基于知识图谱的数字图像处理培养研究生科研创新能力的实践

摘要：培养研究生的科研创新能力是推动科技进步和实现国家发展战略的关键。本文旨在构建基于知识图谱的研究生科研创新能力培养体系，通过探索学科研究热点与知识点的关联，设计可视化学习路径。以数字图像处理课程为例，从依托导师在研究生教育中的指导作用和发挥研究生主体作用两个方面，形成“导学”一体化模式，从而提升研究生的科研创新能力。

关键词：知识图谱；科研创新能力；研究生培养；数字图像处理；“导学”一体化

中图分类号：TP18文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）34-0120-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0引言

研究生教育在全面实施科教兴国与人才强国战略中具有重要意义[1]。培养研究生的科研创新能力，不仅是学术领域实现突破的关键，也是提升国家创新体系水平和经济竞争力的基石[2]。谷歌于2012年提出的知识图谱概念[3]，推动了教育领域的深刻变革，在整合海量资源、优化资源内容、改善师生关系、更新教育方式以及转变教育功能等方面发挥了重要作用。

倪秋萍等人[4]利用知识图谱技术对国内外创新人才培养研究的特征和趋势进行了可视化分析，从而逐步深化我国创新人才培养研究的相关步骤。史洁等人[5]将知识图谱应用于专业人才能力培养体系的构建中，提出当代大学生在校期间应掌握的知识体系框架。郁文景等人[6]从培养目标、课程设置、培养方向及学习年限四个方面，运用知识图谱技术分析了管理科学与工程专业硕士研究生的培养现状，得出培养高素质研究生需要把握学科研究热点并合理制定培养模式的结论。缪学梅等人[7]探讨了知识图谱在高校本科教学中的应用可行性，分析了其具体实践，为提升教学效果提出了完善与改进的建议。

此外，许舒婷等人[8]利用知识图谱技术对国内外创新创业课程的研究现状进行了系统分析，揭示了研究趋势和前沿热点，为研究生科研创新能力的培养提供了理论支持和方法论指导。赵玉鹏等人[9]将科学知识图谱应用于“自然辩证法概论”课程教学，有效促进了研究生科研选题能力和创新能力的培养。尹建鑫等人[10]提出了一种基于统计与数据科学知识图谱的创新人才培养方法，通过构建和应用知识图谱，优化了教学内容和方法，为研究生科研创新能力的培养提供了新的教育模式和实践指导。

针对现有研究的不足，本文拟利用知识图谱技术，构建“导学”一体化培养模式，以提升研究生的科研创新能力，并以数字图像处理课程为例进行实证研究。

1研究生科研创新能力培养面临的挑战

研究生科研能力的培养是高等教育的重要组成部分，直接关系到学术研究的未来发展和国家创新能力的提升。然而，在实际培养过程中，研究生科研能力的培养面临着教学模式单一、研究生自身能力不足以及实践经验缺乏等多方面的问题和挑战。

1.1教学模式与实践环节的不足

在研究生培养过程中，部分课程以班级或专业为单位进行授课，教师往往难以为每位学生提供个性化的教学指导。传统的讲授法虽然在传授大量信息和基础知识方面具有一定优势，但不利于学生的主动参与和师生互动，限制了学生批判性思维和创新能力的培养。由于学生的兴趣、学习风格和知识基础各不相同，单一的教学模式容易导致部分学生跟不上课程进度，而另一些学生则可能觉得课程内容缺乏挑战性。

此外，由于导师工作繁忙等原因，研究生可能难以获得充分的指导和反馈，这在一定程度上制约了他们提升解决实际问题和开展创新研究所需的技能和视野。

在实践环节方面，一些研究生缺乏实际操作和实地调研的机会，无法独立设计实验、分析数据，也不清楚如何将理论应用于实际问题。科研创新往往源于对现实问题的深刻理解和解决能力，而缺乏与行业和社会实践接触的研究生，难以准确把握社会需求和行业动态，从而在解决实际问题时缺乏针对性和创新性。

实践经验是激发创新思维的重要途径。通过亲身参与科研项目，研究生可以直观地感受到科研工作的过程和挑战，从而激发创新思维。然而，缺乏实践经验可能导致研究生的创新思维停留在理论层面，难以产生具有实际应用价值的创新成果。此外，科研项目通常需要跨学科、跨领域的团队合作，实践经验的不足还可能导致研究生对科研伦理和责任感的认识不足，无法充分意识到科研诚信的重要性，这可能会影响科研工作的质量和可持续性。

