Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Распределение информационных ресурсов при организации комбинированных форм обучения в системе переподготовки кадров для предприятий транспортного комплекса

Диссертация: Распределение информационных ресурсов при организации комбинированных форм обучения в системе переподготовки кадров для предприятий транспортного комплекса
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Управление процессом профессионального обучения начинается с определения потребностей, которые формируются на основе потребностей развития работников, а также необходимости выполнения ими своих текущих производственных обязанностей. Выполнение должностных обязанностей требует от сотрудников организации знания рабочих процедур и методов, выпускаемой продукции и оказываемых услуг, умения работать… Читать ещё >

Распределение информационных ресурсов при организации комбинированных форм обучения в системе переподготовки кадров для предприятий транспортного комплекса (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЗАДАЧ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА ТРАНСПОРТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
    • 1. 1. Основные направления развития информационных технологий на предприятиях транспортного комплекса
    • 1. 2. Анализ методов и форм информационных технологий в обучении
    • 1. 3. Педагогические принципы формирования системы переподготовки
      • 1. 3. 1. Основные принципы организации комбинированного обучения
      • 1. 3. 2. Взаимодействие пользователей в системе переподготовки
      • 1. 3. 3. Организация методической работы
    • 1. 4. Математические методы проектирования распределенных информационных систем
    • 1. 5. Разработка требований к проектированию адаптивной системы подготовки и переподготовки персонала транспортных предприятий
  • Выводы по главе 1
  • 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ В СИСТЕМЕ ПЕРЕПОДГОТОВКИ
    • 2. 1. Классификация пользователей и компонентов системы переподготовки
      • 2. 1. 1. Разработка критериев оптимизации структуры распределенной информационной системы
      • 2. 1. 2. Взаимосвязь пользователей и компонентов системы
    • 2. 2. Функциональная декомпозиция структуры программно-моделирующего комплекса
    • 2. 3. Разработка метода перераспределения информационных ресурсов
      • 2. 3. 1. Марковская цепь связности учебных материалов
      • 2. 3. 2. Операции преобразования марковской цепи
      • 2. 3. 3. Построение вторичной марковской цепи групп пользователей
  • Выводы по главе 2
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИЗА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЛОЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ СЕТЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
    • 3. 1. Вложенное представление имитационной модели распределенной информационной системы
      • 3. 1. 1. Метод вложенных процессов
      • 3. 1. 2. Интерфейс механизмов блокировок
    • 3. 2. Алгоритм метода фиктивных источников
    • 3. 3. Анализ модели о неоднородными источниками
    • 3. 4. Исследование сходимости итерационной процедуры в методе фиктивных источников
  • Выводы по главе 3
  • 4. ПРОГРАММНО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ КОМБИНИРОВАННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПОДГОТОВКИ И ПЕРЕПОДГОТОВКИ
    • 4. 1. Структуры баз данных и функционал конверторов баз
    • 4. 2. Функциональные возможностей программной среды администратора системы переподготовки
      • 4. 2. 1. Интерфейс программы администратора
      • 4. 2. 2. Модуль «Регистрация тьюторов»
      • 4. 2. 3. Модуль «Регистрация обучаемых»
      • 4. 2. 4. Модуль «Регистрация Методистов»
      • 4. 2. 5. Модуль «Закрепление обучаемых за тьюторами»
      • 4. 2. 6. Модуль «Закрепление дисциплин за тьюторами»
      • 4. 2. 7. Модуль «Закрепление методистов за дисциплинами»
  • Выводы по главе 4

В настоящее время эффективное развитие городского наземного транспорта невозможно без решения вопросов технологического и кадрового обеспечения. Использование новой техники необходимо для ремонта разнообразного подвижного состава, что требует внедрение новых информационных и телекоммуникационных технологий в сфере управления автомобильным транспортом, а также увеличения выпуска специалистов с высшим и средним автотранспортным образованием, работников массовых профессий с одновременным повышением требований к качеству подготовки. Развитие парка транспортных средств диктует обновление содержания автотранспортного образования и его учебно-методического обеспечения с учетом использования в обучении новейших информационных технологий, подготовки и издания электронных средств учебного назначения. В результате необходимо создание распределенной системы переподготовки и повышения квалификации руководителей автотранспортных предприятий и операторов, работников транспортной экспедиции и транспортно-дорожного сервиса и др.

