摘要：本文于新工科背景下，深入探究基于 OBE-CDIO 的信号与信息处理课程群教学改革实践。阐述 OBE-CDIO 理念内涵与应用框架，详细阐述课程体系重构、教学方法创新、实践教学强化及考核评价优化等多方面教学改革举措。教学改革实践在学生知识能力提升、教学质量效果改善、专业建设与人才培养等方面成效显著，但教学改革仍需持续推进，加强企业合作、更新教学内容与资源，以契合新工科人才培育需求，助力培养更多该领域高素质工程技术人才。

关键词：新工科；OBE-CDIO；信号与信息处理课程群；教学改革

引言

新工科建设已成为高等工程教育应对科技与产业快速变革的关键举措。信号与信息处理课程群作为电子信息类专业的核心课程群，对培养具备创新能力和实践能力的高素质工程人才起着举足轻重的作用[1]。基于OBE-CDIO 理念的教学改革探索，结合多学科交叉融合与数字化资源利用，为提升信号与信息处理课程群教学质量提供了新的思路与途径。

一、信号与信息处理课程群内涵

信号与信息处理课程群在电子信息类专业课程体系里至关重要，由《信号与系统》《数字信号处理》《数字图像处理》《数字语音信号处理》等核心课程构成。这些课程知识互通、协同互补，助力学生在信号与信息处理领域全面发展。《信号与系统》作为先导课程，借助电路分析等先修知识，讲授时域、频域和复频域分析方法，通过实验和课程项目，培养学生将实际问题转化为数学模型的能力，为后续课程打好基础。《数字信号处理》在前者基础上，围绕模拟到数字信号系统的转换及数字滤波器设计展开，采用项目式教学，让学生理解算法原理，提升实践和解决问题的能力。《数字图像处理》依托数字信号处理理论，开展图像增强、压缩等教学。借助实践导向教材和 MATLAB 辅助，学生边学边实践，提升编程能力，体会数字信号处理技术在图像领域的价值。《数字语音信号处理》以数字信号处理理论为工具，研究语音信号采集、识别等技术，与前两门课程紧密相关，拓宽学生在该领域的专业能力。

课程群内各课程依次递进，从基础原理到算法研究，再到图像与语音应用，构建起系统的知识体系。这不仅完善了学生的知识储备，提升其综合能力，还为学生在信号与信息处理领域的学习、研究与实践筑牢根基，助力他们适应行业发展，在专业领域取得良好发展。

二、 OBE-CDIO 理念的内涵与应用框架

OBE 以成果为导向开展反向设计，把学生学习成果放在核心位置。先明确学生毕业预期成果，如掌握信号与信息处理理论，拥有实践和创新等能力。再逆向设计课程体系、教学方法和考核评价，通过增加实践课程、采用项目驱动教学、提高实践环节考核权重，确保教学围绕成果展开。​

CDIO 强调工程教育与产品生命周期融合，包含构思、设计、实现和运作四个环节。在信号与信息处理课程群教学中，学生通过参与实际项目，经历从项目构思（确定系统功能需求、技术可行性分析）、设计（信号处理算法设计、系统架构设计）、实现（编写代码、调试系统、集成硬件设备）到运作（测试系统性能、优化系统、实际应用与维护）的完整过程。在这个过程中，学生不仅学习和掌握工程知识与技能，还培养了团队协作、沟通交流和解决实际问题的能力，实现工程教育与产品、系统全生命周期的深度融合。

将二者融合，能构建一体化教学体系。以预期成果为导向，基于 CDIO 模式搭建课程体系，细化知识技能要求到各教学环节。课程项目按 CDIO 四阶段组织教学，建立配套考核评价体系，从项目完成、团队协作等多维度评估，保障教学目标实现。

三、基于 OBE-CDIO 的教学改革举措

在教育革新的大环境下，信号与信息处理课程群借助 OBE-CDIO 模式开展教学改革，从课程体系搭建、教学方法创新等多个维度发力，致力于培养具备扎实专业知识与实践能力的高素质人才。​

