面向數字媒體技術專業的機器視覺類課程智能化教學研究

詹千熠 蔣亦樟 晏 濤 王 駿 鄧趙紅

(江南大學 數字媒體學院，江蘇 無錫 214122)

數字媒體產業迅速發展，對人才提出了更高需求，尤其要求學生具備技術與藝術交叉融合的創新實踐能力[1-3]。江南大學數字媒體學院將數字媒體技術與動畫、數字媒體藝術專業整合，成立了實體學院，踐行工、藝融合多元人才培養體系，即“基礎-專業-強化-創新”的校內教學與“創新訓練-產業實踐-學術培養”的校外實踐相結合的創新教學體系，進而提升學生“工程實踐能力-創新創業能力-學術研究能力”。該學院成立至今，學科專業建設日趨完善，學生培養質量顯著提升。

但近年來，隨著人工智能技術的迅速發展，江南大學數媒學院為了適應新時代發展的需求，大力推進與數字媒體技術相關的人工智能本科教學活動[4-5]。其中，最為相關的就是機器視覺類課程的開展。該類課程主要包含線性代數、數據結構、算法設計與分析、數字圖像處理、計算機視覺、機器學習、人工智能、人機交互以及三維場景建模與渲染等機器視覺技術直接相關的專業基礎課程。此類課程具有較強的專業性和理論性，學生在學習該類課程時常常因為高數、概論及矩陣論等先導課程的學習不佳而造成不良影響。為了解決此類問題的出現，本文將智能化大數據處理技術引入數字媒體技術專業的機器視覺類課程的教育過程中，通過視頻監控及智能穿戴設備采集學生課堂的實時大數據來追蹤學生各科基礎課程的學習表現[6-8]。具體來說，教師可通過機器視覺技術對學生的學習狀況進行跟蹤分析，而學生通過機器視覺技術對自身的學習情況進行把控并且通過對機器視覺技術軟件的使用達到自學的目的，從而形成“老師在教中學，學生在學中教”的新培養模式。可以預見的是，隨著學生數據采集的日趨完善，所構建的智能模型將愈加完美，給出的指導性教學方案也將更加完備，這對培養高層次專業技術人具有重要的意義，這也是對新時代教學模式的探索。

1 數媒技術專業教學現狀

1.1 數媒技術專業建設現狀

數字媒體是一門工藝交融的學科，其既強調工科性又需要一定藝術色彩。目前，就國內各大高校而言，開設該專業的學校有江南大學、廣東工業大學、南京大學、浙江大學、中國傳媒大學、吉林動畫學院及浙江科技學院等。其中，尤以江南大學最早設立數字媒體學院，該院采用如圖1所示的總體建設方案與總體思路，并進一步實施“4-3-3”結果導向的工、藝融合多元人才培養體系，即“基礎-專業-強化-創新”的校內教學與“創新訓練-產業實踐-學術培養”的校外實踐相結合的創新教學體系(見圖2)，提升學生的“工程實踐能力-創新創業能力-學術研究能力”。其教學理論先進，課程內容貼近時代發展特色，教學質量也在國內享有盛譽。

圖1 建設方案與總體思路

圖2 “4-3-3”創新實踐教學體系

在課程設置方面，江南大學數字媒體學院創新性地將所有課程分為以下5類：學科平臺課程、專業核心課程、專業選修課程及專業自主課程如表1所示。這樣的課程設計理念達到了工藝平衡、融會貫通的課程設計要求。

此外，在人工智能技術得到大力發展的形勢下，一些成熟的機器視覺類課程，如人工智能、計算機視覺、虛擬現實與數字娛樂及場景設計與表現等，很自然地加入數字媒體技術專業的課程設置中。熟練掌握機器視覺類課程，對于培養學生的空間設計感、3D處理能力、算法設計能力及編程實踐能力均有著重要的意義。特別是多種移動終端的普及以及可穿戴式計算機的出現，使得社會進一步渴求通曉機器視覺類技術人才。這也堅定了學校培養此類學生的信心，但在實際的教學實踐過程中，特別是對于計算機視覺類課程，課題組依舊發現了一系列問題，并擬采用基于智能化大數據處理技術來提供決策服務，進而協助教師改進教學手段，提升教學效果。

