Разработка интегрированной среды формирования индивидуальной образовательной траектории при подготовке персонала для предприятий транспортного комплекса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Иванова, Лилия Васильевна

• Иванова, Лилия Васильевна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Иванова, Лилия Васильевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ И ПЕРЕПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА ТРАНСПОРТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1. Проблемы кадрового обеспечения транспортных предприятий транспортного комплекса.

1.2. Методы и формы управления обучением.

1.3. Тьютор и организация переподготовки в системе открытого обучения.

1.3.1. Место и роль тьютора в системе подготовки кадров.

1.3.2. Взаимодействие тьютора и обучаемого.

1.3.3. Организация методической работы в системе переподготовки.

1.4. Математические методы и модели обучения и тестового контроля.

1.4.1. Модели связности учебных материалов.

1.4.2. Методы и модели тестового контроля.

1.4.3. Модели оценки сложности учебной информации.

1.4.4. Моделирование совместного процесса обучения и тестирования.

1.5. Информационные технологии в системе подготовки.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ СОЗДАНИЯ АДАПТИВНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СРЕДЫ С ДИНАМИЧЕСКОЙ КОРРЕКТИРОВКОЙ СЛОЖНОСТИ ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ.

2.1. Разработка принципов организации адаптивной системы индивидуализации образовательной траектории.

2.1.1. Концепция создания программно-моделирующего комплекса.

2.1.2. Интеграция компонентов системы подготовки.

2.1.3. Взаимосвязь математических методов и моделей обучения и тестового контроля.

2.2. Разработка модели оценки и переоценки сложности учебных материалов.

2.3. Разработка алгоритмов предъявления тестовых заданий на базе стохастической аппроксимации.

2.3.1. Аналитические оценки скорости сходимости алгоритма оценивания.

2.3.2. Имитационные эксперименты по оценке скорости сходимости.

2.3.3. Использование критерия максимального правдоподобия.

2.4. Разработка метода классификации обучаемых с учетом априорной информации.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ГЕНЕРАЦИИ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ.

3.1. Формализованное представление учебного процесса.

3.2. Разработка моделей взаимодействия компонентов системы переподготовки.

3.2.1. Классификация пользователей.

3.2.2. Формирование системы приложений системы индивидуализации обучения.

3.2.3. Методы моделирования физиологических свойств обучаемого.

3.3. Алгоритм формирования учебной программы на основе композиции нечетких множеств.

3.3.1. Формирование нечеткого отношения связности модулей.

3.3.2. Отношение связности тестовых заданий и модулей.

3.3.3. Композиция нечеткого отношения связности модулей.

3.4. Методика организации системы подготовки и переподготовки.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПОДДЕРЖКИ ФОРМИРОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ.

4.1. Проектирование структуры программного комплекса.

4.2. Программная поддержка функциональных возможностей консультанта при организации учебного процесса.

4.2.1. Обратная связь с консультантом.

4.2.2. Просмотр результатов обучения.

4.2.3. Обмен информацией между пользователями системы.

4.2.4. Редактирование образовательной траектории.

4.3. Методика формирования учебных материалов и индивидуальной образовательной траектории в системе переподготовки.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка интегрированной среды формирования индивидуальной образовательной траектории при подготовке персонала для предприятий транспортного комплекса»

На современном этапе развития системы управления персоналом транспортных предприятий не вызывает сомнения необходимость широкомасштабного внедрения информационных технологий в процесс подготовки и переподготовки кадров. В программе развития транспортных предприятий определено выделение средств на оборудование специализированных учебных помещений, формирование методической базы по ведущим профессиям и др. При этом использование новых информационных технологий в процессе обучения требует пересмотра взгляда на сам процесс подготовки за счет использования мощной аппаратной и программной базы. Также, не вызывает сомнения принцип индивидуализации обучения, что естественным образом сокращает сроки и повышает качество подготовки специалистов.

Постоянное внедрение нового ремонтного оборудования, новых транспортных средств и новых методов управления персоналом диктует динамическое изменение учебных планов и рабочих программ подготовки как для рабочих кадров, так служащих управленческого звена, рассчитанных на различные возрастные категории и различный уровень начальной подготовки. В настоящее время отработаны формы и методы формирования индивидуальных учебных планов и программ. Однако их непосредственное формирование ведется практически вручную. Задачам автоматизации формирования учебных планов, процедур тестового контроля, мультимедийных обучающих программ посвящено значительное количество работ. Однако всей проблеме в целом от разработки обучающих программ по отдельным дисциплинам до моделирования всего процесса подготовки, за счет автоматизации формирования индивидуальной образовательной траектории уделяется недостаточно внимания.

