Совершенствование системы обучения курсу "Компьютерные коммуникации и сети" на основе применения мультиагентных технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 13.00.02, кандидат педагогических наук Цуканов, Михаил Владимирович

• Цуканов, Михаил Владимирович
• кандидат педагогических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат педагогических наук Цуканов, Михаил Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБУЧЕНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫМ КОММУНИКАЦИЯМ И СЕТЯМ.

1.1. Специфика методической системы обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети».

1.2. Использование информационных технологий в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети».

1.3. Мультиагентные технологии и возможности их использования в обучении.

Выводы к главе 1.

2. ПРИМЕНЕНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБУЧЕНИИ КУРСУ «КОМПЬЮТЕРНЫЕ КОММУНИКАЦИИ И СЕТИ».

2.1. Создание специализированной компьютерной обучающей системы на основе мультиагентных технологий.

2.2. Совершенствование содержания и методов обучения компьютерным коммуникациям и сетям в условиях использования мультиагентных технологий.

Выводы к главе 2.

3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБУЧЕНИИ КУРСУ «КОМПЬЮТЕРНЫЕ КОММУНИКАЦИИ И СЕТИ».

3.1. Подготовка и проведение эксперимента.

3.2. Анализ результатов эксперимента.

Выводы к главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование системы обучения курсу "Компьютерные коммуникации и сети" на основе применения мультиагентных технологий»

Актуальность исследования. Современный период развития цивилизованного общества характеризуется процессом информатизации, одним из приоритетных направлений которого является информатизация образования. Существенным компонентом процессов информатизации является разработка и использование педагогических программных средств, базирующихся на различных информационных технологиях. В последнее время одним из актуальных становится направление, базирующееся на использовании в педагогических программных средствах мультиагентных технологий.

Агентные системы, являющиеся основой мультиагентных технологий, — это компьютерные программы, позволяющие обучаемому получить необходимую информацию путем анализа запросов и навыков пользователя (система агентов задает пользователю вопросы для уточнения запроса). Кроме того, агентные системы собирают информацию в базе знаний, предоставляя пользователю необходимые данные, соответствующие запросам.

Компьютерная обучающая система на основе мультиагентных технологий состоит из множества автономных интеллектуальных агентов, каждый из которых выполняет свои функции и ведет необходимую связь с другими агентами системы. Агент представляет собой подпрограмму, выполняющую определенные действия. Агенты используют независимую от приложений коммуникацию и протоколы взаимодействия. Работа агента является невидимой для пользователя.

Применение мультиагентных технологий в процессе обучения различным учебным дисциплинам в вузах требует от преподавателя знаний как в области подготовки сценария учебного курса с учетом возможностей инструментальных средств разработки программ, так и знаний в области методики преподавания конкретной дисциплины. Этот аспект должен учитываться и при подготовке преподавателя информатики, который призван не только, обучать информатике, но и быть проводником использования распределенных информационных ресурсов в обучении другим дисциплинам.

Необходимость использования возможностей мультиагентных технологий в изучении компьютерных коммуникаций и сетей вызвана также тем, что требования, предъявляемые обществом к уровню подготовки в области компьютерных коммуникаций и сетей, неуклонно растут. Это объясняется широкими возможностями применения компьютерных коммуникаций и сетей в практической деятельности.

Вопросам совершенствования методической системы обучения информатике на всех уровнях системы образования, включая подготовку педагогов, посвятили свои работы: С.А. Бешенков, Т.А. Бороненко, С.Г. Григорьев, А.П. Ершов, С.А. Жданов, A.A. Кузнецов, B.C. Леднев, Н.В. Макарова, Е.В. Огородников, В.А. Пугач, Н.И. Рыжова, М.В. Швецкий и другие ученые.

При подготовке будущих педагогов в области информатики одно из главных мест занимает дисциплина «Компьютерные коммуникации и сети». Согласно государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования изучение этой дисциплины приходится на старшие курсы и позволяет сформировать у обучаемого целостное представление об основах, области применения телекоммуникационных технологий, проектировать и модернизировать локальные вычислительные сети, иметь представление о технологии и особенностях построения глобальных сетей связи. Несмотря на свою кажущуюся абстрактность, дисциплина «Компьютерные коммуникации и сети» нашла обширнейшее практическое применение. С ее помощью решаются многие вопросы в проектировании, развертывании и администрировании компьютерных сетей, телефонной, сотовой связи и др.

Методическим аспектам использования телекоммуникационных технологий в образовании посвятили свои работы: A.A. Баков, Д.В. Богданова, О.В. Бурносова, В.В. Гриншкун, С.Д. Каракозов, Н.Ю. Пахомова, A.B. Шелухина, H.A. Юнерман, Е.В. Якушина и другие.

Традиционно сложилось так, что исследователи, занимающиеся проблемами профессионально-ориентированной постановки курса «Компьютерные коммуникации и сети» для подготовки специалистов в области информатики, уделяют внимание лишь начальными разделам: основы построения локальных и глобальных сетей, базовые технологии локальных сетей, основы построения корпоративных сетей. Мало работ, оценивающих значение сетевых операционных систем и администрирования локальных сетей. До сих пор неисследованными остаются вопросы, связанные с применением мультиагентных технологий в изучении компьютерных коммуникаций и сетей.

В то же время, применение мультиагентных технологий при изучении дисциплины «Компьютерные коммуникаций и сети» задает эффективную своеобразную логику изучения предмета, обучение становится более профессионально ориентированным за счет того, что формируется индивидуальная траектория обучения для каждого обучаемого и, в то же время, мультиагентные технологии, являясь сетевыми технологиями, служат не только средством, но и объектом обучения.

