Aprenda de forma rápida e eficaz
Comece seus estudos em um curso SuperMemo pela seção “Aprender” e conheça novas palavras e regras.
Depois de cada cartão, avalie o quanto você se lembra dele clicando em “Sei”, “Quase” ou “Não sei”.
Com base nessa avaliação, o algoritmo SuperMemo programa os momentos ideais para as revisões – exatamente quando o conhecimento começa a desaparecer da memória. Assim, você aprende mais rápido, com mais eficiência e por muito mais tempo.
Quanto melhor você se lembra de uma informação, maiores são os intervalos que o algoritmo estabelece entre as revisões, e o conhecimento é gradualmente consolidado na memória de longo prazo.
Lembre-se de que as revisões inteligentes são a base da memorização rápida e duradoura no método SuperMemo. É delas que depende o seu progresso nos estudos.
Se você estiver em um dia ruim, sem energia ou motivação, deixe os novos cartões de lado e concentre-se na seção Revisar. Mesmo algumas revisões concluídas já representam um passo à frente!
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O método SuperMemo, no qual todos os nossos cursos se baseiam, foi criado na década de 1980 por Piotr Woźniak – um jovem e talentoso cientista e estudante de biologia molecular que precisava de uma maneira eficaz de aprender bioquímica e… vocabulário em inglês.
Em 1991, nos tornamos a primeira empresa do mundo a usar revisões inteligentes (spaced repetition, ou repetição espaçada) para apoiar a aprendizagem. Hoje, essa solução inspira praticamente todo o setor educacional.
Para saber mais, leia o artigo “The true history of spaced repetition”, escrito pelo próprio Piotr Woźniak, e “Who invented spaced repetition?”, escrito por Krzysztof Biedalak.
Vamos falar claramente: todos nós esquecemos, e as primeiras informações a desaparecer são aquelas que não usamos no dia a dia ou com regularidade. A curva do esquecimento é um gráfico que mostra como, com o passar do tempo, diminui a probabilidade de lembrarmos uma informação memorizada anteriormente.
O conhecimento que conseguimos usar sem dificuldade logo após aprender desaparece rapidamente da memória, até que a capacidade de evocação (em inglês: recall) caia quase a zero. A maioria de nós já observou esse fenômeno ao estudar para provas… Quem nunca seguiu a lógica “decorar – passar – esquecer”?
Recomendamos o artigo do nosso CEO, Krzysztof Biedalak: “The forgetting curve and repetitions, or why forgetting is an important element of learning”. Curva do esquecimento. Fonte: pesquisas do SuperMemo
Nossa capacidade de evocar uma informação diminui de forma rápida e implacável… até a próxima revisão. Depois de relembrar o conteúdo, todo o processo da curva do esquecimento começa novamente, mas o tempo até o próximo esquecimento aumenta.
É claro que não existe uma única curva do esquecimento universal. Seu formato depende das características individuais de cada pessoa, da quantidade de conteúdo a aprender e até do horário do dia. Também vale destacar que a eficiência com que memorizamos uma informação depende bastante de como ela se encaixa em nossa rede de associações e conexões, ou seja, nas informações que já existem em nosso cérebro. Quanto melhor esse encaixe, mais fácil é aprender. Por isso, o início do aprendizado de um novo idioma costuma ser difícil. Mesmo assim, vale a pena não desistir, porque depois tudo fica cada vez mais fácil e prazeroso.
O termo spaced repetition combina duas palavras em inglês: spaced (espaçado, distribuído ao longo do tempo) e repetition (repetição, revisão). Como a própria tradução indica, a ideia da repetição espaçada consiste em programar revisões em intervalos específicos, o que permite reduzir seu número ao mínimo e, assim, aprender mais rápido. De que dependem esses intervalos? Principalmente do nosso ritmo individual de memorização e aprendizagem – cada pessoa tem características próprias. No entanto, existem algumas regras relacionadas à memória de longo prazo que tornam o método SuperMemo realmente eficaz. Como elas influenciam as revisões inteligentes? Observe o gráfico ao lado.
