AI大模型时代，计算机视觉课程如何™教”与“学”？

AI大模型时代，计算机视觉课程如何™教"与"学"？

在 AI 大模型浪潮席卷而来的时代背景下，计算机视觉技术正经历着前所未有的变革。作为职业本科计算机视觉课程教师，如何在这一技术革新中重新定义课程的 "教" 与 "学"，已成为亟待解决的核心问题。职业本科教育作为高等教育体系的重要组成部分，其人才培养目标定位于高层次、职业性 ，致力于为区域经济发展培养高素质创新技能人才(6)。在 AI 大模型时代，这一定位要求我们必须重新审视计算机视觉课程的教学体系，既要保持理论知识的系统性和完整性，又要突出实践应用的针对性和前沿性。

一、职业本科学生特点与 AI 大模型时代的课程定位

1.1 职业本科学生的群体特征与学习需求

职业本科学生呈现出鲜明的实践导向性 特征。根据调研数据显示，职业本科学生的知识起点参差不齐，部分学生在中学阶段已接触过计算机基础知识，具备一定基础；而另一部分学生，尤其是来自农村或偏远地区的学生，可能接触较少，基础薄弱(28)。在学习动机方面，多数学生意识到计算机技能的重要性，有明确的学习需求，但也有部分学生学习目标不明确，主动性不足。特别值得关注的是，学生对理论知识学习兴趣普遍不高，更倾向于动手操作和实践性内容(28)。

从就业导向来看，职业本科学生的就业意向强烈 。唐山工业职业技术大学的调研数据显示，经过一个多月的学习，考研学生占比下降了 1%，就业意向不确定的学生占比下降为 6%，而想直接就业的学生占比从原来的 25% 上升到 45%(56)。这一数据充分说明，职业本科学生更关注所学知识的实用性和就业竞争力，他们期望通过系统的学习获得能够直接应用于工作岗位的技能。

在知识结构需求 方面，职业本科学生需要掌握较为系统的基础理论知识和技术技能，具备一定的技术研发、工艺设计、过程监控、技术实践能力，在指导下能够从事科技成果、实验成果转化，生产加工中高端产品、提供中高端服务，能够解决较综合和较复杂问题和进行较高级操作(2)。这一培养目标要求计算机视觉课程必须在理论深度和实践广度之间找到平衡点。

1.2 AI 大模型时代对计算机视觉人才的新要求

进入 2025 年，计算机视觉行业正经历着深刻的结构性变革。市场数据显示，2025 年计算机视觉算法工程师招聘职位较 2024 年减少 50%，但高端岗位需求激增 ，特别是 3D 视觉、多模态大模型等领域(15)。这一变化反映出行业对人才需求的转型升级：从传统的算法实现转向高端技术创新和跨模态融合应用。

从学历要求 来看，硕士学历需求从 2020 年的 33.4% 急剧上升至 2025 年的 56.8%，3-5 年经验岗位占比达 39.8%(15)。这一趋势对职业本科教育提出了新的挑战：如何在本科层次培养出具备竞争力的计算机视觉人才？答案在于差异化定位------ 职业本科教育应该聚焦于培养具备扎实实践能力和创新意识的技术技能型人才，而非单纯追求学历层次的提升。

在技能要求 方面，行业呈现出明显的分化趋势。高端人才如多模态大模型专家、3D 视觉算法工程师年薪百万依然抢手，而只会调包、只会跑开源代码的中低端人才则面临极大就业压力，甚至被裁员(15)。LinkedIn 数据显示，2024 年要求 "熟悉 R2 优化" 的计算机视觉岗位薪资平均高出传统岗位 18%，且多集中在头部企业(16)。波士顿咨询预测，仅制造业就将在 2025 年新增 50 万个计算机视觉相关岗位(16)。

1.3 职业本科计算机视觉课程的时代定位

基于上述分析，职业本科计算机视觉课程在 AI 大模型时代的定位应该是：培养具备扎实理论基础、熟练掌握大模型技术、能够解决实际工程问题的高素质技术技能人才。这一定位体现了三个核心要素：

首先是理论与实践并重 。职业本科教育强调 "理论实践一比一、技能素质双主线" 的要求(3)，这意味着计算机视觉课程必须在理论教学和实践教学之间保持平衡，既不能像传统本科那样过度强调理论推导，也不能像专科教育那样只注重操作技能。

其次是技术与应用融合。在 AI 大模型时代，单纯的算法实现已经无法满足市场需求，必须将大模型技术与具体应用场景相结合。课程设计应该涵盖从基础的图像处理到复杂的多模态理解，从传统的目标检测到基于大模型的创新应用。

最后是创新与传承结合。虽然大模型技术带来了革命性变化，但传统计算机视觉理论依然是基础。课程体系应该在传承经典理论的基础上，融入大模型的最新成果，培养学生既有扎实的理论功底，又具备创新应用能力。

二、理论教学：AI 大模型与计算机视觉理论体系的深度融合

2.1 传统计算机视觉理论框架的梳理与重构

传统计算机视觉理论体系建立在 David Marr 的三层级理论基础之上，该理论将视觉视为一个信息处理系统，从计算层面、算法或表征层面、实现或物理层面三个不同但互补的层面来理解视觉系统(66)。在 AI 大模型时代，这一理论框架需要进行系统性重构，以适应技术发展的新需求。

传统计算机视觉的核心模块包括：图像处理基础 （图像的数字化表示、灰度图与彩色图的差异、卷积操作与滤波、边缘检测、图像增强与变换）、特征提取与匹配 （特征点检测、特征描述子、特征匹配方法、估计几何关系）、图像分类 （传统基于特征提取的分类和基于深度学习的方法）、目标检测与语义分割（Viola-Jones 人脸检测、Faster R-CNN、YOLO 等）。

