Методы и модели обработки и представления информации в распределенных образовательных системах

• Автор: Монахов, Михаил Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01, 05.13.10
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Владимир
• Количество страниц: 418 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ. Введение

1.1. Формирование информационной образовательной системы

1.2. Распределенная информационная образовательная система

1.3. Автоматизированная обучающая система.

1.4. Обзор способов и средств обработки образовательной информации в распределенных информационных системах

1.5. Обобщенная структура сетевой автоматизированной обучающей системы.

Выводы к главе

Глава 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЕМ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМу

ЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ .

Введение .
2.1. Обобщенная модель функционирования распределенной информационной образовательной системы
2.2. Модели представления образовательной информации
2.3. Идентификатор состояния обученности
2.4. Правило оптимального распределения ресурсов в теме.
2.5. Прогноз результатов.
2.6. Процедуры удаленного индивидуального обучения
2.7. Процедура индивидуального удаленного обучения на основе
рейтингов обучающих элементов.
2.8. Экспериментальные исследования моделей функционирования. Выводы к главе 2
Глава 3. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И ПРОЦЕДУР СИНТЕЗА ЭЛЕКТРОННОГО АДАПТИВНОГО УЧЕБНИКА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ .
Введение.
3.1. Проектирование индивидуального целевого плана.
3.2. Проектирование электронного учебника из обучающих элементов
3.3. Формирование связного графа индивидуальной
информационной базы данных на основе экспертных оценок .
3.4. Процедура формирования индивидуальной информационной базы
данных
Выводы к главе
Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПУТЕЙ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ АРХИТЕКТУРЫ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.
Введение
4.1. Варианты архитектурного построения распределенной образовательной системы.
4.2. Общие вопросы реализации распределенной архитектуры . .
4.3. Синтез архитектуры РИОС
4.4. Цикл функционирования РИОС.
4.5. Моделирование распределения информационной базы данных
и прикладных программ по узлам РИОС.
4.6. Экспериментальные исследования.
Выводы к главе 4.
Глава 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ.
Введение.
5.1. Информационные процессы.
5.2. Уровни представления информационных процессов.
5.3. Оценка эффективности информационных процессов.
5.4. Анализ информационных процессов.
5.5. Пример анализа характеристик
Выводы к главе 5.
Глава 6. РАЗВИТИЕ ПРШШДПОВ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ.
Введение.
6.1. Реализация распределенной информационной образовательной системы в г.Владимире
6.2. Подсистема тестирования.
6.3. Пример реализации множественного удаленного тестирования
6.4. Электронные учебные материалы.
6.6. Информационная безопасность РИОС
6.7. Экспериментальная работа по созданию адаптивной среды обучения средствами РИОС
Выводы к главе 6.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Среди них можно выделить несколько пар систем, совместно решающих поисковые гипермедиасистемы и онлайновые информационные системы, онлайновые информационные системы и системы оперативной помощи, системы оперативной помощи и обучающие гипермедиасистемы и др. Данный классификатор основан на том, к каким особенностям обучаемогопользователя система может адаптировать свое поведение. В 0 определены четыре характеристики уровень знаний, цели, уровень подготовки и имеющийся опыт, набор предпочтений. Уровень знаний является наиболее важной характеристикой. Почти все приемы адаптивного представления используют знания обучаемого как источник адаптации. Часто данную характеристику называют уровень обученности УО. УО в какойлибо области часто представляется оверлейной моделью , II, , I, II, , IV, , которая основана на структурной модели предметной области ПрО. Вообще, структурная модель ПрО представлена в виде сети концептов понятий. Концепты связаны друг с другом, формируя семантическую сеть, отражающую структуру ПрО. Идея оверлейной модели состоит в том, чтобы представить У О по определенной теме как перекрытие, наложение на модель II. Для каждого концепта модели ПрО индивидуальная оверлейная модель сохраняет некоторое значение, которое является оценкой УО этого концепта. Это может быть булева переменная известнонеизвестно, качественная оценка хорошо удовлетворительно плохо или количественное значение например, вероятность того факта, что пользователь знает концепт. Оверлейная модель УО может быть представлена как набор пар концепт значение, одна пара для каждого концепта ПрО. Оверлейные модели были разработаны в области ИОС и моделирования обучаемого 3, 6. Стереотипная модель обучаемого 2, 7, 0, 0 различает несколько типичных или стереотипных субъектов новичок начинающий опытный эксперт. Стереотипная модель также может быть представлена как набор пар стереотип значение, где значение может быть не только истина или ложь как показатель того, что обучаемый принадлежит или не принадлежит к данному стереотипу, но также может быть представлено некоторой вероятностной величиной отражающей вероятность того факта, что обучаемый принадлежит данному стереотипу. Стереотипная модель более простой и менее мощный механизм, нежели оверлейная модель. Однако, она более универсальна, и ее намного проще инициализировать и поддерживать 7, 0, 0. Цель обучаемого это параметр, зависящий, в большей степени, от самой природы работы обучаемого в АОС, нежели от пользователя как такового. Цель является ответом на вопрос Чего обучаемый хочет в итоге достичь. Иногда различают локальные цели нижнего уровня, которые могут изменяться достаточно часто и общие задачи высокого уровня, являющиеся более стабильными. Цель обучаемого может рассматриваться как очень важная характеристика в РИОС, моделируемая способом, в чемто похожим на моделирование оверлейной модели У О. Как правило, каждая система поддерживает набор возможных целей задач пользователя, которые она может распознать , I, , , , X. В некоторых случаях набор целей очень невелик, и цели не связаны друг с другом 1, 5. Для моделирования текущей цели система включает одну из этих целей в модель обучаемого. Наиболее развитая реализация возможных целей обучаемого представляет собой иерархию дерево задач 4. Уровень подготовки и имеющийся опыт характеристики пользователяобучаемого, несущие информацию, связанную с предыдущим опытом работы пользователя, не относящуюся к темам данной обучающей системы в РИОС. Подготовка включает в себя профессию пользователя, опыт работы в смежных областях, а также точку зрения пользователя и его перспективу. Такие индивидуальные характеристики пользователя, как уровень подготовки и опыт обычно моделируются стереотипной моделью обучаемого , , II, . Стереотип может быть стереотипом опыта 4 или стереотипом уровня подготовки для таких категорий как профессия 0 или перспектива 2. Набор предпочтений обучаемого 0, 6, 1, 5, 8, 0. Если есть несколько возможностей работать с гипертекстами учебных материалов, то автоматизированная система может учитывать то, что обучаемый может предпочитать некоторые узлы, ссылки и части страниц гипермедиа другим.