Авторефераты по всем темам  >>  Авторефераты по техническим специальностям

На правах рукописи

ТАРХОВ Сергей Владимирович

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫМ ОБУЧЕНИЕМ НА БАЗЕ АГРЕГАТИВНЫХ УЧЕБНЫХ МОДУЛЕЙ

Специальность 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах А В Т О Р Е Ф Е Р А Т диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Уфа - 2009

Работа выполнена на кафедре информатики ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Научный консультант д-р техн. наук, проф.

Кабальнов Юрий Степанович Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

Мельников Андрей Витальевич д-р физ.-мат. наук, проф.

Асадуллин Рамиль Мидхатович д-р техн. наук, проф.

Исмагилова Лариса Алексеевна Ведущее предприятие ГОУ ВПО Башкирский государственный университет

Защита состоится 25 декабря 2009 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета ДЦ212.288.при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа-центр, ул. К.Маркса,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан л____ ___________ 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

В.В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы Современные системы электронного обучения (СЭО), предназначенные для использования как в традиционном учебном процессе образовательного учреждения при проведения учебных занятий, так и при самостоятельной работе обучаемого, получили широкое распространение благодаря ряду своих принципиальных достоинств. К нам относятся, в первую очередь, возможности организации массового обучения с учетом индивидуальных характеристик обучаемых; предоставления обучаемым независимо от времени и места нахождения широкого спектра образовательных услуг; управления обучением по заданному сценарию; организации обучения как с использованием коммуникационных технологий, так и в автономном режиме, позволяющем снизить негативное слияние недостаточного уровня развития телекоммуникаций в системе образования; всестороннего формализованного контроля за процессом и результатами обучения; встраивания мультимедийного учебного контента, улучшающего восприятие обучаемым учебного материала; интерактивной работы обучаемых с учебным контентом, использования системы помощи и подсказок, взаимодействия обучаемых как между собой, а также с преподавателем, способствующих улучшению усвоения учебного материала и повышению качества обучения и др.

Получившие широкое распространение СЭО, используемые в образовательных учреждениях высшего профессионального образования и переподготовки специалистов, как то eLearning Server 3000, Прометей, СТ Курс, xDLS, Гекадем, Distance Learning Studio, RED-CLASS и др., обладают рядом недостатков, связанных с реализацией в них технологий управления электронным обучением:

а) учебные материалы готовятся, хранятся и предоставляются обучаемому в виде, не позволяющем реализовать новые информационные технологии управления адаптивным электронным обучением;

б) алгоритмы управления обучением строятся, как правило, по предопределенному разработчиками сценарию, которые сложно скорректировать при изменении целей и задач обучения или программы учебного курса;

в) по результатам тестирования обучаемому предоставляются только рекомендации о необходимости изучения тех или иных разделов учебного курса, что приводит к непродуктивным затратам времени на поиск обучаемым не усвоенного им учебного материала;

г) обучение возможно либо на базе использования коммуникационных технологий (сетевой режим обучения), либо в автономном режиме, при этом отсутствует возможность работы с использованием комбинированной (сетевой и автономной) технологии обучения (комбинированный режимы работы СЭО), что сужает область их применения.

Общим недостатком перечисленных выше СЭО является то, что они не позволяют приблизить процесс обучения на базе использования СЭО по качеству обучения (характеризующемуся уровнем усвоения изучаемого учебного материала) и времени, затрачиваемым на обучение к процессу обучения с преподавателем.

Проведенный анализ современного состояния научных и практических исследований, в области электронного обучения, в частности систем управления процессом обучения, выполненных в работах зарубежных и российских ученых, посвященных: дальнейшему развитию классических моделей и методов программированного обучения (Т.И. Ростунов, Н.Ф. Талызина, А.И. Берг, В.П. Беспалько, В.Д. Алексеев, и др); моделей и методов программированного обучения, использующих модель обучаемого (Е. Wenger, G. McCall, E. Dillenbourg, J. Self, П.Л. Брусиловский, В.А. Первушин, Н.Н. Филатов, О.Л. Ахремчик, Н. Ю. Добровольская, Н.И. Юсупова и др.); созданию сетевых автоматизированных обучающих систем (K. Warendorf, C. Tan, S. Ritter, R. Sison, M. Shimura, C. Elliot, Y. Okazaki, А.М. Бершадский, И.Г. Кревский, М.И. Нежурина, В.М. Курейчик, Л.А. Зинченко, И.Х. Галлеев, Г.С. Курганская, А.В. Соловов, Н.Ф. Талызина, А.В. Хуторской и др.) позволил выявить имеющиеся недостатки. Разработанные в настоящее время модели и методы управления электронным обучением обладают общим существенным недостатком, не позволяющим создавать СЭО, в которых показатели эффективности обучения были бы приближены к обучению с преподавателем. Это связано с отсутствием методологии управления электронным обучением на базе использования в системе адаптивного учебного контента, вследствие недостаточной проработки подходов к структурированию, декомпозиции и установлению семантических связей обучающих и контролирующих дидактических единиц учебного материала, а также методов его обработки в СЭО, позволяющих реализовать комбинированный режим работы в процессе обучения.

Таким образом, актуальным является решение крупной научнотехнической проблемы создания системы адаптивного управления электронным обучением, обеспечивающей повышение эффективности процесса обучения и приближение его по основным показателям к процессу обучения с преподавателем. Решение указанной проблемы направлено на разработку принципиально нового класса СЭО с комбинированным режимом работы, сочетающим в себе достоинства сетевого и автономного режимов обучения и позволяющего:

а) предоставлять обучаемому адаптивный учебный материал, генерируемый СЭО в процессе взаимодействия с обучаемым из дидактических единиц учебного контента, хранимых в системе обучения, моделируя процесс обучения с преподавателем и повышая его результативность;

б) управлять обучением на базе использования в учебном процессе сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, содержащих учебный контент и программные процедуры его обработки, обеспечивая повышение функциональности СЭО;

в) осуществлять автоматизированную сборку необходимого обучаемому учебного контента по результатам контроля усвоения им учебного материала на основе тестирования в СЭО, сокращая непродуктивное время на самостоятельный поиск обучаемым учебного материала;

г) реализовать комбинированный режим работы СЭО, обеспечивающий управление обучением как при сетевом доступе обучаемого к информационнообучающим ресурсам СЭО, так и при работе с автономными учебными модулями, снижая негативное влияние недостаточного уровня развития коммуникаций в системе образования.

Объект исследования - процесс автоматизированного обучения в образовательных учреждениях высшего профессионального образования.

Предмет исследования - модели, методы и алгоритмы управления процессом обучения с использованием системы электронного обучения.

Цель диссертационной работы Целью настоящей диссертационной работы является разработка методологических и теоретических основ создания принципиально нового класса систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, в основе которого лежит методология адаптивного управления обучением на базе агрегативных учебных модулей, направленная на повышение эффективности процесса обучения.

Задачи исследования Для достижения цели работы поставлены следующие задачи:

1. Разработать методологию построения принципиально нового класса адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы для образовательных учреждений и организаций.

2. Разработать комплекс системных моделей адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, позволяющих предоставить доступ к обучающим ресурсам как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

3. Разработать метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента, формируемого из дидактических единиц, хранимых в системе электронного обучения.

4. Разработать методы и алгоритмы управления обучением на базе использования сетевых и автономных агрегативных учебных модулей.

5. Разработать специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением, обеспечивающее ее эффективное функционирование как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

6. Выполнить исследование эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов на примере обучения студентов по техническим дисциплинам.

Методы исследования Результаты исследований, выполненных в работе, базируются на использовании методов системного моделирования, теории принятия решений, адаптивного и ситуационного управления, теории информационных систем и обработки данных, теории конечных автоматов и марковских цепей, методов исследования и построения систем хранения и обработки информации с удаленным доступом.

На защиту выносятся:

1. Методология построения принципиально нового класса адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, предназначенных для образовательных учреждений высшего профессионального образования и их использования при различных формах организации учебного процесса.

2. Комплекс системных моделей адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, позволяющих предоставить доступ к обучающим ресурсам как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

3. Метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента, формируемого из дидактических единиц, хранимых и обрабатываемых в системе электронного обучения с использованием объектного подхода.

4. Методы и алгоритмы адаптивного управления обучением на базе использования в учебном процессе сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, содержащих учебный контент и программные процедуры его обработки, позволяющие предоставлять обучаемому адаптивный учебный контент по результатам контроля усвоения учебного материала на основе тестирования.

5. Специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением, обеспечивающее ее эффективное функционирование как в образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы.

6. Результаты исследования эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов на примере ее использования при обучении студентов по дисциплине Информатика.

Научная новизна результатов 1. Новизна разработанной методологии обусловлена использованием в ней совокупности концептуальных принципов, методов и технических решений, позволяющих создать принципиально новый класс СЭО, отличительными чертами которого является:

- интеграция СЭО в традиционный учебный процесс в качестве нового дидактического компонента;

- использование агрегативного подхода к формированию учебных модулей;

- комбинированный режим работы системы (сетевой и автономный);

- открытая контентно-независимая блочно-модульная структура сетевой СЭО, инвариантная к внешней информационно-образовательной среде;

- адаптивное управление обучением путем коррекции контента на основе контроля усвоения учебного материала.

