WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

На правах рукописи

ЗАР НИ ХЛАЙНГ

МЕТОДИКИ И АЛГОРИТМЫ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ

УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ ОСНОВАМ

МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (приборостроение)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва – 2011 г.

Работа выполнена при кафедре Информатики и программного обеспечения вычислительных систем в Московском государственном институте электронной техники ( техническом университете )

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Лисов Олег Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Соколов Александер Георгивич Кандидат технических наук, Панасенко Сергей Петрович

Ведущая организация: ОАО "ОТИК"

Защита состоится «07» 06 2011г. в 16:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.134.02 при Московском государственном институте электронной техники (техническом университете) по адресу: 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, МИЭТ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭТ.

Автореферат разослан «05»05 2011г.

Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н., доцент. Гуреев А.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы В настоящее время весьма остро встает вопрос обеспечения качества производимой продукции вообще, и микроэлектронных систем в частности. Если раньше разработка новых микроэлектронных (электронных) приборов и систем была ориентирована на длительный срок эксплуатации и выполнялась специализированными подразделениями разработчиков аппаратуры, то в настоящее время моральное старение микроэлектронных изделий происходит гораздо быстрее, объемы производства стали меньше. Поэтому все этапы от разработки до изготовления часто выполняются непосредственно на предприятии-изготовителе. Вместе с тем в условиях жесткой конкуренции предприятие не может позволить себе снижать качество продукции. Это приводит к необходимости постоянно расширять компетентности обслуживающего персонала, что связано с требованием регулярного повышения квалификации и освоения новых знаний. При использовании компьютерных технологий обучения возрастает роль интеллектуальнных методов поддержки процесса обучения. Одним из выходов в данном случае является создание интеллектуальнных тренажрно- обучающих комплексов (ТОК).

Кроме того, подготовка специалистов по электронике в рамках программ высшей школы, очевидно, никогда не потеряет своей актуальности. Поэтому еще одной областью применения ТОК является ее использование при подготовке специалистов в вузовской и профессиональной сферах. Разработка системы велась с учетом возможной профессиональной загруженности обучаемых, поэтому предусматривается возможность доступа к теоретической части и режиму тренинга в любое удобное время, и без обращения к преподавателю. Эта особенность ТОК предоставляет дополнительные возможности и для студентов в плане построения индивидуальной линии обучения.

В преподавании дисциплин, связанных с микроэлектроникой, в настоящее время успешно сосуществуют и дополняют друг друга два направления: традиционное обучение и применение новейших компьютерных технологий с использованием стандартных программных средств (пакеты MATLAB, MULTISIM, и т.д.). Последнее направление весьма актуально в связи с новыми требованиями к образовательным технологиям.

Вопросами создания систем электронного обучения занимаются многие зарубежные и российские ученые, в частности хорошо известны работы Б. Ятленко, А. Бондаренко, Марка Розенберга, А.Я. Савельева, Лисова О.И, Игнатовой И.Г., Тихомирова В.П., Солдаткина В.И., Гусевой А.И., Дэ-Джун Кванг, Мьюнг-Сук Дженни Панг и др.

квалификации обслуживающего персонала, обусловлена тем, что в условиях увеличения числа малых предприятий с быстро меняющимся ассортиментом производимой продукции нет возможности обеспечить длительную подготовку специалистов нужной квалификации.

Использование ТОК позволяет решить проблему ускорения и повышения качества процесса первичного обучения и повышения квалификации специалистов, в том числе и с использованием методов электронного образования (e-learning).

Построение ТОК, осуществляемое на основе разработки структуры, моделей алгоритмов генерации заданий и контроля правильности решения задач, создания интеллектуального модуля контроля результатов обучения, являются актуальными задачами.

Цель работы Целью работы является повышение эффективности процессов обучения на основе разработки интеллектуальной системы поддержки управления процессом обучения, принятия решений и обработки информации в обучающих системах, путм создания математического и программного обеспечения тренажрно-обучающих комплексов.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи.

Анализ существующих методик подготовки специалистов в рамках технологии e-learning.

Построение формализованной модели области знаний.

Разработка структуры тренажрно-обучающего комплекса.

Разработка алгоритмов интеллектуальнной поддержки процесса обучения с помощью тренажерно-обучающего комплекса.

Разработка методик интеллектуального управления процессом обучения.

Разработка адаптивной технологии обучения и алгоритмов автоматической генерации тестовых заданий и контрольных вопросов.

Создание методики интеллектуального тестирования и оценивания знаний.

Программная реализация разработанных алгоритмов для решения практических задач обучения и повышения квалификации специалистов в области микроэлектроники.

