AI賦能“計算機視覺應用開發”課程精準教學的實施過程與效果研究

摘要：文章探討AI應用到“計算機視覺應用開發”課程精準教學實施過程，以“產學研用”為指導思想，將企業真實項目智慧倉儲視覺識別系統開發引入課程，進行項目化教學，培養學生解決實際問題的能力。該研究以學生為中心，采集多維數據建立AI模型實現課前學情精準分析，為教師制定和動態調整教學策略提供依據，充分調動學生學習積極性。文章對教學的效果進行分析，通過精準教學實施，學生的技術水平和綜合素質均得到提升，教學質量得到提高，該研究可為人工智能專業類課程精準教學實施提供實踐參考。

關鍵詞：AI賦能；精準教學；計算機視覺

中圖分類號：G642文獻標志碼：A

0引言

“計算機視覺應用開發”是人工智能技術應用專業人才培養方案中的專業核心課程。該課程的核心知識包括：圖像采集與標注、圖像清洗與增強、模型建立與配置、模型調優與訓練等。該課程通常須要將視覺開發程序嵌入硬件設備，比如常見的車牌識別、工業缺陷檢測、農業品質分類識別等項目均是軟硬結合［1］。在課程教學過程中，如何精準分析學生學習特點，依據學情精準設計教學方案，從而對學生學習效果進行精準評價，提升學生數字素養，培養學生解決實際問題能力，這是教師關注的重點問題［2］。

經過調研，該課程目前存在以下問題：（1）學生學情掌握不精準導致教學設計不能兼顧學生個性問題。（2）評價教學及學習效果的方式相對單一且不精準，導致教學策略調整不及時。（3）學生數字素養弱導致不能有效利用信息化手段高效輔助學習。（4）授課多以理論講解為主導致學生學習能動性差、動手實踐能力弱等。該研究針對以上情況提出AI賦能精準教學路徑并進行實踐驗證［3］。該研究主要解決的關鍵問題包括：（1）學情分析不精準，教師難以摸清學生課前的學習情況和學習特點，該研究通過采集多維學生學習數據，依據數據建立評價模型，通過模型訓練，實現精準學情分析。（2）解決實際問題能力弱，傳統的理論講授難以激發學生學習興趣，知曉原理與熟練操作之間有差距，該研究以學生為中心，采用項目化教學，以學生自主探索學習為主，教師點撥為輔助，激發學生興趣，提高動手能力［4］。（3）教學評價不全面，單方面的評價無法準確評估教學效果。該研究從過程、結果、增值、綜合多個層面對教學效果進行評價。

1AI賦能精準教學研究意義

該研究主要有以下幾個方面意義，教學設計層面：該研究通過分析學生線上線下學習行為數據，掌握學生差異化特點。教學實施層面：該研究利用知識圖譜為學生智能推送個性化學習資源。教師結合學生學情對教學進行動態化調整，使得教學策略與學生個性化需求契合，為學生提供個性化指導路徑，提升學生學習動力及學習效果［5］。教學反饋層面：該研究利用AI對學生課堂學習、在線學習、課后學習等多維度學習數據進行分析，形成學情畫像，助力教師掌握學生學習效果。教學管理層面：該研究通過分析海量教學數據中存在的內在規律，探索與精準教學相符合的教學管理模式，輔助制定合適的精準教學管理策略［6］。

2AI賦能精準教學實施路徑

21建立AI模型，精準分析學情

該研究以人工智能技術應用專業二年級 01 班學生為實踐對象，采集“計算機視覺應用開發”在線精品課、“人工智能技術應用”教學資源庫和學習通教學平臺、“人工智能技能大賽”實訓平臺、“計算機視覺-倉儲與配送”虛擬仿真平臺的數據，同時結合線上線下教師和學生的反饋等多種手段對學生知識技能掌握情況及學習特點進行課前學情診斷，最終精準掌握學情。

該研究首先完成知識和技能基礎方面分析，通過“Python 應用開發”“人工智能數據服務”前導課程學習，授課班級學生整體具備基本編程能力和數據分析能力，833%的學生已掌握圖像處理及視頻處理知識基礎，70%的學生能利用百度、騰訊等云平臺完成模型訓練，具備技能基礎。該研究對認知和實踐能力方面進行分析，全部學生對貨品入庫視覺識別項目功能有準確認知，但僅有4名同學參加過計算機視覺相關競賽，具備豐富項目開發實戰經驗，其余學生實戰經驗欠缺，工程思維及創新遷移能力弱。該研究對學習特點方面進行分析，學生對貨品入庫開發項目興趣濃厚且動手能力強，喜歡崗位實踐，熱衷于小組協作。

22AI+資源，重構教學內容，制定精準教學目標

該研究依據國家專業標準、人才培養方案、課程標準對“計算機視覺應用開發”課程內容進行重構，選取實測場景真實案例，進行項目化改造。該研究利用AI拓展視覺開發相關實戰案例，融合技能大賽及X證書考點，重構教學內容。該研究在學習通平臺上，開通“計算機視覺應用開發”在線教學課程AI助手功能，建立知識+技能+思政知識圖譜，結合學情分析，精準推送學習資源，全面提升學生的知識和能力及素質水平。該研究依據崗位要求，結合學生學習風格、習慣、能力水平等方面學情分析，制定課程的“知識、能力、素質”三維可評可測教學目標，確定每個教學任務教學重點和難點。每次課程實施前，依據AI大數據分析結果，動態調整教學目標。

