计算机视觉技术宛如为计算机赋予了一双“火眼金睛”，使其具备与人类眼睛相似的观察与识别能力。具体而言，该技术借助摄像机和计算机来模拟人眼，对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步开展图形处理工作，将计算机处理后的图像转化为更契合人眼观察，或是更便于仪器检测的形式。

计算机视觉技术作为人工智能领域的关键分支，近年来随着计算机技术的飞跃以及图像处理算法的持续创新，在各个领域的应用范围不断拓展。从保障社会安全的智能安防系统，到引领未来交通变革的自动驾驶汽车；从助力医学诊断的医学影像分析，到提升工业生产效率与质量的工业生产质检，计算机视觉技术正全方位地重塑和影响着我们的生活，为社会经济与产业的发展贡献着重要力量。

随着计算机视觉技术的广泛应用与持续创新，市场对计算机视觉专业人才的需求与日俱增。在此背景下，众多高职院校的相关专业纷纷开设计算机视觉等课程。特别是人工智能技术应用、智能控制技术等专业，通常将计算机视觉课程设定为专业核心课程，以应对产业蓬勃发展所带来的对计算机视觉人才的旺盛需求。因此，针对高职院校的计算机视觉课程开展教学改革研究迫在眉睫，这是培养契合社会新业态、新技术和新岗位需求的高素质技能型人才的关键举措。

一、计算机视觉应用开发课程特点

随着计算机算力的显著提升以及深度学习技术的重大突破，计算机视觉技术呈现出快速迭代的态势。这一特点使得课程教学所涉及的专业领域众多、知识背景广泛，对学生的知识理解能力提出了一定要求。此外，计算机视觉技术在各领域的产业化应用和创新型应用不断涌现，这又对学生的工程实践能力提出了更高标准。

基于上述情况，许多高校积极尝试对计算机视觉相关课程进行教学改革。例如，构建理论与实践相互促进的双向激发闭环，着重培养学生的数学思维；提出利用百度人工智能学习与实训社区AI Studio作为教学平台，开展线上线下相结合的授课模式；倡导将课程思政元素融入计算机视觉课程教学，实现协同育人的目标。然而，由于计算机视觉技术是一项新兴且快速发展的技术，各高校开设相关课程的时间相对较短。同时，受地域环境、产业发展水平、学校性质、专业定位以及教研能力等多种因素的影响，各高校对本课程建设研究的深度和力度存在较大差异。

二、计算机视觉应用开发课程教学现状

高职计算机视觉课程的核心目标在于培养学生的实践能力和创新思维，使学生具备解决实际问题的能力以及适应技术发展的能力。唯有如此，才能更好地满足社会对计算机视觉专业人才的需求，填补市场上计算机视觉人才的缺口。然而，计算机视觉应用开发课程在教学方面仍存在一些问题。

（一）教学内容相对滞后

当前课程内容设置未能及时跟上行业最新标准的步伐，与实际岗位要求之间存在一定程度的脱节。课程内容过于侧重理论，导致课程结构不够合理，缺乏职业性和实用性。这种状况不利于学生职业拓展能力和岗位迁移能力的培养，使学生在面对实际工作时可能难以迅速适应。

（二）教学资源不足

计算机视觉技术的迅猛发展使得课程教学资源的更新速度难以与之匹配。可供高职院校参考和选择的教学案例极为匮乏，在课程建设初期，大多只能借鉴和延续本科院校的计算机视觉技术相关课程资源。这些资源不仅数量有限，而且形式单一，严重限制了教学的深入开展和实践环节的有效实施。教学资源的不足还进一步影响了考核方式的多样性，导致课程考核方式单一，缺乏对学生综合能力的评价，忽视了对学生创新能力的培养。

