Sistema de memorización basado en repetición espaciada (2024)

 (notes.andymatuschak.org)
4 puntos por GN⁺ 2025-05-19 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Un sistema de memorización basado en repetición espaciada combina el Testing effect y el Spacing effect para recordar miles de datos de manera eficiente, y puede usarse no solo para memorización simple sino también para comprender conceptos
  • Supermemo de Piotr Wozniak fue el primer sistema de consumo de este tipo, y adoptó y popularizó el término “spaced repetition”
  • Los ejemplos de implementación abarcan desde herramientas tradicionales como Supermemo, Mnemosyne y Anki hasta variantes como Mnemonic medium, Execute Program, RemNote, Mochi, Readwise, Chessable MoveTrainer y Revuu
  • Los factores que dificultan su adopción real son escribir buenos prompts, mantener el hábito de revisión regular, la separación entre las revisiones y las actividades de interés, y el aburrimiento causado por la falta de nuevos prompts
  • Un sistema de memorización efectivo no se completa solo con un algoritmo de intervalos, sino que también debe abordar el diseño de prompts, la forma de calificar, la conexión emocional y el modo de uso que impulse la aplicación, la síntesis y la creación

Sistema para hacer que la memoria sea algo elegible

  • Un sistema de memorización basado en repetición espaciada combina el Testing effect y el Spacing effect para memorizar muchos datos de manera eficiente
  • Es especialmente eficiente para manejar miles de datos, y algunos usuarios lo aplican también a tareas más amplias
  • Este sistema hace que la memoria sea algo elegible, pero no se limita a la simple memorización de hechos
  • También puede usarse para desarrollar la comprensión conceptual, y puede tratar relaciones como conexiones, implicaciones, causas y resultados, más allá del conocimiento declarativo simple

Supermemo y la expansión del término

  • El primer sistema de memorización basado en repetición espaciada para consumidores fue Supermemo, creado por Piotr Wozniak
  • Supermemo adoptó y popularizó el término “spaced repetition”
  • En la literatura anterior se usaban varios términos para referirse a aspectos concretos del mismo fenómeno subyacente

Herramientas de implementación y casos de variantes

Cuestiones de diseño que surgen en la programación y la calificación

  • Entre las propiedades de los sistemas de memorización basados en repetición espaciada se incluyen la velocidad máxima de entrada, la optimización de la programación, la autoevaluación y la evaluación automática, la relación con la práctica deliberada y los mecanismos de reintento
  • Uno de los problemas algorítmicos es que un algoritmo simple de repetición espaciada puede manejar de forma inadecuada los fallos esperados
  • Los mecanismos de reintento y la optimización de la programación siguen siendo problemas de diseño separados que determinan la eficiencia de la memorización
  • Una de las entradas clave en las que se apoya el sistema es si el usuario recordó correctamente el prompt

Barreras prácticas que impiden la adopción

  • Muchas personas consideran que la memoria no es importante para el trabajo creativo profundo
  • Es difícil escribir buenos prompts para repetición espaciada
    • Los buenos prompts tienen propiedades importantes propias
    • Estudiar con prompts creados por otras personas por lo general no es efectivo
    • El factor limitante de la capacidad del sistema es escribir una cantidad suficiente de prompts lo bastante buenos
    • También se aborda la posibilidad de usar machine learning para generar buenos prompts a partir de textos explicativos
  • Uno de los elementos importantes a optimizar es la conexión emocional con las sesiones de revisión y con su contenido
  • Las sesiones de práctica del sistema de memorización pueden quedar demasiado separadas de las actividades que realmente interesan
  • La práctica regular de repetición espaciada es un hábito costoso de adoptar
    • Los beneficios del sistema no se hacen evidentes rápidamente
    • El usuario puede sentir que su memoria es peor de lo que realmente es
  • Si no entran nuevos prompts de forma constante, las sesiones de revisión tienden a volverse aburridas y a sentirse alejadas de los intereses actuales
  • La cultura dominante en torno a los sistemas de repetición espaciada puede obsesionarse con objetivos carentes de sentido

