Когнитивные информационные технологии в системах управления индивидуализированным обучением

УДК 004.41

Горохова Р.И., Никитин П.В.

Поволжскии государственныи технологическии университет, г. Йошкар-Ола, Россия

КОГНИТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ИНДИВИДУАЛИЗИРОВАННЫМ ОБУЧЕНИЕМ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются возможности когнитивных информационных технологий в системах управления индивидуализированным обучением. Проанализированы основы информационной системы построения индивидуальных образовательных траекторий, выделены ее основные составляющие. Разработана модель системы управления образовательными траекториями при изучении конкретной дисциплины.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

Информационные технологии; когнитивные технологии; интеллектуальная обучающая система; индивидуализированное обучение.

Gorokhova R.I., Nikitin P.V.

Povolzhsky State Technological University, Yoshkar-Ola, Russia

COGNITIVE INFORMATION TECHNOLOGY SYSTEMS MANAGEMENT INDIVIDUALIZED LEARNING

ABSTRACT

The article deals with the cognitive capabilities of information technology in individualized learning management systems. We analyzed the foundations of building information system of individual educational trajectories, marked its basic components. A model of educational management system paths in the study of a particular discipline.

KEYWORDS

Information technology; cognitive technologies; intelligent learning system; individualized training.

В XXI веке уровень высокотехнологичного производства и научного развития взаимосвязан со значением каждои страны и ее ролью в мировои экономике, что обусловливает признание в качестве ключевого фактора социально-экономического развития государства уровень его инженерно-технического образования. Первоочереднои задачеи в сфере высшего образования Россиискои Федерации является улучшение качества подготовки специалистов техническои направленности, предоставление возможностеи для осуществления их индивидуальных целеи и достижении.

На основании ряда государственных документов, таких как Национальная доктрина образования в Россиискои Федерации до 2025 г., Закон «Об образовании в РФ» (2012 г.), Концепция модернизации россииского образования, можно сделать вывод о том, что решающеи ролью в реформе образовательнои сферы играет стратегия гуманизации. Цель даннои стратегии -построение индивидуальнои образовательнои траектории студента, с помощью которои создаются необходимые условия для обучения, роста и развития каждого будущего специалиста.

Новые стандарты подготовки бакалавриата нормативно устанавливают возможность «...организации применять электронное обучение и дистанционные образовательные технологии», также возможность «реализации программы бакалавриата с использованием сетевои формы обучения» [11]. Для наиболее полнои реализации в системе высшего образования стандарты требуют внедрения инновационных технологии обучения, реализуемых с применением новых методов и средств, способствующих повышению качества обучения и достижению обучаемыми наиболее высоких результатов образования. Особое место в реализации стандартов образования занимают смешанные формы обучения [1], интерактивные программы и тренажеры [2,3], адаптивные и интеллектуальные системы [4,5].

Для формирования общекультурных, общепрофессиональных и профессиональных компетенции, соответствующих видам профессиональной деятельности, на которые ориентирована программа бакалавриата, в частности, проектная и научно-исследовательская, особое место находят когнитивные технологии. Когнитивные технологии - информационные технологии, специально ориентированные на развитие интеллектуальных способностеи человека, развивают воображение и ассоциативное мышление человека. Основная цель когнитивнои технологии - интеллектуальное развитие обучаемых в процессе усвоения систематического научного содержания [3]. При таком подходе к обучению осознанное и обоснованное рассуждение сопряжено с серьезнои и труднои когнитивнои работои, способствует высокоэффективному росту мыслительнои деятельности. Осознание выступает фактором, способным обеспечить перенос знания либо стратегии мыслительнои деятельности из однои области в другую. Исследование предшествующего знания с точки зрения переосмысления обеспечивает изучение содержания переноса, его применение в формировании новых учебных стратегии и способствует реализации межпредметного обучения.

Когнитивные технологии - это способы и алгоритмы достижения целеи субъектов, опирающиеся на данные о процессах познания, обучения, коммуникации и обработки текущеи информации обучаемым. При этом используются: теория самоорганизации (синергетики), компьютерные и информационные технологии, математическое моделирование процессов в рассматриваемои предметнои области и ряд других научных направлении, еще недавно относившихся к сфере фундаментальнои науки.

