Цифровизация аграрных процессов
内容描述: Дисциплина направлена на изучение цифровых технологий и решений, применяемых в сельском хозяйстве для автоматизации, мониторинга и управления агропроизводством. В рамках курса рассматриваются системы точного земледелия, облачные сервисы и цифровые платформы, позволяющие повысить эффективность, устойчивость и конкурентоспособность аграрного сектора.
贷款数: 5
*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:
| *TypesOfClasses(zh-CN)* | *hours(zh-CN)* |
|---|---|
| *Lectures(zh-CN)* | 15 |
| *PracticalWork(zh-CN)* | 30 |
| *LaboratoryWork(zh-CN)* | |
| *srop(zh-CN)* | 30 |
| *sro(zh-CN)* | 75 |
| *FormOfFinalControl(zh-CN)* | экзамен |
| *FinalAssessment(zh-CN)* | экзамен |
零件: Компонент по выбору
循环次数: Базовые дисциплины
Цель
- Цель цифровизации аграрных процессов — повышение эффективности, производительности и устойчивости сельскохозяйственного производства за счёт внедрения цифровых технологий, автоматизации, аналитики данных и интеллектуальных систем управления.
Задача
- Создание цифровой информационной среды – внедрение систем сбора, хранения и анализа данных; – использование датчиков, IoT-устройств, беспилотных летательных аппаратов. Повышение точности управления производственными процессами – применение технологий точного земледелия; – оптимизация использования ресурсов (семян, удобрений, воды). Автоматизация и роботизация операций – внедрение автоматизированной техники, роботизированных механизмов, GPS-навигации; – снижение трудозатрат и человеческого фактора. Мониторинг состояния сельхозугодий и животных – спутниковый и аэрофотомониторинг; – интеллектуальные системы контроля состояния почвы, растений, поголовья. Повышение прозрачности и управляемости производственного цикла – цифровые платформы для планирования, учета и контроля; – использование систем ERP, CRM, цифровых карт полей.
Результат обучения: знание и понимание
- основных принципов цифровизации аграрного сектора, включая роль информационных технологий, автоматизации и систем принятия решений; современных цифровых платформ и инструментов (ГИС, GPS/GNSS, IoT, Big Data, AI) и их применимости в растениеводстве и животноводстве; технологий точного земледелия, методов цифрового мониторинга полей, состояния почвы, растений и сельскохозяйственной техники; методов сбора, обработки и анализа аграрных данных, включая спутниковую и аэрофотосъёмку, сенсорные системы и базы данных; моделей и алгоритмов прогнозирования, используемых для оценки урожайности, рисков и эффективности производственных процессов; основ цифровых карт и пространственного анализа, особенностей применения геоинформационных систем в агротехнологиях; структуры и логики функционирования смарт-ферм, цифровых двойников, автоматизированных и роботизированных систем; нормативной базы и стандартов цифровизации в агропромышленном комплексе, включая международные стандарты ISO, FAO и OECD; влияния цифровых технологий на устойчивое развитие, ресурсосбережение и экологическую эффективность аграрного производства; основных проблем, ограничений и перспектив цифровизации в аграрной отрасли.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- решения практических задач цифровизации аграрных процессов, включая выбор оптимальных цифровых инструментов и технологий; использования ГИС-платформ, GPS/GNSS-оборудования, IoT-датчиков и систем мониторинга для анализа состояния полей, почвы, посевов и сельскохозяйственных объектов; применения технологий точного земледелия для оптимизации норм высева, удобрений, полива и других ресурсов; сбора, обработки и визуализации аграрных данных с использованием специализированного программного обеспечения и цифровых систем; проведения анализа спутниковых и аэрофотоданных, построения цифровых карт и выполнения пространственного анализа; использования алгоритмов моделирования и прогнозирования для оценки урожайности, выявления рисков и планирования производственных процессов; работы с цифровыми платформами и управленческими системами (ERP, FMIS, traceability-платформами) при организации и контроле производственных операций; внедрения элементов автоматизации и роботизации в аграрные процессы, настройки и анализа работы соответствующего оборудования; оценки эффективности цифровых решений с точки зрения экономии ресурсов, повышения производительности и снижения экологической нагрузки; решения типовых профессиональных задач с использованием цифровых инструментов, аналитики данных и современных методов цифрового управления.
