Управление обучением операторов социально-экономических систем с учетом психофизиологических характеристик тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Шатохин, Василий Викторович

• Шатохин, Василий Викторович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шатохин, Василий Викторович

ВВЕДЕНИЕ.:.

1. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ОБУЧЕНИЕМ В СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ.

1.1 .Классификация обучающей деятельности.

1.2. Современные подходы к автоматизации управления обучением.

1.3. Обзор современных обучающих систем.

1.4. Постановка задачи.'.

1.5. Выводы по разделу 1.

2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЕМ ОПЕРАТОРОВ.

2.1.Синтез автоматизированных комбинированных обучающих систем

2.2.Постановка задачи управления обучением операторов.

2.3.Синтез управления в комбинированной обучающей системе.

2.4.Определение ведущих репрезентативных систем операторов.

2.5.Контроль знаний операторов.

2.6.Модель представления и хранения данных и знаний для системы автоматизации управления обучением операторов.

2.7.Выводы по разделу 2.

3. РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЕМ ОПЕРАТОРОВ С УЧЕТОМ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК.

3.1.Разработка обобщенной структурной схемы автоматизированной обучающей системы.

3.2.Организация управления процессом автоматизированного обучения с использованием экспертной системы.

3.3.Создание автоматизированной интеллектуальной обучающей экспертной системы.

3.4.Реализация автоматизированной обучающей экспертной системы

3.4.1. Функциональная схема автоматизированной обучающей экспертной системы.

3.4.2. Система контроля доступа к информации.

3.4.3. Картотека пользователей.

3.4.4. Настройка системы.

3.4.5. База данных.

3.4.6. Модуль контроля знаний.

3.4.7. Модуль психологического тестирования.

3.4.8. База знаний.

3.4.9. Режим обучения.

3.5.Характеристика и анализ результатов обучения студентов в вузе с использованием автоматизированной обучающей экспертной системы.

3.6. Описание результатов управления обучением бухгалтеров на железной дороге.

3.7.Выводы по разделу 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление обучением операторов социально-экономических систем с учетом психофизиологических характеристик»

Актуальность работы. Важными требованием к формированию специалистов высокой квалификации являются повышение качества их подготовки, твердые практические навыки и быстрая адаптация в реальных условиях, что является важнейшим условием создания конкурентных преимуществ современных социально-экономических систем. Это требует внедрения новых подходов к управлению обучением, обеспечивающих наряду с его фундаментальностью развитие творческих и профессиональных компетенций, потребностей и заинтересованности в самообразовании. Наиболее продуктивным способом обучения является диалог обучаемого с высококвалифицированным преподавателем (специалистом). Однако нередко это невыполнимо, т.к. требует большого числа дорогостоящих специалистов.

Одним из перспективных способов решения этой проблемы, а также повышения качества обучения является использование в образовательном процессе автоматизированных обучающих систем [2, 4-6, 13, 16, 27, 32, 34, 35, 56, 59, 80, 81]. Исследования показывают, что знакомство и усвоение нового учебного материала обычно гораздо эффективнее, когда в учебной работе применяются программные обучающие средства. Преимущество такого обучения обусловливается комплексностью реализации таких принципов, как индивидуальный подход к каждому обучаемому, возможность варьирования сложности учебного материала, его систематичность, широкие возможности вывода информации на различные периферийные устройства [20, 22, 50].

Современные обучающие системы не лишены существенных недостатков. К ним относятся жесткая привязка систем к конкретной предметной области и отсутствие возможности объяснения, упрощенная методика оценки знаний обучаемых, минимальные возможности адаптации учебного материала, которые учитывают только текущий уровень знаний [94, 98, 106].

Дальнейшее повышения качества обучения связано с использованием методов искусственного интеллекта, в т.ч. с созданием автоматизированных обучающих экспертных систем (Э.В. Попов, Г.С. Поспелов, А.А. Большаков, Ф. Хейес Рот, Д. Уотермен, Д. Лената, И. Братко и др).

