Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка и исследование систем автоматизированного обучения на базе статистических моделей

Диссертация: Разработка и исследование систем автоматизированного обучения на базе статистических моделей
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Они включают основные понятия, характеристики и принципы построения и проверки адекватности моделей усвоения и забывания. Дана классификация экспериментальных исследований с целью обеспечения сопоставимости результатов и сформулированы рекомендации по определению количественных характеристик процесса усвоения и забывания (п. 1.2). Предложены модели изменения знаний по отдельным положениям… Читать ещё >

Разработка и исследование систем автоматизированного обучения на базе статистических моделей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ВВЕДЕНИЕ. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
  • Часть I. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ДИНАМИКА ЗНАНИЙ
  • Глава I. ДИНАМИКА ЗНАНИЙ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА ОТДЕЛЬНЫХ ПОЛОЖЕНИЙ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН
    • 1. 1. Анализ знаний с точки зрения психологии, педагогики, логики и состояние разработки и внедрения АОС, АТС, АКС, АОМ, АКМ
    • 1. 2. Классификация экспериментов по определению характеристик динамики знаний
    • 1. 3. Способ прогнозирования характеристик динамики знаний новых задач
  • Выводы по первой главе
  • Глава 2. СИНТЕЗ СТРАТЕГИЙ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ
    • 2. 1. Стратегия управления учебный процессом с учетом ошибок 1-го и 2-го рода при контроле знаний
    • 2. 2. Стратегия проведения повторений в календарные моменты времени
    • 2. 3. Стратегия проведения повторений в календарные моменты времени, а восстановлений знаний в моменты забывания
    • 2. 4. Суммирование потоков учебного материала
  • Выводы по второй главе
  • Глава 3. ТОЧЕЧНЫЕ И ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТЕЙ УСВОЕНИЯ И ЗАБЫВАНИЯ. КРИТЕРИЙ ЗНАЧИМОСТИ
    • 3. 1. Метод регрессионного анализа для оценки интенсив-ностей усвоения и забывания
    • 3. 2. Критерий значимости. Доверительные интервалы
    • 3. 3. Сравнение интенсивностей усвоения или забывания двух учеников или групп
    • 3. 4. Примеры определения точечных и интервальных оценок интенсивностей усвоения и забывания и проверки адекватности моделей
  • Выводы по третьей главе
  • Часть П. СТАНДАРТИЗОВАННЫЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ И — ВЫБОРА ВАРИАНТА ИЗЛОЖЕНИЯ. НО
  • Глава 4. Модели обучения и контроля и дидактические характеристики учебных материалов. I. ... Ill
    • 4. 1. Модели обучения и контроля с помощью автоматизированных обучающих систем и адаптивных обучающих и контролирующих машин. III
    • 4. 2. Выбор существенных признаков при контроле и обучении адаптивными контролирующими и обучающими системами и измерение адекватности модели
  • Выводы по четвертой главе
  • Глава 5. Стандартизованные методы контроля знаний и выбора варианта изложения
    • 5. 1. Принцип учета ошибок при опознании ответов и критерий применимости технических средств
    • 5. 2. Методика' проверки соответствия математической модели и экспериментальных данных
    • 5. 3. Выбор времени, отводимого на обучение и контроль
    • 5. 4. Двухбальный контроль знаний
      • 5. 4. 1. Основные характеристики планов
  • Выводы по пятой главе
  • Глава. б. Двухбальный и четырехбальный контроль знаний при учете двух уровней усвоения
    • 6. 1. Двухбальный контроль знаний типа однократной выборки
    • 6. 2. Двухбальный контроль знаний типа двукратной выборки заданий
    • 6. 3. Двухбальный контроль в соответствии с последовательным критерием отношения вероятностей
    • 6. 4. Комбинации планов контроля знаний
    • 6. 5. Четырехбальный контроль знаний
    • 6. 6. Анализ и синтез планов контроля знаний на основе номограмм и таблиц
      • 6. 6. 1. Применение номограмм
      • 6. 6. 2. Синтез планов контроля с учетом забывания учебного материала
      • 6. 6. 3. Использование таблиц при контроле знаний
    • 6. 7. Точечные и интервальные оценки контролируемого параметра
  • Выводы по шестой главе
  • Глава 7. Контроль знаний с оценкой ответов поощрительными баллами
    • 7. 1. Планы контроля знаний по числу поощрительных баллов
    • 7. 2. Анализ и синтез планов контроля по математическому ожиданию и дисперсии контролируемого параметра
    • 7. 3. Последовательные планы контроля знаний
    • 7. 4. Байесовские планы проведения контроля
    • 7. 5. Расчет интенсивности потока студентов в классах автоматизированного контроля и обучения
  • Выводы по седьмой главе
  • Часть Ш. ОБУЧЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ И АДАПТИВНЫХ ОБУЧАЮЩИХ И КОНТРОЛИРУЮЩИХ МАШИН
  • Глава 8. Параметрические методы обучения автоматизированных обучающих систем и адаптивных обучащих и контролирующих машин
    • 8. 1. Постановка задачи обучения и самообучения автоматизированных обучающргх систем и адаптивных обучающих и контролирующих машин
    • 8. 2. Дискриминантные функции
    • 8. 3. Параметрические методы обучения автоматизированных обучающих систем и адаптивных обучающих и контролирующих машин
  • Выводы по восьмой главе
  • Глава 9. Непараметрические методы обучения автоматизированных обучающих систем и адаптивных обучающих и контролирующих машин
    • 9. 1. Вероятностные итеративные методы определения параметров разделяющих поверхностей
    • 9. 2. Методы комплексной оценки качества сложных объектов и явлений
    • 9. 3. Логико-лингвистические методы обучения АОС, АТС,
  • АКС, АОМ и АКМ
  • Выводы по девятой главе

— моделирование и автоматизация управления процессом обучения;

— метрологическое обеспечение учебного цроцесса;

— интерпретация АОС, АТС, АКС, АОМ, АКМ на основе алгоритмов, моделирующих поведение преподавателя в цроцессе обучения.

Эти проблемы решались автором в рамках работ, вошедших в план основных научных работ МЭИ и проведенных по Координационным планам Минвуза СССР на 1976;1980 г. г. (п. 1.4.3.6.2) и на I98I-I985 г. г. (п. 1.1.2.2.2.02), по программе ГКНТ СССР по решению проблемы 0.80.10 (задание 0.80.10.02), Комплексной программе работ Минвуза СССР по созданию АОС на базе ЕС ЭВМ (пл. 4.1 и 4.4) и по приказу Минвуза СССР & 135 от 16.10.80.

Дель работы заключается в разработке и исследовании систем автоматизированного обучения на базе статистических моделей. В этой связи основными задачами данной работы являются:

— разработка и исследование моделей динамики и управления учебным цроцессом;

— разработка способов измерения дидактических характеристик учебных материалов;

— разработка и исследование методов стандартизованного контроля знаний (СКЗ) и выбора варианта адаптивной обучающей программы (АОП);

— разработка и исследование алгоритмов обучения АОС, АТС, АКС, АОМ, Ш;

— практическая апробация разработанного комплекса моделей и алгоритмов.

Методология исследований. В процессе автоматизированного обучения, тренажа, диагностирования и контроля имеют место как детерминированная, так и случайная составляющие, причем первая связана с составлением учебных планов и программ, а втораяс их реализацией. Можно выделить два источника неопределенности и соответственно два класса причин, предопределяющих рассмотрение процесса автоматизированного обучения, диагностирования, тренажа и контроля как вероятностного процесса. Во-первых, это действие внешних факторов — частично природных, частично социальных. Во-вторых, это действие ряда изменчивых факторов, который внутренне црисущ рассматриваемым цроцессам: способ обучения, личность и квалификация преподавателей, возраст, индивидуально-типологические характеристики, начальная подготовка обучаемых, качество учебных материалов и т. п. Это предопределяет стохастический характер процесса автоматизированного обучения, тренажа и контроля и целесообразность описания его вероятностно-статистическими методами. В соответствии с этим синтезируемые модели систем, а втоматизированного обучения основываются на разработке и использовании аппарата вероятностно-статистических описаний, математического программирования, теории надежности, теории информации и др.

Научная новизна работы.

1. Автором предложены основные понятия и модели статистической динамики знаний и разработаны методы измерения точечных и интервальных оценок характеристик процесса усвоения и забывания для различных случаев организации экспериментальных исследований, а также способы проверки адекватности моделей усвоения и забывания.

2. Разработан способ прогнозирования характеристик усвоения и забывания решений новых задач по характеристикам усвоения и забывания решений задач-аналогов. Сущность его состоит в следующем. Для ряда гаданий экспериментально определяются оценки интен-сивностей усвоения или забывания, на основе которых вычисляются оценки интенсивностей усвоения или забывания отдельных операций (более мелких единиц знания) в виде решения соответствующей задачи оптимизации. Зная состав и структуру операций в решении новой задачи и интенсивности усвоения или забывания этих операций, определенных экспериментально по задачам-аналогам, можно получить оценки интенсивностей усвоения или забывания решений новых задач без проведения дополнительных экспериментальных исследований.

3. Сформирована задача оптимального управления процессом обучения, предложены критерии оптимальности (коэффициент црофес-сиональной готовности, вероятность выполнения задачи в некотором интервале времени, средние удельные затрат^, подход к синтезу и осуществлен синтез пяти оптимальных стратегий управления процессом обучения без учета и с учетом рисков недооценки и переоценки при контроле знаний (КЗ), Результаты, сформулированные в п.п. 1−3, составляют основы теории статистической динамики знаний.

4. Автором разработаны способы измерения ряда дидактических характеристик учебных материалов (связь, различительная способность, пригодность вопросов и др.), позволяющие осуществить коррекцию контролирующих программ и сократить время цроведения КЗ.

5. Разработаны способы экспериментальных исследований различных источников искажений при измерении и передаче значений цризнаков обучаемых (ненадежность языка общения человека и машины, сбои машины, форма предъявления заданий и др.), а также принцип учета этих искажений. Он основан на сведении их к одному источнику (например, к сбоям машины). С помощью данного принципа сформулирован информационный критерий применимости автоматизированных систем для обучения, тренажа и контроля. Это позволяет синтезировать планы КЗ для автоматизированных систем с ошибками в измерении правильности ответов, которые по рискам недооценки и переоценки равносильны планам КЗ при отсутствии таких ошибок.

6. Предложены основные характеристики планов СКЗ (оперативные характеристики, риски недооценки и переоценки знаний, средние значения числа измерений, оценки и доли пропущенных неусвоенных вопросов) и разработаны способы анализа и синтеза планов СКЗ при наличии и отсутствии ошибок в опознании правильности ответов. При этом автором введены планы СКЗ типа двухкратной выборки и последовательного анализа ответов, которые при одних и тех же требованиях к КЗ требуют выполнения обучаемым меньшего числа заданий по сравнению с используемыми в настоящее время планами КЗ типа однократной выборки, а также предложены планы КЗ с учетом предыстории обучаемого (байесовские планы) и забывания учебного материала. С целью облегчения решения задач анализа и синтеза планов СКЗ при наличии и отсутствии искажений в измерении правильности ответов предложены номограммы и разработаны инженерные методы расчета.

