ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К ВНЕДРЕНИЮ ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ И ПОДГОТОВКЕ КАДРОВ
DOI:
https://doi.org/10.60078/3060-4842-2026-vol3-iss3-pp664-705Аннотация
Сегодня ускорение процессов цифровизации в сельском хозяйстве повышает потребность в обеспечении представителей отрасли, в частности фермеров, современными знаниями и навыками. Поэтому расширение цифровизации в фермерских хозяйствах, повышение уровня знаний и навыков фермеров на цифровых платформах рассматривается как одно из перспективных направлений развития сельского хозяйства. В данной статье анализируется ускорение процессов цифровизации в фермерских хозяйствах, современные цифровые платформы, используемые в обучении фермеров, инновационные подходы и их практическая эффективность. В ходе исследования изучалась важность онлайн-образовательных платформ, мобильных приложений, видеоуроков, вебинаров, интеллектуальных агроплатформ и технологий IoT в деятельности фермеров. Анализ показал, что цифровые платформы позволяют фермерам быстро и удобно получать информацию о капельном орошении, системах удобрения, борьбе с болезнями и вредителями, интенсивном садоводстве и водосберегающих технологиях. В статье также освещаются возможности для фермеров планировать агротехнические мероприятия, повышать производительность и эффективно использовать ресурсы с помощью цифровых платформ. Отмечается, что использование датчиков IoT и интеллектуальных систем мониторинга позволяет дистанционно контролировать влажность почвы, температуру воздуха и состояние растений, что помогает снизить потери урожая. Также отмечается, что агроплатформы на основе искусственного интеллекта помогают фермерам принимать быстрые и точные решения
Ключевые слова:
цифровые платформы инновационные агротехнологии интеллектуальное сельское хозяйство технологии IoT агроплатформа онлайн-образование цифровой мониторинг цифровизация сельского хозяйства искусственный интеллект мобильные приложения интенсивное садоводство водосберегающие технологии агродрон вебинар интеллектуальные системы мониторингаБиблиографические ссылки
Abbasi, R., Martinez, P., & Ahmad, R. (2022). The digitization of agricultural industry – a systematic literature review on agriculture 4.0. Smart Agricultural Technology. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100042.
Beglayev, U., Boltayev, N., Isakhodjaeva, S., & Rakhmatova, J. (2025). Increase of the efficiency of distance learning in the field of agribusiness and e-commerce. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1535. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1535/1/012027.
Bhaskara, S., & Bawa, K. (2021). Societal Digital Platforms for Sustainability: Agriculture. Sustainability, 13, 5048. https://doi.org/10.3390/su13095048.
Chang, J., Chiu, P., & Lai, C. (2020). Implementation and evaluation of cloud-based e-learning in agricultural course. Interactive Learning Environments, 31, 908 - 923. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1815217.
Gong, S., Jiang, L., & Yu, Z. (2025). Can Digital Human Capital Promote Farmers’ Willingness to Engage in Green Production? Exploring the Role of Online Learning and Social Networks. Behavioral Sciences, 15. https://doi.org/10.3390/bs15020227.
Kumar, S., Suriyan, K., Jacob, A., Varghese, A., & Francis, E. (2025). Smart farming for a sustainable future: implementing IoT-based systems in precision agriculture. Bulletin of the National Research Centre, 49. https://doi.org/10.1186/s42269-025-01366-8.
Mansoor, S., Iqbal, S., Popescu, S., Kim, S., Chung, Y., & Baek, J. (2025). Integration of smart sensors and IOT in precision agriculture: trends, challenges and future prospectives. Frontiers in Plant Science, 16. https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1587869.
O., M., Alam, A., & Hotak, Y. (2025). Smart Sensor Technologies Shaping the Future of Precision Agriculture: Recent Advances and Future Outlooks. Journal of Sensors, 2025. https://doi.org/10.1155/js/2460098.
Rajak, P., Ganguly, A., Adhikary, S., & Bhattacharya, S. (2023). Internet of things and smart sensors in agriculture: Scopes and challenges. Journal of Agriculture and Food Research. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2023.100776.
Saha, G., Shahrin, F., Khan, F., Meshkat, M., & Azad, A. (2025). Smart IoT-driven precision agriculture: Land mapping, crop prediction, and irrigation system. PLOS One, 20. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0319268.
Shaikh, T., Rasool, T., & Lone, F. (2022). Towards leveraging the role of machine learning and artificial intelligence in precision agriculture and smart farming. Comput. Electron. Agric., 198, 107119. https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107119.
Sher, A., Mazhar, S., Rahut, D., & Yuan, H. (2025). Leveraging internet use for sustainable agriculture: the impact of digital training on adoption of energy-smart agricultural practices and welfare. Scientific Reports, 15. https://doi.org/10.1038/s41598-025-16804-w.
Soussi, A., Zero, E., Sacile, R., Trinchero, D., & Fossa, M. (2024). Smart Sensors and Smart Data for Precision Agriculture: A Review. Sensors (Basel, Switzerland), 24. https://doi.org/10.3390/s24082647.
Spyrou, O., Ariza-Sentís, M., & Vélez, S. (2025). Enhancing Education in Agriculture via XR-Based Digital Twins: A Novel Approach for the Next Generation. Applied System Innovation. https://doi.org/10.3390/asi8020038.
Sun, X., Chen, H., Wang, Q., & Liu, X. (2021). Research and Design of Online Training Platform based on Spring Cloud Distributed System Structure and Computer Big Data. Journal of Physics: Conference Series, 1952. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1952/4/042087.
Ubaydullayeva, S., Ubaydullayeva, D., Gaziyeva, R., Gulyamova, Z., Tadjiyeva, G., & Kadirova, N. (2022). Model of Organizing Online Learning for Students in Agricultural Area. 2022 2nd International Conference on Technology Enhanced Learning in Higher Education (TELE), 317-320. https://doi.org/10.1109/tele55498.2022.9800945.
Waqas, M., Naseem, A., Humphries, U., Hlaing, P., Dechpichai, P., & Wangwongchai, A. (2025). Applications of machine learning and deep learning in agriculture: A comprehensive review. Green Technologies and Sustainability. https://doi.org/10.1016/j.grets.2025.100199.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
