Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Математическое, программное и информационное обеспечение распределенной телекоммуникационной системы динамического тестирования

Диссертация: Математическое, программное и информационное обеспечение распределенной телекоммуникационной системы динамического тестирования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Повышающаяся доступность новых информационных и телекоммуникационных технологий позволяет более широко использовать дистанционное обучение, однако в настоящее время существует недостаточно программного обеспечения, поддерживающего технологии ДО. Одним из таких программных средств является система удаленного тестирования, которая как правило основана на использовании алгоритмов обучения с линейной… Читать ещё >

Математическое, программное и информационное обеспечение распределенной телекоммуникационной системы динамического тестирования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПОСТРОЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Программная поддержка информационных обучающих систем
      • 1. 1. 1. Системные и инструментальные программные средства поддержки ИОС
      • 1. 1. 2. Специальные программные средства ИОС для дистанционного обучения и основные типы организационных структур
      • 1. 1. 3. Защита информации в телекоммуникационной обучающей среде
    • 1. 2. Средства искусственного интеллекта в ИОС
      • 1. 2. 1. Развитие информационных обучающих систем
      • 1. 2. 2. Интеллектуальные программы средства поддержки
      • 1. 2. 3. Модели построения интеллектуальных систем
      • 1. 2. 4. Применение интеллектуальных систем в обучении
    • 1. 3. Методы обучения при использовании ИОС
    • 1. 4. Цель и постановка задачи исследований
  • Выводы по главе 1
  • ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ТЕЛЕКОММУИКАЦИОННОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
    • 2. 1. Процессы доставки и обработки пакетов информационных сообщений в телекоммуникационной среде распределенной системе
      • 2. 1. 1. Системы обработки «запрос-ответ»
      • 2. 1. 2. Основные показатели эффективности информационных процессов в телекоммуникационной обучающей среде
    • 2. 2. Принципы построения обучающего программного обеспечения распределенной системы
    • 2. 3. Модель и технология обучения в ИОС
      • 2. 3. 1. Информационные технологии в ДО
      • 2. 3. 2. Модель обработки данных в ИОС
    • 2. 4. Разработка методики динамического тестирования
    • 2. 5. Разработка математической модели динамического тестирования
      • 2. 5. 1. Определение минимального значения функции
      • 2. 5. 2. Определение общей оценки Т
  • Выводы по главе 2
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ТЕСТИРУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ИОС
    • 3. 1. Учет временных параметров принятия решений при динамическом тестировании
    • 3. 2. Автоматизация принятия решений тестирования с включением степени строгости
      • 3. 2. 1. Определение минимального значения а
      • 3. 2. 2. Определение максимального значения а
  • Выводы по главе 3
  • ГЛАВА 4. СТРУКТУРА И АЛГОРИТМЫ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СРЕДЫ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ- ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ
    • 4. 1. Общая структура информационной обучающей системы
    • 4. 2. Описание и структурная схема системы (DLVestQenius
    • 4. 3. Примеры функционирования системы (DUIestQenius
    • 4. 4. Расчет математической сетевой модели для оценки системы
  • DLTestgenius
    • 4. 4. 1. Распределение времени для эксперимента обработки «запрос-ответ»)
    • 4. 4. 2. Определение показателей использования каждого прибора в системе
    • 4. 4. 3. Определение быстродействия системы при увеличении числа одновременно обрабатываемых заявок
    • 4. 4. 4. Основные аналитические параметры зависимости системы
    • 4. 5. Оценка эффективности и сравнительные характеристики ПО
  • DLTestgenius
  • Выводы по главе 4

Современные распределенные телекоммуникационные системы и сети и построенные на их основе информационные программно-аппаратные комплексы являются базой для развития новых технологий в образовании. Одна из сравнительно новых форм построения учебного процессадистанционное обучение (ДО), использующее разделенные пространственно, но функционирующие совместно элементы системы обучения. Здесь важной задачей является разработка и практическое использование различных компонент операционной среды, управляющей фрагментами распределенной системы дистанционного обучения. Одной из основных компонент такой распределенной системы является подсистема удаленного тестирования, использующая телекоммуникационные технологии.

Применяемые в настоящее время средства тестирования не позволяют эффективно использовать существующие телекоммуникационные системы и сети и не полностью удовлетворяют потребностям эффективной организации учебного процесса. В частности большинство разработанных систем удаленного сетевого тестирования используют статический подход к построению тестов, так как он легко реализуется и не создает трудностей для организации потоков информационных сообщений.

