Di recente abbiamo scritto del perché il tuo vocabolario è una rete, non una lista — il consenso scientifico vecchio di cinquant'anni secondo cui le parole vivono nella tua testa come una rete connessa. Questo articolo è l'altra metà: cosa abbiamo effettivamente costruito per rispecchiare quella forma, e le decisioni concrete dietro di essa.
Quali parole sono entrate — e perché la frequenza batte i libri di testo#
Il grafo di ogni lingua contiene circa 3.000 parole. Non è un numero arbitrario: la ricerca sulla copertura del vocabolario (il lavoro di Paul Nation è il più noto) indica che le circa 3.000 famiglie di parole più comuni coprono circa il 95% delle parole correnti in un testo tipico — la soglia oltre la quale la lettura comincia a scorrere invece di sembrare una decodifica. Un grafo di queste dimensioni copre il vocabolario che un apprendente incontra realmente dall'A1 fino al B2.
La selezione nasce dall'uso reale — quanto spesso le parole ricorrono davvero nella lingua autentica di tutti i giorni — rifinita con il nostro vocabolario curato internamente. I dati di frequenza tratti dal parlato reale hanno una proprietà che le liste dei libri di testo non hanno: riflettono ciò che le persone dicono davvero, così conseguir (riuscire a, ottenere) si posiziona dove merita — ben più in alto di ordinati capisaldi da manuale che nella conversazione reale compaiono di rado. Il linguaggio reale è però disordinato: arriva flesso (necesito, non necesitar) ed è pieno di nomi propri e rumore, perciò buona parte del lavoro è andata nel normalizzare ogni voce alla sua forma di dizionario e nel verificarne la qualità prima che si guadagnasse un posto nel grafo.
I collegamenti tra le parole#
Ogni parola si collega alle sue vicine in diversi modi, ciascuno con un compito proprio che ne giustifica la presenza:
| Connessione | Esempio | A cosa serve |
|---|---|---|
| Famiglia di parole | comer → comida, comedor | La conoscenza si trasmette lungo le radici; le famiglie rendono economico imparare nuovi membri |
| Sinonimo | feliz → contento | Alternative di significato; profondità di conoscenza |
| Contrario | feliz → triste | Coppie di contrasto, materiale naturale per i quiz |
| Confondibile | puerto ↔ puerta | Le coppie che gli apprendenti confondono — da tenere separate all'inizio, da contrapporre più avanti |
| Argomento | comer → cocina, almuerzo | Parole che ricorrono nelle stesse situazioni |
| Simile | comer → cenar, almorzar | Parole vicine di significato senza essere sinonimi stretti |
I legami tra parole confondibili meritano una nota a parte, perché traducono direttamente la ricerca sull'interferenza: le parole che si somigliano nell'aspetto o nel suono (pero/perro, hombre/hambre) sono esattamente quelle che non andrebbero introdotte nella stessa sessione, e che vanno messe deliberatamente a confronto una volta che continui a confonderle. Mappare queste coppie lingua per lingua è ciò che rende possibili entrambi i comportamenti, e oggi funzionano entrambi: le sessioni di ripasso tengono separate le coppie confondibili appena introdotte, e Coppie difficili mette deliberatamente a confronto quelle che continui a sbagliare.
Perché despierta ora conta per despertar#
Chi impara davvero si confronta con testi reali, e i testi reali sono flessi. Salvi despierta da un articolo; la forma di dizionario è despertar. Trattarle come voci senza relazione — ed è esattamente quello che fa una lista di parole piatta — frammenta la tua conoscenza su righe separate.
