Научная статья на тему 'Анализ парадигм, разработка архитектуры и компонентно-сервисной платформы обучения: модель предметной области в диаграмматике UML-языка'

Анализ парадигм, разработка архитектуры и компонентно-сервисной платформы обучения: модель предметной области в диаграмматике UML-языка Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
180
27
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ / САПР / ДИАГРАММАТИКА

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Афанасьев Александр Николаевич, Войт Николай Николаевич

Проведён анализ ряда парадигм, разработана архитектура и компонент платформы обучения с помощью UML-языка

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Афанасьев Александр Николаевич, Войт Николай Николаевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Анализ парадигм, разработка архитектуры и компонентно-сервисной платформы обучения: модель предметной области в диаграмматике UML-языка»

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

УДК 004.896

А. Н. АФАНАСЬЕВ, Н. Н. ВОИТ

АНАЛИЗ ПАРАДИГМ, РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ И КОМПОНЕНТНО-СЕРВИСНОЙ ПЛАТФОРМЫ ОБУЧЕНИЯ: МОДЕЛЬ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ В ДИАГРАММАТИКЕ ЦМЬ-ЯЗЫКА

Проведён анализ ряда парадигм, разработана архитектура и компонент платформы обучения с помощью иМЬ-языка.

Ключевые слова: интеллектуальные системы обучения, САПР, диаграмматика.

Введение

На этапе концептуального проектирования программных систем используют, как правило, графический язык моделирования и анализа, позволяющий описать архитектуру и функциональность платформы и обеспечивающий автоматическое и/или автоматизированное формирование программного кода. В статье представлены разработанные иМЬ-диаграммы компонента предметной области.

Анализ парадигм систем обучения Специализированные экспертные системы

Экспертные обучающие системы (ЭОС) относятся к интеллектуальным системам, представляют собой человеко-машинную систему, построенную из базы знаний (совокупности знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления) и механизма выводов, обеспечивающего манипулирование с такими знаниями при решении прикладных проблем [Форсов2010].

Структура ЭОС содержит интерфейс пользователя, пользователя, интеллектуальный редактор базы знаний, эксперта, инженера по знаниям, рабочую (оперативную) память, базу знаний, решатель (механизм вывода), подсистему объяснений [Гаврилова2000].

Системы такого класса базируются на диалоге, который заранее сформирован создателем программы без интерактивного взаимодействия для возможности создания новой цепочки рассуждений, в машину закладывается уже готовый опыт по процессу обучения, зачастую субъективный и опробованный на определённом контингенте учеников определённой социальной

© Афанасьев А. Н., Войт Н. Н., 2011

группы [Гречин2001].

На начальном этапе разработки экспертных систем обучения содержится ряд проблем [Гре-чин1999, Гречин2000], препятствующий широкому распространению.

1. Формулировка и формализация знаний (иерархия использованных понятий, эвристики, алгоритмы, связи между ними) у экспертов вызывают затруднения при передачи знаний, которыми они обладают для создания программ. Эксперт может препятствовать передаче своих знаний ЭОС из-за снижения престижа.

2. Постановка задачи вызывает трудности, т. к. мощность эвристических методов решения задач при увеличении общности их постановки резко уменьшается.

3. Большая трудоёмкость создания экспертных систем обучения (средства управления базой знаний, логическим выводом, диалоговым взаимодействием с пользователем).

Имеется ряд публикаций, описывающих опыт применения в обучении ЭОС [Солодовников 2006, Сибикина2011].

Гипертекст и гипермедиа [¡Ш]

В основе гипертекстового представления информации лежит идея расширения традиционного понятия текста путём введения понятия нелинейного текста, в котором между выделенными текстовыми фрагментами (информационные статьи) устанавливаются перекрестные связи и определяются правила перехода от одного фрагмента текста к другому. При этом получается система, которая называется гипертекстом, или

нелинейным текстом.

Основным компонентом гипертекста является справочная или информационная статья, состоящая из заголовка, в котором обозначена её тема, собственно текста и списка ссылок на родственные

статьи. Для удобства пользования гипертекст может быть снабжён алфавитным указателем (оглавлением, глоссарием или индексом) и списком главных тем.

Повсеместное использование систем обучения в образовании привели к созданию более прогрессивных информационных средств - систем гипермедиа. Гиперсредой, или гипермедиа, называется гипертекст, в состав которого входит структурированная информация разных типов.

