“新工科”背景下《数字图像处理》课程教学体系的设计与实践：JYJG2023042

引言

在信息技术飞速发展的时代，数字图像处理已成为计算机科学、人工智能等领域的重要组成部分，并在医学成像、工业检测、自动驾驶等实际应用中发挥着关键作用。高校作为培养创新型人才的基地，肩负着为社会输送具有数字图像处理专业技能的人才的任务。然而，传统的教学模式多集中于理论知识的传授，缺乏实际操作和项目应用的环节，导致学生在掌握课程内容时出现理论与实践脱节的现象。成果导向教育（Outcome-Based Education, OBE）理念强调以学习成果为导向的教学设计，通过明确的成果指标引导课程内容的设置和教学方法的选择，为培养应用型人才提供了新的思路。因此，如何将OBE理念有效融入“数字图像处理”课程的教学设计，成为当前课程改革的焦点。本研究以OBE理念为指导，对“数字图像处理”课程进行全面的教学设计与实践探索。研究的主要目的是通过对教学内容、教学方法、评价机制等多方面的优化，提升学生对知识的掌握度和实际应用能力。

1 OBE理念与“数字图像处理”课程教学需求分析

在当前教育改革背景下，成果导向教育（OBE）理念逐渐被应用于各类课程设计中，尤其是实践性较强的技术课程。在“数字图像处理”课程中，引入OBE理念能够帮助教师明确教学目标，以成果为导向规划教学内容与方法。通过对学生能力的最终成果进行追溯和反向设计，教师可以更精准地培养学生在实际应用中所需的技能。

1.1 OBE理念的基本概念及其在课程设计中的应用

OBE理念强调以学生的学习成果为核心，注重结果导向的教学规划。不同于传统的知识传授模式，OBE通过制定明确的课程成果指标，驱动教学内容和评估方式的设计。在“数字图像处理”课程中，OBE理念的应用可以引导教师设定学生需达到的技能，如掌握基础的图像滤波、增强处理和分割算法。借助OBE的反向设计思路，教师能够围绕这些目标组织教学内容，使学生的知识、技能和态度得到系统提升。

1.2 “数字图像处理”课程的学习需求与技能目标

数字图像处理作为一门技术密集型课程，要求学生具备基本的编程能力和数学分析能力。因此，在教学目标的设定上，需要明确学生在完成课程后应达到的知识和技能水平。具体而言，学生应掌握基础图像处理算法的实现，能够理解图像滤波、边缘检测和特征提取等基本操作。此外，学生还需具备处理图像噪声、改善图像质量的能力。这些目标不仅要求学生具备理论知识，还需结合实际应用，在实验操作中锻炼其编程和图像分析能力。

1.3 学生知识基础与学习特征分析

学生的知识基础和学习特点直接影响教学设计的效果。通常情况下，选修“数字图像处理”课程的学生已具备一定的编程和数学基础，但其掌握程度存在差异。例如，一些学生可能对图像处理算法较为熟悉，而另一些学生可能对编程实现不够自信。因此，针对学生在编程、算法理解等方面的差异性，课程设计需采取分层教学策略。此外，还需关注学生在学习中常遇到的难点，并设计对应的教学支持，如加入图像处理软件的操作演示和实践案例，以帮助学生更好地理解复杂概念。

2 OBE理念指导下的“数字图像处理”课程教学设计

2.1 教学目标设计与分层设定

教学目标的明确是OBE教学设计的核心。在“数字图像处理”课程中，依据学生的认知和操作能力水平，将教学目标细分为三个层次：基础层、提高层和应用层。基础层的目标是让学生掌握图像的基本处理方法和常见算法的使用，例如滤波、图像增强等操作；提高层的目标是引导学生在理解算法的基础上，具备独立编写图像处理程序的能力；而应用层的目标是培养学生解决实际问题的能力，通过项目设计或案例分析，将学到的图像处理方法应用于更复杂的场景中。通过分层目标设定，课程能够照顾到不同学习水平的学生，并为每一层次的学生提供适合的挑战和成长空间。

