人工智能教育背景下的數字圖像處理課程教學模式探究

何冰

（1. 渭南師范學院 物理與電氣工程學院，陜西 渭南；2. 陜西省X射線檢測與應用研究開發中心，陜西 渭南）

一 引言

人工智能的發展在當今世界受到了廣泛的關注，如何在人工智能教育背景下進行新型人才培養（新工科、新農科等學科）是各個高校面臨急需解決的一個重要的問題。而人才培養體系改革中教學模式的改變是首當其沖的一項內容，因此，如何在突破傳統教學方法的弊端及局限，增強課程實用性及創新性教學模式，滿足在人工智能教育背景下人才培養的需求是目前課程教學模式改革中面臨的最核心問題。

數字圖像處理課程是電子信息類專業中核心的課程之一，也是通信工程、計算機、軟件工程等多個學科及專業設置的專業選修課[1]。該課程內容雖然不同高校選用的教材有所不同，但涉及圖像處理的核心內容基本一致，主要的研究內容包括：圖像增強、圖像壓縮、圖像復原、圖像分割、圖像分類及圖像重建等。隨著智能化技術的發展，數字圖像處理已廣泛應用于航天和航空技術、生物醫學工程、通信工程、工業和工程、軍事公安、文化藝術等領域[2,3]。數字圖像處理技術已經成為人工智能教育背景下的重要組成部分，因此，各高校開設的數字圖像處理課程應緊密結合智能化時代的特性，融入交叉多學科的前沿理論知識體系，同時與實際的應用相結合，與時俱進地培養工業4.0時代下的創新創業實踐性人才。

然而傳統的數字圖像處理課程教學模式主要圍繞課程理論講授的教學方式，普遍采用以板書或電子課件ppt的教學形式對各種圖像處理算法的基本原理和應用進行介紹，同時開設與理論課程相對應的驗證性實驗作為對理論知識點的進一步的鞏固和理解，這種傳統的模式在人工智能教育的背景下已經很難滿足培養創新創業的實踐性人才的需求[4-6]。主要體現在以下幾個方面：（1）教學內容與實際的應用相互脫節，大部分理論教學內容在現實生活中已經取得了廣泛的應用。多數圖像處理的算法均來源于較早及最基礎的理論，與人工智能時代的發展不能同步。（2）課程授課思維陳舊和保守，對于理論教學的各知識點的授課多數高校依然保持著一個任課教師獨立授課的方式，而數字圖像處理課程的特點主要呈現算法更新快、技術新、交叉性強及應用性廣。因此，單一教師在個人的學習及提升過程中也只能在該課程的知識體系中對某一方面精通或具有豐富的實踐經驗。為了適應該課程的發展，單一教師授課的方式應該向一門課分知識點由多個該研究領域的教師分章節進行講解轉變。（3）實驗教學過于簡單及基礎化，多數高校針對數字圖像處理的實驗環節均采用MATLAB作為其仿真實驗的環境，然而MATLAB軟件具有多數的圖像處理算法工具箱及函數集，對于一些理論算法的驗證只需學會調用相關已有的函數就可完成，這樣不利于學生對算法的理論知識點的真正掌握。因此必須對現有的教學方式進行改革，并進一步提升大學生的實踐創新能力，結合人工智能教育背景下的新教學模式，解決傳統的教學過程存在的各種弊端和問題[7-9]。

二 教學改革模式探究

2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，同時，教育部也制定了《高等學校人工智能創新行動計劃》明確提出加大人工智能領域人才培養力度，為我國的人工智能發展提供戰略支撐。而課程教學是我國高校人才培養的重要環節和主要途徑，因此，如何在人工智能教育背景下完成好課堂教學的創新，關乎到人工智能領域人才培養的實現[10-12]。

（一）理論課堂教學方法的改革

數字圖像處理課程其應用領域范圍較廣、交叉性強，但實際的課堂教學模式主要是以授課教師為中心，教師通常采用板書和多媒體教學相結合的方式對學生進行講授，而學生課堂主要以聽課和記筆記的形式為主要的學習方式。課堂上教師過于重視理論基礎知識的講解，而許多的基礎知識點由于存在數學公式的推導，學生難以理解，課堂上由于是以教師為中心，所以學生之間缺乏時間上的交流和探討，另外，教師課堂上針對某個特定問題也會采用提問的方式與學生進行溝通，但現行的教育模式下多數學生對于老師的問題興趣不大，互動的積極性不高，因此，整體課堂教學效果并不理想，達不到預期的教學目標。如我們能夠在課堂教學中留出非常充足時間及時和學生進行互動、教師身份和學生身份互換，那么不僅僅是自己作為老師的角色，也使自己嘗試學生的角色，這樣可以引導和激發學生的主動性，同時，讓學生以老師的身份進行部分課程內容的講解和交流，可以激發學生的質疑精神和創新能力。鑒于此，我們提出了基于人工智能教育背景下的自主理論課程學習+輔助理論講授+分組理論問題討論的模塊化理論教學方式來改變傳統理論教學的不足。首先，利用現有的智能化媒體工具（包括智慧教室、網絡及手機個人終端），結合數字圖像處理課程的特點，將課程進行模塊化分解，對于學生難以理解的公式推導，我們借助工程實例、國家級精品課程資源、動畫圖片及網絡視頻等對其進行概念上和形式上的轉換，使得公式的推導形象化、簡單化、更易于理解和掌握。其次，在借助人工智能的教育資源的條件下我們提倡學生在課堂上進行自主理論課程學習，打破傳統的以教師為中心、學生負責聽的授課方式，將課堂真正歸還于學生，教師主要起引導作用，提出問題，然后學生根據老師的問題，進行討論和交流，這樣更能激發和培養學生的獨立思考能力。對于學生反映的普遍問題，教師在課后可以統一整理和記錄，并在下一節課開始占用少量時間進行輔助性理論分析和指導。最后，課堂上學生按照分組對所提出的問題進行總結和歸納，按照不同人員的分工進行知識點的匯總形成最后的系統框架下的知識體系。

