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 la actualidad. [2] Se basa en la investigación sobre 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. [3]
El método está disponible como programa informático para Windows , Windows CE , Windows Mobile , ( Pocket PC ), Palm OS ( PalmPilot ), etc. El software del curso de la misma empresa ( SuperMemo World ) también se puede utilizar en un navegador web o incluso sin computadora. [4]
La versión de escritorio de SuperMemo (desde SuperMemo 10 (2000)) admite la lectura incremental , así como la creación tradicional de tarjetas didácticas de preguntas y respuestas. [5]
El programa SuperMemo almacena una base de datos de preguntas y respuestas construida 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 de recuerdo, con calificaciones de 0 a 5 (0 es el más difícil, 5 es el más fácil), y su calificación se utiliza 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 más frecuencia. [2]
Además de preguntas y respuestas de texto simples, la última versión de SuperMemo admite imágenes, videos y preguntas y respuestas en HTML. [6]
Desde el año 2000, [5] SuperMemo ha tenido un conjunto único de características que lo distinguen de otros programas de repetición espaciada, llamado lectura incremental (IR o "increasing" [7] ). Mientras que las versiones anteriores se crearon en torno a que los usuarios ingresaran la información que querían usar, usando IR, los usuarios pueden importar texto del que quieran aprender. El usuario lee el texto dentro de SuperMemo y se proporcionan herramientas para marcar su ubicación en el texto y programarlo automáticamente para volver a visitarlo 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 recordar, todo en el mismo programa, se ahorra tiempo al tener que preparar la información manualmente y se pueden utilizar conocimientos 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 prioridades que permite al usuario asegurarse de que la información más importante se recuerde cuando no pueda revisar toda la información. en el sistema. [8]
Los algoritmos específicos que utiliza SuperMemo se han publicado y reimplementado 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 (utilizado en las versiones 1.0 a 3.0 de SuperMemo, denominado SM-2 porque la versión 2 de SuperMemo fue el más popular de ellos). [9] [10] 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 de repeticiones en la práctica del aprendizaje. Se especifican pocos detalles en los algoritmos publicados posteriormente.
En 1995, se introdujo en SuperMemo el SM-8, que aprovechó los datos recopilados por los usuarios de SuperMemo 6 y SuperMemo 7 y añadió una serie de mejoras que reforzaron la validez teórica de la función de intervalos óptimos y permitieron acelerar su adaptación. 8. [11]
En 2002, SM-11, el primer algoritmo SuperMemo resistente a la interferencia del retraso o avance de las repeticiones, se introdujo en SuperMemo 11 (también conocido como SuperMemo 2002). En 2005, SM-11 fue modificado para introducir límites en los parámetros A y B calculados a partir de los datos del índice de calificación versus olvido. [11]
En 2011, SM-15, que eliminó notablemente dos debilidades de SM-11 que aparecerían en colecciones muy sobrecargadas con retrasos muy grandes en los artículos, se introdujo en Supermemo 15. [11]
En 2016, SM-17, la primera versión del algoritmo que incorpora el modelo de memoria de dos componentes, se introdujo en SuperMemo 17. [12]
La última versión del algoritmo SuperMemo es SM-18, lanzada en 2019. [13]
El primer algoritmo SuperMemo basado en computadora (SM-2) [10] rastrea tres propiedades para cada tarjeta que se estudia:
Cada vez que el usuario inicia una sesión de revisión, SuperMemo le proporciona las tarjetas cuya última revisión ocurrió hace al menos un día. Para cada revisión, el usuario intenta recordar la información y (después de que se le muestre la respuesta correcta) especifica una calificación q (de 0 a 5) que indica una autoevaluación de la calidad de su respuesta, teniendo cada calificación el siguiente significado:
Luego se aplica el siguiente algoritmo [14] para actualizar las tres variables asociadas a la tarjeta:
Se ingresa el algoritmo SM-2 : grado de usuario q número de repetición n factor de facilidad intervalo EF I salida: valores actualizados de n , EF e I si q ≥ 3 (respuesta correcta) entonces si n = 0 entonces I ← 1 de lo contrario si n = 1 entonces I ← 6 de lo contrario I ← ronda ( I × EF ) finaliza si incremento n de lo contrario (respuesta incorrecta) n ← 0 I ← 1 terminara si EF ← EF + (0.1 − (5 − q ) × (0.08 + (5 − q ) × 0.02)) si EF < 1.3 entonces EF ← 1.3 final si retorno ( n , EF , I )
Una vez completadas todas las revisiones programadas, SuperMemo le pide al usuario que vuelva a revisar las tarjetas que haya marcado con una calificación inferior a 4 repetidamente hasta que obtenga una calificación ≥ 4.
Algunos de los algoritmos se han vuelto a implementar en otros programas, a menudo gratuitos , como Anki , Mnemosyne y Org-drill de Emacs Org-mode . Vea la lista completa de software de tarjetas flash .
El algoritmo SM-2 ha demostrado ser el más popular en otras aplicaciones y se utiliza (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.