सीधे सामग्री पर जाएँ

एम ट्रेनर

निशानों पर जितनी तेज़ी और सटीकता से हो सके लगाएँ, और देखें कि आपका निशाना फ़िट्स के नियम को कैसे मानता है। मुफ़्त, बिना साइन-अप। तुलना तैयार करने के लिए हम स्कोर, आपके IP पते और देश के साथ, सहेजते हैं।

लेखक: Helibrain टीमसमीक्षा: Robert, बायोफ़िज़िक्स में पीएचडी के उम्मीदवारप्रकाशित: पिछली समीक्षा:

निशाने पर लगाइए

30 निशाने एक-एक करके, अलग-अलग जगहों और आकारों में दिखेंगे। हर एक पर जितनी जल्दी हो सके लगाइए।

निशाने पर क्लिक या टैप करें। चूके हुए क्लिक आपकी सटीकता घटाते हैं। माउस और टच के नतीजे अलग रखे जाते हैं।

अपना स्कोर कैसे समझें

  • हर निशाने पर औसत समय: पूरे राउंड का समय निशानों की संख्या से भाग दिया गया, मिलीसेकंड (ms) में। कम बेहतर है। चूके हुए क्लिक भी समय लेते हैं, इसलिए वे भी यहाँ दिखते हैं।
  • सटीकता: खेल के क्षेत्र में आपके सभी क्लिक में से निशाने पर लगे क्लिक का हिस्सा।
  • सबसे तेज़ हिट: आपका सबसे तेज़ एक निशाना।
  • थ्रूपुट: रफ़्तार और कठिनाई एक संख्या में, बिट प्रति सेकंड में (नीचे देखें)। ज़्यादा बेहतर है।
  • चार्ट: हर बिंदु एक निशाना है, उसका समय उसकी कठिनाई के हिसाब से। डैश वाली रेखा आपकी अपनी फ़िट्स के नियम वाली रेखा है।

फ़िट्स का नियम क्या है?

फ़िट्स का नियम कहता है कि निशाना जितना दूर और जितना छोटा हो, उस पर लगाने में उतना ज़्यादा समय लगता है। पॉल फ़िट्स ने 1954 में दिखाया कि यह समय निशाने के "कठिनाई सूचकांक" के साथ, जिसे बिट में मापा जाता है, सीधी रेखा में बढ़ता है [1]। आज इसे आमतौर पर log2(दूरी / चौड़ाई + 1) लिखा जाता है [2]। डिज़ाइनर बटन आसानी से दबने लायक बनाने के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं।

मुख्य तथ्य

  • यह क्या मापता है: आप निशानों की ओर कितनी तेज़ी और सटीकता से इशारा करते हैं: निशाना कहाँ है यह देखना, वहाँ तक जाना और उस पर रुकना।
  • माउस से थ्रूपुट: मानक तरीके वाली लैब स्टडीज़ लगभग 3.7 से 4.9 बिट प्रति सेकंड पाती हैं [3]।
  • उँगली से थ्रूपुट: एक फ़ोन स्टडी में उँगली से निशानों पर टैप करने वाले 16 लोग लगभग 7 बिट प्रति सेकंड तक पहुँचे [4]। हमारी संख्याएँ एक आसान तरीके से निकलती हैं (नीचे देखें), इसलिए सीधे तुलना लायक नहीं हैं।
  • टचस्क्रीन पर छोटे निशाने: उँगली का टच अपने-आप लगभग 1 से 1.5 mm इधर-उधर पड़ता है; लगभग 7 mm से छोटे निशानों पर बहुत चूक होती है [5]।
  • माउस और टच अलग: नतीजे हर इनपुट के लिए अलग रखे जाते हैं।

एम ट्रेनर कैसे काम करता है

  1. खेल के क्षेत्र के बीच में शुरू दबाएँ। घड़ी चल पड़ती है।
  2. निशानों पर लगाएँ। 30 गोल निशाने एक-एक करके, तीन आकारों में दिखते हैं, हर एक पिछले से काफ़ी दूर। चूका हुआ क्लिक आपकी सटीकता घटाता है; निशाना तब तक रहता है जब तक आप उस पर न लगा दें।
  3. अपना नतीजा देखें, फ़िट्स के नियम वाली अपनी रेखा के साथ।

निशाने हमारे सर्वर पर एक रैंडम संख्या (सीड) से बनते हैं। अगर आप अपना स्कोर शेयर करते हैं, तो आपके दोस्त को वही सीड और इसलिए बिल्कुल वही निशाने मिलते हैं। आपके क्लिक का स्कोर हमारे सर्वर पर निकलता है, जो उन्हें निशानों के सामने दोबारा चलाकर जाँचता है।

हम थ्रूपुट को हर निशाने की दिखाई गई दूरी और आकार से निकालते हैं, उन सुधारों के बिना जो लैब का मानक इस आधार पर जोड़ता है कि क्लिक असल में कहाँ पड़े [3]। इसीलिए हम अपने ही पिछले राउंड से तुलना करने को कहते हैं।

आपके निशाने पर क्या असर डालता है?

