图像处理课程教学改革探究,本文是教学改革类专升本毕业论文范文和教学改革和图像处理和课程类本科论文开题报告范文.
教学改革论文参考文献：
摘 要图像处理是电子信息类本科专业的一门专业课程,是检验电子信息类本科生前期课程学习融会贯通能力与后期实际工作中的综合应用能力的一门课程.在培养学生创新性思维、分析问题能力和解决问题能力方面占有重要地位.以图像处理为对象,从课程内容、授课方式、学生参与三个角度出发,探讨能够激发学生学习主动性,拉近学校教育与社会需求距离的切实可行的教学方法.
关键词图像处理课程内容教学方法学生参与
1 引言
数字图像处理课程是电子信息类专业本科生的专业必修课,是检阅电子信息类专业学生数学、物理、信号处理等相关课程学习结果的重要内容,同时也是体现学生自主思考、创新能力的一门课程.数字图像处理是本科阶段专业性较强的课程,也是当前科学研究的热门领域.数字图像处理具有广泛的应用领域,将图像处理灵活地应用到各个领域,进行创新性研发工作是电子信息类专业本科生的毕业目标之一.
目前,图像处理课程的教学从课程内容、授课方式到学生参与,即常规的“教”与“学”都有严重的不足.首先在课程内容上,数字图像处理课程具有内容多、涉及领域广的特点,教师把更多的时间精力放在横向内容上,花费大量时间讲授图像处理各领域的内容,对于课程内容的纵向深度涉及较少；其次,在授课方式上,传统的教学模式要求以教师为主,通过课堂授课向学生传授知识,这种模式将教师置于主体,学生学习效果的好坏直接与教师相关,忽视了学生.第三,在学生参与教学活动上,继续填鸭式教育,图像处理是与实际应用联系紧密的一门课程,其所涉及的内容、方法在不断推陈出新,学生如果无法适应这种快速发展的要求,只是闭门造车,必然导致学习效果差、学习兴趣低.从上述三个方面出发,探索针对数字图像处理课程行之有效的方法,使学生真正学到知识,做到学有所用[3].
2 课堂教学存在的不足
数字图像处理作为一门专业课程,一方面要求学生具有很高的理论基础,它与数学、物理、信号处理等基础课程紧密相连；另一方面,又要求学生掌握高端的软、硬件平台.学生要学好数字图像处理课程必须理论与实践能力都过硬.
目前,数字图像处理相关教材多以研究领域划分章节,如图像增强、图像复原、图像压缩编码等,课程内容也是在此基础上以基础的理论知识为主,分章节进行,通过近五年的课堂效果反馈来看,学生对理论性的内容兴趣低,热情不够,或者说课堂越来越难以吸引学生,传统的将学生控制在课堂的教学方式的弊端越来越明显.导致这种现象的原因是多方面的,一方面,理论知识老旧,很多先进的图像处理方法已经应用到日常生活中,对于年轻人来说他们已经在使用这些产品,如图像处理APP,生物特征识别、视频监控等.另一方面,见多识广,我们所面对的大学生群体与10 年前的大学生是有明确的区别的,学校已经不再是他们获取知识的唯一场所,网络课堂、短期出国访学、社会上的培训机构等等,家庭经济条件和社会环境的改善使他们更有机会开阔视野、涉及的领域更广阔,甚至在某些方面他们的掌握程度超过了教师,自然对课堂教学没有足够的重视.要适应现状,就要及时变革.
3 加深理论深度,灵活运用教学手段
想要改善现状就要综合学生、学校、社会三个方面因素分析,寻求解决问题的方法,三者缺一不可.作为普通本科学校的学生,未来将是国家建设的中坚力量.我们需要培养的是具有扎实的理论基础,具备运用所学知识解决实际应用中的常见问题,进而进行创新性研发的技术人才.
首先,整合课程内容,加深理论深度.数字图像处理与高等数学、数字信号处理、C++、ARM、FPGA 等理论及软硬件平台的关系密切.理论、软件、硬件三者缺一不可.在数字图像处理的课堂上通过实际应用案例让学生明确前期所学课程在专业课程中的运用,从而在学习图像处理的过程中能够主动将前期知识运用到图像算法的设计中,达到解决问题的目的.在此过程中,注重培养学生举一反三的能力,做到熟练运用所学知识解决实际问题.