1.2研究生自身能力的不足

我国大多数研究生深受应试教育的影响，缺乏对新知识、新技术的系统分析能力和敏锐的洞察力，主动获取和运用知识的能力不足，难以胜任创新性的研究工作[11]。部分研究生在科研活动中缺乏从新的角度思考和研究问题的能力，倾向于简单重复他人的研究过程，而没有深入探究事物发生、发展的内在规律性，这种现象必然难以锻炼和培养科研创新能力。

此外，一些研究生没有将科研创新作为自身的追求，科研创新的内驱动力不足，自主学习意识和学习能力较弱，动手操作能力以及发现问题和解决问题的能力也较为欠缺。这些问题严重制约了研究生科研创新能力的提升。

2基于知识图谱的研究生科研创新能力培养体系构建

本文以提升研究生科研创新能力为目标，探讨基于知识图谱的研究生科研创新能力培养的途径和策略。研究方案如图1所示。

1）从教育信息化的视角，围绕研究生科研创新能力培养目标，从导师在研究生教育中的主导作用和研究生主体作用两个层面，完善教学体系、实践教学平台以及科研创新能力培养等方面的制度和措施，设计知识图谱与专业教育相融合的人才培养方案。

2）从大数据的视角，采用先进的爬虫技术搜集相关数据，利用深度学习、集成学习等算法，挖掘各教学要素与研究生科研创新能力之间的关系，并通过知识图谱进行可视化，构建基于知识图谱的研究生科研创新能力培养模式。

在研究生教育中，导师作为学术指导和科研引领的重要角色，其主导作用的发挥对研究生的学术成长和科研能力培养至关重要；而研究生自身主体作用的发挥则是科研创新能力培养的核心。

结合上述培养体系，提出一体化“导学”培养方案。一体化“导学”方案是为研究生设计的综合性教学与学习体系，其核心在于导师的引导与研究生的主动参与，以促进研究生的创新能力和科研素养。该方案通过构建一个结构化的知识框架，利用知识图谱帮助研究生系统地理解相关领域的理论和概念，从而实现理论与实践的有机结合，如图2所示。

导师依托教学质量管理系统，确保研究生教育的质量和效果。这包括制定明确的教学目标和科研计划，监督研究生的学习进度，评估其学术表现，并根据评估结果动态调整教学策略。通过建立定期的师生沟通机制，导师能够及时了解研究生的学术需求和科研进展，提供个性化的指导和支持。针对不同学生的需求，导师需制定特定的个性化学习方案，通过分析学生的先验知识、兴趣和学习目标，利用知识图谱为每位学生推荐适合的学习路径。这些路径可以包括必修的基础知识点和选修的拓展知识点，以满足不同学生的学习需求。同时，导师根据学生的学习进度和反馈，动态调整学习方案，确保学生能够按照自己的节奏高效学习。通过这种方式，导师帮助研究生明确学术目标，规划科研路径，确保他们在学术道路上不断前进。

导师还利用AI能力平台和基于知识图谱的方法，帮助研究生构建系统的知识结构，培养其科学精神和创新意识。首先，导师通过知识图谱的可视化表示，识别课程领域内的关键概念、理论、方法及其相互关系。这种理解帮助导师构建课程框架，确保课程内容的全面性和深度。导师可以利用知识图谱中的信息，确定课程的核心知识点和拓展知识点，以及它们之间的逻辑顺序。通过深入分析知识图谱，研究生能够识别研究领域的关键问题和发展趋势，从而在科研中发现新的问题和机会。同时，这种基于知识图谱的学习方式能够促进研究生养成科学精神，强化其独立思考和创新意识。

在教学模式上，采用混合式课堂，结合线上和线下教学的优势，提高教学的灵活性和互动性。例如，导师可以利用头歌实践教学平台进行在线教学，发布课程资料、布置作业、开展远程讨论；研究生则可以通过该平台接触更广泛的学术资源和最新的研究动态。这不仅拓宽了研究生的知识视野，还促进了他们在科研中的创新思考。同时，在线下组织实验、研讨会和学术报告等活动，研究生通过面对面的交流，与导师和同学进行深入讨论，参与实验和实践活动，从而深化对知识的理解，提升实践技能。这种混合式教学模式能够帮助研究生更好地掌握知识，提高学习效率和科研能力。