2. Новизна комплекса системных моделей адаптивной системы электронного обучения с комбинированным режимом работы заключается в реализации в них концептуальных положений построения СЭО, позволяющих обеспечить автоматизированную подготовку в системе необходимого для проведения обучения учебного материала и его адаптацию к обучаемому как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы (сетевом и автономном) и реализовать в СЭО технологии индивидуального и группового обучения.

3. Новизна метода создания агрегативных учебных модулей состоит в поэтапной компоновке многоуровневых структур адаптивного учебного контента, формируемых из минимальных дидактических единиц структурированного и декомпозированного учебного материала, хранимого в системе в виде формализованных объектов, содержащих набор данных, метаданных и методов их обработки и дополняемых в процессе сборки процедурами управления контентом.

4. Новизна методов и алгоритмов адаптивного управления обучением основана на использовании семантической связанности структур многоуровневых обучающих и контролирующих объектов учебного материала, позволяющей осуществлять коррекцию контента по результатам контроля усвоения учебного материала на основе тестирования или выполнения формализованных заданий.

5. Новизна специального программного обеспечения системы управления электронным обучением заключается в том, что оно реализовано на основе разработанных методов и алгоритмов, обеспечивающих эффективное функционирование программных блоков и модулей СЭО как в образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы и позволяет использовать все известные типы мультимедийного контента.

Практическая ценность Разработанные модели и алгоритмы управления электронным обучением позволяют создавать новые высокоэффективные СЭО с комбинированным режимом работы, обеспечивающим сетевой и автономный доступом к учебнометодическим материалам учебных модулей. Предложенные механизмы функционирования агрегативных учебных модулей, в сочетании с процедурами интерактивного взаимодействие обучаемого с системой на базе технологий Intranet/Internet позволяют предоставить обучаемым весь комплекс образовательных услуг: обучение, контроль за усвоением учебного материала, взаимодействие с преподавателем и другими обучаемыми и т.д. Предложенные структурные решения системы электронного обучения предусматривают ее открытую архитектуру, позволяющую, создавать и интегрировать в нее новые программные модули, обеспечивающие организационную подготовку, проведение и анализ результатов учебного процесса.

Разработанный вариант программно-методического комплекса СЭО с комбинированным режимом работы, а также комплект автономных учебных модулей по дисциплинам Информатика, Технологии подготовки научной и технической документации и др. могут быть использованы для организации электронного обучения и проведения занятий по основным и дополнительным (факультативным) дисциплинам, в том числе на базе технологий дистанционного обучения для различных категорий обучаемых: учащихся общеобразовательных учреждений, студентов и широкого круга специалистов, обучающихся по программам переподготовки и повышения квалификации.

Структура работы Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии и приложений. Основная часть содержит 336 страниц и включает в себя 107 рисунков и 13 таблиц. Список литературы содержит 218 наименований. В приложениях приведены: примеры экранных форм программно-методического комплекса СЭО Гефест; таблицы результатов эксперимента по практическому использованию разработанной СЭО в учебном процессе.

Связь с плановыми исследованиями Работа выполнена на кафедре информатики Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) в рамках: НИР по Межвузовской научно-технической программе Создание системы открытого образования Российской федерации, тема Разработка информационнообразовательной среды открытого общего среднего образования (на примере информатики), номер государственной регистрации НИР: 14.35.07, код проекта по тематическому плану УГАТУ: 1.2.01; НИР (по договору ИФ-ИН-16-08ХК) с ООО ИжДрил-НордЭкс, тема Разработка электронных обучающих и информационно-справочных модулей с интерактивным контентом и комплектом шаблонов технических документов; НИР (по договору ИФ-ИН-14-08-ХГ) с АТП №1 ОАО Востокнефтепроводстрой, тема Разработка автономных электронных модулей с интерактивным информационно-справочным материалом и типовыми формами учетно-отчетных документов; внутривузовской Программы поэтапного внедрения на кафедре информатики технологий автоматизированного сетевого и дистанционного обучения; инновационной образовательной программы подготовки кадров в области информационных технологий проектирования, производства и эксплуатации сложных технических объектов - разработка образовательного продукта Учебная программа дисциплины дополнительного профессионального образования УОсновы проектирования и эксплуатации виртуальных учебных центровФ.

Апробация работы и публикации Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах, выставках, совещаниях: 6-ой Международной науч. метод. конф. Новые информационные технологии в университетском образовании, Новосибирск, 1999; II Всероссийской науч.

метод. конф. Интернет и современное общество (IMS'99), Санкт-Петербург, 1999; Второй международной конф. Интернет. Общество. Личность - ИОЛ2000. Новые информационно-педагогические технологии, Санкт-Петербург, 2000; V Международной электронной научной конф. Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике, Воронеж, 2000; Международной науч. метод. конф. Новые информационные технологии в университетском образовании, Томск, 2000; 2-й Международной конф. Компьютерные науки и информационные технологии, Уфа, 2000; Международной конф. Интернет, Образование, Наука 2000. Новые информационные технологии в образовании и науке, Винница, 2000; 4-й Международной конф. Компьютерные науки и информационные технологии, Патры, Греция, 2002; Международной конф. Актуальные проблемы современной науки, Самара, 2002;

XIII Всероссийской науч. метод. конф. Проблемы качества образования, УфаЦМосква, 2003; IV международной науч.-техн. конф. Проблемы техники и технологии телекоммуникаций, Уфа, 2003; XII Международной конф. Информационные технологии в образовании (ИТО-2003), Москва, 2003; VI Всероссийской объединенной конф. Технологии информационного общества - Интернет и современное общество (IST/IMS-2003), Санкт-Петербург, 2003;

XIV Всероссийской науч. метод. конф. Проблемы качества образования в системе Болонских соглашений, УфаЦМосква, 2004; XV Международной конф.

Применение новых информационных технологий в образовании, Троицк, 2004; Международной конф. Компьютерные науки и информационные технологии, Будапешт, Венгрия, 2004; XIV Международной конф.-выставке Информационные технологии в образовании. (ИТО-2004), Москва, 2004; XV Всероссийской науч. метод. конф. Актуальные проблемы качества образования и пути их решения в контексте европейских и мировых тенденций, Уфа - Москва, 2005; II Международной научно-технической конф. Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП), Орел, 2006;

XIV Всероссийской науч. метод. конф. Телематика 2007, Санкт-Петербург, 2007, VI Всероссийской научно-практической конф., Пенза, 2008; XV Всероссийской науч. метод. конф. Телематика 2008, Санкт-Петербург, 2008, и др.

По теме диссертации опубликовано 68 работ, в том числе: 11 статей в журналах из перечня, утвержденного ВАК Министерства образования и науки РФ; одна монография в издательстве МАИ (г. Москва), подготовленная в рамках инновационной образовательной программы; 16 статей в научнотехнических журналах; 21 материалов докладов в сборниках трудов Международных и Всероссийских конференций; отчет по НИР в рамках Межвузовской научно-технической программы Создание системы открытого образования Российской федерации. Получено 3 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ в Роспатент и 14 свидетельств об отраслевой регистрации разработок в ОФАП Государственного координационного центра информационных технологий Министерства образования и науки РФ.

Основные результаты диссертационной работы прошли апробацию и внедрены:

- в общеобразовательных учреждениях и учреждениях начального, среднего и высшего профессионального образования Республики Башкортостан в учебный процесс изучения дисциплин Информатика, Информатика и ИКТ и Информационные технологии в рамках основной образовательной программы и дополнительного обучения в форме автономных учебных модулей;

- в Уфимском государственном авиационном техническом университете в виде программно-методического комплекса СЭО (система Гефест), который используется при проведении занятий со студентами на кафедре информатики, на филиалах УГАТУ и в системе повышения квалификации и переподготовки специалистов.

- в ООО ИжДрил-НордЭкс, тема Разработка электронных обучающих и информационно-справочных модулей.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность решаемых задач, формулируются цели и задачи исследования, приводятся основные положения и результаты, выносимые на защиту, отмечается их новизна и практическая значимость.

Приводятся сведения о внедрении результатов, апробации работы и публикациях.

В первой главе представлен анализ проблемы управления электронным обучением, детально обоснована актуальность исследования, выполнен анализ существующих подходов к управлению электронным обучением и современных систем электронного обучения, рассмотрены проблемы управления электронным обучением в образовательных учреждениях высшего профессионального образования, основные аспекты функционирования систем электронного обучения и современные стандарты и технологии в области электронного обучения. Обоснована цель и задачи исследования, выявлены их особенности и этапы решения.

Рассмотрены модели управления обучением, основанные на методах программированного обучения; модели, в которых отношения между обучаемым и обучающим рассматриваются, как отношения между объектом управления и управляющим устройством, что позволяет использовать методы теории управления; модели, основанные на методах искусственного интеллекта. Рассмотрены модели описания предметной области. Приведен анализ моделей обучаемого, используемых в системах автоматизированного обучения, позволяющих реализовать индивидуализированный подход к обучению.

