Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ моделей обучаемого 18
1.1. Проблема управления сеансом обучения в компьютерных обучающих системах 18
1.2. Модели обучаемого в интеллектуальных обучающих системах и тренажерных комплексах 23
1.3. Архитектура модели обучаемого и способы ее реализации 36
1.4. Средства построения моделей обучаемого 47
1.5. Постановка задач диссертации 62
Выводы к главе 1 65
Глава 2. Двухкомпонентная модель обучаемого 67
2.1. Модель представления предметных знаний обучаемого 67
2.2. Факторы, влияющие на процесс формирования знаний 76
2.2.1. Комплексы характеристик, составляющих ПФК МО 76
2.2.2. Модель ПФС на основе оценок "сырой" и нормализованной шкал 87
2.3. Модель ПФС на основе нечетких множеств 92
2.3.1. Определение терм-множеств характеристик модели обучаемого. 92
2.3.2. Применение модели обучаемого для построения кластерных моделей 95
2.4. Оценка чувствительности характеристик модели ПФС 99
Выводы к главе 2 106
Глава 3. Управление сценарием обучения на основе двухкомпонентной модели обучаемого 109
3.1. Состав блока управления сценарием обучения 109
3.2. Параметры сценария для управления сеансом КОС 121
3.2.1. Параметры стилевой настройки сценария обучения 123
3.2.2. Временные параметры настройки сценария обучения 129
3.2.3. Дидактические параметры настройки сценария обучения 133
3.3. Алгоритм управления сеансом обучения 138
Выводы к главе 3 142
Глава 4. Разработка программного обеспечения двухкомпонентной модели обучаемого 144
4.1. Базы данных программного комплекса 144
4.1.1. Общая структура БД 145
4.1.2. БД модуля психофизиологической поддержки 146
4.1.3. БД модели знаний 151
4.1.4. БД пользователей 154
4.2. Пользовательский уровень представления комплекса поддержки психофизиологического компонента МО 159
4.2.1. Созданием редактирование тестовых методик 160
4.2.2. Результаты тестирования 161
Выводы к главе 4 164
Заключение 165
Список литературы 167
Приложение
- Модели обучаемого в интеллектуальных обучающих системах и тренажерных комплексах
- Факторы, влияющие на процесс формирования знаний
- Дидактические параметры настройки сценария обучения
- Пользовательский уровень представления комплекса поддержки психофизиологического компонента МО
Введение к работе
Условные обозначения
КСО - компьютерное средство обучения
КОС - компьютерная обучающая система
ИОС - интеллектуальная обучающая система
МО - модель обучаемого
МПФС - модель психофизиологического состояния
МПЗ — модель представления знаний
ПФК - психофизиологический компонент
КК - когнитивный компонент
НС - нервная система
БД - база данных
Актуальность темы.
Создание новых информационных технологий для профессионального образования преследует цели повышения эффективности учебного процесса: сокращения времени обучения на подготовку специалистов при одновременном повышении уровня обученности.
Опыт использования различных компьютерных средств обучения (электронных учебников, тренажеров, обучающих систем), проанализированный в работах Довгяло А. М., Машбица Е. П., Растригина А.Л., Башмакова И. А., Леоновой Н.М., Брусиловского П.Л., Kinshuk, Patel A., Nakabayashi К., Nkambou R. подтверждает взаимосвязь факторов, определяющих эффективность познавательной деятельности, с наличием средств их адаптации к личности обучаемого.
Задача индивидуализации сценариев КСО приобретает особенно важное значение при создании систем дистанционного обучения. Для ее решения в состав обучающих систем включают модель обучаемого.
Эффективность процесса обучения в интеллектуальной обучающей системе в значительной степени определяется:
адекватностью предъявляемого материала уровню знаний обучаемого;
методическими принципами и приемами, на которых построен как учебный материал, так и система его сопровождения.