（三）适合计算机视觉课程的高职双师型教师缺乏

计算机视觉课程是在传统图像处理技术和机器视觉技术的基础上，融入深度学习技术而形成的，具有极强的工程实践性。这就要求授课教师既要具备扎实的专业知识，又要拥有丰富的工程实践经验，对教师的综合素养提出了极高要求。然而，目前专业的计算机视觉技术人才市场缺口较大，该课程的授课教师大多由相近专业背景的教师转型而来，教研团队也处于初步组建阶段。这些教师在计算机视觉领域的工程实践经验相对有限，专业知识也有待进一步深化，双师型素质教师数量明显不足。

三、计算机视觉应用开发课程教学改革策略

在当前人工智能产业蓬勃发展的大背景下，深度剖析计算机视觉应用开发课程的现状与现存问题，紧密结合课程教学实际与学生学情特点开展教学改革，对于实现前沿科技与学科内容的深度交叉融合，培养学生在新业态、新技术和新行业中解决实际问题的能力以及创新实践能力，探索更优化的课程改革路径与具体实施策略，具有至关重要的意义。

（一）依托“岗、赛、证、标”，构建科学教学内容体系

为达成高技能人才培养目标，应依托“岗、赛、证、标”一体化融通的设计思路，对课程体系与教学内容进行全面优化。依据教育部高等职业学校“人工智能技术应用”专业建设标准、国家职业技术技能标准 2021 版“人工智能训练师”以及国家职业技术技能标准 2021 版“人工智能工程技术人员”，对人工智能专业人才培养方案与计算机视觉应用开发课程标准进行修订。

紧密结合计算机视觉行业企业的人才需求，精准对接人工智能技术工程师、计算机视觉应用工程师等岗位需求，将岗位能力要求深度融入课程教学标准。致力于培养能够胜任计算机视觉应用开发、计算机视觉工艺参数调优以及视觉系统运行维护等职业岗位需求的复合型、智能型技术技能人才。

同时，结合计算机视觉应用开发 1 + X（中级）职业技能证书考评要求，将职业技能考核标准和评价指标融入课程教学评价标准。推动课程开发理念从知识本位向能力本位转变，实现职业岗位工作能力与教学内容的有效转化，与职业技能标准紧密对接。教学内容主要涵盖图像处理基本操作、视觉数据处理进阶、深度学习模型训练与应用以及模型部署与优化四个部分。

邀请行业企业专家共同参与课程开发，整合优质教学资源，重构教学内容，最终提炼出图像分割、手势识别、车牌识别、银行卡文字识别、人脸识别以及端侧部署等十个视觉类应用开发教学项目。每个教学项目进一步细化为若干具体工作子任务。例如，“人脸识别项目”源于计算机视觉应用开发 1 + X（中级）的“图像匹配”与“视频预处理”等职业技能要求，该项目可细化为基于 Haar 的人脸检测、人脸 3D 特征点检测与 OpenCV 人脸识别三个任务。其中，任务 2 的人脸 3D 特征点检测又可细分为单张图像的人脸特征点检测、单张图像的人脸特征点 3D 网格绘制及视频中的人脸 3D 特征点检测等三个子任务，每个子任务均存在具体任务难点。重构后的课程内容从底层图像处理到终端模型部署与参数调优，全面覆盖了计算机视觉应用开发的岗位链。

职业技能大赛是深化职业教育的重要手段，也是专业课程改革成果的直观体现。计算机视觉课程团队始终秉持“以赛促教，以赛促学，以赛促研”的教育理念，构建了“校 - 省 - 国家”的阶梯式竞赛体系。将竞赛内容融入教学知识点，把竞赛项目整理为拓展任务，将竞赛评分参考纳入课程考核指标。通过鼓励学生积极参与各类技能竞赛和创新实践活动，加强了专业和学科间的交流合作，使学生更直观地了解计算机视觉领域技术的发展现状与未来趋势。教师也能够及时跟进产业发展的新技术、新工艺、新规范，将最新的技能要求融入教学活动，使教学内容更具层次性和创新性，有效培养学生的岗位迁移能力和可持续发展拓展能力。例如，通过指导学生参加全国大学生电子设计大赛，提炼出车牌目标识别、物体跟踪等任务，让学生了解计算机视觉技术在车辆自动驾驶领域的应用；参加世界机器人大赛工业机器视觉应用赛项，整理出工业机器人视觉引导抓取项目，帮助学生掌握引导机械臂抓取视觉检测目标物体的技巧等。这些转化后的竞赛任务，极大地激发了学生的学习兴趣，提升了学生的工程能力和科研意识，有力推动了课程教学改革，促进了专业建设发展，提高了人才培养质量。

