intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Nghiên cứu tính hiệu quả của việc kết hợp công nghệ BIM và VR trong đào tạo sinh viên chuyên ngành xây dựng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

22
lượt xem
5
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Nghiên cứu tính hiệu quả của việc kết hợp công nghệ BIM và VR trong đào tạo sinh viên chuyên ngành xây dựng tập chung nghiên cứu tính hiệu quả của việc kết hợp công nghệ mô hình thông tin công trình (BIM – Building Information Modelling) và công nghệ thực tế ảo (VR-Virtual Reality) trong đào tạo sinh viên chuyên ngành xây dựng.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu tính hiệu quả của việc kết hợp công nghệ BIM và VR trong đào tạo sinh viên chuyên ngành xây dựng

  1. 7K{QJWLQYjJLảLSKiSNKRDKọFF{QJQJKệ 7ạSFKt9ậWOLệXYj;k\GựQJ7ậSVố 
  2. 1JKLrQFứXWtQKKLệXTXảFủDYLệFNếWKợSF{QJQJKệ%,0Yj95 trong đào tạRVLQKYLrQFKX\rQQJjQK[k\GựQJ  1JX\ễQ7KDQK%ảQ7UầQ$QK%uQK 7UầQ7KX7UDQJ  .KRD&{QJQJKệThông tin, Trường ĐạLKọF;k\'ựQJ  .KRD&{QJQJKệThông tin, Trường ĐạLKọc ĐạL1DP 7Ừ.+2É  7Ð07Ắ7 7KựFWếảR  %jLEiRWậSFKXQJQJKLrQFứXWtQKKLệXTXảFủDYLệFNếWKợSF{QJQJKệP{KuQKWK{QJWLQF{QJWUuQK 0{KuQKWK{QJWLQF{QJWUuQK %,0–%XLOGLQJ,QIRUPDWLRQ0RGHOOLQJ
  3. YjF{QJQJKệWKựFWếảR 95Virtual Reality) trong đào tạRVLQK ĐjRWạR[k\GựQJ YLrQFKX\rQQJjQK[k\GựQJ&iFKWLếSFậQQj\JL~SFKRVLQKYLrQKLểXWKLếWNếYjGữOLệXFủDP{KuQK %,0PộWFiFKWUựFTXDQQKờVựKỗWUợFủDF{QJQJKệVR. ĐểPLQKFKứQJFKRVựNếWKợSQj\QKyPWiF JLảVửGụQJSKầQPềP$XWRGHVN5HYLWWKLếWNếP{KuQKWK{QJWLQF{QJWUuQK%,08QLW\'(QJLQH[k\ GựQJPộWứQJGụQJWKựFWếảRFyWKểFKạ\WUrQWKLếWEịdi độQJWừđó lấ\मNLếQSKảQKồLFủDQKữQJVLQK YLrQWUựFWLếSWUảLQJKLệP  .(
  4.  %,0 WHFKQRORJ\ DQG YLUWXDO UHDOLW\ WHFKQRORJ\ 959LUWXDO 5HDOLW\
  5.  LQ WUDLQLQJ VWXGHQWV PDMRULQJ LQ &RQVWUXFWLRQHGXFDWLRQ FRQVWUXFWLRQ7KLVDSSURDFKKHOSVVWXGHQWVXQGHUVWDQGWKHGHVLJQDQGGDWDRIWKH%,0PRGHOYLVXDOO\ZLWK WKHKHOSRI95WHFKQRORJ\7RGHPRQVWUDWHWKLVFRPELQDWLRQWKHDXWKRUVXVHG$XWRGHVN5HYLWVRIWZDUHWR GHVLJQ%,0EXLOGLQJLQIRUPDWLRQPRGHOV8QLW\'(QJLQHGHYHORSHGDYLUWXDOUHDOLW\DSSOLFDWLRQUXQRQ PRELOHGHYLFHVWKHUHE\WDNLQJIHHGEDFNIURPVWXGHQWVZKRKDYHGLUHFWH[SHULHQFH  0ởđầX YựFứQJGụQJ>@FKẳQJKạn như kiếQtrúc, điệQảQKYjJLảLWUt[iF  địQKUủLURNKRDKọF\Wế, trò chơi điệQWửNỹWKXậWWKLếWNếđô thị  1KữQJWLếQEộFủDNKRDKọFNỹWKXật ngày nay đặFELệWOjFiF JLiRGục và đào tạRYY…95WạRUDPột môi trườQJP{SKỏQJYjQKậS F{QJQJKệnhư WKựFWếtăng cườQJWKựFWếảRSKkQWtFKGữOLệXOớQ vai đượFKỗWUợWK{QJTXDFiFWKLếWEịnhư kính thựFWếảRWDLQJKH QKậQGạQJKuQKảnh đã góp phầQQkQJFDRKLệXTXảWURQJF{QJWiF JL~S PDQJ P{ KuQK ảo đến ngay trướF Pắt người dùng. Do đó, VR TXảQOमGựiQFảYềFKLSKtOẫQWLến độ0{KuQKWK{QJWLQF{QJWUuQK thường đượFứQJGụng trong các trườQJKợp như mô phỏQJWuQKKXốQJ %,0–Building Information Modeling) đượFELết đến như một cơ sở UủLURWKửQJKLệPJLải pháp hay đào tạROX\ệQWập trướFNKLVửGụQJ GữOLệu thông tin đa chiều đang trởWKjQKWLrXFKXẩQFKRWấWFảFiF WKựFWế +uQK
