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車の音 [Android]

「車の音」は、Önder Çağlarが配信するエデュケーションアプリです。

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車とその音を学ぶ。 自分のアルバムを作成します

「車の音」は、Önder Çağlarが配信するエデュケーションアプリです。

教育

このアプリの話題とニュース

  • 社会人やファミリー層の女性スマホユーザーから人気を集めています。


  • 5万ダウンロード突破!


  • 平均スコア4.0を超える満足度の高いアプリで利用者に好評です。(9/14)


  • 100人を超える、評価・クチコミ投稿者数となっています。(9/14)


  • 新バージョン2.7が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(2/2)


最新更新情報

version2.7が、2024年2月2日(金)にリリース

使い方や遊び方

「車の音」(ツール)アプリケーションは、楽しいアプリが使用する非常に簡単です。同時に楽しまアプリケーションユーザの目的は、さまざまなカーオーディオを教えます。ユーザーは、両方の車の写真を見だけでなく、異なる音の車両から学びます。



簡単でアプリケーションの基本的な機能:
¬アプリケーションは、インターネットに接続せずに作業することができます。
あなたは追加のカテゴリを学びたい車両の写真を撮って、アプリの最も魅力的な特徴を¬は、開発の自分のレベルに応じてカテゴリを作成することができ、アルバムの準備ができていません。
アプリケーション・ユーザーの車の目的¬、それは楽しさと、より迅速に学習を提供することです。
50以上の厳選された車¬公式があります。
¬土地車:車、トラック、建設機械、オートバイ、自転車、トラクター、列車
¬船舶:船舶、潜水艦、水モータ、ゴンドラ、セーリング
¬空気車:飛行機、ヘリコプター、スペースシャトル、ロケット、気球
¬クイズゲームやツールを学ぶことは、より楽しくなってきました。
¬クイズセクションの4問の異なったクイズがあります。ユーザーが5問のクイズで知識をテストすることができます。それは別のクイズ強化する車の種類と教育の運動能力の発達を提供します。
¬ユーザーは、車両と車両のセクションのペアでメモリのゲームにマッチし、ゲームで楽しみを持つことができます。
¬は、コンセプト開発を提供します。
¬視覚的な知覚とメモリを強化します。



ゲームの機能アプリケーションで
ゲームの目的は、できるだけ早く同じ車両のペアを見つけることです。同じ車両マッチングペアが見えなくなります。車のすべてがペアで見つかったときにゲームが終了しています。最終的にゲームは、スコアが、持続時間は、試験、ボーナス総スコアの数が示されています。
ゲームは3種類の難易度レベルを持っています。 、簡単にノーマルとハード。
--Kolay難易度は3×4の行列サイズで構成されています。
--Normal難易度は4×5行列のサイズで構成されています。
-Z-難易度は6×8のマトリクスサイズで構成されています。



アプリケーションは、10個の異なる言語のオプションがあります。 (アラビア語/スペイン語/韓国語/日本語/ポルトガル語/ロシア語/フランス語/İngilizce/ドイツ語/トルコ語)。



アプリケーションは、ほぼすべてのAndroidデバイスと互換性がありますが、あなたは私たちに知らせた場合、電話サポートはすぐにサポートすると思います。



注意:ラベルとしてインターネット経由でオーディオファイルは「自由に配布」このアプリケーションは、さまざまなソースから入手しました。ファイルは、電子メールを送信する場合、そのため、できるだけ早く、あなたが私に著作権を所有することになると思いますファイルに気づくとすぐに削除。



このアプリケーションの写真とベクトル「www.shutterstock.co」著作権に使用されている画像の多くは、サイトから支払われています。

カスタマーレビュー・評価

4.0
5つ星
 
61
4つ星
 
14
3つ星
 
3
2つ星
 
9
1つ星
 
14

最新ストアランキングと月間ランキング推移

車の音のAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
4.4 以降
容量
19M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/02/02

インストール数
50,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果は車の音のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率35%)

もう、まいっちんぐ!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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