Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка методов и средств контроля знаний в процессе обучения персонала промышленного предприятия

Диссертация: Разработка методов и средств контроля знаний в процессе обучения персонала промышленного предприятия
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Поддержка пользовательских параметров для организации параметрической настройки системы. г) Для оценки выборочных ответов разработан новый метод, который не зависит от семантики вопроса и позволяет получать дифференцированную оценку ответов. Показано, что в качестве моделей свободно-конструируемых ответов могут использоваться списки и множества. Для определения правильности… Читать ещё >

Разработка методов и средств контроля знаний в процессе обучения персонала промышленного предприятия (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Автоматизированные обучающие системы
    • 1. 1. История развития компьютерных средств учебного назначения
    • 1. 2. Распределенная автоматизированная обучающая система
    • 1. 3. Классификация компьютерных средств учебного назначения
    • 1. 4. Схема процесса обучения
    • 1. 5. Обзор и анализ существующих АОС
  • 2. Принципы создания автоматизированных обучающих систем для промышленных предприятий
    • 2. 1. Организация автоматизированной обучающей системы
    • 2. 2. Логическая структура автоматизированной системы
    • 2. 3. Анализ модели предметной области
    • 2. 4. Контроль знаний сотрудников промышленного предприятия
  • 3. Разработка алгоритма для подсистемы контроля знаний в АОС
    • 3. 1. Особенности работы подсистемы контроля знаний в АОС
    • 3. 2. Метод сравнения множеств и списков элементов
    • 3. 3. Статистическая обработка результатов тестирования
    • 3. 4. Алгоритм работы подсистемы контроля знаний в АОС
  • 4. Реализация подсистемы контроля знаний в АОС промышленного предприятия
    • 4. 1. Описание программного комплекса
    • 4. 2. Описание подсистемы контроля знаний
    • 4. 3. Эксперименты по применению подсистемы контроля знаний

В настоящее время стремительное развитие новых производственных технологий требует постоянного повышения квалификации инженеров, а также периодической и внеочередной проверки знаний работников промышленных предприятий в области промышленной и пожарной безопасности, технике безопасности и охране труда, технической эксплуатации электроустановок потребителей, технической эксплуатации электрических станций и сетейбезопасности при работе с инструментом и приспособлениями и т. д.

Важность корпоративного обучения подчеркивается Правительством РФ, а необходимость переподготовки специалистов является частью производственной политики современного предприятия и во многом определяет его интеллектуальный капитал, успешность на рынке и сведение к минимуму производственных аварий и несчастных случаев. Для повышения квалификации инженеров и другого персонала предприятий с успехом используются различные программные средства учебного назначения.

Программные средства учебного назначения по принципам использования можно условно разделить на обучающие системы, наполненные знаниями о конкретной предметной области, и инструментальные системы, предназначенные для наполнения их знаниями о произвольной предметной области с целью создания обучающей системы [105]. Наиболее перспективными с точки зрения соотношения конечного результата и трудозатрат на создание и поддержку являются инструментальные системы, которые принято называть автоматизированными обучающими системами (АОС) [19, 52, 55, 100, 137]. К основным достоинствам АОС относятся:

— возможность использования преимуществ индивидуального обучения [130];

— интенсификация обучения [10, 115];

— возможность индивидуальной адаптации курса обучения к потребностям обучаемых инженеров и других работников промышленных предприятий или условиям обучения [88];

— возможность использования и тиражирования передового опыта [87];

— повышение доступности образования [55, 74, 143];

— обучение навыкам самостоятельной работы [65, 123];

— использование в рамках дистанционного обучения, переобучения и повышения квалификации [5, 20, 46].

В настоящее время благодаря развитию вычислительных сетей и телекоммуникационных технологий автоматизированные обучающие системы вышли на новый уровень. При переходе от локальных обучающих систем к распределенным качественно изменяются функциональные возможности обучающей системы.

Организация распределенных АОС требует проработки сетевых аспектов работы системы, связанных с предоставлением удаленного доступа к системе, поддержкой распределенных данных и объединением сетевых ресурсов для решения стоящих перед системой задач. Одной из важных задач при создании распределенной АОС является организация контроля знаний.