Проведенный анализ материалов исследований, посвященных проблеме электронного обучения показал, что существующие подходы не позволяют проводить эффективное обучение в СЭО в связи с отсутствием моделей и методов управления электронным обучением на базе адаптивной сборки учебного контента, недостаточной проработкой подходов к структурированию, декомпозиции и установлению семантических связей обучающих и контролирующих дидактических единиц учебного контента, а также методов их обработки в системе обучения. Отсутствуют модели и методы реализации комбинированной технологии обучения в СЭО, использующей в сетевом и автономном режиме идентичные механизмы управления обучением.

Отмечается, что наиболее распространенными и используемыми в настоящее время в образовательных учреждениях высшего профессионального образования СЭО, позволяющими обеспечивать разработку учебных материалов и проведение обучения являются: а) зарубежные разработки в области систем электронного обучения: Learning Space корпорации Lotus/IBM ( WebCT ( BlackBoard корпорации Blackboard Inc ( Docent (

б) отечественные разработки в области систем электронного обучения:

eLearning Server 3000 компании ГиперМетод; СДО Прометей компании НОУ Институт виртуальных технологий в образовании ( СТ Курс компании Cognitive Technologies ( ТОР Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (www.webuniversity.ru); ОРОКС Московского государственного института электронной техники; xDLS Пермского государственного университета (www.xdlsoft.com); Гекадем Иркутского государственного университета (www.buk.irk.ru); Distance Learning Studio Санкт-Петербургского Отделения Института Открытое Общество; REDCLASS компании REDLAB ( и др.

Наиболее существенные недостатки перечисленных выше СЭО заключаются в следующем: учебные материалы в них готовятся, хранятся и предоставляются обучаемому в виде традиционных электронных текстовых документов или гипертекста; алгоритмы управления обучением строятся по жесткому, предопределенному разработчиками сценарию; по результатам тестирования обучаемому предоставляются только рекомендации о необходимости изучения тех или иных разделов учебного курса, в отдельных случаях, со ссылками на соответствующие электронные документы; обучение осуществляется либо на базе использования коммуникационных технологий, либо в автономном режиме.

Таким образом, рассмотренные СЭО не представляют собой полнофункциональные решения, позволяющие эффективно управлять индивидуализированным обучениям, моделируя процесс обучения с участием преподавателя.

Показано, что в процессе создания СЭО и внедрении их в учебный процесс образовательного учреждения необходимо решить ряд проблем, связанных с различными аспектами их функционирования, а именно: с организационными, ресурсными, информационными и дидактическими аспектами, которые существенным образом влияют эффективность системы в целом и с том числе на эффективность процесса управления обучением.

Анализ проблемы электронного обучения показал, что наиболее эффективно реализовать подходы, регламентированные существующими стандартами в области представления и обработки учебно-методической информации (УМИ) (спецификации IMS: компоновка содержания электронных учебников и учебных пособий - IMS Content Packaging Specification; описание данных об обучаемом - IMS Learner Information Package Specification; описание метаданных учебных материалов - IMS Meta-data Specification; описание типичных вопросов и средств тестирования - IMS Question and Test Specification; описание хранилищ цифровых данных - IMS Digital Repositories) и при этом повысить качество обучения, можно с использованием нового класса СЭО, базирующегося на механизмах адаптивной сборки учебного контента из дидактических единиц, хранимых в системе и позволяющих генерировать агрегативные учебные модули, обеспечивающие управление обучением как при сетевой, так и при автономной работе с обучающими ресурсами СЭО.

Во второй главе рассматривается концепция построения и формулируются требования к разработке моделей СЭО, разрабатывается классификация архитектур и новая перспективная архитектура и функциональная модель СЭО с комбинированным режимом работы. Приводится модель структуры агрегативного учебного модуля.

В основу концепции построения принципиально нового класса СЭО положены: а) интеграция СЭО в традиционный учебный процесс в качестве нового дидактического компонента, направленная на повышение эффективности управления обучением в условиях интенсификации учебного процесса и высоких требований к качеству подготовки специалистов; б) использование агрегативного подхода к формированию учебных модулей, в состав которых включен адаптивный учебный контент, формируемой с использованием объектного подхода и процедуры управления обучением, позволяющего реализовать эффективные механизмы управления обучением, в) комбинированный режим работы системы, обеспечивающий управление обучением как при сетевом доступе обучаемого к информационно-обучающим ресурсам СЭО, так и при работе с автономными агрегативными учебными модулями; г) открытая контентнонезависимая блочно-модульная структура сетевой СЭО, инвариантная к внешней информационно-образовательной среде, позволяющая реализовать легко модифицируемую, расширяемую и интероперабельную систему, отвечающую требованиям стандартов в области представления и обработки учебнометодической информации; д) адаптивное управление обучением путем коррекции контента на основе контроля усвоения учебного материала, реализуемое за счет семантической связи обучающих и контролирующих дидактических единиц, обеспечивающее приближение процесса обучения по качеству обучения и времени, затрачиваемом на обучение в СЭО к обучению с преподавателем за счет оптимизации процесса обучения.

Организационная модель обучения трехуровневая и строится по схеме:

центр (с учебными компьютерными классами) - учебные филиалы (с учебными компьютерными классами) - обучаемые (индивидуальное обучение на персональных компьютерах и обучение на компьютерах в виртуальном классе).

В рамках методологии системного моделирования SADT разработан комплекс функциональных моделей по стандарту IDEF0, позволивший проработать методологические аспекты создания СЭО для образовательных учреждений высшего профессионального образования, и реализовать в ней следующие основные функции: создание, ввод в базу данных и корректировку информационных ресурсов; хранение, обработку и доступ к учебной, методической и иной информации, необходимой для организации образовательного процесса; регистрацию и аутентификацию пользователей; управление процессом электронного обучения и контроля знаний на базе адаптивной сборки учебного контента;

информационное взаимодействие с пользователями в процессе обучения в режимах прямого и отложенного доступа; администрирование и настройку системы; сбор и анализ данных о результатах процесса обучения.

Предложена блочно-модульная структура системы СЭО. Показано, что блочно-модульная структура СЭО обеспечивает высокую гибкость, эффективность и надежность обработки информационных потоков в процессе взаимодействия с обучаемы при различных режимах работы системы. Количество блоков и выполняемые ими функции зависят от задач, стоящих перед сетевой СЭО. В нашем случае СЭО включает следующие взаимодействующие между собой и с пользователями системы блоки и модули, показанные на рисунке 1.

Блок регистрации Блок обработки пользователей электронной почты Базы Пользователи данных СЭО Блок идентификации Блок пользователей СУБД Блок Модуль сетевого управления Блок обработки взаимодействия обучением информации с СЭО Блок обработки Блок визуализации результатов Автономный УМИ обучения учебный модуль Блок контроля Блок организационной результатов обучения поддержки обучения Пользователи Блок обработки Блок обработки модели обучаемого обобщенного сценария Блок настройки Блок адаптивной сборки учебного параметров системы контента и формирования АУМ Рисунок 1 - Блочно-модульная структура СЭО Агрегативным учебным модулем (АУМ) в СЭО является объект с дидактически завершенным учебным материалом, имеющий определенную цель обучения, и содержащий теоретический материал, задания для закрепления теоретического материала и/или получения необходимых практических навыков, контрольные вопросы и задания для текущего и итогового контроля знаний, другие необходимые для обучения компоненты УММ, а также процедуры его обработки и управления обучением. В зависимости от реализуемого в СЭО режима обучения, агрегативный учебный модуль включает в свой состав либо весь необходимый для обучения учебно-методический материал и процедуры его обработки (автономный АУМ), либо использует поэтапную адаптивную сборку учебного контента и передачу его обучаемому по сети непосредственно в процессе обучения (сетевой АУМ). Автономный АУМ включает все компоненты учебно-методической информации, которые могут потребоваться обучаемому в процессе работы с учебным материалом.

В общем случае АУМ (как сетевой, так и автономный), имеет структуру, показанную на рисунке 2.

Программные Объекты Тема учебного модуля процедуры учебного учебного модуля Методические рекомендации модуля Процедуры Требования к уровню первоначальных знаний Цель управления и задачи Рекомендуемая литература и ресурсы Internet контентом (визуализация, Теоретический блок навигация) Графика Гипертекст Аудио Процедуры статическая (основной, дополнительный) управления Графика Карты разметки обучением Видео анимированная графических образов Процедуры Практический Контролирующий Информационный взаимодействия блок блок блок пользователей Примеры Текущее Сетевой режим Глоссарии решения задач тестирование Автономный Задачи Итоговый режим Справочники для решения контроль База правил Методы объектов (отображение, сборка) логического вывода Рисунок 2 - Обобщенная структура агрегативного учебного модуля СЭО Предложенная структура агрегативного учебного модуля соответствует требованиям спецификации международного стандарта IMS к компоновке содержания электронных учебников и учебных пособий IMS Content Packaging Specification.

