Cuando lanzamos el grafo de vocabulario, dijimos que era infraestructura —un mapa de unas 3.000 palabras por idioma con tu capa personal de conocimiento superpuesta— y que después llegarían las funciones construidas sobre él. Esta es la primera, y aterriza justo en la función a la que el grafo siempre apuntó: Smart Blend. Resultó ser la primera de una familia y no un caso aislado: esa misma capa de dominio también impulsa ahora las familias de palabras y Palabras Relacionadas en tu diccionario y las sesiones de repaso que separan las palabras confusas.
Una mezcla es un presupuesto: deja de gastarlo en palabras ya resueltas#
Piensa en una mezcla del 30% de un artículo de 500 palabras: unas 150 palabras aparecerán en tu idioma objetivo. Esos 150 espacios son toda la superficie de aprendizaje de esa sesión de lectura. Cada espacio gastado en una palabra que llevas meses dominando a la perfección es un espacio que no se gasta en una palabra que de verdad estás adquiriendo.
El motor antiguo no podía distinguir una cosa de otra: veía texto, no te veía a ti. El nuevo selector de Blend Engine v2 sabe lo que has demostrado, calculado en tu dispositivo a partir de las mismas señales que ya rastrea tu repetición espaciada, y gasta el presupuesto en consecuencia:
| Tu relación con una palabra | Qué hace la mezcla ahora |
|---|---|
| Dominada: la has demostrado repetidamente, a lo largo del tiempo | Se salta: el espacio pasa a algo de lo que sí vas a aprender |
| En aprendizaje o pendiente de repaso: en rotación activa, o programada para volver | Se prioriza: encontrarla en contexto real es el repaso, y las palabras que sigues fallando reciben los encuentros extra que necesitan |
| Nueva para ti | Se elige por utilidad, con preferencia por palabras conectadas con vocabulario que ya conoces: aprender sale más barato cuando la palabra está a una sola conexión de lo que ya sabes |
El caso de "pendiente de repaso" merece destacarse: convierte la lectura en repetición espaciada invisible. Una palabra programada para repasar que aparece dentro de una frase que elegiste leer —anclada por el contexto, comprendida en uso— es un repaso mejor que cualquier tarjeta de memoria, y la investigación sobre aprendizaje contextual lo viene diciendo desde hace décadas.
Flexiones, dominio y por qué el grafo importa aquí#
El texto nunca te sirve educadamente las formas de diccionario. Dominas despertar; el artículo dice despierta. Sin la resolución de formas del grafo, el motor trataría despierta como una palabra desconocida y gastaría alegremente un espacio en ella. Con él, tu dominio sigue a la palabra a través de sus formas, incluidas irregulares como el italiano va → andare.
Por eso mismo todo esto no te cuesta nada en tiempo de ejecución: tu perfil de conocimiento se calcula en tu dispositivo a partir de datos que la app ya tiene, se usa solo para esa mezcla, y nunca se almacena en nuestros servidores. Sin llamadas de IA adicionales, sin esperas.
El giro de la inmersión: arriba en el deslizador, la lógica se invierte#
Aquí va un matiz que solo vimos porque un lector real subió el deslizador. Entre el 20% y el 40%, saltarse las palabras dominadas es claramente correcto: ese es el modo adquisición. Pero quien pide una mezcla del 80-90% está pidiendo inmersión, y ahí la regla antigua se vuelve contraproducente: tus palabras dominadas son precisamente las que leerías más cómodamente en el idioma objetivo, así que mantener justo esas en tu idioma nativo va en contra de lo que pediste.
Así que en el extremo de inmersión del deslizador, las palabras dominadas se convierten en relleno de último recurso: las palabras que estás aprendiendo siempre van primero, pero si el texto no puede alcanzar de otro modo la densidad que pediste, tu vocabulario dominado rellena el hueco —una lectura sin esfuerzo que te lleva a una inmersión real en lugar de una página irregular que se queda corta. En modo adquisición, la garantía de salto es absoluta.
Qué obtienen los usuarios nuevos#
Nada de esto hace la app peor antes de que tengas datos. Con un diccionario vacío, la selección funciona con pura utilidad —las palabras que más vale la pena aprender, repartidas por todo el texto—, que es exactamente la configuración que evaluamos más a fondo. A medida que se acumulan tus palabras guardadas y tu historial de juegos, la personalización va entrando automáticamente: sin ajustes, sin umbrales, sin configuración. Y si quieres que la mezcla se adapte a tu nivel general desde el primer día, esa es la función complementaria: mezcla según tu nivel.