов М.И., Чванова М.С., Вислобокова М.В. Психолого-педагогические проблемы общения при ДО // Дистанционное образование . 1999. №2.

106. Преснухин J1.H., Соломонов J1.A., Четвериков В.Н., Шаньгин В.Ф. Основы теории и проектирования вычислительных приборов и машин управления. -М.: Высшая школа, 1970.

107. Попов Д.И. Способ оценки знаний в дистанционном обучении на основе нечетких отношений // Дистанционное образование. -2000. №6.

108. Система дистанционного обучения «Прометей». Общее описание системы. М: Институт виртуальных технологий в образовании, 2000.

109. Павлов Н., Артемов А., Сидорова Т., Фролов В. Контроль знаний студентов // Высшее образование в России. 2000. №1.

110. Домарев В.В. Безопасность информационных технологий. Методология создания систем защиты. -М: ДиаСофт, 2001.

111. Киселев Д.В. Методика построения корпоративной информационной системы в условиях существующей иерархии: Дисс. . канд. тех. наук. -М., 2000.

112. Растригин JI.A. Вычислительные машины, системы, сети. -М.: Наука, 1982.-224 с.

113. Селетков С.Г. Соискателю ученой степени. 3-е изд., - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2000.

114. Пущин М.Н. Concept Tree модель представления знаний // Материалы международной научно-технической конференции "Новые методологиипроектирования изделий микроэлектроники". Тез. докл. Владимир, 2002.

115. Novak J.D. The theory underlying concept maps and how to construct them. Cornell University, 2001.

116. Moore M.G., Kearsley G. Listant Education: A System View. Wadsworth Pubishing, 1996.-290 p.

117. Sounder W.E. The effectivenes of traditional versus satelite delivery in management of technology masters degree programs / American Journal of DE., 1993. #7(1).-P. 37-53.

118. Carnot M.J., Dunn В., Canas A.J., Graham P., Muldoon J. Concept Maps vs. Web Pages for Information Searching and Browsing. Manuscript in preparation, 2001.