Создание и технологическая проработка информационного базиса системы дистанционного обучения

- Материал базиса достаточно однородный, что позволяет дробить его на модули произвольного объема.

- Вероятность успешного выполнения контрольных мероприятий зависит от объема информационного модуля базиса, и при его увеличении она уменьшается.

Следуя часто используемой дидактической модели процесса интерактивного освоения ИБ УММ, можно принять гипотезу об экспоненциальном характере зависимости вероятности успешного прохождения контрольных мероприятии от объема базиса. Если объем информационного материала (УМИ в целом по курсу) некоторого базиса составляет часов, то вероятность успешного выполнении контрольных мероприятий может быть представлена в виде [22]:

(2.8)

где (1/час) - константа, показывающая скорость снижения вероятности успешного завершения процесса освоения материала информационного базиса УММ в зависимости от его объема.

Зависимость (2.8) соответствует интуитивному представлению об успешности процесса прохождения интерактивного курса Если объем информационного базиса мал (), то вероятность освоения этого базиса стремится к единице, а если он весьма велик (то вероятность его освоения стремится к нулю.

Величина зависит от вида (содержательного, структурного и т.п.) базиса, она может быть оценена экспертно или экспериментально на основе опыта работы с определенным видом информационно-терминологических базисов. Остановимся на оценке этого параметра.

В простейшем случае достаточно одного эксперимента. Пусть процесс формирования информационного базиса определен объемом часов. При этом оценка вероятности успешного его завершения составила р. Из (2.8) следует, что

(2.9)

Если число экспериментов больше одного, то эту задачу можно решить с использованием метода наименьших квадратов.

Предположим, проведено m экспериментов по прохождению базиса объемом часов и получены вероятности успешного завершения этого процесса pl,...,pm.

Тогда оценка параметра может быть получена по формуле:

(2.10)

Здесь не рассматриваются статистические оценки достоверности полученных результате. Они могут быть получены на основе стандартных методик.

Рассмотрим цепь Маркова, описывающую вероятностный процесс изучения отдельного модуля информационного базиса УММ (рисунке 5).

Рисунок 5 - Модель вероятностного процесса изучения отдельного модуля ИБ УММ

В данной модели выделены следующие состояния:

S1 - изучение теоретического материала ИБ УММ;

S2 - получение справок и консультаций при изучении теоретического материала,

S3 - выполнение контрольных мероприятий;

S4-завершение изучения модуля ИБ УММ.

Зададим вероятности переходов из одного состояния в другое:

r-вероятность обращения за справками или консультациями при изучении УММ интерактивного курcа;

s - вероятность перехода к контрольным мероприятиям;

р - вероятность успешного выполнения контрольных мероприятий и завершения освоения модуля курса;

q - вероятность неудачи при выполнении контрольных мероприятий и повторного изучения модуля.

В рассматриваемой схеме выполняются очевидные соотношения:

r+s=1, p+q=1 (2.11)

Матрица вероятностей переходов между состояниями:

(2.12)

Выделим в Р матрицу вероятностей переходов между состояниями невозвратного множества, которая обозначается Q.

(2.13)

Тогда матрица среднего числа пребываний процесса и состояниях невозвратного множества определяется по формуле(2.14):

(2.14)

где I - единичная матрица размерности 3х3.

Поскольку процесс всегда стартует из состояния Si, нам достаточно определить только первую строчку матрицы N; ее элементы обозначим п1,..,п4. Проделав вычисления обратной матрицы (I-Q) , получим оценки среднего числа попыток изучения всех компонентов информационного базиса УММ - среднее число пребываний процесса соответственно в состояниях {S1,…,S4} при старте из состояния Si:

(2.15)

при этом здесь n1 - среднее число попыток изучения информационно материала; п2 - среднее число обращений за справками и консультации при изучении информационного материала; n3 - среднее число попыток выполнения контрольных мероприятий.

Обозначим трудоемкости изучения всех компонентов информационного базиса УММ (в часах):

-трудоемкость изучения информационного материала (состояние S1);

1 -трудоемкость получения справок и консультаций при изучении информационного материала (состояние S2);

2- трудоемкость выполнения контрольных мероприятий (состояние S3);

Суммарная трудоемкость прохождения информационного базиса УММ с учетом (2.15) определяется выражением:

(2.16)

Рассмотрим оценки параметров: входящих в формулу (2.16).

Вероятность r определяются экспертно или на основе обработки протоколов прохождения интерактивных учебных курсов. Вероятность р определяется формулой (2.11).

Трудоемкость определяется объемом учебного курса, для которого формируется ИБ УММ, трудоемкость 1 может быть взята как некоторая доля величины :

(2.17)

где - доля затрат ид получение справок и консультаций, определяемая экспертно или на основе статистики.

Трудоемкость 2 может быть представлена как сумма постоянной и переменной составляющих:

(2.18)

где т (часов) - трудоемкость работы по выполнению контрольных мероприятий и не зависящая от размеров ИБ УMM; - доля затрат на выполнение контрольных мероприятий.

