Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 378.147:044.4'24 (477)

ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ

Нарожный А.В.

Введение

Одним из перспективных способов получения образования в наше время является обучение дистанционно, с помощью возможностей, которые предоставляют современные телекоммуникационные технологии и, в частности, сеть Интернет [1].

В начале 90х, опыт использования телекоммуникаций на практике определил место дистанционному обучению: это дополнительное, то есть не базовое образование. Обычные же уроки как шли очно, так и идут до сих пор, несмотря на взрывное развитие телекоммуникационных и информационных технологий. Другое дело, вузы, особенно те из них, в которых студенты обучаются на платной основе. Здесь дистанционное обучение - один из способов увеличения набора, а, значит, и финансирования. Именно поэтому с середины 90-х годов дистанционное обучение стало вводиться в вузах более интенсивно, чем в школах. Весьма заметные сдвиги произошли и в направлении повышения квалификации, причем не только в системе общего и высшего образования, но и во всех сферах производства, где выгодно осуществлять переподготовку персонала без отрыва от основной работы, экономя к тому же на командировках.

В настоящее время для внедрения и использования дистанционного обучения все принципиальные технические проблемы решены. Качество такого обучения будет определяться качеством обучающих программ, квалификацией преподавателей и организацией учебного процесса. Важнейшим требованием к системе дистанционного обучения является обеспечение его индивидуальности, т.е. обучение каждого конкретного ученика в соответствии с его личными особенностями и задачами. С этой целью используется модель обучаемого – совокупность знаний о нем, позволяющая выбрать оптимальный способ обучения. Обладая такой моделью, учебная система может более разумно управлять процессом обучения и освобождать преподавателя от рутинной работы, давая ему возможность больше времени уделять анализу сложных ситуаций.

Программный контроль знаний методом тестирования

На сегодняшний день существует огромное количество программных средств тестирования. Мною было проведен сравнительный тест программ для контроля знаний методом тестирования (Табл.1).

По разнообразию их достоинств и недостатков может сложиться мнение о явном превосходстве одной программы над другой. Действительно, превосходство в ряде случаев имеется, но ситуация представляется несколько более сложной, чем может показаться на первый взгляд.

Все рассмотренные мной программы не могут претендовать на универсальность. И в каждой из них это выражается по-разному. Одни обладают прекрасным модулем для общения с тестируемым, у некоторых реализована хорошая система для производства тестирования в рамках компьютерного класса, но к каждой из этих программ нужен энтузиаст, который бы заражал своим оптимизмом пользователей и своей энергией компенсировал недоработки методической части. В самом деле, если использовать эти программы не для самоконтроля и не рассчитывать на высокий уровень честности тестируемых, то их применение целесообразно только с той точки зрения, что тестироваться надо. В других случаях проще и привычнее обойтись другими, традиционными методами контроля, а не выступать первопроходцем. Причина такого вывода в отсутствии цельной проработки всех нужд учебного процесса по части контроля знаний в рамках единого программного комплекса, в котором кроме модуля тестирования обязательно должен присутствовать некоторый способ контроля за истинностью получаемых результатов - система управления пользователями и их аутентификации. Серьезным подспорьем, без которого регулярное и массовое тестирование теряет большую часть смысла, является система протоколирования хода тестирования и система работы со статистикой. И особняком стоит система разработки тестов. Она может быть наиболее специфичной по части способов работы по той причине, что у неё на порядок меньшее количество пользователей. В самом деле разработанный банк тестовых заданий с разными вариантами выборки и настроек предъявления учащимся может с минимальными коррективами использоваться большим количеством преподавателей в различных группах обучения. И тогда тесты и смогут дать реальную отдачу от их применения, когда процесс тестирования не будет каждый раз предваряться проблемами для преподавателя сначала по части их составления, а затем контроля над тестируемыми с целью предотвращения подтасовки ими результатов.

Проектирование автоматизированной системы контроля знаний, как один из важнейших этапов дистанционного обучения

При проектировании систем дистанционного обучения (СДО), следует учитывать, что СДО, как и любая система обучения, должна базироваться на качественном дидактическом обеспечении, т.е. отвечать требованиям психологии, педагогики, валеологии и информатики [3].

