Разработка методов управления интерактивными процессами в обучающих системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Тазетдинов, Андрей Дамирович

• Тазетдинов, Андрей Дамирович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тазетдинов, Андрей Дамирович

Введение.

1. Обзор методов и технологий компьютерных обучающих систем.

1.1. Обзор и классификация компьютерных обучающих систем.

1.2. Обзор современных технологий адаптивных и интеллектуальных обучающих систем.

1.3. Обзор методов контроля и оценки знаний.

1.4. Обзор технологий организации диалогового обучения.

1.5. Выводы.

2. Методы управления интерактивными процессами.

2.1. Методы управления диалоговым режимом в обучающей системе.

2.2. Методы поиска ключевых слов.

2.3. Методы описания адаптивных сценариев.

2.4. Методы обработки адаптивных сценариев.

2.5. Выводы.

3. Методы построения архитектуры системы, реализующей адаптивные обучающие диалоги.

3.1. Требования и стандарты построения обучающих систем.

3.2. Архитектура обучающей системы.

3.3. Методы построения элементов системы.

3.4. Выводы.

4. Алгоритмы обработки адаптивных сценариев.

4.1. Алгоритм работы элемента «Методический Материал».

4.2. Алгоритм работы элемента «Вопрос».

4.3. Алгоритм работы элемента «Анализатор ответа».

4.4. Алгоритм работы элемента «Тест».

4.5. Алгоритм работы элемента «Курс».

4.6. Выводы.

5. Реализация разработанных методов.

5.1. Область применения разработанных методов.

5.2. Реализация алгоритмов.

5.3. Объектная модель элементов обучающей системы.

5.4. Система "Виртуальныйуниверситет".

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов управления интерактивными процессами в обучающих системах»

Актуальность темы. Необходимость автоматизации процесса обучения и проверки знаний, а также потребность в повышении качества образования учащихся привела к созданию и развитию различных автоматизированных обучающих систем (АОС), в которых большое внимание уделяется применению прогрессивных методов обучения с использованием новейших информационных технологий.

Обеспечение диалогового взаимодействия учащегося с компьютером является необходимой предпосылкой эффективного применения АОС.

Однако в большинстве обучающих систем такое взаимодействие организовано не лучшим образом. Это обусловлено не только ограниченными возможностями компьютера, но и тем, что диалог строится с нарушением принципов построения диалога. В ряде отечественных и зарубежных университетах, таких как университет Питтсбурга, Пиреи, Мемфиса, Портсмунта, Дальневосточный университет, Санкт-Петербургский университет и др. ведутся исследовании и разработка различных методов и моделей адаптации в компьютерных обучающих системах. Наиболее известными исследователями в этой области являются JI.B. Зайцева, А.И. Стригун, 3.0. Джалиашвили, И.А. Морев, В. А. Капустин, A.A. Дзюбенко, P. Brusilovsky, D. Sampson, С. Karagiannidis, I. Zukerman, D. Litman, P. De Bra, D.A Kashy, D. Callear, К. Кабасси, M. Вирву, N.K. Person, A.S. Graesser, V Pomeroy и др.

Однако, несмотря на множество разработок в области адаптивных и интеллектуальных АОС, существует ряд недостатков, препятствующих эффективному использованию преподавателями естественного языка для диалогового режима обучения с применением АОС: использование упрощенных структур диалога, применимых для тестирования и неэффективных при организации активного обучения; подмена естественного языка выбором опций меню графического интерфейса пользователя; стремление ограничить учащегося при вводе данных небольшим набором реплик или использование специализированного ограниченного языка; использование программ, которые предлагаются разработчиками-программистами, не представляющими всей специфики работы преподавателя; использование сложных алгоритмов и структур данных при решении проблемы полного синтаксического и семантического анализа ответа учащегося, что приводит к: существенному ограничению предметной области; увеличению сложности программного продукта и невозможности его расширения и модификации без участия программиста и инженера знаний.