Основу методической организации системы подготовки учебных планов и программ должно составлять структурированное представление учебного материала, которое может быть реализовано только на базе математических методов и моделей. Основу процессов автоматизации формирования образовательной траектории и ее динамической корректировки должны составлять модели процедур тестового контроля.

В связи с этим становится актуальной задача по автоматизации процесса формирования индивидуальных учебных планов и программ за счет объединения моделей структуризации учебного материала и тестового контроля.

Предметом исследования являются методы и модели формализованного описания процессов обучения и тестового контроля, а также принципы формирования индивидуальной образовательной траектории.

Целью работы является автоматизация процесса формирования индивидуальной образовательной траектории по результатам входного и текущего контроля на базе формализованных методов и моделей структуризации учебного материала и тестового контроля с использованием необходимой программной поддержки.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ задач организации подготовки персонала транспортных предприятий, методов и моделей структуризации учебного плана, процедур компьютерного тестового контроля и принципов индивидуализации обучения;

• разработка методики корректировки сложности тестовых заданий по статистике ответов испытуемых с учетом семантической сети знаний и механизмов предъявления тестовых заданий для непрерывной оценочной шкалы;

• разработка методов и алгоритмов автоматизации процессов генерации индивидуальной траектории на базе формализованных моделей связности учебного материала и результатов входного и текущего тестового контроля;

• разработка структуры и макета интегрированного программно-технического комплекса системы подготовки, обеспечивающие модульность, гибкость и адаптивность обучения с учетом индивидуальных качеств обучаемых.

При разработке формальных моделей компонентов системы переподготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, стохастической аппроксимации, а также методы шкалирования, экспертного оценивания и др. Анализ эффективности разработанных методов и моделей выполнен с помощью методов корреляционного, факторного, дискриминантного, и других современных методов многомерного статистического анализа с привлечением математических пакетов Statistica и MathCad.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проводится системный анализ задач организации подготовки и переподготовки персонала транспортных предприятий. Рассмотрены проблемы информатизации и общие тенденции развития системы переподготовки. Проведен анализ основных методов и моделей процессов обучения и тестового контроля. Рассмотрены проблемы формирования индивидуальной образовательной траектории и его возможности автоматизации на базе формальных методов, моделей и программной поддержки.

Во второй главе диссертации приведена концепция построения программно-моделирующего комплекса формирования индивидуальной траектории и решены частные задачи, необходимые для повышения эффективности разработанной методики. Построена модель переоценки сложностей тестовых заданий, что позволяет более точно оценить уровень знаний. При переходе на непрерывную шкалу сложности разработан эффективный механизм предъявления тестовых заданий, который базируется на алгоритмах стохастической аппроксимации.

В третьей главе диссертации разрабатываются принципы генерации индивидуальной образовательной траектории, а также формальные модели организации взаимодействия консультанта с обучаемым с целью корректировки образовательной траектории. Решена задача классификации уровня знаний для дискретной шкалы при наличии априорной информации.

Предполагается возможность генерации образовательной траектории без участия консультанта. Однако полученная автоматической генерацией индивидуальная траектории обучения не всегда оптимальна, поэтому для консультанта разработана структура программной среды поддержки конструирования индивидуального плана на основании своих субъективных мнений.

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы построения программного комплекса автоматизации и моделирования процессов подготовки, переподготовки и аттестации сотрудников транспортных предприятий. Разработана структура базы данных, интегрирующая учебный план, тестовые задания и результаты их выполнения. Разработан программный комплекс, реализующий среду консультанта, который наряду с другими функциями обеспечивает автоматическое построение образовательной траектории по результатам выполнения выбранных обучаемым тестовых заданий. Комплекс реализован в рамках единой оболочки с универсальным интерфейсом и возможностью интеграции со стандартными пакетами. Комплекс разработан по открытому принципу, что позволяет наращивать функциональные возможности в процессе функционирования системы.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляют:

• интеграция методов и моделей структуризации учебного материала и процедур тестового контроля;

• метод переоценки сложности тестовых заданий на основе статистики результатов корпоративного обучения;

• алгоритм предъявления тестовых заданий на основе процедур стохастической аппроксимации;

• метод формирования индивидуального теста с учетом априорной информации на основе байесовской классификации;

• метод автоматической генерации образовательной траектории как подграфа учебных модулей на базе терм-анализа связности учебных модулей и тестовых заданий.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов обучения и компьютерного тестового контроля. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде крупных транспортных предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования в системе переподготовки кадров транспортных предприятий. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации технологических процессов формирования индивидуальных учебных планов и рабочих программ для системы переподготовки.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в системе переподготовки на предприятиях «Мосгортранс», в ООО "НОВАЦИЯ ТД", ООО "РАСТРАН", а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (1998-2004гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации образовательного процесса составляет новое направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий формирования индивидуальных учебных программ.