表1 工藝融合課程設置

1.2 數媒技術專業機器視覺類課程教學中存在的問題

1.2.1機器視覺類課程專業性較強 機器視覺類課程主要包含人工智能、計算機視覺、虛擬現實、虛擬現實與數字娛樂及場景設計與表現等，這些課程所需專業知識對本科學生而言要求普遍較高。以人工智能這門課程為例，該課程包含機器學習、概率推理、機器人技術、計算機視覺以及自然語言處理。拿出其中任意的一個專題，如機器學習，其本身又可形成一門獨立的課程，因此學生在學習時普遍感受課程的知識量龐大、難以消化、專業水平高等問題。然而，教學人員往往會忽視學生的這些教學感受，為了一味地追趕進度而造成學生越學越懵，最終導致學生產生厭學甚至不學的狀況。

1.2.2機器視覺類課程所需要的理論知識水平要求高 機器視覺類課程對于數學基礎的要求偏高，此類課程需要學生先進行如高數、概論及矩陣論等先導課程的學習。以普通高等學校幾乎所有工學、理學專業均開設的“高等數學”課程為例，該課程由于前后的連貫性較大，很容易造成“一章學不懂，章章成難點”的困局，學生在面對此類課程時均有一定的懼怕心理。由于基礎課程的學習問題，進而直接影響到機器視覺類課程的學習，最終導致一系列的教學問題。

上述問題致使所開設的機器視覺類課程普遍存在學習效率低、教學效果差、課堂氣氛沉悶等不良的教學現象。此外，機器視覺類課程由于自身的關聯性較大、理論性較強等特點，使得學生在一門課程沒學好的情況下，后期對此類相關課程均存在一定程度的“怕學”現象。為此，如果教師可以在教學過程中，對學生的學習狀態進行實時監控和分析，并且提供一定的決策分析，如減緩進度、增加實際例子及教學環境改良等建議，那么必然將改善學生的教學體驗，促進學生理解課程難點，最終擺脫厭學的情緒。

2 智能化技術在機器視覺類課程教學中的應用

2.1 智能化技術在機器視覺類課程中的應用

智能化應用是由現代通信與信息技術、計算機網絡技術、行業技術、智能控制技術匯集而成的針對某一個方面的應用。智能化技術在其應用中主要體現在計算機技術、精密傳感技術、GPS定位技術的綜合應用。這幾種技術的綜合應用，便產生了人工智能技術。將智能化技術或人工智能技術應用于教學過程中形成智能化教學系統(見圖3)，這不僅能夠提升師生的教學效率，還能增加學生的學習興趣。智能化技術的引入是未來教學系統發展的大勢所趨。

圖3 智能化教學系統架構

由圖3可看出，底層為輸入/采集層。采集的內容主要包含三部分，第一部分為各領域的專業知識具體內容，采集的形式可以是文字、圖片、音頻、視頻等；第二部分為專家輸入內容，針對學生遇到的問題，專家給出權威性解答，這部分知識也作為輸入內容；第三部分為學生輸入內容，學生可以對某些不理解的知識或遇到的問題進行提問，還可以對某些知識點的掌握和理解程度進行描述。第二層為核心控制層，通過對底層采集的數據進行分析和判斷，得出科學決策。決策主要包括針對某門課或某些知識點怎么教，用什么教，什么時候教，才能夠使得教學效果最優。第三層為用戶層。這里的用戶主要包括學生、老師、系統管理員，用戶可以在這一層進行輸入、查找等操作。

2.2 智能化技術在機器視覺類課程的可行性分析

目前，人工智能技術在很多領域已經大放異彩，如自動駕駛、圖形識別、語音識別、計算機視覺、深度學習等領域。而人工智能技術應用于教學領域也開始受到廣大教學工作者的關注，紛紛投入“如何將智能化技術應用于教學過程中”這一命題的探索研究隊伍中。未來的教學過程注定是更加高效、更加便捷的智能化教學過程。智能化技術在機器視覺類課程中也開始得到了應用。機器視覺類課程主要指的是軟硬件相結合的一些課程，其概念如圖4所示。

圖4 機器視覺概念

基于機器視覺類課程的智能化教學系統包含兩大功能，具體如下：

(1)明確學習主體，提升學習者的動手能力。系統對學習者提交的作業進行科學評價和打分，對于優秀的作業可作為榜樣進行示范展覽，既可增加學生的榮譽感，亦能為其他學生提供榜樣示范。對于一些優秀的工程實踐類課題，還可以推薦參加相應競賽或推薦作者參與到企業的真實項目中去，為學生提供一些實踐平臺。對于不理想、粗制濫造的作業，可由系統自動進行點評和打分，督促學生進行相應的改進。智能化教學系統能夠為學生提供一個共同交流的平臺以及一個繼續學習探索的平臺，促進學生實踐能力的提高。

