Leerkrachten streven ernaar ervoor te zorgen dat elke leerling niet alleen aan de onderwijsdoelstellingen voldoet, maar ook zijn of haar volledige potentieel benut en zich zowel op academisch als op persoonlijk vlak ontwikkelt. Dat is echter een uitdaging, aangezien elke leerling binnen de klokvormige curve van intellectuele capaciteiten valt en niet alle leerlingen even goed gebaat zijn bij uniforme onderwijsstrategieën. Deze verdeling betekent dat, hoewel de meeste leerlingen goed gedijen bij standaardonderwijsmethoden, degenen aan de onder- en bovenkant van het spectrum mogelijk niet de individuele aandacht en middelen krijgen die ze nodig hebben om echt uit te blinken. Het herkennen van en inspelen op de uiteenlopende behoeften, leerstijlen en mogelijkheden van leerlingen is cruciaal voor gelijkheid en effectiviteit in het onderwijs. Leerkrachten moeten verschillende strategieën toepassen, van gedifferentieerd onderwijs tot gepersonaliseerde leerplannen, om ervoor te zorgen dat elke leerling, ongeacht waar hij of zij zich op de curve bevindt, zijn of haar onderwijstraject succesvol kan doorlopen en zijn of haar persoonlijke en academische doelen kan bereiken. Daarom moet er een evenwicht worden gevonden tussen lesgeven op het niveau van de hoofdgroep en het behouden van aandacht voor het individu. De belangrijkste manieren om te beoordelen waar leerlingen zich bevinden, zijn toetsen en huiswerk.
De melkproductie van koeien volgt een vergelijkbare klokvormige curve als het intellectuele vermogen, met uitblinkers en dieren aan de onderkant van de curve. De voedingsdeskundige staat voor een vergelijkbare uitdaging als de leraar: het voer moet zijn afgestemd op de meerderheid van de groep, maar idealiter moet er speciale aandacht worden besteed aan de dieren die achterblijven of die extra ondersteuning nodig hebben. Aangezien melkproductie een zeer herkenbare output is, hebben producenten en voedingsdeskundigen de neiging om te voeren met het oog op maximale melkproductie; dit is vergelijkbaar met lesgeven aan de slimste leerlingen in de klas. Helaas leidt dit er vaak toe dat veel koeien te vet worden en in de volgende lactatie uitvallen.
Het voeren via robots of in de melkstal en het indelen van koeien in hokken met verschillende rantsoenen vormen een vergelijkbare strategie als het geven van gerichte begeleiding aan specifieke groepen of individuele dieren. Bij koeien biedt dit het voordeel dat informatie over de melkproductie kan helpen bij het volgen van hun voortgang. Er ontbrak echter altijd één stukje: de Body Condition Score (BCS). Het succes van de lactatie hangt ook af van de manier waarop koeien het voer verdelen over lichaamsconditie en melkproductie, wat een enorme invloed heeft op de gezondheid, de voortplanting, de drogestofopname en het succes in de volgende lactatie. Het meten van de melkproductie gebeurt al meer dan 100 jaar, en het beoordelen van de BCS eveneens, hoewel het bij kleine veestapels gemakkelijker was om de BCS te monitoren. We kennen al decennia lang de voordelen van het gebruik van BCS-gegevens voor het beheer van gezondheid en productiviteit. Het is echter uiterst moeilijk om dit regelmatig, consistent en objectief te doen.
CattleEye heeft een innovatieve oplossing ontwikkeld die dit ontbrekende stukje invult. Door beelden vanuit de lucht vast te leggen, kunnen kunstmatige intelligentie en machine learning dagelijks de BCS van elke koe berekenen. Dit gebeurt op een consistente, objectieve en regelmatige manier. Het systeem is door veterinaire experts getraind op basis van een zeer grote dataset en is wetenschappelijk gevalideerd.
Dit biedt een nieuw en veelbelovend beheersinstrument voor melkveehouders en voedingsdeskundigen. In plaats van uitsluitend op de melkopbrengst te vertrouwen, maakt deze tweeledige aanpak het mogelijk om koeien nauwkeurig te voeren door de samenstelling van het voer en/of de rantsoenen aan te passen. Koeien kunnen worden ingedeeld in groepen en zo worden gevoerd dat niet per se de hoogste melkopbrengst wordt behaald, maar wel het optimale resultaat in termen van productie, BCS en kosten. Door minder over- en ondervoeding kunnen koeien bij het droogzetten een optimale BCS-score bereiken en worden stofwisselingsstoornissen verminderd. Het terugdringen van stofwisselingsstoornissen bevordert op zijn beurt de levensduur van melkkoeien en vermindert de uitstoot van broeikasgassen.
Om uitmuntendheid te bereiken op zowel het gebied van onderwijs als de melkveehouderij zijn strategieën nodig die rekening houden met individuele behoeften binnen een grotere groep. In het onderwijs houdt dit in dat het onderwijs wordt afgestemd op de unieke vaardigheden van elke leerling, waarbij beoordelingen worden gebruikt om de onderwijsstrategieën te sturen. Op dezelfde manier biedt CattleEye melkveehouders een manier om de gezondheid en productiviteit van koeien nauwkeurig te beheren, waarbij de Body Condition Score (BCS) van elke koe afzonderlijk in aanmerking wordt genomen. Deze technologie vult een cruciale leemte in het veestapelbeheer. Het stelt veehouders in staat om voerstrategieën effectief aan te passen, waarbij niet alleen wordt gestreefd naar maximale melkproductie, maar ook naar optimale gezondheid en efficiëntie van de koeien. De aanpak van CattleEye op het gebied van precisielandbouw weerspiegelt de gepersonaliseerde methoden in het moderne onderwijs en belooft een toekomst waarin de melkveehouderij duurzaam is, dieren gezonder zijn en bedrijven winstgevender zijn – allemaal bereikt door de focus te leggen op het individu binnen de veestapel.