23AI賦能個性培養，構建動態化教學策略

該研究依據加德納多元智能人才培養理論，以學生為中心，堅持個性化培養路徑，設計了柔性分層教學任務，踐行“人人皆可成才，人人盡展其才”的人才培養戰略。教學實施過程采用“六步六環”線上線下混合教學模式，根據崗位六步開發流程：“需求分析與設計-數據采集標注-數據預處理-模型訓練與調優-視覺應用開發-測試與部署”，按照“探-導-析-練-評-拓”六環進行教學實施。該研究教學過程中采用情境教學、任務驅動等教學方法，其中任務驅動法讓學生從接受任務、處理任務、實現任務到拓展任務和完成職業技能提升與工程思維培養，情境教學法引入視覺應用案例，利用倉儲與配送虛擬仿真、倉儲模型等創設入庫真場景，提升學生數據處理能力。該研究教學過程中采用探究學習、分組合作等學習方法，針對模型調優等教學重點逐級完成訓練，同時利用信息化教學手段，通過省級人工智能教學資源庫、“計算機視覺應用開發”在線課完成課前任務，利用學習通和“卓越成長”平臺完成教學過程管理和項目實施，利用虛擬仿真平臺、倉儲模型等豐富教學資源，提升學生數據處理、模型調優能力，培養學生分析和解決實際問題的能力。

24AI輔助“6E”教學，培養崗位開發核心技能

該研究以“計算機視覺應用開發”課程中的“任務7：巡航定位貨架”為例，具體教學實施過程如表1所示。

25三維四階五元多平臺，建立一生一檔數智評價

該研究采集“計算機視覺應用開發”在線課及人工智能教學資源庫在線學習數據（資源學習率、討論參與度、測驗、考試分數、在線學習時長），通過學習通采集“計算機視覺應用開發”課程的教學數據（簽到、提問、討論、作業、考試、隨堂練習），通過AI視覺識別對智慧教室的教學視頻進行智能分析得到學習狀態數據（抬頭率、低頭率、課堂情緒、課堂行為）。通過AI機器學習對采集到的全過程數據進行清洗預處理、建立模型、訓練與調優模型，從知識+技能+素養及過程+結果+增值多維度對學生進行評價分析，進行精準化綜合性評價，為動態調整教學測試提供依據。

3教學實施效果

31學生知原理能應用，達成教學目標

該研究最終效果顯示，學生基礎知識掌握程度穩步提升，子項目的優秀率達到72%。學生對于模型訓練與調優不再具有畏難情緒。該研究通過分層工作任務訓練，班級90%學生能夠完成圖像數據預處理、障礙物檢測及巡航定位貨架等功能，學生設計模型準確率達到91%，需求分析、數據預處理、模型調優能力也得到大幅提升，解決企業實際問題能力增強，工程思維更加深化。該研究通過各任務滲透思政元素，學生的愛國情懷、精益求精的素養積分穩步提升；學生的創新意識、隱私保護意識逐漸強化；學生的協作、自律素養積分也得到快速提高。

32牢牢掌握崗位技能，遷移創新有增強

該研究通過倉儲模型重現貨品入庫真實場景，完成了案例實踐及知識遷移。潛移默化中培養了學生創新意識，使學生達到崗位實踐所需技能和素養水平。該研究將教學與科研、產業融通，提升學生對實際工程項目研發自信心及工程思維，充分發揮學思踐悟鉆研精神。該研究班級中4名同學參與了智慧交通等社會服務項目，5名同學到倉儲中心對員工培訓，累計培訓約100人次。

4結語

該研究對“計算機視覺應用開發”課程的精準教學實施過程和成效進行了論述，選取智慧倉儲視覺識別真實企業案例為教學任務，通過課程實踐，使學生的理論知識掌握、解決問題實踐能力、綜合素養均得到提升。該研究將人工智能技術應用到課程教學改革中，助力精準教學實施，首先通過采集學生學習通、資源庫、實訓平臺等網絡學習數據結合師生線下反饋，利用人工智能建立精準學情分析模型，借助大數據分析技術生成學情分析結果，從而輔助教師制定精準教學策略。教學過程中以學生為中心，通過小組合作探究、啟發式問答等方法激發學生學習興趣，提升教學質量。本研究整合教學過程數據、測評結果數據、課堂視頻智能分析數據，探索更多人工智能技術在教學中的應用實踐，促進教育數字化發展，提升教學質量。

參考文獻

［1］王春華.基于學習者畫像的精準教學干預研究［J］.濟南大學學報（社會科學版），2023（2）：136-146.

［2］田浩，武法提.基于SOBC模型的在線深度學習達成路徑與干預研究［J］.現代遠距離教育，2022（4）：62-72.

［3］徐丹丹，劉成堯.基于 ChatGPT 技術的職業教育教學模式創新研究［J］.寧波職業技術學院學報，2024（2）：99-103.

［4］劉江，章曉慶，巫曉，等.“ChatGPT+”驅動的課程教學創新設計：以南方科技大學多媒體信息處理課程為例［J］.軟件導刊，2024（2）：172-176.

［5］朱勇，李彥，林許勝.虛實結合的傳感器與檢測技術實驗教學模式研究［J］.現代職業教育，2022（3）：79-81.

［6］嚴利東.與線上線下混合式課程相適應的成績評價方式探索及實踐：以省級一流課程合同法為例［J］.高教學刊，2022（30）：29-33.

（編輯王永超）