7. Автором разработаны подход и методы анализа и синтеза планов СКЗ при более точном измерении результатов выполнения отдельных заданий (поощрительные баллы, время, точность и т. п.) при отсутствии и наличии искажений. При этом теоретически и экспериментально показано, что такие планы при одних и тех же рисках недооценки и переоценки знаний требуют выполнения обучаемым меньшего числа заданий по оравнению с планами СКЗ с качественной оценкой ответов. Результаты, сформулированные в п.п. 4−7, составляют основы теории СКЗ.

8. Сформулирована проблема обучения и самообучения АОС, АТС, АКС, АШ, АКМ как проблема моделирования поведения преподавателей в цроцессе обучения, тренажа, диагностирования и контроля с целью адаптации к индивидуальным характеристикам обучаемых с учетом требований внешней среды. Обучение АКС и АКМ направлено на получение правил контроля и диагностирования знаний, а также анализа ответов, обучение же АТС, АОС, АОМ — дополнительно на получение правила определения варианта (способа) обучения. Для решения указанной проблемы автором разработаны параметрические, непараметрические и логикснлингвистические методы: первые основаны на оценке неизвестных параметров известных условных распределений, вторые — на оценке параметров решающих правил, а третьи — на определении стохастических грамматик.

9. Предложены подходы к обобщенной (комплексной) оценке и стандартизации сложных объектов различной природы (состояние знашей, результатов деятельности, качество сложных технических устройств и систем и т. п.). При этом совокупность единичных показателей сводится в комплексный показатель.

Научные результаты 1−9 получены на базе разработки ряда новых математических моделей и алгоритмов. Среди них отметим:

1. Разработан способ прогнозирования характеристик динамики знаний решений новых задач на основе соответствующих характеристик задач-аналогов (гл.1).

2. Разработаны стратегии управления циклическим марковским и полумарковским процессами с конечным числом состояний и с учетом ошибок 1-го и 2-го рода при контроле состояния процесса (гл. 2).

3. Введены модели массового обслуживания с возможностью опережения плана и предложен способ сведения их к моделям с отсутствием такой возможности (п. 2.4).

4. Автором разработан принцип учета многих источников дискретных помех и на его основе информационный критерий применимости недостоверных первичных измерений для формирования статистических выводов при проверке гипотез, точечном и интервальном оценивании (гл. 5).

5. Разработаны методы проверки гипотез, анализа и синтеза планов контроля цри наличии многих источников недостоверности первичных измерений и с учетом предыстории (гл. 6 и 7).

6. Автором предложены многоальтернативные планы контроля, комбинации планов контроля и разработаны методы расчета их основных характеристик по достоверным и недостоверным первичным измерениям (гл. 6 и 7).

7. Предложены алгоритмы обучения и самообучения систем, отличащиеся от известны: наличие?- многих исто* ликов недостоверности первичным измерений и определением класса образов /в ремиме самообучения/ /гл.6 и 9/.

8. Разработан подход к формированию комплексного показателя /критерия/ качества и ряда объектов и явлении различно:" природы на основе дункции расстояния /гл. 9/.

Практическая ценность и «оекот.юняатши по применению. Результаты ¦¦ «ч ' I ¦ • ¦ '. ' |. —i—— —— 1 11 — - ¦ ¦ - | V работы практически значимы, ибо они позволяют синтезировать опт игральные стратегии управления процессом автоматизированного обучения, прогнозировать степень подготовки обучае: м1х, осудест-влять адаптацию автоматизированы» м систем к индивтд уалыым характеристикам учеников /под учеником в данной работе понимается учаыийст нколы пли ПТ7, студент вмза или техникума, опеоа-тор или диспетчер териологическим или онергетичесши: когяшексов и систем, слуматель дакультета новымения квалификации — рабочий, инменер, преподаватель/. Результат&tradeработы целесообразно использовать при организации автоматизированного обучения в высших и средним специальным учебным заведениях, кяеолам, а такме при повышении квалификации и переподготовке специалистов. Реализация везмльтатов то’отг в промымленности, РАй .Щ. СССР,.

I ¦ ¦ | >-¦ .I ¦- - -¦ , — - ¦¦¦ —¦ ¦ —————-. .. ———-Т.— —— ¦ I 1 — ————' при подготовке операторов и пользователе!' ЭВР. Результаты работы по моделированию и управлению процессом подготовки кадров, по дидактическим характеристикам учебнгы: материалов, по анализу и синтезу планов обучения и контроля, проведенной в Р: ЙЙГР, обеспечили сокращение доли оыибочных действий обслухивахдего персонала комплексов в 1,2−2,5 раза, снимение времени поиска причин отказов с 1,4 до 0,5 час., сокращение времени обучения персонала в зависимости от сломности деятельности в 1,2−1,5 раза.

Результаты работы по дидактическим характеристикам вопросов, методике исследования источников искамений результатов контроля и синтезу планов контроля реализованы в программе контроля знаний правил дорожного движения и в экзаменационном аппарате К-58, который обеспечивает совпадение оценок машины и комиссии для 86,5% водителей. Класс из 9 таких аппаратов с 1966 г. используется в ГАИ ГУВД Мосгорисполкома. Средняя пропускная способность его составляет 90−100 человеко-проверок в день, за период с 1966 г. проведено свыше 0,5 млн, человеко-проверок.

Внедрение результатов работы в в/ч 25 840-Е позволило сократить время контроля путем исключения дублированных и малоин-соормативных вопросов и повысить качество подготовки операторов.

Результаты работы по дидактическим характеристикам контролирующих программ, алгоритмам обучения АКС, внедренные в АКС Людиновского тепловозостроительного завода, обеспечили совпадение оценок машинного контроля и оценок преподавателя для 70−75% машинистов тепловозов.

Разработанные лично автором способы измерения дидактических характеристик учебных материалов, алгоритмы обучения АОС реализованы в виде пакета программ, включенных в программное обеспечение АОС НИиУЦ ПО ЗападЭВМкомплекс /г. Киев/. Внедрение разработанных алгоритмов обеспечило сокращение времени контроля и высокое совпадение оценок АОС и преподавателя при обучении пользователей ЭВМ.

Методы и результаты, полученные в работе, могут быть широко использованы при обучении и управлении подготовкой кадров в различных отраслях народного хозяйства и в первую очередь для комплексов с высокой «ценой» ошибки людей.

Реализация результатов работы в вузах и НИИ. Результаты работы по динамике знаний, планированию повторений основных положений учебных дисциплин, дидактическим характеристикам учебных материалов и обучению АКС и АКМ внедрены в МЭИ. Они нашли отражение при разработке 57 обучающих и контролирующих программ информационной емкостью свыше 7500 кадров, которые непрерывно и широко используются в учебном процессе с 1967 г. Результатом внедрения здесь явилось обеспечение необходимой подготовки по основным положениям учебных дисциплин вследствие использования стратегий управления учебным процессом на основе закономерностей усвоения и забывания, повышение успеваемости и однородности подготовки студентов, повышение полноты и достоверности КЗ, обеспечение соответствия оценок машины и преподавателя для 75−100% студентов вследствие внедрения обучающих алгоритмов.

Результаты работы по дидактическим характеристикам контролирующих программ, измерению характеристик процесса забывания, планированию повторений основных положений и синтезу планов СКЗ, проводимой с 1975 г., внедрены на кафедре социальной гигиены и организации здравоохранения I ЖК им. Сеченова й.М. Это позволило сократить время контроля на 10−30% на основе коррекции программ контроля по дидактическим характеристикам, повысить средний балл и обеспечить совпадение оценок преподавателя и оценок при СКЗ для 75−92% студентов.

Результаты работы по дидактическим характеристикам учебных материалов, анализу и синтезу планов СКЗ, обучению АОС, определению дидактической эффективности АОС, а также пакет из 27 программ реализации указанных алгоритмов передан для использования в НИИВШ. Эти результаты отражены в технических и методических требованиях к АОС на базе ЕС ЭВМ, одобренных Научным Советом по проблемам создания и применения АОС при НИЕВШ, а также в совместных научных отчетах.

Результаты работы по обучению АОС, исследованию влияния си-ля и лабильности нервной системы на время и успешность обучения, проведенной в I974−1976 гг. в ВЦ Минвуза РСФСР, были использованы при автоматизированном обучении. Внедрение их позволило сократить время контроля и обеспечить совпадение решений преподавателя и АОС для 80−87% обучаемых.

Результаты работы по определению точечных и интервальных оценок характеристик процесса забывания, планированию повторений основных положений высшей математики, определению дидактических характеристик контролирующих программ, алгоритмам обучения АКМ, проведенной с 1976 по 1978 гг. на заводе-втузе при Автозил им, Лихачева Й. А., были использованы при преподавании высшей математики. Результатом внедрения здесь явилось повышение однородности подготовки, достоверности контроля /достигнуто совпадение оценок машины и преподавателя для 90−95°о студентов/.

Разработанные лично автором и в соавторстве алгоритмы и программы определения степени и достоверности влияния свойств нервной системы учащихся на ход учебного процесса, методики измерения характеристик забывания по результатам отсроченных проверок и методы определения дидактических характеристик контролирующих программ, проведенной в течение I975−1977 гг. в НИИ ОиПП АПН СССР, были использованы при исследовании влияния силы и лабильности ка характеристики усвоения! и забывания. Результатом здесь явилось установление зависимости времени усвоения и забывания от лабильности нервной системы.

Разработанные лично автором и в соавторстве алгоритмы и программы формирования комплексного показателя результатов деятельности отдельных исполнителей и коллективов, методы анализа и синтеза планов выборочного обследования качества медицинского обслуживания, проводимой с 1975 г. по настоящее время в ВНИИ СГиОЗ им. Семашко Н. А., были использованы при управлении медицинскими коллективами. Здесь результатом внедрения явилось существенное сокращение числа единичных показателей, необходимых для оценки деятельности служб здравоохранения, ранжировка коллективов по успешности работы и выявление причин отставания.

Разработанные методы измерения, моделирования, управления учебным процессом и алгоритмы обучения АОС, АТС, АКС, АОМ, АКМ отражены в 12 учебных пособиях, из них 7 написаны лично автором, включая учебное пособие, опубликованное издательством «Высшая школа», иов соавторстве. Они читаются автором б курсах «Методы программно-целевого планирования и управления», «Теория и расчет надежности», «Основы проектирования АСУ», «Статистические методы в инженерных исследованиях», «Эксплуатация ЭВМ», «Введение в статистическую теорию обучения и контроля знаний». Апробация работы. Работа обсуждалась на кафедре системотехники МЭИ, в МУЛ МЭИ, на семинарах НИКВШ, ИК АН УССР, кафедры ТСО МГПИ им. В. И. Ленина, комиссии «Проблемы обучения персонала систем организационного управления» секции Ii-2 КС Н°-8 МРП СССР, на Всесоюзном семинаре «Методологические проблемы применения кибернетики, логики, математики в психологии и педагогике» при Научном Совете по комплексной проблеме «Кибернетика» АН СССР. Материалы работы докладывались на 35 Всесоюзных, республиканских и международных конференциях и совещаниях: юбилейных и научно-технических конференциях в МЭИ, начиная с 1967 г., II докладовпятой Всероссийской конференции по программированному обучению и применению технических средств, Москва-1969 г., 4 зональном семинаре «Научная организация учебного процесса», Новосибирск-1979 г.- 3 научно-методической конференции вузов Республик Прибалтики, Белорусской ССР и Калининградской области, Рига-1972 г.- научно-технической конференции по применению технических стредств в средних специальных учебных заведениях,.

