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發布時間:2021-04-23 10:24  
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旅游管理虛擬教學平臺
北京利君成數字科技有限公司主營產品包括:旅游管理虛擬教學平臺、 三維仿真景點資源庫、 旅行社虛擬教學實訓系統、 農業觀光旅游虛擬教學系統、 模擬導游實訓室建設、 智慧旅游體驗中心建設等等。
農業觀光旅游虛擬教學農業觀光旅游虛擬教學
系統功能:
①教師教學——固定線路教學
教師可以創建、編輯或選擇線路進行教學,設置線路播放的背景音樂、解說詞及播放速度;同時可在規定位置插入一系列知識點,并編輯知識點對應的顯示內容;選擇線路自動播放狀態時,即可在規定位置自動觸發顯示知識點信息提示框。
②教師教學——自由瀏覽教學
教師可以使用地面漫游、飛行鳥瞰等多種操作模式在虛擬場景中自由游覽,對教學重點內容進行近距離觀摩和講解,從各種不同的瀏覽角度呈現知識點的詳細情況,提高教學過程的臨場感和立體感,增加課堂的趣味性和生動性,提升教學效果;據福瑞斯(For-rester)調查表明,網上旅游交易僅次于IT行業。自主瀏覽狀態下,教師能夠以當前的視角設置子景點,子景點會自動彈出對應的知識點講解。
③教師教學——錄制與回放
在固定線路和自由瀏覽教學、自由練習、考試模式下都可以進行操作內容的錄制與回放,系統內簡稱為實訓錄像。在錄制過程中,除錄制教學的景點游覽等內容之外,還可以通過視頻采集設備同步錄制操作者的音視頻(表情和肢體語言)講解過程,并且支持錄制視頻的回放。視頻錄制中,可以設置視頻采集的參數,如幀率、分辨率。一個構思巧妙、手法創新、設計精美,展現景區的可游覽性、觀光性的三維虛擬展示應于景區門戶網站宣傳,是提升景區知名度的有效途徑之一。
④教師教學——教材編輯
提供教案編輯器、板書編輯器、概貌編輯器、流程編輯器等教材的編輯功能,可直接在系統中進行教材的編輯和修改,編輯出來的教材能夠與線路或職位緊密聯系,提高教師工作效率。
⑤學生練習——角色扮演
學生的練習和考試均采用角色扮演的方式進行,學生賬號能夠保存用戶練習、考試成績等操作,并以成長值的形式反映出來;學生在虛擬場景練習和考試時,學生的個性化信息會出現在屏幕上,提高角色扮演的體驗。
⑥學生練習——多人在線學習
支持多人在線學習,學生可以在局域網、互聯網環境下使用本平臺通過扮演不同角色進行學習和訓練;教師可以控制學生在場景內的活動范圍;真正實現虛擬旅游的網站還沒有很好地構建起來,國內的旅游網站對于虛擬旅游的理解僅僅是360度環景全視,大多數也只是照片、視頻和文字介紹的簡單羅列,表現力差,趣味性不強。支持教師與學生、學生與學生之間進行公共、私人進行文字或語音聊天,教師與學生可以在場景中進行多人協同訓練,多人協同完成某一項工作任務,與日常生活中的旅游工作職能完全相同。
⑦考試系統
本平臺自帶虛擬導游考試系統,教師可以直接使用此系統對學生的學習情況進行考核。考試系統內置理論和實踐2種考試模式。理論模式中,教師可以對題庫和考卷等進行操作;實踐模式中,教師可以在游覽路線上設置相應景點的考題,學生瀏覽至此點時,需要回答相關問題后,才能繼續考試。旅游管理虛擬教學平臺北京利君成數字科技有限公司主營產品包括:旅游管理虛擬教學平臺、三維仿真景點資源庫、旅行社虛擬教學實訓系統、農業觀光旅游虛擬教學系統、模擬導游實訓室建設、智慧旅游體驗中心建設等等。
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農業觀光旅游虛擬教學系統
農業觀光旅游虛擬教學系統主要對應農業經營專業的農業觀光旅游技能教學內容,系統以休閑度假村和農業觀光區為原型,使用設計和制作農業觀光旅游基地三維場景,真實呈現現實農業觀光旅游中涉及的設施和環境。系統涵蓋農業觀光基礎認知、農業觀光旅游服務技能兩大模塊。講述了農業觀光基礎知識、農業觀光服務涉及的相關內容。故宮虛擬游北京故宮博物院也推出了一個名為“超越時空”的虛擬旅游項目,利用3D技術,為那些不能實地到紫禁城的游客在網上打造了一個虛擬的環境。
系統提供農業觀光認知、農業觀光發展過程、農業觀光分類、國外農業觀光的發展概況的學習和認知;農業觀光服務業務流程的情景模擬技能實訓提供參觀游覽服務、住宿服務、餐飲服務、購物與娛樂服務、送站服務、善后工作以及鄉村旅游故障處理的情景模擬。
虛擬旅游平臺
虛擬旅游平臺并不是替代傳統旅游,而是傳統旅游在市場方向缺失方面的有益補充,更是一種開拓新市場,增加新盈利點的有利手段,他不僅可以滿足一些由于特殊原因所遺失的旅游市場,更可以通過自身的技術優勢,很好的促進傳統旅游業的發展,并為傳統旅游業提供更好的輔助作用。虛擬旅游的介入不僅不會影響傳統旅游的格局,反而會形成更合理更有效的旅游的行業市場結構,以傳統旅游為主,同時,針對傳統旅游由于自身不足所不能滿足而旁漏市場空間,虛擬旅游平臺的出現將有效的滿足這一市場的需要。獨特新穎的文化傳播方式,令虛擬旅游平臺可以更好的傳播旅游文化,令旅游業的發展層次更合理,從而更好的促進產業發展。在此空間漫游的每一個人都可以視為旅游者,他們的行為偏好更為復雜更難預測。