Como o SuperMemo funciona. Fonte: Wired
No gráfico, você pode observar primeiro a curva do esquecimento da seção anterior: quando memoriza uma informação pela primeira vez, ela desaparece da memória com bastante rapidez, pouco tempo depois do fim do estudo. Mas a cada nova revisão aumenta a probabilidade de você se lembrar da informação apesar da passagem do tempo, e os intervalos entre os lembretes podem ficar mais longos. Porém, se uma informação desaparecer completamente da memória, é necessário reiniciar todo o processo de revisão. Por isso é tão importante começar com intervalos curtos e aumentá-los gradualmente. Por fim, vale citar uma das regras da memória de longo prazo:
Quanto mais tarde você realizar a próxima revisão bem-sucedida de uma informação, maior será o aumento da estabilidade dessa memória.
Em outras palavras, quanto mais tarde a revisão for programada, melhor o conteúdo será consolidado na memória. Mas existe uma condição importante: você não pode deixar que aquilo que está aprendendo seja completamente esquecido. Por isso, a base da spaced repetition e do método SuperMemo é programar as revisões para o momento mais tardio possível, mas ainda dentro de um período em que a informação tenha uma alta probabilidade de ser lembrada, em torno de 90%. Ao analisar seu ritmo de memorização e seu progresso nos estudos, o algoritmo SuperMemo procura exatamente esses momentos para você no aplicativo.
O tema das revisões inteligentes despertou seu interesse? Leia o artigo do nosso CEO “Spaced repetition in learning – how does it work?”.
Quando se fala em revisão e memorização, geralmente aparece na discussão o nome de Hermann Ebbinghaus – psicólogo alemão nascido em 1850 e um dos autores mais conhecidos de pesquisas sobre a memória. Como a internet está cheia de afirmações contraditórias e desinformação, é importante lembrar que Ebbinghaus não criou as revisões inteligentes, ou spaced repetition. No entanto, foi o primeiro a analisar uma questão muito importante: a relação entre o nível de lembrança e a passagem do tempo, embora usando um tipo muito específico de informação, como você verá a seguir.
Durante os cem anos seguintes, as pesquisas de Hermann Ebbinghaus foram praticamente “deixadas de lado” e não eram consideradas uma descoberta científica revolucionária. Apenas alguns cientistas e profissionais continuaram realizando experimentos sobre memória e revisão. A verdadeira mudança só aconteceu na década de 1980, quando o jovem estudante de biologia molecular Piotr Woźniak decidiu não apenas descobrir o mecanismo correto da memória, mas também usar um computador para prever o momento ideal das próximas revisões.
Saiba mais sobre as pesquisas de Ebbinghaus nos artigos “Did Ebbinghaus invent spaced repetition?” e “Ebbinghaus and the forgetting curve – several facts about the German psychologist’s experiments and research”, escrito pelo nosso CEO.
Voltamos ao ano de 1982. Piotr Woźniak, um estudante ambicioso da Universidade Adam Mickiewicz, em Poznań, sente-se cada vez mais sobrecarregado e frustrado com a quantidade de conteúdo que precisa estudar. O que mais o incomoda é perceber que tudo desaparece de sua memória logo depois de cada prova. Ele decide mudar essa situação.
Ele começa fazendo anotações de bioquímica e inglês. Registra todas as informações necessárias em cartões, na forma de perguntas e respostas. Consulta esses cartões em intervalos irregulares e anota sempre a data da revisão e as informações que não conseguiu memorizar.
Dessa forma, desenvolve os primeiros princípios para formular o conhecimento de maneira eficaz. Com o tempo, percebe que cada revisão seguinte tem seu próprio “ciclo de vida” (um período específico durante o qual a informação revisada permanece na memória) e influencia a estabilidade da memorização. Com base nos primeiros dados de suas pesquisas, o jovem estudante cria a primeira versão de sua própria curva do esquecimento.
Em 1985, Piotr Woźniak decide dar mais um passo e inicia uma série de experimentos com palavras em inglês. Dessa vez, concentra-se em identificar e medir os erros durante revisões sucessivas, separadas por intervalos de diferentes durações. Assim, descobre que depois de cada lembrança bem-sucedida, o intervalo pode ser ampliado sem aumentar o risco de esquecer a palavra. É assim que surge a primeira versão do método SuperMemo – ainda no papel.