В результате подстановки значений параметров (2.17), (2.18) формула (2.16) приобретет вид:

(2.19)

причем

- затраты на изучение ИБ УММ.

- затраты времени на выполнение контрольных мероприятий. Обозначим

 (2.20)

С учетом (2.20) выражение для суммарной трудоемкости (2.19) упростится

(2.21)

Ниже рассмотрим задачу разбивки некоторого информационного базиса УММ с общим объемом материала часов на п модулей, каждый из которых имеет объем часов, так что

(2.22)

Трудоемкость изучения каждого модуля в соответствие с (2.21) составит:

(2.23)

а общая трудоемкость освоения базиса

(2.24)

Рассмотрим предельные случаи. При n=1 получаем формулу (2.21). При

и из (2.24) следует, что . Таким образом, функция R имеет, по крайней мере, один минимум.

Выбирая количество модулей n и их объем , можно добиться наименьшей общей трудоемкости освоения модульной структуры ИБ УММ.

Математически эта задача формулируется следующим образом: задан критерий (2.24) при условиях (2.22). Требуется найти такие n и , чтобы обеспечить оптимальные значения критерия (2.24):

(2.25)

Задача (2.25) представляет собой задачу оптимизации нелинейного критерия при ограничениях на переменные. В аналитическом виде эта задача решается достаточно сложно, а численно может быть решена путем перебора вариантов разбивки базиса УММ на модули, если дополнительно задать процедуру формирования таких вариантов.

Наличие экспоненциальных множителей в выражении (2.24) свидетельствует о том, что наилучших результатов следует ожидать, если величины и будут равны между собой.

3. Информационно-технологическое обеспечение оценки качества дистанционного обучения

3.1 Структура образовательного мониторинга в регионе

В соответствии с законом "Об образовании" РК органам управления системы образования вменяется в обязанность контроль соблюдения государственных образовательных стандартов. Министерством образования и науки РК утвержден минимум содержания основных общеобразовательных программ, и это означает, что задача разработки средств контроля качества подготовки обучающихся приобретает особую актуальность. Одним из наиболее эффективных механизмов, обеспечивающих органы управления образованием надежной и полноценной информацией о состоянии и тенденциях в качестве подготовки обучающихся является образовательный мониторинг [59].

Эта проблема напрямую связана с повышением качества подготовки учащихся на всех этапах обучения. Система общего среднего образования призвана обеспечить фундаментальность знаний, достаточную для качественной подготовки будущих специалистов. Главным отличием системы общего среднего образования от остальных ступеней непрерывного обучения является его обязательность для всех категорий учащихся и универсальность по предметному охвату. Система высшего образования нацелена на подготовку высококвалифицированных, конкурентоспособных специалистов во всех отраслях производства и общественной жизни.

Требования государственных образовательных стандартов регламентируют в обязательном порядке обязательный минимум содержания основных образовательных программ, максимальный объем учебной нагрузки обучающихся, требования к уровню подготовки выпускников.Тем не менее, государственные образовательные стандарты не могут учесть все особенности региональных образовательных систем. Поэтому законодательно кроме республиканской составляющей в государственных образовательных стандартах предусмотрена региональная компонента, призванная учесть местную специфику.

Организация эффективного непрерывного многоуровневого контроля за соблюдением требований образовательных стандартов является комплексной задачей. Реализации такого рода систем получили название комплексного образовательного мониторинга [58].

Наибольшую эффективность образовательный мониторинг позволяет достичь на региональном уровне. Региональный уровень образовательной системы характеризуется достаточно большим количеством входящих в него учреждений, их типовым разнообразием. Вместе с тем, регион может иметь особенности преподавания, связанные с местной спецификой. Вариативность же образовательных программ в регионе существенно ограничена единственной комбинацией совместных требований республиканских и региональных образовательных стандартов, поэтому можно использовать единый технологический подход при постановке задачи организации образовательного мониторинга регионального уровня, как подсистемы общей управляющей структуры образовательной системы региона.

Основной задачей образовательного мониторинга регионального уровня является своевременное выявление несоответствия качества знаний учащихся региона требованиям государственного стандарта. Для этого организуется непрерывный контроль текущего уровня знаний учащихся региона при обязательном требовании минимального вмешательства в сложившийся учебный процесс. Кроме того, технология образовательного мониторинга предусматривает организацию параллельных целевых срезовых и диагностических исследований для получения более точных и обоснованных данных для управленческого анализа. Сейчас, когда изменились требования государственных образовательных стандартов, задача разработки системы образовательного мониторинга регионального уровня является актуальной.

Система такого уровня в обязательном порядке должна включать в себя проработку всех сторон обеспечения процесса: технологическую, методическую, техническую, программную. Как показал проведенный анализ существующих в настоящее время средств обеспечения образовательного мониторинга, наименее проработанной и исследованной является их информационно-технологическая составляющая. Нет единой, технологически цельной, методики организации и проведения массовых педагогических измерений, нет и механизма, поддерживающего данную технологию.

