基于网络教学平台的混合教学模式设计与实践

黄朝兵，杨 杰，郭志强，郑 林，王 昱

（武汉理工大学 信息工程学院，湖北 武汉 430070）

刘柳岑，谷震离，谢赞福

（广东技术师范学院 计算机科学学院，广东 广州 510000）

基于网络教学平台的混合教学模式设计与实践

黄朝兵，杨 杰，郭志强，郑 林，王 昱

（武汉理工大学 信息工程学院，湖北 武汉 430070）

数字图像处理是计算机视觉重要的基础课程。文章针对该课程内容抽象、信息量大、应用广泛等特点，提出利用网络教学平台教学资源丰富、自主学习和交流方便等特点，采用课堂讲授、线上学习、线下交流相结合的混合式教学模式，并以武汉理工大学为例，阐述混合教学模式的设计及实践过程。

数字图像处理；网络教学平台；网络课程；混合教学；主动学习

0 引 言

随着互联网技术的广泛应用和发展，以大规模开放在线课程（MOOC）为代表的新的教育形式正在改变传统课堂的教学模式[1]，利用网络平台进行学习和交流，开阔了学生视野，为学生自主学习提供方便；但是，单纯采用MOOC进行教学，教学千篇一律，很难因材施教。针对MOOC的不足，小规模限制性在线课程（SPOC）应运而生，它利用MOOC的资源优势，创建一种针对特定教师和学生的较为灵活的教学模式。目前，很多高校采用“MOOC+SPOC+传统课堂”的混合教学模式，使传统课堂教学和在线课程学习互为补充，取得了较好的效果[23]。

以数字图像处理课程为基础的计算机视觉技术已经应用到工业、经济、国防和社会生活的各个领域，包括前沿技术如图像视频大数据分析、无人机、机器人、无人驾驶、人工智能等领域，其应用日益广泛和深入。“数字图像处理”课程具有以下特点：①概念多，公式多，内容抽象，学生学习时不易理解、入门难。②内容多，信息量大，技术发展更新快。③应用领域广，发展前景好。传统教学以课堂讲授辅以课堂练习贯穿教学过程，以教师为中心，学生处于被动学习地位，师生交流时间和方式受限，在有限课时内，难以达到教学的预期目标。为此，课程组利用互联网引入先进教学模式，在武汉理工大学U-MOOCS在线教育综合平台上建立了“数字图像处理”在线网络课程，并采取线上学习与课堂讲授交流相结合的混合教学模式进行教学。

1 在线网络课程建设

1.1 教学资源

教学资源包括基本资源和扩展资源两大部分。

1）基本资源。

（1）课程基本情况介绍。包括课程介绍、教学大纲、教学日历等内容。课程介绍主要是课程特点、教学目标、教学内容覆盖面、教学方法及组织形式、授课对象要求、教材与参考资料等内容；教学大纲包括课程的教学目的、教学任务、教学内容的结构、模块或单元教学目标与任务、教学活动以及教学方法上的基本要求；教学日历是教学的具体实施计划表。

（2）教案和学习指导。本课程教案涵盖全部教学内容，按照以下3种形式呈现：①授课的演示文稿：包括课程全部10章授课的PPT。②步进教程：对一些原理算法的英文说明和解释。③名词术语：课程名称术语的英文解释。学习指导包括课程各章内容的重点难点等知识要点解析和学习指导。

（3）授课录像。包括本课程全部10章内容54个知识点的所有讲课录像。学生可以方便地进行浏览和点播。

（4）课程作业。围绕课程内容的思考和练习，提供学习完各章内容的练习作业题，学生可以上网直接答题和提交结果，教师可以直接在网上进行批阅。

（5）实验及指导。本课程的涵盖各章内容的实验指导书。

2） 扩展资源。

针对数字图像处理概念多、内容抽象、信息量大、发展更新快、应用领域广阔等特点，课程组在基本资源的基础上，扩展教学资源。这就要求学生熟练掌握Matlab和Visual C++开发工具，并能够在掌握数字图像处理各个算法原理的基础上给出程序实现的过程和结果，使抽象内容直观化，同时给出应用开发案例和研究发展方向开阔学生的视野。