Широкое внедрение локальных вычислительных сетей и развитие систем телекоммуникаций требует от преподавателя информатики глубоких знаний в области администрирования локальных сетей, чему, как раз, может способствовать использование мультиагентных технологий.

Важность такой подготовки вне контекста использования мультиагентных технологий подчеркивалась в исследованиях посвященных компьютерным коммуникациям и сетям. В работе Д.Н. Пака в качестве основных разделов рассматриваются глобальные компьютерные сети, Интернет, язык гипертекстовой разметки HTML. В работе Д.И. Пахомова основными разделами являются каналы передачи данных, устройства преобразования сигналов, управление каналами передачи данных, цифровые системы передачи информации, локальные и глобальные вычислительные сети, проектирование информационных сетей. В работе В.Г. Юрасова рассмотрены топология сетей, активное и пассивное сетевое оборудование, среда передачи информации, методы маршрутизации и коммутации информационных потоков в вычислительных сетях.

Главный путь преодоления проблем, возникающих при обучении компьютерным коммуникациям и сетям, - содержательное раскрытие основных понятий из области компьютерных коммуникаций и сетей в процессе практической деятельности. Использование компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий дает возможность организовать эту деятельность.

Развитие компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий существенно расширяет возможность подачи учебного материала, в том числе за счет включения анимации, звука и видео. Помимо мультимедийных форм представления информации, программы, разработанные на основе мультиагентных технологий, обладают еще одним ценным, с методической точки зрения, свойством — возможностью использования распределенных информационных ресурсов, что позволяет на более высоком уровне реализовать обучающий эффект от применения этих средств обучения.

Несмотря на то, что ряд российских и зарубежных исследователей, в числе которых М. Вертгеймер, В.И. Городецкий, Дж. Диксон, В.А. Лефевр, В.В. Налимов, Ч. Пирс, Т. Саати, В.Б. Тарасов, O.K. Тихомиров, А.Я. Савельев, В.К. Финин, И. Шоэму уделяют внимание в своих работах применению мультиа-гентных технологий в обучении, в целом, и информатике, в частности, во всем множестве созданных компьютерных обучающих систем и методов их использования в учебном процессе отсутствуют методические разработки и обучающие системы, нацеленные на повышение эффективности обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети».

Налицо противоречие между существующими методами и средствами, применяемыми в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети», наличием существенного педагогического потенциала мультиагентных технологий, обоснованного опытом применения подобных технологий в обучении другим дисциплинам и отсутствием методических разработок по использованию мультиагентных технологий в обучении компьютерным коммуникациям и сетям.

Все сказанное свидетельствует о том, что исследование проблемы совершенствования системы обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» на основе применения мультиагентных технологий, а также определение и разработка методических основ, обеспечивающих эффективное обучение студентов компьютерным коммуникациям и сетям с использованием мультиагентных технологий и распределенных информационных ресурсов, является актуальным.

Проблема исследования определяется потребностью общества в подготовке преподавателей информатики к использованию компьютерных коммуникаций и сетей в учебном процессе и несформированностью содержания и методов обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» с использованием возможностей и преимуществ мультиагентных технологий.

Все сказанное выше определило объект, предмет и цель настоящего диссертационного исследования.

Цель исследования состоит в совершенствовании системы обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» на основе применения мультиагентных технологий, позволяющих повысить эффективность обучения данной дисциплине, за счет того, что использование мультиагентных технологий приводит к увеличению объема сведений, сообщаемых обучаемому за единицу времени, индивидуализации обучения, созданию эффективной среды обучения, которая позволяет обучаемому самому определять темп изучения материала и сосредоточиться на содержательной стороне решаемых задач.

Объект исследования — методическая система обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» в вузе.

Предмет исследования — методы применения мультиагентных технологий в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети».

Ход исследования направлялся гипотезой о том, что эффективность обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» (объем усвоенного материала, коэффициент усвоения) повысится, если преподавание будет осуществляться с использованием компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий, обеспечивающих индивидуализацию процесса обучения за счет формирования уникальных образовательных траекторий для каждого обучающегося и использования распределенных информационных ресурсов, представляющих собой образовательные ресурсы, размещенные на различных компьютерах вычислительной сети и объединенные единой системой управления обучением, построенной на основе мультиагентных технологий.

В соответствии с поставленной целью и выдвинутой гипотезой были определены задачи исследования:

1. Проанализировать содержание отечественных и зарубежных литературных источников и образовательных Интернет-ресурсов, посвященных специфике методических систем обучения курсам, связанным с информатикой, информационными и телекоммуникационными технологиями, особенностям применения мультиагентных технологий в образовании;

2. Построить информационную модель и отобрать содержание курса «Компьютерные коммуникации и сети» с учетом использования мультиагентных технологий;

3. Разработать принципы создания компьютерной обучающей системы на основе мультиагентных технологий, являющейся средством обучения компьютерным коммуникациям и сетям, программно реализовать компоненты этой системы, осуществить отбор учебного материала, включаемого в базу знаний компьютерной обучающей системы на основе мультиагентных технологий, разработать методы применения мультиагентных технологий в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети»;

4. Провести экспериментальную проверку доступности и эффективности предложенного курса «Компьютерные коммуникации и сети», изучаемого с использованием мультиагентных технологий.

