Repaso espaciado y FSRS: cómo estudiar una oposición según la investigación sobre la memoria

En otro artículo contamos por qué hacer test enseña más que releer: el efecto de evaluación que midieron Roediger y Karpicke (2006), la práctica distribuida y el feedback. Si preguntarse funciona, a un opositor le quedan cuatro dudas: cuándo volver a cada punto del temario, quién decide ese momento, cómo saber si de verdad se acuerda y si conviene mezclar temas. Sus respuestas son la base de nuestras dos aplicaciones nuevas, Oposiciones Justicia Test y Oposiciones Auxiliar Estado, y también aquí separamos lo medido de lo que no lo está.

Repasar tras una pausa, y no todo de golpe

Que repartir el estudio rinde más que concentrarlo está muy replicado. La síntesis de Cepeda y colaboradores (2006) reunió 839 mediciones de 317 experimentos publicados en 184 artículos. Y lo precisó: la pausa entre sesiones que da el mejor recuerdo crece cuanto más tiempo tiene que durar ese recuerdo.

Dos años después, el mismo grupo lo midió de forma directa en Psychological Science (Cepeda, Vul, Rohrer, Wixted y Pashler, 2008). Más de 1.350 personas aprendieron una serie de datos, los repasaron una vez tras una pausa de hasta tres meses y medio y se examinaron después de una espera de hasta un año. Tres resultados:

• Para cada fecha de examen, alargar la pausa primero mejoraba la nota final y, pasado un punto, la empeoraba poco a poco.
• La pausa óptima era más larga cuanto más lejos quedaba el examen.
• En proporción, en cambio, se acortaba: de un 20–40 % del plazo hasta el examen cuando este era a una semana, a un 5–10 % cuando era a un año.

Los autores concluyeron que muchas prácticas educativas habituales son muy ineficientes. Para un opositor, repasar un tema tres días seguidos y no volver a tocarlo hasta el último mes es justo lo que estos datos desaconsejan. Con el examen a varios meses vista, la pausa útil entre dos repasos del mismo punto se mide en días o semanas, no en horas. Esa traducción es una extrapolación nuestra: el estudio usó datos sueltos y un único repaso, no un temario jurídico.

De la escalera fija a FSRS

Saber que existe una pausa ideal no dice cuál es para cada pregunta. Un artículo de la Ley de Enjuiciamiento Civil que se te resiste no necesita el mismo calendario que uno que ya dominas.

Escaleras fijas y cajas de Leitner

La más simple es una escalera fija: repasar al día siguiente, a los tres días y a la semana. Trata igual lo fácil y lo difícil. Las cajas que divulgó el alemán Sebastian Leitner en los años setenta corrigen algo: cada acierto pasa la tarjeta a una caja que se repasa menos a menudo y cada fallo la devuelve atrás. Distinguen lo que fallas, pero solo por escalones.

SM-2: un factor de facilidad por tarjeta

El polaco Piotr Wozniak describió en su tesis de máster de 1990 el algoritmo SM-2, que su programa SuperMemo usaba desde finales de 1987. El primer repaso llega al día siguiente; el segundo, a los seis días; a partir de ahí, el intervalo anterior se multiplica por un «factor de facilidad» propio de cada tarjeta, que empieza en 2,5 y nunca baja de 1,3. Ese factor sube o baja según la nota que tú mismo te pones tras cada repaso, en una escala de 0 a 5. En SM-2 se basa el algoritmo heredado de Anki, el conocido programa de tarjetas.

FSRS: un modelo de la memoria que predice el olvido

FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) no aplica una regla de multiplicar. Estima, para cada elemento, qué probabilidad tienes de recordarlo hoy y programa el repaso cuando esa probabilidad baja hasta un objetivo. Para ello describe cada recuerdo con tres variables, el llamado modelo DSR:

• Dificultad (D): cuánto cuesta aumentar la estabilidad de ese recuerdo con un repaso.
• Estabilidad (S): los días que tarda la probabilidad de recordar en bajar del 100 % al 90 %.
• Recuperabilidad (R): la probabilidad de recordarlo en un momento dado; baja con cada día que pasa, más despacio cuanto mayor es la estabilidad.

La retención objetivo es el valor de R en el que se programa el repaso. Por defecto es 0,9, y con ese valor el intervalo coincide, por definición, con la estabilidad. Según el manual de Anki, equilibra retención y carga de trabajo; subirlo trae más repasos. Ojo: 0,9 no significa que vayas a saber el 90 % del temario, sino que cada repaso llega cuando el modelo calcula un 90 % de probabilidad de recordar ese punto.

De dónde viene. FSRS lo creó Jarrett Ye, ingeniero de investigación de MaiMemo, una aplicación china de vocabulario. Su base académica es el artículo de Ye, Su y Cao presentado en KDD 2022, «A Stochastic Shortest Path Algorithm for Optimizing Spaced Repetition Scheduling»: con 220 millones de registros de memoria de estudiantes construyeron un modelo de la memoria y un planificador que minimiza el coste de repasar. Hoy es código abierto (licencia MIT) y lo mantiene la comunidad open-spaced-repetition en GitHub. Anki lo integró en la versión 23.10, publicada en noviembre de 2023, como alternativa a SM-2; hay que activarlo en las opciones del mazo.