Информационное обеспечение остается одной из важнейших компонент успешного образовательного прогресса, необходимым условием квалитарной революции в системе образования. Роль государства в управлении качеством образования является ключевой. В первую очередь, это построение национальной системы требований к качеству образования - "Национальных образовательных стандартов". Вторым шагом будет являться обеспечение мониторинга за их соблюдением - "Система мониторинга качества образования" [59].

Такая система естественным образом решает задачу положительной обратной связи системы управления, при условии существования методологически корректной и научно обоснованной системы сбора параметров, характеризующих состояние образовательной системы и их адекватный анализ в реальном масштабе времени, пригодный для выработки действенных механизмов воздействия. В случае проведения массовых контрольных мероприятий, в рамках образовательного округа или региона, встает вопрос технологической (методической и технической) проработки всех этапов от подготовки испытательного материала до обработки результирующей информации.

В рамках диссертации рассматривается организация системы тестового контроля качества знаний учащихся как единого технологического процесса. Тестовая технология, использованная для построения такой системы образовательного мониторинга, призвана дать инструмент инвариантного, не зависящего от особенностей образовательного учреждения, способа оценивания уровня обученности, единого для всех ВУЗов региона. Задачи менять классические формы контроля качества знаний не ставится. Тестовая технологи параллельный механизм контроля, имеющий свои преимущества и недостатки.

В связи с вышеизложенным представляется оправданной организация службы тестирования в общей схеме регионального образовательного мониторинга следующим образом (см. рисунок 6).

Рисунок 6 - Общая схема регионального образовательного мониторинга

Собственно разработкой новых тестов занимается "Лаборатория педагогических измерений".

В ее задачи входит:

* общее управление всеми участками технологической цепочки;

* работа с авторскими секциями;

* создание и отладка (апробация) новых тестов;

* разработка и адаптация методик применения тестов;

* разработка методик обработки и представления результатов тестирования;

* обучение тестовым методикам представителей образовательных учреждений региона.

"Служба аттестационного тестирования" занимается практическим применением тестов в соответствии с рекомендациями и материалами, предоставленными "Лабораторией педагогических измерений". В задачи этой службы входит;

подготовка оригинал-макетов печатных тестов и всех необходимых сопроводительных материалов при бумажной форме тестирования и мастер-копии тестов в необходимом формате при компьютерной форме опроса;

сертификация подготовленных тестов;

тиражирование тестового материала;

организационная работа с образовательными учреждениями по подготовке и проведению тестового опроса;

проведение тестового мероприятия силами образовательного учреждения или привлеченных работников с контролем соблюдения требовании методик;

сбор отработанного тестового материала и его утилизация;

сбор результатов тестирования, его сортировка и транспортировка к месту централизованной обработки.

"Информационно-аналитическая служба" замыкает технологическую цепочку. Ее задачами являются:

* сбор и хранение анкетных и статистических данных о субъектах региональной образовательной системы, поддержание актуальности этих данных;

• сбор и организация хранения первичных носителей результатов тестирования;

преобразование первичных результатов в машинную форму;

нормализация полученных результатов;

проведение статистической обработки результатов тестирования в объемах, необходимых для решения поставленной задачи;

подготовка пакета отчетных форм, пригодных для дальнейшего анализа специалистами органов управления образованием.

Организация хранения полученных результатов, для нужд временного анализа тенденций, а также для исследовательских целей "Лаборатории педагогических измерений".

Из сказанного видно, что каждое подразделение технологического цикла решает свои специфические задачи, причем в значительной степени их выполнение является внутренней функцией данного подразделения. .

Основным инструментом управления в образовательной системе является подсистема информационно-аналитической деятельности. С развитием компьютерной техники появляется все больше различных программных продуктов, предназначенных для поддержки разнообразных служб управления.

В рамках диссертационного исследования предложена авторская классификация существующих на текущий момент образовательных информационных систем:

Системы-справочники.

Системы-учебники.

Системы-задачники.

Системы-имитаторы и системы-тренажеры.

Тестирующие системы.

Сервисные системы общего назначения.

* Аппаратно-программные комплексы образовательных систем.

3.2 Модель оценки качества обучения

Данная глава посвящена анализу применимости тестовой технологии для целей и задач образовательного мониторинга. В связи с этим, уточнено понятие стандартизированного педагогического теста, соответствующее определению педагогического теста, выработанного на совещании-семинаре по разработке единых критериев оценки аттестационных технологий и систем, проходившем в январе 1998 года:

Тест учебных достижений - это инструмент для измерения соответствующих качеств обучаемых, который представляет собой квалиметрически выверенную систему тестовых заданий, состоящих из предъявляемой час набора тестологических характеристик, в совокупности с оптимизированной процедурой проведения тестирования и научно-обоснованной технологией обработки, анализа и интерпретации результатов.

