Посадська І. С. Методи та моделі структуризації контенту та контрольних тестів в системах автоматизованого навчання.

Науково-прикладне завдання дисертаційної роботи - розробка нових методів структуризації предметної області навчального курсу з включенням їх в систему навчання та розробка технологій автоматизованого контролю знань із залученням їх формалізованих представлень. Об'єкт дослідження - процес автоматизованого навчання. Предмет дослідження - моделі та методи структуризації контенту та контрольних тестів в системах автоматизованого навчання. Мета дослідження полягає у підвищенні якості автоматизованого навчання, використовуючи нові методи структуризації контенту САН, що надасть можливість застосування різних форм та методів автоматизованого контролю знань. Вперше запропоновано в системах автоматизованого навчання структуризацію навчальних курсів у вигляді моделі предметної області, представленої UML-діаграмами, та формальних логічних теорій. Отримала подальшого розвитку технологія роботи з системою автоматизованого навчання, яка підтримує не тільки функції студента і тьютора, але й експерта в предметній області та інженера зі знань. Для систем автоматизованого навчання отримала подальшого розвитку формалізація контенту навчальних курсів у вигляді UML-діаграм шляхом введення наборів стратегій побудови предметної області навчального курсу. Вперше запропоновано методи інтеграції фрагментів предметної області, описаних UML-діаграмами, у вільну від протиріч діаграму навчального курсу. На базі застосування експертних оцінок виділених показників якості представлення предметної області та методу аналізу ієрархій отримав подальшого розвитку процес вибору оптимізованих варіантів предметної області навчального курсу. На основі дослідження розроблено і реалізовано підсистему автоматичного контролю знань для вимірювання активності студентів з використанням ресурсів навчальної системи, що дало можливість проводити експрес-оцінювання рівня знань студента.