Большинство существующих АОС и систем контроля знаний имеют ограниченное количество форм представления ответов и двухбалльную систему оценки. Это обусловлено простотой анализа выборочных ответов и отсутствием формальных методов анализа и дифференцированной оценки ответов обучаемых инженеров и работников промышленных предприятий на контрольные вопросы. Однако такой подход ограничивает возможности разработчика курса в отношении использования различных вариантов тестовых вопросов и анализа ответов обучаемых инженеров. В связи с этим тематика исследований, затрагивающих методы организации контроля знаний в АОС применяемой на производственном предприятии, является актуальной и практически значимой.

Цель работы: Исследование методов и принципов создания подсистемы контроля знаний в автоматизированных обучающих системах и разработка алгоритма контроля знаний на основе модели дифференцированной оценки ответов обучаемых инженеров и других работников промышленных предприятий.

Задачи исследования. В диссертационной работе решаются следующие задачи:

— анализ существующих автоматизированных обучающих систем на промышленных предприятиях и тенденций их развития;

— выявление требований, которые предъявляются к АОС как к специализированному программному обеспечению, ориентированному на работу в вычислительной сети;

— разработка методов анализа и дифференцированной оценки ответов обучаемых инженеров и работников промышленных предприятий;

— разработка математического, алгоритмического и программного обеспечения подсистемы контроля знаний;

— экспериментальное подтверждение применимости предложенных методов и алгоритмов.

Объект исследования: автоматизированные обучающие системы.

Предмет исследований: методы и алгоритмы контроля знаний в АОС.

Методы исследований. Решение поставленных задач базируется на применении классических методов: системного анализа, теории множеств, теории вероятности и математической статистики, комбинаторики и методов инженерии знаний. В разработке программного обеспечения использовалась технология объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. К новым результатам относятся:

— созданные методы и алгоритмы сравнения множеств и списков для дифференцированной оценки знаний персонала промышленного предприятия, основанные на математических моделях представления ответов различных типов: множество, список, список множеств, множество списков;

— разработанный новый метод контроля знаний в автоматизированных обучающих системах, включающий модель предметной области, модель обучаемого инженера и стратегии обучения;

— разработанный новый принцип взаимодействия компонентов АОС с динамической реконфигурацией системы, который позволяет обеспечить эффективную организацию распределенных вычислений, в случае обнаружения нарушения работы ЭВМ в сети;

— созданная архитектура распределенной автоматизированной обучающей системы для промышленного предприятия, реализующая разработанные методы и алгоритмы.

Практическая ценность. Теоретические исследования завершены созданием на их основе математического, алгоритмического и программного обеспечения для подсистемы контроля знаний в АОС. А именно:

— разработан принцип обмена данными между ядром АОС и вспомогательным программным обеспечением;

— создана архитектура распределенной автоматизированной обучающей системы для промышленного предприятия;

— созданы базы знаний, реализующие различные методики управления контролем знаний персонала промышленного предприятия;

— разработаны алгоритмы проведения контроля знаний, методы и алгоритмы определения правильности различных типов ответов обучаемого инженера на контрольные вопросы;

— создан и используется на предприятиях ОАО «АЗТМ» и ОАО «МРСК Северного Кавказа» комплекс прикладных программ.

Апробация работы. Основные положения исследования докладывались на: межвузовской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых посвященной 89-летию КубГТУ «Научный потенциал ВУЗа — производству и образованию» (г. Армавир, 2007 г.) — межвузовской научно-практической конференции, посвященной 90-летию КубГТУ и 49-летию АМТИ «Научный потенциал ВУЗа — производству и образованию» (г. Армавир, 2008 г.) — VII международной научно — практической конференции «Совершенствование управления научно-техническим прогрессом в современных условиях» (г. Пенза, 2009 г.) — научных семинарах кафедры «Внутризаводского электрооборудования и автоматики» Армавирского механико-технологического института (филиала) Кубанского государственного технологического университета (2005 — 2009 гг.) — научных семинарах кафедры «Информационные системы в экономике» Северо-Кавказского горнометаллургического института (ГТУ) (г. Владикавказ, 2007 — 2009 гг.), различных региональных совещаниях, научно-практических конференциях ассоциации «Промышленники» и вузов Краснодарского края, ежегодных НТК Армавирского завода тяжелого машиностроения (2005 — 2009 гг.).