（一）课程体系重构：搭建有机知识网络​

1. 统一教学大纲设计​

课程群建设伊始，重新规划教学大纲与计划，保障群内课程的协同性与连贯性。针对《信号与系统》《数字信号处理》《数字图像处理》《数字语音信号处理》四门课程的特性与课时差异，明确各课程的核心内容，并细化课程目标。《信号与系统》作为基础课程，着重培养信号分析方法与系统建模能力，明确线性时不变系统分析及离散时间信号与系统转换等内容的教学要求；《数字信号处理》则基于与前者的衔接，围绕数字滤波器设计与模拟到数字信号处理的过渡知识展开，规避内容重复。各课程依据实际应用场景规划教学，注重知识的交叉互补，帮助学生搭建完整的知识体系[1]。​

2. 整合课程内容，强化逻辑递进​

梳理课程知识脉络，去除冗余部分，以信号与信息处理的实际应用流程为主线，串联各课程知识。讲解数字信号处理的离散傅里叶变换时，回顾信号与系统的连续信号傅里叶变换知识，助力学生理解 DFT 原理，为后续图像处理和语音信号处理的频域分析筑牢根基。在数字图像处理课程中引入信号与系统的滤波概念，利用线性时不变系统理论分析图像滤波器特性，帮助学生掌握图像去噪和边缘增强等方法。数字语音信号处理课程运用数字信号处理算法进行语音信号处理，如采用线性预测编码算法对语音信号进行压缩传输，呼应信号与系统课程的信号采集知识。​

3. 设置综合性课程群项目​

例如设计 “基于信号与信息处理的智能医疗辅助系统开发” 项目，该项目涵盖信号采集、处理、融合诊断与展示交互等环节。学生在信号与系统课程阶段学习信号采集设备原理，为项目采集环节打基础；数字信号处理课程负责生理和语音信号处理算法设计；数字图像处理课程开展医学图像增强与识别算法开发；数字语音信号处理课程实现语音交互功能。随着学习的推进，学生逐步搭建智能医疗辅助系统，增强课程关联性，培养综合应用能力和工程思维。

（二）教学方法创新：激发学生学习潜能​

1. 问题导向教学法：引导主动探索​

在数字信号处理课程讲解滤波器设计时，提出无线通信中如何从干扰信号中提取有用信号的问题，引导学生思考解决方案，进而深入讲解滤波器原理、设计方法与性能指标，激发学生的学习兴趣。在数字语音信号处理课程中，针对嘈杂环境下语音识别难题，引导学生思考通过信号预处理、特征提取和模型优化等方法提升识别准确率，培养学生解决实际问题的能力。​

2. 项目驱动教学法：促进实践学习​

例如将 “智能医疗辅助系统开发” 项目分解为多个子任务，与教学模块对应。信号采集模块涉及信号与系统、数字图像处理和数字语音信号处理课程知识；信号处理模块依据不同信号类型对应相应课程知识；信息融合与诊断模块结合多源信息融合理论和医学诊断知识；信息展示与交互模块运用数字图像处理和数字语音信号处理技术。学生分组协作完成子任务，在实践中同步学习知识与技能，提升实践和团队协作能力。​

（三）实践教学强化：提升工程与创新能力​

1. 构建递进式实践教学体系​

为解决工程教育重理论轻实践的问题，搭建依托 MATLAB 软件的递进式实践教学体系，包含基础、综合、创新实验三个层次。基础实验围绕信号与系统和数字信号处理基础知识开展，如信号时域与频域分析实验，帮助学生理解基本概念和算法。综合实验聚焦数字信号处理和数字图像处理课程应用，如数字滤波器设计与图像增强实验，培养学生将理论知识应用于实际的能力。创新实验融合四门课程知识，要求学生设计智能图像识别系统等项目，培养综合实践和创新思维能力[2]。​