Кроме того, у большинства преподавателей нет времени, возможностей или достаточного понимания программных и аппаратных технологий для разработки своих собственных АОС. Им необходимо "изначальное" программное обеспечение, которое они могли бы приспособить для своих потребностей. Поэтому возникает необходимость в разработке таких методов управления интерактивными процессами, которые бы позволили использовать естественный язык для взаимодействия с системой, простые декларативные методы расширения и модификации контента сценариев адаптивных многошаговых обучающих диалогов, что дало бы возможность преподавателям самостоятельно, без привлечения программиста, создавать и модифицировать эти сценарии. Основная задача таких обучающих диалогов — это помочь преподавателю автоматизировать выявление неусвоенных в процессе изучения учебного материала знаний и восполнение этих пробелов.

Цель и задачи исследования. Исследование механизмов управления интерактивными процессами в компьютерных обучающих системах и разработка методов синтеза адаптивных многошаговых обучающих диалогов. Поставленная цель определяет следующие основные задачи:

1) исследовать и разработать методы декларативного описания адаптивных сценариев обучающих диалогов;

2) разработать алгоритмы, позволяющие моделировать адаптивные многошаговые обучающие диалоги;

3) разработать архитектуру компьютерной обучающей системы, позволяющую объединять множество разноплановых диалогов в связные курсы обучения;

4) реализовать разработанные алгоритмы в конкретных обучающих системах.

Методология и методы исследования. В качестве аппарата исследований использовались: теория автоматов, теория графов, теория реляционных баз данных. Практическая реализация методов базируется на алгоритмах синтеза и оптимизации конечных автоматов, теории формальных грамматик.

Основные положения, выносимые на защиту: методы декларативного описания адаптивных сценариев обучающих диалогов; алгоритмы, позволяющие моделировать адаптивные многошаговые обучающие диалоги; архитектура обучающей системы. Научная новизна:

1) разработаны методы декларативного описания адаптивных сценариев обучающих диалогов, позволяющих использовать естественный язык для обучения с применением АОС. Сценарии составляются из унифицированных разделов, имеющих фиксированное количество значимых идентификаторов, что позволяет описывать структуры сценариев в виде грамматики, интерпретируемой автоматным преобразователем, а также задавать контент сценария декларативно, посредством экранных форм пользовательского интерфейса;

2) разработаны алгоритмы интерпретаторов адаптивных сценариев. Интерпретаторы используют автоматный принцип построения и позволяют на основе сценария создавать виртуальный активный ресурс, который реализует адаптивный многошаговый обучающий диалог. Виртуальный активный ресурс действует как реактивная система (автомат), преобразуя ответы учащегося в реплики и пояснения системы, и позволяет выявлять неусвоенные в процессе изучения учебного материала знания и восполнять эти пробелы;

3) предложена архитектура обучающей системы, позволяющая объединять множество разноплановых диалогов в связные, последовательные курсы обучения. Используя единообразие принципов построения элементов системы и структуры их взаимодействия, архитектура обеспечивает предметную независимость, многопользовательский режим доступа, декларативные способы наполнения и изменения контента, переносимость, гибкость при расширении и модификации, прозрачность логики работы для конечного пользователя.

Практическая значимость. Разработанные методы и алгоритмы могут использоваться учебными заведениями для создания собственных компьютерных интерактивных обучающих систем. Их внедрение в обучающую систему позволит: автоматизировать процесс обучения; индивидуализировать режим получения знаний учащимися, максимально приблизив его к режиму индивидуального обучения с преподавателем; повысить качество запоминания предмета за счет использования адаптивных и интеллектуальных методов обучения.

Созданное на основе разработанных методов и алгоритмов программное обеспечение, начиная с 2004 года, активно используется в учебном процессе на факультетах очного и заочного обучения Международного банковского института и на факультете переподготовки специалистов Санкт-Петербургского государственного политехнического института, о чем свидетельствуют имеющиеся акты внедрения. Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

1) Третья международная научно-практическая конференция "Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания", МБИ, СПб.,

2004 г.

2) Международная научно-методическая конференция "Управление качеством в современном вузе", Санкт-Петербург-Калуга, 2004 г.

3) 10-я международная открытая конференция "Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике", Воронеж,

2005 г.

4) Четвертая международная научно-практическая конференция "Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания", МБИ, СПб., 2005 г.

5) 2-я Международная научно-методическая конференция "Управление качеством в современном вузе", Санкт-Петербург-Калуга, 2005 г.

