研究生在線課程建設及混合式教學改革

2024-11-08 00:00:00鄭林陳薇

高教學刊 2024年31期

摘要：數(shù)字圖像處理與分析是人工智能學科研究生教育的一門重要專業(yè)課。針對數(shù)字圖像處理與分析研究生課程教學中，授課時間不足、教學資源相對缺乏、理論教學與實驗環(huán)節(jié)脫節(jié)和課程思政內(nèi)容較少等問題，構建在線精品課平臺，對傳統(tǒng)教學模式進行改革，推進線上線下混合式教學模式。注重課程體系構建與教學內(nèi)容創(chuàng)新，整合視頻、課件、案例庫等資源，建設線上教學平臺，充實課程思政及實踐實驗工程訓練內(nèi)容，結合課前、課上、課后三個教學階段的特點，開展混合式教學。以武漢理工大學為例，驗證教學模式的改革效果。

關鍵詞：數(shù)字圖像處理與分析；研究生；在線課程建設；混合式教學改革；課程思政

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2024）31-0139-04

Abstract： Digital Image Processing and Analysis is an important professional course in graduate education in the field of artificial intelligence. In response to the problems of insufficient teaching time， relative lack of teaching resources， disconnection between theoretical and experimental teaching， and limited involvement of ideological and political content in the teaching of Digital Image Processing and Analysis graduate courses， an online high-quality course platform is constructed to reform the traditional teaching mode and promote the construction of a mixed online and offline teaching mode. This study pays attention to the construction of the curriculum system and innovation of teaching content， integrate resources such as videos， courseware， and case libraries， builds an online teaching platform， enriches the training content of ideological and practical engineering in courses， and combines the characteristics of before class， in class， and after class teaching stages to carry out blended teaching. Taking Wuhan University of Technology as an example， we verify the effectiveness of teaching mode reform.

Keywords： Digital Image Processing and Analysis; graduate student; online course construction; blended teaching reform; course ideological and political education

2017年，教育部、國務院學位委員會發(fā)布的《學位與研究生教育發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中提出，加強研究生教材和課程建設，構建研究生課程學習支持體系，探索在線開放等形式的教學方式，建設一批優(yōu)質(zhì)研究生網(wǎng)絡公開課程[1]。2020年，教育部明確指出各高校應加強教育信息化建設，推動高校人工智能領域教學資源建設，促進人工智能領域研究生的培養(yǎng)[2]。在這些政策的推動下，人工智能領域的研究生教育逐步開展在線課程的建設及教學研究。

數(shù)字圖像處理是人工智能及相關領域重要的基礎課之一，是一門多學科交叉課程，預備知識包含線性代數(shù)、隨機過程、信號與系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習等，具有概念多、內(nèi)容難、應用廣、前沿技術更新快和實踐要求高等特點[3-5]。

目前面向研究生的有關數(shù)字圖像處理的課程在教學上存在數(shù)字課程資源緊缺、教學形式單一、理論與實踐的結合度不高，以及與本科教學在內(nèi)容和形式上的區(qū)別不大等問題[6-7]。針對這些問題，武漢理工大學圖像處理研究生教學團隊以在線課程平臺建設為契機，進行線上線下混合式教學改革。

一研究生教學中存在的問題

研究生階段的有關數(shù)字圖像處理的課程相較于本科階段的，更加注重對圖像理解和高層視覺的學習與分析，同時融入最新的機器學習和深度學習技術，有關課程在武漢理工大學命名為數(shù)字圖像處理與分析。目前，數(shù)字圖像處理與分析研究生課程的教學內(nèi)容大多來源于本科并加以擴展，教學資源、內(nèi)容和方式等不能較好地匹配研究生的知識體系結構，主要有以下四個方面的問題、不足或有待提升的環(huán)節(jié)。

第一，授課時長的限制。數(shù)字圖像處理與分析研究生課程具有專業(yè)性強、科研導向性強等特點，其內(nèi)容包含較多的數(shù)學公式，受傳統(tǒng)面對面教學模式中課時的限制，教師不能細致講解更前沿、更深入的相關知識與研究成果。

第二，在線平臺的建設雖然可以在一定程度上緩解教學時長不足的問題，但也面臨新的挑戰(zhàn)。目前各類在線開放課程平臺的資源指向性不強，絕大部分課程沒有明確的教育層次分類，本科教學資源與少量的研究生資源混雜，無法與研究生課程體系相匹配[6]。

第三，傳統(tǒng)教學模式更注重學生對理論知識的理解，缺乏理論與實踐的結合，這種培養(yǎng)模式不利于學生適應社會的需求。同時，有必要增加實驗環(huán)節(jié)，通過硬件設計或編程訓練，提高實際動手能力。

第四，進入中國特色社會主義新時代，將工科專業(yè)知識教學與思想政治教育有機結合是新工科背景下高校教學模式改革的重要內(nèi)容之一，在培養(yǎng)科技工作者的同時加強愛黨、愛國、愛社會主義的教育[8-10]。

