ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt / Zootechnika (S2) / Sylabus przedmiotu - Zastosowanie informatyki w pracy hodowlanej

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (S2)

Sylabus przedmiotu Zastosowanie informatyki w pracy hodowlanej:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Zootechnika
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	nauki rolnicze, leśne i weterynaryjne, studia inżynierskie
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Zastosowanie informatyki w pracy hodowlanej
Specjalność	Hodowla zwierząt gospodarskich z przedmiotami wyrównującymi efekty inżynierskie
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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	2	20	1,0	0,41	zaliczenie
wykłady	W	2	15	1,0	0,59	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowa wiedza z zakresu statystyki

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.	2
T-L-2	Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.	2
T-L-3	Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.	2
T-L-4	Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.	4
T-L-5	Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.	2
T-L-6	Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.	4
T-L-7	Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.	4
		20
wykłady
T-W-1	MOżliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w chowie i hodowli zwierząt. Systemy eksperckie.	2
T-W-2	Zastosowanie sztucznych sieci nauronowych do prognozowania i klasyfikacji różnych cech użytkowych u zwierząt.	2
T-W-3	Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.	2
T-W-4	POdstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.	2
T-W-5	Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.	2
T-W-6	POstęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną.	2
T-W-7	Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table.	3
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	uczestnictwo w ćwiczeniach, zbudowanie i zastosowanie wlasnej sieci	20
A-L-2	Przygotowanie do zajęć	5
A-L-3	Konjsultacje	5
		30
wykłady
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Studiowanie tematyki wykładów	10
A-W-3	Konsultacje	3
A-W-4	PIsemne zaliczenie treści wykładów	2
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: sprawdzian pisemny

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ZO_2A_HZG-D4_W01 Wie w jaki sposób zastosować programy informatyczne w pracy hodowlanej.	ZO_2A_W01, ZO_2A_W06	—	—	C-1, C-2	T-L-2, T-L-7, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
ZO_2A_HZG-D4_U01 Umie obsługiwać programy służóce do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki	ZO_2A_U11, ZO_2A_U01	—	—	—	—	—	—

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZO_2A_HZG-D4_W01 Wie w jaki sposób zastosować programy informatyczne w pracy hodowlanej.	2,0
	3,0	Wie w jaki sposób wykorzystać programy komputerowe w pracy hodowlanej
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZO_2A_HZG-D4_U01 Umie obsługiwać programy służóce do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki	2,0
	3,0	Obsługuje wybrane programy hodowlane
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

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

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.	2
T-L-2	Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.	2
T-L-3	Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.	2
T-L-4	Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.	4
T-L-5	Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.	2
T-L-6	Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.	4
T-L-7	Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.	4
		20

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	MOżliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w chowie i hodowli zwierząt. Systemy eksperckie.	2
T-W-2	Zastosowanie sztucznych sieci nauronowych do prognozowania i klasyfikacji różnych cech użytkowych u zwierząt.	2
T-W-3	Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.	2
T-W-4	POdstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.	2
T-W-5	Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.	2
T-W-6	POstęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną.	2
T-W-7	Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table.	3
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	uczestnictwo w ćwiczeniach, zbudowanie i zastosowanie wlasnej sieci	20
A-L-2	Przygotowanie do zajęć	5
A-L-3	Konjsultacje	5
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Studiowanie tematyki wykładów	10
A-W-3	Konsultacje	3
A-W-4	PIsemne zaliczenie treści wykładów	2
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZO_2A_HZG-D4_W01	Wie w jaki sposób zastosować programy informatyczne w pracy hodowlanej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_2A_W01	wykazuje specjalistyczną/zaawansowaną wiedzę z zakresu nauk pokrewnych w stosunku do biologii, chemii, matematyki, związanych z zootechniką
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_2A_W06	ma zaawansowaną wiedzę z zakresu organizacji i planowania pracy hodowlanej, w tym również z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi informatycznych, a także z zakresu oceny jakości produktów żywnościowych oraz zarządzania obrotem produktami pochodzenia zwierzęcego
Cel przedmiotu	C-1	zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej
Cel przedmiotu	C-2	Zapoznanie studentów z możliowościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej
Treści programowe	T-L-2	Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.
	T-L-7	Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.
	T-L-1	Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.
	T-L-3	Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.
	T-L-4	Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.
	T-L-5	Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.
	T-L-6	Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.
	T-W-2	Zastosowanie sztucznych sieci nauronowych do prognozowania i klasyfikacji różnych cech użytkowych u zwierząt.
	T-W-3	Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.
	T-W-4	POdstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.
	T-W-5	Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.
	T-W-6	POstęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną.
	T-W-7	Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table.
Metody nauczania	M-1	wykład informacyjny, prezentacje multimedialne
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: sprawdzian pisemny
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Wie w jaki sposób wykorzystać programy komputerowe w pracy hodowlanej
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZO_2A_HZG-D4_U01	Umie obsługiwać programy służóce do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_2A_U11	Wykazuje umiejętność organizacji chowu i hodowli różnych gatunków zwierząt udomowionych oraz gospodarowania populacjami zwierząt wolno żyjących
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZO_2A_U01	Wykazuje pogłębioną umiejętność znajdowania, zrozumienia, analizy i twórczego wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach w zakresie zootechniki.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Obsługuje wybrane programy hodowlane
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0