В настоящее время в системе общего среднего образования практически невозможно найти учебную область, для которой не существовало бы электронных информационных мультимедийных энциклопедий, справочников и учебных пособий, каждое из которых является гипермедиа-системой, сочетающей текст, фотографии, видеофрагменты, связанные по смыслу между собой. Часть подобных пособий размещена в сети Internet в виде сайтов. Таким образом, уместно говорить о большинстве существующих образовательных электронных изданий и ресурсов как о средствах, построенных на основе технологии гипертекста или гипермедиа.

Интегрированные экспертные системы с гипертекстом/гипермедиа

Создано большое количество экспертных систем обучения, которые помогают человеку в образовании. Но все эти системы обладают большим недостатком, они не доступны многим нуждающимся в них людям по разным причинам: большой стоимости, сложности, недостаточности технических ресурсов для установки программ. В итоге накопленное программное и информационное обеспечение не используется в полном объёме и не имеет общего стандарта хранения, используется только для конкретных и узких задач. Исправить эти недостатки можно, если дать доступ к экспертным системам посредством глобальной сети Internet [Гречин 2001].

Одним из представителей интеграции ЭС и гипертеста/гипермедиа является система обучения, описанная в работе [Гречин2001]. К таким системам обучения возможен доступ через сети Internet/Intranet с помощью широко распространённых браузеров.

После соединения пользователя с сервером технология работы ЭС в сети выглядит следующим образом [Гречин2001]:

1. Пользователь формирует запрос.

2. Пользователь посылает запрос к программе на сервере, обрабатывающей запросы.

3. Программа в соответствии с запросом формирует результат.

4. Результат отправляется пользователю.

5. Пользователь получает результат, производит дальнейшие действия.

6. Пользователь формирует новый запрос, цикл повторяется, пока не будет прерван пользователем.

Обмен информацией между компьютером и сервером основан на протоколах TCP/IP (протоколы, управляющие обменом данными между компьютерами в сети Internet), протоколе HTTP (протокол передачи содержимого Web-документов) и языке HTML (язык, используемый для создания гипертеста/гипермедиа, Web-документов).

Интеллектуальные обучающие инструменты, представляющие собой системы со смешанной инициативой и оверлейным типом

модели обучаемого

Основой разработки интеллектуальных компьютерных систем обучения проектной деятельности является пространство, в котором взаимодействуют системы «обучаемый - предметная область - процесс обучения». В основу математического обеспечения таких систем положены компьютерные интеллектуальные модели (обучаемый проектировщик, предметная область автоматизированного проектирования, сценария траектории обучения и протокола) и методы (диагностики знаний, умений, владения навыками и компетентности обучаемого, управления процессом обучения).

Интеллектуальные системы обучения работают, как правило, со смешанной инициативой, подходом в организации человеко-компьютер-ного взаимодействия в процессе обучения, при котором управление берёт на себя то пользователь, то система [Kinshuk & Patel А.].

4 Предлагается [Гладышев2004] использовать две классические модели обучаемого из группы фиксирующих моделей [Буль2003]: стереотипную и оверлейную, а также обратную оверлейную модель. Суть стереотипной модели в том, что она различает несколько типичных или «стереотипных» пользователей, и каждый пользователь моделируется отнесением его к одному из стереотипов. Смысл оверлейной модели, или модели покрытия, заключается в том, что для каждого понятия базы знаний индивидуальная оверлейная модель сохраняет некоторое значение, которое является оценкой уровня знаний обучаемым этого понятия или показателем того, изучено оно или нет. Суть обратной оверлейной модели представления динамически изменяемых характеристик пользователя заключается в следующем. В модели пользователя хранится

информация не о том, какие понятия изучил пользователь (оверлейная модель), а о том, что пользователем не изучено и требует изучения. Причём, в случае расхождения процесса обучения с предлагаемым планом, дальнейший план изучения будет изменен в соответствии с этими расхождениями.

Интегрированные экспертные системы

с системами обучения

Процессы индивидуализации, интеллектуализации и веб-ориентации систем обучения, программ и технологий определены практическим использованием при их разработке методов и средств искусственного интеллекта, например, интегрированных экспертных систем (ИЭС) [Рыбина2002_5, Рыбина2002_4].

