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编者按:为充分发挥精品课程的标杆示范作用,促进研究生课程质量进一步提升,研究生院自2018年启动了研究生精品课程建设工作,以公共基础课和各一级学科(类别)专业课为重点,充分结合国务院学位委员会学科评议组和全国专业学位研究生教育指导委员会编写的《研究生核心课程指南》,整体规划、分步实施,至2020年,经学院推荐、学校专家评审、研教指委审议通过,学校已立项了三批“精品课程”。新闻中心特开设【研究生精品课程】栏目,分享这些“精品课程”基于“价值塑造、能力培养、知识传授”三位一体的教育理念,从课程目标与定位、课程内容、教学和考核方式、课程特色和成效等方面总结梳理其经验心得,与师生读者共享。本期介绍航空航天学院孙彬副教授在《任务载荷数据融合理论及应用》课程中的教改探索。
近日,航空航天学院2020级研究生诸葛吴为正忙着修改论文,并希望能将它发表在行业期刊上。而这篇论文的雏形则是来自于一门课程:《任务载荷数据融合理论及应用》。
诸葛吴为是从经管学院跨专业考研到航空航天学院的一名学生。虽然本科时,他也选修过相关课程,然而这学期的《任务载荷数据融合理论及应用》却给了他不一样的感受:“本科重在打基础,这门课程则从理论学习到研讨,再到上机实践、形成论文。这不仅让我学到了更深入的知识,更重要的是让我摸到了一点科研的‘门道’。”
大课变为小课:打造小而精课堂
任务载荷数据融合是指根据需要综合处理多源通道的信息,有效地提高信息利用率及系统自动化程度。尤其在航天航空多种运载平台上,对各种传感器所获得的大量数据进行融合,才能获得比单一数据源更为准确和可靠的决策。开设《任务载荷数据融合理论及应用》这门课程的老师,航空航天学院孙彬副教授希望同学们通过课程学习,能够掌握数据融合的相关理论,并应用在自己的科研乃至以后的工作中。
这门课开设于2013年,是一门针对航空宇航科学与技术及其相关学科的同学的专业选修课。选课的除了航空航天学院,也有一些其他专业的学生。
起初,孙彬采用的是传统的授课方式:大班上课,老师主讲。2017年,学校鼓励老师们开设小班研讨课,加强与学生的互动交流,更好地引导学生开展研究型学习。孙彬认为,这门课的内容更适合小班研讨,因此就主动向学校申请,把课程改成了小班研讨课。
从大课改为小课,改变的不仅仅是教室大小,更重要的是上课内容和形式的变化。内容上,孙彬将课程做了梳理,让讲授的内容更加精炼,从而给学生留出研讨时间。她要求学生按照教学大纲的要求,选择教学难点作为专题,并在课堂上以ppt方式分享对知识点理解。形式上,教师授课占总课时的2/3,学生研讨1/3,另外还有9个学时的上机实践。期末的考核也并不是考试,而是课程设计,采用分组方式,贯穿数据融合理论、实验及应用各环节,考察学生调研归纳、问题定义、算法描述、实验设计、结果分析,以及综合表达能力。
知识凝为选题:开展研究型学习
孙彬认为,研究生课程不仅仅要让学生丰富知识结构,更重要的是要培养他们的自学能力和科研素养。她考虑到选这门课的大部分是研一的学生,很多人都还没有丰富的科研经历,因此选择基于项目来开展课程。
具体来说,孙彬根据目前数据融合的主流算法,将对学生的考核分解为一个个科研选题。在课程伊始,同学们以3-5人组成小组,根据每个组自己的兴趣选择感兴趣的算法,在经过一学期的学习后,针对选定的数据集进行实际操作,并最终形成论文。孙彬说:“这样下来,同学们就能较为完整地感受一篇论文形成的全过程。而且,从课程伊始就选定了选题,也有助于同学们更加专注自己选定的算法,通过课堂学习和课下的自学,做更为深入的研究。”
诸葛吴为和其他三位同学选择的是基于稀疏表示的图像融合算法研究。在利用该算法对红外光源图像和可见光源图像融合的过程中,他们最开始得到的结果并不太理想。他们与老师进行探讨,分析问题的原因,然后再通过查阅文件,修改了融合规则,最终改善了结果。诸葛吴为说:“在这一过程中,我不仅对算法了解得更深入,更重要的是学习到了探究问题的过程,并提升了个人能力。”
尽管每个小组选择的算法不同,但是他们需要处理的数据集是相同的。孙彬说,同学们首先在网上对数据进行收集,然后在课堂上集中讨论,并最终选定一些质量较好的数据集进行实际操作。这样做的好处是:数据集既是同学们想要研究的,同时又能有一个小组间的横向比较。课程的最后4个学时是小组展示,每个小组都需要上台就自己的成果进行分享并接受其他同学的提问。这也是一个相互学习的好机会。“不同的算法在处理不同的数据集上各有优劣,我们关注的不仅仅是处理效果,更重要是能否在既有算法的基础上提出改进甚至是创新,这才是真正的研究型学习。”孙彬说。
“大牛”请进课堂:引导创新思维
吸引学生兴趣、便于学生理解一直以来都是孙彬的教学理念之一。在上课过程中,她会利用各类视频,加强学生对知识点更直观的认识;利用思维导图,帮助学生构建知识体系;利用动画,引导学生主动学习核心知识点。
