Системы управления и диагностики процесса обучения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Бортновский, Сергей Витальевич

• Бортновский, Сергей Витальевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бортновский, Сергей Витальевич

Введение.

1. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ.

1.1. Системный анализ компьютерных обучающих систем.

1.1.1. Современные компьютерные обучающие системы с незамкнутой системой управления.

1.1.2. Современные компьютерные обучающие системы с системой управления "административный контроль".

1.1.3. Современные компьютерные обучающие системы с замкнутой системой управления (обратная отрицательная связь).

1.1.4. Преимущества и недостатки замкнутых и незамкнутых систем управления. Комбинированная система управления.

1.2. Обучающие средства - тренажеры, основанные на принципах машинного обучения.

1.2.1. Проблема обучения в системах искусственного интеллекта.

1.2.2. Обучение с подкреплением.

1.2.3. Компоненты обучения с подкреплением.

1.3. Компьютерные системы диагностики процесса обучения.

1.3.1. Компьютерные системы психодиагностики.

1.3.2. Компьютерные системы педагогической диагностики.

Выводы.

2.ПРИ1-ПДИПЫ СОЗДАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ.

2.1. Организация управления процессом обучения решению задач.

2.1.1. Современные представления теории управления.

2.1.2. Постановка задачи управления процессом обучения ученика как неопределенного объекта.

2.2. Моделирование процесса обучения.

2.2.1. Особенности моделирования учебной среды и взаимодействия учителя с учеником.

2.2.2. Моделирование ситуаций, возникающих в процессе обучения.

2.3. Особенности разработки структуры динамических компьютерных тестов-тренажеров.

2.3.1. Организация динамических компьютерных тестов-тренажеров.

2.3.2. Организация модуля учебного материала.

2.3.3. Генератор задач.

2.3.4. Организация вычислительного модуля.

2.3.5. Организация обратной связи и пооперационный контроль.

2.3.6. Организация управляющего модуля-адаптера.

2.3.7. Организация интерфейса.

Выводы.

3.ДИАГНОСТИКА ДИНАМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ.

3.1. Организация модуля записи деятельности.

3.1.1. Запись деятельности при решении задач.

3.1.2. Контент-анализ протоколов деятельности. Функции вознаграждения и ценности состояния.

3.2. Стохастическая теория обучаемости Буша и Мострелли, ее применение при анализе протоколов.

3.2.1. Математическая схема применяемой стохастической модели.

3.2.2. Рекуррентное представление с указанием неподвижной точки.

3.2.3. Непрерывная аппроксимация решения рекуррентного уравнения с указанием неподвижной точки.

3.3. Метод фазовых портретов для диагностики обучаемости.

3.3.1. Фазовое пространство динамической системы.

3.3.2. Экспериментальные фазовые портреты процесса обучения.

3.3.3. Явление недостаточной специфической обучаемости.

3.4. Психолого-педагогическая интерпретация результатов эксперимента.

3.4.1. Достоверность результатов эксперимента, полученных с помощью динамических компьютерных тестов-тренажеров.

3.4.2. Распределения средних скоростей "движения" обучаемых по уровням самостоятельности. Состояния обучаемых в пространстве скоростей.

3.4.3. Распределение испытуемых по уровням самооценки.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системы управления и диагностики процесса обучения»

Актуальность исследования

Современное общество предъявляет высокие требования к качеству процесса обучения. В связи с этим актуальной становится и проблема управления процессом обучения. Наше общество стоит перед необходимостью создания гибких технологий обучения (под технологией обучения понимают научную организацию обучения). В основу их построения должна закладываться эффективная система управления процессом обучения.

Эффективность управления учебно-познавательной деятельностью зависит от организации контроля над процессом усвоения знаний. Контроль является элементом действия и в то же время направляющим фактором регулирования процесса обучения. Он осуществляет обратную связь в системе управления, его средствами получается необходимая информация о текущем состоянии учебного процесса и производится необходимая коррекция.

В исследованиях [13, 68, 103, 106] выявлены факторы, способствующие повышению эффективности обучения при использовании компьютерных обучающих систем:

Индивидуализация обучения [113].

Внедрение обучающих систем позволит совместить достоинства индивидуального (в смысле эффективности) и массового (в смысле экономичности) обучения.

Интенсификация обучения [11, 104].

Она достигается за счет индивидуальности обучения (толпа всегда идет медленнее одного человека), а также за счет того, что обучаемый не привязан ко времени занятия и к преподавателю, а может заниматься в удобное для себя время.

Использование выразительных средств вычислительной техники, таких, как наглядность, наличие средств моделирования объектов и процессов [48, 93].

Возможность организации постоянного контроля и диагностики степени усвоения знаний, способствующих более прочному закреплению материала [22].

Возможность автоматизации любого вида деятельности появляется в том случае, когда выполняемые человеком функции могут быть в достаточной степени формализуемы и адекватно воспроизведены с помощью технических средств при условии выполнения требований по качеству достигаемого результата.

В англоязычной литературе существуют два термина, касающиеся вопросов компьютерного обучения: машинное обучение и обучение с помощью компьютера [76].

