为进一步提升教师教学能力，搭建优质教学经验交流平台，充分发挥骨干教师的示范引领作用，11月17日，计算机学院李允怡老师在第九教学楼208教室，为2022级大数据专业4个班的学生带来了一场《数字图像处理》示范课公开课。学校教学督导组督导、各专业课程负责人及青年教师代表到场听课观摩，共同感受高效课堂的教学魅力。

▲李允怡教师主讲《数字图像处理》示范课

李允怡老师从事《数字图像处理》课程教学工作多年，不仅拥有扎实的专业理论功底，更积累了丰富的教学实践经验，曾荣获校级教师教学竞赛二等奖等多项荣誉，其主讲的课程因逻辑性强、贴近实际应用而深受学生喜爱。本次公开课聚焦数字图像处理的核心模块——图像增强技术，既是课程的重点难点内容，也是大数据专业学生后续从事人工智能、计算机视觉等相关领域工作的重要基础。

公开课伊始，李允怡老师并未直接切入理论知识，而是以一组对比鲜明的图像拉开序幕。“大家看这张在雾霾天气下拍摄的城市照片，画面模糊不清；再看经过处理后的图像，建筑轮廓清晰可见，色彩也更加真实。”随着投影幕布上图像的切换，学生们的注意力瞬间被吸引。李老师顺势提出问题：“在生活中，你们还遇到过哪些需要对图像进行处理的场景？这些处理背后又运用了什么技术原理？”问题抛出后，课堂气氛迅速活跃起来，学生们纷纷举手发言，从手机拍照的美颜功能到医学影像的清晰化处理，从卫星图像的分析到监控视频的降噪，实例分享丰富多样。李老师耐心倾听并逐一点评，自然地将学生的思路引导至本节课的核心内容——图像增强技术的定义与应用价值。

在理论讲解环节，李老师采用“由浅入深、循序渐进”的教学策略，先从图像增强的基本概念入手，通过通俗的语言解释“为何增强”“增强什么”“如何增强”三个核心问题。针对“灰度变换增强”这一重点内容，没有局限于公式的推导，而是结合软件操作，现场编写代码并运行演示。李老师一边操作键盘，一边实时讲解代码逻辑，投影幕布上同步呈现代码运行结果，抽象的理论知识瞬间变得直观易懂。对于学生提出的“如何根据不同图像场景选择合适的灰度变换方法”这一问题，他结合自己参与的实际项目案例，详细分析不同场景下的技术选型思路，让学生深刻感受到理论与实践的紧密联系。

公开课接近尾声时，李允怡老师对本节课的重点内容进行了系统梳理，通过思维导图的形式，清晰呈现了图像增强技术的分类、核心方法及应用场景，并布置了兼具基础性与挑战性的课后作业——让学生结合生活实际需求，设计一个图像增强系统方案。他强调：“数字图像处理是一门实践性极强的学科，只有将理论知识运用到实际操作中，才能真正掌握其核心技能，希望大家课后多动手、多思考，不断提升自己的实践能力。”

课后，听课教师们进行了研讨交流。教学督导刘教授对本次公开课进行点评：“李允怡老师的这节课教学设计科学合理，教学环节衔接自然，充分体现了以学生为中心的教学理念。他将理论讲解与实践操作有机结合，既注重知识的传授，更关注学生能力的培养，为全院教师提供了一堂高质量的示范课程。”青年教师舒老师表示：“李老师在课堂互动、实践指导等方面的技巧非常值得我学习，尤其是他引导学生自主解决问题的教学方法，让我深受启发，对我今后的教学工作具有很强的借鉴意义。”

计算机学院一直高度重视教学质量提升工作，定期组织开展示范课、公开课、教学研讨会等活动，为教师搭建交流学习的平台，促进教师教学能力的共同提升。本次李允怡老师的《数字图像处理》公开课，不仅展现了其优秀的教学水平和专业素养，更为全院教师提供了宝贵的教学经验，对推动学院课程教学改革、提升整体教学质量起到了积极的促进作用。学院相关负责人表示，今后将继续开展更多形式多样的教学交流活动，鼓励教师积极探索创新教学方法，不断提升教学质量，为培养更多高素质的计算机专业人才奠定坚实基础。

一审：孙亚鹏

二审：张世文

三审：黄 伟