Управление процессом профессионального обучения начинается с определения потребностей, которые формируются на основе потребностей развития работников, а также необходимости выполнения ими своих текущих производственных обязанностей. Выполнение должностных обязанностей требует от сотрудников организации знания рабочих процедур и методов, выпускаемой продукции и оказываемых услуг, умения работать на установленном оборудовании и т. п. Потребности, связанные с выполнением производственных обязанностей, могут определяться как на основе заявок руководителей подразделений и самих работников, так и путем проведения опросов руководителей и специалистов, анализа результатов работы подразделений организации.

В «Программе развития наземного общественного транспорта Москвы и его материально-технической базы до 2015 года» ГУП «Мосгортранс» особое внимание уделено обеспечению набора, обучения и закрепления кадров за счет выполнения социальных программ. Так, только на заводах входящих в состав ГУП «Мосгортранс»: «Сокольническом вагоноремонтно-строительном заводе» (СВАРЗ), «Московском троллейбусном ремонтном заводе» (МТРЗ), «Трамвайно-ремонтном заводе» (ТРЗ), «Московском авторемонтном кузовном заводе» (АРЕМКУЗ), «Электромеханическом опытном заводе» (ЭМОЗ)) планируется увеличение численности рабочих за период 2003;2008 годы на 55%.

Подавляющее большинство мероприятий по обеспечению подготовки, переподготовки и повышению квалификации сотрудников планируется профинансировать из собственных средств предприятий. Оценка эффективности программ обучения является центральным моментом управления профессиональным обучением в организации. При этом недостаточно внимания уделяется распределению информационных ресурсов по структурным подразделениям предприятия, что необходимо для рациональной организации как самого процесса обучения, так и аттестации сотрудников.

Предметом исследования являются информационная поддержка системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих транспортных предприятий, включая организацию обучения и тестового контроля в соответствии со сложившейся организационной и нормативно-правовой схемой.

Целью работы является автоматизация процессов управления персоналом на предприятиях «Мосгортранс», что позволит повысить эффективность подготовки и переподготовки рабочих и служащих за счет использования распределенной инфраструктуры технического и информационного обеспечения.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ задач системы подготовки и переподготовки рабочих и служащих предприятий «Мосгортранс»;

• формальная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки и переподготовки персонала:

• разработка метода моделирования распределения информационных ресурсов с учетом из методической связности;

• разработка вложенных моделей запросов на ресурсы в системе переподготовки на базе сетей массового обслуживания;

• программная реализация интерфейсного взаимодействия локального, сетевого и WEB вариантов функционирования подсистем подготовки.

При разработке формальных моделей компонентов системы переподготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, марковских цепей, систем и сетей массового обслуживания и др. Моделирование и аналитические исследования проводились на основе современных математических методов и методов многомерного статистического анализа с использованием математических и статистических пакетов (Statistica, MathCad, MatLab и др).

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проведен системный анализ задач автоматизации управления персоналом в контуре системы переподготовки и предложен комплексный подход к решению задач разработки информационного обеспечения и моделирования процессов обучения в рамках единой методики.

Проведен сравнительный анализ методов и средств обучения. Выделены категории методов и методик, которые могут быть полностью или частично автоматизированы. Определено место компьютерных и телекоммуникационных технологий в обучении персонала ТК.

