ในขณะที่เทคโนโลยีของ Niantic Spatial มุ่งเน้นไปที่ Geospatial AI และประสบการณ์ Augmented Reality (AR) เป็นหลัก แต่การใช้งานที่มีศักยภาพในภาคการศึกษามีความสำคัญ แม้ว่าจะไม่มีการกล่าวถึงโดยตรงเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมเฉพาะของ Niantic Spatial ในโครงการการศึกษา แต่เทคโนโลยีของมันสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อเพิ่มประสบการณ์การเรียนรู้ นี่คือวิธีการใช้นวัตกรรมของ Niantic Spatial ในการศึกษา:
1. ประสบการณ์ความเป็นจริงที่เพิ่มขึ้น: แพลตฟอร์มเชิงพื้นที่ของ Niantic นำเสนอเครื่องมือเช่น Niantic SDK ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างประสบการณ์ AR ที่ดื่มด่ำ สิ่งเหล่านี้สามารถปรับให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ทางการศึกษาคล้ายกับโครงการเช่น Zooar และ Archem ซึ่งใช้ AR ในการสอนสัตววิทยาและเคมีโดยการจัดทำแบบจำลอง 3D แบบโต้ตอบและการสร้างภาพข้อมูลแบบเรียลไทม์ [3] ความสามารถ AR ของ Niantic สามารถปรับปรุงเนื้อหาการศึกษาโดยทำให้มีส่วนร่วมและโต้ตอบมากขึ้น
2. ความฉลาดเชิงพื้นที่และการทำแผนที่: แบบจำลองเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่ (LGM) ที่ได้รับการพัฒนาโดย Niantic Spatial Nears เพื่อให้ความเข้าใจที่มีเหตุผลเชิงพื้นที่เกี่ยวกับโลกทางกายภาพ เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ในการศึกษาทางภูมิศาสตร์และการวางแผนเชิงพื้นที่ทำให้นักเรียนสามารถสำรวจและโต้ตอบกับแผนที่ 3 มิติโดยละเอียดของสถานที่จริงในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้สามารถเพิ่มความเข้าใจของนักเรียนเกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และแนวคิดทางภูมิศาสตร์
3. ระบบการวางตำแหน่งภาพ (VPS): VPS ของ Niantic นำเสนอการแปลที่แม่นยำซึ่งสามารถใช้ในการตั้งค่าการศึกษาเพื่อสร้างประสบการณ์การเรียนรู้แบบโต้ตอบตามตำแหน่ง ตัวอย่างเช่นนักเรียนสามารถใช้อุปกรณ์ที่เปิดใช้งาน VPS เพื่อสำรวจเว็บไซต์ประวัติศาสตร์หรือสิ่งมหัศจรรย์ทางธรรมชาติด้วยความแม่นยำระดับเซนติเมตรเพิ่มการมีส่วนร่วมกับเนื้อหาทางการศึกษา
4. การพัฒนาข้ามแพลตฟอร์ม: Niantic Studio ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม Niantic Spatial ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างประสบการณ์ AR บนเว็บที่สามารถนำไปใช้กับอุปกรณ์ต่าง ๆ ได้ ความสามารถรอบตัวนี้หมายถึงเนื้อหาการศึกษาสามารถเข้าถึงได้โดยนักเรียนโดยใช้อุปกรณ์ประเภทต่าง ๆ เพื่อให้มั่นใจว่ามีความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่นในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้
5. การสแกนและการสร้างแบบจำลองในโลกแห่งความเป็นจริง: เครื่องมือ Scaniverse ของ Niantic ใช้ Splatting แบบเกาส์เซียนเพื่อการสแกน 3D ความเที่ยงตรงสูง เทคโนโลยีนี้สามารถใช้ในการตั้งค่าการศึกษาเพื่อสร้างแบบจำลองรายละเอียดของสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริงเช่นอาคารประวัติศาสตร์หรืออุปกรณ์ทางวิทยาศาสตร์ช่วยให้นักเรียนสามารถสำรวจและโต้ตอบกับโมเดลเหล่านี้ในแบบที่ดื่มด่ำมากขึ้น
โดยสรุปในขณะที่เทคโนโลยีของ Niantic Spatial ไม่ได้ถูกนำไปใช้โดยตรงในโครงการการศึกษาความสามารถใน AR, Intelligence Spatial Intelligence และการทำแผนที่ที่แม่นยำนำเสนอศักยภาพที่สำคัญสำหรับการเสริมสร้างประสบการณ์การศึกษา ด้วยการรวมเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ากับแพลตฟอร์มการศึกษานักการศึกษาสามารถสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่น่าดึงดูดยิ่งขึ้น
การอ้างอิง:
[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/
[5] https://nianticlabs.com/news/nianticspatial/?hl=en
[6] https://onlineprograms.education.uiowa.edu/blog/role-of-ai-in-modern-education
[7] https://www.linkedin.com/pulse/niantic-spatial-platform-jachim-van-huut-imermersive-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