Методы исследования. В процессе работы для решения поставленных задач и проверки выдвинутой гипотезы применялись следующие методы исследования: анализ теоретических и практических исследований, программ и пособий, специальной литературы и сетевых электронных ресурсов, изучение и анализ опыта работы преподавателей, наблюдение и эксперимент со студентами Курского государственного университета.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. Обоснована целесообразность и эффективность использования мультиагентных технологий в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети», выявлен класс компьютерных обучающих систем, основанных на мультиагентных технологиях, использование которых приводит к повышению эффективности обучения компьютерным коммуникациям и сетям;

2. Усовершенствованно и расширено содержание курса «Компьютерные коммуникации и сети» с учетом преимуществ применения распределенных информационных ресурсов и использования мультиагентных технологий в обучении;

3. Сформулированы принципы построения компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий и распределенных информационных ресурсов, ориентированных на обучение студентов курсу «Компьютерные коммуникации и сети»;

4. Разработана методика обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» с использованием распределенных информационных ресурсов и компьютерной обучающей системы, функционирующей на основе мультиагентных технологий.

Теоретическая значимость исследования состоит в том, что обоснована необходимость применения мультиагентных технологий в обучении компьютерным коммуникациям и сетям при подготовке педагогов; выявлены принципы построения компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий, ориентированных на обучение курсу «Компьютерные коммуникации и сети»; предложено расширение методической системы обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» с учетом преимуществ применения мльтиагентных технологий.

Практическая значимость проведенного исследования состоит в том, что:

• сформировано содержание обучения дисциплине «Компьютерные коммуникации и сети» для будущих педагогов, с учетом использования при изучении компьютерных обучающих систем, основанных на мультиагентных технологиях, осуществлен отбор обучающих материалов для наполнения обучающей системы;

• разработана методика использования обучающих систем на основе мультиагентных технологий, при обучении дисциплине «Компьютерные коммуникации и сети». Такие системы могут быть использованы в процессе обучения студентов, предполагающем активное использование распределенных информационных ресурсов;

• разработана компьютерная обучающая система на основе мультиагентных технологий, ориентированная на использование в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети».

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Использование мультиагентных технологий в обучении дисциплине «Компьютерные коммуникации и сети» целесообразно, в связи с тем, что применение соответствующих компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий позволит повысить эффективность обучения за счет возможности самоконтроля, индивидуального, дифференцированного подхода к каждому обучаемому; развить процессы познавательной деятельности; создать условия для самостоятельного приобретения знаний, расширения содержательной базы учебного процесса;

2. Разработанные методы обучения, компьютерная обучающая система на основе мультиагентных технологий, содержательное наполнение базы знаний, учебный материал, внедренные в методическую систему обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети», приводят к повышению мотивации обучаемых к изучению курса, существенному повышению уровня усвоения вопросов, связанных с практическим использованием полученных знаний в профессиональной деятельности педагогов.

Апробация и внедрение результатов диссертационного исследования. Достоверность результатов исследования обеспечивается адекватностью используемых методов задачам исследования и подтверждается результатами проведенного педагогического эксперимента.

Результаты исследования внедрены в учебный процесс Курского государственного университета.

Материалы исследования докладывались и обсуждались на XIII Международной конференции «Информационные технологии в образовании» (Москва, 2003), Международной научно-практической конференции «Информатизация образования - 2005» (Елец, 2005), научных и научно-методических конференциях Курского государственного университета (2003-2005), III Всероссийском научно-методическом симпозиуме «Информатизация сельской школы». (Москва-Анапа, 2005), научно-методическом семинаре «Информационные технологии в образовании» (Москва, 2004), семинарах кафедры информатики и прикладной математики МГЛУ (Москва, 2005).

Заключение диссертации по теме «Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)», Цуканов, Михаил Владимирович

Выводы к главе 3

1. Отражен ход эксперимента на трех этапах: подготовительном этапе, этапе дидактического эксперимента и этапе обработки результатов. Формирующий этап дидактического эксперимента проводился на базе Курского государственного университета в ходе преподавания курса «Компьютерные сети и системы телекоммуникаций» на 4-ом курсе. Дидактический эксперимент проводился в форме эксперимента перекрестных групп.

2. Рассмотрены критерии оценки эффективности учебного процесса, встречающиеся в различных источниках. Выбраны для оценки результатов эксперимента следующие: критерий психологического эффекта (обучение эффективно, если уровень тревожности обучаемого не повышается); дидактические -объем усвоенного материала и коэффициент усвоения.

3. Эксперимент показал большую эффективность использования в обучении компьютерной обучающей системы на основе мультиагентных технологий по сравнению с традиционными способами обучения. Повышение коэффициента усвоения составило 14%. Оценка репрезентативности результатов эксперимента на основе критерия Стьюдента показала 5% уровень значимости результатов эксперимента.

131

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования получены следующие основные результаты:

1. На основе анализа психолого-педагогических и научно-методических исследований в области становления и развития систем подготовки педагогов в области информатики, основ использования мультиагентных технологий и распределенных информационных ресурсов обоснована целесообразность использования мультиагентных технологий в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети», что приводит к повышению эффективности обучения за счет появления возможности самоконтроля, индивидуального дифференцированного подхода к каждому обучаемому, развития процессов познавательной деятельности, создания условий для самостоятельного приобретения знаний, расширения содержательной базы учебного процесса;

2. Построена информационная модель курса «Компьютерные коммуникации и сети», учитывающая использование мультиагентных технологий в обучении. На основе использования этой модели осуществлено формирование содержания расширенного курса «Компьютерные коммуникации и сети», разработана рабочая программа курса, включающая разделы: основы построения информационно-вычислительных сетей, основы передачи дискретных данных, базовые технологии локальных сетей, сетевые операционные системы и администрирование локальных сетей, глобальные информационно-вычислительные сети и другие;