Для формализации понятия стандартизированный педагогический тест было проведено исследование, направленное на получение описания "статистически среднего педагогического теста". С этой целью были проанализированы более 4 тысяч заданий (69 тестов) из отечественных и зарубежных источников, доступных по сети Internet и в печатном виде [64].

Как вывод, можно говорить, что стандартизованный педагогический тест состоит из заданий в основном закрытой формы, однако, в специальных случаях, допускается наличие в нем и других форм заданий. Задания закрытой формы обычно имеют по 4-5 дистракторов. Иногда используются задания со сложной структурой правильного ответа, когда верным ответом признается не один выбор, а несколько, вплоть до логических конструкций с "И", "ИЛИ" и "НЕ". Количество заданий в тесте вариативно.

Для целей массового тестирования необходимо предусмотреть технологию создания комплектов параллельных тестов. Такие тесты должны быть тестологически эквивалентными и полностью совпадать по формальным признакам.

Форма предъявления теста может быть как бумажной (бланковой), так и компьютерной. Исходная тестовая база при этом не должна меняться. Это накладывает ограничение на виды заданий. Нельзя использовать задания, например, предусматривающие оперирование физическими объектами.

Далее приводится полная методическая схема подготовки и применения тестов (см. рисунке 7), которая может быть структурно разделена на три основные функциональные системы [64, 65]:

подготовки тестового материала;

предъявления;

обработки.

Рисунок 7 - Методическая схема подготовки и применения тестов

Одной из серьезных проблем организации статистической обработки больших объемов данных является задача оптимизации процедуры расчетов по ресурсному принципу. В связи с этим предложена методика применения аддитивных формул для ряда тестологических характеристик [66].

Математически данное положение представим в следующем виде:

Пусть имеется два вектора исходных данных разной мощности к и l и вектор, включающий в себя все данные N=k+l:

= , , и = (3.1)

Пусть также имеется механизм получения (функционал) F некоего парами Q на базе данных любого из этих векторов исходных данных:

Qа = F()

Q b=F()

Qc = F() (3.2)

Требуется найти механизм получения (функционал) G для получения суммарного ( к +l) значения параметра Q, такой, что:

Qc=F() = G(+ G(, (3.3)

Где вектора А и В имеют фиксированную размерность, и значения их членов связаны соответственно только с векторами а и b при помощи определенных правил преобразования [64].

Такие формулы были получены (их получение подробно приведено в диссертации) для ряда статистических характеристик, среди которых:

- средний тестовый балл:

TBN = . TBK + . TBL (3.3)

- коэффициент надежности Спирмена-Брауна

RCnBp = 2 (3.5)

где r - коэффициент корреляции частей тестов X и Y:

r xy = (3.6)

где N - тестовый балл i-го ученика, полученный по Х-вой части теста.

Задача сводится к выводу аддитивного выражения в отношении расчета коэффициента корреляции r, которое имеет следующий вид:

r (3.7)

где в общем случае

 (3.8)

- коэффициент надежности Фланаган-Рюлона:

R (3.9)

- коэффициент надежности Кудер-Ричардсона:

R (3.10)

где Т - средняя трудность заданий.

- коэффициент надежности Кронбаха:

R (3.11)

Таким образом, получены аналитические выражения для расчета ряда характеристик, для вычислений которых более не требуется полный перерасчет данных выборки, а достаточно знать лишь ограниченное число промежуточных параметров. Практическое применение данной методики означает, что для получения нового корректного значения достаточно лишь сохранить ряд дополнительных (служебных) промежуточных результатов, в то время, как данные первоначальной выборки могут уже быть переведены в архив и быть недоступны.

3.3 Разработка комплексного аппаратно-программного обеспечения образовательного мониторинга

Данный раздел посвящен разработке структуры и принципов функционирования комплексного аппаратно-программного обеспечения образовательного мониторинга (КАПО ОМ).

При разработке КАПО ОМ ставится задача поиска компромиссного решения, учитывающего мнения как пользователей системы (оператора, автора тестов, тестолога, администратора), так и программиста-технолога, чьей прямой обязанностью является обеспечить приемлемые ресурсные (финансовые, материальные, временные и т.д.) затраты при достаточной эффективности работы. Исходя из оценок мощности предполагаемых информационных потоков, им выбираются программные среда и средства, подбирается аппаратное обеспечение для секторов работ [59].

Важным этапом работы программиста-технолога является правильное планирование проводимых работ по рабочим местам, определение номенклатуры необходимых для эффективной работы аппаратных средств.

На рисунке 8 представлена общая структурная схема комплекса и отдельных его функциональных модулей. Обоснована информационная модель хранения и передачи данных из системы в систему. Часть модулей предназначенных для решения ряда задач, не являющихся жизненно необходимыми для деятельности КАПО ОМ по прямому назначению, но значительно расширяющих его функциональность и универсальность применяемых алгоритмов, логически выделены в самостоятельный блок "Служебные системы".