По результатам выполненных исследований опубликовано около 10 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 145 страницах машинописного текста, содержит 37 рисунков, 10 таблиц, список литературы из 88 наименований и приложения.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Иванова, Лилия Васильевна

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ задач организации системы подготовки и переподготовки, определены классы методов и моделей формализованного представления компонентов учебного плана, процедур компьютерного тестового контроля и функционирования программно-технического комплекса в рамках системы автоматизации и моделирования процессов обучения и возможности автоматической генерации индивидуальной образовательной траектории.

2. Разработана методика формирования банка тестовых заданий с возможностью динамической корректировки сложности заданий по статистике ответов тестируемых с учетом семантической сети знаний предметной области и экспертных оценок преподавателей.

3. Построена формализованная модель процедуры адаптивного тестового контроля и разработаны механизмы предъявления тестовых заданий и процедуры оценивания «уровня знаний» на основе методов стохастической аппроксимации. Проведены экспериментальные исследования и получены количественные оценки эффективности разработанных адаптивных алгоритмов компьютерного тестового контроля.

4. Разработаны методы и алгоритмы формирования индивидуальной образовательной траектории по результатам тестового контроля и структурной связности методических материалов.

5. Разработана программная среда тьютора с функциями автоматической генерации и интерактивного редактирования образовательной траектории в адаптивной системе подготовки и переподготовки персонала транспортных предприятий.

6. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в учебных центрах «Мосгортранс», в ООО "НОВАЦИЯ ТД", ООО "РАСТРАН", а также на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ). Показано, что внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность процесса подготовки персонала для предприятий транспортного комплекса.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Иванова, Лилия Васильевна, 2004 год

1. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. Монография. - М.: Исследовательский центр, 1994.

2. Аванесов B.C. Теоретические основы разработки заданий в тестовой форме. М.: Исследовательский центр, 1995.

3. Агафонов В.Н. Спецификация программ: понятийные средства и их организация. Новосибирск, Наука, 1987, 238 с.

4. Васильев В.И. Наша концепция.// Вестник высшей школы. 1990. №10

5. Вороновский Г. К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. -Харьков, 1997.-111 с.

6. Выготский Л.С. Избранные психологические исследования. М., МГУ, 1956.

7. Гершунский Б.С Философия образования. М.: Флинта, 1998,

8. Государственный образовательный стандарт Российской Федерации. Высшее профессиональное образование. Общие требования. М., ГКВО РФ, 1993-9с.

9. Готлиб М.А. Компьютеру дидактическое обеспечение. // Информатика и образование - М., Педагогика, N 4, с.3-14.

10. Готлиб М.А. Структура АОС. //Информатика и образование -М-, Педагогика, N 3, 1987, с.11-20.

11. Желтое С., Лихачев Н., Степанов В. Виртуальная реальность новая информационная технология // Экология непознанного. - 1995. - № 1.- С.6-11.

12. Жуковская З.Д. Методологические основы разработки и функционирования комплексной системы контроля качества подготовки специалистов в вузе. Диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук. -С.П.: ЛГУ, 1994.

13. Зимняя И.А. Проблемы самооценивания как интериоризированной внешней оценки в процессе обучения. "Квалиметрия человека и образования.

14. Методология и практика. 2-й симпозиум, кн.1, 4.1. М.: Исследовательский центр, 1993.

15. Казанович В.Г. Образовательная система как объект оценивания. Диссертация на соискание научной степени кандидата педагогических наук. -М.: Исследовательский центр, 1995.

16. Катыс Г.П., Катыс П.Г. Трехмерное отображение визуальной информации в виртуальном пространстве: Учебное пособие / МИРЭА. М., 1998.-78 с.

17. Кашицин В.П. и др. Состояние и развитие дистанционного образования в мире: Научно-аналитический доклад. М.: Изд-во «Магистр», 1997.-С. 44.

18. Коломиец Б.К. Инвариантные функции интеллектуальной деятельности. Техническое творчество: теория, методология, практика, энциклопедический словарь справочник./Под ред. А.И.Половинкина, В.В.Попова/. М.: НПО "Информсистема", 1994.

