เทคโนโลยีสารสนเทศทางชีวภาพการเกษตร

Bio-agricultural Information Technology

1.  อธิบายและวิเคราะห์โครงสร้างฐานข้อมูลทางชีวภาพและการจัดเก็บข้อมูลเพื่อการพยากรณ์ผลผลิตทางการเกษตรได้
2. ออกแบบและจัดการฐานข้อมูลทางชีวภาพ (Biological Database Design) ที่สอดคล้องกับโจทย์วิจัยทางเทคโนโลยีการเกษตรได้
3.  ใช้โปรแกรมวิเคราะห์สถิติขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูล วางแผนการทดลอง และแปลผลข้อมูลในงานผลิตพืชได้อย่างถูกต้อง
4.  ประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเชิงพาณิชย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการฟาร์มสมัยใหม่
เพื่อให้มีการปรับปรุงรายเนื้อหาเพิ่มเติมให้ทันสมัยสอดคล้องกับหลักสูตรที่มีการปรับปรุง ขึ้นใหม่
ศึกษาและฝึกปฏิบัติระบบการจัดการฐานข้อมูลทางชีวภาพเพื่อพยากรณ์ผลผลิตทางการเกษตร การออกแบบและการจัดการฐานข้อมูลทางชีวภาพเพื่อประยุกต์ใช้ทางเทคโนโลยีการเกษตร การใช้โปรแกรมวิเคราะห์สถิติในงานผลิตพืช การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเชิงพาณิชย์ และเทคโนโลยีสารสนเทศอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น การใช้โดรนและหุ่นยนต์ทางการเกษตร
อาจารย์จัดเวลาให้คำปรึกษาเป็นรายบุคคลหรือรายกลุ่มตามความต้องการ 2 ชั่วโมง/สัปดาห์(เฉพาะรายที่ต้องการ)
    3.1 วันจันทร์ และพุธ เวลา 15.00 – 17.00 น. ห้องทำงาน สาขาพืชศาสตร์  โทร 09-07539051
    3.2  e-mail; janruangsaw@gmail.com, pattama_ja@rmutl.ac.th   ทุกวัน
-มีความซื่อสัตย์สุจริตทางวิชาการ ไม่บิดเบือนข้อมูลทางสถิติ หรือกุข้อมูลขึ้นมาเอง (Data Fabrication)
-ตระหนักถึงความปลอดภัยของข้อมูล (Data Privacy) และเคารพทรัพย์สินทางปัญญาในการนำซอร์สโค้ดหรือฐานข้อมูลผู้อื่นมาใช้
-คำนึงถึงจริยธรรมในการใช้เทคโนโลยี เช่น ความปลอดภัยในการบินโดรน และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
-การอภิปรายกลุ่มย่อย (Group Discussion) ในประเด็นจริยธรรมวิจัยและการละเมิดลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์
-การสอดแทรกข้อกำหนดทางกฎหมายที่เกี่ยวข้อง (เช่น พ.ร.บ. คอมพิวเตอร์ฯ, กฎหมายการใช้โดรน)
-การสะท้อนความคิด (Reflection) ถอดบทเรียนจากความผิดพลาดของกรณีศึกษาในอดีต
-การตรวจสอบการคัดลอกผลงาน (Plagiarism Check) ในรายงานและโครงงานของนักศึกษา
-การประเมินพฤติกรรมการอ้างอิงแหล่งที่มาของข้อมูล (Citation) ในรายงานอย่างถูกต้อง
-การสังเกตพฤติกรรมและการมีส่วนร่วมในการอภิปรายประเด็นจริยธรรมในชั้นเรียน
-มีความรู้ความเข้าใจเชิงลึกในระบบฐานข้อมูลชีวภาพ (Bioinformatics) และโครงสร้างสารสนเทศทางการเกษตร
-สามารถอธิบายหลักการทำงานของเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น โดรน หุ่นยนต์เกษตร และเครื่องมือทางสถิติขั้นสูงเพื่อการพยากรณ์ผลผลิตได้
