រំលងទៅមាតិកា

តេស្តការយល់ដឹងអំពីទិសដៅ

មើលផែនទី រួចដើរក្នុងផ្លូវវង្វេងដែលងងឹតទៅរកទង់ជាតិតាមលំដាប់ ហើយចង្អុលត្រឡប់ទៅកន្លែងដែលអ្នកបានចាប់ផ្តើម។ ប្រហែល 5 នាទី ឥតគិតថ្លៃ និងមិនចាំបាច់ចុះឈ្មោះ។

ដោយក្រុម Helibrainបានពិនិត្យដោយ Robert(អង់គ្លេស) និស្សិតបណ្ឌិតឯកទេសរូបវិទ្យាជីវៈបានផ្សព្វផ្សាយ បានពិនិត្យចុងក្រោយ

ហ្គេមនេះវាស់ស្ទង់អ្វីខ្លះ

ហ្គេមនេះវាស់ស្ទង់ផ្នែកពីរនៃការស្វែងរកផ្លូវ៖ ការរកផ្លូវទៅកាន់ទីតាំងដែលអ្នកបានឃើញលើផែនទី ដោយប្រើផ្លូវខ្លី និងការចងចាំទីតាំងចាប់ផ្តើម ដើម្បីឱ្យអ្នកអាចចង្អុលត្រឡប់ទៅទីនោះ។ ផ្នែកទាំងពីរនេះផ្អែកលើការស្រាវជ្រាវអំពីការរុករក រួមទាំងហ្គេមលើទូរសព្ទដែលមនុស្សរាប់លាននាក់បានលេង [1][2]។

ហ្គេមស្រាវជ្រាវ Sea Hero Quest បានស្នើឱ្យអ្នកលេងចងចាំផែនទីដែលមានចំណុចត្រួតពិនិត្យ រួចបញ្ជាទូកទៅកាន់ចំណុចទាំងនោះ ហើយពេលខ្លះបាញ់ភ្លើងសញ្ញាត្រឡប់ទៅកាន់កន្លែងចាប់ផ្តើម [1]។ ហ្គេមរបស់យើងជាហ្គេមផ្ទាល់ខ្លួន៖ ជាផ្លូវវង្វេងមានរបងរុក្ខជាតិនៅពេលយប់ ជាមួយផែនទី និងច្បាប់ផ្ទាល់ខ្លួន។ វារក្សារង្វាស់ស្រាវជ្រាវទាំងពីរ៖ ប្រវែងផ្លូវរបស់អ្នកប្រៀបធៀបនឹងផ្លូវខ្លីបំផុត និងចម្ងាយខុសនៃការចង្អុលរបស់អ្នក។

ក្នុងការសិក្សាតូចមួយ សមត្ថភាពរបស់មនុស្សវ័យក្មេងចំនួន 60 នាក់ក្នុងកម្រិតរកផ្លូវរបស់ Sea Hero Quest មានទំនាក់ទំនងនឹងសមត្ថភាពរកផ្លូវរបស់ពួកគេនៅតាមដងផ្លូវពិតក្នុងទីក្រុង London និង Paris (ទំនាក់ទំនង 0.46 និង 0.57) [3]។ លទ្ធផលនេះត្រូវបានបង្ហាញសម្រាប់ហ្គេមនោះ មិនមែនសម្រាប់ហ្គេមនេះទេ។