Машинное обучение (machine learning) предполагает создание и использование методов и моделей, обучающих компьютер принимать решения в той или иной области знаний. Иначе говоря, обучение в смысле learning означает самообучение, адаптацию, самоорганизацию и т.п., а понятие "машинное обучение" - соответственно обучение машины (компьютера) путем создания систем, демонстрирующих способность адаптации к окружающей среде путем накопления информации. В русском языке системы такого рода называются обучающимися.

Термин "обучение с помощью компьютера" (machine tutoring) предполагает создание и использование компьютерных систем, основной целью которых является обучение людей какому-либо знанию или умению на основе заложенных в систему моделей. Понятие tutoring в первую очередь связано с вопросами «кого учить?», «как учить?», «чему учить?» и даже «зачем учить?». Системы, разрабатываемые в рамках этого направления, основаны на моделях передачи информации и знаний ученику от учителя с помощью компьютера. В русском языке такие системы носят название систем обучения, или обучающих систем [108].

Компьютерное тестирование как метод контроля знаний и диагностики появилось сравнительно недавно и прочно заняло свои позиции. Несомненно, его истоки - психолого-педагогические теории классического тестирования.

Методика составления педагогических тестов описана в работах [1-6; 18-21; 23-25; 96] многих отечественных педагогов: B.C. Аванесова, В.П. Беспалько, В.И. Сосновского и др.

B.C. Аванесов и В.П. Беспалько создали различные концепции тестирования с общих психолого-педагогических позиций. В своих работах

B.C. Аванесов на основе анализа достижений западной психологии и тестологии описывает методологические и теоретические основы использования тестового контроля в высшей школе. Автор уделяет большое внимание вопросам обработки тестовых результатов и способам оценки качеств педагогического теста.

В теории поэтапного формирования умственных действий процесс обучения рассматривается как система определенных видов деятельности, направленных на достижение решения учебных задач. Эта теория развита в работах [49; 50; 99; 100] П.Я. Гальперина и Н.Ф. Талызиной,

C.А. Архангельского, В.П. Беспалько, М.С. Дмитриева, П.И. Пидкасистого, А.И. Раева, В.П. Симонова. Описаны этапы процесса управления, общие принципы и способы организации процесса обучения.

Одним из важнейших звеньев управления является контроль, осуществляемый в процессе обучения. Ему посвящено множество исследований. Теоретические основы контроля результатов обучения, разработаны Н. Ф. Талызиной на основе деятельностного подхода.

JT.B. Жарова подробно описывает элементы контроля на различных этапах организации самостоятельной работы и соответствующей реализации коррекционной функции контролирующих средств [65].

В.А. Басовой разработана система специальных заданий, позволяющих последовательно выявлять уровни усвоения изучаемого математического материала и соответствующим образом организовывать их самостоятельную работу [14].

Как показывает анализ литературы, в отечественной педагогике и психологии в меньшей степени изучены вопросы учебно-познавательной деятельности учащихся в методиках, где используются компьютерные технологии обучения.

Применение компьютерных технологий вносит свою специфику в организацию процесса обучения, обусловленную особенностями и возможностями компьютерной техники, которые позволяют отслеживать не только конечный результат деятельности обучаемого при решении задач (ответ на задание), но и процесс решения. Это дает новые знания о процессе обучения, об организации контроля знаний (пооперационного контроля знаний) при выполнении заданий и диагностировании параметров обучаемости.

Современные достижения теорий искусственного интеллекта, кибернетики, управления нелинейными системами, психодиагностики и др. позволяют создать эффективные компьютерные среды для процесса обучения от различных тестовых оболочек до автоматизированных распределенных обучающих систем.

Среди различных компьютерных обучающих сред особое место занимают динамические среды (ДС), или динамические компьютерные тесты-тренажеры (ДКТТ) [28; 30; 32; 34; 38; 64]. С одной стороны, они достаточно специализированы, с другой - позволяют не только обучить учащихся решению задач, но и получить такую информацию о процессе обучения, которую невозможно получить, используя другие средства.

Динамический компьютерный тест-тренажер - это компьютерная среда, созданная на основе современных представлений о процессе обучения. В ней реализованы достижения таких наук, как кибернетика, системы искусственного интеллекта, теория автоматов, дидактика, позволяющая проводить тренаж по решению задач (обучать решению задач по конкретной тематике, например, преобразование графиков функции в математике) и записывать при выполнении пооперационного контроля информацию - диагностировать динамические параметры решения задач.

В данном компьютерном обучающем средстве организована замкнутая система управления с регулируемой по результатам деятельности обучаемого обратной связью. Адаптация заключается в том, что, осуществляя деятельность по решению задач, обучаемый формирует "заказ" о частоте включения обратной связи. При этом решается одна из основных задач управления - слежение как за локальной (решение текущей задачи), так и за глобальной целью (формирование собственного механизма слежения).

Пооперационная запись позволяет осуществить тестирование динамических параметров процесса обучения. Традиционное тестирование фиксирует только статические характеристики и диагностирует процесс обучения не при выполнении заданий, а через определенные промежутки времени. Это так называемое статусное тестирование. Этот подход неприемлем для изучения динамики процесса обучения, поскольку состояние обученности постоянно меняется: даже после самого процесса тестирования оно уже другое, нежели до него [78].

Таким образом, для более тонкой дифференциации и диагностики необходима информация о динамических характеристиках изменений состояний обучаемого.