Свердловск-1969 г.- Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы совершенствования методики программированного обучения», Орел-1976 г.- Всесоюзной научно-технической конференции «Техническое обеспечение учебного процесса и технические средства обучения в высших и средних специальных учебных заведениях», Москва-1975 г.- Всесоюзном семинаре по обмену опытом разработки и использования контролирующих и обучающих устройств в высших учебных заведениях, Москва-1973 г.- Третьей Всесоюзной научно-технической конференции «Достижения и перспективы развития технической кибернетики», Киев-1975 г., Пятой Всероссийской конференции педобществ, Москва-1976 г.- семинаре НИИ содержания и методов обучения АПН СССР, Москва-1976 г.- Всесоюзной научной конференции «Современные проблемы энергетики и электротехники», Москва-1977 г.- П Республиканской научно-практической конференции по проблемам обучения и применению ТСО в учебном процессе высших и средних специальных учебных заведений, Фрунзе-1977 г.- Межреспубликанской конференции по проблемам обучения, Вильнюс-1977 г.- Пленуме Научного Совета по социальной гигиене и организации здравоохранения при Президиуме АМН СССР, Ленинград-1978 г.- Республиканских научно-технических конференциях, ©-рунзе-1979 и 1980 гг.- I Всесоюзной конференции «Человеко-машинные обучающие системы», Телави-1979 г.- Советско-германском семинаре по программированному обучению, Ленинград-1975 г.- секции научно-методического совета Рижского политехнического института по применению вычислительной техники в учебном процессе, Рига-1979 г.- конференции «Современные проблемы разработки и технической реализации АСУ», Москва-1977 г.- Всесоюзной конференции по совершенствованию шябулаторно-поликлинической помощи населению, Москва-1979 г.- Всесоюзной юбилейной научно-практической конференции памяти Курашова С. В., Москва-1980 г.- Всесоюзной научно-практической конференции «Состояние диспансеризации населения на современном этапе и основные направления ее развития», Ижевск-1980 г.- научно-методическом семинаре «Применение аудиовизуальных средств в учебном процессе вуза», Москва-1982 г.- Республиканском семинаре «Применение ЭВМ в учебном процессе», Рига-1983 г.- Всесоюзном совещании-семинаре «Проблемы автоматизации обучения персонала систем организационного управления», Казань-1983 г.- семинаре «Прогрессивные методы системотехники» в ЩНТП, Москва-1983 г.- научно-техническом семинаре «Комплексное применение ТСО», Москва-1982 г.

Публикации. По теме диссертации 'напвсано ¦ 120 работ, включая 12 учебных пособий, изданных в «Высшей школе», МЭИ, I ММИ им. Сеченова И. М., ВНИИ СГиОЗ им. Семашко Н. А., 20 отчетов по КНР, прошедших государственную регистрацию.

Объем работы. Диссертация содержит основной текст на 2 87 стр., включающий введение, 9 глав и заключение, список литературы, 61 таблицу и 74 рисунка, приложения.

Выводы по девятой главе.

I.Априорная информация о процессе обучения, тренажа и контроля может быть представлена в форме предположения о виде разделяющих поверхностей. Для этих случаев предложены итерационные алгоритмы двух типов. Алгоритмы обучения первого типа отличаются тем, что каждый новый шаг приводит к улучшению решения и после конечного числа шагов достигается оптимальное решение. Алгоритмы второго типа обеспечивают улучшение решения на последовательности шагов, причем оптимальное решение достигается гарантированно после бесконечного числа итераций. Алгоритмы этих двух типов позволяют осуществить обучение и самообучение АОС, АТС, АКС, АОС, АКМ и отличаются от известных алгоритмов обработкой недостоверных первичных измерений.

2. Предложен подход к формированию комплексного показателя качества (КПК) объектов и явлений различной природы на основе метода главных компонент и функции расстояния, отличающийся от известных наличием ошибок в измерениях первичных показателей, а также зависимостью и иерархией показателей. На основе КПК предложен способ синтеза многомерных параметрических рядов сложных объектов.

3. Предложены логико-лингвистические методы обучения.

АОС, АТС, АШ, АОС, АКМ, когда по крайней мере некоторые свойства не могут быть отражены числовыми цризн^ками.Они отличаются от известных моделей учетом ошибок при регистрации цепочек ^пред-ложений), а также штрафов за принятие ошибочных решений. Получены условие принименимости стохастических грамматик при обучении АОС, АТС, АКС, АОМ, когда имеют место ошибки в регистрации цепочек fпредложений) * Показано, что для снижения вероятности ошибки при выставлении оценок и при принятии решений в задачах п. 4.1. целесообразно формировать комитет или коллектив из алгоритмов обучения или планов КЗ .

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

I. разработаны основы теории статистической динамики знаний и управления процессом автоматизированного обучения.

Они включают основные понятия, характеристики и принципы построения и проверки адекватности моделей усвоения и забывания. Дана классификация экспериментальных исследований с целью обеспечения сопоставимости результатов и сформулированы рекомендации по определению количественных характеристик процесса усвоения и забывания (п. 1.2). Предложены модели изменения знаний по отдельным положениям (п. 1.2), темам и учебным дисциплинам (п. 2.4), способы определения точечных и интервальных оценок количественных характеристик процесса усвоения и забывания и проверки адекватности моделей (гл.З). Предложен и разработан способ прогнозирования характеристик динамики знаний решений новых задач по соответствующим характеристикам задач-аналогов (п. 1.3). Знание количественных характеристик динамики знаний позволило поставить задачу синтеза оптимальных стратегий управления учебным процессом, предложить критерии оптимальности (максимум коэффициента профессиональной готовности, минимум средних удельных затрат на организацию процесса обучения, максимум вероятности выполнения задания в некотором интервале времени), подход к синтезу и осуществить синтез ' иятиоптимальных стратегий управления учебным процессом без учета и с учетом рисков недооценки и переоценки при контроле знаний (гл.2)" указанные результаты получены на базе разработки новых математических методов и алгоритмов: способ прогнозирования характеристик динаимики знаний решений новых задач (п. 1.3), стратегии управления циклическим марковским и полумарковским случайными процессами (пл. 2.1 и 2.4), предложение нового класса моделей массового обслуживания, отличающегося от известных моделей возможностью опережения плана, и способа сведения их к моделям с отсутствием такой возможности (п. 2.4), способы линеаризации нелинейных моделей при наличии и отсутствии ошибок в первичных измерениях |гл. 3) разработанная теория статистической динамики знаний имеет широкий спектр приложений в системе подготовки кадров для прогнозирования и управления профессиональной готовностью.

2. Разработаны основы теории стандартизованного контроля знаний (СКЗ) и выбора варианта адаптивной обучающей программы (АОП). Они включают основные понятия, характеристики и способы анализа и синтеза планов СКЗ. Предложены и разработаны методы определения ряда дидактических характеристик учебных материалов (связь, различительная способность, пригодность вопросов для использования в сочетании с автоматизированными системами и техническими средствами и др. (п. 4.2). экспериментально подтверждена эффективность использования этих характеристик для исключения дублированных и малоинформативных вопросов, вследствие чего сокращаются время проведения контроля знаний и соответственно повышается пропускная способность технических средств для контроля знаний (на 10−40%).

Предложен принцип учета различных источников ошибок в измерении правильности ответов (ненадежность языка общения человека и машины, сбои при нажатии кнопок, сбои машины и др.) и на его основе сформулирован информационный критерий применимости технических средств для обучения, тренажа и контроля (пл.5.1 и 7.2), что позволяет синтезировать планы проведения контроля знаний для технических средств с указанными ошибками, которые равносильны по рискам недооценки и переоценки знаний планам контроля при отсутствии таких ошибок.

Предложены основные характеристики (оперативные характеристики, риски недооценки и переоценки знаний знаний, средние значения числа измерений, оценки и доли пропущенных неусвоенных вопросов) (п. 5.4), разработаны способы анализа и синтеза планов двухбалльного и четырехбалльного контроля знаний при наличии и отсутствии ошибок в опознании правильности ответов (гл.6). При этом автором введены комбинации планов контроля (п. 6.4) и более эффективные планы типа двукратной выборки и последовательного анализа (пп.6.2, 6.3), причем предложение по синтезу блоков оценки последовательного типа защищено авторским свидетельством CI0I]. Экспериментальные исследования подтвердили эффективность планов типа последовательного анализа, состоящую в сокращении времени проведения контроля на 2050 $. разработаны планы обучения и контроля с учетом предисто-рии обучаемого (п. 7.4) и забывания учебного материала (п. 6.6.2), получены номограммы и разработаны инженерные методы анализа и синтеза планов стандартизованного контроля знаний при наличии и отсутствии ошибок в измерении правильности ответов на основе полученных номограмм (п. 6.6.1) и таблиц стандартных планов статистического контроля (п. 6.6.3). Предложен подход и разработаны методы анализа и синтеза планов СКЗ при более тачном измерении результатов выполнения отдельных заданий (поощрительные баллы, время, точность и т. п.) (пл. 7.1−7.3). Экспериментальные исследования подтвердили эффективность таких планов-сов-падени!е' оценок машины и преподавателя увеличилось на 15% при переходе от качественной оценки ответов к оценке ответов поощрительными баллами (п. 7.2). разработана методика и проведены экспериментальные исследования различных источников ошибок (ненадежность языка общения человека и машины, сбои при нажатии кнопок, сбои машины, ограничение времени, влияние характеристик нервной системы) (пп.5.1, 5.3). При этом установлена зависимость времени от лабильности и в меньшей степени от силы нервной системы, одно из направлений учета свойств нервной системы — проведение КЗ в соответствии с переменными планами, когда оценка ставится по ответам на различное число вопросов.

Указанные результаты получены на основе разработки новых математических моделей и алгоритмов:

— принцип учета многих источников дискретных помех и на его основе информационный критерий применимости недостоверных первичных измерений для формирования статистических выводов при проверке гипотез, точечном и интервальном оценивании (п.п.5.1, 7.2);

— методы проверки гипотез, анализа и синтеза планов контроля, отличавдиеся от известных учетом многих источников недостоверности первичных измерений и предистории (гл. 6 и 7);

— многоальтернативные штаны контроля, комбинации планов контроля и методы расчета их основных характеристик по достоверным и недостоверным первичным измерениям (гл. 6 и 7).

3. разработаны основы теории обучающихся АОС, АТС, АКС, А0М,.

АКМ.