របៀបលេងហ្គេម

  • 5 កម្រិត ដែលកាន់តែធំឡើងៗ។ កម្រិតនីមួយៗចាប់ផ្តើមដោយបង្ហាញផែនទីទាំងមូលរយៈពេល 8 ដល់ 12 វិនាទី៖ តង់របស់អ្នក ទិសដែលអ្នកបែរមុខ និងទង់ជាតិដែលមានលេខ។ ចាប់ផ្តើមដើរនៅពេលអ្នករួចរាល់។
  • បន្ទាប់មក ដើរទៅរកទង់ជាតិតាមលំដាប់ ដោយផ្អែកលើការចងចាំ។ អ្នកឃើញតែរង្វង់ពន្លឺចង្កៀងរបស់អ្នក ហើយទិដ្ឋភាពបង្វិលតាមអ្នក៖ ទិសទៅមុខនៅតែស្ថិតនៅខាងលើជានិច្ច។
  • បន្ទាប់ពីទៅដល់ទង់ជាតិចុងក្រោយ (ឬពេលអស់ 45 ដល់ 75 វិនាទីសម្រាប់កម្រិតមួយ) ចង្អុលត្រឡប់ទៅតង់របស់អ្នក ហើយបញ្ជាក់។
  • ការគ្រប់គ្រង៖ គ្រាប់ចុចព្រួញ ឬ W, A, S, D លើក្ដារចុច; លើទូរសព្ទ ប្រើប៊ូតុងក្រោមទិដ្ឋភាព (សង្កត់ឱ្យជាប់ដើម្បីដើរ ឬបង្វិល)។ ដើម្បីចង្អុល អូសជុំវិញខ្លួនអ្នក ឬប្រើគ្រាប់ចុចបង្វិល។
  • ដំបូងមានការដើរសាកល្បងខ្លីមួយដោយបើកភ្លើង (អ្នកអាចរំលងបាន)។ បន្ទាប់ពីកម្រិតនីមួយៗ ផែនទីបង្ហាញផ្លូវដែលអ្នកបានដើរ និងទិសដែលអ្នកបានចង្អុល។

ការលេងម្តងៗមានផ្លូវវង្វេងថ្មី។ ផ្លូវនីមួយៗមានផ្លូវបែកជារង្វង់បន្តិចបន្តួច ដូច្នេះមានផ្លូវច្រើនជាងមួយទៅកាន់ទង់ជាតិនីមួយៗ។

របៀបអានពិន្ទុរបស់អ្នក

  • ប្រសិទ្ធភាពផ្លូវ៖ ផ្លូវខ្លីបំផុតឆ្លងកាត់ទង់ជាតិទាំងអស់ ចែកនឹងចម្ងាយដែលអ្នកបានដើរ ហើយគណនាជាមធ្យមតាមកម្រិតនីមួយៗ។ 100% មានន័យថាអ្នកបានប្រើផ្លូវខ្លីបំផុតគ្រប់ពេល។ បើអស់ពេល ចម្ងាយផ្លូវខ្លីបំផុតដែលនៅសល់ត្រូវរាប់បញ្ចូលជាចម្ងាយដែលបានដើរ។
  • កំហុសការចង្អុល៖ ចំនួនដឺក្រេដែលព្រួញរបស់អ្នកខុសពីបន្ទាត់ត្រង់ទៅតង់ គិតជាមធ្យមតាមកម្រិតនីមួយៗ។ 0° គឺត្រូវពិតប្រាកដ; បើចង្អុលដោយចៃដន្យ ជាមធ្យមនឹងខុស 90°។
  • តាមកម្រិត៖ កម្រិតធំៗមានទង់ជាតិច្រើន និងពិបាកជាង។

នៅពេលមានមនុស្សលេងគ្រប់គ្រាន់ លទ្ធផលរបស់អ្នកក៏បង្ហាញពីរបៀបដែលអ្នកប្រៀបធៀបនឹងអ្នកលេងផ្សេងទៀតនៃហ្គេមនេះដែរ។ ពួកគេជាអ្នកចូលមើលគេហទំព័រនេះ មិនមែនជាគំរូតំណាងឱ្យប្រជាជនទូទៅទេ។

តើការសិក្សាបានរកឃើញអ្វីខ្លះ?

