Klíčové důkazy a čísla
| Ilustrativní přesnost konečného textu | Nesprávné znaky na 1,000 | Význam |
|---|---|---|
| 99% | 10 | Aritmetický příklad, nikoli doporučený cíl |
| 98% | 20 | Dvakrát více zbývajících chyb než u 99% |
| 95% | 50 | Pětkrát více než u 99% |
Tyto příklady používají jednoduchou definici přesnosti konečných znaků. Skutečné studie mohou používat minimální vzdálenost řetězců pro zpracování vložených, vynechaných a nahrazených znaků, takže tyto příklady nelze zaměňovat s reprodukcí metriky přesnosti každého webu. Literatura o měření vysvětluje, proč musí hodnocení specifikovat zamýšlené a přepsané řetězce. Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001
Zbývající chyby a opravené chyby jsou různé
Člověk, který udělá mnoho chyb a všechny je opraví, může skončit s přesným textem, ale strávit značný čas jejich opravováním. Ten, kdo chyby ponechá, může působit rychleji, přitom však vytváří méně použitelný výstup. Míra konečných chyb, úsilí o opravu a rychlost zadávání proto odpovídají na různé otázky. Soukoreff et al., 2003
Soubor dat pro počítač uvádí neopravené chyby i měřítka související s opravami. Rychlejší účastníci obecně vykazovali méně chyb, ale studie byla observační. Neukazuje, že by pouhé donucení všech psát rychleji zvýšilo jejich přesnost, ani že zpomalení o pevně danou hodnotu způsobí určité zlepšení. Dhakal et al., 2018
Proč neexistuje univerzální ideální procento
Cena chyby závisí na úkolu a na tom, co následuje. Přepisovací test měří předložený text; tvorba nebo úprava textu zahrnuje další rozhodnutí. Základní přehledy o psaní a zadávání textu tyto složky úkolu rozlišují a vysvětlují, proč se míry z jednoho prostředí nepřenášejí přímo na veškerou práci. Salthouse, 1986 MacKenzie and Soukoreff, 2002
Laboratorní studie také zjistila velké rozdíly mezi psaním běžného textu a náhodných řetězců, a to i mezi zkušenými účastníky. Znalost textu je součástí toho, co skóre měří. Osobní rekord na jednoduchém seznamu slov není nutně dokladem stejného výkonu u prózy s hojnou interpunkcí. Feit et al., 2016
Co to ovlivňuje?
Asistence zařízení mění interpretaci
Autokorekce může nahradit text bez vzájemně jednoznačné sekvence napsaných znaků; predikce může vložit celé slovo. Mobilní studie výslovně diskutuje výsledná omezení metrik chyb na úrovni stisků kláves. Srovnávání asistovaného zadávání na telefonu s neasistovaným zadáváním na počítači, jako by jejich procenta přesnosti byla stejná, může zastřít podstatné rozdíly. Palin et al., 2019
Jaký přístup k procvičování je rozumný?
Používejte stejný úkol a zaznamenávejte rychlost společně s příslušným měřítkem chyb. Porovnávejte bloky podobných neznámých textů, místo abyste vybírali jeden jediný běh. Jde o doporučení pro měření, nikoli o tvrzení o optimální dávce tréninku. Důkazy o historii procvičování u běžných pisatelů podporují dovednost specifickou pro daný úkol, ale neprokazují univerzální poměr tréninku rychlosti a přesnosti. Keith et al., 2007 MacKenzie and Soukoreff, 2002
Pokud rychlejší běh zanechá více chyb, popište to jako kompromis, nikoli jako jednoznačné zlepšení. Pokud konečná přesnost zůstává stejná, zatímco úsilí o opravu klesá, je to také užitečná informace. Smyslem více měřítek je zviditelnit změnu, nikoli slisovat každý výsledek do jednoho lichotivého čísla. Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001
Zlepšení by mělo být také popisováno na úrovni, která byla testována. Lepší psaní je užitečná dovednost; citované studie klávesnice neproměňují WPM nebo přesnost v měřítko inteligence, poruchy pozornosti ani obecného kognitivního zlepšení. Jejich závěry se týkají zadávání textu za definovaných podmínek. Dhakal et al., 2018 Feit et al., 2016
Vyzkoušejte související bezplatný test
Test rychlosti psaní
Vyzkoušejte test rychlosti psaní a čtěte rychlost, přesnost a režim zadávání společně. Pro osobní sledování udržujte nastavení asistence a typ textu konzistentní. Užitečnější výsledek je ten, který dokážete interpretovat, včetně jeho chyb.
Časté otázky
Je 100% přesnost vždy nejlepší?
Je žádoucí, aby byl konečný text správný, ale tyto studie neurčují jeden optimální tréninkový cíl, který by ignoroval rychlost, úsilí o opravu a nároky úkolu. Soukoreff et al., 2003
Maže oprava překlepu jeho cenu?
Může odstranit konečnou chybu, ale stále stojí stisky kláves a čas. Proto je úsilí o opravu samostatným měřítkem. Soukoreff et al., 2001
Mohu porovnávat přesnost mezi weby?
Pouze poté, co zkontrolujete, jak každý z nich definuje chyby, počítá text a zachází s opravami. Stejná procenta mohou představovat různé postupy hodnocení. Soukoreff et al., 2003
Zdroje
- Dhakal et al. (2018). Poznámky k psaní z 136 milionů stisků kláves.
- Palin et al. (2019). Jak lidé píší na mobilních zařízeních?.
- Feit et al. (2016). Jak píšeme.
- Soukoreff et al. (2003). Metriky pro výzkum zadávání textu.
- Soukoreff et al. (2001). Měření chyb v úlohách zadávání textu.
- MacKenzie a Soukoreff (2002). Zadávání textu pro mobilní výpočetní techniku: modely a metody, teorie a praxe.
- Salthouse (1986). Percepční, kognitivní a motorické aspekty přepisovacího psaní..
- Keith et al. (2007). Záměrné procvičování a psací zdatnost běžných pisatelů..