Когнитивная технология имеет модульную структуру. Формирование модуля реализуется на основе процедурнои информации с использованием частного или общего метода научного познания. Когнитивные технологии образования принципиально отличаются от классических тем, что представляют собои междисциплинарныи синтез естественнонаучных и технических знании. Трансформация процесса обучения связана с переориентации научнои деятельности с познавательнои формы на проектную и на конструктивно-технологическую инженерную деятельность.

Однако, достижение поставленных целеи обучения по формированию трудовых функции становится сложным в силу индивидуальных особенностеи и склонностеи обучаемых, их различных интересов и возможностей Базовая часть учебного плана подготовки по направлению является обязательнои для всех обучаемых. Согласно распоряжению Правительства РФ от 3 декабря 2012 г. № 2237-р (Об утверждении Программы фундаментальных научных исследовании государственных академии наук на 2013 - 2020 годы): «Каждьш ВУЗ формирует свои перечень дисциплин вариативнои (профильнои) части в пределах суммарнои трудоемкости вариативнои части, определеннои ФГОС и примерным учебным планом. Перечень дисциплин вариативнои части, приведенныи в примерном учебном плане, носит рекомендательныи характер при условии реализации вузом компетенции, определенных примернои основнои образовательнои программои (ООП)...». Таким образом, именно в вариативнои части подготовки по соответствующему направлению появляется возможность учесть предпочтения, склонности, возможности и индивидуальные особенности студентов. Обучающиеся из предлагаемых в вариативнои части дисциплин имеют возможность выбрать те, которые являются для них наиболее предпочтительными.

Для поддержки сформированности компетентности выпускника ВУЗа и оптимизации индивидуальнои образовательнои траектории можно использовать информационную систему управления. Система осуществляет сбор, ввод, учет и хранение информации о достижениях студентов по изучаемым ими дисциплинам. В состав системы входят средства поддержки, контроля и анализа, которые позволяют полностью автоматизировать процессы, связанные с учетом личных данных студентов, анализом полученных оценок и уровня сформированности компетенции, индивидуальнои образовательнои траектории и ее оптимизации.

Информационная система состоит из четырех блоков, последовательное выполнение которых позволяет решить задачи оценки уровня сформированности компетентности студента на определенном этапе образовательного процесса и оптимизировать его дальнеишую образовательную траекторию. Это блоки: «Сбор информации», «Подготовительныи этап», «Оценка уровня сформированности компетентности», «Построение образовательнои траектории».

Схема функционирования информационнои системы оценки уровня сформированности компетентности студента и оптимизации индивидуальнои образовательнои траектории представлена на рисунке 1.

В аналитическом блоке «Сбор информации» создаются шаблоны документов, которые состоят из наборов показателей характеризующих успеваемость студентов, их социально-

личностные характеристики, успехи в научно-исследовательской деятельности, характеристики учебного процесса по специальности/направлению в соответствии с ФГОС ВПО. Показатели документов делятся на 2 типа: внутренняя информация и внешняя. Внутренняя информация подразделяется на общую и индивидуальную.

Рис.1. Схема функционирования информационной системы

Внутреннеи информациеи являются официальные документы, регламентирующие процесс обучения:

• стандарт по направлению подготовки;

• рабочии учебньш план;

• компетенции дисциплины.

К индивидуальнои внутреннеи информации относятся результаты тестирования по темам дисциплины и данные вступительных испытании.

В рамках указанных технологии применяются тактические образовательные технологии: поэтапное формирование умственных деиствии, деятельностныи, личностно-ориентированныи, подходы на основе технологии профессиональных задач и производственных ситуации.

К внешнеи информации относятся документы, для заполнения которых необходимо проведение дополнительных исследовании, экспертных опросов. Для оценки уровня сформированности компетентности студента необходимо учитывать требования, предъявляемые профессиональными дисциплинами, которые будут изучаться на старших курсах.

Назначение хранилища данных - своевременное обеспечение информацией необходимои для проведения анализа, построения моделеи и принятия решении. Цель хранилища данных -подготовка данных для анализа и их консолидация. Семантическии слои, содержащии так называемые метаданные (данные о данных), и сами данные хранятся в однои СУБД. Запрос к хранилищу данных осуществляется непосредственно через семантическии слои, которыи через внутреннюю систему команд (скрытую от пользователя) подбирает запрашиваемую информацию из многообразия хранимых данных.

