Alenamento de mira

Colpisci 30 bersài el più in pressa e precisi che te pol, e varda come la to mira segue la lege de Fitts. Gratis, sensa iscrission.

Del team de HelibrainRivedesto da Robert(Ingleze), dotorando in biofisicaPublicà Ultima revision

Come lèzar el to risultato

  • Tempo medio par bersàio: la durata de tuto l’alenamento divisa par el nùmaro de bersài, in millisecondi (ms). Più basso xe mejo. I clic sbalià fa perder tempo, par questo i se vede anca qua.
  • Precision: i colpi a segno divisi par tuti i clic ne l’area de zogo.
  • Colpo più veloce: el to colpo più veloce a un bersàio.
  • Rendimento: velocità e dificoltà in un nùmaro solo, in bit al secondo (varda qua soto). Più alto xe mejo.
  • El grafico: ogni punto xe un bersàio, col so tempo in rapporto a quanto che ’l jera dificile. La riga a trati xe la to retta de la lege de Fitts.

Cossa xe la lege de Fitts?

La lege de Fitts dise che più un bersàio xe lontan e pìcolo, più tempo ghe vol par colpirlo. Nel 1954 Paul Fitts mostrò che el tempo aumenta in linea retta co l’«indice de dificoltà» del bersàio, misurà in bit [1]. Ozi se scrive de solito log2(distance / width + 1) [2]. I designer la dopara par far sì che i botoni i sia fàcili da colpir.

Fati in breve

  • Cossa che la misura: quanto in pressa e con quanta precision te indichi i bersài: védar dove che xe un bersàio, moverse fin là e fermarse sora.
  • Rendimento col mouse: i studi de laboratorio che dopara el metodo standard trova da 3.7 a 4.9 bit al secondo [3].
  • Rendimento co un dito: in un studio sui telefoni, 16 persone che tocava i bersài rivà a circa 7 bit al secondo [4]. I nostri nùmeri i dopara un metodo più semplice (varda qua soto), par questo no se pol confrontarli diretamente.
  • Bersài pìcoli sui schermi tatìli: el toco de un dito el casca da solo a circa 1 a 1.5 mm dal punto che te mira; coi bersài più pìcoli de circa 7 mm, i sbagli xe tanti [5].
  • Mouse e toco separài: i risultati se confronta solo tra el stesso tipo de comando.

Come che funsiona l’alenamento de mira

  1. Premi Inizia in mezo a l’area de zogo. El cronòmetro el parte.
  2. Colpisci i bersài. 30 bersài tondi i compare uno a la volta, in tre dimensioni, ognuno ben lontan da quel de prima. Un clic che sbalia conta contro la to precision; el bersàio el resta fin che no te lo colpisci.
  3. Varda el to risultato, co la to retta de la lege de Fitts.

Se te condividi el to risultato, el to amigo el riceve i stessi bersài, precisi.

Calcołemo el rendimento in base a la distanza e a la dimension de ogni bersàio, come mostrà, sensa le corezion che el metodo standard de laboratorio el zonta in base a dove che i clic i casca [3]. Par questo te disemo de confrontarlo co i to altri alenamenti.

Cossa che influensa la to mira?

  • Distanza e dimension. I bersài lontani e pìcoli i xe i più longhi da colpir: questa xe la lege de Fitts [1, 2].
  • El dispositivo. Un mouse, un touchpad e un dito i dà risultati diversi. Nei studi de laboratorio, el touchpad el jera molto più lento del mouse [3].
  • Velocità o atension. Se te te slanci, te sbali più spesso, e ogni sbaglio el te fa perder tempo. I risultati migliori i vien co un ritmo costante.
  • Età. In un studio, i adulti i ga fato manco sbagli dei fioi dai 12 ai 14 ani, e i xe stà più veloci de le persone dai 61 ai 69 ani [6].
  • Esercizio. I tempi i cala nei primi alenamenti, mentre te te abitui al zogo.

Cossa che sta prova la pol dirte e cossa che no la pol dirte

L’alenamento de mira el misura la velocità e la precision co cui te indichi i bersài co sto dispositivo, incoi. No la xe una prova de intelligenza o de salute del to çervelo, e un risultato de pochi minuti no predise quanto bravo te saria nei zoghi.

Confronta el risultato co i to alenamenti precedenti sullo stesso dispositivo; un mouse novo o un schermo de dimension diversa i cambia i nùmeri.

Domande frequenti

Cossa xe un bon risultato ne l’alenamento de mira?

Confronta el risultato co i to alenamenti sullo stesso dispositivo: in un zogo come questo, un bon risultato el xe quel che bate el precedente. Co un nùmaro suficiente de zogadori, el risultato el mostra anca come che va el to primo alenamento in confronto co i primi alenamenti de altri zogadori che ga doparà el stesso tipo de comando.

Cossa xe el rendimento in bit al secondo?

El rendimento el unisse quanto che i bersài i jera dificili e quanto in pressa che te li ga colpìi. La dificoltà la se conta in bit: log2(distance / width + 1) [2]. Dividi par el tempo che ghe vol a ogni colpo, e fa la media: cussì te ottieni i bit al secondo. I studi de laboratorio col mouse i trova da 4 a 5 bit al secondo co un metodo più rigoroso [3].

Xe giusto confrontar mouse e toco?

No, e no lo femo. Un dito e un mouse i se move in modo diverso, par questo el risultato el te confronta solo co chi che ga doparà el stesso tipo de comando.

Parché i bersài de me amigo i xe i stessi dei mii?

El link condiviso del risultato el ga el seme de l’alenamento, cussì i bersài i vien fora tuti uguali. Cussì la sfida la xe giusta.

L’alenamento de mira de Helibrain el xe gratis?

Sì. El zogo e tuto el to risultato i xe gratis: sensa iscrission, sensa email e sensa pagar.

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Cita sta pàjina: Alenamento de mira. Helibrain. 2026. https://helibrain.com/vec/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

Come che gavemo fato sta pagina: l’ha scrita el team de Helibrain partendo dai studi qua sora, e l’ha rivedesta Robert(Ingleze) (dotorando in biofisica) el 4 novenbre 2026. La aggiornémo quando che cambia le fonti.