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. [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 ha sido propuesto para una instrucción eficiente por varios psicólogos ya en la década de 1930. [3]
El método está disponible como programa de ordenador 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 ordenador. [4]
La versión de escritorio de SuperMemo comenzó como un software de tarjetas didácticas (SuperMemo 1.0 (1987)). [5] A partir de SuperMemo 10 (2000), comenzó a admitir la lectura incremental . [6]
El programa SuperMemo almacena una base de datos de preguntas y respuestas creadas 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. El usuario responde a la pregunta y califica su relativa facilidad de recordar (con calificaciones de 0 a 5, siendo 0 la más difícil y 5 la más fácil) y su calificación se utiliza para calcular cuándo 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. [2]
Además de preguntas y respuestas de texto simple, la última versión de SuperMemo admite preguntas y respuestas con imágenes, videos y HTML. [7]
Desde el año 2000, [6] SuperMemo cuenta con un conjunto único de características que lo distinguen de otros programas de repetición espaciada, denominados lectura incremental (IR o "increading" [8] ). Mientras que las versiones anteriores se basaban en que los usuarios ingresaban la información que querían usar, con 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 la ubicación de uno en el texto y programarlo automáticamente para volver a leerlo más tarde, extraer información valiosa y convertir los extractos en preguntas para que el usuario aprenda. Al automatizar todo el proceso de lectura y extracción de conocimiento para recordarlo todo en el mismo programa, se ahorra tiempo al no tener que preparar la información manualmente y se pueden utilizar los 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 recordar la información más importante cuando no puede revisar toda la información en el sistema. [9]
Los algoritmos específicos que utiliza SuperMemo se han publicado y se han 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 2 de SuperMemo era la más popular de estas). [10] [11] 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. En los algoritmos publicados posteriormente se especifican pocos detalles.
En 1995 se introdujo en SuperMemo 8 el SM-8, que capitalizó los datos recogidos 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. [12]
En 2002, se introdujo SM-11, el primer algoritmo SuperMemo resistente a la interferencia causada por el retraso o el avance de las repeticiones (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 calificación frente al índice de olvido. [12]
En 2011, se introdujo en Supermemo 15 SM-15, que eliminó notablemente dos debilidades de SM-11 que aparecerían en colecciones muy sobrecargadas con grandes demoras en la entrega de artículos. [12]
En 2016, SM-17, la primera versión del algoritmo que incorpora el modelo de memoria de dos componentes, se introdujo en SuperMemo 17. [13]
La última versión del algoritmo SuperMemo es SM-18, lanzada en 2019. [14]
El primer algoritmo SuperMemo basado en computadora (SM-2) [11] rastrea tres propiedades para cada tarjeta en estudio:
Cada vez que el usuario inicia una sesión de repaso, SuperMemo le proporciona las tarjetas cuya última revisión se produjo hace al menos 1 día. Para cada repaso, el usuario intenta recordar la información y (después de que se le muestra la respuesta correcta) especifica una calificación q (de 0 a 5) que indica una autoevaluación de la calidad de su respuesta, y cada calificación tiene el siguiente significado:
Luego se aplica el siguiente algoritmo [15] para actualizar las tres variables asociadas a la tarjeta:
El algoritmo SM-2 se ingresa como sigue: grado de usuario q número de repetición n factor de facilidad EF intervalo 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 ← round( I × EF ) fin si incremento n de lo contrario (respuesta incorrecta) n ← 0 I ← 1 fin si EF ← EF + (0,1 − (5 − q ) × (0,08 + (5 − q ) × 0,02)) si EF < 1,3 entonces EF ← 1,3 fin si devuelve ( n , EF , I )
Una vez completadas todas las revisiones programadas, SuperMemo le pide al usuario que vuelva a revisar las tarjetas que marcó con una calificación menor a 4 repetidamente hasta que otorgue 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 . Ver la lista completa de software de tarjetas didácticas .
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.