Vaikka Niantic Spatialin tekniikka keskittyy ensisijaisesti geospatiaaliseen AI: hen ja lisättyjen todellisuuden (AR) kokemuksiin, sen mahdolliset sovellukset koulutusalalla ovat merkittäviä. Vaikka Niantic Spatialin erityisestä osallistumisesta koulutusprojekteihin ei ole suoraa mainintaa, sen tekniikoita voidaan mukauttaa oppimiskokemusten parantamiseksi. Näin Niantic Spatialin innovaatiot voitaisiin hyödyntää koulutuksessa:
1. Lisätty todellisuuskokemukset: Niantic Spatial Platform tarjoaa työkaluja, kuten Niantic SDK, jonka avulla kehittäjät voivat luoda syventäviä AR -kokemuksia. Ne voidaan räätälöidä koulutustarkoituksiin, samanlaisia kuin eläintarha ja Archem, jotka käyttävät AR: ta eläintieteen ja kemian opettamiseen tarjoamalla interaktiivisia 3D-malleja ja reaaliaikaisia visualisointeja [3]. Nianticin AR -ominaisuudet voisivat parantaa koulutussisältöä tekemällä siitä kiinnostavamman ja interaktiivisemman.
2. Spatiaalinen älykkyys ja kartoitus: Niantic Spatial -tapahtuman kehittämä suuri geospatiaalinen malli (LGM) pyrkii tarjoamaan spatiaalisesti perusteltu ymmärrys fyysisestä maailmasta. Tätä tekniikkaa voitaisiin soveltaa maantieteellisessä ja aluesuunnittelukoulutuksessa, jolloin opiskelijat voivat tutkia ja olla vuorovaikutuksessa yksityiskohtaisten 3D-karttojen kanssa reaalimaailman sijaintipaikkojen kanssa. Tämä voisi parantaa opiskelijoiden ymmärrystä alueellisista suhteista ja maantieteellisistä käsitteistä.
3. Visuaalinen paikannusjärjestelmä (VPS): Nianticin VPS tarjoaa tarkan lokalisoinnin, jota voitaisiin käyttää koulutusympäristössä interaktiivisten, sijaintipohjaisten oppimiskokemusten luomiseen. Esimerkiksi opiskelijat voivat käyttää VPS-yhteensopivia laitteita tutkimaan historiallisia sivustoja tai luonnon ihmeitä senttimetrin tason tarkkuudella, mikä parantaa heidän sitoutumistaan koulutussisällön kanssa.
4. Alustojen välinen kehitys: Niantic Studio, osa Niantic Spatial Platform -tapahtumaa, antaa kehittäjille mahdollisuuden luoda verkkopohjaisia AR-kokemuksia, jotka voidaan käyttää eri laitteiden välillä. Tämä monipuolisuus tarkoittaa, että opiskelijat voivat käyttää koulutussisältöä erityyppisiä laitteita käyttämällä, mikä varmistaa osallisuutta ja joustavuutta oppimisympäristöissä.
5. reaalimaailman skannaus ja mallintaminen: Niantic's Scaniverse -työkalu käyttää Gaussin lepotilaa korkean hyväntahtoisuuden 3D-skannaukseen. Tätä tekniikkaa voitaisiin käyttää koulutusympäristössä luodakseen yksityiskohtaisia malleja reaalimaailman ympäristöistä, kuten historiallisista rakennuksista tai tieteellisistä laitteista, jolloin opiskelijat voivat tutkia ja olla vuorovaikutuksessa näiden mallien kanssa kiehtovammalla tavalla.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka Niantic Spatialin tekniikkaa ei sovelleta suoraan koulutusprojekteissa, sen kyvyt AR: ssä, alueellisessa älykkyydessä ja tarkka kartoitus tarjoavat merkittäviä potentiaalia koulutuskokemusten parantamiseen. Integroimalla nämä tekniikat koulutusalustoihin, opettajat voisivat luoda kiinnostavampia, vuorovaikutteisia ja syventäviä oppimisympäristöjä.
Viittaukset:
[1] https://www.nianticspatial.com
[2] https://www.nianticspatial.com/about
[3] https://www.mdpi.com/2076-3417/13/18/10491
[4] https://www.reddit.com/r/augmentedreality/comments/1gq4sge/niantic_is_building_a_large_geospatial_model_for/
.
[6] https://onlinePrograms.education.uiowa.edu/blog/role-of-ai-in-modern-education
.
[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