Объектом исследования является процессы первичного обучения и повышения квалификаций обслуживающего персонала в области микроэлектроники Предметом исследования является структура ТОК как компонента системы обучения, алгоритмы, модели и программная реализация интеллектуальных средств обучения по базовым разделом микроэлектроники, в частности “Преобразование активных двухполюсников”, “Метод контурных токов”. Микроэлектроника рассматривается как комплекс дисциплин, связанных с расчетом, моделированием и проектированием электронных приборов.

Методы исследования.

Теоретическую и методологическую базу исследования составляют элементы общей теории систем, теория интеллектуальных технологий. При решении конкретных задач использованы теория электрических цепей, интерфейсы дискретных систем, труды отечественных и зарубежных ученых в области e-learning технологии и микроэлектроники.

При создании ТОК были использованы методы объектноориентированного программирования. При создании интеллектуальной подсистемы оценивания, генерации тестов и контрольных вопросов применялись методы теории нечетких множеств. При апробации ТОК использовались статистические методы проверки эффективности.

Научная новизна.

Диссертационная работа представляет собой совокупность научно обоснованных технических решений, направленных на разработку ТОК, обеспечивающих базовое обучение и повышение квалификации обслуживающего персонала в области микроэлектроники.

Научная новизна работы состоит в создании новых методик, моделей и алгоритмов повышения эффективности процесса обучения на основе использования интеллектуальных технологий.

В процессе выполнения диссертационной работы получены следующие новые научные результаты.

Сформулированы новые требования к функционированию ТОК и его структуре, применительно к решению задач интеллектуального управления процессом обучения.

Разработана модель области знаний (базы знаний), обеспечивающая применение двух технологий обучения, основанных на индуктивном и дедуктивном методах, в зависимости от индивидуальных компетентностных качеств обучаемых.

Разработан алгоритм формирования заданий в интеллектуальном тренажере (с помощью автоматического генератора заданий).

Предложена адаптивная методика интеллектуального тестирования и рейтингования знаний обучающихся, учитывающая сложность и количество контрольных вопросов, а также динамику успеваемости студентов.

Разработан интеллектуальный блок ТОК для обработки результатов тестирования знаний обучаемых, обеспечивающий управление по индивидуальной траектории обучения по одному из двух возможных методов: индуктивному или дедуктивному;

На базе адаптивно-нечеткой логики разработаны принципы построения, структура, алгоритмы работы и программная реализация ТОК по двум разделам: “Преобразование активных двухполюсников” и “Метод контурных токов”.

Проведено экспериментальное исследование предложенных в работе методик и алгоритмов.

На защиту выносятся.

Структура тренажрно-обучающего комплекса.

Алгоритмы управления работой тренажрно-обучающего комплекса.

Алгоритмы принятия решения при управлении процессом обучения.

Формализация модели области знаний (микроэлектроника).

Адаптивная технология обучения, методика управления знаниями, структура алгоритма генератора тестов и контрольных вопросов, обработка результатов, полученных при тестировании, и контроля знаний обучаемых.

Методика интеллектуального тестирования и оценивания знаний.

Программная реализация тренажерно-обучающего комплекса.

Практическая значимость заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение ТОК при обучении теории электрических цепей как базовому разделу микроэлектроники. Результаты исследования доведены до конкретных алгоритмов и программной реализации.

Практическая ценность работы заключается в повышении эффективности изучения базовых разделов микроэлектроники за счет адаптивной технологии обучения, интеллектуальных средств тестирования и оценивания знаний, повышения объективности рейтингования обучающихся. Разработанный тренажерно-обучающий комплекс обеспечивает повышение среднего балла успеваемости студентов, обучающихся по дисциплинам “Теория систем” и “Теория цепей” более чем на 20%, уменьшение времени выполнения контрольных мероприятий в среднем на 30% по сравнению со стандартными технологиями обучения.

Достоверность результатов работы определяется корректным применением математического аппарата и подтверждается результатами использования предложенных решений в учебном процессе, доказавшими преимущества разработанных ТОК, что выражается в повышении среднего балла успеваемости обучающихся и снижении среднего времени выполнения контрольных мероприятий.

Личный вклад автора Основные результаты получены автором лично. Главными из них являются следующие.

Выполнен аналитический обзор существующих методов в e-learning технологии.

Разработаны требования к функциональным блокам ТОК и его структуре.

Построена модель области знаний, обеспечивающая применение двух технологий обучения, основанных на индуктивном и дедуктивном методах, в зависимости от индивидуальных компетентностных качеств обучаемых.