6) Модуль "Система тестирования с использованием свободного ответа" получил номер 4229 от 12.01.2005 г. регистрации в ОФАП (Отраслевом Фонде Алгоритмов и Программ) и номер государственной регистрации 50200500081 от 26.01.2005 г. в "Национальном информационном фонде неопубликованных документов".

Публикации. По основным положениям и результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ. Из них 1 монография, 7 статей в материалах научных конференций и одна в научном журнале. Кроме того, материалы диссертации включены в 3 отчета НИР по теме "Разработка сетевой интегрированной информационно-обучающей системы для регионального ресурсного центра в сфере образования". Структура и объем работы: Диссертация состоит из введения, 5 разделов, заключения, библиографического списка (118 наименований), 6 приложений, имеет общий объем 162 машинописные страницы, содержит 2 таблицы и 69 рисунков.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Тазетдинов, Андрей Дамирович

Заключение

В диссертационной работе сформулирована и решена научно-техническая проблема по разработке методов управления интерактивными процессами в компьютерных обучающих системах. В отличие от существующих методов организации обучающих диалогов, разработанные методы и алгоритмы позволяют отказаться от сложного семантического и синтаксического анализа ответа учащегося в пользу расширенного механизма поиска ключевых слов и специальной структуры адаптивных сценариев. Это дает возможность существенно упростить программные алгоритмы, реализовать в обучающей системе относительную предметную независимость, использовать естественный язык для ввода ответов учащихся, а преподавателям самостоятельно, без привлечения программиста, создавать и модифицировать сценарии адаптивных диалогов посредством экранных форм пользовательского интерфейса. В процессе выполнения работы были получены следующие результаты: разработаны методы декларативного описания адаптивных сценариев обучающих диалогов, позволяющих использовать естественный язык для обучения с применением АОС. Сценарии составляются из унифицированных разделов, имеющих фиксированное количество значимых идентификаторов, что позволяет описывать структуры сценариев в виде грамматики, интерпретируемой автоматным преобразователем, а также задавать контент сценария декларативно, посредством экранных форм пользовательского интерфейса;

- разработаны алгоритмы интерпретаторов адаптивных сценариев. Интерпретаторы используют автоматный принцип построения и позволяют на основе сценария создавать виртуальный активный ресурс, который реализует адаптивный многошаговый обучающий диалог. Виртуальный активный ресурс действует как реактивная система (автомат), преобразуя ответы учащегося в реплики и пояснения системы, и позволяет выявлять неусвоенные в процессе изучения учебного материала знания и восполнять эти пробелы; предложена архитектура обучающей системы, позволяющая объединять множество разноплановых диалогов в связные, последовательные курсы обучения. Используя единообразие принципов построения элементов системы и структуры их взаимодействия, архитектура обеспечивает предметную независимость, многопользовательский режим доступа, декларативные способы наполнения и изменения контента, переносимость, гибкость при расширении и модификации, прозрачность логики работы для конечного пользователя; все полученные научные результаты подтверждены реализацией, о чем свидетельствуют имеющиеся акты внедрения. Базовые алгоритмы получили сертификат Отраслевого Фонда Алгоритмов и Программ № 4229 от 12.01.2005 г. и номер государственной регистрации 50200500081 от 26.01.2005 г. Разработанное программное обеспечение с 2004 года активно используется в учебном процессе на факультетах очного и заочного обучения Международного банковского института и факультете переподготовки специалистов Санкт-Петербургского государственного политехнического института.

Полученные результаты свидетельствуют о перспективности дальнейших исследований и развитии предложенных методов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тазетдинов, Андрей Дамирович, 2005 год

1. Аванесов B.C. Композиция тестовых заданий. М.: Адепт, 1998. -217 с.

2. Агапонов C.B., Джалиашвили З.О., Кречман Д.Л., Никифоров И.С., Ченосова Е.С., Юрков A.B. Средства дистанционного обучения. Методика, технология, инструментарий. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. -336 с.

3. Алексеенко Е. А., Довгялло А. М., Косая И. X. СПОК система программирования и поддержания обслуживающих и обучающих курсов // Управляющие системы и машины. — 1978. - №2. - С. 127 — 128.

4. Андреев А.Б., Акимов A.B., Усачев Ю.Е. Экспертная система анализа знаний "Эксперт-ТС" // Proceedings. IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (1СALT 2002). 9-12 September 2002. Kazan, Tatrstan, Russia, 2002, p. 97 - 101.

