基于BOPPPS模型的数字图像处理教学设计

石蕴玉+韦钰

摘要：本文从学科基础平台课的角度分析了目前在讲授“数字图像处理”课程过程中遇到的问题，为此采用BOPPPS教学模型进行课程知识点和讲解方式的设计，并给出了具体应用实例；在课程定位的基础上，该方案着重突出了在授课人数多、知识背景分散、授课课时有限的情况下满足多专业学生的基本学习需求，培养学生的学习兴趣，从而激发学生的自主学习意识和知识探索的精神。

关键词：数字图像处理；BOPPPS模型；学科基础平台课；教学设计

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2018）05-0168-02

数字图像处理是讲授在特定的需求下如何采用计算机技术对数字图像进行相关处理的一门课程，目前是我校电子电气工程学院的学科基础平台课，主要面向大二的本科生，学生来自于四个一级学科中的六个专业。在这种背景下，如何准确把握知识结构和有效组织教学方式对课程主讲老师们提出了更高的要求。为了解决这些问题，在讲授该课程的过程中引入了BOPPPS教学模式，即采用BOPPPS模型来组织知识点拆分和教学过程，使学生既能够清晰地了解到基础知识，还可体会到相关方法的实际应用和研究趋势。

一、课程定位及现状

数字图像处理涉及多类学科，理论深度、难度均较高，需求应用也非常广泛，课程内容丰富庞杂。近年来计算机、数学、生物医学、通信技术的迅猛发展，推动着数字图像处理课程中教学内容和教学方式的更新和替换，并且根据课程群框架和授课对象的自身特点，多位一线教师已经进行了一系列课程建设与优化，例如从工科专业角度出发优化基础课程提纲[1]、以专题形式组织多层次指导、以项目驱动模式开展教学[2]、以研讨方式修订教学方案[3]等等。

数字图像处理目前是我校电子电气工程学院的学科基础平台课，授课对象来自于四个一级学科中的六个专业，包括计算机科学与技术、自动化、电子信息、电气工程等。授课人数较多、学科背景分散的特点为我院的主讲教师提出了新的挑战。以往在教学过程中僅采用经典教材、以理论授课为主、直接以Matlab软件进行实验验证的方式已不适应于如此宽泛的专业背景及授课人数。因而，对作为学科基础平台课的数字图像处理课程进行教学改革势在必行。

数字图像处理知识点之间尽管关联紧密，但知识结构并不显著，因而面向多专业来准确把握知识结构及难点重点是课程教改的首要问题。首先，应该重新理解并整合数字图像处理课程的理论体系，尤其是要深入了解各专业的前期课程设置以便了解各专业学生的先验知识及技能掌握情况，优化精选存在共性的授课内容。其次，应该立足于科学前沿研究成果，吸收数字图像处理领域的新技术和新方法，逐级逐步地更新课程知识要点，并充分考虑知识的衔接过渡及先后次序，根据授课对象的实际情况突出知识重点及难点，着重介绍技术和方法的研究背景及意义，以及实践应用和优劣之处。再次，在知识结构系统化的基础上，应该将主讲教师的科研成果或应用成果反哺于本科教学，并且以案例方式使之更加具体化，可以使得让学生从原本的知识点简单叠加转变为对现有知识结构的立体化感知，从理论分析到实际案例来进一步明确知识的演化。

二、BOPPPS教学模型的应用

在明确课程内涵的基础上，为适应学科的发展，结合具体的教学实际和学生的学习需求，重新修订了教学方案，确定了课程的重点和难点内容范围。在更新课程知识结构时，充分考虑知识的讲授框架，以“知识点—知识线—知识面—知识网”的方式进行组织，逐级推进，建立多目标多层次的讲授体系，根据学生的实际需求来微调课程的重点和难点内容。在进行课程讲解时，以“点突破”的教学方式为主，以点及面地带动其他知识。

1.BOPPPS教学模型介绍。BOPPPS教学模式也被称为有效教学模型，以六个阶段的首字母相连来命名，分别是B导言、O学习目标、P先测、P参与式学习、P后测及S总结[4]。这六个阶段的次序不是一成不变的，可以根据需要进行调整，在迭代使用的时候，可以省略前测和后测环节，其突出特点是强调教学反思和加强互动，将BOPPPS教学模型引入应该可以解决目前在讲授数字图像处理课程的过程中所遇到的问题。

