最后,接着用10-20分钟的时间布置下周的开发内容和疑难问题解答。
1.3 成绩评估
对于项目的评估,主要按照开发阶段和笔试成绩确定,开发的四个阶段占总分的30%,小组的口头报告占10%,10%小组的互评成绩,剩下的是笔试成绩。每个阶段团队都要上交一份10页以上的项目报告和部分源代码,每个阶段任务根据学生采用的方法的复杂性和创意性给分。在每周的讨论会议上,每个团队给给出相同时间口头报告,还有5分钟的讨论时间,要求每个成员都必须参与讨论,教师根据口头报告的内容和学生参与讨论的程度给出成绩。每个团队把自己项目开发的报告和结果互评,取互评的平均成绩作互评的成绩。除了项目实践成绩以外,还需要掌握了一些机器视觉的相关理论知识,这也避免学生忽略理论的学习,其中也让学生既理解开发所需的技术,也需要理解其对应的理论。
1.4 学生反馈
课程结束后,学生要求填写一份匿名的项目评估表,根据表的内容填写自己的见解。评估收集后,根据重视的程度,大约70%的学生认为相关理论讲座比较重视,大约82%的学生比较重视每周的口头报告,但也有一些学生抱怨时间不够,完不成项目训练。绝大部分学生认为每周的口头报告这种交流方式很好,可以相互交流,找到自己的不足,解决自己的疑难问题,完善自己的程序开发。
2 结论
本文提出了一种基于项目为核心的机器视觉应用本科课程项目,在该项目中,学生不仅可以学到了分析问题、解决实际问题的能力,而且也增大了就业的机会。课程结束后,每个团队都能开发出一套采用不同方法的车牌识别系统,虽然难易度不同,但都能识别视视频中的车牌。项目开始阶段,有些学生为了解决开发过程中面临的问题,自己主动去学习相关理论知识,这些知识不仅来自课本,而且也来自大量的相关的专业文献,也激发他们创新能力,得到了比预期好的成果。
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