前沿技术实际应用案例化教学研究——以“数字图像处理”课程为例

随着科技的不断进步,数字图像处理领域不断创新,涌现新技术,导致“数字图像处理”课程出现了教学内容滞后的问题。在新工科背景下,防灾科技学院教学小组建立了一个数字图像前沿应用技术教学案例库,通过数字图像科研论文阅读与分享,迭代性地整理并更新实践教学案例,同时采用案例化驱动教学模式,为学生提供具有评估标准的实践任务。这种案例化教学模式有助于激发学生的学习兴趣,使学生开拓眼界,并确保学生对专业前沿技术有深入地理解和掌握。

“新工科”背景下“数字图像处理”课程的思政探索研究

针对“新工科”背景下的课程思政进行探索,对课程思政在教学过程中的定位、实施准则、教学评价等问题进行研究。首先明确了课程思政的定位,即全程隐性融入教学过程中。其次设计了4条教学准则,即通过优化专业课内容而不断提高载体质量、增强教师课程思政意识和思政能力、将思政元素隐性融入教学、全方位深挖时效性强的思政元素案例。最后采用过程性评价的方式进行教学效果评价,教学反馈显示教学效果较好。

OBE理念下“数字图像处理”课程案例教学探索

数字图像处理是现代信息处理的研究热点。针对学生对“数字图像处理”课程参与性低,教学效果不显著的问题,文章对课程案例的内容进行了设计,将OBE理念和多类案例融入教学,并在电子信息工程专业进行教学实施,实现了教学目标,达到了夯实基础理论知识、提高学生自主学习能力的培养目标。实践表明,OBE理念下的“数字图像处理”案例有效地提高了学生的学习热情,教学效果显著提高,获得了较满意的达成度。

基于OpenCV的“数字图像处理”课程阶梯式实践教学体系研究

“数字图像处理”课程通常以理论授课为主,辅以少量的实验学时。其本质要求是使学生通过课程学习,具备基于常用图像库编写代码解决实际工程中有关图像处理与分析的问题。但是,仅靠少量的实验学时,难以全面彻底地培养学生的实际动手能力。基于OpenCV,文章提出一种由浅入深、由点及面的阶梯式实践教学体系,具体分为“课堂-作业-实验-大作业”四个层次,为学生搭建“算法函数讲解-单个算法简单应用-多个算法融合应用-工程问题综合运用”的平滑学习曲线。通过批阅学生过程考核材料发现,大多数学生的任务完成质量超过预期。课程问卷结果显示大多数学生都很快适应并融入了该实践教学体系,并认为该体系有效地培养了自己编写图像算法以解决实际工程问题的能力。

应用型本科院校“数字图像处理”课程教学改革

针对应用型本科院校和电信类专业的人才培养目标,对“数字图像处理”课程进行了理论和实践方面的教学改革探索。采用翻转课堂教学模式、优化教学内容、强化理实融合等方式对理论教学进行改革。从引进项目驱动、鼓励科技创新、结合地方经济特点等方面对实践教学进行改革。这些改革措施有效激发了学生的学习兴趣,提高了学生的实践能力,提升了教学质量。

课程思政内涵理解及实践——以医学院校“数字图像处理”课程为例

目的/意义理解课程思政的内涵,探索课程思政元素与课程相融合的有效途径。方法/过程从剖析课程思政内涵出发,根据医学院校“数字图像处理”课程特点,确定课程思政育人目标,制订课程思政实施策略。结果/结论实现课程思政元素融入的“数字图像处理”教学内容设计,通过线上与线下相结合的方式,探索在医学信息工程专业中开展课程思政。

工科课程思政教学设计与实践——以“数字图像处理”课程为例

在新工科背景下,理工科专业课引进课程思政教学,对实现“三全育人”具有重要意义。数字图像处理在许多领域得到广泛应用,因其理论性与技术性较强,与人工智能关系密切而备受学生青睐。通过梳理“数字图像处理”课程从专题导言、理论算法及实践等方面进行课程思政设计的思路,展示了课程思政的典型案例,并对专业课开展课程思政教学的路径和举措进行了探索与实践,为新工科背景下的专业课程提升课程思政育人效果提供了参考。

培养科研能力的“数字图像处理”课程实验教学改革研究

对电子信息类专业的“数字图像处理”课程实验教学改革进行了研究和探索。以学生兴趣为导向,设计与理论课教材相匹配的实验内容,让学生对教材中的图像处理技术进行仿真实现,切身感受各种图像处理操作的效果。此外,通过“基础实验—拓展实验—论文复现和创新”的多层次培养,激发学生对课程的学习热情、拓宽学生在图像处理领域的知识面、引导学生参与学术研究。实践证明,该教改方案提高了学生发现问题和解决问题的能力,可为各高校培养科研型和创新型人才提供借鉴。

“数字图像处理”课程的建设与教学改革

精品课程是学校创建世界高水平大学教学质量与教学改革工程的重要组成部分，是起龙头和示范作用的课程。文章从“数字图像处理”课程教学内容体系、教材、教学方法与手段、实践教学和师资队伍等方面的建设与改革入手，探讨精品课程建设和教学改革的途径。