19. Коломиец Б.К. Комплексная оценка выпускников высших учебных заведений. Отчет по НИР за 1996 г. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1997, 136 с.

20. Коломиец Б.К. Образовательные стандарты и программы: инвариантные аспекты М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1999 - с. 144.

21. Лавров С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах. //МП. 1986, N 3, с. 14-19.

22. Литвак Б.Г. Экспертная оценка и принятие решений. М.: Патент, 1996-271 с.

23. ЛитвинцеваЛ. В., Налитое С.Д. Графические средства для построения систем когнитивной графики и виртуальных миров // Программные продукты и системы. -1995. № 2.

24. Новое качество высшего образования в современной России. Труды Исследовательского центра. Род научной редакцией Селезневой Н.А. и Субетто А.И. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1995. - 199 с.

25. Петин Б.Ф. Предложения по совершенствованию ГОСов по направлениям подготовки и специальностям. -М: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1996.

26. Подгорецкая Н.А. Изучение приемов логического мышления у взрослых. М., Педагогика, 1980.

27. Положение об итоговой государственной аттестации выпускников высших учебных заведений в Российской Федерации. М.Госкомвуз РФ, 25.05.94.

28. Положение об итоговой государственной аттестации студентов высших учебных заведений в РСФСР. Проект. М.: Научно - методический центр по подготовке, переподготовке и повышению квалификации специалистов. 1994.

29. Проходов А В., Рузин В.С О глубинной концепции образования.// Вестник высшей школы. 1990 № 5.

30. Растригин J1. С. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Знание, 1988.

31. Реформа и развитие высшего образования. Программный документ. ЮНЕСКО, 1995.

32. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М., Наука, 1986.

33. Родионов Б.У.,Татур А.О. Стандарты и тесты в образовании.- М.: Исследовательский центр, 1995. 48с.

34. Сборник методических рекомендаций по разработке содержания обучения и дидактических систем. /Под ред. А.А.Золотарсва М., МИИГА, 1988,270 с.

35. Селезнева Н.А. Проблемы оценки качества образования в России: состояние и перспективные пути решения. Труды Исследовательского центра. Серия: Научные доклады. М. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов 1994.

36. Селезнева Н.А., Коломиец Б.К. Проблемы итоговой государственной аттестации выпускников вузов, сб."Современные формы и методы контроля знаний студентов на различных этапах обучения и при аккредитации вузов" М.: Исследовательский центр. 1995.

37. Соколов В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996.-86с.

38. Степанов А.А; Бахтина Т.Е., Свердлова Т.А., Желтое С.Ю. Обзор технических и программных средств систем виртуальной реальности // В сб.: "Технология виртуальной реальности". М., 1996. - С. 15-56.

39. Столл P.P. Множества. Логика. Аксиоматические теории. М., Наука, 1988.

40. Субетто А.И. Системология образовательных систем. -М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995.

41. Технология виртуальной реальности: состояние и тенденции развития // Новости искусственного интеллекта. 1995. -№3.-С. 118-122.

42. Технология системного моделирования. /Под ред. С.В.Емельянова -М., Машиностроение; Берлин, Техник, 1988.

43. Титов А.В. Алгоритм агрегирования с использованием смешанной стратегии. Исследовательский центр. 1995.

44. Титтел Эд., Сандерс К., Скотт Ч., Вольф П. Создание VRML миров / Пер. с англ. Киев: Изд-во "Группа BHV", 1997. - 320 с.

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

46. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под ред. А.Н.Тихонова. М., 1998,- С. 256.

47. Усков В.Л., Ускова М. Информационные технологии в образовании // Информационные технологии. 1999. -№1.-С. 31-37.

48. Фонды комплексных квалификационных заданий по специальностям высшего образования.: Методические разработки ( разработчики : Селезнева Н.А.,Беспалько В.П.,Соколов В.М. и др.) М. Гособразование СССР 1998 г. 89 с.

49. Челышкова М.Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Уч. пособие. М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995. 32 с

50. Begault D. 3D Sound for Virtual Reality and Multimedia // Academic Press. 1994.

51. Birnbaum A. Some Latent Trait Models and Their Use in Statistical Theories of Mental Test Scores. Reading, Mass.: Addison Wesly, 1968.

52. Candell Thomas P. The Application of Neural Networks to Virtual Reality // 1CNN Tutorial. 1994. № 13. WCCI (Orlando F.L.).