В работе подробно рассмотрены алгоритмы работы таких основных модулей КАПО ОМ, как "Модуль ввода и редактирования тестового материала", "Модуль сборки и подготовки тестов к предъявлению", "Модуль сбора и предобработки результатов тестирования", "Модуль статистической обработки". Также освещены особенности применения таких служебных систем, как "Система безопасности", "Система архивирования" и "Система справочников - кодификаторов".

На рисунке 8 представлена общая структурная схема комплекса и отдельных его функциональных модулей.

Рисунок 8 - Общая структурная схема КАПО ОМ

Исходя из требований реальных задач образовательного мониторинга регионального уровня, предложен и обоснован примерный состав аппаратно-программного обеспечения (см. рисунке 9).



Рисунок 9 - Схема аппаратной конфигурации КАПО ОМ

Оптимальная конфигурация КАПО ОМ для нужд регионального уровня должна удовлетворять следующим положениям [68]:

Система построена на базе современной локальной вычислительной сети типа Novell NetWare или Windows NT;

Аппаратно-программный комплекс (АПК) базируется на высокопроизводительном специализированном файл-сервере с большим объемом дискового пространства;

В состав АПК входит не менее двух качественных (лазерных) принтеров, причем один из них является скоростной сетевой моделью;

Основной объем работ проводится операторами на рабочих станциях под управлением Windows 95/98 или NT Workstation; количество машин определяется объемами работ и может посегментно наращиваться;

Часть рабочих станций оборудуется дополнительным дисковым пространством и сканерами рулонного типа (или скоростными планшетными с автоподачей);

Комплекс может комплектоваться средствами выхода в Internet и системами удаленного доступа;

В состав КАПО ОМ включается как минимум одна машина с продвинутыми вычислительными возможностями, укомплектованная системой архивирования данных на внешних носителях ("стат-машина");

Часть машин имеет специальное назначение и может комплектоваться неразделяемыми машинными ресурсами.

Определенный интерес представляет собою методика выработки обоснованных управленческих решений на основе данных, предоставляемых аппаратно-программным комплексом. Выработка обоснованного управленческого решения подразумевает наличие методически выверенной процедуры получения, обработки, а главное, интерпретации данных с учетом реальности воплощения предлагаемых рекомендаций.

В главе поставлен вопрос об унифицированной технологии организации образовательного мониторинга на региональном уровне как основе для построения единой республиканской системы контроля качества знаний. Реализация такой схемы (см. рисунок 10) предполагает единый подход к структурному построению региональных систем и использованию в них унифицированных технологических решений. Структурное единство и стандартные интерфейсные связи в принципе позволяют объединить информационное поле разрозненных региональных систем в единое целое.

Рисунок 10 - Унифицированная технология организации образовательного мониторинга

Заключение

Анализ литературы и исследование практического состояния дистанционного обучения показали, что учебным заведениям надо продумать организацию и управление развитием ДО с целью более гибкого использования новых технологических возможностей в соответствии с нуждами конкретных программ. Необходимы новые организационные подходы по мере развития ДО от односредового к многосредовому, поскольку в сферу ДО вошли живые, интерактивные среды, такие как микроволновое телевидение, аудиографика, сжатое видео, телеконференции, аудиоконференции и т.д.

Широкое внедрение дистанционных образовательных технологий в системе образования республики сдерживается недостаточным развитием компьютерных телекоммуникационных сетей, что обуславливает актуальность создания региональных ИТС для целей дистанционного обучения и управления учебным процессом.

Одной из главных проблем развития телекоммуникационного обучения является создание новых методов и технологий обучения, отвечающих телекоммуникационной среде общении.

Обобщая результаты исследования, можно сделать следующие выводы:

1. Решена важная научно - техническая проблема, заключающаяся в совершенствовании технологии дистанционного обучения, разработке процессов автоматизированного формирования оптимальной блочно - модульной структуры информационного базиса интерактивных адаптивно - обучающих технологий. Представленные в работе результаты позволили повысить эффективность разработки и функционирования программно - информационных средств для систем интерактивного дистанционного обучения.

2. Проведена формализация процесса интерактивного обучения на основе аппарата цепей Маркова с дискретным временем и разработаны на ее базе модели оптимизации формирования информационного базиса интерактивных адаптивно - обучающих технологий.

3. Проведенный в работе анализ позволил обобщить существующий опыт построения систем образовательного мониторинга и разработать обобщенную схему организации контроля качества подготовки учащихся на основе тестовой технологии.

4. На основе анализа существующей организации контроля качества подготовки учащихся общеобразовательных учреждений в регионе выявлена возможность ее рационализации путем создания единой службы педагогических измерений, представляющей аналитическую информацию для всех уровней управления, при следующих условиях:

согласование всех действующих систем обеспечения контроля;

использование стандартной формы контроля;

разработка единой технологии подготовки контрольных материалов с учетом действующих государственных образовательных стандартов (ГОС), включая их региональные компоненты.

С учетом специфики службы образовательного мониторинга конкретного региона, касающейся его ресурсной базы, административного деления, специализации и т.д., предложенная схема организации КАПО ОМ, которая может быть применена в любом регионе.