Проведен анализ моделей основных задач, выполняемых АОС, АТС, АКС, АОМ, АКМ при выборе варианта изложения, контроля и диагностировании знаний, контроле при профотборе, контроле правильности выполнения заданий, прогнозировании успешности оконча^ия учебного заведения (п. 4.1). Это позволило выявить подобие указанных моделей, ибо вое они связаны с принятием решений. Вследствие этого модели п.4*1 в работе рассмотрены на примере КЗ. Сформулирована проблема обучения АОС, ATCt АКС, АОМ, АКМ как проблема моделирования поведения преподавателей в процессе обучения, тренажа и контроля (п. 8.1). Для ее решения предложены параметрические (п. 8.3), непараметрические (п. 9.1) и логико-лингвистические (п. 9.3) методы: первые основаны на оценке неизвестных параметров известных условных распределений, вторыена оценке параметров решающих правил, а третьи — на использовании стохастических грамматик, предложен способ учета различных источников искажений при регистрации цепочек (предложений) и получен критерий применимости стохастических грамматик при обучении АОС, АТС, АКС по недостоверным цепочкам (п. 9.3). Экспериментальные исследования, проведенные в МЭИ, I ММИ им. Сеченова И. М., ГАИ МВД СССР, Лвдиновском тепловозостроительном заводе и др., подтвердили эффективность алгоритмов обучения АКС, обеспечивающих совпадение оценок машины и преподавателя для 75−100% обучаемых. разработан подход к формированию комплексного показателя сложных объектов и явлений различной природы и на его основе предложен способ синтеза многомерных параметрических рядов (п. 9.2).

Экспериментальные исследования. проведенные в МЭИ по измерению состояния знаний обучаемых и в ВНИИ СГ и 03 им. Семашко Н. А. по измерению результатов деятельности, подтвердили эффективность подхода к определению комплексного показателя, который обеспечивает сокращение числа учитываемых показателей (на 10−60%), выявление причин неудовлетворительной работы и ранжирование исполнителей и коллективов по комплексному показателю результатов деятельности.

Приведенные результаты получены на базе разработки новых методов и алгоритмов:

— параметрические, непараметрические и логико-лингвистические методы, отличающиеся от известных учетом и обработкой недостоверных первинных данных;

— принцип учета ошибок в регистрации цепочек (предложений) и критерий применимости стохастических грамматик для формирования выводов ;

— подход к получению комплексного показателя сложных объектов и явлений различной природы, отличающийся от известных наличием ошибок в измерениях первичных показателей, а также зависимость и иерархией показателей ;

— способ синтеза многомерных параметрических рядов сложных объект ов.

Под руководством автора и при его участии разработаны программные реализации предложенного комплекса моделей и алгоритмов, которые внедрены в МЭИ, НИИВШ, ВНИИ СГ и 03 им. Семашко Н. А., НИ' и УЦ (г. Киев) и др.

Указанный круг проблем, связанных с разработкой и исследованием моделей измерения и управления учебным процессом, а также с построением обучающихся систем обучения, тренажа и контроля для высшей и средней школы, сферы подготовки операторов АСУ, технологических комплексов и водительских кадров, решался автором в рамках работ, вошедших в план основных научных работ МЭИ и проведенных по приказу Минвуза ССССР й 135 от 16.10.80 г., координационным планом Минвуза СССР на 1976;1980 и I98I-I985 гг., комплексной программе работ по созданию АОС на базе ЕС ЭВ1ЧИ программе ГНКТ СССР по решению проблемы 0.80.10. Результаты этих работ, выполненных автором лично и под его руководством, отражены в 20 отчетах по НИР, прошедших государственную регистрацию, 3 авторских свидетельствах, 12 учебных пособиях и монографиях, читаются автором в курсах «эксплуатация ЭВМ» для специальности 0608, «Методы программно-целевого планирования и управления» на ФПС, «Теория и расчет надежности», «Проектированию АСУ», «Статистические методы в инженерных исследованиях» для специальности 0646, подтверждены актами о внедрении в вузах, НИИ, ГАИ МВД СССР, на Лкщиновском тепловозостроительном заводе и др.

Научно-практическим эффектом от внедрения работы является: обеспечение необходимой црофессиональной готовности обучаемых по основным положениям дисциплин и основным алгоритмам деятельности, разработка учебных материалов с заданными дидактическими характеристиками, синтез планов СКЗ для технических средств с ошибками в опознании правльности ответов, равносильных с точки зрения рисков недооценки и переоценки знаний планам СКЗ при отсутствии таких ошибок, синтез обучающихся систем обучения, тренажа и контроля, адаптирующихся к индивидуальным характеристикам обучаемых, сокращение доли ошибочных действий облуживающего персонала в 1,2 + 2,5 раза, снижении среднего времени поиска причин отказов с 1,4 до 0,5 часа, сокращение времени обучения обслуживающего персонала в зависимости от сложности деятельности в 1,2 + 1,6 раза.