“数字图像处理”课程双语教学的探索和实践

"数字图像处理"是我校信息工程专业大四学生的一门专业必修课,该门课程从2009年开始采用双语教学。首先介绍了在"数字图像处理"课程中开展双语教学的意义与目标,然后针对目前该课程双语教材匮乏、授课方法单一、理论联系实际不足等问题,结合我校目前的具体情况,阐述了在双语教材和参考书选择、课件制作和授课方式、课堂组织和教学理念、课程实验和考核方式等教学环节上所进行的有益探索和实践,最后提出了在双语教学中的几点思考。

“数字图像处理”课程思政教学实践——以图像变换单元为例

围绕"立德树人"的根本任务,高校教师在传授专业知识的同时,要深入挖掘专业课程思政元素,实现价值引领与知识传授的有机结合。以"数字图像处理"课程中的"图像变换"单元为例,通过对教学内容的深入剖析,凝练出专业知识背后所蕴含的哲学思想和科学态度;兼顾课程内容的体系性和时代性,精心设计教学案例,通过形象生动的生活故事、科学名人逸事,将育人的价值引领内蕴到专业课程教学中,在专业人才培养中布局育人的价值内涵,达到教书育人的目的。

“数字图像处理”课程设计与学生实践动手能力的培养

本文从“数字图像处理”的特点和具体课程设置情况出发，讨论了如何明确教学目标，采用课程设计的教学考核模式来培养学生的动手能力和科研能力。

Matlab在“数字图像处理”课程教学中的利弊分析

"数字图像处理"是电子信息类等专业的一门重要的专业课程,目前多数学校在"数字图像处理"课程教学及课程设计中采用Matlab作为编程语言。但它在实际应用中并非十全十美。本文主要以"数字图像处理"课程的教学为例,分析了Matlab在本科课程教学实践中的优势与弊端,并就如何合理应用Matlab提出了相应的对策。通过我院多年的教学实践证明,这些措施的实施,充分发展了学生的个性,提高了创新能力。

“数字图像处理”课程实验改革与实验系统的研究

"数字图像处理"课主要讨论用计算机对图像进行加工分析的方法.本文针对数字图像处理课程实验教学中存在的不足,对实验内容进行了教学改革.以培养具有创新精神、实践能力的高素质人才.

“数字图像处理”课程教学改革的尝试

本文针对"数字图像处理"课程和学生特点,介绍了教学过程中实施的一些改革措施,包括采用现代化教学手段,"设问-思考-引导-尝试-总结"的教学模式和学生分组的学习方式,加强实验和课程设计教学环节以及完善评分机制等方面。并对教学过程中发现的相关问题进行探讨。

测控专业“数字图像处理”课程体系优化研究

本文从测控专业角度出发阐述了"数字图像处理"课程的特点和进行教学改革的必要性。结合专业培养方向及学生实际情况,探讨了课程体系优化的有效途径,提出从理论授课内容、授课方式、教材建设、实验教学及考核方法等方面提高教学质量的方法,对于提高学生学习兴趣、加强工程实践应用能力以及培养信息技术时代的创新型人才具有重要意义。

基于混合式教学的“数字图像处理”课程建设

“数字图像处理”课程理论性强、公式繁杂,主要章节间缺乏连贯性,学生学习难度较大。此外,传统的课程教学只注重图像处理算法原理讲解,忽视学生创新意识、思想道德和团队精神的培养。针对这些问题,基于OBE理念,开展了“数字图像处理”混合式教学课程建设。通过突出学生中心、重新构建课程知识体系、融入任务式学习方法和课程思政元素、改变课程考核模式等途径,提升课程的“两性一度”。通过三年的教学实践,“数字图像处理”混合式教学课程建设取得了显著的成效。

“数字图像处理”课程教学体系改革的探索

分析图像处理教学内容中的难点以及各知识点之间的相互关联,提出"数字图像处理"课程的分层教学体系。将案例驱动式教学方法引入教学过程,选择解决实际问题的数字图像处理系统作为主线串联起分层教学体系中的各个理论知识点。教学实践表明,"数字图像处理"课程的分层教学体系配合实用的教学案例能够有效地引导学生建立起完整的数字图像处理知识体系,极大地提高学生的学习兴趣、综合能力与创新能力。

“数字图像处理”课程教学改革探索

"数字图像处理"是数字媒体专业的核心专业基础课程。针对"数字图像处理"课程特点和数字媒体专业要求以及该课程教学中存在的问题,对"数字图像处理"课程教学进行了一系列改革探索:第一,优化课程教学内容,适应图像处理技术的发展趋势;第二,采用多种教学方法,开展理论知识教学;第三,增加综合性和创新性实验,开展实践教学;第四,完善考核方法,综合评价学生学习效果。教学实践经验表明,改革措施在教学中取得了良好的教学效果,培养了学生理论联系实际以及解决实际问题的能力,提高了学生的学习兴趣。

专业认证理念下“数字图像处理”课程教学探索

在工程认证三大核心理念下,对“数字图像处理”课程目标、课程内容、教学实施方式和课程考查等方面进行教学改革,同时在教学实施过程中将协同育人理念也贯穿于其中,这样既体现了以学生为中心,以成果为导向,持续改进的协同育人模式,同时提高了学生实践协同创新能力和解决复杂工程问题的能力。