3. Разработаны принципы создания и применения компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий, включающие: психолого-педагогические и научно-методические подходы к функционированию элементов обучающей системы; метод проектирования и анализа логической структуры учебного материала, реализованный на основе теории графов и структурного анализа; математическую модель функционирования компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий на разных видах занятий, при различных видах учебной деятельности; состав и структуру компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий как комплекса организационно-методического, информационного, математического и программного обеспечения, реализующего дидактические возможности средств информационных коммуникационных технологий; разработаны технологические подходы к созданию компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий, основанные на методах и средствах управления обучающими системами и реализации организационно-методических возможностей средств информационных коммуникационных технологий. За счет применения этих принципов разработана компьютерная обучающая система, основанная на мультиагентных технологиях, предназначенная для использования в обучении курсу «Компьютерные коммуникации и сети»;

4. Разработаны организационные формы и методы применения компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий в учебном процессе вуза при подготовке педагогов, а также методические рекомендации для преподавателей вузов по использованию компьютерных обучающих систем на основе мультиагентных технологий на различных занятиях (лекции, семинарские занятия, лабораторные работы, практические занятия, самостоятельная работа, курсовое и дипломное проектирование, научно-исследовательская работа студентов, дистанционное обучение);

5. В ходе педагогического эксперимента показано повышение эффективности обучения курсу «Компьютерные коммуникации и сети» с помощью компьютерной обучающей системы на основе мультиагентных технологий на 14% (оценка эффективности производилась на основе определения коэффициента усвоения); в результате эксперимента полностью подтверждена гипотеза исследования.

133

Список литературы диссертационного исследования кандидат педагогических наук Цуканов, Михаил Владимирович, 2005 год

1. АбдулинВ.Н. Структуризация учебного материала при составлении обучающих программ для АОС // Автоматизированные обучающие системы. Межвузовский сборник. - Казань: КГУ. - 1979. - С. 34-38.

2. Адамацкий А.И., Холланд О. Роящийся интеллект: представления и алгоритмы // Информационные технологии и вычислительные системы. -1998.-№1.-С. 45-53.

3. Алексеев М.Н. Логика как средство совершенствования учебного процесса // Новое в теории и практике обучения. Вып 3. М.: Знание. - 1979. - С. 3-36.

4. Анастази А. Психологическое тестирование. В 2-х т. М.: Педагогика, 1982.

5. Архангельский С.И. О моделировании и методике обработки данных педагогического эксперимента. М.: Знание, 1974. - 48 с.

6. Архангельский СИ. Учебный процесс в высшей школе, его закономерные основы и методы. М.: Высш. школа. - 1980. - 368 с.

7. Аткинсон Р. Введение в математическую теорию обучения / Под. ред. О.К.Тихомирова. М.: Мир, - 1969. - 486 с.

8. Ахаян A.A., Берлина Т.Р., Лаптев В.В. Виртуальный педагогический институт: дистанционное сопровождение общего и профессионального образования // Науч. метод, сб. тез. док. "ИТО-98", Секц. 3. М.: БИТпро, 1998.-С. 10-11.

9. Бережной Л.Н. Имитационно-вероятностная модель "обучаемый-ППС". Автореф. дис. к.п.н. СПб, 1992. - 18 с.

10. Берсенадзе Б.В. Оценка эффективности и оптимизация учебного процесса на основе вероятностных моделей. Автореф. к.п.н. М., 1980. - 16 с.

11. Беспалько В.П. Основы теории педагогических систем. (Проблемы и методы психолого-педагогического обеспечения технических обучающих систем). Воронеж, 1977. - 304 с.

12. Беспалько В.П. Элементы теории управления процессом обучения. М.: Знание, - 1971. - 112 с.

13. Битинас Б.П. Многомерный анализ в педагогике и педагогической психологии. Вильнюс, 1971. - 347 с.

14. Блинов В.M. Эффективность обучения. М.: Педагогика, 1976. - 191 с.

15. Бондаренко М.Ф. Лингвистические аспекты человеко-машинных диалоговых систем // Материалы 5 школы-семинары "Интерактивные системы" Тбилиси: Мецниереба. - 1983. - С. 296-297.

16. Варшавский В.А., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими. -М.: Наука, 1984.

17. Веряев A.A. Об использовании Internet-класса в качестве средства обучения // Межвуз. сб. "Информ. технологии в процессе подготовки современного специалиста", вып.1 Липецк: ЛГПИ, 1998. - С. 42-46.

18. Винцюк Т.К. Системы речевого диалога / Материалы 5 школы-семинары "Интерактивные системы" Тбилиси: Мецниереба. - 1983. - С. 16-23.

19. Вишневская В.П., Фурманов И.А. Психологические и психофизиологические основы повышения эффективности использования TCO / ТСО 88: Тез. докл. и сообщ. Всесоюзной науч. - практ. конф. - М., - 1988. - С. 159.

20. Глаголев В.В., Латышев В.И. Система Интернет-поддержки дистанционного обучения по курсу теоретической механики // Науч. метод, сб. тез. док. ИТО-98-99, Hanp.D. 1998. - С. 36-37.

21. Глаголев В.В., Мерцалов А.Н. Системы тестирования знаний в технологии Интернет // Науч. метод, сб. тез. док. ИТО-98-99, Hanp.D. 1998. - С. 37-38.

22. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, - 1976. - 495 с.

23. Голицына И.Н. Требования к диалоговым обучающим программам на ПЭВМ, реализующим управление решением учебных творческих задач /

24. Теоретические и прикладные проблемы компьютеризации обучения: Тез. докл. Респ. науч. -практ. конф. Казань, - 1988. - С.75.