Личный вклад автора. Основные научные положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоя тельно.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, в том числе 2 — в журналах списка ВАК.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Работа содержит 170 страниц текста 42 рисунка, 7 таблиц, 148 наименований литературных источников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

а) Проведен сравнительный анализ существующих автоматизированных обучающих систем. Показана необходимость исследования сетевых технологий для создания распределенных автоматизированных обучающих систем, обеспечивающих удаленный доступ к системе и объединение сетевых ресурсов для решения стоящих перед системой задач. б) Разработаны методы построения пол, но функциональных распределенных АОС с открытой архитектурой для промышленных предприятий, применение которых обеспечивает:

— использование вычислительных ресурсов сети для выполнения функций обучающей системы;

— осуществление адаптивного управления процессом обучения на основе знаний о предметной области и об обучаемом инженере;

— использование в обучающих системах произвольных методик преподавания и контроля знаний. в) Сформулированы и решены следующие задачи, возникающие при создании распределенной АОС промышленного предприятия:

— организация распределенных вычислений и повышение надежности и эффективности функционирования системы путем ее динамической реконфигурации;

— организация внешнего управления взаимодействием с обучаемым инженером путем вынесения управляющих правил во внешний модуль для обеспечения возможности алгоритмической настройки системы без. необходимости программирования;

— поддержка пользовательских параметров для организации параметрической настройки системы. г) Для оценки выборочных ответов разработан новый метод, который не зависит от семантики вопроса и позволяет получать дифференцированную оценку ответов. Показано, что в качестве моделей свободно-конструируемых ответов могут использоваться списки и множества. Для определения правильности свободно-конструируемых ответов при таком подходе применяется разработанный метод сравнения множеств и списков. д) Разработан новый алгоритм контроля для подсистемы контроля знаний, и сама подсистема, обеспечивающая более полные возможности представления и анализа ответов обучаемых инженеров и других сотрудников промышленного предприятия и включающая:

— методы сравнения множеств и списков;

— средства поддержки удаленного доступа для тестирования в рамках ЛВС и через Internet;

— базы знаний, управляющие формированием теста на основе набора контрольных заданий и проведением тестирования по различным методикам.

Получены расчетные и эмпирические оценки вероятности случайного ввода правильного ответа или получения положительной оценки для различных форм выборочных ответов. е) На основе разработанных методов и алгоритмов создан макетный программный комплекс распределенной АОС и подсистема контроля знаний, которая в настоящее время используется в учебном процессе АМТИ (филиал) КубГТУ. Результаты анализа работы с этим комплексом подтвердили основные положения диссертационного исследования. Разработанный программный комплекс также был внедрен на предприятиях ОАО «АЗТМ» (г. Армавир) и ОАО «МРСК Северного Кавказа» (г. Владикавказ). Экономический эффект от внедрения составил более трехсот тысяч рублей в год.