Значительное место в проблеме обеспечения качества СДО занимает вопрос качественного контроля знаний. При дистанционной технологии обучения наиболее значительная доля контроля за усвоением изучаемого материала  должна выполняться компьютеризированной системой дистанционного обучения. Использование интернет-технологий помогает обеспечить эффективный контроль знаний. Пользу для студента может принести сам процесс сдачи теста, так как в Украине такая форма контроля знаний широко не практикуется, а, например, в США является основной. Грамотно разработанная система тестирования не позволит украсть вопросы без значительных затрат времени. Кроме того, система тестирования знаний может быть использована отдельно от остальных частей дистанционного обучения.

Тестирование играет важную роль в обратной связи в цепочке «преподаватель - обучаемый». При этом в очном тестировании преподавателем обучаемого возникают проблемы, связанные с субъективностью оценок преподавателей, невозможностью одним преподавателем протестировать большой поток студентов.  В связи с этим в рамках развития информационных технологий особенно актуальна автоматизация процесса тестирования - создание систем компьютерного тестирования, которые позволяли бы моделировать как знания, так и методики работы преподавателя, тем самым управляя процессом тестирования. Они не только обеспечивают значительную экономию времени преподавателя, но и позволяют быстро и объективно оценить реальные знания студента, то есть могут быть эффективно использованы студентом при самоподготовке к экзаменам и зачетам [4, 5, 7].

С целью восполнения существующего пробела разработана универсальная программная оболочка, которая представляет собой комплекс программных средств для создания компьютерных систем тестирования.

Стоит также отметить востребованность таких систем тестирования при корпоративных тренингах и сертификационных экзаменах, повышающих квалификацию сотрудников различных сфер деятельности.

 

 

Особенности реализации структуры системы контроля знаний «АСТЗ»

Рассматривается схема автоматизированной системы тестирования знаний (АСТЗ), структура предметного наполнения такой системы и предлагается вариант реализации сервера системы тестирования в Интернет.

Назначение АСТЗ

Тестирование в виде выбора правильного ответа из перечисленных альтернатив при ответе на жестко определенный список вопросов является широко распространенным подходом. Но он не может полностью выявить реальный уровень знаний тестируемого. Рассматриваемая система тестирования (рис. 1) включает три программных средства:

·                     средство автора - позволяет вводить и редактировать предметное наполнение по различным естественнонаучным и гуманитарным дисциплинам. При этом для ввода и отображения формул и рисунков используется текстовый редактор. Автор - преподаватель, хорошо знающий предметную область изучаемого курса.

·                     средство преподавателя - настраивает процесс тестирования, т.е. выбираются алгоритмы оценивания знаний, включается использование подсказок и др. Это дает возможность удаленному администратору системы или преподавателю контролировать процесс тестирования, настраивать отчетные режимы контроля знаний (рубежный контроль, зачет, экзамен) или включить режим самоподготовки студента. Преподаватель - ответственный за процесс контроля знаний студентов сотрудник учебного заведения или фирмы повышения квалификации, а также автор курса, желающий подкорректировать предметное наполнение по результатам тестирования.

·                     средство тестируемого - обеспечивает отображение вопросов на экране, ввод ответов на них, выбор дальнейшего пути тестирования и построение модели текущих знаний. При этом процесс тестирования динамически изменяется, в зависимости от текущей успеваемости студента. Таким образом, для каждого тестируемого он будет индивидуальным. В процессе ответов на вопросы ведется подробное протоколирование, по которому рассчитывается результат и формируется модель текущих знаний, даются рекомендации по дальнейшему изучению предмета, отображаются диаграммы уровней знаний по группам вопросов. Тестируемые - школьники, студенты, все заинтересованные в самообразовании люди.

Назначением такой системы является расширенный контроль знаний при дистанционном или очном обучении.

