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AR VR Molecules Editor [iPad]

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Virtual Space OOOのエデュケーションアプリ

「AR VR Molecules Editor」は、Virtual Space OOO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

  • 新バージョン1.2.325が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2017年10月2日(月)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version1.2.325が、2019年8月8日(木)にリリース

bug fixes

使い方や遊び方

AR VR Molecules Editor allows one to build and manipulate 3D molecules models of organic and inorganic compounds in a smartphone VR headset. This is a valuable tool for chemistry students for learning about molecular bonding with the aid of VR visualization.



The app is designed for high school or college students taking chemistry courses.



All molecules are essentially 3D objects and one very efficient way to learn more and deeper about atoms and bonds is by VR and AR. Augmented reality helps to make connections from the abstract to the real world.



Are you looking for an app that allows students to construct molecules in VR and AR? AR VR Molecules Editor is a very effective app for this purpose as it allows organic and inorganic molecular structures to be built with single, double and triple bonds, as well as cyclic compounds. The molecules can be visualized in 3D using stick, ball and stick and space-filling (CPK) models.



FEATURES:
• Building molecule models of any organic or inorganic compound using most of periodic table elements in VR.
• Support of single, double and triple bonds.
• Building molecule models of cyclic compounds.
• Visualization of Wireframe style, Stick style, Ball and Stick, Spacefill (CPK) models.
• Augmented reality interface (AR) for visualizing molecular structures.



Play "AR VR Molecules Editor" – it’s fun, entertaining and educational!

最新ストアランキングと月間ランキング推移

AR VR Molecules EditorのiPad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
9.0 以降
容量
111 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2019/08/08

リリース日
2017/10/02

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AR VR Molecules Editor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52%)

ちょっ待てよ

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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