摘要:為提升計算機教學(xué)中對學(xué)生創(chuàng)造性思維的培養(yǎng),滿足當(dāng)前計算機學(xué)科人才需求,基于創(chuàng)造性思維培養(yǎng)對計算機教學(xué)策略展開研究,提出“4I”教學(xué)法,將計算機理論基礎(chǔ)在課堂上展開延伸,同時培養(yǎng)學(xué)生計算機基礎(chǔ)知識和創(chuàng)造性思維,最后通過問卷調(diào)查的方式證明,“4I”教學(xué)法能夠?qū)?chuàng)造性思維融入計算機教學(xué)中,實現(xiàn)教學(xué)啟發(fā)、開發(fā)、歸納、提升的多元發(fā)展。研究旨在為計算機教學(xué)中的思維培養(yǎng)提供借鑒。
關(guān)鍵詞:創(chuàng)造性思維;計算機教學(xué);教學(xué)實踐
一、前言
目前,計算機視覺技術(shù)已經(jīng)成為一項具有重大意義的技術(shù),它將推動尖端科技與大學(xué)的教學(xué)相結(jié)合,這對于“三個面向”“四個率先”的大學(xué)來說,無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)[1]?;诖?,構(gòu)建了一套全新的“4I”型學(xué)習(xí)方式:啟發(fā)”“開發(fā)”“歸納”和“提升”[2]。
(一)啟發(fā)(Inspiron)
這一步分兩步進行,第一步是用最直接、最形象的畫面來展現(xiàn)該方法的功能,從而引起同學(xué)們的好奇,以強大的求知欲望來驅(qū)動他們的學(xué)習(xí)。以此為依據(jù),指導(dǎo)和啟迪學(xué)生提出一個問題的解答,并形成一個簡單而又明確的可實施的算法[3]。
(二)開發(fā)(Implementation)
通過實驗訓(xùn)練,讓學(xué)生根據(jù)所給的方法,去嘗試和實驗,去了解傳統(tǒng)方法的本質(zhì)和含義,去體會一些已有方法在現(xiàn)實生活中所遇到的問題,從而提高他們的積極性,為他們的歸納和總結(jié)打下良好的基礎(chǔ)[4]。
(三)歸納(Inducation)
根據(jù)在開發(fā)過程中所獲得的實際效果和測試結(jié)果,引導(dǎo)學(xué)生反推算法的關(guān)鍵和難度,在錯綜復(fù)雜的具體算法中,探尋一種抽象的數(shù)學(xué)實質(zhì),從而構(gòu)建一套完整的知識和概念結(jié)構(gòu)[5]。
(四)提升(Improvement)
由理論性回歸到實踐性,在實際操作中指導(dǎo)學(xué)生將所學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原則加以簡化、擴充,從而獲得各種算法的結(jié)果,從而提高了學(xué)生的整體應(yīng)用水平,并激起了他們的理論創(chuàng)造力。
二、教學(xué)思路與應(yīng)用案例
(一)啟發(fā)(Inspiron)與開發(fā)(Implementation)
