CC BY
109
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
УДК 004.896
А. С. Бождай, Ю. И. Евсеева
МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЧИВОСТИ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОЕКТИРОВАНИИ АДАПТИВНЫХ ОБУЧАЮЩИХ ПРОГРАММ
Аннотация.
Актуальность и цели. Разработка адаптивного прикладного программного обеспечения (ПО) с расширенным жизненным циклом - одно из наиболее перспективных направлений в индустрии программной инженерии. Не является исключением и сфера современных образовательных технологий. Проектирование обучающих программ должно производиться с учетом быстрой изменчивости и обучаемого (постоянное повышение уровня его знаний и навыков), и внешней среды (изменение образовательных стандартов, требований, технических возможностей). При этом процесс обучения не должен прерываться из-за работ по обновлению ПО. В основу обучающей программы должны быть заложены такие модели, которые позволили бы программе отслеживать процессы изменчивости и самоадаптироваться к ним без перекомпиляции исходного кода. Основные цели работы: 1) дать обзор существующих технологий моделирования изменчивости и самоадаптации ПО; 2) рассмотреть вопросы продления жизненного цикла обучающего ПО; 3) предложить способы моделирования изменчивости в процессах автоматизированного проектировании адаптивных обучающих программ с поддержкой 3Б-графики.
Материалы и методы. Использованы методы моделирования изменчивости на основе характеристических диаграмм и их формального пропозиционального представления, а также технология инженерии линеек программных продуктов.
Результаты. Выполнен обзор адаптивных обучающих систем как наиболее перспективной разновидности компьютерных обучающих программ, описаны основные стратегии адаптивности. Рассмотрены существующие инструментальные системы синтеза обучающего ПО, ориентированного на интеллектуальность и адаптивность. Выявлены основные недостатки данных систем, предложены методы их решения. Рассмотрены вопросы моделирования изменчивости предметных областей и окружающей программной среды. Предложено использование технологии моделирования изменчивости в области автоматизированного проектирования обучающего ПО. Рассмотрены возможности применения технологии в построении электронных обучающих курсов.
Выводы. Описанные технологии моделирования изменчивости позволяют проектировать самоусложняющиеся обучающие приложения, которые в ходе взаимодействия с пользователем способны предлагать все более сложные модельные и обучающие ситуации. Данные ситуации не создаются заранее программистом, а генерируются на лету приложением на основе обратных связей
Engineering sciences. Computer science, computer engineering and control
5
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион
с пользователем и окружающей средой. Предлагается возможность создания инструментальной платформы для синтеза обучающего ПО, способного самостоятельно поддерживать и расширять свой жизненный цикл. Низкий порог вхождения при работе с такой платформой открывает широкие возможности по созданию обучающих приложений для лиц, не имеющих специальной подготовки в области информационно-компьютерных технологий.
Ключевые слова: обучающие системы, адаптивные системы, самоадаптация, жизненный цикл ПО, модели изменчивости, DSPL, адаптивное программное обеспечение.
A. S. Bozhday, Yu. I. Evseeva
VARIABILITY MODELING IN DESIGNING THREEDIMENSIONAL ADAPTIVE PROGRAMS
Abstract.
Background. Development of adaptive software applications with an extended life cycle is one of the most promising directions in the software engineering industry. The world of modern educational technologies is not an exception. Training program design should be based on fast variability of the student's characteristics (continuous improvement of their knowledge and skills) as well as the environment (changes in educational standards, requirements, technical capabilities). In this case, the learning process should not be interrupted because of the software renovation. The basis of a training program should be represented by such a model that would allow the program to track the processes of environmental variability and adapt itself to them without having the source code recompiled. The main objectives of the work are as follows: 1) to provide an overview of the existing variability technologies and self-adaptive software; 2) to consider the question of training software life cycle extending; 3) to offer the variability modeling technology in the processes of automated adaptive training programs design with support of 3D-graphics.
Materials and methods. There authors used variability modeling methods on the basis of feature diagrams and their formal propositional representation, as well as the software product line technology.
Results. The authors completed the review of adaptive systems as the most promising variety of computer training programs; the article describes the basic strategies of adaptability. The existing training software synthesis tools based on artificial intelligence and adaptability were studied. The basic disadvantages of these systems were found, and the methods of solving thereof were proposed. The problems of variability modeling of subject areas and program environment were considered. The use of the variability technology in computer-aided design of training software was proposed. The authors also investigated the possibility of using the technology in creation of e-learning courses.