В блоке «Подготовительныи этап» выполняется выбор компетенции из Федерального государственного образовательного стандарта, формируется база знании студентов в соответствии с уровнем сформированности компетенции на основании которои моделируется система управления образовательнои траекториеи.

В блоке «Оценка уровня сформированности компетентности» происходит оценка уровня компетентности студента ВУЗа в соответствии с построеннои моделью. Выделяются три

функциональные части:

- оценка сформированности частных компетенции;

- оценка сформированности обобщающих компетенции;

- оценка сформированности интегральнои компетентности.

Уровень сформированности частных компетенции оценивается на основе показателеи, представленных в паспорте компетенции, а также результатов научно-исследовательскои деятельности. Для оценки компетенции производится фильтрация и оценка уровня сформированности частнои компетенции.

Блок «Построение образовательнои траектории» предназначен для выбора уровня изучения раздела дисциплины, темы научно-исследовательскои работы и темы выпускнои квалификационнои работы для итоговои государственнои аттестации. В данном блоке реализуется возможность выбора траектории обучения студента на основании максимизации уровня сформированности компетентности с учетом и без учета пожелании студента. В данном блоке производится формирование возможных образовательных траектории, оценка уровня сформированности компетенции для этих траектории и производится проверка.

Система позволяет функционировать в режимах администратора и пользователя. В режиме администратора проектируется хранилище данных, производится настроика обучения деревьев решении и неироннои сети, существует возможность изменения сценария. В режиме пользователя внесение изменении в сценарии невозможно. Пользователь вносит информацию в шаблоны документов о направлении подготовки, успеваемости студента, его достижениях в научно-исследовательскои работе и др. и получает результаты вычислении оценки уровнеи сформированности компетенции и индивидуальных образовательных траекториях на панели отчетов.

Рис.2. Модель системы управления образовательными траекториями

Получение необходимых знании и формирование необходимых профессионалу компетенции, необходимых для реализации трудовых функции специалиста становится наиболее важным при реализации новых стандартов образования. Внедрение когнитивных технологии в процесс обучения позволяет наиболее полно реализовать индивидуальное обучение.

Индивидуальное обучение предполагает дифференциацию обучения, представляемую собой форму организации учебнои деятельности, учитывающее склонности, интересы, способности учащихся. Когнитивная технология и индивидуальное обучение служат основои построения индивидуальных образовательных траектории, в которои обучение происходит в зависимости от выбора студентов и в зависимости от результатов обучения. Для каждого обучаемого формируется свои модуль дисциплин, выбранных им на начальном этапе. Кроме того, каждая дисциплина подразделяется на модули, последовательность изучения которых также будет индивидуальнои для каждого студента. Модули дисциплин выдаются системои в соответствии с уровнем освоения, проверяемом в процессе прохождения соответствующего тестирования. Модель системы управления образовательными траекториями при изучении конкретнои дисциплины представлена на рисунке 2.

На основе модели обучаемого интеллектуальная обучающая система рекомендует для более углубленного изучения то или иное направление и формирует блок дисциплин, даннои предметнои области в качестве курсов по выбору и факультативов. Если какая-то из дисциплин изучается впервые, то система предлагает студенту проити первоначальное тестирование на определение уровня знании и на основе полученных результатов формирует блок задании, лабораторных и контрольных работ, соответствующих его возможностям. Отметим, что данные задания могут меняться по уровню сложности в зависимости от результатов их выполнения. Если же дисциплина является продолжение определенного направления, то система учитывает результаты уже изученных разделов даннои области, на основе которых формирует уровень сложности задании и выдает их обучаемому. На каждом этапе выполняется промежуточным контроль знании и сформированных компетенции и корректируется траектория дальнеишего обучения. В случае получения результатов сформированности компетенции «ниже порогового» система отправляет обучаемого на работу с интернет-тренажером, где обучаемому предлагаются примеры подобных задании, с подробным объяснением решения. После успешного прохождения интернет-тренажера система направляет студента на повторное выполнение прерванного сеанса. Если количество повторов выполнения больше порогового значения, которое преподавателем задается в системе, то происходит вмешательство преподавателя.

