人工智能類專業(yè)數(shù)字圖像處理課程教學改革探索

1 現(xiàn)狀分析

1.1人工智能類專業(yè)培養(yǎng)目標

人工智能是一門多學科交叉的學科，人工智能類專業(yè)教學過程中以基礎(chǔ)知識和技能培養(yǎng)為重點，其中主要需要數(shù)學和計算機科學基礎(chǔ)兩個方面的支持。安徽工程大學人工智能類專業(yè)的培養(yǎng)目標是：培養(yǎng)具有良好的專業(yè)理論和技術(shù)等相關(guān)知識與技能，具備良好的團隊交流合作能力、通過多學科交叉融合解決實際問題的能力，適應(yīng)新技術(shù)發(fā)展并保持終身學習的能力和習慣，具有高度的社會責任感和良好的職業(yè)道德，能在智能產(chǎn)品和相關(guān)系統(tǒng)中承擔各種與圖像處理相關(guān)工作任務(wù)，解決視覺系統(tǒng)設(shè)計和相關(guān)軟件開發(fā)等方面的問題，亦可從事人工智能相關(guān)應(yīng)用研究或工作的應(yīng)用型人才。

1.2數(shù)字圖像處理課程教學現(xiàn)狀

人工智能這門學科具有極強的實踐性，培養(yǎng)學生解決實際問題的能力是專業(yè)教學過程中的重點。因此，在實際教學過程中，實踐和項目實踐的權(quán)重需要得到提升，以培養(yǎng)學生將理論知識應(yīng)用到實際中去的能力。安徽工程大學的數(shù)字圖像處理課程內(nèi)容主要涉及圖像處理的基本原理、算法和技術(shù)，教學中常常會結(jié)合實際案例和應(yīng)用場景，利用計算機視覺和機器學習等技術(shù)解決實際問題；還會引入圖像處理軟件工具和編程語言，如MATLAB、Python和 OpenCV等，以幫助學生學習和實踐[1-2]。這門課程的先修課程有高等數(shù)學、線性代數(shù)、C語言程序設(shè)計、信號與系統(tǒng)、MATLAB程序設(shè)計等，涉及與數(shù)學和信號處理系統(tǒng)相關(guān)的理論知識與應(yīng)用編程語言的知識體系。

人工智能類專業(yè)教學需要將多學科進行交叉融合，以此作為培養(yǎng)學生綜合思維能力的重要途徑。此外，數(shù)字圖像處理課程通常會包括一些課程項目和實驗，讓學生通過實踐加深對所學知識的理解和掌握。這些項目可以包括圖像濾波、邊緣檢測、圖像分割和對象識別等實際應(yīng)用的實現(xiàn)與評估。教學過程中應(yīng)引導學生思考和討論倫理、隱私、道德等方面問題，使他們具備良好的倫理和社會責任感。

人工智能類專業(yè)的學生是按照應(yīng)用型人才的方向進行培養(yǎng)的，學生的知識、能力和技能培養(yǎng)需要適應(yīng)當下社會發(fā)展與行業(yè)需求。調(diào)研各大招聘網(wǎng)站發(fā)現(xiàn)，與數(shù)字圖像處理課程知識相關(guān)的崗位有圖像算法工程師和語音算法工程師，對學歷要求較高，一般要求碩士及以上。崗位主要需求是算法語言的應(yīng)用能力和熟練掌握智能網(wǎng)絡(luò)框架理論，以及具備一定的實踐經(jīng)歷。通過前面的分析可以發(fā)現(xiàn)，人工智能類專業(yè)本科階段在信號和信號處理系統(tǒng)相關(guān)的理論知識和應(yīng)用軟件方面的學習，主要是為學生進行更高層次（碩博士）的深造打下基礎(chǔ)[1]。

1.3教學過程中面臨的困境

結(jié)合近幾年數(shù)字圖像處理課程相關(guān)教研論文，總結(jié)該課程在教學過程中面臨的困境[1，3-4]。

1.3.1先修知識的掌握程度

對于學生而言，學習該課程需要扎實掌握先修知識，主要包括數(shù)學、信號處理、編程等。如果學生對這些課程知識掌握得不夠扎實，就很難快速掌握后續(xù)具體圖像處理算法原理，從而很難提升學習積極性。比如在圖像變換與濾波相關(guān)章節(jié)中，重點介紹二維離散傅里葉變換（DFT）、離散余弦變換（DCT）和離散小波變換（DWT）等知識點，它們的基礎(chǔ)都是傅里葉變換理論。因此，如果先修的理論知識掌握不夠扎實，會在上述知識點相關(guān)的理論學習和編程實踐過程中遇到困難。