Совокупность научных результатов, включающих разработку новых, неизвестных ранее математических моделей динамики процессов обучения и тренажа, методов оптимального восстановления знаний, умений и навыков, методов обучения автоматизированных обучающих, тренажерных, контролирующих систем при наличии ошибок в первичных измерениях и новых, неизвестных ранее моделей стандартизованного выбора варианта изложения обучающих программ и контроля качества обучения и тренажа открывает, по нашему мнению, перспективное и имеющее важное народнохозяйственное значение новое научное направление в области автоматизированного обучения, тренажа и контроля^связанное с разработкой автоматизированных обучающих (тренажерных) и контролирующих систем, отличающихся от известных систем включением моделей динамики и оптимальноговосстановления знаний, а также наличием в них процессов адаптации как к индивидуальным характеристикам ученика, так и к изменяющим^ требованиям к качеству подготовки, и как следствие более высоким качеством и интенсивностью обучения (тренажа).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Г. Т., Брехов О. М. Аналитические вероятностные модели функционирования ЭВМ.- М.: Энергия, 1978. 368с.
  2. .В. Разработка машинных алгоритмов составления учебно-Савельев А.Я., го плана. Сб."Применение ЭВМ в учебном процессе".-Карпов В.И. М: Сов. радио, 1969, — с.46−53.
  3. В.А. О применении статистических методов .для оценки Базанова С. В. эффективности технических средств обучения (на Клементьева А. Ф. примере обучающей машины К-54). Сб. симпозиума
  4. Пятой Всероссийской конференции по применению технических средств и программированному обучению. М.:Просвещение, 1969*- с.48−54.
  5. Э.Антонюк М. И. Адаптивные устройства для обучения навыкам работына клавишных приборах. Сб."Технические средства е программированном обучении", Киев, IS70.
  6. Ю.Архангельский С. И. Лекции по теории обучения в высшей школе.
  7. М.: Высшая школа, 1974, 384с.1.Архангельский С. И. Вопросы измерения, анализа и оценки резуль-Михеев В.И., татов в практике педагогических исследований
  8. Ю.М. м.: Знание, 1975*- 42с.
  9. АСАУЛЯК Г. В., СЕМЕНОВА Л.Е.
  10. БАЛЛ Г. А., ДОВГЯЛЛО A.M., МАШБИЦ Е.И.16. БАДЛНЕР Х.А., ТАИДТ У.И.
  11. Введение в математическую теорию обучения, Изд-во «Мир», М., I969- Lj96c.
  12. Педагогика высшей школы. Под редакцией Бабанского Ю.К.
  13. Ростовский-на-Дону университет, Ростов, 1972?, .
  14. Исследование размера шага как параметра адаптации в адаптивной обучающей системе. Сб. «Технические средства в программированном обучении», Киев, 19700.57−90
  15. Сравнение эффективности программированногс и традиционного методов обучения по дисциплине «Математическое программирование». Сб. «Вопросы программирования в преподавании математики», Рига, 1972^ с.32−38
  16. Проблема порогов чувствительности и психофизические законы. Изд-во «Наука», М., 1976,. 396с,
  17. Некоторые математические вопросы теории обслуживания сложных систем. Изд-во «Сов. радио», М., 1971, 272с,
  18. Математическая теория надежности. Изд-во «Сов. радио», М., 1969- 1 488с,
  19. Быстрота и прочность запоминания и их соотношение у школьников. Сб. «Возрастные и индивидуальные различия памяти» под ред. Смирнова А. А., изд-во «Просвещение, М., I967- с.112−24 217. БАРДИН К.В.
  20. БАРЗИЛОВИЧ E.JQ., КАШТАНОВ В. А.19. БАРЛОУ Р., ПРОШАН Ф.20. БАРХАТОВА С.Г.
  21. ВАТУТИН С.А., МАИДАНОВСКАЯ Э. А,
  22. БАШАРИНОВ А.Е. ФЛЕЙШМАН Б.С.23. БЕСКОВ Б.А., КОСАРЕВ В.А.24. БЕСПАЛНСО В.П.25. БИТИНАС Б. II, 26. БЛЕКУЭЛ Д., ГИРШИК М.27. БОНДИН 0.А.28. БОРОДхЖ В.П., Г-ОЛЯС Ю.Е.29. БРАВЕРМАН Э.М.30. БУШ Р., 1. МОСТЕЛЛЕР Ф.
  23. Методы статистического последовательного анализа и их приложения. Изд-во „Сов. радио“, М., 1962, &bdquo-352с.
  24. Анализ требований к структуре и основшм параметрам обучающего комплекса на базе ЭВМ. В сб. „Вопросы теории вычислительных систем и математического обеспечения“, №., 1974, с. 3−16
  25. Программированное обучение. Дидактическиеоснбвы. Изд-во „Высшая школа“, М., 1970, .297с.
  26. Измерение в педагогических исследованиях. „Советская педагогика“, 1973, № 12.
  27. Теория игр и статистических решений. Издао ИЛ, М., 1958, 374 с»
  28. Априорные и апостериорные оценки контролирующей программы. Труды МЭИ. Сб. «Автомати зированные системы управления», вып. 168, МЭИ, 1973- с.31−36
  29. Метод наименьших отклонений. Сб. «Обнаружение и распознавание образов. Планирование эксперимента», изд-во «Наука», М., 197 Oj с. 109−126
  30. Методы экстремальной группировки параметров и задача выделения существенных признаков. АиТ, 1970, № с. 123−132
  31. Стохастические модели обучаемости. ГИФМЛ, М., I962? 483 с. 31. ВАЙНЦВАЙГ М.Н.32. ВАЙСБОРД Э.М. Д.Б.33. ВАЛЪД А.34. ВАЛЬТ Л.О.35. ВАПНИК В.Н.
  32. Алгоритм обучения распознавания образов Сб. «Алгоритмы обучения распознаванию образов», изд-во «Сов. радио», М., 1973, с. ПО-116
  33. Многоэкстремальная стохастическая аппроксимация. «Техническая кибернетика», 1968, Ш 5, с.3−13
  34. Последовательный анализ. Физматгиз, 1.60: 328 с.
  35. ВАПНИК В.Н., ЖУРАВЕЛЬ А.А., ЧЕРВОНЕНКИС А. Я.
  36. ВАПНИК В.Н., ГЛАЗОВА Т.Г., ЧЕРВОНЕНКИС А.Я.38. ВАСИЛЬЕВ В.И.39. Введение в эргономику.40. ВЕБРАС Э.А.
  37. ВЕНЕЦКИЙ И.Г., КРЕМЕР Н.Ш., АРБУЗОВ B.C.
  38. Соотношение структуры и элементов. «Вопросы философии», 1963, № 5-с.44−53
  39. Машины, обучающиеся распознаванию образов. Сб. «Алгоритмы обучения распознаванию образов», изд-во «Сов.радио», М., 1973? с, 528
  40. Алгоритмы обучения распознаванию образов ОП-1, ОП-2, 0Г1−3. Сб. «Алгоритмы обучения распознаванию образов», изд-во «Сов. радио», М., I973- с.89−109
  41. Алгоритмы обучения ОП-6, ОП-7. Сб."Ал-. горитмы обучения распознаванию образов", изд-во «Сов. радио», М., 1973, C. I36-I5C
  42. Распознающие системы. Изд-во «Наукрва думка», Киев, 1969. 292с,
  43. Под ред. Зинченко В. П., изд-во «Сов. радио», М., 1974, 352с.
  44. О совершенствовании выборочных ответов. Сб. «Применение технических средств и программированного обучения в средней специальной и высшей школе», издео «Наука», М., 1965.
  45. Применение ЭВМ для контроля успеваемости по высшей математике в Московском экономико-статистическом институте. Изд-во ИЦВМ, М., 1974.42. ВЕНТЦЕЛЬ E.G.43. ВЕНТЦЕЛЬ E.G.44. ВОЛКОВ И.И.
  46. Теория вероятностей. Изд-во «Наука», М., 1969,576 с. 45. ВУЧКОВ И.Н. КРУГ Г. К.
  47. ГАЛЬПЕРИН П.Я., РЕШЕТОВА З.А., ТАЛЫЗИНА Н.Ф.
  48. ГЛАДКИХ Б.А., МАТУШЕВСКИЙ В.В.48. ГЛУШСВ В.М.49. ГЛЫЗДОВ И.М.50. ГНЕДЕНКО Б.В.
  49. ГНЕДЕНКО Б.В., БЕЛЯЕВ Ю.К., СОЛОВЬЕВ А.Д.
  50. ГНЕДЕНКО Б.В., КОВАЛЕНКО И.Н.
  51. Г0РИЦКИЙоЮ. А., ДУБИНСКШ Ю. А. СВИРИДОВ А.П., КУТЕПОВ В.И.
  52. ГОЛИКОВ А.А., КУШЕЛЕВ Ю.Н.55. ГОЛОВКИН Б. А.
  53. Исследование операций. Изд-во «Сов. радио», М., 1972, '.551 с.
  54. Психолого-педагогические проблемы програы мированного обучения на современном этапе. Изд-во МГУ, М., 1966, 39 с.
  55. Применение методов классификации к построению регрессионной модели. Сб. «Кибернетика и вуз», Томск, вып. 5, 1972.
  56. Человек и вычислительная техника. Изд-во «Наукова думка», Киев, 1971, 294 с,
  57. Методические руководящие материалы по использованию информационно-контролирующей машины К-54. Изд-во МЭИ, М., 1969, 58с.
  58. Курс теории вероятностей. Физматгиз, М., 1961- >408 с.
  59. Математические методы в теории надежности. Изд-во «Наука», М., 1965, -524с.
  60. Введение в теорию массового обслуживания. Изд-во «Наука», to., I966-, 408с.
  61. Специальная математика. Программа для специальности 0646. Сб. «Учебные программы для специальности АСУ», МЭИ, 1976, с.47
  62. Современные системы обучения. Изд-во МэЙ 1973, 109с.
  63. Машинное распознавание и линейное программирование. Изд-во «Сов. радио», М., 1973- ¦ 99с.311.
  64. ГОРЮНОВ Ю.П., СИРЕНКО Э.И.
  65. ГРАБАРЬ М.И., КРАСНЯНСКАЯ К. А.
  66. ГРЕБЕНЬ И, П., ПОКРОВСКИЙ Е.А. БЕЛОУС ОБА И. К.59. ГРЕКОВ Б.А.
  67. ГРИГОРЬЕВ В. А. ДОНСКОИА. И., ЛЕБЕДЕВ П.Д.61. ДАВЫДОВ В.В.62. ДАНИЛОВ В.А.63. ДАНИЛОВ М., МАЛИНИИ В.
  68. Применение АВМ для построения адаптив -ных тренажеров обучения операторов. Сб. «Применение ЭВМ в учебном процессе», изд-во «Сов. радио», М., 1969.
  69. Реминисценция в пожилом и старческом возрасте. «Вопросы психологии», 1969, К.0 3.с.56−64 т
  70. Виды обобщения в обучении (Логико-психологические проблемы построения учебных предметов). Изд-во «Педагогика», М, 1972? .424 с
  71. Проявление силы нервной системы в мыслительных процессах. Кн. «Психологические вопросы становления профессионала», изд-во «Советская россия», М., 1976- с.163−181
  72. Структурно-системные исследования педагогических явлений и процессов. «Советская педагогика», 1971″ № 1- с.73−9564. ДЕНИСОВ А.Е.65. ДОВГЯЛЛО A.M., ЮЩЕНКО ЕЛ.
  73. ДОРОФЕШ А.А., ЛУМЕЛЬСКИЙ В.Я.67. ЕРМАКОВ В.Н.68. ЕНИКЕЕВ Х.Р.69. ЗАРХИН В.Г.
  74. ЗАХАРОВ А.Н., МАТЮШКИН A.M.71. ЗИНЧЕНКО П. И.
  75. ЗУХОВИЦКИЙ С.И. АВДЕЕВА Л. И.
  76. ИВАНОВ А.З., КРУГ Г. К., КУШЕ Л^В 10. Н., ЛЕЦКИИ Э.£., СВЕЧИНСКИИ В.Б.
  77. ИВДНЕНКО А.Г., ЗАЙЧЕНКО Ю.П., ДИМИТРОВ В.Д.
  78. Экспериментальная проверка информативныхсвойств «осредненного» преподавательскогокритерия оценки. Сб. «Программированноеобучение», изд-во КГУ, Киев, вып. 2, 3, 196? с. 2II-217
  79. Обучение и диалоговое программирование с помощью вычислительных машин. «Управляющие системы и мвшины», 1974, № с.22−32
  80. Реализация алгоритмов обучения распознаванию образов «без учителя» на ЭВМ. Сб. «Алгоритмы обучения распознаванию образов», изд-во «Сов. радио», М., 1973- с.181−198
  81. Обзор сравнивающих устройств обучающих машин. Труды МЭИ, Автоматизированные системы обучения, вып. 82, 1972, с.105−116
  82. Воспроизведение и забывание в зависимости от трудности текста и формы его предъявления. «Психологические очерки», под ред. И.Ф.Слу-чевского, Башгосиздат, Уфа, 1944.