Среди актуальных и наиболее востребованных веб-приложений важное место занимают обучающие ИЭС, обладающие в отличие от традиционных экспертных систем масштабируемой архитектурой, позволяющей расширять функциональность системы с помощью дополнительных подсистем, реализующих в том числе характерные для интеллектуальных обучающих систем средства индивидуализации обучения [Ры-бина2002_5, Рыбина2002_4, Рыбина2005_3, Ры-бина2005]. Используются знания о проблемной области, об обучаемых и стратегиях обучения для гибкой поддержки процесса изучения соответствующих дисциплин/курсов (формирование знаний) и привития практических навыков использования материала этих дисциплин (формирование навыков/умений) [гаа1].

Разработка архитектуры платформы

обучения Основные требования к разработке

интеллектуальной платформы обучения

Интеллектуальная платформа обучения должна удовлетворять следующим требованиям:

® повышение интерактивности и гибкости процесса обучения в сравнении с существующими разработками;

• проведение обучения в сокращённые сроки;

• реализация адаптивного метода обучения для учёта динамической составляющей характеристики обучаемого (знания, умения, владение навыками и компетентность);

® разработка инструментов, автоматизирующих процесс наполнения системы учебным материалом;

® планирование и прогнозирование траекторий обучения;

• возможность включения в курс различных мультимедиа объектов (изображения, аудио- и видеоклипы и т. д.);

« ассоциативная, упорядоченная, древовидная структура оптологий представления объектов в образовании, технике и экономике;

® простота использования, интуитивно-понятный интерфейс взаимодействия с пользователями;

® хранение, сбор и наглядное представление статистики процесса обучения;

• поддержка интеграции платформы системы обучения с прикладными пакетами в технике, образовании и экономике.

Архитектура платформы

Методологической основой разработки интеллектуальной платформы обучения в образовании, технике и экономике является пространство, в котором взаимодействуют системы «обучаемый - предметная область - процесс обучения» (рис. 1).

Наиболее перспективным направлением развития платформ обучения является их интеллектуализация, обеспечивающая повышение эффективности обучения (в сокращенные сроки, повышение качества содержания изучаемого материала, учёт индивидуальных характеристик обучаемого, гибкость обучения).

В системе «обучаемый» хранятся данные профессиональных индивидуальных характеристик обучаемого: знания, умения, владение навыками и компетентность, которые отображают уровень теоретической и практической подготовленности обучаемого в процессе обучения.

Система «предметная область» предназначена для описания в виде дерева онтологий объекта и процесса изучения с разной степенью детализации. Порядковые связи системы упорядочивают описание объекта на одном иерархическом уровне и определяют цепочки онтологий. Ассоциативные связи соединяют иерархические и порядковые онтологии разных уровней.

Система «процесс обучения» включает динамический сценарий обучения, процедуры диагностики характеристик обучаемого и выбора

траектории.

В основе математического обеспечения трёх систем положены разработанные модели обучаемого, предметной области, сценария траектории обучения и протокола.

Представленные модели и методы служат основой для реализации программных компонентов.

Quartus

AutoCAD

Or-CAD

SoIidWorks

Модель

Модель

Схема

Модель

Модель

Компонент Предметная область

Компонент

Метод диагностики

Обеспечивает адекватное представление объектов и процессов проектной деятельности

Обеспечивает диагностику знаний, умений, владением навыков

Компонент Обучаемый

Компонент Протокол

Компонент Сценарий

ножёстэо.

Содержит проекшыо характеристик обучаемого проектировщика (знания умения, владение

навыками и компетентность)

|

Указатели; • словари,;; Щ

здюГл

щщвщ

единицы учебнрго.;-материала

Содержит историю процесса обучения

Представляет информационно-логическую модель траекторий обучаемою

БД настройки

БД учебно-методического! материала предметной облили

ШЩ

щщ

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Легенда

потоки информации

ШШ^^тЩМ

& Модели^

iüi

■е> команды

БД протокоиоа

kULT

БД профилей обучаемых

БД сценариев

Рис. 1. Компонентно-сервисная архитектура платформы обучения

UML-описание компонента модели предметной области с помощью диаграмм вариантов использования, деятельности, классов и субкомпонентов

Визуальное моделирование в UML [buch2000, fauler2005] можно представить как некоторый процесс поуровневого спуска от наиболее общей и абстрактной концептуальной модели исходной системы к логической, а затем и к физической модели соответствующей программной системы. Для достижения этих целей вначале строится модель в форме так называемой диаграммы вариантов использования (use case diagram), которая описывает функциональное назначение системы или, другими словами, то, что система будет делать в процессе своего функционирования. Диаграмма вариантов использования является исходным концептуальным представлением или концептуальной моделью системы в процессе её проектирования и разработки.

