數(shù)字圖像處理課程實踐能力培養(yǎng)的教學改革探索

周文

關鍵詞：OBE；實踐教學；頭歌；虛擬環(huán)境

0 引言

在黨的二十大報告中，首次提出“推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構建新一代信息技術、人工智能等一批新的增長引擎”的宏偉藍圖。人工智能已上升為國家戰(zhàn)略地位，在此引領下，大學本科教育需要緊跟人工智能發(fā)展步伐和多學科交叉融合的發(fā)展趨勢，培養(yǎng)人工智能時代的工程實踐能力強、創(chuàng)新能力好、國際競爭力高的高素質(zhì)復合型“新工科”人才[1]。

在人工智能的研究領域中，機器視覺作為其最活躍的一個重點方向，其成果在無人駕駛、智慧交通、軍事裝備、生物醫(yī)藥等諸多領域有廣泛應用[2]，而數(shù)字圖像處理作為機器視覺方向的基礎課程，在國內(nèi)許多高校的信息電子類及其相關學科中均已面向本科生開設，課程對于培養(yǎng)學生的科學研究創(chuàng)新能力和工程實踐能力具有重要意義[3]。

2020年以來，伴隨著這種混合式教學模式的推廣、線上線下的切換、信息化教學平臺工具普遍使用，包括學習通、雨課堂、騰訊會議等，在教學過程中，教師將很容易獲取大量的教學數(shù)據(jù)，包括學生日常教學活動（看視頻）、作業(yè)、測驗等，而現(xiàn)行的教學方法中，對這些教學數(shù)據(jù)一般采用單一的評價方式，比如學習活動占平時成績10%等，固定化、僵化的比率設置等，這些都制約和限制數(shù)據(jù)價值的挖掘。另外一方面，在客觀上，也造成學生被動學習的習慣的養(yǎng)成，這表現(xiàn)在教學過程的學生評價方式單一、針對性不強，同時對依賴信息化平臺固有的功能，如學習通上固定比率設置平時成績等。

2018年教育部引發(fā)《教學信息化2.0行動計劃》[4]提出發(fā)揮技術來變革傳統(tǒng)教學模式，推進新技術與教育教學從融合應用階段邁入創(chuàng)新發(fā)展階段。大力推進互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術在教學中的應用，探索實施網(wǎng)絡化、數(shù)字化、智能化、個性化的教學[5]。特別與大數(shù)據(jù)技術、云計算、人工智能等技術融合創(chuàng)新，多元混合式教學研究創(chuàng)新日益廣泛深入，但混合式教學模式多態(tài)并存，尚未構建有機統(tǒng)一教學體系與實施框架[6]。

1 問題的提出

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的教學實施過程中，多元混合式教學漸漸成為新形態(tài)，采用教室課堂講授、學生自主學習、合作學習、課堂討論、項目實踐、學生分組匯報等多元教學方式，學習通、雨課堂、騰訊課堂、極客學習、頭歌等多種網(wǎng)絡教學平臺、問卷星、在線表格等多型交互式軟件工具，不僅僅包括線下線下的混合，還涵蓋多種信息化教學方式、平臺、工具、方法的混合，特別是與人工智能等技術融合創(chuàng)新，多元混合式教學研究創(chuàng)新日益迫切。已有的混合式教學往往針對理論教學環(huán)節(jié)，對于課程的實踐教學環(huán)節(jié)，已有的教學方法往往單一和無效，主要存在問題可歸納為三個方面：

1） 重結果輕過程

事實上，大多數(shù)的工科專業(yè)課程，其實踐環(huán)節(jié)考核主要依賴學生的實驗報告或學生課程設計等，通過學生展示實驗結果來衡量學生的學習情況，而對學生實驗的過程缺乏有效的評價體系，也不能反映在最終的成績中，往往流于形式。

2） 重理論輕實踐

數(shù)字圖像處理是建立在離散數(shù)學、算法與數(shù)據(jù)結構等基礎課程之上的一門實踐性極強的專業(yè)課程，其涉及多個學科的相關知識，學科交叉繁雜，且新的應用專題持續(xù)不斷涌現(xiàn)。同時，課程教學內(nèi)容豐富、算法眾多，很多知識點與其他課程都有很深的交叉和重疊，最終的考核往往集中在了解層面。在“以理論考核為主”的指揮棒下，學生會將更多的關注點集中到基礎理論知識的了解上，而對如何應用這些理論知識去解決實際問題缺乏足夠的興趣，學生只能停留在知識的淺層，既不可能舉一反三，更談不上自主設計與創(chuàng)新。