Conclusions. The described modeling technology allows to design self-adapted learning applications, which are able to offer increasingly sophisticated modeling and learning situations in the course of interaction with a user. These situations are not created in advance by programmers; they are generated promptly on the basis of the feedback from users and the environment. The authors have offered an opportunity to create a tool for the synthesis of the training software that can independently maintain and extend its life cycle. Low entry barrier of this platform opens up opportunities to create educational applications for those who have no special training in the field of information and computer technologies.
Key words: training systems, adaptive systems, self-adaptation, life cycle model, variability, DSPL, adaptive software.
6
University proceedings. Volga region
№ 1 (33), 2015 Технические науки. Информатика, вычислительная техника
Введение
Стремительный прогресс в сфере информационных технологий во многом определяет функциональные характеристики и закономерности развития обучающих приложений. Развивающийся рынок мобильных устройств, прогресс в сфере инфокоммуникаций, популярность игровых форм социального общения, стремление к визуальности, виртуальным мирам и дополненной реальности, бережливая стратегия разработки программ (Lean software development - LSD), непрерывность жизненного цикла программного обеспечения, развитие клиент-серверных и сервис-ориентированных систем, систем искусственного интеллекта - все эти тенденции должны учитываться и сферой обучающего программного обеспечения (ПО).
Следует отметить, что рынок обучающего ПО чутко реагирует на многие из перечисленных факторов. Так, расширяющийся рынок мобильных устройств способствует появлению обучающих систем, ориентированных на мобильные платформы (системы M-Learning); различные средства дистанционного и электронного обучения используют возможности беспроводных инфокоммуникаций; многие обучающие онлайн-игры и интеллектуальные обучающие системы используют опыт работы социальных сетей; визуальное представление образовательного контента зачастую основано на передовых методах компьютерной графики и систем виртуальной реальности; набирает популярность сервис-ориентированная архитектура приложений. И, наконец, наиболее общей тенденцией в развитии обучающих программ является их интеллектуализация.
Однако не существует таких обучающих программ, которые учитывали бы все перечисленные факторы. Решить проблему экономной разработки подобных программ можно путем создания специализированной системы синтеза. Наличие у такой системы качественных интерфейсов позволит сделать достаточно низким порог ее вхождения. Для качественной реализации адаптивности (обеспечение самоусложняющегося поведения) необходимо создание специфической логической структуры, лежащей в основе поведения генерируемых системой приложений.
1. Свойство адаптивности и стратегии адаптации в обучающих системах
В существующих обучающих системах различают две принципиально разные модели обучения - линейную и адаптивную. Линейную модель характеризует заранее предопределенная последовательность прохождения заданий. В адаптивной модели такая последовательность (или сами задания) генерируется автоматически на основе индивидуальных особенностей обучаемого.
В основе механизма адаптивности лежит модель обучаемого, в состав которой входят: начальные знания обучаемого, его индивидуальные особенности, цели обучения, информация о правилах изменения модели обучаемого по результатам работы с ним.
При грамотном подходе к организации адаптивности возможно построение обучающей системы, способной реализовывать непрерывно самосовершенствующийся алгоритм обучения.
Engineering sciences. Computer science, computer engineering and control
7
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион
В настоящее время выделяют следующие технологии адаптации:
1. Технология интеллектуального анализа решений позволяет определить, что именно неправильно в действиях пользователя, отсутствие или искажение каких именно знаний ответственно за ошибку.
2. Адаптивное планирование. Задача данной технологии - выработка индивидуальной траектории обучения.
3. Поддержка интерактивного решения задач обеспечивает предоставление обучаемому помощи в ходе выполнения заданий на основе нескольких контуров обратной связи.
4. Адаптивное представление позволяет изменять содержание страниц электронных учебных пособий в соответствии с текущими знаниями пользователя.
5. Поддержка совместной работы. Цель этой технологии - использование хранимых в моделях обучаемых знаний для формирования групп для совместной работы.
6. Мультиагентный подход. В основе этого подхода лежит построение системы как совокупности агентов (преподавателя, пользователя, отдельных объектов знания, задач, результатов и т.д.). Каждый агент может иметь собственную структуру, знания, различные стратегии собственного поведения и взаимодействия с другими агентами.