Предложена адаптивная методика интеллектуального тестирования и рейтингования знаний обучающихся, учитывающая сложность и количество контрольных вопросов, а также динамику успеваемости студентов.

Разработана интеллектуальная система оценивания знаний обучаемых, обеспечивающая индивидуальную траекторию обучения по одному из двух возможных методов: индуктивному или дедуктивному.

Разработаны принципы построения, структура, алгоритмы работы и программная реализация ТОК при изучении курса “Теория цепей” с использованием аппарата нейронных сетей.

Проведено экспериментальное исследование предложенных в работе методик и алгоритмов.

Апробация и внедрение результатов работы Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены на всероссийских межвузовских научно-технических конференциях «Микроэлектроника и информатика» (Москва, Зеленоград, 2008-2010), на второй международной научнометодической конференции «Современные проблемы высшего профессионального образования» (Курск, 2010), на международной научной заочной конференции «Актуальные вопросы современной техники и технологии» (Липецк, 2010) и на всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы информатизации, развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем» (Москва, Зеленоград, 2008).

Публикации по теме диссертации Основные результаты диссертационной работы опубликованы в одиннадцати печатных трудах. В том числе одна работа в издании из списка, утвержденного ВАК. Без соавторов опубликовано 8 работ.

Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Диссертация изложена на 147 страницах текста, содержит 39 рисунков и 6 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, дана общая характеристика работы, определена цель работы, приведена структура и краткое содержание диссертации.

В первой главе рассматриваются вопросы, связанные с построением тренажрно-обучающего комплекса. Формулируется проблема, цель, объект и задачи исследования, рассматривается роль и место современных информационных технологий для преподавания микроэлектроники, а также вопросы, посвященные реализации ТОК для обучения микроэлектронике.

Вторая глава посвящена разработке моделей, алгоритмов и принципов построения тренажерно-обучающего комплекса для обучения в области микроэлектроники.

Алгебраическая модель области знаний для которой создается ТОК, является той динамической информационной моделью, которая на абстрактном (формальном) уровне описывает функционирование ТОК. Модели предметной области ТОК являются алфавитными преобразователями информации, причм законы преобразования формулируются ограниченным естественным языком для процессуального и языком программирования высокого уровня для алгоритмического представления информации.

Для построения модели процедуры обучения введена трансформационная грамматика. Совокупность грамматик языков образует алгебраическую модель области знаний, в которой функционирует тренажрный комплекс – модель предметной области ТОК. На рис. 1 представлена взаимосвязь процедур процесса обучения, операций и языков входящих в модель.

проектирования схемотехники Рис.1 Связь формальных языков микроэлектроники с процессом На рис. 2 представлено семантическое дерево разделов микроэлектроники и иерархическая связь между ними.

Рис.2 Семантическое дерево связи разделов в модели предметной 1- элементы электрических цепей, 2 - электрические приборы, 3-математические модели элементов, 4 - топологические понятия, 5 возмущающие воздействия, 6 - система уравнений Максвелла, 7 методы решения уравнений, 8 - виды анализа схем, 9 - техническая документация, 10 - эквивалентная схема прибора, 11 - математические модели приборов, 12 - электрическая схема, 13 - уравнение Кирхгофа, 14 - топологическая математика (топология), 15 - уравнения состояния цели, 16 - алгоритм решения уравнений состояния, 17 - программы анализа, 18 - представление результатов, 19 - модель устройства.

В диссертации разработаны образующие грамматики языков

ТОПОЛОГИЯ, ОТОБРАЖЕНИЕ ТОПОЛОГИИ НА ТОКОВОПОТЕНЦИАЛЬНЫЙ ВАЗИС, МОДЕЛИРОВАНИЕ

МНОГОПОЛЮСНИКОВ, АНАЛИЗ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ.

Терминальный и полный алфавиты языка m - ТОПОЛОГИЯ, правила подстановки и начальный символ, являющиеся элементами, образующими грамматику m, представлены в табл. 1. В множество Ф условию ( ) 1, что позволяет считать грамматику m контекстносвободной. За исключением {е} грамматика языка ТОПОЛОГИЯ является НС-грамматикой.

ТКС KSG

Нетерминальный Правила

KSG KVS

интеллектуальной системы поддержеки процесса обучения в ТОК.

БЗ имеет многоуровневую иерархическую структуру расположения модулей знаний, моделью которой является матрица смежности.

иерархии;

v11...vi i – вершины графовой модели второго уровня иерархии;

v1..1...vi...i – вершины графовой модели k-го уровня иерархии;

in – количество вершин n-го уровня иерархии.