Показать весь текст

Список литературы

  1. B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний / Монография. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994.- 136 с.
  2. В. С. Композиция тестовых заданий. М., 1996. — 191 с.
  3. B.C. Основы научной организации педагогического контроля.-М., 1989.- 167 с.
  4. В.Н. Электронные учебники и автоматизированные обучающие системы. М.: 2001.-79 с.
  5. A.C. Единое образовательное пространство на основе инфо-телекоммуникационных технологий // Сети и системы связи, 2001, № 11. с. 20−23.
  6. Г. Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения. // Информатика и образование, 1993,5. с. 7−19.
  7. Дж. Р., Рейзер Б. Дж. Учитель Лиспа. / В сб. «Реальность и прогнозы искусственного интеллекта» под ред. Стсфанюка В. Л. / Пер. с англ. М.: Мир, 1987. — с. 27−47.
  8. А. Определимся в понятиях. // Высшее образование, 1998, № 4.-с. 53−58.
  9. У. Обучающая вычислительная машина: моделирование в истинном масштабе времени обучающего диалога / В сб. «Кибернетика и проблемы обучения» / Ред. и предисл. А. И. Берга. М.: Прогресс, 1970. — с. 206−228.
  10. В.В., Афанасьева И. В., Тыщенко О. Б. Основные компоненты компьютерных технологий обучения // НИИВО 23.04.98, N° 86−98, деп. Муром, ин-т, фил. Владим. гос. Ун-та. Муром: 1998.
  11. В., Власов В., Пименова Е. Государственный интерес (о дополнительном профессиональном образовании) // Высшее образование, 1998, № 1, с. 3−7.
  12. Н.В. Перспективы создания системы адаптивного тестирования как элемента централизованного тестирования / Научный вестник МГТУ ГА, серия «Информатика», 2001, № 38. с. 26−30.
  13. В.В., Чардин И. С. Интернет: первые шаги. М.: Наука, 1999. — с.66−69.
  14. В.П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения. -М.: 1995.
  15. В.В. Программированное обучение автокоду «Инженер» с использованием многопультовой системы. / В кн.: Теория и применение математических машин / Под ред. А. М. Оранского, H.H. Поснова. -Мн.: Изд-во БГУ, 1972.-е. 213−216.
  16. Большая Советская Энциклопедия, 3-е издание, 1970, т. 18. с. 236.
  17. А. Компьютеры в обучении: чему учит история / Информатика и образование, 1990, № 5, с. 110−118.
  18. П.Л., Зырянов М. И. Интеллектуальная учебная среда «Осгров». // 3-я Конференция по искусственному интеллекту. Тверь: Ассоциация искусственного интеллекта, 1992. — с.33−35.
  19. М.В., Якивчук Е. Е. Инструментальные системы для разработки обучающих программ / В кн. «Компьютерные технологии в высшем образовании». / Ред. кол.: А. Н. Тихонов, В. А. Садовничий и др. -М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994. с. 153−162.
  20. Н. Дополнительное образование студентов // Высшее образование в России, № 3, 1998. с.27−29.
  21. В.В., Колесникова И. В. Проблемы разработки АОС экспертного типа по общественным наукам. М.: НИИ ВШ, 1990. Вып. 1. -48 с.
  22. . М. Роль и место когнитивной машинной графики вобучении // Тезисы докладов уч.- мет. конференции «Современные информационные технологии в учебном процессе» Ростов: РГУ, 25−26 апреля 2000.
  23. Вопросы создания автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ. -М., 1976.
  24. М., Джорден Д., Чанц Д. Освоение Microsoft SQL Server 2005.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2007. — 1104 е.: ил. — Па-рал. тит. англ.
  25. .С. Компьютеризация в сфере образования: Проблемы и перспективы. — М.: Педагогика, 1987. с. 178−181.
  26. И.В. Новые подходы к организации учебного процесса с использованием современных компьютерных технологий // Информационные технологии, 1998, № 6. с. 44−47.
  27. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие. 12-е изд., перераб. — М.: Высшее образование, 2008. — 479 е.: ил.
  28. В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. пособие 11-е изд., перераб. — М.: Высшее образование, 2006. — 404 с.
  29. Ю.П. Логическая структура курса и обучающий алгоритм курса. / В сб.: Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. / Под ред. Шестакова А. И. М.: Сов. Радио, 1963. — с. 24−31.
  30. В.А., Зайцева JI.B., Новицкий Л. П. Управление адаптивным диалогом в автоматизированных обучающих системах. Методические указания. Рига: РПИ, 1988. — 52 с.