然而，传统方法存在明显的局限性。在深度学习兴起之前，计算机视觉主要依赖 "人工设计特征 + 机器学习分类器" 的技术路线，特征提取的效果完全依赖工程师的经验，缺乏通用性；泛化能力弱，在训练数据与测试数据分布差异较大时，模型性能大幅下降；无法端到端优化，特征提取与分类器训练是两个独立步骤；精度不足，2012 年 ImageNet 图像分类大赛中，传统方法的错误率超 25%，远低于人类水平(84)。

2.2 AI 大模型技术的理论内涵与教学融入策略

AI 大模型技术在计算机视觉领域的应用，主要体现在以下几个方面：

多模态大模型 成为新的技术范式。GPT-4V 作为 OpenAI 在 2023 年 9 月发布的多模态大语言模型，标志着 AI 正式进入多模态时代。GPT-4V 采用统一 Transformer 架构实现多模态融合，而非传统的 "视觉编码器 + 语言解码器" 拼接方式，在图像理解、文本识别、跨模态推理等方面展现出强大的能力(70)。

基础模型 带来了革命性变化。Segment Anything Model (SAM) 是 Meta AI 发布的基础模型，被设计为一个 "基础模型"（Foundation Model），如同 GPT-3 之于 NLP，SAM 旨在通过海量数据预训练，学习到强大的通用视觉表征能力，实现 "零样本" 泛化能力和 "可提示" 交互范式(71)。

视觉 Transformer 开启了新的架构范式。Vision Transformer (ViT) 完全抛弃卷积，仅用 Transformer 的自注意力机制，就在 ImageNet 等数据集上实现了超越 CNN 的性能(94)。自监督学习的视觉 Transformer 通过自监督学习预训练，其注意力图中可编码语义分割边界，在无需微调的情况下，模型特征在 k-NN 分类任务中表现优异(95)。

多模态融合技术 实现了跨模态理解。CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是 OpenAI 提出的革命性多模态模型，通过对比学习的方式，实现了图像和文本的深度融合，因其强大的零样本能力，在跨模态检索中表现出色(96)。

基于上述技术特点，理论教学的融入策略应该采用模块化递进式设计：

第一模块：基础理论与大模型概述。在传统的图像处理基础教学中，引入大模型的基本概念和发展历程，让学生理解从手工特征到自动特征学习的技术演进。重点讲解大模型的预训练 - 微调范式，以及其在计算机视觉领域的应用前景。

第二模块：深度学习基础与 CNN 架构。在传统 CNN 教学基础上，增加 Transformer 架构的对比分析。通过对比 CNN 的局部感受野和 Transformer 的全局注意力机制，让学生理解不同架构的优势和适用场景。同时引入自监督学习的概念，讲解 MAE、DINO 等模型的原理。

第三模块：大模型核心技术详解。系统讲解 GPT-4V、SAM、CLIP 等主流大模型的技术架构和应用场景。重点分析多模态融合的技术路径，包括统一架构和拼接架构的对比。通过具体案例展示大模型在图像理解、图像生成、跨模态检索等任务中的应用。

第四模块：应用创新与实践拓展。结合工业质检、智能安防、自动驾驶等实际场景，讲解如何利用大模型技术解决具体问题。重点培养学生的创新思维，鼓励他们探索大模型在新场景下的应用可能性。

2.3 理论教学内容的组织与实施路径

理论教学内容的组织应该遵循 **"从基础到前沿、从单一到融合、从理论到应用"** 的原则，构建层次分明、逻辑清晰的知识体系。

在知识结构设计方面，建议采用 "3+2+1" 的模块化结构：3 个基础模块（图像处理基础、深度学习基础、计算机视觉基础）、2 个核心模块（大模型技术、多模态融合）、1 个应用模块（综合应用与创新）。每个模块内部按照 "理论讲解→算法分析→案例讨论→拓展思考" 的逻辑展开。

在教学方法创新 方面，建议采用混合式教学模式 。课前，教师通过大模型生成定制化的学习材料和课堂实施方案，帮助学生在课前自主学习基础知识；学生利用大模型技术生成个性化的学习材料和即时反馈，增强自主学习能力(170)。课中，采用 "AI 赋能智慧学习" 方案，融合大模型技术打造个性化学习路径，让教学更具针对性(77)。

在教学资源建设 方面，建议开发多层次教学资源库。基础层包括经典教材、在线视频、习题集等；进阶层包括前沿论文、技术报告、开源项目等；创新层包括行业案例、企业项目、竞赛题目等。特别推荐清华大学出版社出版的《计算机视觉》教材，该书由鲁继文等知名教授编写，内容涵盖从基础到前沿的完整知识体系，特别在第 12、13 章对扩散模型、模型压缩与加速、计算机视觉大模型、大规模视觉 - 语言模型等前沿进展进行了详细讲解。

在教学评价设计 方面，建议采用多元化评价体系。理论知识评价采用传统考试与大模型相关开放性问题相结合的方式；能力评价采用项目作业、小组讨论、课堂展示等方式；创新评价采用创新项目、技术报告、专利申请等方式。

三、实践环节：基于 AI 大模型的项目驱动式实践教学体系

3.1 实践项目的层次化设计与难度梯度

实践教学是职业本科计算机视觉课程的核心环节，占总学时的 50% 以上。在 AI 大模型时代，实践项目的设计必须体现技术的先进性和应用的真实性，同时要符合职业本科学生的认知特点和能力水平。