Первый уровень иерархии - самый высокий, включает модули v1,...vi1, содержащие наиболее общий характер знаний- то есть темы 1… i1. Следующие уровни иерархии нумеруются по возрастанию относительно темы 1; v n...1,...vn... j - k-й уровень иерархии относительно темы иерархии самый длинный индекс.

БЗ является динамически реконфигурируемой – ее структура может изменяться при добавлении новых модулей, а также при изменении вероятностей обращения к вершинам (модулям) в процессе обучения.

Блок интеллектуального управления обучением в ТОК состоит из двух частей : модуля контроля знаний с целью выбора технологии обучения и модуля нечеткого управления процессом обучения.

В автоматизированных обучающих системах контроль знаний обычно осуществляется с помощью тестов. В существующих системах тестирования и контроля знаний итоговая оценка ответа тестируемого на тестовое задание включает только сравнение конечного ответа с эталонным ответом и вычисляется по формуле:

где [ 0; 1] – мера трудности тестового задания; – степень соответствия конечного ответа на тестовое задание эталонному ответу.

Эталонный образ Z k ответа на тестовое задание закрытой формы с выбором нескольких альтернативных вариантов ответов из множества определяется, как:

( i 1,m ); zik 1(0), если i -й альтернативный вариант ответа правильный (неправильный); m = n1 + n2 – количество альтернативных вариантов ответа; n1 – количество правильных альтернативных вариантов ответа;

n2 - количество неправильных альтернативных вариантов ответа; ik – весовой коэффициент i -го альтернативного варианта ответа.

При этом условием нормировки будет следующее выражение Образ ответа Wj(j) обучаемого на тестовое задание закрытой формы, полученной в момент времени j, представим в виде:

j) = w1j ( где wik ( j ) -дескриптор i-го альтернативного варианта ответа в образе ответа в образе W j ( j ) помечен как правильный (неправильный).

Зависимость W j ( j ) эталону Z k определяется, как:

где jk ( j ) -доля суммы весов правильных альтернативных вариантов ответов на тестовое задание от суммарного веса всех правильных альтернативных вариантов эталонного образа; h jk ( j ) - доля суммы весов неправильных альтернативных вариантов ответов на тестовое задание.

Траектория процесса формирования ответа на тестовое задание закрытой формы с выбором нескольких альтернативных вариантов ответа из множества, соответствующая следующим условиям определяется как:

где образ W 0 ( 0 ) - начальная точка траектории процесса формирования ответа на тестовое задание закрытой формы в момент времени 0, удовлетворяющая следующим условиям:

f jj 1 ( j ) – число альтернативных вариантов ответа, помеченных в образе W j ( j ) как правильные, и не помеченных как правильные в образе W j 1 ( j 1 ) ; f jj 1 ( j ) – число альтернативных вариантов ответа, помеченных в образе W j 1 ( j 1 ) как правильные, и не помеченных как правильные в образе W j ( j ) ; j - точка фиксации образа ответа W j ( j ) в процессе формирования ответа j 1,n.

Траектория процесса формирования ответа на тестовое задание закрытой формы с выбором одного альтернативного варианта ответа из множества, соответствующая следующим условиям:

При работе с тренажрно-обучающим комплексом фиксируется ошибки, образующие входное множество X, которое рассмотривается как нечеткое множество фактов неправильных ответов. На базе этих множеств модулем нечеткого управления формируется итоговая оценка Y на основе базы правил. На рис. 3 представлена структура модуля нечеткого управления. Он состоит из следующих компонентов: базы правил, блока фазификации, блока выработки решения и блока дефазификации.

База правил, иногда называемая лингвистической моделью, k 1,2,..., N,вида R( k ) : IF ( x1 это A1k And x2 это A2k And x3 это A3k ) множества.

Каждое правило базы состоит из части IF, называемой «посылкой (antecedent)», и части THEN, называемой «следствием (consequent)». Посылка правила содержит набор условий, тогда как следствие содержит вывод. Переменные «большой»), так и числовые значения.

При проектировании модуля нечеткого управления следует оценивать достаточность количества нечетких правил, их непротиворечивость и наличие корреляции между отдельными правилами.

Блок фазификации: система управления с нечеткой логикой оперирует нечеткими множествами. Поэтому конкретное значение управления подлежит операции фазификации, в результате которой ему будет сопоставлено нечеткое множество A' X X1 X 2... X n.

В задачах управления чаще всего применяется операция фазификации типа Синглетон (Singleton):

Нечеткое множество A' подается на вход блока выработки решения. Если входной сигнал поступает зашумленным, то нечеткое множество A' можно определить функцией принадлежности.

где 0. В этом случае операция фазификации имеет тип non-singleton.