Рассмотрены основные принципы организации педагогической системы, которая представляет собой упорядоченную совокупность целей, содержания, технологии (методов), средств и форм обучения, воспитания и развития сотрудников, характеризующих в инвариантном виде составляющие образовательной деятельности в данных социальных условиях. Наличие в адаптивной информационной системе обучения модели обучаемого (модели научения) позволяет увязать унификацию личности и персонализацию выбора обучаемым собственной траектории познавательной деятельности.

Во второй главе диссертации на основе проведенного анализа педагогических и дидактических принципов организации обучения и методов контроля и диагностики уровня знаний формируется концепция автоматизации управления переподготовкой персонала. Строится формальная модель описания процессов обучения и тестового контроля. Решается задача декомпозиции компонентов системы переподготовки. В результате формируется концептуальная модель и технические требования для реализации программной среды, обеспечивающей функциональную полноту системы с целью расширения ее возможностей.

Следующей задачей, которая решена в диссертации — это размещение учебных ресурсов в распределенной системе переподготовки с целью синхронизации, редактирования и представления учебных материалов. Для оперативного обмена это актуально в связи с большими объемами аудиои видео-информации, ЗЭ-анимациями и другими мультимедийными ресурсами, которые требуют значительных объемов памяти и в настоящий момент при существующих каналах передачи, используемых в структурах «Мосгортранс», вызывают определенные трудности.

При формировании математической модели учитывается текущее распределение ресурсовтерриториальная удаленность пользователей системыинтенсивность запросов к каждому ресурсу. В данной постановке важен не сам факт запроса на ресурс, а их очередность. Наиболее адекватной формализацией такого процесса являются марковские цепи, которые учитывают как начальное распределение вероятностей, так и вероятности переходов между состояниями, которые определяют распределение ресурсов.

В третьей главе диссертации разрабатывается формальные методы моделирования функционирования распределенной системы на базе моделей систем и сетей массового обслуживания. Предполагается, что сеть в силу естественного регионального распределения может быть приведена к некоторой вложенной иерархической структуре.

Введены четыре типа узлов: узлы-генераторыузлы-терминаторыузлы обработкиузлы-пользователи. Узлы-пользователи порождают заявку, ждут ответа и после некоторой задержки отправляют новую заявку на обработку. Узлы-генераторы порождают запросы на обработку с указанным законом распределения характеристик запроса. Узлы обработки выполняют обработку сгенерированных заявок. Каждый узел обработки сам представляет сеть со сложной структурой.

Суть разработанного метода вложенных процессов заключается в замене исходной сети, представленной по вложенной схеме, двумя сетями. Сеть нижнего уровня повторяет сеть узла обработки с выделенными генераторами заявок. Нижний уровень в диссертационной работе представлен только разомкнутой СеМО. Сеть верхнего уровня повторяет структуру общей сети. Однако, каждый узел обработки в ней заменяется на некоторый упрощенный эквивалентный. Верхний уровень сети может быть как замкнутой так и разомкнутой СеМО.

Основной разработанного метода является подмена сети вложенного уровня произвольной структуры на линейную.

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы построения программного комплекса системы переподготовки кадров на предприятиях «Мосгортранс». Основной задачей работы была синхронизация подготовки и передачи мультимедийных методических материалов с возможностью комбинированного использования локального, сетевого и WEB вариантов. Реализованные программные продукты репликации полной структуры учебного курса с учебными материалами из сетевого варианта в локальный и обратно, позволяют обеспечить мобильность создания отдельных курсов, а также добавлять новые или измененные локальные курсы в образовательный процесс локальных классов. Функциональные возможности репликаторов сводятся к копированию структуры курса с привязанными к ней визуальными файлами учебных материалов.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляют:

• структурная декомпозиция программно-технического комплекса системы подготовки и переподготовки;

• формализованное описание взаимодействия пользователей и компонентов системы переподготовки;

• марковская модель перераспределения информационных ресурсов;

•динамическая модель вложенных запросов на ресурсы в системе переподготовки;

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом рабочей нагрузки функциональных компонентов системы и затребованности мультимедийных ресурсов. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в системе «Мосгортранс».