1.3.2 理論與實踐之間的脫節(jié)

該課程教學過程中實踐訓練的課時有限，學生很難完全理解課程中的算法并進行深入測試。同時，在理論課程教學過程中，學生缺少參與實際項目的機會，無法將理論綜合運用于實際案例。

1.3.3教學經(jīng)驗和能力的要求

授課教師需要深入淺出地闡明算法中數(shù)學公式的邏輯，帶領(lǐng)學生輕松愉快地學習算法。授課教師既需要具備深厚的理論知識，又需要具有豐富的圖像算法項目開發(fā)經(jīng)驗或相關(guān)科研經(jīng)歷。

1.3.4行業(yè)技術(shù)更新迅速

目前，行業(yè)內(nèi)的各種圖像處理軟件開發(fā)工具更新?lián)Q代頻繁，如果在授課過程中重點教授高度集成的開發(fā)工具包的使用方法，容易導致學生進入無法活用所學知識的死胡同，走進“黑匣子”模型的誤區(qū)，不僅會造成學生片面關(guān)注更新迭代的軟硬件產(chǎn)品而忽視內(nèi)在的理論來源，也會造成教師的教學內(nèi)容被技術(shù)左右，無法給予學生最重要的算法思維。

1.3.5課程考核方式

目前，傳統(tǒng)的作業(yè)布置和考核形式不能有效檢驗學生對本門課程內(nèi)容的學習效果。同時，由于缺乏有效的師生互動手段，教師無法掌握學生對課堂教學的理解情況和學習進度，從而無法制定更合適的教學安排。

1.3.6 倫理和道德問題

人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用對社會的發(fā)展產(chǎn)生深遠影響，主要涉及倫理、隱私、道德等方面的問題。針對人工智能的特點，在人工智能類專業(yè)的授課過程中應(yīng)引導學生重點思考和討論這些問題，使他們具備良好的倫理和社會責任感。

2 教學改革

通過前述的相關(guān)分析，以及對實際教學過程和行業(yè)發(fā)展的問題總結(jié)，人工智能類專業(yè)的數(shù)字圖像處理課程需要根據(jù)教學需求，探索和發(fā)展新的課程教學模式、評價與反饋機制。人工智能相關(guān)行業(yè)的需求在不斷變化，為了順應(yīng)發(fā)展趨勢，人工智能類專業(yè)學生的培養(yǎng)要更加注重數(shù)理思維、動手實踐能力、專業(yè)化素質(zhì)、技術(shù)創(chuàng)新能力等，課程教學更要緊扣當代課程教育理念，注重以人為本的理念、全面發(fā)展的要求、創(chuàng)造性和主體性的綜合提升等[5]

2.1教學模式改革

2.1.1線下教學模式的轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)的授課型教學往往只關(guān)注理論的講述，以及通過練習作業(yè)進行測試。在這樣的培養(yǎng)方式下，學生更注重做題和考試，缺乏對于實際工程問題的關(guān)注，忽視解決實際問題能力的訓練。為了避免傳統(tǒng)講授式教學無法激發(fā)學生學習興趣的缺陷，在課程教學中可以從介紹相關(guān)知識和技能在人工智能類專業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用與地位出發(fā)，提升學生的學習積極性和學習興趣，由興趣帶動學習，從而提升學生的學習效率。

在課程內(nèi)容教授過程中，合理組織課程相關(guān)內(nèi)容，使其具有邏輯性和連貫性?？梢赃\用多媒體技術(shù)，結(jié)合實際案例和示例，用圖像和動畫等形式生動展示概念與算法。如前面提到的圖像變換部分的內(nèi)容，可以通過動圖的形式直觀展示二維離散傅里葉變換（DFT）、離散余弦變換（DCT）、沃爾什一哈達瑪變換（WHT）、卡胡南一列夫（K-L）變換和離散小波變換（DWT）的過程與結(jié)果。同時，在講解過程中可以借助實例演示，將抽象的理論知識聯(lián)系到實際應(yīng)用中；還可以選取一些經(jīng)典的圖像處理案例，對關(guān)鍵處理步驟進行詳細講解，幫助學生理解和掌握算法的運行過程。此外，在課堂上引入互動環(huán)節(jié)，如小組討論、問題解答等，可以激發(fā)學生的主動性和積極性。

在實踐和上機操作方面，盡可能提供上機實踐的機會，讓學生親自動手進行圖像處理實驗和編程，鞏固理論知識并培養(yǎng)實際操作能力。

課程結(jié)束后，及時對學生的學習情況進行評估和反饋，幫助他們發(fā)現(xiàn)自己的不足和提升的方向?？梢酝ㄟ^作業(yè)、實驗報告、小組項目等形式對學生進行評價，同時提供具體的建議和指導。

通過上述過程，可以提升學生認識問題、分析問題和解決問題的能力，培養(yǎng)他們的科學精神。

2.1.2線上線下混合式教學模式的推廣

人工智能是一個緊跟行業(yè)發(fā)展并不斷創(chuàng)新和演進的領(lǐng)域。相關(guān)專業(yè)的教學過程應(yīng)把學生的創(chuàng)新思維能力和問題解決能力作為培養(yǎng)目標，并培養(yǎng)學生欠缺的自主學習和不斷適應(yīng)變化的能力。目前，課程的教學模式在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的推動下發(fā)生變化，基于信息技術(shù)的線上教學模式已成為課程教學的重要組成部分，這種教學模式的出現(xiàn)對傳統(tǒng)教學模式產(chǎn)生一定的沖擊，使其逐漸向混合式教學模式轉(zhuǎn)變[6]。在混合式教學模式下，靈感碰撞、互動，豐富的線上資源支持，線下學習空間等優(yōu)勢，使教學方式和學習方式的混合效果發(fā)揮到最大程度，可以更充分地發(fā)揮學生的學習主體作用。

數(shù)字圖像處理設(shè)計能力培養(yǎng)是該門課程的高階知識，也是體現(xiàn)創(chuàng)新能力的一個方面。線上教學不受時空限制且資源豐富，為學生復(fù)現(xiàn)相關(guān)算法提供了良好的平臺支持；線下教學良好的互動性為學生的練習提供了技術(shù)支撐，學生通過教師評價和同學間互評可以發(fā)現(xiàn)不足、取長補短；學生通過混合式學習、協(xié)作學習逐步提高設(shè)計能力，初步形成創(chuàng)新設(shè)計思維[7]。教師應(yīng)利用好線上相關(guān)算法資源，引導學生理解改進算法的設(shè)計思路，將線上資源與課程內(nèi)容緊密結(jié)合，輔助教學進程，促進學生進行深度學習。線下需注重算法應(yīng)用，在項目中進行思維碰撞，激發(fā)學生交流合作與深度探究知識的欲望。

2.1.3與相關(guān)課程設(shè)計的有機結(jié)合

數(shù)字圖像處理及其課程設(shè)計是人工智能類專業(yè)重要的專業(yè)方向課程和實踐類課程。在選擇課程設(shè)計的主題時，可以結(jié)合數(shù)字圖像處理的理論知識，選擇與圖像處理相關(guān)的課題，如圖像增強、圖像分割等，以確保課程設(shè)計與所學的理論知識密切相關(guān)。根據(jù)課程設(shè)計的主題和目標，設(shè)計相應(yīng)的實驗方案，選擇適合的圖像處理算法進行實現(xiàn)?？梢越Y(jié)合所學的數(shù)字圖像處理理論知識，選取合適的算法進行設(shè)計和優(yōu)化。根據(jù)課程設(shè)計的要求，從收集和采集圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，利用數(shù)字圖像處理算法對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、特征提取、分析和處理，達到設(shè)計目標。根據(jù)課程設(shè)計目標，對實驗結(jié)果進行性能評估和分析，比較不同算法的優(yōu)劣，從定量和定性兩方面對設(shè)計的有效性進行評估。在進行課程設(shè)計實驗過程中，鼓勵學生利用多媒體資源，如圖像處理軟件、開發(fā)工具等，從而使他們能夠更好地進行圖像處理實驗。