При этом не решена задача построения автоматизированной обучающей экспертной системы, инвариантной к предметной области, объединяющей знания специалистов по педагогике, психологии и предметной области (Н.Р. Немов, Р. Эденборо, А. Грассер, Н. Персон), а также, имеющей гибкую систему формирования учебного материала с учетом психофизиологических характеристик обучаемого (Ливер Бетти Лу, Дж. Гриндер, Р. Бэндлер) и оценки знаний на основе аппарата нечетких множеств (Л. Заде, К. Асаи, Д. Ватада, Р. Ягера).

В диссертационном исследовании в качестве объекта исследования рассматривается оператор (операторы) социально-экономических систем, под которым понимается человек (группа людей), решающий(ие) задачи из узкой области компетенции в условиях действующих ограничений на время принятия решения, например, студенты учебных заведений, бухгалтеры, операторы складских комплексов и др. При этом под обучением понимается процесс приобретения или восстановления определенных знаний и умений.

Таким образом, построение системы управления обучением операторов социально-экономических систем на основе создания и использования автоматизированной обучающей экспертной системы, инвариантной к предметной области, объединяющей знания специалистов по педагогике, психологии и предметной области, а также, имеющей гибкую систему формирования учебного материала и оценки знаний является весьма актуальной научно-технической задачей.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления процессом обучения операторов социально-экономических систем на основе автоматизированных обучающих экспертных систем с учетом индивидуальных психофизиологических характеристик и применения аппарата нечеткой логики.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выполнить анализ процесса обучения операторов социально-экономических систем как объекта управления.

2. Построить информационную модель хранения данных, требуемых для обучения, инвариантную к предметной области, и модель представления и оценки знаний, учитывающей психологические особенности операторов.

3. Разработать метод управления обучением операторов с использованием двухканальной схемы управления по возмущению и отклонению.

4. Разработать методику оценки эффективности управления обучением с учетом однородности групп операторов.

5. Создать обучающую экспертную систему, функционирующую на основе диагностики текущего уровня знаний и с учетом индивидуальных психологических особенностей восприятия информации операторами.

6. Провести апробацию методов управления обучением операторов с применением обучающей экспертной системы.

Методика диссертационной работы основана на применении методов искусственного интеллекта, теории оптимизации, аппарата нечеткой логики, статистического анализа, объектно-ориентированного программирования. На защиту выносятся:

1. Подход к синтезу систем управления процессом обучения операторов в социально-экономических системах по комбинированной (двухканальной) схеме с использованием психофизиологических характеристик.

2. Методика создания моделей хранения данных и знаний для организации процесса обучения операторов, инвариантная к предметной области и использующая формализм фреймов для представления информации.

3. Модель представления и оценки знаний, учитывающая психофизиологические особенности операторов, определяемая на основе аппарата нечетких множеств.

4. Постановки задач оптимизации управления процессом обучения операторов социально-экономических систем.

5. Методика оценки эффективности обучения неоднородных групп операторов.

6. Автоматизированная обучающая экспертная система, функционирующая на основе диагностики текущего уровня знаний операторов и предложенной методики обучения с учетом индивидуальных психофизиологических характеристик операторов.

7. Результаты апробации предложенных моделей и методов управления процессом обучения операторов социально-экономических систем на основе автоматизированной обучающей экспертной системы с учетом психофизиологических характеристик.

Научная новизна

• разработан метод управления обучением на основе двухканальной схемы, отличающийся использованием комбинированных управляющих воздействий на операторов с учетом их психологических особенностей, что позволяет создавать обучающие экспертные системы, ориентированные на индивидуальные особенности операторов социально-экономических систем;

• предложена методика сравнительной оценки эффективности управления обучением различными методами (способами) групп операторов, отличающаяся учетом однородности их состава по уровню знаний;

• разработана процедура формирования управляющих воздействий, учитывающая психологические особенности восприятия информации, что позволяет адаптировать учебный материал к персональным особенностям конкретного оператора;

• предложена методика определения психологических особенностей восприятия информации оператором и оценки уровня знаний, отличающаяся применением аппарата нечетких множеств, что позволяет более точно интерпретировать субъективные ответы тестируемых и автоматизировать эти процессы при создании экспертных обучающих систем.

