研究生在线课程建设及混合式教学改革

摘  要：数字图像处理与分析是人工智能学科研究生教育的一门重要专业课。针对数字图像处理与分析研究生课程教学中，授课时间不足、教学资源相对缺乏、理论教学与实验环节脱节和课程思政内容较少等问题，构建在线精品课平台，对传统教学模式进行改革，推进线上线下混合式教学模式。注重课程体系构建与教学内容创新，整合视频、课件、案例库等资源，建设线上教学平台，充实课程思政及实践实验工程训练内容，结合课前、课上、课后三个教学阶段的特点，开展混合式教学。以武汉理工大学为例，验证教学模式的改革效果。

关键词：数字图像处理与分析；研究生；在线课程建设；混合式教学改革；课程思政

中图分类号：G642      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2024）31-0139-04

Abstract： Digital Image Processing and Analysis is an important professional course in graduate education in the field of artificial intelligence. In response to the problems of insufficient teaching time， relative lack of teaching resources， disconnection between theoretical and experimental teaching， and limited involvement of ideological and political content in the teaching of Digital Image Processing and Analysis graduate courses， an online high-quality course platform is constructed to reform the traditional teaching mode and promote the construction of a mixed online and offline teaching mode. This study pays attention to the construction of the curriculum system and innovation of teaching content， integrate resources such as videos， courseware， and case libraries， builds an online teaching platform， enriches the training content of ideological and practical engineering in courses， and combines the characteristics of before class， in class， and after class teaching stages to carry out blended teaching. Taking Wuhan University of Technology as an example， we verify the effectiveness of teaching mode reform.

Keywords： Digital Image Processing and Analysis; graduate student; online course construction; blended teaching reform; course ideological and political education

2017年，教育部、国务院学位委员会发布的《学位与研究生教育发展“十三五”规划》中提出，加强研究生教材和课程建设，构建研究生课程学习支持体系，探索在线开放等形式的教学方式，建设一批优质研究生网络公开课程[1]。2020年，教育部明确指出各高校应加强教育信息化建设，推动高校人工智能领域教学资源建设，促进人工智能领域研究生的培养[2]。在这些政策的推动下，人工智能领域的研究生教育逐步开展在线课程的建设及教学研究。

数字图像处理是人工智能及相关领域重要的基础课之一，是一门多学科交叉课程，预备知识包含线性代数、随机过程、信号与系统、神经网络和机器学习等，具有概念多、内容难、应用广、前沿技术更新快和实践要求高等特点[3-5]。

目前面向研究生的有关数字图像处理的课程在教学上存在数字课程资源紧缺、教学形式单一、理论与实践的结合度不高，以及与本科教学在内容和形式上的区别不大等问题[6-7]。针对这些问题，武汉理工大学图像处理研究生教学团队以在线课程平台建设为契机，进行线上线下混合式教学改革。

一  研究生教学中存在的问题

研究生阶段的有关数字图像处理的课程相较于本科阶段的，更加注重对图像理解和高层视觉的学习与分析，同时融入最新的机器学习和深度学习技术，有关课程在武汉理工大学命名为数字图像处理与分析。目前，数字图像处理与分析研究生课程的教学内容大多来源于本科并加以扩展，教学资源、内容和方式等不能较好地匹配研究生的知识体系结构，主要有以下四个方面的问题、不足或有待提升的环节。

第一，授课时长的限制。数字图像处理与分析研究生课程具有专业性强、科研导向性强等特点，其内容包含较多的数学公式，受传统面对面教学模式中课时的限制，教师不能细致讲解更前沿、更深入的相关知识与研究成果。

第二，在线平台的建设虽然可以在一定程度上缓解教学时长不足的问题，但也面临新的挑战。目前各类在线开放课程平台的资源指向性不强，绝大部分课程没有明确的教育层次分类，本科教学资源与少量的研究生资源混杂，无法与研究生课程体系相匹配[6]。

第三，传统教学模式更注重学生对理论知识的理解，缺乏理论与实践的结合，这种培养模式不利于学生适应社会的需求。同时，有必要增加实验环节，通过硬件设计或编程训练，提高实际动手能力。

第四，进入中国特色社会主义新时代，将工科专业知识教学与思想政治教育有机结合是新工科背景下高校教学模式改革的重要内容之一，在培养科技工作者的同时加强爱党、爱国、爱社会主义的教育[8-10]。