តាមទិន្នន័យពីអ្នកលេង Sea Hero Quest រាប់លាននាក់ សមត្ថភាពរកផ្លូវបានធ្លាក់ចុះជាបន្តបន្ទាប់ចាប់ពីវ័យពេញវ័យដំបូង [1][2]។ ជាមធ្យម បុរសធ្វើបានល្អជាងបន្តិចនៅគ្រប់ប្រទេស ដែលជាភាពខុសគ្នាតិចតួច (Cohen's d = 0.29) ហើយភាពខុសគ្នានេះធំជាងនៅប្រទេសដែលមានវិសមភាពយេនឌ័រខ្ពស់ជាង [1]។ អ្នកដែលធំឡើងនៅក្រៅទីក្រុង មានសមត្ថភាពរុករកល្អជាង [4]។

  • អាយុ៖ ក្នុងចំណោមអ្នកលេងប្រហែល 560,000 នាក់មកពី 57 ប្រទេស សមត្ថភាពបានធ្លាក់ចុះជាបន្តបន្ទាប់ចាប់ពីអាយុ 19 ឆ្នាំ [1]។ ការពិនិត្យឡើងវិញនៅពេលក្រោយលើអ្នកលេង 3.9 លាននាក់ បានរកឃើញការធ្លាក់ចុះស្រដៀងគ្នា ស្ទើរតែជាបន្ទាត់ត្រង់ចាប់ពីវ័យម្ភៃដើម [2]។
  • ភេទ៖ អត្ថប្រយោជន៍ជាមធ្យមរបស់បុរសមានតិចតួច គឺចាប់ពី d = 0.09 នៅ Norway ដល់ 0.48 នៅ Argentina [1]។
  • ទីកន្លែងដែលអ្នកធំឡើង៖ ក្នុងចំណោមមនុស្សប្រហែល 400,000 នាក់មកពី 38 ប្រទេស អ្នកដែលធំឡើងនៅក្រៅទីក្រុងធ្វើបានល្អជាង ហើយមនុស្សធ្វើបានល្អបំផុតនៅក្នុងប្លង់ផ្លូវដែលស្រដៀងនឹងកន្លែងដែលពួកគេធំឡើង [4]។

ទាំងនេះជាតម្លៃជាមធ្យមពីក្រុមមនុស្សធំៗ។ វាមិនប្រាប់ច្រើនអំពីមនុស្សម្នាក់ៗទេ ហើយហ្គេមរបស់យើងក៏ខុសពី Sea Hero Quest ដែរ ដូច្នេះកុំប្រៀបធៀបលេខរបស់អ្នកជាមួយលទ្ធផលទាំងនោះ។

អ្វីដែលហ្គេមនេះអាច និងមិនអាចប្រាប់អ្នកបាន

នេះជាហ្គេមលើអេក្រង់ មិនមែនជាតេស្តវេជ្ជសាស្ត្រទេ។ ការលេងបានល្អ ឬមិនល្អម្តងណាមួយ មិនមានន័យអ្វីអំពីសុខភាពរបស់អ្នកទេ។ ដំបូង ការស៊ាំនឹងការគ្រប់គ្រងមានសារៈសំខាន់ ដូច្នេះទើបមានការដើរសាកល្បង។ ពិន្ទុរបស់អ្នកក៏អាស្រ័យលើឧបករណ៍របស់អ្នក និងចំនួនដែលអ្នកលេងហ្គេមផងដែរ។ សូមប្រៀបធៀបជាមួយការសាកល្បងលើកក្រោយរបស់អ្នកផ្ទាល់។

សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់

តើអាចធ្វើតេស្តការយល់ដឹងអំពីទិសដៅតាមអ៊ីនធឺណិតបានទេ?

បាន ដោយប្រើហ្គេមដូចនេះ។ ហ្គេមស្រាវជ្រាវវាស់ស្ទង់ការយល់ដឹងអំពីទិសដៅ ដោយមើលថាមនុស្សទៅដល់ទីតាំងដែលបានឃើញលើផែនទីដោយផ្លូវត្រង់ប៉ុណ្ណា និងចង្អុលត្រឡប់ទៅកន្លែងចាប់ផ្តើមបានល្អប៉ុណ្ណា [1]។ ហ្គេមលើអេក្រង់មិនរាប់បញ្ចូលការដើរ ទីសម្គាល់ និងការបង្វិលខ្លួនទេ ដូច្នេះវាបង្ហាញតែផ្នែកមួយនៃការរុករកក្នុងពិភពពិតប៉ុណ្ណោះ។

ហេតុអ្វីបានជាមនុស្សខ្លះមិនសូវចេះរកទិស?

