Технология разработки адаптивных систем дистанционного обучения на основе интеллектуальных программных агентов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Удальцов, Сергей Владимирович

• Удальцов, Сергей Владимирович
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Удальцов, Сергей Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

1. СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО И ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ: АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ, ПЕРСПЕКТИВЫ

1.1. Автоматизация процесса обучения

1.2. СДО. Основные определения и классификация

1.3. Выводы по главе

2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ АДАПТИВНОЙ АСДО

2.1. Модель процесса обучения

2.2. Модель обучаемого

2.3. Архитектура системы

2.4. Функциональная структура

2.5. Технологии передачи и представления данных

2.6. Интеллектуальные программные агенты — основа механизма адаптивности в СДО

2.7. Выводы по главе

3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНСТРУМЕНТАРИЯ РАЗРАБОТКИ

3 .1. Применение объектно-ориентированного анализа и проектирования при реализации ААСДО.

3.2. Сервер ААСДО — система управления базой знаний

3.3. Клиентские рабочие места

3.4. Выводы по главе 3 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ТАБЛИЦЫ

ЯЗЫК ОПИСАНИЯ ПРАВИЛ ПЕРЕХОДОВ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ПРИЛОЖЕНИЕ 1. КЛАССЫ СРЕДЫ IDLE ПРИЛОЖЕНИЕ 2. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Технология разработки адаптивных систем дистанционного обучения на основе интеллектуальных программных агентов»

Стремительное развитие современных компьютерных и телекомуникационных технологий привело к переосмыслению роли многих уже существовавших общественных институтов. Одним из первых был затронут институт образования вообще, в частности — дистанционного образования. Многие традиционные педагогические методики оказались актуальными и в новых условиях, другие показали свою несостоятельность и неприменимость в новой среде обучения.

Широкие возможности компьютерных систем в области обучения были замечены достаточно давно. Еще в 60-70 годах советские и зарубежные ученые — Брусиловский П.Л., Лобанов Ю.И., Граймс Дж. и др. — проделали большую исследовательскую работу по созданию обучающих систем, в том числе автоматизированных. Было реализовано множество проектов, накоплен богатый методический инструментарий.

Быстрый рост сети Интернет привел к тотальной информатизации общества. Однако, существующие образовательные приложения Интернет до сих пор не смогли полностью адаптировать имеющиеся наработки в области автоматизированного обучения. Большинство образовательных систем в Интернет представляют собой тривиальные учебники, переструктурированные и адаптированные для использования в сети. В те времена, когда основными пользователями Интернет были программисты или другие высокообразованные специалисты (в основном — в области технических наук), такой подход был естественным и позволительным, поскольку можно было предполагать наличие некоторого базового технического образования, а также некоторое единообразие когнитивных характеристик пользователей.

Однако, в конце 90-х годов большинство пользователей сети не имеют специального технического образования. Сегодня многие используют компьютерные сети именно для того, чтобы образование получить. Поэтому необходимо учитывать резкое расширение спектра пользователей образовательных систем. Необходимо обеспечить каждому пользователю именно тот режим обучения, который для него наиболее удобен. Необходимо учитывать личностные характеристики обучаемого путем построения его модели и использования ее в процессе обучения.

Таким образом, сегодня существует определенное рассогласование между высоким теоретическим уровнем проделанных работ в области автоматизированного обучения — с одной стороны, и низкой методической насыщенностью существующих сетевых приложений — с другой. В основном, это можно объяснить широко распространенным заблуждением, утверждающим возможность автоматической подмены тщательно продуманных образовательных методик новыми программными и аппаратными технологиями гипермедиа.

Цель и задачи работы. Основной целью диссертационной работы является разработка технологии проектирования автоматизированных систем дистанционного обучения, адаптирующих учебный процесс в соответствии с личностными характеристиками обучаемого, с использованием современных телекоммуникационных технологий.