Каждая из приведенных технологий в зависимости от того, в какой именно обучающей системе она использована, может иметь в своей основе различный математический аппарат. Например, известно множество различных алгоритмов адаптации, предназначенных для мультиагентных систем [1].
Следует заметить, что перечисленные технологии позволяют реализовать довольно ограниченные адаптивные механизмы. Создание с их помощью полноценных адаптивных трехмерных тренажеров, способных к самоусложняющемуся поведению, вряд ли возможно.
2. Обзор некоторых систем синтеза компьютерных обучающих программ
Современное состояние исследований в области создания систем синтеза компьютерных обучающих программ можно оценить на примерах последних разработок.
Отдельный подкласс инструментов для создания обучающих приложений представляют программы для синтеза интеллектуальных обучающих систем (intelligent tutoring systems). К ним относятся: XAIDA, SIMQUEST, CTAT, REDEEM, Eon, MetaLinks, CALAT и др. [2]. Данные технологии не имеют возможностей для проектирования высокоуровневых виртуальных тренажеров. Ни в одной из рассмотренных систем нет поддержки трехмерной графики, а типы создаваемых приложений узко ограничены определенной предметной областью.
В настоящий момент существует несколько платформ, предназначенных для создания адаптивных обучающих компьютерных игр. К числу таких платформ можно отнести фреймворк «e-Adventure», назначение которого -разработка адаптивных обучающих игр в жанре Point-and-Click [3]. В качестве достоинства данной системы можно отметить ее простоту, а в качестве недостатка - отсутствие поддержки трехмерной графики и примитивные средства реализации адаптивности.
8
University proceedings. Volga region
№ 1 (33), 2015 Технические науки. Информатика, вычислительная техника
Системы Adobe Flash и Unity ориентированы на создание широкого класса интерактивных графических программ, однако пригодны и для разработки обучающего ПО [4, 5]. Достоинство данных платформ - их универсальность, возможность создания обучающего ПО в разных предметных областях. Недостатки - высокая сложность освоения и отсутствие специальных инструментов для реализации адаптивности.
Важно отметить и отечественные разработки. Разработанная в Волгоградском государственном университете система VirtualLab не требует специальных навыков для проектирования виртуальных тренажеров [6]. Данная система проста и интуитивно понятна, не ограничена какой-либо предметной областью. Но существенными недостатками системы являются невозможность работы с трехмерной графикой, отсутствие внутреннего языка программирования и средств для реализации механизма адаптации.
3. Инженерия линеек программных продуктов и технология характеристического моделирования
Инженерия линеек программных продуктов (Software Product Line Engineering, SPLE) является сравнительно новым подходом к управлению жизненным циклом программ, который основан на парадигме повторного использования кода в ПО [7, 8]. SPLE позволяет организовывать эффективное управление общими и индивидуальными компонентами линейки продуктов (SPL).
Проблема адаптации к изменениям окружающего мира - еще одна задача, для решения которой может применяться SPLE. Такие неблагоприятные для ПО факторы, как отказы отдельных подсистем, смена потребностей пользователей, изменение качества каналов связи и условий энергопотребления и т.д., не должны приводить к сбоям в функционировании. Для решения подобных проблем применяются различные методы адаптации, к числу которых относятся самонастройка, применение агентов, поддержка автономности и т.д. Большинство приведенных методов лежат в основе технологии инженерии динамических линеек программных продуктов (Dynamic Software Product Line Engineering, DSPLE) [9, 10]. Данная технология представляет собой расширение SPLE, ориентированное на задачи динамической адаптации, в частности, адаптации во время выполнения. На сегодня DSPLE применяется в сферах робототехники, производственной автоматики, информационных систем и систем мониторинга.
Самонастраивающуюся систему можно представить как динамическую линейку программных продуктов (DSPL), каждая из конфигураций в которой представляет собой один из возможных вариантов SPL (структурная адаптация). Варианты могут динамически связываться между собой (адаптация во время выполнения).
Подходы DSPLE основаны на использовании так называемых моделей изменчивости, позволяющих максимизировать повторное использование компонентов при разработке схожих программных систем либо схожих вариантов функционирования одной системы, а также добиться самоадаптации программного продукта [10].