  83. Об одном исследовании индивидуально-психологических особенностей учащихся при обучении с помощью ЭВМ. Доклады симпозиума «Дифференциальная психология и ее генетический аспект», Пермь, 1975.
  84. Проблемы адаптивных систем обучения (вступительная статья). Сб. «Кибернетика и проблемы обучения», Изд-во «Прогресс», М., 1970, с.11−24 7
  85. Непроизвольное запоминание. Изд-во «Наука», 1. М., 1961, 562 с.
  86. Линейное и выпуклое программирование. Изд-во «Наука», М., 1967, = 460 о.
  87. Обучающиеся системы управления. Труды МЭИ, вып. 44, МЭИ, 1962. с.47−156
  88. Принятие решений на основе самоорганизации.1. Изд-во «Сов. радио», 1976.280с.75. ИЛЬИНА Т.А.,
  89. Лекция в высшей школе. Изд-во «Знание», 1977, 79 с. 1977, с.304
  90. Инженерная психология. Изд-во «Наука», М.,
  91. Основы теории случайных процессов. Изд-в («Мир», М., 1971- 536 с.
  92. Категория марксистской диалектики как методологическая основа статистической науки. Изд-во «Наука», М., 1961.
  93. Стохастические системы обслуживания. Изд-во «Наука», М., 1966, 243 с,
  94. Индивидуальный стиль деятельности. Изд-вс Казанского университета, Казань, 1969,
  95. Разработка и исследование алгоритмических методов анализа. Автореф. канд. дисс., Новосибирск, 1973.
  96. Модель обучения на тренажере. Тезисы докладвв Всесоюзной научно-технической конференции «Техническое обеспечение учебного процесса и технические средства обучения в высших и средних специальных учебных заведениях», М., 1975^с.180−181
  97. Справочник по расчету надежности. Изд-во1. Сов. радио":1975г 472с.
  98. Теория восстановления. Изд-во «Сов.радио» М., 1967, 296с.
  99. КОРОВИН Н.В., БОЧКОВ Ю.Е., ДАВЫДОВА Л.В., МАЗАЕВ А.А., НАРЫШКИН Д.Г., СВИРИДОВ А.П., ФАДЕЕВА Н.В., ФЕОДОСЕЙЧУК Т. А.90. КОФМАН А., КРЮОН Р.91. КРАСИЛЬЩИК ОБА Д. И.92. КУЗИН Л.Т.93. КУЗНЕЦОВ С.И.
  100. КУЗЬМИН И.В. ЯВНА А.А., КЛЮЧКО В. И.95. КУЛЛЬБАК С. 96. КУРАЕВ В. И.
  101. Статистический приемочный контроль при допустимом числе дефектных изделий, равном нулю. Ленинградский дом научно-технической пропаганды. Л., 1951- 24с,
  102. Реконструкция в воспроизведении. Ученые записки Ленинградского государственного пединститута им. Герцена А. И., т.31,1940
  103. Применение технических средств при изучении курса химии. Тр. МЭИ, вып. 324,1.77jC.I09-III
  104. Массовое обслуживание. Теория и приложен- Изд-во «Мир», М., 1965- 302 с.
  105. О соотношении между запоминанием и воспроизведением. «Вопросы психологии», 1965, № 3.
  106. Основы кибернетики, ч. I, изд-во «Энергш М., 1973- • 498 с.
  107. Применение ЭВМ для управления процессом обучения. Изд-во „Знание“, М., 1972- 58с
  108. Элементы вероятностных моделей АСУ.1. Изд-во „Сов. радио“, 1975. .336с, 97. КУШЕЛЕВ Ю.Н., 1. ЦЕЛОВАЛЬНИКОВ Е.И.
  109. Теория информации и статистика. Изд-во „Наука“, М., 1967-, 408с.
  110. Взаимоотношение содернэтельных и формальных компонентов в построении и развертывании научных теорий. „Вопросы философии“ 1971″ № II, с.57−68
  111. Обучающий комплекс на базе ЭЦВМ „Се-и тунь“. Сб. „Автоматизированные системы обучения“, вып. 82, изд. МЭИ, М., 1972? с.58−66
  112. КУШЕ ЛЕВ Ю.Н., ЕВСЕЕВ А.И., ВОЛКОВА Н.Д., СМИРНОВА Н.М., ТИМОШКИНА Л. И.
  113. Об устном вводе в устройство для обучения. Доклады научно-методической конференции по итогам научно-исследовательских работ за 1966−1967 гг. Секция новых методов и средст: обучения, МЭИ, 1967,0.IOO-IIO
  114. О разработке комплекса из контролирующего аппарата К-58 и перфорационного устройства К-59. Труды МЭИ, Автоматизированные системы обучения, вып. 82, 1972,0.168−173
  115. КУШЕЛЕВ Ю.Н., СВИРИДОВ А.П., УСКОВ В.Г., БОЕВ Б.Н., ДЕРГУНОВ М.Н., ИОПСВ В В., САПЕЛЬНИКОВ В.А., АКИМОВ Н.
  116. КУШЕЛЕВ JO.H., Об эффективности технических средств об-БОНДИН О.А. и др. уЧениЯв Сб. „Автоматизированные системыобучения“, вып. 262, изд-во МЭИ, 1975, с.5−12 7
  117. КУШЕЛЕВ Ю.Н., Обучающее устройство. Авторское свид.
  118. ДШТУНОВ М’н», Ш 4I995I, Бюлл. изобр. № 10, 1974.
  119. УСКОВ В.Г.', БОЕВ Б.Н., ГЛЫЗДОВ И.М., ЕРМАКОВ В.Н.
  120. КУШЕЛЕВ Ю.Н., БЕЛЬЧЕНКО С.С., ГЛЫЗДСВ И.М., СВИРИДОВ А. П. и др.
  121. Обучающее устройство. Авторское свид. № 367 448, Бюлл. изобр., № 8, 1973.
  122. Лабораторный практикум по курсу «Теоретические основы планирования экспериментальных исследований» подсед. Г. К. Круга, изд-во МЭИ, М., 1973-
  123. Проверка статистических гипотез. Изд-во «Наука», М., I964- 498с.
  124. Теория усвоения знаний. «Советская педагогика», 1964, № 10, с.56−65
  125. Процесс и структура человеческого учения. Изд-во «Прогресс», М., 1970-* 685с,
  126. Переработка информации у человека, изд-во104. ЛЕМАН Э.
  127. ЛЕОНТЬЕВ А.Н., ГАЛЬПЕРИН П. Я.106. ЛЕОНТЬЕВ А.Н.107. ЛИНГАРТ И.108. ЛИНДСЕЙ П., НОРМАН Д. 1. Мир", М., 1974.550 с.
  128. ЛИПАЕВ В.В., Эффективность методов организации вычисли-ЯШКОВ С.Ф. тельного процесса в АСУ. Изд-во «Стастистика», М., 1975, 255с
  129. НО. Логика и проблемы обучения. Под ред. Бирюкова Б. В. и Фар1977.111. ЛУРИЯ А.Р.112. ЛЬЮИС Б.113. лысенко д.г., ЗАРХИН в.г., свиридов А.п., кузнецов с.и.т. ляудис в.я.бера В.Г. Изд-во «Педагогика»,. 215с.
  130. Нейропсихология памяти, т.1,373с.1974,
  131. Когда необходимы адаптивные обучающие машины. Сб."Адаптивные системы обучения", перевод с англ. Изд-во КВИРТУ. Киев, 1965, с.5−48 '
  132. К вопросу об ограничении времени контроля в контролирующих классах. В сб. «Управляющие машины», вып. З, изд-во Чувашского госуниверситета, Чебоксары, 1977- с.41−55
  133. Память в процессе развития. Изд-во МГУ, 1976 г., 255с.
  134. МАЗАЕВ А.А. (отв. исп.) Системный подход и организация контроля знаний с использованием техническихсредств. Отчет по НИР, № гос. per. Б 410 088, 1975.116. МАЛЬЦЕВА К.П.117. МАРЧЕНКО Е.К.
  135. Наглядные и словесные опоры при запоминании у школьников. В сб."Вопросы психологиипамяти" под ред. Смирнова А. А. М., 1958с.195−215
  136. Машины для обучения. Изд-во «Высшая школа», М., 1974, -.312 с.
  137. МАСЛЕННИКОВ М. М. Экспериментальное применение прибора К-54на экзамене по логике. Сб. Симпозиума К? 5 Пятой Всероссийской конференции по применению технических средств и программированному обучению. Изд-во «Просвещение», М., 1969- с.30—38
  138. Математические методы в социальных науках. Изд-во «Прогресс"1. М., 1973, 351 с.
  139. Математическое описание и оптимизация многофакторных процессов. Сб. статей под ред. Круга Г. К. Труды МЭИ, вып.68. МЭИ, 1968,, 188с.121. 122. 123.
  140. МАТЮШКИН A.M. МАХМУТОВ М.й.1. МЕРЛИН B.C.
  141. Актуальные проблемы психологии в зысшей школе. Изд-во „Знание“, М., 1977- -44 с.
  142. Проблемное обучение. Изд-во „Педагогика“, М., 1975, 368 с.
  143. Характер связи между общими особенностями и свойствами общего типа нервной системы. Сб. Соотношение биологического и социальног в человеке, М., 1975.
  144. Методология исследований по инженерной психологии и психологии труда. Часть I. Изд-во ЛГУ, Ленинград, 1974, 148с.
  145. Введение в статистическую теорию связи, зр.1−2. „Сов.радио“, М., I96I-I962,
  146. Влияние наследственности на индивидуальные особенности некоторых процессов памяти. „Вопросы психологии“, 1972, №
  147. Некоторые алгоритмы работы адаптивных обучающих машин. Сб."Применение ЭВМ в учебном процессе». Изд-во «Сов.радио», М., 1969.
  148. Опыт психофизиологического обоснования нормативов работы студентов. Сб. Программированное обучение. Изд-во КГУ, Киев, 1969.
  149. Программы для решения задач распознавания образов методом потенциальных функций. Сб."Алгоритмы обучения распознаванию образов". Изд-во «Сов.радио», М., 1973. с.50−84 —
  150. Теория эксперимента. Изд-во «Наука», 1. М., 1971, .207с,
  151. Основные свойства нервной системы человека. «Просвещение», М., 1966, 382с.
  152. МУЧНИК И.Б., ПЕТРЕНКО Е.С.130. НАЛИМОВ В.В.131. НЕБЫЛИЦЫН В.Д.
  153. НЕКЛЮДОВА Н.Ф., ПУСТЫЛЬНИК Е.И.
  154. Автоматические устройства контроля те кущей успеваемости. Известия вузов. Радиотехника, № 4, 1963, с.408−424
  155. Вопросы оптимального составления учебных планов и программ. Автореферат канд.дисс. МЭИ, 1969.
  156. Обучающиеся машины. Изд-во «Мир», М., 1967, 180с,
  157. НИЦЕЦКИЙ Л"В. Применение ЭВМ для совершенствования управления учебным процессом в РПИ. Сб."ЭВМ в учебном процессе и управления вузами", вып.1, Рига, 1973, о.3−22
  158. НОВИКОВ В. А. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных обучающих систем. Изд-во НИИВШ, М., 1976,, 80с.138. НОВИКОВ О.А.,
  159. ПЕТУХОВ С. И. Прикладные вопросы теорий массового обслуживания. Изд-во «Сов.радио», М., 1969,
  160. НОВОМЕЙСКИЙ А.А. О взаимоотношении образа и слова при запоминании. В сб."Вопросы психологии памяти" под ред. Смирнова А. А., М., 1958ус.110−156
  161. ОЖОГИН В. Я. Вероятностные свойства модели формирования осредненной оценки. Сб."Программированное обучение", вйп.2−3, изд-во КГУ, Киев, 1968^ с.218−224
  162. Основы вузовской педагогики. Изд-во ЛГУ, Л., 1972- .ЗЦС.
  163. Основы инженерной психологии под ред. Ломова Б. Ф. «Высшаяшкола», М., 1977, 336 с.
  164. Основы методики проектирования учебных планов вуза. 4.1.
  165. М, 1975 (НИИПВШ)Отдел научн.информации. Обзорная информация. Сер. НОТ и применение технических средств в учебном процессе и библиотечном обслуживании.
  166. НЕТУШИЛ А.В., КУШЕЛЕВ Ю.Н., УСКОВ В.Г., БУДЕННЫЙ А.П., СВИРИДОВ А.П.134. НИКИТИН А.В.135. НИЛЬСОН Н.
  167. Очерки истории и теории развития науки. Изд-во «Наука», 1. М., 1969- .423 с.
  168. Обучение как процесс создания системы управления. Сб."Кибернетика и проблемыобучения", изд-во «Прогресс», М, 1970.с.25−85 145. ПАСК Г. 146. ПЕРЕСАДА В.П.147. ПЕРЦЕНТРОН148. ПЕТРОВ Ю.П.
  169. Автоматическое распознавание образов. Изд-во «Энергия», Л., 1970, 92 с.
  170. Система распознавания образов. Под ред. Ивахненко А. Г. Изд-во «Наукова думка», Киев, 1975, 431 с,
