Cómo los calendarios de repaso aprendieron a adaptarse

Imagina que ordenas tarjetas de papel en cajas. Tras una respuesta correcta, mueves la tarjeta a una caja que revisas con menos frecuencia. Tras un fallo, la pones en una que revisas más a menudo.

Ya has hecho que el calendario responda a los resultados. La respuesta de hoy cambia lo que ocurrirá después con la tarjeta. No necesitas un programa para esa idea.

Pero la caja solo guarda un resumen aproximado. Dos tarjetas en la misma caja reciben un trato parecido, aunque una respuesta salga fácilmente y la otra exija mucho esfuerzo. En este ejemplo, el grupo no registra esa diferencia.

Guardar un registro separado por tarjeta da más información al planificador. El cambio importante es qué puede usar la siguiente decisión, no simplemente sustituir papel por una pantalla.

Qué conservaba SM-2

La descripción de SM-2 de Piotr Wozniak asigna un factor de facilidad a cada elemento y utiliza valoraciones de la calidad de la respuesta. El factor ayuda a controlar el crecimiento de los intervalos y puede cambiar con la valoración.

La tarjeta lleva a decisiones posteriores un valor que refleja respuestas anteriores. Ya no tiene que seguir exactamente el mismo recorrido que todas las demás.

Sigue siendo un sistema compacto de reglas. El factor de facilidad no es por sí mismo la probabilidad de recordar la tarjeta hoy. Tampoco es la misma magnitud que la dificultad en FSRS. Nombres parecidos pueden describir cosas distintas en distintos algoritmos.

Por qué importa la historia

Imagina dos palabras con la misma fecha de próximo repaso. Una se ha recordado correctamente muchas veces. La otra ha fallado repetidamente y hace poco se ha aprendido de nuevo. Es un ejemplo, no dos calendarios calculados.

La fecha compartida oculta historias distintas. Mirar solo la fecha no revela qué intentos tuvieron éxito ni cuánto tiempo pasó antes de ellos.

FSRS, Free Spaced Repetition Scheduler, guarda un estado estimado mediante dificultad y estabilidad. Calcula la retrievability, la probabilidad estimada de recordar ahora, a partir de la estabilidad, el tiempo transcurrido y los parámetros de la curva. No es un tercer valor independiente guardado junto a los otros dos.

Son magnitudes de un modelo, no mediciones directas dentro del cerebro. Permiten dos decisiones relacionadas: estimar el acceso ahora y elegir una pausa para un objetivo de retención.

La respuesta debe tener un significado coherente

En el nivel del algoritmo, FSRS utiliza cuatro valoraciones:

• Again: no se recordó correctamente la respuesta.
• Hard: se recordó, pero con bastante dificultad.
• Good: una respuesta correcta normal, con cierto esfuerzo.
• Easy: una respuesta correcta que llegó sin esfuerzo.

El manual de Anki explica estas valoraciones. Son nombres de resultados que se transmiten al algoritmo, no una promesa de que toda aplicación con FSRS muestre cuatro botones con esas etiquetas.

La frontera entre Again y Hard importa. Si no pudiste recordar la respuesta, elegir Hard informa de un éxito que no ocurrió. Aunque la respuesta mostrada te resulte familiar, ese reconocimiento no es el recuerdo que comprobaba la pregunta.

La distinción es práctica, no moral. La valoración describe un encuentro con una tarjeta, no tu disciplina ni tu capacidad. Al evaluar tu respuesta, pregunta primero si la recuperaste de la memoria antes de verla y después cuánto te costó.

Una predicción puede revisarse

Tras una respuesta valorada, FSRS actualiza el estado estimado del elemento. Puede elegir un nuevo intervalo usando ese estado, los parámetros del modelo y el objetivo de recuerdo elegido. Actualizar el estado de una tarjeta no es la misma operación que ajustar los parámetros del modelo al historial de repasos de una persona.

Una respuesta correcta tras una pausa larga aporta información sobre el acceso después de esa pausa. Un fallo da otra observación. Ninguna revela una hora exacta de caducidad del recuerdo, y un solo fallo no demuestra que todo el modelo sea incorrecto.

Esta historia compara ideas de planificación, no afirma que cada método nuevo descienda directamente del anterior. La pregunta práctica compartida es cuánto debería aprender la próxima fecha de la última respuesta.

En FSRS, entender la respuesta empieza por tres términos: dificultad, estabilidad y probabilidad de recordar ahora.