2024年5月28日晚，
“面向沿边地区人居环境改善的城乡规划大数据理论与方法课程虚拟教研室”
举行
了
第
十三
期
月度交流
会，
以
“规划空间数据采集教学实践分享”为主题，
邀请
内蒙古工业大学李超明老师进行专题报告
。
本次月度交流会是
“面向沿边地区人居环境改善的城乡规划大数据理论与方法课程虚拟教研室”的定期交流活动之一，
来自
清华大学、哈尔滨工业大学、厦门大学、沈阳建筑大学、内蒙古工业大学、深圳大学、西南民族大学、吉林建筑大学、昆明理工大学、西藏大学、新疆大学、广西大学、东北大学
13所共建高校
的
3
0
余
位教师参加了此次会议。
报告环节，李超明老师围绕两门本科姊妹课程《空间数据采集与分析》和《空间环境模拟实验》的教学经历，先从课程概况、组织思路及其在培养计划中的位置引入，而后重点展示了自己针对课程面临的问题进行的四方面教学尝试。
空间数据采集教学三维成果展示
首先，李老师介绍了课程概况。两门课程各包含
1
6
学时，分别侧重基础知识及技术教学和外业实操，共同组成一个系列，理论与实践相结合，旨在让学生熟悉空间数据的采集、处理和分析这三个环节的完整过程。而对于课程名称，最初计划叫
“近地数据”，但考虑到课程受众同时包括规划与景观学生，所关注的空间对象尺度不同，于是后来更名为“空间数据”，以兼顾两专业的关注点。在内工大规划学生培养方案中，这两门课程开在三年级上学期，恰好与从建筑尺度转向社区尺度的设计课同步，同时与GIS课程搭配，对规划学生设计中所需的数据采集与运用能力进行训练。课程的开展依托学院虚拟仿真与环境行为实验室提供的空间及设备，而外业主要在与实验室紧邻的操场进行，两部分相距不远，有助于教学的有序开展。
课程教学设计
其次，李老师详细解读了两门课程的具体安排及组织思路。在理论课程部分，包含两类采集技术，一是无人机倾斜摄影，另一个是LiDAR激光雷达地面站，各安排四节课，均分别按照“基本原理及软硬件介绍——数据采集与处理操作演示——数据成果汇报——数据分析方法讲授”的顺序串联教学内容。在实践课程环节，主要安排了实验性质的外业数据采集内容，前半程讲解外业调研基础知识，并设置三节课的数据采集实操，后半程则进行数据校验、补采集以及处理和分析，最后形成完整的实验报告并在此基础上作成果汇报。通过上述教学安排，课程旨在让同学们能视情况选用适当的数据采集方法、选取正确的成果解决问题、形成多学科融合及信息化意识，从知识、能力和素养上实现综合提升。
课程面临的现状问题
而后，根据开课至今的经验，李老师总结了课程面对的问题。从宏观上看，一是学生对行业前沿了解不足，二是
“建规景”专业对外业工作的忽略，三是团队合作训练流于表面，四是企业在教学中的参与度低。对此，课程也相应地开展了四方面教学尝试。第一，将前沿技术引入本科教学。课程依托于虚拟仿真实验室平台、引入了专业测绘级设备，课上介绍了其中利用的倾斜摄影、激光雷达等前沿采集技术的基本原理，开拓同学们的视野。第二，加强外业实操。课程中向学生们详细介绍了外业工作中无人机及地面站的操作流程，例如航线、布点规划过程，然后在身边一系列场地内进行实操，为学生提供足够的上手机会，另外课程内容还涉及上述两种方式获取数据的融合，帮助在尺度和空间对象上平衡两个专业学生的需求。第三，注重基于任务协同的团队合作。外业采集前，会先安排学生按小组完成调研计划表，学生担任飞手、设备负责人、环境及飞机状态观察员等不同角色，分工协作以保证数据采集过程的安全进行，另外在内业数据处理中面对疑难问题时，也需要学生集思广益排查试错，合力找到解法。第四，让行业专家顾问进入课堂。邀请设备供应商在课程中安排设备宣讲，展示新设备并分享其在行业前沿的应用案例，促进产学结合的同时，激发同学们的兴趣，此外还获取企业提供的软件支持，为学生开通专业软件免费试用权限，帮助学生更便捷地处理各类数据。
教学尝试——前沿技术引入本科教学
教学尝试——基于任务协同的团队合作
最后，关于课程的感悟与思考，李老师认为，自己最大的收获是看到学生从获取知识中感受到的快乐，在外业工作过程中同学们齐心协力、干劲十足、认真专注的状态令人感动。同时李老师对课程进行了反思与展望，一是实操阶段数据分析训练薄弱、未来应平衡各版块，二是师生比例悬殊、应组建教学团队保证教学质量，三是行业从业者参与度低、应依托协同育人加强校企交流，四是设备相对于课容量仍有不足、应持续采购。最后李老师表示，自己还将持续我提升，在面向大规模教学的数据采集方法设计上继续探索。
教学思考与未来展望
交流研讨阶段，吉林建筑大学李冰心老师对比了自己所负责的规划技术类课程，表示两校的课程侧重点不同，自己负责的课程针对大数据采集，通过空间建模和统计分析让学生认识到大数据对物理空间的影响，而李超明老师的课程偏向于实操实验，同时和测勘类课程不同的是更具有专业针对性，契合规划和景观学生关注的空间对象，有机会和课程设计建立更密切的关系，这一思路很值得借鉴。虚拟教研室带头人、清华大学龙瀛老师提出，未来该课程是否考虑补充除上述提到的两类外的其他数据采集方法。对此李超明老师表示，为了保证每类方法的教学深度及学生的吸收效果，现有课程体量很难容纳更多方法，但未来可以按照课程受众调整，例如只对规划同学开课时，可能会将地面激光雷达教学内容替换为学科领域更常用的街景采集和图像识别方法的教学。深圳大学辜智慧老师则提出，如何调动学生的积极性，让这种数据采集方法应用到后续的设计场景中。对此，李超明老师分享了两点经验：一是设备的迭代进步让采集流程集成度大大提升，降低了学生们的学习门槛，消除了主客观方面的很多壁垒；二是这类数据在后续的学习和工作中仍然很有价值，对数据采集技能的掌握切实提高了学生的竞争力，例如可以帮助深化高年级设计课的成果、可以在求职阶段获得面试官的青睐等。最后，龙瀛表示，当下城市更新时代尤其需要这类数据自采集的技术手段，特别是在公开数据有限的社区园区尺度，可以有效帮助增加对场地的全面理解和认识。