Исследования в области адаптации компьютерных обучающих систем к уровню знаний обучаемого проводятся около тридцати лет. Вопросам влияния психологического и психофизиологического состояния человека на учебную деятельность также уделяется значительное внимание. К настоящему времени сложилась ситуация, когда накопленный опыт в этих двух областях можно использовать для построения компьютерных средств обучения, учитывающих как когнитивные, так и психофизиологические свойства обучаемых. Такой подход, основывающийся на взаимодействии двух компонент модели студента, позволит повысить эффективность средств управления сеансом обучения.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности управления сеансом обучения на основе двухкомпонентной модели обучаемого, позволяющей определять индивидуальные параметры настройки электрон-
ной образовательной среды.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Определить основные функциональные требования к моделям обучаемого. Разработать структуру модели, отражающей когнитивные и психофизиологические характеристики обучаемого, влияющие на процессы усвоения учебной информации.
-
Выбрать методики и разработать алгоритмы автоматической оценки характеристик, влияющих на результаты учебной деятельности в продолжении сеанса компьютерного обучения.
-
Разработать систему взаимосвязанных шкал для измерения психофизиологических характеристик и построения ПФК МО по результатам экспресс -тестирования.
-
Провести экспериментальные исследования модели обучаемого.
-
Разработать методику определения индивидуальных параметров настройки сценария обучения и алгоритм управления сценарием КСО с параметрической адаптацией, обеспечивающий наиболее высокий темп усвоения учебной информации.
-
Разработать программное и методическое обеспечение комплекса для построения двухкомпонентной модели обучаемого.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в качестве базовой методологии, являющейся основой исследования, в работе использовались методы структурного системного анализа. Также использованы: теория нечеткой логики, элементы теории графов и теории проектирования систем баз данных.
Новые научные результаты:
-
Архитектура модели обучаемого, включающей когнитивный и психофизиологический компоненты. Модель позволяет управлять сеансом обучения в режиме эффективного усвоения информации.
-
Комплексы психофизиологических характеристик, составляющих модель обучаемого и влияющих на восприятие и переработку учебной информации.
-
Методика получения и обработки информации о системе психофизиологических характеристик модели обучаемого на основе нечеткой логики.
-
Модель сценария обучения, основанная на расширении базовой модели предметной области индивидуальными параметрами настройки.
Практическая значимость работы: заключается в том, что в ней: разработана методика подбора весовых коэффициентов для связи базовых и нормализованных шкал характеристик, включаемых в состав психофизиологического компонента модели обучаемого;
созданы функции принадлежности тридцати терм-множеств для построения описаний психофизиологического состояния обучаемого по лингвистической шкале;
разработано информационное и алгоритмическое обеспечение, для настройки параметров сценария и управления сеансом обучения в компьютерных
обучающих системах произвольной предметной области;
разработано программное обеспечение комплекса для построения психофизиологического компонента модели обучаемого.
Разработанные методики, информационное и программное обеспечение могут входить как подсистемы в компьютерные средства обучения профессиональных образовательных учреждений.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Управление сеансом обучения осуществляется с помощью модели обучаемого, включающей когнитивный и психофизиологический компоненты. Связь когнитивного и психофизиологического компонентов поддерживается на протяжении всего сеанса обучения.
-
Коррекция параметров сценария обучения в КОС осуществляется психофизиологическим компонентом модели обучаемого на основе оценок текущего состояния студента.
Внедрение результатов. Результаты исследований включают программное и методическое обеспечение поддержки психофизиологического компонента модели обучаемого. Комплекс поддержки психофизиологического компонента модели обучаемого установлен в трех дисплейных классах Тверского государственного технического университета, а также передан для эксплуатации в учебный центр в/ч № 87286 г. Сосновый Бор.
Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на всероссийской конференции "Новые информационные технологии" (НИТ) - 2001 (Рязань), на международной конференции "International Conference on Advanced Learning Technologies" - 2002 (Казань), на международной научно-технической конференции "Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании" - 2002 (Тверь), на международной научно-технической конференции "Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании" - 2004 (Тверь), на VI международной научно-практической конференции "Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах" — 2005 (Новочеркасск).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, из них 3 статьи, тезисы к 6 докладам на всероссийских и международных научных конференциях и 1 статья в электронном журнале.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и 4 приложений. Основное содержание работы изложено на 224 страницах машинописного текста, в том числе на 40 рисунках и в 38 таблицах. Список использованной литературы включает 147 наименований.