  31. А.К. Применение компьютеров для целей непрерывного образования // Перспективы, 1991, № 2. с. 72−89.
  32. У.Л., Солоуэй Э. PROUST (автоматический отладчик программ на языке Паскаль) / В сб. «Реальность и прогнозы искусственного интеллекта» под ред. Стефанюка B. J1. / Пер. с англ. М.: Мир, 1987. -с. 48−70.
  33. Ф. Основы кибернетики: Пер. с англ./ Под ред. A.JI. Горелика. М.: Радио и связь, 1984. 272 с.
  34. Дидактические основы компьютерного обучения JL, 1989.
  35. В.Г., Ретинская И. В. О классификации образовательных информационных технологий // Информационные технологии, 1996, № 2. -с. 10−13.
  36. И.И. Интеллектуальные обучающие системы в дистанционном образовании // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001. http://www.bitpro.ru
  37. .Н., Солдаткин В. И. Генезис виртуальной образовательной среды на основе интенсификации информационных процессов современного общества // Информационные технологии, 2000, № 3. с. 4448.
  38. A.A. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991. — 192 с.
  39. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.-464 с.
  40. Использование сети ISDN в системе дистанционного образования // НПЦ Инфосфера http://www.infosfera.ru
  41. Камер Дуглас Э. Компьютерные сети и Internet. Разработка приложений для Internet: Пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильяме», 2002. — 640 с.
  42. А.Ф., Карпов В. Э., Королев A.B. Система управления сложным техническом объектом на основе распределенной операционной системы реального времени // Датчики и системы, 2001, № 2. с. 18−21.
  43. В.И. Обучающие программы. М.: «COJTOH-P», 2001. 528 с.
  44. Карташева O.B. Использование адаптивной системы тестированияt
  45. АСТ-Тест для контроля знаний при дистанционном изучении темы «Базы данных» // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001. http://www.bitpro.ru
  46. Кибернетика и проблемы обучения: Сборник переводов / Ред. и пре-дисл. А. И. Берга. М.: Прогресс, 1970. — 389 с.
  47. Клаудио де Мора Кастро, Торкель Альфтан. Компьютеры во внешкольном образовании // Перспективы, 1991, № 2. с. 59−71.
  48. Д. Искусство программирования для ЭВМ / т.З. Сортировка и поиск / Пер. с англ. / Под ред. Баяковского и Штаркмана. М.: Мир, 1978.- 848 с.
  49. Компьютерные технологии в высшем образовании. / Ред. кол.: А. Н. Тихонов, В. А. Садовничий и др.- М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994. 272 с.
  50. Р., Влейминк И. Интерфейс «человек-компьютер»: Пер. с англ. -М: Мир, 1990.-501с.
  51. , В.А. Автоматизированный класс на базе ОЭМ-2. / В кн.: Теория и применение математических машин / Под ред. A.M. Оранского, H.H. Поснова. Мн.: Изд-во БГУ, 1972 — с. 209−213.
  52. А.О., Голомидов Г.С, Таран А. Н. Перспективные Internet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг // Российский НИИ информационных систем, 2000.
  53. А.О. Компьютерные обучающие программы. Состояние и перспективы развития // Мат-лы научно-технич. конференции «Перспективные информационные технологии в высшей школе». Самара, 1993.-с. 18−20.
  54. А.О. Проблемы оценки качества программных средств учебного назначения // Сборник докладов 1-го научно-практического семинара «Оценка качества программных средств учебного назначения». М.: Гуманитарий, 1995. -с. 5−12.
  55. А.О., Фомин С. С. Конкурс «Электронный учебник» / В кн. «Компьютерные технологии в высшем образовании». / Ред. кол.: А. Н. Тихонов, В. А. Садовничий и др. М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994. — с. 264−268.
  56. В. О дистанционном обучении студентов специальности. «Радиотехника» в МЭИ. // Радиотехнические тетради, 1994, № 6. с. 6566.
  57. Лекции по теории графов / Емеличев В. А., Мельников О. И. Сарванов В.И., Тышкевич Р. И. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. — 384 с.
  58. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / Пер. с франц. М.: Мир, 1990. — 432 с.
  59. Л.Д. Математические пакеты в высшей школе // Мир ПК, 1992, № 9.-с. 89−97.
  60. .Л. Системы искусственного интеллекта. / Пер. с франц. М.: Мир, 1991. — 568 с. (Алгоритм унификации — с. 116−161.)
