人工智能教育背景下融入自主學習理念的“ 數字圖像處理” 課程教學改革

馮思為

關鍵詞 人工智能 數字圖像處理 自主學習 教學改革

人工智能作為一類新興技術現在已幾乎應用于包括工業制造、醫療、金融等在內的多個領域，在深刻改變著人類生產生活方式的同時對經濟發展和社會進步等方面產生重大而深遠的影響。2017 年7 月，相關部門印發并實施《新一代人工智能發展規劃》，將加快培養聚集人工智能高端人才作為重點任務之一。2019 年2 月，相關部門發布《中國教育現代化2035》，提出加快推進信息化時代的教育變革，利用現代技術加快推動人才培養模式改革。這些政策對人工智能人才的培養也提出更高的要求。因此，如何在人工智能時代中進行新型人才培養是各個高校急需解決的問題。

數字圖像處理是指一類通過數字計算機對圖像進行處理的技術，在醫療和安全等領域都有廣泛應用。與此同時，“數字圖像處理”課程涉及數學、物理學和計算機科學等多個學科的知識，且具有理論晦澀難懂、實踐要求高等特點。傳統的填鴨式教學容易使學生在學習過程中產生厭學情緒。此外，人工智能技術，尤其是基于大數據的深度學習技術，正極大地促進著數字圖像處理技術的發展。相較于傳統數字圖像處理技術，融合了人工智能思想的新型數字圖像處理技術在圖像分類等相關任務上的表現有了大幅度提升。同時，人工智能時代下的數字圖像處理技術呈現出了快速更新和多學科交叉融合的特點。為緊跟人工智能時代的發展步伐，如何對本科生“數字圖像處理”課程進行教學改革，使之能夠緊跟數字圖像處理技術的發展前沿，并激發學生的學習興趣，提高教學效率，進而實現人才培養與時代發展的緊密結合，已經成為本科生教學中一個亟待解決的關鍵問題。本文旨在探討基于自主學習的“數字圖像處理”課程教學模式，在保證基礎理論中核心知識點的教學質量外提升學生在學習過程中的自主性，增強其工程實踐能力和創新能力。

1教學現狀分析

當前，大量高校采用集中教學的方式進行“數字圖像處理”課程的教學。就理論教學而言，教師通常基于教材各章節的編排對各種圖像處理算法的基本原理和應用進行逐一介紹。在實驗教學中，教師所布置的更多為驗證性質或演示性質而非探索性或開放性的實驗作業。在考核方式上，教師大多選擇試卷對課上所講授過的知識點進行考察，較少出現開放性考核。

這樣的教學方式簡單高效，鼓勵學生加深對所學知識點的記憶和理解。然而，此類教學方式較難滿足在人工智能背景下培養創新創業實踐性人才的需求，理由如下：（1）國內高校目前普遍采用岡薩雷斯教授所編寫的《數字圖像處理》作為教材。盡管內容全面，這本教材中所介紹的方法大多過于陳舊，且較少介紹人工智能相關知識;（2）過分強調對單個知識點的掌握，導致學生在學習過程中很難進行系統性理解[1～2] ;（3）較少涉及數字圖像處理技術的最新應用和與其他相關學科的交叉融合情況，導致學生缺乏對所學知識應用前景的了解，使用所學相關理論、算法來解決實際應用過程中所遇到的新問題的能力也無法得到鍛煉;（4）填鴨式的授課方式和枯燥的實驗任務難以激發學生的學習興趣，導致學生缺乏主動性、參與性和協作性，進而影響教學效果。

2教學改革探討

自主學習是指學生在教師的指導下，基于自身的興趣或需求以自主探索的方式獲取知識和解決實際問題的教學方式。自主學習強調以學生為核心，在教師的引導下自主構建知識結構體系。相較于傳統的接受性學習，自主學習更能夠激發學生的主動性和參與性，更加適合人工智能時代下數字圖像處理方向創新創業實踐性人才培養的需要。本文基于自主學習理念，從理論教學、實驗教學和考核方式三方面對現有“數字圖像處理”課程教學方式提出改革方案。

2.1理論教學改革

針對傳統“數字圖像處理”課程理論教學方式中所普遍存在的教材內容陳舊、各知識點難以融會貫通和缺少對于所學知識點應用前景介紹等問題，本文從基礎理論與高層應用兩個層面探討如何將自主學習的思想融入“數字圖像處理” 課程理論教學內容的優化。

