Perwerdekarê nişangirtışî

Hedefan 30 zûtir û rastir bixe û bibîne ke nişanê to goreyê qanûnê Fitts çawa yeno. Belaş, bê qeyd.

Ji ekîba HelibrainNo Robert(İngilizki) ra kontrol biyayo; namzedê doktorayê biyofizîkî.Ser weşiyaKontrolê peyên ser biyo

Puanê xo senin bixwîne

  • Wextê avereyî yê her hedefî: wextê hemû runî, dabeş bi hejmara hedefan, bi mîlîsaniye (ms). Kemêr baştir o. Klikê şaş wext zêde kenê, no zî vira xuya beno.
  • Rastî: hedefên xisti, dabeş bi hemû klikên meydanê lîstikî.
  • Vurdayışê herî zû: hedefê yewta ke zûtirîn xisti.
  • Throughput: lez û zehmetî bi yew hejmarî (bit per saniye, binêre cor). Zêdetir baştir o.
  • Grafîk: her xal yew hedef o; wextê ey û zehmetîya hedefî nîşan dano. Xeta tîre-tîre xeta qanûnê Fitts ya xo ya.

Qanûnê Fitts çi yo?

Qanunê Fitts vano ke hedef her çiqas dûrtir û biçûktir bo, girewtenê ey wextê zêdetir gênayo. Paul Fitts serrê 1954 de nîşan da ke wext bi rêza rastî reyê “indeksê zehmetîye” hedefî zêde beno; ew indeks bi bitan pîlîyeno [1]. Ewro ew bi awayê log2(distance / width + 1) nivîsîyeno [2]. Sêwiranerî ew şuxulnenê ke buton bi asanî bê girewtenê.

Xulasa zû

  • Ew çi pîl kena: to bi çi lez û rastî hedefan nişan gênê: dîtışê cı ke hedef kamca yo, hereket kerdiş heta ey û serê ey vindertış.
  • Miktarê karî bi mouse: xebatê laboratuwarî ke rêbazê standardî şuxulnenê, nêzdî 3.7 heta 4.9 bit ser saniye pêdê [3].
  • Miktarê karî bi engışt: miyanê yew xebata telefonî de, 16 kes ke hedefan pêçnenê, nêzdî 7 bit ser saniye raşt kerd [4]. Amareyê ma rêbazêkê hêsantir şuxulnenê (cêr de), no ra ew rasterast nêeşkenê bê muqayese kerdiş.
  • Hedefê biçûk ser ekranê destgirewtenî: bi xo angişt nêzdî 1 heta 1.5 mm şaşî kena; hedefê ke ji nêzdî 7 mm biçûktir ê, zaf caran nêraşt gêrenê [5].
  • Mouse û destgirewtenî ciyê xo: encaman tenê miyanê heman cureyê têketışî de muqayese kenê.

Perwerdekarê nişangirtışî senin xebitîyeno

  1. Dest pê bike yewserê meydanê lîstikî de. Saet dest pêkeno.
  2. Hedefan bixe. 30 hedefê giro de yew-bi-yew xuya benê; sê mezinahîyê cîya estê û her hedef ji yê verên dûr o. Klikê ke hedef nêgêno, rastîya to kêm keno; hedef heta ke tu ey bixî mendış keno.
  3. Encamê xo bibîne, bi xeta qanûnê Fitts ya xo.

Eke tu puanê xo pare bike, hevalê to tam heman hedefan bigêno.

Ma throughput hesab kenê: mesafe û mezinahîya her hedefî goreyê nîşandayışê vira, bêyî rastkerdişanê ke standardê laboratuwarî ji bo cayo ke klik tê kewtışî zêde keno [3]. Lewma ma vano ke encamê xo bi runê xo yê verên müqayese bike.

Nişanê to çi tesîrê kenê?