(2)明確教授主體，提升教授技能和效率。智能化教學系統可對學生的學習、作業情況進行反饋，老師能夠通過相關信息了解學生的學習情況，從而動態調控自己的教學進度和內容。系統不僅能夠動態顯示學生整體學習情況，還能查詢到每一個學生的學習、作業情況。這就便于老師精準地指導學生，實時了解每個學生學習的特點，空余時間有針對性地進行教學。這樣的方式不僅提高了老師教授的效率，也提升了學生學習的效率，同時增加了學生學習的積極性。

3 智能化技術在機器視覺類課程教學中的應用

3.1 智能化技術在機器視覺類課程中的教學體系

機器視覺類課程主要包含人工智能、計算機視覺、虛擬現實、虛擬現實與數字娛樂及場景設計與表現等。其中，人工智能又包含機器學習、概率推理、機器人技術、計算機視覺以及自然語言處理。由此可看出，機器視覺類課程的知識體系龐大，不同課程的學習需要融會貫通，才能熟練掌握相關專業知識。因此，高校在制訂教學計劃時，需要循序漸進，有詳有略，讓大部分學生能夠順利掌握相關專業知識。另外，由于該類課程是一門還在不斷發展和成熟的課程，教師在教授該門課程時還需實時拓展知識點，更新教學內容。

從本文第二部分的論證可得出結論，基于智能化技術的機器視覺類課程的教學系統具備可行性。系統從底層輸入層獲取專業知識、學生學習情況、老師教學情況以及師生間活動情況；第二層核心控制層對這些知識進行綜合處理和科學決策，為教師的教和學生的學提供更加高效、便捷的策略；第三層，用戶可以在客戶端、系統和其他用戶之間進行交互。通過這樣的方式，學生能夠不斷提高自身水平，老師能夠豐富自己的教學內容，優化自己的教學方法。具體教學模式如圖5所示。

圖5 教學模式

3.2 智能技術在機器視覺類課程中的教學流程

同許多傳統課程的教學模式一樣，機器視覺類課程的教學流程也可以分為三個階段：第一個階段的主要任務是新生引導，關注基礎潛質的培養；開展創新訓練，促進個性能力的發展；進行專業技能的強化，依據個性能力進行分流；著手綜合能力的培養，促進個性能力的提升。第二階段的主要任務是積極開展創新實踐，進行產業實訓，注重學術培養。第三個階段是在第二個階段的基礎上，使得學生的工程實踐能力、創新創業能力、學術研究能力得到大大提升。

第一個階段,引導新生快速了解機器視覺類課程的學習內容，相應技術的市場需求和應用情況，使學生能對該類課程所教內容以及相應技術的應用均有所了解。在此基礎上，可對學生進行創新型訓練，引導發展學生的個性能力。各個學生的個性能力得到發展以后，自然會出現分流，然后再進行每個學生綜合能力的培養，使其個性能力得到不斷提升。該階段屬于新生入學的初級階段，對于機器視覺類課程的學習還在基礎知識、基本技能的掌握階段。

第二個階段,學生在掌握基礎知識和基本技能的基礎上，可以進行創新實踐、產業實訓、學術能力的培養。該階段的主要任務是讓學生結合第一階段所學理論知識進行動手實踐。學生可以通過參加一些創新型比賽和項目的方式，進一步加深對知識的理解和認識，還能通過實踐訓練提升自己的理論知識水平，從而提升自己的學術能力。

第三個階段,通過第二階段的實踐動手訓練，學生的工程實踐能力、創新創業能力以及學術研究能力得到提升。具備這幾方面能力以后，學生便能夠在自己的專業上發揮一定的作用，從而增加自己的就業競爭力，提升自己的專業技能。

4 總結

機器視覺類課程是數字媒體技術專業教學中的一個核心環節。課題組將“數字媒體技術”專業機器視覺類課程作為研究對象，基于新媒體時代對人才的需求，分析目前數字媒體技術機器視覺類相關課程的教學現狀及面臨的主要問題。針對機器視覺類課程專業性較強及理論知識水平要求高而造成的學生厭學、學習效率低、教學效果差及課堂氣氛沉悶等不良現象，課題組提出基于智能化技術手段，通過采集學生課堂的實時大數據來追蹤學生的學習表現，進而達到改進教學方法、改善教學效果、提高教學質量、促進藝工交融的目的，最終建立高水平的師資隊伍，培養卓越的創新型新時代人才。