Практическая ценность работы определяется тем, что содержащиеся в ней теоретические положения и выводы, результаты опытно-экспериментальной работы и практической реализации и позволили сформировать научную базу и практические методики создания обучающих экспертных систем, на основе которых разработаны: инвариантная к предметной области программная оболочка, позволяющая организовывать учебные курсы по различным дисциплинам в высших учебных заведениях; структурированный и формализованный учебный материал для изучения языка программирования, использованный при внедрении проекта в вузах; модель и архитектура, позволяющие применять систему для обучения операторов различного уровня подготовки.

Результаты работы используются в учебном процессе в Саратовском, Тамбовском государственных технических университетах, на Приволжской железной дороге.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы использованы при создании автоматизированной обучающей экспертной системы с учетом психофизиологических характеристик, методик управления обучения операторов, внедренных в ряде вузов и на железнодорожном транспорте.

Достоверность научных результатов и выводов определяется корректным применением методов исследований и подтверждается экспериментальными результатами от практического внедрения предложенных решений для управления процессом обучения операторов.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы доложены на Всероссийских, Международных научно-технических конференциях: Математические методы в технике и технологиях (ММТТ) — ММТТ-11 (Владимир, 1998), ММТТ-12 (Великий Новгород, 1999), ММТТ-13 (Санкт-Петербург, 2000), ММТТ-14 (Смоленск, 2001), ММТТ-15 (Тамбов, 2002), ММТТ-16 (Ростов, 2003), ММТТ-17 (Кострома, 2004)); НМК «Проблемы научно-методического и организационного обеспечения учебного процесса по интегрированным образовательным программам в структуре учебно-научно-инновационного комплекса» (Саратов, 2002), 9th Intenational Conference on Engineering Education (San Juan, Puerto Rico, 2006), НПК «Интернет технологии - на службу обществу» (Саратов, 2008).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, в т.ч. в 3-х публикациях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, а также 1 свидетельство Роспатента РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 разделов, заключения и списка использованной литературы, изложенных на 133 страницах машинописного текста, содержит 50 рисунков, 6 таблиц, включает 118 наименований отечественной и зарубежной литературы, 3 приложения.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Шатохин, Василий Викторович

6. Результаты работы применяются при обучении бухгалтеров Приволжской железной дороги, а также в учебном процессе в Саратовском и Тамбовском государственных технических университетах, что подтверждено актами внедрения АОЭС.

7. Разработанное программное обеспечение официально зарегистрировано в Роспатенте РФ (№ 2003611710. - 2003).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

К основным результатам работы можно отнести следующие:

1. Проведен анализ существующих автоматизированных обучающих систем. Предложен подход к синтезу систем управления процессом обучения операторов социально-экономических систем по комбинированной (двухканальной) схеме с использованием ВРС.

2. Разработана и реализована инвариантная к предметной области модель хранения информации на основе фреймов, предложенная схема структурирования учебного материала позволяет эффективно наполнять систему требуемыми данными для использования в различных предметных областях.

3. Синтезирована модель с учетом ВРС, ориентированная на учет индивидуальных особенностей оператора, определяемая с помощью аппарата нечетких множеств.

4. Выявлены и систематизированы знания по педагогике и психологии, которые формализованы в виде продукционных правил и использованы при построении автоматизированной обучающей экспертной системы.

5. Разработана и внедрена автоматизированная обучающая экспертная система, использование которой позволило:

• повысить эффективность обучения операторов на основе реализации экспертных возможностей в системе и организации самостоятельного или дистанционного обучения;

• формировать и хранить в базе данных информацию по успеваемости и индивидуальным психофизиологическим особенностям операторов, создавать различные отчеты, организовать удобный и безопасный доступ к персональной информации по каждому оператору;

• минимизировать затраты на инсталляцию и сопровождение, т.к. система не требует специального администрирования;

• автоматизирован ряд функций по актуализации системы по отношению к учебным материалам по различным предметным областям, что позволяет эффективно наполнять систему для использования для различных дисциплин.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шатохин, Василий Викторович, 2009 год

1. Автоматизированная обучающая экспертная система (АОЭС) / А. А. Большаков, В. В. Шатохин, В. В. Мусатов, С. С. Буйлов; Свидетельство Роспатента об офиц. регистр, программы для ЭВМ. -№2003611710.-2003.