基于分层任务驱动教学模式，实践项目可以设计为三个层次：

基础任务层：旨在帮助学生熟悉计算机视觉基础理论和常用工具，掌握图像处理与基本模型实现。例如，使用 OpenCV 完成图像平滑、锐化、边缘检测，使用卷积神经网络实现手写数字分类。该类型任务以工具使用为主，强调概念的理解与实现。这一层级的项目难度系数建议设定为 1-2 分，主要考核学生对基础知识的掌握程度和基本操作技能。

中级任务层：希望学生通过深度学习算法解决更复杂的计算机视觉问题，学会结合理论优化模型性能。例如，基于 U-Net 实现道路场景语义分割，优化模型的超参数与结构，提高分割精度。该类型任务注重算法的理解、实现、性能优化与结果分析。这一层级的项目难度系数建议设定为 3-4 分，主要考核学生的算法设计能力和问题解决能力。

工程型任务层：通过模拟实际落地场景，培养学生解决复杂问题的能力，包括数据处理、算法设计、模型优化和部署。需综合运用多种技术和工具，强调全流程实践，贴近工程需求。例如，基于大模型的工业质检系统、智能安防监控系统等。这一层级的项目难度系数建议设定为 5 分，主要考核学生的系统设计能力和工程实践能力。

以西北工业大学的教学案例为例，该校设计了六大模块案例，系统覆盖 Unet 图像去模糊、多帧 HDR 图像重建、DeepMVS 三维建模、YOLO 目标检测、Seq2Seq 导航控制与视觉语言大模型驱动的异常事件检测等关键技术环节。这种设计思路值得职业本科院校借鉴，通过模块化设计实现技术全覆盖。

3.2 基于 AI 大模型的实践项目案例设计

在 AI 大模型时代，实践项目的设计应该充分体现大模型技术的优势，让学生在实践中掌握如何利用大模型解决实际问题。以下是几个典型的实践项目案例：

项目一：基于 GPT-4V 的多模态图像理解系统

项目目标：让学生掌握多模态大模型的使用方法，实现图像描述、图像问答、视觉推理等功能。

技术路线：使用 GPT-4V API 接口，结合 Python 编程实现图像的多模态理解。项目包括三个子任务：（1）图像内容描述，输入一张图像，输出详细的内容描述；（2）基于图像的问答系统，用户可以针对图像内容提出问题，系统给出回答；（3）视觉推理任务，如找出图像中的异常物体、判断图像中的事件发生顺序等。

实施要点：重点培养学生的 API 调用能力、结果解析能力和应用创新能力。通过这个项目，学生不仅学会了如何使用 GPT-4V，更重要的是理解了多模态融合的技术原理和应用价值。

项目二：基于 SAM 的交互式图像分割系统

项目目标：让学生掌握基础模型的使用方法，实现交互式图像分割功能。

技术路线：使用 Meta AI 开源的 SAM 模型，结合 OpenCV 和 PyTorch 实现交互式分割。项目包括：（1）SAM 模型的本地部署和调用；（2）交互式界面设计，支持点选、框选、涂鸦等多种交互方式；（3）分割结果的后处理和优化；（4）在不同场景下的应用测试，如医学图像分割、工业产品分割等。

实施要点：重点培养学生的模型部署能力、交互界面设计能力和场景适配能力。通过这个项目，学生深入理解了基础模型的 "零样本" 能力和 "可提示" 特性。

项目三：基于 CLIP 的跨模态检索系统

项目目标：让学生掌握对比学习的原理和应用，实现基于文本的图像检索功能。

技术路线：使用 CLIP 模型构建图像和文本的统一特征空间，实现跨模态检索。项目包括：（1）CLIP 模型的特征提取；（2）大规模图像数据集的特征预处理；（3）文本查询的特征编码；（4）相似度计算和检索结果排序；（5）检索效果的评估和优化。

实施要点：重点培养学生的特征工程能力、系统设计能力和性能优化能力。通过这个项目，学生理解了对比学习在跨模态理解中的关键作用。

项目四：基于大模型的工业质检系统

项目目标：让学生掌握如何将大模型技术应用于工业场景，实现智能化的产品质量检测。

技术路线：结合企业实际需求，设计基于大模型的质检系统。项目包括：（1）工业图像数据的采集和预处理；（2）缺陷检测模型的设计和训练；（3）大模型在复杂场景下的应用，如多尺度检测、异常检测等；（4）系统的实时性优化和边缘部署；（5）与生产线的集成和数据管理。

实施要点：重点培养学生的工程实践能力、需求分析能力和系统集成能力。这个项目最能体现职业本科教育的特色，将理论知识与产业需求紧密结合。

3.3 实践教学平台与工具链的选择

实践教学的顺利实施离不开合适的平台和工具链。在 AI 大模型时代，选择合适的平台和工具对于降低学习门槛、提高教学效果至关重要。

云平台资源 是解决硬件限制的重要途径。Google Colab 提供免费的云端计算资源，包括 GPU 和 TPU，使得学生能够在不花费大量资金购买硬件的情况下，训练复杂的视觉模型(157)。Colab 提供高达 16GB 的 GPU 和 TPU 资源，支持深度学习任务的训练和推理(158)。教师可以将 Colab 作为主要开发平台，解决传统图形学教学中对高性能硬件依赖性强、学生实践门槛高的问题(156)。

