基于BOPPPS模型的数字图像处理教学设计

  • 格式:docx
  • 大小:23.56 KB
  • 文档页数:4

下载文档原格式

  / 4
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

基于BOPPPS模型的数字图像处理教学设计

数字图像处理是讲授在特定的需求下如何采纳计算机技术对数字图像进行相关处理的一门课程,目前是我校电子电气工程学院的学科基础平台课,主要面对大二的本科生,同学来自于四个一级学科中的六个专业。在这种背景下,如何精确把握知识结构和有效组织教学方式对课程主讲老师们提出了更高的要求。为了解决这些问题,在讲授该课程的过程中引入了BOPPPS教学模式,即采纳BOPPPS模型来组织知识点拆分和教学过程,使同学既能够清楚地了解到基础知识,还可体会到相关方法的实际应用和讨论趋势。

一、课程定位及现状

数字图像处理涉及多类学科,理论深度、难度均较高,需求应用也特别广泛,课程内容丰富庞杂。近年来计算机、数学、生物医学、通信技术的迅猛进展,推动着数字图像处理课程中教学内容和教学方式的更新和替换,并且依据课程群框架和授课对象的自身特点,多位一线老师已经进行了一系列课程建设与优化,例如从工科专业角度出发优化基础课程提纲[1]、以专题形式组织多层次指导、以项目驱动模式开展教学[2]、以研讨方式修订教学方案[3]等等。

数字图像处理目前是我校电子电气工程学院的学科基础平台课,授课对象来自于四个一级学科中的六个专业,包括计算机科学与技术、自动化、电子信息、电气工程等。授课人数较多、学科背景分散的特点为我院的主讲老师提出了新的挑战。以往在教学过程中僅采纳经典教材、以理论授课为主、径直以Matlab软件进行试验验证的方式已不适应于如此宽泛的专业背景及授课人数。因而,对作为学科基础平台课的数字图像处理课程进行教学改革势在必行。

数字图像处理知识点之间尽管关联紧密,但知识结构并不显著,因而面对多专业来精确把握知识结构及难点重点是课程教改的首要问题。首先,应当重新理解并整合数字图像处理课程的理论体系,尤其是要深入了解各专业的前期课程设置以便了解各专业同学的先验知识

及技能掌控状况,优化精选存在共性的授课内容。其次,应当立足于科学前沿讨论成果,汲取数字图像处理领域的新技术和新方法,逐级逐步地更新课程知识要点,并充分考虑知识的连接过渡及先后次序,依据授课对象的实际状况突出知识重点及难点,着重介绍技术和方法的讨论背景及意义,以及实践应用和优劣之处。再次,在知识结构系统化的基础上,应当将主讲老师的科研成果或应用成果反哺于本科教学,并且以案例方式使之更加详细化,可以使得让同学从原本的知识点简约叠加转变为对现有知识结构的立体化感知,从理论分析到实际案例来进一步明确知识的演化。

二、BOPPPS教学模型的应用

在明确课程内涵的基础上,为适应学科的进展,结合详细的教学实际和同学的学习需求,重新修订了教学方案,确定了课程的重点和难点内容范围。在更新课程知识结构时,充分考虑知识的讲授框架,以“知识点—知识线—知识面—知识网”的方式进行组织,逐级推动,建立多目标多层次的讲授体系,依据同学的实际需求来微调课程的重点和难