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Использование результатов работы позволяют повысить эффективность процессов разработки учебных программ и процедур тестового контроля, за счет оптимизации организации процесса обучения с учетом распределенной структуры учебных материалов.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на кафедр! АСУ МАДИ (ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2000;2003 гг.);

• на заседаниях кафедры АСУ МАДИ (ГТУ);

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации образовательного процесса составляет новое направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий формирования учебных материалов в системе подготовки и переподготовки кадров транспортных предприятий.

По результатам выполненных исследований опубликовано около 5 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 150 страницах машинописного текста, содержит 37 рисунков, 12 таблиц, список литературы из 102 наименований и приложения.

Основные выводы и результаты работы.

1. Проведен системный анализ задач организации системы подготовки и Проведен анализ структуры программно-технического комплекса организации системы подготовки и переподготовки кадров в системе управления персоналом предприятий «Мосгортранс» и выделен круг приоритетных задач, направленных на повышение организации обучения.

2. Выполнена формальная декомпозиция компонентов системы подготовки и переподготовки персонала с целью создания открытой и функционально полной системы поддержки переподготовки.

3. Проведена классификация пользователей системы и разработано формализованное описание схем их взаимодействия с учетом привязки к программным и информационным ресурсам системы переподготовки.

4. Разработан аппарат преобразования марковских цепей, опсывающий процессы связности и последовательности редактирования учебных материалов, позволяющий реализовать рациональное размещение рабочих групп, выполняющих редактирование и накачку базы данных учебных материалов в распределенной среде.

5. Разработана динамическая модель вложенных процессов, основанная замене вложенных моделей СеМО линейными структурами.

6. Разработан набор программных компонентов, реализующих конвертацию данных сетевого, локального и WEB вариантов, а также программный комплекс оценки производительности информационной системы подготовки и переподготовки кадров в системе управления персоналом.

7. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятиях «Мосгортранс» и на кафедре АСУ МАДИ (ГТУ). Показано, что внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность процессов разработки учебных планов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. Монография. — М.: Исследовательский центр, 1994.
  2. B.C. Теоретические основы разработки заданий в тестовой форме. М.: Исследовательский центр, 1995.
  3. В.Н. Спецификация программ: понятийные средства и их организация. Новосибирск, Наука, 1987, 238 с.
  4. В.О., Алешин В. И. и др. Формирование стереоскопического изображения виртуальной сцены в системе «Ги-первизор» // Вопросы кибернетики. -1995. № 181.
  5. В.И. Наша концепция.// Вестник высшей шкояы. 1990. № 10
  6. Г. К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. -Харьков, 1997.-111 с.
  7. JI.C. Избранные психологические исследования. М., МГУ, 1956.
  8. Гершунский Б. С Философия образования. М.: Флинта, 1998,
  9. Государственный образовательный стандарт Российской Федерации. Высшее профессиональное образование. Общие требования. М., ГКВОРФ, 1993 -9с.
  10. М.А. Компьютеру дидактическое обеспечение. // Информатика и образование — М., Педагогика, N 4, с.3−14.
  11. М.А. Структура АОС. //Информатика и образование -М-, Педагогика, N 3, 1987, с.11−20.
  12. А.П., Звенигородский Г. А., Первин Ю. А. Школьная информатика (концепции, состояние, перспективы). Новосибирск, ВЦ СО АН СССР, препринт N 152, 1979.
  13. А.П. Компьютеризация школы и математическое образование. //Программирование. 1990, N 1, с. 5−25.
  14. С., Лихачев Н., Степанов В. Виртуальная реальность новая информационная технология // Экология непознанного. — 1995. — № 1.- С.6−11.
  15. З.Д. Методологические основы разработки и функционирования комплексной системы контроля качества подготовки специалистов в вузе. Диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук.-С.П.: ЛГУ, 1994.
  16. Закон Российской Федерации «О высшем и послевузовском профессиональном образовании», М.: 1996.
  17. Закон Российской Федерации «Об образовании», М.: Правительство РФ, 1996.
  18. И.А. Проблемы самооценивания как интериоризированной внешней оценки в процессе обучения. «Квалиметрия человека и образования. Методология и практика. 2-й симпозиум, кн.1, 4.1. М.: Исследовательский центр, 1993.
  19. В.Г. Образовательная система как объект оценивания. Диссертация на соискание научной степени кандидата педагогических наук. -М.: Исследовательский центр, 1995.
  20. Г. П., Катыс П. Г. Автоматический синтез трехмерных объектов // Приборы и системы управления. -1997. № 2. — С. 48−53.
  21. Г. П., Катыс П. Г. Трехмерное отображение визуальной информации в виртуальном пространстве: Учебное пособие / МИРЭА. М., 1998. — 78 с.
  22. Г. П., Катыс П.Г- Яковлев А. И. Трехмерные системы представления объемной видеоинформации / Международная инженерная академия. М., 1998. -122 с.
  23. В.П. и др. Состояние и развитие дистанционного образования в мире: Научно-аналитический доклад. М.: Изд-во „Магистр“, 1997. — С. 44.
  24. .К. Инвариантные функции интеллектуальной деятельности. Техническое творчество: теория, методология, практика, энциклопедический словарь справочник./Под ред. А. И. Половинкина, В.В.Попова/. М.: НПО „Информсистема“, 1994.
  25. .К. Комплексная оценка выпускников высших учебных заведений. Отчет по НИР за 1996 г. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1997, 136 с.
  26. .К. Образовательные стандарты и программы: инвариантные аспекты М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1999 — с. 144.
  27. С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах. //МП. 1986, N 3, с. 14−19.
  28. .Г. Экспертная оценка и принятие решений. М.: Патент, 1996−271 с.
  29. Л.В. Виртуальная реальность новый шаг в технологии человеко-машинного взаимодействия //Теория и системы управления. — 1995. -№ 5. -С. 173−183.
  30. Л.В., Налитое С. Д. Виртуальная реальность: анализ состояния и подходы к решению // Новости искусственного интеллекта. -1995. -№ 3. С. 24−90.
  31. ЛитвинцеваЛ. В., Налитое С. Д. Графические средства для построения систем когнитивной графики и виртуальных миров // Программные продукты и системы. -1995. № 2.
  32. Национальный центр дистанционного обучения Франции (CNED) / http ://www. cned. fr.
