Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Нечеткие модели и методы управления образовательной траекторией в системе переподготовки персонала промышленных предприятий

Диссертация: Нечеткие модели и методы управления образовательной траекторией в системе переподготовки персонала промышленных предприятий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В первой главе диссертации проводится системный анализ задач организации подготовки и переподготовки персонала транспортных предприятий. Рассмотрены проблемы информатизации и общие тенденции развития системы переподготовки. Проведен анализ основных методов и моделей процессов обучения и тестового контроля. Рассмотрены проблемы формирования индивидуальной образовательной траектории и его… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ И ПЕРЕПОДГОТОВКИ ПЕРСОНАЛА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
    • 1. 1. Проблемй’кадрового обеспечения предприятий промышленности и транспортного комплекса
    • 1. 2. Методы и формы управления обучением
    • 1. 3. Организация переподготовки в системе открытого обучения
      • 1. 3. 1. Место и роль тьютора в системе подготовки кадров
      • 1. 3. 2. Взаимодействие консультанта и обучаемого в процессе подготовки
      • 1. 3. 3. Организация методической работы в системе переподготовки
    • 1. 4. Математические методы и модели обучения и тестового контроля
      • 1. 4. 1. Модели связности учебных материалов
      • 1. 4. 2. Методы и модели тестового контроля
      • 1. 4. 3. Модели оценки сложности учебной информации
      • 1. 4. 4. Моделирование совместного процесса обучения и тестирования
    • 1. 5. Информационные технологии в системе подготовки
  • Выводы по главе 1
  • 2. РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКИХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИЕЙ
    • 2. 1. Модели и методы нечетких множеств и отношений -в управлении образовательной траекторией
    • 2. 2. Разработка принципов организации адаптивной системы управления образовательной траектории
      • 2. 2. 1. Концепция создания программно-моделирующего комплекса
      • 2. 2. 2. Интеграция компонентов системы переподготовки
      • 2. 2. 3. Взаимосвязь математических методов и моделей обучения и тестового контроля
    • 2. 3. Имитационная модель процесса восприятия терм-множества учебного плана
      • 2. 3. 1. Сетевая модель учебного плана
      • 2. 3. 2. Операции над функциями принадлежности
    • 2. 4. Разработка метода классификации обучаемых с учетом априорной информации
    • 2. 5. Нечеткая модель восприятия учебной информации
  • Выводы по главе 2
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ГЕНЕРАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИИ
    • 3. 1. Формализованное представление учебного процесса
    • 3. 2. Разработка моделей взаимодействия компонентов системы переподготовки
      • 3. 2. 1. Классификация пользователей
      • 3. 2. 2. 'Формирование системы
  • приложений системы индивидуализации обучения
    • 3. 2. 3. Методы моделирования физиологических свойств обучаемого
    • 3. 3. Алгоритм формирования учебной программы на основе композиции нечетких множеств
    • 3. 3. 1. Формирование нечеткого отношения связности модулей
    • 3. 3. 2. Отношение связности тестовых заданий и модулей
    • 3. 3. 3. Композиция нечеткого отношения связности модулей
    • 3. 4. Методика организации системы переподготовки персонала промышленных предприятий
  • Выводы по главе 3
    • 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ТРАЕКТОРИЕЙ
    • 4. 1. Проектирование*структуры программного комплекса
    • 4. 2. Программная поддержка функциональных возможностей консультанта при организации учебного процесса
    • 4. 2. 1. Обратная связь с консультантом
    • 4. 2. 2. Просмотр результатов обучения
    • 4. 2. 3. Обмен информацией между пользователями системы
    • 4. 2. 4. Редактирование образовательной-траектории
    • 4. 3. Методика формирования учебных материалов и индивидуальной образовательной траектории в системе переподготовки
  • Выводы по главе 4