导言阶段的目的是为了帮助学生集中精力、专注于本次课程中将要讲解的内容。教师可以提出生活中的实际案例，或者根据教师的个人经验来提出与课程内容相关的问题等等，以此引出本节课的知识重点；在目标阶段教师应该明确地提出课程目标，以及为了达到这些目标所需要的知识内容，同时给学生增加信心，在前期的知识基础上能够掌握这部分知识内容，达到认知、情意、技能三要素上的共通；先测阶段的目的是保证教师对学生的兴趣与能力，在此基础上调整课程内容的深度与进度，教师可以通过提问、实验验证等多种方式，使学生透过先测内容聚焦于特定的达成目标；在参与式学习阶段，可以采用教师与学生之间互动的方式，也可以采用学生之间讨论或小组讨论的方式，教师需要促进课堂互动的有效性，同时防止讨论内容不要偏离课程主题；后测阶段并不是必须进行的阶段，教师可以在此阶段提出问题，继续让学生进行设计、解答或实验验证，以此来加深了解学生对本次课程内容的掌握程度以及是否达到了教学目标；在总结阶段教师需要帮助学生再次回顾导言中提到的问题、目标阶段中提出的课程目标，以及为了达到这个目标所采用的课程知识和效果，整合知识要点，根据本节课的讨论内容来预告下堂课的内容。

2.BOPPPS模型的引入实例。本文以“图像对比度增强”这一知识点为例，来讲解如何基于BOPPPS教学模型的六个阶段进行知识点的教学设计，教学时长为15分钟。

在导言阶段，首先通过一幅特定的数字灰度图像进行知识回顾，采用提问的方式来了解学生对知识点的掌握情况，明确对于一张照片的“太暗了”、“看不清细节”等主观感受实际上对应于图像的亮度偏低和对比度偏低。

在目标阶段，明确今天的学习任务与前面所讲的示例有关，即对两张示例照片进行处理，通过处理灰度图像提高它们的亮度和对比度。最关键的部分是设计灰度映射函数，即今天的学习重点。endprint

建立了学习目标之后，向学生提问在掌握前期基础知识的基础上，是否能够想到方法来增加第一张示例图像的亮度。有同学可以想到通过直接增加像素点的灰度值来提高整幅图像的亮度，紧接着采用Matlab编写相关的语句来完成这个操作进行及时的验证，让大家了解到相关操作的可行性和有效性。

接着可以请同学对第二幅示例图像进行相同的Matlab程序编写和结果显示，以此来说明尽管增强了亮度，但对于改变图像对比度几乎不起作用。分组讨论的主题是如何增强图像对比度，一个自然的想法是对这幅图像里的灰度进行有选择的亮度变化。可以选择示例的一条曲线对图像进行处理。同样借助Matlab来查看这种方法的处理结果，然后再通过另外两个灰度映射函数来说明对于图像处理的作用。

在进入后测阶段之前，再次明确前面的方法都是对灰度进行了映射变换，所不同的是对于像素是否進行了选择操作。在此要求学生理解映射函数的设计含义，并且在Matlab程序中进行效果验证；并且思考这两种提高图像亮度和对比度的应用场景，组成讨论小组进行讨论。

最后的总结阶段，再次回顾本小节课程内容的学习目标和处理方法，总结处理方法的原理和具体设计方案，指出每类方法的处理过程和应用场景，并通过示例图像指明这两类方法的局限性，即没有考虑到图像自身的灰度分布特征，进一步指出将会在下个小节来学习与图像的直方图有关的处理方法。

本文基于课程的定位设置，采用BOPPPS教学模型进行教学设计，以问题为导向，准确把握了知识结构及难点重点，有效确保了实践环节与理论环节的衔接。在课程开展前期主讲教师已经对知识内容进行了拆解和联系，尽量按照BOPPPS教学模型的六个环节来组织教学方式。在BOPPPS的先测和后测阶段实践了小组式讨论的方式，在授课过程中学生的主动反馈在一定程度上已经验证了部分学习效果。近期的课程进展表明此类教学方案可以适应当前的课程设置背景，基本满足了来自多专业学生的学习需求。

参考文献：

[1]马卫红，倪晋平，田会.“数字图像处理”课程教学内容优化的探索和实践[J].中国电力教育，2011，（31）：99-100.

[2]金炜，周亚训.“数字图像处理”课程项目驱动教学模式的实践[J].中国电力教育，2010，（7）：82-83.

[3]周海芳.“数字图像处理”课程研讨式教学[J].计算机教育，2010，（24）：93-97.

[4]袁恩，刘鹏，齐望东.基于BOPPPS模式的计算机网络原理教学改革[J].计算机教育，2015，（6）：26-29.endprint