国产平台 的发展为教学提供了新的选择。百度飞桨 PaddlePaddle 是源于产业实践的开源深度学习平台，为计算机视觉任务提供了丰富的 API，并通过底层优化和加速保证了这些 API 的性能(258)。飞桨图像识别套件 PaddleClas 是为工业界和学术界准备的图像识别和图像分类任务的工具集，提供了 98 个核心模型的一键调用，形成了 6 条模型产线，通过极简的 Python API 实现快速体验(262)。

开源工具库 是实践教学的重要支撑。OpenCV 作为计算机视觉领域的标准工具库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法实现。PyTorch 和 TensorFlow 作为主流的深度学习框架，为大模型的训练和推理提供了完善的支持。OpenMMLab 提供了统一的计算机视觉代码库，包括 MMSkeleton 等专门针对特定任务的框架(117)。

硬件设备 的选择需要考虑成本效益。对于职业本科院校，建议采用 "集中 + 分散" 的模式：集中建设高性能 GPU 服务器集群，用于大模型的训练和复杂任务的处理；为每个学生配备中等性能的工作站，用于日常的编程练习和模型调试。推荐的硬件配置包括：NVIDIA GPU（计算能力≥3.0），推荐 GTX 1080Ti 及以上；显存建议≥12GB；CUDA Toolkit 和 cuDNN 的配套安装(230)。

实训设备的引入能够提升实践教学的真实感。智能视觉分拣教学实训沙盘以智能制造中极具挑战的 "无序抓取" 场景为切入点，有机整合了机器人控制、图像处理、计算机视觉及深度学习四大知识模块，集成工业摄像头、机械臂、物料平台、分拣区等硬件设备，真实模拟工业现场环境。这类设备能够让学生在接近真实的环境中进行实践操作，提高学习效果。

3.4 校企合作实践模式的创新探索

校企合作是职业本科教育的重要特色，也是提升实践教学质量的有效途径。在 AI 大模型时代，校企合作应该呈现出新的特点和模式。

订单班模式 能够实现人才培养与企业需求的精准对接。宁波职业技术大学与海康机器人合作的工业视觉订单班采用 "工学交替" 的培养模式，灵活利用课余时间或单独编班组织教学，订单班学生同步成为教育部双千计划 "工业视觉技术应用" 微专业学生，实现 "一份学习，双重认证"。该模式在首批基础上迭代升级，新增 "AI 大模型视觉应用"" 多相机协同检测 " 等前沿课程，同步引入海康最新研发的智能检测设备用于实训教学(139)。

联合实验室模式 能够为学生提供更真实的研发环境。维视智造与郑州大学物理学院测控技术与仪器专业达成深度合作，多套 MV-VS1000 PLUS 机器视觉图像处理实验平台正式落地实验室，为数字图像处理、计算机视觉课程提供专业实践支撑(136)。维视智造与上海理工大学依托 MV-VS1000L 机器视觉教学实验平台，共建机器人工程专业《机器视觉技术》实践教学体系，探索出 "产业需求牵引、企业资源注入、高校人才培养" 的协同育人新路径(138)。

项目驱动模式能够让学生参与真实的企业项目。企业面向大三学生开放技术研发、项目运维等实习岗位，提供 "导师带徒" 式实践指导，助力学生提升工程实践能力；结合企业技术优势，联合开发人工智能方向（机器学习、计算机视觉等）的校企合作课程，将行业标准与工程案例融入课堂教学；依托企业实际需求，探索联合申报科研项目、共建实验室等合作形式，促进科研成果转化应用。

国际合作模式 能够拓展学生的国际视野。校企共同编写的《机器视觉系统应用》国际版教材，已在海外发行超过 1,000 册，此外还开发了《智能机器人技术应用》等专业课程教学资源与制定相关课程标准。共计 6 位老师获得 1+X 职业技能等级证书考评员证、112 名学生获得《机器视觉系统应用》1+X 职业技能等级证书(141)。

四、教学方法创新：AI 赋能的智慧教学模式

4.1 混合式教学模式的设计与实施

在 AI 大模型时代，传统的单一教学模式已经无法满足学生的学习需求。混合式教学模式通过将线上教学与线下教学有机结合，能够充分发挥各自的优势，提高教学效果。

线上教学资源 的建设是混合式教学的基础。建议开发包括视频课程、在线测试、虚拟实验、互动讨论等多种形式的在线教学资源。例如，Coursera 上的 "计算机视觉基础" 课程由知名高校教授授课，系统地介绍了计算机视觉的基本概念、算法和编程实现，课程包含视频讲解、编程作业和测验(223)。B 站上有许多博主分享了计算机视觉的学习教程和项目实践，内容丰富多样，适合不同层次的学习者(223)。

线下教学活动的设计应该注重互动性和实践性。建议采用 "理论讲授 + 案例分析 + 小组讨论 + 实践操作" 的模式。在理论讲授环节，教师可以利用多媒体技术，结合动画演示和实时编程，让抽象的概念变得生动形象。在案例分析环节，引入企业实际项目，让学生了解理论知识在实际中的应用。在小组讨论环节，组织学生围绕技术难点和创新思路进行深入交流。在实践操作环节，让学生在教师的指导下完成具体的项目任务。

AI 辅助教学工具 的应用能够提升教学效果。北京大学开发的 "北大问学" 系统是全国高校首例采用 "AI + 人工校对" 的智能习题辅导系统。为了避免 AI 幻觉生成错误的回答误导学生，系统特别引入 "AI + 人工校对" 机制，先用 AI 生成解题步骤，再邀请助教人工校正，确保内容 100% 正确后才正式上线。教师还可以将自己的讲义、课件等上传至系统内置的知识库，学生在使用 AI 助教进行问答时，AI 会优先从教师提供的资料中检索答案(163)。