Структура предметного наполнения

Предметным наполнением системы тестирования служат вопросы-ответы из изучаемой дисциплины (курса). Структура предметного наполнения представляется в виде дерева вопросов с установленными преподавателем связями между ними (рис. 2).

В зависимости от выбранного режима контроля тестируемому предлагается ответить на несколько вопросов-заданий. Каждый из них содержит список базовых вопросов, которые выводятся  на экран и требуют ответа. Не зависимо от результатов ответа тестируемому будут заданы все базовые вопросы. У каждого базового вопроса может быть поддерево вопросов, состоящее из уточняющих, переводящих и развивающих вопросов.

Уточняющие вопросы задаются в случаях, отличных от полностью верного и неверного ответа. После ответа на всю последовательность уточняющих вопросов, обучаемому предоставляется возможность повторного ответа на базовый вопрос с целью улучшения результата.

Переводящие вопросы задаются в случаях неверного ответа на вопрос и представляют собой вопросы из других тем или вопросов-заданий. Переводящий вопрос задается к определенному состоянию ответа обучаемого.

Развивающие вопросы являются продолжением (дальнейшим углублением) базового вопроса и задаются во всех случаях, отличных от неверного ответа. Появление развивающих вопросов зависит от числовой или семантической оценки предыдущего ответа.

Все вопросы, отображаемые на экране, представляют из себя фреймы вопроса-ответа – формулировку вопроса и поля для ответа. Фрейм может оформляться в произвольном виде, используя для этого статические надписи (каркас) и элементы ответа, включающие альтернативы (выбор одной или нескольких), слоты (заполняются выбором из списка), поля ввода с клавиатуры, конструируемую формулу (последовательно заполняется элементами формул, выбираемых из списка). Для облегчения ответа на вопрос  каждому слоту, полю ввода с клавиатуры и строке формул можно поставить в соответствие так называемое «наводящее высказывание», т.е. фразу, которая будет отображаться на экране при наведении указателя мыши на соответствующий элемент ответа и помогать при заполнении этого элемента ответа.

Таким образом, процесс тестирования для каждого человека будет индивидуальным и связан с уровнем знаний по данному предмету. Система полных и частичных подсказок, а также наводящих высказываний позволяет использовать тесты в виде самоподготовки к экзамену и для самостоятельного изучения дисциплин. В отчетных режимах тестирования использование подсказок может снижать оценку [5, 7].

Результатом тестирования служит числовая оценка и модель текущих знаний. Могут выдаваться также рекомендации по разделам, необходимым для повторного изучения.

Также в АСТЗ предусматривается возможность подключения к системе модуля автоматизированной системы принятия решений (АСПР), доработка которого ведется и находится на завершающей стадии. Использование модуля принятия решений значительно повышает функциональность и расширяет возможности  АСТЗ в объективности оценки и контроле знаний [8].

При создании АСТЗ учитываются следующие обстоятельства:

1. Идеальный вариант, когда тест создает от начала и до конца специалист в предметной области (например, в математике) в реальной жизни недостижим. Максимум, что можно ожидать от такого специалиста – владение текстовым процессором MS Word.

2. Специалист в предметной области, разрабатывающий тест должен быть максимально освобожден от рутинной работы. Например, придумывание неправильных альтернатив ответа для конкретного вопроса можно заменить выбором правильных ответов из других вопросов.

3. Система должна быть готова принять вопрос любого типа и иметь возможность адаптироваться к новым типам вопросов.

4. Система может использоваться как часть дистанционного курса обучения, и как отдельная система сертификации.

5. Для создания системы необходимо выбрать такие программные средства, которые не устареют в обозримом будущем.

Таким образом, можно с уверенностью утверждать, что для разработки АСТЗ необходимы специалисты по крайней мере трех категорий:

1. Специалисты в предметных областях, способные создавать методически правильные тесты.

2. Программисты высокой квалификации, способные практически реализовать сложные и многообразные тесты и осуществлять администрирование системы в целом.

3. Операторы, главная задача которых освободить специалистов первых двух категорий от рутинной работы.

