Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Zootechnika (S2)
specjalność: Hodowla zwierząt gospodarskich

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
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
laboratoriaL1 20 1,00,41zaliczenie
wykładyW1 15 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 możliowościami 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.2
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-4Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.4
T-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.2
T-L-6Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.4
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.4
20
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.2
T-W-3Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.2
T-W-4Podstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.2
T-W-5Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.2
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.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w ćwiczeniach, zbudowanie i zastosowanie wlasnej sieci20
A-L-2Przygotowanie do zajęć5
A-L-3Konsultacje5
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie tematyki wykładów10
A-W-3Konsultacje3
A-W-4PIsemne zaliczenie treści wykładów2
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: sprawdzian pisemny

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_2A_HZG-D4_W01
Posiada wiedzę w zakresie sposobu zastosowania programów informatycznych w pracy hodowlanej.
ZO_2A_W01, ZO_2A_W06C-1, C-2T-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-7M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZO_2A_HZG-D4_U01
Umie obsługiwać programy służące do oceny wartości hodowalnej i umie odpowiednio je zastosować oraz interetować uzyskane wyniki
ZO_2A_U01, ZO_2A_U15, ZO_2A_U11C-2, C-1T-L-3, T-L-6, T-L-2, T-L-5, T-L-7, T-L-4, T-L-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia 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-5, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZO_2A_HZG-D4_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 kształceniaOcenaKryterium oceny
ZO_2A_HZG-D4_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 kształceniaOcenaKryterium 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, Warszawa, 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.2
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.2
T-L-4Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.4
T-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.2
T-L-6Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.4
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.4
20

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.2
T-W-3Projektowanie i optymaliozacja programów hodowlanych z wykorzystaniem komputerowych programów symulacyjnych.2
T-W-4Podstawowe założenia dla programu SelAction. Wprowadzanie danych, interpretacja wyników, możliwości zastosowania w ocenie populacji.2
T-W-5Zastosowanie programu GENUP w pracy selekcyjnej. Czynniki determinujące postęp hodowlany w module Sel. Symulacja stochastyczna.2
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.3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w ćwiczeniach, zbudowanie i zastosowanie wlasnej sieci20
A-L-2Przygotowanie do zajęć5
A-L-3Konsultacje5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie tematyki wykładów10
A-W-3Konsultacje3
A-W-4PIsemne zaliczenie treści wykładów2
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZO_2A_HZG-D4_W01Posiada wiedzę w zakresie sposobu zastosowania programów informatycznych w pracy hodowlanej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZO_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
ZO_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
Cel przedmiotuC-1zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej
C-2Zapoznanie studentów z możliowościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej
Treści programoweT-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.
T-L-1Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.
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-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-6Postęp hodowlany osiągany w ciągu roku. Długość użtkowania zwierząt, a postęp hodowlany. Genup - moduł Wiek. Zapoznanie się z symulacją deterministyczną.
T-W-7Szacowanie wielkości heterozji i efektów matecznych, przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców z wykorzystaniem programu Genup - moduł Cross Table.
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 kształceniaZO_2A_HZG-D4_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_U15Potrafi organizować różne formy działalności w tym na obszarach wiejskich z możliwością wykorzystania technologii informatycznych, a także narzędzi marketingowych i ekonomicznych
ZO_2A_U11Wykazuje umiejętność organizacji chowu i hodowli różnych gatunków zwierząt udomowionych oraz gospodarowania populacjami zwierząt wolno żyjących
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z możliowościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej
C-1zapoznanie studentów z możliwością wykorzystania niektórych metod sztucznej inteligencji w praktyce zootechnicznej
Treści programoweT-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.
T-L-6Praktyczne możliwości wykorzystania programu obora w pracy hodowlanej.
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.
T-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.
T-L-7Możliwości zastosowanie programów zarządzających stadem krów w pracy hodowlanej na przykładzie programu AFIFARM.
T-L-4Praktyczne zastosowanie programu Genup na podstawie modulu Sel i modułu Wiek.
T-L-1Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.
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 kształceniaZO_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 możliowościami wykorzystania różnych programów w pracy hodowalnej
Treści programoweT-L-5Przewidywanie wartości fenotypowej mieszańców w programie Genup - moduł Cross Table, interpretacja wyników.
T-L-2Klasyfikacja różnych cech użytkowych u zwierząt gospodarskich przy użyciu sztucznych sieci neuronowych.
T-L-1Przygotowanie i wykorzystanie sztucznych sieci neuronpwych do prognozowania użytkowości bydła.
T-L-3Analiza i ocena jakości działania sztucznych sieci neuronowych.
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