Encerta 30 objectius tan de pressa i amb tanta precisió com puguis, i comprova com s'ajusta la teva punteria a la llei de Fitts. Gratuït i sense registre.
De l'equip de HelibrainRevisat per Robert(Anglès), estudiant de doctorat en biofísicaPublicat el Darrera revisió:
Com interpretar la puntuació
- Temps mitjà per objectiu: el temps total de la partida dividit pel nombre d'objectius, en mil·lisegons (ms). Com més baix, millor. Els clics fallits fan perdre temps, així que també es reflecteixen aquí.
- Precisió: encerts dividits pel nombre total de clics a la zona de joc.
- Encert més ràpid: el teu objectiu individual més ràpid.
- Rendiment: la velocitat i la dificultat resumides en una xifra, en bits per segon (més avall). Com més alt, millor.
- El gràfic: cada punt correspon a un objectiu i mostra el temps que has trigat en funció de la dificultat. La línia discontínua és la teva línia de la llei de Fitts.
Què és la llei de Fitts?
Segons la llei de Fitts, com més lluny és un objectiu i com més petit és, més temps es triga a encertar-lo. El 1954, Paul Fitts va demostrar que el temps augmenta en línia recta amb l'«índex de dificultat» d'un objectiu, mesurat en bits [1]. Avui se sol escriure com a log2(distància / amplada + 1) [2]. Els dissenyadors la fan servir per crear botons fàcils de prémer.
Dades ràpides
- Què mesura: amb quina rapidesa i precisió apuntes als objectius: veure on són, desplaçar-t'hi i aturar-t'hi.
- Rendiment amb ratolí: els estudis de laboratori que fan servir el mètode estàndard troben valors d'entre 3.7 i 4.9 bits per segon [3].
- Rendiment amb el dit: en un estudi amb telèfons, 16 persones que tocaven objectius van assolir uns 7 bits per segon [4]. Les nostres xifres fan servir un mètode més senzill (més avall), així que no són directament comparables.
- Objectius petits en pantalles tàctils: el dit sol tocar a una distància d'entre 1 i 1.5 mm del punt desitjat; amb objectius de menys d'uns 7 mm hi ha moltes errades [5].
- Ratolí i pantalla tàctil: els resultats només es comparen amb els del mateix tipus d'entrada.
Com funciona l'entrenament de punteria
- Prem «Comença» al mig de la zona de joc. El cronòmetre es posa en marxa.
- Encerta els objectius. Apareixen 30 objectius rodons, d'un en un, en tres mides i ben allunyats de l'anterior. Els clics que fallen compten com a errors de precisió; l'objectiu no desapareix fins que l'encertes.
- Consulta el resultat, amb la teva línia de la llei de Fitts.
Si comparteixes la puntuació, el teu amic rebrà exactament els mateixos objectius.
Calculem el rendiment a partir de la distància i la mida de cada objectiu, tal com es mostra, sense aplicar les correccions de l'estàndard de laboratori sobre on cauen els clics [3]. Per això recomanem comparar els teus resultats amb les teves pròpies partides.
Què influeix en la teva punteria?
- Distància i mida. Els objectius llunyans i petits són els que costen més: és el que descriu la llei de Fitts [1, 2].
- El dispositiu. El ratolí, el ratolí tàctil i el dit donen resultats diferents. En els estudis de laboratori, el ratolí tàctil era molt més lent que el ratolí [3].
- Velocitat o cura. Anar de pressa augmenta les errades, i cada errada fa perdre temps. Les millors puntuacions s'obtenen mantenint un ritme constant.
- Edat. En un estudi, els adults van cometre menys errors que els infants de 12 a 14 anys i van ser més ràpids que les persones de 61 a 69 anys [6].
- Pràctica. Els temps baixen durant les primeres partides a mesura que t'acostumes al joc.
Què et pot dir aquesta prova i què no
L'entrenament de punteria mesura la velocitat i la precisió amb què apuntes en aquest dispositiu avui. No és una prova d'intel·ligència ni de salut cerebral, i una puntuació d'una partida curta no prediu com de bo series jugant.
Compara el resultat amb les teves partides anteriors al mateix dispositiu; un ratolí nou o una pantalla d'una altra mida canvia les xifres.
Preguntes freqüents
Quina és una bona puntuació a l'entrenament de punteria?
Compara el resultat amb les teves partides anteriors al mateix dispositiu: en un joc com aquest, una bona puntuació és la que supera l'anterior. Quan hi hagi prou participants, el resultat també mostrarà com es compara la teva primera partida amb les primeres partides d'altres jugadors que han fet servir el mateix tipus d'entrada.
Què és el rendiment en bits per segon?
El rendiment combina la dificultat dels objectius i la rapidesa amb què els has encertat. La dificultat es compta en bits: log2(distància / amplada + 1) [2]. Si la divideixes pel temps de cada encert i en fas la mitjana, obtens els bits per segon. En els estudis de laboratori amb ratolí s'obtenen entre 4 i 5 bits per segon amb un mètode més estricte [3].
És just comparar el ratolí i la pantalla tàctil?
No, i no ho fem. El dit i el ratolí es mouen de manera diferent, així que el resultat només et compara amb altres persones que han fet servir el mateix tipus d'entrada.
Per què el meu amic té els mateixos objectius que jo?
L'enllaç per compartir la puntuació inclou la llavor de la partida, de manera que els objectius són els mateixos. Això fa que el repte sigui just.
L'entrenament de punteria de Helibrain és gratuït?
Sí. El joc i el resultat complet són gratuïts: no cal registrar-se, donar el correu electrònic ni pagar.
Proves relacionades
- Prova de velocitat de clicQuantes vegades fas clic, toques o prems la barra espaiadora en pocs segons.
- Prova de temps de reaccióLa rapidesa amb què reacciones quan apareix un senyal.
- Prova de velocitat d'escripturaAnglèsQuantes paraules escrius per minut i amb quina precisió.
Mostra totes les 43 proves cerebrals gratuïtes
Vols practicar-hi cada dia? L'aplicació Helibrain (de moment, només en anglès) té un pla gratuït i plans de pagament.
Fonts
- Fitts PM (1954). The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology 47(6):381–391. doi.org/10.1037/h0055392
- MacKenzie IS (1992). Fitts' law as a research and design tool in human-computer interaction. Human–Computer Interaction 7(1):91–139. doi.org/10.1207/s15327051hci0701_3
- Soukoreff RW, MacKenzie IS (2004). Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of Fitts' law research in HCI. International Journal of Human-Computer Studies 61(6):751–789. doi.org/10.1016/j.ijhcs.2004.09.001
- MacKenzie IS (2015). Fitts' throughput and the remarkable case of touch-based target selection. Human-Computer Interaction: Interaction Technologies (HCII 2015), LNCS 9170, 238–249. doi.org/10.1007/978-3-319-20916-6_23
- Bi X, Li Y, Zhai S (2013). FFitts law: modeling finger touch with Fitts' law. Proceedings of CHI 2013, 1363–1372. doi.org/10.1145/2470654.2466180
- Hertzum M, Hornbæk K (2010). How age affects pointing with mouse and touchpad: a comparison of young, adult, and elderly users. International Journal of Human-Computer Interaction 26(7):703–734. doi.org/10.1080/10447318.2010.487198
Com hem elaborat aquesta pàgina: l'equip de Helibrain l'ha redactada a partir dels estudis indicats més amunt, i Robert(Anglès) (estudiant de doctorat en biofísica) l'ha revisada el 4 de novembre del 2026. L'actualitzem quan canvien les fonts.