智慧教学平台 的构建能够实现教学的个性化和智能化。遵义师范学院教学平台全面接入 DeepSeek 大模型，构建 "一课一助教，一课一智库" 的 AI 助教系统，将 DeepSeek 大模型深度思考与联网搜索能力与课程专属知识库相结合，赋能助教深度剖析问题，推演步骤，为师生提供更具针对性、启发性的解答(168)。

4.2 项目导向学习（PBL）在计算机视觉教学中的应用

项目导向学习（PBL）是一种以学生为中心的教学方法，通过让学生解决真实的、复杂的项目问题来学习知识和技能。在计算机视觉教学中，PBL 模式能够有效培养学生的创新能力和实践能力。

OBE-PBL 融合模式 是一种有效的教学改革方案。成果导向教育（OBE）与问题导向学习（PBL）相结合的教学模式改革方案，通过重构课程体系、优化教学内容与方法，提升机器视觉课程的教学效果与人才培养质量。该模式首先明确自动驾驶领域对机器视觉技能的具体需求，以此为基础设定课程学习的成果目标，确保教学方向与行业需求紧密对接。然后引入 PBL 教学模式，通过设计贴近实际工程问题的项目任务，引导学生主动探索、合作学习，强化其解决复杂问题的能力(149)。

分层任务设计 是 PBL 模式的核心要素。建议根据学生的能力水平和学习进度，设计不同难度层次的项目任务。例如，在 "AI 战疫之口罩识别" 项目中，通过剖析项目式学习方式及特征，构建了集项目实施、教师活动、学生活动三位一体的教学模式，该模式能够有效培养学生的创造性思维能力、实践能力、激发学生的学习兴趣(150)。

思维可视化技术 的融入能够提升 PBL 的效果。基于思维可视化技术和 PBL 教学模式在培养学生思维能力和实践动手能力上的优势，以计算机视觉课程为例，提出一种基于思维可视化技术的 PBL 教学模式。该模式的核心目标在于：通过设计结构化的思维工具与阶段性可视化支架，引导学生在真实项目任务中经历 "问题识别 --- 方案设计 --- 模型构建 --- 结果分析 --- 迭代优化" 的完整闭环，促进其工程思维、批判性思维与创新思维的协同发展(153)。

项目实施流程的规范化是保证教学效果的关键。建议采用以下流程：（1）项目启动阶段：教师提出项目需求，学生组建团队，进行需求分析和方案设计；（2）项目实施阶段：学生按照方案进行技术研发，教师提供技术指导和进度监控；（3）项目展示阶段：学生展示项目成果，进行技术汇报和答辩；（4）项目评价阶段：教师、同学和企业专家共同评价项目成果和学生表现。

4.3 协作学习与翻转课堂的融合创新

协作学习和翻转课堂是两种重要的教学方法创新，将它们有机融合能够产生更好的教学效果。

协作学习模式 的设计应该注重团队建设和任务分工。建议采用 "组内异质、组间同质" 的分组原则，每个小组由不同能力水平的学生组成，确保小组内能够形成良好的互补效应。在任务分工上，一般每组有 2-3 人，可由一人负责理论部分，一人负责实际编码与操作，锻炼学生协作与沟通能力(175)。

翻转课堂模式 在大模型时代呈现出新的特点。在翻转课堂的教学模式中，教师通过大模型生成定制化的学习材料和课堂实施方案，帮助学生在课前自主学习基础知识；学生利用大模型技术生成个性化的学习材料和即时反馈，增强其自主学习能力(170)。这种模式能够充分利用大模型的技术优势，实现教学内容的个性化定制。

教学方法的多元化 是提升教学效果的重要手段。建议综合运用多种教学方法：引导启发法，运用信息技术营造学习情境，设疑导入，激发兴趣；协作讨论法，在设计过程中学生小组协作，互相探讨，直至任务设计的实现；讲练结合法，理论讲解与实践操作相结合，让学生在实践中加深对理论的理解(176)。

五步教学法 是一种有效的课堂组织模式。在实践教学实施过程中，采用 "五步教学法"，即课前预习、兴趣导入、合作探究、教师点评、拓展延伸。这种方法能够充分调动学生的学习积极性，培养学生的自主学习能力和创新思维能力(175)。

五、评估体系重构：多元化过程性评估机制

5.1 理论知识评估的改革与创新

在 AI 大模型时代，传统的以期末考试为主的评估方式已经无法全面反映学生的学习成果。理论知识评估需要进行系统性改革，建立多元化、过程性的评估体系。

多元化评估方式 的设计应该体现评估的全面性和客观性。建议采用以下评估方式的组合：平时表现（10%），通过课堂参与、提问、小组讨论等环节，评估学生的学习态度和课堂表现；作业（20%），布置适量的作业，评估学生对知识点的掌握程度和应用能力；实验报告（20%），评估学生在实验过程中的操作技能和问题解决能力；期中考试（20%），检验学生对前半学期知识的掌握情况；期末考试（30%），通过期末考试，评估学生对课程知识的总体掌握程度(222)。

大模型相关内容的评估应该体现时代特色。在传统的理论考试基础上，增加与大模型相关的开放性问题，考查学生对新技术的理解和应用能力。例如，可以设计以下类型的题目：（1）比较传统 CNN 与 Vision Transformer 的优缺点，并分析在不同应用场景下的选择策略；（2）阐述 GPT-4V 的多模态融合机制，并设计一个基于 GPT-4V 的创新应用方案；（3）分析 SAM 模型的 "零样本" 能力，并探讨其在实际项目中的应用潜力。

