“数字图像处理”小组课题驱动教学法探索

王旭初

摘要：将小组合作分工法与课题驱动法有机结合并应用于光电信息类《数字图像处理》课程教学，通过引导学生以小组学习方式来解决与课程密切相关的课题任务，并贯穿于理论教学与上机实践应用之中，激发学生学习积极性、提高学生团体合作能力，帮助学生加深对课程理论知识和实际应用的理解。教学实践表明将小组分工合作和课题驱动相结合的教学方法能提高学生学习主动性和学习兴趣，有利于提高学生学习效率，强化学生分析问题、团队合作和解决问题的能力，增强学生综合应用能力和创新素养。

关键词：小组合作；课题驱动；数字图像处理；教学实践

中图分类号：G642.41 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）04-0119-02

《数字图像处理》课程是光电信息类专业本科生重要的专业课，要求学生掌握图像处理的基本理论、基本方法和实践应用。该课程学科交叉性较强，涉及学科领域较多，例如为了获取图像需了解光传感器的结构和成像机理，光学和电子学方面的基础；为了表示图像要用到矩阵论[13]、数学分析和随机过程；为了压缩对图像需要了解信息论与编码的基本理论；为了增强图像需要熟悉人类视觉的生理和心理特点 ，这给学生掌握本门课程增加了难度。而且，数字图像处理课程的理论性和实践性都较强，课程教学中存在着大量的数学公式及相关数学理论推导，需要学生有较好的数学基础，同时理论知识还需要学生上机编程实践才能更好地透彻理解理论知识，这对学生的编程能力又提出了要求。这些都给学生更好的掌握和学习本门课程带来了不小的难度。

目前，传统的《數字图像处理》课程教学模式以课堂教学为主、实验为辅，学生对课堂上的大量公式和数学理论推导感到枯燥和缺乏兴趣，对部分抽象课程内容难以理解。学生对理论实践比较感兴趣，然而仅仅学习过C、C++等通用型基础性程序设计语言，对MATLAB等高级编程语言接触较少，很难编程实现专业性的算法理论。造成学生对课堂知识点理解不充分，进而对降低课程学习热情，课后不能主动预习与复习课程知识，导致最终学习效果差，与课堂教学目的相偏离。为此，不少学者积极探索新的教学实践方式[9-11，14，16，19，20]来提高数字图像处理的教学效率和学生的学习兴趣。课题驱动[1]是一种引人注目的教学方式，在教学中的应用很多。[2-8，12]课题驱动教学[15]的教学方式将科研项目与理论教学相结合，使学生能具体了解到《数字图像处理》在生活实践中的应用。

然而，上述教学方式以一种课题驱动的方式驱使学生学习，未充分调动学生主动性，且缺乏同学之间在学习过程中的沟通交流与帮助，不利于发挥团体在学习过程中的作用。为此，本文将课题驱动与小组分工合作的教学方式相融合，该方法按照“学生为主体，教师为主导，以课题任务为驱动，以小组合作的方式”的教学思路，利用实践和小组相互帮助协调共同学习的方式巩固和加深学生对课堂内容的理解，激发学生学习兴趣，从而提高学生的综合能力。

1 “课题驱动”与“小组合作”的内涵

“课题驱动”教学法源于建构主义学习理论，将以传授知识为主的传统教学理念转变为以解决课题任务为主的多维互动式教学理念，调动学生处于学习积极性，使学生根据对课题的理解，运用既有知识和特有经验提出方案、解决问题。它尤其适用于以实验性、实践性、操作性较强的教学内容，把与教学内容紧密结合的科研课题作为载体，使学生通过完成特定任务来获得知识与技能。“小组合作”学习是以合作学习小组为基本形式而进行的一种教学活动，它强调人际交流对认知发展的促进功能，利用教学中动态因素之间的互动合作来共同达成教学目标的教学活动。这种教学法将班组授课制下个体间的学习竞争关系转变成“组内合作”、“组际竞争”的关系，将传统教学中师生的单向或双向交流转变为多向交流，在提高学生学习效率的同时，能促进学生间合作关系和社会适应性的发展，增强了学生心理品质，推动了职业素养技能的培育。

