新工科背景下机器视觉课程的问题式教学法改革

蒋大成，陈超波，马天力，赵素平，朱楠

（西安工业大学 电子信息工程学院，陕西西安 710021）

为积极推进新工科建设，高校积极探索，开设了大量新工科专业[1]。西安工业大学电信学院2019年开设了机器人工程专业并开始招生。作为面向新兴产业的新工科专业，机器人工程专业设置了大量全新设计的课程，课程内容更新、更贴近新兴产业的实际需要，能够帮助毕业生更好更快地进入新兴产业工作[2-3]，机器视觉是机器人工程专业新开设的课程之一。

相较于传统专业，新工科专业更注重工程实践[4]。在传统课程教学中，实践部分是围绕理论知识部分设计的，与新工科专业的适应性不强[5]。与此同时，高度面向应用的新工科课程也需要大量引入最新工程技术和知识，课程大纲和教学内容需要更快速地更新[6-7]，新工科专业课程的教学方法亟待改善。

1 机器视觉课程中传统教学法存在的问题

1.1 学生难以掌握理论知识

机器视觉课程分为理论部分和实践部分，主要教学方式为讲授和实验。为了符合新工科课程的特点，满足新工科专业的毕业要求，在课程设计中增加了大量其他同类课程没有的新知识点，以及近十年内发现的新方法与新算法。但根据学生的反馈，部分理论知识点难以理解。同时，由于新开设课程内容的技术较新，知识点相较于经典课程更加分散，知识点相互之间的联系较少。受课时限制课内实验无法完全覆盖课程理论部分，导致部分理论知识点没有实验支撑，学生较难理解。

1.2 在实践环节学生难以结合实际情况运用知识

尽管进行了教学设计，机器视觉课程目前仍然缺少新的教学模式，学生独立思考的空间较小。教学理论与实践脱节，大大影响了教学效果与教学质量。学生对于课程内知识点的掌握不足，无法将理论知识点与实践教学部分有效衔接，缺乏举一反三的能力，也无法将所学知识迁移至实际应用中。

2 改革思路与方法探索

2.1 以启发式教学为中心思想

针对上述传统教学法在新工科课程中存在的问题，课程改革的方案以启发式教学为主导。启发式教学法是从学生的实际出发，以启发学生的思维为核心[8-10]。启发式教学法可以充分调动学生学习的积极性和主动性，在新工科课程中使学生能够更主动地掌握实际应用的知识与实践技能，满足新工科专业毕业目标要求。

2.2 问题式教学法的应用

在机器视觉课程中，比较适合的启发式教学法为问题式教学法（Problem Based Learning,PBL）。问题式教学法即教师提出某一个学习问题，引导学生解决并从中获取解决问题的经验；然后教师再提出与前述问题有关的问题，进一步引导学生逐步解决，从而形成整体知识体系[11]。一套适合新工科课程的启发式教学法可以通过设置合适的学习问题，调整教学内容的顺序，调动学生的学习积极性，同时可以帮助学生将零散的知识点联系，形成体系化的知识[12]。

在传统的问题式教学中，问题设置需要非常高的技巧。问题需要一环扣一环，每个问题均需要吸引学生的注意力，一旦某一个问题并未引起学生的兴趣，问题链条就会断裂，导致后续问题均无法起到启发学生思维的作用。问题的设置需要精心设计和反复迭代与调整，才能与教学内容较好地配合，故而比较适合内容偏基础、教学大纲改动不大的课程。

新工科课程需要与实际应用深度融合，基于当前高速发展的新技术应用环境，课程内容需要与时俱进，快速更新，尽可能把更多最新的工程技术在课程中体现，故需要高频次地修改课程大纲和更新课程内容[13]。对于授课内容快速变化的课程，教师需要围绕新技术的更新换代以及多学科融合应用的特点设置问题，启发学生思考，激发学生自主学习的积极性。