Дефазификация. Задача заключается в определении с помощью базы правил отображаения f : ( x1, x2, x3 ) y, где y - выходная величина нечеткой системы. При определении количественного значения управляющего воздействия y для данных входных сигналов ( x1, x2, x3 ) необходимо выполнять операцию дефазификации. Вначале для входных сигналов ( x1, x2, x3 ) с использованием операции произведения объединим посылки (условия) k -го нечеткого правила.

Таким образом определяется так называемая степень активности k -го правила. Ее значение рассчитывается по формуле Например, для первого правила определяется выражением:

дефазификации по среднему центру.

Таким образом во второй главе представлены алгебраическая модель области знаний и алгоритмы функционирования тренажрнообучающего комплекса. Определены основные правила формирования модуля нечткого управления при оценке знаний.

интеллектуального тренажера для информационной и интеллектуальной поддержки управления процессом обучения.

Представлены разработанные алгоритмы и методики обучения, процедуры использования базы данных, интеллектуальная система генерации тестов, контрольных вопросов и система оценивания с использованием адаптивной нечткой нейронной системы.

В процессе обучения выполняются следующие этапы:

идентификация в системе, автоматический выбор методов, изучение теории, выполнение тестов и выполнение контрольных вопросов.

Обобщенная схема алгоритма работы ТОК показан на рис. 4.

Рис.4 Обобщенная схема алгоритма работы тренажерно-обучающего На рис. 5 показана схема алгоритма выполнения тестов и контрольных вопросов.

Cnt_ERR количество (для ik-го контура) PRZ – признак решения Рис.6 Схема алгоритма генерации тестов и контрольных вопросов Рис.7 Схема алгоритма системы оценки знаний обучаемых.

Блоки идентификации личности, управления генерацией контрольных вопросов и тестов на основе нечеткой логики, сохранение данных по результатам выполнения контрольных вопросов и тестов делают тренажерно-обучающий комплекс более эффективным и интеллектуальным.

Работа с ТОК начинается с выбора одного из двух блоков – Тренинг и Контроль. В блок “Тренинг” встроен теоретический блок.

Первым шагом в решении является выбор дерева в графе цепи, включающий указание количества ветвей в дереве рис. 8. В случае ввода неправильного ответа ТОК сообщает об ошибке, необходимые теоретические сведения для решения приводятся слева от схемы.

На этом шаге осуществляется ввод количества ветвей, входящих в дерево графа цепи. Для определения количества ветвей, в блоке “Теоретические сведения” приводится формула Nв.д N уз 1.

Допускается до трх ошибок, после чего обучаемый направляется на изучение теории.

Рис.8 Пример экранного интерфейса работы ТОК Четвертая глава посвящена программной реализации интеллектуального тренажера и оценке эффективности его экспериментального применения.

По курсам “Теория систем и системый анализ” и “Теория электрических цепей” (2 учебных группы, 45 человек) в течение семестра предусмотрено выполнение трех контрольных мероприятий.

До использования ТОК выполнение и сдача контрольных мероприятий происходило в соответствии с рис. 9 (сплошные линии), результат использования ТОК показан на рис. 9 (пунктирные линии) и в табл. 2.

Сравнение происходило с предыдущим годом, когда ТОК еще не использовалась.

Соотношение разных категорий обучаемых (успевающих на "отлично", на "хорошо" и на "удовлетворительно") показано на рис. 10 и в табл. 3.

Интенсивность сдачи контрольных мероприятий.

Число студентов, сдавших контрольное мероприятие в срок Число студентов, сдавших контрольное мероприятие в срок Кол-студентов Улучшение оценок при сдаче контрольных мероприятий

ТОК ТОК

Рис.10 Диаграмма увеличения количества студентов, успевающих на Как показали результаты внедрения, обучающая система позволила ускорить процесс выполнения контрольных мероприятий за счет того, что обучаемые получили возможность доступа к информации в любое время и без обращения к преподавателю. Дополнительная возможность повысить свой уровень в режиме тренинга в удобное время, в том числе, дома, также повышает уровень активности части обучаемых.

В результате использования ТОК интенсивность сдачи контрольных мероприятий увеличилась на 20%, успеваемость улучшилась на 30%.

Заключение содержит краткие выводы по проделанной работе и основные полученные результаты.

В приложениях приведены фрагменты листингов программного реализации. Кода разработанных алгоритмов: генерации тестовых и контрольных вопросов, системы оценивание полученных знаний.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Диссертационная работа посвящена проблеме повышении эффективности учебного процесса на основе создания интеллектуальных тренажерно-обучающих комплексов (ТОК). В ходе выполнения диссертационной работы получены нижеперечисленные основные научные и практические результаты.

