📼 Российские мультфильмы с английской озвучкой (А1-В1) А вот и кликабельные ссылки: 1️⃣ Masha and the Bear (Маша и Медведь) 2️⃣ Kikoriki (Смешарики) 3️⃣ BabyRiki (Малышарики) 4️⃣ The Fixies (Фиксики) 5️⃣ Three Cats (Три кота) 🎬 Как смотреть мультфильмы и реально прокачать английский? Мультфильмы на английском это — не только развлечение для детей! Это ваш секретный способ выучить английский весело и эффективн…

Channel
Языки, деньги, свобода
@tutorlab
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
1,001subscribers
+1 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
Register entry
| Telegram ID | -1001938378155 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @tutorlab |
| Created | Between 1 April 2023 and 31 October 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 28 August 2026 |
| Measurements held | 8 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 28 August 2026 |
| On Telegram | t.me/tutorlab |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 28 Aug 2026, 16:28 | 1,001 | -1 |
| 25 Aug 2026, 23:03 | 1,002 | +2 |
| 22 Aug 2026, 13:34 | 1,000 | +1 |
| 14 Aug 2026, 06:53 | 999 | -5 |
| 10 Aug 2026, 20:24 | 1,004 | +2 |
| 8 Aug 2026, 00:34 | 1,002 | no change |
| 7 Aug 2026, 20:23 | 1,002 | +2 |
| 7 Aug 2026, 12:22 | 1,000 | first reading |
Engagement
7 posts held, back to 1 August 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 · 30 days
- 5.59%
- avg views ÷ 1,001 subscribers
- Avg views / post
- 56.0
- 7 posts measured
- Reaction rate
- —
- this channel exposes no reaction counts
- Posts in window
- 7
- of 7 held
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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 7 (1 August 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 392 |
| Reactions total | — |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 00:34 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.
What this channel posts
- Video runtime
- 46s
- Average length
- 9s
Measured directly from 5 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Recent posts
Зачем в клубе для преподавателей нужен психолог? 🧠 Потому что далеко не все сложности в работе решаются новой методикой или знаниями о языке. 💔 Иногда преподаватель прекрасно знает, что делать. Но откладывает запуск нового продукта. Боится поднять стоимость. Переживает перед разговором с клиентом. Выгорает. Или просто начинает сомневаться в себе. И тогда дело уже не в методике. ⚙️ Именно поэтому в TUTORLAB работает…
Если в интернете есть бесплатные материалы практически на любой вопрос, который только может возникнуть у ученика, почему репетиторы до сих пор существуют? 🤔 ✔️ Ведь можно за две минуты найти правило. ✔️ Посмотреть видео. ✔️ Прочитать статью. ✔️ Спросить у ChatGPT. Информации сегодня больше, чем когда-либо. Но люди по-прежнему ищут преподавателя. Потому что правило можно найти самому. А вот превратить его в свобод…
Что вы получите в первый месяц обучения фундаментальному лингвокоучингу в клубе TUTORLAB? 🤔 Если коротко — это далеко не только новые знания. 🧩 За первый месяц вы собираете основу своей новой практики. Уже в первый месяц вы создадите собственный мини-продукт: определите, с какими запросами хотите работать, научитесь диагностировать клиента, декомпозировать его языковую цель, подбирать подходящие ресурсы, персонализи…
🧘♂️ Возможно, один просмотр этой карусели избавит вас от проблем, о которых вы даже не подозревали. Так что проверьте свой сайт. Мы очень ценим свое спокойствие. И точно так же ценим спокойствие преподавателей. Причем не только тех, кто учится в TUTORLAB. Поэтому мы регулярно следим за изменениями в законодательстве, объясняем их простым языком и время от времени делимся такими материалами в открытом доступе 🤎 ❤️…
Каждые несколько лет профессия преподавателя меняется. Когда-то появились Zoom-уроки, потом — онлайн-школы, теперь — искусственный интеллект. Но самое большое изменение произошло не в технологиях 🤖 Изменилась сама модель работы преподавателя. И начинается она с простого вопроса: кто вы в своей профессии? ➡️ Если человек, который продаёт часы в расписании, подстраивается под каждого ученика, ждёт рекомендаций и кажд…
💬 «Таких преподавателей, как я, уже миллион». Мне кажется, почти каждый преподаватель хотя бы раз ловил себя на этой мысли. А дальше обычно идет что-то вроде: «Ну тогда хотя бы цену сделаю пониже». И вот здесь хочется остановиться 😔 Потому что чаще всего дело совсем не в цене. Когда мы начинаем сильно занижать стоимость своих занятий, это обычно говорит не о рынке. И не о том, что вокруг слишком много преподавателей…
Showing the 7 most recent of 7 posts we hold for @tutorlab. 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
Citation-graph rank — 374,490 of 1,626,935entries 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.
Mentions
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.
Cite this entry
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 28 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Языки, деньги, свобода” (@tutorlab), 1,001 subscribers as measured 28 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/tutorlab.
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.