В данной статье приведено описание возможностей технологии, требований к техническим и программным средствам для ее реализации, структуры и содержания экзаменационной работы, технологий тестирования. Даны рекомендации для проведения тренинга школьников, готовящихся к сдаче ЕГЭ по информатике, с использованием средств репетиционного тестирования в режиме on-line, открытых для доступа через Интернет для любого посетителя сайта http://de.ifmo.ru/exam . Демонстрационная версия ЕГЭ и правила работы с системой подготовки к ЕГЭ размещены на диске к журналу.

XML-реляционное преобразование является нетривиальной задачей, для решения которой могут быть применены продукционные правила. Цель исследования заключается в разработке системы продукционных правил для выполнения однозначного преобразования XML-документов и реляционных структур данных. В рамках исследования был проведен анализ различных способов XML-реляционного преобразования, используемых в современных информационных системах, был разработан алгоритм однозначного преобразования иерархических структур данных к реляционным и обратно с использованием системы продукционных правил. В статье рассмотрен пример использования разработанной системы продукционных правил для передачи данных о виртуальных лабораториях. С. 51-64.

Production rule system is an artificial intelligence method that can be used for XML-relational mapping, which is a nontrivial task. The purpose of the presented study is to develop a production rule system that could be successfully applied for unique mapping XML documents to relational model and back. Analysis of different XML-relational mapping methods used in modern informational systems had been conducted. A unique method of mapping relational data structures to hierarchical ones had been developed based on the production rule system. A mapping example of XML document with information about virtual labs had been described.

В работе приведено описание автоматной модели эталонного алгоритма построения верного решения алгоритмических заданий для виртуальных лабораторий, разработанной на основе модели автоматизированного объекта управления, дан метод формального определения сложности варианта задания и приведен пример определения функции сложности. Функция сложности определяет зависимость итоговой сложности варианта задания от его свойств и таким образом делает возможным автоматическое построение вариантов с заданной сложностью. Результаты работы применены при разработке виртуальных лабораторий, которые используются в практикуме MOOC (массовых открытых онлайн курсов) по теории графов. С. 34-43.

The paper describes an automaton model of the reference algorithm for constructing the right solution for algorithmic tasks for virtual laboratories. The developed model is based on the model of the automated control object. A method of formal determining the complexity of algorithmic task and example of determining of the complexity function are also described. Example. Complexity function determines how complexity of task variant depends on its properties, and thus makes possible the automatic construction of task variants having predefined complexity. The described results are applied in development of virtual laboratories, which are used in the graph theory MOOC.