Impara in modo rapido ed efficace
Inizia a studiare in un corso SuperMemo dalla sezione «Impara» e scopri nuove parole e nuove regole.
Dopo ogni scheda, valuta quanto bene la ricordi facendo clic su «Lo so», «Quasi» oppure «Non lo so».
In base alla tua valutazione, l’algoritmo SuperMemo pianifica i momenti ideali per i ripassi – proprio quando le conoscenze iniziano a svanire dalla memoria. In questo modo impari più velocemente, in maniera più efficace e duratura.
Quanto meglio ricordi una determinata informazione, tanto più lunghi sono gli intervalli che l’algoritmo stabilisce tra un ripasso e l’altro. Le conoscenze vengono così consolidate gradualmente nella memoria a lungo termine.
Ricorda che i ripassi intelligenti sono alla base di una memorizzazione rapida e duratura con il metodo SuperMemo. I tuoi progressi nello studio dipendono proprio da essi.
Se ti capita una giornata no e ti mancano l’energia o la motivazione, rinuncia per un po’ alle nuove schede e concentrati sulla sezione Ripassa. Anche completare solo pochi ripassi è un passo avanti!
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Il metodo SuperMemo, su cui si basano tutti i nostri corsi, è stato creato negli anni Ottanta da Piotr Woźniak – un giovane e brillante scienziato, studente di biologia molecolare, che aveva bisogno di un metodo efficace per studiare la biochimica e… il vocabolario inglese.
Nel 1991 siamo diventati la prima azienda al mondo a utilizzare i ripassi intelligenti (spaced repetition, o ripetizione dilazionata) per favorire l’apprendimento. Oggi questa soluzione è fonte d’ispirazione per quasi tutto il settore dell’istruzione.
Per saperne di più, leggi «The true history of spaced repetition», scritto dallo stesso Piotr Woźniak, e «Who invented spaced repetition?», scritto da Krzysztof Biedalak.
Diciamolo chiaramente: tutti dimentichiamo, e le prime informazioni a essere eliminate sono quelle che non utilizziamo quotidianamente o con regolarità. La curva dell’oblio è un grafico che mostra come, con il passare del tempo, diminuisce la probabilità di ricordare un’informazione appresa in precedenza.
Le conoscenze che riusciamo a utilizzare senza difficoltà subito dopo averle apprese svaniscono rapidamente dalla memoria, finché la capacità di richiamarle (in inglese: recall) scende quasi a zero. La maggior parte di noi ha osservato questo fenomeno durante la preparazione agli esami… Chi non ha mai seguito il principio «studiare a memoria – superare l’esame – dimenticare»?
Ti consigliamo l’articolo del nostro CEO, Krzysztof Biedalak: «The forgetting curve and repetitions, or why forgetting is an important element of learning». Curva dell’oblio. Fonte: ricerche SuperMemo
La capacità di richiamare una determinata informazione diminuisce rapidamente e inesorabilmente… fino al ripasso successivo. Dopo aver rinfrescato le conoscenze, il processo della curva dell’oblio ricomincia, ma il tempo che precede la dimenticanza successiva si allunga.
Naturalmente non esiste un’unica curva dell’oblio universale: la sua forma dipende dalle predisposizioni individuali, dalla quantità di materiale da studiare e persino dal momento della giornata. Vale inoltre la pena ricordare che la qualità con cui memorizziamo una determinata informazione dipende in larga misura da quanto bene essa si inserisce nella nostra rete di associazioni e collegamenti, cioè nelle informazioni già presenti nel cervello. Quanto migliore è il collegamento, tanto più facile risulta l’apprendimento. Ecco perché gli inizi con una nuova lingua sono generalmente difficili. Vale comunque la pena non arrendersi, perché in seguito imparare diventa sempre più facile e piacevole.
Il termine spaced repetition nasce dall’unione di due parole inglesi: spaced (distanziato, distribuito nel tempo) e repetition (ripetizione, ripasso). Come suggerisce la traduzione, la spaced repetition consiste nel programmare i ripassi a intervalli specifici, in modo da ridurne al minimo il numero e imparare così più velocemente. Da cosa dipendono questi intervalli? Prima di tutto dal ritmo individuale di memorizzazione e apprendimento: ogni persona ha predisposizioni diverse. Esistono però alcune regole relative alla memoria a lungo termine grazie alle quali il metodo SuperMemo risulta davvero efficace. In che modo influenzano i ripassi intelligenti? Osserviamo il grafico qui accanto.