Начинать разработку системы тестирования знаний разумно с создания полностью открытой и допускающей любые модификации интернет-технологии воспроизведения вопросов и оценки результатов тестирования [2, 3]. При этом нужно отдавать себе отчет, что отказ от объектно-ориентированного программирования (или выбор средств разработки, которые его не поддерживают) может привести в дальнейшем к огромным потерям времени.

Разработка конкретных тестов может состоять из следующих этапов.

1. Определение общего вида вопросов и создание шаблонов ввода.

2. Разработка вопросов специалистами в предметной области и ввод информации в компьютер.

3. Предварительная обработка вопросов и генерация операторов SQL, которые заносят вопросы в базу данных.

4. Разработка скриптов для web-сервера, которые позволяют послать вопрос клиенту, записать ответ в базу данных и оценить результат теста в целом.

Перейдем теперь к вопросу выбора программных средств, необходимых для реализации системы тестирования знаний.

Выбор программных средств по сути дела превращается в выбор из двух альтернатив – либо приобрести лицензионные продукты, общая стоимость которых составляет по минимальным оценкам несколько тысяч долларов, либо воспользоваться бесплатными программами с открытыми исходными кодами.

Выбор свободно распространяемых программ может быть обусловлен следующими соображениями:

1. Специфика рынка труда в нашей стране позволяет за деньги, необходимые для приобретение коммерческого программного обеспечения, пригласить высококлассных специалистов и получить специально адаптированную к конкретным нуждам прикладную систему.

2. Получение полноценной технической поддержки лицензионных программных продуктов на территории Украины весьма проблематично.

3. Бесплатные программные продукты в некоторых случаях работают лучше (это подтверждают многочисленные тесты). Программы постоянно тестируются миллионами пользователей и все найденные ошибки устраняются в очень короткие сроки.

4. Изучение программных продуктов с открытым кодом – это, в принципе, непрерывное дистанционное образование. Поэтому программисты, разрабатывающие прикладные системы сфере дистанционного обучения будут знакомы с основными проблемами, присущими этой специфичной области деятельности.

Определим конкретные программные средства, необходимые для реализации системы тестирования знаний:

·                     Операционная система – Linux, FreeBSD и т.д.

·                     Web-сервер – Apache.

·                     Средства генерации динамических страниц HTML на стороне сервера с возможностью подключения к базе данных – PHP.

·                     База данных – MySQL.

·                     Средства генерации динамических страниц HTML на стороне клиента – JavaScript, VbScript.

·                     Универсальная программа работы с текстовыми файлами (для предварительной обработки вопросов и генерации операторов SQL).

 

Актуальность работы по разработке АСТЗ обусловлена:

Традиционные методы и формы обучения сегодня уже не могут полностью удовлетворить потребность в услугах обучения всех категория населения. На Украине существует острая потребность в массовой подготовке и переподготовке кадров. Наблюдается недостаток квалифицированных инженеров, менеджеров, а также общая компьютерная неграмотность персонала различных сфер деятельности. Поэтому актуальность работы обусловлена необходимостью усовершенствования системы профессионального отбора и подготовки специалистов согласно требований к квалификации, а так же необходимостью вхождения Украины в Европейское пространство, постоянного повышения эффективности процесса обучения и контроля знаний, а также необходимостью разработки и апробации методов и средств, которые разрешают существенным образом улучшить подготовку специалистов, позволяющих принять решения по выбору квалификации согласно требований европейских стандартов.