53. Casas L.A.A. et al. Virtual reality full immersion techniques for enhancing workers performance // Proc. Intern. Conf. On Integrated and Sustainable Industrial Production. (Lisbon, Portugal). 1997. P. 399-411.

54. Elane El-Khawas. External Scrutiny, US Style: multiple actors, overlapping roles. Governments and professional education / Edited by Tony Becher. UK. Published by SRHE and Open University Press. Bristol: HEFCE, 1993.

55. Enseignement a distance: realites, enjeux et perspectives: Rapport presente par 7-C1. Barbarante: Conseil economique et social. P., 1997.

56. Gibson W.A., Latent Structure and Positive Manifold, «British Journal of Statistical Psychology», 15, 1962, 149—160.

57. Gibson W.A. Nonlinear Factors in Two Dimensions, «Psychometrika», 25,1960,381—392.

58. Green B.F., A General Solution for the Latent Class Model of Latent Structure Analysis, «Psychometrika», 16,1951, 151— 166.

59. Jnternatronal Standard Classification of Education (JSCD), revised version 2. UNESCO, 1996.

60. Joraskog K-S. A General Programm for Analysis of Coverianee Structures .Including Generalized MANONA, Edication Testing Service, Princeton, N.S., 1971.

61. Kenneth Nemire. Evaluting an immersive virtual environment prototyping and simulation // SPIE. 1997. Vol. 3012. P. 408-416.

62. Lazarsfeld P.F. Latent Structure Analysis, в: S. Koch (ed), «Psychology: A Study of a Science», New York, McGraw-Hill, 1959.

63. Leary D.E. Artificial intelligence and virtual organizations // Commum ACM (USA). 1997. Vol. 40. № 1. P. 52-59.

64. Libermcm Henry. Intelligent graphics // Commun. ACM. 1996. Vol. 39. № 8. P. 38-48.

65. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N J. Lawrence Eribaum Ass., Publ. 1980.

66. Lord F.M., Novick M. Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley Publ. Co. Reading, Mass., 1968.

67. Macedonia M.R. A transatlantic research and development environment (3D virtual graphics) // IEEE Comput. Graph. Appl. 1997. Vol. 17. № 2. P. 76-82.

68. Menousek В., Wolfe T. Virtual reality the modular way // Comput. Graph. (USA). Aug. 1997. Vol. 31. № 3. P. 66-68.

69. Mood A.M. Macro-Analysis of American Edution System, Operation Res, 17,770-780, 1969.

70. Padgett Mary Lou et al. Virtual Reality systems: from training simulators to . intelligent VR // Proc. SPffi. 1996. Vol. 2878. P. 409-450.

71. Pelletier F. The virtual and real environments: symbiosis // Proc. Internal Conf. On Virtual Systems and Multimedia. 1997. P. 246-247.

72. Pourzand A.R. and Callings N. Progress in the construction of multilayer optical neural network // Proc. SPffi. 1998. Vol. 3940. p. 439-442.

73. Rasch, G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Afteword by B.D.Wright. The Univ. of Chicago Press. Chicago & London, 1980.

74. Simmonds В. Enhancing reality to make the ideal instruments // Control and lustrum. 1995. Vol. 27. № 12. P. 29, 30.

75. The European conventions on higher education. Council of Europe. -Strasbourg: Council of Europe Press, 1995.

76. Udo Jakob, Efi Douloumi. Let's move on the integration of motion Rendering in VR // SPffi. 1997. Vol. 3012. P. 454-460.

77. Umeki V., Doi M. Sensation of movement in virtual space // Electron. Commun. Jpn. Fundam. Electron. Sc. (USA). June, 1997. Vol. 80. № 6. P. 74-82.

78. Vacca J.R. VRML: bringing virtual reality to the internet: CD-ROM included. Boston, 1996. - 552 p.

79. Watars R.C; Barrus J.W. The rise of shared virtual environments // IEEE Spectr. (USA). March. 1997. Vol. 34. № 3. P. 20-25.

80. Watson B. Evaluation of the effects of frame variation on VR tosk performance // Proc. ШЕЕ. 1997. Virtual Reality Annual Internal Symposium. P. 38-44.

81. Wherry R.J., Gaylord R.H., Factor Pattern of Test Items and Tests as a Function of the Correlation Coefficient: Content, Difficulty, and Constant Error Factors, «Psychometrika», 9, 1944, 237-244.

82. Ying-Ying Fang et al. A pseudo-immersive virtual environment a shell for research // Int. J. Virtual Real. (USA) 1996. Vol. 2. № 3. P. 8-14.