Разработка диаграммы вариантов использования преследует цели:

® определить общие границы и контекст моделируемой предметной области на начальных этапах проектирования системы;

® сформулировать общие требования к функциональному поведению проектируемой системы;

® разработать исходную концептуальную модель системы для её последующей детализации в форме логических и физических моделей;

• подготовить исходную документацию для взаимодействия разработчиков системы с её заказчиками и пользователями.

Суть данной диаграммы состоит в следующем: проектируемая система представляется в виде множества сущностей или актёров, взаимодействующих с системой, с помощью так называемых вариантов использования. При этом актёром (actor), или действующим лицом, называется любая сущность, взаимодействующая с системой извне. Это может быть человек, техническое устройство, программа или любая другая система, которая может служить источником воздействия на моделируемую систему так, как

определит сам разработчик. В свою очередь вариант использования служит для описания сервисов, которые система предоставляет актеру. Другими словами, каждый вариант использования определяет некоторый набор действий, совершаемый системой при диалоге с актёром. При этом ничего не говорится о том, каким образом будет реализовано взаимодействие актёров с системой.

Диаграмма использования содержит одного актёра (см. рис. 2), которым является Пользователь (Составитель курса), и несколько вариантов использования системы [аГапа8еу_\чл12011].

«Сохранить модель». Сохранение текущей модели в базе данных, при этом требуется задать имя сохраняемой модели.

«Загрузить модель». Загрузка модели из базы данных по указанному пользователем имени.

«Добавить элемент». Добавление нового, пустого узла модели.

«Изменить элемент». Можно задать имя и содержимое узла модели.

«Удалить элемент». Удаление элемента и всех его связей из модели. «Добавить связь». Связать два узла модели одной из трёх типов связей: иерархической, последовательной или ассоциативной.

При моделировании поведения проектируемой или анализируемой системы возникает необходимость не только представить процесс изменения её состояний, но и детализировать особенности алгоритмической и логической реализации выполняемых системой операций.

Для моделирования процесса выполнения операций используются так называемые диаграммы деятельности. Каждое состояние на диаграмме деятельности соответствует выполнению некоторой элементарной операции, а переход в следующее состояние срабатывает только при завершении этой операции в предыдущем состоянии. Графически диаграмма деятельности представляется в форме графа деятельности, вершинами которого являются состояния действия, а дугами являются переходы от одного состояния действия к другому. На диаграмме дея-

Описание сущности М

тельности отображается логика или последовательность перехода от одной деятельности к другой, при этом внимание фиксируется на результате деятельности.

Разработанные диаграммы характеризуют деятельность системы компонента и пользователя. На рис. 3 представлена диаграмма деятельности системы.

Разработаны диаграмма классов компонента предметной области (рис. 4) и диаграмма субкомпонентов (рис. 5) [voit_kanev2011], положенные в основу при реализации программного кода компонента на языке Java [afanasev_voit201 lv],

ER-диаграмма базы данных компонента модели предметной области

Основные концепции модели ER (рис. 6), «сущность-связь» включают типы сущностей, типы связей и атрибуты. Объектные отношения хранят данные о всех объектах одного и того же типа, по одному кортежу на объект, и содержат ключ для идентификации объекта. Все другие поля должны функционально зависеть от этого ключа.

Поставленная задача предполагает наличие трёх сущностей.

1. Модель - хранит названия и даты изменения всех созданных моделей.

2. Тип связь - предопределённое множество, всего реализовано три типа связи: иерархическая, последовательная и ассоциативная.

3. Элемент - содержит перечень всех элементов.

Описание сущностей БД представлено в таблицах 1, 2, 3 и 4.

Заключение

ч

Проведён анализ парадигм платформ обучения. разработана архитектура на основе компонентно-сервисной технологии, в диаграмматике UML разработан компонент модели предметной области.

В следующих номерах журнала будут представлены UML-описания других компонентов платформы обучения.

Таблица 1

il (сущность - модель)

Атрибуты Описание

id Идентификатор

name Название

time время создания

СО о

К

В я

а

Изменить название элемента

<<ех1епс!»