Il grafo quindi riconduce le forme che un apprendente incontra davvero alle parole di dizionario a cui appartengono — e farlo attraverso 17 lingue è un viaggio nella morfologia del mondo:
| Lingua | Cosa deve gestire la risoluzione delle forme |
|---|---|
| Finlandese | Quindici casi del sostantivo |
| Serbo | Declinazione slava completa |
| Russo | Declinazione più coppie di aspetto verbale |
| Turco | Catene di suffissi agglutinanti |
| Spagnolo | Coniugazione verbale ricca |
| Inglese | Plurali, -ing, -ed — relativamente contenuto |
| Giapponese | Forme verbali; gran parte del significato veicolata dalle particelle |
| Cinese | Praticamente privo di flessione |
Non si tratta di uno stemmer basato su regole ortografiche, ed è per questo che cattura gli irregolari che mandano in crisi ogni approccio basato su regole: l'italiano va → andare e detto → dire, lo spagnolo fue, il francese eu. Il raggiungimento della padronanza su una qualsiasi forma viene accreditato alla parola di dizionario — il comportamento dei «termini genitori» che gli utenti più assidui di jpdb e dei lettori in stile LingQ chiedono da tempo.
Il tuo livello: la padronanza, calcolata sul tuo dispositivo#
Il grafo condiviso è la mappa; la tua conoscenza è il livello che vi si sovrappone. LingoBlend registra già l'esito di ogni ripasso nei giochi di ripetizione spaziata — quella cronologia dice all'app quanto conosci davvero ogni parola salvata (nuova di zecca, ancora in apprendimento, saldamente padroneggiata, o in calo), usando gli stessi dati su cui girano i giochi.
Vale la pena mettere in evidenza tre proprietà pratiche di questo design, perché sono l'opposto del modo in cui di solito funzionano le «funzionalità IA»:
- Niente IA in tempo reale. L'intelligenza è stata investita nel costruire i grafi, non nel chiamare un modello ogni volta che apri l'app. Qui nulla aspetta un server.
- Sul dispositivo e offline. Il tuo livello di conoscenza viene calcolato sul telefono a partire da dati già presenti, e anche la mappa condivisa vive sul tuo dispositivo.
- Costo aggiuntivo zero. Niente nel grafo rende l'app più lenta o più costosa da eseguire — né per te né per noi.
Cosa sblocca#
Oggi il grafo lavora dietro le quinte — non troverai una schermata «grafo» nell'app, e pensiamo sia la scelta giusta (le piattaforme didattiche che hanno pubblicato visualizzazioni letterali del grafo, come la vecchia mappa della conoscenza di Khan Academy, hanno finito per ritirarle). Quello che vedi al loro posto sono le funzionalità costruite sopra di esso:
- Blend che ti conoscono — già disponibile. Il blend del testo spende per ogni testo un budget limitato di parole tradotte; le parole già padroneggiate sono posti sprecati. Con Blend Engine v2, il livello di padronanza del grafo ora salta quello che sai già, fa riemergere le parole da ripassare, e privilegia le parole nuove sulla tua frontiera di apprendimento.
- Selezione consapevole del livello — già disponibile. Il grafo sa quanto è comune ogni parola nell'uso reale, così i blend possono puntare a parole appena oltre il tuo livello.
- Il tuo dizionario, esplorabile per collegamenti — già disponibile. Con l'ultima versione dell'app, le Parole Correlate nella pagina dei dettagli di ogni parola salvata mostrano la sua famiglia, i sinonimi, i contrari, le parole confondibili e quelle vicine per argomento, le parole salvate si raggruppano in famiglie invece che in righe in ordine alfabetico, e la home del Dizionario consiglia parole «perché conosci X» pescate dalla tua stessa frontiera di apprendimento.
- Ripasso consapevole dell'interferenza, e una copertura che puoi vedere — già disponibile. Le sessioni di ripasso ora tengono separate le coppie confondibili appena introdotte, e una vista Coppie difficili mette a confronto fianco a fianco gli scambi più probabili; storie e libri mostrano un badge di copertura «% conosciuto» prima di iniziare a leggere; e il grafo alimenta anche una stima costante della dimensione del tuo vocabolario.
Scriviamo di ciascuna di queste man mano che viene rilasciata. Per il fondamento scientifico dietro l'intero approccio, consulta la pagina della scienza, oppure parti da il modello a rete del vocabolario che ha motivato tutto questo.