Rápido y eficaz
Empieza a aprender en un curso de SuperMemo desde la sección «Aprender» y descubre nuevas palabras y reglas.
Después de cada tarjeta, evalúa cuánto recuerdas haciendo clic en «Lo sé», «Casi» o «No lo sé».
A partir de esta valoración, el algoritmo de SuperMemo programa los momentos ideales para los repasos – justo cuando el conocimiento empieza a desaparecer de la memoria. Así aprendes más rápido, de forma más eficaz y duradera.
Cuanto mejor recuerdas una información, más largos son los intervalos que el algoritmo establece entre los distintos repasos, y el conocimiento se consolida gradualmente en la memoria a largo plazo.
Recuerda que los repasos inteligentes son la base de una memorización rápida y duradera con el método SuperMemo. Tu progreso en el aprendizaje depende precisamente de ellos.
Si tienes un mal día y te faltan energía o ganas, deja a un lado las tarjetas nuevas y concéntrate en la sección Repasar. ¡Incluso completar unos pocos repasos ya supone avanzar!
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El método SuperMemo, en el que se basan todos nuestros cursos, fue creado en la década de 1980 por Piotr Woźniak – un joven y brillante científico y estudiante de biología molecular que necesitaba una forma eficaz de aprender bioquímica y… vocabulario inglés.
En 1991 nos convertimos en la primera empresa del mundo en utilizar repasos inteligentes (spaced repetition o repetición espaciada) para apoyar el aprendizaje. Hoy esta solución sirve de inspiración a casi todo el sector educativo.
Para saber más, consulta el artículo «The true history of spaced repetition», escrito por el propio Piotr Woźniak, y «Who invented spaced repetition?», escrito por Krzysztof Biedalak.
Seamos claros: todos olvidamos, y lo primero que suele desaparecer es la información que no utilizamos a diario o con regularidad. La curva del olvido es un gráfico que muestra cómo, con el paso del tiempo, disminuye la probabilidad de recordar una información aprendida anteriormente.
Los conocimientos que podemos utilizar sin dificultad justo después de aprenderlos desaparecen rápidamente de la memoria, hasta que la capacidad de evocación (en inglés, recall) cae casi a cero. La mayoría de nosotros ha observado este fenómeno al estudiar para los exámenes… ¿Quién no ha seguido alguna vez el principio de «memorizar – aprobar – olvidar»?
Te recomendamos el artículo de nuestro CEO, Krzysztof Biedalak: «The forgetting curve and repetitions, or why forgetting is an important element of learning». Curva del olvido. Fuente: investigación de SuperMemo
Nuestra capacidad para evocar una determinada información disminuye de forma rápida e implacable… hasta el siguiente repaso. Después de refrescar los conocimientos, todo el proceso de la curva del olvido vuelve a comenzar, pero el tiempo hasta el siguiente olvido se alarga.
Por supuesto, no existe una única curva del olvido universal. Su forma depende de las características individuales de cada persona, de la cantidad de material que hay que aprender e incluso del momento del día. También conviene señalar que la eficacia con la que memorizamos una información depende en gran medida de lo bien que encaje en nuestra red de asociaciones y conexiones, es decir, en la información que ya existe en el cerebro. Cuanto mejor encaje, más fácil será aprenderla. Por eso los comienzos con un idioma nuevo suelen ser difíciles. Sin embargo, merece la pena no rendirse, porque después aprender resulta cada vez más fácil y agradable.
El término spaced repetition combina dos palabras inglesas: spaced (espaciado, distribuido en el tiempo) y repetition (repetición, repaso). Como indica la propia traducción, la idea de la repetición espaciada consiste en programar repasos a intervalos determinados, lo que permite reducir al mínimo su número y aprender más rápido. ¿De qué dependen estos intervalos? Sobre todo de nuestro ritmo individual de memorización y aprendizaje – cada persona tiene sus propias características. Sin embargo, existen varias reglas relacionadas con la memoria a largo plazo que hacen que el método SuperMemo resulte realmente eficaz. ¿Cómo influyen en los repasos inteligentes? Observa el gráfico de al lado.