（1）开发环境工具。数字图像处理研究和应用开发使用的开发环境和工具，如Matlab（图像 处 理 函 数 库 ）、C++、Visual C++/VS2010、OpenCV（开源计算机视觉函数库）、Linux操作系统及Qt开发工具。可以针对不同开发环境的应用需要，进行学习和应用开发。

（2）演示仿真。提供了17个不同算法的程序实现的动画演示过程，过程直观、清晰。

（3）基于VC++原理与实现。在VC++开发工具下的数字图像处理，包括位图基础、数字图像处理VC++程序设计以及部分程序，方便学生在VC++环境下进行练习和开发。

（4）英文版课程内容。课程全英文PPT以及英文电子版教材。

（5）应用开发案例。选出部分课程组教师在指导图像视频处理研究开发应用方面的硕士生毕业论文，和在指导本科生课程教学中进行教学方法改革中学生完成小型项目任务开发的报告，论文和报告中有原理、算法实现和实验结果分析，学生通过参考案例，了解到如何将数字图像处理课程知识与实际问题相结合，为将来从事相关领域的研究和应用开发服务。

（6）研究发展方向。提供一些数字图像视频处理与识别方面的研究发展新理论、新方法和新技术方面的资料，开阔学生的视野，为学生将来在相关领域的发展提供参考。

1.2 教学活动

（1）答疑讨论和常见问题。课程网站提供有课程讨论区，学生和教师都可以在该讨论区提出问题，参与讨论，从而实现网上直接答疑。对一些典型性的问题可以归结为“常见问题”，并提供问题的答案供学生查阅。学生可以通过检索该问题进行自动答疑，教师也可以通过邮件对学生进行邮件答疑。

（2）试题试卷库。提供课程的试题库和试卷库，试题库可以用来生成在线测试试卷。

（3）在线测试。教师可以设定不同的组卷策略生成不同的测试试卷，作为在线测试试卷，供学生进行在线测试，自我进行测验测试。

（4）研究型教学。教师可以将申报立项的教研项目、教学方法改革的情况，在该栏目进行展示，分成不同的小组，由学生分组完成。

（5）课程教学管理。包括课程通知、问卷调查、教学邮箱、教学笔记等。

2 混合教学设计

我们从2014年开始在武汉理工大学U-MOOCS教学平台上建设“数字图像处理”网络课程。该课程经过学校教学资源和使用效果验收，于2016年被确定为校级精品资源共享课程。本混合教学改革依托武汉理工大学资源共享课程“数字图像处理”，网络资源课程内容丰富，网上作业、讨论交流、在线测试功能齐全，能够满足在线教学的需要。

2.1 教学策略

本次混合课程教学改革，以课堂教学为主，网络资源在线学习为辅，同时安排线下学习交流。

（1）线上线下交流。安排3次在线课程学习交流，每次2学时，依次安排在“图像增强、图像复原”之后1次，“图像压缩、图像分割”之后1次，“彩色图像处理、图像表示”之后1次。列出一些问题，同学们通过在线自主学习，在课堂上进行交流解答。

（2）网上交流互动。安排一些问题进行网上交流互动，促进课程的深入学习，并将网上互动情况列入课程考核。

（3）考核方式改革。课程考核成绩由期末考试、平时作业、课堂表现、网络互动等组成，采取以期末考试为主，课堂讨论交流、平时作业、回答问题等为辅的综合评价手段。成绩的分布比例为：期末考试成绩占60%，实验占15%，课堂考勤及表现占5%，平时作业占5%，网上作业占5%，网络讨论互动和线下课堂交流占10%。

2.2 教学方法

课堂教学中，注意问题提出背景的阐述，将数字图像处理的原理算法与程序实现相结合，理论与工程应用实例相结合，使课程内容不再抽象难懂，同时提高同学们的实践动手能力。课程教学期间，每次学习交流之前由教师事先提出8个相关知识的讨论题，并在网上公布。同学们对这8道题目结合讲课内容和网上材料的在线学习给出解答，并在网上提交。同时每次选出8名同学在课堂上主讲对问题的研究思路、解题方法、程序演示和结果分析，进行学习情况交流。整个课程学习期间，一共列出了24个讨论题，有24位同学在3次讨论课中进行了主讲交流，同时其他同学也参与交流讨论。