将科研成果引入教学内容中,提升理论高度,基础的图像处理算法在日常的各个领域的应用已经有所普及,如生物特征识别中的指纹、虹膜识别等,在智能设备上已经加载,学生对其原理、实现过程已经有所了解,兴趣自然会降低.如果能够将教师的科研内容如全息图像处理、目标分割、跟踪等内容以专题的形式介绍给学生,让他们清楚除了基本的内容,图像处理在军事、航空航天等高端领域还有更为广阔的研究空间.有助于学生明确“冰冻三尺,非一日之寒”,理论基础是后续科研工作的基石[1,2,4].
4 改革传统的教学模式,注重教学方法多样化
以现有教学方法为基础,引入“MOOC”“翻转课堂”“模拟工程项目”“团队作业”等方法.课堂的主人是学生,学生通过查找资料,观看视频,分析实际工程项目与老师讨论等方式学习.这种方式是否能够成功呢？以数字图像处理为例,本科阶段60%的理论知识在之前的课程中已经学习过.对学生来说最困难的不是基础知识储备,而是灵活地应用之前的理论知识解决数字图像处理中的问题.例如,怎样改变一幅图像的亮度？这是图像处理的简单问题,所运用的数学知识也很简单,一个线性函数就可实现.对于学生来说,在没有问题存在的状况下,他们可以举出几条几十条这样的线性、非线性曲线,而当问题摆在他们面前时,他们却无从下手,毫无思考能力.这是填鸭式教育的恶果,接受方式、思维方式一旦固定,将很难在短时间内打破.通过“翻转课堂”由教师提出问题,学生来完成,在查找资料,观看示例的过程中,学生的思维模式重塑、自学能力得到提高.学生在准备过程中出现的问题可以在课堂上与老师讨论,“条条大路通罗马”,真理可能只有一个,但是通向真理的道路是万千的.解决问题的方法从来都不是唯一的.我们要培养的是技术人才,不是流水线上的操作工.
中国的老师喜欢安静听话的学生,这也是多种原因导致的,如教育资源少,师生比低,教学内容多等等.经历这种教育方式洗礼的学生,在课堂上习惯了保持沉默.学生过关斩将进入大学,更是心神俱疲,学习兴趣已经寥寥无几.加之习惯了填鸭式教育方式,自我控制、自学能力差,大学课堂授课方法也无新意,学生自然没有学习热情.在底特律大学访学时,一位美国教授对中外学生进行了对比.他称赞一小部分中国学生“good”,受到教授的喜爱,毕竟勤奋又能干的学生放在哪里都受欢迎.但是,对于大多数中国学生,他的评价是听话,循规蹈矩,不惹是生非.在课堂讨论,课外活动,团队协作,在有创造性、开拓性的学习中表现迷茫,不知所措.美国学生,课堂上表现得活跃、大胆,散漫,同样让教授头疼.但是他们在课后学习中独立、有创造性.最后的结论是,如果能够将中美学生的优点结合起来,那将是教师最乐意见到的景象.
清楚了问题所在,就要有目的地解决.首先,分出一部分课堂的主动权和话语权给学生.教师要引导学生思考问题,分析问题,进而解决问题.学生要具备分析问题,能够给出分析报告,并判断分析结果是否合理的能力.其次,提高教师自身专业素养,以发展的眼光看待学生.我们当下所面对的大学生,他们的生活环境、学习环境有明显的改善.部分学生在进入大学之前有过短期出国访学、参加各种比赛、活动等经历.他们对教师的教学水平、专业能力自然要求很高,无形中迫使教师提升科研和社会活动能力,教师要不断学习,积极深造,参与企业项目,各项竞赛等活动,做到专业能力和实践能力都过硬,又有能力指导学生,成为受学生尊敬和爱戴的老师.
5 结语
数字图像处理是电子信息类专业具有代表性的专业课程,也是学生最早接触到的专业课程.在近十年的数字图像处理课程授课经验基础上,结合学生、教师、社会三方面因素,尝试数字图像处理课程的教学内容、教学方法和学生参与方式的变革.上述方法在近几年的授课过程中已经运用,受到学生欢迎,也拉近了学生与社会需求间的距离.后续继续从学生、社会需求的角度出发,力争校内完成学生基本工作能力的培养,向社会输送合格人才.
参考文献
[1] 杨为民.改革单片机课程教学提升学生的创新能力[J].大学教育,2017(4):42-43.
[2] 申大魁.大数据背景下我国大学课程与教学改革趋势分析[J].大学教育,2017(2):15-16,19.
[3] 安仲强.浅谈图像处理课程改革[J].创新教育,2015(28):138.
[4] 蔺红春.我国学校课程建设十五年:回顾与反思[J].教育学报,2017(2):56-62.
编辑李金枝
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