Come funziona SuperMemo. Fonte: Wired
Nel grafico puoi innanzitutto osservare la curva dell’oblio descritta nella sezione precedente: quando memorizzi un’informazione per la prima volta, essa svanisce piuttosto rapidamente, poco dopo la fine dello studio. A ogni ripasso successivo, però, aumenta la probabilità di ricordare l’informazione nonostante il passare del tempo, e quindi gli intervalli tra un richiamo e l’altro possono allungarsi. Occorre tuttavia ricordare che, se lasciamo che una determinata informazione scompaia completamente dalla memoria, dobbiamo ricominciare da capo l’intero processo di ripasso. Per questo è importante iniziare con intervalli brevi e allungarli gradualmente. Per concludere, vale la pena citare una delle regole della memoria a lungo termine:
Quanto più tardi effettui il successivo ripasso riuscito di un’informazione, tanto più aumenta la sua stabilità.
In altre parole, quanto più tardi viene fissata la data del ripasso, tanto più saldamente il materiale viene consolidato nella memoria. C’è però un elemento importante: non puoi lasciare che ciò che stai imparando venga dimenticato del tutto. Il fondamento della spaced repetition e del metodo SuperMemo consiste quindi nel programmare i ripassi il più tardi possibile, ma in un momento in cui le informazioni hanno ancora un’elevata probabilità di essere ricordate, pari a circa il 90%. Analizzando il tuo ritmo di memorizzazione e i tuoi progressi, l’algoritmo SuperMemo cerca proprio questi momenti nella nostra applicazione.
Ti interessa il tema dei ripassi intelligenti? Leggi l’articolo del nostro CEO «Spaced repetition in learning – how does it work?».
Quando si parla di ripassi e memorizzazione, nella discussione compare solitamente Hermann Ebbinghaus – psicologo tedesco nato nel 1850 e uno dei più noti autori di studi sulla memoria. Poiché Internet è pieno di affermazioni contraddittorie e informazioni errate, è bene ricordare che Ebbinghaus non è l’inventore dei ripassi intelligenti (spaced repetition). Fu però il primo ad analizzare una questione molto importante: il rapporto tra il livello di ricordo e il passare del tempo, sebbene per un tipo molto specifico di informazione, come scoprirai tra poco.
Per i cento anni successivi, le ricerche di Hermann Ebbinghaus furono di fatto «messe da parte» e non vennero considerate una svolta scientifica. Solo pochi scienziati e professionisti continuarono a condurre esperimenti sulla memoria e sui ripassi. La vera svolta arrivò soltanto negli anni Ottanta, quando il giovane studente di biologia molecolare Piotr Woźniak decise non solo di individuare il corretto meccanismo della memoria, ma anche di utilizzare un computer per prevedere il momento ottimale dei ripassi successivi.
Per saperne di più sulle ricerche di Ebbinghaus, leggi gli articoli «Did Ebbinghaus invent spaced repetition?» e «Ebbinghaus and the forgetting curve – several facts about the German psychologist’s experiments and research», scritto dal nostro CEO.
Torniamo al 1982. Piotr Woźniak, ambizioso studente dell’Università Adam Mickiewicz di Poznań, si sente sempre più sopraffatto e frustrato dalla quantità di materiale da studiare all’università. A pesargli ancora di più è il fatto che tutto ciò che impara svanisce dalla sua memoria subito dopo ogni esame. Decide di cambiare questa situazione.
Inizia prendendo appunti di biochimica e inglese. Scrive tutte le informazioni necessarie su schede sotto forma di domande e risposte. Le consulta a intervalli irregolari, annotando ogni volta la data del ripasso e le informazioni che non è riuscito a ricordare.
In questo modo elabora i primi principi per formulare efficacemente le conoscenze. Con il tempo si accorge che ogni ripasso successivo possiede un proprio «ciclo di vita» (un determinato periodo durante il quale l’informazione ripassata rimane in memoria) e influisce sulla stabilità del ricordo. Sulla base dei primi dati raccolti nelle sue ricerche, il giovane studente crea la prima versione della propria curva dell’oblio.
Nel 1985 Piotr Woźniak decide di fare un ulteriore passo avanti e avvia una serie di esperimenti utilizzando parole inglesi. Questa volta si concentra sull’individuazione e sulla misurazione degli errori durante i ripassi successivi, separati da intervalli di durata diversa. In questo modo scopre che dopo ogni richiamo l’intervallo può essere allungato senza rischiare di dimenticare la parola. Nasce così la prima versione del metodo SuperMemo – su carta.