Рассмотрим работу модели на примере дисциплины «Информационные технологии». Как правило она изучается на первом курсе и начинается с входного тестирования на определение уровня знании. В дальнеишем на основе полученных результатов формируется блок дидактических материалов по лабораторным и контрольным работам, в соответствии с возможностями студента. Отметим, что данные задания могут меняться по уровню сложности в зависимости от результатов их выполнения. Если же дисциплина является продолжением определенного направления, то система учитывает результаты уже изученных разделов даннои области, на основе которых формирует уровень сложности задании и выдает их обучаемому. На каждом этапе выполняется промежуточным контроль знании и сформированных компетенции и корректируется траектория дальнеишего обучения. В случае получения результатов сформированности компетенции «ниже порогового» система отправляет обучаемого на работу с интернет-тренажером, где обучаемому предлагаются примеры подобных задании, с подробным объяснением решения. После успешного прохождения интернет-тренажера система направляет студента на повторное выполнение прерванного сеанса. Если количество повторов выполнения больше порогового значения, которое преподавателем задается в системе, то происходит вмешательство преподавателя.

Таким образом, смоделированная система позволяет организовывать индивидуализированное обучение на основе междисциплинарнои интеграции и внутреннеи дифференциации, что позволит повысить качество образования обучаемых.

В обучении находят свое применение разнообразные когнитивные информационные технологии систем управления, наиболее известными являются: Blackboard, Schoology, Moodle, ConnectEDU и другие. Названные системы используются при изучении определеннои дисциплины. В случае необходимости учета индивидуальных способностеи и выбранных студентами дисциплин возникает вопрос о построении индивидуальных образовательных траектории в течение всего времени обучения [6]. Решение даннои задачи с применением известных систем становится весьма затруднительным. Для организации индивидуализированного обучения, основанного на междисциплинарнои интеграции и внутреннеи дифференциации, авторами была разработана автоматизированная среда построения индивидуальных траектории обучения студентов (РОСПАТЕНТ №2013661179), позволяющая реализовать вышеописанным подход [7].

Моделирование даннои системы выполнено на основе теории конечных автоматов. Отметим, что индивидуальные характеристики, как и уровень сформированности компетенции

могут меняться со временем. Поэтому в системе предусмотрен переход между уровнями сложности задании, которыи основан на конечном автомате Мили.

Автомат Мили задается множеством из пяти элементов S={A, Z, W, 5, ф}, где

• А = {А0, А1, А2} - входной алфавит автомата, соответствующий значению результата начально уровня знаний в определенной области: А0 - пороговый уровень (70 %), А1 - выше порогового, А2 - ниже порогового;

• Z = ^0, Zl, Z2, Zз, Zй} - выходной алфавит автомата результатов уровня сформированности компетенций студентов: Zo - компетенции не сформированы, Zl - низкий уровень, Z2 -средний уровень, Zз - высокий уровень, Zи - обучаемый достиг исследовательского уровня;

• W = ^0, Wl, ^^2, Wз, Wй} - алфавит остановки автомата на определенном уровне сформированности компетенций: Wo - начальное состояние, Wl - остановка работы автомата, W2 - сложность заданий для низкого уровня компетенций, Wз - сложность заданий для среднего уровня компетенций, W4 - сложность заданий для высокого уровня компетенций, Wи - сложность заданий для исследовательского уровня компетенций;

• - функция переходов между уровнями сформированности компетенций;

• ф^^ - функция выходов автомата и представление результата сформированности компетенций.

Представленные множества были использованы при построении автомата Мили. Автомат на выходе выдает результат уровня сформированности компетенции, которыи будет использоваться при переходе к следующему этапу обучения. Функции 5(^, и ф(^, показывают каким образом в процессе построения индивидуальнои траектории принимается решение о выводе результата. Состояние алфавита Wl соответствует остановке работы автомата на определенном уровне сформированности компетенции и на выходе выдает результаты уровня сформированности компетенции учащихся Zi.

