基于研究性學習的數字圖像處理課程教學改革

陳 芳，張道強

（南京航空航天大學計算機科學與技術學院，江蘇南京 210016）

0 引言

研究性學習是指學生在教師的指導下，從自身學習及自身發展的需求出發，以探究的方式主動獲取知識、應用知識、解決實際問題的教學方式［1-2］。研究性學習強調以學生為核心的學習新模式，學生通過自主選題、自我評估的方法進行知識學習，從而在教師的引導下自主構建知識結構體系。不同于傳統的接受性學習，研究性學習更強調學生的自主能動性，通過以學生為主體的教學模式完成知識傳授過程。

數字圖像處理技術是智能化領域最具有前景，也最富有挑戰的研究方向之一。目前，圖像處理技術被應用于不同生活場景中，包括醫療健康、智能駕駛、智能安防等。數字圖像處理是一門利用計算機進行圖像分析與信息提取的學科，作為人工智能大類的課程之一，具有理論與實際緊密聯系的特點［3-4］。針對數字圖像處理課程的實用性特點，如何在教學過程中引入研究性學習的教學思想，實現一種教學新模式是值得探討的問題。

1 教學現狀與問題

隨著計算機處理性能的提升以及深度學習技術的快速發展，計算機視覺以及數字圖像處理技術也受到了廣泛關注，目前已應用于人們社會生活的各個方面，如工業檢測、醫學、智能機器人等。因此，目前國內高校為電子信息專業的本科生和研究生開設了數字圖像處理課程。數字圖像處理課程現有教學方式主要通過課堂講授介紹圖像處理相關算法［5-6］。為了將研究性學習有效引入到現有數字圖像處理課程中，需要解決以下問題：

（1）啟發學生挖掘生活及科研中人們對數字圖像處理技術的實際需求，體現課程的實用性特點。圖像及視覺是人類從大自然中獲取信息最主要的手段，在人類獲取的信息中，視覺信息約占60%［7］。在實際生活中，學生也會接觸到各種類型的圖像，包括網絡圖片、電影圖像、手機照片等。目前，圖像信息采集方式也開始呈現出多元化特點。多元化的圖像采集設備如彩色相機、深度相機、紅外相機等便攜性不斷提高，價格也越來越低廉，因此在生活中的應用越來越廣。應當有效利用多元化的圖像采集設備引導學生從圖像采集的源頭出發，發現生活中數字圖像處理技術的實際需求，以提高學生學習的主觀能動性，體現課程“個性化、實用化”的特點。

（2）結合智慧教學平臺，在數字圖像處理課程中融入研究性學習。目前高校中數字圖像處理課程的教學體系與教學內容相對傳統，主要介紹傳統的機器學習與圖像處理算法［8］。隨著深度學習的快速發展，數字圖像處理技術也開始呈現出數據驅動、開源平臺共享等新趨勢。圖像數據集和圖像分析方法的開源化、移動化特點越來越明顯［9］，例如手寫數字識別、花卉識別、人臉識別等圖像處理開源數據集已實現了全網共享。在這種新趨勢下，數字圖像處理課程的教學內容亟待更新，在傳授數字圖像處理相關方法的同時，需要融入研究性學習的思想，側重以學生為主的實踐教學［10-11］。因此，在課程中突出研究性學習的特點，實現“主觀能動性為基礎，理論+工具促能力”的教學方式是很有意義的，特別是需要結合新型智慧教學平臺［12-13］，提高學生的工程實踐能力及專業水平。

（3）針對數字圖像處理課程特點進行研究性學習的課程設計。目前數字圖像處理課程設計與其它類型課程幾乎完全相同，主要基于“課上講解+課后課程訓練”的形式，沒有根據課程本身的特點進行課程設計［14-15］。教師在課堂上采用填鴨式方式講解枯燥的圖像處理算法，導致學生課堂代入感不強。在課后訓練環節中，訓練案例未針對學生的興趣點進行設計，導致學生的學習積極性不高。然而，數字圖像處理課程具有開源化、移動化特點［16-17］，在課上講解與課后訓練過程中需要選擇與學生生活直接相關的案例，以提高學生參與度，例如可以讓學生自主提供圖像素材進行案例設計。同時，可根據該課程特點融入研究性學習的課程設計理念，加強教材選擇的自主性，以及課程考核的開放性，并在信息技術支持下建立資源發布和自助學習平臺，培養學生自主探究的學習習慣。

2 研究性學習在數字圖像處理課程教學改革中的應用舉措

研究性學習強調以學生為核心的教學新模式，不同于傳統的接受性學習，研究性學習更強調學生的自主能動性。為了尋找一種針對人工智能大類課程教學行之有效的研究性學習教學方案，本文針對數字圖像處理課程的實用性特點以及“開源化、共享化”的新趨勢，從教學目標、課程內容、教材選擇等方面提出5 點具體措施，如圖1 所示。

