生机器视觉课程的CDIO教学改革实践

点赞:16312 浏览:70891 近期更新时间:2024-03-09 作者:网友分享原创网站原创

摘 要:阐述基于CDIO的机器视觉研究生课程教学改革实践方法,提出通过开展实践式教学、创建实习实验室、设计真实的教学环境等教学改革手段,加强教师素质培养与团队建设.实践证明,该改革方法能够改善课程教学效果,提高研究生科研能力.

關键词:机器视觉;CDIO;教学改革;研究生教学

我国的研究生教育经过扩招后,质量出现了严重下滑的现象,研究生教育改革势在必行.为提高研究生教育质量,课程体系改革是中心工作.传统的教育模式主要是教师主动传授,学生被动接受.这种教育方式已不适应当前人才培养需要,因此必须逐步改变传统教育模式,探索适合中国教育特色的研究生培养路线,实践证明CDIO是培养创新型人才的可行之路.本文以研究生机器视觉课程为试点,探索CDIO模型下的研究生教学改革方案.

1.机器视觉课程特点

随着数字图像处理、人工智能技术的快速发展,机器视觉应用越来越广泛.机器视觉成为了信息相關专业研究生的一门重要选修课,该课程涉及信息处理、计算机、机器人、人工智能等众多领域.机器视觉从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程,包括视觉处理中的方法、理论及信息描述等.该课程具有以下两个特点.

1)理论抽象,内容广泛.

机器视觉涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科领域,所涉及的内容数学表达抽象、内容广泛、算法繁多,学生难以理解.

2)与工程应用结合紧密,实践性强.

这门课程知识体系的构建源自各种特色专业应用领域.在工业中,特别是在各种生产线上,视觉产品应用非常广泛.只有让研究生经历大量的工程项目设计与实现,才能深切体会各种机器视觉算法和技术的功能及作用.

2.CDIO教育模式

随着经济、科技高速发展,全球面临工程人才短缺和工程教育质量问题.为了培养符合企业需求的人才,麻省理工学院、瑞典皇家工学院等4所大学经过多年探索、研究,创立了CDIO工程教育模式,并成立了CDIO国际合作组织.CDl0教育模式是构思(conceive)、设计(Design)、实现(Implement)、运作(Operate)4个英文单词的缩写.

(1)构思要求学生根据所掌握的专业知识基本原理,确定个人未来的发展方向.

(2)设计是以产品规划与设计为核心,通过产品研发,解决某个具体问题.

(3)实现是以制造或建造为核心,巩固学生所掌握的专业知识,提高实践能力,形成一体化的课程实践.

(4)运作是产品应用的各个环节.该环节将学生能力培养贯穿于从产品研发到运行的整个生命周期中.通过系统的产品设计与研发,提高学生的专业技术水平,培养学生个人能力、职业能力、态度、团队工作和交流能力等.

CDIO代表了一种工程教育理念,它是“基于项目教育和学习”及“做的过程中学习”的抽象表达和集中概括,强调通过密切联系产业培养学生的综合能力.燕山大学、清华大学、汕头大学等多所高校进行了CDIO教育模式试点改革,并取得较好的成效.

3.基于CDIO的“机器视觉”教学改革

本课题组借鉴国内外高校在CDIO教学改革方面的经验,重新审视了江苏科技大学研究生教学中机器视觉课程的不足之处,参照CDIO教育模式,结合江苏科技大学特点制定了基于CDIO的机器视觉教学改革方案.江苏科技大学研究生来自全国各地,部分学生是非计算机专业出身,知识水平及应用能力差距较大;同时,该课程内容涉及广泛、综合性强,需注重实践能力的培养,这些都给教学带来了困难.

3.1加强教师素质培养与团队建设

CDIO模式的实施需要教师深刻理解CDIO模式的理念,具备丰富的工程实践经验,并能长期与企业在各个工业领域开展合作,因此,江苏科技大学作出關于培育CDIO模式师资力量的计划.首先,让青年教师到企业挂职锻炼,了解企业实际需求及工业的相關技术发展;其次,与企业签订合同,让教师参与企业产品研发,提高教师工程实践能力;再次,将教师企业挂职经历、参与企业合作研发产生的效益等作为晋职的考核指标之一.

本次教学改革打破传统系、教研室的观念,组建复合型“机器视觉”教学科研团队.该团队以机器视觉课程为主线,吸收数学、计算机语言、软件工程等基础课,工业控制、机器人学、人工智能、模式识别、机器学习等专业课,实现机器视觉课程和相關专业课程的融合,促进机器视觉与相關专业知识的互相渗透和有机结合,实现教师及实验资源的合理使用.

同时,学校要求本课题中从事机器视觉教学的教师,不仅从事机器视觉课堂教学,而且必须参与相關项目,从事实际项目设计、开发、测试等工作.目前,江苏科技大学的机器视觉教学科研团队,已与企业合作承担了若干与机器视觉相關的项目.通过参与项目的实际开发,提高了教师的教学科研能力,同时为CDIO模式的有效实施创造了有利条件.

3.2开展讲座式、讨论式、实践式教学

本次教学改革将机器视觉的教学内容分割成滤波器、特征提取与匹配、图像分割、图像匹配、目标跟踪、光流、三维重建、缺陷检测等若干研究主题.针对每个主题设计项目,教师围绕项目进行讲授,让学生理解每个项目的目标、任务、所涉及的基础知识、开发项目的基本过程.