25. Городецкий В.И. Многоагентные системы: основные свойства и модели координации поведения // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. - №1. - С. 22-34.

26. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения // Новости искусственного интеллекта. 1996. - №1. - С. 44-59.

27. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов A.B. Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта. -1998. -№2. С.34-37.

28. Горский Ю.М. Гомеостатика: модели, свойства, патологии // Гомеостати-ка живых, технических, социальных и экологических систем. Новосибирск: Наука (Сибирское отд.), 1990. - С. 20-67.

29. Гришин В.И., Латышев В.Л. Некоторые особенности формирования курсов точных наук для АОС на базе ЭВМ / Тезисы докладов Всесоюзной конференции "Научные основы разработки и внедрения технических средств обучения" М.: МИФИ. - 1984. - С. 115.

30. Гришин В.И., Латышев В.JI., Леоненко Л.И. Автоматизированные обучающие системы и проблемное обучение / Автоматизированные системы управления, научных исследований и обучения. Новосибирск: НГУ. -1982. - С. 20-25.

31. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж., Сантри С.И. Технологии программирования на Java 2. Книга 3. Корпоративные системы, сервлеты, JSP, Web-сервисы М.: Бином, - 2003. - 672 с.

32. Демьянков В.З. Лингвистические проблемы диалога: интерпретирующий подход / Материалы 5 школы-семинары "Интерактивные системы" Тбилиси: Мецниереба. - 1983. - С. 305-307.

33. Довгялло A.M. Диалог пользователя и ЭВМ: Основы проектирования и реализации, Киев: Наукова думка. - 1981. - 232 с.

34. Дюков В.М., Семёнов И.Н. (ред.) Инноватика и рефлексика психолого-педагогического обеспечения гуманизации профессионального бизнес-образования. Красноярск: КГУ. - 1995. - 162 с.

35. Емельянов B.B. Многоагентная модель децентрализованного управления производственными системами // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. - №1. - С. 69-77.

36. Зайнутдинова JI.X. Создание и применение электронных учебников (на примере общетехнических дисциплин): Монография. Астрахань: "ЦНТЭП", - 1999. - 364 с.

37. Информатика в статистике: Словарь справочник. - М.: Финансы и статистика, - 1994. - 208 с.

38. Ительсон Л.Б. Математические и кибернетические методы в педагогике. -М.: Просвещение, 1964. - 248 с.

39. Квасников Л.А., Латышев Л.А., Севрук Д.Р. Теория и расчет энергосиловых установок космических летательных апаратов. М.: Машиностроение. - 1984. - 331 с.

40. Компьютерные телекоммуникации школе. Пособие для учителя / Под ред. д-ра пед. наук, проф. Е.С. Полат. - М.: РАО, ИСО, 1995. - 168 с.

41. Коренев Л.П. Дидактико-методические комплексы в системе дистанционного обучения // Науч.-мет. сб. тез. док. Межд. конф.-выст. Информационные технологии в образовании. Напр. Д. -М.:МИФИ, -1998. -С.61-62.

42. Коренев Л.П., Семина Е.В. Методическое обеспечение курса "Информатика в системе дистанционного обучения" // Науч.-мет. сб. тез. док. Межд. конф.-выст. Информационные технологии в образовании. Напр. Д. М.: МИФИ, - 1998. - С. 62-63.

43. Кудрявцев В.Л. Информационные технологии для системы школьного образования // Науч.-метод. сб. тез. док. Межд. Конф.-выст. ИТО-98. Сек. 3. М.: НЛП "БИТпро", 1998. - С. 67-68

44. Кыверялг A.A. Вопросы методики педагогических исследований. Ч. 1,2.-Таллин, 1971. 4.1 - 134 е.; 4.2 - 227 с.

45. Кыверялг A.A. Методы исследования в профессиональной педагогике. -Таллин: Валгус, 1980. - 334 с.

46. Латышев В.Л. Автоматизированные обучающие системы на базе микроЭВМ (Взаимодействие человека и ЭВМ в учебном процессе): Учебное пособие. М.: МАИ. - 1987. - 34 с.

47. Латышев В.Л. Анализ структуры курса для автоматизированных обучающих систем / Автоматизированные системы управления, научных исследования и обучения. Новосибирск: НГУ. - 1982. - С. 26-32.

48. Латышев В.Л. Методика подготовки курсов для автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ: Учебное пособие -М.:МАИ. -1983. -52 с.

49. Латышев В.Л. Развитие непрерывного образования в условиях информатизации общества // Ученые записки. Вып. 7. М.: ИИО РАО. - 2002. - С. 23-32.

50. Латышев В.Л. Технологии обучения: формирование и развитие: Учебное пособие. М.: Изд-во МАИ. - 1995. - 44 с.

51. Латышев В.Л., Леоненко Л.И. Игровые аспекты процесса обучения с помощью АОС / Материалы пятой школы-семинара "Интерактивные системы" Тбилиси: Мецниереба. - 1983. - С. 30-32.

52. Латышев В.Л., Троицкая О.Н. Компьютеризация и информатизация. Проблемы обучения иностранному языку // Проблемы информатизации ВШ. Бюл. 1997. - 1-2 (7-8). - С. 30-36.

53. Леонтьев A.A. Психологические особенности деятельности. М.: Знание, 1981.-80 с.

54. Малев B.B. Интернет как социально-педагогическая среда // Тез. докл. Межд. конф. "Интернет. Общество. Личность-99". СПб.:ИОО, - 1999. -С. 208-209.

55. Махмутов М.И. Проблемное обучение: Основные вопросы теории. М.: Педагогика. - 1975, - 367 с.