5. Артемов А., Павлова H., Сидорова Т. Модульно-рейтинговая система // Высшее образование в России. 1999. — №4. -с. 121-125.

6. Ахо A.B., Ульман Д.Д. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Т.1. Синтаксический анализ. — М.: Мир, 1978.

7. Ахо A.B., Ульман Д.Д. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. Т.2. Синтаксический анализ. М.: Мир, 1978.

8. Ахо A.B., Сети Р., Ульман Дж.Д. Компиляторы: принципы, технологии и инструменты.: Пер. с англ. М.,С-Пб.,Киев: Издательский дом «Вильяме», 2003.

9. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. — М.: Мир, 1979.

10. Баранов С.И. Синтез микропрограммных автоматов (граф-схемы и автоматы). Д.: Энергия, 1979.

11. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Информ.-изд. дом "Филинъ", 2003.-616 с.

12. Бенькович Е.С., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б., Практическое моделирование динамических систем., — СПб.: БХВ-Петербург, 2002. -464 с.

13. Бумфрей Ф., Диренцо О., Даккет Й., и др. XML. Новые перспективы WWW. Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 688 с.

14. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. М.: Бином, СПб: Невский диалект, 1998.-560 с.

15. Волков С.З. Алгоритм управления контролем знаний // Кибернетика и исследование операций в управлении учебным процессом: Тез. докл.- Рига: РПИ, 1984. С. 67 - 70.

16. Гладковский В.И., Гладыщук A.A., Панасюк И.М. Воспитательные функции рейтинговой системы оценки знаний (РСОЗ) // Высшая школа: состояние и перспективы. Минск: РИВШ БГУ, 1997. - 107 с.

17. Глушков В. М. Синтез цифровых автоматов. М.: Наука, 1962.

18. Гордеев A.B., Молчанов А.Ю. Системное программное обеспечение- СПб.: Питер, 2002. 734 с.

19. Демкин В.П., Можаева Г.В. Технологии дистанционного обучения. Томск: Изд-во Томского ун-та, 2003. - 106 с.

20. Джалиашвили З.О., Стригун А.И. Аанализатор естественноязыковых ответов в АОС // Управляющие системы и машины. №5, 1989. С. 119-121.

21. Дзюбенко А. А. Новые информационные технологии в образовании. -М.: 2000.-104 с.

22. Жаков В.И., Фильчаков В.В., Янкелевич A.A. Применение конечных автоматов для описания пользовательского интерфейса и синтеза приложений // Информационные технологии. № 4, 1997.

23. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. — 1978. — Вып. 33.-С. 5-68.

24. Автоматизированная обучающая система КОНТАКТ/ОС / Л.В. Зайцева, Л.В. Ницецкий, Л.П. Новицкий и др. М.: Моск. науч.- учеб. центр СНПО "Алгоритм", 1982. - 108 с.

25. Зайцева Л.В., Новицкий Л.П., Грибкова В.А. Разработка и применение автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ / Под ред. Л.В. Ницецкого. Рига : "Зинатне", 1989. - 174 с.

26. Зайцева Л.В., Новицкий Л.П., Прокофьева Н.О. Контроль знаний обучаемых с помощью методов линейно-кусочной аппроксимации ивычисления оценок // Методы и средства кибирнетики в упр. учеб. проц. высш. шк. Рига: Рижск. политехи, ин-т, 1989, - с. 39 — 48.

27. Зайцева JI.B. Методы контроля знаний при автоматизированном обучении. Автоматика и вычислительная техника, 1991. №4, С. 88 - 92

28. Зайцева JI.B. Некоторые аспекты контроля знаний в дистанционном обучении // Сборник научных трудов 4-й международной конференции "Образование и виртуальность 2000" — Харьков — Севастополь.: УАДО, 2000.-с. 126-131.

29. Зайцева JI.B., Прокофьева Н.О. Проблемы компьютерного контроля знаний // Proceedings. IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2002). 9-12 September 2002. Kazan, Tatrstan, Russia, 2002, p. 102 - 106.

30. Зайцева JI.B. Модели и методы адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения // Educational Technology & Society. Nr. 6(3), 2003.-C.204-212.