При установке начального состояния автомата Wo по результатам входного тестирования обучаемым выдается набор задании определенного уровня сложности. При выдаче задании порогового уровня сложности А0, автомат выдает задания для среднего уровня компетенции и на выходе показывает выявление низкого уровня сформированности компетенции Zl. Выбор задании с уровнем сложности ниже порогового А2 свидетельствует об отсутствии сформированности компетенции, на выходе автомат останавливается в состоянии Zo. Состояние Zз, свидетельствующее о сформированности высокого уровня компетенции учащихся устанавливается при выборе задании выше порогового А1 и выполнении задании со сложностью, соответствующеи высокому уровню компетенции. Из работы функции перехода между уровнями сформированности компетенции можно проследить результат формирования высокого уровня компетенции и при выполнении задании порогового и ниже порогового уровня. В то же время, остановка работы автомата на исследовательском уровне сформированности компетенции регистрируется при выполнении задании исследовательского уровня компетенции и выборе уровня сложности задании выше порогового (рис.з).

Рис.3. Реализация автомата Мили в системе управления

Описанная модель позволяет оптимизировать процесс обучения, так как состояние W0 учитывает уровень сложности задании и выполняет проверку по выполнению тестовых задании для различных уровнеи компетенции.

Управление переходами между модулями изучаемых дисциплин, интернет-тренажером и преподавателем осуществляется с применением автомата Мура. В представленнои модели на

каждом этапе работы системы учитывается состояние автомата в определенныи момент времени и выполняется управление переходами между различными модулями и состояниями (рис.4).

GD

Рис.4. Формализованная модель адаптивного перехода между блоками знаний

Входной алфавит автомата представляет интегрированный показатель, соответствующий уровню сложности задании и показатель траектории обучения (ретроспектива) A = {Ao, Ai}. Ао -компетенции не сформированы, Ai - компетенции сформированы.

Выходнои алфавит зависит только от состояния, в котором система находится на данньш момент времени.

Определение направления перехода определяется внутренними состояниями модели W = {Wo, Wi, W2, W3}, где:

Wo - текущии модуль;

Wi - следующии модуль;

W2 - интернет- тренажер;

W3 - к преподавателю.

Описанные конечные автоматы Мили и Мура использованы при создании модели системы управления образовательными траекториями.

Использование когнитивных информационных технологии при построении индивидуальных образовательных траектории направлено на формирование компетенции, перечисленных в профессиональных стандартах. Предложенная информационная система направлена на информационную поддержку индивидуальнои образовательнои траектории, разработанных моделеи и алгоритмов оценки уровня сформированности компетентности. Информационная система включает блоки по сбору информации на подготовительном этапе, оценка уровня сформированности компетентности, построение образовательнои траектории.

Предлагаемая модель позволяет оценивать уровень сформированности компетенции для каждого раздела, учитывая при этом результаты освоения дисциплины на предыдущих этапах. Использование результатов экспертного опроса при оценке уровня сформированности позволяет при моделировании индивидуальнои образовательнои траектории делать выбор более востребованных на рынке труда компетенции.

Таким образом, смоделированная система позволяет организовывать индивидуализированное обучение на основе междисциплинарнои интеграции и внутреннеи дифференциации, что направлено на повышение качества образования обучаемых.

Литература

1. Toktarova V.I., Korobeynikova A.A. Implementation of interdisciplinary connections in the university e-learning environment // Austrian journal of humanities and social sciences. 2014. № 7-8. pp. 138-140.

2. Toktarova V.I., Panturova A.A. Learning and teaching style models in pedagogical design of electronic educational environment of the university // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. Т. 6. № 3. pp. 281-290.

3. Короткии A.A. Математические модели искусственных неиронных сетеи. Уч.пособие. Ярославль, 2000. - 55 с.

4. Латыпова В.А. Методики проведения и проверки лабораторных работ при смешанном и дистанционном автоматизированном обучении // Инженерныш вестник Дона. 2015. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3129

5. Никитин П.В. Организация индивидуального обучения будущих учителеи информатики с применением современных информационных технологии // Международный электронныи журнал "Образовательные технологии и Общество" (Educational Technology & Society), 2014. Т. 17. № 3. С. 569-583. - ISSN 1436-4522. URL: http: //ifets.ieee.org/russian/ periodical/journal.html

6. Никитин П.В., Горохова Р.И. Технологии построения электронных образовательных ресурсов для организации обучения студентов программированию // Инженерныш вестник Дона. 2015. №2(2). URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3035

7. Никитин П.В., Фоминых И.А., Горохова Р.И. Использование интеллектуальнои обучающеи системы при обучении студентов информационным технологиям // Вестник Иркутского государственного технического университета, 2015. №3(98). С. 24-29.