设计的讨论题包括“根据灰度图像的直方图分析图像的特性”“给定图像块，用均值滤波器计算滤波过程、结果及分析”“分析中值滤波器分别对高斯噪声、椒盐噪声的滤波效果”“给定一个扫描字符串，分别用Huffman编码和混合编码进行编码，并分析结果”“算术编码的计算与分析”“预测编码中无损编码和有损编码两者的异同及举例分析”“对灰度图像进行分块FFT变换压缩编码的Matlab实现及分析”“对给定图像块，用Sobel模板进行锐化处理及分析”“分裂与合并算法分割图像的Matlab实现及分析”“用不同结构元素对图像进行形态学腐蚀、膨胀运算结果分析”“彩色图像不同彩色模型转换及Matlab实现”“彩色图像分割的Matlab实现及分析”“边界链码的计算及归一化”“获取边界图及其Fourier描述子的Matlab实现及分析”“区分字符的形状描述子及分析”等，通过对这些问题的探讨和交流，使学生的知识面更宽广，课程学习更深入。

3 混合教学实践及效果分析

本次课堂教学、线上线下相结合的混合教学在电信2014级部分教学班进行试点，其他班级同学也可以访问网络课程资源和提交网上作业。到2017年6月20日课程结束，课程访问数为6 536，课程讨论区主题数为513，课程讨论区发文数为1 000，学生提交网上作业720人次。具体情况见图1。

图1 “数字图像处理”网络课程图

在3次线下集中交流中，共提出24个问题，这些问题涵盖了课程学习的主要知识，有一定的深度和广度，涉及课程的主要内容，包括理论原理及Matlab编程实现。学生能够主动查阅资料，结合线上自主学习和线下讨论解决问题，使学生能够更好地掌握图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分割、彩色图像处理、图像表示等的原理和技术，能够结合实际问题应用加以解决，提高了学生分析问题解决问题的能力，拓宽了学生的知识面，有利于更好达到课程的教学目标。对于提出的24个问题，同学们都能认真地去完成，特别是在课堂上主讲交流的同学，都能够对问题给出全面的回答，有的给出多种不同的解题方案，很多还用Matlab工具进行仿真实现，给出设计的程序、运行结果及分析。从同学们在课堂上主讲和讨论的情况看，同学们都能够把每个问题，从原理、Matlab实现到实验结果及分析讲得比较全面和透彻，线下课堂交流收到了很好的效果。对学生的专业培养目标提供了强有力的支撑，加大了与实践教学的结合度。

从课程考核情况看，开展混合教学的试点班的成绩为：平均成绩71.51分，90分及以上占 11.25%，80～89分 占 22.50%，70～79分 占38.75%，60～69分占23.75%，60分以下占3.75%，成绩符合正态分布，高于其他未进行混合教学试点的教学班成绩。这也从一个侧面反映了开展混合教学能够促进学生的自主学习，提高学习的成效。

4 结 语

针对学校和学生的具体情况，利用武汉理工大学U-MOOCS在线教育综合平台，建立了“数字图像处理”在线网络课程，采取线上学习与课堂讲授交流相结合的混合教学模式进行教学，这种模式能够充分利用网络资源共享课程教学资源丰富、交流互动方便的特点，促进学生主动学习、深入学习课程理论，提高实践动手能力。经过实践检验，效果较好。然而这种模式在课堂讨论中，除了主讲的同学外，参与讨论的人数不够多，部分同学参与意识不强，为此可以在今后的混合教学中，考虑引入智慧教学工具雨课堂[4]，提高全体同学的参与度。

[1] 杨鑫, 王大维, 王宇新, 等. 互补MOOC的主动式课堂建设方法探究[J]. 现代教育技术, 2017, 27(1): 115-120.

[2] 吴宁, 房琛琛, 任燕飞. 大班教学环境下基于SPOC的混合教学设计与效果分析[J]. 中国大学教学, 2016(5): 32-37.

[3] 黄璐, 于红, 谷军. 翻转课堂与传统面授混合教学模式研究[J]. 计算机教育, 2016(9): 167-170.

