Cartas que vuelven justo a tiempo
Cada carta que aprendes recibe una fecha de vencimiento, y la lista de pendientes de tu Journal es Riff pidiéndotela de vuelta. El ritmo no viene grabado en piedra: el Pace que elegiste en el onboarding, de Easygoing a All in, decide cuánto aprieta el calendario.
Debajo trabajan dos capas de ciencia. La veterana es el efecto de espaciado: un metaanálisis de 317 experimentos muestra que lo aprendido dura más cuando los repasos se reparten en el tiempo y los intervalos van creciendo, en lugar de amontonarse en una tarde.
La capa nueva es el planificador. El calendario de repasos de Riff se apoya en un modelo de memoria salido de la investigación reciente en aprendizaje automático, publicado en una conferencia puntera de ciencia de datos y ajustado con más de doscientos millones de repasos reales. Carta a carta, estima a qué velocidad se te va borrando el recuerdo y pide el repaso justo antes de que el olvido gane la partida.
El Pace es la parte honesta del trato. Apuntar a retener más significa más repasos al día; una meta más suave, menos. El algoritmo afina el cuándo. Tú eliges la carga que debe respetar.
La investigación
- A stochastic shortest path algorithm for optimizing spaced repetition scheduling. Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 4381–4390. DOI ↗
- Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380. DOI ↗
Las referencias se citan en su inglés original.
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