Нечеткие модели и методы управления образовательной траекторией в системе переподготовки персонала промышленных предприятий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В настоящее время система переподготовки персонала промышленных предприятий в полной мере использует современные программно-инструментальные средства управления учебным процессом, включая регистрацию пользователей, ведения журнала успеваемости, формирование расписания индивидуальных удаленных занятий и др. В систему также включается значительное количество электронных образовательных ресурсов, которые составляют предметную составляющую процесса переподготовки и принципам разработки которых посвящено значительное количество работ. Однако проблематика динамического управления образовательной траекторией с учетом формализованных моделей взаимосвязи образовательных ресурсов остается открытой. Кроме того, в процессе структуризации учебных материалов и оценки уровня знаний методисты и администраторы фигурируют такими нечеткими понятиями, как «легкие» и «сложные» тестовые задания, «хороший уровень подготовки» и др. Исходя из этого, актуальной представляется задача автоматизации организации процесса управления образовательной траекторией на основе нечетких множеств и нечетких отношений.

В рамках методической организации основу системы управления процессом переподготовки должно составлять структурированное представление учебного плана с организацией оперативного доступа к учебным материалам и оценкам успеваемости каждого обучаемого по каждому направлению переподготовки.

Предметом исследования является система переподготовки персонала промышленных предприятий, включающая формирование рабочих программ, учебных планов, учебно-методических материалов и тестовых заданий.

Целью работы является повышение эффективности системы переподготовки за счет разработки и внедрения формальных моделей структуризации учебных материалов в виде нечетких множеств и нечетких отношений.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ задач системы переподготовки персонала промышленных предприятий в условиях различного квалификационного уровня персонала;

• разработка информационного обеспечения структуризации учебных планов и программ на основе нечетких множеств и нечетких отношений;

• разработка критериев эффективности управления образовательной траекторией;

• разработка нечетких моделей процедур управления тестовым контролем;

• разработка нечетких моделей формирования образовательной траектории;

• программная реализация методов и моделей нечеткого управления образовательной траекторией.

При разработке формальных моделей компонентов системы переподготовки в диссертации использовались методы общей теории систем, случайных процессов, стохастической аппроксимации, а также методы шкалирования, экспертного оценивания и др. Анализ эффективности разработанных методов и моделей выполнен с помощью методов корреляционного, факторного, дискриминантного, и других современных методов многомерного статистического анализа с привлечением математических пакетов 81аЙ811са и МаЛСаё.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проводится системный анализ задач организации подготовки и переподготовки персонала транспортных предприятий. Рассмотрены проблемы информатизации и общие тенденции развития системы переподготовки. Проведен анализ основных методов и моделей процессов обучения и тестового контроля. Рассмотрены проблемы формирования индивидуальной образовательной траектории и его возможности автоматизации на базе формальных методов, моделей и программной поддержки.

Проведен анализ современных информационных технологий в управлении обучением и рассмотрены компоненты информационно-образовательной среды, представляющие собой системно-организованную совокупность средств передачи данных, информационных ресурсов, протоколов взаимодействия, аппаратно-программного и организационно-методического обеспечения, ориентированную на удовлетворение образовательных потребностей.

Анализ систем управления обучением, показал, что все они имеет схожую модульную архитектуру, включая модули: «Администратор», «Организатор», «Преподаватель», «Слушатель», «Трекинг», «Курс», «Регистрация», «Тест», «Дизайнер тестов», «Учет», «Отчеты», «Дизайнер курсов» и др. По организации обучения регистрация на курсы организуется по типу электронного магазина. При этом используются: календарные планы изучения курсовподсистема учета платежей (расходов) — подсистема регистрации/выдачи сертификатоввозможность сочетания ролей (тьютор может одновременно быть и организатором) и т. п. Системы позволяют: просмотреть учебный материалсоздать свой курсполучить ответы на свои вопросыосуществить автоматический контроль знанийполучить помощь и др.