科研实践是提升研究生科研能力的关键环节。导师通过科研实践培训，有效整合研究生的主动参与，共同推动科研能力的培养。在这一过程中，导师精心组织科研项目并鼓励研究生参与学科竞赛，不仅为研究生提供实验设计、数据分析和项目管理的实践机会，还激发了他们的创新潜力和科研竞争力。研究生作为学习主体，通过这些实践活动将理论知识应用于解决实际问题，学习应对科研中的挑战，并在竞争与合作中建立学术网络，从而在导师的指导下不断提升科研实践能力和学术水平。

学术交流对于研究生的学术成长同样至关重要。导师鼓励并指导研究生参加国际学术会议，与国内外学者进行交流，了解最新的研究动态，获得新的研究思路和方法。通过参加国际学术会议，研究生能够直接与国内外顶尖学者交流，了解研究领域的最新进展和趋势。这种交流不仅激发了研究生的创新思维，还帮助他们建立国际合作关系，提升科研水平和国际竞争力。

最后，导师引导研究生重视对学习和研究成果的总结与归纳。通过定期的总结会议、研究报告和学术论文的撰写，研究生能够反思自己的学习过程，提炼和巩固所学知识，形成系统的研究思路和方法。导师通过提供反馈和建议，帮助研究生不断提高科研质量，培养其学术写作和表达能力。

总体而言，一体化“导学”方案通过整合教学资源、创新教学方法和强化实践环节，构建了一个全方位、多层次的研究生培养体系。该体系旨在激发研究生的学术兴趣，提高其专业素养，并为未来的科研工作和职业发展奠定坚实基础。

3基于知识图谱的图像处理课程改革实践

数字图像处理作为一门综合性学科，其教学过程中不仅需要深入探讨图像本身的数学模型，还涉及图像变换、增强、压缩等关键技术。教学的重点在于帮助学生理解图像的数字化过程、像素间的关系以及图像的几何和统计特性。教学的难点则在于如何将高等数学、线性代数、概率论等数学工具与图像处理技术相结合，以及如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。

构建数字图像处理的知识图谱，可以将教学内容组织成一个相互关联的网络结构，其中每个节点代表一个知识点或概念，而边则表示它们之间的关系。例如，图像的像素表示可以连接到图像的几何变换，而几何变换又与图像的特征提取和分析紧密相关。通过这种方式，学生可以更清晰地看到不同概念之间的联系，从而加深对知识的理解。

第1步，按照教学大纲整理课程中的各个知识点，明确数字图像处理的学科范畴，包括基础理论、关键技术和应用领域。搜集教材、学术论文、在线资源、专业书籍等作为构建知识图谱的基础，整理资料并提取关键信息，如算法名称、技术原理、应用场景等。结合教学目标，确定学生应掌握的核心知识点。

第2步，明确各个知识点的教学目的。在分析课程标准的基础上，确定课程内容的基本结构框架，并对教学内容进行结构化处理，形成知识图谱。基于课程的独特性，知识图谱从知识、能力和创新三个维度出发，明确各个知识点的教学方向[12]。在此基础上，确定各层级教学内容及课时安排，构建知识结构模型。例如，基础理论部分包括图像的数字化过程、像素表示和几何特性；关键技术部分包括图像变换、增强、分割和压缩；应用领域部分则涵盖医学影像处理、遥感图像分析等。

第3步，确立各个知识点之间的联系。以“图像处理”为核心，构建知识点间的关联模型，并对各知识点进行逻辑推理。例如，图像分割的基础知识可以分为三个方面：分割原理、算法实现及评估标准。通过这种逻辑关系的梳理，形成清晰的知识结构网络。

图3展示了以创新能力为导向的数字图像处理课程知识图谱。图中，将数字图像分割、图像变换等核心概念按照逻辑和层级关系组织起来，形成完整的知识结构。将图像分割的基础知识分为分割原理、算法实现的基本过程以及算法实现后的评估标准三个方面进行详细介绍。在教学中，可以通过案例驱动的方法，将抽象的数学概念与具体的图像处理任务相结合。例如，在讲解图像的傅里叶变换时，可以展示如何使用这一变换来分析图像的频率成分，并将其应用于图像的滤波和锐化。