Nello stesso anno Woźniak inizia a studiare informatica al Politecnico di Poznań e acquista il suo primo computer, uno ZX Spectrum. Lo compra di seconda mano da una persona convinta di vendere… soltanto una tastiera. C’è però un problema: i dati possono essere caricati esclusivamente tramite una musicassetta. Questo limita le sue possibilità, ma non gli impedisce di proseguire le ricerche. Nel 1987 la famiglia gli offre un aiuto economico, grazie al quale Piotr Woźniak riesce finalmente ad acquistare un PC con disco rigido. A dicembre, tre mesi dopo l’acquisto, avvia la prima applicazione SuperMemo. Il programma utilizza una versione modificata dell’algoritmo SuperMemo, chiamata SM-2, che assegna a ogni informazione un livello di difficoltà distinto e stabilisce di conseguenza gli intervalli tra i ripassi. Ancora oggi SM-2 ispira molte applicazioni di ripetizione dilazionata: viene utilizzato, per esempio, da Anki e in passato anche da Quizlet.
Piotr Woźniak, tuttavia, non si adagia sugli allori. Negli anni successivi crea nuove versioni migliorate dell’algoritmo, perfezionandone la precisione e l’adattamento sia al materiale sia alle predisposizioni della persona che studia. Le ricerche pluriennali sulla memoria umana diventano la base di numerose tesi di laurea magistrale e di dottorato, compresa la sua. Per il metodo SuperMemo riceve molti riconoscimenti e il suo lavoro viene pubblicato da prestigiosi media come Wired e The Guardian.
In questa storia straordinaria va ricordato anche il 1991, anno in cui Piotr Woźniak e il suo amico Krzysztof Biedalak fondano SuperMemo World, un’azienda dedicata allo sviluppo e alla distribuzione dell’applicazione SuperMemo. La sua missione? Offrire a ogni persona la possibilità di imparare in modo efficace e piacevole e di acquisire competenze durature, utilizzabili per tutta la vita.
Per questo motivo il metodo SuperMemo è alla base della nostra offerta. Poco dopo, l’azienda inizia a concentrarsi sulla creazione dei propri corsi di lingua. Trent’anni dopo, continuiamo a portare avanti la nostra missione, lavorando costantemente allo sviluppo del metodo e della nostra offerta di corsi.
Vuoi conoscere la storia di SuperMemo in tutti i suoi dettagli più interessanti? Leggi l’articolo «The true history of spaced repetition», scritto dal protagonista stesso della storia, Piotr Woźniak, e l’articolo del nostro CEO «Who invented spaced repetition?».
Lo sviluppo del metodo SuperMemo non si è concluso con la creazione dei primi algoritmi di ripetizione dilazionata. La versione più avanzata dell’algoritmo messa a punto dal dott. Piotr Woźniak è SM-20, disponibile tramite la SuperMemo API. SM-20 utilizza l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale per creare un modello di memoria ottimale e adattarlo alle caratteristiche individuali dell’utente.
Fin dall’inizio, lo sviluppo del metodo SuperMemo si è basato sulla ricerca e i risultati del lavoro sull’ottimizzazione delle ripetizioni sono stati presentati anche in pubblicazioni scientifiche. SM-20 è la fase successiva di questo processo: combina decenni di conoscenze sulla memoria, modelli matematici, dati di apprendimento e metodi moderni di apprendimento automatico.
Nel 2026 ha debuttato la SuperMemo API, dando agli sviluppatori esterni accesso alla tecnologia SuperMemo. In questo modo, sviluppatori e aziende possono utilizzare l’algoritmo SM-20 nelle proprie applicazioni, piattaforme educative e altre soluzioni in cui è importante conservare le conoscenze a lungo termine. La SuperMemo API consente di implementare ripetizioni intelligenti avanzate senza dover creare da zero un proprio algoritmo. Il motore può supportare, tra le altre cose:
Il metodo SuperMemo si basa sulle ripetizioni intelligenti, cioè sul ripasso del materiale a intervalli calcolati individualmente. Invece di ripetere tutte le informazioni con la stessa frequenza, le ripassi esattamente nel momento in cui devono essere consolidate.
In ogni scheda di esercizio del corso, valuti quanto bene ricordi una determinata informazione scegliendo tra «Lo so», «Quasi» e «Non lo so». L’algoritmo analizza i tuoi risultati e li utilizza per programmare la ripetizione successiva.
L’algoritmo analizza la cronologia di apprendimento, i risultati delle ripetizioni successive e il modo in cui memorizzi le singole informazioni. Sulla base di questi dati, prevede la probabilità che tu ricordi ancora il materiale e sceglie il momento appropriato per la ripetizione successiva.