В процессе работы изучались возможности, предоставляемые компьютерной техникой для организации процесса обучения, управления им, организации контроля и диагностики, проводился системный анализ существующих компьютерных систем и методов их использования.

Проведенный анализ показал, что в настоящее время основная масса программных средств поддерживает традиционные формы управления процессом обучения, в которых решается задача регулирования (как правило, адаптация по сложности, типу заданий).

В связи с вышеизложенным тематика диссертационного исследования является актуальной.

Проблема исследования определяется противоречием между необходимостью измерения изменений при выполнении заданий (измерения обучаемости и др. характеристик обучаемого) в процессе обучения для диагностики характеристик обучаемого, с одной стороны, и практическим отсутствием в существующих технологиях методов тестирования динамики процесса обучения - с другой.

Цель работы - совершенствование адаптивных систем управления, разработка принципов построения систем пооперационного контроля, разработка системы диагностики обучаемости для повышения эффективности процесса обучения.

Гипотеза исследования: если в обучении применять динамические компьютерные среды, то: повышается эффективность обучения; реализуется дифференцированный подход в обучении; реализуется возможность адаптивного компьютерного управления учебной деятельностью в процессе выполнения заданий; повышается эффективность и гибкость управления при использовании пооперационного контроля; реализуется возможность объективного диагностирования параметров обучаемости.

Для достижения поставленной цели и подтверждения гипотезы были определены следующие задачи: провести системный анализ существующих компьютерных обучающих систем и тенденций их развития; выявить требования, предъявляемые к динамическим средствам обучения как к специализированному программному обеспечению, ориентированному на обучение решению задач; проанализировать систему управления процессом обучения с помощью компьютерных тренажеров; разработать программное обеспечение компонентов динамических компьютерных систем; разработать методы анализа и дифференцированной оценки деятельности обучаемых; экспериментально подтвердить эффективность предложенных методов. Методы исследования основаны на использовании положений теории вероятности, комбинаторики, системного анализа, методов компьютерного моделирования, кибернетики, теории конечных автоматов. В разработке программного обеспечения использовалась технология объектно-ориентированного программирования.

Научную новизну работы составляют: система пооперационного контроля и скрытой записи деятельности обучаемого для решения задач управления и диагностики процесса обучения; адаптивная система управления для эффективного управления процессом обучения при решении задач; функции, характеризующие процесс обучения (фазовые портреты, функции вознаграждения, ценности состояния), полученные посредством контент-анализа протоколов деятельности обучаемого.

Теоретическая значимость исследования состоит в разработке адаптивных компьютерных систем управления процессом обучения на основе механизма регулируемой обратной связи, введении динамических параметров, характеризующих обучаемость.

Практическая значимость. Теоретические исследования завершены созданием систем адаптивного управления и диагностики на основе алгоритмического и программного обеспечения. А именно: созданы алгоритмы проведения пооперационного контроля при решении задач и адаптивном управлении процессом обучения; и разработано программное обеспечение, реализующее различные виды пооперационного контроля и адаптивного управления процессом обучения; разработаны протоколы записи данных (деятельности) для диагностирующих программ; разработаны программы диагностики параметров процесса обучения; применена линейная стохастическая модель обучаемости Р. Буша и Ф. Мостеллера для анализа экспериментальных временных рядов процесса обучения; получены три авторских свидетельства на разработанные программы (№ 2005610830, № 2005610831 от 11 апреля 2005 года, № 2005610418 от 14 февраля 2005 года).

Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечивается использованием современных принципов компьютерного моделирования, адаптивных систем управления, обучающих интеллектуальных систем, проведением эксперимента и диагностикой его результатов.

Положения, выносимые на защиту

Адаптивная компьютерная система управления процессом обучения с регулируемой обратной связью;

Система пооперационного контроля и записи процесса деятельности обучаемого при решении задач;

Комплекс технологических решений и программных компонент диагностики динамических порогов обучаемого.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

1) совместном заседании кафедр информатики и математических методов физики Красноярского государственного педагогического университета (2001 -2005);

2) II Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов "Молодежь и наука" (Красноярск, 2000);

3) IV Международной научно-практической конференции "Образование XXI века" (Железногорск, 2002);

4) Региональной научно-практической конференции "Актуальные проблемы качества педагогического образования" (Новосибирск, 2003);

5) Всероссийской научно-методической конференции "Совершенствование систем управления качеством подготовки специалистов" (Красноярск, 2003);

6) Международной научной конференции "56-е Герценовские чтения" по проблемам обучения математике в школе и вузе (Санкт-Петербург, 2003);

7) 22-м Всероссийском семинаре преподавателей математики педагогических вузов и университетов "Математическая и методическая подготовка студентов педагогических вузов и университетов в условиях модернизации системы образования" (Тверь, 2003);

8) Всероссийской научно-практической конференции "Современные проблемы преподавания математики и информатики" (Тула, 2004);

9) 23-м Всероссийском семинаре преподавателей математики педагогических вузов и университетов "Актуальные проблемы преподавания математики в средней школе и педагогических вузах" (Челябинск, 2004);

10) городском межвузовском семинаре преподавателей математики (Красноярск, 2003; 2004);

11) VII Всероссийском семинаре "Моделирование неравновесных систем" (Красноярск, 2004);

12) XII Всероссийском семинаре "Иейроинформатика и ее приложения" (Красноярск, 2004);

13) Международной научной конференции "Математическое моделирование в образовании, науке и производстве" (Тирасполь, 2005);

14) VIII Всероссийском семинаре "Моделирование неравновесных систем" (Красноярск, 2005);

15) XIII Всероссийском семинаре "Иейроинформатика и ее приложения" (Красноярск, 2005).