В третьей главе рассматривается метод создания агрегативных учебных модулей на основе адаптивного учебного контента, формируемого из структурированной и декомпозированной учебной информации, хранимой в базе данных СЭО.

Выполняется типизация моделей представления и организация хранения контента в системах электронного обучения. Приведены основные этапы информационной, методической и организационной подготовки учебного процесса: разработка программ учебных курсов с построением графа иерархической структуры рабочей программы; сбор, обобщение и декомпозиция учебного материала, построение структурной модели учебного материала (дисциплины в целом, раздела, подраздела и т.д. до более низких уровней детализации), представленной в виде графа.

Выполнена разработка модели объектной обработки и хранения УМИ в СЭО. В рамках методологии системного моделирования SADT разработана информационная модель учебного контента по стандарту IDEF/1X, что позволило определить логическую структуру баз данных в составе разрабатываемой СЭО.

Применение объектного подхода к обработке и хранению УМИ в СЭО позволяет: структурировать и декомпозировать УМИ; обеспечить открытость системы для перспектив ее развития; использовать свойства наследования применительно к адаптивной сборке учебного контента; установить семантическую взаимосвязь учебного материала с вопросами самоконтроля и итоговой аттестации по результатам его изучения; реализовать модели адаптивного интерактивного обучения, учитывающие первоначальный уровень подготовки и текущую успеваемость обучаемого.

Декомпозиция учебных материалов выполняется до уровня минимальных единиц, имеющих законченное логико-смысловое содержание. Декомпозированный материал снабжается как некоторым множеством параметров (атрибутов), однозначно его идентифицирующих и описывающих его характеристики (метаданные), так и методов, определяющих его обработку. Такая совокупность информации определена как объект нулевого уровня (рисунок 3).

Блок данных объекта УМИ "нулевого" уровня Основные Дополнительные Методы метаданные метаданные объекта Стандартные Тип данных Автор программы Наименование Области...

объекта знаний Программы......

СЭО Вопросы и Стадия задания обучения Рисунок 3 - Структура объекта нулевого уровня Объект нулевого уровня - это минимальная единица учебнометодической информации, обусловленная используемыми технологиями ее хранения в системе, представляющая собой совокупность семантически завершенных данных, метаданных и методов их обработки. В системе выделяются объекты нулевого, первого и высокого уровней. В блоке данных объекта нулевого уровня могут храниться: текстовые дидактические единицы, изображения (рисунки), формулы, таблицы, аудио информация, видеофрагменты, программные приложения и т.д.

Информация об объекте нулевого уровня включает блоки основных и дополнительных метаданных. Блоки метаданных содержат поля, включающие:

наименование объекта, тип данных, сведения о принадлежности к той или иной области знаний, стадии обучения, ключевые слова и т.д.

Метаданные описывают принадлежность объекта, как части технологии хранения и обработки УМИ, и позволяют осуществлять многокритериальный поиск. Количество полей в дополнительном блоке метаданных может быть изменено в зависимости от требований СЭО. Объект нулевого уровня содержит методы объекта, например, метод визуализации данных, предоставляемых обучаемому.

В общем случае объект нулевого уровня может не содержать данных учебного назначения. Например, объектом нулевого уровня может быть библиографическая ссылка на источник литературы или электронный адрес доступа к информации в Internet.

Объект нулевого уровня O0 представляется в виде:

O0 = {D, I0, M0}, (1) где D - основная информационная часть объекта нулевого уровня (единица дидактического материала); I0 - дополнительная информация о содержании объекта нулевого уровня; M0 - методы объекта нулевого уровня.

Основная информационная часть объекта нулевого уровня (блок данных и основные метаданные) содержит фрагмент УМИ, представленный в одном из видов: законченный смысловой фрагмент текстовой (гипертекстовой) информации g; статической графической информации p; анимированной графической- и видеоинформации v; аудиоданных a, а также набор семантически связанных с фрагментом УМИ тестовых вопросов H. Таким образом, основная информационная часть объекта нулевого уровня представляется в виде D {g U p U v U a} I H. (2) В объекте нулевого уровня осуществляется интеграция обучающих и контролирующих материалов. Блок основных метаданных содержит ссылки на контролирующие материалы, связанные с хранимыми в объекте нулевого уровня данными. Такой подход вызван тем, что в СЭО, как правило, не должно существовать контролирующих вопросов и заданий без связанного с ними теоретического материала, равно как и теоретического материала без связанного с ним хотя бы одного контролирующего вопроса и/или задания.

Объект первого уровня - это логически завершенная совокупность одного или нескольких объектов нулевого уровня, специфичных для него метаданных и методов обработки. Объектом первого уровня является сложный составной объект, содержащий дидактически завершенный фрагмент учебнометодической информации. Объект первого уровня в информационной части состоит из объектов нулевого уровня и не содержит полей для хранения учебной информации, наследуя ее вместе с атрибутами и методами обработки из объектов нулевого уровня. Объект первого уровня обретает также собственные, не свойственные нулевому уровню атрибуты и методы: набор контрольных вопросов, методы сборки дидактически завершенных фрагментов учебно-методической информации, генерации тестовых заданий, содержания, списка используемой литературы и др.

Количество полей и структура дополнительных метаданных в объекте первого уровня в общем случае не совпадает с метаданными объектов нулевого уровня, на базе которых он был создан. В нем появляются специфические метаданные, например, степень сложности учебно-методического материала (УММ), уровень детализации, вариант представления УМИ; запланированное время ее изучения и т.д. Примерами объектов первого уровня могут служить: иллюстрация, содержащая два объекта нулевого уровня - рисунок и подрисуночную надпись; учебно-методический материал в виде совокупности текстовых фрагментов как объектов нулевого уровня.

Объект первого уровня O1 представляется в виде:

k O1 ={ :{O0},{I1, M1},M0}, (3) i =где O0 - объект нулевого уровня; k - количество объектов нулевого уровня в объекте первого уровня; I1 - дополнительная информация об объекте первого уровня; M1 - методы объекта первого уровня. Переход к объекту первого приводит не только к количественным изменениям. На этом уровне происходит качественное изменение - хранящиеся в объекте нулевого уровня данные (текст, иллюстрации и т.п.) приобретают статус УММ. Сам по себе объект первого уровня не является завершенной единицей учебного контента и непосредственно не используется в учебном процессе. На базе объектов первого уровня формируются объекты второго и более высоких уровней. Количество уровней объектов теоретически не ограничено. Практические ограничения связаны только с используемыми средствами разработки. Объекты этих уровней имеют одинаковые качественные характеристики.

Объекты второго и последующих уровней (лвысокого уровня) строятся из объектов более низких уровней, обретая при необходимости свойственные данному классу объектов или их единичным экземплярам атрибуты и методы, реализующие, например, педагогические модели и алгоритмы обучения.

Объекты этого уровня также не содержат полей для хранения информации, осуществляя, в конечном счете, ее сборку из объектов нулевого уровня.

Объект n-го уровня (лвысокого уровня) On представляется в виде:

k On = { :{On-1},{In, M },{Mn-1}}. (4) n i=Схема объектной модели формирования учебного контента различного уровня показана на рисунке 4. Структурированный и упорядоченный УММ, представленный в виде объекта i-го уровня, назван учебным объектом. Он еще не предназначен для работы обучаемого, поскольку не содержит внешнего оформления и средств навигации, но может быть использован для последующей обработки в системе или как заготовка для создания электронного документа с учебным курсом в различных формах его представления и для его передачи другим пользователям.

Методы Сборка...

On Oi On Mум Pум управления Учебный...

учебных модуль контентом модулей Качество...

OLn-1 OL1... OL0 Mn Ln...

...

OL0 OL1... OL0 MLМетоды Упорядоченный...

OL0 OL0 M1 P1 сборки LУММ Объекты Качество Семантическая Хранение LD M0 P0 Методы отображения единица УМИ данных Данные Метаданные Рисунок 4 - Модель формирования учебного материала На некотором уровне N (в частном случае даже N=1) учебный объект приобретает очередные новые качества. Дополненный методами управления контентом, он переходит в класс учебного модуля.

N k OУМ = :{ :{On -1},{In, M }} (5) n},{Mn -1},{PУМ j = 1 i = С точки зрения сборки учебного контента в СЭО, учебный модуль - это дидактически завершенный фрагмент учебного материала, имеющий определенную цель обучения и содержащий теоретический материал, задания для закрепления теоретического материала и/или получения необходимых практических навыков, контрольные вопросы и задания для текущего и итогового контроля знаний. При необходимости в учебный модуль включаются требования к знаниям и умениям обучаемого, библиографические списки, ссылки на образовательные ресурсы Internet и др. Визуализация УМИ, представленной в учебном модуле, осуществляется на базе методов управления учебным контентом и шаблонов представления учебного материала обучаемому. На некотором уровне учебный модуль приобретает статус учебно-методического комплекса (УМК), позволяющего систематизировано освоить учебную дисциплину.

Формирование учебных модулей основано на адаптивной сборке учебного контента из дидактических единиц, хранимых в СЭО, в процессе которой используются параметры хранимой и обновляемой в системе модели обучаемого.