В работе поставлены следующие задачи:

1. Исследовать практику применения обучающих систем в Интернет. Изучить и сравнить различные модели обучающих систем. Проверить возможность введения адаптивности в существующие модели обучения.

2. Предложить методику практического использования модели обучаемого в адаптивной автоматизированной системе дистанционного обучения. Формализовать понятие модели пользователя в приложении к автоматизированным обучающим системам.

3. Предложить модель гибкой адаптивной обучающей системы, инвариантной относительно заложенной модели обучаемого. Предусмотреть механизмы расширения и модификации модели обучаемого.

4. Разработать архитектуру и основные алгоритмы адаптивной автоматизированной системы дистанционного обучения (ААСДО), учитывающей индивидуальные особенности обучаемого. Исследовать возможность применения технологии интеллектуальных программных агентов в ААСДО.

5. Сформировать тестовую модель пользователя и на ее примере показать использование адаптивной обучающей системы. Показать возможные пути расширения базовой модели.

6. Реализовать среду разработки автоматизированных обучающих систем. На примере тестовых учебных курсов показать возможности, предоставляемые адаптивными обучающими системами.

Научная новизна работы. В диссертации получены следующие новые результаты: предложена математическая модель адаптивного автоматизированного дистанционного обучения, основанная на теории графов и продукционной модели представления знаний использовано и расширено понятие модели обучаемого как основного управляющего параметра, определяющего направление и характер адаптивного обучения продемонстрированы достоинства парадигмы клиент-сервер для создания адаптивных обучающих систем. создана архитектура инструментального комплекса, предназначенного для разработки и поддержки адаптивных АС ДО в Интернет. обосновано использование технологии интеллектуальных программных агентов (ИЛА) в ААСДО разработан алгоритмически и реализован программно инструментарий ААСДО IDLE, позволяющий создавать и поддерживать адаптивное обучение на основе различных учебных курсов.

Первая глава посвящена анализу текущего состояния систем дистанционного обучения (СДО) в Интернет. Выделяются основные проблемы, порожденные отсутствием адаптивности в существующих обучающих системах. Предоставление единого учебного материала всем обучаемым ведет к снижению качества усвоения материала и, в конечном итоге, к ухудшению качества обучения. Ставится задача построения архитектуры адаптивной АСДО, определения места и способа использования в ней модели обучаемого. Обосновывается необходимость создания среды разработки и применения ААСДО для работы преподавательского состава с относительно низким уровнем технической подготовки.

Вторая глава посвящена построению архитектуры ААСДО. Разработан механизм, обеспечивающий адаптивность обучения.

В качестве математической основы адаптивного обучения используется теория графов. Моделью учебного курса является ориентированный граф, вершины которого —отдельные документы, а дуги — возможные переходы между ними. Процесс обучения представляется передвижением обучаемого по графу с постепенным накоплением знаний. Рассмотрено понятие модели студента, т.е. модели основного пользователя ААСДО.

Проводится исследование возможных вариантов построения среды разработки ААСДО. Обосновывается выбор архитектуры клиент-сервер для реализации ААСДО. Естественным кандидатом на реализацию в составе клиентского рабочего места является модуль, обеспечивающий адаптацию учебного курса для конкретного обучаемого. В этом случае данный модуль представляет собой интеллектуального программного агента (ИПА), управляемого набором правил, определяющих поведение системы и уровень ее адаптивности. Дан обзор основных подходов к реализации агентов и их использованию в распределенных вычислительных системах.

В третьей главе рассматривается IDLE — программная реализация ААСДО, обосновываются принятые технологические решения. При выборе объектно-ориентированной (00) технологии разработки системы наиболее естественным является использование ОО методов анализа и проектирования. Проанализированы основные достоинства 00 подхода, проявляющиеся при разработке РИС.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Удальцов, Сергей Владимирович

3.4. Выводы по главе 3

Объектно-ориентированный анализ и дизайн позволяют на основании базовых концепций и методик быстро определить основные компоненты ААСДО и интерфейсы между ними. Тем самым, разработка системы происходит максимально быстро, и конечный продукт является масштабируемым и устойчивым. На сегодняшний день сочетание 00 методов проектирования и 00 средств разработки может считаться самым совершенным инструментарием для создания сложных РИС.