Для выявления общих и вариантных характеристик SPL применяются модели характеристик. С их помощью можно определить, например, требует
Engineering sciences. Computer science, computer engineering and control
9
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион
ли наличие одного компонента (характеристики) в программном продукте наличия какого-либо другого компонента. Если потребность в характеристике может быть выявлена только на стадии выполнения программы, то эта программа может использовать технологию DSPLE для переключения с одного варианта функционирования на другой. Однако в некоторых случаях наличия одного только переключения будет недостаточно, так как может возникнуть необходимость в изменении самой модели характеристик.
4. Модели характеристик и их применение в разработке системы
синтеза адаптивного трехмерного программного обеспечения
Технологии DSPLE и характеристического моделирования могут быть полезны при построении системы синтеза адаптивного обучающего ПО. Все поведенческие вариации обучающего приложения могут быть определены с помощью моделей характеристик (статически заданных заранее или динамически генерируемых), а само приложение в состоянии определенной поведенческой реакции будет представлять собой отдельный экземпляр SPL. Сама же SPL - это совокупность всех поведенческих вариаций приложения.
В качестве примера приведем обобщенную поведенческую модель обучающего приложения (рис. 1). Как видно из рисунка, изменчивость в таком приложении выражается в двух основных аспектах - геометрическом и поведенческом. В случае геометрической изменчивости речь идет о разном уровне детализации трехмерных объектов. Подобный тип изменчивости может быть использован в трехмерных обучающих тренажерах вроде виртуального операционного стола: работа с моделями внутренних органов может проводиться на различных уровнях детализации. Поведенческий аспект затрагивает алгоритмическую основу приложения - на более высоких уровнях сложности приложение будет использовать дополнительные функции.
Рис. 1. Обобщенная поведенческая и геометрическая модель характеристик обучающего приложения
Модели характеристик обладают иерархической структурой: у каждой модели характеристик есть одна корневая характеристика со своей иерархией подхарактеристик (дочерних характеристик). Подхарактеристики делятся на
10
University proceedings. Volga region
№ 1 (33), 2015 Технические науки. Информатика, вычислительная техника
обязательные и дополнительные, составные (имеющие дочерние характеристики) и примитивные. Существующие типы отношений между дочерними и родительскими характеристиками представлены в табл. 1.
Таблица 1
Типы отношений между родительскими и дочерними характеристиками в модели характеристик
Обозначение Наименование Описание
l Обязательная характеристика Дочерняя характеристика является обязательной
A Опциональная характеристика Дочерняя характеристика не является обязательной
A ИЛИ По меньшей мере одна из представленных дочерних характеристик должна присутствовать в конечной конфигурации
A Исключающее ИЛИ Только одна из представленных дочерних характеристик должна присутствовать в конечной конфигурации
Д requires g А требует В Реализация в конечном продукте характеристики A требует реализации характеристики B
Многие нотации допускают введение перекрестных ограничений. Перекрестное ограничение - это дополнительное ограничение (часто произвольная пропозициональная формула), накладываемое на характеристики модели. Все ограничения в модели характеристик должны быть выполнены.
Модель характеристик может быть переведена в соответствующую пропозициональную формулу, которая истинна только в том случае, если истинна комбинация характеристик модели.
Формула, соответствующая всей модели, составляется путем объединения в единое выражение пропозициональных формул каждой конструкции в модели (табл. 2), перекрестных ограничений и формулы корневой характеристики. Итоговая пропозициональная формула является семантическим описанием модели характеристик, т.е. описанием всех допустимых характеристических комбинаций.
Модели, изображенной на рис. 1, соответствует следующая пропозициональная формула:
(.Поведение ^ ОП ) л )ОП ^ Поведение ) л (Геометрия ^ ОП ) л
л(ОП ^ Геометрия) л
Поведение Функцияt
1<г <N j
л
Engineering sciences. Computer science, computer engineering and control
11
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион
Геометрия ^ у Модельj
V 1<j<K
(
Функция N ^ у Функция Ыц 1<i1<M
f
\
Модель 1 ^
у
Модель 1
j1
1<j1<L
А ОП.
Таблица 2
Соответствие типов характеристических отношений и пропозициональных формул (P - родительская характеристика,
Ci - дочерняя характеристика)
Элемент модели характеристик Пропозициональная формула
Опциональная характеристика Ci Ci ^ P
Обязательная характеристика Ci (Ci ^ P)а( ^ Ci)
ИЛИ-группа Р ^ у Ci 1<i < n
Альтернативная группа (Р ^ у Ci 'j А А (Ci у —Cj ) V 1<i <n J i < j
В дальнейшем возможна минимизация полученной формулы и оптимизация структуры программы. Также за счет использования алгоритмов вроде LTMS (Logic-Based Truth Maintenance Systems [11]) возможно осуществление автоматического поиска противоречий в составленной структуре программы.