 

 

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


                СЕТЬ

 

 

Цилиндр: Методические учебные
пособия
,Цилиндр: База данных предметного
наполнения
,Цилиндр: Результаты тестирований (база данных протоколов) ,Цилиндр: База данных 
пользователей и их прав

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис.1 Схема программной и алгоритмической реализации системы дистанционного тестирования


 

Таблица 1

Сводная таблица параметров рассмотренного программного обеспечения

 

Название

РМ разработчика тестов

Сохранение лога прохождения теста

Управление пользователями

Клиент-серверное тестирование

Файл-серверное тестирование

Подготовка твердых копий тестов

Случайная выборка N/всех вопросов

Иллюстрации

Форматирование текста вопроса и ответов

Видео-/Аудиофрагменты

Весовые коэффициенты к вопросам/ответам

Многовариантный ответ

Составной ответ

Ответ на последовательность

Ответ на сопоставление

Редактируемая система выставления баллов

Ограничение теста/вопроса по времени

HyperTest

1

1

-

-

+

-

+/+

+

1

-/-

-/-

+

-

-

-

5

+/+

Система проверки знаний

3

3

3

-

-

-

-/-

+

-

-/-

-/-

-

-

-

-

-

+/-

UniTest System (local)

1

3

-

-

+

-

-/+

+

3

-/-

-/-

+

+

-

+

2

+/-

SunRav TestOffice Pro

4

5

3

-

-

3

+/+

+

5

+/+

-/+

+

-

-

-

4

+/+

Универсальный тестовый комплекс

4

5

2

+

-

3

-/+

+

5

-/-

-/-

+

-

+

-

5

+/-

TestMaster

5

3

-

-

+

4

-/+

+

-

-/-

-/+

+

-

-

+

3

+/+

 

 

Пояснения:

+ наличие в рассматриваемом комплексе указанного параметра;
- отсутствие в рассматриваемом комплексе указанного параметра;
1-5 оценка указанного параметра по пятибалльной шкале.


Рис.2 Структура дерева предметного наполнения

 

 

            Научная новизна основных положений работы состоит в следующем: положения, используемые при разработке «АСТЗ»,  являются развитием одного из направлений в теории обучения, а именно моделирования процесса обучения. Предлагаемая модель системы контроля знаний охватывает наибольшую функциональность среди подобных систем. Подключение модуля системы принятия решений «АСПР» определяет математический подход к моделированию процесса обучения, расширяет возможности при исследовании процессов получения, забывания и восстановления знаний обучаемыми, принятия решений в области получения высшего образования, а также возможности при разработке методологических основ применения информационных технологий в процессе образования и обучения. Также АСТЗ  в отличии от  подобных систем имеет возможность кроссплатформенности.

 

1.                   В.Л.Усков, М.Ускова. Информационные технологии в образовании. - Информационные технологии,  1999, сс. 31-37.

2.                   С.П.Ковальчук. Диплом не глядя (Сравнительный анализ Интернет-систем дистанционного обучения). http://www.computerra.ru/offline/1999/313/3199/print.html

3.                   Андрей Хуторской, Дистанционное обучение и его технологии. "Компьютерра",
17 сентября 2002 г., #36, с.26-30.

4.                   Усков В.П. Дистанционное инженерное образование на базе Интернет. – М.:Машиностроение, 2000. – 64 с.

5.                   Бобровников А.Э., Пантелеев А.В. Система дистанционного тестирования с иерархической структурой предметного наполнения. //Научная сессия МИФИ-2001, Москва, 2001: Тез. докл. – М., 2001, том 12. - с.112-113.

6.                   Карпова И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах. Москва, 2002.

7.                   Титарев Л.Г., Открытое образование как система открытых университетов, www.mesi.ru

8.                   О.Є.Яковенко. Організація адаптивного навчання з урахуванням вимог Болонського процесу. Матеріали Всеукраїнської практичної конференції ”Проблеми практичної підготовки інженерів-педагогів у ВНЗ” Херсон, ХДУ. 25-26 листопада 2004 р.

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Передерий В.И., Еременко А.П. Математические модели и алгоритмы принятия релевантных решений пользователями автоматизированных систем с учетом личностных и внешних факторов на базе генетических алгоритмов

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Сосюк А.В. Інтелектуальний автоматизований контроль знань в системах дистанційного навчання

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Передерий В.И., Еременко А.П. Математические модели и алгоритмы определения релевантности принимаемых решений с учетом психофункциональных характеристик пользователей при управлении автоматизированными динамическими системами

Гасанов А.С. Информационные технологии построения систем прогнозирования отказов

Балтовский А.А. Выбор критериев эффективности функционирования адаптивной автоматизированной системы управления, ее подсистем и промышленного производства

Митрахович М.М. Интеграция методов при синтезе сложных систем в условиях априорной неопределенности

Рожков С.А., Бражник Д.А. Использование нейросетевых структур для построения систем распознавания образов

Бабичева И.Ф., Бабичев С.А., Шарко А.В. Компьютерная модель автоматизированной системы технической диагностики механических характеристик металлов на основе вейвлет-анализа и нейросетевых технологий.