Наиболее эффективным способом хранения информации в ААСДО, как в любой РИС, является использование SQL-сервера в качестве нижнего уровня БЗ. Использование различных свободно распространяемых и коммерческих систем позволило разработать открытую, масштабируемую и наращиваемую систему.

Естественным выбором технологии при реализации всех подсистем клиентской стороны является платформа Java, включающая в себя, в частности:

- JDBC — открытый интерфейс к СУБД, использующим SQL.

- AWT+JFC — переносимые библиотеки построения графических интерфейсов.

Наиболее емкой с точки зрения пользовательского интерфейса является подсистема редактирования учебного курса. Предоставляя преподавателю графическую модель учебного курса, программа позволяет на основании отдельных разнородных документов создавать целостный курс, предназначенный для использования в адаптивной АОС.

Для ввода в систему правил, определяющих выбор стратегии обучения, разработан и реализован функциональный базовый язык. Основными переменными языка являются атрибуты модели обучаемого, хранимые в БЗ. Выражения на этом языке определяют алгоритм выбора пути обучения в графе учебного курса.

1. Продемонстрировано практическое использование объектно-ориентированного анализа и проектирования для создании ААСДО. Спроектированы основные интерфейсы и классы, необходимые для функционирования системы.

2. Показаны недостатки традиционных форматов данных, используемых в Интернет, для хранения базы знаний ААСДО. Обосновано применение СУБД, основанных на технологии SQL, в качестве хранилища данных нижнего уровня в ААСДО.

3. Введены понятия целевой системы и системы разработки. Проведено сравнение различных СУБД по критерию применимости в разрабатываемой АСДО в качестве хранилища БЗ. Определены предполагаемые для использования СУБД.

4. Проанализировано использование средств быстрой разработки приложений RAD для создания клиентских подсистем АОС. Показаны основные недостатки программного кода, построенного при помощи сред RAD. Определены области применения RAD при разработке ААСДО.

5. Перечислены клиентские модули АСДО. Указаны их основные функции. Обосновано использование технологии апплетов для доступа к системе пользователей: обучаемых, администраторов, преподавателей — из любой точки Интернет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Представленная на рассмотрение диссертационная работа посвящена технологии проектирования и реализации систем адаптивного автоматизированного дистанционного обучения, а именно: разработке модели адаптивного обучения и методики ее применения.

Подводя итоги, можно выделить следующие основные результаты, полученные в ходе диссертационных исследований:

1. Рассмотрены технологии построения систем дистанционного обучения (СДО); проанализированы существующие методики и подходы; выявлены недостатки используемых в настоящее время систем.

2. Исследованы и проанализированы существующие методики построения автоматизированных обучающих систем; выявлены основные концепции, пригодные для применения в дистанционном обучении.

3. Введено понятие адаптивного обучения как стратегии автоматизированного обучения, предполагающей модификацию учебного курса в зависимости от индивидуальных особенностей обучаемого и целей обучения.

4. Введено понятие модели обучаемого как изменяемого во времени набора параметров, определяющего индивидуальные характеристики обучаемого, включая психофизиологические особенности и уровень знаний.

5. Разработана математическая модель адаптивного учебного курса на основе теории графов. Введено понятие графа курса как направленного графа, вершинами которого являются материалы курса, ребрами -— все возможные переходы между ними. Рассмотрены возможные методы использования графа курса.

6. Проанализированы существующие архитектуры распределенных информационных систем. Доказано преимущество модели «клиент-сервер» для построения систем дистанционного обучения. Показано существующее преимущество двухслойных систем над многослойными.

7. Продемонстрированы достоинства применения ОО методов анализа и проектирования для разработки ААСДО.

