في حين أن تقنية Niantic Spatial تركز بشكل أساسي على تجارب AI الجغرافية المكانية والواقع المعزز (AR) ، فإن تطبيقاتها المحتملة في قطاع التعليم مهمة. على الرغم من عدم وجود ذكر مباشر لمشاركة Niantic Spatial المحددة في المشاريع التعليمية ، إلا أنه يمكن تكييف تقنياتها لتعزيز تجارب التعلم. إليك كيفية استخدام ابتكارات Niantic Spatial في التعليم:
1. تجارب الواقع المعزز: توفر Niantic Spatial Platform أدوات مثل Niantic SDK ، والتي تمكن المطورين من إنشاء تجارب AR غامرة. يمكن تصميمها لأغراض تعليمية ، على غرار مشاريع مثل Zooar و Archem ، والتي تستخدم AR لتعليم علم الحيوان والكيمياء من خلال توفير نماذج ثلاثية الأبعاد تفاعلية وتصورات في الوقت الفعلي [3]. يمكن أن تعزز قدرات Niantic AR المحتوى التعليمي من خلال جعلها أكثر جاذبية وتفاعلية.
2. الذكاء المكاني ورسم الخرائط: النموذج الجغرافي الكبير المكاني (LGM) الذي تم تطويره بواسطة Niantic Spatial يهدف إلى توفير فهم مكاني للعالم المادي. يمكن تطبيق هذه التكنولوجيا في تعليم الجغرافيا والتخطيط المكاني ، مما يسمح للطلاب بالاستكشاف والتفاعل مع خرائط ثلاثية الأبعاد مفصلة للمواقع الحقيقية. This could enhance students' understanding of spatial relationships and geographical concepts.
3. For instance, students could use VPS-enabled devices to explore historical sites or natural wonders with centimeter-level accuracy, enhancing their engagement with educational content.
4. تطوير المنصات عبر المنصات: يتيح Niantic Studio ، وهو جزء من منصة Niantic المكانية ، للمطورين إنشاء تجارب AR المستندة إلى الويب التي يمكن نشرها عبر أجهزة مختلفة. يعني هذا التنوع المحتوى التعليمي يمكن الوصول إليه من قبل الطلاب الذين يستخدمون أنواعًا مختلفة من الأجهزة ، مما يضمن الشمولية والمرونة في بيئات التعلم.
5. المسح والنمذجة في العالم الحقيقي: تستخدم أداة Scaniverse من Niantic slightting Gaussian للمسح الضوئي ثلاثي الأبعاد عالي الدقة. يمكن استخدام هذه التكنولوجيا في الإعدادات التعليمية لإنشاء نماذج مفصلة من البيئات الواقعية ، مثل المباني التاريخية أو المعدات العلمية ، مما يسمح للطلاب بالاستكشاف والتفاعل مع هذه النماذج بطريقة أكثر غامرة.
باختصار ، في حين أن تقنية Niantic Spatial لا يتم تطبيقها مباشرة في المشاريع التعليمية ، فإن قدراتها في AR ، والذكاء المكاني ، والخطط الدقيق توفر إمكانات كبيرة لتعزيز التجارب التعليمية. من خلال دمج هذه التقنيات في المنصات التعليمية ، يمكن للمعلمين إنشاء بيئات تعليمية أكثر جاذبية وتفاعلية وغامرة.
الاستشهادات:
[1] https://www.nianticspatial.com
[2] https://www.nianticspatial.com/about
[3] https://www.mdpi.com/2076-3417/13/18/10491
[4]
[5] https://nianticlabs.com/nianticspatial/؟hl=en
[6] https://onlineprograms.education.uiowa.edu/blog/role-of-ai-in-modern-ucation
[7] https://www.linkedin.com/pulse/niantic-spatial-platform-jachim-van-huut-immersive-tech-week-xzevc
[8] https://nianticlabs.com/؟hl=en
[9] https://www.nianticspatial.com/augment/sdk-for-unity
[10] https://nianticlabs.com/news/niantic-next-chapter/؟hl=en
[11] https://nianticlabs.com/news/largegeospatialmodel/?hl=en