Модели обучаемого в интеллектуальных обучающих системах и тренажерных комплексах
В современных интеллектуальных обучающих системах (ИОС) проблема управления решаются введением модели обучаемого, поддерживающей в актуальном состоянии необходимые сведения о студенте. Характер этих сведений зависит от этапа обучения. В организации любого учебного процесса, будь то обучение в реальной среде или виртуальном классе, целесообразно выделить три этапа: 1. Подготовительный этап обучения (определение уровня знаний обучаемого и формирование соответствующих обучающих воздействий), 2. Этап собственно обучения (доведение обучающих заданий до субъекта и их реализация), 3. Этап предварительного анализа результатов обучения (контроль выполненных заданий и их качественная оценка, необходимая для определения нового уровня знаний) [77]. Такое деление в значительной мере условно, но позволяет посмотреть на МО с точки зрения решаемых с ее помощью комплексов задач. Смена этапов в учебном процессе носит, как правило, итерационный характер (рис. 1.3). На подготовительном этапе обучения перед ИОС встает три цели -планирование обучения, организационно-стилевая адаптация и профессионально-психологический отбор. Планирование обучения - это определение индивидуального "оптимального пути" сквозь обучающий материал. Организационно-стилевая адаптация подразумевает обучение в группе и заключается в подборе наиболее подходящих друг другу партнеров с точки зрения эффективного взаимодействия. Профессиональный психологический отбор, особенно актуальный в сфере профессионального образования, представляет собой комплекс мероприятий, направленных на достижение качественного комплектования должностей на основе обеспечения соответствия профессионально важных социально-психологических, психологических и психофизиологических качеств потенциальных сотрудников требованиям деятельности предприятия.
Психологическое и психофизиологическое обследование позволяет оценивать познавательные психические процессы, внимание, психологические особенности личности, свойства нервной системы, психомоторики и нервно-психическую устойчивость. По мере того, как студент продвигается по назначенному ему (или выбранному им) курсу, в обучающей системе происходит накапливание сведений о его знаниях и личных особенностях. Теперь у репетитора появляется возможность использования этих сведений для адаптации предметных знаний под текущий уровень знаний обучаемого и его способность к восприятию материала. Такова цель ИОС на этапе обучения. На этапе предварительного анализа результатов обучения целью ИОС является своевременное выявление пробелов в знаниях обучаемого, его ошибочных представлений, а также помощь в решении задач и упражнений. Подобно человеку-педагогу ИОС решает эту задачу на основе анализа решения обучаемого. Таким образом, на каждом из трех этапов обучения внедрение МО преследует свои цели. Чтобы выяснить, какие при этом задачи встают перед МО, и как они решаются, следует взглянуть на МО с функциональной точки зрения. Чтобы оптимально спланировать обучение, нужно предоставить пользователю самую подходящую индивидуально подобранную последовательность модулей знаний и определенный порядок обучающих заданий (примеров, вопросов, задач и т.п.). Для решения этой задачи МО может использоваться на двух уровнях упорядочения - высоком и низком. На высоком уровне, или уровне упорядочения знаний, МО определяет следующую концепцию или тему, которая будет заучена.
Лемоне описал WebCourser, программу, автоматически составляющую курс обучения, на основе данных о пользователе; а также Web Recourse, программу, позволяющую преподавателю создать автоматически настраиваемый курс из заранее заготовленных частей (HTML документов, графических файлов и т.д.) [95]. На низком уровне, или уровне упорядочения заданий, МО определяет следующее обучающее задание (задачу, пример, тест) в текущей теме. В настоящее время эта функция МО является старейшей и наиболее популярной для автоматизированных обучающих систем (АОС) [109]. Планирование обучения реализовано в различных формах в следующих ОАС: ELM-ART, InterBook, AST, MANIC, Medtec и DCG [109], CALAT[96], Circsimutor[l 18], САФАРИ [117]. В CALAT МО служит для определения очередной последовательности демонстрируемых страниц объяснения в соответствии с уровнем понимания обучаемого и достигнутыми целями изучения. Например, если результат упражнения позволяет оценить уровень понимания обучаемого как высокий, то следующая изучаемая тема будет представлена страницами с краткими объяснением. Другой пример: если МО свидетельствует, что обязательная цель изучения не достигнута, система переходит в стадию исправления, со страницами, содержащими подробные объяснения по данной теме [96]. Circsimutor - это диалоговая ИОС со свободным вводом и выводом текста. В Circsimutor существет два уровня принятия решения: высший, о выборе соответствующей задачи для студента, и низший, о выборе справки или закладки в лекции [118].