8. Обосновано использование СУБД на основе SQL для хранения информации в СДО. Рассмотрены существующие СУБД, выбраны системы, наиболее пригодные для разработки СДО.

9. Проведена идентификация рабочего места обучаемого как интеллектуального программного агента (ИПА). Рассмотрены существующие методики использования ИПА. Предложена классификация ИПА по множеству критериев.

10. Разработана и апробирована технология реализации ААСДО с использованием клиентских рабочих мест на основе ИПА. Созданы среда разработки ААСДО и необходимое вспомогательное программное обеспечение.

11. В качестве примера адаптивного учебного курса реализован курс обучения технологиям искусственного интеллекта.

1 ¡111 С1УПИ Уровень взаимодействия Качеа но Уровень защищенной и и конфиденциальности

Широковещательное XV «от одного ко многим», V и Л ограничено или отсутствует высокое низкий

Учебное'[ V «от одного ко мио1 им», V и Л ограничено или о! сутетиует высокое низкий

Кабельное ТУ двунаправленная. V н А высокий высокое высоким

Технология ВЧ радиоволн частично двунаправленная. V и А 01 раничено или огсуил нус I высокое высокий

Спутниковое ТУ «от одного ко многим». V и А ограничено или отсутствует высокое ниже, чем в аналотвыч. но выше, чем в цифровых сисмемах передачи информации

Частные опг. Сет Дв> направленная. V и А высокий высокое высокий

Публично-доступные коммутируемые цифровые сети Частично двунаправленная, V и А или частично двунаправленная, У и двунаправленная, А высокий невысокое высокий

Публично- юс г\ иные телефонные сечи Бинарная или двунаправленная. Л ограничено или отсутствует высокое высокий

Публично-доступные сети с коммутацией макс гон Бинарная или двунаправленная, данные ограничено или отсутствует высокое высокий

Интернет Бинарная или частично дв\ направленная. V. А и данные очень высокий очень высокое очень высокий

Табл. 2 Сравнительные характеристики коммуникационных технологий, применяемых для реализации СДО в США и Европе.

105

Критерий PostgreSQL Oracle Sybase MiniSQL MySQL

Доступность исходных текстов + - - + +

Свободное использование + - - +/- +/

Многопоточность (параллельная - + + - + обработка запросов)

Блокировка записей - + - - •

Множественные типы индексов + + - - +

Соответствие стандарту ANSI - + + - +

SQL92 entry level

Поддержка языков программирования

API для языков C/C++ + + + + +

Драйвер JDBC + + + + +

Поддерживаемые платформы

Windows 95/98/NT - + + + +

Linux + + + + +

FreeBSD + - — + +

Solaris Sparc + + + + +

Novell Netware - + + -

MacOS - + - -

Табл. 3 Сравнительные характеристики СУБД

ЯЗЫК ОПИСАНИЯ ПРАВИЛ ПЕРЕХОДОВ

Форма Бэкуса-Наура:

Выражение> := <Выражение суммы>

Выражение суммы> := <Выражение умножения> ¡

Выражение умножения>'+' <Выражение суммы> <Выражение умножения> := <Множитель> * <Логическое выражение> <Множитель> := <Любое действительное число от 0 до 1>

Логическое выражение> := <Логическая сумма> <Логическая сумма> := <Логическое произведение> |

Логическое произведение>'|' <Логическая сумма> ^Логическое произведение> := <Логическое выражение>'&'

Логическое выражение> <Логическое выражение> := <Переменная><Функция сравнения><Образец> | '!'<Логическое выражение>| <3апись протокола> <Переменная> := <Переменная тестирования> [

Переменная модели студента> <3апись протокола> := 'А'<Условное имя документа> <Переменная тестирования> := '@'<Условное имя теста>.