Экспериментальная проверка основных положений диссертации проводилась с 2001 по 2005 годы на базе средних школ - экспериментальных площадок факультета физики, информатики и вычислительной техники Красноярского государственного педагогического университета имени В.П. Астафьева, Мининской средней школы Емельяновского района, общеобразовательных школ № 15, № 99 г. Красноярска.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 17 печатных работ. Полный список представлен в конце автореферата.

Структура диссертации. Диссертация состоит из Введения, трех глав, Заключения, библиографического списка и трех Приложений. Основное содержание диссертационной работы изложено на 180 страницах машинописного текста, иллюстрированного 5 таблицами и 23 рисунками.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Бортновский, Сергей Витальевич

Выводы

В третьей главе раскрыты вопросы организации модуля записи деятельности и диагностического модуля в динамических компьютерных системах: организация записи деятельности модулем ЗПД, виды протоколов деятельности, обработка протоколов диагностическим модулем по средствам контент-анализа для получения функций вознаграждения и ценности компонентов процесса обучения с подкреплением.

Для анализа протоколов применена стохастическая модель обучаемости Р.Буша и Ф.Мостеллера, получено рекуррентное соотношение Q" р, формула непрерывной аппроксимации решения рекуррентного уравнения для анализа временных рядов, полученных из протоколов записи деятельности. На основе экспериментальных данных построена гистограмма плотности распределения испытуемых относительно неподвижной точки (параметру X), предельному значению вероятности правильных действий.

Введено представление фазового пространства процесса обучения решению задач и получены фазовые портреты обучаемых, которые позволяют поставить диагноз "недостаточной специфической обучаемости" по циклическому характеру фазового портрета.

Рассмотрены психолого-педагогические интерпретации результатов эксперимента с использованием динамического компьютерного тестирования, где получены гистограммы распределения испытуемых по скорости обучаемости и уровню самооценки.

К основным результатам и выводам можно отнести следующие:

1. Проведен анализ существующих компьютерных обучающих средств. Показано, что компьютерные обучающие системы должны иметь хорошо организованную систему обратной связи, или систему компенсации. Большинство же компьютерных обучающих средств лишено канала обратной связи либо вообще не обладает возможностями к адаптации.

2. Проведен анализ методов компьютерной диагностики процесса обучения. Показана необходимость разработки динамических компьютерных обучающих систем, которые не только эффективно и адаптивно управляют процессом обучения, но и диагностируют параметры обучаемости.

3. Раскрыты особенности моделирования учебной среды (компьютерная модель должна предъявлять обучаемому аналогичные задачи или проблемы; временной фактор; оценка деятельности обучаемого; наличие механизмов адаптации).

4. Рассмотрены принципы организации, особенности разработки и структура динамических компьютерных обучающих систем. Созданы компьютерные системы управления процессом обучения решению задач в соответствии с современными представлениями теории управления, теории обучения с подкреплением, которые являются основой при создании таких компьютерных обучающих систем.

5. Разработаны программные компоненты и раскрыты особенности организации и функционирования каждого из модулей динамической компьютерной системы.

6. Посредством контент-анализа получены функции вознаграждения и ценности (компоненты процесса обучения с подкреплением).

7. Применена стохастическая модель обучаемости Р.Буша и Ф.Мостеллера для анализа временных рядов, полученных из протоколов записи деятельности.

8. Введено представление фазового пространства процесса обучения решению задач и получены фазовые портреты обучаемых, которые позволяют поставить диагноз "недостаточной специфической обучаемости" по циклическому характеру фазового портрета.

9. Получены гистограммы динамического порога распределения испытуемых по скорости обучаемости и уровням самооценки.

10.Экспериментально подтверждена эффективность динамических компьютерных систем при использовании их в обучении.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бортновский, Сергей Витальевич, 2005 год

1. Аванесов, B.C. Методологические и теоретические основы тестового педагогического контроля : дис. д-ра пед. наук / B.C. Аванесов. М., 1994.

2. Аванесов, B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний / B.C. Аванесов. М.: МСиС, 1994.

3. Аванесов, B.C. Основы научной организации педагогического контроля в высшей школе /B.C. Аванесов. М.: ИЦВШ, 1988,- 172 с.

4. Аванесов, B.C. Основы педагогического контроля в высшей школе / B.C. Аванесов; под ред. А.В. Петровского // Основы педагогики и психологии высшей школы. М.: МГУ, 1986.

5. Аванесов, B.C. Проблема психологических тестов / B.C. Аванесов // Вопросы психологии. 1978. -№ 5. - С. 87 - 107.

6. Аванесов, B.C. Теоретические основы разработки заданий в тестовой форме / B.C. Аванесов. М.: МГТА, 1995.

7. Амосов, Н.М. Моделирование мышления и психики / Н.М. Амосов. -Киев, 1965.

8. Андерсон, Джон Р. Когнитивная психология / Джон Р. Андерсон. 5-е изд. - СПб.: Питер, 2002. - 496 с.