Шибицька Н.М Експертне оцінювання знань в системі дистанційного навчання.

Информационно-измерительные системы

Ковальов О.І. Вимірювання у процесно-орієнтованих стандартах

Полякова М.В., Ищенко А.В., Худайбердин Э.И. Порогово-пространственная сегментация цветных текстурированных изображений на основе метода JSEG

Дзюбаненко А. В. Организация компьютерных систем для анализа изображений

Гордеев Б.Н., Зивенко А.В., Наконечный А.Г. Формирование зондирующих импульсов для полиметрических измерительных систем

Богданов А.В., Бень А.П., Хойна С.И. Релаксация обратного тока диодов Шоттки после их магнитно-импульсной обработки (МИО)

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Проектирование измерителя добротности варикапов

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Оптимизированная модель измерителя доб-ротности варикапов

Руднєва М.С., Кочеткова О.В., Задорожній Р.О. Принципи побудови оптимальної структури інформаційно-вимірювальної системи геометричних розмірів об’єктів в діапазоні від 1 нм до 1000 нм

Биленко М.С., Рожков С.А., Единович М.Б. Идентификация деформаций пе-риодических структур с использованием систем технического зрения

Рашкевич Ю.М., Ковальчук А.М., Пелешко Д.Д. Афінні перетворення в модифікаціях алгоритму RSA шифрування зображень

Дидык А.А., Фефелов А.А, Литвиненко В.И., Шкурдода С.В., Синяков Ф. В. Классификация масс-спектров с помощью кооперативного иммунного алгоритма

Клименко А.K. Обратная модель для решения задач в системах с многосвязными динамическими объектами

Завгородній А.Б. Порівняльне дослідження твердотільних і рідиннофазних об'єктів методом газорозрядної візуалізації

Голощапов С.С., Петровский А.В., Рожко Ж.А., Боярчук А.И. Измерение доб-ротности колебательного контура на основе метода биения частот

Кириллов О.Л., Якимчук Г.С. Диагностирование критерия безопасности при заполнении замкнутых объемов СПЖ косвенным методом

Долина В.Г. Проблеми підвищення точності рефрактометра на основі прозорих порожнистих циліндрів.

Самков О.В., Захарченко Ю.А. Застосування алгоритму клонального відбору для побудови планів модернізації авіаційної техніки

Попов Д.В. Метод формування регламентів технічного обслуговування повітряних суден

Казак В.М., Чорний Г.П., Чорний Т.Г. Оцінювання готовності технічних об’єктів з урахуванням достовірності їх контролю

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Технические аспекты проектирования цифрового измерителя добротности варикапов

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Технические аспекты проектирования устройства для разбраковки варикапов по емкостным параметрaм и добротности

Сосюк А.В. Інтелектуальний автоматизований контроль знань в системах дистанційного навчання

Соколов А.Є. Деякі аспекти систезу комп’ютеризованої адаптивної системи навчання

Полякова М.В., Волкова Н.П., Іванова О.В. Сегментація зображень стохастичних текстур амплітудно-детекторним методом у просторі вейвлет-перетворення

Луцкий М.Г., Пономаренко А.В., Филоненко С.Ф. Обработка сигналов акустической эмиссии при определении положения сквозных дефектов

Литвиненко В.И., Дидык А.А., Захарченко Ю.А. Компьютерная система для решения задач классификации на основе модифицированных иммунных алгоритмов

Лубяный В.З., Голощапов С.С. Прямоотсчетные измерители расхождений емкостей

Беляев А.В. Построение навигации для иерархических структур в WEB-системах и системах управления WEB-сайтом

Терновая Т.И., Сумская О.П., Слободянюк И.И., Булка Т.И. Контроль качества тканей специального назначения с помощью автоматических систем.