Количество Структурирование и сборка данных Уровни объектов Операции над данными Значения параметров модели обучаемого используются в разделе дополнительных метаданных учебных объектов - область знаний, стадия обучения, уровень сложности УММ, уровень ее детализации УМИ, планируемое время работы обучаемого с объектом, стратегия обучения и др.

Предложенный объектный подход к формированию АУМ, содержащих адаптивный учебный контент и методы (процедуры) его обработки, позволяет формировать неограниченное число уровней учебных модулей и создавать уникальные УМК как для подготовки специалистов в образовательных учреждениях высшего профессионального образования, так и для их переподготовки и повышения квалификации специалистов.

В зависимости от используемых в системе методов управления, в АУМ интегрируются средства диалогового общения с преподавателем и другими обучаемыми. Они позволяют в значительной мере повысить эффективность СЭО при возникновении обучающих ситуаций, неразрешимых традиционными методами управления электронным обучением.

Структуризация учебного материала и его декомпозиция до уровня неделимых единиц, в сочетании с объектным подходом к хранению и обработке информации позволяют при создании адаптивных учебных курсов в полной мере реализовать в рамках СЭО методологию повторно используемых учебных объектов (рисунок 5), регламентированную, в частности, спецификацией IMS Content Packaging Specification. Это обеспечивает возможность обмена учебным контентом при взаимодействии сетевой СЭО с другими обучающими системами.

Уровни представления учебно-методических материалов Адаптированные (альтернативные по содержанию)...

объекты УММ Повторно используемые объекты УММ Однократно используемые......

объекты УММ не заштрихованы Рисунок 5 - Схема повторного использования объектов УММ Обработка хранимого в базе данных СЭО учебного контента при сетевом режиме работы выполняется на основе использования модели обучаемого.

Модель обучаемого =(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)т включает параметры восьми категорий, представленные векторами: 1 - общие сведения об обучаемом; 2 - сведения о правах доступа к ресурсам, с которыми может взаимодействовать обучаемый; 3 - сведения о целях, задачах, стратегии, содержании и ожидаемых результатах обучения; 4 - сведения о предыстории (траектории) обучения в системе; 5 - сведения о результатах традиционного обучения; 6 - сведения о достигнутых результатах обучения в системе; 7 - сведения о личных характеристиках и предпочтениях обучаемого; 8 - методы обработки информации, доступные обучаемому; 9 - характеристики аппаратнопрограммной среды обучаемого. Структура и представление данных модели обучаемого согласуются с общепринятыми стандартами - со спецификацией LIPS (Learner Information Package Specification) международного стандарта IMS, широко используемого в образовательных системах. В общем случае модель пользователя в СЭО декомпозирована на две компоненты, представляющие собой статическую модель и динамическую модель. Статическая модель содержит информацию о пользователе, которая хранятся в базе данных СЭО. В начале работы пользователя с СЭО информация из статической модели клонируется, образуя компоненты динамической модели пользователя. Данные динамической модели изменяются в ходе взаимодействия пользователя с СЭО в пределах всего сеанса работы. При завершении сеанса работы данные динамической модели сохраняются в своих аналогах в статической модели.

Метод формирования адаптивного учебного контента АУМ в СЭО, общая схема которого показана на рисунке 6, состоит в следующем:

1. На основе обобщенного сценария обучения определяется направление очередного перехода (qi qi+1 или qi qi+2) по материалу учебного курса и формируется перечень необходимых объектов УМИ.

2. Формируется и выполняется запрос на поиск объектов, хранящихся в базе данных УМИ по блоку основных метаданных.

3. Из базы данных СЭО извлекаются сведения об основных и дополнительных метаданных найденных объектов УМИ.

4. На основе анализа параметров 3, 4, 5 и 6 модели обучаемого и дополнительных метаданных найденных объектов УМИ выбирается объект, отвечающий целям, задачам и выбранному критерию обучения и адаптированный к обучаемому по содержанию.

5. Выполняется запрос к базе данных на извлечение найденного объекта.

6. Выполняется обращение к базе правил и извлечение из нее методов объекта, позволяющих выполнить сборку.

7. На основе параметров 7 модели обучаемого определяется способ отображения объекта УМИ, выполняется обращение к базе шаблонов и активизируется метод визуализации объекта УМИ.

8. Адаптированный по содержанию и форме представления объект УМИ при сетевом режиме работы СЭО передается обучаемому.

9. Осуществляется работа обучаемого с объектом, в процессе которой СЭО фиксирует действия обучаемого: обращения к системе помощи, поиск информации в системе, инициализация диалогов с другими пользователями, переходы по фрагментам УМИ и время работы с объектом. Данные заносятся в динамическую модель обучаемого. Также, выполняется контроль усвоения обучающего воздействия как со стороны системы, так и, возможно, со стороны преподавателя, который вносит данные о результатах в СЭО. Таким образом обновляются параметры модели обучаемого, характеризующие его текущее состояние.

Завершение работы Начало Блок работы обработки Определение переходов к УМИ обобщенного Формирование запроса на поиск объектов УМИ сценария Наименования Обращение и метаданные к СУБД Запрос на поиск УМИ Блок обработки объектов УМИ модели обучаемого БД УМИ Передача метаданных найденных объектов УМИ Передача Формирование запроса параметров Обращение Запрос на на извлечение данных о текущем Блок к СУБД извлечение состоянии СУБД данных обучаемого Блок Передача Формирование адаптивной найденных правил запроса на сборки База поиск шаблона учебного правил Формирование запроса контента и на поиск правил формирования обработки данных Обращение Запрос на поиск ЭУМ к базе правил шаблона Запрос на поиск визуализации УМИ правил обработки Активизация Передача метода сборки данных Обращение к выбранного Адаптированный объекта УМИ базе шаблонов объекта УМИ по содержанию Передача Активизация метода объект УМИ шаблона визуализации объекта УМИ База Работа шаблонов Блок Визуализация Адаптированный обучаемого с Блок визуализации объекта УМИ к обучаемому объектом УМИ управления объекта УМИ объект УМИ обучением Обновление модели Контроль результатов обучаемого обучения Блок обработки Блок контроля результатов обучения результатов обучения Рисунок 6 - Метод формирования адаптивного учебного контента АУМ Выполняется переход к п. 1. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет завершен текущий сеанс обучения в сетевой СЭО. Разработанный метод формирования адаптивного учебного контента позволяет создавать автономные АУМ, содержащие в своем составе УММ, программные процедуры обработки УМИ и управления обучением, обеспечивающие эффективную работу обучаемых с материалом учебных курсов без подключения к сетевой СЭО.

В четвертой главе рассматриваются методы и алгоритмы управления обучением на базе использования сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, описываются принципы реализации управления обучением, разрабатываются модели и алгоритмы управления контентом электронных курсов в процессе взаимодействия системы с пользователем, описывается процесс управления обучением с использованием автономных АУМ, описываются модели оценки результатов обучения на основе использования педагогических измерительных материалов, представленных в виде тестовых заданий и рейтинговой системы учета успеваемости обучаемых, рассматриваются методы планирования работы преподавателей при подготовке учебного процесса.

Модель обучения, показанная на рисунке 7, представляется как процесс управления сложным объектом, в котором учитываются не только текущее состояние объекта управления (ОУ), влияние на него параметров окружающей среды, но и предыстория обучения, хранимая в виде набора параметров в модели обучаемого.

X Y ОУ Внешняя (обучаемый) среда U DX DY Y ' X ' УУ (СЭО, преподаватель) Базы ресурсов Модель системы обучаемого R L y'x'Базы ресурсов УУ u'системы Механизм r'1 y'x'2 выбора Механизм УМИ u'метода вывода r'2 y'3 управления x'3 правил...

...

...

...

ситуаций u'k МПУ y'n x'n r'p методов МСУ шаблонов МУНЛ Рисунок 7 - Модель управления обучением Здесь X=(x1, x2, x3, Е, xN)т - вектор, определяющий фактическое состояние среды и влияющей на вектора состояния Y=(y1, y2, y3, Е, yM)т объекта. Информация об этих состояниях измеряется датчиками DX и DY, которые информируют устройство управления.

Вектор измеряемых датчиком DX параметров состояний среды Х'=(x'1, x'2, x'3, Е, x'n)т не равен вектору ее фактических состояний (Х'Х), а вектор измеряемых датчиком DY параметров состояний объекта управления Y'=(y'1, y'2, y'3, Е, y'm)т не равен вектору его фактических состояний (У'У) в силу того, что датчики измеряют только то, что используется в процессе управления. Однако Х'Х и У'У, т. е. получаемая информация в какой-то мере (но далеко не полностью) отражает действительное состояние объекта и среды, которая дополняется параметрами =(1, 2, 3, Е)т модели обучаемого.

Ресурсы R, выделяемые на создание системы управления, в значительной степени определяют объем собираемой датчиками DX и DY информации X' и Y'.