Имя поля теста> <Переменная модели студента> := '.'<Поле модели студента> <Функция сравнения> := '==' | '<' | >' <Образец> := <Строка> | <Число>

Комментарии

Поле модели студента> — строка, определяющая поле в модели студента, заложенной в СУБД

Имя поля теста> — уникальная строка, идентифицирующая элемент ввода (текст, список, радио-кнопка и пр.) в тесте. Предопределенное имя поля mark» используется для ссылки на оценку, выставленную преподавателем вручную.

Условные имена тестов и документов вводятся преподавателем-лектором при создании элемента учебного курса (вершины графа).

Пример

0.3 * (test 1 .knowParal == 'yes') + 0.7 * (@sex == 'M' || test2.knowPara2 == 'no')

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Удальцов, Сергей Владимирович, 1999 год

1. Богданова Д.А., Федосеев A.A. Информатика и образование, N 3,1996, с. 94.

2. Богданов A.B., Гаврилова Т.А., Горбачев C.B., Удальцов C.B. Проект ОРИОН-CONVEX: открытые системы дистанционного обучения. Научно-методическая конф. по открытым системам, М., 1996,61-63.

3. Богданов A.B., Гаврилова Т.А., Удальцов C.B. Супер-сервер для дистанционного обучения: концепция развития. Сб. трудов научно-методической конф. "Телематика-96", СПб., 1996, 34-35.

4. Брусиловский П.Л., Информационное ядро ЭОС. Разработка и применение экспертно обучающих систем: сборник научных трудов. Под ред. Лобанова Ю.И., НИИ ВШ, М., 1989.

5. Буч Г., Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2 изд./Пер. с англ. —- М.: «Издательство Бином», 1998.

6. Воинов A.B., Гаврилова Т.А., Данильченко И.А., Санкина Т.А., Удальцов C.B. Проблемы разработки многоагентных систем дистанционного обучения. Сб. научн. ст. "Информационные технологии в дистанционном обучении", СЗПИ., 1998, 22-41.

7. Воинов A.B., Горбачев Ю.Е., Санкина Т.А., Удальцов C.B. Архитектура программного комплекса для дистанционного обучения психолингвистике и когнитивной психологии Сб. трудов международной конф. "Современные технологии обучения", СПб.,1997, 239-240.

8. Воинов A.B., Удальцов C.B., Яшин A.M. Разработка WWW сервера для поддержки системы дистанционного обучения. Сб. научн. ст. «Труды Ст.-Петербургского Технического Университета», СПб., 1997, 93-95.

9. Гаврилова Т.А., Удальцов C.B., Яшин A.M. Новый подход к системам дистанционного обучения: адаптивные системы. Сб. трудов научно-методической конф. "Телематика-98", СПб., 1998, 3435.

10. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения, Сборник научных трудов V национальной конференции с международным участием «Искусственный интеллект-96», 1996, том 1., 36-45.

11. Домрачев В.Г., Дистанционное обучение: возможности и перспективы. Высшее образование в России. №3, 1994

12. Домрачев В.Г., Багдасарян А., Дистанционное обучение на базе электронной почты. Высшее образование в России, №2, 1995.

13. Ибрагимов В. А., Петрушин В. А., Экспертно-обучающие системы. Киев, 1989.

14. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Технология ДО в России. Высшее образование в России, №3, 1994.

15. Использование АОС в учебном процессе. Средства обучения в ВШ и ССШ. Сборник научных рефератов. Обзорная информация. № 9, 1995.

16. Коржов. В. Многоуровневые системы клиент-сервер. «Сети» • №6, 1997 • стр. 72-75

17. Койт. М. Модель пользователя в диалоговых системах. Труды Международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям. «Диалог-95» Казань, 31.05-4.06 1995, 157-158.

18. Куров A.B., Рудаков И.В., Новые тенденции развития АОС. Труды Международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям. «Диалог-95» Казань, 31.05-4.06 1995, 158-160.