9. Анастази, Анна. Психологическое тестирование / Анна Анастази, Сьюзан Урбина. СПб.: Питер, 2003. - 688 с. : ил. - (серия «Мастера психологии»).

10. Аттель У. Обучающая вычислительная машина : моделирование в истинном масштабе времени обучающего диалога / У. Аттель; под ред. А.И. Берга // Кибернетика и проблемы обучения. -М.: Прогресс, 1970.-С. 206-228.

11. Афанасьев, В.В. Основные компоненты компьютерных технологий обучения / В.В. Афанасьев, И.В. Афанасьева, О.Б. Тыщенко // НИИВО 23.04.98, №86-98, деп. Муром, ин-т, фил. Владим. гос. ун-та. Муром, 1998.

12. Ахлебинин, А.К. Интерактивный компьютерный самоучитель решению задач по химии / А.К. Ахлебинин, С.Г. Чайков // Информационные технологии в образовании : сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. М., 2003.

13. Баринова, С.Н. Автоматизированные учебные курсы и их влияние на качество процесса обучения / С.Н. Баринова // Информационные технологии в образовании : сб. материалов Международной научной конференции, 1999. -http://ito.bitpro.ru/

14. Басова, В.А. Организация самоконтроля усвоения математических знаний студентами вуза : дис. канд. пед. наук / В.А. Басова. Саранск, 1997.

15. Белошапка, В.К. Основы информационного моделирования / В.К. Белошапка, А. Лесневский // ИНФО. 1989. - №3.

16. Берг, А.И. Кибернетика наука об оптимальном управлении / А.И. Берг. -М.: Энергия, 1964.

17. Берулава, Г.А. Диагностика и развитие мышления подростков / Г.А. Берулава. Бийск, 1993.

18. Беспалько, В.П. Дидактические основы программированного управления процессом обучения: автореф. дис. д-ра пед. наук / В.П. Беспалько. -М., 1968.

19. Беспалько, В.П. Образование и обучение с участием компьютера (педагогика третьего тысячелетия) / В.П. Беспалько. М.: Изд-во НПО "Модэк", 2002.-351 с.

20. Беспалько, В.П. Опыт разработки и использования критериев качества усвоения знаний / В.П. Беспалько // Советская педагогика. 1968. - №4.

21. Беспалько, В.П. Основы теории педагогических систем / В.П. Беспалько. -Воронеж, 1977.

22. Беспалько, В.П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения / В.П. Беспалько.-М.; 1995.

23. Беспалько, В.П. Слагаемые педагогической технологии / В.П. Беспалько. -М.: Педагогика, 1989.

24. Беспалько, В.П. Стандартизация образования: основные идеи и понятия /

25. B.П. Беспалько // Педагогика. 1993. - №5. - С. 51-57.

26. Беспалько, В.П. Системно-методическое обеспечение учебно-воспитательного процесса подготовки специалистов / В.П. Беспалько, Ю.Г. Татур. -М.: Высш. шк, 1989.

27. Бирюков, В.В. Программированное обучение автокоду "Инженер" с использованием многопультовой системы / В.В. Бирюков; под ред. A.M. Оранского, Н.Н. Поснова // Теория и применение математических машин. Минск, 1972. - С. 213-216.

28. Бобкина, С.М. Мультимедийная обучающая программа по геометрии на казахском и русском языках / С.М. Бобкина, Ф.Т. Сатов // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. М., 2003.

29. Бортновский, С.В. Лабораторный компьютерный практикум по ® кинематике / С.В. Бортновский, П.П. Дьячук // Моделированиенеравновесных систем: сб. материалов VII Всероссийского семинара. -Красноярск, 2004. С. 13-14.

30. Бортновский, С.В. Динамический компьютерный тест-тренажер "Графики движений" / С.В. Бортновский // Образование XXI века: сб. материалов IV Международной научно-практической конференции. -Железногорск, 2002.-С. 120-121.

31. Бортновский, С.В. Методы компьютерной диагностики обучаемости решению задач / С.В. Бортновский // Качество профессионально-педагогической подготовки учителя: межвузовский сборник статей. — Красноярск, 2004. С. 157-163.

32. Бортновский, С.В. Проблема обратной связи в динамических тестах / С.В. Бортновский // Актуальные проблемы качества педагогического образования: региональная научно-практическая конференция. -Новосибирск, 2003. С. 318-320. - ISBN 5-85921-378-6.

33. Бортновский, С.В. Динамическое тестирование процесса обучения / С.В. Бортновский, П.П. Дьячук // Моделирование неравновесных систем: сб. материалов VII Всероссийского семинара. Красноярск, 2004. -С. 53-54.

34. Бортновский, С.В. Интеллектуальные обучающие программы / С.В. Бортновский, П.П. Дьячук // Нейроинформатика и ее приложения: сб. материалов XII Всероссийского семинара. Красноярск, 2004. -С. 62-63.

35. Бортновский, С.В. Динамические контрольно-измерительные материалы / С.В. Бортновский, П.П. Дьячук, Е.В. Лариков // Совершенствование систем управления качеством подготовки специалистов: сб. материалов

36. Всероссийской научно-методической конференции. Красноярск, 2003. -С. 121-122.