5. Применение моделей изменчивости при построении электронных обучающих курсов
Системы для создания электронных обучающих курсов в настоящее время представляют собой одну из наиболее распространенных разновидностей обучающего ПО. Полноценная современная система обучающего ПО должна включать в себя и возможность проектирования электронных курсов. При реализации такой возможности технология моделирования изменчивости может оказаться полезной.
Рассмотрим модель изменчивости обучающего модуля студента при изучении отдельно взятого курса. Для примера выбран курс «Функциональное программирование» (рис. 2). Данная модель включает в себя описание трех составляющих:
1. Контент курса. Определяется структурой изучаемого курса, весь материал которого условно разделен на начальную, базовую и продвинутую части. По мере изучения модулей курса начальной части они должны заменяться на модули базовой, а затем - продвинутой частей. Тем самым по мере успешного освоения модулей курса обеспечивается постепенное изменение контента, транслируемого студенту через его обучающий модуль.
2. Интерфейс обучающего модуля. Определяет внешние формы, в рамках которых студенту транслируется образовательный контент, а также предоставляются элементы управления просмотром.
12
University proceedings. Volga region
Engineering sciences. Computer science, computer engineering and control
Рис. 2. Модель изменчивости обучающего модуля студента на примере изучения курса «Функциональное программирование»
№ 1 (33), 2015 Технические науки. Информатика, вычислительная техника
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион
Изменяемость этой составляющей более медленная, поскольку она зависит частично от навыков студента пользования компьютером, а частично от его психофизических особенностей восприятия информации с экрана.
3. Программно-аппаратная платформа. Складывается, во-первых, из типа вычислительного устройства и пропускной способности телекоммуникационного канала, через которое обучаемый получает доступ к контенту; во-вторых, из типа базового ПО (операционной системы) и прикладного ПО.
Например, при изучении курса «Функциональное программирование» в качестве прикладного ПО могут выступать компиляторы и интерпретаторы для различных видов изучаемых функциональных языков, текстовые редакторы для набора и редактирования программного кода, браузеры для просмотра теоретического материала и мультимедийных приложений, а также программные системы дистанционного компьютерного тестирования.
Таким образом, в ходе изучения курса обучающий модуль студента будет постоянно самоадаптироваться, подстраиваясь под уровень текущей успеваемости студента, доступных ему в данный момент аппаратновычислительных и программных ресурсов, персональных психофизических особенностей. В основе всех этих изменений лежит модель изменчивости обучающего модуля, которую можно математически описать в терминах теории гиперграфов. Все пространство возможных конфигураций обучающего модуля представляется гиперграфом с динамически изменяемой структурой гиперребер (уравнения 1-6) [12, 13]. Здесь в качестве вершин гиперграфа выступают все возможные характеристики изменчивости, а динамически изменяемые гиперребра описывают возможные конфигурации обучающего модуля, построенные на различных множествах вершин (характеристик изменчивости) (рис. 3).
Рис. 3. Гиперграф, в котором веса вершин соответствуют индексам характеристик в модели изменчивости (рис. 2), а гиперребра соответствуют возможным конфигурациям обучающего модуля
14
University proceedings. Volga region
№ 1 (33), 2015 Технические науки. Информатика, вычислительная техника
При этом стоит отметить, что одни характеристики изменчивости модели могут влиять на выбор других характеристик. Например, текущая пропускная способность телекоммуникационных каналов может повлечь изменение интерфейсной составляющей, а составляющая контента может накладывать требования на аппаратное обеспечение и состав требуемого ПО.
Зададим в качестве модели изменчивости гиперграф VMG, состоящий из двух множеств и предиката:
VMG = (V, U, P). (1)
Множество V описывает структуру гиперграфа на уровне вершин:
V = {ViXweight)}, i = 1, 2, ..., N, (2)
где N - общее количество вершин, соответствующее общему числу характеристик модели изменчивости; (weight) - вес вершины вида n.1.1.1 (рис. 3), соответствующий индексу соответствующей характеристики в иерархической структуре модели изменчивости.