- สามารถบูรณาการองค์ความรู้ไอทีเข้ากับบริบททางการเกษตรเชิงพาณิชย์
- การบรรยายเชิงปฏิสัมพันธ์ (Interactive Lecture) ร่วมกับการยกตัวอย่างกรณีศึกษา (Case Studies)
-การทำปฏิบัติการ (Hand-on Laboratory) เพื่อทดลองใช้เครื่องมือและโปรแกรมจริง
-การเรียนรู้ผ่านปัญหาเป็นฐาน (Problem-based Learning) เพื่อกระตุ้นการค้นคว้า
- การทดสอบย่อย (Quiz) วัดความรู้ความเข้าใจเชิงทฤษฎี
-การประเมินผลจากรายงานผลการปฏิบัติการ (Lab Reports)
-การประเมินชิ้นงานและการนำเสนอโครงงานการออกแบบระบบสารสนเทศทางการเกษตร
สามารถวิเคราะห์ ออกแบบ และประมวลผลข้อมูลชีวภาพ (Data Analytics) เพื่อแก้โจทย์ภาคสนามได้
-การเรียนรู้ผ่านโครงงานเป็นฐาน (Project-based Learning) โดยใช้ข้อมูลจริง (Real-world Data)
-การฝึกปฏิบัติการคิดวิเคราะห์ข้อมูล (Data Wrangling & Visualization Exercises)
-การประเมินทักษะวิเคราะห์ข้อมูลผ่านผลสัมฤทธิ์ของชิ้นงาน (Code/Project Quality)
- การใช้เกณฑ์ Rubric Score ประเมินทักษะการนำเสนอและการตอบคำถาม
-มีความเป็นผู้นำทางวิชาการ มีความรับผิดชอบต่อหน้าที่ที่ได้รับมอบหมายทั้งงานเดี่ยวและงานกลุ่ม
-มีความยืดหยุ่นและการเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning) สามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีไอทีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้
-มีทัศนคติเป็นผู้ประกอบการ (Entrepreneurial Mindset) มองเห็นโอกาสในการเปลี่ยนเทคโนโลยีให้เป็นมูลค่าเชิงพาณิชย์
-การมอบหมายงานกลุ่มที่ต้องแบ่งบทบาทหน้าที่ชัดเจน (เช่น Project Manager, Data Analyst, Developer)
-การเรียนรู้แบบมีส่วนร่วม (Collaborative Learning) ในการระดมสมองแก้โจทย์ธุรกิจเกษตร
-การกำหนดโจทย์ที่เปิดกว้างและท้าทาย เพื่อให้นักศึกษาต้องไปสืบค้นเครื่องมือใหม่ๆ ด้วยตนเอง
-การประเมินโดยเพื่อนร่วมชั้น (Peer Evaluation) เพื่อวัดความรับผิดชอบและการทำงานร่วมกันในกลุ่ม
-การประเมินความตรงต่อเวลาในการส่งมอบงาน (Timeline Management)
-การเขียนบันทึกการเรียนรู้ของตนเอง (Self-Reflection Log) เพื่อประเมินการพัฒนาตนเองและมุมมองเชิงธุรกิจ
- ทักษะดิจิทัล: ใช้โปรแกรมสถิติ (เช่น R/Python) และเครื่องมือไอทีเกษตร
-ทักษะการสื่อสาร: สามารถถ่ายทอดข้อมูลทางเทคนิคที่ซับซ้อนให้กลายเป็นข้อเสนอแนะเชิงพาณิชย์ที่เข้าใจง่ายได้
การนำเสนอและจัดสัมมนาขนาดย่อมในชั้นเรียน (Student-led Seminar)
การทดสอบภาคปฏิบัติ (Practical Exam) ในการใช้คอมพิวเตอร์
แผนที่แสดงการกระจายความรับผิดชอบมาตรฐานผลการเรียนรู้จากหลักสู่รายวิชา (Curriculum Mapping)
กลุ่มวิชา ความรู้ ทักษะ จริยธรรม ลักษณะบุคคล
ลำดับ รหัสวิชา ชื่อวิชา 1 2 3 1 2 3 4 5 1 2 3 4 1 2 3 4
1 MSCGT103 เทคโนโลยีสารสนเทศทางชีวภาพการเกษตร
กิจกรรมที่ ผลการเรียนรู้ * วิธีการประเมินผลนักศึกษา สัปดาห์ที่ประเมิน สัดส่วนของการประเมินผล
ไม่มีข้อมูล