Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (S1)
Sylabus przedmiotu Wykorzystanie technologii Rolnictwa 4.0 w hodowli zwierząt:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zootechnika | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wykorzystanie technologii Rolnictwa 4.0 w hodowli zwierząt | ||
| Specjalność | Hodowla koni i jeździectwo | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Biotechnologii Rozrodu Zwierząt i Higieny Środowiska | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Bogumiła Pilarczyk <Bogumila.Pilarczyk@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Małgorzata Bąkowska <malgorzata.bakowska@zut.edu.pl>, Dariusz Gączarzewicz <dariusz.gaczarzewicz@zut.edu.pl>, Marta Juszczak-Czasnojć <marta.juszczak@zut.edu.pl>, Renata Pilarczyk <Renata.Pilarczyk@zut.edu.pl>, Agnieszka Tomza-Marciniak <Agnieszka.Tomza-Marciniak@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 17 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu informatyki, statystyki, fizjologii zwierząt |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie wiedzy na temat podstawowych pojęć związanych z Rolnictwem 4.0 oraz praktycznych umiejętności korzystania z nowoczesnych technologii w hodowli zwierząt |
| C-2 | Rozwój kompetencji w zakresie projektowania i wdrażania systemów IoT do monitorowania zdrowia zwierząt i warunków środowiskowych w pomieszczeniach inwentarskich, a także analizy otrzymanych danych |
| C-3 | Nabycie umiejętności stosowania narzędzi sztucznej inteligencji do analizy dużych zbiorów danych związanych z użytkowością, zdrowiem i żywieniem zwierząt w celu optymalizacji procesów hodowlanych |
| C-4 | Zdobycie wiedzy na temat dostępnych źródeł finansowania dla projektów związanych z Rolnictwem 4.0 oraz umiejętności pozyskiwania środków |
| C-5 | Zdobycie wiedzy na temat zastosowania sztucznej inteligencji w zarządzaniu stadami zwierząt |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Analiza zachowań zwierząt za pomocą sztucznej inteligencji. Zastosowanie systemu rozpoznawania mimiki u zwierząt –sygnalizacja agresji i stresu. Obrazy termograficzne wykonane przez urządzenie FLIR połączone ze smartfonem w wykrywaniu chorób u zwierząt. Wykorzystanie kamer do monitorowania zachowania zwierząt (ocena zdrowia i dobrostanu) oraz ich lokalizacji | 4 |
| T-A-2 | Zastosowanie sztucznej inteligencji w wykrywaniu mastitis u krów (system Dairymaster Mission Control). Roboty udojowe wyposażone w czujniki i oprogramowanie oparte na AI. Integracja robotów udojowych z systemami kontroli mikroklimatu w halach do doju | 2 |
| T-A-3 | Wykorzystanie sztucznej inteligencji w transporcie | 2 |
| T-A-4 | Wykorzystanie w hodowli zwierząt niekomercyjnych danych z „Platform for Big Data in Agricultar” oraz „Global Open Data forAgriculture and Nutrition" | 4 |
| T-A-5 | Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ocenie bólu u zwierząt. Algorytm wizualny oparty na automatycznym klasyfikatorze obliczeniowym oceniający skalę grymasu konia (HGS) | 1 |
| T-A-6 | Inteligentne systemy zarządzania stadami zwierząt. Pozyskiwanie środków finansowych dla gospodarstwa na rozwój Rolnictwa 4.0 w hodowli zwierząt | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Definicje i pojęcia związane z Rolnictwem 4.0. Aktualny stan Rolnictwa 4.0 w Polsce i na świecie. Korzyści i zagrożenia związane z wykorzystaniem technologii Rolnictwa 4.0 w hodowli zwierząt. Adaptacja zwierząt do nowych technologii (robotyka, automatyzacja). Błędy i awarie w systemach monitorowania (IoT, sensory zdrowia) | 2 |
| T-W-2 | Wykorzystanie IoT do monitorowania i sterowania mikroklimatem w pomieszczeniach inwentarskich (temperatura, wilgotność, wentylacja). Automatyczna kontrola bramek sortujących z systemem schładzania krów | 2 |
| T-W-3 | Wykorzystanie IoT do monitorowania zdrowia zwierząt. Czujniki AfiTag, CowAlert, CowScout S Leg, Crysta-Heat, IceTag3D, czy RumiWatch służą do monitorowania aktywności, tętna oraz temperatury ciała zwierząt. Opaski i sensory zdrowotne kontrolujące przeżuwanie, aktywność i parametry zdrowotne. Zaawansowane techniki- analiza obrazów i wideo, termowizja w podczerwieni oraz bolusy dożwaczowe monitorujące zdrowie krów. Automatyczne systemy przewidywania chorób, monitoring zdrowia racic w stadzie z użyciem systemów SowSIS i MS Korund oraz wykrywanie chorób układu oddechowego u świń poprzez analizę dźwięków | 4 |