圖1 所提出的模塊化理論教學法

（二）實驗教學模式的改革

針對理論教學，實驗教學是學生對理論知識點的進一步的理解、掌握和應用的有效補充。目前，實驗教學已成為理工科教學中的排頭兵，在學生的創新能力、實踐能力及工程訓練能力上起著非常關鍵的作用。結合現有的理論與實際的實驗內容相互脫節，我們提出了實驗課程教學中采用必修實驗教學內容+企業項目訓練算法實踐+大學生科技競賽創新能力應用的三三制實驗創新教學模式突破傳統的實驗教學的弊端[13,14]。具體實施過程如下：

（1）針對數字圖像處理課程的特點，在實驗教學環節，對于必修實驗的教學內容（教學大綱的要求），我們保留了重要的數字圖像處理模塊的驗證性實驗。同時，增加了綜合性及創新型二次開發實驗的內容。綜合性實驗主要集中在圖像增強及字符識別等實驗上；二次開發的實驗主要是結合交叉性學科的特點，體現圖像處理算法如圖像壓縮或圖像檢索算法在細分領域的具體應用（如：醫學影像處理領域）。

（2）與企業合作聯合開發具有針對性的企業項目訓練課題，編寫企業項目訓練算法實踐方面的實驗教學培訓教材，使學生真正的將所學到的理論知識應用到現實的應用場景中，做到“所見即所得”的實驗教學效果。對于驗證性的實驗采用MATLAB軟件作為仿真工具，而對于企業項目訓練算法實踐內容的完成，則主要采用Python作為數字圖像處理實驗主要開發的工具。另外，鼓勵學生學習和采用多種開發環境編譯系統，如：Labview、Tensorflow、C#等人工智能背景下的基于深度學習算法的開發工具。在實驗數據使用方面，借助陜西省X射線研究開發中心大量的真實X射線影響圖像庫，將其融入到具體的實驗和實訓教學中。

（3）實驗教學通常具有固定的學時限制，因此，在此基礎上我們增加了課外實踐教學環節，這一部分也是培養學生工程實踐能力和創新能力的重要組成部分。在數字圖像處理實驗課程的教學過程中，我們鼓勵學生參加多種形式的科技競賽和創新創業比賽，如：大學生電子設計競賽、互聯網+創新創新大賽、大學生軟件設計大賽等，激發大學生的對數字圖像處理課程的學習興趣。同時，開展人工智能背景下的嵌入式線上和線下及虛擬仿真相結合的實驗教學體系。通過開展系統式的實驗教學，可以使學生具備專業的知識網絡架構，有利于培養軟硬件兼備的創新人才。

圖2 所提出的模塊化實驗教學法

三 教學目標考核及評價體系改革

我國的高等教育長期以來，各高等學校的課程考核模式主要目的是以檢測學生課程學習書面考試成績為目的，存在不少問題。這種以評定成績為主的考核模式，突出地表現為重課本、輕實踐，重知識、輕能力，重結果、輕過程，重對學生的測試，輕課程自身的建設，既不利于學生分析、綜合能力的培養和創新精神的形成，又不利于課程的建設和發展，并直接影響到人才培養的質量。我們必須高度重視高等學校課程考核模式的改革。現有的多數高校對于課程考核體系主要采用平時成績+理論課成績+實驗課成績的固有考核模式，這種考核方式簡單、方便，但是只能對學生理論知識掌握的程度進行相關的評價，而不能真正對學生的應用和實踐能力作出判斷。因此，越來越多的高校開始采用更靈活、多樣化、實用性的考核方式取代傳統的考核方式，這樣更能全面和客觀對學生的學習和能力方面做出準確的判斷。對于數字圖像處理課程，我們將學生參與的企業實踐、大學生創新創業項目以及參與相關知名高新技術企業，如：華為、中興、阿里巴巴、騰訊、百度等企業的實習認證納入到教學目標考核體系中，鼓勵大學生發表圖像處理方面的重要性的研究論文，將發表的相關論文也計入學分制體系中。采用新的教學評價體系一方面與新的課堂教學改革相互呼應；另外，可以鼓勵學生的個性化發展，使不同學生在課堂上的選擇余地更廣泛，有利于學生將自己的精力投入到感興趣的學習領域。這樣更能激發學生的最終學習興趣和愛好。

四 結語

在人工智能教育的背景下，本文主要在理論課堂教學模式上提出了自主理論課程學習+輔助理論講授+分組理論問題討論的模塊化理論教學方式；在實驗教學模式上提出了采用必修實驗教學內容+企業項目訓練算法實踐+大學生科技競賽創新能力應用的三三制實驗創新教學模式，最后，給出了與課堂教學模式改革相互呼應的數字圖像處理教學目標考核及評價體系改革方案。為培養具有人工智能教育背景下的創新創業實踐性人才提供助力。