5. В качестве перспектив развития данного направления исследований следует отметить ряд новых аспектов при использовании систем дистанционного обучения, которые возникают в связи с происходящей реформой высшего образования, в частности, в связи с переходом на кредитную систему обучения.

Список использованной литературы

1. Агапонов С.В. и др. Средства дистанционного обучения. Методика, технология, инструментарий / Под ред. З.О. Джалиашвили. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 336 с.: ил,

2. Романов А.Н., Торопцов В.С., Григорович Д.Б. Технология дистанционного обучения в системе заочного экономического образования.- М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000.- 303 с.

3. Kobsa A., Pohl W. The user modeling shell system BGP-MS. - 1995 - (Tech. rep., University of Konstanz).

4. Смольникова И.А. Информационные технологии и образование // http: // www.informika.ru /.

5. Касьянов В.Н., Касьянова Е.В. Дистанционное обучение: методы и средства адаптивной гипермедиа // Вычислительные технологии, - 2004, - Т. 9, Часть 2. - С., 333-341.

6. Зайцева Л.В. Методы и модели адаптации к учащимся в системах компьютерного обучения // Educational Technology & Society. - 2003. -Vol 6, №4, - P. 204-211.

7. Диалоговые системы. Современное состояние и перспективы развития / Довгялло А.М.. Брановицкий В.И., Вершинин КП.и др. - Киев: Наукава думка, 1987. - 248 С.

8. Попов Э.В., Фирдман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. - М: Наука, 1976.

9. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы; концепции и примеры. - М Финансы и статистика, 1987. -243 с.

10. Brusilovsky P. Adaptive and intelligent technologies for Web-based education \\ Konstliche Intelligenz. Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching. - 1999. - №4. - P. 19-25.

11. Зеленков П.В. Алгоритм формирования информационного базиса мультилингвистической адаптивно-обучающей технологии / П.В. Зеленков, Т.А. Ковалева // Вестник НИИ СУВПТ-2003. - Вып. 11 - С. 185-190.

12. Cohn D. L Caming to probabilistically identify authoritative documents.In Proc. 17 th International Conf on Machine Learning, pages 167-174, 2000.

13. Everett. D. R. Cjmputer-Mediated Communikation as a Teaching Tool: a Case Study//Jornal of Resarch on Cjmputing in Education. -Vol. 26, Iss.3 Spring, 1994. - Pp. 336-357.

14. Кабальнов, Ю.С., Минасов Ш.М., Тархов С.В. Модели представления и организация хранения информации в сетевой информационно-обучающей системе // Вестник УГАТУ Научный журнал Уфимского государственного авиационного технического университета. Т. 5, №2(10), УГАТУ,2004, С,183-191.

15. Корпачева Л.Н. Модели и методы поддержки принятия информационных решений в интерактивных системах обучения и контроля знаний / М.И. Андрушко, С.Н. Ежеманская, Л.Н. Корпачева // Перспективные материалы, технологии, конструкции, экономика: Сб. научн. тр. по материалам Всероссийской научно-технической конференции. Вып. 10. - Красноярск: ГУЦМиЗ, 2004. - С. 211-213.

16. Беляков, В.М. Разработка функциональной модели автоматизированной обучающей системы по русскому языку как иностранному. - Автореф. дис. ... канд. филол. наук. - М., 1996.

17. Кирилова Г.И. Информационные технологии и компьютерные средства в образовании //Educational Techology & Society, 2000 №4(1),http:// ifcts.ieee.org// Russian / depository / v4_il /html / 5 html.

18. Галеев И.Х. Модели и методы построения автоматизированных обучающих систем (обзор). // Информатика. Научно-технический сборник. Серия Кадровое обеспечение. - Вып.1. - ВМНУЦ ВТИ, 1990. С. 64-72.

19. Rich E. User modeling via stereotypes // Cognitive Science. - 1978. - №3. P. 329-354.

20. Тархов С.В. Управление адаптивным обучением и его оптимизация на базе теории абстрактных автоматов и марковских процессов // Информационные технологии моделирования и управления. Научно-технический журнал №1(19). Воронеж. Научная книга.. 2005, С. 39-45.

21. Богданов И.В., Крутий И.А., Чмыхова Е.В. Проектирование учебного процесса на базе современных информационных технологий / И.В. Богданов, И.А. Крутий, Е.В. Чмыхова // Телекоммуникации и информатизации образования, 2001. - №1(2). - С. 71-84.

22. Данилин, А.Р. Создание специализированных автоматизированных систем обучения на базе ЭВМ. Сб. науч. трудов. - Свердловск: СГПТУ, 1982. - С. 3-10.

23. Богданов И.В., Крутий И.А., Чмыхова Е.В. Проектирование учебного процесса на базе современных информационных технологий / И.В. Богданов, И.А. Крутий, Е.В. Чмыхова// Телекоммуникации и информатизации образования, 2001. - №1(2). - С. 71-84.