Множество U имеет мощность, соответствующую количеству возможных конфигураций обучающего модуля:
U = {и,}; j = 1, 2, ..., K, (3)
где K - количество гиперребер.
Очевидно, что в зависимости от объема и структуры каждого учебного курса, от технических и телекоммуникационных возможностей, доступных студенту в определенный момент и от некоторых других особенностей мощность множества U может существенным образом меняться.
Предикат P определяет инцидентность вершин и гиперребер каждого слоя. P определен на множестве всех пар (ve V, ue U). Областью истинности предиката P является множество R переменной мощности Bt Ф const:
F(P) = {(v, и) | P(v, u)r}, (4)
где v е V, и е U, r е R = {1, 2, ., Bt}.
Матричное представление (матрица инцидентности размера NxK) гиперграфа будет иметь вид
Mf=
||m-
i^•||NxK,
(5)
где
mij=i
1, если (vi, uj )e F(P), v eV, u e U; 0,если(vi,uj) F(P), veV, ueU.
В некоторых случаях удобнее использовать матрицу связности вершин гиперграфа, которая имеет размер NxN и отражает попарные отношения связности вершин через инцидентные гиперребра:
Мс = ||myj|NxN, (6)
где
Engineering sciences. Computer science, computer engineering and control
15
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион
mij = 1
1, если для (, Vj )uk, (vj, uk )e F(P), (, uk )e F(P), v e V, u eU;
0,еслидля (v,Vj)-(Эщ), (v,uk)e F(P), (Vj,uk)e F(P), ve V, ue U.
Рассмотренное теоретико-множественное представление модели изменчивости позволяет определить матричное представление этой модели. Такая модель может послужить хорошей основой для создания инструментальных программных средств и алгоритмов синтеза виртуальных обучающих тренажеров и систем дистанционного обучения с расширенным жизненным циклом
Заключение
Существующие технологии реализации адаптивности в обучающем ПО значительно ограничены, и на их основе невозможно создать самонастраивающуюся обучающую 3Б-программу. В качестве альтернативы предлагается использовать технологию DSPL и модели изменчивости, что обеспечит возможность как структурной, так и динамической адаптации виртуальных обучающих тренажеров и тем самым существенно расширит их жизненный цикл. Предложенный подход к построению модели характеристик позволяет одновременно учитывать изменчивость и геометрических, и поведенческих факторов функционирования 3D-программы. Это обеспечит гибкую самоадаптацию обучающих программ и тренажеров к изменению уровня знаний обучаемого, образовательных требований и стандартов, доступных технических средств.
Список литературы
1. Гуревич, Л. А. Мультиагентные системы / Л. А. Гуревич, А. Н. Вахитов // Введение в Computer science. - М., 2005. - С. 116-139.
2. Nkambou, R. Advances in Intelligent Tutoring Systems / R. Nkambou, R. Mizogu-chi, J. Bourdeau. - Springer Publishing Company, Incorporated, 2010 - P. 365-375.
3. E-adventure. E-learning games. - URL: http://e-adventure.e-ucm.es/ (дата обращения: 26 октября 2014).
4. Unity3D. URL: http://unity3d.com (дата обращения: 26 октября 2014).
5. Flash Professional tutorials and articles. - URL: http://www.adobe.com/devnet/flash/ article-index.html (дата обращения: 26 октября 2014).
6. Матлин, А. О. Автоматизация процесса создания виртуальных тренажеров : автореф. дис. ... канд. техн. наук / Матлин А. О. - URL: http://www.vstu.ru/files/ autoabstract/2923/avtomatizaciya_processa_sozdaniya_virtualnyh_trenazherov.pdf
7. Liebig, J. An Analysis of the Variability in Forty Preprocessor-Based Software Product Lines / J. Liebig, S. Apel, C. Lengauer, C. Kastner, M. Schulze // ICSE '10 Proceedings of the 32nd ACM/IEEE International Conference on Software Engineer-ing.Volume 1. - New York, USA, 2010. - P. 105-114.
8. Apel, S. FeatureHouse: Language-Independent, Automated Software Composition / S. Apel, C. Kastner, C. Lengauer // IEEE 31st International Conference on. - Software Engineering, 2009. - P. 221-231.
9. Czarnecki, K. Feature Diagrams and Logics: There and Back Again / K. Czarnecki, A. Wasowski // SPLC '07 Proceedings of the 11th International Software Product Line. -IEEE Computer Society Washington, Washington, USA, 2007. - P. 23-34.