[4] 王帅国. 雨课堂: 移动互联网与大数据背景下的智慧教学工具[J]. 现代教育技术, 2017, 27(5): 26-32.

1672-5913(2017)11-0134-04

G642

武汉理工大学教学研究项目（2015411212）。

黄朝兵，男，教授，研究方向为数字图像处理与识别、数字视频处理与分析，email:huangcb@whut.edu.cn。

（编辑：彭远红）

实验与实训

智能机器人充当名师的MOOC教学

刘柳岑，谷震离，谢赞福

（广东技术师范学院 计算机科学学院，广东 广州 510000）

文章编号：1672-5913(2017)11-0138-04

中图分类号：G642

摘 要：从系统科学角度看，MOOC是一个复杂的动态系统，受开放性环境影响，会通过失稳从原有状态进入到应用智能机器人充当名师教学的新定态。文章从输入和输出两个角度分析MOOC系统的组成元素，针对性阐明技术和名师资源两个因素的状况，提出以智能机器人充当MOOC名师角色为前提搭建新MOOC系统框架，并对新MOOC系统框架进行思考。

关键词：系统科学；MOOC系统；智能机器人；名师

第一作者简介：刘柳岑，女，在读研究生，研究方向为从系统科学的视角研究MOOC的创新应用，1048873022@qq.com。

0 引 言

系统科学正在成为21世纪学术研究的重要领域，其理论与方法已经渗透应用到各个学科，逐步成为各学科研究发展的重要理论指导[1]。MOOC系统是一个处于一定相互关系中，并与环境发生关系的各组成要素的总体集合。MOOC系统自组织内部不断调节到平衡状态，但因系统和环境发生变化会失稳，从原有状态突变到新MOOC系统状态，突变主要是由原要素的失衡和外界新要素的发展引起的。本文探索的目的是MOOC系统自组织受智能机器人的影响后进入新的组织结构状态，形成新的MOOC系统框架。

1 MOOC是一个复杂动态系统

MOOC作为一个复杂的动态系统，主要的输入要素为从社会、学校等环境获得系统设计技术、专业人才（包括系统设计开发人才、专业教师和管理人才）、学生、课程资源（包括课程设计资源和视频资源）、经费；主要的输出要素包括课程设计成果、各类毕业生、科技研究成果、教育模式创新成果、社会服务成果5个方面。图1为MOOC系统要素关系图。

图1 MOOC系统要素关系图

在MOOC系统中，主要输入要素、输出要素以及自身特性随着时间和技术的变化而变化体现了该系统的动态性[2]。MOOC系统的复杂性主要源于其多种功能所决定的复杂内部结构。MOOC系统的功能子系统由5项主要输出决定，包括课程设计子系统、科技研发子系统、教育模式创新子系统、人才培养子系统、社会服务子系统，而为了实现5个子系统的协调运行，还必须有战略决策与管理子系统。图2为MOOC系统功能子系统关系图。

图2 MOOC系统功能子系统关系图

MOOC系统具有开放性，会与外部发生物质、能量、信息交换，保持密切关联[3]。因此，MOOC系统的外部环境子系统主要有科技创新子系统、社会子系统、经济子系统、政策法规子系统等。同时，外部系统的日新月异会导致MOOC系统随之改变。

2 MOOC系统突变

MOOC系统需要外界物质、能量、信息的大量输入，外界环境的改变会给系统相关要素带来影响，进而系统会发生改变。系统质变的一种基本形式是系统发生突变从而不断发展变化，系统的发展分叉带来质变的多样性以及系统的完善和丰富多彩。在此，系统输入既是系统外部参量也是控制参量，系统输出是系统的状态，而突变则是通过控制参量连续渐变引发系统状态的不连续突变。

2.1 内部元素：教师资源失稳

1）专业教师资源供需不足。

就外部大环境而言，各个学科的专业教师数量足够，主要从事教育单位或教育机构的相关工作，在MOOC兴起之前，专业教师本身组织稳定，形成了固有体系。但是MOOC系统需从原有的教育大系统中抽离元素以作系统的搭建，容易受到所需教师受困于原有环境、对MOOC理念不支持或无兴趣、接受新技术能力受限、制作课程效果低于原有课程效果、临时原因等因素的影响，导致部分专业教师无法进行MOOC课程的制作。