Удалить элемент \ ^

«ех1епс!>>

<<extend»

Изменить элемент

Добавить элемент

<<ех1епе!»

^работа с элементом

Просмотреть содержание

Изменить содержимое элемента

Удалить последовательную связь

Составитель курса

Работа со связями

<<ех1епс!»

Удалить связь

'далить ассоциативную связь

работа с моделью

«ех1епс!>>

\

\

г

Добавить ассоциативную связь

Рис. 2. Диаграмма использования

го

о о

ч

X я

я

<<

<<

Вход в \

• • ..... • • •

ч систему

ОтШажение'' глаз ного окна

^Ожидание нажатий кнопки

'Добавление

• . • - Кг • .

узла

удаление узла

Открыть

/ЗОмишть (| модель

сохранение в БД Н

сохранение

- е &д .

ов контекстного

меню

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

вание

Содерж.

Шрение" имени узла

Изменение

содержимого ушу

порядко

• 1 •• Изменение ассоциативной св язи у

Выход

Сохранить

клик правей кнопкой мыши на узле

Меню файл

Нов ая модель

Ъв од'нззв ания" V. модели

Добав ить

Иерархическая связь

Меню гарабка

Выбоо связи

Связь

Просмотр содержимого

Удалить

подменю

13^6 НоЯ С8 язь

ПОрЯДКОЕ

ая связь

| Изменение _ иерархической св язи

^ Изменение

■проемтар\ содержимого узла у

и>

Рис. 3. Диаграмма деятельности

1 !

2 ч

CL

«i S

Z

ъ

лз

«s

О. —

г >

Ь* »I

Тл

Ц

"Z X" ф

01

ч

~ L.

<1 О

S. ?

ш

•s V

Í.Í «3|

<о то в О. n ЪЪ а В-О

i г.* + +

I

о

MfttL'3 S " 5 «

о о о

СО

5

9

сЗ

6

Cd tí

о S CU

TJ р л] TJ

A •fi A ^ _ _ _

Cd

CT)

I

m s

я <

и 1 to

f

I

ÖSE

: sv.':;

r~r~i

Л main

-j .

_J

l

\Ш • i

: s.tX

1-■-1 Login Dialog . * ' *

Hü*

:'.\f i* *!!.

/

/

л

1— -...... - ■ <• • i - • •• ...... .....»

, -. ChooseAssIciation

_

1 Relation Type

I I

I 1.

,__

-Ц General

| -, wciiciai

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

1 . I

l-rarne

ШЭ

i

i i i

ж

\

X

I

,-, WebBrowser

i ■ г

I

L—Г-1

I _

T

cn

Planer Model

[

Ж

. I j Association I Relation

_j

Ш1

Л

X.

Model

Cj Node

1

¿r

L

U) -J

Рис. 5. Диаграмма субкомпонентов

Рис. 6. ER-модель БД компонента модели предметной области

Таблица 2

Описание сущности Node (сущность - узел)

Атрибуты Описание

id идентификатор

name название

X Х-координата

У У-координата

nextld последовательная связь, следующий узел

modelld модель

assocld ассоциативная связь

contentld содержание

Таблица 3

Описание сущности Assocrelation (сущность - ассоциативный ключ)

Атрибуты Описание

id идентификатор

name название

modelld модель

• Атрибуты Описание

Таблица 4 Описание сущности Aggregationrelation (сущность - иерархическая связь)

Атрибуты Описание

id идентификатор

sourceNodeld узел-ребенок

targetNodeld узел-ребенок

modeld модель

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

[Форсов2010] Форсов, Г. Л. Подходы к построению обучающих экспертных систем и их использованию в подготовке специалистов / Г. JI. Форсов, А. Н. Пашнев // Известия Института инженерной физики. - 2010. - Т. 3, №17. -

С. 78-81. http://elibrarv.ru/item.asp?id=l 5190988

[Гаврилова2000] Гаврилова, Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. -СПб.: Питер, 2000. http://ru.wikipedia. org/wiki

[Гречин2001] Гречин, И. В. Новый подход к экспертной системе в технологии обучения науки/И. В. Гречин // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2001. -Т. 22, №4. - С. 343-344. http://elibrary. ru/item.asp?id=l 2854397.

