Original Title: Tendencies of Precision Agriculture in Ukraine: Disruptive Smart Farming Tools as Cooperation Drivers
Source: doi.org/10.3390/agriculture12050698
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

និន្នាការនៃកសិកម្មសុក្រិតនៅអ៊ុយក្រែន៖ ឧបករណ៍កសិកម្មឆ្លាតវៃជាកត្តាជំរុញសហប្រតិបត្តិការ

ចំណងជើងដើម៖ Tendencies of Precision Agriculture in Ukraine: Disruptive Smart Farming Tools as Cooperation Drivers

អ្នកនិពន្ធ៖ Oksana Hrynevych (University of Cadiz), Miguel Blanco Canto (University of Cadiz), Mercedes Jiménez García (University of Cadiz)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2022, Agriculture Journal

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះស្វែងយល់ពីកម្រិតនៃការត្រៀមខ្លួន និងកត្តារារាំងដល់ការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាកសិកម្មសុក្រិត (Precision Agriculture) ក្នុងចំណោមសហគមន៍កសិកម្មនៅប្រទេសអ៊ុយក្រែន ដើម្បីជំរុញការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាព។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានអនុវត្តគំរូនៃការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យា (TAM) ដើម្បីវិភាគឥរិយាបថរបស់កសិករ និងប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្ថិតិដើម្បីវាយតម្លៃទិន្នន័យ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Precision Agriculture Technologies (PAT)
បច្ចេកវិទ្យាកសិកម្មសុក្រិត (ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ឆ្លាតវៃ)
បង្កើនប្រសិទ្ធភាពធនធាន កាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ជីគីមីប្រមាណ ៣០% និងជួយដល់បរិស្ថានតាមរយៈការកាត់បន្ថយការសាយភាយសារធាតុគីមី។ ត្រូវការដើមទុនវិនិយោគខ្ពស់នៅដំណាក់កាលដំបូង និងទាមទារឱ្យមានជំនាញបច្ចេកទេសច្បាស់លាស់ពីកសិករ។ អត្រានៃការអនុវត្តមានកម្រិត ៤៣% នៅក្នុងក្រុមសហគមន៍គោលដៅ ដែលខ្ពស់ជាងមធ្យមភាគថ្នាក់ជាតិ (១៧%)។
Traditional Farming
ការធ្វើកសិកម្មតាមបែបប្រពៃណី
មិនត្រូវការចំណាយលើបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់ និងងាយស្រួលសម្រាប់កសិករដែលមានវ័យចំណាស់ ឬមិនសូវមានចំណេះដឹងផ្នែកឌីជីថល។ ការប្រើប្រាស់ធនធានមិនមានប្រសិទ្ធភាព (ការប្រើជីលើសកម្រិត) និងមានផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានលើបរិស្ថានខ្ពស់ជាង។ នៅតែជាវិធីសាស្ត្រចម្បងសម្រាប់កសិករភាគច្រើន ប៉ុន្តែមិនអាចផ្តល់ទិន្នន័យជាក់លាក់សម្រាប់ការសម្រេចចិត្តឡើយ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យានេះទាមទារការវិនិយោគទាំងផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ និងធនធានមនុស្ស ជាពិសេសគឺតម្រូវការចំណេះដឹងផ្នែកបច្ចេកទេស ដែលត្រូវបានលើកឡើងថាជាកត្តារារាំងដ៏សំខាន់។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះធ្វើឡើងលើសហគមន៍កសិកម្មចំនួន ៧ នៅតំបន់ភាគខាងលិចប្រទេសអ៊ុយក្រែន ដែលមានកសិករវ័យក្មេង (មធ្យម ៣៧ឆ្នាំ) និងមានការអប់រំខ្ពស់។ នេះគឺជាគំរូមិនចៃដន្យ (Non-random sample) ដែលតំណាងឱ្យក្រុមដែលមានសក្តានុពលខ្ពស់ មិនមែនតំណាងឱ្យកសិករទូទៅទាំងមូលឡើយ ដែលនេះជាចំណុចត្រូវប្រុងប្រយ័ត្នពេលយកមកអនុវត្តនៅកម្ពុជា ដែលកសិករភាគច្រើនអាចមានវ័យចំណាស់ជាងនេះ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រ និងលទ្ធផលនៃការសិក្សានេះមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់កម្ពុជា ក្នុងការជំរុញទំនើបកម្មកសិកម្មតាមរយៈសហគមន៍។