上述两种教学方法各有优点，但也有一些不足之处，比如，“课题驱动”教学法并未考虑学习者个体差异，而小组合作学习教学法则没有考虑所依托的学习内容。为此，可将两者结合起来实施教学，教师通过布置课题任务，鼓励学生采用小组合作学习的形式完成学习任务。这种教学方法融合了“合作探究”与“课题驱动”两种教学方式的优点，现已在一些教学实践中引起注意。在这种教学方式中，教师不仅仅担任传统知识传授中的单向传播者，而是要更多地发挥学生的积极性、能动性、合作性，以“课题驱动”帮助学生理解枯燥乏味的理论知识，以“小组合作”为手段，从而帮助学生更深层次地理解课程内容，培养团队意识等职业技能。

2 课题驱动—小组合作教学方法的实践应用

我们将上述课题驱动-小组合作分工的教学思想融和于光电信息类《数字图像处理》教学过程，探索出一种较为实用的教学方法，主要包括以下四个实施部分：

1） 用于教学任务的课题设置。由于《数字图像处理》涉及知识点繁多，而且与专业特点、专业实践紧密结合，在课题任务设置中，注意考察课题的难度和特点，既要与教学大纲紧密结合，又要激发学生兴趣，还应有一定挑战性。在课题来源选择上，主要来源于最新研究领域及热点和教师科研项目成果，比如人脸识别、人脸检测、校门车牌识别，基于深度学习的图像处理等。教师将最新的科研成果和研究热点及时引入课堂教学，能够培养学生的科研兴趣，促进学生较早地参与科学研究，锻炼他们的科学研究能力与创造能力。在第一次课上就对课题任务进行介绍，并指出预期目标，由易到难，让学生初步认识每个任务所涉及的图像处理领域，要求学生围绕课题任务开展自主学习，并在规定时间内完成相应的学习任务。

2） 学习主体——合作学习小组的分工与职责。在本教学法中，合作学习不仅仅是一种个人的学习行为，更多表现为一种集体行为，需要学生有足够的团队意识和积极的参与感。为了在公平基础上兼顾学生间的差异，要在自愿基础上精心设计结构合理的合作小组，这决定着小组合作学习能否顺利高效开展。总体而言，教学中遵循“各组实力尽量均衡，自愿组队性格搭配”的原则，依据学生个人意愿，自主学习效果、性格特点、组织协调、口头表达、编程能力等具体情况进行分组，学生之间先自由搭配，接着进行分组确认，按照学生总人数对每组人数限定为5～6人，对于少数基础较好、学习能力强的同学可允许4人组队。同时，每组指定一名组长，负责协调整个小组的工作，每个学生均需承担分解任务，不能存在侥幸心理，杜绝成员之间无所事事的现象。最终任务完成情况及小组分工等安排将在课堂上代表小组进行阶段汇报并接受同学提问评价。

3） 结合课题的教学内容设计。将课题内容与教学内容紧密结合，课程的教学内容的组织与课堂设计应该围绕具体任务来进行，注重针对课题的基本原理和基本流程来引导学生进行创造性思考和知识拓展。对于教学大纲及课题中涉及的共同重点、难点等问题应采用子专题的方式授课。在每个子专题授课前，应布置学生收集资料，自学相关的背景介绍，启发学生在学科发展视角来对某一项技术要点开展思考。在课堂讨论中，引导学生形成意识问题-梳理问题-凝炼问题-解决问题的基本思路。课后，要求学生消化整理课堂讨论的结果，积累解决问题必需的基础知识，获取解决问题的方法和手段并编程实现，最后对专题涉及的问题进行总结和归纳。实践环节的编程工具选择方面，应该注意课程性质特点，不应意味求难或求容易，可推荐学生选择MATLAB平台或Python等语言，要提醒学生在学习Basic，Java， C#等语言方面的预期困难和长远回报。与Microsoft Visual C++等复杂的编程环境相比，MATLAB平台简单，自带的图像处理工具箱集成了图像处理函数，能帮助学生方便地实现如图像读取、图像格式分析、图像直方图查看、灰度增强、直方图均衡化、分水岭分割等经典的图像处理算法，有利于学生快速上手，让学生将主要精力放在对算法思想的理解上，从而调动学生的学习主动性。在课程核心知识点的算法方面，例如图像空域增强、图像频域增强、图像边缘检测等，不允许学生直接调用系统自带函数，而要求学生自行编写，以达到透彻理解的程度。