56. Машбиц Е.И. Зависимость усвоения учащимися способа решения математических задач от метода обучения: Автореф. дис. . к.мед.н. Киев, 1965.-24 с.

57. Машбиц Е.И. Психологические основы управления учебной деятельностью: Метод, пособие. Киев: Вища шк., 1987. - 223 с.

58. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения. М.: Педагогика, 1988. - 192 с.

59. Мизинцев В.П. Проблема аналитической оценки качества и эффективности учебного процесса в школе. Уч.пособие. 4.1. -Куйбышев, 1979. -108 с.

60. Моисеев H.H. Современный рационализм. М.: МГВП КОКС, 1995.

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

62. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. - 207 с.

63. Неклюдова Н.С. Основы структурирования учебного материала: Содержание, форма и структура математических знаний / Материалы лекций факультета "Новые методы и средства обучения". М.: Знание. - 1979. -С. 31-62.

64. Нурминский И.И., Гладышева Н.К. Статистические закономерности формирования знаний и умений учащихся. М.: Педагогика, 1991. - 222 с.

65. Огородников И.Т. Оптимальное усвоение учащимися знаний и сравнительная эффективность отдельных методов обучения. М., 1972. - 352 с.

66. Омельченко H.A. Психолого-педагогические принципы разработки обучающих программ для автоматизированных обучающих систем (АОС) на базе ЭВМ / Новое в теории и практике обучения. М.: Знание. - 1979. - С. 42-74.

67. Основные положения концепции образовательных электронных изданий и ресурсов / Под ред. A.B. Осина. М.: Республиканский мультимедиа центр. - 2003. - 108 с.

68. Педагогика и психология высшей школы. Ростов-на-Дону: "Феникс", 1998. - 544 с. - Серия "Учебники, учебные пособия".

69. Пидкасистый П.И., Фридман Л.М., Гарунов М.Г. Психолого-дидактический справочник преподавателя высшей школы. М.: Педагогическое общество России, 1999. - 354 с.

70. Платонов К.К. Краткий словарь системы психологических понятий. М.: Высшая школа, 1984. - 174 с.

71. Пол Дж. Перроун, Венката С.Р. Создание корпоративных систем на основе Java 2 Enterprise Edition. Руководство разработчика: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. - 1184 с.

72. Полат Е.С. Методические основы разработки курсов дистанционного обучения // "Интернет. Общество. Личность-99. Тез. док. межд. конф. -СПб.: ИОО 1999. С. 228-229.

73. Поспелов Г.С. Искуственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.

74. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. -1998. -№1. -С.14-21.

75. Поспелов Д.А. От коллектива автоматов к мультиагентным системам // Труды Международного семинара Распределенный искусственный интеллект и многоагентные системы> (DAIMAS'97, Санкт-Петербург, Россия, 15-18 июня 1997). С.319-325.

76. Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. М.: Сов.Радио, 1972.

77. Проблемы и тенденции автоматизированного обучения за рубежом / Новиков В. А., Вергасова О.Н., Окороков Е.А. // Экспресс-информ. НИИ ВШ. Сер. Высш. и сред. спец. школа за рубежом. 1981. - Вып. 1. - 24 с.

78. Пугачев B.C., Гришин В.И., Латышев В.Л. Опыт создания автоматизированных учебных курсов. М.: Наука. - 1988. - С. 197-200.

79. Пугачев B.C., Латышев В.Л. Введение в терминологическую базу компьютерной технологии обучения: Учебное пособие. М.:МАИ. -1993. - 20 с.

80. Пэранек Г.В. Распределенный искусственный интеллект // Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах/Под. ред. Э. Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991. - С. 238-267.

81. Расстригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига:3инатне. -1981. -375с.

82. Роберт И.В. Современные информационные технологии в образовании: дидактические проблемы; перспективы использования. М.: Школа-Пресс-1994. - 205 с

83. Роберт И.В. Учебный курс "Современные информационные и коммуникационные технологии в образовании" // ИНФО. 1997. - № 8. - С. 77-80.

84. Савельев А.Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ. -М.: Знание, 1977. - Вып. 1. - 34 с.

85. Савельев АЛ. Проблемы организации обучающих систем // Труды МВТУ. Вып. 354. Автоматизированные обучающие системы. М.: МВТУ. - 1981. - С. 3-11.

86. Скиннер Б. Наука об учении и искусство обучения. // Программированное обучение за рубежом. М.: Прогресс, - 1968. - С. 32-46.

87. Смирнов A.B., Шереметов Л.Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем // Автоматизация проектирования. 1998. - №3.

88. Соболева H.H., Жданович П.М. Проект "Открытый колледж". Internet-технологии для дистанционного образования // Науч.-метод. сб. тез. Межд. Конф. выст. "Информационные технологии в образовании -98/99". Направление D. - М.: МИФИ, 1998. - С. 82-83.

89. Сохор A.M. Логическая структура учебного материала: Вопросы дидактического анализа. М.: Педагогика. - 1974. - 192 с.

90. Стефанюк В.Л. Анализ целесообразности локально организованных систем методом потоков вероятностей // Модели систем обработки данных. -М.: Наука, 1989. С. 33-45.

91. Стефанюк В.Л. От многоагентных систем к коллективному поведению // Труды Международного семинара (Распределенный искусственный интеллект и многоагентные системы) (DAIMAS'97, Санкт-Петербург, Россия, 15-18 июня 1997). С. 327-338.

92. Стоуне Э. Психопедагогика: Психологическая теория и практика обучения. М.: Педагогика, 1984. - 471 с.

93. Стратонович PJL Теория информации. М.: Советское радио. - 1975. -423 с.