Повышающаяся доступность новых информационных и телекоммуникационных технологий позволяет более широко использовать дистанционное обучение, однако в настоящее время существует недостаточно программного обеспечения, поддерживающего технологии ДО. Одним из таких программных средств является система удаленного тестирования, которая как правило основана на использовании алгоритмов обучения с линейной последовательность и сравнении выбранных ответов с правильными. Существует немало других моделей, которые могут применяться для решения таких задачсреди них — экспертные системы (ЭС) и математический аппарат нечеткой логики, являющиеся основой современного направления искусственного интеллекта. Они позволяют решить задачу объективной оценки и периодического контроля знаний, а также задачу принятия решений в процессе дистанционного обучения в условиях неполной или неопределенной информации, в частности могут поддерживать интеллектуальные средства удаленного тестирования.

Цель работы. Повышение качества процесса распределенного тестирования в телекоммуникационной среде, повышение точности оценки, снижение времени реакции системы, повышение эффективности процесса использования средств телекоммуникации в обучении. Для достижения этой цели в работе ставятся и решаются следующие задачи:

1. Разработка структуры распределенной телекоммуникационной обучающей системы.

2. Разработка многофункциональной автоматизированной информационной системы динамического тестирования и адаптивного обучения, позволяющей повысить точность и эффективность процесса тестирования в телекоммуникационной среде.

3. Построение математической модели подсистемы тестирования и процедуры формирования теста. Построение базы знаний распределенной обучающей системы, обладающей интеллектуальными свойствами и функционирующей в нескольких режимах контроля и обучения.

4. Создание модели решения задачи объективной оценки и периодического удаленного тестового контроля, позволяющей автоматизировать принятие решений после теста с учетом степени строгости.

5. Реализация разработанных методик, алгоритмов и моделей для построения программного обеспечения телекоммуникационной информационной системы.

6. Внедрение разработанных моделей и алгоритмов для построения программного обеспечения телекоммуникационной информационной системы на примере подсистемы динамического тестирования информационной обучающей системы центра дистанционного обучения ВлГУ).

Научная новизна. В работе получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана структура распределенной телекоммуникационной обучающей и тестирующей системы, позволяющая повысить эффективность использования телекоммуникационной среды при решении задач дистанционного обучения.

2. Предложена модель распределенной тестирующей системы, которая позволяет проводить тестирование субъекта обучения в различных разделах предметной области с контролируемой погрешностью. Созданная модель использует математический аппарат нечеткой логики и решает задачу тестирования с автоматизацией принятия решения после теста с включением степени строгости.

3. Разработана интеллектуальная тестирующая подсистема, позволяющая сформулировать адаптивную методику изучения предметной области, пригодна для оценки знаний субъектов с разными уровнями подготовки, допускает нечеткую формулировку вопросов и не требует априорного выбора степени сложности тестирования.

4. Разработана информационная система, функционирующая в телекоммуникационной среде, которая обладает обучающей компонентой и адаптируется к уровню подготовки пользователя.

5. Предложены методики использования системы и ее настройки на каждого тестирующегося в зависимости от контрольных временных интервалов, модели предметной области и субъекта, учитывающие особенности субъекта во время принятия решения, что позволило контролировать погрешность результатов тестирования.

Практическая ценность. Разработаны математическое, информационное и методическое обеспечение распределенной телекоммуникационной системы динамического тестирования, что позволило:

— повысить эффективность применения телекоммуникационной среды для решения актуальной задачи организации процесса обучения с использованием современных информационных технологий и средств;

— оценивать уровень знаний субъекта обучения в режиме реального времени с удаленным доступом при контролируемой погрешности;

— сформулировать методику нахождения области, в которой субъект обучения имеет недостаточно знаний;

— не только определить класс, к которому принадлежит тестируемый, но и степень принадлежности к данному классу с помощью математического аппарата нечёткой логики.

Реализация и внедрение результатов. Разработанные математическое, программное, информационное и методическое обеспечение распределенной телекоммуникационной системы динамического тестирования реализовано в информационной обучающей системе. На основе полученных результатов разработано программное обеспечение, которое внедрено в учебный процесс ВлГУ и применяется как для дистанционных, так и для традиционных технологий обучения.

На защиту выносятся:

1) структура и информационная модель телекоммуникационной системы тестирования и обучения, предназначенной для различных предметных областей;

2) методология использования информационной системы, которая обладает обучающей компонентой и адаптирует алгоритм тестирования к уровню подготовки пользователя, что позволяет проводить тестирование с контролируемой погрешностью;

3) методы и алгоритмы распределенной тестирующей системы, обладающей интеллектуальными свойствами и функционирующей в нескольких режимах в зависимости от целей обучения и результатов тестирования;

4) телекоммуникационная распределенная система тестирования, основанная на математическом аппарате нечеткой логики, решающая задачи объективной оценки и периодического контроля знаний обучающихся, позволяющая автоматизировать принятие решений после теста с включением степени строгости.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 16 работах.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 158 наименований и приложения. Общий объем диссертации 229 страниц, в том числе 177 страницы основного текста, 57 рисунка и 20 таблиц.

Выводы по главе 4.