在教学内容设计中，还应当注重激发学生的积极参与感。成员的积极参与性是小组合作任务顺利进行的关键和任务完成质量的保证。课堂理论内容尽量“精且少”，讲解方式应该在教师讲解基础上强化学生自学讨论，避免过深、过泛的内容讲解，注重引入最新的研究成果和国内外前沿知识，拓展本课程学习的深度与广度，激发学生的积极参与性与学习成就感，加强学生对本学科的认识和了解。通过投票评选表现最佳组员等多种方式，使学生在小组合作教学过程中获得成就感，增加自信心。与此同时，对小组成员的分工和个人任务完成情况进行了解，保证各尽其才，小组任务高质量完成，避免学生之间在任务分配和调度方面会存在的一些问题和冲突，这对后续的小组任务进行是极为不利的。

4） 课程评价方式的设置。为了在考核中体现学生参与小组合作任务的主动性与积极性，本文教学法可以采用课外作业、实验作业、理论考试等相结合的形式来考核学生对课程的掌握情况，也可以把平时完成项目情况作为基本依据计入学生总成绩；亦可增加上机操作，进一步考查学生对MATLAB等语言的掌握情况。此时需要设定平时成绩和理论考试成绩的比例。为保证学生过程性学习的重要性，以项目完成情况作为依据的部分成绩所占比例不宜太低。为进一步提升学生的学习主动性和创造性，还可以建立多样化的考评机制，为此，在教学实践中采取自我评价和小组相互评价的方式进行，在汇报小组任务的时候，要求小组长及小组成员自我评分自我汇总得出统一权重的成绩，接着，由开展了类似课题学习的其他小组对该组的情况进行打分评价，最后由老师对最终成绩进行汇总判定。和老师单独评价的方式相比较，采取小组自评和互评的方式更能激发学生参与意识，促进评分成绩的公平和公正，也有利于小组之间的借鉴学习，及时发现并改进本组的不足之处，更好地进行后续课程内容的学习和任务的推进。这种考核方式能够充分检验学生对课程重点、难点内容的掌握程度，切实激发他们学习的积极主动性和提高他们的动手实践能力。

3 结束语

本文根据学科专业特点，通过分析《数字图像处理》教学中目前存在的部分典型问题，结合本学科的研究热点、应用场景以及授课教师的科研项目，将课题驱动教学法与小组合作学习法有机相结合，应用于光电信息类数字图像处理课程的教学实践中，巩固了学生对课堂理论的理解，培养了学生的分析问题、自主学习、编程实现、总结表达和解决实际问题的能力，让学生真正地学以致用，提高学生的学习能力。通过课后调查学生对课程教学的真实感受，大部分学生反映课题任务设置合适，有助于深入理解课程知识点，所有学生认为采用小组合作方式学习效率更高，能更好地激发学习兴趣，遇到问题同学之间的及时交流可以帮助解决。部分学生表示对于学习目的以及学以致用的理解更深。教学效果表明，该教学方法克服传统教学方法所存在的弊端，较好地提高了学生的自主学习能力。学生较好地掌握数字图像处理的核心内容，了解当代图像处理的代表性成果和前沿趋势，综合应用能力和创新素养明显增强，为培养具有较强适应能力的应用型和创新型人才打下坚实的基础，同时也提高了学生的团队合作能力，适应了新世纪对信息技术人才的培养要求。 （下转第123页）

（上接第120页）

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