31. Капустин B.A. Инструментальные средства технологического обеспечения и платформы дистанционного обучения, Открытое Образование, №1, 2003. С. 23-34.

32. Карпов Ю.Г. Теория автоматов: Учебник для вузов. "ПИТЕР", 2003.

33. Касимов Р.Я.,Зинченко В.Я., Грантберг И.И. Рейтинговый контроль // Высшее образование в России. 1994. - № 2 — С. 83-92.

34. Касьянов В.Н., Евстигнеев В.А. Графы в программировании: обработка, визуализация и применение. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. -1104 с.

35. Липаев В.В. Стандартизация характеристик и оценивания качества программных средств. Приложение к журналу "Информационные технологии" № 4 2001.

36. Лупал A.M., Теория автоматов. Учебное пособие, СПб.: СПбГУАП, 2000.

37. Люгер, Джорж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. — 864 с.

38. Малюгин В.Д. Реализация булевых функций арифметическими полиномами // Автоматика и телемеханика. 1982. №4.

39. Моисеев В.Б., Усмаиов В.В., Таранцева K.P., Пятирублевый Л.Г. Статистический подход к принятию решений по результатам тестирования для тестов открытой формы // Открытое образование. — 2001. №1 / Интернет. -http://www.mesi.ru/joe/Nl01/mo.html

40. Молчанов А.Ю. Системное программное обеспечение: Учебник для вузов СПб.: Питер, 2003. - 396 с.

41. Морев И.А. Образовательные информационные технологии. 4.1. Обучение: учебное пособие. Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004.- 158 с.

42. Морев И. А. Образовательные информационные технологии. 4.2. Педагогические измерения: учебное пособие. — Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. 174 с.

43. Морев И. А. Образовательные информационные технологии. Ч.З. Дистанционное обучение: учебное пособие. Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2004. - 150 с.

44. Нестеров A.B., Тимченко В.В., Трапицын С.Ю. Информационные педагогические технологии. Учебно-методическое пособие. — СПб.: Издательство ООО "Книжный дом", 2003. — 340 с.

45. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. — М.: Наука, 1997.

46. Пасхин E.H., Митин А.И. Автоматизированная система обучения ЭКСТЕРН. М.: Изд-во Моск. ун -та, 1985.-144 с.

47. Попов Д.И. Способ оценки знаний в дистанционном обучении на основе нечетких отношений // Дистанционное образование. — 2000. — №6 / Интернет. -http://www.mesi.ru/joe/N600/popov.html

48. Прокофьева Н.О. Алгоритмы оценки знаний при дистанционном обучении // Образование и виртуальность 2001. Сборник научных трудов 5-й Международной конференции. - Харьков - Ялта: УАДО,2001.-С. 82-88.

49. Прокофьева Н.О. Сравнительный анализ алгоритмов оценки знаний // Интернет Образование - Наука - 2002. Сборник научных трудов 3-й Международной научно-практической конференции. — Винница: ВГТУ,2002. С. 85 - 87.

50. Прохоров А. Отечественные системы дистанционного образования, КомпьютерПресс, №6 2003. С. 98-103.

51. Сацкий С. Дизайн шаблона конечного автомата на С++ //RSDN Magazine. 2003. № 1.

52. Седжвик Р. Фундаментальные алгоритмы на С++. Киев: ДиаСофт, 2001.

53. Сельманова H.H., Максудова Л.Г., Абросимов В.В., Абросимов Д.В. Обучающе-аттестующая система по естественно-научным дисциплинам // Труды международной научно-методич. конференции Телематика 2001. 18-21 июня 2001 г. СПб.: 2001. - С. 85.

54. Соловов A.B. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. - 138 с.

55. Соловов A.B. Дидактика и технология электронного обучения в системе КАДИС // Индустрия образования, №6. М.: МГИУ, 2002. - С. 54-64.

56. Стригун А.И. Тестирующая среда "Поларис" // Федоров Б.И., Джалиашвили З.О. Логика компьютерного диалога. М.: Онега, 1994. 240 с.

57. Стригун А.И. Примат виртуального интеллектуального тьютора в открытом образовании. Смена парадигмы открытого и дистанционного образования / Труды X Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2003» 14-17 апреля 2003 года. СПб.: 2003.

58. Трахтенброт Б.А., Барздинь Я.М. Конечные автоматы (поведение и синтез). -М.: Наука, 1970.