  • दूरी और आकार। दूर और छोटे निशाने सबसे ज़्यादा समय लेते हैं: यही फ़िट्स का नियम है [1, 2]।
  • डिवाइस। माउस, टचपैड और उँगली के नतीजे अलग होते हैं। लैब स्टडीज़ में टचपैड माउस से काफ़ी धीमा था [3]।
  • रफ़्तार या सावधानी। जल्दबाज़ी से चूक बढ़ती है, और हर चूक समय लेती है। सबसे अच्छे स्कोर एक स्थिर रफ़्तार से आते हैं।
  • उम्र। एक स्टडी में वयस्कों ने 12 से 14 साल के बच्चों से कम गलतियाँ कीं और 61 से 69 साल के लोगों से तेज़ रहे [6]।
  • अभ्यास। खेल की आदत पड़ने पर पहले कुछ राउंड में समय घटता है।

यह टेस्ट क्या बता सकता है और क्या नहीं

एम ट्रेनर आज इस डिवाइस पर इशारा करने की रफ़्तार और सटीकता मापता है। यह बुद्धि या दिमाग की सेहत का टेस्ट नहीं है, और एक छोटा स्कोर यह नहीं बताता कि आप गेम्स में कितने अच्छे होंगे।

उसी डिवाइस पर अपने पिछले राउंड से तुलना करें; नया माउस या अलग स्क्रीन साइज़ संख्याएँ बदल देता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

एम ट्रेनर का अच्छा स्कोर कितना है?

उसी डिवाइस पर अपने राउंड से तुलना करें: ऐसे खेल में अच्छा स्कोर वह है जो आपके पिछले स्कोर से बेहतर हो। जब काफ़ी लोग खेल लेंगे, तो नतीजा यह भी दिखाएगा कि आपकी पहली कोशिश उसी इनपुट वाले दूसरे खिलाड़ियों की पहली कोशिशों के मुकाबले कैसी रही।

बिट प्रति सेकंड में थ्रूपुट क्या है?

थ्रूपुट यह जोड़ता है कि निशाने कितने कठिन थे और आपने उन पर कितनी जल्दी लगाया। कठिनाई बिट में गिनी जाती है: log2(दूरी / चौड़ाई + 1) [2]। इसे हर हिट के समय से भाग देकर औसत निकालें, तो बिट प्रति सेकंड मिलता है। माउस वाली लैब स्टडीज़ एक सख़्त तरीके से लगभग 4 से 5 बिट प्रति सेकंड पाती हैं [3]।

क्या माउस और टच की तुलना ठीक है?

नहीं, और हम ऐसा नहीं करते। उँगली और माउस अलग तरह से चलते हैं, इसलिए नतीजा आपकी तुलना सिर्फ़ उसी इनपुट वाले लोगों से करता है।

मेरे दोस्त के निशाने मेरे जैसे क्यों हैं?

शेयर किए गए स्कोर लिंक में उस राउंड का सीड होता है, इसलिए निशाने एक जैसे बनते हैं। इससे मुकाबला निष्पक्ष रहता है।

क्या Helibrain का एम ट्रेनर मुफ़्त है?

हाँ। खेल और आपका पूरा नतीजा मुफ़्त है: न साइन-अप, न ईमेल, न भुगतान। निष्पक्ष तुलना बनाने के लिए हम नतीजे सहेजते हैं, जैसा हमारी प्राइवेसी पॉलिसी (अंग्रेज़ी में) बताती है।

सभी 37 मुफ़्त ब्रेन टेस्ट देखें

क्या आप इस पर रोज़ काम करना चाहते हैं? Helibrain ऐप (अभी अंग्रेज़ी में) में एक मुफ़्त प्लान और पेड प्लान हैं।

स्रोत

  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

हमने यह पेज कैसे बनाया: Helibrain टीम ने इसे ऊपर दिए गए अध्ययनों के आधार पर लिखा, और Robert (बायोफ़िज़िक्स में पीएचडी के उम्मीदवार) ने 4 नवंबर 2026 को इसकी समीक्षा की। स्रोत बदलने पर हम इसे अपडेट करते हैं।