Often neglected in traditional education, spatial thinking has played a critical role in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education. Spatial thinking skills can be enhanced by training, life experience, and practice. One approach to train these skills is through 3D modeling (also known as Computer-Aided Design or CAD). Although 3D modeling tools have shown promising results in training and enhancing spatial thinking skills in undergraduate engineering students when it comes to novices, especially middle and high-school students, they are not sufficient to provide rich 3D experience since the 3D models created in CAD are isolated the actual 3D physical world. Resulting in novice students finding it difficult to create error-free 3D models that would 3D print successfully. This leads to student frustration where students are not motivated to create 3D models themselves; instead, they prefer to download them from online repositories. To address this problem, researchers are focusing on integrating 3D models and displays into the physical world with the help of technologies like Augmented Reality (AR). In this demo, we present an AR application, 3DARVisualizer, that helps us explore the role of AR as a 3D model debugger, including enhancing 3D modeling abilities and spatial thinking skills of middle- and high-school students.


翻译:在传统教育中,空间思维在科学、技术、工程和数学(STEM)教育中常常被忽略,空间思维在科学、技术、工程和数学(STEM)教育中发挥了关键作用。空间思维技能可以通过培训、生活经历和实践得到加强。一种培训这些技能的方法是3D模型(又称计算机辅助设计或CAD ) 。虽然3D模型工具在大学生,特别是中、高中学生的培训和提高本科工程学生的空间思维技能方面显示出了可喜的成果,但是它们不足以提供丰富的3D经验,因为CAD中创建的3D模型与实际的3D物理世界隔绝了。导致新学生发现难以创建3D成功打印的无误3D模型。这导致学生沮丧,因为学生本身没有创建3D模型的积极性;相反,他们宁愿从在线储存库下载这些模型。为了解决这一问题,研究人员正在集中将3D模型和展示到实体世界,并借助增强现实等技术。在这个演示中,我们展示了AR应用程序, 3DVisualizer, 3D 3D 3D 模型, 帮助我们探索AR 3D 高空间模型和高空间学生的思考能力,包括3D 。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
【泡泡一分钟】Matterport3D: 从室内RGBD数据集中训练 (3dv-22)
泡泡机器人SLAM
16+阅读 · 2017年12月31日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月12日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
【泡泡一分钟】Matterport3D: 从室内RGBD数据集中训练 (3dv-22)
泡泡机器人SLAM
16+阅读 · 2017年12月31日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员