59. Хефлин Д., Ней., Разработка Web-скриптов. Библиотека программиста. СПб.: Питер, 2001. - 496 с.

60. Холзнер С. XSLT библиотека программиста. — СПб.: Питер, 2002. — 544 с.

61. Хопкрофт Д., Мотвани Р., Ульман Д. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений. СПб.: Вильяме, 2002.

62. Черных И.В. SIMULINK: Среда инженерных приложений. / Под общ. ред. к.т.н. В.Г.Потемкина. М.: Диалог-МИФИ, 2003. - 496 с.

63. Чижухин Г.Н. Лекции по основам математической логики и теории алгоритмов: учеб. пособие. Пенза: изд-во ПТУ, 1999.

64. Шалыто A.A. SWITCH-технология. Алгоритмизация и программирование задач логического управления. М.: Наука, 1998.

65. Эдди С.Э. XML: справочник. СПб.: Питер, 2003. - 480 с.

66. ADL Department of Defense Advanced Distributed Learning, http://www.adlnet.org/

67. ARIADNE Alliance of Remote Instructional Authoring and Distribution Networks for Europe, Foundation for the European Knowledge Pool V. 1.0 -15.11.2002. http://www.ariadne-eu.org/

68. Anderson, J. R., Corbett, A. T., Koedinger, K. R., & Pelletier, R. (1995). Cognitive tutors: Lessons learned. The Journal of the Learning Sciences, 4, P. 167-207.

69. Barr, A., Beard, M., and Atkinson, R. C.: The computer as tutorial laboratory: the Stanford BIP project. International Journal on the Man-Machine Studies 8, 5 1976. P. 567 - 596.

70. Brooks R. A.: A robust layered control system for a mobile robot. IEEE Jornal of Robotics and Automation. 4:, 1986. P. 14-23

71. Brooks R. A.: hardware retargetable distributed layered architecture for mobile robot control. Proceedings IEEE Robotics and Automation — Raliegh, NC, 1987. P. 106-110.

72. Brooks R. A.: The Future of Flesh and Machines, Penguin Books Ltd, London, 2002.

73. Brusilovsky P., Maybury M.T. 'From adaptive hypermedia to adaptive web'. Communications of the ACM, Vol. 45, No. 5, 2002. P. 31-33.

74. Brusilovsky P., Karagiannidis C., Sampson D. Layered evaluation of adaptive learning systems. Int. J. Cont.: Engineering Education and Lifelong Learning, Vol. 14, Nos. 4/5, 2004.

75. Brusilovsky P., Peylo C. 'Adaptive and intelligent web-based educational systems'. — International Journal of Artificial Intelligence in Education, Vol. 12, Nos. 2-4, 2003. P. 159-172.

76. Brusilovsky P., Vassileva J. Course sequencing techniques for large-scale webbased education Int. J. Cont. Engineering Education and Lifelong Learning, Vol. 13, Nos. 1/2, 2003.

77. Carbone A., Schendzielorz P. Developing and integrating a Web-based quiz generator into the curriculum // WebNet'97. World Conference of the WWW, Internet and Intranet. AACE, 1997. P. 90 - 95.

78. Chi M. T. H., de Leeuw N., Chiu M., LaVancher C. Eliciting self-explanations improves understanding. Cognitive Science, 18, 1994. P. 439 -477.

79. Chi M. T., Bassok M., Lewis M. W., Reimann P., Glaser R. (1989). Self-explanations: How students study and use examples in learning to solve problems. Cognitive Science, 13, P. 145-182.

80. Collins A. Teaching reasoning skills. In S.F. Chipman, J.W. Segal, & R. Glaser (Eds), Thinking and learning skills Hillsdale, NJ: Erlbaum. vol. 2, 1985. P. 579-586.

81. D. Harel Statecharts: A Visual Formalism for Complex Systems Science of Computer Programming 8, 1987, P. 231-274.

82. De Bra P., Calvi L. 'AHA! an open adaptive hypermedia architecture', The New Review of Hypermedia and Multimedia, Vol. 4., 1998

83. Devedzic V.B. 'Key issues in next-generation web-based education', IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part C, Vol. 33, No. 3, 2003. P. 339-349.

