面向新工科的機器視覺課程建設與改革實踐

李策，唐崢巖

（中國礦業(yè)大學(北京)機電與信息工程學院，北京 100083）

0 引言

機器視覺技術的快速發(fā)展和廣泛應用，給高等教育帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇。然而當前機器視覺課程教學中存在許多問題，如教學平臺陳舊、實驗教學方法不夠靈活、綜合性實驗效果差等，這些問題影響了學生的學習效果和實踐能力的培養(yǎng)。因此，越來越多的教育工作者開始探索新的教學模式和教學手段，以提高學生的編碼能力和實踐能力。

本文提出了一種基于實驗教學實踐的教學模式，該模式以機器視覺與邊緣計算應用為主要內容，以提高學生編碼能力為主要目標。在教學過程中，采用了“授課-實驗-討論”層次分明的教學模式，構建了一套教學平臺，充分利用云服務器等技術手段，構建合適的環(huán)境，并采用有效的評分機制對學生的課后練習進行評級。此外，將“課程思政”[1]元素融入教學中，挖掘專業(yè)課程中的育人資源，以促進各類課程與思想政治理論課的交叉融合。通過教學實踐發(fā)現(xiàn)，該教學模式能夠有效提高學生的理論與實踐結合能力，明顯改善了教學質量。本文旨在探討該教學模式的特點、實踐效果和存在的問題，并為機器視覺課程的教學和實踐提供一些參考和借鑒。

1 機器視覺課程特點及實驗教學存在的問題

機器視覺是一門蓬勃發(fā)展的交叉學科[2-3]，涉及計算機視覺、模式識別、計算機圖形學和機器學習等多個領域。機器視覺實驗教學的內容相對較為復雜，包括神經網絡、卷積神經網絡、目標檢測、目標識別、邊緣計算等多個方面。課堂教學以講授各部分內容的算法為主，尤其是各種神經網絡模型，初學者理解起來較為困難。然而，機器視覺實驗教學中存在一些問題，如學習門檻高、內容不易理解、學生編程能力差、實驗教學平臺缺乏智能性等，限制了學生對機器視覺知識的掌握和應用能力。因此在機器視覺實驗教學中需要采用有針對性分層次的實驗教學方式，以幫助學生更好地理解和掌握該學科。

為了提高機器視覺實驗教學的效果，學者們已經嘗試了多種方法和策略，如基于翻轉課堂[4]、網絡教學、基于混合式學習[5]和項目任務驅動的教學改革、注重編程能力培養(yǎng)、基于微信平臺[6]的機器視覺實驗教學，以及引入ACM 機制的實驗教學等。這些方法和策略在一定程度上緩解了機器視覺實驗教學中存在的問題，提高了學生的學習效果。

機器視覺課程在實驗教學中的復雜程度與課程難度密切相關。目前，機器視覺課程實驗教學存在著一些問題，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：1）實驗教學內容設置缺乏針對性。當前的機器視覺實驗教學方式通常是根據(jù)課程教學大綱的要求，對機器視覺課程知識進行編程實現(xiàn)與分析驗證。由于缺乏區(qū)分不同專業(yè)培養(yǎng)需求的考慮，實驗題目難度的不平衡性，難以滿足不同基礎學生的需求，基礎薄弱的同學在實驗過程中往往難以理解和完成實驗，產生畏難情緒；而基礎好的學生則很容易完成這些實驗題目，卻無法得到充分的挑戰(zhàn)和提高。2）實驗教學平臺缺乏智能性。目前的實驗教學平臺通常只能對學生提交的代碼進行簡單的結果評測，無法對代碼的質量、可讀性和語法結構進行全面的檢查和評估。此外，由于老師只能通過批閱紙質報告來了解學生是否掌握了某個知識點，批閱過程耗時且容易出錯。3）實驗教學課下討論還停留在簡單的群交流。非上機實驗時間段，學生編程遇到問題只能通過在已建立的交流群中提問，由于問題數(shù)量龐大，老師往往不能做到及時回答每一個學生的問題，答案也無法得到充分的討論和深入的解析。

針對以上問題，本文構建了一套基于MOOC的機器視覺實驗教學平臺。該平臺的使用對象是中國礦業(yè)大學（北京）計算機專業(yè)學生。學生可以根據(jù)自己的基礎水平選擇不同的課程進行學習，并隨時隨地登錄系統(tǒng)進行學習和測驗。課程設計旨在讓學生先消化課程提供的案例和實驗，在結合教材推薦的實驗練習的過程中深度理解機器視覺常用算法原理和Open-VINO 的使用方法。該教學模式突破了傳統(tǒng)，近一半的時間介紹了OpenVINO 的實際應用，并強調動手實踐，讓學生在實踐中鞏固所學知識。此外，學生和教師都可以登錄討論區(qū)進行提問和回答，學生之間也能直接進行交流，老師可以對問題及時更正或解答，方便后續(xù)有重點的集中講解和調整教學方式。教學平臺具有很好的實用性和互動性，為學生提供了一種全新的學習方式和教學體驗，有望為機器視覺實驗教學提供新的思路和方法。

2 實踐方法——教學平臺的設計與構建

為了更有針對性地開展計算機專業(yè)的實驗教學工作，平臺采用了以MOOC 為授課方式的教學模式（見圖1）。該教學模式采用授課-課后檢驗-考試的方式，旨在讓學生熟悉目標檢測的常用算法，并在此基礎上應用OpenVINO平臺，實現(xiàn)典型的機器視覺應用，同時也讓能力較強的學生在此基礎上做出更具創(chuàng)新性的應用。實驗環(huán)境使用了阿里云的天池云環(huán)境，該環(huán)境可以基于開源版本深度優(yōu)化學習過程，具有多元的工業(yè)場景實驗案例，便于學習。此外，平臺還可免費使用大規(guī)模并發(fā)GPU&CPU 資源，以提升實驗效果和學習體驗。學生在使用平臺時，代碼思路全程可視化，避免了不同代碼環(huán)境導致的兼容性問題。

