在德国、奥地利和瑞士的兽医科学和农业科学专业的学生中进行的一项调查，旨在了解他们对奶牛场中数字技术的看法，以及学生对奶牛业数字化转型的准备情况

《Journal of Dairy Science》：A survey among students of veterinary medicine and agricultural sciences in Germany, Austria, and Switzerland about perception of digital technologies on dairy farms and students' preparedness for the digital transformation in dairy farming

数字化转型背景下德国、奥地利和瑞士兽医学与农学学生的数字技术认知差异及教育准备不足问题研究。通过在线问卷收集454份有效数据，发现学生普遍认可数字技术对动物福利（71.3%）和减少抗生素使用（65.8%）的促进作用，但兽医学生比农学学生更担忧技术导致的人畜关系疏离（48.7% vs 16.9%）。教育层面存在显著差距，仅20.8%兽医学生认为学校充分准备其应对数字化转型，而农学学生为36.8%。研究建议通过跨学科实训、增设数字技术必修课程（如欧盟VHHM法规要求的传感器数据分析）以及农场实地教学提升兽医专业学生的数字素养，并探讨早 specialization制度的改革必要性。

　　
该研究由奥地利维也纳兽医学院的Weimar等人于2021年开展，聚焦德国、奥地利和瑞士的兽医医学与农学科学专业学生，通过在线问卷探讨数字化技术在乳业中的应用认知及教育准备情况。研究样本涵盖14所高校的454名学生，其中318名为兽医医学专业学生，136名为农学科学专业学生，形成对比分析基础。

研究背景方面，全球乳业正经历数字化转型，传感器技术、人工智能和自动化设备在牧场管理、动物健康监测等环节的应用日益广泛。欧盟2021年新规要求必须实施兽医 herd health management（HVM）计划，强调数字化工具的重要性。然而，公众对技术干预动物福利的接受度存在分歧，特别是在欧洲传统畜牧业文化背景下，消费者对"自然饲养"的期待与机械化管理的矛盾日益凸显。

研究方法采用混合方法设计：量化部分通过Likert量表评估6个维度认知（包括技术接受度、伦理考量、职业准备等），质化部分通过开放问答和图像联想分析认知盲区。调查包含三个核心模块：基础信息采集（性别、年级、专业背景）、技术认知评估（传感器应用、AI价值等）、教育准备度测评（课程体系、实践机会等）。特别设计了图像联想测试，通过 barn office（牧场数据中心）和自动犊牛饲喂器两幅典型数字化场景图，激发参与者的直观反应。

主要发现呈现多维对比特征：
1. **技术接受度差异**：兽医学生更担忧技术对人际关系的负面影响（43.8%接受度高于农学学生31.6%），但两者均对传感器技术持积极态度（兽医43.8%完全接受，农学学生69.1%完全接受）。这种差异可能与专业培养路径相关——兽医教育更强调个体动物临床技能，而农学教育侧重牧场整体运营管理。

2. **职业准备落差**：兽医学生中47.2%自评准备不足，显著高于农学学生的31.6%。具体表现为：72%兽医学生认为现行课程缺乏数字技术实践模块，而农学学生更关注数据分析工具的学习（16.8%提及商业决策支持系统）。特别值得注意的是，最后两年兽医学生中55.5%自认准备不足，显示职业后期认知断层。

3. **伦理与技术平衡**：在"有机农业与数字化冲突"议题上，兽医学生71%反对该观点，而农学学生76.5%持相同立场。这种差异暗示兽医更关注技术伦理边界，而农学侧重技术应用场景适配性。但双方均认可技术对动物福利的促进作用（兽医53%首选，农学学生25.7%首选）。

4. **教育改进方向**：质性分析发现，兽医课程中存在三大知识盲区：①数字化工具与HVM体系衔接理论不足；②AI在疾病预警中的临床应用路径模糊；③技术伦理框架缺乏系统性教学。典型反馈包括"课程内容滞后于产业实际需求"（38.6%）、"未设置数字技术必修模块"（52.3%）。

讨论部分揭示深层矛盾：一方面，73.8%参与者认同技术能提升动物福利（兽医53.6% vs 农学25.7%），另一方面，37.7%兽医学生反对早期断奶等常规技术手段。这种认知割裂反映出教育体系中的知识断层——既未充分传授技术应用场景，也未建立伦理评估框架。

研究创新点体现在混合方法设计：量化部分通过双样本T检验发现兽医与农学学生在技术接受度（P=0.011）、职业准备度（P<0.001）等维度存在显著差异；质性分析则通过主题编码（N=287条开放回答）提炼出"技术人文主义"（68.4%提及）、"知识转化壁垒"（53.2%）等核心概念。图像联想测试显示，81.6%兽医学生将"传感器"与"临床监测"关联，而农学学生更倾向"牧场管理"（62.3%）。

对教育改革的启示：
- 课程体系重构：建议在兽医专业嵌入"数字化兽医学"必修模块，包含传感器数据分析、AI辅助诊断等实践课程
- 跨学科培养：建立农学-兽医学联合实验室，开展牧场数字化管理沙盘推演（如自动饲喂系统优化模拟）
- 教学方式革新：采用"问题导向学习"（PBL），针对真实牧场数据异常案例设计诊断课程
- 实践平台搭建：与乳企共建数字化牧场实训基地，重点培训传感器部署、异常数据解读等实操技能

研究局限性包括样本集中在德语区高校，未覆盖北欧及东欧市场；调查时间点（2021-2023）可能滞后于当前AI技术发展（如生成式AI在疾病预测中的应用）。后续研究可拓展至多国比较，并增加技术体验环节（如VR模拟牧场管理）。

该研究为农业院校教育改革提供重要参考：农学专业需加强技术伦理课程（当前仅占12.7%课时），兽医教育应增设"数字畜牧学"方向；建议建立"技术认知-应用能力-伦理判断"三维培养模型，其中数字化工具操作需在二年级前完成基础培训。这种教育模式调整将有助于解决当前兽医行业数字化技能缺口（欧洲乳业协会2023年报告显示43%执业兽医缺乏系统培训）。