Во второй главе диссертации приведена концепция построения программно-моделирующего комплекса формирования индивидуальной траектории и решены частные задачи, необходимые для повышения эффективности разработанной методики. Построена модель переоценки сложностей тестовых заданий, что позволяет более точно оценить уровень знаний. При переходе на непрерывную шкалу сложности разработан эффективный механизм предъявления тестовых заданий, который базируется на алгоритмах стохастической аппроксимации.

В третьей главе диссертации разрабатываются принципы генерации индивидуальной образовательной траектории, а также формальные модели организации взаимодействия консультанта с обучаемым с целью корректировки образовательной траектории. Решена задача классификации уровня знаний для дискретной шкалы при наличии априорной информации.

Предполагается возможность генерации образовательной траектории без участия консультанта. Однако полученная автоматической генерацией индивидуальная траектории обучения не всегда оптимальна, поэтому для консультанта разработана структура программной среды поддержки конструирования индивидуального плана на основании своих субъективных мнений.

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы построения программного комплекса автоматизации и моделирования процессов подготовки, переподготовки и аттестации сотрудников транспортных предприятий. Разработана структура базы данных, интегрирующая учебный план, тестовые задания и результаты их выполнения. Разработан I программный комплекс, реализующий среду консультанта, который наряду с другими функциями обеспечивает автоматическое построение образовательной траектории по результатам выполнения выбранных обучаемым тестовых заданий. Комплекс реализован в рамках единой оболочки с универсальным интерфейсом и возможностью интеграции со стандартными пакетами. Комплекс разработан по открытому принципу, что позволяет наращивать функциональные возможности в процессе функционирования системы.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляют нечеткие методы и модели управления образовательной траекторией в системе переподготовки персонала промышленных предприятий. На защиту выносятся:

• нечеткая модель учебного плана, как параллельно-последовательный процесс изучения нечетко-связного комплекса учебных модулей;

• модель нечеткого отношения уровня знаний и сложности тестовых заданий;

• модель транзитивного замыкания нечеткого отношения в процедуре управления образовательной траекторией;

• программно-моделирующий комплекс управления образовательной траекторией.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов обучения и компьютерного тестового контроля. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде крупных транспортных предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования в системе переподготовки кадров транспортных предприятий. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации технологических процессов формирования индивидуальных учебных планов и рабочих программ для системы переподготовки.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в системе переподготовки ряда промышленных предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ (ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2006;2009гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ (ТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации образовательного процесса составляет новое направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий формирования индивидуальных учебных программ.

По результатам выполненных исследований опубликовано около 10 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 144 страницах машинописного текста, содержит 19 рисунков, 12 таблиц, список литературы из 88 наименований и приложения.

Основные выводы и результаты работы.

1. Проведен системный анализ задач подготовки и переподготовки кадров в системе управления персоналом промышленных предприятий, определены классы методов и моделей формализованного представления компонент процесса обучения.

2. Определен круг проблем, связанных с автоматизацией системы переподготовки и моделирования процесса обучения.

3. Реализовано формализованное представление компонент учебного плана. Обоснована необходимость создания базы термов, которая является основой оценки связности модулей и дисциплин в модели нечеткой логики.

4. Построены нечеткие количественные оценки эффективности учебного плана в зависимости от начального «уровня знаний». Разработаны адаптивные алгоритмы управления образовательной траекторией.

5. Разработаны модели преобразования уровня знаний и логистической кривой в вероятность правильного ответа на тестовое задание в нечеткой постановке.

6. Разработана структура базы данных автоматизации управления образовательной траекторией.

7. Разработан программно-моделирующий комплекса поддержки системы подготовки и переподготовки кадров в системе управления персоналом промышленных предприятий.

8. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий и на кафедре АСУ МАДИ (ГТУ). Показано, что внедрение результатов работы позволяет повысить качество и эффективность процессов разработки учебных планов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. B.C. Научные проблемы* тестового контроля знаний. Монография. — М.: Исследовательский центр, 1994.
  2. B.C. Теоретические основы разработки заданий- в тестовой форме. М.: Исследовательский центр, 1995.
  3. В.Н. Спецификация программ: понятийные средства и их организация. Новосибирск, Наука, 1987, 238 с.
  4. ВасильевВ.И. Наша концепция.// Вестник высшей шкояы. 1990. № 10
  5. ВороновскийГ. К. и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. -Харьков, 1997.-111 с.
  6. Выготский' JLC. Избранные психологические исследования. М., МГУ- 1956.
  7. Гершунский Б. С Философия образования. М-.: Флинта, 1998,
  8. Государственный образовательный стандарт Российской Федерации. Высшее профессиональное образование. Общие требования. М., ГКВОРФ, 1993 -9с.
  9. М.А. Компьютеру дидактическое обеспечение. // Информатика и образование -М., Педагогика, N 4, с.3−14.
  10. Готлиб’М. А. Структура АОС. //Информатика и образование -М-, Педагогика, N 3, 1987, с.11−20.
  11. С., Лихачев Н., Степанов В. Виртуальная реальность новая информационная технология// Экология непознанного. — 1995. — № 1.- С.6−11.
  12. Жуковская1 З. Д. Методологические основы разработки и функционирования комплексной системы контроля качества подготовки специалистов, в вузе. Диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук.-С.П.: ЛГУ, 1994.
  13. И.А. Проблемы самооценивания как интериоризированной внешней оценки в процессе обучения. «Квалиметрия человека и образования.
  14. Методология и практика. 2-й симпозиум, кн.1, ч. 1. М.: Исследовательский центр, 1993.
  15. В.Г. Образовательная система как объект оценивания. Диссертация на соискание научной степени кандидата педагогических наук. -М.: Исследовательский центр, 1995.
  16. Г. П., Катыс П. Г. Трехмерное отображение визуальной информации в виртуальном пространстве: Учебное пособие / МИРЭА. М., 1998.-78 с.
  17. В.П. и др. Состояние и развитие дистанционного образования в мире: Научно-аналитический доклад. М.: Изд-во „Магистр“, 1997.-С. 44.
  18. .К. Инвариантные функции интеллектуальной деятельности. Техническое творчество: теория, методология, практика, энциклопедический словарь справочник./Под ред. А. И. Половинкина, В.В.Попова/. М.: НПО „Информсистема“, 1994.
  19. .К. Комплексная оценка выпускников высших учебных заведений. Отчет по НИР за 1996 г. -М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1997, 136 с.
  20. .К. Образовательные стандарты и программы: инвариантные аспекты М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1999 — с. 144.
  21. Лавров (С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах. //МП. 1986, N 3, с. 14−19.
  22. .Г. Экспертная оценка и принятие решений. М.: Патент, 1996 — 271 с.
  23. ЛитвинцеваЛ'. В., Налитое С. Д. Графические средства для построения систем когнитивной графики и виртуальных миров // Программные продукты и системы. -1995. № 2.
  24. Новое качество высшего образования в современной России. Труды Исследовательского центра. Род научной, редакцией Селезневой H.A. и Субетто А. И. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 1995. — 199 с.
  25. .Ф. Предложения по совершенствованию ГОСов по направлениям подготовки и специальностям. -М: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1996.
  26. H.A. Изучение приемов логического мышления' у взрослых. М., Педагогика, 1980.