No mesmo ano, Woźniak começa a estudar ciência da computação na Universidade de Tecnologia de Poznań e compra seu primeiro computador, um ZX Spectrum. Ele o adquire de segunda mão de uma pessoa que acredita estar vendendo… apenas um teclado. Há apenas um problema: os dados só podem ser carregados por meio de uma fita cassete. Isso limita suas possibilidades, mas não o impede de continuar a pesquisa. Em 1987, sua família oferece ajuda financeira, graças à qual Piotr Woźniak finalmente consegue um PC com disco rígido. Em dezembro, três meses depois da compra, ele executa o primeiro aplicativo SuperMemo. O programa utiliza uma versão modificada do algoritmo SuperMemo, chamada SM-2, que atribui um nível de dificuldade separado a cada informação e, com base nisso, define os intervalos entre as revisões. Até hoje, o SM-2 inspira muitos aplicativos de repetição: ele é usado, por exemplo, pelo Anki e, no passado, também pelo Quizlet.
Piotr Woźniak, no entanto, não se acomoda. Nos anos seguintes, cria versões novas e aprimoradas do algoritmo, aumentando sua precisão e sua adaptação ao conteúdo e às características de cada estudante. Anos de pesquisa sobre a memória humana tornam-se a base de muitas dissertações de mestrado e teses de doutorado, inclusive a sua. Pelo método SuperMemo, ele recebe diversos prêmios, e seu trabalho é publicado em veículos de prestígio, como Wired e The Guardian.
Nessa história extraordinária, também vale destacar o ano de 1991, quando Piotr Woźniak e seu amigo Krzysztof Biedalak fundam a SuperMemo World, empresa dedicada ao desenvolvimento e à distribuição do aplicativo SuperMemo. Sua missão? Dar a todas as pessoas a possibilidade de aprender de forma eficaz e prazerosa e adquirir habilidades duradouras, que possam ser usadas ao longo de toda a vida.
É por isso que o método SuperMemo constitui a base da nossa oferta. Pouco depois, a empresa começa a se concentrar no desenvolvimento de seus próprios cursos de idiomas. Trinta anos depois, ainda seguimos nossa missão, trabalhando continuamente no aprimoramento do método e da nossa oferta de cursos.
Quer conhecer a história do SuperMemo com todos os detalhes mais interessantes? Leia o artigo “The true history of spaced repetition”, escrito pelo próprio protagonista da história, Piotr Woźniak, e o artigo do nosso CEO “Who invented spaced repetition?”.
O desenvolvimento do método SuperMemo não terminou com a criação dos primeiros algoritmos de repetição espaçada. A versão mais avançada do algoritmo desenvolvida pelo Dr. Piotr Woźniak é o SM-20, disponível por meio da SuperMemo API. O SM-20 utiliza aprendizado de máquina e inteligência artificial para criar um modelo de memória ideal e adaptá-lo às características individuais do usuário.
Desde o início, o desenvolvimento do método SuperMemo se baseia em pesquisas, e os resultados dos trabalhos de otimização das repetições também foram apresentados em publicações científicas. O SM-20 é a etapa seguinte desse processo: ele combina décadas de conhecimento sobre a memória, modelos matemáticos, dados de aprendizagem e métodos modernos de aprendizado de máquina.
Em 2026, a SuperMemo API estreou, dando a desenvolvedores externos acesso à tecnologia SuperMemo. Assim, desenvolvedores e empresas podem utilizar o algoritmo SM-20 em seus próprios aplicativos, plataformas educacionais e outras soluções nas quais seja importante reter conhecimentos a longo prazo. A SuperMemo API permite implementar repetições inteligentes avançadas sem a necessidade de criar um algoritmo próprio do zero. O mecanismo pode ser utilizado, entre outras possibilidades, em:
O método SuperMemo se baseia em repetições inteligentes, ou seja, na revisão do conteúdo em intervalos calculados individualmente. Em vez de revisar todas as informações com a mesma frequência, você as revisa exatamente no momento em que precisam ser reforçadas.
Em cada cartão de exercício do curso, você avalia o quanto se lembra de uma determinada informação escolhendo entre “Sei”, “Quase” e “Não sei”. O algoritmo analisa seus resultados e os utiliza para programar a próxima repetição.
O algoritmo analisa seu histórico de aprendizagem, os resultados das repetições consecutivas e a forma como você memoriza cada informação. Com base nesses dados, ele prevê a probabilidade de você ainda se lembrar do conteúdo e escolhe o momento adequado para a próxima repetição.