二在線課程內(nèi)容設計

（一）面向研究生的知識層次，調(diào)整教學內(nèi)容

課改前的數(shù)字圖像處理與分析課程參考了本科生數(shù)字圖像處理課程，內(nèi)容偏向于初級視覺，而對于基于知識和模型的高級視覺涉及不多，不能滿足研究生階段深入學習的需要。

課改后，首先對本科教學中的圖像分割、邊緣提取、圖像濾波、圖像恢復與增強等內(nèi)容進行了保留，同時充實了許多新的知識點，具體教學內(nèi)容見表1。

（二）  注重研究生的實踐動手能力培養(yǎng)

在線上、線下兩個環(huán)節(jié)同時開展實踐教學：在線上，結合已有的實際工程應用及課題組自身的科研項目，設計了約30個圖像處理工程案例，使其內(nèi)容直接面向?qū)嶋H工程問題的解決，并且盡量使用Python或C/C++語言編程。把案例庫放在慕課上，通過線上學習培養(yǎng)學生的工程觀念；布置課下編程作業(yè)，鍛煉學生的動手能力。

在線下，課程設置了實驗課，在專業(yè)實驗室進行圖像處理的教學和實驗。

（三）加強課程思政教育

以愛黨、愛國、愛社會主義、愛人民和愛集體為主線，結合數(shù)字圖像處理與分析的特點，在教學過程中圍繞愛黨情懷、愛國情懷、愛校情懷、愛社會主義、中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、團隊精神和大國工匠精神等開展課程思政內(nèi)容的建設和教學。

具體來說，該項目主要從下面幾個方面引入課程思政案例：①選用中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、中國革命歷史遺跡、新中國代表性成就的圖片作為圖像處理與分析的素材，讓學生在學專業(yè)知識的時候，熟悉和了解中國文化、革命傳統(tǒng)與現(xiàn)狀；②把中國在圖像處理與分析上作出的世界性創(chuàng)新和貢獻引入思政教育，展現(xiàn)中國人民在黨和政府領導下取得的巨大成就；③對在圖像處理與分析上作出杰出貢獻、有優(yōu)良品質(zhì)的中國科學家進行介紹，激發(fā)學生勤奮學習、科技報國的家國情懷和使命擔當；④把與法治相關的圖像處理技術和案例引入思政教育，培養(yǎng)學生遵紀守法的法治觀念。

編寫了思政電子講義。通過一年多的立項建設及數(shù)輪教學，數(shù)字圖像處理與分析課程被確定為武漢理工大學研究生課程思政示范課。

三在線課程建設及應用

（一）在線課程的建設

以武漢理工大學為例，立項建設數(shù)字圖像處理與分析研究生精品在線課程，通過設立教學網(wǎng)站，錄制教學視頻，設計合理的網(wǎng)頁形式，整合豐富的教學資源，包含課程思政案例、工程應用案例，最終于2023年初驗收合格。

目前研究生在線課程建設已取得階段性成果，錄制教學視頻52小節(jié)，并在中國大學MOOC上上傳課件供學生學習，經(jīng)歷了三輪教學，課程主界面如圖1所示。

課程設置討論區(qū)，采用兩種討論形式：其一是課前老師提出預習問題，讓學生有重點地進行視頻學習，學生之間可以相互討論與補充；其二是課后學生在討論區(qū)列出自己存疑之處，授課老師負責作答，學生之間也可相互提供想法。通過對線上教學平臺的建設，使得師生交流更為密切，充分調(diào)動學生的學習熱情。

（二）在線課程應用情況

課程期末考試成績占比40％，實驗成績占比30%，平時成績占比30％。平時成績的30％包括在線課程學習成績80％、課堂討論成績20％兩部分。在線課程學習成績中，觀看教學視頻與完成慕課作業(yè)各占50%。由于研究生教學具有帶領學生進行科研的性質(zhì)，因此實驗內(nèi)容占有較大比例，達到30%。課題組預先將需要做的實驗題目及指導書發(fā)布到線上平臺，讓學生課前準備，然后課上解答指導。

在考核方式上，數(shù)字圖像處理與分析課程將過程性評價貫穿于課前、課上、課后三個教學階段，構建了一個由過程性評價和結果性評價組成的兩級評價體系，可對學生的學習、實踐活動進行全過程的測控。

數(shù)字圖像處理與分析課程在每學年第一學期，針對專業(yè)型碩士開課，第二學期針對學術型碩士開課，學時都是36時。從2022年9月在線課程平臺完成建設開始，開展了三輪線上線下混合式教學，其中兩輪為專業(yè)型碩士教學，一輪為學術型碩士教學。在三輪混合式教學過程中，除了電子信息工程專業(yè)、信息與通信工程專業(yè)研究生，還有其他專業(yè)的學生也選修了該課程，例如地理信息系統(tǒng)、土木工程、汽車工程等專業(yè)的碩士生。另外，作為學校的平臺課，還有信息類本科生選擇了該課程并取得學分。同時，許多外校同學通過慕課了解到該課程，詢問網(wǎng)上學習的可能性，這也是該課程后續(xù)優(yōu)化的一個方向。

