人工智能教育背景下的数字图像处理课程教学模式探究

何冰

（1. 渭南师范学院 物理与电气工程学院，陕西 渭南；2. 陕西省X射线检测与应用研究开发中心，陕西 渭南）

一 引言

人工智能的发展在当今世界受到了广泛的关注，如何在人工智能教育背景下进行新型人才培养（新工科、新农科等学科）是各个高校面临急需解决的一个重要的问题。而人才培养体系改革中教学模式的改变是首当其冲的一项内容，因此，如何在突破传统教学方法的弊端及局限，增强课程实用性及创新性教学模式，满足在人工智能教育背景下人才培养的需求是目前课程教学模式改革中面临的最核心问题。

数字图像处理课程是电子信息类专业中核心的课程之一，也是通信工程、计算机、软件工程等多个学科及专业设置的专业选修课[1]。该课程内容虽然不同高校选用的教材有所不同，但涉及图像处理的核心内容基本一致，主要的研究内容包括：图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割、图像分类及图像重建等。随着智能化技术的发展，数字图像处理已广泛应用于航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、工业和工程、军事公安、文化艺术等领域[2,3]。数字图像处理技术已经成为人工智能教育背景下的重要组成部分，因此，各高校开设的数字图像处理课程应紧密结合智能化时代的特性，融入交叉多学科的前沿理论知识体系，同时与实际的应用相结合，与时俱进地培养工业4.0时代下的创新创业实践性人才。

然而传统的数字图像处理课程教学模式主要围绕课程理论讲授的教学方式，普遍采用以板书或电子课件ppt的教学形式对各种图像处理算法的基本原理和应用进行介绍，同时开设与理论课程相对应的验证性实验作为对理论知识点的进一步的巩固和理解，这种传统的模式在人工智能教育的背景下已经很难满足培养创新创业的实践性人才的需求[4-6]。主要体现在以下几个方面：（1）教学内容与实际的应用相互脱节，大部分理论教学内容在现实生活中已经取得了广泛的应用。多数图像处理的算法均来源于较早及最基础的理论，与人工智能时代的发展不能同步。（2）课程授课思维陈旧和保守，对于理论教学的各知识点的授课多数高校依然保持着一个任课教师独立授课的方式，而数字图像处理课程的特点主要呈现算法更新快、技术新、交叉性强及应用性广。因此，单一教师在个人的学习及提升过程中也只能在该课程的知识体系中对某一方面精通或具有丰富的实践经验。为了适应该课程的发展，单一教师授课的方式应该向一门课分知识点由多个该研究领域的教师分章节进行讲解转变。（3）实验教学过于简单及基础化，多数高校针对数字图像处理的实验环节均采用MATLAB作为其仿真实验的环境，然而MATLAB软件具有多数的图像处理算法工具箱及函数集，对于一些理论算法的验证只需学会调用相关已有的函数就可完成，这样不利于学生对算法的理论知识点的真正掌握。因此必须对现有的教学方式进行改革，并进一步提升大学生的实践创新能力，结合人工智能教育背景下的新教学模式，解决传统的教学过程存在的各种弊端和问题[7-9]。

二 教学改革模式探究

2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，同时，教育部也制定了《高等学校人工智能创新行动计划》明确提出加大人工智能领域人才培养力度，为我国的人工智能发展提供战略支撑。而课程教学是我国高校人才培养的重要环节和主要途径，因此，如何在人工智能教育背景下完成好课堂教学的创新，关乎到人工智能领域人才培养的实现[10-12]。

（一）理论课堂教学方法的改革

数字图像处理课程其应用领域范围较广、交叉性强，但实际的课堂教学模式主要是以授课教师为中心，教师通常采用板书和多媒体教学相结合的方式对学生进行讲授，而学生课堂主要以听课和记笔记的形式为主要的学习方式。课堂上教师过于重视理论基础知识的讲解，而许多的基础知识点由于存在数学公式的推导，学生难以理解，课堂上由于是以教师为中心，所以学生之间缺乏时间上的交流和探讨，另外，教师课堂上针对某个特定问题也会采用提问的方式与学生进行沟通，但现行的教育模式下多数学生对于老师的问题兴趣不大，互动的积极性不高，因此，整体课堂教学效果并不理想，达不到预期的教学目标。如我们能够在课堂教学中留出非常充足时间及时和学生进行互动、教师身份和学生身份互换，那么不仅仅是自己作为老师的角色，也使自己尝试学生的角色，这样可以引导和激发学生的主动性，同时，让学生以老师的身份进行部分课程内容的讲解和交流，可以激发学生的质疑精神和创新能力。鉴于此，我们提出了基于人工智能教育背景下的自主理论课程学习+辅助理论讲授+分组理论问题讨论的模块化理论教学方式来改变传统理论教学的不足。首先，利用现有的智能化媒体工具（包括智慧教室、网络及手机个人终端），结合数字图像处理课程的特点，将课程进行模块化分解，对于学生难以理解的公式推导，我们借助工程实例、国家级精品课程资源、动画图片及网络视频等对其进行概念上和形式上的转换，使得公式的推导形象化、简单化、更易于理解和掌握。其次，在借助人工智能的教育资源的条件下我们提倡学生在课堂上进行自主理论课程学习，打破传统的以教师为中心、学生负责听的授课方式，将课堂真正归还于学生，教师主要起引导作用，提出问题，然后学生根据老师的问题，进行讨论和交流，这样更能激发和培养学生的独立思考能力。对于学生反映的普遍问题，教师在课后可以统一整理和记录，并在下一节课开始占用少量时间进行辅助性理论分析和指导。最后，课堂上学生按照分组对所提出的问题进行总结和归纳，按照不同人员的分工进行知识点的汇总形成最后的系统框架下的知识体系。