Результат обучения: формирование суждений
- критически оценивать цифровые технологии и решения, применяемые в аграрном секторе, с точки зрения их эффективности, целесообразности и экономической выгоды; анализировать качество и достоверность аграрных данных, определять источники ошибок и факторов, влияющих на результаты измерений и мониторинга; делать обоснованные выводы по результатам пространственного анализа, моделирования, прогнозирования и цифрового мониторинга аграрных процессов; оценивать преимущества и риски внедрения цифровых технологий, включая технологические, экономические, экологические и организационные аспекты; сопоставлять различные цифровые платформы, инструменты и методы и принимать взвешенные решения по их выбору для конкретных производственных задач; определять стратегические направления развития цифровизации в аграрном производстве на основе анализа текущих тенденций и проблем отрасли;
Результат обучения: коммуникативные способности
- ясно и профессионально излагать информацию о цифровых технологиях и аграрных процессах в устной и письменной форме; представлять результаты анализа аграрных данных, цифрового мониторинга, моделирования и прогнозирования с использованием графиков, карт, таблиц и цифровых визуализаций; объяснять принципы работы цифровых инструментов (ГИС, IoT, GPS/GNSS, Big Data, AI) специалистам и неспециалистам, адаптируя уровень сложности информации; вести профессиональную коммуникацию с агрономами, инженерами, разработчиками, операторами техники и руководителями хозяйств по вопросам цифровизации; работать в междисциплинарных командах, эффективно взаимодействуя с IT-специалистами, аналитиками данных и экспертами АПК; аргументированно обосновывать свои решения, предложенные цифровые методы или технологические подходы;
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- самостоятельно изучать новые цифровые технологии, платформы и программные решения, применимые в аграрной сфере; быстро адаптироваться к обновлениям цифровых инструментов, программного обеспечения, сенсорных систем и аналитических платформ; обновлять собственные знания на основе современных научных публикаций, отраслевых отчётов, стандартов и инноваций в сфере цифровизации АПК; критически анализировать информацию из различных источников и выбирать наиболее достоверные и актуальные данные для решения профессиональных задач; планировать и организовывать собственную образовательную траекторию, включая самообучение, участие в тренингах, вебинарах и профессиональных курсах; осваивать междисциплинарные знания, интегрируя агрономию, инженерию, ИТ, аналитические методы и цифровые технологии;
*TeachingMethods(zh-CN)*
Современные образовательные технологии направлены на повышение качества обучения, развитие компетенций студентов и создание интерактивной, гибкой и доступной образовательной среды. Они обеспечивают активное участие обучающихся в учебном процессе, углублённое освоение материала и расширение возможностей самостоятельной работы. В рамках обучения используются цифровые ресурсы, мультимедийные материалы, онлайн-платформы, симуляторы, виртуальные лаборатории и интерактивные методы, позволяющие формировать практические навыки и развивать критическое мышление. Применение современных образовательных технологий способствует адаптации образовательного процесса к индивидуальным особенностям студентов, повышает мотивацию к учебе, развивает навыки коммуникации, сотрудничества и самостоятельного принятия решений.
*AssessmentKnowledge(zh-CN)*
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| *Period2(zh-CN)* | *TypeOfTask(zh-CN)* | *Total(zh-CN)* |
|---|---|---|
| 2 *Rating(zh-CN)* | Лекция 1 Практическая работа 1 | 0-100 |
| Лекция 2 Практическая работа 2 | ||
| Лекция 3 Практическая работа 3 | ||
| Лекция 4 Практическая работа 4 | ||
| Лекция 5 Практическая работа 5 | ||
| Лекция 6 Практическая работа 6 | ||
| Лекция 7 Практическая работа 7 | ||
| Лекция 8 Практическая работа 8 | ||
| Лекция 9 Практическая работа 9 | ||
| Лекция 10 Практическая работа 10 | ||
| Лекция 11 Практическая работа 11 | ||
| Лекция 12 Практическая работа 12 | ||
| Лекция 13 Практическая работа 13 | ||
| Лекция 14 Практическая работа 14 | ||
| Защита курсовой работы для тех групп обучающихся, у которых выполнение курсовой работы/проекта значится в учебных планах. | ||
| *TotalControl(zh-CN)* | экзамен | 0-100 |
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
| *TypeOfTask(zh-CN)* | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | *Grade4(zh-CN)* | *Grade3(zh-CN)* | *Grade2(zh-CN)* | |
| Выполнение всех заданий. | Глубокое знание всего материала; самостоятельное решение нетиповых задач ТММ; безупречный расчет в практических заданиях, а также расчет и конструирование в курсовой работе; аргументированная защита (сдано своевременно). | Твердое знание основного материала; успешное решение типовых задач ТММ и ДМ; все задания и курсовая работа выполнены качественно и защищены с небольшими замечаниями. | Базовое знание материала, необходимое для понимания. Решены минимально необходимые расчетные задачи. Курсовая работа и/или практические задания содержат основные разделы и защищены после устранения всех замечаний. | Отсутствие понимания ключевых разделов. Неспособность решить типовые задачи и/или невыполнение курсовой работы. |
*EvaluationForm(zh-CN)*
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Введение в цифровизацию аграрного сектора: сущность, цели, задачи, мировые тренды.
