课程体系重构 - 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，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 [1] - 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 [1] - 课程内容被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，使理论知识点紧扣具体工程 [1] 教学模式创新 - 学院创新设计“基础—拓展—提升”三层次递进教学模式，适配学生差异化学习需求 [1] - 基础层次旨在建构系统能力，要求学生针对单个视觉信息来源，利用基本算法和Open CV开源库实现五大子系统的基本功能 [1] - 拓展层次旨在深化系统思维，通过对比不同算法性能、优化系统参数来实现 [1] - 提升层次旨在引导创新意识，通过引入多源信息融合、仿生视觉机制等前沿概念来激发学生创新潜能 [1] 考核评价改革 - 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 [2] - 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 [2] - 综合大作业通过团队答辩，全面评估学生的协作能力与表达素养 [2] 教学成果与未来规划 - 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 [2] - 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 [2] - 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 [2] - 学院旨在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力量 [2]