[Гречин1999] Гречин, И. В. Некоторые проблемы создания экспертных систем / И. В. Гречин // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 1999. - Т. 13, №3. - С. 322-323. http://elibrary.ru/ item.asp?id =12933652

[Гречин2000] Гречин, И. В. Приобретение знаний экспертными системами / И. В. Гречин // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2000. - Т.2, №2. -С. 66-69. http://elibrary.ru/item.asp?id=l2854208

[Солодовников2006] Солодовников, И. В. Экспертная система оценки эффективности обучения на основе математического аппарата нечёткой логики / И. В. Солодовников, О. В Рогозин, О. В Шуру ев // Качество. Инновации. Образование. - 2006. - №1. - С. 19-22. http://elibrary. ru /item.asp?id=15195511, http:// www.quality-journal.ru/data/article/282/files/z5.pdf

[Сибикина2011] Сибикина, И. В. Процедура оценки компетентности студентов вуза, обучающихся по направлению «Информационная безопасность» / И. В. Сибикина // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. -2011. - №1. - С. 200-205. [ikt] http://ido.rudn.ru/nfpk/ikt/ikt3.html

[Гречин2001] Гречин, И. В. Технология работы экспертной системы в сети Internet/Intranet / И. В. Гречин // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2001. -Т. 22, №4. - С. 254-256. http://elibrary.ru/ item. asp?id= 12854377

[Kinshuk & Patel A.] Kinshuk & Patel A. A conceptual framework for Internet based intelligent tutoring systems. Knowledge transfer (volume II) (ed. A.Behrooz), pAce, London, pp. 117-124.

[Гладышев2004] Гладышев, П. E. Модель адаптивного учебного ингернет-ресурса / П. Е. Гладышев, Г. С. Сиговцев // XI Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика'2004». -2004. http://www.ict.edu.ru/vconf/index.php

[Буль2003] Буль, Е. Е. Сравнительный анализ моделей обучаемого / Е. Е. Буль // Труды X Всероссийской научно-методической конференции «Телематика-2003». - 2003. - Т. 2. - С.364-366.

[Рыбина2002_5] Рыбина, Г. В. Интегрированные экспертные системы: современное состояние, проблемы и тенденции / Г. В. Рыбина // Известия РАН. Теория и системы управления. -2002. - №5. - С.111-126.

[Рыбина2002_4] Рыбина, Г. В. Архитектуры интегрированных экспертных систем: современное состояние и тенденции // Новости искусственного интеллекта. - 2002. - №4(52). - С. 10-17.

[Рыбина2005_3] Рыбина, Г. В. Автоматизированное рабочее место для построения интегрированных экспертных систем: комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ / Г. В. Рыбина // Новости искусственного интеллекта. - 2005. - №3. - С.69-87.

[Рыбина2005] Рыбина, Г. В. Инструментальная база для подготовки специалистов в области интеллектуальных систем и технологий / / Т. В. Рыбина // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями (РБП-СУЗ-2007): сборник научных трудов. - М. : МЭСИ, 2005. - С.282-287.

[raai] http://www.raai.org/library/library.shtml? publ?ainews, http://raai.org/cai-08/files/cai-

08_paper_272.doc

[buch2000] Буч, Г. Язык UML / Г. Буч, Д. Рамбо, А. Джекобсон. - М.: ДМК, 2000. - 432 с.

[fauler2005] Фаулер, Мартин. UML. Основы: краткое руководство по стандартному языку объектного моделирования / М. Фаулер. - 3-е изд. - СПб.: Символ, 2005. - 184 с.

[afanasev_voit2011] Афанасьев, А. Н. Развитие интеллектуальной автоматизированной обучающей системы САПР / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт, Д. С. Канев // Труды Российской конференции «Информатика и вычислительная техника». - Ульяновск : УлГТУ, 2011. - С. 55-60.

[voit_kanev2011] Войт, Н. Н. Реализация клиент-сервисной компьютерной системы обучения САПР / Н. Н. Войт, Д. С. Канев // Труды Российской конференции «Информатика и вычислительная техника». - Ульяновск: УлГТУ, 2011. - С. 162-166.

[afanasev_voit2011 v] Афанасьев, А. Н. Реализация конструктора сценария обучающих курсов / А. Н. Афанасьев, Н. Н. Войт // Вестник УлГТУ. -2011.-№1.- С. 54-60.

Афанасьев Александр Николаевич, кандидат технических наук, профессор кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ. Войт Николай Николаевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Вычислительная техника» УлГТУ.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.