комплекса, обеспечивающая выполнение всех функций, связанных с обучением и обеспечивающая интеллектуальное управление процессом обучения.

Построена формализованная модель области знаний, представляющая собой базу знаний, содержащую совокупность образующих грамматик по основным разделам микроэлектроники и являющаяся основой предлагаемых алгоритмов.

комплекса направленные на автоматическую генерацию заданий, выбор технологии обучения и оценивание результатов обучения..

Созданы адаптивная технология обучения, методика управления знаниями позволяющие повысить качество обучения.

Предложена методика интеллектуального тестирования и оценивания знаний, создающая из двух модулей – привычной оценки уровня компетентности и рейтингования в процессе изучения дисциплины, позволяющая передать часть функций преподавателя в ТОК.

Осуществлена программная реализация тренажернообучающего комплекса Московского государственного института электронной техники тренажерно-обучающий комплекс, экспериментальное использование которого обеспечило повышение среднего балла успеваемости студентов на 20%; и уменьшение времени выполнения контрольных мероприятий в среднем на 30% по сравнению со стандартными технологиями обучения.

РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в следующих работах.

1. Бавин Эй, Зар Ни Хлайнг. Разработка тренажерно-обучающих комплексов (ТОК) на базе пакета MATLAB. /ВАК/«Естественные и технические науки» № 4, 2009. – 361-362с.

2. Зар Ни Хлайнг. Интеллектуальная информационная система поддержки процесса актуализации знаний и вариантивного управления обучением. Информационные технологии и инноватика: проблемы, перспективы, решения: Сборник трудов/ Под ред. Л.Г.Гагариной. –М.:

МИЭТ, 2009. – 115-118с. Ил.

3. Зар Ни Хлайнг. Алгоритм формирования заданий при изучении метода контурных токов. Микроэлектроника и информатика – 2008. 15я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2008. – 157 с.

4. Зар Ни Хлайнг. Интеллектуальный тренажр для изучения раздела “Преобразование активных двухполюсников” в курсе теории электрических цепей. Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем. Вторая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция:

Материалы конференции. – М.: МИЭТ, 2008. 116 с.

5. Зар Ни Хлайнг. Программный комплекс формирования заданий при изучении электротехники. Информационно-телекоммуникационные системы. Проблемы информационной безопасности в системе вышей школы. Экономика, инновации и управление. М.: МИФИ, 2009. 39с.

6. Зар Ни Хлайнг. Тренажрно-обучающий комплекс по курсу “Теория электрических цепей” для изучения раздела “Метод контурных токов”.

Микроэлектроника и информатика – 2009. 16-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2009. – 197 с.

7. Зар Ни Хлайнг. Модель области знаний для создания интеллектуаных профессионального образования материалы 2 Международной научнометодической конференции: в 2 ч. Ч.1 / редкол.: Е.А Кудряшов (отв.

Ред.) [и др.]; Курск. гос. техн. ун-т. Курск, 2010. 51с.

8. Зар Ни Хлайнг. Тренажрно – обучающий комплекс как инструмент нелинейных и параллельных технологий обучения. Микроэлектроника и информатика – 2010. 17-я Всероссийская межвузовская научнотехническая конференция студентов и аспирантов: тезисы докладов. – М.: МИЭТ, 2010. – 162 с.

9. Зар Ни Хлайнг. Структура тренажено-обучающий комплекса с использованием адаптивной нейро-нечткой системы. Актуальные вопросы современной техники и технологии Сборник докладов Международной научной заочной конференции (липецк, 24 апреля г.). Т. I Под ред. А.В. Горбенко, С.В Довженко.- Липецк: Издательский центр “Де-факто”, 2010. – 34-36 с.

10. Зар Ни Хлайнг. Использование адаптивной нейро-нечткой системы для генерации тестов и контрольных вопросов. Актуальные проблемы информатизации. Междунароная научная школа “Микроэлектронные информацио-управляющие системы и комплексы”: Материалы научной школы. – М.: МИЭТ, 2010. 172 с.

11. Зар Ни Хлайнг. Разработка тренажерно-обучающего комплекса с использованием адаптивной нейро-нечткой системы. 14-ая Международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых “МОЛОДЕЖЬ И НАУКА”. Тезисы докладов. М.:

НИЯУ МИФИ, 2010. – 115-116 с.

Подписано в печать:

Заказ №.Тираж экз. Уч-изд.л Формат 60x84 1/ Отпечатано в типографии МИЭТ (ТУ) 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, д.5, МИЭТ.