案例,是孙彬把这门课化变得通俗易懂的另一“神器”。在讲到稀疏表示中的字典学习时,她从汉语字典的发展,讲解字典构造的原理,来类比图像的字典。在讲到“多聚焦图像融合”的时候,她建议作课堂分享的学生把自己的单反摄像头带到课堂上,来一场生动的“现场实验”。
在课堂上,一名同学一边持着摄像机,另一边则聚精会神地紧盯着显示屏,并缓缓转动镜头,使焦距变化,并拍下不同焦距下同一物体的照片。接下来,他将这些照片上传到图像处理软件中。这时候,孙彬会引入“多聚焦图像融合”的概念,再带领同学们观察融合之后的图片。她还补充道:在实际摄影中,“变焦拍摄”这个相机选项的实现,正是相机内部进行了变焦算法的结果。同学们听了无不惊叹不已,纷纷拿出自己的手机尝试一下,果不其然,“变焦拍摄”模式下得到的照片,正和之前经过图像处理软件处理后的图片相似。通过这样的方式,她把教科书中的概念转化为学生能切身体会到的技术。
为了让学生了解到前沿的科研进展,从2020年起,孙彬邀请了南洋理工大学电气与电子工程学院蒋旭东教授通过在线的方式给同学们授课。蒋旭东是IEEE Fellow,在PAMI、CVPR、ICCV等顶级期刊会议发表论文百余篇,在领域内具有很高的学术声誉和影响力。去年疫情期间,蒋老师在线上给同学们分享了自己最新的科研成果和数据融合领域的前沿动态。今年,孙彬提前与蒋旭东沟通,请他在分享前沿学术之余,也给学生讲一讲自己做科研的过程,包括怎样提出问题,怎样去寻找解决方案等。她希望通过蒋老师的分享,开拓学生的视野,同时也培养学生的创新意识。
“融合”作为核心:滋养爱国情怀
在课程中,孙彬注重应用多种方式,将家国情怀、民族精神、道德情操等潜移默化地贯穿课程全过程。
“融合”是贯穿这门课程的核心思想。多尺度变换是融合的方式之一,可以理解为,依据若干个样本点的距离计算得到样本坐标信息的重建算法。她在讲解概念的同时,也与同学们探讨了其中蕴含的辩证唯物主义思想。她引用了毛泽东《矛盾论·矛盾的特殊性》中的“只见树木,不见森林”,来形象地说明只看到局部,而忽视整体的状况,从而引导学生重视局部和全局之间的关系,以辩证统一的观点看待问题,进而解决问题,而不囿于其中一点。
此外,她还鼓励同学们以“融合”为关键词,搜索相关成语、诗句或寓言故事,加深对于融合的理解。一位同学说到苏轼的诗句“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,并详细阐述了他的理解:从远处、近处、高处、低处看庐山,庐山呈现各种不同的样子,或连绵起伏、或山峰耸立。这种情况,一方面是因为观察点很多,但视野不够开阔,只能捕捉到庐山的基个局部形态,没有捕捉到庐山的整体形态。另一方面是因为没能选取到合适的特征点,导致无法从庐山的各个局部形态推导出庐山的整体形态。这启发了他,想完整认识某个对象,不仅可以在对象的区域内从多个尺度进行观测,还可以跳出对象区域的限制,以更广阔的视野来观测对象,与此同时,在不同观察点得到的信息只是对象的部分特征,通过选取合适的特征点,对相同的特征进行融合,可以得到对象更全面的特征描述。
此外,在课堂中,她会结合高分卫星遥感探测驰援凉山灾情预警等真实案例,充分展示我国在任务载荷数据融合领域的突出成就,也会给同学们讲解在该领域还存在的“卡脖子”问题,鼓励同学们树立空天报国的理想和信念。
心血注入课程:提升科研素养
从2013年至今,孙彬讲授《任务载荷数据融合理论及应用》这门课程已经7年了。她不断改进课程,使之成为让学生既受益又感觉有趣的“金课”。对于这门课程,同学们都有很高的评价:
航空航天学院2016级研究生罗成伟说:“我是图像处理专业的,非常庆幸自己当时选修了这门课,课程设计非常系统严谨,让我搞懂了好多之前不太理解的图像融合理论,为之后发表融合领域的SCI论文打牢了基础。孙老师讲课生动有趣,她也非常认真负责,真的非常感谢她!”
“孙老师开设的任务载荷数据融合理论课程讨论了与图像相关的载荷,重点讲授了重要的图像处理算法。课程理论与实验并重,老师在书面知识的基础上,用丰富的实验与课堂讨论,扩大了教学的深度及广度,扩大了我们的知识面。通过平时的课堂讨论,我们对问题进行了深入的思考,加深了对知识点的理解。”航空航天学院2016级研究生朱波认为。
学生的认可也给了孙彬前行的动力,让她至今谈到这门课程时仍然激情满满。她希望继续完善课程,更好地提升学生的科研素养。
目前,她正在做与这门课程配套的新形态数字化教材。“在传统纸质教材的基础上,加入视频、动画、思维导图等新形态的讲解,更符合现在年轻人的需求。”孙彬说。
去年疫情期间,这门课是以网课的形式开设,结果孙彬发现效果还不错。她决定将线上线下结合起来,开展混合式教学。同学们在课前先在线上自学,同时进行交流讨论,在线下的课堂上老师讲重点、讲难点,留出更多的时间给学生研讨。
未来,她还希望进一步延伸课程的广度。目前,同学们用于实验的是网上找来的数据集。她希望能给同学们提供数据采集工具,让同学们自己采集数据用于自己的实验,感受数据融合的“完整链条”。
站好三尺讲台,培养时代新人,孙彬一直在路上。
编辑:何乔 / 审核:何乔 / 发布:陈伟
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