二  在线课程内容设计

（一）  面向研究生的知识层次，调整教学内容

课改前的数字图像处理与分析课程参考了本科生数字图像处理课程，内容偏向于初级视觉，而对于基于知识和模型的高级视觉涉及不多，不能满足研究生阶段深入学习的需要。

课改后，首先对本科教学中的图像分割、边缘提取、图像滤波、图像恢复与增强等内容进行了保留，同时充实了许多新的知识点，具体教学内容见表1。

（二）  注重研究生的实践动手能力培养

在线上、线下两个环节同时开展实践教学：在线上，结合已有的实际工程应用及课题组自身的科研项目，设计了约30个图像处理工程案例，使其内容直接面向实际工程问题的解决，并且尽量使用Python或C/C++语言编程。把案例库放在慕课上，通过线上学习培养学生的工程观念；布置课下编程作业，锻炼学生的动手能力。

在线下，课程设置了实验课，在专业实验室进行图像处理的教学和实验。

（三）  加强课程思政教育

以爱党、爱国、爱社会主义、爱人民和爱集体为主线，结合数字图像处理与分析的特点，在教学过程中围绕爱党情怀、爱国情怀、爱校情怀、爱社会主义、中华优秀传统文化、团队精神和大国工匠精神等开展课程思政内容的建设和教学。

具体来说，该项目主要从下面几个方面引入课程思政案例：①选用中华优秀传统文化、中国革命历史遗迹、新中国代表性成就的图片作为图像处理与分析的素材，让学生在学专业知识的时候，熟悉和了解中国文化、革命传统与现状；②把中国在图像处理与分析上作出的世界性创新和贡献引入思政教育，展现中国人民在党和政府领导下取得的巨大成就；③对在图像处理与分析上作出杰出贡献、有优良品质的中国科学家进行介绍，激发学生勤奋学习、科技报国的家国情怀和使命担当；④把与法治相关的图像处理技术和案例引入思政教育，培养学生遵纪守法的法治观念。

编写了思政电子讲义。通过一年多的立项建设及数轮教学，数字图像处理与分析课程被确定为武汉理工大学研究生课程思政示范课。

三  在线课程建设及应用

（一）  在线课程的建设

以武汉理工大学为例，立项建设数字图像处理与分析研究生精品在线课程，通过设立教学网站，录制教学视频，设计合理的网页形式，整合丰富的教学资源，包含课程思政案例、工程应用案例，最终于2023年初验收合格。

目前研究生在线课程建设已取得阶段性成果，录制教学视频52小节，并在中国大学MOOC上上传课件供学生学习，经历了三轮教学，课程主界面如图1所示。

课程设置讨论区，采用两种讨论形式：其一是课前老师提出预习问题，让学生有重点地进行视频学习，学生之间可以相互讨论与补充；其二是课后学生在讨论区列出自己存疑之处，授课老师负责作答，学生之间也可相互提供想法。通过对线上教学平台的建设，使得师生交流更为密切，充分调动学生的学习热情。

（二）  在线课程应用情况

课程期末考试成绩占比40％，实验成绩占比30%，平时成绩占比30％。平时成绩的30％包括在线课程学习成绩80％、课堂讨论成绩20％两部分。在线课程学习成绩中，观看教学视频与完成慕课作业各占50%。由于研究生教学具有带领学生进行科研的性质，因此实验内容占有较大比例，达到30%。课题组预先将需要做的实验题目及指导书发布到线上平台，让学生课前准备，然后课上解答指导。

在考核方式上，数字图像处理与分析课程将过程性评价贯穿于课前、课上、课后三个教学阶段，构建了一个由过程性评价和结果性评价组成的两级评价体系，可对学生的学习、实践活动进行全过程的测控。

数字图像处理与分析课程在每学年第一学期，针对专业型硕士开课，第二学期针对学术型硕士开课，学时都是36时。从2022年9月在线课程平台完成建设开始，开展了三轮线上线下混合式教学，其中两轮为专业型硕士教学，一轮为学术型硕士教学。在三轮混合式教学过程中，除了电子信息工程专业、信息与通信工程专业研究生，还有其他专业的学生也选修了该课程，例如地理信息系统、土木工程、汽车工程等专业的硕士生。另外，作为学校的平台课，还有信息类本科生选择了该课程并取得学分。同时，许多外校同学通过慕课了解到该课程，询问网上学习的可能性，这也是该课程后续优化的一个方向。

四  线上线下混合式教学设计

武汉理工大学数字图像处理与分析研究生教学团队基于在线课程平台，构建了一套线上线下混合式教学体系，通过多轮教学，取得了如下一些经验和成果。

（一）  线上环节

教师在每堂课之前，线上布置学习任务，包含需要观看的视频，与知识点关联的工程案例，以及课后作业等。每段视频长约10～15分钟，利于学生灵活安排学习；工程案例可以加深学生对知识点在应用上的理解，课后作业可以测试学生对知识点的掌握程度。对于不懂的地方，或者做错后还是弄不明白的测试题，学生可以进入讨论区，发帖子求助。在讨论区中，在线的老师和同学们形成一个临时的学习讨论小组，对涉及的问题进行解答或探讨。