机器视觉教学改革中学习测量和自适应学习的应用探讨

皮家甜

(重庆师范大学，重庆 401331)

一、引言

机器视觉技术在智能应用领域具有非常高的地位，而传统的机器视觉课程教学方式比较单一、枯燥，老师对学生的考核也仅仅依靠短暂的课堂表现以及测试成绩，不能够有效的与学生进行互动，不利于学习效果的提升，针对这些问题，本文探讨了学习测量和自适应学习在机器视觉教学改革中的应用。

二、机器视觉课程的重要性

机器视觉课程主要探讨了将机器视觉技术服务于生产线自检装置、产品的自动化加工以及组装、产品制造过程中的质量管控等，机器视觉是将来工业自动化发展的重要研究方向，也是推进“智能生产”模式成为将来社会制造产业中核心生产方式的重要因素。伴随着社会科学技术的进步、计算机技术以及人工智能技术的创新发展，机器视觉也产生了突破性的发展，突出表现在机器视觉拥有了更加深厚的技术储备，可以对外部的信息进行采集、分析，形成与人类视觉相仿的系统，将机器视觉技术应用到生产机器人设备上，对于提高机器人的工作能力以及工作效率有显著的效果，有助于企业生产能力的提升。机器视觉课程学习要辅以物理、数学等学科的相关内容来完成生产制造中问题的解答，有利于学生合理的使用机器视觉课程知识解决企业制造中出现的问题。

三、学习测量和自适应学习在教学改革中的应用

(一)完善教学内容，加强新型教学方式的建设

机器视觉课程内容较多，但是教学课时数量有限，无法全面、全方位的对机器视觉课程内容进行讲解，只能采用主次分明的教学方式对主要内容进行重点讲解，机器视觉课程中图像采集、图像复制以及机器人的自动化控制内容都是非常重要的内容，需要规划充足的课时数进行详细解说，在进行这方面的教学活动时，要引导学生学会正确的方法论并且将有关的工程实例引入到教堂教学中，增加学生对知识运用的能力。于此同时，机器视觉课程的教学还需要结合其他学科的知识，将这些知识进行整合组成完成的教学资料，另外，随着互联网技术的发展，出现了许多新型的教学方式，如微课、翻转课堂等，发展机器视觉新型教学模式，有利于课堂教学效果的提升。

(二)构建以学习测量和自适应学习为主体的教学平台

拓展教学知识范围，加强教学深度的探索，结合当代社会大力发展的“互联网+”的发展理念，创建以学习测量和自适应学习为主体的移动APP教学平台，平台内包含有大量的网络教育资源，并根据不同层次的学生设定相应难度的学习知识，帮助学生完成教学规定的学习任务。以教学平台为载体，融合数据整合技术，对学生在教学平台上的学习情况进行真实的评测与考核，统计学生的学习情况以及取得的成效。通过教学平台可以更加方便、快捷的与学生进行信息交流，有利于学生将学习过程中出现的问题及时地反馈给老师，增加老师和学生的交互性。搭建的平台主要包含有教学资源、师生交互以及创新平台，其中整合了丰富的教学资源，并为老师和学生间的互动提供方便，另外创新平台能够有效地激励学生进行创新发展。

(三)平台学习状况数据测量与引导自适应学习

学生在进行网上教学平台的学习时，会产生相应的学习记录，最直接的体现是学生的搜索记录、阅读记录以及互动问答等，也有从其他方面反映学生学习情况的，例如学习时间段的选择、学习类型的偏好、交流互动的高峰期以及学习的效果等，这些宝贵的数据全面、真实的展现了学生的实际学习状况，将这些数据进行归纳、总结，从中可以得出在平时教学活动中不易察觉的细节，有助于提升老师对学生的认知，根据这些数据信息可以对教学的内容进行调整与完善，增强机器视觉教学的效果，也能够对学生的学习价值进行判定，通过总结学生的学习规律，可以为学生安排个性化的教学方式，并且能够有效预测学生所需要的学习资料。

四、结语

机器视觉技术在现代智能制造领域具有非常重要的地位，要求学校能够培养出更多优秀的机器视觉技术人才，学校应当构建以学习测量和自适应学习为主体的教学平台，对学生的学习行为进行大数据分析、测量，对于了解学生的学习爱好、掌握学生的学习状况具有重要的意义，有效的改善教学效果，提升学生的学习效率。