  6.  giai đoạn trong lĩnh vựF NLếQ WU~F Nỹ WKXậW Yj [k\ GựQJ $(& /jPộWWURQJQKữQJF{QJQJKệđột phá, VR đã đượFWKửQJKLệP $UFKLWHFWXUDO(QJLQHHULQJ&RQVWUXFWLRQ
  7. >@%,0NKX\ếQNKtFKFiF YjứQJGụng đểJLảLTX\ếWFiFWKiFKWKứFWURQJQKLềXGựiQQJjQK$(& ErQOLrQTXDQWKDPJLDYjFộng tác đểđạt đượFVảQSKẩPYớLFKấW >@1KữQJWKiFKWKứFQj\EDRJồPUDTX\ết địQKWURQJTXiWUuQKWKLếW lượQJWốWQKấWWURQJWấWFảcác giai đoạQFủDGựán như tạRGựQJP{ NếOậSNếKRạFKSKiWKLện xung đột, đào tạRYềDQWRjQ1JKLrQFứX Kình 3D cho đếQYLệFGùQJP{Kình đótrong giai đoạQWKLếWNế Kồ YềứQJGụQJF{QJQJKệVR trong các giai đoạQNKiFQKDXFủDFiFGự sơ bảQYẽ
  8. WKLF{QJ TXảQOýNKối lượQJOậSELệQSKáSDQWRàQODR án AEC đã cho thấ\QKữQJOợLtFKPjứQJGụQJQj\FyWKểPDQJOạL động…) vàTXảQOýWòDQKà EảRWUìFáFWKLếWEịcơ điện nướF
  9. [X\rQ >@&{QJQJKệ95PDQJOạLKLệXTXảWURQJYLệFNLểPVRiWWLến độGự VXốWYòng đờLFủDF{QJWUìQK án [5] và đào tạRDQWRjQ[k\Gựng [6]. Nó cũng có thểxác địQKFiF 7KựFWếảR 95–9LUWXDO5HDOLW\
  10. KD\FzQJọLOjWKựFWạLảROj Yấn đềWKLếWNế[7] đểgiúp ngườLGQJKLểu được độSKứFWạSFủDGự WKXậW QJữ PLrX Wả Pột môi trườQJ P{ SKỏQJ EằQJ Pi\ WtQK P{L iQFảLWKLệQWKLếWNếKỗWUợYLệFUDTX\ết địQK>@&{QJQJKệ95FXQJ trường này không tĩnh tạLPjFyWKểSKảQứng, thay đổLWKHRमPXốQ Fấp môi trường đểFộQJWiFQKLều hơn giữDQKững ngườLWKDPJLDGự WtQKLệXYjR
  11. Fủa ngườLVửGụQJ WK{QJTXDFiFFửFKỉnhư lờLQyL iQ>@YjFKRSKpSKLểu rõ hơn vềFiFWKLếWNếSKứFWạSQJD\ởJLDL FKạPYXốt…), điều này xác địQKPột đặFWtQKFKtQKFủa VR đó là tương đoạn đầX>@&KtQKVựSKứFWạSFủDFiFGựiQ[k\GựQJOớQGẫn đếQ WiFWKờLJLDQWKựF1JRjLNKảnăng nhìn (thịJLiF
  12. QJKH WKtQKJLiF
  13.  FiFVLQKYLrQFần được đào tạRYjWUDQJEịNỹlưỡQJQKữQJNLếQWKứF Vờ [~FJLiF
  14. FiFQKjQJKLrQFứu cũng đã nghiên cứu đểWạRFiFFảP FầQWKLếWVLQKYLrQFầQSKảLKLểXTX\WUuQKWKLếWEịQềQWảQJYjSKầQ giác khác như ngửL NKứXJLiF
  15. QếP YịJLiF
  16. 1Kững năm gần đây, Pềm đượFVửGụQJWURQJFiFGựiQWKựFWế9LệFSKiWWULểQFiFứQJ F{QJQJKệWKựFWếảRWKXK~WVựchú ý ngày càng tăng củDQKLều lĩnh GụQJ%,0Yj95FyWKểJL~SJLảLTX\ếWQKLềXYấn đềJLiRGục và đào  1KậQQJj\JLảLWUuQKQJj\FKấSQKận đăng JOMC 172
  17. 7K{QJWLQYjJLảLSKiSNKRDKọFF{QJQJKệ 7ạSFKt9ậWOLệXYj;k\GựQJ7ậSVố 
  18. WạR>@0ộWQJKLrQFứXFủDWạSFKtYjKộLWKảRTXốFWếđã cung cấS WạRFyUấWQKLềXOợLtFK%ảng 1 dưới đây trình bày tóm tắWNếWTXảFủD EằQJFKứQJFKRWKấ\YLệFVửGụQJF{QJQJKệVR trong môi trường đào FiFQJKLrQFứu đánh giá lợLtFKFủD95PDQJOạL %ảQJ 1KữQJOợLtFKPjF{QJQJKệ95PDQJOại cho ngườLKọF &iFOợLtFK 7iFJLả .Kảnăng .Kảnăng .Kảnăng *LốQJYớL 6ựViQJ 6ựtương tác 7ạo độQJOựF 6ựWKRảLPiL KọFKỏL tương tác KuQKGXQJ WKếJLớLWKựF WạR :DQJHWDOD
  19.  ; ; ; ;  ;   )RJDUW\HWDO
  20.  ;  ; ; ; ; ;  3DHVHWDO
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2