Особенность систем, поддерживающих организационно-стилевую адаптацию состоит в способности ИОС анализировать и подбирать модели многих обучаемых одновременно. Эта способность позволяет им осуществлять адаптивную поддержку сотрудничества и интеллектуальное наблюдение за классом. Адаптивная поддержка сотрудничества основана на использовании знаний системы о различных обучаемых для подбора групп в целях сотрудничества. Функции МО в адаптивной поддержке сотрудничества заключаются в том, чтобы обеспечить обучаемого возможностью находить партнера для совместного обучения, запрашивать у него помощь по определенному вопросу или обращаться за более общими консультациями по своей работе. В первых примерах систем с такой поддержкой реализовано формирование групп для совместного решения задач в подходящий момент времени или нахождение наиболее компетентного сокурсника, чтобы ответить на вопрос по теме (т.е. нахождение человека с моделью, показывающей хорошее знание этой темы). В число этих систем входят See Yourself Write, PeerSM, 2SM, PairSM , PHelpS, а также С/МП, объединившая различные преимущества этих систем [111]. Из более поздних нужно отметить проект группы из Университета Саскачевана, реализовавший технологию помощи сокурсников, разработанную для системы PHelpS в своей системе Intelligent Helpdesk[108].
Факторы, влияющие на процесс формирования знаний
Гипотетически для каждого обучаемого существует свой оптимальный набор методических воздействий, способствующих наиболее эффективной познавательной деятельности. Важной задачей интеллектуальной обучающей системы является выявление различий в восприятии, формировании представлений и усвоении знаний учащимися, которые позволят наиболее эффективно управлять процессом обучения [143]. Для осуществления этой задачи в МО выделяется модель психофизиологических свойств, и вводится Психофизиологический компонент, поддерживающий МПФС в актуальном состоянии. Основой этого компонента служит динамическая функциональная структура личности, объединяющая три основные и две "наложенные" подструктуры. Первая подструктура - социально обусловленные личные особенности, выражающие мотивационную направленность личности. Вторая подструктура - индивидуальные особенности психических процессов (ощущений, восприятия, внимания, памяти, мышления, чувств, воли). Третья подструктура - динамические свойства личности (темперамент, возрастные и другие биологически обусловленные особенности). Характер, как "наложенная" подструктура состоит из наиболее выраженных и тесно взаимосвязанных свойств. Это личность в ее своеобразии. Способности, в том числе и профессионально значимые, в качестве "наложенной" подструктуры выражают степень соответствия личности в целом требованиям конкретной профессиональной деятельности [140]. На этапе формирования концептуальной модели обучаемого, в составе структуры личности были обнаружены такие группы характеристик, как личностные не развивающиеся, личностные развивающиеся, а также характеристики процесса обучения и характеристики результатов обучения [149] (рис. 2.4). Обучение и контроль заданий ограничены во времени.
В работе Свиридова [8] указывается на взаимосвязь успешности и затраченного времени при контроле знаний от свойств нервной системы обучаемого. Основными характеристиками нервной системы психофизиологи считают уровень функциональной нервной подвижности (УФП) нервной системы (НС), Выносливость НС, Тип НС. В МО необходима оценка интеллектуальной активности студентов. Ее прямое измерение невозможно, но в работе Ильина [14] отмечается связь интеллектуальной активности с моторной, которую можно измерить через утомляемость. Эффективность обучения, как познавательного процесса, с точки зрения психофизиологии обеспечивается через внимание субъекта. Характеристикой темпа сенсорных реакций, свойств распределения и переключения внимания является уровень динамического внимания (ДВ). Полимодалыюсть обучающих воздействий служит аргументом в пользу включения в состав ПФК МО таких характеристик, как преобладающий тип модальности и тип высшей нервной деятельности, определяемый через способность к восприятию текстовой и графической информации.