  61. В.А. Теория автоматического управления: Учебник для вузов. -2-е изд. М.: Недра, 1990.-416 с.
  62. СМ. Разработка моделей представления и обработки знаний в продукционных экспертно-обучающих системах // Диссертация на соискание звания канд. техн. наук по специальности 05.13.11. М.: МГИЭМ, 1995.
  63. Ю.А., Нежурина М. П., Шатровский В. А. Технологии представления учебных курсов для дистанционной формы обучения в среде WWW. // Информационные технологии, 1997, № 6. с. 39−42.
  64. А.Г. Принятие решений и информация. М.: Наука, 1983. -184 с.
  65. Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. / Предисл. СВ. Трубицына. М.: Финансы и статистика, 1994.-256 с.
  66. Д.В., Смольникова И. А. Искусственный интеллект и образование. // Тезисы научно-мет. конференции «Информационные технологии в образовании», Москва, 1999. http://ito.bitpro.ru
  67. Материалы 2-й Международной выставки-конференции «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании» // Каталог и тезисы докладов // Москва, ВВЦ, 6−9 апреля 2000 г.
  68. Материалы конференции «Новые информационные технологии в университетском образовании» Новосибирск: 1997. — http://www.nsu.ru —
  69. Микрокомпьютерная система обучения' «Наставник»: Брусенцов и др. -М.: Наука, 1990. -224 с.
  70. А.И., Комличенко В. Н., Гедранович В. В. Стратегия автоматизации управления познавательной деятельностью на основе информационной модели образовательного процесса // Информационные технологии, 2000, № 5, — с. 47−52.
  71. А.В., Никитин А. В. О методе синтеза учебных программ // Проблемы нейрокибернетики. Ростов-на-Дону: Из-во Ростов, ун-та, 1969. — с. 236−243.
  72. Ю.И. Исследование и разработка принципов построения адаптивных обучающих систем. / Автореферат. М.: 1993. 20 с.
  73. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник / Под ред. А. Я. Савельева. Киев: Вища шк., 1986. — 303 с.
  74. В.Д. Дистанционная технология переподготовки руководителей для работы в рыночных условиях // Машиностроитель, 1995, № 4−5.
  75. С. Приобретение знаний и обучение в диалоге // В кн. «Приобретение знаний»: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990. — 304 с.
  76. E.H., Митин А. И. Автоматизированная система обучения ЭКСТЕРН. -М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985.- 144 с.
  77. В.А. Экспертно-обучающие системы. Киев: Наукова думка, 1991.-196 с.
  78. Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982. -360 с.
  79. Д.А. Семиотические модели в управлении. / В кн. «Кибернетика. Дела практические». М.: Наука, 1984. — с. 70−87.
  80. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. — 220 с.
  81. Применение ЭВМ в учебном процессе / Сборник докладов научно-технич. семинара под ред. А. И. Берга. М.: Сов. радио, 1969. — 248 с.
  82. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 с.
  83. Проблемы создания автоматизированных обучающих и тестирующих систем: Сборник науч. трудов / Редколл. Иванченко А. И. и др. Новочеркасск, 2001. -199 с.
  84. Программированное обучение и кибернетические обучающие машины: Сборник статей под ред. Шестакова А. И. М.: Сов. радио, 1963. -247 с.
  85. Программированное обучение и обучающие машины / Труды научно-технич. семинара. Киев: Вып. 2, 1967.
  86. Разработка и исследование системных средств и прикладных программ для автоматизации обучения и научных исследований на базе ЭВМ: Отчет по НИР / № гос. per. 1 860 022 813 Мн.: БГУ, НИИ ПФП, 1990.
  87. JT.A. Вычислительные машины, системы, сети. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1982. — 224 с.
  88. Л.А., Эренштейн М. Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988. — 160 с.
  89. И.В. Системы и методы поддержки принятия решений по оценке качества и выбору компьютерных средств учебного назначения (Обзор). // Информационные технологии, 1997, № 6. с. 42−44.
  90. И.В., Шугрина М. В. Отечественные системы для создания компьютерных учебных курсов. // Мир ПК, 1993, № 7. с. 55−62.
  91. Рихтер Д. Windows для профессионалов: создание эффективных Win32 приложений с учетом специфики 64-разрядной версии Windows / Пер. с англ. — 4-е изд. — СПб.: Питер- М.: Издательство «Русская Редакция" — 2008. — 720 стр.: ил.