点内容。在进行课程讲解时,以“点突破”的教学方式为主,以点及

面地带动其他知识。

1.BOPPPS教学模型介绍。BOPPPS教学模式也被称为有效教学模型,以六个阶段的首字母相连来命名,分别是B导言、O学习目标、P先测、

P参加式学习、P后测及S总结[4]。这六个阶段的次序不是一成不变的,可以依据需要进行调整,在迭代运用的时候,可以省略前测和后

测环节,其突出特点是强调教学反思和加强互动,将BOPPPS教学模型引入应当可以解决目前在讲授数字图像处理课程的过程中所遇到的问题。

导言阶段的目的是为了帮助同学集中精力、专注于本次课程中将

要讲解的内容。老师可以提诞生活中的实际案例,或者依据老师的个

人阅历来提出与课程内容相关的问题等等,以此引出本节课的知识重点;在目标阶段老师应当明确地提出课程目标,以及为了达到这些目

标所需要的知识内容,同时给同学增加信心,在前期的知识基础上能够掌控这部分知识内容,达到认知、情意、技能三要素上的共通;先测阶段的目的是保证老师对同学的爱好与技能,在此基础上调整课程内容的深度与进度,老师可以通过提问、试验验证等多种方式,使同学透过先测内容聚焦于特定的达成目标;在参加式学习阶段,可以采纳老师与同学之间互动的方式,也可以采纳同学之间争论或小组争论的方式,老师需要促进课堂互动的有效性,同时防止争论内容不要偏离课程主题;后测阶段并不是需要进行的阶段,老师可以在此阶段提出问题,继续让同学进行设计、解答或试验验证,以此来加深了解同学对本次课程内容的掌控程度以及是否达到了教学目标;在总结阶段老师需要帮助同学再次回顾导言中提到的问题、目标阶段中提出的课程目标,以及为了达到这个目标所采纳的课程知识和效果,整合知识要点,依据本节课的争论内容来预报下堂课的内容。

2.BOPPPS模型的引入实例。本文以“图像对比度加强”这一知识点为例,来讲解如何基于BOPPPS教学模型的六个阶段进行知识点的教学设计,教学时长为15分钟。

在导言阶段,首先通过一幅特定的数字灰度图像进行知识回顾,采纳提问的方式来了解同学对知识点的掌控状况,明确对于一张照片的“太暗了”、“看不清环节”等主观感受事实上对应于图像的亮度偏低和对比度偏低。

在目标阶段,明确今日的学习任务与前面所讲的例如有关,即对两张例如照片进行处理,通过处理灰度图像提高它们的亮度和对比度。最关键的部分是设计灰度映射函数,即今日的学习重点。

建立了学习目标之后,向同学提问在掌控前期基础知识的基础上,是否能够想到方法来增加第一张例如图像的亮度。有同学可以想到通过径直增加像素点的灰度值来提高整幅图像的亮度,紧接着采纳Matlab编写相关的语句来完成这个操作进行实时的验证,让大家了解到相关操作的可行性和有效性。

接着可以请同学对第二幅例如图像进行相同的Matlab程序编写和结果显示,以此来说明尽管加强了亮度,但对于转变图像对比度几乎不起作用。分组争论的主题是如何加强图像对比度,一个自然的想法是对这幅图像里的灰度进行有选择的亮度改变。可以选择例如的一条曲线对图像进行处理。同样借助Matlab来查看这种方法的处理结果,然后再通过另外两个灰度映射函数来说明对于图像处理的作用。

在进入后测阶段之前,再次明确前面的方法都是对灰度进行了映射变换,所不同的是对于像素是否進行了选择操作。在此要求同学理解映射函数的设计含义,并且在Matlab程序中进行效果验证;并且思索这两种提高图像亮度和对比度的应用场景,组成争论小组进行争论。

最末的总结阶段,再次回顾本小节课程内容的学习目标和处理方法,总结处理方法的原理和详细设计方案,指出每类方法的处理过程和应用场景,并通过例如图像指明这两类方法的局限性,即没有考虑到图像自身的灰度分布特征,进一步指出将会在下个小节来学习与图像的直方图有关的处理方法。

本文基于课程的定位设置,采纳BOPPPS教学模型进行教学设计,以问题为导向,精确把握了知识结构及难点重点,有效确保了实践环

节与理论环节的连接。在课程开展前期主讲老师已经对知识内容进行

了拆解和联系,尽量根据BOPPPS教学模型的六个环节来组织教学方式。在BOPPPS的先测和后测阶段实践了小组式争论的方式,在授课过程中同学的主动反馈在肯定程度上已阅历证了部分学习效果。近期的课程

进展说明此类教学方案可以适应当前的课程设置背景,基本满意了来

自多专业同学的学习需求。