Шеховцов А.В. Інформаційний аспект: розпізнавання образів індивідуума.

Полякова М.В. Определение границ сегмента упорядоченной текстуры на изображении с однородным фоном с помощью многоканального обнаружения пачки импульсов.

Литвиненко В.И. Прогнозирования нестационарных временных рядов с помощью синтезируемых нечетких нейронных сетей

Ковриго Ю.М., Мисак В.Ф., Мовчан А.П., Любицький С.В. Автоматизована система діагностики генераторів електростанцій

Браїловський В.В., Іванчук М.М., Ватаманюк П.П., Танасюк В.С. Керований детектор імпульсного ЯКР спектрометра

Забытовская О.И. Построение функции полезности по экспериментальным данным.

Шиманські З. Апаратні засоби сегментації мовного сигналу

Хобин В.А., Титлова О.А. К вопросу измерения парожидкостного фронта в дефлегматоре абсорбционно-диффузионной холодильной машины (АДХМ)

Фефелов А. А. Использование байесовских сетей для решения задачи поиска места и типа отказа сложной технической системы

Слань Ю. М., Трегуб В. Г. Оперативна нейромережна ідентифікація складних об’єктів керування

Ролик А.И. Модель управления перераспределением ресурсов информационно-телекоммуникационной системы при изменении значимости бизнес-процессов

Кириллов О.Л., Якимчук Г.С., Якимчук С.Г. Изучение электрического поля с помощью датчика измерителя электростатического потенциала на модели замкнутого металлического объема

Грицик В.В. Застосування штучних нейронних мереж при проектуванні комп’ютерного зору.

Гасанов А.С. Информационные технологии построения систем прогнозирования отказов

Шеховцов А.В., Везумский А.К., Середа Е.С. Алгоритм сжатия информации без потерь: модифицированный алгоритм LZ77

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Методы и алгоритмы визуализации пространственных данных на примере моделирования распространения лесных пожаров.

Полякова М.В., Крылов В.Н. Обобщённые масштабные функции с компактным носителем в задаче сегментации изображений упорядоченных текстур. – C. 75 – 84.

Полторак В.П., Дорогой Я.Ю. Система распознавания образов на базе нечеткого нейронного классификатора.

Литвиненко В.И. Синтез радиально-базисных сетей для решения задачи дистанционного определения концентрации хлорофилла.

Бражник Д.А. Управление совмещением изображения объекта в сцене и эталонного изображения.

Бабак В.П., Пономаренко А.В. Локализация места положения сквозных дефектов по сигналам акустической эмиссии.

Мороз В. В. R-D проблема и эффективность систем сжатия изображений.

Крылов В.Н., Полякова М.В., Волкова Н.П. Контурная сегментация в пространстве гиперболического вейвлет-преобразования с использованием математической морфологии.

Квасников В.П., Баранов А.Г. Анализ влияния дестабилизирующих факторов на работу биканальной координатно-измерительной машины.

Казак В.М., Гальченко С.М., Завгородній С.О. Аналіз можливості застосування імовірнісних методів розпізнавання для виявлення пошкоджень зовнішнього обводу літака.

Тищенко И.А., Лубяный В.З. Управление коммутационными процессами в интегрированных сетях связи.

Корниенко-Мифтахова И.К.,Филоненко С.Ф. Информационно-измерительная система для анализа характеристик динамического поведения конструкций.

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Модель измерителя емкости с линейной шкалой измерений.

Полякова М.В., Крылов В.Н. Мультифрактальный метод автоматизированного распознавания помех на изображении.

Рожков С.О., Федотова О.М. Алгоритм розпізнавання дефектів тканин для автоматичної системи контролю якості.

Бражник Д.А. Использование проективного преобразования для автоматизации обнаружения объектов.