19. Линтикам Д. С., Разгадка архитектуры клиент-сервер, PC Magazine, March 26, 1996, p. NE1

20. Майерс Г. Искусство тестирования программ. 1982 М: Финансы и статистика.

21. Наземский В.И., Титов М.А., Токарева B.C., Новое поколение компьютерных обучающих систем. Вестник МГТУ, Сер. Приборостроение, 1993 № 3.

22. Соломатин Н.М. Куда идут АОС? Вестник МГТУ, Сер. Приборостроение, 1993 №3.

23. Средства обучения в ВШ и ССШ. Сборник научных рефератов. Обзорная информация. № 9, 1995.

24. Удальцов C.B., Среда разработки и поддержки систем дистанционного обучения IDLE — технологический аспект. «Дистанционное образование» М. №1, 1998, 44-48.

25. Эссик К. Компании производящие клиент/серверные приложения поглядывают в сторону Web технологий. «Cera/intranet» ■ №6, 1996 ■ стр. 25-26

26. Chernigovskaya T.V., Gavrilova Т.А., Voinov A.V. Neuro-cognitive Bias for Distance and Computer-Aided Learning. In: 8th Intl. PEG Conference «Meeting the Challenge of the New Technologies» . 30th May - 1st June 1997, Sozopol, Bulgaria.

27. Chernigovskaya T.A., Gavrilova T.A., Voinov A.V., Udaltsov S.V. Intelligent Develoopment Tool for Adaptive Courseware on WWW. Proc. of 4th Int. Conf. On Сотр. Aided Learning and Instruction in Sc. And Eng., 1998,464-467.

28. Coad P., Mayfield M., Kern J. Java Design: Building Better Apps and Applets, Prentice Hall 1998.

29. Ellsworth J.H. Education on the Internet. Indianapolis: Sams Publishing, 591 pp. 1994

30. Gavrilova Т., Sankina Т., Udaltsov S. Teletutor Workbench for Internet Distance Learning Environment / Proc. of Int.Con. on Integrating Technology into Computer Science Education ITISCE'97, Uppsala, Sweden, 1997. pp. 67-69.

31. Gavrilova Т., Voinov A., Zudilova E. User modelling technology in intelligent system design and interaction. In: Proceedings of East-West International Conference on Human-Computer Interaction HCI'95, Moscow,115-128. 1995

32. Gavrilova Т., Voinov A. Adaptive Interface Design and Scenario Control via User Modeling. In: Preprints of IFAC/IFIP/IFORS/IEA

33. Simposium on Analysis, Design and Evaluation of Man-Machine Systems, MMS'95. MIT, 1995, Cambridge, 535-540.

34. Grimes G., «Going the Distance with Technology. Happy 1000th Anniversary to Distance Education,» 'etin, May 1993, pp. 6-8.

35. Kaas R. Student Modeling in Intelligent Tutoring Systems -Implications for User Modeling. In: User Models in Dialog Systems. USA. 1989

36. Lifshits A., Gavrilova T., Kushtina E. Individualized Teaching in the Framework of Distance Learning Course: Russian Experience // International Conference on Open Learning.- Cambridge, Great Britain. 1995 pp. 111-117.

37. Moore, M.G. & Kersley, G. Distance Education: A Systems View. Belmont, CA: Wadsworth, 1996.

38. O'Hare G., Jennings N. eds. Foundations of Distributed Artificial Intelligence. Sixth-Generation Computer Technology Series. Branko Soucek, Series Editor. John Wiley & Sons, 1996.

39. Orfali R., Harkey D., Edwards J. The Essential Clien/Server Survival Guide, Second Edition. John Wiley & Sons, 1996.

40. Parodi, D. Ponta, A.M. Scapolla, M. Taini. Lecture Notes in Computer Science N 1108: Third International Conference on Computer

41. Aided Learning and Instruction in Science and Engineering CALISCE'96, San-Sebastian, Spain, 1996, Springer Verlag. p.213.