37. Бортновский, С.В. Открытый компьютерный тест по кинематике / С.В. Бортновский, Н.В. Иванова // Молодежь и наука: сб. материалов II Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов. Красноярск, 2000. - С. 108-109.

38. Братко, А.А. Моделирование психической деятельности / А.А. Братко, П.П. Волков, А.Н. Кочергин и др. М.,1969.

39. Брусиловский, П.Л. Методики обучения и представления знаний об обучаемом в экспертных обучающих системах / П.Л. Брусиловский // Отчет по теме "Исследование и разработка экспертной обучающей системы" (шифр. КОАЛА). М.: МЦНТИ, 1992.

40. Бубнов, В.А. Компьютерный практикум по линейной алгебре /

41. B.А. Бубнов // Информационные технологии и методология обучения точным наукам: труды симпозиума. М., 2002.

42. Булаков, Н.Л. Математическое моделирование и перспективы развития школьного образования / Н.Л. Булаков, Д.В. Волков. М.: Препринт ИПМ, 1987.

43. Буш, Р. Стохастические модели обучаемости / Р. Буш, Ф. Мостеллер. -М.: Физ.-мат. лит., 1962. С. 482.

44. Васильев, В.Н. Информационные технологии в учебном процессе СПбГИТМО / В.Н. Васильев, А.В. Сигалов // Информационные технологии в непрерывном образовании: сб. материалов Международной конференции-выставки. Петрозаводск, 1995.

45. Васильева, С.В. ФОБОС система электронных практикумов /

46. C.В. Васильева // Информационные технологии в образовании: материалы Международного конгресса конференций ИТО. М., 2003.

47. Винер, Н. Кибернетика и общество / Н. Винер. М.: Изд-во иностр. лит., 1958.-49 с.

48. Винер, Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине /Н.Винер. М.: Советское радио, 1968. -314 с.

49. Владимирский, Б.М. Роль и место когнитивной машинной графики в обучении / Б.М. Владимирский // Современные информационные технологии в учебном процессе: сб. материалов учебно-методической конференции. Ростов, 2000.

50. Гальперин, П.Я. Введение в психологию / П.Я. Гальперин. М.: Изд-во Московского университета, 1976.-С. 150.

51. Гальперин, П.Я. Современное состояние теории поэтапного формирования умственных действий / П.Я. Гальперин, Н.Ф. Талызина. -М.: Вестник МГУ. Серия 14,- 1979,-№4,-С. 54-64.

52. Грибкова, В.А. Управление адаптивным диалогом в автоматизированных обучающих системах / В.А. Грибкова, Л.В. Зайцева, Л.П. Новицкий: методические указания. Рига, 1988. -52 с.

53. Грудин, Б.Н. Компьютеризированный практикум по когерентной оптике / Б.Н. Грудин // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. -М., 2003.

54. Гудвин, Д. Исследование в психологии. Методы и планирование / Д. Гудвин. 3-е изд. - СПб.: Питер, 2004. - 557 е.: ил. - (серия «Мастера психологии»),

55. Далингер, В.А. Аналогия в геометрии / В.А. Далингер, Р.Ю. Костюченко: учебное пособие. Омск, 2001. - 149 с.

56. Домрачев, В.Г. О классификации образовательных информационных технологий / В.Г. Домрачев, И.В. Ретинская // Информационные технологии. 1996. - №2. - С. 10-13.

57. Дубровский, В.Н. Практикум новая форма электронного образовательного издания по математике / В.Н. Дубровский // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. - М., 2003.

58. Дьячук, П.П. Интегрированный практикум Visual Basic + Алгебра / П.П. Дьячук, С.В. Бортновский: учебное пособие. Красноярск, 2003. -80 с.

59. Дьячук, Г1.П. Аппроксимация модели динамических рядов процесса научения / Г1.Г1. Дьячук, С.В. Бортновский, Л.В. Пусто валов // Иейроинформатика и ее приложения: сб. материалов XIII Всероссийского семинара. Красноярск, 2005. - С. 36-37.

60. Дьячук, П.П. Информационные модели процесса обучения и динамических тестов-тренажеров / П.П. Дьячук // Научный ежегодник КГПУ. Красноярск, 2003. - 273 - 280 с.

61. Дьячук, П.П. Динамика процесса обучения решению алгоритмических задач / П.П. Дьячук, Е.В. Лариков, П.П. Дьячук (мл.) // Научный ежегодник КГПУ. Красноярск, 2003. - С. 314 - 322.

62. Дьячук, П.П. Динамическое тестирование / П.П. Дьячук, Е.В. Лариков, С.В. Бортновский и др. // 56 Герценовские чтения: сб. материалов

63. Международной научной конференции по .проблемам обучения математике в школе и вузе. Санкт-Петербург, 2003. - С. 262-263.

64. Жарова, J1.B. Управление самостоятельной работой учащихся / Л.В.Жарова.-Л., 1982.

65. Ингемкамп, К. Педагогическая диагностика / К. Ингемкамп. М.: Педагогика, 1991.

66. Кавтарев, А.Ф. Методика работы с On-line виртуальной лабораторией компании "Физикон" / А.Ф. Кавтарев // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО.-М., 2003.

67. Карлащук, В.И. Обучающие программы / В.И. Карлащук. М.: "СОЛОН-Р", 2001.-528 с.