Cómo funciona SuperMemo. Fuente: Wired
En el gráfico puedes observar primero la curva del olvido de la sección anterior: cuando memorizas una información por primera vez, desaparece de la memoria con bastante rapidez, poco después de terminar el aprendizaje. Pero con cada nuevo repaso aumenta la probabilidad de recordar la información a pesar del paso del tiempo, por lo que los intervalos entre los recordatorios se alargan. Sin embargo, si una información desaparece por completo de la memoria, hay que empezar de nuevo todo el proceso de repaso. Por eso es tan importante comenzar con intervalos cortos y aumentarlos gradualmente. Para terminar, merece la pena citar una de las reglas de la memoria a largo plazo:
Cuanto más tarde realices el siguiente repaso eficaz de una información, más aumentará su estabilidad.
En otras palabras, cuanto más tarde se programe la fecha del repaso, mejor se consolidará el material en la memoria. Pero hay una condición importante: no puedes permitir que lo que estás aprendiendo se olvide por completo. Por eso, la base de la spaced repetition y del método SuperMemo consiste en programar los repasos lo más tarde posible, pero todavía en un momento en el que la información tenga una alta probabilidad de recordarse, aproximadamente del 90%. Al analizar tu ritmo de memorización y tu progreso en el aprendizaje, el algoritmo de SuperMemo busca precisamente esos momentos para ti en la aplicación.
¿Te interesa el tema de los repasos inteligentes? Lee el artículo de nuestro CEO «Spaced repetition in learning – how does it work?».
Cuando se habla de repasos y memorización, suele aparecer en la conversación Hermann Ebbinghaus – psicólogo alemán nacido en 1850 y uno de los investigadores de la memoria más conocidos. Como Internet está lleno de afirmaciones contradictorias y desinformación, conviene recordar que Ebbinghaus no fue el creador de los repasos inteligentes o spaced repetition. Sin embargo, fue el primero en analizar una cuestión muy importante: la relación entre el nivel de recuerdo y el paso del tiempo, aunque para un tipo de información muy específico, como verás a continuación.
Durante los cien años siguientes, los estudios de Hermann Ebbinghaus quedaron prácticamente «guardados en un cajón» y no se consideraron un gran avance científico. Solo unos pocos científicos y profesionales siguieron realizando experimentos sobre la memoria y los repasos. El verdadero avance no llegó hasta la década de 1980, cuando el joven estudiante de biología molecular Piotr Woźniak decidió no solo descubrir el mecanismo correcto de la memoria, sino también utilizar un ordenador para predecir el momento óptimo de los siguientes repasos.
Puedes encontrar más información sobre los estudios de Ebbinghaus en los artículos «Did Ebbinghaus invent spaced repetition?» y «Ebbinghaus and the forgetting curve – several facts about the German psychologist’s experiments and research», escrito por nuestro CEO.
Viajemos hasta 1982. Piotr Woźniak, un ambicioso estudiante de la Universidad Adam Mickiewicz de Poznań, se siente cada vez más abrumado y frustrado por la cantidad de material que tiene que estudiar en la universidad. Lo que más le molesta es que todo desaparece de su memoria justo después de cada examen. Decide cambiar esta situación.
Empieza tomando apuntes de bioquímica e inglés. Anota toda la información necesaria en tarjetas, en forma de preguntas y respuestas. Las consulta a intervalos irregulares y registra cada vez la fecha del repaso y la información que no ha conseguido memorizar.
De este modo desarrolla los primeros principios para formular el conocimiento de manera eficaz. Con el tiempo observa que cada nuevo repaso tiene su propio «ciclo de vida» (un periodo determinado durante el cual la información repasada permanece en la memoria) e influye en la estabilidad de la memorización. A partir de los primeros datos de sus estudios, el joven estudiante crea la primera versión de su propia curva del olvido.
En 1985, Piotr Woźniak decide ir un paso más allá y comienza una serie de experimentos con palabras inglesas. Esta vez se centra en detectar y medir los errores durante los sucesivos repasos, separados por intervalos de distinta duración. Así descubre que después de cada evocación correcta, el intervalo puede ampliarse sin aumentar el riesgo de olvidar la palabra. De este modo nace la primera versión del método SuperMemo – todavía sobre el papel.