42. Preiss Bruno R. Data Structures and Algorithms With Object-Oriented Design Patterns In C++. John Wiley & Sons, 1999.

43. Rich E. Users are individuals: Individualizing User Models. Int. Journal on Man-Machine studies, Vol.18. 1983, 199-214.

44. Shoham Y. Agent-oriented Programming. Artificial Intelligence, vol. 60, pp. 51-92. 1993

45. Steinberg, E.R. The Potential of Computer-based Telecommunications for Instruction. Journal of Computer-based instruction, 19(2), 1992, 42-46.

46. Takaoka R., Okamoto T. An Intelligent Programming Supporting Environment based on Agent Model. IEICE Trans. INF. & SYST., vol. E80-D, No. 2 February. 1997

47. Return the next page for loading, leturns:the url of the next page.ublic static final boolean calculateNextPage()

48. Calculate the next page for the current student Returns:true is the calculation successfully finishedublic static final java.lang.String getPreviousPage()

49. Remembers the previous page. Returns:the url of the previous page.ublic static final java.lang.String getFirstPage()

50. Determines the first page of the course, teturns:the url of the first page.ublic static final java.lang.String getLastPage()

51. Gives the last page visited by the current student, teturns:the url of the last page.ublic static final void testPerformed(Testlet testlets .)

52. Fixes the fact that the current student performed some test.ublic static final void testPerformed(FieldValue results.)

53. Ublic void openConnection(java.lang.String driverName,java.lang.String sourceName, java.lang.String userName, java.lang.String password) throws ava.sql.SQLException, j ava.lang.ClassNotFoundException

54. Saves the course to JDBC source "hrows:java.sql.SQLException some 10 error occured

55. Class SPbTU.DLS.CourseElementStorageava.lang.Obj ect----Udaltsoft.dbio.Obj ectStorage----SPbTU.DLS.CourseElementStoragelublic class CourseElementStoragextends Udaltsoft.dbio.ObjectStorage

56. Udaltsoft.GraphViewer.GraphVertex to) ublic CourseLink(CourseElement to)1. Viethodsublic java.lang.String getRule() ublic void setRule(java.lang.String s) ublic int getID() ublic void setID(int i)

57. Class SPbTU.DLS.Language.OrExpressionava.lang.Obj ect----SPbTU.DLS.Language.NaryLogicalExpression----SPbTU.DLS.Language.OrExpressionublic class OrExpressionxtends LogicalExpression1. Constructorsublic OrExpression()1. Methodsublic boolean evaluate()

58. Class SPbTU.DLS.Language.TestAppletava.lang.Obj ect----j ava.awt.Component

59. Class SPbTU.DLS.Language.TrueLogicalExpressionava.lang.Obj ect----SPbTU.DLS.Language.UnaryLogicalExpression----SPbTU.DLS.Language.TrueLogicalExpressionublic class TrueLogicalExpressionxtends LogicalExpression1. Constructors

60. Ublic TrueLogicalExpression()1. Methodsublic final boolean evaluate()-ublic final java.lang.String toString()verrides:toString in class java.lang.Object

61. Ublic LogicalExpression getArgument()ublic void setArgument(LogicalExpression expr)

62. Terminates the JDBC connectionublic static void login(java.applet.Applet applet,java.awt.event.ActionListener listener, int levelRequired)

63. Writes the attempt to get the URL to the journal, 'arameters:who defines the userurl defines got urlteturns:the event id assigned to this journal recordublic static final int journalTest(User who,java.lang.String url)

64. Writes the attempt to perform the test to the journal, 'arameters:who defines the userurl defines got url of the testleturns:the event id assigned to this journal recordublic static final User who)

65. Finds the last record of the user, 'arameters:who defines the user1. Returns:the last action performed by the userublic static final User who)

66. Finds the last URL visited by the user, 'arameters:who defines the userleturns:the last "getURL" action performed by the userublic static final java.util.Vector getProtocol(User who)

67. Return the whole protocol for the user, 'arameters:who defines the user1. Returns:

68. Vector of all actions performed be the userublic static final java.util.Vector getTestlDs(User who)

69. Return all tests (event IDs) performed by user, 'arameters:who defines the userleturns:

70. Vector of all tests (IDs) performed be the userublic static final boolean clearProtocol(User who)

71. Clear the protocol for the user, 'arameters:who defines the userteturns:true on success

72. Clear the test results for the user, 'arameters:who defines the user leturns:true on successiublic static final void journalTestResults(int eventID,1. FieldValue results.)

