Allenamentu dâ mira

Culpisci i bersagli 30 cchiù prestu e cchiù pricisu ca poi, e talìa comu a to mira si cumporta secunnu a liggi di Fitts. Gratis, senza registràrisi.

Di la squatra HelibrainRivisuatu di Robert(Ngrisi), dutturannu in biofisicaPubbicatu Ùrtima rivisioni

Comu lèggiri u to puntu

  • Tempu mediu pi bersagghiu: tutta a partita divisa pi u nùmmaru di bersagli, in millisecondi (ms). Cchiù vasciu è, megghiu è. I clic mancati ti fannu pèrdiri tempu, e si vìdinu puru ccà.
  • Pricisioni: i culpi a segnu divisi pi tutti i clic fatti ntâ zona di jocu.
  • Culpu cchiù lestu: u to bersagghiu singulu cchiù lestu.
  • Rendimentu: vilucità e difficultà riuniti nta nu nùmmaru, in bit ô secunnu (talìa cchiù sutta). Cchiù àutu è, megghiu è.
  • U graficu: ogni puntu rapprisenta nu bersagghiu, e mustra u so tempu rispettu a quantu era difficili. A linia trattiggiata è a linia dâ liggi di Fitts calculata dî to risultati.

Chi è a liggi di Fitts?

A liggi di Fitts dici ca cchiù luntanu è nu bersagghiu e cchiù nicu è, cchiù tempu ci voli pi culpirlu. Ntô 1954 Paul Fitts dimustrau ca u tempu crèsci cu na linia dritta nzèmmula a l'«ìndici di difficultà» d'un bersagghiu, misuratu in bit [1]. Oji si scrivi di sòlitu log2(distance / width + 1) [2]. I disegnatùri a usanu pi fari buttoni facili a culpiri.

Fatti rapidi

  • Chi misura: quantu prestu e pricisu punti a bersagli: vidiri unni sunnu, spustàrisi e firmàrisi supra.
  • Rendimentu cu u mouse: i studi di laburatoriu ca usanu u metudu standard tròvanu circa 3.7 a 4.9 bit ô secunnu [3].
  • Rendimentu cu u ditu: nta nu studiu supra i telefoni, 16 pirsuni ca tuccàvanu i bersagli arrivaru a circa 7 bit ô secunnu [4]. I nostri nùmmari usanu un metudu cchiù sèmplici (talìa cchiù sutta), pirciò nun si ponnu cunfruntari direttamente.
  • Bersagli nicareddi supra schermi tattili: u toccu d'un ditu sùlitu casca a circa 1 a 1.5 mm di distanza; cu bersagli cchiù nicareddi di circa 7 mm ci sunnu tanti sbagghi [5].
  • Mouse e toccu a parti: i risultati si cunfruntanu sulu tra lu stissu tipu di cumannu.

Comu funziona l'allenamentu dâ mira

  1. Pìgghia a partenza ô centru dâ zona di jocu. U cronòmitru accumincia.
  2. Culpisci i bersagli. Cumparìscinu unu â vota 30 bersagli tunni, di tri grannizzi, ognunu luntanu di chiddu prima. Un clic ca sbagghia conta contra a to pricisioni; u bersagghiu resta finu a quannu nun lu culpisci.
  3. Talìa u risultatu, cu a linia dâ liggi di Fitts.

Si sparti u puntu, u to amicu ricivi pricisamenti i stissi bersagli.

Calculamu u rendimentu di ogni bersagghiu usannu a distanza e a grannizza ca si vìdinu, senza i currezzioni ca u standard di laburatoriu agghiunci pi lu puntu unni cadunu i clic [3]. Pi chistu dicemu di cunfruntari i to risultati tra iddi.

Chi cosa influisci supra a mira?

  • Distanza e grannizza. I bersagli luntani e nicareddi pigghianu cchiù tempu: chista è a liggi di Fitts [1, 2].
  • U dispusitivu. Mouse, touchpad e ditu dèttanu risultati diversi. Ntê studi di laburatoriu, u touchpad era assai cchiù lentu dû mouse [3].
  • Vilucità o attenzioni. Si ti sbrighi, sbagghi cchiù spissu, e ogni sbagghiu ti costa tempu. I megghiu punti vennu cu nu ritmu custanti.
  • Ètà. Nt'un studiu, l'adulti ficiru menu sbagghi dî picciotti di 12 a 14 anni e foru cchiù lestu dî pirsuni di 61 a 69 anni [6].
  • Eserciziu. I tempi scìnninu ntê primi giri, mentri ti abitui ô jocu.

Chi cosa ti po' diri stu test e chi cosa no

L'allenamentu dâ mira misura a vilucità e a pricisioni cu cui punti supra stu dispusitivu oji. Nun è un test d'intelligenza o dâ saluti dû ciriveddu, e nu puntu fattu in picca tempu nun pò pridìciri quantu saresti bravu ê jochi.

Cunfronta i to risultati cchiù vecchi supra lu stissu dispusitivu; un mouse novu o nu schermu di grannizza diversa cancia i nùmmari.

Dumanni frequenti

Chi puntu è bonu nta l'allenamentu dâ mira?

Cunfronta i to risultati supra lu stissu dispusitivu: pi nu jocu accussì, nu puntu bonu è chiddu ca supera u to ùrtimu. Quannu hannu jocatu abbastanti pirsuni, u risultatu mustra puru comu si cunfronta a to prima partita cu i primi risultati di l'àutri ca usaru lu stissu cumannu.

Chi è u rendimentu in bit ô secunnu?

U rendimentu metti nzèmmula quantu eranu difficili i bersagli e quantu prestu li culpisti. A difficultà si misura in bit: log2(distance / width + 1) [2]. Dividi pi lu tempu pigghiatu pi ogni culpu e fai a media: accussì otteni i bit ô secunnu. Ntê studi di laburatoriu, cu u mouse si tròvanu circa 4 a 5 bit ô secunnu, usannu un metudu cchiù strittu [3].

È giustu cunfruntari mouse e toccu?

No, e nun lu facemu. Un ditu e un mouse si movunu diversamenti, pirciò u risultatu ti cunfronta sulu cu cu' àutru ca usau lu stissu cumannu.

Picchì i bersagli di lu me amicu sunnu comu ê mei?

U link dû puntu spartutu porta cu iddu u sèmi dâ partita, accussì i bersagli vennu fora tutti uguali. Chistu renni a sfida giusta.

L'allenamentu dâ mira di Helibrain è gratis?

Sì. U jocu e tuttu u to risultatu sunnu gratis: senza registràrisi, senza email e senza pagamentu.

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Cita sta pàggina: Allenamentu dâ mira. Helibrain. 2026. https://helibrain.com/scn/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 →

Fonti

  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

Comu priparamu sta pàggina: la squatra Helibrain la scrissi basànnusi supra li studii elencati ccà supra, e Robert(Ngrisi) (dutturannu in biofisica) la rivisau lu 4 nuvèmmiru 2026. L’aggiornamu quannu canciunu li fonti.