四線上線下混合式教學設計

武漢理工大學數(shù)字圖像處理與分析研究生教學團隊基于在線課程平臺，構建了一套線上線下混合式教學體系，通過多輪教學，取得了如下一些經(jīng)驗和成果。

（一）線上環(huán)節(jié)

教師在每堂課之前，線上布置學習任務，包含需要觀看的視頻，與知識點關聯(lián)的工程案例，以及課后作業(yè)等。每段視頻長約10～15分鐘，利于學生靈活安排學習；工程案例可以加深學生對知識點在應用上的理解，課后作業(yè)可以測試學生對知識點的掌握程度。對于不懂的地方，或者做錯后還是弄不明白的測試題，學生可以進入討論區(qū)，發(fā)帖子求助。在討論區(qū)中，在線的老師和同學們形成一個臨時的學習討論小組，對涉及的問題進行解答或探討。

（二）線下環(huán)節(jié)

在線下環(huán)節(jié)，老師根據(jù)學生在線學習的章節(jié)測驗結果、互動討論區(qū)中學生提出的問題、討論過程中學生表現(xiàn)出的知識水平及考慮不周全的地方，有針對性地安排課堂教學內(nèi)容及形式。對于線上學習反應出的共性問題，進行詳細講解；從應用和動手能力兩方面進行擴展，講解知識點的最新應用，并且編程實現(xiàn)；結合TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV和ECCV等圖像處理、計算機視覺方面的頂刊、頂會的最新論文，討論知識點的前沿理論和技術。

（三）混合式教學案例

以圖像拼接技術的教學為例解釋混合式教學的過程。

1 技術原理分析

在成像過程中，通過稍微移動或轉動攝像頭，可以獲得兩幅含有部分相同內(nèi)容的圖像。計算這一過程中前后兩幅圖像的變換矩陣，即可把第二幅圖像映射到第一幅圖像上，實現(xiàn)圖像拼接。圖像拼接涉及角點檢測、角點不變特征描述、角點匹配、成像及變換建模和模型參數(shù)估計等內(nèi)容，參看圖2。

2 教學目標

考查學生綜合運用角點檢測、角點不變特征描述、角點匹配、成像及變換建模和模型參數(shù)估計等知識進行圖像拼接的能力；要求靈活掌握上述知識的基本原理，理解這些知識點之間的相互關系；通過編程實現(xiàn)兩幅圖像的拼接，提高動手能力；采用小組討論的方式分析圖像拼接技術的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。

3 課前準備

布置學生完成圖像拼接技術涉及的幾個知識點的在線學習，嘗試編程實現(xiàn)圖像拼接，搜集圖像拼接的最新技術資料。學生課前完成相應學習后，教師得到的反饋主要有如下幾點：①理論及公式推導較為復雜，列出了幾個難懂的技術環(huán)節(jié)；②OpenCV、Matlab等都已經(jīng)提供了集成函數(shù)，簡單調(diào)用即可實現(xiàn)圖像拼接，通過編程無法印證相關知識點。

4 課堂教學

針對學生提出的問題，教師在課前對難懂的技術環(huán)節(jié)進行了詳細的備課，課上對涉及的公式進行推導和講解；指導學生從底層開始一個一個地編程實現(xiàn)角點檢測、角點不變特征描述、角點匹配、成像及變換建模和參數(shù)估計等技術環(huán)節(jié)；最后結合圖像處理與計算機視覺頂刊、頂會上發(fā)表的最新圖像拼接研究成果，討論新技術特別是深度學習技術在圖像拼接中的新理論、新應用及發(fā)展趨勢。

（四）混合式教學效果

武漢理工大學數(shù)字圖像處理與分析研究生教學團隊于2022年9月完成數(shù)字圖像處理與分析研究生精品在線課程的建設，著手開展線上線下混合式教學。經(jīng)過一輪教學后獲得學生及研究生院的充分肯定，在線課程于2023年初驗收合格。從2023年3月到2024年5月，基于該在線課程平臺，又進行了兩輪混合式教學，考慮到專業(yè)的局限性及研究生招生數(shù)量的有限性，共有300余名各專業(yè)學生參加了該課程的學習，學生的綜合成績及編程能力都較課改前有明顯提升。

通過在線課程平臺的建設及混合式教學，最終培養(yǎng)出一個業(yè)務嫻熟、高素質(zhì)的教學團隊。

五結束語

武漢理工大學基于在線課程的建設，構建了數(shù)字圖像處理與分析研究生課程線上線下混合式教學體系，充實了教學內(nèi)容，豐富了教學手段，提升了該課程的教學質(zhì)量，有利于課程進一步向其他專業(yè)、其他高校及社會層面的推廣。

通過線上課程建設，結合前期完成的資源庫及課程思政內(nèi)容，可以提供豐富多樣的理論教學和實踐、實驗內(nèi)容和平臺，擴展了教學時間和空間，提高了學生的學習興趣，獲得了好的教學效果。

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