1. В настоящей главе разработана структура телекоммуникационной обучающей системы. В ней описываются основные подсистемы ДО. Идеальное ПО для проведения дистанционного обучения должно следовать технологии традиционного обучения. Пользователь должен иметь возможность пройти все этапы обучения без впечатления, что проходит виртуальное обучение. Полученные результаты тестирования должны реально отобразить уровень знания пользователя, то есть, система должна правильно принимать решения, даже в условиях неопределенности. Для достижения целей диссертационной работы, автор разработал новую распределенную тестирующую систему OLTestgenius.- в данной главе описываются функции каждой ее подсистемы.

2. На конкретном примере смоделирована реализация процедуры и алгоритм для построения программного обеспечения распределенной тестирующей системы. Также, проведены математические расчеты модели принятия решения и сетевых моделей телекоммуникационной среды для оценки системы. Данные расчеты дают более четкое представление о практическом использовании результатов исследования.

3. Для того чтобы оценить информационную систему при заданной ее конфигурации, необходимо рассмотреть протекающие в системе информационные процессы и, провести расчеты основных показателей качества функционирования и эффективности ее работы. Были выполнены расчеты использования математической сетевой модели для исследования, которые доказали эффективность распределенной тестирующей системы (DLTestQenius по сравнению с другими существующими системами, и приближенность предлагаемой системы к системе контроля знаний в традиционном образовании по точности и эффективности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Проведенное исследование показало, что необходимо повышать эффективность использования телекоммуникационных систем в образовании. Целесообразность использования программированного контроля определяется не только тем, что, пользуясь им, можно оценить знания субъекта обучения, но и тем, что, во-первых, освобождается время преподавателя, а во-вторых, появляется реальная возможность значительно чаще контролировать работу каждого субъекта, т. е. повысить эффективность ИОС и дополнять традиционные подходы к образованию, и повышение эффективности процесса использования средств телекоммуникации в обучении. Применение технологической системы, ускоряющей процесс обучения, может позволить сократить период обучения, либо увеличить количество усваиваемых субъектами обучения знаний и умений за тот же учебный период.

Среди существующих подсистем ИОС, контролирующий модуль является одним из главных влияющих на процесс обучения. Различают две основные формы контроля в учебном процессе: текущий — в процессе обучения, и итоговый — экзамены, зачеты и т. д. Результаты текущего контроля можно сразу же использовать для корректировки процесса обучения, т. е. в случае недостаточно полного усвоения материала преподаватель может принять соответствующие меры. Основная задача итогового контроля — как можно полнее проверить качество усвоения учебного материала по курсу и оценить знания каждого субъекта обучения. Результаты итогового контроля можно использовать для усовершенствования обучения по этому курсу.

Заметим, что за годы компьютеризации создано огромное количество тестирующих программ различного назначения и качества. Чаще всего такие программы создавались с чисто коммерческими целями в отрыве от педагогического процесса [25,130], т. е. без участия педагогов-практиков, что существенно сказалось на их качестве и эффективности. Поэтому было проведено исследование в этой области в диссертационной работе. В связи с этими были получены следующие основные результаты:

1. Проведено исследование состояния вопроса в области ИОС, изучены основные используемые модели. Программное обеспечение, которое поддерживает такие функции как интерактивность обучения и контроля с использованием сетевых телекоммуникационных средств, должно обладать свойствами интеллектуальных программ, в частности экспертных систем. Чтобы получить возможности обеспечения образовательного процесса с помощью сетевых технологий, надо применить нечеткие методы, такие как: нечеткие отношения, нечеткие соотношения, нечеткие графы и гиперграфы, позволяющие принимать решения даже в условиях неполной информации, путем обобщения и анализа качественных значений. Кроме того, нечеткие методы дают возможность качественно описать решаемую задачу путем введения понятия лингвистической переменной, смысл которой адекватно воспринимается для человеческого мышления, которое определяется не числами, а нечеткими понятиями, выражаемыми лингвистическими переменными.

2. Разработан новый подход к построению программного обеспечения распределенной тестирующей системы. Данная система обладает интеллектуальными свойствами и функционирует в режимах рубежного контроля, т. е. по разделам курса и итогового контроля по всему курсу, самоконтроля без фиксации результатов, контроля с обучением и предложением учебной информации по недостаточно освоенному материалу, предлагает методические рекомендации по изучению предмета в зависимости от результатов тестирования. Данный подход позволяет выбрать следующий вопрос для тестируемого, в зависимости от его ответа на предыдущие вопросы, и накапливать информацию о ходе тестирования. Это позволяет не только точнее оценить уровень знаний субъекта обучения, в сравнении с использованием линейного теста, но и сформулировать методику изучения предмета, настроенную на конкретный субъект. Особенностью задачи является проектирование разветвленной системы тестов, которое сводится к составлению дерева вопросов в виде системы продукционных правил. Дерево может быть бинарным — верный/неверный ответ, где каждый ответ имеет свою степень достоверности или оценивается определенным количеством баллов.