73. Fixes the fact that the current student performed some test.iublic static final void journalTestResults(int eventID,

74. Testlet testlets.) iublic static final java.util.Vector getTestResults(int eventID)

75. Retreives the results of the test. Returns:the Vector of FieldValue objects representing all test resultsiublic static final int getTestMark(int eventID)

76. Retreives the mark got on the test. Returns:the mark on success, -1 on failiublic static final boolean deleteTestMark(int eventID)

77. Deletes the mark got on the test. Returns:true on success, false on failiublic static final boolean setTestMark(int eventID,int mark)

78. Sets the mark got on the test. Checks if the mark has already been set! Returns:true on success, false on failublic static final FieldValue getTestResults(java.lang.String testName,java.lang.String fieldName)

79. Class SPbTU.DLS.StudentEditorava.lang.Obj ect

80. Ublic PathSubstitution getSubstitution()

81. Ublic void setSubstitution(PathSubstitution s)

82. Ublic java.awt.event.ActionListener getListener()ublic void setListener(java.awt.event.ActionListener listener)lublic final void reset()lublic final void actionPerformed(java.awt.event.ActionEvent e)

83. Class SPbTU.DLS.Testing.TestCollector1.ava.lang.Obj ect----SPbTU.DLS.Testing.TestCollectormblic class TestCollectorxtends java.lang.Object mplements java.io.Serializable1. Constructorsmblic TestCollector()1. Methods

84. Public int getNumberOfPairs()sublic void setNumberOfPairs(int num) public void setElement(int index,1. FieldValue value)public void update()mblic java.lang.String toString()3verrides:toString in class j ava. lang. Object

85. Terminates JDBC structures. Logouts the current student (if necessary) )verrides:destroy in class java.applet.Appletrnblic void setNextEnabled(boolean value)ublic final void actionPerformed(java.awt.event.ActionEvent event)

86. Handles all applet's buttons. >arameters:event contains the AWTEvent sent by the buttonsublic static void updateNext()

87. Calculates the address of the next page and update the "next" button1. Л oo.Jaj^-^ "о"'1. Утверждаю»ор центрапрофессЯФовагЛ"Е?нс>го обновления ■к -г- «и

88. Менеджмент и комдьюд?ёрные-;7т§хнологии»1. Л s. WV. у.Дрфшиц А.Л,1. АКТнаучно-технической комиссии о внедрении результатов диссертационной работы Удальцова C.B.1. Комиссия в составе:

89. Реализованный автором программный инструментарий IDLE внедрен для разработки курсов дистанционного обучения современному строительному менеджменту.

90. Результаты работы внедрены по тематике организации, что позволило повысить качество дистанционной формы обучения в Центре.

91. Результаты диссертационной работы предполагается использовать и в дальнейшем.1. Я'

92. Председатель комиссии Члены комиссии1. Дата:30 апреля 1999 г,1. Утверждаю»

93. Проректор по учебно-методической работе Сз^^^^^^^ргский академии метолЬ^%.е*Ш1^^^™аавления (ЛИМТУ)1. АКТнаучно-технической комиссии о внедрении результатов диссертационной работы Удальцова C.B.1. Комиссия в составе:

94. Результаты работы внедрены по тематике организации, что позволило повысить степень усвоения студентами основного материала дисциплины.

95. Результаты диссертационной работы предполагается использовать и в дальнейшем.