Комфортный режим обучения может предусматривать более детальную формулировку учебно-тренировочных заданий и своевременное предложение помощи при явных затруднениях обучаемого во время их выполнения. Подключение такого режима требует также оценки сообразительности обучаемого, которая выражается в его способности к пространственным операциям и логическому мышлению. Одним из личностных качеств студента, характеризующих адаптацию к стрессовым ситуациям (большие умственные и физические нагрузки) является Темперамент, образованный сочетанием экстраверсии и нейротизма. В работах Е. Ильина, М. Холодной, А. Свиридова, Л. Зайнутдиновой [150], Н. Винничук, Н. Гончарова [78] для сферы профессионального образования выделено три группы характеристик, которые оказывают влияние на эффективность интеллектуальных процессов усвоения новой информации: - связанных с физиологическим состоянием человека, меняющимся в течение сеанса обучения, - отражающих относительно устойчивые возможности обучаемого воспринимать учебную информацию с помощью различных типов объектов, позволяющих оценить помехоустойчивость обучаемого, через благоприобретенные особенности личности. В соответствии с этим делением в состав ПФК МО включено три условных комплекса: - К] (работоспособность), объединяющий множество изменяющиеся в течение сеанса характеристик, - К2 (восприятие информации) и - Кз (усидчивость), объединяющий множество устойчивых в течение сеанса характеристик (SM). К={Н,},Ы\А К2={II.},j=l,5 К {Н,},1=\,Ъ Базовый состав МПФС представляет собой набор из 15 характеристик (таблица 2.2).
Дидактические параметры настройки сценария обучения
Наблюдение за студентами в ходе эксперимента по психофизиологическому тестированию субъективно показало, что за 30 минут, достаточных для прохождения минимальной батареи тестов, большинство испытуемых не успевают достичь состояния утомления. Однако открытость МО к добавлению новых характеристик допускает увеличение общего времени начального тестирования. В этом случае для студентов с повышенной утомляемостью стоит разбить тестирование на несколько сеансов. В таблице 3.11 предложено примерное время тестирования в зависимости от утомляемости, определяемой характеристикой Ни.
При работе с компьютерной обучающей системой, в отсутствие реального преподавателя, особенно важно определить снижение работоспособности обучаемого и прекратить сеанс обучения. С точки зрения психофизиологии именно внимание обусловливает избирательность, сознательный или полусознательный отбор информации, поступающей через органы чувств. В отличие от познавательных процессов (восприятие, память, мышление и т.п.) внимание своего особого содержания не имеет; оно проявляется внутри этих процессов и неотделимо от них. Внимание характеризует динамику протекания психических процессов. С тем, чтобы своевременно диагностировать ослабление этой характеристики, сценарий обучения должен предусматривать периодическую проверку уровня динамического внимания (характеристика Ню). В случае диагностирования снижения этого уровня следует прекратить сеанс обучения. Средний уровень динамического внимания допускает работу с обучающей системой, но время до следующей проверки внимания нужно сократить. Обучаемому, показавшему высокий уровень внимания, разрешается продолжать работу в прежнем режиме (таблица 3.12).
Традиционно, на объем и состав порций при оказывают влияние такие факты, как изучаемая тема, уровень знаний обучаемого. По наблюдениям М. К. Акимовой и В. Т. Козлова, учащимся со слабой нервной системой нельзя давать большой, разнообразный, сложный материал; нужно разбить его на части и давать их постепенно, по мере усвоения [14]. При построении сценария обучения в гипертекстовой технологии такая возможность легко решается выделением в большом блоке учебного материала отдельных смысловых фрагментов. Переход от фрагмента к фрагменту для обучаемых со слабой нервной системой должен сопровождаться обязательным прохождением дополнительного контроля. При формировании заданий следует избегать двух крайностей. Первая заключается в составлении множества мелких заданий, содержащих по два-три фрагмента учебного материала и рассчитанных менее, чем на 30 минут контактного времени. Другая крайность - формирование по курсу всего одного или двух больших заданий [1]. Учитывая усложнение сети учебного курса, вызванное разделением по стилю освоения материала, наиболее оптимальным решением разбивки материала будет ориентация на учащихся со слабой нервной системой. В конце каждого фрагмента для таких обучаемых следует включить контрольное задание, выполнение которого будет свидетельствовать о прохождении вершины курса. Для обучаемых со средней нервной системой выполнение контрольного задания не обязательно, вершина автоматически определяется как пройденная. Обучаемым с сильной нервной системой контрольное задание не предъявляется, и вершина автоматически определяется как пройденная (таблица 3.13, таблица 3.14).