16
University proceedings. Volga region
№ 1 (33), 2015 Технические науки. Информатика, вычислительная техника
10. Linden, F. J. Software Product Lines in Action: The Best Industrial Practice in Product Line Engineering / F. J. Linden, K. Schmid, E. Rommes. - New York, USA : Springer-Verlag New York, 2007. - P. 55-72.
11. Weiru, L. Propositional, Probalistic and Evidential Reasoning. Integrating numerical and symboling approaches / L. Weiru. - Physica-Verlag. A Springer-Verlag Company, 2001. - P. 3-10.
12. Бождай, А. С. Мониторинг процессов обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии в Российской Федерации / А. С. Бождай // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2010. - № 4 (16). - С. 3-14
13. Бождай, А. С. Средства визуального программирования в автоматизированной системе синтеза трехмерных компьютерных приложений / А. С. Бождай, Ю. И. Евсеева, А. А Гудков // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2014. - № 1 (9). - С. 85-90.
References
1. Gurevich L. A., Vakhitov A. N. Vvedenie v Computer science [Introduction into computer science]. Moscow, 2005, pp. 116-139.
2. Nkambou R., Mizoguchi R., Bourdeau J. Advances in Intelligent Tutoring Systems. Springer Publishing Company, Incorporated, 2010, pp. 365-375.
3. E-adventure. E-learning games. Available at: http://e-adventure.e-ucm.es/ (accessed 26 October 2014).
4. Unity3D. Available at: http://unity3d.com (accessed 26 October 2014).
5. Flash Professional tutorials and articles. Available at: http://www.adobe.com/ devnet/flash/article-index.html (accessed 26 October 2014).
6. Matlin A. O. Avtomatizatsiya protsessa sozdaniya virtual'nykh trenazherov: avtoref. dis. kand. tekhn. nauk [Authorization of the process of virtual training simulators creation: author’s abstract of dissertation to apply for the degree of the candidate of engineering sciences]. Available at: http://www.vstu.ru/files/
autoabstract/2923/avtomatizaciya_processa_sozdaniya_virtualnyh_trenazherov.pdf
7. Liebig J., Apel S., Lengauer C., Kastner C., Schulze M. ICSE ’10 Proceedings of the 32nd ACM/IEEE International Conference on Software Engineering.Volume 1. New York, USA, 2010, pp. 105-114.
8. Apel S., Kastner C., Lengauer C. IEEE 31st International Conference on. - Software Engineering, 2009, pp. 221-231.
9. Czarnecki K., Wasowski A. SPLC ’07 Proceedings of the 11th International Software Product Line. IEEE Computer Society Washington, Washington, USA, 2007, pp. 23-34.
10. Linden F. J., Schmid K., Rommes E. Software Product Lines in Action: The Best Industrial Practice in Product Line Engineering. New York, USA: Springer-Verlag New York, 2007, pp. 55-72.
11. Weiru L. Propositional, Probalistic and Evidential Reasoning. Integrating numerical and symboling approaches. Physica-Verlag. A Springer-Verlag Company, 2001, pp. 3-10.
12. Bozhday A. S. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekh-nicheskie nauki [University proceedings. Volga region. Engineering sciences]. 2010, no. 4 (16), pp. 3-14
13. Bozhday A. S., Evseeva Yu. I., Gudkov A. A. Modeli, sistemy, seti v ekonomike, tekhnike, prirode i obshchestve [Models, systems, networks in economy, engineering, nature and society]. 2014, no. 1 (9), pp. 85-90.
Engineering sciences. Computer science, computer engineering and control
17
Известия высших учебных заведений. Поволжский регион
Бождай Александр Сергеевич доктор технических наук, профессор, кафедра систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: bozhday@yandex.ru
Евсеева Юлия Игоревна аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: shymoda@mail.ru
Bozhday Aleksandr Sergeevich Doctor of engineering sciences, professor, sub-department of CAD, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Evseeva Yuliya Igorevna
Postgraduate student, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
УДК 004.896 Бождай, А. С.
Моделирование изменчивости в автоматизированном проектировании адаптивных обучающих программ / А. С. Бождай, Ю. И. Евсеева // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2015. - № 1 (33). - С. 5-18.
18
University proceedings. Volga region
