Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (N2)

Sylabus przedmiotu Zastosowanie informatyki w pracy hodowlanej:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zootechnika
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Zastosowanie informatyki w pracy hodowlanej
Specjalność Hodowla zwierząt gospodarskich
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Sablik <Piotr.Sablik@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 8 1,00,41zaliczenie
wykładyW2 10 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza z zakresu statystyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej
C-2Zapoznanie studentów z możliwościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.1
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.1
T-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.1
T-L-4Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.2
T-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.1
T-L-6Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.1
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.1
8
wykłady
T-W-1Możliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w chowie i hodowli zwierząt. Systemy eksperckie.2
T-W-2Zastosowanie sztucznych sieci nauronowych do prognozowania i klasyfikacji różnych cech użytkowych u zwierząt.1
T-W-3Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.1
T-W-4Podstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.1
T-W-5Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.1
T-W-6Postęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną.2
T-W-7Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w ćwiczeniach, zbudowanie i zastosowanie wlasnej sieci8
A-L-2Przygotowanie do zajęć15
A-L-3Konsultacje2
25
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Studiowanie tematyki wykładów14
A-W-3Konsultacje1
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny, prezentacje multimedialne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_2A_null_W01
Posiada wiedzę w zakresie sposobu zastosowania programów informatycznych w pracy hodowlanej.
ZO_2A_W06, ZO_2A_W01C-1, C-2T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-1, T-W-6M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_2A_null_U01
Umie obsługiwać programy służące do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki.
ZO_2A_U01, ZO_2A_U11, ZO_2A_U15C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_2A_HZG-D4_K01
Potrafi zastosować metody informatyczne w pracy hodowlanej na zwierzętach gospodarskich
ZO_2A_K03C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ZO_2A_null_W01
Posiada wiedzę w zakresie sposobu zastosowania programów informatycznych w pracy hodowlanej.
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę w jaki sposób wykorzystać programy komputerowe w pracy hodowlanej
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ZO_2A_null_U01
Umie obsługiwać programy służące do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki.
2,0
3,0Obsługuje wybrane programy hodowlane w stopniu podstawowym
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ZO_2A_HZG-D4_K01
Potrafi zastosować metody informatyczne w pracy hodowlanej na zwierzętach gospodarskich
2,0
3,0Potrafi zastosować w stopniu podstawowym wybrane metody informatyczne w pracy hodowlanej
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Kwiatkowska A.M., Systemy wspomagania decyzji. Jak korzystać z wiedzy i informacji w praktyce, WN PWN, 2007
  2. Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, AOW, Warszawa, 1993
  3. Strabel T., Programy hodowlane. Materiały do zajęć, AR w Poznaniu, Poznań, 2008
  4. Instrukcje obsługi programów GENUP, Obora, AFIFARM, 2011

Literatura dodatkowa

  1. Żurada J., Barski M., Jędruch W., Sztuczne sieci neuronowe, PWN, Warszawa, 1996
  2. Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, AOW EXIT, Warszawa, 1999

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.1
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.1
T-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.1
T-L-4Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.2
T-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.1
T-L-6Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.1
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.1
8

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Możliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w chowie i hodowli zwierząt. Systemy eksperckie.2
T-W-2Zastosowanie sztucznych sieci nauronowych do prognozowania i klasyfikacji różnych cech użytkowych u zwierząt.1
T-W-3Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.1
T-W-4Podstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.1
T-W-5Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.1
T-W-6Postęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną.2
T-W-7Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w ćwiczeniach, zbudowanie i zastosowanie wlasnej sieci8
A-L-2Przygotowanie do zajęć15
A-L-3Konsultacje2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Studiowanie tematyki wykładów14
A-W-3Konsultacje1
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięZO_2A_null_W01Posiada wiedzę w zakresie sposobu zastosowania programów informatycznych w pracy hodowlanej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZO_2A_W06ma zaawansowaną wiedzę z zakresu organizacji i planowania pracy hodowlanej, w tym również z wykorzystaniem narzędzi informatycznych, a także z zakresu oceny jakości produktów żywnościowych oraz zarządzania obrotem produktami pochodzenia zwierzęcego
ZO_2A_W01w pogłębionym stopniu zna rodzaje doświadczeń oraz metody i techniki realizacji prac badawczych, a także zna podstawowe teorie w zakresie nauk przyrodniczych znajdujących zastosowanie w zootechnice
Cel przedmiotuC-1zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej
C-2Zapoznanie studentów z możliwościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej
Treści programoweT-W-2Zastosowanie sztucznych sieci nauronowych do prognozowania i klasyfikacji różnych cech użytkowych u zwierząt.
T-W-3Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.
T-W-4Podstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.
T-W-5Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.
T-W-7Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table.
T-W-1Możliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w chowie i hodowli zwierząt. Systemy eksperckie.
T-W-6Postęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny, prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada podstawową wiedzę w jaki sposób wykorzystać programy komputerowe w pracy hodowlanej
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięZO_2A_null_U01Umie obsługiwać programy służące do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZO_2A_U01Wykazuje pogłębioną umiejętność znajdowania, zrozumienia, analizy i twórczego wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach w zakresie zootechniki.
ZO_2A_U11Wykazuje umiejętność organizacji chowu i hodowli różnych gatunków zwierząt udomowionych oraz gospodarowania populacjami zwierząt wolno żyjących
ZO_2A_U15Potrafi organizować różne formy działalności w tym na obszarach wiejskich z możliwością wykorzystania technologii informatycznych, a także narzędzi marketingowych i ekonomicznych
Cel przedmiotuC-1zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej
C-2Zapoznanie studentów z możliwościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej
Treści programoweT-L-1Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.
T-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.
T-L-4Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.
T-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.
T-L-6Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny, prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Obsługuje wybrane programy hodowlane w stopniu podstawowym
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięZO_2A_HZG-D4_K01Potrafi zastosować metody informatyczne w pracy hodowlanej na zwierzętach gospodarskich
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZO_2A_K03Wykazuje zrozumienie roli zespołowego działania w związkach hodowców zwierząt i instytucjach doradztwa rolniczego
Cel przedmiotuC-1zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej
C-2Zapoznanie studentów z możliwościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej
Treści programoweT-L-1Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.
T-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.
T-L-4Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.
T-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.
T-L-6Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny, prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi zastosować w stopniu podstawowym wybrane metody informatyczne w pracy hodowlanej
3,5
4,0
4,5
5,0