O objetivo é programar a repetição para o momento mais distante possível, mas antes que o risco de esquecimento se torne alto demais. Assim, as informações que você lembra bem aparecem com uma frequência cada vez menor, permitindo que você dedique mais tempo ao conteúdo que realmente precisa de trabalho.
A eficácia de um algoritmo de repetições inteligentes depende principalmente da precisão com que ele consegue prever a probabilidade de um determinado usuário ainda se lembrar de uma informação específica. Quanto mais precisas forem essas previsões, melhor será possível adaptar os momentos das repetições seguintes aos processos individuais de memória.
Na prática, a qualidade do algoritmo afeta tanto o tempo dedicado à aprendizagem quanto a retenção do conhecimento, isto é, a quantidade de informação que permanece na memória. Uma programação precisa das repetições pode economizar até centenas de horas de estudo por ano e, ao mesmo tempo, manter um nível mais alto de memorização.
Como isso é possível? Em primeiro lugar, o algoritmo não programa cedo demais as repetições de informações que ainda estão bem memorizadas. Adiá-las ajuda a evitar trabalho desnecessário. Em segundo lugar, se o usuário ainda se lembra de uma informação após um intervalo mais longo, repeti-la nesse momento posterior pode reforçá-la com mais eficácia e aumentar a estabilidade do traço de memória.
Dessa forma, o SuperMemo ajuda a reduzir repetições desnecessárias e a aproveitar melhor o tempo dedicado à aprendizagem.
Sim. O método SuperMemo foi desenvolvido na década de 1980 como resultado dos experimentos de Piotr Woźniak sobre memória, esquecimento e intervalos ideais entre repetições. O SuperMemo foi pioneiro no desenvolvimento de algoritmos de repetição espaçada e há muitos anos é líder nessa área.
As pesquisas sobre o método e seus modelos de memória continuaram nas décadas seguintes, e seus resultados serviram de base para publicações científicas e trabalhos acadêmicos. As gerações sucessivas do algoritmo foram desenvolvidas com base em novos modelos de memória, análises de dados e observações dos processos reais de aprendizagem dos usuários.
O SM-2 é uma das primeiras versões do algoritmo SuperMemo. Ele foi desenvolvido na década de 1980 e posteriormente disponibilizado ao público. Por sua simplicidade e acessibilidade, tornou-se uma inspiração para muitos aplicativos que utilizam repetição espaçada.
No entanto, o SuperMemo não interrompeu o desenvolvimento de sua tecnologia no SM-2. Quando esse algoritmo foi publicado, já utilizávamos algoritmos muito mais avançados e eficazes, e novas gerações deles foram desenvolvidas nas décadas seguintes. O SM-20 é a versão mais recente do algoritmo SuperMemo.
A qualidade de um algoritmo de agendamento de repetições se expressa na capacidade de prever a probabilidade de um determinado usuário se lembrar de uma informação específica em um momento definido. Com base nessa previsão, as repetições seguintes são programadas, por exemplo, quando a probabilidade de lembrar cai para 90%. Por isso, um algoritmo que não faz bem esse tipo de previsão é de baixa qualidade, e quanto maior a precisão da previsão, maior a qualidade do algoritmo. Ao aprender com um algoritmo de boa qualidade, você pode ter certeza de que usa seu tempo de aprendizagem de forma eficiente, ou seja, não o desperdiça com repetições desnecessárias ou atrasadas. Você também pode ter segurança quanto aos resultados da aprendizagem: se está alcançando o nível de memorização pretendido e, portanto, a retenção dos conhecimentos que está adquirindo.
Não. O método pode ajudar na aprendizagem de muitos tipos de conhecimento que possam ser apresentados como perguntas, respostas, conceitos ou outros elementos destinados à memorização. Além de utilizar cursos de idiomas prontos, os usuários do SuperMemo também podem criar seus próprios cursos e materiais de aprendizagem.
O algoritmo SM-20 também está disponível para empresas e desenvolvedores por meio da SuperMemo API. Isso permite que as repetições inteligentes do SuperMemo sejam utilizadas em aplicativos educacionais, ferramentas de vocabulário e flashcards, sistemas de preparação para provas, programas de treinamento corporativo e soluções baseadas em IA.