Objeciones comunes y ejes de respuesta

  • Existe la objeción de que los sistemas de memorización basados en repetición espaciada solo se relacionan con la memorización de hechos simples, es decir, con el aprendizaje escolar
  • Debido a sus experiencias con la memorización escolar, las personas pueden subestimar la importancia de la memoria
  • Casi todos los sistemas existentes se usan para conocimiento declarativo simple, pero los sistemas de repetición espaciada también pueden usarse para desarrollar la comprensión conceptual
  • Los sistemas de memorización pueden automatizar la memorización mecánica para ayudar a concentrarse en una participación más profunda
  • El aumento de la memoria puede ayudar a pasar rápidamente por la etapa inicial desagradable de aprender un tema
  • Se añade la salvedad de que escribir prompts para comprensión conceptual es difícil
  • Otras objeciones incluyen posturas como “si algo es lo bastante importante, se recordará de forma natural”, “learn by doing es mejor”, basta con ayudas externas para la memoria, las técnicas mnemónicas sustituyen al SRS, el conocimiento aprendido con SRS no se transfiere, y el verdadero valor está en crear los prompts directamente

Usos más allá de la memorización

  • Los sistemas de memorización basados en repetición espaciada también pueden aplicarse a casos de uso poco comunes
  • También pueden usarse como una forma de programar la atención del usuario en una dirección determinada
  • También pueden verse como una forma de catecismo
  • Pueden usarse incluso con prompts que impulsen la aplicación, la síntesis y la creación
  • Hay una discusión que prefiere la expresión “memory system” en lugar de “spaced repetition system”, e incluso se plantea la posibilidad de usar “practice systems”

Materiales de referencia y casos

Lecturas relacionadas

1 comentarios

 
GN⁺ 2025-05-19
Opiniones en Hacker News

  • Si te abruma porque es lectura para varios días, conviene empezar con este cómic que explica la idea básica de la repetición espaciada: https://ncase.me/remember/

  • Si tuviera que recomendar un producto, mi app favorita de repetición espaciada + toma de notas + aprendizaje es https://www.remnote.com/
    No tengo relación con ellos; simplemente la recomiendo mucho. Si conoces Anki, sigue las mismas convenciones, y el sistema de gestión de tarjetas es excelente. Agregar tarjetas es tan fácil como escribir algo tipo [frente de la tarjeta] == [reverso de la tarjeta] en un bullet point. La usabilidad está muy bien resuelta: accesibilidad por teclado, atajos y navegación; además admite cloze deletion (rellenar espacios en blanco), image occlusion (ocultar partes de una imagen), gestión de recursos como PDF e imágenes, y FSRS, que por ahora es el mejor algoritmo de planificación SRS
    Salvo por las herramientas generales de generación de código, es la mejor integración opcional de IA dentro de un producto que he visto. Mientras aprendía español, si escribía el vaquero ==< [tab], se generaba automáticamente la traducción y se creaban tarjetas en ambos sentidos. Al aprender matemáticas, puedes convertir partes de fórmulas LaTeX en espacios en blanco, y la IA bastante a menudo genera fórmulas LaTeX correctas que solo requieren pequeños ajustes. Gracias a estos extras, se vuelve posible tomar notas en tiempo real basadas en flashcards durante tutorías de español o clases de matemáticas
    Tiene menos configuración de bajo nivel que Anki, y su sistema de extensiones es más pequeño, pero a cambio se acerca más a algo que “funciona de inmediato”. Si te cansaste de estar ajustando Anki todo el tiempo, en conjunto es excelente. El ritmo de desarrollo también es rápido, los videos de notas de lanzamiento son buenos y casi todas las semanas hay actualizaciones menores. Tuve algunos bugs viajando al extranjero con una conexión débil, pero en general estoy muy satisfecho

    • 18 dólares al mes parece absurdamente caro. Probablemente también sea una app monstruosa hecha en Electron
    • Me cansé de lo tosco que es Anki y terminé apreciando Mochi[1]; tampoco tengo relación con ellos
      Mochi tiene excelentes apps nativas para macOS e iOS, y las tarjetas están en formato Markdown, así que se pueden generar con un LLM usando un prompt de sistema personalizado. Hoy también descubrí que tiene API, así que quizá pruebe hacer que un LLM inserte tarjetas nuevas directamente mediante un servidor MCP
      1. https://mochi.cards/
    • Usé RemNote durante unos meses y al final me pasé a Mochi. Personalmente, me pareció como una versión más bonita de Anki
      En RemNote, la UI para interactuar con bloques/líneas era tosca y compleja tanto en móvil como en la web. La UI de tabla para mostrar tarjetas también puede ser bastante limitada. La idea de convertir un bloque en tarjeta agregando <==> era ingeniosa, pero creo que el uso de “IA” está bastante sobrevalorado
    • Lo usé durante toda mi carrera de ciencias de la computación y me funcionó muy bien. Ahora dependo de él como una base personal de conocimiento sólida