84. Educational Technology & Society 5(1), 2002, ISSN 1436-4522, P. 215 -221, http://ifets.ieee.org/russian

85. Fox B. The human tutorial dialog project. Hillsdale, NJ: Erlbaum. 1993.

86. Graesser A. C., Person, N.K. Question asking during tutoring. American Educational Research Journal, 31, 1994. P. 104 - 137.

87. Graesser A.C., Franklin S., Wiemer-Hastings P. and the Tutoring Research Group Simulating smooth tutorial dialog with pedagogical value.

88. Proceedings of the American Association for Artificial Intelligence Menlo Park, CA: AAA! Press. 1998. P. 163 - 167.

89. Graesser A. C., Person N. K., Magliano J. P. Collaborative dialog patterns in naturalistic one-on-one tutoring. Applied Cognitive Psychology, 9, 1995. P. 359-387.

90. Hume G. D., Michael J. A., Rovick A., Evens M. W. Hinting as a tactic in one-on-one tutoring. The Journal of the Learning Sciences, 5, 1996. P. 23 — 47.

91. IMS Global Learning Consortium Content Packaging Specification, Version 1.1.3., 2001.

92. Karampiperis P., Sampson D. 'Adaptive learning object selection in intelligent learning systems', Journal of Interactive Learning Research, Special Issue on Computational Intelligence in Web-based Education, 2004.

93. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N - J. Lawrence Erlbaum Ass., Publ. 1980. - 266 p.

94. LTSC IEEE: Draft Standard for Learnjng Object Metadata. IEEE 1484.12.1 -2002. http ://ltsc.ieee.org/

95. McArthur, D., Stasz, C., & Zmuidzinas, M. Tutoring techniques in algebra. Cognition and Instruction, 7, 1990. P. 197 - 244.

96. Mehan H. Learning lessons: Social organization in the classroom. — Cambridge, MA: Harvard University Press. 1979.

97. Merrill D. C., Reiser B. J., Ranney M., Trafton J. G. Effective tutoring techniques: A comparison of human tutors and intelligent tutoring systems. — The Journal of the Learning Sciences, 2, 1992. P. 277 305.

98. Moore J.D. Participating in explanatory dialogues. Cambridge, MA: MIT Press. 1995.

99. Palinscar A. S., Brown A. Reciprocal teaching of comprehension-fostering and comprehension-monitoring activities. Cognition & Instruction, 1, 1984. P. 117-175.

100. Person N. K., Graesser A. C., Magliano J. P., Kreuz R. J. Inferring what the student knows in one-to-one tutoring: The role of student questions and answers. — Learning and Individual Differences, 6, 1994. P. 20 29.

101. Person N. K, Graesser A. C. Evolution of discourse in cross-age tutoring.- In A.M. 1999.

102. Pesin L. Knowledge Testing and Evaluation in the Integrated Web-Based Authoring and Learning Environment // Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies. ICALT 2003.- Athens, Greece, 2003. P. 268 - 269.

103. Putnam R. T. Structuring and adjusting content for students: A study of live and simulated tutoring of addition. American Educational Research Journal, 24, 1987. P. 13-48.

104. Sampson D., Karagiannidis C., Cardinali F. 'An architecture for web-based e-learning promoting re-usable adaptive educational e-content'. -Educational Technology & Society Journal, Vol. 5, No. 4., 2002.

105. Schank R.C., Abelson R. Scripts, Plans, Goals and Undestanding. -Hillsdale, Nj: Erlbaum, 1977.

106. VanLehn, K., Ohlsson, S. & Nason, R. (1994). Applications of simulated students: An exploration. Journal of Artificial Intelligence in Education, 5(2), P. 135-175.

107. WBT Systems TopClass 3.0, WBT Systems, Dublin, Ireland. http:www.wbtsystems.com/Nr5, 1999.

108. Webb N. M., Troper J. D., Fall R. Constructive activity and learning in collaborative small groups. Journal of Educational Psychology, 87, 1995. P. 406-423.

109. WebCT. World Wide Web Cource Tools 1.3.1. WebCT Educational technologies. — Vancouver, Canada / Internet. http://www.wbtsystems.com

110. Zukerman I., Litman D. Natural language processing and usermodeling: synergies and limitations. UserModeling and User Adapted Interaction 11(1/2), 2001. P. 129-158.