该权衡不可通过训练完全消除，只能移动曲线
别名: 专家表现 · skill acquisition · index of performance · 练习效应
概念解释
大量练习确实能改善指向动作的表现——同样的精度要求下用得更快，或者同样的速度下落点更准——但改善的是速度—精度曲线本身的位置，而不是取消曲线所代表的权衡关系。再熟练的用户，面对同一个目标，依然要在速度和精度之间做取舍，只是他们的取舍起点比新手更靠外、更划算，权衡本身从未消失。
机制
练习带来的改善来自两处：一是运动程序被编排得更精确，启动动作时的初始方向与力度设定更贴近目标，减少了后续需要修正的偏差；二是练习让用户能更快地读取和利用视觉、本体感觉反馈来核验动作是否准确。这两处改善都能压低完成给定精度所需的时间，或者压低给定时间下的误差水平，把整条曲线往「又快又准」的方向挪动。但驱动权衡关系的根本原因——神经肌肉信号的变异性随驱动强度上升——是神经肌肉系统的固有属性，练习能降低这个变异性的绝对量级，却不能让它归零；换句话说，练习优化的是曲线的系数，曲线本身的对数形状和此消彼长的性质保留了下来。
怎么研究
要证明「曲线整体移动」而不是「用户换了个工作点」，需要覆盖多个难度指数、拟合出完整的时间—难度关系曲线，比较新手和专家（或练习前后）曲线的斜率与截距是否都发生了变化，而不是只在单一目标上比较一次平均完成时间——只测一个点，测到的时间差既可能来自曲线整体移动，也可能来自专家恰好选了不同的工作点，两种解释无法区分。常见范式是纵向练习研究（同一批人多次测量随练习量的变化）或横向专长对比（比较长期从事某类精细操作的人群与普通人群）。
方法论注意点：单次会话内的练习效果和长期形成的运动技能不是一回事，短期练习曲线可能很快趋于平台，不能直接外推到经年累月形成的专业技能水平；用于对比的任务几何条件（距离、宽度范围）必须在练习前后保持一致，否则曲线形状的变化会被目标条件的变化污染。
边界
练习带来的改善本身遵循边际收益递减，存在渐近上限，不会无限期线性提升；而且训练形成的这条更优曲线是在相对稳定的条件下测得的，一旦叠加疲劳、压力，或者换用不熟悉的输入设备，同一个人的表现也可能暂时退回到接近新手水平的曲线上——训练带来的优势是可以被消耗、被打断的最佳状态，而不是一个固定不变的能力下限。