ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੀ ਗਤੀ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ?

ਇਹ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸਧਾਰਨ ਅੰਤਿਮ-ਅੱਖਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸਲ ਅਧਿਐਨ ਪਾਏ ਗਏ, ਛੱਡੇ ਗਏ ਅਤੇ ਬਦਲੇ ਗਏ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਤਰ ਦੂਰੀ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਸਾਈਟ ਦੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਾਪ ਦੀ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਮਾਪ ਦਾ ਸਾਹਿਤ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਕੋਰਿੰਗ ਲਈ ਇੱਛਤ ਅਤੇ ਟਾਈਪ ਕੀਤੀਆਂ ਸਤਰਾਂ ਦੱਸਣਾ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001

ਬਾਕੀ ਬਚੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੋਧੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ

ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਬਹੁਤ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਨੂੰ ਸੋਧ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਸ਼ੁੱਧ ਪਾਠ ਨਾਲ ਖ਼ਤਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਸ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਤੇਜ਼ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਘੱਟ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਗਲਤੀ ਦਰ, ਸੋਧ ਦਾ ਯਤਨ ਅਤੇ ਦਾਖਲਾ ਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। Soukoreff et al., 2003

ਡੈਸਕਟਾਪ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਾ-ਸੋਧੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੋਧ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਪ ਦੋਵੇਂ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਗਲਤੀਆਂ ਦਿਖੀਆਂ, ਪਰ ਅਧਿਐਨ ਨਿਰੀਖਣਾਤਮਕ ਸੀ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਨਾਲ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧ ਹੋ ਜਾਣਗੇ, ਜਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੋਣ ਨਾਲ ਕੋਈ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Dhakal et al., 2018

ਹਰ ਥਾਂ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਆਦਰਸ਼ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕੰਮ ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਪਾਠ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ; ਰਚਨਾ ਜਾਂ ਸੋਧ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਫੈਸਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਪਾਠ-ਦਾਖਲੇ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਸਥਿਤੀ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਸਿੱਧੀਆਂ ਸਾਰੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। Salthouse, 1986 MacKenzie and Soukoreff, 2002

ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਆਮ ਪਾਠ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸਤਰ ਦੀ ਟਾਈਪਿੰਗ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਡੇ ਫ਼ਰਕ ਮਿਲੇ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ। ਗੱਦ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਸਕੋਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦ ਸੂਚੀ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਵਾਲੀ ਗੱਦ 'ਤੇ ਵੀ ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੋਵੇ। Feit et al., 2016

ਡਿਵਾਈਸ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿਆਖਿਆ ਬਦਲਦੀ ਹੈ

ਆਟੋਕਰੈਕਟ ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਅੱਖਰਾਂ ਦੇ ਇਕ-ਤੋਂ-ਇਕ ਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਾਠ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸਹੂਲਤ ਪੂਰਾ ਸ਼ਬਦ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੋਬਾਈਲ ਅਧਿਐਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਬੋਰਡ ਹਿੱਟ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਗਲਤੀ ਮਾਪਾਂ ਦੀਆਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਫ਼ੋਨ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਬਿਨਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਡੈਸਕਟਾਪ ਦਾਖਲੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਹੋਵੇ, ਅਰਥਪੂਰਨ ਫ਼ਰਕਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Palin et al., 2019

ਵਾਜਬ ਅਭਿਆਸ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ?

ਇੱਕੋ ਕੰਮ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਦਰ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਲਤੀ ਮਾਪ ਦੇ ਨਾਲ ਦਰਜ ਕਰੋ। ਇੱਕੋ ਚੱਲਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮਾਨ ਅਣਜਾਣ ਗੱਦ ਦੇ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਇਹ ਮਾਪ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਹੈ, ਕੋਈ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿਖਲਾਈ ਖੁਰਾਕ ਨਹੀਂ। ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਟਾਈਪਿਸਟਾਂ ਦੇ ਅਭਿਆਸ ਇਤਿਹਾਸ ਬਾਰੇ ਸਬੂਤ ਕੰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦਕਸ਼ਤਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗਤੀ ਬਨਾਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਵਵਿਆਪੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਨੁਪਾਤ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। Keith et al., 2007 MacKenzie and Soukoreff, 2002

ਜੇ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ ਚੱਲਣ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਗਲਤੀਆਂ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸ਼ਰਤ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਜੋਂ ਦੱਸੋ। ਜੇ ਸੋਧ ਦਾ ਯਤਨ ਘਟਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਵੀ ਲਾਭਕਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ। ਕਈ ਮਾਪਾਂ ਦਾ ਮਕਸਦ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਿੱਖਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਦਿਖਣ ਵਾਲੇ ਅੰਕੜੇ ਵਿੱਚ ਦਬਾ ਦੇਣਾ। Soukoreff et al., 2003 Soukoreff et al., 2001

ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਵੀ ਉਸੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਵਧੀਆ ਟਾਈਪਿੰਗ ਇੱਕ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੁਨਰ ਹੈ; ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਕੀਬੋਰਡ ਅਧਿਐਨ WPM ਜਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀ, ਧਿਆਨ ਵਿਕਾਰ ਜਾਂ ਆਮ ਬੋਧਕ ਵਾਧੇ ਦਾ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਠ-ਦਾਖਲੇ ਬਾਰੇ ਹਨ। Dhakal et al., 2018 Feit et al., 2016