通過上述教學模式改革，可以根據(jù)學生先修知識的掌握程度調(diào)整授課方式，增強學習效果；可以有效解決理論與實踐脫節(jié)的問題和理論知識無法與行業(yè)發(fā)展緊密結(jié)合的問題，從而不斷增強學生的動手實踐能力；可以促進教師總結(jié)授課過程中的各種問題，利用混合式教學不斷提升教學經(jīng)驗和能力。

2.2評價和反饋機制改革

從學生自我評價、同行評價和教師評價等方面，建立符合課程要求的評價和反饋機制。傳統(tǒng)的學業(yè)成績考核評價體系只有兩個部分，即平時成績和期末考試成績。其中，平時成績的權(quán)重一般不超過 30% ，這種期末成績占主導的考核方式容易導致學生考前突擊復(fù)習即可通過考試。對于數(shù)字圖像處理課程，傳統(tǒng)的評價考核機制容易造成學生無法達到課程學習標準，從而無法銜接下一階段的學習或工作。

為解決上述問題，可以通過全方位、多層次的過程考核機制，保證混合式教學模式下的教學質(zhì)量與效果。將考核分為課前、課中、課后三個階段，具體考核通過“線上（問答）+線下（隨堂測驗、主題交流和簽到）+實驗 + 期末考試”共同完成。在主題交流時，可以引導學生討論技術(shù)發(fā)展可能引發(fā)的倫理和道德問題，使學生具備良好的倫理和社會責任感?；谏鲜鰧W習數(shù)據(jù)進行多維綜合評價，還可以有效管理教學過程，通過多維數(shù)據(jù)跟蹤和分析，及時調(diào)整具體的教學方案，實現(xiàn)評價數(shù)據(jù)可追溯、可更迭。線上評價考核還可以應(yīng)對由于不可抗力而導致的突發(fā)狀況。以項目為驅(qū)動的動手實踐能力考核，可以通過算法編程與復(fù)現(xiàn)的考核方式將理論方法直接應(yīng)用于實際算法，讓知識看得見、摸得著，從而激發(fā)學生的學習興趣，增強教學效果。

通過上述課程評價考核體系改革，可以增強教師理論知識講授效果，調(diào)動學生學習的主觀能動性。這種將理論與實踐應(yīng)用結(jié)合的方式，可以緊跟社會與行業(yè)發(fā)展，提升學生的學習積極性，優(yōu)化學校教育評價體系，使學生就業(yè)率、專業(yè)課程體系與學生創(chuàng)新能力三者之間的關(guān)系進入良性循環(huán)，為學校向社會和國家輸出應(yīng)用型創(chuàng)新人才提供強大支撐。

3教學改革成效

數(shù)字圖像處理課程是學校人工智能專業(yè)的專業(yè)方向課程，本文所提的改革措施從2020級開始實施。為了驗證改革措施的有效性，統(tǒng)計2019級與2020級兩屆學生的課程考核結(jié)果，如圖1所示。

1）由兩個年級該課程考試的平均分可以看到，2020級學生的平均分較2019級增加2.25分。2）由兩個年級該課程成績的標準差可以看到，2020級學生的成績標準差較2019級減少1.15分。3）由兩個年級該課程成績分布可以看到，2020級學生成績峰值較2019級整體右移，即向高分區(qū)域移動。

通過上述分析可以看出，2020級學生的成績較2019級學生得到普遍提升，從而證明本文提出的改革措施取得初步成效。未來，將持續(xù)對課程教學進行改革。

圖1改革前后學生成績統(tǒng)計結(jié)果

4結(jié)束語

數(shù)字圖像處理課程是人工智能類專業(yè)的專業(yè)方向課程，是專業(yè)化人才培養(yǎng)中的關(guān)鍵課程。本文通過分析該課程教學過程中出現(xiàn)的問題，探討教學改革方向，通過改革提升學生的學習興趣和算法設(shè)計能力，加深學生對于基礎(chǔ)理論知識的掌握程度，也為其后續(xù)學習其他相關(guān)的專業(yè)知識做好鋪墊，為全面提升人工智能類專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量打下堅實基礎(chǔ)。數(shù)字圖像處理相關(guān)知識具有多學科交叉性，課程的改革方向不止本文所提內(nèi)容，并且課程改革效果檢驗還需要進一步推進，未來還需要進行更深入的研究。

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