Автоматизация процесса разработки виртуальных лабораторий на основе облачных вычислений

• Автор: Болгова, Екатерина Владимировна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 126 с. : ил.

Содержание
Основные обозначения и сокращения
Введение
Глава 1 Облачные технологии eLearning
1.1. Электронные образовательные ресурсы и виртуальные лаборатории
1.2. Технологии облачных вычислений
1.3. Модели организации ЭОР на основе облачных вычислений
1.4. Перспективы организации ВЛП на основе модели AaaS
Выводы по главе
Глава 2 Модели обучения с использованием ВЛП на основе модели AaaS
2.1. Состав и структура ВЛП
2.2. Информационные модели обучения с использованием ВЛП
2.3. Организация ВЛП на основе платформы CLAVIRE
2.4. Программно-аппаратное обеспечение учебного процесса
Выводы по главе
Глава 3 Инструментальное средство автоматизации построения ВЛП
3.1. Процедура и технологии построения ВЛП на основе платформы CLAVIRE
3.2. Проектирование и детализация архитектуры инструментального средства
3.3. Проектирование интерфейсов инструментального средства
3.4. Методика применения инструментального средства
Выводы по главе
Глава 4 Организация публичных ВЛП: web-центр «Социодинамика»
4.1. Концепция web-центра
4.2. Состав и высокоуровневая архитектура web-центра
4.3. Экспериментальные исследования производительности web-центра
4.4. Пример выполнения ВЛП на основе web-центра
Выводы по главе
Глава 5 Использование инструментального средства для поддержки
межвузовской мобильности молодых ученых
5.1. Организация коллаборативной облачной инфраструктуры для поддержки межвузовской мобильности молодых ученых
5.2. Процесс разработки композитных приложений для интерактивной визуализации
5.3. Примеры композитных приложений, разработанных привлеченными молодыми учеными и специалистами
5.4. Экспериментальное исследование возможности применения платформы облачных вычислений для обучения
Выводы по главе
Заключение
Список использованных источников
ПРИЛОЖЕНИЕ А

Основные обозначения и сокращения
• ЭОР — электронный образовательный ресурс
• ВЛП — виртуальный лабораторный практикум
• КП композитное приложение;
• WF — workflow, «поток работ»;
• ПОИ — проблемно-ориентированный интерфейс;
• AWF — abstract workflow (абстрактный workflow);
• CWF — concrète workflow (конкретный workflow);
• PSE — Problem Solving Environment, проблемно-ориентированная среда;
• iPSE — Intelligent PSE, интеллектуальная PSE;
• МИТП — многопрофильная инструментально-технологическая платформа;
• CLAVIRE — CLoud Applications VIRtual Environment, виртуальная среда для облачных приложений;
• SaaS — Software as a Service, программное обеспечение как услуга;
• AaaS — Application as a Service, приложение как услуга
• JSON — JavaScript Object Notation, нотация объектов языка JavaScript;
• ОС — операционная система;
• ПО — программное обеспечение.
• ПАП — программно-аппаратная платформа

ция работы WF и мониторинг промежуточных параметров. Здесь, кроме функций (2.4) и (2.3) реализуется функция промежуточной интерпретации WF (2.4’) на узле Nj.
DebugNi (iWF): Type(lx)x...xType(ln)> Type[o)x... xType(o%) (2.4’)
где Oj '1, j = ..m - выходной параметр узла (блока) Nt
2) Модель обучения на открытом только для просмотра WF («Б»): Рассматривается только функция интерпретации (2.2) независимо для каждого из содержательных блоков WF. Этот подход ориентирован на обучение применению отдельных прикладных пакетов, включая подготовку входных данных, запуск на исполнение, визуализацию и интерпретацию результатов расчетов (рис. 2.2(6)). Его цель состоит не столько в изучении междисциплинарных явлений, сколько в дополнении компетенций навыками использования прикладных пакетов, характерных для той или иной предметной области.
3) Модель обучения на открытом для просмотра и редактирования WF («В»): Функции (2.2) -(2.4) последовательно применяются к отдельным блокам WF - прикладным пакетам, от начала - к концу. В этом случае обучаемый имеет возможность пошагово исследовать процессы, происходящие в системе, анализируя выходные данные каждого из пакетов и интерпретируя их влияние на результаты последующих вычислений. Здесь же возможны дополнительные действия над WF (добавление дополнительных блоков, вариативное исследования и др.), с целью получения необходимой информации (рис. 2.3(а)). Данный режим работы является предпочтительным для ВЛП, поскольку позволяет воспроизвести «осязаемые» связи между объектами исследования и их составляющими.
Вариативное исследование на узле Щ приводит к тому, что после его работы возвращаются параметры не с одиночными значениями, а с наборами значений, размер которых равен количеству элементов вариации. Fla рис. 2.3(а) такое количество равно трем:
<ЭЪ = , О*3-2, О,'4'3-3 ]. В связи с этим описание узлов Л’4 и Ns меняется: в них также
определяется вариативный перебор по результатам работы узла 1V3, либо выбирается по одному значению из полученных наборов.
Дополнительный узел ANi также должен выбирать из получаемого им набора одно значение, либо принимать все значения с последующим вариативным перебором. Во втором случае выходной параметр AOfN' будет являться набором из трех значений.