68. Карпова, И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах : дис. канд. техн. Наук / И.П. Карпова. М., 2002.

69. Кибернетика и проблемы обучения: Сборник переводов / ред. и предисл. А.И. Берга. М.: Прогресс, 1970. - 389 с.

70. Киевский С.В. ОРФО тренажер "Грамотей - дом": новые подходы / С.В. Киевский // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. — М., 2003.

71. Костин, B.C. Обучающая система по планиметрии / B.C. Костин, Т.А. Матунова, С.В. Попов // Информатика и образование. 2000. -№10.

72. Кривец, В.А. Автоматизированный класс на базе ОЭМ-2. / В.А. Кривец; под ред. A.M. Оранского, Н.Н. Поснова // Теория и применение математических машин. Минск, 1972. - С. 209-213.

73. Кудрявцев, В.Б. Компьютерные системы обучения в точных и гуманитарных науках / В.Б. Кудрявцев, А.С. Строгалов // Компьютерноемоделирование в обучении точным наукам: труды симпозиума. М., 2003.

74. Лернер, А.Я. Начала кибернетики / А.Я. Лернер.'- М.: Наука, 1967. -400 с.

75. Люгер, Дж. Искусственный интеллект (стратегия и методы решения сложных проблем) / Дж. Люгер. 4 изд.: пер. с англ.- М.: "Вильяме", 2003.-864 с.

76. Ляпунов, А.А. Кибернетика живого. Биология и информация / А.А. Ляпунов. -М.: Наука, 1984. 140 с.

77. Мирошник, И.В. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами / И.В. Мирошник, В.О. Никифоров,

78. A.Л. Фрадков. Санкт-Петербург: Наука, 2000. - 550 с.

79. Муравьева, Е.В. Электронное пособие по дисциплине "Природопользование" для технических вузов / Е.В. Муравьева // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. М., 2003.

80. Немов,Р.С. Психология/Р.С.Немов.-М., 1990. -550 с.

81. Никандров, В.В. Метод моделирования в психологии / В.В. Никандров: учебное пособие. СПб.: Речь, 2003. - 55 с.

82. Останин, К.С. Система компьютерного тестирования "Тестэкзаменатор" / К.С. Останин // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. М., 2003.

83. Пак, Н.И. Нелинейные технологии обучения в условиях информатизации / Н.И. Пак: монография. — Красноярск, 1999. — 148 с.

84. Пойа, Д. Математика и правдоподобные рассуждения / Д. Пойа. Т.1. -М., 1957.

85. Пономаренко, А.В. Интерактивная автоматизированная система обучения для изучения авиационной техники / А.В. Пономаренко,

86. B.Б. Калмыков, B.C. Кулабухов и др. // Информационные технологии вобразовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО.-М., 2003.

87. Поспелов, Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных аспектов / Д.А. Поспелов. М., 1989.

88. Применение ЭВМ в учебном процессе // Сборник докладов научно-технич. семинара; под ред. А.И. Берга. М., 1969. - 248 с.

89. Программированное обучение и обучающие машины: труды иаучио-техиического семинара. — Киев, 1967.

90. Растригин, Л.А. Адаптивное обучение с моделью обучаемого / Л.А. Растригин, М.Х. Эренштейн. Рига, 1988. - 160 с.

91. Ретинская, И.В. Системы и методы поддержки принятия решений по оценке качества и выбору компьютерных средств учебного назначения / И.В. Ретинская // Информационные технологии. 1997. -№ 6. - С. 42-44.

92. Ростунов, Т.И. Сущность программированного метода обучения / Т.И. Ростунов; под ред. А.И. Шестакова // Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. М., 1963. — С. 10-23.

93. Сивохин, А.В. Представление знаний в интеллектуальных системах обучения / А.В. Сивохин: уч. пособие. Пенза, 1990. - 86 с.

94. Сливина, Н.А. Приобретение знаний по математике с использованием учебных и научных пакетов / Н.А. Сливина, Е.В. Чубров; под ред. А.Н. Тихонова и др. // Компьютерные технологии в высшем образовании. — М., 1994.

95. Смолянинов, В.В. Структурные и функциональные инварианты распределения биологических систем: автореф. дис.канд. наук / В.В. Смолянинов. — Пущино, 1985. 43 с.

96. Смолянинов, В.В. От инвариантов геометрии к инвариантам управления / В.В. Смолянинов // Интеллектуальные процессы и их моделирование. -М.: Наука, 1987.

97. Сосновский, В.И. Вопросы управления в обучении (педагогическое тестирование) / В.И. Сосновский, В.И. Тесленко. 4.1. - Красноярск, 1995.

98. Степанцов, В.А. Комплексный подход к разработке автоматизированных обучающих систем / В.А. Степанцов // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. М., 2003.

99. Стефанюк, B.J1. Теоретические аспекты разработки компьютерных систем обучения / B.J1. Стефанюк: учебное пособие. Саратов, 1995.

100. Талызина, Н.Ф. Педагогическая психология / Н.Ф. Талызина: учеб. для студ. сред. пед. учеб. заведений. 3-е изд., стереотип. — М.: Издательский центр "Академия", 1999. — 288 с.

101. Талызина, Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения / Н.Ф. Талызина. М., 1969. - 133 с.

102. Тарасова, М.С. Электронный аналог учебника по компьютерному моделированию / М.С. Тарасова // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО.-М., 2003.