2. Агеев В.Н. Электронные учебники и автоматизированные обучающие системы.- М.: 2001. 79 с.

3. Анастази А. Психологическое тестирование // М.: Педагогика, 1982. кн.1. 320с., кн.2. 336с

4. Беспалько В.П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия). М.: Изд-во Моск. псих.-соц. института; Воронеж: Изд-во НПО «Модек», 2002. 352 с.

5. Беспалько В.П. Персонифицированное образование // Педагогика. 1998. -№2.-С. 12-17.

6. Баринова С.Н. Автоматизированные учебные курсы и их влияние на качество процесса обучения / Материалы конференции "Информационные технологии в образовании", 1999. http://ito.bitpro.ru/

7. Беллман Л., Заде Ф. Принятие решений в расплывчатых условиях. М.: Мир, 1976.

8. Бендат Дж., Пирсон А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.-284с.

9. Большаков А. А. Автоматизированная обучающая система языку программирования ASP NET (АОС ASP NET) / А. А. Большаков, А. Де ла Кетуле де Рихоув, А. Л. Поверенный; Свидетельство Роспатента об офиц. регистр, программы для ЭВМ. № 2004611158. - 2004.

10. Большаков А. А. Автоматизированная обучающая система языку программирования Visual Basic (АОС VB) / А. А. Большаков, П. Виллемот, Д. М. Верескун; Свидетельство Роспатента об офиц. регистр, программы для ЭВМ. № 2004611157. - 2004.

11. Большаков А. А. Автоматизированная обучающая система языкупрограммирования HTML (АОС HTML) / А. А. Большаков, И. Ротсаер, А. В. Филимонов; Свидетельство Роспатента об офиц. регистр, программы для ЭВМ. № 2004611159. - 2004.

12. Большаков А. А. Автоматизированное обучение операторов // Вестник Тамбов, гос. техн. ун-та. 1999. - Т. 5. - № 2. - С. 213-217.

13. И.Большаков А. А., Бороздюхин А.А., Долинина О.Н. и др Инновационная методика бизнес-образования в области Интернет-технологий /под ред. О. Н. Долининой и Ю. А. Корсакова. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2002.- 150 с.

14. Большаков А. А., Евдокимова Е.Г. Адаптивное обучение с учетом психофизиологических факторов // Математические методы в химии и химической технологии: Тезисы докладов международ, конф. Новомосковск: РХТУ, 1997. Т. 4. - С. 74-75.

15. П.Большаков А. А. Контрольно-обучающая система LANGPAS / А. А. Большаков, И. В. Егоров, С. В. Тычков // Математические методы в химии и химической технологии: Тезисы докладов между народ, конф. -Новомосковск: РХТУ, 1997. С. 65-66.

16. Большаков А. А. Методология разработки обучающих экспертных систем / А. А. Большаков // Математические методы в технике и технологиях:

17. Тезисы докладов 12 международ, конф. Великий Новгород: Новгород, гос. ун-т, 1999. - Т. 3. - С. 23-24.

18. Большаков А. А. Синтез интеллектуальных организационно-технических систем управления // Вестник Тамбов, гос. техн. ун-та. 2004. — Т. 10 -№ 4а. - С. 954-959.

19. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990.- 560 с.

20. Брусиловский П.Л. Адаптивные обучающие системы в Word Wide Web: обзор имеющихся в распоряжении технологий. -http://ifets.ieee.org/russian/depository/WWWITS.html

21. Булгаков М.В., Якивчук Е.Е. Инструментальные системы для*разработки обучающих программ / В кн. "Компьютерные технологии в высшем образовании". / Ред. кол.: А.Н. Тихонов, В.А. Садовничий и др. — М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994. С. 153-162.

22. Бурков В. Н. Модели и методы управления организационными системами / В. Н. Бурков, В. А. Ириков. М:: Наука, 1994. - 270 с.

23. Бурков В. Н. Механизмы функционирования организационных систем / В. Н. Бурков, В. В. Кондратьев. М.: Наука, 1981. - 384 с.