  171. Значение аксиоматического метода в учении о направлениях изменений живых систем. Сб."Применение логики в науке и технике", изд-во АН СССР, М., I960.
  172. Планирование эксперимента (алгоритмы на языке АЛГ0Л-60).1. Тр. МЭИ, вып.76,1970, 162 с, 150. ПЛАТОНОВ К.К.
  173. ПОСПЕЛОВ Д.А., ПУШКИН В.Н.152. ПОЛОНСКИЙ В.М.
  174. Личность при социализме, Изд-во «Наука», М., 1968.
  175. Мышление и автоматы. Изд-во «Сов.радио», 1. М., 1972, 2Z2cости
  176. Вероятг&й метод контроля знаний. Вестник1. С. Ц-/9высшей школы, № I, 1973,
  177. Проблемы педагогической квалиметрии. Изд-во МГПИ им. В. И. Ленина, вып.2. 1975- 221 с,
  178. Психологические измерения. Изд-во «Мир», М., 1967, 196 с,
  179. ПУГАЧЕВ B.C. Оптимальные алгоритмы обучения автоматических систем в случае неидеального учи156. ПУПКОВ К.А.теля. Доклады АН СССР, 1967, т.175, № 5.с. 1022−1025^ -
  180. Основы кибернетики. Изд-во «Наука», 1. М., 1975.
  181. ПФАНЦАГЛЬ И. Теория измерений. Изд-во «Мир», М., 1 976 166 с. 158. /l39.160.
  182. РАКИТОВ А. И. Анатомия научного знания. Изд-во «Наука», 1964- 176 с.
  183. РАВИЧ-ЩЕРБО И. В. Генотипическая обусловленность свойствнервной системы и проблема их устойчивости. В кн. О диагностике психического J^-^^gличности. Таллин, НИИП ЭССР, 1974
  184. Разработка и внедрение в учебный процесс фронтальных устройств типа «Лира», часть I. Обратная связь на лекциях и практических занятиях по химии. Отчет по НИР МЭИ, № 77 046 538 (один из отв.йсп.- Свиридове/!.П.)'
  185. Математическая модель экзаменатора. «Проблемы инженерной психологии и эргономики», М., 1974, вып.2.
  186. Измерение в психологии. В кн.П.Фресс, Е. Пиаже «Экспериментальная психология», изд-во «Прогресс». М., I960.
  187. Формальная надежность стандартизованных ответов при контроле знаний. Сб. симпозиума № 7 Пятой Всероссийской конференции по! при* менению технических средств и программированному обучению. Изд-во «Педагогика», М., 1969 -с- 72−78
  188. О мышлении и путях его исследования. Учпедгиз. М., 1953,, &bdquo-147с,
  189. К вопросу о соотношении современной формальной логики и логики математической. «Вопросы философии», 1964, № 2- с.126−137
  190. Вероятностная логика и ее роль в научном исследовании. Сб. «Проблемы логики науч
  191. Я6Х. РАЧКО А.А., ФИЛИН Ю.Г.162. РЁШЛЕН М.163. Р1ЕЦКИЙ Н.Н.164. РУБИНШТЕЙН С.Л.165. РУЗАВИН Г. И.166. РУЗАВИН Г. И.167. РОДНЫЙ Н.И.ного познания». Изд-во «Наука», М.^ 1264-
  192. История науки, науковедение, наука. «Вопросы философии», 1972, К" 5- с.51−62 168. РОББИНС Г.
  193. РОЗЕНЕЕРГ Н.М., КОНДРАТЕНКО Г. Н.170. РОЗЕНБЛАТТ Ф.171. РОМАНОВА И.А.172. СААТИ Т.Л.172. САВЕЛЬЕВ А.Я.173. САВЕЛЬЕВ А.Я.174. садовским в.н.175. САМАРИН Ю.А.176.
  194. Эмпирический байесовский подход к задачам теории статистических решений. Пер. с англ «Математика», 1966, 10:5.. .
  195. О возможной структуре программ с несколькими уровнями сложности. Сб."Технические средства в программированном обучении", Киев, 1970.
  196. Принципы нейродинам шеи. Изд-во «Мир», М., 1965- 480с.
  197. О применении ЭЦВМ на вступительных экзаменах по физике. Сб."Применение ЭВМ в учебном процессе", Изд-во «Сов.радио», М., 1969.
  198. Элементы теории массового обслуживания и ее применения. Изд-во «Сов.радио», М., 1971, 520с
  199. Применение ЭВМ в учебном процессе в вузе. «Совр.высшая школа», 1975, № 3(11), с.95−10'
  200. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ. «Знание», М., 1976, 34
  201. Аксиоматический метод построения научного знания. Сб."Философские вопросы современной формальной логики". Изд-во АН СССР, 1. М., 1962, с- 215—262
  202. Очерки психологии ума. Изд-во АПН РСФСР, 1 962 504 с,
  203. САМАРИН Ю.А., ЭСАУЛОВ А.Ф.
  204. Психолого-педагогический аспект программирования учебного материала. В ^"Программированное обучение". Изд-во общества «Знание», Л., 1968.
  205. СВИРВДОВ А.П., КУШЕЛЕВ Ю.Н.186. СВИРИДОВ А. П. 187. СВИРИДОВ А.П.
  206. Образование и вычислительные машины. Сб. «Информация», пер. с англ., изд-во «Мир», М., 1968, с.165−182
  207. Элемент и структура как категории диалектики. Сб. «Диалектика и логика научного познания». Изд-во «Наука», М., 1966, с.245−264
  208. О структурной реализации одного класса распознающих систем. Сб. «Проблемы бионики», изд-во «Наука», М., 1973.
  209. Некоторые информационно-теоретические основы обучающих машин. Надежность одного класса обучающих машин. Отчет по НИР МЭИ, № 3330−65
  210. Применение теории оптимального кодирования для оптимизации учебного процесса. Труды МЭИ вып. 58, 1965, с.9−14
  211. Определение надежности электронных систем с помощью метода Монте-Карло. Тр. МЭИ, вып. 58, 1965,0−79−85
  212. Возможные подходы к определению времени чтения и времени обдумывания при обучении. Сб. докладов МЭИ по вопросу об эффективных методах обучения, ч. П, МЭИ, 1966, с. 125−136
  213. О некоторых критериях оценки качества программ обучения. Сб. докладов МЭИ по вопросу об эффективных методах обучения, ч. П, МЭИ, 1966, с.111−124
  214. О методах программированного контроля знаний с численным и результативным способами ответа* Доклады научно-методической конференции по итогам НИР за 1966−1967 гг. Секцияновых методов и средств обучения, МЭИ, 1967, с.40−51 7
  215. СВИРИДОВ А. П. КУШЕЛЕВ Ю.Н.189. СВИРИДОВ А.П.190. СВИРИДШ А.П.191. СВИРИДОВ А. П. 192. СВИРИДОВ А. П. 193. СВИРИДОВ А. П. 194. СВИРИДОВ А. П. 195. СВИРИДОВ А.П.
  216. К решению обратной задачи двухбалльного программированного контроля с численным и результативным способами ответа. Доклады научно-методичесной конференции по итогам НИР за 1966−1967 гг. Секция новых методов и средств обучения, МЭИ, 1967, о. 52−55
  217. Некоторые вопросы организации программированного обучения и контроля. Канд. дисс., М., МЭИ, 1967.
  218. Программированный контроль с выборочным способом ввода. Сб. симпозиума № 15 Пято! Всероссийской конференции по программированному обучению и применению техни-. ческих средств. Изд-во «Педагогика», М., 1969,617−16
  219. Два способа проведения программированное контроля. Труды МЭИ, Секция системотехники, изд-во МЭИ, 1969fct4?~52.
  220. Применение таблиц для выбора и анализа планов программированного контроля. Труды МЭИ, Автоматизированные системы обучения, вып. 82, 1972, С, 84'S3.
  221. Некоторые оптимальные алгоритмы проведения программированного контроля при учете многих источников ошибок. Труды МЭИ, Автоматизированные системы обучения, вып.82, 1Э72-с.9*/-
  222. Планы проведения программированного контроля, минимизирующие средний риск. Труды МЭИ, Техническая кибернетика, часть II, вып. 95, МЭИ, 1972, с. 26i30.
  223. Несмещенные оценки и доверительные интервалы для неизвестной вероятности неправильного ответа при программированном контроле с безошибочным опознанием ответов. Тезисы 1У зонального семинара «На196. СВИРИДОВ А.П.
  224. СВИРИДОВ А.П., ДЕРГУНОВ М.Н., БОЕВ Б.Н., УСКОВ В.Г.198. СВИРИДОВ А.П.199. СВИРИДОВ А.П.200. СВИРИДОВ А.П.
  225. СВИРИДОВ А.П., ДЕРГУНОВ М.Н., БОЕВ Б.Н., УСКОВ В.Г.202. СВИРИДОВ А.П.
  226. Некоторые вопросы математического описания процесса контроля знаний. Сб. „Вопросы программирования в преподавании математики“, Рига, 1972, с.3−10
  227. Синтез блоков оценки устройств обучения и контроля знаний. Сб."Технические средства обучения». Рига, 1972, с.103−109
  228. Точечные оценки степени неподготовленности ученика и комбинации планов контроля знаний. Труды МЭИ, Автоматизированные системы обучения, вып. 135, 1972, с.67−76
  229. О вероятностных критериях оценки результатов программированного контроля, Сб."Организация учебного процесса обучение -обучающие машины", Новосибирск, НЭТИ, вып.1972, с.104−112
  230. Применение последовательных решающих схем в устройствах обучения и контроля знаний. Тр. МЭИ, Автоматизированные системы обучения, МЭИ, вып.135, 1972, с.48−57
  231. Применение номограмм для выбора планов четырехбалльного контроля. Тр МЭИ,
  232. Автоматизированные системы обучения, 1973.с.21−30 203.СВИРИДОВ А.П.204. СВИРИДОВ А.П.205, СВШЩОВ А. П, 206. СВИРИДОВ А. П,
  233. СВИРИДОВ А.П. УСКОВ В.Г., БОЕВ Б.Н., ДЕРГУНОВ М.Н.208. СВИРИДОВ А.П.
  234. СВИРИДОВ А.П., ДЕРГУНОВ М.Н., МАЗАЕВ А.А., МАЗАЕВА Г. И.
  235. СВИРИДОВ А.П., ЛЫСЕНКО Л.Г.и др.
  236. СВИРИДОВ А.П., ЛЫСЕНКО Л.Г.
  237. Введение в статистическую теорию обучения и контроля зананий. Часть I. Стандартизованные методы контроля знаний. Учебное пособие, изд-во МЭИ, М., 1974- 134с,
  238. Введение в статистическую теорию обучения и контроля знаний. Часть П. Элементы статистической динамики знаний. Учебное пособие, изд-во МЭИ, М., 1974, 152с.
  239. Обучение и самообучение обучающих и контролирующих машин. Изд-во МЭИ, 1976, 182с,
  240. Применение методов планирования эксперимента при обучении обучающих и контролирующих машин. Изд-во МЭИ, 1976, 66с.
  241. Марковская модель процесса программированного контроля. Труды МЭИ, Автоматизированные системы обучения, вып. 168, 1973, с.36−43
  242. Некоторые аспекты статистической теории обучения и контроля знаний. Сб. «Исследование по планированию и организации учебного процесса» Изд-во ДВПИ, Владивосток, 1975, с.27−29
  243. Модель усвоения учебной дисциплины типа Ед/М Сб."Автоматизированные системы обучения", вып. 262, изд-во МЭИ, М., 1975, с.128−132
  244. Применение полного факторного эксперимента при обучении адаптивных обучающих и контролирующих машин. Сб."Автоматизированные системы обучения", вып.262, изд-во МЭИ, М., 1975, с. 120−127
  245. СВИРИДОВ А.Н., ЛЫСЕНКО Л.Г.213. СВИРИДОВ А.П. БОНДИН О.А.
  246. СВИРИДОВ А.П. ЛЫСЕНКО Л.Г.
  247. СВИРИДОВ А.П., БОНДИН О.А., ЛЫСЕНКО Л.Г.216. СВИРИДОВ А.П., УСКОВ В.Г.
  248. СВИРИДОВ А.П. ЛЫСЕНКО Л.Г.
  249. СВИРИДОВ А.П. ЛЫСЕНКО Л.Г., МАЗАЕВ А.А.
  250. СВИРИДОВ А.П., ЖУРАВСКАЯ Е.П. ФАДЕЕВА Н.В.
  251. Оптимальная стратегия повторения учебного материала. Тр. МЭИ, вып.300, 1976, с. 109−111