計算機視覺以數(shù)位影像為主要對象,而數(shù)字圖像的本質(zhì),其實就是一個矩陣。將真實生活中的場景進行數(shù)字化,其本質(zhì)就是將真實中的連續(xù)空間映射到真實中的一個離散性空間[7]?;叶扔跋癖容^簡單,能夠通過僅與影像大小有關(guān)的二維矩陣來表達(見圖1)。
設(shè)定輸入圖像為F,濾波器卷積核為H,尺寸為(2k+1)×(2k+1),輸出圖像為G,可以得到去噪技術(shù)的數(shù)學(xué)計算公式(1)。
結(jié)合高斯濾波器的理論,在保持圖像主要內(nèi)容特征的基礎(chǔ)上對圖像進行平滑優(yōu)化處理,數(shù)學(xué)表達式如公式(2)所示。
教師可以利用公式(2)在運算過程中的輸入、輸出值變化向?qū)W生展示圖像平滑優(yōu)化的關(guān)鍵點,最終引導(dǎo)學(xué)生得出結(jié)論,在平滑優(yōu)化過程中關(guān)注原始值的變化可以得到較好的平滑優(yōu)化效果。
接下來,讓學(xué)生按照以上的公式展開實際的實施,可以看到,在實際的應(yīng)用中,原本只是文字的公式,會顯得十分鮮活,指導(dǎo)學(xué)生對公式(2)中的參數(shù)展開調(diào)節(jié)實驗,進而更加深入地了解各種參數(shù)在這個應(yīng)用中的具體意義,為以后的改進打下良好的基礎(chǔ)。
這種情況下,若不從數(shù)學(xué)的角度給學(xué)生講解,學(xué)生很難從理論上理解濾波器的含義。因此,在進行算法講解的時候,還可以配合一些數(shù)學(xué)原理的解釋(見圖2)。
(二)歸納(Inducation)與提升(Improvement)
本文以圖像動漫風(fēng)格為例子,在當(dāng)今的手機影像應(yīng)用中,圖像動漫風(fēng)格化是一種很有意思的功能,它可以利用算法的方法,對輸入的人像進行線稿風(fēng)格化的轉(zhuǎn)換。這種神秘的運算法則,實際上是一種矩陣運算。
歸納:教師可以通過公式(3)讓學(xué)生對圖像的橫縱坐標(biāo)(x,y)進行快速求導(dǎo)計算:
根據(jù)公式(3)的計算結(jié)果,可以得出圖像的梯度值,數(shù)學(xué)表達式如公式(4):
由公式(4)得到的圖像斜率雖然能很好地反映圖像的邊界信息,但由于僅集中于相鄰的一個像素,因此所得到的斜率噪聲比較大。此時,以上所述的圖像平滑技術(shù)就可以再次起到重要的作用,進而可以直接對圖像梯度利用公式(1)和公式(2)進行高斯濾波,從而獲得相對平滑、快速的邊緣檢測結(jié)果。
提升:以上兩種方法不僅取得了良好的檢測結(jié)果,還可以很好地壓制噪音,但所得的邊界比較粗糙,并且容易產(chǎn)生假邊界。可以在漸變的過程中,確定各像素的極值點,如果是極值點,就將其保存下來;如果不是,那么移除此邊界點。可以說是局部最大搜索,就是在梯度方向的這一條線上,取全部的梯度值,再對這條線上的梯度值進行導(dǎo)數(shù),得到的結(jié)果就是這一條一維曲線,在這里就等于把最大的那個點留下了,而附近的點的值卻變得更小。
(三)具體教學(xué)案例—— 以全景拼接中的數(shù)學(xué)原理為例
1.啟發(fā):從具象的全景拼接引入
教師可以使用問題引入法,用教科書上的實例來提問(見圖3):在一個全景縫合的工程中,下面這幅圖片要將兩幅圖片很自然地縫合拼接在一起,要怎樣縫合拼接呢?