ការសិក្សានេះបង្ហាញថា ដើម្បីឱ្យកម្ពុជាជោគជ័យក្នុងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់កសិកម្មឆ្លាតវៃ យើងមិនត្រឹមតែត្រូវការឧបករណ៍ទំនើបប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវផ្តល់អាទិភាពលើការបណ្តុះបណ្តាល និងធ្វើឱ្យបច្ចេកវិទ្យាងាយស្រួលប្រើប្រាស់សម្រាប់កសិករ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាពីគំរូ TAM: និស្សិតគួរស្វែងយល់ពី Technology Acceptance Model (TAM) ដើម្បីដឹងពីរបៀបវាស់វែងការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យា ដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធីដូចជា SPSS ឬ SmartPLS សម្រាប់ការវិភាគ។
  2. ការវាយតម្លៃតម្រូវការសហគមន៍: ចុះសិក្សានៅសហគមន៍កសិកម្មក្នុងស្រុក (ឧទាហរណ៍នៅខេត្តកណ្តាល) ដើម្បីស្ទង់មតិពីការយល់ឃើញរបស់កសិករចំពោះបច្ចេកវិទ្យាថ្មី (Drones ឬ App កសិកម្ម)។
  3. ការសាកល្បងបច្ចេកវិទ្យាខ្នាតតូច: សហការជាមួយសហគមន៍ដើម្បីសាកល្បងប្រើប្រាស់ GPS សម្រាប់ការវាស់វែងដី ឬឧបករណ៍វិភាគដីសាមញ្ញ ដើម្បីបង្ហាញពី 'ភាពងាយស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់' (Perceived Ease of Use)។
  4. បង្កើតកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាល: អភិវឌ្ឍវគ្គបណ្តុះបណ្តាលខ្លីៗសម្រាប់កសិករវ័យក្មេង ដោយផ្តោតលើការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្ត (Data-driven decision making) ដូចជាការប្រើប្រាស់ជីតាមកម្រិតជាក់លាក់។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Precision Agriculture (PA) ជាយុទ្ធសាស្ត្រនៃការគ្រប់គ្រងកសិកម្មដែលប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មានដើម្បីសង្កេត វាស់វែង និងឆ្លើយតបទៅនឹងភាពប្រែប្រួលនៃដំណាំនៅក្នុងវាលស្រែ។ វាជួយឱ្យកសិករដាក់ធាតុចូល (ដូចជា ជី ទឹក ឬថ្នាំ) ឱ្យចំកន្លែងដែលត្រូវការជាក់លាក់ ជាជាងការដាក់ស្មើៗគ្នាពេញមួយចំការ។ ដូចជាការផ្តល់ថ្នាំព្យាបាលឱ្យចំកន្លែងដែលឈឺ មិនមែនចេះតែលេបថ្នាំការពារពេញរាងកាយនោះទេ។
Technology Acceptance Model (TAM) ជាទ្រឹស្តីគំរូដែលប្រើសម្រាប់ព្យាករណ៍ថា តើអ្នកប្រើប្រាស់នឹងទទួលយកបច្ចេកវិទ្យាថ្មីដែរឬទេ ដោយផ្អែកលើកត្តាសំខាន់ពីរគឺ៖ «ការយល់ឃើញអំពីអត្ថប្រយោជន៍» (Perceived Usefulness) និង «ការយល់ឃើញអំពីភាពងាយស្រួលក្នុងការប្រើប្រាស់» (Perceived Ease of Use)។ ជាវិធីស្ទង់មតិដើម្បីដឹងថា តើកសិករនឹងព្រមប្រើម៉ាស៊ីនថ្មីឬអត់ ដោយសួរថា "តើវាស្រួលប្រើទេ?" និង "តើវាចំណេញពេលទេ?"។
Variable Rate Technology (VRT) ជាបច្ចេកវិទ្យាដែលអនុញ្ញាតឱ្យឧបករណ៍កសិកម្ម (ដូចជាម៉ាស៊ីនបាចជី ឬបាញ់ថ្នាំ) អាចផ្លាស់ប្តូរអត្រានៃការបញ្ចេញសារធាតុដោយស្វ័យប្រវត្តិ នៅពេលវាធ្វើដំណើរឆ្លងកាត់តំបន់ផ្សេងៗគ្នានៃវាលស្រែ ទៅតាមទិន្នន័យជាក់ស្តែងនៃដី។ ដូចជាការស្រោចទឹកដំណាំដែលស្ងួតខ្លាំងឱ្យច្រើន និងស្រោចតិចៗនៅកន្លែងដែលមានសំណើមស្រាប់។
Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) ជាវិធីសាស្ត្រវិភាគស្ថិតិដ៏ស្មុគស្មាញមួយ ដែលប្រើសម្រាប់សិក្សាទំនាក់ទំនងរវាងកត្តាជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ជាពិសេសសម្រាប់វាស់វែងអ្វីដែលមើលមិនឃើញដោយផ្ទាល់ (ដូចជា អាកប្បកិរិយា ឬការពេញចិត្ត) នៅក្នុងទិន្នន័យស្ទង់មតិ។ ជាក្បួនគណិតវិទ្យាដើម្បីរកឱ្យឃើញថា តើកត្តាណាខ្លះ (ដូចជា អាយុ ឬ ការអប់រំ) ដែលជះឥទ្ធិពលខ្លាំងបំផុតដល់ការសម្រេចចិត្តរបស់កសិករ។
Remote Sensing ជាបច្ចេកវិទ្យានៃការប្រមូលព័ត៌មានអំពីវត្ថុ ឬតំបន់ណាមួយពីចម្ងាយ (ជាធម្មតាប្រើផ្កាយរណប ឬយន្តហោះដ្រូន) ដោយមិនចាំបាច់មានការប៉ះពាល់ផ្ទាល់ជាមួយវត្ថុនោះឡើយ ដើម្បីវិភាគសុខភាពដំណាំ ឬស្ថានភាពដី។ ដូចជាការថតរូបពីលើអាកាសដើម្បីមើលថា កន្លែងណាស្រូវខៀវល្អ និងកន្លែងណាស្រូវកំពុងមានជំងឺ ដោយមិនបាច់ដើរមើលផ្ទាល់។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