3） 缺乏實踐考核體系

對學生進行有效的考核，是促進學生主動學習的一個最重要的動力之一，但是現(xiàn)有的考核方法，往往會造成被動學習，表現(xiàn)在實驗結果抄襲、實驗報告雷同、課程設計流于形式等，也不能真正意義上達到“能者上，庸者下”的考核效果，甚至對學生學習積極性產(chǎn)生一定程度上的打擊。

針對以上存在的問題，文章以探索數(shù)字圖像處理課程實踐能力提高為契機，充分利用已有的混合式教學實踐平臺，通過搭建科學的實驗內(nèi)容和虛擬實驗環(huán)境，設計相關科學的評價體系，為切實提高學生的動手實踐能力服務。

2 實驗設計

為了實現(xiàn)對學生實踐動手能力有效的提升，在實踐教學過程中，對實驗內(nèi)容進行了相關科學的設計。在數(shù)字圖像處理課程中（如表1） ，實驗內(nèi)容涵蓋了數(shù)字圖像處理的大多數(shù)章節(jié)，尤其是人工智能領域重點內(nèi)容之一——特征提取。為了能夠有效地評估學生的實驗過程，實驗環(huán)節(jié)以通關形式展開，要求學生在規(guī)定的時間內(nèi)，完成相關的實驗任務。

形態(tài)學實驗包含了11個實驗任務（如表2） ，學生需要在規(guī)定的實驗設置中完成任務，每個實驗任務未完成均有一次補交的機會，但是補交成績自動扣除該任務20% 的成績，督促學生按時完成相關的實驗任務。

每個實驗任務統(tǒng)計學生的通關時間和通關用時，作為學生成績的評定的依據(jù)，從而促使學生一定程度上能夠關注實驗過程，學生完成人臉識別實驗任務的通關情況如圖1所示。

3 方法的探索

3.1 提出的方法

數(shù)字圖像處理課程涵蓋的內(nèi)容廣、知識點多，學生需要通過相關的實驗過程來消化課堂教學知識點。本課程選用的教材是岡薩雷斯等人編著《數(shù)字圖像處理》（第四版），它是國內(nèi)目前大多數(shù)高校選用的最經(jīng)典的教材之一。在實際教學過程中，存在兩個主要問題，一是教材內(nèi)容過多，敘述過于瑣細，很多高校將其作為研究生對應的課程的指定教材。作為本科生很難掌握，尤其是沒有相關的實驗輔助，很難理解具體知識點；二是內(nèi)容復雜且晦澀難懂，很多專題具有很強的研究探索性質(zhì)。同時，由于該教材是由多人翻譯的原因，很多章節(jié)銜接不夠完整，導致課程章節(jié)間跳躍性較強；三是實踐驗證案例缺乏，教材強調(diào)理論知識，實踐實驗內(nèi)容偏弱，盡管有Matlab版本的教材，但是內(nèi)容單一，靈活性差，且缺乏具體的實際應用來輔助理解所學知識。

針對以上問題，通過建立完整的理論教學和實踐教學體系是提高學生理解課程內(nèi)容的重要環(huán)節(jié)，為此，針對教材中前10章，如下圖2所示，嘗試構建相關的課程教學體系框架圖，具體來說，為絕大多數(shù)的章節(jié)建立相應的實踐環(huán)節(jié)。理論章節(jié)分為10個部分，分別是圖像處理基礎、空間域變換與灰度變換、頻率域變換、圖像復原與重建、彩色圖像處理、圖像壓縮與水印、小波變換及其他變換、形態(tài)學處理、圖像分割、特征提取。對應的實驗內(nèi)容有11個，根據(jù)實驗的性質(zhì)，11個實驗內(nèi)容分為驗證性實驗、探索性實驗和應用性實驗（如圖2） 。驗證性實驗鞏固學生理論知識，探索性實驗對理論內(nèi)容擴展，并將理論知識與實際應用結合，應用性實驗則是將理論知識運用實際中，包括熱門的研究內(nèi)容視頻追蹤和人臉識別。

3.2 任務設計

以人臉識別的實踐任務為例，人臉識別任務涉及圖像特征的提取，特征匹配等知識點，為此，在任務設計中，將具體闡述學生如何開展實驗內(nèi)容和教師如何設計實驗內(nèi)容。如下圖3所示，實驗內(nèi)容的設計流程由四個部分組成，即實驗基本信息、代碼倉庫、任務關卡、實驗環(huán)境。其中，基本信息包括實驗任務基本情況的介紹、實驗的要求等；代碼倉庫主要包括代碼模板的編寫，即缺省關鍵代碼的學生代碼，要求學生補全缺省的關鍵代碼，從而實現(xiàn)通關；關鍵關卡，包括測評設置，通過匹配學生的實驗結果和參考答案的結果，完全匹配則通過，否則提示學生結果有誤。實驗環(huán)境是通過學生進行實驗的環(huán)節(jié)，包括實驗界面和實驗環(huán)境，實驗界面包括代碼編寫的界面，實驗環(huán)境安裝了OpenCV軟件包。學生通過在設置好的實驗環(huán)境完成代碼編寫，通過考核學生的動手能力。

下面以人臉識別的實驗任務為例說明實驗試劑的過程（如表3） ，該實驗包括人臉的位置識別和人臉笑容的標注，提供給用戶原始的圖像，學生通過編寫缺省的關鍵代碼，實現(xiàn)輸出的結果。

3.3 教學設計

下面繼續(xù)以人臉識別實踐任務為例，詳細闡述課程教學設計的開展過程。在實踐課程開始前，教師設計實驗任務內(nèi)容，該例中，有兩個任務，即圖像中人臉識別和視頻中人臉識別。對于任務1，考查學生應用所學知識點，探測出給出圖片中所有的人臉的位置、標注所有人臉中的笑臉，由于笑臉是人臉的一個子類，進一步考查學生綜合所學知識，實現(xiàn)對人臉和笑臉的檢測；對于任務2，考查學生應用相關的知識點對視頻中人進行追蹤和檢測，并用方框全部標注出所有的人體外形，為了便于后期的結果匹配，任務已給定邊框的大小和顏色，以便可以快速對結果進行判斷。

課程總體的流程安排如圖3所示，分為課程前、課程中、課程后三個階段。課程前，教師對實驗任務進行設計，包括文檔的設計、代碼的設計、結果的判斷，其中結果的判斷是對學生代碼運行結果和參考答案的運行結果進行匹配，完全匹配則反饋給學生通關，否則提示出錯，要求學生修改。教師完成任務的設計后，發(fā)布實驗任務；課程中，教師角色主要是介紹實驗的背景知識以及基礎理論、實驗要求，包括實驗完成時間、部分代碼解析、實驗結果自動判斷等，引導學生針對性地學習。學生首先進入頭歌平臺，在閱讀教師事前編寫好的任務了解、任務基礎知識、任務要求等后，進入虛擬實驗環(huán)境，查看缺省關鍵代碼的實驗過程。學生的主要任務是補全任務缺省代碼、測驗代碼，一直到實驗結果與參考結果一致時，系統(tǒng)提示學生通關成功，實驗完成。此時平臺將記錄學生通關時間、通關質(zhì)量、通關排名等基礎信息，為后期對學生的學習行為進行分析提供數(shù)據(jù)支撐；課程后，學生可以繼續(xù)完成，為了鼓勵學生通過課上完成實驗，對于課上完成的同學予以加分，課后超時完成的同學補交實驗將予以扣分，從而促使學生積極完成實驗任務。

教師角色和學生角色任務完成流程圖（如圖4） ，教師在實驗任務截至后，對學生完成的任務結果進行評定，如果沒有通關，則該學生實驗為無效實驗，以0 分記錄，對于通關的實驗，查看是否有效，主要包括是否在規(guī)定的時間完成，是否屬于補交實驗，對于規(guī)定的時間完成的實驗任務，實驗任務通過，以100分記錄學生成績，相應的，補交的實驗任務，則需要扣除相應成績。

學生完成實驗后，需要根據(jù)任務要求，完成相應的實驗報告撰寫和提交，實驗代碼部分則不需要提交。通過實踐教學環(huán)節(jié)的開展，可以在一定程度上，有效地遏制學生抄襲代碼、杜撰實驗結果等行為，督促學生獨立完成實驗任務，切實提高學生的動手實踐能力。

4 結論

數(shù)字圖像處理課程教學存在很多難點，如教學內(nèi)容多、實踐教學難，文章提出了教學實踐改革的初步探索。經(jīng)過兩年的實際教學對比，取得了一定實際效果。如下表4所示，對近兩年的教學效果進行對比后發(fā)現(xiàn)，2023年采用了文章提出的方法，從結果來看，實驗平均得分有了一定的提高，學生實驗完成率得到顯著的提高。從實驗完成情況來看，由于設置了通關的任務，實驗針對性更強，實驗完全情況得到顯著的改善。盡管如此，方法還需更長的教學實踐過程來驗證，此外，它仍有一定的改進的空間，包括內(nèi)容需進一步合理化，課程的理論課程仍舊有一部分課程沒有對應的實驗，如小波變換；實驗設計需更合理，實驗任務整體難度不高，綜合應用所學知識驅動力不足，需要在接下來的后續(xù)教學實踐中，進行深入總結和探索。為此，未來將通過與更多的實際應用有機結合，設計出更多、更復雜的實驗任務，使得數(shù)字圖像處理實踐教學具有更強的啟發(fā)性和創(chuàng)造性，助力課程實踐教學改革。