Похожие работы:

«. Васильева Нина Леонидовна ПСИХОАНАЛИТИЧЕСКИЙ ПОДХОД В СИСТЕМЕ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ РАЗВИТИЯ ДЕТЕЙ И ПОДРОСТКОВ 19.00.13 – Психология развития, акмеология Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора психологических наук Санкт-Петербург - 2007 2 Работа выполнена на кафедре социальной адаптации и психологической коррекции личности факультета психологии Санкт-Петербургского государственного университета....»

«Рухленко Алексей Сергеевич Математическое моделирование процессов тромбообразования в интенсивных потоках крови Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Долгопрудный – 2013 Работа выполнена на кафедре физики живых систем Московского физико-технического института (государственного университета) Научный руководитель : доктор...»

«АБАКШИН АНТОН ЮРЬЕВИЧ ФИЗИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕПЛО- И МАССООБМЕНА ВО ВНУТРЕННЕМ КОНТУРЕ ДВИГАТЕЛЯ СТИРЛИНГА СХЕМЫ АЛЬФА Специальность 05.04.02 – Тепловые двигатели АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Санкт-Петербург – 2014 2 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный политехнический университет на кафедре Двигатели,...»

«Нехаева Ульяна Ивановна СОЦИАЛЬНОЕ НАЗНАЧЕНИЕ ПРАВА: ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ 12.00.01 – теория и история права и государства; история учений о праве и государстве АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата юридических наук Краснодар – 2010 Работа выполнена на кафедре теории и истории государства и права федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Кубанский государственный аграрный университет Научный...»

«УДК 537.86+621.396.96 ОЛЮНИН Николай Николаевич ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОЛЯРИМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СТАНЦИЙ ДАЛЬНЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЦЕЛЕЙ Специальность 01.04.03 – Радиофизика Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Москва – 2011 Работа выполнена на кафедре Интеллектуальные информационные радиофизические системы федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального...»

«Коньков Вячеслав Владимирович Социальный прогресс: критерии, противоречия, парадигмы Специальность 09.00.11 – Социальная философия Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата философских наук Москва 2012 Диссертация выполнена на кафедре философии Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации Научный...»

«Бунтов Александр Алексеевич ПОЛИТИЧЕСКОЕ ВЛИЯНИЕ КАК СОСТАВЛЯЮЩАЯ ПОЛИТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ Специальность 23.00.02 - политические институты, этнополитическая конфликтология, национальные и политические процессы и технологии АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учной степени кандидата политических наук Ярославль – 2009 Диссертация выполнена на кафедре социально-политических теорий ГОУ ВПО Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Научный...»

«МАЛЫШЕВ СЕРГЕЙ ВЕНИАМИНОВИЧ ЭФЕКТИВНОСТЬ ПРОИЗВОДСТВА СВИНИНЫ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ ФАЗАХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА И СРОКОВ ОТЪЁМА ПОРОСЯТ В УСЛОВИЯХ ЧУВАШСКОЙ РЕСПУБЛИКИ Специальность: 06.02.04. – частная зоотехния, технология производства продуктов животноводства Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук МОСКВА – 2009 1 Работа выполнена на кафедре свиноводства Российского государственного аграрного университета—МСХА имени К.А....»

«Вокин Алексей Иннокентьевич ЭКОЛОГИЯ ХАРИУСОВЫХ РЫБ (THYMALLIDAE) ГОРНЫХ ВОДОЕМОВ БАЙКАЛЬСКОЙ РИФТОВОЙ ЗОНЫ 03.00.16 – экология Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Улан-Удэ – 2008 3 Работа выполнена на кафедре зоологии позвоночных и экологии и кафедре водных ресурсов ЮНЕСКО Иркутского государственного университета Научный руководитель : кандидат биологических наук, доцент Самусёнок Виталий Петрович Официальные оппоненты : доктор...»

«Чудаев Дмитрий Алексеевич ДИАТОМОВЫЕ ВОДОРОСЛИ ОЗЕРА ГЛУБОКОГО (МОСКОВСКАЯ ОБЛАСТЬ) 03.02.01 – ботаника Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Москва-2014 2 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность исследования. Благодаря более чем столетней истории существования одноименной гидробиологической станции, оз. Глубокое считается модельным водоемом для...»

«УДК 800.863-053.2 801.24 ДОБРОВА Галина Радмировна ОНТОГЕНЕЗ ПЕРСОНАЛЬНОГО ДЕЙКСИСА (ЛИЧНЫЕ МЕСТОИМЕНИЯ И ТЕРМИНЫ РОДСТВА) Специальность 10.02.19 – теория языка Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора филологических наук Санкт-Петербург 2005 Работа выполнена на кафедре детской речи Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена Официальные оппоненты...»