  27. Положение об итоговой государственной аттестации выпускников высших учебных заведений в Российской Федерации. М. Госкомвуз РФ, 25.05.94.
  28. Положение об итоговой государственной аттестации студентов высших учебных заведений в РСФСР. Проект. М.: Научно — методический центр по подготовке, переподготовке и повышению квалификации специалистов. 1994.
  29. Проходов, А В., Рузин В. С О глубинной концепции образования.// Вестник высшей школы. 1990 № 5.
  30. JI. С. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Знание, 1988.
  31. Реформа и развитие высшего образования. Программный документ. ЮНЕСКО, 1995.
  32. Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М., Наука, 1986.
  33. .У., Татур А. О. Стандарты и тесты в образовании.- М.: Исследовательский центр, 1995. 48с.
  34. Сборник методических рекомендаций по разработке содержания обучения и дидактических систем. /Под ред. А. А. Золотарева М., МИИГА, 1988, 270 с.
  35. H.A. Проблемы оценки качества образования в России: состояние и перспективные пути решения. Труды Исследовательского центра. Серия: Научные доклады. М. Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов 1994.
  36. H.A., Коломиец Б. К. Проблемы итоговой государственной аттестации выпускников вузов, сб."Современные формы и методы контроля знаний студентов на различных этапах обучения и при аккредитации вузов» М.: Исследовательский центр. 1995.
  37. В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология- теория- практический опыт). М-: Исследовательский центр, 1996. — 86с-
  38. Степанов, А. А- Бахтина Т. Е., Свердлова Т. А., Желтое С. Ю. Обзор технических и программных средств систем виртуальной реальности // В сб.: «Технология виртуальной реальности». М., 1996. — С. 15−56.
  39. Р.Р. Множества- Логика. Аксиоматические теории- М., Наука, 19 881
  40. Субетто А. И- Системология, образовательных систем. -М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995.
  41. Технология виртуальной реальности: состояние: и тенденции развития // Новости искусственного интеллекта. 1995. -№ 3.-С. 118−122.
  42. Технология системного моделирования. /Под ред. С. В. Емельянова -М., Машиностроение- Берлин, Техник, 1988.
  43. А.В. Алгоритм* агрегирования с использованием смешанной: стратегии. Исследовательский центр. 1995.
  44. Эд., Сандерс К., Скотт Ч., Вольф Г1. Создание УИМЬ миров / Пер. с англ. Киев: Изд-во Труппа ВНУ", 1997. — 320 с.
  45. В.П., Солдаткин В. И., Лобачев- С.Л., Ковальчук О. Г. Дистанционное обучение: к виртуальным средам, знаний. Дистанционное образование. № 2. — 1999. — С.8−16.
  46. Управление современным образованием: социальные и экономические аспекты / Под ред. А. Н. Тихонова. М., 1998.- С. 256.
  47. М.Б. Разработка педагогических тестов на основе современных математических моделей: Уч. пособие. М.: Исслед. центр проблем качества подготовки специалистов, 1995. 32 с
  48. D. 3D Sound for Virtual Reality and Multimedia // Academic Press. 1994.
  49. Birnbaunv A. Some Latent Trait Models and Their Use in- Statistical Theories of Mental Test Scores. Reading, Mass.: Addison" — Wesly, 1968.
  50. Candeir Thomas P. The Application^ of Neural Networks to Virtual' Reality // 1CNN Tutorial. 1994. № 13. WCCI (Orlando F.L.).
  51. Casas L.A.A. et al. Virtual' reality full immersion techniques for enhancing workers performance // Proc. Intern. Conf. On Integrated and Sustainable Industrial’Production. (Lisbon, Portugal). 1997. P. 399−411.
  52. Elane El-Khawas. External Scrutiny, US Style: multiple actors, overlapping roles. Governments and professional, education / Edited by Tony Becher. UK. Published by SRHE and Open University Press. Bristol: HEFCE, 1993.