- Информационные технологии в сельском хозяйстве: цифровые платформы, облачные сервисы, базы данных.
- Геоинформационные системы (ГИС): принципы работы, пространственные данные, применение в АПК.
- GPS/GNSS-навигация и системы позиционирования в агротехнологиях.
- Интернет вещей (IoT) в сельском хозяйстве: датчики, узлы мониторинга, системы связи.
- Технологии точного земледелия: дифференцированный посев, внесение удобрений, управление водными ресурсами.
- Спутниковый и аэрофотомониторинг сельхозугодий: методы, оборудование, анализ данных.
- Цифровые карты полей и пространственный анализ: построение, интерпретация, применение.
- Big Data в аграрном секторе: источники данных, методы обработки, применение.
- Искусственный интеллект и машинное обучение в агротехнологиях.
- Моделирование и прогнозирование в сельском хозяйстве: урожайность, риски, эффективность.
- Автоматизация и роботизация аграрных процессов: роботы, автопилоты, беспилотные тракторы.
- Цифровые платформы управления хозяйством (FMIS, ERP, CRM) и системы traceability.
- Цифровые двойники и смарт-фермы (Smart Farming): концепция, структура, примеры.
- Экономическая эффективность и экологическая устойчивость цифровых технологий в АПК.
Основная литература
- Курдюмов В. М., Жученко А. А. Цифровые технологии в сельском хозяйстве. — Москва: Колос, 2021. Гусев А. В., Назаренко И. И. Информационные технологии в агробизнесе. — Москва: Инфра-М, 2020. Qin Zhang (Ed.). Precision Agriculture Technology for Crop Farming. — CRC Press, 2015. David Clay, Sharon Clay. Practical Mathematics for Precision Farming. — Springer, 2017. Shibusawa S., Ninomiya S. Handbook of Precision Agriculture. — Springer, 2022. Basso B., Antle J. Digital Agriculture: Markets, Technologies, and Impacts. — Springer, 2023. Pierce F. J., Nowak P. Advancing Digital Agriculture & Smart Farming. — Elsevier, 2021. Тагаров Б. Ж., Дмитриева Т. М. Геоинформационные системы в агротехнологиях. — Алматы: Эверо, 2019. Sørensen C. G., Fountas S. Smart Farming Technologies. — Academic Press, 2020. Редькин А. И. Современные цифровые платформы в АПК: теория и практика. — Москва: РГАУ-МСХА, 2022.
Дополнительная литература
- Gebbers R., Adamchuk V. I. Precision Agriculture and Food Security. — Science, 2010. Lindblom J., Lundström C. Smart Farming: Digitalization in Agriculture. — Springer, 2019. Evans L., Williams C. Digital Twins in Agriculture. — Elsevier, 2022. Wolfert S., Ge L., Verdouw C. Big Data in Smart Farming. — Springer, 2021. Aubert B., Schroeder A. Digital Transformation in Agri-food Sector. — Palgrave Macmillan, 2021. Srinivasan A. (Ed.) Handbook of Agricultural Informatics. — CRC Press, 2012. Adamchuk V., Hummel J. Sensors for Precision Agriculture. — Springer, 2016. Веденяпин А. В. Геоинформационные системы в сельском хозяйстве. — Москва: Лань, 2020.