  252. Применение дробного факторного эксперимента при обучении адаптивных обучающих и контролирующих машин. Тр МЭИ, вып.247, 19 75- с. 142−146
  253. К методологии построения автоматизированных систем обучения и контроля знаний Тр. МЭИ, вып.298, 1976, с.37−47
  254. Использование метода главных компонент для снижения размерности пространства признаков при контроле знаний. Тр. МЭИ, вып.298, I976j с.98−105
  255. Об одном подходе к построению обучающих и контролирующих комплексов. Сб. Управляющие машины, Чебоксары, ЧТУ, 19760.58−6: —
  256. Определение планов контроля типа однократной выборки в режиме обучения с поощрением, Сб. АСУ высшая школа, вып.1, Чебоксары, ЧТУ, 1976, с.75−77
  257. Сравнение эффективности алгоритмов обучения. Тезисы докл. П Республиканской научно-практической яонференции по проблемам программированного обучения и применению ТСО в учебном процессе высших и средних специальных учебных заведений, Фрунзе, 1977. с.75
  258. СВИРИДОВ А.П. ФАДЕЕВА Н.В.
  259. СВИРИДОВ А.П., ФАДЕЕВА Н.В.,. МЕЛЬНИКОВ А.А.
  260. Некоторые вопросы организации учебного процесса с учетом динамики знаний, там же, с.24−25
  261. Исследование формы предъявления вопросов при контроле знаний, там жегс.25−26
  262. СВИРИДОВ А.П., БОНДИН О.А., УСКОВ В.Г., 1. ФАДЕЕВА Н.В.223. СВИРИДОВ А.П.
  263. СВИРИДОВ А.П., ' БОНДИН О.А.225. СВИРИДОВ А.П. БОНДИН О.А.
  264. Состояние разработки и внедрения статистической теории обучения и контроля знаний. Ч?. Первой межреспубликанской конференции по проблемам обучения. Применение математических методов в исследовании процесса обучения, Вильнюс, 1977 с.523−524
  265. Синтез стратегий восстановления состояний знания к работоспособности, Там же, с.257−258
  266. Оптимизация повторений учебного материала «Современные проблемы энергетики и эдектро-твзники», Тезисы докладов всесоюзной конференции, направление «Современные проблемы электротехники», М. 1977,0.87−88
  267. Об одном подходе к организации процесса обучения. ф. МЭИ, вып.324. 1977,0.96−98
  268. СВИРИДОВ А.ГГ. Степичев М.Л.227. СВИРВДОВ А.П.
  269. СВИРВДОВ А.П. БОБДИН О.А., УСКОВ В.Г.229. СВИРИДОВ А.П.230. СВИРИДОВ А.П.231. СВИРИДОВ А.П. БОБДИН О.А.
  270. СЕРЕНКО А.Ф., EFMAKOB В.В., ЛАВРОВА И.Г., СВИРИДОВ А.П. МЕЛЕШКО В.П.233. СМИРНОВ А.А.234. СМИРНОВ В.А.
  271. Генетический метод построения научной теории. Сб. «Философские проблемы современной формальной логики». Изд-во АН СССР, М., 1962, с.263−284 .235. СМОЛЛВУД Р.Д.
  272. СОКОЛИНСКИИ И. Я. АНТОНЮК М.И., МИХНУШЕВ А.Г.237. СОХОР А.Н.238. СТИВЕНС С.С.239. СТРАТОНОВИЧ Р. Л.240. СТРУМИНСКИИ В. Я.241. ТАЛЫЗИНА Н.Ф.
  273. ТАНЦУРА Н.А., РЖЕЦКИИ Н.Н., ФИАЛКО Е.И.243. ТИХОНОВ И. И.244. ТОЖАЧЕВ В.Ю.245. ТРАПЕЗНИКОВ С.П.
  274. Структура решения обучающей системы, основанной на вычислительной машине. Сб. «Адаптивные системы обучения», изд-во КВИРТУ, Киев, 1965, с. 142−161
  275. Адаптивный тренажер АТ-9ПМ для обучения машинописи. Изд-во КВИРТУ, Киев, 1967.
  276. Логическая структура учебного материала. Изд-во «Педагогика «, М., 1964, .192с.
  277. Экспериментальная психология, т.1, ИЛ, 1969. 685с 7
  278. Оптимальное расширение функционального подпространства в алгоритмах восстановления плотности и функции распределения. «Техническая кибернетика», 1970, № 2-с.57−64
  279. Основы и система дидактики К. Д. Ушинского. Государственное учебно-педагогическое изд-bi Министерства просвещения РСФСР, М., 1975.
  280. Управление процессом усвоения знаний. Изд, тв (МГУ, 1975- 343с.
  281. Функционашьные требования к устройству расчета оценки. Сб. симпозиума № 14 Пятой Всероссийской конференции по применению технических средств и программированному обучении Изд-во «Просвещение», М., 1969, с.64−67
  282. Контроль усвоения, его организация и эффективность при программированном обучении. Изд-во «Знание», М., 1976,81с.
  283. ФИЛАРЕТОВ Г. Ф., СВИРИДОВ А. II.249. ФИШБЕРН П.К.
  284. ФОМИН В.Н., ЯКУБОВИЧ В. А.251. ФРЕСС П., ПИАЖЕ I.252. ФУ К.253. ХАРМАН Г.
  285. ХАРЬКОВСКИЙ З.С. ЧУРАКОВА Р.Г., 255. ЦЫПКИН Я.З.
  286. ЧАСТОЕДОВ Л.А., ПАВЛОВ Ю.В.257. ЧЕНЦОВ А. А.
  287. ЧЕПЕ ЛЕВ В. И., ПОДЛАСЫИ И. И. статистике, т. 26, изд-во «Наука», М., 197'
  288. , тт. 8, 10, изд-во АПН РСФСР, М., 1953.
  289. Статистические методы исследования. Программа для специальности 0646. Сб. «Учебные программы по специальности АСУ"3 МЭИ, 1976- с .117−120
  290. Измерение относительных ценностей. Изд-вс «Статистика», М., 1972.
  291. Обучаемые опознающие системы и рекуррентные конечно-сходящиеся алгоритмы. Сб. «Алгоритмы обучения распознаванию обрэ-3с0в2'-, 4? д-в0 «Сов. радио», М., 1973,
  292. Экспериментальная психология, изд-во «Прогресс», М., 1973, 284с.
  293. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин, изд-во «Наука» М., 1971, 256с.
  294. Современный факторный анализ. Изд-во «Статистика», М., 1972- 488с.
  295. Приемы и средства обучения. Изд-во «Знание», М., 1977, 52с.
  296. Основы теории обучающихся систем. Изд-во «Наука», М., 1971, 252с.
  297. Методические указания для средних специальных учебных заведений по прогрвммирова ному обучению и контролю знаний учащихся. М., 1973, 54с.
  298. Способы отыскания рациональных алгоритмов для выполнения практических работ. «Советская педагогика», 1965, № 3, с.72−82
  299. Понятие шага в современной дидактике. «Советская педагогика», 1971» № I.
  300. ЧЕТВЕРИКОВ В.Н. САМОХВАЛОВ Э.Н.
  301. ЧЕТВЕРИК®- В.Н. САМОХВАЛОВ Э.Н.261. ШАРДАКОВ М.Н.262. ШЕННОН К.Э.263. ШЕНШЕВ Л.В.
  302. ШИШОНОК Н.А., ЧЕРНОГО? Ф.И.265. ШЛЕЗИНГЕР М.И.266. ШОЛОМИЙ К.М.267. ШОР Я. Б.268. ЯБЛОНСКИЙ С.В.269. ЯКУБОВИЧ В. А.
  303. Совершенствсввние управления с помощью ЭВМ. В сб. Автоматизированные системы обработки информации. Труды МВТУ, № 141, М., 1971- с.5−11
  304. Организация и исследование учебного процесса в вузе с помощью ЭВМ. В сб. Исполь зование ЭВМ в организации и планировании учебного процесса, 1972, с.105−120
  305. Проблема временной организации повторени в обучении. «Советская педагогика», 1939, to 7.
  306. О самопроизвольном различении образов.
  307. Сб. «Читающие автоматы». Республиканскиймежведомственный сборник, Киев, 1965.
  308. Об уточнении понятий «знание», «умение», навык». Сб. «Программированное обучение1вып. 2, Изд-во Киевского ун-та- 1974. с. 66−72 г~
  309. Статистические методы анализа и контролякачества и надежности. Изд-во «Сов.радио11. М., 1962,547с.
  310. ЯКУШИН Б.В., РОДИОНОВ Л.Е., ДУБОВСКИИ в.и.271. Аагпо С., Falk R.272. Anschutz Н.273. Bloom B.S.274. Claub G.275. Kellbert H.
  311. Die Verteilung der Begriffe in Lehr-programmtexten. In: Lehrmaschinen in Kybernetiacher und padagogis с her Sicht, 3», Klett-Oldenbourg, 1965.
  312. Taxonomy of educational goals, handbool I, cognitirve domain, II.-Y., 1956.
  313. Die hierarchische Struktur menscheicher Lernens und Konsequenzen fur die Lehrprogr ftomierung. «Padagogik», 1, Beiheht, 1973.276.277.
  314. KyberiB tiaches Model 1 der Abarbeitung eines prograaimierten verzweigten Lehrbuches. In: Lehrmaachinen in Kyber-netischer und padagogischer Sicht, 2», Klett-Oldenbourg, 1964.
  315. Martin H.-J. Hochschulpadagogische Anforderungen an die1. iatunga-kontrolle im Hochschulstu-dium. «Technische Univeseitat Dreaddn. Wissenschaftliche Beitrage», 1973, Heft 8.
  316. Military-Standard-1o5A-Sampling Procedure and Tables for1. spection by Attributea. Washington, 1950.
  317. Military-Standard-105D-Sampling Procedures and Tables for1. spection by Attributes, Washington, 1963 (The ABC-Standard).279. Pearson К.280. Richter G.281. Schindowski E. Schurz 0.282. Uhlmann W.283. Бондин O.A.284. Усков Б.Г.285. Лысенко Л. Г, 286.
  318. Н.А., Илларионов В. А. и др.288. Хальд А.289. Химмельблау Д.
  319. И.Г., Мелешко В. П. Свиридов А.П. Алексеева В.М.
  320. А.П. Готовский Ю.В.
  321. О. А. Цветков Ю.В. прфппв г. м
  322. Tables of the incomplete Beta Function.1.ndon (Biometrica Office), 1934» so5p.
  323. Kostenoptimale Stichprobenplane fur mehrere qualitative Merkmale «Metrika», 21, IT 3.
  324. Statistiache Qualitatskontrolle, VEB Verlag Technik, Berlin, 1965.
  325. Statistische Qualitatskontrolle. B.G.Teub-ner Verlagsgesellschaft, Stuttgart, 19 66,22(
  326. Исследование и разработка автоматизированной системы обучения и частной методики преподавания специальной дисциплины с использованием технических средств. Канд.дисс. МЭИ, М., 1976, 148 с.
  327. Метод интегральной оценки состояния знаний. Тр. МЭИ, вып.298, М., 1976, с.86−97.
  328. Разработка и реализация алгоритмов обучения обучающих и контролирующих машин. Канд.дисс. МЭИ, М., 1977, 145 с.
  329. Память и следовые процессы.- Тезисы докладов 1У Всесоюзной конференции-, Пущино- 1979, 186 с.
  330. Обучение на автомобильных тренажерах.-М.: ДОССАФ, 1977, 96 с.
  331. Математическая статистика с техническими приложениями.- М.Л., 1956, -680 с.
  332. Анализ процессов статистическими методами. -М.: Мир, 1973.- 958 с. Пути исследования и совершенствования учебного процесса, — М.: ВНИИ СГ и 03 им. Семашко Н. А., 1978, 168 с.
  333. Сборник задач по курсу «Теория надежности». -М.: МЭИ, 1980.- 98 с. 292. Фу К.293. Поспелов Д.А.294.295.296.297. Свиридов А.П.298. Свиридов А.299. Свиридов А.П.300. Усков В.Г.301. Каштанов. В.А.
  334. Методические указания по оценке технического уровня и качества промышленной продукции РД 50−149−79.- М.:Изд-во стандартов, 1979.-123 Статистические методы контроля.-М.:МЭИ, 1980. 63 с.
  335. Основы статистической теории обучения и контроля знаний.-М.: Высшая школа, 1981.262 с.
  336. Планирование и обработка данных эксперимен-та.-М.:МЭИ, 1982.-88с.
  337. Разработка метода оценки качества сложных объектов.Автореф. канд.дисс.- М.:МЭИ, 1984. -20 с.
  338. Оптимальные задачи технического обслуживания /Чирков В. П. Вопросы надежности механических систем.- М.:Знание, 1981.- 122 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!