សមត្ថភាពរុករករបស់មនុស្សម្នាក់ៗខុសគ្នាច្រើន។ ការសិក្សាទ្រង់ទ្រាយធំបានរកឃើញទំនាក់ទំនងរវាងសមត្ថភាពនេះនឹងអាយុ និងទីកន្លែងដែលមនុស្សធំឡើង [1][2][4]។ ក្នុងកិច្ចការស្រាវជ្រាវ ការចង្អុលទៅកាន់ទីតាំងដែលអ្នកមើលមិនឃើញ ត្រូវបានវាស់តាមរបៀបដូចនៅទីនេះ គឺជាកំហុសគិតជាដឺក្រេ ហើយមនុស្សមានលទ្ធផលខុសគ្នាច្រើន [5]។

តើតេស្តការយល់ដឹងអំពីទិសដៅរបស់ Helibrain ឥតគិតថ្លៃមែនទេ?

មែន។ ហ្គេម និងលទ្ធផលពេញលេញរបស់អ្នកឥតគិតថ្លៃ៖ មិនចាំបាច់ចុះឈ្មោះ មិនត្រូវការអ៊ីមែល និងមិនបង់ប្រាក់ទេ។ Helibrain រកចំណូលពីកម្មវិធីរបស់ខ្លួន ដែលអ្នកមិនចាំបាច់ប្រើសម្រាប់លេងហ្គេមនេះទេ។

មើលតេស្តខួរក្បាលឥតគិតថ្លៃទាំង 43

ចង់ហាត់វាជារៀងរាល់ថ្ងៃទេ? កម្មវិធី Helibrain (បច្ចុប្បន្នមានជាភាសាអង់គ្លេស) មានគម្រោងឥតគិតថ្លៃ និងគម្រោងបង់ប្រាក់។

ប្រភព

  1. Coutrot A, Silva R, Manley E, de Cothi W, Sami S, Bohbot VD, Wiener JM, Hölscher C, Dalton RC, Hornberger M, Spiers HJ (2018). Global determinants of navigation ability. Current Biology 28(17):2861–2866.e4. doi.org/10.1016/j.cub.2018.06.009
  2. Spiers HJ, Coutrot A, Hornberger M (2023). Explaining world-wide variation in navigation ability from millions of people: citizen science project Sea Hero Quest. Topics in Cognitive Science 15(1):120–138. doi.org/10.1111/tops.12590
  3. Coutrot A, Schmidt S, Coutrot L, Pittman J, Hong L, Wiener JM, Hölscher C, Dalton RC, Hornberger M, Spiers HJ (2019). Virtual navigation tested on a mobile app is predictive of real-world wayfinding navigation performance. PLOS ONE 14(3):e0213272. doi.org/10.1371/journal.pone.0213272
  4. Coutrot A, Manley E, Goodroe S, Gahnstrom C, Filomena G, Yesiltepe D, Dalton RC, Wiener JM, Hölscher C, Hornberger M, Spiers HJ (2022). Entropy of city street networks linked to future spatial navigation ability. Nature 604(7904):104–110. doi.org/10.1038/s41586-022-04486-7
  5. Hegarty M, Montello DR, Richardson AE, Ishikawa T, Lovelace K (2006). Spatial abilities at different scales: individual differences in aptitude-test performance and spatial-layout learning. Intelligence 34(2):151–176. doi.org/10.1016/j.intell.2005.09.005

របៀបដែលយើងបង្កើតទំព័រនេះ៖ សរសេរដោយក្រុម Helibrain ដោយផ្អែកលើការសិក្សាដែលបានរាយខាងលើ និងបានពិនិត្យដោយ Robert(អង់គ្លេស) (និស្សិតបណ្ឌិតឯកទេសរូបវិទ្យាជីវៈ) នៅ 4 វិច្ឆិកា 2026។ យើងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពវានៅពេលប្រភពផ្លាស់ប្តូរ។