圖1 研究性學習在數字圖像處理課程教學中的應用舉措

（1）利用圖像硬件采集設備，引導學生找到需求點，提高學習興趣。21 世紀，人類跨入了圖像智能采集與處理的新時代［18］。隨著深度學習算法在圖像處理技術上的不斷突破，圖像采集與分析技術也開始應用于人們的實際生活中［19］。例如，學生可利用智能相機拍攝生活中的美圖，也可利用深度體感相機進行游戲娛樂等。為了啟發學生的應用探究思維，該課程充分利用圖像采集硬件設備，如數碼相機、深度相機、紅外相機等開展室外圖像采集實踐活動。通過室外圖像采集實踐環節，不僅能引導學生找到圖像處理技術的實際需求點，為數字圖像處理課程提供相關案例素材，而且可以提高課程的趣味性，提升學生的學習興趣。同時，在進行課程教學目標設計時，需要進一步通過問卷調查、智能APP 投票等方式了解學生的個性化需求，制定針對性的教學目標。

（2）結合智慧教學平臺，在課程體系中融入研究性學習的新思路。現有數字圖像處理課程教學模式的弊端主要表現在專業知識陳舊過時、實踐教學較少等［20］。針對這些問題，在重視理論教學的基礎上，應進一步結合“雨課堂”、“慕課”等智慧教學平臺，采用案例驅動式的教學方式。例如，在講授數字圖像處理課程中的“圖像分割”知識點時，可對新冠肺炎中CT 圖像肺部分割案例展開介紹。通過實際案例，結合雨課堂互動，讓學生對圖像分割的意義有直觀理解，在此基礎上進一步介紹圖像分割的理論方法。這種案例驅動方式可體現研究性學習思維，讓學生有更強的課程代入感。另外，還可由學生自主完成教學應用案例選擇，并在案例教學過程中強化實踐教學環節，與實際應用接軌。同時，通過案例反饋互評的方式，讓學生對案例的教學效果進行評價，增強學生的參與感。

（3）加強教材選擇的自主性，改革教學內容。作為人工智能大類課程的一個分支，數字圖像處理技術是研究與模擬人類智能、實現自動化圖像分析的一門學科，覆蓋的知識面廣，包括算法層、數據層、代碼層等多個方面，而且將人工智能與數字圖像處理技術相結合也是21 世紀以來的新興領域［21］。因此，數字圖像處理技術的發展十分迅速。在數字圖像處理課程的教材選擇上也應與時俱進，并注重學生在教材選擇上的自主性。學生可以選擇經典紙質教材，如岡薩雷斯編寫的《數字圖像處理》紙質課本，也可以選擇新興的交叉類電子教材，如吳恩達的人工智能電子教材等。通過紙質與電子教材的配合使用，保證課程教材既具經典性，又能反映最新的技術發展。同時，通過智能APP 投票的方式，選擇出最受學生歡迎的5 篇圖像處理領域的綜述性學術論文作為輔助教材。通過“經典教材+新興電子教材+綜述性學術論文”的方式，加強教材選擇的自主性，進一步提高學生參與度。

（4）制定基于研究性學習的新型課程考核方案。研究性學習強調學生在教師的指導下，從自身學習及自身發展的需求出發自主選擇研究專題，以探究的方式主動獲取知識。因此，在確定數字圖像處理課程考核方案時，也需要體現學生的自主性和個性化。由于圖像采集與處理技術的應用十分廣泛，目前一些針對圖像處理技術的公開挑戰賽也越來越多，因此可鼓勵學生參加相關挑戰賽，利用課程知識解決實際問題。例如，對健康醫療感興趣的學生可以選擇參加醫學圖像處理相關挑戰賽作為課程考核，對智能駕駛感興趣的學生可以選擇參加車輛行人識別相關挑戰賽作為課程考核。另外，鼓勵學生利用圖像處理技術解決生活中的實際問題，如為所在研究組開發一個實驗室專用的圖像識別打卡系統等。建立基于研究性學習的新型課程考核方式，可突出圖像智能處理課程考核的實用性，增加學生的參與感。

（5）利用圖像處理技術建立圖像交流平臺，學以致用。在課程應用階段，在授課教師帶領下利用圖像處理技術建立圖像交流平臺。在平臺中，學生可自主實現圖像美化功能、圖像轉語音功能等，并可將相關功能用于交流、娛樂等，從而讓更多學生對數字圖像處理技術產生興趣。另外，在基于研究性學習的數字圖像處理課程教學改革中，也需要采用智慧教學解決方案，包括“翻轉課堂”、“課程挑戰賽互動”、“短視頻學習”等，如圖2 所示。例如，將手機短視頻APP 與數字圖像處理課程結題匯報相結合，通過熱門的短視頻軟件，提高學生對課程結題作品的重視度。

圖2 可配套使用的智慧教學解決方案

3 結語

研究性學習通過以學生為主體的教學方式進行知識傳授，是一種以學生為核心的學習新模式。本文針對數字圖像處理課程的實用性特點，探索了基于研究性學習的數字圖像處理課程教學改革實踐，并從教學目標、課程內容、教材選擇等方面提出了5 點具體改革措施。基于研究性學習的數字圖像處理課程改革能夠有效提升學生的應用探究意識，引導教師在課程教學中重視應用需求、強化課題研究。在未來研究中，可將研究性學習進一步推廣到人工智能大類的其它課程教學中，為人工智能類課程教學提供新思路。