Evidencia y cifras clave
| Precisión ilustrativa del texto final | Caracteres incorrectos por cada 1,000 | Significado |
|---|---|---|
| 99% | 10 | Ejemplo aritmético, no un objetivo recomendado |
| 98% | 20 | El doble de errores restantes que con 99% |
| 95% | 50 | Cinco veces más que con 99% |
Estos ejemplos utilizan una definición sencilla de precisión de caracteres finales. Los estudios reales pueden utilizar la distancia mínima entre cadenas para tratar caracteres insertados, omitidos y sustituidos, por lo que los ejemplos no deben confundirse con una reproducción de la métrica de precisión de cada sitio. La literatura sobre medición explica por qué la puntuación debe especificar las cadenas previstas y transcritas. Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001
Los errores restantes y los errores corregidos son distintos
Una persona que comete muchos errores y los corrige todos puede terminar con un texto preciso, pero dedicar bastante tiempo a corregirlo. Quien deja errores puede parecer más rápido mientras produce un resultado menos útil. Por consiguiente, la tasa final de errores, el esfuerzo de corrección y la tasa de entrada responden a preguntas distintas. Soukoreff et al., 2003
El conjunto de datos de escritorio informa tanto de los errores sin corregir como de medidas relacionadas con la corrección. Los participantes más rápidos solían mostrar menos errores, pero el estudio era observacional. No demuestra que obligar a todo el mundo a escribir más rápido los haga más precisos, ni que reducir la velocidad una cantidad fija provoque una mejora determinada. Dhakal et al., 2018
Por qué no existe un porcentaje ideal universal
El coste de un error depende de la tarea y de lo que ocurra después. Una prueba de referencia de transcripción mide texto proporcionado; redactar o editar implica decisiones adicionales. Las revisiones fundamentales sobre escritura y entrada de texto distinguen estos componentes de la tarea y explican por qué las tasas de un contexto no se trasladan directamente a todo tipo de trabajo. Salthouse, 1986 MacKenzie y Soukoreff, 2002
Un estudio de laboratorio también encontró grandes diferencias entre escribir texto normal y cadenas aleatorias, incluso entre participantes con experiencia. La familiaridad con el pasaje forma parte de lo que mide una puntuación. Un récord personal en una lista sencilla de palabras no es necesariamente prueba de un rendimiento equivalente en prosa con abundante puntuación. Feit et al., 2016
¿Qué factores influyen?
La asistencia del dispositivo cambia la interpretación
El autocorrector puede sustituir texto sin una secuencia uno a uno de caracteres escritos; la predicción puede insertar una palabra entera. El estudio en móviles analiza explícitamente las limitaciones resultantes de las métricas de errores a nivel de pulsaciones. Comparar la entrada asistida en el teléfono con la entrada no asistida en el escritorio como si sus porcentajes de precisión fueran idénticos puede ocultar diferencias significativas. Palin et al., 2019
¿Cuál es un enfoque de práctica razonable?
Utiliza la misma tarea y registra la tasa junto con la medida de error pertinente. Compara bloques de pasajes no familiares similares en lugar de elegir una sola ejecución. Esta es una recomendación de medición, no una supuesta dosis óptima de entrenamiento. La evidencia sobre el historial de práctica entre quienes escriben a diario respalda una competencia específica de la tarea, pero no establece una proporción universal de entrenamiento entre velocidad y precisión. Keith et al., 2007 MacKenzie y Soukoreff, 2002
Si una ejecución más rápida deja más errores, descríbelo como un intercambio y no como una mejora sin matices. Si la precisión final se mantiene constante mientras disminuye el esfuerzo de corrección, esa también es información útil. El objetivo de usar varias medidas es hacer visible el cambio, en lugar de comprimir todos los resultados en una única cifra halagadora. Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001
La mejora también debe describirse en el nivel evaluado. Escribir mejor es una habilidad útil; los estudios de teclado citados no convierten los WPM ni la precisión en una medida de inteligencia, trastorno de la atención o mejora cognitiva general. Sus conclusiones se refieren a la entrada de texto en condiciones definidas. Dhakal et al., 2018 Feit et al., 2016
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Test de velocidad de escritura
Prueba el test de velocidad de escritura y lee la tasa, la precisión y el modo de entrada en conjunto. Para el seguimiento personal, mantén constantes los ajustes de asistencia y el tipo de pasaje. Un resultado más útil es uno que puedas interpretar, incluidos sus errores.
Preguntas frecuentes
¿Es siempre mejor una precisión del 100%?
Es deseable que el texto final sea correcto, pero estos estudios no establecen un único objetivo de entrenamiento óptimo que ignore la velocidad, el esfuerzo de corrección y las exigencias de la tarea. Soukoreff et al., 2003
¿Corregir una errata elimina su coste?
Puede eliminar el error final, pero aun así supone pulsaciones y tiempo. Por eso el esfuerzo de corrección es una medida aparte. Soukoreff et al., 2001
¿Puedo comparar la precisión entre sitios web?
Solo después de comprobar cómo define cada uno los errores, cuenta el texto y gestiona las correcciones. Porcentajes iguales pueden representar procedimientos de puntuación diferentes. Soukoreff et al., 2003
Fuentes
- Dhakal et al. (2018). Observaciones sobre la escritura a partir de 136 millones de pulsaciones.
- Palin et al. (2019). ¿Cómo escriben las personas en dispositivos móviles?.
- Feit et al. (2016). Cómo escribimos.
- Soukoreff et al. (2003). Métricas para la investigación de entrada de texto.
- Soukoreff et al. (2001). Medición de errores en tareas de entrada de texto.
- MacKenzie y Soukoreff (2002). Entrada de texto para computación móvil: modelos y métodos, teoría y práctica.
- Salthouse (1986). Aspectos perceptivos, cognitivos y motores de la transcripción mecanográfica..
- Keith et al. (2007). Una explicación basada en la práctica deliberada de la competencia mecanográfica en mecanógrafos cotidianos..