从算法思维到系统能力 以项目制推进机器视觉育人实践

　　苏州大学计算机科学与技术学院以“机器视觉”课程为试点，打破传统课程理论与实践脱节的壁垒，积极构建“以系统能力培养为核心、以真实项目为驱动”的全新育人模式，实现从“传授算法知识”到“培育工程系统能力”的跨越。

　　体系重构：以真实项目串联教学脉络。学院摒弃原有按算法分章的传统知识结构，以OBE（成果导向）工程教育理念为指引，将课程重构为一个完整的项目——面向无人驾驶行业的纯视觉系统，将课程内容整合为视觉数据采集、视觉信息预处理、视觉特征提取、视觉对象识别、决策预警五大子系统，使每个理论知识点都紧扣项目具体工程，实现从“知其然”到“知其所以用”的育人跨越。

　　模式创新：以分层递进培育综合素养。学院创新设计“基础—拓展—提升”三层次递进教学模式，适配学生差异化的学习需求。基础层次（建构系统能力），要求学生针对单个视觉信息来源，利用课堂讲授的基本算法和Open CV开源库，实现五大子系统的基本功能；拓展层次（深化系统思维），通过对比不同算法性能、优化系统参数，深化学生的系统思维；提升层次（引导创新意识），引入多源信息融合、仿生视觉机制等前沿概念，激发学生的创新潜能。

　　考核改革：以过程导向驱动能力提升。学院考核方式突破“一考定终身”的局限性，构建平时成绩（10％）、课程项目（50％）、综合大作业（40％）相结合的过程性评价体系。其中课程项目是考核的核心，重点考察系统功能完整性、代码质量与工程文档规范性；综合大作业则通过团队答辩，全面评估学生的协作能力与表达素养，引导学生持续投入实践，真正实现“在做中学、在学中创”。

　　历经多轮教学实践，学生项目成果质量显著提升，综合能力与创新意识全面增强。学生将课程成果应用于毕业设计、科研项目及创新创业竞赛，展现出良好的能力迁移效应。面向未来，学院将继续深化项目制教学改革，拓展更多真实工业应用场景，推动产教深度融合，让机器视觉课程成为培养创新型、复合型卓越工程人才的优质载体，为我国人工智能产业发展注入源源不断的力量。

　　（作者：刘纯平 朱桂墘 季怡）