  92. Рихтер Д. CLR via С#. Программирование на платформе Microsoft.NET Framework 2.0 на языке С#. Мастер-класс. / Пер. с англ. 2-е изд., неправ. -М.: Издательство «Русская Редакция" — СПб.: Питер, 2008. — 656 стр.: ил.
  93. Д. Отладка приложений для Microsoft.NET и Microsoft Windows/Пер. с англ. М.: Издательство-торговый дом «Русская Редакция», 2004. — 736 стр.: ил.
  94. Т.И. Сущность программированного метода обучения. / В сб.: Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. / Под ред. Шестакова А. И. М.: Сов. радио, 1963. — с. 10−23.
  95. Ю.Б., Самойлов В. А., Шевченко К. К. Технологические системыв открытом образовании // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001. http://www.bitpro.ru
  96. И. Д. Принципы интеллектуального автоматизированного тестирования знаний // Материалы конференции «Информационные технологии в образовании», 2001. http://www.bitpro.ru
  97. М., Соломон Д. Внутреннее устройство Microsoft Windows: Windows Server 2003, Windows XP и Windows 2000. Мастер-класс. / Пер. с англ. 4-е изд. — М.: Издательство «Русская Редакция" — СПб.: Питер- 2008. — 992 стр.: ил.
  98. А .Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ / вып. U М.: Знание, 1977. 36 с.
  99. А .Я., Новиков В. А., Лобанов Ю. И. Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем: Метод, пособие для преподавателей и студентов / Под ред. А. Я. Савельева. М.: Высшая школа, 1986. — 176 с.
  100. Сайт электронной энциклопедии http://ru.wikipedia.org. .
  101. А.П. Основы статистической теории обучения и контроля знаний: Метод, пособие. М.: Высшая школа, 1981. — 262 с.
  102. ЮЗ.Сивохин A.B. Представление знаний в интеллектуальных системах обучения / Уч. пос. Пенза: ППИ, 1990. — 86 с.
  103. H.A., Чубров Е. В. Приобретение знаний по математике с использованием учебных и научных пакетов / В кн. «Компьютерные технологии в высшем образовании». / Ред. кол.: А. Н. Тихонов, В. А. Садовничий и др. М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994.
  104. A.B. Проектирование компьютерных.систем учебного назначения: Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. — 137 с.
  105. Н.М., Сонин А. И., Соколов Н. К. Серебрякова И.Л., Семенов Д. В. Особенности дистанционного обучения в системе высшего образования // Вестник МГТУ им. Баумана, сер. Приборостроение, 1998, № 2. с. 101−108.
  106. Станек У.P. Microsoft SQL Server 2005. Справочник администратора / Пер. с англ. М.: Издательство «Русская Редакция», 2008. — 544 е.: ил.
  107. Р. Перечислительная комбинаторика: Пер. с англ. М.:Мир, 1990. -440 с.
  108. Е. Стратегия и тактика программированного обучения. / В сб. «Кибернетика и проблемы обучения» / Редакция и предисловие А. И. Берга. -М.: Прогресс, 1970. с. 255−265.
  109. Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения. -М.: Изд-во МГУ, 1969. 133 с.
  110. Ш. Терещенко Л. Я., Панов В. П., Майоркин С. Г. Управление обучением с помощью ЭВМ. Л.: Изд-во ЛГУ, 1981. — 143 с.
  111. Д. Программирование и управление обучением / В сб.: «Кибернетика и проблемы обучения» / Редакция и предисловие А. И. Берга. М.: Прогресс, 1970. — с. 236−254.
  112. С.Н. УРОК универсальный редактор обучающих курсов / В кн. «Компьютерные технологии в высшем образовании» / Ред. кол.: А. Н. Тихонов, В. А. Садовничий и др. — М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994. -с. 23−32.
  113. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. / Пер с англ. Под ред. Ю. И. Журавлева. М.: Мир, 1978. — 414 с.
  114. Л. Вузовский учебник сегодня и завтра. // Высшее образование, 1998, № 1.-е. 11−20.
  115. В.М., Убейко В. В. Экспертные системы в технике и экономике. М.: Изд-во МАИ, 1992. — 240 с.
  116. Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-388 с.
  117. Фор А. Восприятие и распознавание образов / Пер. с фр. / Под ред. Г. П. Катыса. М.: Машиностроение, 1989. — 272 с.
  118. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин: Пер. с англ. / М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1971. 256с.
