Design of Virtual Reality Zoos Through Internet of Things (IoT) for Student Learning about Wild Animals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One of the functions of the Zoo is educational tourism.However, the obstacle when they are at the Zoo is that visitors rarely see animals moving freely and do not see the overall shape of the animal's body because some animals are dangerous and cannot be touched carelessly.In addition, the information presented on the information boards is minimal.With these problems, an idea emerged to create a system that could help as an educational medium, especially for school students, in an exciting way.This research aims to develop a Virtual Reality (VR) zoo with an Internet of Things (IoT) approach as an educational medium for recognizing wild animals.This VR is embedded in the YouTube application as a medium for running it so that students can use an Android-based smartphone; wild animal objects will appear in 3D animation and sound, along with information about wild animals.This research is development research using the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) model.This application was tested on five smartphone users with the Android operating system.Based on the test results, the application system can run on several mobile devices using Android from Version 5.1.1 to Android 11.The IoT-based VR zoo application was successfully built to become an alternative for students and tourists who want to see and interact with wild animals up close.Future researchers are expected to be able to analyze this VR application on students' understanding of the concepts of the material being taught.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle