从学生角度看《机器视觉》课程改革

邹荣 刘盛亚 夏正东 许桢英

摘 要： 《机器视觉》是一门强调理论与实践相结合的课程，要求学生运用已掌握的基本理论、基本方法去实际应用中分析问题和解决问题。然而，在教学过程中，很多学生发现不能够很好地将已有的理论基础运用到实践中，造成了知识的脱节，影响了学习的效果和兴趣。针对以上问题，作者提出了改变传统的教学方法的一些建议，旨在有效提高学生的学习兴趣和实际运用能力。

关键词： 《机器视觉》 课程教学 教学改革 学生角度

《机器视觉》具有很强的工具性、操作性，要求学生掌握和运用方法技能[1]，根据“从实践中来、到实践中去”这一基本原理，遵循“因材施教、循序渐进”的教学规律，课堂教学坚持“少而精”的原则，精讲多练，形成“从个别到一般，再从理论到应用”的启发循环式教学思路，层层递进，循循善诱，从现象描述、抽象概括上升到理性认识，同时组织课堂讨论并给予指导、讲评，力求学生及时理解、消化、掌握。

一、采用传统课堂讲授法授课的效果调查及原因分析

《机器视觉》是一门实践性较强的课程，该课程强调理论与实践相结合，在教学过程中，不仅要求我们掌握机器视觉方面的基本概念、基本原理和方法，更注重对各种工业领域的应用，培养独立地发现问题、分析问题和解决问题的实际动手能力。在以往的教学中，我们采取传统的课堂理论讲授和算法分析相结合的教学方法，考核内容是以对理论知识的掌握为侧重点。该种教学方法有优点：传授较为系统和完整的机器视觉的基本理论，形成较为坚实的理论基础。但采用该种教学方法所取得的教学效果并不是很理想：首先，我们上课的积极性不是很高，只听教师讲而学生没有参与，课堂气氛较为沉闷；其次是在实际应用中，我们遇到问题时常常不知所措，无法将理论知识恰当地应用到实际问题中，得到切实的系统方案。我们对机电、测控专业的两个班级进行了随机调查，调查内容为该班学生对《机器视觉》课程的态度。得到如下结论：许多同学认为该门课程虽然有很强的现实意义，但理论部分含有较深的数学内容，“晦涩难懂，枯燥乏味”。另外，通过对学生的大作业报告的分析，我们发现：仅较少部分的学生给出合适系统方案及相关算法；有将近一半的学生在报告中存在乱用和拼凑方法及抄袭拷贝内容等方面的问题；只有一小部分报告结构清晰，方案明确，其余同学不同程度上存在结构模糊，方案存在不合理内容。

结合以上两项内容，针对传统讲授法的问题进行了总结：传统教学方法过于强调理论教学，忽视了对学生实践动手能力和独立解决问题能力的培养，未能突出本课程作为一种“工程应用”而所应该具有的实践性、应用性的特点；忽视对学生实际动手操作能力的培养，常常导致学生对理论理解的困难和枯燥情绪：未能发挥学生学习的主体作用，没有充分重视作为教学主体的学生，忽视学生的积极主动性，使学生在教学中处于相对被动的地位，影响了教学效果。

二、新教学方法的具体环节

新课改的一个重要内容是要彻底改变传统课堂教学中学生被动接受、过于注重书本知识传授和缺乏学生综合体验等顽疾，应该探索一种符合新课程理念和学科教学实际的课堂教学模式，让学生在生动活泼、交流互动并富有探究性的氛围中学习。

（一）新教学方法的实施原则

1.平等互动原则：改革课堂教学，让学生在生动活泼、交流互动并富有探究性的氛围中学习。教师在课堂上与学生平等对话的同时发挥组织、引导、点拨调控作用；设法把学生调动起来主动参与，设置一些小课题，让学生在教师帮助下自主探究解决，是调动学生参与的一种重要方法；课堂上不仅体现师生共识，而且体现差异性，甚至对立和交锋，不仅学生受教师的影响而发生改变，教师和教学过程也受学生和实际教学情况影响而改变。

2.交流合作原则：课堂应促进教师与学生、学生与学生之间充分的合作和畅通的信息交流。教学过程强调以学生自主学习为主，体现师生、生生之间的充分合作，从课程活动方案的制订到资料搜集，从活动过程中问题的解决到任务结束后课题报告的完成，都强调通过学生个体努力和学生之间的合作完成，教师也是合作者，是活动的平等参与者，在其中起组织、引导、点拨的作用。

3.个性化原则：课堂应对学生分层分类指导，对不同智能结构的学生提出不同的要求，安排不同的内容，采取不同的教法。让学生自主发展并充分发展个性特长，为学生个性拓展提供新的空间。

（二）实践教学方法的具体实施环节

1.明确实践工作任务。教师向学生说明将要完成的任务的内容、要求和注意事项等。

2.学生尝试完成任务，提出问题。在该环节中，学生由于缺少相关的理论知识，在实践进行中会遇到各种困境，导致无法完成或无法有效完成任务。此阶段的目标，不在于学生完成任务的质量，而是在于将学生处于困境中，激发学生的兴趣和解决问题的动机。同时让学生提出在问题解决过程中所遇到的问题。

3.授予学生相关知识。针对学生提出的困境和问题，教师引导学生自行学习教材相关内容或引导学生查阅资料，对于较为抽象的内容，教师要进行适当引导和讲解，使学生获得相应知识[2]。

4.再一次尝试解决问题。学生经过相关理论的学习，带着所学内容重新回到问题情境中，运用理论知识解决实际问题。这一步，既有利于理论知识与实践环节的紧密结合，又有利于在实践中深化对理论知识的理解。