| T-W-4 | Wykorzystanie sztucznej inteligencji w predykcji użytkowości rozpłodowej i statusu reprodukcyjnego zwierząt (wykrywanie rui, prognozowanie skuteczności inseminacji oraz monitorowanie oznak zbliżającego się porodu). Technologie oparte na AI analizujące dane z czujników, kamer i systemów IoT- precyzyjne zarządzanie rozrodem w stadzie i optymalizacja procesów hodowlanych | 2 |
| T-W-5 | Wykorzystanie sztucznej inteligencji optymalizacji żywienia. Czujniki optymalizujące żywienie, monitorując spożycie paszy i dostosowując dawki do indywidualnych potrzeb zwierząt. Systemy elektronicznego indywidualnego karmienia zwierząt. Czujniki do monitorowania maszyn i precyzyjnego ważenia paszy. Rozwiązania techniczne maszyny i urządzenia do karmienia zwierząt (roboty do podgarniania paszy, roboty do karmienia zwierząt). Ocena behawioru pokarmowego. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny jakości pastwisk i ich wykorzystania. Wirtualne ogrodzenia | 2 |
| T-W-6 | Wykorzystanie sztucznej inteligencji optymalizacji żywienia. Czujniki optymalizujące żywienie, monitorując spożycie paszy i dostosowując dawki do indywidualnych potrzeb zwierząt. Systemy elektronicznego indywidualnego karmienia zwierząt. Czujniki do monitorowania maszyn i precyzyjnego ważenia paszy. Rozwiązania techniczne maszyny i urządzenia do karmienia zwierząt (roboty do podgarniania paszy, roboty do karmienia zwierząt). Ocena behawioru pokarmowego. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny jakości pastwisk i ich wykorzystania. Wirtualne ogrodzenia | 2 |
| T-W-7 | Nowoczesna identyfikacja zwierząt. Technologia RFID (Radio Frequency Identification), kolczyki z płytką czujnika, obroże z transponderami, obroże GPS z funkcją monitoringu, biometryczna identyfikacja | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-A-2 | samodzielne studiowanie wskazanej literatury | 5 |
| A-A-3 | przygotowanie się studenta do zaliczenia | 4 |
| 24 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | przygotowanie się do zaliczenia | 6 |
| A-W-3 | samodzielne studiowanie wskazanej literatury | 4 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Prezentacja multimedialna przy wykorzystaniu komputera i projektora |
| M-2 | Wykład informacyjny prezentujący zagadnienia |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Zaliczenie pisemne |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZO_1A_ZKS1O17.6_W01 Student zna podstawowe pojęcia i zasady funkcjonowania Rolnictwa 4.0 oraz jego wpływ na hodowlę zwierząt, w tym zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy zdrowia, użytkowości i dobrostanu zwierząt. | ZO_1A_W10 | — | — | C-1, C-2, C-3, C-4, C-5 | T-A-3, T-A-5, T-W-1 | M-1, M-2 | S-1 |
| ZO_1A_ZKS1O17.6_W02 Posiada wiedzę na temat systemów IoT wykorzystywanych do monitorowania mikroklimatu oraz zdrowia zwierząt, a także metod analizy danych w celu optymalizacji procesów hodowlanych. | ZO_1A_W06 | — | — | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZO_1A_ZKS1O17.6_U01 Potrafi stosować nowoczesne technologie, w tym systemy IoT i AI, do monitorowania warunków środowiskowych i zdrowia zwierząt oraz optymalizacji ich użytkowości i żywienia. | ZO_1A_U09 | — | — | C-2, C-3, C-4 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6 | M-1, M-2 | S-1 |
| ZO_1A_ZKS1O17.6_U02 Umie analizować dane pochodzące z czujników i systemów monitorujących w celu przewidywania zagrożeń zdrowotnych, poprawy dobrostanu zwierząt oraz usprawnienia procesów hodowlanych. | ZO_1A_U09 | — | — | C-2, C-3, C-4, C-5 | T-W-3 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZO_1A_ZKS1O17.6_K01 Rozumie znaczenie nowoczesnych technologii w hodowli zwierząt i ich wpływ na efektywność produkcji oraz dobrostan zwierząt, a także potrafi odpowiedzialnie podejmować decyzje dotyczące ich wdrażania. | ZO_1A_K02 | — | — | C-2, C-3 | T-A-2, T-A-4, T-W-7 | M-2 | S-1 |
