视觉反应时间和听觉反应时间的比较分析

吴俊杰

主持人手记：本专栏主要介绍信息技术实验在基础教育信息技术课当中的典型案例，并期望这些案例能够促进信息技术课程学科合法性的提升、丰富信息技术课的教学内容、拓展信息技术教师的课程设计视野。对此栏目有任何好的主意或建议，请发送稿件至towujunjie@163.com（主持人）或tougao1@chinaitedu.cn（杂志社）。

我们生活中说“眼疾手快”是指从眼睛作为传感器接收到视觉信号，到大脑分析后作出动作指令，再控制手做出反应的整个过程。在上节课中，从按下绿旗到第一次按空格之间的时间间隔，就是一个反应时间。本章我们将通过反应时间的测量，进一步熟悉在信息技术实验中非常重要的一些统计方法。

● 测定视觉反应时间

我们通过小猫造型的变化来测试视觉反应时间。小猫手中会突然拿起一个棒子，测试者看到小猫拿起棒子后立马单击小猫，使用计时器工具计算反应时间并让小猫说出反应时间，如图1所示。

图2是原始程序，为了增加猫变身的不确定性，让猫等待随机数秒后再变身，变身后，计时器归零。看到猫举起了棒子后，按下小猫测定出反应时间。

稳定的实验现象是信息技术实验的一个基本概念，因此我们建立一个链表“结果”将多次反应时间的数据存储下来。记录20组数据，将数据从链表中导出，利用Excel中求平均值的功能，自动计算平均值，如图3所示。测得平均值为0.897秒，此外我们还可以使用Scratch来计算平均值，如图4所示。

如何确定20组实验的结果就能够真实地测量视觉反应时间的数值呢？因此我们有必要做100次实验。

● 基于视觉反应时间数据的挖掘

当我们有100组甚至更多的实验数据之后，便可以对这些数据进行挖掘，以下是一些实验猜想和实证的结论。

1.20组数据是否能够反映100组数据的结论？

从下页图5所示可以看出20组数据和100组数据的平均值基本一致，但100组数据的变化幅度更大，这说明如果只希望得到视觉反应时间的平均值，测量100次是可行的。

2.这100组数据的分布情况是怎样的？

使用COUNTIF函数，确定每个区间内数据的数目，将其绘制在图6中，可以看到数据的分布向0.647一侧靠拢，这种向左靠拢的现象称为负偏态。

3.是否存在实验的疲劳现象，即后50组数据比前50组数据的反应时间更长？

使用函数STDEVA计算前50组和后50组的标准差，发现前50组的平均反应时间为0.720±0.051秒，后50组数据为0.732±0.042秒，我们发现这两组数据出现的重合部分很大，因此说明后50组相比于前50组没有出现明显的疲劳现象。

4.视觉反应较快的概率是多少？

实验发现，对于这一位同学而言，视觉反应时间小于0.662秒的概率为9%。

● 听觉反应时间和视觉反应时间的比较

使用 替代图2中的部分代码，可以研究听觉反应时间，看看平均值与视觉反应时间相比，是否有差别。实验结论如图7所示，是否能够说明该同学视觉反应时间比听觉反应时间小呢？

如果我们将标准差绘制成股价图，我们可以看出听觉反应时间和视觉反应时间存在着明显的差距，如图8所示。因此可以判定，该被试的听觉反应时间明显比视觉反应时间长，这进一步验证了之前的猜想。

为了更加科学地描述听觉和视觉反应时间是否存在明显差异，可以使用函数FTEST来判断两组数据没有差异的概率如图9所示，这种方法是目前最具科学意义的研究方法。

这个结论的意义是该被试视觉反应时间和听觉反应时间相等的概率为0.00073，意味着有0.073%的可能性是相同的，既然两组数据相同的可能性非常低，这就意味着两组数据有极大的可能性是不同的，意味着在统计意义上该被试听觉反应时间比视觉反应时间要慢。

在本案例中，研究了几个在统计学中非常基础的概念：什么情况下部分数据能够反映整体数据的结论，什么是频率和频数，如何判断两组数据是否存在差异。这些重要的统计学概念有些是在大学时才能够接触到的，本案例中之所以介绍这些方法，是因为在信息技术实验中，这些概念会使得许多原本模棱两可的问题清晰起来，原本无法定量研究的问题定量起来。信息技术实验这个领域，在知识上期望学生掌握信息技术的基本概念和过程，如感测与控制技术；在方法论上，期望学生明确如何定量地研究一个基本问题的方法，包括线性拟合这类代数式的方法，还包括本案例介绍的统计的方法，而后一种方法，在社会科学中更为常用；最后，期望学生通过信息技术实验，提升自身运用信息技术创造、创新甚至创业的自信心和自我效能感，而在这个过程中需要一系列的教育研究来丰富、提升、证实甚至证伪这些问题。