L’obiettivo è programmare la ripetizione nel momento più lontano possibile, ma prima che il rischio di dimenticare diventi troppo elevato. Di conseguenza, le informazioni che ricordi bene compaiono sempre meno spesso, permettendoti di dedicare più tempo al materiale che richiede davvero ulteriore lavoro.
L’efficacia di un algoritmo di ripetizioni intelligenti dipende soprattutto dalla precisione con cui riesce a prevedere la probabilità che un determinato utente ricordi ancora una specifica informazione. Più accurate sono queste previsioni, meglio si possono adattare i tempi delle ripetizioni successive ai processi di memoria individuali.
In pratica, la qualità dell’algoritmo influisce sia sul tempo dedicato all’apprendimento sia sulla ritenzione delle conoscenze, cioè sulla quantità di informazioni che rimane in memoria. Una pianificazione precisa delle ripetizioni può far risparmiare persino centinaia di ore di studio all’anno, mantenendo al contempo un livello di memorizzazione più elevato.
Com’è possibile? In primo luogo, l’algoritmo non programma troppo presto le ripetizioni delle informazioni ancora ben ricordate. Rimandarle aiuta a evitare lavoro inutile. In secondo luogo, se l’utente ricorda ancora un’informazione dopo un intervallo più lungo, ripeterla in quel momento successivo può consolidarla in modo più efficace e aumentare la stabilità della traccia mnestica.
In questo modo, SuperMemo aiuta a ridurre le ripetizioni superflue e a utilizzare meglio il tempo dedicato all’apprendimento.
Sì. Il metodo SuperMemo è stato sviluppato negli anni Ottanta grazie agli esperimenti di Piotr Woźniak sulla memoria, sull’oblio e sugli intervalli ottimali tra le ripetizioni. SuperMemo ha aperto la strada allo sviluppo degli algoritmi di ripetizione dilazionata e da molti anni è un leader in questo settore.
La ricerca sul metodo e sui suoi modelli di memoria è proseguita nei decenni successivi e i risultati hanno costituito la base di pubblicazioni scientifiche e studi accademici. Le generazioni successive dell’algoritmo sono state sviluppate utilizzando nuovi modelli di memoria, analisi dei dati e osservazioni dei reali processi di apprendimento degli utenti.
SM-2 è una delle prime versioni dell’algoritmo SuperMemo. È stato sviluppato negli anni Ottanta e successivamente reso disponibile al pubblico. Grazie alla sua semplicità e accessibilità, è diventato fonte d’ispirazione per molte applicazioni che utilizzano la ripetizione dilazionata.
Tuttavia, SuperMemo non ha smesso di sviluppare la propria tecnologia con SM-2. Già quando quell’algoritmo fu pubblicato, utilizzavamo algoritmi molto più avanzati ed efficaci, e nei decenni successivi ne sono state sviluppate nuove generazioni. SM-20 è la versione più recente dell’algoritmo SuperMemo.
La qualità di un algoritmo di pianificazione delle ripetizioni dipende da quanto bene riesce a prevedere la probabilità che un determinato utente ricordi una specifica informazione in un dato momento. Sulla base di questa previsione vengono programmate le ripetizioni successive, per esempio quando la probabilità di ricordare scende al 90%. Pertanto, un algoritmo che non riesce a formulare bene questo tipo di previsione è di bassa qualità, e maggiore è la precisione della previsione, maggiore è la qualità dell’algoritmo. Studiando con un algoritmo di buona qualità, puoi essere certo di utilizzare il tempo di apprendimento in modo efficiente, cioè di non sprecarlo in ripetizioni inutili o tardive. Puoi inoltre avere certezza dei risultati dell’apprendimento, ossia del raggiungimento del livello di memorizzazione previsto e quindi della ritenzione delle conoscenze che acquisisci.
No. Il metodo può supportare l’apprendimento di molti tipi di conoscenze che possono essere presentate sotto forma di domande, risposte, concetti o altri elementi da memorizzare. Oltre a utilizzare corsi di lingua già pronti, gli utenti di SuperMemo possono anche creare corsi e materiali di apprendimento propri.
L’algoritmo SM-20 è inoltre disponibile per aziende e sviluppatori tramite la SuperMemo API. Ciò significa che le ripetizioni intelligenti di SuperMemo possono essere utilizzate in applicazioni educative, strumenti per il vocabolario e flashcard, sistemi di preparazione agli esami, programmi di formazione aziendale e soluzioni basate sull’IA.