Ese mismo año, Woźniak empieza a estudiar informática en la Universidad Politécnica de Poznań y compra su primer ordenador, un ZX Spectrum. Lo adquiere de segunda mano a una persona convencida de que está vendiendo… únicamente un teclado. Pero hay un problema: los datos solo pueden cargarse mediante una cinta de casete. Esto limita sus posibilidades, pero no le impide continuar con la investigación. En 1987, su familia le presta ayuda económica, gracias a la cual Piotr Woźniak consigue por fin un ordenador personal con disco duro. En diciembre, tres meses después de comprarlo, pone en marcha la primera aplicación SuperMemo. El programa utiliza una versión modificada del algoritmo SuperMemo, denominada SM-2, que asigna un grado de dificultad independiente a cada información y, a partir de él, determina los intervalos entre los repasos. Hasta hoy, SM-2 sigue inspirando muchas aplicaciones de repetición: lo utiliza, por ejemplo, Anki, y anteriormente también lo utilizó Quizlet.
Sin embargo, Piotr Woźniak no se conforma con sus logros. Durante los años siguientes crea nuevas versiones mejoradas del algoritmo, aumentando su precisión y su adaptación al material y a las características de cada estudiante. Años de investigación sobre la memoria humana se convierten en la base de numerosas tesis de máster y doctorado, incluida la suya. Por el método SuperMemo recibe numerosos premios y su trabajo aparece en medios prestigiosos como Wired y The Guardian.
En esta extraordinaria historia también hay que destacar el año 1991, cuando Piotr Woźniak y su amigo Krzysztof Biedalak fundan SuperMemo World, una empresa dedicada al desarrollo y la distribución de la aplicación SuperMemo. ¿Su misión? Dar a todas las personas la posibilidad de aprender de forma eficaz y agradable y adquirir habilidades duraderas que puedan utilizar durante toda la vida.
Por eso el método SuperMemo constituye la base de nuestra oferta. Poco después, la empresa empieza a centrarse en el desarrollo de sus propios cursos de idiomas. Treinta años más tarde, seguimos cumpliendo nuestra misión y trabajamos continuamente en el desarrollo del método y de nuestra oferta de cursos.
¿Quieres conocer la historia de SuperMemo con todos sus detalles más interesantes? Lee el artículo «The true history of spaced repetition», escrito por el propio protagonista de la historia, Piotr Woźniak, y el artículo de nuestro CEO «Who invented spaced repetition?».
El desarrollo del método SuperMemo no terminó con la creación de los primeros algoritmos de repetición espaciada. La versión más avanzada del algoritmo desarrollada por el Dr. Piotr Woźniak es SM-20, disponible a través de la SuperMemo API. SM-20 utiliza aprendizaje automático e inteligencia artificial para crear un modelo de memoria óptimo y adaptarlo a las características individuales del usuario.
Desde el principio, el desarrollo del método SuperMemo se ha basado en la investigación, y los resultados de los trabajos sobre la optimización de las repeticiones también se han presentado en publicaciones científicas. SM-20 es la siguiente etapa de este proceso: combina décadas de conocimiento sobre la memoria, modelos matemáticos, datos de aprendizaje y métodos modernos de aprendizaje automático.
En 2026 debutó la SuperMemo API, dando a desarrolladores externos acceso a la tecnología de SuperMemo. Gracias a ello, desarrolladores y empresas pueden utilizar el algoritmo SM-20 en sus propias aplicaciones, plataformas educativas y otras soluciones en las que sea importante retener conocimientos a largo plazo. La SuperMemo API permite implementar repeticiones inteligentes avanzadas sin tener que crear un algoritmo propio desde cero. El motor puede utilizarse, entre otras cosas, en:
El método SuperMemo se basa en repeticiones inteligentes, es decir, en repasar el material en intervalos calculados individualmente. En lugar de volver a toda la información con la misma frecuencia, la repasas exactamente en el momento en que necesita reforzarse.
En cada tarjeta de ejercicio del curso, evalúas lo bien que recuerdas una información eligiendo entre «Lo sé», «Casi» y «No lo sé». El algoritmo analiza tus resultados y, basándose en ellos, programa la siguiente repetición.
El algoritmo analiza tu historial de aprendizaje, los resultados de las repeticiones sucesivas y la forma en que recuerdas cada información. A partir de estos datos, predice la probabilidad de que sigas recordando el material y selecciona el momento adecuado para la siguiente repetición.
