融入人工智能创新发展思政的《数字图像处理》课程教改初探

马慧敏，焦 俊，时国龙，朱 诚

（安徽农业大学信息与计算机学院，安徽 合肥 230036）

1 背景现状

目前，世界发达国家为了引领人工智能和机器人的产业发展，以取得和保持人工智能产业链的竞争优势，都在大力发展人工智能。我国政府也提出了“机器换人”、“互联网+”、《中国制造2025》、供给侧改革等一系列政策，以大力推进智能制造业发展。由此可见，在未来几年我国人工智能相关的产业必将保持高速发展。人工智能是计算机科学的一个分支，包括机器视觉，人脸识别，专家系统，智能控制，机器人学，目标识别，机器翻译等主要应用方面。

随着人工智能在人类生活各个领域的不断渗透，它所带动的智能技术浪潮正在不断扩大，并对社会、文化、教育的发展发挥了巨大的作用。教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》指出，全面贯彻党的十九大精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，围绕科教兴国、人才强国、创新驱动发展、军民融合等战略实施，加快构建高校新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系，全面提升高校人工智能领域人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新、国际交流合作的能力，推动人工智能学科建设、人才培养、理论创新、技术突破和应用示范全方位发展，为我国构筑人工智能发展先发优势和建设教育强国、科技强国、智能社会提供战略支撑。其中机器视觉是人工智能的一个重要分支，近几年人工智能的发展，很大程度是在机器视觉及图像处理方面的应用突破。作为机器视觉的核心技术基础——《数字图像处理》是当下人工智能应用的一门重要的基础课程。中国工程院院士郑南宁指出：“中国要成为世界科技创新强国，发展人工智能已成为这一伟大事业的重要基础。”要发展人工智能，就要在高校里，通过“课程思政”教育，培育出政治站位高，具有创造力和创新精神的人工智能创新发展人才。2016年，在全国高校思想政治工作会议上，习近平总书记提出：“要用好课堂教学这个主渠道，提升思想政治教育亲和力和针对性，使各类课程与思想政治理论课同向同行，形成协同效应。”因此，高校《数字图像处理》课程在教学过程中融入人工智能创新发展思政教育的元素和内核，让学生在掌握专业知识的同时，又启迪激励学生坚定理想信念、勇担时代使命，进而推动人工智能的未来发展，为我国成为世界科技强国添砖加瓦。

2 数字图像处理思政学情分析

《数字图像处理》是电子信息类、通信工程类、模式识别类专业重要的必修专业课。随着计算机技术、电子技术及人工智能的快速发展，数字图像处理技术已被广泛应用于机器视觉、模式识别、交通运输、医学和军事等各个领域，且在这些领域发挥着越来越重要的作用。近年来，全国开设《数字图像处理》课程的院校及专业越来越多。安徽农业大学（以下简称“我校”）电子信息类专业、物联网工程专业、电气工程专业的教学大纲里都把《数字图像处理》课程定位为专业核心课程。一直以来，《数字图像处理》课程是一门理论及实践性强、应用广的课程，在人工智能大背景下更突显出该课程的重要性。该课程在思政教育育人上具有很大的优势。首先，本课程培养目标是培养学生的科学探索精神、解决实际问题的能力和科研创新能力，有利于实施思政教育。其次，思政教育元素从头到尾贯穿于课堂教学内容中。通过引导学生了解我国数字图像处理发展历史和人工智能发展形势下的科学研究成果，增强学生的民族自信，塑造学生的人生观，培养学生的远大理想和信念；通过实验操作，培养学生科学、严谨的实验态度；针对本专业特点，引入一些与人工智能相关的实践项目作为教学案例，通过这些案例的介绍、分析和实施把价值观引导潜移默化地融入到课堂知识传授和学生能力培养中。

3 教改建议

3.1 课程项目设计，探索案例或项目教学模式

《数字图像处理》课程需要以专业理论为基础，面向真实完整的人工智能机器视觉工程项目设计实践内容。实践环节可设置在基础理论课之后，在案例或项目教学及实践环节中，引导学生通过课堂理论学习、思考、讨论、实验（包括专题实践和综合性实践）等掌握教学内容，以进一步提高教学质量。在人工智能创新行动下，案例或项目设计要完成对所开课程的覆盖且具有前瞻性，在已有的实验项目基础上完成案例设计，点面结合，让学生体会到《数字图像处理》理论体系与具体实践的关系，让教师在教学过程中有落脚点来直观阐述问题。

3.2 改革课堂教学模式，优化教学形式

结合学生的认知水平和专业背景，创设适合的数字图像处理应用情景导入新课，激发学生的好奇心及主动探索的欲望，营造一个鼓励学生创新及开放性思考的课堂氛围。融合人工智能学科前沿知识和高新科技，增大课堂信息量，激发学生的创新精神。加强各学科的相互渗透和交叉融合，拓宽学生的思维空间，有利于学生整体素质的提高和创新及探索能力的培养。

3.3 以案例或项目实践过程为主线的教学体系建设

在人工智能创新行动下，《数字图像处理》课程实施案例或项目驱动的教学模式。目前，《数字图像处理》教学缺乏规范、完整的实践流程，这是个突出的问题，也是创新能力培养的一个薄弱环节。因此，需要建设相关的实践教学流程，要建立以标准化项目实施过程为主线的实践教学流程，目标是使学生能够在近乎真实的场景下，以行业先进的设计工具、开发环境进行实战训练，规范化、系统化培养学生的工程能力。采用基于数字处理图像理论的教学和基于人工智能机器视觉案例实践相结合的方式进行本专业《数字图像处理》实践类课程的教学。以真实项目为主线来驱动整个教学过程，通过分析和解决实际问题的训练，培养学生学习本课程的积极主动性，从而做到抽象理论与实际应用的融会贯通。

3.4 改革和优化评价体系，建立完善的创新激励机制

采用基于《数字图像处理》理论的教学和基于人工智能机器视觉案例实践相结合的方式进行本专业《数字图像处理》实践类课程的教学过程，对学生的评价也更要重视能力的考查，尤其是创新能力的考查。考试方式可增加撰写调研报告或论文、参与科研项目等多种形式考核。重点要建立对学生的创新意识、创新能力、创新成果等方面的激励机制，即对学生的各种创新行为和成果给予正面的激励和奖励，如我们现在已经实行的创新学分、学生科研奖励政策等。

4 结语

综上所述，在人工智能发展的科技潮流下，高校对相关课程融入人工智能创新发展思政的改革是非常必要的。笔者认为潜移默化地融入人工智能创新发展思政的《数字图像处理》课程教学改革需重点实现以下几点：（1）以教材为纲，教学融入人工智能领域数字图像处理方面的创新案例或项目等因素，采用项目驱动、研究导向或案例教学等手段，实现多位一体的教学模式，有效提高教学质量，以适应现代人工智能发展需要的综合型、高素质的专业人才的需求。（2）在教学实践内容上，要求学生既要了解数字图像处理在人工智能领域的国内外发展趋势，还要掌握国内外数字图像处理在人工智能前沿领域的新技术以及先进的理念和方法。案例或项目设计也要以人工智能前沿应用为导向。（3）以应用为纲，采用案例或项目教学、研究型问题驱动等实践教学，使学生作为主体参与教学，提高学生学习热情，拓宽学生的思维空间，提高学生整体素质和创新及探索能力。总之，通过在《数字图像处理》课程融入人工智能创新实践教学，潜移默化弘扬精益求精的“工匠精神”，激励广大青年走技能成才、技能报国之路，对推动科技创新，加快建设世界科技强国具有十分重要的意义。