24. Беспалько В.П. Элементы теории управления процессом обучения. - ML, 1991. - с. 126.

25. Норенков И.П. Стандартизация в области компьютерных образовательных технологий // Информационные технологии. - 2003. - №1. -С. 36-40.

26. Роберт И.В. Современные информационные и коммуникационные технологии в системе среднего профессионального образования. Метод, пособие. - М.: НМЦ СПО, 1999. - 80 с.

27. Аверкин В.Н., Аверкин С.В., Карданова Е.Ю., Карпинский В.Б. Повышение объективности мониторинга в региональной системе управления образованием // Народное образование, 2008. - №2. - С. 156-165.

28. Александров Г.Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения // Информатика и образование. - №5. 1993. - С. 7-19.

29. Атанов Г.А. Структурирование понятий предметной области с помощью методов представления знаний / Г.А. Атанов, И.Н. Пустынникова // Искусственный интеллект, 2, 1997. - С. 29-40.

30. Беляков, В.М. Разработка функциональной модели автоматизированной обучающей системы по русскому языку как иностранному. - Автореф. дис. ... канд. филол. наук. - М., 1996.

31. Брусиловский П.Л. Интеллектуальные обучающие системы. // Информатика. Информационные технологии. Средства и системы, 1990. №2. - С. 3-22.

32. Данилин А.Р. Создание специализированных автоматизированных систем обучения на базе ЭВМ. Сб. науч. трудов. - Свердловск: СГПТУ, 1982. - С. 3-10.

33. Довгялло А.М., Ющенко Е.Л. Обучающие системы нового поколения / А.М. Довгялло. Е.Л. Ющенко // АсиМ. - №1 - 1988. С. 83-86.

34. Домрачев В.Г. О классификации компьютерных образовательных информационных технологий. / В.Г. Домрачев, И.В. Ретинская // Информационные технологии, 1996. №2. - С. 10-14.

35. Жарков И.В. Автоматизированные обучающие системы. // Прикладное языкознание / Под ред. Гердт А.С. - СПб., 1996. - С. 59-68.

36. Кирилова Г.И. Динамизация процесса обучения как фактор перехода к информационному обществу // Казанский педагогический журнал №3, 1996. с. 45-50.

37. Кирилова Г.И. Информационные технологии и компьютерные средства в образовании //Educational Techology & Society, 2000 №4(1),http:// ifcts.ieee.org// Russian / depository / v4_il /html / 5 html.

38. Кларлащук В.И. Обучающие программы. - М.: Солон-Р,2001.

39. Ковалев И.В. Разработка программного обеспечения. Информационно-обучающие технологии / И.В. Ковалев. Красноярск: ИПЦ КГТУ,2004.

40. Корпачева Л.Н. Разработка обучающей программы для реализации экспертной системы в среде программирования DELPHI 7,0/ Л.Н. Корпачева, Л.В. Старовойтова // Перспективные материалы, технологии, конструкции, экономика: Сб. науч. тр./ Под общ. ред. В.В. Стацуры; ГУЦМиЗ, Красноярск, 2005, Вып. 11 - С. 175-181.

41. Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств.// Edicational Technology & Socicety, 2000 №3(3), http// ifets.ittt. org/Russian /depository/v3_i3/html/3html.

42. Кривошеев А.О. Разработка и использование компьютерных обучающих программ // Информационные технологии,1996. №2. - С. 14-18.

43. Кривошеев А.О. Перспективные intrnet-технологии информационного обеспечения образовательных услуг. Часть 1. / А.О. Кривошеев, Г.С. Голомидов, А.Н. Таран// Информационные технологии. - №7, 1998. - С. 38-44.

44. Кручинин В.В. Разработка компьютерных учебных программ. - Томск, 1998.

45. Лаутерах, Р. Программное обеспечение процесса обучения / Р. Лаутерах, К. Фрей // Перспективы. Вопросы образования. - №3, 1988. - С. 70-79

46. Минасов Ш.М., Тархов С.В. Проект "Гефест" как вариант практической реализации технологий электронного обучения в вузе в условиях интеграции традиционного и дистанционного обучения // Журнал Восточно-Европейской подгруппы Международного форума "Образовательные технологии и общество" - Edikational Technology & Society 8(I) 2005.ISSN 1436-4522. р. 134-147.

47. Околелов Г.Н. Программированное обучение и новые информационные технологии обучения // Информатика и образование. №5, - С. 7-19.

48. А.Я. Савельев, В.А., Новиков, Ю.И. Лобанов (под ред. А.Я. Савельева) Подготовка информации для автоматизированных обучающих систем / М.: Высшая школа, 1986. - С. 175.

49. Семенов, В.В. Информационные основы кибернетической компьютерной технологии обучения // Информатика и вычислительная техника. - №3, 1997. - С. 37-40.