Устройство управления, получая на входе информацию о среде X, объекте Y, цели Z* и ресурсах системы R (база данных учебно-методической информации, методов ее обработки и функциональные модули системы обучения), выдает на выходе управляющее воздействие U=(u'1, u'2, Е, u'k)т, с помощью которого возможно достичь цели обучения Z* и перевести объект в искомое состояние Y*, соответствующее выполнению заданной цели Z* в рамках ресурсов R=(r'1, r'2, r'3, Е, r'p)т, т.е. U*Y*.

Алгоритм управления U*=A (X', Y', Z*, R) является оператором, перерабатывающим исходную информацию. В процессе обучения управление U имеет двоякую форму - обучающей информации, а также вопросов и заданий, ответы Y' на которые дают возможность оценить степень усвоения УММ.

Управление обучаемым основано как на анализе его текущего состояния Y, измеряемого датчиками DX и DY, так и на данных =(1, 2, 3, Е)т его многопараметрической модели, которая учитывает совокупность индивидуальных особенностей обучаемого - количество и качество усвоенных знаний, контролируемое тестовой системой, уровень подготовки, предысторию обучения, цель и предпочтения обучаемого и др. При этом информация в модели обучаемого носит неполный характер по вполне объективным причинам: всю информацию собрать невозможно; собранная информация может неадекватно отражать состояние ОУ в текущей момент времени или даже быть противоречивой.

Учитывая, что и ОУ (обучаемый) и обучающая среда являются достаточно сложными объектами в плане диагностики их состояния и управления, делается вывод о том, что классические методы управления для реализации адаптивного обучения могут быть неприменимы, поскольку они рассчитаны, как правило, на детерминированные объекты и среды, а использование экспертных обучающих систем, основанных на алгоритмах искусственного интеллекта и обеспечивающих приемлемый уровень адаптации, не всегда нецелесообразно, поскольку они имеют жесткую привязку к конкретной предметной области. В этой связи алгоритм управления А рекомендовано строить на базе методов управления (см. рисунок 7), основанных на использовании: четкой (детерминированной) логики - метод параметрического управления (МПУ); ситуационного управления - метод ситуационного управления (МСУ); нечеткой логики - метод управления на базе нечеткой логики (МУНЛ).

Применение четкой логики в управлении обучением целесообразно в тех случаях, когда обучение должно выполняться по строго определенному алгоритму - программированное обучение на основе классических методов, предложенных С. Пресси и Н. Краудером. Такой подход применим при выполнении практических заданий, например, при решении обучаемым задач, когда ошибка на некотором шаге i недопустима, и однозначно приведет к неверному результату. В этом случае на каждом шаге i после соответствующего контроля параметров Y вектора состояния ОУ выбирается очевидное и единственно возможное управляющее воздействие U=(u'1, u'2, Е, u'k)т. Применение ситуационного управления позволяет в результате анализа параметров X' и Y', собираемых датчиками DX и DY, параметров модели обучаемого =(1, 2, 3, Е)т и базы типовых ситуаций выбрать необходимое управляющее воздействие U. Такой подход целесообразно использовать при управлении изучением теоретического материала. Применение нечеткой логики позволяет управлять обучением, когда цели и ограничения являются слишком сложными или плохо определенными и не поддаются точному математическому описанию, а необходимое управляющее воздействие U не может быть выбрано с использованием базы типовых ситуаций, побуждающих УУ принимать стандартное управляющее действие. Такой подход целесообразно применять при формировании статически неизменных адаптированных учебных материалов, когда анализ данных модели обучаемого позволяет сформировать агрегативные учебные модули для конкретного обучаемого или группы обучаемых.

Формализованная модель МПУ в СЭО базируется на теории абстрактных автоматов Мура (рисунок 8а) и Марковских процессов (рисунок 8б).

XX X 1-PPT1 T q 1 X1 X 2 q Pq 2 1-P2 1-PX XP1 T X 3 T Pq 4 q X T 3 XT 1-Pq Pа б Рисунок 8 - Формализованная модель МПУ в СЭО: а - автоматная модель Мура; б - граф цепи Маркова При информационном взаимодействия обучаемого с СЭО система в некоторый фиксированный момент времени находится в состоянии, характеризуемым вектором S S = (Q, X,Z,,,q), (6) где Q = {q1, q2,...qm,...qM } - множество состояний обучаемого;

X = {x1, x2,...xn,...xN } - множество обучающих воздействий;

Z = {z1, z2,...zk,...zK } - множество новых знаний, умений и навыков, полученных обучаемым; : Q X Q - функция перехода обучаемого в новое состояние при внешнем обучающем воздействии X; : Q X Z - функция выходов обучаемого как его реакция от состояния при внешнем обучающем воздействии X.

Хранение декомпозированной и структурированной УМИ в базе данных и использование объектного подхода к адаптивной сборке учебного контента, позволило предоставлять обучаемому не только объекты с ранее не усвоенным им материалом. Предусмотрено формирование сложного объекта УМИ, содержащего, учебный материал из разных тем и разделов учебного курса и даже из разных учебных курсов (рисунок 9) или сборка только ссылок (в гипертекстовом электронном документе) на необходимые обучаемому учебные объекты.

...

R'2 1 R'2 2 R'2 n R'i XX0 X X q'2 q'i X XXi-X X i......

q N q 1 q 2 q i XXXi R2 1 R2 1 Ri 1 Rn Рисунок 9 - Варианты формирования учебных объектов в автоматной модели Отмечается, что возможны два варианта решения задачи оптимизации процесса управления электронным обучением:

1) Минимизация времени изучения учебного материала при заданных ограничениях на уровень достижения целей и задач обучения (качество обучения), т.е. ограничениях на уровень знаний, умений и навыков.

Оптимальным будет граф, для которого время прохождения марковской цепи минимально среди всех допустимых графов:

, (7) = min {GУ,l} l где время прохождения марковской цепи для графа, имеющего l-ю структуру, определяется по формуле n RУ Зi m i=, (8) Gу l = tУ l,i (1 - Pl,i / i+1) + K i=где tУ l,i - время нахождения системы в i-й вершине l-го графа; m - количество вершин в графовой модели; RУЗi - информация, содержащаяся в i-м загружаемом по сети учебном объекте; n - количество объектов УМИ; K - средняя пропускная способность канала связи при сетевом режиме работы.

2) Максимизация уровня достижения целей и задач обучения (качества обучения), т.е. максимизация уровня знаний, умений и навыков при заданном времени обучения.

Задача решается путем нахождением наиболее надежного пути в графе.

Показано, что кратчайший путь от некоторой вершины qm в вершину qn с матрицей весов [cij ] будет в то же время и наиболее надежным путем с матрицей [Pij ], Pij = max[Pij, Pik, Pkj ]. (9) В качестве начальной [Pij ]-матрицы берется матрица надежности дуг, причем нулевые элементы указывают на отсутствие соответствующих дуг.

Особенность обучения в СЭО заключается в передаче обучаемому в АУМ вместе с УМИ процедур управления обучением. Предусмотрены переходы по УММ при наступлении событий, активизируемых одним из перечисленных ниже действий пользователя: выбор обучаемым того или иного управляющего элемента для перехода по УММ или ответ обучаемого на запрос, выданный со стороны автономного АУМ; результаты выполнения обучаемым заданий, включенных в состав автономного АУМ; результаты контроля знаний обучаемого на основе тестирования.

Оценка состояния обучаемого в процессе переходов по фрагментам УММ в АУМ выполняется на основе педагогических измерений с использованием тестового контроля знаний. В СЭО реализовано шесть основных форм представления тестовых заданий: выбор одного из множества; выбор нескольких из множества; соответствие; лустановление определенной последовательности; точное совпадение с образцом; приближенное совпадение с образцом. Учитывается сложность тестовых заданий и время на их выполнение.

Итоговый балл, набранный обучаемым в процессе тестирования, определяется по формуле:

k Ci R = Si Ki ; R [0, 1], k (10) i=Ci i=где k - число заданий в тесте; Сi - уровень сложности i-го тестового задания;

Si - балл, набранный обучаемым при ответе на i-е тестовое задание (0

1, при Tiфакт Ti норм, 1- Tiфакт - Ti норм Ki =, при Ti норм < Tiфакт Ti max, (11) Timax - Ti норм при Tiфакт > Ti max, 0, где Tiфакт - фактическое время ответа на i-е задание теста; Tiнорм - нормативное время ответа на i-е задание теста; Timax - максимально допустимое время ответа на i-е задание теста.

Рассмотрены вопросы подготовки учебного процесса. Приведены методы планирования работ преподавателей кафедры и оценки качества планирования работ, позволяющие: распределить объемы работ, получить при этом компактную учебную нагрузку и высвободить время, в рамках общего объема часов, за счет оптимизации распределения учебно-методической работы, связанной с учебной нагрузкой; производить сравнительный анализ распределения объемов работ на основе интегрального критерия оценки качества.

В пятой главе решается задача разработки специального программного обеспечения системы управления электронным обучением и выполняется исследование эффективности его применения в учебном процессе.