3. Создана модель с использованием математического аппарата нечеткой логики, которая решает задачу объективной оценки и периодического контроля знаний обучающихся, делающего возможным автоматизирование принятия решений после теста. Также, она позволяет учитывать степень строгости во время принятия решения. Понятие «включение степени строгости» означает, что вместо того, чтобы переформулировать задачу (если она была слишком сложная или слишком легкая) надо просто изменить один параметр в определенном направлении, и в нужной степени. Данный подход позволяет преподавателю сократить время в случае неудачной формулировки задачи для конкретной группы.

4. Предложены методики использования системы и ее настройки на каждого тестирующегося в зависимости от контрольных временных интервалов, модели предметной области и субъекта, учитывающие особенности субъекта во время принятия решения, что позволило контролировать погрешность результатов тестирования.

5. Разработана структура ИОС, функционирующей в телекоммуникационной среде, в состав которой входят программно-аппаратные средства, обеспечивающие работу всей информационной системы, в частности процессы доставки и обработки пакетов информационных сообщений для конечных пользователей различных уровней доступа, и характеристики сети. На конкретном примере смоделирована реализация процедуры и алгоритм для построения программного обеспечения распределенной тестирующей системы. Также проведены математические расчеты модели принятия решения и сетевых моделей телекоммуникационной среды для оценки системы. Построено программное обеспечение распределенной тестирующей системы (DL/TestCjenins на основе предлагаемых методов и моделей. Были проведены расчеты использования математической сетевой моделиисследования доказали эффективность и практичность системы (DLrfestQenius.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Carbonell J.R. A1. in CAI: An artificial intelligence approach to computer aided instruction //IEEE Transactions on Man-Machine Systems. — 1970. — V. MMS-11. -N4. — P. 190−202.
  2. Дж. Искусственный интеллект -М.: мир, 1973. 320с.
  3. Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М.: Мир, 1973. 270с.
  4. Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Сов. радио, 1974.
  5. Koffman Е.В., Blount S.E. Artificial intelligence and automatic programming in CAI //Artificial Intelligence. -1975. V. 6. — P. 215−234.
  6. Brown J.S., Burton R.R., Bell A. SOPHIE- a step toward a reactive learning environment //International Journal on the Man-Machine Studies. 1975. — V. 7. — P. 675−696.
  7. M. Философия физики. M.: Прогресс, 1975.
  8. Koffman Е.В., Perry J.M. A model for generative CAI and concept selection //International Journal on the Man-Machine Studies. 1976. — V. 8. — P. 397−410.
  9. Barr A., Beard M., Atkinson R.C. The computer as tutorial laboratory- the Stanford BIP project //International Journal on the Man-Machine Studies. 1976. — V. 8.-N5.-P. 567−596.
  10. А.Г. Ивахненко, Ю. П. Зайченко, В. Д. Димитров. Принятие решений на основе самоорганизации. М., «Сов. радио», 1976.
  11. А. В. Проблемы возникновения знаний. М., 1976, 294 с.
  12. Wescourt К.Т., Beard М., Gould L. Knowledge-based adaptive curriculum sequencing for CAI: application of a network representation //Proc. of the 1977 annual ACM conference. -Seatle, 1977. P. 234−240.
  13. Goldstein I.P., Carr В. The computer as coach: an athletic paradigm for intelligent education //Proc. of the 1977 annual ACM conference. Seatle, 1977. — P. 227−233.
  14. Brown J.S., Burton R.R. Diagnostic models for procedural bugs in basic mathematical skills //Cognitive Science. -1978. V. 2. — P. 155−192.
  15. Ю.Ю., Толмачева А. Ю. Адаптивная автоматизированная система обучения дифференцированию // Автоматика я вычислительная техника. 1980.- № 3. С. 65−69.
  16. Gable A., Page C.V. The use of artificial intelligence techniques in computer- assisted Instruction: an overview// International Journal on the Man-Machine Studies. 1980 V. 12.-N3.-P. 259−282.
  17. Sleeman D.H., Smith M.J. Modelling students problem solving//Artificial Intelligence. 1981. — V. 16. — P. 171−188.
  18. C.A. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.
  19. Clancey W.J. Tutoring rules for guiding a case method dialogue //Intelligent tutoring systems/Sleeman D.H., Brown J. S. (Eds.). London: Academic press, 1982. -P. 201−255.
  20. Intelligent tutoring system/Sleeman D.H., Brown J.S. (Eds.). London: Academic press, 1982.
  21. Clancey W.J., Bennett J., Cohen P. ApplicaHon oriented AI research: education//The Handbook of artificial intelligence/Barr A., Feigenbaum E. (Eds.). -Los Altos, CA: Kaufmann, 1982.