24. Бурыкин И.Г., Билянский Ю.Г., Одинцов А.А. Экспертная система предварительной дифференциальной диагностики "Терапия"/"Мат. обесп. «автом. систем".-М.: Изд-во Моск. ун-та.- 1990.

25. Ваграменко Я. А., Зобов Б.И. Информатизация педагогического образования // http://www.mirea.ru/WWWNIIVO/mag/mag498/issled.htm.

26. Васильченко Н. Г. Современная система управления персоналом / Н. Г. Васильченко. М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-Синтез»», 2003. - 230 с.

27. Воинов А., Гаврилова Т. Инженерия знаний и психосемантика: об одном подходе к выявлению глубинных знаний // Известия РАН Техническая кибернетика. -N5, 1994. с. 5-13.

28. Волков A.M., Ломнев B.C. Классификация способов извлечения опыта экспертов // Известия АН СССР, Техническая, кибернетика. N5, 1989. -с. 34-45.

29. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.- 198 с.

30. Джалиашвили З.О., Кондратьев В.В. Экспертная обучающая система как эвристический инструмент для формирования креативных знаний // ИТО-2001, Секция III, Подсекция 2. http://ito.edu.ru/200l/ito/III/2/III-2-l l.html.

31. Джалиашвили З.О., Николаев Д.Г. Сетевые технологии как эффективное средство поддержки дистанционном обучения // Материалы конференции "Информационные технологии в образовании", 2001. -http://www.bitpro.ru/

32. Джалалуддин А.К. Применение компьютеров для целей непрерывного образования // Перспективы, 1991, № 2. с. 72-89.

33. Журавлева И.И. Интеллектуальные обучающие системы и дистанционном образовании // Материалы конференции "Информационные технологии в образовании", 2001. http://www.bitpro.ru/

34. Заде Л. Лингвистическая переменная. М.: Физматгиз, 1972.

35. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию решений. М.: Мир, 1976. - 165с.

36. Искусственный интеллект: в 3 кн. Кн. 1. Системы общения и Экспертные системы: справочник./Под ред. Э.В. Попова. М: Радио и связь, 1990. 464 с.

37. Искусственный интеллект: в 3-х книгах. Кн.2. Модели и методы: справочник / под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. — 304 с.

38. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства : Справочник / Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990. — 368 с.

39. Кедрова Г.Е., Егоров A.M. Универсальная компьютерная обучающая среда для языковых курсов и специальных лингвистических практикумов //http://mech.math.msu.su/InfTech/kedr.htm.

40. Клещев А.С. Представление знаний. Методологические формализмы, организация вычислений и программная поддержка// Прикладная информатика. 1983. - Вып.1. - С. 49-94.

41. Клинберг JI. Проблемы теории обучения/пер. с нем. М., 1984.

42. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ / т.З. Сортировка и поиск /Пер. с англ. /Под ред. Баяковского и Штаркмана. М.: Мир, 1978. - 848 с.

43. Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств // Кафедра педагогики, психологии и методики преподавания в высшей школе МГУ. -http://ifets.ieee.Org/russian/depository/v3i3/html/3.html.

44. Крылова Введение в АОС (методические рекомендации) // http://www.nntu.sci-nnov.ru:81 OO/DISLRN/metl 1 .htm.

45. Крылова Введение в АОС (методические рекомендации) // http://www.nntu.sci-nnov.ru:81 OO/DISLRN/metl 6.html.

46. Кудинов В.А. Принципы организации диалога в экспертных обучающих системах // http://www.bytic.ru/cue99M/c0mana6zp2.html.

47. Латышев B.J1. Инновационное обучение и компьютерные технологии // http://www.informika.ru/text/magaz/bullprob/l96/1960504.html.

48. Ливер Бетти Лу. Обучение всего класса/ Пер. с англ. М.: Новая школа, 1995. —48с.

49. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991.586 с.

50. Малышев Н.Г., Берштейн JI.C, Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М: Энергоиздат, 1991. - 136 с.

51. Мальцев А.А., Петухова Н.В. Распределение учебных программ по типам в соответствии с их функциональным назначением // http://www.informika.ru/text/magaz/bullprob/l96/l 960501 .html.

52. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на ТурбоПрологе: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.

53. Мартынов Д.В., Смольникова И. А. Искусственный интеллект и образование. //Тезисы научно-мет. конференции "Информационные технологии в образовании", Москва, 1999. http://ito.bitpro.ru/

54. Mathcad 6.0 Plus. Финансовые инженерные и научные расчеты в среде Windows 95. Издание 2-е, стереотипное М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997.-712 с.

55. Математическая статистика: Учебник/Иванова В.М., Калинина В.Н., Нешумова JI.A. и др.-2-е изд, перераб. и доп.-М.: Высш. школа, 1981.-371 с.

56. Материалы конференции "Новые информационные технологии в университетском образовании" — Новосибирск: 1997. — http://www.nsu.ru

57. Машбиц Е.И. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения: (Педагогическая наука реформе школы). - М.: Педагогика, 1988. - 192с.

58. Машбиц Е. И. Методические рекомендации и проектирование обучающих программ. Киев: Госпрофобр, 1986. - 111с.

59. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. 151 с.

60. Немов Н.Р. Психология. Кн.2. Психология образования. М. Просвещение: ВЛАДОС, 1995. - 496 с.

61. Немов Р.С. Социально-психологический анализ эффективной деятельности коллектива. М.: Педагогика, 1984.

62. Нечеткие множества и теория возможности. Последние достижения / Под ред. Ягера Р. Р. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.66. .Нилъсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М.: Мир, 1973. —270с.

63. Норенков Ю.И. Исследование и разработка принципов построения адаптивных обучающих систем. / Автореферат. М.: 1993. 20 с.

64. Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. — Киев: Наукова думка, 1991.-196 с.

65. Попов Э. В. Особенности разработки и использования экспертных систем // Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/ Под ред. Э. В. Попова.- М.: Радио и связь, 1990.- с. 261-290.

66. Попов Э.В. Экспертные системы : решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 283 с.

67. Поспелов Д. А. Инженерия знаний // Наука и жизнь. 1987, №6. С. 11-18.

68. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988,- 280 с.

69. Построение экспертных систем: Пер. с англ./ Под ред. Ф.Хейеса Рота, Д.Уотермена, Д.Лената.- М.: Мир, 1987.

70. Представление и использование знаний // Под ред. Уэно Т., Исидзука М. -М.: Мир, 1989.- 230 с.

71. Прикладные нечеткие системы: Пер. С япон./ К.Асаи Д.Ватада и др.; под редакцией Т.Тэрано.-М.: Мир, 1993.

72. Приобретение знаний. Осуга С, Саэки Ю., Судзуки X. и др. Под ред. Осуги С, Саэки Ю. М.: Мир, 1990. 304с.

73. Ретинская И.В., Шугрина М.В. Отечественные системы для создания компьютерных учебных курсов. // Мир ПК, 1993, № 7. — с. 55-62.

74. Роберт И.В. Новые информационные технологии в обучении: дидактические проблемы, перспективы использования. М.: Школа-Пресс, 1994.

75. Рот М. Интеллектуальный автомат: компьютер в качестве эксперта: пер. с нем. М.: Энергоатомиздат,1991. - 80 с.

76. Савельев А.Я., Новиков В.А., Лобанов Ю.И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем. М.: Высш. шк., 1986. — 176с.

77. Савельев А.Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ / вып. 1./М.: Знание, 1977.-36 с.

78. Сивохин А.В. Представление знаний в интеллектуальных системах обучения / Уч. пос. Пенза: ПЛИ, 1990. - 86 с.

79. Слейгл Дж. Искусственный интеллект / Дж. Слейгл. М.: Мир, 1973. - 320 с.

80. Скибицкий Э.Г. Комплексный подход к проектированию, созданию и применению целостных компьютеризированных курсов в общеобразовательной школе. Новосибирск: Изд-во Новосиб. ун-та, 1996.

81. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. - 137 с.

82. Теория вероятности и математическая статистика. Пугачев B.C. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979 - 496 с.

83. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ.: Мир, 1989.-388 с.