  53. Enseignement a distance: realites, enjeux et perspectives: Rapport presente par 7-C1. Barbarante: Conseil economique et social. P., 1997.
  54. Gibson W.A., Latent Structure and Positive Manifold, «British Journal of Statistical Psychology», 15, 1962, 149—160.
  55. Gibson W.A. Nonlinear Factors in Two Dimensions, «Psychometrika», 25, 1960, 381—392.
  56. Green B.F., A General Solution for the Latent Class Model of Latent Structure Analysis, «Psychometrika», 16, 1951, 151— 166.
  57. Jnternatronal Standard Classification of Education (JSCD), revised version 2. UNESCO, 1996.
  58. Joraskog K-S. A General Programm for Analysis of Coveriance Structures. Including Generalized MANONA, Edication Testing Service, Princeton, N.S., 1971.
  59. Kenneth Nemire. Evaluting an immersive virtual environment prototyping and simulation // SPIE. 1997. Vol. 3012. P. 408−416.
  60. Lazarsfeld P.F. Latent Structure Analysis, b: S. Koch (ed), «Psychology: A Study of a Science», New York, McGraw-Hill, 1959.
  61. Leary D.E. Artificial intelligence and virtual organizations // Commum ACM (USA). 1997. Vol. 40. № 1. P. 52−59.
  62. Libermcm Henry. Intelligent graphics // Commun. ACM. 1996. Vol. 39. № 8. P. 38−48.
  63. Lord F.M. Application of Item Response Theory to Practical Testing Problems. Hillsdale N J. Lawrence Eribaum Ass., Publ. 1980.
  64. Lord F.M., Novick M. Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley Publ. Co. Reading, Mass., 1968.
  65. Macedonia M.R. A transatlantic research and development environment (3D virtual graphics) // IEEE Comput. Graph. Appl. 1997. Vol. 17. № 2. P. 76−82.
  66. Menousek B., Wolfe T. Virtual reality the modular way // Comput. Graph. (USA). Aug. 1997. Vol. 31. № 3. P. 66−68.
  67. Mood A.M. Macro-Analysis of American Edution System, Operation Res, 17,770−780, 1969.
  68. Padgett Mary Lou et al. Virtual Reality systems: from training simulators to. intelligent VR//Proc. SPffi. 1996. Vol. 2878. P. 409−450.
  69. Pelletier F. The virtual and real environments: symbiosis // Proc. Internal Conf. On Virtual Systems and Multimedia. 1997. P. 246−247.
  70. Pourzand A.R. and Callings N. Progress in the construction of multilayer optical neural network //Proc. SPffi. 1998. Vol. 3940. p. 439−442.
  71. Rasch, G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Afteword by B.D.Wright. The Univ. of Chicago Press. Chicago & London, 1980.
  72. Simmonds B. Enhancing reality to make the ideal instruments // Control and lustrum. 1995. Vol. 27. № 12. P. 29, 30.
  73. The European conventions on higher education. Council of Europe. -Strasbourg: Council of Europe Press, 1995.
  74. Udo Jakob, Efi Douloumi. Let’s move on the integration of motion Rendering in VR// SPffi. 1997. Vol. 3012. P. 454−460.
  75. Umeki V., Doi M. Sensation of movement in virtual space // Electron. Commun. Jpn. Fundam. Electron. Sc. (USA). June, 1997. Vol. 80. № 6. P. 74−82.
  76. Vacca J.R. VRML: bringing virtual reality to the internet: CD-ROM included. Boston, 1996. — 552 p.
  77. Watars R. C- Barrus J.W. The rise of shared virtual environments // IEEE Spectr. (USA). March. 1997. Vol. 34. № 3. P. 20−25.
  78. Watson B. Evaluation of the effects of frame variation on VR tosk performance // Proc. IIIEE. 1997. Virtual Reality Annual Internal Symposium. P. 38−44.
  79. Wherry R.J., Gaylord R.H., Factor Pattern of Test Items and Tests as a Function of the Correlation Coefficient: Content, Difficulty, and Constant Error Factors, «Psychometrika», 9, 1944, 237−244.
  80. Ying-Ying Fang et al. A pseudo-immersive virtual environment a shell for research // Int. J. Virtual Real. (USA) 1996. Vol. 2. № 3. P. 8−14.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!