94. Суппес П. Образование и вычислительные машины // Информация / Под ред. A.B. Шилейко. М.: Мир. - 1968. - С. 68-81.

95. Таран B.JI. Эргатические системы управления. М.: Машиностроение. -1976.- 188 с.

96. Таран T.A. О разрешении конфликтов в многоагентных системах на основе аргументации // Искусственный интеллект (Доценк, Украина). -1997.-№1-2.-С. 36-50.

97. Тарасов В.Б. Системно-организационный подход в искусственном интеллекте // Программные продукты и системы. 1997. - №3. - С. 6-13.

98. Тарасов В.Б. Эволюционная семиотика и нечеткие многоагентные системы основные теоретические подходы к построению интеллектуальных организаций // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. - С. 54-68.

99. Тихомиров О.Н. Предисловие к сб. "Интеллект человека и программы ЭВМ". М: Наука. - 1979. - С. 3-10.

100. Уваров А.Ю. Компьютерная коммуникация и современное образование // Эйдос.- 1999.

101. Уваров А.Ю. Организация и проведение учебных телекоммуникационных проектов // Библ. методиста per. образ, комп. сети. Вып. 2. Барнаул: изд. БГПУ, 1996. - 96 с.

102. Федосеев A.A. О моделях и методах использования информационных технологий в обучении // Системы и средства информатики. Вып. 8. М.: Наука, Физматлит, 1996. - С. 54-68.

103. Фетисов В.А. Основы системного анализа: учебное пособие JL: ЛИАП. -1988. - 55 с.

104. Фокин P.P. Некоторые вопросы Internet (Intranet-технологий и дистанционного обучения) // Межвуз. сб. науч. труд. "Профессиональная подготовка учителей математики, информатики и физики". Вып. 1. Ростов-на-Дону: РГПУ. - 1998. - С. 152-157.

105. Чванова М.С. Информационные технологии в обучении: Уч. пос. Тамбов, Москва, 1997. - 123 с.

106. Швецов И.Е., Нестеренко Т.В., Старовит С.А. ТАО технология активных объектов для разработки мультиагентных систем // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. - С. 35-43.

107. Шрейдер Ю.А. Интеллектуальные системы и информатика // Интеллект, человек и компьютер. Новосибирск: НГУ. - 1994. - С. 15-36.

108. Якунин В.А. Педагогическая психология. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 1998. - 639 с.

109. Agha G. Actors: a Model of Concurrent Computation for Distributed Systems. Cambridge MA: MIT Press, 1986.

110. Agre P., Chapman D. Pengi: an Implementation of a Theory of Activity // Proceedings of the 6th National Conference on Artificial Intelligence. P. 268272.

111. Ambroszkiewicz S., Bylka S., Komar J. Knowledge in a Dynamic Model of Multi-Agent System // Proceedings of the International Workshop <Distributed Artificial Intelligence and Multi-Agent Systems>. SPIIRAS, St Petersburg, 1997.-P. 44-53.

112. Austin J.L. How to Do Things with Words. New York: Clarendon Press, 1962.

113. Baumgartner P., Payr S. Learning with the Internet. A Typology of Applications. Proceedings of Ed-Media. Charlottesville, VA:AACE, P. 205-209.

114. Bellifemine F., Caire G., Trucco Т., Rimassa G. JADE Programmer's Guide, 2003.

115. Bernard Burg Agents in the World of Active Web-services // Hewlett-Packard Laboratories, 2002.

116. Berners-Lee Т., Hendler J. Publishing on the Semantic Web // Nature, April 2001, pp. 1023-1024.

117. Berners-Lee Т., Hendler J., Lassilla O. The Semantic web A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities // Scientific American, May 2001.

118. Bobrow D. Dimension of Interaction // AI Magazine. 1990. - Vol. 12, №3. -P. 64-80.

119. Brainov S. Altruistic Cooperation Berween Self-Interested Agents // Proceedings of ECAI, 1996. P. 519-523.

120. Braspenning P. Plant-like, Animal-like and Humanoid Agents and Corresponding Multi-Agent Systems // Proc. of the International Workshop <Distributed Artificial Intelligence and Multi-Agent Systems>. 1997. P. 64-77.

121. Castelfranchi C. Social Power: a Point Missed in Multi-Agent Systems, DAI and HCI // Decentralized Artificial Intelligence / Ed.by Y.Demazeau, J.-P.Muller. Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1990. - P. 49-62.

122. Castelfranchi C., Werner E. Artificial Social Systems. Berlin: Springer, 1992.

123. Chaib-Draa B., Moulin M., Mandiau R., Millot P. Trends in Distributed Artificial Intelligence //Artificial Intelligence Review. 1992. - Vol.6. - P. 35-66.

124. Cohen P.R., Levesque H.J. Intention is Choice with Commitment // Artificial Intelligence. 1990. - Vol.42. - P. 213-262.

125. Conte R., Miceli M., Castelfranchi C. Limits and Levels of Cooperation: Disentangling Various Types Prosocial Interaction // Distributed AI II / Ed.by Y.Demazeau and J.-P.Muller. Amsterdam: North-Holland, 1991.

126. Demazeau Y., Muller J.-P.(Ed.) Decentralized Artificial Intelligence II. Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1991.

127. Demazeau Y., Muller J.-P.(Ed.) Decentralized Artificial Intelligence. Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1990.

128. Dhraief H., Nejdl W., Wolf D., Wolpers M. Open Learning Repositories and Metadata Modeling // Semantic Web Working Symposium (SWWS), 2001, Stanford University, California, USA, 2001.