84. Шатохин В. В. Автоматизированная обучающая экспертная система (АОЭС) / А. А. Большаков, В. В. Шатохин, В. В. Мусатов, С. С. Буйлов; Свидетельство Роспатента об офиц. регистр, программы для ЭВМ. №2003611710.-2003.

85. Шатохин В. В. Архитектура обучающей экспертной системы /

86. A. А. Большаков, В. В. Шатохин // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XII междунар. науч. конф. /Великий Новгород. -Новгород, гос. ун-т .1999. Т.З. С.26-27.

87. Шатохин В. В. Идентификация психофизиологических характеристик операторов / А. А. Большаков, В. В. Шатохин // Вестник Тамбов, гос. техн. ун-та. 1999. - Т. 5. - № 3. - С. 359-363.

88. Шатохин В. В. Интерпретатор языка программирования в автоматизированной обучающей системе / А. А. Большаков, С. С. Буйлов,

89. B. Ю. Мусатов, В. В. Шатохин // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XV международ, науч. конф. / ТГТУ. Тамбов, 2002.-Т. 5-С. -78-81

90. Шатохин В. В. Использование экспертных систем в учебном процессе /

91. A. А. Большаков, В. В. Шатохин // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XI междунар. науч. конф. / Владимир. -Владимирский, гос. ун-т . 1998. Т. 4 - С. 39-40.

92. Шатохин В. В. Некоторые аспекты программирования экспертных систем /

93. B. В. Шатохин // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XIII междунар. науч. конф. / ПГТУ(ТИ). СПб., 2000. - Т. 4. - С.54-56.

94. Шатохин В. В. Нечеткая процедура определения психофизиологических характеристик операторов/ А. А. Большаков, В. В. Шатохин //

95. Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XII междунар. науч. конф. / Великий Новгород. Новгород, гос. ун-т . 1999. -Т. 3. С. 24-26.

96. Шатохин В. В. Особенности автоматизированной обучающей системы с . использованием нечеткой логики для оценивания знаний /

97. A. А. Большаков, С. С. Буйлов, В. Ю. Мусатов, В. В. Шатохин // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XVI междунар. науч. конф. / Рост. гос. акад. хим. машиностр. Ростов н/Д, 2003.-Т. 4.-С. 202-205.

98. B. Ю. Мусатов, Е.Н. Токарева, В. В. Шатохин // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов XIV международ, науч. конф. / Смоленск. Смоленский ф-л МЭИ, 2001. - Т. 6- С. 126-127.

99. Шатохин В. В. Синтез автоматизированных комбинированных обучающих систем / А. А. Большаков, В.В. Шатохин // Системы управления и информационные технологии. 2004. - № 4(16). - С. 73-77.

100. Шатохин В. В. Управление образовательным процессом на основе автоматизированных комбинированных обучающих систем / А. А. Большаков, О.Н. Долинина, В. В. Шатохин // Вестник СГТУ. — 2008, №3(35), выпуск 2. С. 54-662.

101. Экспертные системы: Принципы работы и примеры / Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

102. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры: Пер. с англ.-М.: Мир, 1989. -388 с.

103. Graesser, А. С., & Person, N.K. (1994). Question asking during; tutoring. American Educational Research Journal, 31, 104-137.

104. Shatokhin V. Management of education by means of intellectual teaching systems // A. Bolshakov, O. Dolinina, V. Shatokhin // 9th Intenational Conference on Engineering Education / San Juan, Puerto Rico, 2006.

105. Shortliffe, E. H. Computer-based medical consultations: MYCIN. New York: Elsevier, 1976.

106. Stefanuk V. L. Expert systems and its applications / V. L. Stefanuk // The lectures of Union's workshop on the main problems of artificial intillegence and intellectual systems. Minsk, 1990. - Part 2. - P. 36-55.

107. Trigoboff, M. and Kulikowski, С A. IRIS: a system for the propagation of inferences in a semantic net. Proceedings IJCAI-77, pp. 274—280, 1977.

108. Artificial Intelligence Techniques in Prolog, Y. Shoham, 1994 118.Schwarz, E., Brusilovsky, P., and Weber, G. (1996) World-wide intelligenttextbooks. Proceedings of the the ED-MEDIA 96.