視覺反應時間和聽覺反應時間的比較分析

吳俊杰

主持人手記：本專欄主要介紹信息技術實驗在基礎教育信息技術課當中的典型案例，并期望這些案例能夠促進信息技術課程學科合法性的提升、豐富信息技術課的教學內容、拓展信息技術教師的課程設計視野。對此欄目有任何好的主意或建議，請發送稿件至towujunjie@163.com（主持人）或tougao1@chinaitedu.cn（雜志社）。

我們生活中說“眼疾手快”是指從眼睛作為傳感器接收到視覺信號，到大腦分析后作出動作指令，再控制手做出反應的整個過程。在上節課中，從按下綠旗到第一次按空格之間的時間間隔，就是一個反應時間。本章我們將通過反應時間的測量，進一步熟悉在信息技術實驗中非常重要的一些統計方法。

● 測定視覺反應時間

我們通過小貓造型的變化來測試視覺反應時間。小貓手中會突然拿起一個棒子，測試者看到小貓拿起棒子后立馬單擊小貓，使用計時器工具計算反應時間并讓小貓說出反應時間，如圖1所示。

圖2是原始程序，為了增加貓變身的不確定性，讓貓等待隨機數秒后再變身，變身后，計時器歸零?？吹截埮e起了棒子后，按下小貓測定出反應時間。

穩定的實驗現象是信息技術實驗的一個基本概念，因此我們建立一個鏈表“結果”將多次反應時間的數據存儲下來。記錄20組數據，將數據從鏈表中導出，利用Excel中求平均值的功能，自動計算平均值，如圖3所示。測得平均值為0.897秒，此外我們還可以使用Scratch來計算平均值，如圖4所示。

如何確定20組實驗的結果就能夠真實地測量視覺反應時間的數值呢？因此我們有必要做100次實驗。

● 基于視覺反應時間數據的挖掘

當我們有100組甚至更多的實驗數據之后，便可以對這些數據進行挖掘，以下是一些實驗猜想和實證的結論。

1.20組數據是否能夠反映100組數據的結論？

從下頁圖5所示可以看出20組數據和100組數據的平均值基本一致，但100組數據的變化幅度更大，這說明如果只希望得到視覺反應時間的平均值，測量100次是可行的。

2.這100組數據的分布情況是怎樣的？

使用COUNTIF函數，確定每個區間內數據的數目，將其繪制在圖6中，可以看到數據的分布向0.647一側靠攏，這種向左靠攏的現象稱為負偏態。

3.是否存在實驗的疲勞現象，即后50組數據比前50組數據的反應時間更長？

使用函數STDEVA計算前50組和后50組的標準差，發現前50組的平均反應時間為0.720±0.051秒，后50組數據為0.732±0.042秒，我們發現這兩組數據出現的重合部分很大，因此說明后50組相比于前50組沒有出現明顯的疲勞現象。

4.視覺反應較快的概率是多少？

實驗發現，對于這一位同學而言，視覺反應時間小于0.662秒的概率為9%。

● 聽覺反應時間和視覺反應時間的比較

使用 替代圖2中的部分代碼，可以研究聽覺反應時間，看看平均值與視覺反應時間相比，是否有差別。實驗結論如圖7所示，是否能夠說明該同學視覺反應時間比聽覺反應時間小呢？

如果我們將標準差繪制成股價圖，我們可以看出聽覺反應時間和視覺反應時間存在著明顯的差距，如圖8所示。因此可以判定，該被試的聽覺反應時間明顯比視覺反應時間長，這進一步驗證了之前的猜想。

為了更加科學地描述聽覺和視覺反應時間是否存在明顯差異，可以使用函數FTEST來判斷兩組數據沒有差異的概率如圖9所示，這種方法是目前最具科學意義的研究方法。

這個結論的意義是該被試視覺反應時間和聽覺反應時間相等的概率為0.00073，意味著有0.073%的可能性是相同的，既然兩組數據相同的可能性非常低，這就意味著兩組數據有極大的可能性是不同的，意味著在統計意義上該被試聽覺反應時間比視覺反應時間要慢。

在本案例中，研究了幾個在統計學中非?；A的概念：什么情況下部分數據能夠反映整體數據的結論，什么是頻率和頻數，如何判斷兩組數據是否存在差異。這些重要的統計學概念有些是在大學時才能夠接觸到的，本案例中之所以介紹這些方法，是因為在信息技術實驗中，這些概念會使得許多原本模棱兩可的問題清晰起來，原本無法定量研究的問題定量起來。信息技術實驗這個領域，在知識上期望學生掌握信息技術的基本概念和過程，如感測與控制技術；在方法論上，期望學生明確如何定量地研究一個基本問題的方法，包括線性擬合這類代數式的方法，還包括本案例介紹的統計的方法，而后一種方法，在社會科學中更為常用；最后，期望學生通過信息技術實驗，提升自身運用信息技術創造、創新甚至創業的自信心和自我效能感，而在這個過程中需要一系列的教育研究來豐富、提升、證實甚至證偽這些問題。