Channel
@English1Sensei
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,296subscribers
+177 since we began measuring on 10 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1002558755276 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @English1Sensei |
| Created | Between 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 29 August 2026 |
| Measurements held | 9 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 29 August 2026 |
| On Telegram | t.me/English1Sensei |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 29 Aug 2026, 19:13 | 1,296 | +56 |
| 26 Aug 2026, 08:55 | 1,240 | +54 |
| 23 Aug 2026, 15:49 | 1,186 | +39 |
| 19 Aug 2026, 22:26 | 1,147 | +32 |
| 16 Aug 2026, 21:48 | 1,115 | -5 |
| 13 Aug 2026, 03:53 | 1,120 | +2 |
| 10 Aug 2026, 08:52 | 1,118 | -1 |
| 10 Aug 2026, 05:15 | 1,119 | no change |
| 10 Aug 2026, 05:02 | 1,119 | first reading |
20 posts held, back to 5 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 1 of 7 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 5 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (5 July 2026 – 5 August 2026) |
| Views total | 387 |
| Reactions total | 0 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 10 Aug 2026, 05:15 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
1 reaction across 1 post, in 1 kind.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 1 | 100.0% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 3 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 1reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 5 July 2026 to 5 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
«ТЕПЛО-ХОЛОДНО»: Нейро-аудит игры. Почему она развивает в 5 раз быстрее зубрежки? Коллеги, давайте посмотрим на игру «Тепло-холодно» не как на веселое времяпрепровождение, а как на нейро-хирургию для мозга. Вот чек-лист того, что мы развиваем, запуская эту игру: 1. МЕЖПОЛУШАРНОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ (Корреляция) Когда ребенок закрывает глаза (отключает зрительную кору) и начинает искать рукой, он вынужден переводить тактил…
Signed Екатерина
«Лето в ладошке: урок, который не нуждается в тетради» Коллеги, для детей этого возраста абстрактное мышление выключено. Если вы даете им лист с заданиями «Вставь пропущенную букву» — их мозг зевает. Но если слово пропущено через кожу и движение, оно запоминается на раз. Инструкция для ученика (читает учитель): «Сейчас мы превращаемся в исследователей лета. У вас на партах (или на полу) лежат перевернутые карточки с…
Signed Екатерина
Лето — время выстроить систему подготовки к ЕГЭ‑2027 Если вы работаете в логике синергии методик (TESOL + CLIL + Affective Filter + нейробиология), вот с чего лучше стартовать: 🔹 Входная диагностика + выявление «эмоциональных барьеров» (Affective Filter). 🔹 Сопоставление кодификатора ФИПИ с CLIL‑содержанием (факты из смежных предметов). 🔹 Автоматизация фраз‑шаблонов (нейробиология: chunks и spaced repetition). 🔹 От…
Signed Екатерина
Коллеги, делюсь планами и новыми материалами После тестирования воркбука по «Stargirl» я убедилась, что формат работы с кино и современными нарративами отлично помогает снизить аффективный фильтр учеников и развивать критическое мышление в строгом соответствии с кодификатором ЕГЭ 2026–2027. В связи с этим я готовлю серию авторских Synergy Workbooks. Вот 10 тем и фильмов, которые уже в работе или в планах: 🎓 Education…
Signed Екатерина
КОЛЛЕГИ, ГОТОВЛЮ ДЛЯ ВАС НОВИНКУ! Знакома ситуация: ученики знают грамматику, но «плавают» в темах про молодежь и общество? Пишут шаблонные эссе, потому что не знают современной лексики? Я создала мини-воркбук по фильму «Stargirl», который закрывает эти боли. Что внутри: ✅ Задания строго по кодификатору ЕГЭ 2026 (критическое мышление, причинно-следственные связи, hedging) ✅ Современная лексика B2-C1: curate online pe…
Signed Екатерина
ПОЧЕМУ ЭТОТ ОТРЫВОК ИДЕАЛЬНО ПОДХОДИТ ДЛЯ ЕГЭ? Попадание в «яблочко» тем (Thematic Match): Тема «Молодежь в современном обществе» (Youth in Modern Society), влияние соцсетей, конформизм и поиск себя — это топ-3 самых частых тем в устной части (Задание 4: сравнение фото) и в письменной части (Задание 38/39: эссе о давлении сверстников, лидерстве, популярности). Модель для подражания (Writing Task 39): Первый абзац это…
Signed Екатерина
Почему 22 лет в преподавании оказалось недостаточно? Коллеги, здравствуйте. Меня зовут Екатерина Верба. Более 20 лет я преподаю английский язык, готовлю к сложным экзаменам и создаю образовательные продукты. Но в какой-то момент я столкнулась с парадоксом: ученики могут знать все правила и списки слов, но «замораживаться» в момент речи. Или выдавать идеальный шаблон эссе, не понимая его смысла. Традиционные методы (з…
Signed Екатерина
Лексико-коммуникативный метод — это как научиться говорить на улице. Вы быстро начинаете общаться, но не всегда понимаете, почему нужно сказать именно так. Synergy Method — это тот же разговорный подход, но с фундаментом. Вы не просто говорите — вы понимаете логику языка, запоминаете слова надёжно и можете объяснить, почему выбрали ту или иную конструкцию.
Signed Екатерина
Photo, posted without a caption
Signed Екатерина
Photo, posted without a caption
Signed Екатерина
Почему лексико-коммуникативный метод — идеальный трамплин для моего Метода Синергии? Вы наверняка слышали о лексико-коммуникативном методе. Сегодня он на пике популярности, и вот почему. В чём его сила? Учимся через общение, а не через зубрёжку. Коммуникативный подход выдвинул принцип «обучению общению — только через общение» . Язык — это социальный инструмент, а не набор сухих правил . Главное — лексика, а не грамм…
Signed Екатерина
В своей практике я активно использую элементы лексико-коммуникативного метода. Почему? Потому что язык — это не набор правил, а инструмент общения. Однако, должна признать, на сегодняшний день мой собственный методологический аппарат находится в стадии активной разработки. К сожалению (или к счастью), я не готова презентовать его как готовый продукт. Поэтому здесь и сейчас я делаю ставку на традиционные и проверенные…
Signed Екатерина
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @English1Sensei. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank — 950,357 of 1,627,068entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 29 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Екатерина Верба | Verba Synergy Studio” (@English1Sensei), 1,296 subscribers as measured 29 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/English1Sensei.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.