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瞄準練習

盡可能快、準確地擊中 30 個目標，看看您的目標如何遵循菲茨定律。免費，無須註冊。我們會儲存您的 IP 位址和國家/地區的分數以進行比較。

由 Helibrain 團隊提供由生物物理學博士候選人 Robert 審閱發布日期：最後審閱：

擊中目標

30 個目標一次出現一個，出現在不同的位置和大小。盡可能快地擊中每一個。

單擊或點選目標。錯過的點選會降低您的準確性。滑鼠和觸控結果分開儲存。

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瞄準訓練器

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如何讀取你的分數

  • 每個目標的平均時間：整個作答除以目標數量，以毫秒 (ms) 為單位。越低越好。錯過的點選會浪費時間，因此它們也會出現在此。
  • 準確度：點選次數除以您在遊戲區域中的所有點選次數。
  • 最快命中：您最快的單一目標。
  • 吞吐量：速度和難度以一個數字表示，以每秒位數為單位（見下文）。越高越好。
  • 圖表：每個點都是一個目標，其時間與難度的關係。虛線是您自己的菲茨定律線。

什麼是費茨定律？

菲茨定律指出，目標越遠、越小，擊中所需的時間就越長。 Paul Fitts 在 1954 年表明，時間與目標的「難度指數」（以位為單位）呈直線增長[1]。如今，它通常寫為 log2(距離 / 寬度 + 1) [2]。設計師用它來使按鈕易於點選。

速覽

  • 它測量的內容： 您指向目標的速度和準確度：檢視目標所在位置、移動到目標並在其上停止。
  • 滑鼠吞吐量： 使用標準方法的實驗室研究發現每秒約為 3.7 至 4.9 位元 [3]。
  • 手指吞吐量： 在一項電話研究中，16 人點選目標達到每秒約 7 位元 [4]。我們的數字使用了更簡單的方法（如下），因此它們不能直接比較。
  • 觸控螢幕上的小目標：手指的觸控會自行偏離約 1 到 1.5 毫米；小於約 7 毫米的目標會出現很多失誤 [5]。
  • 滑鼠和觸控分開：每個輸入的結果都是分開的。

瞄準訓練器的工作原理

  1. 按遊戲區域中間的開始。時鐘開始計時。
  2. 擊中目標。 30 個圓形目標一次出現一個，有三種尺寸，每個都與最後一個相距很遠。錯過的點選會影響您的準確性；目標會停留到您擊中它為止。
  3. 檢視您的結果，以及您的菲茨定律線。

目標來自我們的伺服器，由隨機數（種子）組成。如果您分享您的分數，您的朋友將獲得相同的種子，因此也將獲得完全相同的目標。您的點選將在我們的伺服器上進行評分，並針對目標進行重播。

我們根據每個目標的距離和大小計算吞吐量，如圖所示，沒有實驗室標準為點選著陸位置新增的修正[3]。這就是為什麼我們說要與您自己的作答進行比較。

什麼影響你的目標？

  • 距離和大小。 遠而小的目標所花費的時間最長：這就是費茨定律 [1, 2]。
  • 裝置. 滑鼠、觸控板和手指會產生不同的結果。在實驗室研究中，觸控板比滑鼠慢得多 [3]。
  • 速度或小心。 匆忙會導致失誤，而每次失誤都會花費時間。最好的成績來自穩定的步伐。
  • 年齡 在一項研究中，成年人比 12 至 14 歲的兒童犯的錯誤更少，並且比 61 至 69 歲的人犯的錯誤更快 [6]。
  • 練習。 當您習慣遊戲後，前幾次作答的時間會減少。

這個測驗可以告訴你什麼，不能告訴你什麼

如今，瞄準訓練器可測量該裝置上的瞄準速度和準確性。這不是對智力或大腦健康狀況的測驗，短分並不能預測你在遊戲中的表現。

與您之前在同一裝置上作答的結果進行比較；新滑鼠或不同的螢幕尺寸會改變數字。

常見問題

瞄準訓練器的良好分數是多少？

與您在同一裝置上作答的遊戲進行比較：對於這樣的遊戲，一個好的分數就是擊敗您的上一個遊戲。一旦有足夠多的人玩過遊戲，結果也會顯示您的第一次作答與其他玩家使用相同輸入的第一次作答的比較。

每秒吞吐量是多少？

吞吐量結合了目標的難度和擊中目標的速度。難度以位元計算：log2(距離/寬度+1)[2]。除以每次點選所花費的時間和平均值，就可以得到每秒的位數。一項針對小鼠的實驗室研究發現，採用更嚴格的方法，每秒鐘可傳輸約 4 至 5 位 [3]。

比較滑鼠和觸控是否公平？

不，我們也沒有。手指和滑鼠的移動方式不同，因此結果僅將您與使用相同輸入的其他人進行比較。

為什麼我朋友的目標和我的一樣？

共享分數連結帶有作答的種子，因此目標結果相同。這使得挑戰變得公平。

Helibrain 瞄準訓練器是免費的嗎？

是的。遊戲和您的完整結果都是免費的：無須註冊，無須電子郵件，無須付款。正如我們的 隱私權政策 所解釋的那樣，我們儲存結果以進行公平比較。

相關測驗

檢視全部 43 個免費大腦測驗

想每天練習嗎？Helibrain 應用程式（目前為英文）提供免費與付費方案。

來源

  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

本頁由 Helibrain 團隊根據上述研究撰寫，並由生物物理學博士候選人 Robert 於 2026年11月4日 審閱。來源更新時，我們也會更新內容。