  22. Brown J.S., Burton R., de Kleer J. Pedagogical, natural language and knowledge engineering techniques in SOPHIE I, II and III. in: Intelligent tutoring systems /Sleeman D.H., Brown J.S. (Eds.). — London: Academic press, 1982. — P. 227−282.
  23. Burton R.R., Brown J.S. An investigation of. computer coaching for informal learning activities //Intelligent tutoring systems/Sleeman D.H., Brown J.S. (Eds.). London: Academic press, 1982. — P. 79−98.
  24. Hudson P.V., Self J.A. A dialogue system to teach database concepts //The Computer Journal. 1982. — V. 25. -N 1. — P. 135−139.
  25. .М. Современная когнитивная психология. М.: МГУ.1982.
  26. Anderson J.R. The Architecture of cognition. Cambridge: Harvard Press, 1983.
  27. Soloway E., Rubin E., Woolf В., Bonar J., Johnson W. MEMO-II: an AI-based programming tutor //Journal of Computer-Based Instruction. 1983. — V. 10. -N1,2.- P. 20−34.
  28. Joni S,-N., Soloway E., Goldman R., Erlich K. Just so stories- how the program got that bug //ACM SIGCUE bulletin. 1983. — V. 17. — N 14. — P. 13−26.
  29. В.В. Семантическое программирование в САПР систем управления. -М.: МАИ, 1983.
  30. Lantz B.S., Bregar W.S., Farley A.M. An intelligent CAI system for teaching equation solving //Journal of Computer-Based Instruction. 1983. — V. 10. -N 1,2.-P. 35−42.
  31. Anderson J.R., Farrell R., Sauers R, Learning to program in LISP //Cognitive Science. 1984. — V. 8. — P. 87−129.
  32. Sleeman D. Inferring student models for intelligent computer aided instruction //Machine learning, an artificial intelligence approach/Michalski R.S., Carbonell G., Mitchell T. (Eds.). — Berlin- Springer Verlag, -1984. — P. 483−510.
  33. JI.А., Эренштейн M.X. Адаптивная система обучения с адаптируемой моделью обучаемого // Кибернетика, -1984. № 1. — С. 28−32.
  34. N. А.В. //Artificial Intelligence. 1984. V.22. P. 1−21.
  35. Ч. Основы общей дидактики / Пер. с польск. М.: Высшая школа, 1985.
  36. Jones M. Application of artificial intelligence within training //Comput. and mathemat. with applications. 1985. -V. 11. — N 5. — P. 517−526.
  37. P.E. Идентификация систем с шумами // УМН. 1985. — Т. 40. -№ 4(244). -С. 27−41.
  38. Anderson J.R., Reiser В. The LISP tutor //Byte. -1985. V. 10. — N 4. — P. 159−175.
  39. Soloway E., PROUST//Byte. 1985.-V. 10.-N4. -P. 179−190.
  40. Heines J., O’Shea T. The design of a rule-based CAI tutorial //International Journal on the Man-Machine Studies. 1985. — V. 23. — N 1. — P. 1−25.
  41. H. Принципы искусственного интеллекта/ Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. 376с.
  42. А. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1985. 265с.
  43. Johnson W.L. Intention-based diagnosis of novice programming errors. -Pitman: Morgan Kaufman, 1986.
  44. Spohrer J.C., Soloway E. Novise Mistakes- Are the Folk Wisdoms Correct //Communications of the ACM. 1986. -V. 29. -N 7. — P. 624−632.
  45. А.Я., Новиков В. А., Лобанов Ю. И. Подготовка информации для автоматизированных обучавших систем. М.: Высшая школа, 1986.
  46. Klopfer Е. Intelligent tutoring systems in science education: the coming generation of CBI programs// Journal of Computers in Mathematics and Science Teaching. 1986. — V. 5. — N 4. — P. 16−32.
  47. Dede Chr. A review and synthesis of recent research in intelligent computer assisted instruction //International Journal on the Man-Machine Studies. — 1986. — V. 24.-P. 329−353.
  48. Clancey W. From GUIDON to NEOMYCIN and HERACLES on twenty short lessons: ONR final report 1979−1985.//Artificial Intelligence Magazin. 1986. V. 7.-N3.-P. 40−60.
  49. Bregar W.S., Farley A.M., Bayley G. Knowledge sources for an intelligent algebra tutor //Computational Intelligence.-1986. V. 2. — P. 117−129.
  50. Ross P. Intelligent tutoring systems //Journal of Computer Assisted Learning. -1987. V. 3. — N 4. — P. 194−203.
  51. McCalla G.F., Greer J.E. The practical use of artificial intelligence in automated tutoring: current status and impedimants to progress //Research report 8712, Department of Computational Science, University of Saskatchewan. Saskatoon, 1987.
  52. Bayley G., Bregar W.S., Farley A.M. Integrating problem solving and tutorial strategies: extending the genetic graph //Proc. of the 29th intern, conf. ADCIS, Oaclend, Calif, Nov. 9−12,1987. P. 234−238.
  53. Sleeman D. PIXIE: A Shell for developing Intelligent Tutoring Systems //Artificial Intelligence and Education, Learning & Tutoring Systems /Lowler R, Yazdani M. (Eds). Ablex Publishing, 1987. P. 239−265.
  54. B.B. Основы программирования на языке Перь— М.: Радио и связи, Горячая линия Телеком. 1999.-144с.
  55. Э.В. Диалоговые системы и интерактивная графика. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ // Техническая кибернетика. 1987. № 5. с. 5−17.
  56. Построение Экспертных систем / Пер. с англ. Под ред. Ф. Хейсе-Рома, В. Уотермена, Д. Лената. М.: Мир, 1987.