  33. Новое качество высшего образования в современной России. Труды Исследовательского центра. Род научной редакцией Селезневой H.A. и Субетто А. И. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1995. — 199 с.
  34. Отчет Комитета аккредитации высшего образования США в 1998 г. / http://chea.org/Perspective/assuring.html.
  35. Отчет по поправкам в высшем образовании США 1998 г. / http://www.ed.gov/offices/AC/ACSFA/sepbrief/ distance learening/html.
  36. .Ф. Предложения по совершенствованию ГОСов по направлениям подготовки и специальностям. -М: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1996.
  37. Плясневич Г. С- Тюхов Б. П. Концептуальное моделирование виртуальной реальности // Интеллектуальные системы. Тр. Конф. 1996 г. Второго международного симпозиума. СПб., 1996.
  38. H.A. Изучение приемов логического мышления у взрослых. М., Педагогика, 1980.
  39. Положение об итоговой государственной аттестации выпускников высших учебных заведений в Российской Федерации. М. Госкомвуз РФ, 25.05.94.
  40. Положение об итоговой государственной аттестации студентов высших учебных заведений в РСФСР. Проект. М.: Научно — методический центр по подготовке, переподготовке и повышению квалификации специалистов. 1994.
  41. Проходов, А В., Рузин В. С О глубинной концепции образования.// Вестник высшей школы. 1990 № 5.
  42. Л. С. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Знание, 1988.
  43. Реформа и развитие высшего образования. Программный документ. ЮНЕСКО, 1995.
  44. Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М., Наука, 1986.
  45. Б. У. Датур А.О. Стандарты и тесты в образовании,— М.: Исследовательский центр, 1995. 48с.
  46. Сборник методических рекомендаций по разработке содержания обучения и дидактических систем. /Под ред. А. А. Золотарева М., МИИГА, 1988, 270 с.
  47. H.A. Проблемы оценки качества образования в России: состояние и перспективные пути решения. Труды Исследовательского центра. Серия: Научные доклады. М. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов 1994.
  48. H.A., Коломиец Б. К. Проблемы итоговой государственной аттестации выпускников вузов, сб."Современные формы и методы контроля знаний студентов на различных этапах обучения и при аккредитации вузов» М.: Исследовательский центр. 1995.
  49. В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996.-86с.
  50. Степанов А. А- Бахтина Т. Е., Свердлова Т. А., Желтое С. Ю. Обзор технических и программных средств систем виртуальной реальности // В сб.: «Технология виртуальной реальности». М., 1996. — С. 15−56.
  51. P.P. Множества. Логика. Аксиоматические теории. М., Наука, 1988.
  52. А.И. Системология образовательных систем. -М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995.
  53. Технология виртуальной реальности: состояние и тенденции развития // Новости искусственного интеллекта. 1995. -№ 3.-С. 118−122.
  54. Технология системного моделирования. /Под ред. С. В. Емельянова -М., Машиностроение- Берлин, Техник, 1988.
  55. A.B. Алгоритм агрегирования с использованием смешанной стратегии. Исследовательский центр. 1995.
  56. Эд., Сандерс К., Скотт Ч., Вольф П. Создание VRML миров / Пер. с англ. Киев: Изд-во «Группа BHV», 1997. — 320 с.
  57. В.П., Солдаткин В. И., Лобачев С. Л., Ковальчук О. Г. Дистанционное обучение: к виртуальным средам знаний. Дистанционное образование. № 2. — 1999. — С.8−16.
  58. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под ред. А. Н. Тихонова. М., 1998.- С. 256.
  59. В.Л., Ускова М. Информационные технологии в образовании //Информационные технологии. 1999. -№ 1.-С. 31−37.
  60. Фонды комплексных квалификационных заданий по специальностям высшего образования.: Методические разработки (разработчики: Селезнева Н. А., Беспалько В. П., Соколов В. М. и др.) М. Гособразование СССР 1998 г. 89 с.
  61. М.Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Уч. пособие. М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995. 32 с
  62. D. 3D Sound for Virtual Reality and Multimedia // Academic Press. 1994.
  63. Birnbaum A. Some Latent Trait Models and Their Use in Statistical Theories of Mental Test Scores. Reading, Mass.: Addison Wesly, 1968.
