La repetición espaciada es una técnica de aprendizaje que programa cada repaso en el momento en que estás a punto de olvidar una palabra, alargando los intervalos a medida que el recuerdo se fortalece. Para quienes aprenden idiomas es la forma más eficiente conocida de llevar vocabulario a la memoria a largo plazo sin perder tiempo en palabras que ya dominas de sobra.
La curva del olvido (Ebbinghaus, 1885)#
En 1885, Hermann Ebbinghaus memorizó listas de sílabas sin sentido y se fue poniendo a prueba a intervalos regulares para medir lo rápido que las olvidaba. Su resultado, publicado como Über das Gedächtnis, es la curva del olvido: la memoria decae de forma aproximadamente exponencial, y la caída es más pronunciada en las primeras horas y días tras aprender algo. Aprende una palabra nueva hoy y, sin ningún repaso, habrás perdido gran parte de ella mañana.
La parte útil es lo que ocurre cuando repasas. Cada recuerdo exitoso aplana la curva, así que la siguiente bajada es más lenta y más suave. La repetición espaciada no es más que programar esos repasos en el momento justo para atrapar la palabra antes de que se te escape.
El efecto de espaciado#
Ebbinghaus también notó que las repeticiones distribuidas en el tiempo producen recuerdos mucho más fuertes que el mismo número de repeticiones comprimidas. Ese es el efecto de espaciado. Investigaciones posteriores lo reforzaron: el metaanálisis de Cepeda y colegas (2006) descubrió que la práctica espaciada supera de forma constante a la práctica masiva, y la idea de Robert Bjork de las «dificultades deseables» explica por qué. El leve esfuerzo de recuperar una palabra que has medio olvidado es lo que profundiza la huella. Un repaso fácil te enseña poco; uno ligeramente difícil te enseña mucho.
La trampa es que el intervalo ideal crece a medida que madura un recuerdo. Una palabra nueva necesita volver en minutos; una bien aprendida puede esperar meses. Convertir ese objetivo cambiante en un calendario concreto es exactamente lo que hacen los algoritmos de repetición espaciada.
SM-2: el algoritmo original#
Piotr Woźniak construyó la primera versión práctica en SuperMemo a finales de los años 80. Su algoritmo SM-2 asigna a cada tarjeta un factor de facilidad que empieza en 2,5 y nunca baja de 1,3. Después de cada repaso calificas tu recuerdo; una respuesta correcta multiplica el intervalo actual por el factor de facilidad, mientras que un fallo lo reinicia. Los dos primeros intervalos están fijados en 1 día y 6 días, y a partir de ahí cada intervalo es el anterior multiplicado por el factor de facilidad.
SM-2 es lo bastante transparente como para ejecutarse en papel, lo que explica en parte su enorme difusión. Su punto débil es que la fórmula es idéntica para todos los estudiantes y todas las tarjetas. No aprende realmente de cómo recuerdas tú, en concreto.
FSRS: el enfoque moderno#
El Free Spaced Repetition Scheduler (FSRS) es un proyecto de código abierto de principios de la década de 2020. En lugar de una fórmula ajustada a mano, usa un modelo de memoria con tres variables: Dificultad, Estabilidad y Recuperabilidad (el modelo DSR). Ajusta sus parámetros a tu propio historial de repasos mediante aprendizaje automático, y te permite elegir una tasa de retención objetivo, por ejemplo el 90 %. Después programa el menor número de repasos necesarios para mantener ese objetivo. En la práctica, eso suele significar menos repasos para la misma retención. FSRS se integró en Anki como planificador opcional a finales de 2023.
Anki: una variante de SM-2#
Anki, publicado por primera vez por Damien Elmes en 2006, ha usado durante mucho tiempo una versión modificada de SM-2 como opción predeterminada: la misma idea del factor de facilidad con pasos de aprendizaje añadidos y ajustes prácticos. Las versiones más recientes de Anki incluyen FSRS como alternativa opcional. Anki es conocido por su flexibilidad, sus complementos y su amplia biblioteca de mazos compartidos, por lo que es el punto de referencia con el que se compara la mayoría de las herramientas de repetición espaciada.
