Программный комплекс интеллектуальной поддержки и обеспечения безопасности функционирования СДО МАИ CLASS.NET

В работе рассматриваются особенности программной реализации и интеграции в управляющую оболочку системы дистанционного обучения (СДО) комплекса математических методов, обеспечивающих статистический анализ работы пользователей системы дистанционного обучения математическим дисциплинам и адаптацию контента этой системы под изменяющийся контингент пользователей. Программный комплекс позволяет автоматически вычислять сложности заданий, рейтинги пользователей СДО, используя статистические данные, выдавать сигналы администратору системы о возможной компрометации пользователями заданий, т.е. использования ими несанкционированных подсказок или помощи других пользователей. Автоматизируется также процедура формирования контента для проведения различных тестов и контрольных мероприятий с ограничением и без ограничения на время выполнения теста. При разработке указанного комплекса математических методов использованы две вероятностные модели: модель Раша для описания вероятности ответа пользователя на задание и модель Ван дер Линдена для описания времени ответа пользователя на задание. Программный комплекс содержит специальные оптимизационные процедуры для оценки параметров указанных моделей на основе накопленной статистики о работе пользователей. Кроме того, в работе предложены решения задач повышения эффективности работы программной реализации указанного комплекса методов и обеспечения безопасности функционирования СДО. Рассмотрена реализованная архитектура системы безопасности, используемые при ее разработке технологии и возможный вариант реализации приложений обеспечения контуров безопасности.

Ключевые слова

система дистанционного обучения; статистический анализ; адаптивные свойства, безопасность системы, контейнерные технологии.

Литература

1. Наумов, А.В. Система дистанционного обучения математическим дисциплинам CLASS.NET / А.В. Наумов, А.С. Джумурат, А.О. Иноземцев // Вестн. компьют. и информ. технологий. - 2014. - Т. 1, № 10. - С. 36-40.
2. Кибзун, А.И. Формирование интегрального рейтинга с помощью статистической обработки результатов тестов / А.И. Кибзун, С.И. Панарин // Автоматика и телемеханика. - 2012. - Т. 1, № 6. - С. 119-139.
3. Кибзун, А.И. Оценивание уровней сложности тестов на основе метода максимального правдоподобия / А.И. Кибзун, А.О. Иноземцев // Автоматика и телемеханика. - 2014. - Т. 1, № 4. - С. 20-37.
4. Наумов, А.В. Алгоритм формирования индивидуальных заданий в системах дистанционного обучения / А.В. Наумов, А.О. Иноземцев // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2013. - Т. 1, № 6. - С. 35-42.
5. Rasch, G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests / G. Rasch. - The University of Chicago Press, 1980.
6. Van der Linden, W.J. Conceptual Issues in Response-Time Modeling / Wim J. van der Linden. - Law School Admission Council, 2008.
7. Наумов, А.В. О задаче вероятностной оптимизации для ограниченного по времени тестирования / А.В. Наумов, Г.А. Мхитарян // Автоматика и телемеханика. - 2016. - № 9. - С. 124-135.
8. Наумов, А.В. Об адаптации обучающих систем переподготовки молодых специалистов на предприятиях авиационного комплекса / А.В. Наумов, Сай Кхин Аунг Тинт // Электронный журнал 'Труды МАИ'. - 2011. - Т. 1, № 42. - С. 230-236.
9. Джумурат, А.С. Математические методы адаптации СДО CLASS.NET / А.С. Джумурат // Наука и образование в современной конкурентной среде: материалы Междунар. науч.-практ. конференции. - 2014. - Т. 2, № 6. - С. 211-215.
10. Рыбалко, А.А. Виртуализация как основа систем компьютерной безопасности нового поколения / А.А. Рыбалко // Вестник московского авиационного института. - 2009. - Т. 16, № 2. - С. 12-18.
11. Рыбалко, А.А. Моделирование системы защиты облачных сервисов с использованием механизмов виртуализации / А.А. Рыбалко // Вестник московского авиационного института. - 2010. - Т. 16, № 6. - С. 143-149.