5.经验讨论，教师总结。在完成任务之后，各组要对实践进行总结和点评。

三、新教学方法的展望

（一）将教与学相结合

将教与学结合是教学理论的基本要求，但在现实教学过程中并不能很好地贯彻。“满堂灌”、“照本宣科”等现象不鲜见，特别是大学课堂，常常是老师口若悬河，口干舌燥，教得很辛苦；学生却思想抛锚，无动于衷，学得很无奈[3]。

针对这个问题，让学生自主学，学得有兴趣，在学习中得到充分锻炼。事实证明，将实践引入教学各个环节，学生面对自己提出的课题，有动力想办法，学知识，始终兴趣盎然地跟随教师完成学期课程，做到了将学习的畏难情绪转化为学习的热情。

（二）将理论教学与实践操作相结合

理论学习几乎是大学教学的全部内容。尽管教师不遗余力地解释理论的重要性和意义，但学生由于缺乏必要的感性认识，对理论始终难以亲近，更难以认识它们的价值所在，而且这个问题可能在入学时基础就比较差的学生中更普遍。如果我们对理论的认识不够，学习毅力不强，理论教学几乎就毫无效果。此时，如果教师让学生在实践环节中意识到由于没有理论指导，实践操作漏洞百出，学生自然会学习理论，至少意识到理论的重要性[4]。

以本课程为例，许多学生选择某种零件尺寸三维测量，而在理论讲解过程中没注意或没听明白，当教师让我们汇报自己的具体方案时，我们就傻眼了，之后，就主动看书寻找答案。当教师对我们每个实践环节都挑毛病时，我们的自尊心很受“打击”，为避免下次再回答不出来，我们会看书或请教老师后，再动手操作拿出成果，质量明显提高了。

（三）将教学与评估全程性相结合

把激发学生自主学习兴趣作为强化教学效果的关键，运用多种教学手段、教学方法的有机配合，不断提高学生的学习积极性和主动性。学生在教师指导下自行查阅相关资料，开展实践操作，自主学习，自我提高。

注重课外阅读，加强指导，形成“阅读—理解—揣摩—评析—借鉴”的阅读训练方法。根据教学内容和教学进度，开列参考书目和阅读材料，教师应该提倡学生广泛阅读学术期刊文章，要求学生正确理解文中方法结论，细心揣摩作者的研究思路、系统建构、分析方法、论证过程和写作框架，辩证分析文献的特点、成就和欠缺，在此基础上写出读书报告，重点放在“理解—揣摩”这一环节，以期解剖作者的“思维黑箱”，领会作者意图，学习机器视觉系统设计及方法的经验，为进一步展开实际运用打下较为扎实深厚的知识能力基础。

强化训练，巩固提高。教师应该给予学生在选题、方案设计、实际验证等环节的个别指导，使学生对关键环节和常用方法都有比较全面扎实的训练，基本达到能够独立地规划设计一套简单实用的机器视觉系统的水平。

（四）多种能力的综合运用和评估

本课程评估方式的改革旨在引导课程教学，将传授基础理论知识、培养实践操作技能、训练科学思维方法、培养求真务实的工作作风融为一体，对培养具有良好的专业基本素质的应用型人才十分有效。

该课程让学生在小组合作设计方案、共同收集资料的基础上，各自独立完成报告。在这一过程中，通过分组讨论课题并与老师、组员之间交流，锻炼了语言表达能力、人际交往能力、团体协作能力等。方案的设计和报告撰写锻炼和考察了同学们知识运用能力、思维能力、研究能力等诸多能力。

可以说，该课程教学改革最大的亮点是课程学习变成既使我们有兴趣又富有挑战性的学习任务，极大地调动了学习的热情和克服困难的勇气。另外，评价方式更全面、更公正，考察我们的具体能力和学习态度。

结语

《机器视觉》课程改革把学生学习的注意力引导到关注和研究实际应用上，使学生所学的有关知识能够落到实处，有的放矢，融会贯通。注重学生研究方法和能力的训练，培养学生勤于观察、善于思考、勇于探索的良好学风。致力于学生的素质教育，使学生初步具有科学思维、严谨作风、务实精神和社会责任感。具体来说，通过《机器视觉》的学习和实践，能够熟练掌握和运用相关理论和方法，养成自觉、独立地认识社会、钻研问题的良好习惯，提高正确认识问题和解决问题的综合能力，拓展和深化专业领域知识，通过“理论—方法—应用”的教学实践，实现学生“知识—能力—素质”的飞跃和完善统一。

随着计算机技术和图像传感器的普及，《机器视觉》课程有极为广阔的应用前景，因此，《机器视觉》的课程改革有利于学生思维方式变革、知识结构优化、综合能力培养、创新潜质开发，对于实现高等教育的培养目标有着重要的实践意义；有利于促进产学研一体化和科研成果社会化；有利于高等教育学科发展和教学改革，发展以继续教育、终身教育为特征的成人高等教育，不断提高在职人员的业务素质。

参考文献：

[1]李树涛，黎福海，林翚.HALCON软件在机器视觉课程实验中的应用[J].高校实验室工作研究，2012（1）：61-63.

[2]魏怡，李宇.《图像分析与机器视觉》网络课件设计及应用[J].边疆经济与文化，2007（2）：129-130.

[3]韩红，焦李成.谈计算机视觉课程的教学创新[J].计算机教育，2010，19：84-86.

[4]史金龙，白素琴，庞林斌，等.研究生机器视觉课程的CDIO教学改革实践[J].计算机教育，2013，201（3）：9.

基金项目：江苏省博士后科研资助计划（1402012B）；江苏大学高级专业人才科研启动基金（14JDG134）.