Влияние ограничения времени выполнения контрольных заданий на учащихся с различными типологическими особенностями проявления свойств нервной системы изучалось В. Г. Захариным. Выявлено, что учащиеся с высокой лабильностью нервной системы тратят меньше времени на выполнение заданий, но в тоже время успешность выполнения этих заданий достоверно не отличается от таковой учащихся с инертностью нервной системы, если время решения задачи не ограничивается [14]. Лабильность нервной системы обучаемого определяется через характеристику Н7 -УФП НС. Подобно параметру Pet (время предъявления контрольных заданий), время, отводимое на выполнение различных заданий, может быть различным, поэтому его увеличение также следует выразить через коэффициент (таблица 3.15).
На заключительном этапе эксперимента был проведен сеанс обучения у студентов, принимавших участие в многократном тестировании. Сеанс обучения начался сразу после ПФ тестирования. Студенты самостоятельно знакомились с новым материалом, а затем проходили тестирование но усвоению этого материала. После контроля знаний было проведено повторное ПФ тестирование. В таблице 3.18 сведены сырые оценки, полученные в результате заключительного этапа эксперимента, а также оценки по характеристике Н, полученные на этапе однократного тестирования.
Пользовательский уровень представления комплекса поддержки психофизиологического компонента МО
Из общего набора требований, предъявляемых к современным средствам построения МО, на этапе программной реализации необходимо уделить внимание поддержке открытости, т.е. обеспечить возможность легкой модификации и оперативного наращивания объема информации, используемой для управления обучением. С этой целью был разработан "Редактор методик для психофизиологического тестирования" {"Редактор методик"), позволяющий гибко настраивать существующие и создавать новые ПФ характеристики, входящие состав МО, а также тестовые методики для их оценки. Прежде чем приступить к описанию редактирования, следует указать возможности и ограничения при работе с тестами, определяемые их типами. Тестовые методики, создаваемые и редактируемые с помощью "Редактора методик", разделяются по следующим категориям: 1. Опросники. Испытуемому последовательно предъявляются текстовые вопросы и возможные текстовые ответы, из которых он выбирает один. Для каждого опросника создается матрица ключей нормализации, которая каждому варианту ответа ставит в соответствие вес его выбора. 2. Стандартные графические тесты. Аналогичны опросникам, с тем отличием, что вопросы и ответы представляют собой графическое изображение. Кроме того, для графических методик предусмотрена возможность ограничения времени прохождения теста. 3. Произвольный тест из набора тестов ИОС. В эту категорию входят следующие тесты:
Теппинг-тест, ССМР, Таблицы Шульте; 4. Произвольный дополнительный тест. Эта категория введена для реализации возможности подключения любых новых тестов. Общие атрибуты тестов. Тесты из всех перечисленных категорий обладают такими общими атрибутами: - инструкция - предъявляется испытуемому перед выполнением теста для ознакомления с предстоящим заданием; - пошаговая подсказка - предъявляется испытуемому на протяжении всего теста для справки о необходимых действиях; - шкалы интерпретации результатов тестов - у каждой характеристики, оцениваемой тестом, есть краткое название (для обозначения в таблицах результатов), вербальная интерпретация (раскрывающая смысл характеристики), параметры нормализации, параметры функции принадлежности и терм-множества лингвистических значений. Для графических тестов задан базовый набор характеристики с предопределенным алгоритмом обработки. В таблицах 1, 2 Приложения 5 сведены возможности настройки тестовых методик в зависимости от типа теста. "Редакторметодик" имеет в своем составе следующие разделы: 1. Создание и редактирование методик; 2. Матрицы ключей для опросников; 3. Вопросы и ответы для опросников; 4. Настройка графических тестов; 5. Характеристики. Подробное описание "Редакторметодик" изложено в Приложении 4. с результатами тестирования: просмотра, удаления, печати, экспорта в БД произвольного формата. Элементы просмотра и управления сгруппированы в четыре смысловых группы: - Фильтрация; - Обследуемые; - Результаты тестирования; - Распределение результатов тестирования. Группа Фильтрация предназначено для фильтрации списка просматриваемых обучаемых по таким параметрам как:
Похожие диссертации на Модель обучаемого как средство управления сеансом работы пользователя компьютерной обучающей системы