圖1 以MOOC為授課方式的機器視覺實驗教學平臺

2.1 課程模塊

機器視覺實驗教學平臺的課程分為“基礎-進階-提升”三個層次，每個層次都包含不同難度的編程實驗。“基礎層次”考慮了學生們的Python基礎和教學任務，對應了較為簡單的實驗題目。“進階層次”則在實驗難度上進行提高，適用于在基礎課程鞏固消化后，想要更深層次了解算法結構的學生?！疤嵘龑哟巍辈粌H在編程難度上進行提高，同時要求學生對代碼進行優(yōu)化，在對算法優(yōu)化的過程中進行自我提升，培養(yǎng)學生的思維能力。

對于無基礎或基礎較差學生，可以從“基礎層次”的實驗題目開始做起，掌握機器視覺的層次架構。對于基礎良好、早已接觸過機器學習的學生，要適當引導和開發(fā)有潛力的學生去做出創(chuàng)新，在已有的數(shù)據(jù)模型上進一步優(yōu)化，逐漸挑戰(zhàn)“進階層次”和“提升層次”的題目。反復對知識點強化以及深度理解，提高學生思維能力，對后續(xù)學習其他專業(yè)知識都有很大的幫助。

2.2 隨堂檢驗模塊

課程設置了隨堂檢驗模塊，在每單元課程后，包含文檔和隨堂檢驗。文檔涵蓋了課程中的重要知識點，學生可以結合課程內容進行鞏固學習，提高課程的便利性。課外補充材料（見圖2）可以引起學生對機器視覺的深思和討論，提高學生的興趣度。隨堂檢驗模塊則是學生進行自我檢測，老師可以根據(jù)學生的正確率來判斷哪些知識點掌握得較為薄弱，以此進行重點講解，提高教學的有效性和目的性。

圖2 課外補充材料示例

2.3 課后作業(yè)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊

傳統(tǒng)的機器視覺上機課程通常要求學生到機房完成實驗題目，時間和進度都是自主控制的。而采用MOOC教學方式，老師可以為學生提供了更好的實驗環(huán)境，避免了兼容性問題，通過課后作業(yè)的形式鞏固學生對機器視覺課程所學內容的理解。相較于傳統(tǒng)的上機實驗課程，更加注重理論與實踐的結合，讓學生在掌握基本理論知識的同時，能夠通過實踐加深對知識的理解和應用。MOOC 課程還為學生提供了更加靈活的學習方式，學生可以根據(jù)自己的時間安排和學習進度完成課程內容，從而更好地掌握知識。

課后作業(yè)包括選擇題和編程實驗題，支持不同編程語言，幫助學生深入理解課程內容。老師可以通過查看學生提交的狀態(tài)信息，包括學號、姓名、排名、成績和最優(yōu)結果提交時間，了解學生的學習情況。使用天池云作為虛擬環(huán)境，可以查看學生代碼的運行時間和資源消耗，方便進行代碼調試和優(yōu)化，同時，學生也可以定位代碼出錯的位置和具體原因。在處理大量數(shù)據(jù)時，優(yōu)秀的數(shù)據(jù)結構和算法可以優(yōu)化程序運行時間，讓學生思考更優(yōu)的程序算法。

2.4 討論模塊

基于MOOC 的實驗教學平臺為學生提供了一種高效的互動式學習方式，使他們能夠更快地得到問題的答案，并拓展對問題的多角度思考。同時，這種教學方式也能減輕老師的工作負擔。

平臺對題目設置了專門的討論機制，學生可以在討論區(qū)發(fā)起主題，描述遇到的問題并等待回答。簡單的問題學生之間可以互相解答，老師只需要查看學生回答正確與否，或者有針對性地回復難題。如需深度討論，可以再發(fā)帖，等待同學或者老師的回答。相對于傳統(tǒng)的機器視覺教學平臺，以MOOC為授課方式的實驗平臺更強調自主學習和交流，學生能夠更加積極地參與課程中。這種教學方式不僅提高了學習的效率，還能夠提高學生的自我思考能力和解決問題的能力。

此外，基于MOOC的實驗教學平臺還可以隨時討論問題（見圖3），這為學生提供了更加便捷的學習方式和更多交流的機會。通過這種方式，學生能夠更好地掌握知識，更好地理解機器視覺技術的前沿和應用，更好地解決實踐中遇到的問題。同時，這種教學方式也對老師的教學能力提出了更高的要求，需要老師更好地掌握課程知識，更好地引導學生學習，以實現(xiàn)教學質量的提高。

圖3 討論模塊示例

3 結束語

在課堂教學中，融入思政教育能夠讓學生更好地理解機器視覺技術的社會價值和意義，增強學生的社會責任感和使命感。通過課堂討論、案例分析和實踐操作等教學方式，學生能夠更加深入地了解機器視覺技術的應用場景和影響，同時也能夠更好地認識到技術發(fā)展對社會的影響，有利于學生形成正確的技術倫理觀和社會責任感。

融入課程思政的機器視覺課堂教學和基于MOOC的機器視覺實驗平臺的出現(xiàn)，不僅在技術層面提升了學生的學習主動性和編碼能力，還在思想層面引導學生樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，具有重要的教育意義。這種教學方式有助于培養(yǎng)具備高度社會責任感和創(chuàng)新能力的優(yōu)秀人才，為機器視覺技術的發(fā)展和社會的進步作出貢獻。