  64. Candell Thomas P. The Application of Neural Networks to Virtual Reality // 1CNN Tutorial. 1994. № 13. WCCI (Orlando F.L.).
  65. Casas L.A.A. et al. Virtual reality full immersion techniques for enhancing workers performance // Proc. Intern. Conf. On Integrated and Sustainable Industrial Production. (Lisbon, Portugal). 1997. P. 399−411.
  66. Elane El-Khawas. External Scrutiny, US Style: multiple actors, overlapping roles. Governments and professional education / Edited by Tony Becher. UK. Published by SRHE and Open University Press. Bristol: HEFCE, 1993.
  67. Enseignement a distance: realites, enjeux et perspectives: Rapport presente par 7-C1. Barbarante: Conseil economique et social. P., 1997.
  68. Gibson W.A., Latent Structure and Positive Manifold, «British Journal of Statistical Psychology», 15, 1962, 149—160.
  69. Gibson W.A. Nonlinear Factors in Two Dimensions, «Psychometrika», 25, 1960,381—392.
  70. Green B.F., A General Solution for the Latent Class Model of Latent Structure Analysis, «Psychometrika», 16, 1951, 151— 166.
  71. Jnternatronal Standard Classification of Education (JSCD), revised version 2. UNESCO, 1996.
  72. Joraskog K-S. A General Programm for Analysis of Coveriance Structures. Including Generalized MANONA, Edication Testing Service, Princeton, N.S., 1971.
  73. Kenneth Nemire. Evaluting an immersive virtual environment prototyping and simulation // SPIE. 1997. Vol. 3012. P. 408−416.
  74. Lazarsfeld P.F. Latent Structure Analysis, b: S. Koch (ed), «Psychology: A Study of a Science», New York, McGraw-Hill, 1959.
  75. Leary D.E. Artificial intelligence and virtual organizations // Commum ACM (USA). 1997. Vol. 40. № 1. P. 52−59.
  76. Libermcm Henry. Intelligent graphics // Commun. ACM. 1996. Vol. 39. № 8. P. 38−48.
  77. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N J. Lawrence Eribaum Ass., Publ. 1980.
  78. Lord F.M., Novick M. Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley Publ. Co. Reading, Mass., 1968.
  79. Macedonia M.R. A transatlantic research and development environment (3D virtual graphics) // IEEE Comput. Graph. Appl. 1997. Vol. 17. № 2. P. 76−82.
  80. Menousek B., Wolfe T. Virtual reality the modular way // Comput. Graph. (USA). Aug. 1997. Vol. 31. № 3. P. 66−68.
  81. Mood A.M. Macro-Analysis of American Edution System, Operation Res, 17,770−780, 1969.
  82. Padgett Mary Lou et al. Virtual Reality systems: from training simulators to. intelligent VR//Proc. SPffi. 1996. Vol. 2878. P. 409−450.
  83. Pelletier F. The virtual and real environments: symbiosis // Proc. Internal Conf. On Virtual Systems and Multimedia. 1997. P. 246−247.
  84. Pourzand A.R. and Callings N. Progress in the construction of multilayer optical neural network // Proc. SPffi. 1998. Vol. 3940. p. 439−442.
  85. Rasch, G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Afteword by B.D.Wright. The Univ. of Chicago Press. Chicago & London, 1980.
  86. Simmonds B. Enhancing reality to make the ideal instruments // Control and lustrum. 1995. Vol. 27. № 12. P. 29, 30.
  87. The European conventions on higher education. Council of Europe. -Strasbourg: Council of Europe Press, 1995.
  88. Udo Jakob, Efi Douloumi. Let’s move on the integration of motion Rendering in VR // SPffi. 1997. Vol. 3012. P. 454−460.
  89. Umeki V., Doi M. Sensation of movement in virtual space // Electron. Commun. Jpn. Fundam. Electron. Sc. (USA). June, 1997. Vol. 80. № 6. P. 74−82.
  90. Vacca J.R. VRML: bringing virtual reality to the internet: CD-ROM included. Boston, 1996. — 552 p.
  91. Watars R. C- Barrus J.W. The rise of shared virtual environments // IEEE Spectr. (USA). March. 1997. Vol. 34. № 3. P. 20−25.
  92. Watson B. Evaluation of the effects of frame variation on VR tosk performance // Proc. ШЕЕ. 1997. Virtual Reality Annual Internal Symposium. P. 38−44.
  93. Wherry R.J., Gay lord R.H., Factor Pattern of Test Items and Tests as a Function of the Correlation Coefficient: Content, Difficulty, and Constant Error Factors, «Psychometrika», 9, 1944, 237−244.
  94. Ying-Ying Fang et al. A pseudo-immersive virtual environment a shell for research // Int. J. Virtual Real. (USA) 1996. Vol. 2. № 3. P. 8−14.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!