50. Тархов С.В. Управление адаптивным обучением и его оптимизация на базе теории абстрактных автоматов и марковских процессов // Информационные технологии моделирования и управления. Научно-технический журнал №1(19). Воронеж. Научная книга.. 2005, С. 39-45

51. Тихомиров, В.П. Дистанционное обучение: к виртуальным средам знаний. Часть 1. / В.П. Тихомиров, В.И. Солдаткин, С.Л. Лобачев, О.Г. Ковальчук // Дистанционное образование. - №2, 1999. - С. 8-16.

52. Усачев А.В. Адаптивная информационная технология управления образованием. Материалы IX Международной студенческой школы-семинара "Новые информационные технологии". Москва, Московский государственный институт электроники и математики, НИИ МЭИИТ МГИЭМ, 2003. С. 366-368.

53. Усачев А.В. Адаптивная технология управления качеством образования. Материалы III Всероссийской конференции "Влияние образовательных технологий на развитие регионов". КФ МЭСИ, Красноярск, 2003. С. 29-31.

54. Филлипс Д. Методы анализа сетей. / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас// М.: Мир, 1984. - С.496.

55. Шакирова Д.М. Системный подход к компьютеризации обучения в профессиональной школе./ Д.М. Шакирова, Л.В. Струкова, Ф.Р. Суфиярова// Создание автоматизированных систем и комплексов для высшей школы на базе персональных ЭВМ: Материалы ХШ Советско-Французского семинара. - Том 1. - Казань,1988. - С. 24-27.

56. Балабанов В.К., Фокина Р.Н. О научных основах социального управления дистанционным образованием / В.К. Балабанов, Р.Н. Фокина // Телекоммуникации и информатизация образования, 2001. - №1(2). - С. 29-41.

57. Богданов И.В., Крутий И.А., Чмыхова Е.В. Проектирование учебного процесса на базе современных информационных технологий / И.В. Богданов, И.А. Крутий, Е.В. Чмыхова// Телекоммуникации и информатизации образования, 2001. - №1(2). - С. 71-84.

58. Матрос Д.Ш. Управление качеством образования на основе новых информационных технологий и образовательного мониторинга / Д.Ш. Матрос, Д.М. Полев, Н.Н. Мельникова. - М.: Пед. об-во России, 2001. -128 с.

59. Соломонов В.А., Шаин А.В., Матвеев Д.А. Мониторинг успеваемости и контроль качества образования. Информационные технологии для сферы образования / В.А. Соломонов, А.В. Шаин, Д.А. Матвеев // Педагогическая диагностика. - 2005. - №2. - С. 105-110.

60. Теория и практика дистанционного обучения: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / под ред. Е.С. Полат. - М.: Академия, 2004. - 416 с.

61. Gay G. Collahjrative Design in a Networked Multimedia Environment: Emerging Communikation Patterns // Jornal of Research on Computing in Edication. - Vol. 26, Iss. 3 - Spring, 1994- Pp. 418-432.

62. Ingraham, B. Language Training for Various Purposes in Several Languages on a Common Hypermedia Framework/ B Ingraham, T. Chanier, C. Emery //Computer & Edication . - Vol. 23, Iss. 1-2, 1994 - C. 107-115.

63. Levy M. Computer Assisted Language Learning: Context and Conceptualization. - Oxford: Clarendon Pres, 1997.

64. Кривошеев А.О. Разработка и использование компьютерных тестирующих программ. / Информационные технологии,1998. №2. - 14-18 с.

65. Корпачева Л.Н. Разработка тестирующей программы для реализации обучающей системы в среде программирования DELPHI 7,0/ Перспективные материалы, технологии, конструкции, экономика: Сб. науч. тр./ Под общ. ред. В.В. Стацуры; ГУЦМиЗ, Красноярск, 2005, Вып. 11 - С. 175-181.

66. Усачев А.В. Адаптивная технология управления качеством образования. Материалы III Всероссийской конференции "Влияние образовательных технологий на развитие регионов". КФ МЭСИ, Красноярск, 2003. С. 29-31.

67. Данилин А.Р. Создание специализированных автоматизированных систем контроля на базе ЭВМ. Сб. науч. трудов. - Свердловск: СГПТУ, 2002. - С. 3-10.

68. Данилова С.Д., Шайдоров Ц.Ц. Система удаленного тестирования и контроля знаний учащихся. / Российская школа и Интернет: Сборник трудов Второй Всероссийской научно-практической конференции. - СПб. - 2002. -С. 20-21.

69. Powell A. Evaluating database selection techniques: A tested and experiment. In Proc. of the SIGIR 98, Melboume, Austria, August 1998.

70. Salton G. Introduction to modern Information Retrival. McGraw- Hill Computer Science Series. McGraw-Hill, New York, 1983/

71. www.audiobook.ru - студия "МедиаКнига"

72. www.taxtpad.com - программа TextPad

73. www.arachnoid.com/arachnophilia/ - программа Arachnophilia, редактор FrontPage

74. http://www.iis.ru/el-bib - электронный журнал "Электронные библиотеки"

Размещено на Allbest.ru