  119. Фу К. Структурные методы в распознавании образов: Пер. с англ. / М.: Мир, 1977. 320 с.
  120. Д. К вопросу об оценке обучающих программ. / В сб. «Кибернетика и проблемы обучения» / Редакция и предисловие А. И. Берга. -М.: Прогресс, 1970. -с. 350−387.
  121. М., Лебланк Д. Защищенный код Пер. с англ. 2-е изд., испр. — М.: Издательство-торговый дом «Русская Редакция», 2005. — 704 стр.: ил.
  122. М.Г. Основные задачи программированного обучения. / В сб.: Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. / Под ред. Шестакова А. И. М.: Сов. радио, 1963. — с. 5−9.
  123. Е.В., Сливина Н. А., Демушкин А. С. Компьютер и изучение математики. // ИНФО, 1992, № 3−4. с. 96−97.
  124. А., Беленкова О. Технические университеты в информационно-индустриальном обществе // Высшее образование, 1998, № 1. с. 20−25.
  125. Г., Шайдук А. Обучающие компьютерные системы // Высшее образование в России, 1998, № 3. с. 97−99.
  126. Ю.И. Начала компьютерной лингвистики: Учеб. пособие -М.: Изд-во МГОУ, А/О «Росвузнаука», 1992. 115 с.
  127. Д. Знакомство с технологией Microsoft ASP.NET 2.0 AJAX. -M.: «Русская Редакция" — СПб.: Питер, 2008. 320 е.: ил.
  128. Эспозито Д. Microsoft ASP.NET 2.0. Углубленное изучение/ Пер. с англ. М.: Издательство «Русская Редакция" — СПб.: Питер, 2008. — 592 е.: ил.
  129. Bloom В.S. The sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring // Education Researcher, № 13,1984. p. 3.
  130. Bork A. Computer and Information Technology as a learning Aid // Education and Computing, 1985, v. l, № 1. p. 29−34.
  131. Buiten R., Lane H.S. Experimental system gives language student instant error feedback. / Digital Equipment Corporation Computer Application Note, 1965.
  132. Coulson J.E. Computers in research and development on automated instruction. // «Proceedings of the IV-th international congress of cybernetic medicine», Nice, 1966. p. 241−257.
  133. Distance Learning Studio. Система создания мультимедийных дистанционных курсов: Документация // Составители: Пушков А. И., Ченосова Е. С., Юрков А. В. С.-Петербург, 2000. — 272 с.
  134. Etienne Wenger. Artificial Intelligence and Tutoring Systems (Computational and Cognitive Approaches to the Communication of Knowledge) // Morgan Kaufmann Publishers. Los Altos, California, USA, 1987. — 487 p.
  135. Haan B, Kahn P. IRIS Hypermedia Services // Communications>-of ACM, 1992, v.35,№l.-p. 36−51.
  136. Hebenstreit J. Computers in education The next step // Education and Computing, v. l, 1995. -p. 37−43.
  137. Intelligent Tutoring Systems: Proceedings of Second International Conference // University de Montreal. Montreal, Canada, 1988. — 578 p.
  138. Intelligent Tutoring Systems: Proceedings of Second International Conference // University de Montreal. Montreal, Canada, 1992. — 422 p.
  139. Licklider J. Preliminary experiments in computer-aided teaching. // «Programmed Learning and Computer Based Instruction». New York, Wiley, 1962.-p. 217−239.
  140. Morris J. The case for CAI. SIGCUE bulletin, 1984, v. 18. — p. 11−14.
  141. Patrick W. Thompson. Mathematical Microworlds and Intelligent Computer-assisted Instruction. In: «Artificial Intelligence and Instruction».
  142. Ed: Kearsly, 1987. p. 83−109.
  143. Providing computing for distance learners: a strategy forp home use. // Computers Education, 1992, vol.18, № 1.
  144. Ronald G. Ragsdale. Effective computing in education: tools and training // Education and computing, 1991, v.7. p. 157−166.
  145. Skinner B.F. The science of learning and art of teaching. // Harward Education Review, Spring, 24, 1954. p. 86−97.
  146. Uhr L. The compilation of natural language text into teaching machine programs. // American Federation of Information Processing Societies Conference Proceedings, 1964.-p. 26−35.
  147. Uttal W.R. On conversational interaction // «Programmed Learning and Computer Based Instruction». New York, Wiley, 1962.
  148. ZaitsevaL., JohnD. Zakis. Course Development for Tutoring and Training Systems in Engineering Education / Global J. of Engng. Educ, 1991, vol. 1, № 3. Printed in Australia.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!