评估标准的制定应该体现职业本科教育的特色。职业本科教育评估体系围绕 8 个一级指标、24 个二级指标、49 个观测点进行详尽释义，尤其强调产教融合、实践能力、技术技能创新等核心要素，形成了 "职教特色鲜明、质量标准独立" 的评价框架。在理论知识评估中，应该特别关注学生对理论知识的应用能力，而不是单纯的记忆能力。

评估工具的现代化能够提高评估的效率和准确性。可以利用 AI 技术开发智能评估系统，自动批改客观题，辅助批改主观题，分析学生的答题模式，提供个性化的学习建议。同时，可以利用学习分析技术，对学生的学习过程数据进行挖掘，及时发现学习困难和潜在问题。

5.2 实践能力评估的体系化设计

实践能力是职业本科教育的核心，实践能力评估体系的设计直接影响人才培养质量。

能力维度的分解是评估体系设计的基础。建议将实践能力分解为以下几个维度：（1）基本操作能力，包括软件工具的使用、代码编写规范、实验流程的掌握等；（2）算法设计能力，包括问题分析、算法选择、参数调优、性能优化等；（3）系统集成能力，包括模块设计、接口开发、系统测试、故障排除等；（4）创新应用能力，包括需求分析、方案设计、技术选型、项目管理等。

评估方法的多元化 是保证评估公正客观的关键。建议采用以下评估方法：（1）标准化评分，由 2-3 名评委打分，去掉最高最低值取平均分；（2）团队协作评估，通过小组任务观察成员分工与配合效率；（3）沟通能力评估，考核汇报时的语言表达与逻辑性；（4）项目成果评估，从功能完整性、技术先进性、创新性、实用性等方面进行评价(188)。

项目评估的规范化是实践能力评估的核心。建议建立标准化的项目评估流程：（1）项目展示环节，学生通过 PPT 展示项目背景、技术方案、实现过程、成果演示等内容；（2）技术答辩环节，评委针对项目的技术难点、创新点、局限性等进行提问，学生进行回答；（3）代码审查环节，评委对学生的代码进行审查，评估代码质量、设计模式、注释规范等；（4）文档评估环节，评估项目文档的完整性、规范性、可读性等。

评估标准的细化是提高评估准确性的重要措施。以计算机视觉项目为例，建议采用以下评估标准：（1）技术难度（30%），评估项目涉及的技术复杂度和挑战性；（2）实现效果（30%），评估项目的功能完整性和性能指标；（3）创新性（20%），评估项目的技术创新和应用创新；（4）规范性（10%），评估代码质量、文档规范、答辩表现等；（5）团队协作（10%），评估团队分工、沟通效果、进度管理等。

5.3 1+X 证书制度与课程评估的融合

1+X 证书制度是职业教育改革的重要举措，将其与课程评估有机融合能够提升学生的职业竞争力。

证书体系的对接 是融合的基础。"1+X 证书制度" 中，"1" 是学历证书，"X" 为若干职业技能等级证书，学生在获得学历证书的同时，取得多类职业技能等级证书(206)。在计算机视觉领域，相关的 1+X 证书包括：计算机视觉应用开发职业技能等级证书、机器视觉系统应用职业技能等级证书等。

考核方式的融合 能够实现 "一份考核，多重认证"。建议将 1+X 证书的考核内容融入课程评估体系，学生通过课程考核的同时也获得相应的证书认证。例如，重庆建筑工程职业学院信息工程学院成功举办了百度计算机视觉应用开发 1+X 考试，参加认证的 50 名学生全部顺利通过考试，获得了计算机视觉应用开发职业技能等级证书（中级）。考试内容涵盖了计算机视觉的基本原理、算法及应用等方面的知识，通过理论考试和实践操作相结合的方式进行评估(205)。

能力标准的对标 是保证融合质量的关键。建议将课程教学目标与 1+X 证书的能力要求进行对标，确保教学内容覆盖证书要求的所有知识点和技能点。例如，机器视觉岗位职业技能等级由低到高分为初级、中级、高级三个等级，三个级别依次递进，高级别涵盖低级别职业技能要求(211)。课程设计应该对应相应的等级要求，让学生在完成课程学习后能够达到相应的技能水平。

认证体系的完善是 1+X 证书制度有效实施的保障。建议建立包括培训、考核、认证、监督等环节的完整体系。在培训环节，由具备资质的教师进行系统培训；在考核环节，采用标准化的考核流程和评分标准；在认证环节，由权威机构颁发证书；在监督环节，建立质量监控和反馈机制。

5.4 过程性评估与终结性评估的有机结合

过程性评估和终结性评估各有优势，将它们有机结合能够实现评估的全面性和连续性。

过程性评估的设计应该注重学习过程的监控和反馈。建议采用以下方式：（1）课堂参与度评估，通过签到、提问、讨论等方式记录学生的课堂表现；（2）作业完成情况评估，对学生的作业进行及时批改和反馈，分析学生的学习困难；（3）实验报告评估，通过实验报告了解学生的实验过程和问题解决能力；（4）阶段性测试评估，定期进行小测验，检验学生对知识的掌握程度。

终结性评估的设计应该注重学习成果的综合评价。建议采用以下方式：（1）期末考试，全面考查学生对课程知识的掌握程度；（2）项目答辩，通过项目展示和答辩评估学生的综合应用能力；（3）技术报告，通过撰写技术报告评估学生的文档能力和技术总结能力；（4）作品展示，通过作品展示评估学生的创新能力和实践能力。