2）投入成本高于使用效益。

投入成本高主要在于教师知识产权保护和教师课程制作过程中需提供大量技术支持两方面。同一门课程，由不同的教师进行MOOC制作，需向每一位教师支付制作经费；而由于教师对制作过程中需要使用的计算机等相关技术生疏，需另外提供相关技术人员作为课程制作的技术支撑。MOOC系统中，大量高成本制作的课程无人问津或使用人数低，达不到理想的教育效益和经济效益，一定程度上偏离初衷，不利于系统长远稳定发展。

3）成果体系内部紊乱。

同一门学科，不同的教师因自身知识系统体系的独特性，制作的课程成果呈一定的差异性，不利于学习者对课程的选择，难以达到期望的教育效果。长期成果体系的不稳定会引发紊乱，影响系统的稳定性和自我完善的功能，难以达到有序发展。

2.2 外部元素：智能机器人渗透

智能机器人因为具备对不同任务和特殊环境的适应性，所以逐渐渗透并适用于各个领域必是大势所趋。随着科学技术的迅猛发展，机器人技术同步提升，智能程度越来越高，逐渐大规模有目的性地应用于各个领域，譬如教育、医学、娱乐、工农业生产、军事、海洋开发、宇宙探测等。随着科学界专家学者对机器人技术的深入研究，各式各样具有感知、决策、行动和交互能力的机器人已经被成功研发，如教育机器人、移动机器人、工业机器人、微型机器人、水下机器人、军用机器人、仿人机器人等[4]。机器人正朝着智能化和多样化等方向发展，技术的发展和逐步渗透对MOOC系统将产生巨大的影响，可能达到改革性效果。

近期，教育机器人在国外一直是热点，而在国内逐步开始成为中小学技术课程和综合实践课程的有力支撑，在教学中逐步得到普遍的应用。教育机器人是进行信息技术教育的有效载体，是一种十分典型的数字化幼教工具。既然教育机器人可以在教育界得到初步的应用，同理，智能机器人也可成为MOOC系统的重要组成要素，研发适合MOOC系统的智能机器人类型成为这项应用的重点和难点。

MOOC系统受到外界科学技术这一不稳定域的影响，从传统MOOC系统的稳定定态过渡到另一个不确定状态。由于技术应用上的不可预估性，本来应该在分叉点A处发生的变化，在实际上可能继续运动到B点才发生，导致对新MOOC系统的研究比较艰难。

3 基于整体优化的新MOOC系统架构搭建

从系统科学的整体优化原理可看出：系统的整体功能大于各部分功能之和，意味着系统的整体功能不仅包含各子系统的功能，而且包含子系统之间相互关联形成的新结构所产生的功能[5]。当前，MOOC亟需加入新的元素，形成新的子系统体系，新的子系统不仅要在独立系统内部产生作用，而且必须与其他各个子系统进行全面协调，对别的系统同样产生作用，达到最佳的渗透作用效果。

原MOOC系统内部关系出现不利因素，阻碍体系的顺利运转，加之系统的开放性，使得外部环境的变化渗透至原有系统，外界科学技术的进步和发展，企图与原系统达到新的稳定状态。基于此，根据智能机器人的发展状况，假设智能机器人可充当名师应用于MOOC教学。系统架构图主要的子系统为：学生管理子系统、教学设计子系统、战略管理子系统、技术研发子系统、社会服务子系统、学术研究子系统6个子系统。图3为智能机器人充当名师的MOOC教学系统关系图。

由图3可以看出，由于新元素智能机器人的加入，子系统明显发生变化的是教学设计子系统和技术研发子系统。教学设计子系统的下一层角色由原来的专业教师变成专业教师和智能机器人两者充当（随着技术的发展，专业教师有可能成为智能机器人的高一层级关系），值得注意的是，智能机器人的种类包括硬智能机器人和软智能机器人两种。硬智能机器人属于仿人机器人，直接以实物的形式出现在课程视频当中，一般适用于心智成熟、独立学习能力强的学习者使用；软智能机器人则相当于一个趣味学习软件平台，亮点是除了传播知识以外，教师的形象可以根据学习者的喜好进行变化、随着授课方式发生变化，一般适用于注意力不够集中、独自学习能力尚弱、心智不成熟的学习者，譬如学前教育层次或中小学教育层次的学习者。技术研发子系统下一层新增智能机器人研发技术。本系统架构提出的成功的关键在于智能机器人研发技术。虽然智能机器人在多领域应用已成熟，教育机器人也开始普及，但专门针对MOOC的智能机器人的应用还有待研究。