图1 所提出的模块化理论教学法

（二）实验教学模式的改革

针对理论教学，实验教学是学生对理论知识点的进一步的理解、掌握和应用的有效补充。目前，实验教学已成为理工科教学中的排头兵，在学生的创新能力、实践能力及工程训练能力上起着非常关键的作用。结合现有的理论与实际的实验内容相互脱节，我们提出了实验课程教学中采用必修实验教学内容+企业项目训练算法实践+大学生科技竞赛创新能力应用的三三制实验创新教学模式突破传统的实验教学的弊端[13,14]。具体实施过程如下：

（1）针对数字图像处理课程的特点，在实验教学环节，对于必修实验的教学内容（教学大纲的要求），我们保留了重要的数字图像处理模块的验证性实验。同时，增加了综合性及创新型二次开发实验的内容。综合性实验主要集中在图像增强及字符识别等实验上；二次开发的实验主要是结合交叉性学科的特点，体现图像处理算法如图像压缩或图像检索算法在细分领域的具体应用（如：医学影像处理领域）。

（2）与企业合作联合开发具有针对性的企业项目训练课题，编写企业项目训练算法实践方面的实验教学培训教材，使学生真正的将所学到的理论知识应用到现实的应用场景中，做到“所见即所得”的实验教学效果。对于验证性的实验采用MATLAB软件作为仿真工具，而对于企业项目训练算法实践内容的完成，则主要采用Python作为数字图像处理实验主要开发的工具。另外，鼓励学生学习和采用多种开发环境编译系统，如：Labview、Tensorflow、C#等人工智能背景下的基于深度学习算法的开发工具。在实验数据使用方面，借助陕西省X射线研究开发中心大量的真实X射线影响图像库，将其融入到具体的实验和实训教学中。

（3）实验教学通常具有固定的学时限制，因此，在此基础上我们增加了课外实践教学环节，这一部分也是培养学生工程实践能力和创新能力的重要组成部分。在数字图像处理实验课程的教学过程中，我们鼓励学生参加多种形式的科技竞赛和创新创业比赛，如：大学生电子设计竞赛、互联网+创新创新大赛、大学生软件设计大赛等，激发大学生的对数字图像处理课程的学习兴趣。同时，开展人工智能背景下的嵌入式线上和线下及虚拟仿真相结合的实验教学体系。通过开展系统式的实验教学，可以使学生具备专业的知识网络架构，有利于培养软硬件兼备的创新人才。

图2 所提出的模块化实验教学法

三 教学目标考核及评价体系改革

我国的高等教育长期以来，各高等学校的课程考核模式主要目的是以检测学生课程学习书面考试成绩为目的，存在不少问题。这种以评定成绩为主的考核模式，突出地表现为重课本、轻实践，重知识、轻能力，重结果、轻过程，重对学生的测试，轻课程自身的建设，既不利于学生分析、综合能力的培养和创新精神的形成，又不利于课程的建设和发展，并直接影响到人才培养的质量。我们必须高度重视高等学校课程考核模式的改革。现有的多数高校对于课程考核体系主要采用平时成绩+理论课成绩+实验课成绩的固有考核模式，这种考核方式简单、方便，但是只能对学生理论知识掌握的程度进行相关的评价，而不能真正对学生的应用和实践能力作出判断。因此，越来越多的高校开始采用更灵活、多样化、实用性的考核方式取代传统的考核方式，这样更能全面和客观对学生的学习和能力方面做出准确的判断。对于数字图像处理课程，我们将学生参与的企业实践、大学生创新创业项目以及参与相关知名高新技术企业，如：华为、中兴、阿里巴巴、腾讯、百度等企业的实习认证纳入到教学目标考核体系中，鼓励大学生发表图像处理方面的重要性的研究论文，将发表的相关论文也计入学分制体系中。采用新的教学评价体系一方面与新的课堂教学改革相互呼应；另外，可以鼓励学生的个性化发展，使不同学生在课堂上的选择余地更广泛，有利于学生将自己的精力投入到感兴趣的学习领域。这样更能激发学生的最终学习兴趣和爱好。

四 结语

在人工智能教育的背景下，本文主要在理论课堂教学模式上提出了自主理论课程学习+辅助理论讲授+分组理论问题讨论的模块化理论教学方式；在实验教学模式上提出了采用必修实验教学内容+企业项目训练算法实践+大学生科技竞赛创新能力应用的三三制实验创新教学模式，最后，给出了与课堂教学模式改革相互呼应的数字图像处理教学目标考核及评价体系改革方案。为培养具有人工智能教育背景下的创新创业实践性人才提供助力。