  • Probé varias veces sistemas de repetición espaciada, pero el problema que siempre encuentro es que hay muy pocas cosas que realmente valgan la pena memorizar. Lo verdaderamente importante lo recuerdo sin esfuerzo, y lo demás, después de repasar tarjetas todos los días, con el tiempo empieza a sentirse como una tarea sin sentido

    • Uso Anki más como un dispositivo para crear conexiones fortuitas que como una herramienta de memorización. Cuando tengo una observación o idea interesante, la escribo en unas cuantas frases y la guardo en dos lugares. Una copia va a Obsidian junto con enlaces a notas relacionadas, y la otra va a Anki como tarjeta con espacios en blanco
      Tengo Anki configurado con ciclos de repaso largos (1 día, 1 semana, 1 mes y luego automático), y normalmente repaso más o menos una vez por semana. En ese proceso, como las notas aparecen en orden aleatorio o descubro conexiones entre lo que estaba haciendo recientemente y las notas repasadas, a menudo surgen ideas nuevas
      En la práctica, dejo pasar muchas de estas cosas sin registrarlas; en promedio agrego más o menos una nota nueva al día, aunque suelen aparecer en tandas
    • Por ejemplo, al aprender biología memorizas términos como “anabolismo” o “transcriptasa inversa”; al aprender álgebra memorizas grupos importantes como S_n o GL_n; y en estadística memorizas las principales distribuciones de probabilidad y sus medias y desviaciones estándar. Si te preparas para olimpiadas de matemáticas, tienes que recordar cosas como el teorema chino del resto
      Esto es una parte muy pequeña del aprendizaje, pero acelera mucho el resto. Al leer textos, puedes entender sin tener que buscar cosas o pensarlas en profundidad, y al resolver problemas complejos tienes el conocimiento listo para usar
      Conviene hacerlo en la primera etapa superficial de aprendizaje o incluso antes; una vez memorizado, lo usas en contextos más avanzados como leer papers, enseñar o resolver problemas complejos. El conocimiento se conecta entre sí, y la repetición espaciada es una forma rápida y barata de construir las partes simples de esa red de conocimiento
    • Yo también estoy más bien del lado de quienes todavía no han encontrado un uso útil para memorizar muchos datos. El uso principal que veo una y otra vez es aumentar vocabulario al aprender idiomas. Supongo que hay gente que lo usa para aprender otras cosas
      Ver esto me hizo pensar si podría memorizar mejor partes importantes de normas ISO/IEC en el trabajo, pero no veo bien cómo mapear eso a flashcards

  • Inspirado por este artículo https://andymatuschak.org/books/, creé https://readboost.io/, que incorpora preguntas y respuestas y SRS en ePub. Todavía puede tener bugs, pero personalmente me ha resultado bastante útil

    • Da error interno del servidor en la etapa de vista previa, pero la idea me encanta

  • Recomiendo mucho How to write good prompts del mismo autor. Al leerlo empecé a entender bien la repetición espaciada

  • Una de las barreras de entrada no aparece en la lista del autor del sitio, pero al menos para mí es importante. Soy una de las personas menos calificadas del mundo para escribir tarjetas sobre el tema que estoy aprendiendo. Es muy probable que cree tarjetas que me hagan memorizar información incorrecta de manera efectiva y eficiente, y no quiero asumir ese riesgo

    • Normalmente copio y pego directamente desde un corpus suficientemente confiable del área

  • Uso una variante de SRS para guardar notas sobre lo que leo, y también uso SRS por separado para los casos habituales. Divido en bloques las notas que hice de libros como Psycho-Cybernetics, 7 Habits e Iron John, y repaso 3 o 4 al día
    Cuando al leer algo me llama especialmente la atención, lo muevo al “repaso diario”, y el resto de las notas las pospongo unos días, semanas o meses. Llevo unos 15 años haciéndolo así y me ha funcionado bastante bien

  • Como otra recomendación de producto para Android está https://normata.com/flip/
    Lo estoy usando como herramienta de apoyo mientras aprendo alemán en una academia de idiomas real. Creé un Study Set nuevo desde cero y en cada clase agrego palabras nuevas para memorizar. Hasta ahora me gusta

  • ¿Hay alguna buena app de repetición espaciada recomendable para Android? Preferiría que solo hiciera repetición espaciada

    • Similar al comentario hermano de arriba, https://apps.ankiweb.net/ es open source, multiplataforma, gratis salvo en iOS y lo bastante popular como para tener comunidad y ecosistema
    • AnkiDroid
    • Mochi es excelente

  • ¿Alguien encontró tarjetas ya preparadas para memorizar voicings de acordes de piano, o mejor aún, un buen sitio que incluya pistas para practicar siguiendo la música?