此外，通过实际的编程练习，让学生亲自实现算法，可以加深他们对算法原理和实现细节的理解。例如，学生可以通过编程实现图像分割算法，并对分割结果进行评估，从而掌握算法的实际应用方法。

最后，引入创新案例，展示如何将传统技术与新技术结合，以及如何应用于新领域。例如，结合深度学习技术，展示如何利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类或目标检测。这不仅能够激发学生的学习兴趣，还能帮助他们了解图像处理技术在前沿领域的应用。

在“导学”一体的教学模式中，知识图谱的运用强调了学生的主动探索和导师的引导作用。导师利用知识图谱设计教学计划和学习路径，明确每个教学环节的目标和要求。学生则在导师的引导下，通过知识图谱自主学习、发现问题并寻找解决方案，从而实现个性化和探究式学习。

通过建立一个动态更新的知识图谱，教师可以不断引入新的教学资源和案例，以适应技术的发展和学生的需求。这种教学方法不仅能够帮助学生掌握数字图像处理的核心知识，还能够培养他们的创新思维和解决实际问题的能力。

4结束语

在研究生科研创新能力培养的过程中，需要牢牢把握两条主线：一是以导师为引导，二是以研究生为主体。因此，本文通过构建基于知识图谱的研究生科研创新能力培养体系，以数字图像处理课程为案例，提出了一种融合表层与内在知识的有机教学体系，旨在优化知识结构并推动学科建设。

本文通过构建基于知识图谱的研究生科研创新能力培养体系，以数字图像处理课程为例，实现了对研究生创新能力的深度培养。将知识图谱作为一种强大的教学工具，不仅优化了课程知识结构，而且促进了学科的深入发展，为学生提供了一个结构化、互联的知识学习环境。在这个环境中，学生能够系统地掌握从基础知识到高级应用的全貌，理解不同概念之间的联系，从而加深对数字图像处理领域的理解。

通过“导学”一体的教学模式，强化了学生的主体作用和导师的引导作用，使学生在导师的指导下，通过知识图谱自主学习、发现问题并寻找解决方案，从而实现个性化和探究式学习。基于知识图谱的研究生科研创新能力培养体系，不仅提高了学生的学习积极性和课堂教学效果，而且通过完善的课程体系和丰富的科研实践活动，培养了学生的创新思维和综合应用能力，为其科研创新和职业发展奠定了坚实的基础。

在未来，我们将进一步优化基于知识图谱的“导学”一体化培养方案，探索其在不同学科和课程中的应用，以实现更广泛的教育创新。我们计划深入研究如何将知识图谱与新兴技术（如人工智能、大数据等）相结合，以提升教学的智能化水平，实现个性化教学和精准学习路径推荐。此外，我们还将关注知识图谱在促进学生终身学习、跨学科学习和国际视野拓展方面的作用，以培养适应未来社会发展需求的高素质创新人才。

参考文献：

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[5]史洁.浅析基于知识图谱的应用型人才能力培养：以人力资源管理专业为例[J].邢台学院学报，2015，30（1）：156-158.

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[9]赵玉鹏，王华生.科学知识图谱在研究生“自然辩证法概论”教学中的尝试[J].右江民族医学院学报，2012，34（4）：551-552.

[10]尹建鑫，王晓军.统计与数据科学知识图谱构建与创新人才培养[J].中国人民大学教育学刊，2023（2）：69-79.

[11]黄东英，刘威，刘晓红.全日制工科研究生科研创新能力培养模式的问题与对策研究[J].广西教育学院学报，2022（3）：184-188.

[12]刘振丙，李泽亚.基于知识图谱理论的信息论课程教学改革研究[J].电脑知识与技术，2018，14（12）：125-127.

【通联编辑：唐一东】

基金项目：湖南省研究生精品示范课程：数字图像处理技术及应用（湘教通〔2024〕18号）；2023年湖南工商大学学位与研究生教学改革研究项目（YJG2023YB02）；湖南省普通高等学校教学改革研究项目（〔湘教通（2023）352号〕HNJG-20230789）；中国高校产学研创新基金——科大讯飞高校智慧教学创新研究专项课题（2022XF050）