  • Mesafe û qas. Nişanên dûr û biçûk zaf wext gênê: no qanûnê Fittsî yo [1, 2].
  • Amûr. Mişk, touchpad û engışt encamê ciyawaz danê. Lêkolînê labê de, touchpad zaf yavaşter o mişk [3].
  • Lez yan baldarî. Lez kerdış xeletîyan zêde keno, û her xeletî dem wenda keno. Puanê bilind bi yew tempoê aramî dest kenê.
  • Temen. Yew lêkolînî de, mezinîyan goreyê zarokanê 12 ta 14 serrî xeletî kêm kerd, û goreyê merdimanê 61 ta 69 serrî lezter bî [6].
  • Pratîk. Çend caranê pêşîn de, wext kêm beno, çunke tu bi lîstik aşina benî.

No test çi eşkeno û çi nêeşkeno to ra bibo

Perwerdekarê nişangirtışî lez û rastîya nişangirtışê to serê no cihazî ewro pîl kena. Ena testê aqilî yan tenduristiya mêjîya to nîyo, û puanêkê kurt nêeşkeno pêşbînî bike ke to lîstikan de çiqas baş bibî.

Hejmaranê xo bi neticeyê ceribnayışê verênê xo ser heman cihazî muqayese bike; yew mouseê newe yan zi ebadeyê ekranê ciyaye hejmaran vurneno.

Pirsê ke zaf caran persîyenê

Puanê baş ê perwerdekarê nişangirtışî çi yo?

Encamê xo bi runê xo yê verên ser heman cihazî müqayese bike: ji bo lîstikêko sey no, puanê baş ew o ke puanê runê xo yê peyên derbas bike. Piştî ke têra kesan lîstikê kerd, encam zî nîşan dano ke runê xo yê yewin bi runê yewin ê lîstikvanan yên din ku heman cinsê waridkerdışî bi kar anî müqayese beno.

Throughput bi bit per saniye çi yo?

Throughput zehmetîya hedefan û leza xistinê wan cem kenê. Zehmetî bi bitan hesab beno: log2(distance / width + 1) [2]. Zehmetîya her hedefî dabeş bi wextê girewtışî bike û avereyî bigire; throughput bi bit per saniye dest keweno. Xebatê laboratuwarî bi mîşk rêbaze sertir bi kar tînenê û nêzdî 4 heta 5 bit per saniye nîşan danê [3].

Ma eşkenî mîşk û pêgê destî müqayese bikerî?

Na, û ma nêkenî. Pêg û mîşk cîya hereket kenê; lewma encam tena bi kesên dinê ke heman cinsê waridkerdışî bi kar anî müqayese beno.

Çira hedefê hevalê mi sey yê mi yê?

Linkê puanê ke tu pare kenî tohumê runî gênê, lewma hedefan sey hev xuya benê. No meydanê pêşbazî adil keno.

Perwerdekarê nişangirtışî yê Helibrain belaş o?

Eya. Lîstik û encamê to yê tam belaş ê: qeyd nêviyo, e-namey nêviyo, pere nêviyo.

Testê eleqedar

Hemûyê 43 testê belaşê mêjîyan bıvîne

Wazena ke her roj ser no bixebitê? Appê Helibrain (heta niha bi İngilizki) planêk belaş û planê pereyî esto.

Nê rûpelî wek çime vaje: Perwerdekarê nişangirtışî. Helibrain. 2026. https://helibrain.com/diq/aim-trainer. CC BY 4.0.

How this test works

This game measures how quickly and accurately you can point at targets. Press Start, then hit 30 round targets that appear one at a time, in three sizes and at different distances. A miss doesn't move the target, but it costs time and lowers your accuracy. Your main score is your average time per target. You also see your accuracy and your throughput in bits per second. Psychology labs have used pointing tasks like this since Paul Fitts described them in 1954.

Version 1 · Cite this test:

Helibrain (2026). Aim trainer, v1. https://helibrain.com/aim-trainer/methods

Full method →

Çimey

  1. 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
  2. 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
  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
  4. 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
  5. 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
  6. 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

Ma no pel çawa amade kerd: ekîba Helibrain, goreyê xebatanê corên qeyd kerde, no nuşt; Robert(İngilizki) (xwendekarê doktorayê fîzîkê biyolojîkî) ser 11/4/2026 kontrol kerd. Ma dema çimeyî bivurnê, no güncane kenê.