评估周期的规划应该体现评估的连续性。建议按照以下周期进行评估：（1）每周评估，通过作业和课堂表现进行小范围评估；（2）每月评估，通过阶段性测试和项目进展进行中期评估；（3）学期评估，通过期末考试和项目答辩进行全面评估；（4）毕业评估，通过毕业设计和就业情况进行跟踪评估。

评估结果的应用应该体现评估的教育功能。建议将评估结果用于以下方面：（1）学习诊断，通过评估结果发现学生的学习困难和潜在问题，及时调整教学策略；（2）个性化指导，根据评估结果为学生提供个性化的学习建议和辅导；（3）教学改进，通过分析评估数据，发现教学中存在的问题，不断优化教学方案；（4）质量监控，通过长期的评估数据分析，监控教学质量的变化趋势。

六、课程资源建设：构建 AI 时代的教学资源生态

6.1 教材与在线课程资源的开发策略

教材和在线课程资源是教学的重要载体，在 AI 大模型时代需要进行全面的升级和创新。

教材编写的新理念应该体现时代特色和职业教育特点。建议采用 "理论够用、实践为重、创新引领" 的编写原则。以清华大学出版社的《计算机视觉》教材为例，该书由鲁继文等知名教授编写，内容理论与技术结合、前沿与实践并重，汇总凝炼了计算机视觉经典理论与技术的同时，也涵盖了近年甚至近月最前沿的研究方向。教材从图像的表示建模、非参数化图像理解、基于深度学习的方法等方面对图像的表示学习进行全方位讲授，从深度学习角度介绍二维视觉、三维视觉、视频视觉等主流计算机视觉研究领域，并在第 12、13 章对扩散模型、模型压缩与加速、计算机视觉大模型、大规模视觉 - 语言模型等计算机视觉领域前沿进展进行讲解。

在线课程资源的建设应该注重系统性和互动性。建议开发包括以下要素的在线课程体系：（1）视频课程，邀请行业专家和一线教师录制高质量的教学视频；（2）在线测试，开发智能化的在线测试系统，提供即时反馈；（3）虚拟实验，利用虚拟现实技术开发交互式实验环境；（4）在线讨论，建立活跃的在线讨论社区，促进师生互动；（5）学习分析，利用大数据技术分析学生的学习行为，提供个性化学习建议。

国际优质资源的引进与本土化 是提升资源质量的重要途径。斯坦福大学李飞飞团队打造的 CS231n 计算机视觉课程是计算机视觉和深度学习领域的经典课程，从课程设计到内容选择都以入门为导向。2025 年的 "升级版" 包含 22 讲内容，不仅细化了生成模型（如 GAN）的介绍课程，将其从一课时扩展为两课时，而且还更新了 Transformers、3D、视频处理等近年兴起的热门技术(229)。这类国际优质资源的引进能够为国内教学提供重要参考。

本土化资源的开发应该结合中国国情和产业需求。建议组织国内高校和企业的专家团队，开发具有中国特色的计算机视觉教学资源。例如，结合中国制造业转型升级的需求，开发工业视觉检测相关的教学资源；结合智慧城市建设的需求，开发智能安防、交通监控相关的教学资源；结合新基建的需求，开发 5G + 计算机视觉相关的教学资源。

6.2 实验环境与实训平台的搭建方案

实验环境和实训平台是实践教学的基础设施，其建设质量直接影响教学效果。

硬件平台的配置策略应该考虑成本效益和技术先进性的平衡。建议采用 "集中 + 分散" 的建设模式：（1）集中建设高性能计算中心，配置 GPU 服务器集群，用于大模型训练和复杂计算任务；（2）分散配置教学实验室，为每个学生配备独立的工作站，用于日常编程和模型调试；（3）建设移动学习环境，配备平板电脑和移动设备，支持移动学习和现场实践。

软件平台的选择原则应该注重开源性和易用性。建议采用以下软件组合：（1）深度学习框架，以 PyTorch 和 TensorFlow 为主，同时引入飞桨等国产框架；（2）计算机视觉库，以 OpenCV 为主，辅以其他专业库；（3）开发工具，使用 Jupyter Notebook、PyCharm 等主流开发环境；（4）版本管理，使用 Git 进行代码版本管理；（5）项目管理，使用项目管理工具进行团队协作。

云平台资源的整合利用 是解决硬件限制的有效途径。Google Colab 提供免费的 GPU 和 TPU 资源，支持深度学习任务的训练和推理(158)。百度飞桨提供了丰富的计算机视觉 API 和预训练模型，飞桨图像识别套件 PaddleClas 提供了 98 个核心模型的一键调用(262)。建议将这些云平台资源整合到教学体系中，让学生能够在不同环境下进行学习和实践。

实训设备的引进策略应该注重真实性和先进性。智能视觉分拣教学实训沙盘是一个典型的例子，它以智能制造中极具挑战的 "无序抓取" 场景为切入点，有机整合了机器人控制、图像处理、计算机视觉及深度学习四大知识模块，集成工业摄像头、机械臂、物料平台、分拣区等硬件设备，真实模拟工业现场环境。这类设备能够让学生在接近真实的工业环境中进行实践操作，提高实践教学的效果。

6.3 开源数据集与代码资源的整合利用

开源数据集和代码资源是计算机视觉教学的重要支撑，合理利用这些资源能够大大降低教学成本，提高教学效率。

经典数据集的系统整理 是资源建设的基础。建议建立包含以下数据集的资源库：（1）MNIST 数据集，经典手写数字数据集，包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，用于入门级教学(245)；（2）PASCAL VOC 数据集，包含 20 个类别，提供了图像和相应的标注信息，可用于目标检测和图像分类任务(246)；（3）COCO 数据集，包含大量的图像和丰富的标注信息，可用于多种计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测和图像分割(246)；（4）其他专业数据集，如医学图像数据集、遥感图像数据集、工业检测数据集等。

