为保证下一学期教学任务的顺利开展，在本学期放假前，自动化教研室教师团队围绕《数字图像处理》课程开展集中教学研讨活动。该课程作为自动化、人工智能专业的重要枢纽课程，在新版人培要求中将进行学时、内容等方面的调整，此次集中研讨活动聚焦学情适配、内容优化、实验设计等方面的课程建设展开。责任教授张素文教授全程指导，在课程结构和内容的设置上给出方向性建议。
教师团队首先结合人工智能与自动化专业学生的基础学情展开研讨，针对自动化专业学生侧重工程实践应用、人工智能专业学生侧重算法探究的特点，教师们就课程章节的筛选与整合达成共识：既要保留图像增强、分割、传输等核心基础章节，确保学生掌握学科核心知识框架，又要根据学时调整情况，针对性删减冗余内容，新增与行业前沿结合紧密的深度学习图像处理案例章节，实现课程内容与专业培养目标的匹配。
此外，实验教学作为《数字图像处理》课程的关键环节，是提升学生实践能力的重要载体。教师们围绕实验项目的设计与安排展开热烈讨论，一致认为应构建“基础验证-参数调优-综合应用”三级实验体系：基础实验聚焦核心算法的原理验证，帮助学生夯实理论基础；参数调优性实验在基础实验的基础上扩大应用场景，围绕如何优化参数参数等展开，对学生的知识理解程度提出更进一步要求；综合性实验结合实际工程场景，如智能交通方面的图像识别等，提升学生解决复杂问题的能力，同时鼓励学生结合人工智能前沿技术自主选题，培养创新思维。
张素文教授结合自身多年的教学经验，对课程重点内容进行了圈画与解读。她强调，《数字图像处理》课程的教学既要兼顾理论深度，让学生理解算法的核心原理，又要注重实践导向，引导学生将理论知识转化为实际应用能力。黄梅志老师和陈美伊老师结合张教授的建议，交流了一些看法，并对下一阶段的教研工作提出规划，明确将围绕课程教学资源建设、学生创新能力培养等方面开展进一步研究，提升课程的育人成效。
此次自动化教研室集中教学研讨活动的开展，有效凝聚了教师团队的教学智慧，明确了课程优化的方向与重点。《数字图像处理》课程任课教师团队表示，将利用寒假时间进一步打磨教学方案，完善教学内容，助力学生更好地掌握数字图像处理相关知识与技能。与此同时，人工智能与自动化系的其他课程，也按照计划稳步推进、有序展开，为新学期的课程教学做好充分准备！