  57. Элти Дж, Кумбо М. Экспертные системы. Концепции и примеры. Пер. с англ./ М.: Финансы и статистика, 1987. 192с.
  58. Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. Сер. Академические чтения. М. Наука, 1988. 200с.
  59. Методы и системы принятия решений. Вопросы создания экспертных систем. Сборник научных трудов. Рижский политехнический институт. Рига1988.
  60. Duchastel P. IGAI systems: issues in computer tutoring //Computers and Education. 1989. — V. 13. — N 1. — P. 95−100.
  61. Методы и системы технической диагностики. Экспертные обучающие системы // Сб. науч. трудов. Саратов, 1989.
  62. Разработка и применение экспертно-обучающих систем // Сб. науч. трудов. М.: НИИВШ, 1989.
  63. Д. Руководство по Экспертным системан. Пер. с англ./М.: Мир, 1989.
  64. Chute A., Balthazar L., Poston С. Learning from teletraining // Readings in Distance Learning and Instruction, ed. M. Moore. University Park: Pennsylvania State University, 1989.
  65. Collis B. Using information technology to create new educational situations // Proceeding of international congress education and informatics, UNESCO Paris1989, v. 2 pp. 409−425.
  66. Ю.Н. Филиппович, E.B. Родионов, Г. А. Черкасова. Языковые средства диалога человека с ЭВМ/Под редакцией В. Н. Четверикова. -М.: высшая школа, 1990.
  67. ., Фостер Д. Л. Программирование экспертных систем на Паскале: Пер. с англ.- Предисловие В. П. Иванникова. М.: Финансы и статистика, 1990.-191с.:ил.
  68. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/ Под ред. Э. В. Попола — М.: Радио и связь, 1990.-464с.: ил.
  69. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д. А. Поспелова — М.: Радио и связь, 1990. — 304с.: ил.
  70. 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. — 368с.: ил.
  71. Д. Дюбуа, А. Прад Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: Пер. с фр. М.: Радио и связь, 1990. -288 с.:ил. — ISBN 5−256−184−1.
  72. А.Н. и др. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. -М.: Наука, 1990. -272с.
  73. Journal of artificial intelligence in education. Vol 2, 1990.
  74. Proceedings of conference on distance education for South Asian countries, ADB, Manila, 1990.
  75. К. как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991. -286с.: ил.
  76. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах системах/ Под ред. Э. Кьюсиака- Пер. с англ. А.П. Фомина- Под ред. А. И. Дащенко, Е. В. Левнера. М.: Машиностроение, 1991. -544с.: ил.
  77. Н.Г. и др. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР.-М.: Энергоатомиздат, 1991.-136с.:ил.
  78. В. В. Летова Т.А., Лунева С. Ю. Система компьютерной поддержки обучения // Информатика Сер. «Автоматизация проектирования». -М.: ВИМИ, 1992 -Вып. 2−3.
  79. Denning H.G. Educating a new engineer // Communications of the ACM, 1992, v.35,№ 12, pp. 83−97.
  80. B.A., Калинина B.H. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / Под ред. В. А. Колемаева. -М.: ИНФРА-М, 2000. 302с. -(Серия «Высшее образование»).
  81. Keegan, D. A typology of distance teaching systems // Distance Education: New Perspectives, London, Routledge, 1993, pp 62−76.
  82. Maule R. W. Computers and telecommunications for distance education. -University of San Francisco, San Francisco, California, 1993.
  83. Новые системы и технологии в образовании. Труды VIII Всероссийский научно-методической конференции. Самара, 1993.
  84. Kicking the tires of virtual reality software // Computer graphics world, 1993, № 6, p. 40−49.
  85. Maurer H., Scherbakov N., Srinivasan P. A new hypermedia data model // Proc. DEXA'93, Prague, Szech Rep., LNCS 720, 1993, p. 685−696.
  86. Galitsky A. et al. Using and building an electronic distance education system for Russia with connections to the worldwide information society // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  87. Cronin F.J. et.al. Telecommunications and cost saving in educational services // Information economics and policy, 1994, v. 6, № 1, pp. 53−75.
  88. Shturtz I. V., Belyaev S. Y. Interactive multimedia application development software // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  89. Vasilev Y.S., Busurin V.N., Kozlov V.N. Intellectual technology of education and sciencies // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  90. Knight P.T. Education for all through electronic distance education // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  91. Lofskog A. Distance learning in the era of new information technology // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  92. Griffin L.D. Instructor preparation assistance and support for electronic distance education course delivery // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  93. Jennings C., Davies D., Reif L. Every which way: issues in developing an organisational model for the construction of interactive «virtual» learning organisations // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  94. Yoakam M. Evaluation of the two-way interactive video classroom // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  95. Sharygin G.S., Reshetnikov M.T. Principles of the distant teaching and their introduction into extra-mural high-education system // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  96. Osovetsky L.G. Dynamic population of model into informatization for distance education and certification of knowledge // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  97. Lofskog A., Zaichenko T. From classroom teaching to distance learning the use different media // International conference on distance education, Moscow, 1994, July 5−8.
  98. Maurer H., Kappe F., Scherbakov N. Computer based learning in distributed hypermedia environment // Proc. of the East-West International Conference «Computer Technologies in Education» (EW-ED'94). Crimea, Ukraine, 1994, p. 160 164.
  99. Maurer H., Kappe F., Scherbakov N. Document linking and embedding: towards an open hypermedia system // Proc. of the East-West international conference on multimedia, hypermedia and virtual reality (MHVR'94). Moscow, Russia, 1994, p. 106−112.
  100. В.П. Мешалкин Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. -М.: Химия, 1995. -368с.
  101. В.В. Компьютерная технология обучения // Компьютерные технологии преподавания математических дисциплин: разработка и опыт применения. -М.: НИИВО, 95.
  102. Изучение математических дисциплин в компьютерной среде/ Под ред. д-ра техн. Наук пров. В. В. Семенова -М.: МАИ, 1996.
  103. В.В. Кибернетическая технология обучения // Труды II Международного симпозиума «Интеллектуальные системы», INTELS '96,. Спб., 1996.
  104. Ishikawa A. Virtual university and classroom //Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  105. Muchnik M. Collaborative models in technology and distance education // Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  106. Krivosheev A.O., Fomin S.S. Educational server for the distance education system of Russia // Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  107. Morozov E. Implementation of computer based teaching systems for professional training in computer aided engineering // Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  108. Davies M., Hickey S. The virtual study center: a WWW based distance education program // Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  109. Evreinov G.E., Agranovsky A.V. The design of the tool methods in the distance learning for visually impaired. // Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  110. Drozdetskaya G. V., Pozdnyakov B. S., Pozdnyakov V.S. To a question on electronic textbooks development for distance education system presented // Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  111. Van Der Merwe H. The multimedia learning package: an instrument to take the distance out of distance education // Proceedings second international conference on distance education, Moscow, 1996.
  112. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д., 1996. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика.
  113. Э.В., 1996. Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании. М.:МИФИ.
  114. Энциклопедия тестов. Тайны вашего характера / Сост. Касьянов С. А. -М.: Вече, 1997.-464с.
  115. New information technologies. Computer technologies in distance education. Numer 12, 1997.
  116. Новые информационные технологии. Компьютерные технологии в ДО. Вып. 12, 1997.
  117. Компьютерные сети. Учебный курс/ Пер. с англ. М.: Издательский отдел «Руская Редакция» ТОО «Channel Trading Ltd.». — 1997. — 696с.: ил.
  118. Учебно-образовательная сеть московского университета. Препринт физического факультета МГУ, № 15/1998, 18с. В. А. Садовничный, В. И. Трухин, В. А. Весенин, А. Н. Сандалов, Н. А. Сухарева.
  119. А. Г. JavaScript для всех. -М.: КомпьютерПресс, 1998. -384с.
  120. К. Лехто, В. полонски FrontPage 98. Официальное руководство Microsoft: пер. с англ. СПБ.: BHV — Санкт-Петербург, 1998. -400с, ил.
  121. Microsoft FrontPage 98. Шаг за шагом: Практ. пособ. / Пер. с англ.- М.: Издательство ЭКОМ, 1998/ 312с.: илл.
  122. В.А. Садовничий и др. Учебно-образовательная сеть Московского университета. Препринт физического факультета МГУ, Москва 1998.
  123. Дистанционное обучение: Учеб. пособие /Под ред. Е. С. Полат. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 1998.- 192 с.
  124. В.В. Основы программирования на языке Перл— М.: Радио и связь, Горячая линия-Телеком. 1999. 144с.
  125. V. Grementieri, A. Szucs. New opportunities for European cooperation. European Distance Education Network Information conference. Moscow, Russia, 1999.
