Точность тонов на коротком сетапе (HSK2)
Метрика для коротких сетов на тон: позволяет увидеть, растёт ли точность на контрастных парах и в коротких фразах, а не просто «кажется, стало лучше».
| Когда использовать | HSK1–2, работа с 2↔3, sandhi, нейтральным тоном и короткими бытовыми фразами. |
|---|---|
| Как применять | Возьмите один и тот же набор из 10 элементов: часть изолированных контрастов, часть коротких фраз. Считайте % корректного распознавания или повторения по одному и тому же шаблону. |
Это удобный ретест, когда ученик много работает с тонами, но прогресс трудно схватить глазами. Если вести короткий сет стабильно раз в 1–2 недели, становится видно, идёт ли реальная автоматизация или только ощущение занятости.
Последняя редакторская проверка: Редакция Бонихуа, 12 марта 2026 г..
Проверил: Дмитрий Петренко, главный редактор; Анна Смирнова, фактчек и валидация данных.
Методология и стандарты редакции: /editorial-policy
Trust и методология
Источник: datasets/teaching/retest-metrics.jsonl
Проверка: Валидация схемой Zod, проверка связей related_ids и статическая сборка маршрутов.
Частота обновления: При каждом обновлении датасета и пересборке manifest.
Ограничения: Данные носят справочный характер и не являются публичной офертой.
Лицензия: CC-BY-NC-SA-4.0. Условия использования.
Коммерческое использование — по запросу на hello.bonihua@gmail.com.
Quality score: 96%.
Битые related_ids: 48. Последняя проверка: 12 марта 2026 г..
Отчёт: reports/dataset-audit-2026-02-13.md
Примеры
- 7/10 → 8/10 → 9/10 за три ретеста по одной и той же группе контрастов.
- Если в словах 9/10, а в фразах 5/10, автоматизация ещё не дошла до речи.
Связанные материалы
FAQ
Потому что в словах точность часто выше, а во фразах видно реальный перенос навыка.
Лучше нет. Тогда трудно понять, растёт навык или меняется только сложность материала.