In this dissertation, the object of research is the advanced generative learning objects (AGLOs), models and processes related to them. The objective of the research is to develop and to investigate the methods that enable to formalize the designing of advanced generative learning objects and using them in teaching/learning of informatics effectively. Scientific novelty: 1. AGLOs expand the informatics learning variability aspects (pedagogical, social, technological, and content). Based on those insights, it is possible to adapt and apply software engineering and computer science methods in the e-learning domain. 2. To our best knowledge, feature-based modelling in the informatics learning domain has been performed systematically for the first time. Such an approach evaluates the domain variability, aggregates and verifies the created models. 3. Formalization of the models at two levels (feature-based and executable specification) provides pre-conditions for automated tools design. 4. From the viewpoint of automatic educational content creation, AGLO extends the concept of reusability in e-learning. The specialized learning environments with integrated AGLO implement the visual transformation of a real task into its physical process, thus providing a high level of motivation and effective learning. / Darbe tiriami informatikos (programavimo) mokymuisi skirti išplėstiniai generatyviniai mokymosi objektai (IGMO) ir su jais susiję informaciniai specifikavimo/atvaizdavimo, transformavimo modeliai ir procesai. Darbo tikslas yra pateikti ir ištirti metodiką, įgalinančią formalizuoti išplėstinių generatyvinių mokymosi objektų kūrimą ir efektyvų jų naudojimą mokant informatikos (programavimo). Darbo mokslinis naujumas: 1. IGMO išplečia informatikos mokymosi sritį naujais aspektais (pedagoginiais, socialiniais, technologiniais, turinio), aprašomais terminu mokymosi variantiškumas. Tai įgalino pagrįstai adaptuoti ir naujai pritaikyti programų inžinerijos ir kompiuterijos principus ir metodus e.mokymosi sričiai. 2. Požymiais grįstas sisteminis informatikos (programavimo) mokymosi srities modeliavimas, mūsų žiniomis, atliktas pirmą kartą. Jis įvertina mokymosi variantiškumą ir agreguoja bei verifikuoja įvairialypius modelius. Tai sudaro prielaidas sistemingam IGMO kūrimui. 3. Modelių formalizavimas dviejuose lygmenyse (požymių modelių ir vykdomųjų specifikacijų) sudaro sąlygas automatizuotiems įrankiams kurti. 4. IGMO išplečia pakartotinio panaudojimo koncepciją e.mokymesi turinio automatinio kūrimo požiūriu. Sukurtos specializuotos heterogeninės mokymosi aplinkos, į kurias integruoti IGMO, įgyvendina realaus uždavinio vizualinę transformaciją į fizinį procesą bei užtikrina aukštą mokinių motyvaciją ir efektyvų mokymąsi.

Darbe tiriami informatikos (programavimo) mokymuisi skirti išplėstiniai generatyviniai mokymosi objektai (IGMO) ir su jais susiję informaciniai specifikavimo/atvaizdavimo, transformavimo modeliai ir procesai. Darbo tikslas yra pateikti ir ištirti metodiką, įgalinančią formalizuoti išplėstinių generatyvinių mokymosi objektų kūrimą ir efektyvų jų naudojimą mokant informatikos (programavimo). Darbo mokslinis naujumas: 1. IGMO išplečia informatikos mokymosi sritį naujais aspektais (pedagoginiais, socialiniais, technologiniais, turinio), aprašomais terminu mokymosi variantiškumas. Tai įgalino pagrįstai adaptuoti ir naujai pritaikyti programų inžinerijos ir kompiuterijos principus ir metodus e.mokymosi sričiai. 2. Požymiais grįstas sisteminis informatikos (programavimo) mokymosi srities modeliavimas, mūsų žiniomis, atliktas pirmą kartą. Jis įvertina mokymosi variantiškumą ir agreguoja bei verifikuoja įvairialypius modelius. Tai sudaro prielaidas sistemingam IGMO kūrimui. 3. Modelių formalizavimas dviejuose lygmenyse (požymių modelių ir vykdomųjų specifikacijų) sudaro sąlygas automatizuotiems įrankiams kurti. 4. IGMO išplečia pakartotinio panaudojimo koncepciją e.mokymesi turinio automatinio kūrimo požiūriu. Sukurtos specializuotos heterogeninės mokymosi aplinkos, į kurias integruoti IGMO, įgyvendina realaus uždavinio vizualinę transformaciją į fizinį procesą bei užtikrina aukštą mokinių motyvaciją ir efektyvų mokymąsi. / In this dissertation, the object of research is the advanced generative learning objects (AGLOs), models and processes related to them. The objective of the research is to develop and to investigate the methods that enable to formalize the designing of advanced generative learning objects and using them in teaching/learning of informatics effectively. Scientific novelty: 1. AGLOs expand the informatics learning variability aspects (pedagogical, social, technological, and content). Based on those insights, it is possible to adapt and apply software engineering and computer science methods in the e-learning domain. 2. To our best knowledge, feature-based modelling in the informatics learning domain has been performed systematically for the first time. Such an approach evaluates the domain variability, aggregates and verifies the created models. 3. Formalization of the models at two levels (feature-based and executable specification) provides pre-conditions for automated tools design. 4. From the viewpoint of automatic educational content creation, AGLO extends the concept of reusability in e-learning. The specialized learning environments with integrated AGLO implement the visual transformation of a real task into its physical process, thus providing a high level of motivation and effective learning.