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雙語學 [iPhone]

Aesir Ltd.が配信するiPhoneアプリ「雙語學」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「教育」「ユーティリティ」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「雙語學」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

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Aesir Ltd.のエデュケーションアプリ

「雙語學」は、Aesir Ltd.が配信するエデュケーションアプリです。

教育 ユーティリティ

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。


  • 新バージョン1.51が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(9/17)


  • 2020年3月5日(木)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

version1.51が、2024年9月17日(火)にリリース

fixed video play problem

使い方や遊び方

「雙語學」手語雙語詞彙學習套可加強口語輸入,並運用手語的像似性特點,提供生動、形象化的視覺及動作提示,讓孩子更容易理解詞彙的抽象概念,加強詞彙記憶和發展。
• 須連同「雙語學」實體套裝使用
• 無須手語學習經驗,從未學習手語的大小朋友都能輕鬆使用
• 嶄新AR技術:掃描文字卡片即出現相應影片
• 收錄100單詞附有三語解釋 (廣東話、英語及香港手語),不限次數重温
• 既是親子學習活動的小幫手,也是孩子間的小遊戲
• 可記錄已學習單詞在程式當中,更有效計劃學習進程



“Learn with Sign and Speech (LS2)” is a Sign Bilingual Vocabulary Learning Package aims not only to strengthen the oral language input to children, but also to utilize the iconic feature of sign language to provide lively and visualized context and gestural clues for children to better understand abstract concepts of words, enhancing their vocabulary memory and development.
• App to be used with “Learn with Sign and Speech (LS2)” printed package.
• No sign language prerequisites are required - parents and children who have no prior sign language knowledge can have fun using LS2.
• Making use of AR Technology: Scan matching cards with your device and the corresponding vocabulary video will pop up immediately.
• Including 100 vocabularies with explanation in 3 languages (Cantonese, English and Hong Kong Sign Language) - you can always view them for unlimited times.
• A combination of ‘learning’ and ‘playing’ for parents and children.
• Marking vocabulary learned in the App to efficiently manage your learning progress.

最新ストアランキングと月間ランキング推移

雙語學のiPhone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
17.0 以降
容量
344 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/09/17

リリース日
2020/03/05

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

 

 

※この結果は雙語學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%)

だっちゅーの!!

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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