SM-2 frente a FSRS frente a Anki#
| Dimensión | SM-2 | FSRS | Anki (predeterminado) |
|---|---|---|---|
| Origen | SuperMemo, Woźniak, finales de los 80 | Proyecto de código abierto, principios de la década de 2020 | Anki, Elmes, 2006 |
| Modelo | Factor de facilidad + intervalos fijos | Dificultad, Estabilidad, Recuperabilidad | SM-2 modificado |
| Personalización | Ninguna; una fórmula para todos | Aprende de tus registros de repaso | Limitada, facilidad por tarjeta |
| Retención objetivo | Implícita | Tú la fijas | Implícita |
| Matemática | Aritmética sencilla | Parámetros ajustados por aprendizaje automático | Aritmética sencilla |
| Punto fuerte | Transparente, funciona en cualquier sitio | Eficiente, menos repasos | Flexible, ecosistema amplio |
Cómo programa LingoBlend los repasos#
Los cinco juegos de LingoBlend funcionan con un motor SM-2 al estilo Anki. Las palabras nuevas pasan primero por pasos de aprendizaje cortos: 10 minutos, luego 1 hora, luego 8 horas, de modo que una palabra que acabas de conocer vuelve el mismo día mientras aún es frágil. Una vez que se gradúa, los repasos pasan a escala de días: el primer intervalo es de 1 día, el siguiente de 6 días, y a partir de ahí cada intervalo es el anterior multiplicado por el factor de facilidad de la palabra (que empieza en 2,5 y nunca baja de 1,3), hasta un tope. Falla una palabra y vuelve a pasos cortos de reaprendizaje; sigue acertándola y el intervalo sigue creciendo. Los números exactos importan menos que el principio, que es encontrarte con cada palabra justo al borde de olvidarla.
Dos decisiones de diseño hacen que esto funcione bien. Primero, las palabras entran en tu mazo en contexto: desde un artículo que mezclaste, desde una página que la extensión de Chrome mezcla en la propia página mientras la lees en Chrome o Edge de escritorio, o desde una palabra sobre la que hiciste clic derecho y guardaste ahí, y no desde una lista descontextualizada. Segundo, la misma palabra se pone a prueba de cinco formas distintas en Tarjetas de Memoria, Juego de Emparejar, Llenar los Espacios, Quiz de Escucha y Quiz, así que construyes tanto reconocimiento como recuerdo activo. El razonamiento detrás de todo esto está expuesto en la página de ciencia, y el conjunto completo de funciones está en funciones.
Consejos prácticos para los repasos diarios#
- Repasa todos los días, aunque sean cinco minutos. La repetición espaciada asume un ritmo constante. Sáltate varios días y las tarjetas pendientes se acumulan, lo que rompe el calendario y arruina la motivación.
- Añade palabras nuevas con un goteo modesto. Meter 200 tarjetas de golpe garantiza una carga de repaso insoportable la semana siguiente. Poco a poco y sin pausa, la cola se mantiene manejable.
- Confía en los intervalos. No vuelvas a repasar una tarjeta que acabas de responder bien. El intervalo es precisamente el objetivo.
- Pásate al recuerdo activo a medida que las palabras te vayan resultando familiares. Producir «gato» a partir de «cat» es más difícil, y por tanto más sólido, que simplemente reconocerlo. Si estudias español, la guía de aprendizaje de español encaja bien con esto.
- Aprende las palabras dentro de frases y añádeles una imagen o un truco mnemotécnico. El contexto más una pista visual (codificación dual, Paivio 1971) hace que recuperarlas sea mucho más fácil que un simple par de palabras. Esta es también la lógica detrás del método diglot-weave.
- No persigas el 100 % de retención. El recuerdo perfecto multiplica tu carga de trabajo para una ganancia real pequeña. Algo entre el 85 % y el 90 % suele ser la zona eficiente.