在课堂教学中,教师采用提问式教学方法,激发学生的讨论热情,鼓励学生自发的讨论问题.

项目实施过程中,将3-5名学生分为1组,每组同学选择并完成不同的项目,达到将所学理论融入科研实践的目的.学校鼓励学生完善所做项目,积极参加大学生“挑战杯”、机器人大赛、电子设计竞赛等各种科技竞赛,增强学生就业创新能力.

最后,组织学生进行课题讨论,提炼总结创新成果,并要求学生提交计划、分析、设计、开发、测试等创作文档.通过项目创新设计思路的描述和分析讨论,使学生将机器视觉课程与专业课程体系有机地结合起来,深入消化、吸收所学知识,理解、掌握科研创新的方法及过程,激发实践创新兴趣.3.3创建实习实验室,设计真实的教学环境

CDIO教育体系旨在培养高素质的工程技术人员,注重将教学项目的全过程放在真实的产品开发环境中.江苏科技大学非常注重教学工厂型实习基地建设,课题组抓住洽谈机器视觉项目的契机,与符合专业发展方向的机器视觉企业建立了校企合作机制,创建了符合教学要求的产品研发实习实验室.产品研发实习实验室既是教室又是实验室,真正做到“教学和实践合一”.课程教学时,让学生在实验室中产品开发的实际环境下进行实训、研究.学生在实践中学习,学习中实践,有利于其构建扎实的“机器视觉”知识体系.

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在产品研发实习实验室中,要求学生严格按照企业规定进行实际产品研发,例如产品开发中的需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、测试等工作要严格按照需求执行,要有相应的技术文档.这样有利于学生在真实的产品研发过程中掌握技术规范、工程化研发思想及相应的专业技能.

教师参与产品开发,可将教师的最新研究成果应用于企业,也可通过企业的实际需求带动教师的科研工作.在此过程中教师能更好地指导学生,与学生形成默契的合作關系.

另外,课题组将公司的企业文化及管理思想引入实习实验室教学环节中,让学生在企业环境下掌握管理知识、学习管理经验、养成良好的职业素养,做到企业运营与教学管理的真正融合.通过这样的教学形式,培养真正适合企业需要的人才.

3.4培养学生合作精神,增强学生团队意识

“合作精神”与“团队意识”是CDIO教育理念精髓所在.社会的进步与现代企业发展的趋势都对高校人才“合作精神”与“团队意识”的培养提出了迫切要求.但中国人内敛的传统自我意识使学生之间缺乏交流与合作,以考试为中心的应试教育忽略了对学生“合作精神”与“团队意识”的培养,独生子女问题导致部分学生自我思想较重,缺乏相互理解、宽容、谦让的精神.

因此,为了培养学生的“合作精神”与“团队意识”需要学生将所学的专业知识运用到团队课题中,在课题中实践合作精神,培养团队意识.实践教学作为研究生教学环节中重要的组成部分,是培养学生实践及创新能力的重要途径,更能将“团队意识”的培养落到实处.

在机器视觉课程中,安排4~5名学生组成小组,完成项目作业,每人承担项目的不同部分,最后以组为单位提交设计、开发报告,让学生逐一汇报自己的工作,进行项目总结交流与经验分享.这种方式即拓展了学生的知识,又培养了学生的语言表达、沟通协调等能力.

机器视觉类项目以算法为主,需要通过软件编程实现,在实际项目开发中通常采用VSS(VisualSourceSafe)源码版本控制软件进行团队开发管理.教学中,学生的项目计划文档、需求分析文档、软件设计文档、算法源代码、测试文档等均通过VSS怎么写作器实现共享管理,以便学生从项目中学会计划、协调、沟通,提高学生的组织和团队合作能力.

学生最终的成绩以小组共同开发的软件为评分依据,同组组员得分相同.通过项目调动学生的主观能动性,增强与他人的合作精神,培养团队意识.

4.教学效果评价体系

为了客观地评价CDIO教育模式的教学效果,发现教学过程中的问题,制定教学完善措施,需要建立一套科学的教学效果评价体系.在CDIO模式中,除了评估学科基础知识、基本技能之外,也要评估学生个人的人际交往技能以及产品研发过程控制和系统构建技能.

本课题组使用以下方法衡量学生是否达到预期学习效果.

(1)笔试.评价学科基础知识、基本技能的掌握程度.

(2)口试.项目完成后,每个学生都要阐述产品的计划、分析、设计、编码、测试等产品开发过程,以评价学生创新、思维、表达、团队协作等综合能力.

(3)软件演示.将每个项目小组开发的软件进行展示,由多名教师联合评估打分,并提出反馈意见,以便后期改进.

通过测评,评估学生的综合能力,并发现教学过程中的问题,以便在下个教学阶段进行完善.

5.结语

本课题通过CDIO教育模式与机器视觉课程相结合,将教师、学生与企业紧密联系在一起,将教学项目的全过程置于真实的产品开发环境中,提出针对机器视觉课程的具体措施和建议.实践证明,采用这种教学方式提高了研究生的教育质量,是对今后培养符合社会需要的高素质工程技术人员的一次有益尝试.