除了上述两个子系统的明显改变以外，子系统与子系统之间是存在联系的，战略决策子系统相关人员需全盘考虑智能机器人应用于MOOC的可行性以及如何正确运用其中；智能机器人的加入对学生管理子系统产生影响，因为教育者形式的改变，直接影响学习者的学习效果；学术研究子系统的参与对象发生改变，在原来的专业教师和学生中增加智能机器人的角色；社会服务子系统所创造的价值与智能机器人有莫大的联系，智能机器人有效应用于MOOC教学与系统创造的价值成正相关。

与原MOOC系统相似，该系统仍具有开放性，与外部环境密切相关，且相关度有所增长，因为新系统更多依赖于技术的发展，技术的创新意味着系统相应地变化[6]。新MOOC系统的外部环境仍包括教育和科研大系统、科技创新大系统、社会大系统和经济大系统等。

图3 智能机器人充当名师的MOOC教学系统关系图

4 对新MOOC系统架构的思考

①从科学技术系统的角度来看，MOOC系统外部环境的技术确实日新月异，人们几十年来对智能机器人的开发和研究，使得机器人技术取得了巨大的成就。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，智能机器人在当前的军事、医学、科研等领域发挥着日益重要的作用，但能否创造出适合MOOC系统应用的智能机器人是新MOOC系统架构的关键问题。

②从教育系统大格局的角度来看，教学子系统的主要参与对象一般是教师、学生、行政管理人员，如若硬智能机器人能成功在MOOC系统中充当教师的角色，这一模式极有可能渗透到普通的教学课堂当中。智能机器人在生产业的应用，大量减少了人力的投入，若应用于教学，在未来教学中的教师主要功能会更改为教会智能机器人如何教学。智能机器人培养输出的人才的质量须大于专业教师培养输出人才的质量，新MOOC系统的搭建才有价值，而教育系统体系也会逐渐由一个定态变化到另一个定态。

③从经济系统目标的角度来看，MOOC一般由企业、机构或者学校制作课程，大部分需向学习者收取一定的费用，以维持整个系统的正常运作。虽然教育效益大于经济效益，但产业的发展必须要有经济效益的支撑。智能机器人应用于MOOC的研发设计前期需大量资金的投入，若后期稳定实施应用后的效益长期小于投入，那这个系统的长远发展就会产生问题，需要进一步改进。

新MOOC系统架构的搭建是一个基于现实的理想化设想，必须满足以上提到的3点，甚至是更多未能考虑到的要求方可长远实施下去，进而达到稳定状态。

5 结 语

智能机器人应用于MOOC充当教师角色后，形成一个开放且更为复杂的巨系统，无疑它的运行架构的搭建是一项艰巨的学术任务。文章仅提供了初步的猜想和框架的搭建，整个框架的构建及更为切实可行的措施仍需要在深度系统理论、教育学、管理学等方面进行深度研究。

参考文献：

[1] 叶立国. 国内外系统科学文献综述[J]. 太原师范学院学报（社会科学版）, 2011(4): 25-32.

[2] 胡海岩. 系统科学视角下的中国大学发展[J]. 高等教育研究, 2012(5): 1-7.

[3] 齐磊磊. 系统科学、复杂性科学与复杂系统科学哲学[J]. 系统科学学报, 2012(3): 7-11.

[4] 孟庆春, 齐勇, 张淑军, 等. 智能机器人及其发展[J]. 中国海洋大学学报, 2004(5): 831-838.

[5] 陈光亚, 于辉. 系统科学视角下的经济系统运行架构试探[J]. 系统工程理论与实践, 2011(1): 17-23.

[6] 张欣, 代俊红. 系统科学视角下地方本科院校教学质量要素分析[J]. 徐州师范大学学报, 2012(6): 143-146.

（见习编辑：景贵英）