El objetivo es programar la repetición en el momento más lejano posible, pero antes de que el riesgo de olvido sea demasiado alto. De este modo, la información que recuerdas bien aparece cada vez con menos frecuencia y puedes dedicar más tiempo al material que realmente requiere trabajo.
La eficacia de un algoritmo de repeticiones inteligentes depende, ante todo, de la precisión con la que pueda predecir la probabilidad de que un usuario concreto siga recordando una información determinada. Cuanto más exactas sean estas predicciones, mejor podrán adaptarse las fechas de las siguientes repeticiones a los procesos de memoria individuales.
En la práctica, la calidad del algoritmo influye tanto en el tiempo dedicado al aprendizaje como en la retención de conocimientos, es decir, en la cantidad de información que permanece en la memoria. Una programación precisa de las repeticiones puede ahorrar incluso cientos de horas de aprendizaje al año y, al mismo tiempo, mantener un nivel de retención más alto.
¿Cómo es posible? En primer lugar, el algoritmo no programa demasiado pronto las repeticiones de la información que todavía se recuerda bien. Aplazarlas ayuda a evitar trabajo innecesario. En segundo lugar, si el usuario sigue recordando una información después de un intervalo más largo, repetirla en ese momento posterior puede reforzarla con mayor eficacia y aumentar la estabilidad de la huella de memoria.
De este modo, SuperMemo ayuda a reducir las repeticiones innecesarias y a aprovechar mejor el tiempo dedicado al aprendizaje.
Sí. El método SuperMemo se desarrolló en la década de 1980 como resultado de los experimentos de Piotr Woźniak sobre la memoria, el olvido y los intervalos óptimos entre repeticiones. SuperMemo fue pionero en el desarrollo de algoritmos de repetición espaciada y lleva muchos años siendo líder en este campo.
La investigación sobre el método y sus modelos de memoria continuó durante las décadas siguientes, y sus resultados sirvieron de base para publicaciones científicas y trabajos académicos. Las sucesivas generaciones del algoritmo se desarrollaron a partir de nuevos modelos de memoria, análisis de datos y observaciones de los procesos reales de aprendizaje de los usuarios.
SM-2 es una de las primeras versiones del algoritmo de SuperMemo. Se desarrolló en la década de 1980 y posteriormente se puso a disposición del público. Por su sencillez y accesibilidad, se convirtió en una inspiración para muchas aplicaciones que utilizan la repetición espaciada.
Sin embargo, SuperMemo no dejó de desarrollar su tecnología con SM-2. Cuando se publicó ese algoritmo, ya utilizábamos algoritmos mucho más avanzados y eficaces, y durante las décadas siguientes se desarrollaron nuevas generaciones. SM-20 es la versión más reciente del algoritmo de SuperMemo.
La calidad de un algoritmo de programación de repeticiones se expresa en lo bien que puede predecir la probabilidad de que un usuario concreto recuerde una información determinada en un momento específico. A partir de esta predicción se programan las siguientes repeticiones, por ejemplo, cuando la probabilidad de recordar desciende al 90 %. Por eso, un algoritmo que no sea capaz de realizar bien este tipo de predicciones es de baja calidad, y cuanto mayor sea la precisión de la predicción, mayor será la calidad del algoritmo. Al aprender con un algoritmo de buena calidad, puedes tener la seguridad de que utilizas tu tiempo de aprendizaje de forma eficiente, es decir, que no lo pierdes en repeticiones innecesarias o demasiado tardías. También puedes tener la seguridad de alcanzar los resultados de aprendizaje previstos: el nivel objetivo de recuerdo y, por tanto, la retención de los conocimientos que adquieres.
No. El método puede ayudar a aprender muchos tipos de conocimientos que puedan presentarse en forma de preguntas, respuestas, conceptos u otros elementos destinados a memorizarse. Además de utilizar cursos de idiomas ya preparados, los usuarios de SuperMemo también pueden crear sus propios cursos y materiales de aprendizaje.
El algoritmo SM-20 también está disponible para empresas y desarrolladores a través de la SuperMemo API. Esto significa que las repeticiones inteligentes de SuperMemo pueden utilizarse en aplicaciones educativas, herramientas de vocabulario y tarjetas didácticas, sistemas de preparación de exámenes, programas de formación corporativa y soluciones basadas en IA.