2.2 教学内容与模块化设计

在教学内容的设计上，基于OBE理念将课程划分为若干模块，以便于学生逐步掌握“数字图像处理”的核心技能。课程模块包括图像预处理、图像增强、特征提取、图像分割和图像重建等，每个模块内包含具体的知识点和实践技能。例如，在“图像预处理”模块中，教师将介绍去噪、平滑和锐化等基本技术，并配以操作演示；在“图像增强”模块，教师将讲解直方图均衡化、对比度增强等技术，并指导学生通过编程实现。在模块划分的基础上，每一知识点都配有相应的练习，以帮助学生加深理解和掌握实际操作技巧。

2.3 课程教学方法与教学策略

基于OBE理念的多元化教学方法能够更好地激发学生的学习兴趣，并促进知识与技能的掌握。在“数字图像处理”课程中，案例教学、实验教学和项目驱动式教学是三种主要教学方法。案例教学通过真实的图像处理案例帮助学生理解抽象的算法原理，例如使用医学影像的去噪案例，让学生亲身感受算法在不同应用场景中的效果。实验教学则通过设置具体的实验项目，如“边缘检测的算法实现”，引导学生通过亲手操作加深对算法的理解。项目驱动式教学以综合性项目为核心，例如“实现人脸识别的图像预处理”，让学生在完成完整项目过程中体会知识的集成应用。同时，课程采用混合式教学策略，利用线上资源和线下课堂互动相结合的方式，将课堂教学与自主学习紧密结合，提升学生的自主学习能力。

2.4 课程评价方式与结果反馈机制

在OBE教学设计中，评价方式必须能够真实反映学生对课程成果的掌握情况。“数字图像处理”课程的评价体系包含形成性评价和总结性评价。形成性评价在整个教学过程中进行，主要包括课堂小测、作业和小组讨论等，目的是及时发现学生的理解偏差，并给予反馈和指导。总结性评价则在课程结束时进行，通过期末考试或项目报告等方式，评估学生在整个课程中的学习成果。此外，为确保评价机制的有效性，课程设置了反馈环节，通过学生的期末反馈、课程中期评估等方式收集学生的学习体验和意见，并对教学设计进行相应的调整和优化，提升教学的针对性和实效性。

3 OBE理念指导下的“数字图像处理”课程实践活动

3.1 实验设计与项目化学习案例

实验教学是数字图像处理课程中不可或缺的部分。为了让学生更好地理解图像处理的各个环节，课程设计了多个分阶段的实验项目。一个典型的实验项目是“图像边缘检测”，学生需要在该实验中学习Sobel、Canny等不同的边缘检测算法，并通过编程实现，从而理解不同算法在边缘检测中的适用性及效果。另一个重要的项目是“图像复原项目”，学生需在实际操作中解决图像去噪和恢复等问题。通过这些实验，学生能够加深对基本图像处理算法的理解，同时锻炼编程能力和数据分析能力。

此外，项目化学习的案例设计是将课程知识应用到更复杂的实际场景中。例如，在“人脸识别系统”项目中，学生需要完成从图像预处理到特征提取再到人脸识别的整个流程。

3.2 学生自主学习能力的培养

OBE理念强调学生的自主学习与自我管理能力，这在实践活动中尤为重要。为此，课程设置了若干自主学习模块，允许学生在课程之外进行深入学习。例如，课程提供了相关的在线学习资源和编程教程，学生可以在这些资源的引导下，进行算法的深度学习和延展应用。此外，课程中的开放性实验也为学生提供了独立探究的机会，例如设计和实现新的滤波算法或改进已有的算法。这些自主学习模块帮助学生从被动的课堂学习转变为主动的知识构建过程，使他们在未来的学习和工作中能够更具独立性。

课程还通过在线学习平台向学生提供丰富的学习资料，包括视频讲解、算法演示和代码模板等。学生可以根据自身需求选择学习内容，提升他们对知识的掌握深度。例如，学生在观看“图像增强技术”的视频讲解后，可以结合课程资源中的代码模板，完成相关的编程任务，从而在实践中加深对图像增强原理的理解。通过自主学习的方式，学生的自主研究能力和学习积极性得以显著提高。