在基礎理論層面，在保證各知識點核心基礎理論不變且由授課教師講授的前提下基于學生的自主選擇不斷更新教學內容。例如，在紋理特征表示相關章節，教師可著重介紹紋理特征的定義及相關例子，并簡要介紹部分傳統紋理特征表示方法。學生可于課后分組進行文獻搜索，以尋找當下常用的基于人工智能的紋理特征表示方法，并在課上對所尋找到的方法進行講解。教師可在文獻搜索過程中提供部分思路，并針對學生課上所講內容的遺漏部分進行補充。通過教師講解核心基礎理論和學生自主學習相結合，學生既能掌握相關知識點的基礎理論和最新方法，又能通過對比各種方法的優缺點及其改進動機，激發創新思維。

在進行相關知識點講授之后，教師可對學生布置自主學習任務，以了解知識點相對應的高層應用。這一過程可以使得學生在了解時下熱門人工智能應用的同時加強學生對于相關知識點的融會貫通能力。同樣的方式也可用于使學生了解數字圖像處理技術與其他領域的交叉融合情況。

通過基礎理論與高層應用的緊密結合，使得學生能夠在掌握數字圖像處理基礎知識的同時，基于自主學習了解這些知識點所能進行的具體應用，從而為學以致用提供了方向。以此為思路優化教學內容，可在保證學生牢固掌握基本知識點的同時提升學生的視野，為培養學生在人工智能時代下數字圖像處理領域的實踐創新能力奠定基礎。

2.2實驗教學改革

實驗教學是理論教學的重要延伸，是培養學生實踐與創新能力的重要途徑之一?；谏衔乃接懙睦碚摻虒W改革方案，本文在實驗設置和工具使用兩方面對探討如何將自主學習的思想融入“數字圖像處理”課程實驗教學內容的優化。

在實驗設置方面，除了保留少數重要知識點所對應的驗證性實驗，應增加綜合性實驗和開放性實驗。驗證性實驗作為理論教學中基礎理論部分的延伸，其目標在于使得學生通過實踐牢固掌握對應重要知識點。驗證性實驗的內容設置應由教師完成，并且應在教師的監督下使得每一名學生保質保量完成。綜合性實驗和開放性實驗為理論教學中高層應用部分的延伸，其目的在于拓寬學生的視野，使得學生通過實踐了解所學知識點的可能應用場景。具體而言，綜合性實驗主要包含數字圖像處理技術的經典應用，旨在鍛煉學生對核心算法融會貫通以解決問題的能力;開放性實驗則主要以當前人工智能領域的熱點任務為內容，鼓勵學生學習和挖掘授課內容以外的新方法，培養學生的創新能力。不同于驗證性實驗中教師制定實驗內容的模式，綜合性實驗和開放性實驗應基于理論課堂中的自主學習內容，由各小組的學生自主制定本小組的實驗內容并由小組成員合作完成。通過自主制定實驗內容，提出解決問題的思路、方案，設計相應算法，完成實驗作品，學生可在這個過程中得到創新與實踐能力的提升。

在實驗工具方面，筆者建議學生使用Python 語言進行程序設計。傳統“數字圖像處理”課程實驗主要以MATLAB 作為實驗工具。而Python 作為當前在人工智能領域被廣泛使用的編程語言，除了免費之外，其相比起MATLAB 的主要優勢在于開源所帶來的可移植性和強大的第三方生態，以及其作為通用編程語言所帶來的應用面廣等優勢。通過使用Python，學生可以更為自由地將所學到的數字圖像處理知識點與人工智能技術結合起來，從而加深對于人工智能時代下數字圖像處理技術的理解。

2.3考核方式改革

現有的多數高校對于課程考核體系主要采用“平時成績+理論課成績+實驗課成績”的固有考核模式。這種考核方式簡單且方便，筆者認為可繼續沿用。基于上文所探討的理論教學改革和實驗教學改革內容，除了考查對核心基礎理論的掌握程度外，學生在自主學習上的表現也應被納入課程評分中。通過將自主學習納入考核評分標準之中，便可以以課程成績來驅動學生進行自主學習，從而更好地激發學生在課程學習上的自主性。

3結語

本文針對人工智能時代下數字圖像處理技術變化快和領域交融的特點，提出了基于學生自主學習的“數字圖像處理”課程教學改革方案，并從理論教學、實驗教學和考核方式三方面提出具體改革措施。基于自主學習的“數字圖像處理”課程改革能夠有效提升學生的主動性、參與性和協作性，從而使學生能夠適應新技術的快速發展趨勢，提高學生的綜合實踐能力與理論水平，為人工智能時代下數字圖像處理方向創新創業實踐性人才的培養提供幫助。