Розроблено багаторівневу систему моделей програмних агентів для персоналізованого пошуку матеріалів з використанням методів системного аналізу IDEF0, IDEF5 і онтологій, що дозволило формалізувати процес персоналізованого пошуку навчальних матеріалів і підвищити ефективність їх пошуку й персоналізованого підбору завдяки введенню технологічного ланцюжка: персонального агента, агента-координатора й агента інформаційно-навчального ресурсу. Розроблено узагальнений критерій оцінки відповідності характеристик навчальних матеріалів (мови викладу, рівня складності) персональним характеристикам суб'єкта навчання (знанню мов, віку), який передбачає настроювання коефіцієнтів значимості часткових критеріїв відповідності характеристик на рівень переваг суб'єкта навчання з використанням генетичного алгоритму, що дозволило зменшити час на первинний аналіз і відбір для вивчення навчальних матеріалів на основі формування множини метаданих навчальних матеріалів, адекватних персональним характеристикам суб'єкта навчання. Розвинуто онтологічні моделі суб'єкта навчання й інформаційно-навчального ресурсу, які погоджені з принципами структурування й взаємозв'язку інформації відповідно до проекту Semantic Web, а також зі стандартами групи IEEE 1484, на основі яких одержано характеристики навчальних матеріалів і суб'єкта навчання, що дозволило розробити алгоритми пошуку та персоналізованого підбору навчальних матеріалів, які базуються на відповідних їм метаданих, а також обробці інформації з використанням профілів і запропонованого узагальненого критерію.

  Скачати повний текст