Обосновывается выбор программно-аппаратных средств и разрабатывается архитектура сетевой СЭО, обеспечивающая ее функционирование в информационной телекоммуникационной среде образовательного учреждения. Основные критерии выбора: производительность, многоплатформенность, простота подготовки специалистов, открытость кода, стоимость владения программным продуктом сторонних разработчиков. Выбраны: интерпретируемый язык PHР, JavaScript и СУБД MySQL. Сетевая СЭО функционирует под управлением Internet-сервера Apache. Приведены технические характеристики (минимально-допустимые и рекомендуемые) аппаратных средств рабочих мест пользователей и серверных компонентов сетевой СЭО. Архитектура разработанной сетевой СЭО Гефест базируется на использовании типовых компонентов Internet обеспечивающих обмен информационными потоками между программно-методическим комплексом и его пользователями. Система содержит автоматизированные рабочие места (АРМ) пользователей, в зависимости от выполняемых функций группируемые в функциональные подсистемы, например, такие как АРМ: Студент, Преподаватель, Методист, Сотрудник деканата, Системный администратор, и др. Количество АРМов и их функции могут изменяться за счет использования принципа открытой архитектуры, а внешний интерфейс системы легко настраивается за счет использования шаблонов.

Рассмотрена динамическая генерация материала учебных курсов, а также создание автономных АУМ на базе СЭО Гефест, приводятся примеры учебных курсов по дисциплинам компьютерного профиля.

Приводится программа эксперимента по практическому использованию разработанного программно-методического комплекса СЭО Гефест в учебном процессе. Доказывается эффективности разработанного подхода к адаптивному управлению обучением в сетевой СЭО Гефест на основе проведенного педагогического эксперимента в рамках дисциплины Информатика.

Эксперимент проводился в группах обучаемых с использованием трех дидактических подходов к организации обучения в СЭО Гефест: в первом использовались традиционные УММ (ТУММ), во втором - гипертекстовые УММ (ГУММ), в третьем - ладаптивные УММ (АУММ). Контроль выполнения заданий осуществлялся преподавателем. В процессе выполнения работы проводилось входное и итоговое тестирование. По результатам входного тестирования для каждого обучаемого СЭО Гефест формировала индивидуализированный УММ, адаптированный под первоначальные знания. Результаты работы оценивались с использованием рейтингового подхода, в котором учитывались: количество обращений к преподавателю за помощью; время, затраченное на выполнение каждого задания; степень завершенности и правильность решения выполненных заданий, результаты сдачи итогового теста. Отмечается эффективность методики проведения адаптивного электронного обучения.

Эксперимент показал, что технология адаптивного управления электронным обучением значительно снижает нагрузку на преподавателя при проведении учебных занятий, что позволяет: преподавателю в условиях интеграции традиционного очного и электронного обучения проводить занятия с большим числом студентов, чем при использовании традиционных технологий обучения; эффективно использовать адаптивное управление обучением при проведении учебных занятий на базе дистанционных технологий.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ В диссертации поставлена и решена проблема создания методологических и теоретических основ адаптивного управления электронным обучением, обеспечивающих повышение эффективности процесса обучения за счет использования агрегативных учебных модулей, содержащих учебный контент, а также процедуры его обработки и управления обучением.

1. Разработана методология построения принципиально нового класса адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, предназначенных для образовательных учреждений высшего профессионального образования и их использования при различных формах организации учебного процесса, основу которой составляют концептуальные положения, заключающиеся:

- в интеграции СЭО в традиционный учебный процесс в качестве нового дидактического компонента, обеспечивающего повышение эффективности управления обучением в условиях интенсификации учебного процесса и высоких требований к качеству подготовки специалистов;

- в использовании агрегативного подхода к формированию учебных модулей, содержащих структурированный учебный контент, механизмы управления обучением и контроля усвоения учебного материала, позволяющие реализовать эффективное управление процессом обучения;

- в применении в процессе обучения комбинированного режима работы, обеспечивающего адаптивное управление обучением при взаимодействии обучаемого как с сетевыми так и с автономными агрегативными учебными модулями;

- в применении открытой контентно-независимой блочно-модульной структуры сетевой СЭО, инвариантной к внешней информационнообразовательной среде, позволяющей реализовать легко модифицируемую, расширяемую и интероперабельную систему, отвечающую требованиям стандартов в области представления и обработки учебно-методической информации (спецификации IMS);

- в использовании адаптивного управления обучением путем коррекции контента на основе контроля усвоения учебного материала за счет семантической связи обучающих и контролирующих дидактических единиц, обеспечивающего приближение процесса обучения по качеству обучения и времени, затрачиваемым на обучение в СЭО к обучению с преподавателем.

2. Разработан комплекс системных моделей адаптивных систем электронного обучения с комбинированным режимом работы, позволяющих предоставить доступ к обучающим ресурсам как в базовом образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы и реализовать технологии индивидуального и группового обучения. При построении комплекса моделей использована SADT-методология, позволившая формализовать и обосновать требования к выбору методов и алгоритмов обработки информации и управления обучением в СЭО.

3. Разработан метод создания агрегативных учебных модулей из многоуровневых структур адаптивного учебного контента, формируемых из минимальных дидактических единиц структурированного и декомпозированного учебного материала, хранимого в системе в виде формализованных объектов, содержащих набор данных, метаданных и методов их обработки и дополняемых в процессе сборки процедурами управления контентом. При формировании учебных модулей реализуется принцип повторно используемых учебных объектов.

4. Разработаны методы и алгоритмы адаптивного управления обучением на базе использования в учебном процессе сетевых и автономных агрегативных учебных модулей, содержащих семантически связанные структуры многоуровневых обучающих и контролирующих объектов учебного материала, и программные процедуры его обработки, позволяющие осуществлять коррекцию контента по результатам контроля усвоения учебного материала на основе тестирования или выполнения обучаемым формализованных заданий. В процессе управления обучением учитываются результаты входного, промежуточного и итогового контроля знаний, данные о среднестатистической и индивидуальной траектории обучения и другие параметры модели обучаемого.

5. Разработано специальное программное обеспечение системы управления электронным обучением, обеспечивающее ее эффективное функционирование как в образовательном учреждении, так и на его филиалах при различных режимах работы системы, базирующееся на стандартах современных информационных и коммуникационных технологий, позволяющее использовать все известные типы мультимедийного учебного контента.

6. Выполнено исследование эффективности системы электронного обучения, построенной на основе предложенных методов и алгоритмов, на примере ее использования при обучении учебного потока студентов авиационнотехнологического факультета УГАТУ по дисциплине Информатика. Доказана эффективность методики проведения адаптивного электронного обучения, которая по суммарному рейтингу обучаемых превзошла методику, базирующуюся на использовании гипертекстовых учебно-методических материалов на 28,8%, а по рейтингу, отражающему результаты решения задач - в 2,3 раза.

Рейтинг обучаемых, отражающий результаты решения задач с использованием методики адаптивного электронного обучения выше рейтинга обучаемых, решавших задачи и использующих при этом традиционный УММ в 3,3 раза.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В рецензируемых журналах из списка ВАК 1. Информационно-обучающие среды образовательных систем / Ю.С. Кабальнов, С.В. Тархов, Ш.М. Минасов // Вестник УГАТУ: науч. журнал Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. УГАТУ. 2002. Т. 3. № 2. С. 187Ц196. (Личный вклад 4 м/п л.).

2. Модели и алгоритмы организационной поддержки обучения в образовательных системах / Ю.С. Кабальнов, Т.В. Микова, С.В. Тархов // Там же.

2004. Т. 5. № 1. С. 175Ц185. (Личный вклад 4 м/п л.).

3. Модели представления и организация хранения информации в сетевой информационно-обучающей системе / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Там же. Т. 5. № 2 (10). С. 183Ц191. (Личный вклад 3 м/п л.).

4. Модели и механизмы управления адаптивным электронным обучением / С.В. Тархов // Системы управления и информационные технологии. 2005.

№ 4 (21). С. 94Ц100.

5. Архитектуры сетевых информационно-обучающих систем / С.В. Тархов // Вестник УГАТУ. 2005. Т. 6. № 1 (12). C. 135Ц142.

6. Адаптивное электронное обучение и оценка его эффективности / С.В. Тархов // Открытое образование. 2005. № 5. С. 37Ц47.

7. Управление адаптивным обучением в мультиагентной информационно-обучающей системе / С.В. Тархов // Информационные технологии. 2005.

№ 11. С. 70Ц78.

8. Управление адаптивным интерактивным обучением в распределенной сетевой информационно-обучающей системе / С.В. Тархов // Вестник УГАТУ.

2005. Т. 6. № 2 (13). С. 157Ц165.

9. Модели и алгоритмы поддержки принятия решений при распределении учебной нагрузки преподавателей / С.Н. Султанова, С.В. Тархов // Вестник УГАТУ. 2006. Т. 7. № 3 (16). C. 107Ц114. (Личный вклад 3 м/п л.).

10. Модели формирования и практическая реализация скомпилированных учебных модулей в системе электронного обучения / Н.С. Минасова, С.В. Тархов, Л.М. Тархова // Открытое образование. 2006. № 5. С. 21Ц29. (Личный вклад 3 м/п л.).