2.3 两级问题设置

在新工科课程内容快速迭代的背景下，教师可以对传统的问题式教学法做出调整。在机器视觉课程中，可以采用多线、两级式的问题式教学法。两级式问题教学法将学习问题分为主线问题和次级问题。主线问题是以应用目标为导向的大问题，起导向作用，用于激发学生的学习兴趣。围绕工程应用中的若干关键技术，可以根据应用需求设置多个主线问题。与自顶向下的传统教学方法不同，主线问题的抽象程度可以很低，一般为围绕应用需求的某一个需要解决的具体问题。由于实际生产研究环境的问题客观存在，主线问题一般无须做较大的调整。教师可以精心设计问题，以有效吸引学生的兴趣。以主线问题为前提，教师通过引导学生对主线问题进行预先设计的分解，使学生关注次级问题。次级问题一般为主线问题的延伸或者分步骤的更为细化的问题。对学生来说，次级问题是解决主线问题的一部分，或是解决主线问题后对具体主线问题的一般化扩展中所需额外解决的问题。相对于主线问题，次级问题抽象级别会提高很多，问题一般性更强。学生通过对于次级问题的探究，可以加深对次级问题相关知识点的理解。同时，由于次级问题一般性较强，学生也可以对整个知识体系有系统性理解，进而提升知识迁移能力。

2.4 实践与理论相结合

机器视觉是注重实际应用的课程，学生需要通过实验来验证所学的理论知识，同时获得运用知识的经验与能力[14-15]。在传统教学设计中，理论部分和实践部分割裂，学生无法高效和深入地理解所学知识。对于该课程的教学改革，可以通过调整理论与实践教学的内容、顺序与比例等，在启发式教学与问题式教学背景下将理论知识和实践应用有机结合，在教学过程中模糊理论与实践的区别，以问题为导向，让学生更深刻地理解理论知识与提高实践能力。

3 教学改革案例

机器视觉课程是新工科机器人工程专业的核心课程。基于学生初期实践经验不足的情况，教师在授课过程中需围绕关键技术问题引入问题式教学，引导学生梳理问题，在逐步解答问题的过程中深入理解和掌握知识点。

课程中两个典型的主线问题为“如何通过视觉方式识别产线上的易拉罐？”和“怎么识别道路中的障碍物？”围绕主线问题，设置了多个次级问题。表1 列出了机器视觉课程中具体案例的主线问题、次级问题，以及对应的知识点。

表1 机器视觉课程中典型的问题与对应知识点

“如何通过视觉方式识别产线上的易拉罐”作为主线问题之一，可以引导学生对问题进行分解，引出为了解决主线问题所需要解决的三个次级问题：“怎么在程序中处理图像”“如何识别物体轮廓”和“如何通过物体轮廓识别特定物体的形状”，这三个较为一般的次级问题对应主线问题的分步解决步骤，同时分别对应了“图像的表达与性质”“卷积计算与角点检测”和“霍夫变换”的知识点。

主线问题之二“怎么识别道路中的障碍物”，可以按解决步骤分解为两个次级问题：“对于无法进行确定性描述的图像特征如何处理”和“如何在无确定物理意义的参数中提取有效信息”。与此同时，次级问题“如何在无确定物理意义的参数中提取有效信息”作为一般性问题，可以有效延伸对应知识点“卷积神经网络”的广度，引出“LeNet”网络等可以解决其他类似主线问题的知识点，帮助学生全面掌握大纲所列的知识点。

对于课程内容需要频繁更新的情况，在主线问题不变的情况下，根据大纲要求的知识点的变化，改变对应的次级问题，保持在能够解决主线问题的基础上动态调整所学知识点。这可以保证在不更改精心设计的主线问题、使学生保持学习兴趣的前提下，快速对授课内容进行调整和更新。

4 结语

本文对机器视觉课程进行了课程改革和探索。通过使用启发式教学思想与问题式教学方法，弥补了当前课程讲授过程中存在的不足，激发了学生的学习兴趣，提升了教学质量和效果。两级式问题教学方法的创造与改进解决了问题式教学法在内容快速更新的课程中应用的难点，使得在高迭代的新工科应用型课程中也可以较高质量地应用问题式教学法。改革后的机器视觉课程可以快速迭代最新的工程知识，同时使学生在问题的引导下将理论学习与实践应用相结合，提升教学效果，将学生培养成为新工科行业所需人才。