Qué cambió en FSRS-6

Respondes correctamente y ves una nueva fecha para repasar la palabra. Actualizar el planificador puede cambiar esa fecha aunque tu respuesta sea la misma. ¿Qué aprendió a describir de otra manera la nueva versión?

FSRS-6 cambia dos partes del modelo: cómo disminuye con el tiempo la probabilidad prevista de recordar y cómo los repasos muy seguidos actualizan la estabilidad. El objetivo sigue siendo el mismo: estimar el estado de un elemento y calcular un momento útil para repasarlo.

Una curva cuyo decaimiento se puede ajustar

FSRS-6 tiene 21 parámetros, frente a los 19 de FSRS-5. Uno de los nuevos parámetros controla el decaimiento de la curva del olvido. Son coeficientes del modelo, no 21 puntuaciones distintas guardadas para cada palabra.

Al optimizar los parámetros a partir del historial de repasos, se puede ajustar ese decaimiento en lugar de mantener el valor fijo anterior. Un planificador que utiliza los parámetros predeterminados sigue empleando un valor establecido. No vuelve a entrenar la curva por separado después de cada respuesta.

La estabilidad conserva su referencia: el intervalo en el que la probabilidad prevista de recordar alcanza el 90%. Permitir que el decaimiento se aprenda a partir de datos no convierte la estabilidad en otro tipo de medida.

La especificación oficial del algoritmo describe estos cambios. Un parámetro ajustable ofrece la posibilidad de adaptar el modelo, pero no demuestra que una aplicación ya lo haga por separado para cada persona.

Los repasos muy seguidos actualizan la estabilidad de otra forma

FSRS-5 ya incluía una regla para los repasos breves dentro del mismo día. FSRS-6 añade una dependencia de la estabilidad que ya tiene el elemento. Con las demás entradas constantes, el factor de crecimiento relativo es mayor cuando la estabilidad es baja y menor cuando es alta.

Piensa en una palabra nueva que vuelves a encontrar poco después de aprenderla y en otra conocida que repasas igual de pronto. La regla revisada permite tratar esas historias de forma distinta. Es una explicación de la fórmula, no una afirmación de que repetir cualquiera de las dos inmediatamente sea la mejor opción de estudio.

La aplicación sigue decidiendo qué actividades cuentan como datos para programar los repasos. Modelar un intervalo corto y filtrar un duplicado accidental son responsabilidades distintas.

Lo que no empezó con la versión 6

La actualización de la dificultad con amortiguación lineal ya aparece en la especificación de FSRS-5. Esa regla reduce la magnitud del ajuste de dificultad cerca de su límite superior. Forma parte del modelo, pero no es una novedad de FSRS-6.

La distinción puede parecer pequeña si solo buscas la fecha de mañana. Importa cuando explicamos por qué cambió una versión. Tener más parámetros no demuestra, por sí solo, mejores resultados de aprendizaje, y cada función debe atribuirse a la versión en la que aparece.

Actualizar un elemento y ajustar un modelo

Un repaso normal actualiza la dificultad y la estabilidad del elemento. La optimización de parámetros es otro proceso: examina el historial de repasos para ajustar las reglas que rigen esas actualizaciones.

Por eso una aplicación puede adaptar el calendario de cada elemento y utilizar el mismo conjunto predeterminado de parámetros para muchas personas. Más adelante puede ajustar los parámetros de una persona y seguir actualizando los elementos con ese modelo adaptado.

Para ti, la diferencia es práctica. Un cambio de fecha puede reflejar una nueva estimación de una palabra. No significa, por sí solo, que la aplicación haya vuelto a entrenar todo su modelo con tu historial.

OOWN utiliza FSRS-6 en su implementación de planificación. Sin embargo, no todos sus ejercicios presentan cuatro botones de valoración. El último paso de esta serie será seguir cómo el resultado de un ejercicio se convierte en una señal que el planificador puede utilizar.