Bajardi Maxammadjonov Javohirbek

Welford modeli: bashorat qilish kuchiga asoslangan innovatsiyalar 

Asl model taklif qilinganidan ko'p o'tmay, maqsad masofa va kenglik harakat vaqtiga alohida ta'sir ko'rsatadigan sezgi ostida 2 faktorli o'zgarish taklif qilindi. 1968 yilda taklif qilingan Welford modeli maqsadli masofa va kenglik ta'sirini alohida atamalarga ajratdi va yaxshilangan bashoratli kuchni ta'minladi:
{\displaystyle T=a+b_{1}\log _{2}(D)+b_{2}\log _{2}(W)}

Ushbu model qo'shimcha parametrga ega, shuning uchun uning bashorat qilish aniqligini Fitts qonunining 1 faktorli shakllari bilan to'g'ridan-to'g'ri taqqoslab bo'lmaydi. Biroq, Shennon formulasidan ilhomlangan Welford modelining o'zgarishi,
{\displaystyle T=a+b_{1}\log _{2}(D+W)+b_{2}\log _{2}(W)=a+b\log _{2}\chap({ \frac {D+W}{W^{k}}}\o'ng)}

Qo'shimcha parametr k modelga burchaklarni kiritish imkonini beradi. Endi foydalanuvchilarning pozitsiyasini hisobga olish mumkin. Burchakning ta'sirini eksponent yordamida o'lchash mumkin. Ushbu qo'shimcha Kopper va boshqalar tomonidan kiritilgan. 2010 yilda 
Formula k = 1 bo'lganda Shannon shakliga tushadi . Shuning uchun bu modelni to'g'ridan-to'g'ri Fitts qonunining Shennon shakli bilan ichki o'rnatilgan modellarning F-testi yordamida solishtirish mumkin . Ushbu taqqoslash shuni ko'rsatadiki, Welford modelining Shennon shakli nafaqat harakat vaqtlarini yaxshiroq bashorat qiladi, balki boshqaruv-displeyning o'sishi (masalan, qo'l harakati va kursor harakati o'rtasidagi nisbat) o'zgaruvchan bo'lsa ham mustahkamroq bo'ladi. Shunday qilib, Shannon modeli biroz murakkabroq va kamroq intuitiv bo'lsa-da, empirik jihatdan virtual ko'rsatuvchi vazifalar uchun foydalanish uchun eng yaxshi modeldir.