103. Теренин, В.В. Образовательные ресурсы компании "Кирилл и Мефодий" в Интернет / В.В. Теренин // Информационные технологии и методология обучения точным наукам: труды симпозиума. М., 2002.

104. Толингерова, Д. Программирование и управление обучением / Д. Толингерова; под ред. А.И. Берга // Кибернетика и проблемы обучения. -М.: Прогресс, 1970. С. 236-254.

105. Тюрина, J1. Вузовский учебник сегодня и завтра / J1. Тюрина // Высшее образование. 1998. - № 1. - С. 11-20.

106. Федорова, Ю.В. Цифровые лаборатории Архимед / Ю.В. Федорова // Информационные технологии в образовании: сб. материалов Международного конгресса конференций ИТО. -М., 2003.

107. Хартли, Д. К вопросу об оценке обучающих программ / Д. Хартли; под ред. А.И. Берга // Кибернетика и проблемы обучения. М.: Прогресс, 1970.-С. 350-387.

108. Хегенхан, Б. Теории научения / Б. Хегенхан, М. Олсон. 6-е изд. - СПб.: Питер, 2004. - 474 е.: ил. - (серия «Мастера психологии»).

109. Червинская, К.Р. Компьютерная психодиагностика / К.Р. Червинская: учебное пособие. Санкт-Петербург, 2003. - 335 с.

110. Шампанер, Г. Обучающие компьютерные системы / Г. Шампанер, А. Шайдук // Высшее образование в России. 1998. -№ 3. - С. 97-99.

111. Шмелев, А.Г. Адаптивное тестирование знаний в системе "Телетестинг" / А.Г. Шмелев, А.И. Бельцер, А.Г. Ларионов и др. // Информационные технологии в образовании: сб. материалов международной конференции-выставки. М., 2000.

112. Ш.Эрдниев, П.М. Укрупнение дидактических единиц в обучении математике / П.М. Эрдниев. М.: Просвещение, 1986.

113. Bertsekas, D.P. Neuro-Dynamic Programming. Belmont MA: Athena, 1996.

114. Bloom, B. S. The sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One to - One Tutoring // Education Researcher, № 13, 1984,-p. 3.

115. Brown, D.C. Subgroup norming: Legitimate testing practice or reverse discrimination? American Psychologist, 49, 927 928 pp, 1994.

116. Coulson, J.E. Computers in research and development on automated instruction. // "Proceedings of the IV-th international congress of cybernetic medicine", Nice, 1966.-p. 241-257.

117. Feuerstein, R. The dynamic assessment of retarded reformers: The Learning Potential Assessment Device, theory, instruments, and techniques. Baltimore: University Park Press, 1979.

118. Gable, A. The use of Artificial Intelligence techniques in computer assisted instruction: an overview / C.V. Page // International J. of Man-Machine Studies.-V. 12.-ЖЗ.-Р. 259-282, 1980.

119. Haussler, D. Quantifying inductive bias: AI learning algorithms and Valiant's learning framework. Artificial Intelligence, 36: 177-222, 1988.

120. Hull, C.L. Principles of behavior, New York, Appleton-Century-Crofts, 1943, p. 114.

121. Jordan, C. Calculus of finite difference. New York, Chelsea Publishing Co., 1947, second edition, pp. 558-559.

122. Klahr, D. ed. Production System Models of Learning and Development / P. Langley, R. Neches // Cambridge, MA: Mit Press, 1987.

123. Kodratoff, Y. ed. Machine Learning. An Artificial Intelligence Approach. Vol. 3. Los Altos, CA: Morgan Kaufmann, 1990.

124. Langley, P. Elements of Machine Learning. San Francisco: Morgan Kaufmann, 1995.

125. Martin, A. Computational Learning Theory: An Introduction. Cambridge: Cambridge University Press, 1997.

126. Michalski, R.S. Mitchell T.M. ed. Machine Learning. / J.G. Garbonell // An Artificial Intelligence Approach Vol. 1. Palo Alto, С A: Tioga, 1983.

127. Michalski, R.S. Mitchell T.M. ed. Machine Learning. / J.G. Garbonell // An Artificial Intelligence Approach. Vol. 2. Los Altos, CA: Morgan Kaufmann, 1986.

128. Michie, D. Trial and error. Science Survey, Part 2, Bamett S.A. and McClaren A. ed., 129-145. Harmnondsworth UK: Penguin, 1961.

129. Mitchell, T.M. Machine Learning. New York: McGraw Hill, 1997.

130. Pearl, J. Causality. New York. Cambridge University Press, 2000.

131. Rosenblatth, A. The role of Models in Science / N. Winer // Philosophy of Science. 1945. Vol.12. № 14.

132. Samuel, A.L. Some studies in machine learning using the game of checkers. IBM Journal of R&D, 3: 211-229, 1959.

133. Shavlik, J.W. ed. Readings in Machine Learning / T.G. Dietterich // San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1990.

134. Simon, H.A. Why should machines learn? In Michalski et al, 1983.

135. Sutton, R.S. Reinforcement Learning / A.G. Barto // Cambridge: MIT Press, 1998.

136. Uttal, W.R. On conversational interaction // "Programmed Learning and Computer Based Instruction". New York, Wiley, 1962.