（二）建设多元化教学资源

传统的计算机视觉课程教学存在重理论轻实践的问题，这在很大程度上是由于教学资源不足、学习形式单一所导致的，进而使得教学方法难以满足学生多场景化的学习需求。通过积极学习国内外院校计算机视觉技术的课程资源，博采众长，并结合计算机视觉 1 + X 证书制度与学校实际教学情况，邀请本地计算机视觉企业专家共同参与，开展校企合作，共同开发计算机视觉应用开发课程。充分发挥计算机视觉 1 + X 证书制度的纽带作用，以 1 + X 中级教材为参考，以考评认证为基础，以课证融合为思路，推动课程资源建设由碎片化向层次化、由单一化向系统化转变。

根据证书标准提炼教学项目，并结合计算机视觉产业职业岗位需求及时调整更新项目内容，整理出丰富的项目任务、电子教案、任务工单、微课视频、实操演示、拓展项目以及测验题库等数字课程资源，形成人工智能专业群的共享资源数据库，供专业群内课程互选。学生不再受学习环境的限制，教师也能够便捷地完成信息化交互，掌握学习过程数据，开展线上线下混合式教学，实现教学过程的完整闭环。

同时，课程考核将教学内容与岗位要求、职业技能鉴定标准相结合，细化基本要求，规范具体操作，依托平台进行全阶段过程评价。课前评价为诊断性评价，旨在暴露学生的薄弱点；课中评价为形成性评价，主要考查学生的任务完成情况；课后评价为总结评价，考核学生重难点突破情况以及分层教学效果。这种考核评价体系能够更加客观全面地反映学生的学习效果。

（三）打造双师型素质课程教学团队

2022 年，教育部办公厅发布了《关于做好职业教育“双师型”教师认定工作的通知》，明确要求加快推进职业教育“双师型”教师队伍高质量建设。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》中，也将加强职业教育“双师型”队伍建设列为重要任务。因此，“双师型”教师队伍建设，既是高职教师适应转型的自我变革，更是实现职业教育类型化发展的重要举措。特别是在计算机视觉这一新技术热门研究领域，打造工程实践能力强、课程开发经验丰富的双师型素质教学团队尤为重要，是课程教学改革的关键。

校外，邀请人工智能行业专家加入课程开发团队，对课程标准、教学资源进行整体设计和内容把关；聘请计算机视觉企业一线技术能手担任兼职教师，参与课堂项目教学，优化教师团队结构。校内，不断加强课程团队教师的专业学习与技能培养，不仅要提升教师的教学基本素养，还要提高其专业技术和工程实践水平，推动教师从“站稳讲台”向“站好讲台”转变。严格落实课程教学团队教师的企业顶岗锻炼制度，要求教师每年深入企业进行顶岗实习不少于一个月，真正“走出去”参与计算机视觉行业产品开发与应用全过程，“沉下去”掌握前沿专业知识，并实现生产实践落地，最终“走回来”将行业知识更新转化到专业课程开发与日常课堂教学中。

抓住产教融合的时代机遇，结合国家政策扶持，重视和利用行业企业交流合作机会，壮大师资力量。例如，坚持与 1 + X 计算机视觉证书培训评价组织相关企业开展深度合作，发挥 1 + X 考点校的优势，助力 1 + X 证书制度顺利实施。与企业共同打造 1 + X 制度下的产教融合型双师教学团队，提高专业服务能力，实现企业与学校、技术与师资、培训与考证等资源的互联互通。