  126. О.Ю. Проектирование подсистем принятия решений для логистических информационных систем. Авторефат, диссертации на соис. Ученой степени. КТН. Спец. 05.13.12 сис. авт. проект. Москва-1999.
  127. В.В. А. Раймунду. Математические модели и алгоритмы принятия решений для задач управления в условиях неопределенности. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Владимир 2000.
  128. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский СПБ: Питер, 2000. — 384с.: ил.
  129. Базы данных в Интернете: практическое руководство по созданию Web-приложений с базами данных. М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2000. — 432с.: ил.
  130. Н.В. Педагогика и практическая психология. Ростов н/Д: «Феникс», 2000.-416 с.
  131. Д. Вебер Технология Java в подлиннике: пер. с англ. СПБ.: БХВ-Петербург, 2001. — 1104с., ил.
  132. В. И. Карлащук. Обучающие программы. Москва «COJIOH-P». 2001.
  133. Шарма, Вивек, Шарма, Раджив. Разработка Web-серверов для электронной коммерции. Комплексный подход.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 400с.: ил. — Парал. тит. англ.
  134. М.Ю., Таннинг Ж. Ф. и др. Технические и гуманитарные аспекты информационных образовательных сетей и сред: Монография. Владимир, ВлГУ- ВИУУ, 2001, 160с.
  135. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах: Статистические расчеты, построение графов и диаграмм анализ данных. — СПб: Питер, 1997. -231 с.
  136. BE., Кольцова НЕ, Лобанов Ю.И, Ремизова ВА, Саловов А. В. Базы знаний учебного назначения. — М, 1992. — 60 с. -(Новые информационные технологии в образовании: Обзор, ииформ. / НИИВО- Вып. 2).
  137. Дюбуа Поль. MySQL: Пер. с англ.:-М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.-816с.: ил.-Парал. Тит. англ.
  138. С., Мизик Д. Программирование Active Server Pages/ Пер. с англ. — 3-е изд., доп.- М.: Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2000. — 320с.: ил.
  139. И.Е., Таннинг Ж. Ф. Интеллектуальное программное обеспечение удаленного тестирования. //Д48 Дистанционное обучение и новые технологии в образовании: Материалы региональной науч.-метод. Конф./Владим. гос. Ун-т. Владимир, 2001. С. 32−35.
  140. .Ф. Технология и структура программного обеспечения для дистанционного обучения. // Д48 Дистанционное обучение и новые технологии в образовании: Материалы региональной науч.-метод. Конф./Владим. гос. Ун-т. Владимир, 2001. С. 45−47.
  141. Ev. Zhigalov, J.F. Tangning. Information technologies in distance education. // Научное издание. Российские и Американские университеты на пороге III тысячелетия. Материалы международной научной конференции. -Владимир 2001. С. 68−70.
  142. .Ф. Учет временных параметров при принятии решения в системе дистанционного тестирования. Дистанционное обучение и новые технологии в образовании. Материалы II региональной научно-методической конференции. Владимир 2002 г. с. 16−18.
  143. .Ф. Автоматизация принятия решений в системе дистанционного тестирования. Дистанционное обучение и новые технологии в образовании. Материалы II региональной научно-методической конференции. Владимир 2002 г. с. 20−21.
  144. И.Е., Таннинг Ж. Ф. Модель и технология системы дистанционного обучения. Дистанционное обучение и новые технологии в образовании. Материалы II региональной научно-методической конференции. Владимир 2002 г. с. 23−24.
  145. Ф.Ж. Таннинг, И. Е. Жигалов. Модель и принципы построения распределенной обучающей системы. Данные, информация и их обработка. Сборник научных статей / Под ред. С. С. Садыкова, Д. Е. Андрианова -М.:Горячая линия Телеком, 2002. — С. 121−125.
  146. Б.Г. Ананьев. Человек как предмет познания. -СПб.: Питер, 2001.288с.
  147. Н.Н. Обозов. Типы личности, темперамент и характер. Методическое пособие. СПб.: Питер, 1995.
  148. .И. Фактор времени и природа темперамента//Вопр. Психологии. 1988. № 4. С. 129−136.
  149. М.Ю. Информационные образовательные сети. Основные теории и методика применения: Монография / Под науч. ред. проф. А.В. Костров- ВлГУ Владимир, 2001. 207с.
  150. С.В. Введение в сетевые технологии: Элементы применения и администрирования сетей: Учеб. Пособие. М.: Финансы и статистика, 2003. — 224с. :ил.
  151. Ф.Ж. Таннинг, И. Е. Жигалов. Основные показатели эффективности информационных процессов в телекоммуникационной обучающей среде. // Труды Vой международной НТК «Перспективные технологии в средствах передачи информации ПТСПИ’ОЗ» Владимир — Суздаль, 2003.
  152. Ф.Ж. Таннинг, И. Е. Жигалов. Организация информационных процессов в телекоммуникационной обучающей среде. // VIII Международная научно-практическая конференция «Наука сервису» Москва 2003.
  153. И.Е. Жигалов, Ф. Ж. Таннинг. Построение операционной среды телекоммуникационной системы дистанционного обучения. // VIII Международная научно-практическая конференция «Наука сервису» Москва 2003.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!