接下來對該方法的基本過程進行具體的說明:首先,尋找具有代表意義的點,即特征;第二個步驟就是找到各個特征點之間的聯(lián)系;第三個步驟是根據(jù)圖像中的匹配關(guān)系,對圖像進行旋轉(zhuǎn)和平移,從而達到疊加的效果。
2.開發(fā):從抽象的圖像特征提取到具體實現(xiàn)
在不同的照片中,同一個對象在不同的照片中,反映出來的像素的顏色并非一模一樣,還受到光照、曝光度、快門時間等因素的影響,因此,即使經(jīng)過了旋轉(zhuǎn)、平移,找到了目標(biāo)區(qū)域,也有可能無法通過顏色特征來分析。所以需要采用一類既不依賴于旋轉(zhuǎn)、平移等形狀,又不依賴于顏色(對比度,亮度等)的特征點——轉(zhuǎn)角區(qū)域特征,也就是通過圖像窗口的移動變化特征來解析圖像,具體數(shù)學(xué)表達式如公式(5)所示。
根據(jù)公式(5)進行泰勒展開后獲得簡化公式,如公式(6)所示。
3.歸納與提升:創(chuàng)造性思維的引導(dǎo)與實踐
教師可以通過公式(6)讓學(xué)生思考公式中的變量和實際算法的關(guān)聯(lián)性都有什么,并觀察公式(6)中原始坐標(biāo)(x,y)移動到不同位置會發(fā)生什么變化,包括中心位置、邊緣位置和水平位置等。以邊緣位置為例,當(dāng)原始坐標(biāo)(x,y)移動到水平I(x,y)時, 中A,B應(yīng)都為0;當(dāng)原始坐標(biāo)(x,y)移動到垂直I(x,y)時, 中B,C應(yīng)都為0。由此得出抽象的圖像特征的具象數(shù)學(xué)公式之間的聯(lián)系,進而得到定義公式,如公式(7)所示。
公式(7)中xmax代表E(u,v)的最大變化值;λmax 代表E(u,v)變化對應(yīng)的變化量最大值;xmin代表E(u,v)的最小變化值;λmin代表E(u,v)變化對應(yīng)的變化量最小值。對應(yīng)數(shù)據(jù)示意圖如圖4所示。
指導(dǎo)同學(xué)們總結(jié)出以下幾點:
(1)當(dāng)λmax,λmin均為很小的數(shù)值時,則表示E(u,v)無論哪個方向都是非常小量,也就是說,這個窗應(yīng)該是在一個平坦的范圍內(nèi),在這個范圍內(nèi),無論從哪個角度來看,這個窗都不會有太大的改變;
(2)當(dāng)λmax?λmin時,表示E(u,v)在某個方向上發(fā)生了明顯的改變,也就是說,這個窗應(yīng)該是在一個邊緣區(qū),當(dāng)它向某個方向運動時,會發(fā)生很大的改變;
(3)當(dāng)λmax,λmin均為較大的數(shù)值時,則表示E(u,v)各個方向都是大的,也就是說,這個窗應(yīng)該是一個角,如果把這個窗移到一個角上,那么這個窗就會有很大的改變。
然而,上述三個結(jié)論仍屬于自然語言的描述,為了更好地發(fā)展學(xué)生的創(chuàng)新思維,教師可以引導(dǎo)學(xué)生思考有沒有一種通用的公式,或者一種可以使這些特性得到準確描述的數(shù)學(xué)方法。如果讓學(xué)生回想關(guān)于矩陣的跡以及關(guān)于線性代數(shù)中的行列式,則可以得到數(shù)學(xué)表達式,如公式(8)所示。
當(dāng)公式(8)中的R大于閾值(根據(jù)圖像判斷閾值,本文圖像閾值為1.75)的時候,能夠判斷以原始坐標(biāo)(x,y)為中心的I(x,y)處于角點位置。
三、結(jié)語
總之,在計算機教學(xué)中,強調(diào)“創(chuàng)意思考”的教學(xué),不僅是“創(chuàng)意”,也是“科研”與“創(chuàng)意”的需求。在抽象的算法描述和具象的數(shù)學(xué)理論之間,搭建一座合適的橋梁,可以更好地激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性,激發(fā)他們研究問題的興趣。同時,也可以在實踐中夯實其理論基礎(chǔ),在理論的學(xué)習(xí)中,也會激發(fā)出更多的創(chuàng)造力。培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性思維,在教學(xué)中實現(xiàn)理論與實際的有機融合,已不是一個新鮮的理念,但如何讓二者更好地融合,仍是一個有待進一步探討的熱點問題。據(jù)此,本文就如何建立“雙軌”“正反饋”機制進行思考,為落實新課改提供有益的借鑒。
參考文獻
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作者單位:湖北文理學(xué)院理工學(xué)院
■ 責(zé)任編輯:周航