SuperMemo

SuperMemo (de "Super Memory") es un método de aprendizaje y un paquete de software desarrollado por SuperMemo World y SuperMemo R&D con Piotr Woźniak en Polonia desde 1985 hasta el presente. Se basa en la investigación de la memoria a largo plazo y es una aplicación práctica del método de aprendizaje de repetición espaciada que varios psicólogos propusieron para una instrucción eficiente ya en la década de 1930.

El método está disponible como programa informático para Windows, Windows CE, Windows Mobile, (Pocket PC), Palm OS (PalmPilot), etc. Software del curso de la misma empresa (SuperMemo World) también se puede usar en un navegador web o incluso sin una computadora.

La versión de escritorio de SuperMemo (desde la versión 2002) admite la lectura incremental, así como la creación tradicional de tarjetas de preguntas y respuestas.

Implementación de software

El programa SuperMemo almacena una base de datos de preguntas y respuestas construidas por el usuario. Al revisar la información guardada en la base de datos, el programa utiliza el algoritmo SuperMemo para decidir qué preguntas mostrar al usuario. Luego, el usuario responde la pregunta y califica su relativa facilidad para recordarla, con calificaciones del 1 al 5 (1 es el más difícil, 5 es el más fácil), y su calificación se usa para calcular qué tan pronto se le debe mostrar la pregunta nuevamente. Si bien el algoritmo exacto varía según la versión de SuperMemo, en general, los elementos que son más difíciles de recordar aparecen con mayor frecuencia.

Además de preguntas y respuestas de texto simple, la última versión de SuperMemo admite preguntas y respuestas con imágenes, video y HTML.

Desde 2002, SuperMemo cuenta con un conjunto único de características que lo distinguen de otros programas de repetición espaciada, llamado lectura incremental (IR o "creciente"). Mientras que las versiones anteriores se crearon para que los usuarios ingresaran la información que querían usar, usando IR, los usuarios pueden importar el texto del que quieren aprender. El usuario lee el texto dentro de SuperMemo y se proporcionan herramientas para marcar su ubicación en el texto y programarlo automáticamente para que se vuelva a visitar más tarde, extraer información valiosa y convertir extractos en preguntas para que el usuario aprenda. Al automatizar todo el proceso de lectura y extracción de conocimientos para ser recordados en el mismo programa, se ahorra tiempo de tener que preparar la información manualmente, y se puede usar la información sobre la naturaleza del aprendizaje para hacer que todo el proceso sea más natural para el usuario. Además, dado que el proceso de extracción de conocimiento a menudo puede conducir a la extracción de más información de la que realmente se puede recordar, se implementa un sistema de prioridad que permite al usuario asegurarse de que se recuerda la información más importante cuando no puede revisarla. toda la información en el sistema.

Algoritmos

Los algoritmos específicos que utiliza SuperMemo se han publicado y vuelto a implementar en otros programas.

Se han utilizado diferentes algoritmos; SM–0 se refiere al algoritmo original (no basado en computadora), mientras que SM-2 se refiere al algoritmo original basado en computadora lanzado en 1987 (usado en las versiones 1.0 a 3.0 de SuperMemo, conocido como SM-2 porque la versión de SuperMemo 2 fue el más popular de estos). Las versiones posteriores del software han afirmado optimizar aún más el algoritmo.

Piotr Woźniak, el desarrollador de los algoritmos SuperMemo, publicó la descripción de SM-5 en un artículo titulado Optimización del espaciado entre repeticiones en la práctica del aprendizaje. Se especifican pocos detalles en los algoritmos publicados más tarde de eso.

En 1995, SM-8, que aprovechó los datos recopilados por los usuarios de SuperMemo 6 y SuperMemo 7 y agregó una serie de mejoras que fortalecieron la validez teórica de la función de intervalos óptimos y permitieron acelerar su adaptación, fue introducido en SuperMemo 8.

En 2002, SM-11, el primer algoritmo SuperMemo que era resistente a la interferencia del retraso o el avance de las repeticiones, se introdujo en SuperMemo 11 (también conocido como SuperMemo 2002). En 2005, se modificó SM-11 para introducir límites en los parámetros A y B calculados a partir de los datos del Índice de calificaciones vs. olvido.

En 2011, SM-15, que eliminó notablemente dos debilidades de SM-11 que aparecerían en colecciones muy sobrecargadas con retrasos de elementos muy grandes, se introdujo en Supermemo 15.

En 2016, SM-17, la primera versión del algoritmo que incorpora el modelo de memoria de dos componentes, se presentó en SuperMemo 17.

La última versión del algoritmo SuperMemo es SM-18, lanzada en 2019.

Descripción del algoritmo SM-2

El primer algoritmo SuperMemo basado en computadora (SM-2) rastrea tres propiedades para cada tarjeta que se estudia:

• Número de repetición n, que es el número de veces que la tarjeta se ha recordado con éxito (que significa que se dio un grado ≥ 3) en una fila desde la última vez que no fue.
• El factor de facilidad EF, que indica de forma floja cómo es "fácil" la tarjeta (más precisamente, determina cuan rápido crece el intervalo de interrepetición). El valor inicial EF es 2.5.
• El intervalo de repetición I, que es la duración del tiempo (en días) SuperMemo esperará después de la revisión anterior antes de pedir al usuario que vuelva a revisar la tarjeta.

Cada vez que el usuario inicia una sesión de revisión, SuperMemo le proporciona al usuario las tarjetas cuya última revisión ocurrió hace al menos I días. Para cada revisión, el usuario intenta recordar la información y (después de mostrarle la respuesta correcta) especifica una calificación q (de 0 a 5) que indica una autoevaluación de la calidad de su respuesta, con cada grado que tiene el siguiente significado:

• 0: "Total blackout", completo fracaso para recordar la información.
• 1: Respuesta incorrecta, pero al ver la respuesta correcta se sintió familiar.
• 2: Respuesta incorrecta, pero al ver la respuesta correcta parecía fácil de recordar.
• 3: Respuesta correcta, pero requiere un esfuerzo significativo para recordar.
• 4: Respuesta correcta, después de cierta vacilación.
• 5: Respuesta correcta con perfecto recuerdo.

Luego se aplica el siguiente algoritmo para actualizar las tres variables asociadas con la tarjeta:

algoritmo SM-2 es entrada: grado de usuario qnúmero de repetición nfactor de facilidad EFintervalo I Producto: valores actualizados n, EF, y I si q ≥ 3 (respuesta incorrecta) entonces si n = 0 entonces I ← 1
 si n = 1 entonces I ← 6
 más I ← rondaI × EF)
 terminar siaumento n más (respuesta incorrecta) n ← 0
 I ← 1
 terminar si EF ← EF + (0.1 - 5 - q) × (0.08 + (5 − q) × 0.02)
 si EF c) 1.3 entonces EF ← 1.3
 terminar si retorno ()n, EF, I)

Una vez que se completan todas las revisiones programadas, SuperMemo le pide al usuario que vuelva a revisar las tarjetas que marcó con una calificación inferior a 4 repetidamente hasta que obtenga una calificación ≥ 4.

Implementaciones no SuperMemo

Algunos de los algoritmos se han vuelto a implementar en otros programas, a menudo gratuitos, como Anki, Mnemosyne y Emacs Org-mode's Org-drill. Vea la lista completa de software de tarjetas flash.

El algoritmo SM-2 ha demostrado ser más popular en otras aplicaciones y se usa (en forma modificada) en Anki y Mnemosyne, entre otros. Org-drill implementa SM-5 de forma predeterminada y, opcionalmente, otros algoritmos como SM-2 y un SM-8 simplificado.