11. Организация обучения в гетерогенных информационно-обучающих средах на основе автономных программируемых учебных модулей / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова, С.В. Тархов // Вестник УГАТУ. Сер.

Управление, вычислительная техника и информатика. 2007. Т. 9. № 4 (22).

С. 68Ц76. (Личный вклад 2 м/п л.).

Монография 12. Применение мультиагентных систем электронного обучения в гетерогенных информационно-образовательных средах / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов. М. : Изд-во МАИ, 2007. 271 с.

Прочие публикации 13. Использование системы управления контентом в дистанционном обучении / Ю.С. Лотник, С.В. Тархов // Компьютерные науки и информационные технологии : труды IV международной конф. Патры, Греция, 2002. С. 170Ц174.

(Статья на англ. яз.).

14. Свидет. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2003612176. Информационно-обучающая система дистанционного обучения K-Media (ИОС ДО K-Media) / С.В. Тархов, Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова. Роспатент. М. : Зарег. в реестре программ для ЭВМ 22.09.2003.

15. Концептуальная модель системы постдипломного дистанционного обучения / Ю.С. Кабальнов, С.В. Тархов, Ш.М. Минасов, Б.Ш. Минасов, И.Н. Зиганшин // Здравоохранение Башкортостана. Научно-практический медицинский журнал. Уфа. 2003. Спец. выпуск № 6. С. 148Ц154.

16. Практическая реализация системы дистанционной последипломной подготовки специалистов медицинского профиля / Б.Ш. Минасов, И.Н. Зиганшин, Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова, С.В. Тархов // Там же. С. 154Ц157.

17. Свидет. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2003612532. Система последипломного обучения врачей травматологов-ортопедов Ganimed (СПДО Ganimed) / Ш.М. Минасов, С.В. Тархов, Н.С. Минасова, Б.Ш. Минасов, И.Н. Зиганшин. Роспатент. М. : Зарег. в реестре программ для ЭВМ 17.11.2003.

18. Разработка теоретических основ и нормативных принципов организации управления в информационно-образовательных средах региональных систем дистанционного обучения / Ю.С. Кабальнов, С.В. Тархов, Т.В. Микова, Ш.М. Минасов // Разработка информационно-образовательной среды региона (на примере Республики Башкортостан) : отчет о НИР РК 012002093ВНИИЦентр, инв. № 02200304109. М., 2003. 93 с.

19. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 3582. Электронный лабораторный практикум по MS Office 2000 / Ш.М. Минасов, О.Л. Рамбургер, С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования РФ 19.05.2004.

20. Об одном подходе к созданию электронных учебно-методических материалов / С.В. Тархов // Технологии и организация обучения. Уфа : Изд-во УГАТУ, 2004. С. 68Ц72.

21. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 3649. Электронный лабораторный практикум по Visual Basic / Е.А. Кузьмина, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов.

Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования РФ 10.06.2004.

22. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 3650. Электронный учебный курс "Организация интерфейса в человеко-машинных системах" / С.В. Тархов. Там же. 10.06.2004.

23. Управление качеством образовательного процесса в системе дистанционной поддержки обучения / М.Р. Булатов, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Проблемы качества образования в системе Болонских соглашений : труды XIV Всероссийской науч. метод. конф. УфаЦМосква. 2004. С. 192Ц195.

24. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 3750. Электронный лабораторный практикум по MS Works / С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 15.07.2004.

25. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 3751. Информатика: базовый курс. Методические указания к выполнению контрольных и курсовых работ. / Ш.М. Минасов, С.В. Тархов, Л.М. Тархова. Там же. 15.07.2004.

26. Система автоматизированного сетевого и дистанционного обучения студентов / С.В. Тархов, П. Сокал // Компьютерные науки и информационные технологии : труды международной конф. Будапешт, Венгрия, 2004. Т. 1.

С. 207Ц210. (Статья на англ. яз.).

27. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 3752. Электронный лабораторный практикум по Derive / М.А. Сахабетдинов, Л.Р. Сираева, С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 15.07.2004.

28. Система автоматизированного сетевого и дистанционного обучения с мультиагентной архитектурой / С.В. Тархов // Информационные технологии в образовании (ИТО-2004): сборник трудов XIV международной конф.-выставки, ч. III. Информационные компьютерные технологии в учебном процессе, М., 2004. С. 288Ц291.

29. Проект "Гефест" как вариант практической реализации технологий электронного обучения в вузе в условиях интеграции традиционного и дистанционного обучения / Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). Журнал ВосточноЕвропейской подгруппы Международного форума. ISSN 1436-4522. 2005.

№ 8(1). С. 134Ц147.

30. Управление адаптивным обучением и его оптимизация на базе теории абстрактных автоматов и марковских процессов / С.В. Тархов // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2005.

№ 1 (19). С. 39Ц45.

31. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 4548. Электронный лабораторный практикум по Borland Delphi. / М.П. Карчевская, О.Л. Рамбургер, С.В. Тархов, Е.А. Хамзина. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 01.04.2005.

32. Оценка эффективности адаптивного электронного обучения / С.В. Тархов // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж :

Научная книга, 2005. № 3 (21). С. 337Ц346.

33. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 4606. Электронный лабораторный практикум по Mathlab / М.П. Карчевская, О.Л. Рамбургер, С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 08.04.2005.

34. Анкетирование - начальный этап электронного обучения / Ш.М. Минасов, Л.Р. Сираева, С.В. Тархов // Технологии и организация обучения. Уфа :

Изд-во УГАТУ, 2005. С. 53Ц61.

35. Организационные аспекты внедрение систем электронного обучения / Ю.С. Кабальнов, Е.А. Кузьмина, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Там же. 2005.

С. 61Ц68.

36. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 5024. Методический материал для подготовки к экзаменам по дисциплине "Информатика" / Л.Р. Сираева, С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Федерального агентства по образованию 11.07.2005.

37. Реализация технологий адаптивного обучения в сетевой информационно-обучающей системе Гефест / С.В. Тархов, Ш.М. Минасов // Компьютерные науки и информационные технологии : труды VII международной конф. Уфа, 2005. Т. 2. С. 76Ц80. (Статья на англ. яз.).

38. Адаптивное управление в системе электронного обучения Гефест / С.В. Тархов // Мехатроника, автоматизация, управление (МАУ-2005) : труды 2-й Всероссийской науч.-техн. конф. с международным участием. Уфа :

УГАТУ, 2005. Т. 1. С. 258Ц264.

39. Реализация механизмов многоуровневой адаптации в системе электронного обучения Гефест / С.В. Тархов // Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society). Журнал Восточно-Европейской подгруппы международного форума. ISSN 1436-4522. 2005. № 8(4) С. 280Ц290.

40. Алгоритм генерации электронных учебных модулей для самостоятельной работы студентов / Ю.С. Кабальнов, Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2006. № 2 (27). С. 155Ц159.

41. Задача распределения работ между преподавателями кафедры / С.Н. Султанова, С.В. Тархов // Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП) : труды II международной науч.-техн. конф.

Орел : ОреГТУ, 2006. № 1. Т. 3. С. 132Ц137.

42. Использование карт разметки графических образов для управления учебным контентом / Н.С. Минасова, С.В. Тархов, Л.М. Тархова // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2006. № 3 (28). С. 301Ц306.

43. Свидет. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2006611494. Система электронного контроля знаний с элементами обучения K-Media Selftraining / С.В. Тархов, Ш.М. Минасов, Н.С. Минасова. Российская Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. М. : Зарег. в реестре программ для ЭВМ 28.04.2006.

44. К вопросу об оценке качества контрольно-измерительных материалов и надежности результатов тестирования / Ш.М. Минасов, С.В. Тархов // Актуальные проблемы качества образования и пути их решения : труды XVI Всероссийской науч. метод. конф. УфаЦМосква, 2006. С. 98Ц101.

45. Использование рейтинговой системы учета успеваемости студентов на примере дисциплины Информатика / Л.Р. Сираева, С.В. Тархов // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж : Научная книга, 2007. № 2 (36). С. 200Ц204.

46. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 8080. Электронный учебнометодический комплекс по дисциплине Технология подготовки научной и технической документации / С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. координационного центра информационных технологий Министерства образования и науки РФ 05.04.2007.

47. Организация электронного обучения на основе автономных программируемых учебных модулей / Ю.С. Кабальнов, Н.С. Минасова, С.В. Тархов // Телематика 2007 : труды XIV Всероссийской науч. метод. конф. СПб., 2007.

Т. 2. С. 465Ц466.

48. Свидет. об отрасл. рег. разработки № 11533. Электронный учебный модуль Создание базы данных с помощью Delphi / С.В. Тархов. Зарег. в ОФАП Гос. коорд. центра информац. технологий Министерства образования и науки РФ 14.09.2008.

49. Оценка эффективности систем электронного обучения / Ю.С. Кабальнов, Н.С. Минасова, С.В. Тархов // Телематика 2008 : труды XV Всероссийской науч. метод. конф., секция D. : СПб., 2008. Т. 2. С. 511Ц513.

Диссертант С.В. Тархов Авторефераты по всем темам  >>  Авторефераты по техническим специальностям