2. 校企合作实践基地建设：接轨行业前沿​

与企业合作建立实践基地，引入企业中的系统研发项目。企业提供设备、数据和技术指导，学生在工程师带领下参与项目开发，学习三维重建、图像配准等高级技术，了解行业规范和前沿动态，提升工程实践能力和就业竞争力。​

3. 创新实践平台搭建：培育创新思维​

例如搭建信号与信息处理创新实践平台，配备高性能信号发生器、深度学习开发平台等先进设备。鼓励学生利用平台开展创新实践活动，如基于人工智能的信号分类算法研究，平台提供数据集和计算资源支持。同时，组织学生参与学科竞赛和创新创业项目，提升创新能力和综合素质[3]。​

（四）教学资源整合：丰富教学支撑​

1. 教材建设​

编写针对电子信息工程和通信工程专业的教材，注重课程群内课程衔接。《信号与系统》教材阐述离散时间信号与系统基础，《数字信号处理》教材介绍数字滤波器设计及应用，并引入图像处理和语音信号处理案例。教材结合 MATLAB 软件讲解知识点，配备丰富习题，培养学生独立思考和创新能力。​

2. 网络数字化教学资源建设​

遵循 “课程 - 课程群” 的思路建设网络教学资源。先为每门课程开发资源网站，筛选教学课件、视频等优质素材，采用合理分类和标签体系方便检索。再整合课程资源，打破壁垒，增加课程衔接内容，搭建教学研一体的网络教学平台，促进师生互动，提升教学效果。

（五）考核评价体系优化：全面评估学生表现​

1. 多元化考核指标：综合考量学生素质​

构建多元化考核评价体系，课程考试成绩占总成绩 40%，考查学生对核心知识的掌握；项目完成情况占 30%，评估项目功能实现和算法性能；实践报告质量占 10%，考查学生的总结分析能力；课堂表现占 10%，关注学生的参与度；团队协作和创新成果占 10%，评价学生的团队协作和创新能力。​

2. 过程性评价与终结性评价结合：全程监控学习效果​

重视过程性评价，每周组织小组汇报，每月进行项目阶段考核，及时反馈指导。终结性评价针对项目成果和课程考试进行，如对智能医疗辅助系统进行性能测试，在课程考试中增加项目相关案例分析题，全面评估学生学习效果，激励学生持续提升能力。

四、结论与展望

在新工科背景下，基于 OBE-CDIO 理念的信号与信息处理课程群教学改革与实践取得了显著成效。通过课程体系重构、教学方法创新、实践教学强化和考核评价体系优化等举措，有效解决了传统教学模式存在的问题，提高了学生的学习效果、工程实践能力和创新能力，增强了毕业生的就业竞争力。

参考文献：

[1]于迎霞，刘威，马兰.面向“新工科”的信号处理课程群建设实践与探索[J].中国信息技术教育，2020（10）：106-108.

[2]王丽，王 威，张杨梅.新工科背景下信号与信息处理课程群构建[J].高教学刊，2021，（8）：65-68.

[3]邓承志，胡赛凤，张绍泉.新工科背景下通信工程专业信号处理课程群建设与改革实践[J].当前教育实践与教学研究，2020（03）：106-107.

课题项目：衡水学院2023-2024年度教育教学改革研究与实践项目：新工科背景下基于OBE-CDIO信号与信息处理课程群教学改革与实践（jg2023084）；衡水市教育科学研究“十四五”规划课题：学生创新创业能力培养教育体系研究（2205256）；2025年度衡水学院横向课题：照明灯具控制及云控管理系统 （2025HXKT049）；2024年度产学合作协同育人项目：信息处理与智能控制实践条件和实践基地建设 （240900751132730）

作者简介： 李玲（1982-），女，河北衡水人，硕士，讲师，研究方向：高等教育教学改革、信号与信息处理。李艳乐（1984-），男，河南新郑人，硕士，讲师，研究方向：高等教育教学改革、信息处理与智能控制。郭海丽（1980-），女，河北秦皇岛人，硕士，副教授，研究方向：高等教育教学改革、信息处理与智能控制。