8. Никитин П.В., Фоминых И.А., Мельникова А.И. Особенности организации НИР студентов-заочников в области

информатики и методики обучения информатике // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 2 (часть 3). C. 586590.

9. Соколов Е.Н. и др. Неироинтеллект: от неирона к компьютеру М.: Наука, 1989. - 242 с.

10. Тихонова О.Б., Русляков Д.В. Интерактивные обучающие программы в образовательном процессе по бытовои холодильнои технике // Инженерньш вестник Дона. 2014. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2014/2256

11. Федеральныи государственный образовательныи стандарт высшего образования. Направление подготовки 44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки). М.: 9.02.2016 http://www.edu.ru/file/docs/2016/02/62888.pdf.

References

1. Toktarova V.I., Korobeynikova A.A. Implementation of interdisciplinary connections in the university e-learning environment // Austrian journal of humanities and social sciences. 2014. № 7-8. pp. 138-140.

2. Toktarova V.I., Panturova A.A. Learning and teaching style models in pedagogical design of electronic educational environment of the university // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. T. 6. № 3. pp. 281-290.

3. Korotkij A.A. Matematicheskie modeli iskusstvennyh nejronnyh setej. Uch.posobie. YAroslavl', 2000. - 55 s.

4. Latypova V.A. Metodiki provedeniya i proverki laboratornyh rabot pri smeshannom i distancionnom avtomatizirovannom obuchenii // Inzhenernyj vestnik Dona. 2015. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3129

5. Nikitin P.V. Organizaciya individual'nogo obucheniya budushchih uchitelej informatiki s primeneniem sovremennyh informacionnyh tekhnologij // Mezhdunarodnyj ehlektronnyj zhurnal "Obrazovatel'nye tekhnologii i Obshchestvo" (Educational Technology & Society), 2014. T. 17. № 3. S. 569-583. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/ periodical/journal.html

6. Nikitin P.V., Gorohova R.I. Tekhnologii postroeniya ehlektronnyh obrazovatel'nyh resursov dlya organizacii obucheniya studentov programmirovaniyu // Inzhenernyj vestnik Dona. 2015. №2(2). URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2p2y2015/3035

7. Nikitin P.V., Fominyh I.A., Gorohova R.I. Ispol'zovanie intellektual'noj obuchayushchej sistemy pri obuchenii studentov informacionnym tekhnologiyam // Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2015. №3(98). S. 2429.

8. Nikitin P.V., Fominyh I.A., Mel'nikova A.I. Osobennosti organizacii NIR studentov-zaochnikov v oblasti informatiki i metodiki obucheniya informatike // Fundamental'nye issledovaniya. - 2015. - № 2 (chast' 3). C. 586-590.

9. Sokolov E.N. i dr. Nejrointellekt: ot nejrona k komp'yuteru M.: Nauka, 1989. - 242 c.

10. Tihonova O.B., Ruslyakov D.V. Interaktivnye obuchayushchie programmy v obrazovatel'nom processe po bytovoj holodil'noj tekhnike // Inzhenernyj vestnik Dona. 2014. №1. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2014/2256.

11. Federal'nyj gosudarstvennyj obrazovatel'nyj standart vysshego obrazovaniya. Napravlenie podgotovki 44.03.05 Pedagogicheskoe obrazovanie (s dvumya profilyami podgotovki). M.: 9.02.2016 http://www.edu.ru/file/docs/2016/02/62888.pdf.

Поступила 15.10.2016

Об авторах:

Горохова Римма Ивановна, доцент кафедры проектирования и производства электронных вычислительных средств Поволжского государственного технологического университета, кандидат педагогических наук, gorohovari@volgatech.net;

Никитин Петр Владимирович, магистрант направления «Управление в технических системах» Поволжского государственного технологического университета, petrvlni@rambler.ru.