开源代码库的精选推荐 应该注重质量和适用性。GitHub 上有大量优秀的计算机视觉开源项目，建议筛选以下类型的资源：（1）教学案例库，如基于 Python、OpenCV 和深度学习的计算机视觉教程、项目和代码示例(251)；（2）实战项目集，包含 16 个含源码和数据集的计算机视觉实战项目，涵盖图像处理、OCR 文本提取、分类等多个方向(238)；（3）专业工具库，如 OpenMMLab 提供的统一计算机视觉代码库，包含 MMSkeleton 等专门针对特定任务的框架(117)。

代码质量的评估标准应该建立统一的规范。建议采用以下标准：（1）代码规范性，包括命名规范、注释质量、代码结构等；（2）功能完整性，包括算法实现的正确性、测试用例的完整性等；（3）性能优化程度，包括运行效率、内存使用、可扩展性等；（4）文档完善程度，包括 README 文件、API 文档、示例代码等。

资源整合平台的建设是提高资源利用效率的关键。建议建设统一的资源管理平台，实现以下功能：（1）资源分类检索，按照数据集类型、难度等级、应用领域等维度进行分类；（2）资源评价体系，建立用户评价机制，筛选优质资源；（3）资源使用统计，分析资源的使用情况，优化资源配置；（4）资源更新机制，及时更新和补充新的资源。

6.4 师资队伍建设与培训体系

师资队伍是课程建设的关键，在 AI 大模型时代对教师提出了更高的要求。

教师能力要求的重新定义应该体现时代特色。在 AI 大模型时代，计算机视觉教师需要具备以下能力：（1）扎实的理论基础，熟悉传统计算机视觉理论和最新的大模型技术；（2）丰富的实践经验，具备项目开发和工程实施的能力；（3）持续学习能力，能够快速掌握新技术和新方法；（4）创新教学能力，能够设计出符合时代要求的教学方案。

培训体系的系统化设计是提升教师能力的重要途径。建议建立以下培训体系：（1）技术培训，定期组织大模型技术、计算机视觉前沿技术的培训；（2）教学方法培训，学习先进的教学理念和方法，如 PBL、翻转课堂等；（3）企业实践，安排教师到企业进行实践锻炼，了解行业最新需求；（4）国际交流，组织教师参加国际会议和学术交流，了解国际前沿动态。

激励机制的建立是保证培训效果的关键。建议建立以下激励机制：（1）职称评定倾斜，在职称评定中将新技术掌握程度作为重要指标；（2）绩效奖励，对在教学改革和技术创新方面做出贡献的教师给予奖励；（3）项目支持，为教师的教学改革项目提供经费支持；（4）荣誉表彰，对优秀教师给予荣誉称号和表彰。

团队建设的模式创新是提升整体实力的有效方法。建议采用以下团队建设模式：（1）跨学科团队，组建包含计算机科学、电子工程、人工智能等多学科背景的教学团队；（2）校企合作团队，邀请企业专家参与教学团队，实现优势互补；（3）国际化团队，引进海外高层次人才，提升国际化水平；（4）创新型团队，鼓励教师开展教学创新和技术创新。

结语：面向未来的计算机视觉教育展望

AI 大模型时代为计算机视觉教育带来了前所未有的机遇和挑战。作为职业本科计算机视觉课程教师，我们必须以开放的心态拥抱变革 ，以创新的思维重构体系 ，以务实的行动推进改革。

通过对职业本科学生特点的深入分析，我们认识到职业本科教育必须坚持 "职业性" 与 "高等性" 的统一，培养既具备扎实理论基础又拥有熟练实践技能的高素质技术技能人才。在 AI 大模型时代，这一目标的实现需要我们在理论教学中融入大模型的最新成果，在实践环节中利用大模型技术开展创新项目，在教学方法上采用 AI 赋能的智慧教学模式，在评估体系上构建多元化的过程性评估机制，在资源建设上打造适应时代需求的教学资源生态。

展望未来，计算机视觉教育将呈现以下发展趋势：

技术融合化将成为主流。计算机视觉与自然语言处理、语音识别、机器人技术等领域的融合将越来越深入，多模态智能将成为重要发展方向。

应用场景化将更加突出。计算机视觉技术将更多地与具体行业应用相结合，如智能制造、智慧医疗、智能交通、文化创意等，培养学生的行业认知能力将变得更加重要。

教育智能化将全面升级。AI 技术将深度融入教育全过程，从智能备课、智能教学到智能评估，实现教育的个性化和智能化。

产教融合化将持续深化。校企合作将从简单的实习实训发展为深度的协同育人，企业的技术和资源将更多地融入教育教学过程。

面对这些趋势，我们需要保持清醒的认识：技术在快速发展，但教育的本质不变------ 培养全面发展的人，培养能够适应未来社会需求的人。在 AI 大模型时代，我们不仅要教会学生如何使用大模型，更要培养他们的批判性思维、创新能力和社会责任感。

作为职业本科计算机视觉课程教师，我们肩负着培养新时代技术技能人才的重任。让我们携手并进，以改革创新的精神推动计算机视觉教育的转型升级，为建设教育强国和制造强国贡献自己的力量。相信在我们的共同努力下，职业本科计算机视觉教育一定能够在 AI 大模型时代焕发出新的生机与活力，培养出更多适应时代需求的高素质技术技能人才。

参考资料