«Третьякова Елена Владимировна ОСОБЕННОСТИ УЧЕТА ДОХОДОВ И РАСХОДОВ ОПЕРАТОРАМИ СОТОВОЙ СВЯЗИ Специальность 08.00.12 – Бухгалтерский учет, статистика Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Екатеринбург – 2008 Диссертационная работа выполнена на кафедре бухгалтерского учета и аудита ГОУ ВПО Уральский государственный экономический университет Научный руководитель Коновалова Ирина Рафаиловна доктор экономических наук Официальные оппоненты...»

«ЧЕПУРНАЯ Анна Александровна ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ В ПРЕДЕЛАХ ЛЕСНОЙ ЗОНЫ ВОСТОЧНОЕВРОПЕЙСКОЙ РАВНИНЫ В МИКУЛИНСКОЕ МЕЖЛЕДНИКОВЬЕ (ПО ПАЛИНОЛОГИЧЕСКИМ ДАННЫМ) 25.00.25 – Геоморфология и эволюционная география Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Москва, 2009 Работа выполнена в лаборатории Эволюционной географии Института географии РАН Научный руководитель : Доктор географических наук, профессор...»

«ЛУКАШИН АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ РАЗРАБОТКА РУКОВОДСТВОМ СССР СОЮЗНОГО ДОГОВОРА (МАРТ-ДЕКАБРЬ 1991 ГОДА) Специальность 07.00.02. – Отечественная история Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата исторических наук Москва 2012 Работа выполнена на кафедре политической истории факультета государственного управления Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова Научный руководитель :...»

«МИНАЕВА НАТАЛЬЯ АНАТОЛЬЕВНА ПРОДУКТИВНОСТЬ И ЗИМОСТОЙКОСТЬ ПРИВОЙНО-ПОДВОЙНЫХ КОМБИНАЦИЙ СЛИВЫ В НЕЧЕРНОЗЕМЬЕ Специальность: 06. 01. 01 – общее земледелие Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата сельскохозяйственных наук Москва - 2012 Работа выполнена в Государственном научном учреждении Всероссийский селекционно-технологический институт садоводства и питомниководства Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ ВСТИСП Россельхозакадемии) Научный...»

«Прокопенко Наталья Михайловна ЖАНР ПАСТОРАЛИ И ЕГО АКТУАЛИЗАЦИЯ В РАССКАЗАХ И ПОВЕСТЯХ В.П. АСТАФЬЕВА 60-80-х ГОДОВ Специальность 10.01.01. – русская литература АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата филологических наук Ишим 2010 2 Работа выполнена в ГОУ ВПО Ишимский государственный педагогический институт им. П.П. Ершова. Научный руководитель : доктор филологических наук, профессор Хрящева Нина Петровна Официальные оппоненты : доктор филологических...»

«ДАРХАНОВА Татьяна Андреевна МИКРОМИЦЕТЫ БУРЯТИИ И ИХ БИОЛОГИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ Специальности: 03.02.12 - микология, 14.03.07 - химиотерапия и антибиотики Автореферат на соискание ученой степени кандидата биологических наук Москва - 2010 Работа выполнена на кафедре микологии и альгологии биологического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова и в секторе...»

«Галин Илья Юрьевич АВТОМАТИЗАЦИЯ СОЗДАНИЯ ИНТЕРАКТИВНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ РУКОВОДСТВ (ИЭТР) Специальность 05.13.06 – автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям - промышленность, наук а и научное обслуживание) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва 2011 Работа выполнена в Национальном исследовательском ядерном университете МИФИ. Научный Доктор технических наук, профессор руководитель...»

«УДК 911.3:312 КИРИЛЛОВ Павел Линардович Региональное геодемографическое прогнозирование (методика и опыт практических разработок) Специальность 25.00.24 – Экономическая, социальная, политическая и рекреационная география АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук Москва – 2013 Работа выполнена на кафедре экономической и социальной географии России...»

«ЧЕРНОВА ТАТЬЯНА ЕВГЕНЬЕВНА БИОГЕНЕЗ ФЛОЭМНЫХ ВОЛОКОН КОНОПЛИ (Cannabis sativa L.) И ЛЬНА (Linum usitatissimum L.): СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ 03.00.12 – физиология и биохимия растений АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук Казань – 2007 2 Работа выполнена в лаборатории механизмов роста растительных клеток Казанского института биохимии и биофизики Казанского научного центра Российской академии наук. Научные руководители: доктор биологических...»




























 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.