| ZO_1A_ZKS1O17.6_K02 Wykazuje otwartość na innowacje i gotowość do ciągłego doskonalenia swojej wiedzy w zakresie Rolnictwa 4.0, umiejętnie współpracując w interdyscyplinarnych zespołach. | ZO_1A_K02 | — | — | C-2, C-3 | T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-W-5 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZO_1A_ZKS1O17.6_W01 Student zna podstawowe pojęcia i zasady funkcjonowania Rolnictwa 4.0 oraz jego wpływ na hodowlę zwierząt, w tym zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy zdrowia, użytkowości i dobrostanu zwierząt. | 2,0 | |
| 3,0 | Student:- w zakresie wiedzy opanował podstawowy materiał programowy,- w zakresie rozumienia wiedzy opanował podstawowy zakres materiału,- w zakresie opanowania wiedzy przyswoił zasadnicze treści programowe,- w zakresie stosunku do wiedzy wykazuje średnie zainteresowanie,- w zakresie wyrażania wiedzy popełnia wiele błędów | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| ZO_1A_ZKS1O17.6_W02 Posiada wiedzę na temat systemów IoT wykorzystywanych do monitorowania mikroklimatu oraz zdrowia zwierząt, a także metod analizy danych w celu optymalizacji procesów hodowlanych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student:- w zakresie wiedzy opanował podstawowy materiał programowy,- w zakresie rozumienia wiedzy opanował podstawowy zakres materiału,- w zakresie opanowania wiedzy przyswoił zasadnicze treści programowe,- w zakresie stosunku do wiedzy wykazuje średnie zainteresowanie,- w zakresie wyrażania wiedzy popełnia wiele błędów | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZO_1A_ZKS1O17.6_U01 Potrafi stosować nowoczesne technologie, w tym systemy IoT i AI, do monitorowania warunków środowiskowych i zdrowia zwierząt oraz optymalizacji ich użytkowości i żywienia. | 2,0 | |
| 3,0 | Student:- potrafi zidentyfikować i poradzić sobie, z wydatną pomocą nauczyciela, z wybranymi trudnościami związanymi z procesem przygotowania zleconej pracy | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| ZO_1A_ZKS1O17.6_U02 Umie analizować dane pochodzące z czujników i systemów monitorujących w celu przewidywania zagrożeń zdrowotnych, poprawy dobrostanu zwierząt oraz usprawnienia procesów hodowlanych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student:- potrafi zidentyfikować i poradzić sobie, z wydatną pomocą nauczyciela, z wybranymi trudnościami związanymi z procesem przygotowania zleconej pracy | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZO_1A_ZKS1O17.6_K01 Rozumie znaczenie nowoczesnych technologii w hodowli zwierząt i ich wpływ na efektywność produkcji oraz dobrostan zwierząt, a także potrafi odpowiedzialnie podejmować decyzje dotyczące ich wdrażania. | 2,0 | |
| 3,0 | W zakresie działania, postaw i motywacji: student nie unika podejmowania działań, ale też nie podejmuje ich z własnej woli. Wykazuje postawę neutralną (obojętną) wobec poleceń nauczyciela. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| ZO_1A_ZKS1O17.6_K02 Wykazuje otwartość na innowacje i gotowość do ciągłego doskonalenia swojej wiedzy w zakresie Rolnictwa 4.0, umiejętnie współpracując w interdyscyplinarnych zespołach. | 2,0 | |
| 3,0 | W zakresie działania, postaw i motywacji: student nie unika podejmowania działań, ale też nie podejmuje ich z własnej woli. Wykazuje postawę neutralną (obojętną) wobec poleceń nauczyciela. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Skudlarski J., Rolnictwo 4.0 Czwarta rewolucja technologiczna w rolnictwie, Energia dla wsi, 2024, 1
- Samborski S., Rolnictwo precyzyjne, PWN, Warszawa, 2018
Literatura dodatkowa
- Sangiorgi F., Robotic milking in Italy: Technical and economical considerations, The First North American Conference on Robotic Milking, Toronto, Canada, 2022
- Aerts, J., Kolenda, M., Piwczyński, D., Sitkowska, B., Önder, H., Forecasting milking efficiency of dairy cows milked in an automatic milking system using the decision tree technique, Animals, 2022
- Bezen, R., Edan, Y., Halachmi, I., Computer vision system for measuring individual cow feed intake using RGB-D camera and deep learning algorithms, Comput. Electron. Agric, 2020