3.3 小组合作和跨学科融合实践

OBE理念倡导多元化的学习方式，而小组合作是其中的重要组成部分。在“数字图像处理”课程中，许多实践活动都采用小组合作的形式。例如，在“图像分类项目”中，学生被分成小组，分别负责不同的任务，如数据预处理、特征提取和模型训练等。这种任务分配不仅可以提高工作效率，还能让学生体验团队合作的流程和方法。小组成员通过合作探讨和任务分工，不仅可以提高学习效率，还能够培养沟通能力和协作精神。

跨学科融合是另一个重要的实践方向。例如，在“智能交通监控”项目中，学生需要结合图像处理和机器学习的知识来进行车牌识别和交通流量分析。这个项目要求学生在图像处理的基础上，应用其他学科的知识，从而培养其跨学科的知识整合能力。

4 教学效果分析与改进建议

4.1 学生学习成果评价与分析

在OBE理念指导下的“数字图像处理”课程，通过作业、测验、实验报告等评价方式，数据表明80%的学生能掌握图像预处理和滤波去噪技术；约70%的学生在图像增强和特征提取中表现良好。然而，在更复杂的项目环节，如图像复原和分割中，仅60%的学生能准确完成。创新实践方面，只有约40%的学生在期末项目中展现出独立的创新能力，显示出课程在高阶应用和创新培养方面的不足。课堂反馈显示90%的学生对案例教学和项目驱动方式表示满意，整体教学在理论和基础实验操作方面达到预期。

4.2 教学设计与实践中的问题反思

教学设计中存在的问题主要集中在编程基础薄弱和创新性不足。部分学生在复杂算法实现中遇到困难，数据显示约25%的学生在编码上花费较多时间，实验效果差异较大，反映出编程基础薄弱的普遍性。为此，课程需要增加编程基础辅导和指导课程。此外，当前教学目标侧重基础技能，对创新性任务引导不足。未来可以在高阶模块中增加开放性实验，让学生自由选择算法并设计改进，进一步培养其创新能力。

4.3 课程教学的优化建议

基于对教学效果的分析与反思，为进一步提升“数字图像处理”课程在OBE理念下的实施效果，优化措施显得尤为重要。首先，针对学生编程基础薄弱的问题，建议在课程初期增设编程基础辅导模块，提供简易代码示例和基础算法的详细解说，帮助学生逐步掌握必要的编程技能。此外，通过引入辅助教学资源，如线上编程练习平台和互动学习工具，使学生能够在课外自主提高技能，为后续课程内容打下扎实基础。其次，为加强创新能力的培养，未来课程设计应增加开放性项目。例如，在高级模块中设立“自主图像处理项目”，让学生选择感兴趣的算法进行优化或应用拓展，培养他们在实际应用中的创造力和问题解决能力。同时，邀请行业专家或采用案例分析，展示图像处理技术的实际应用场景，以激发学生的创新思维，拓宽他们的视野。

5 结论

本文基于OBE理念，对“数字图像处理”课程进行了系统的教学设计与实践探索。通过分层次的教学目标、模块化的内容设计、多元化的教学方法以及多维的评价机制，课程实现了学生理论知识与实践能力的提升。尽管在编程基础和创新能力培养方面仍需优化，但总体教学效果达到了预期。未来将进一步完善教学方法，增加开放性项目和前沿技术引入，提升学生的创新能力与应用水平，为其职业发展提供更强有力的支持。

参考文献

[1]刘姝廷,张文波,刘芳.OBE理念下“数字图像处理”课程案例教学探索[J].科教导刊,2024,(11):125-127.DOI:10.16400/j.cnki.kjdk.2024.11.040.

[2]李彦,邓承志.融合OBE理念和新兴科技的《数字图像处理》课程“双线程”教学模式研究与实践[J].江西科技师范大学学报,2022,(06):124-128.

[3]崔文超,邹俊杰,汪方毅,等.OBE理念下项目驱动的数字图像处理教学研究[J].图学学报,2020,41(06):1031-1038.

[4]贾茜,赖重远.“OBE”理念下工科课程逆向教学设计及其效果定性研究——以数字图像处理为例[J].现代信息科技,2022,6(18):178-184.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.18.044.

[5]田伟,邓承志,吴朝明,等.基于OBE理念的《数字图像处理》课程教学改革与实践[J].当代教育实践与教学研究,2020,(03):191-192.DOI:10.16534/j.cnki.cn13-9000/g.2020.0458.