129. Downes S. Learning Objects: Resources For Distance Education Worldwide // International Review of Research in Open and Distance Learning, 2001.

130. Engelbrecht J. SCORM Deployment Issues in an Enterprise Distributed Learning Architecture. The eLearning Developers' Journal, Feb. 18, 2003.

131. Ferber J. Les systemes multi-agents. Vers une intelligence collective. Paris: InterEditions, 1995.

132. Fisher K., Muller J.-P., Heimig I., Scheer A.-W. Intelligent Agents in Virtual Enterprises // Proc. of the First International Conference on the Practical Applications of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology (London, UK). -P. 205-224.

133. Galliers J.R. The Positive Role of Conflict in Cooperative Multi-Agent Systems// Decentralized Artificial Intelligence/ Ed. by Y.Demazeau, J.-P.Muller. -Amsterdam: Elsevier North-Holland, 1990. P. 33-46.

134. Gasser L. Social Conceptions of Knowledge and Action: DAI Foundations and Open Systems Semantics // Artificial Intelligence. -1991. -Vol.47, №1-3. P. 107-138.

135. Genesereth M.R., Fikes R.E. Knowledge Interchange Format, Version 3.0 Reference Manual / Technical Report Logic-92-1, Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA, USA, June 1992.

136. Haddadi A. Communication and Cooperation in Agent Systems: A Pragmatic Theory. Berlin: Springer Verlag, 1996

137. Hayes-Roth B. An Architecture for Adaptive Intelligent Systems // Artificial Intelligence. 1995. - Vol.72. - P. 329-365.

138. Hewitt C. Viewing Control Structures as Patterns of Message Passing // Artificial Intelligence. 1977. - Vol.8, №3. - P. 323-364.

139. Huhns M.N. (Ed.). Distributed Artificial Intelligence. London: Pitman, 1987.

140. IEEE 1484.12.1 "Standard for Learning Object Metadata", PISCATAWAY, NJ, 2002. p. 44.

141. Jacobson V.J. Lessons Learning and Lessons to be Learned: An Overview of Innovative Network Learning Environments. Proceedings of Ed-Media-98. Charlottesville, VA: AACE, 1998, - P. 662-668.

142. James Hendler Agents and the Semantic Web // IEEE Intelligent Systems, Vol. 16, No. 2, March/April 2001.

143. Labrou Y., Finin T., Peng Y. Agent communication languages: The current landscape // IEEE Intelligent Systems, 14(2): 45-52, March/April 1999.

144. Lenat D. BEINGS: Knowledge as Interacting Experts // Proc. of the 1975 IJCAI Conference, 1975. P. 126-133.

145. Logsdon T. Computers today and tomorrow. Computer Science Press, Inc. 1985.-361 p.

146. LTCS, "Draft Standard for Learning Technology Public and Private Information (PAPI) for Learners (PAPI Learner)", IEEE P1484.2/D8, 2001.

147. Maes P. Artificial Life Meets Entertainment: Life Like Autonomous Agents // Communication of the ACM. 1995. - Vol.38, №11. - p. 108-114.

148. Malone T.W., Crowston K. The Interdisciplinary Study of Coordination // ACM Computer Surveys. 1994. - Vol.26, №1. - P. 87-119.

149. Meyer J.A., Wilson S. (Ed.). Simulation of Adaptive Behavior: from Animals to Animats. Cambridge MA: MIT Press, 1991.

150. Nwana H. Software Agents: an Overview // The Knowledge Engineering Review. 1996. - Vol.11, №3. - P. 205-244

151. Plaksin S.L. Cooperation Layers in Agent-Enabled Business Process Management. Problems of Programming 1-2, 2002, - P. 354-368.

152. Plessen U. Computer unterstütztes testen / Inaugural Diss., Minister (Westf), - 1976,-207 p.

153. Rasmussen J., Brehmer B., Leplat J. (Eds.). Distributed Decision-Making. Cognitive Models for Cooperative Work. New York: J.Wiley and Sons, 1991.

154. Rosenshein J., Zlotkin G. Rules of Encounter: Designing Conventions for Automated Négociation Among Computers. Cambridge MA: MIT Press, 1994.

155. Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence: a Modern Approach. Engle-wood Cliffs NJ: Prentice Hall, 1995.

156. SCORM, Sharable Content Object Reference Model, Version 1.3, Advanced Distributed Learning, 2004.

157. Shoham Y. Agent Oriented Programming // Artificial Intelligence. 1993. -Vol.60, №1.-P. 51-92.

158. Smith R.G. The Contract Net Protocol: High Level Communication and Control in a Distrubuted Problem Solver // IEEE Transactions on Computers. -1980.-Vol.29, №12.-P. 1104-1113.

159. Sycara K., Pannu A., Williamson M., Zeng D., Decker K. Distributed Intelligent Agents / IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications. 1996. -Vol.11, №6.-P. 36-46.

160. Tarassov V.B. Artificial Meta-Intelligence: a Key to Enterprise Reengineering // Proc. of the Second Joint Conference on Knowledge-Based Software Engineering (JCKBSE'96) (Sozopol, Bulgaria, September 21-22, 1996). Sofia: BAIA, 1996. - P. 15-24.

161. The FIPA Standard for Interoperating Software Agents. The Foundation for Intelligent Physical Agents, 2000.

162. Willmott S.N., Burg B. Agentcities. FIPA Inform Newsletter, 1 (2): 1-2, April 2000.

163. Winograd T., Flores F. Understanding Computers and Cognition: a New Foundation for Design. Norwood: Ablex, 1986.

164. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // The Knowledge Engineering Review. 1995. - Vol.10, №2. - P. 115-152.