Cómo se evalúa. El proyecto mantiene un banco de pruebas público, srs-benchmark, con los historiales de repaso de unos diez mil usuarios de Anki: cientos de millones de repasos. Cada algoritmo se ajusta con los repasos antiguos de cada usuario y predice los recientes, y se compara lo previsto con lo que pasó (log loss, un RMSE por grupos y AUC). En la comparación sin repasos del mismo día, la que corresponde a nuestro uso, FSRS-6 predice claramente mejor que modelos clásicos como HLR o Ebisu y que la referencia mínima, que es predecir siempre la media del usuario. No encabeza la tabla: versiones posteriores de FSRS, varias redes neuronales y algún modelo estadístico sencillo predicen mejor en alguna métrica. Y el benchmark mide lo bien que se predice el olvido, no si quien usa el algoritmo aprende más o aprueba.

Autoevaluarse no es lo mismo que acertar

En Anki, como en SM-2, la nota del repaso la pone el propio estudiante: ve la respuesta y pulsa si la sabía. Choca con un resultado repetido en esta literatura: juzgamos mal lo que sabemos. En el experimento de Karpicke y Roediger publicado en Science en 2008, las predicciones de los estudiantes sobre su propio rendimiento no guardaban relación con el rendimiento real. En el de Kornell y Bjork (2008), los participantes valoraban como más eficaz el método que peor les funcionó, incluso después de que su propio examen demostrara lo contrario.

En una oposición el problema es concreto. Al dar la vuelta a una tarjeta, «diez días hábiles» suena familiar y es fácil pulsar «lo sabía». En el examen hay que elegir, por ejemplo, entre diez días hábiles, quince naturales y veinte, sin el texto delante.

Por eso en nuestras dos aplicaciones el calendario de repasos solo lo mueve una respuesta objetiva:

• Una respuesta correcta cuenta para FSRS como «bien»; una incorrecta o un «Todavía no lo sé», como «otra vez». No hay más notas.
• La primera nota de un punto sale de la situación nueva sin pistas que cierra su sesión de estudio; las siguientes, de cada «Repaso tras una pausa», que plantea una tarea nueva sobre el mismo punto.
• Cada punto recibe como mucho una nota al día: repetirlo varias veces el mismo día no cambia su calendario.
• Las tarjetas tienen los botones «Lo recordé» y «No lo recordé». Sirven para practicar la recuperación, pero no cambian ni el calendario ni el progreso, y la aplicación lo dice al terminar la baraja.

Dos matices. Es una decisión derivada de la investigación, no algo que hayamos medido. Y usamos FSRS-6 con sus parámetros por defecto, sin ajustarlos a cada persona; el benchmark lo evalúa con historiales de Anki, donde la nota es una autoevaluación, así que nuestro uso con dos notas objetivas es una adaptación no evaluada.

Mezclar temas o estudiar un punto: depende del momento

Kornell y Bjork (2008) esperaban que el espaciado resultara ser «el enemigo de la inducción». Los participantes estudiaban cuadros de varios pintores, bien seguidos los de cada autor (en bloque), bien intercalados con los de otros, y después tenían que reconocer al autor de cuadros nuevos. Contra lo previsto, intercalar funcionó mejor, aunque los participantes juzgaron más eficaz el bloque. Kang y Pashler (2012) afinaron la explicación: separar en el tiempo los cuadros de un mismo pintor sin mezclarlos no ayudaba, y mostrar varios pintores a la vez funcionaba tan bien como intercalarlos. Lo que cuenta es el contraste entre categorías parecidas.

En una oposición abundan esas categorías: recurso de reposición frente a alzada, plazos que se parecen, órganos con funciones vecinas. Dunlosky y colaboradores (2013) dieron a la práctica intercalada una utilidad moderada, no alta, porque la evidencia aún era escasa. Con normas jurídicas, que sepamos, no se ha estudiado directamente.

En la práctica, ambas cosas tienen su sitio:

• Un punto por sesión cuando la norma es nueva: primero entenderla, después mezclarla.
• Contraste dentro de la sesión: comparar ese punto con un caso que se le parece.
• Mezcla total en los simulacros completos, porque el examen también llega mezclado.

Qué hacen con todo esto nuestras aplicaciones

Oposiciones Justicia Test y Oposiciones Auxiliar Estado comparten el mismo motor:

1. Sesión sobre un punto, una norma o un artículo concreto: respondes sin ayuda; ves la explicación con el texto literal de la norma y el enlace a la fuente; comparas con un segundo caso; y terminas con una situación nueva sin pistas.
2. Repaso tras una pausa: el punto vuelve con una tarea nueva cuando FSRS calcula que toca.
3. Errores: una pregunta sale de la lista tras dos aciertos seguidos.
4. Progreso: el porcentaje de un tema es la parte de sus preguntas cuya última respuesta fue correcta; si fallas una que antes acertabas, baja. Los puntos comprobados tras una pausa se cuentan aparte.
5. Simulacros completos: con el formato del examen y sin pistas.

Un plan para 3 a 6 meses

Ningún estudio fija un calendario para opositores; esto es cómo aplicamos lo anterior.

Una sesión cada día. En la aplicación, «Empezar sesión» sigue un orden fijo: lo que dejaste a medias, los errores (una vez al día), hasta tres repasos tras una pausa y un punto nuevo. Así una lista larga de errores no bloquea el temario.

Los errores, el mismo día. Leer la norma justo después de fallar, no al final de la semana.

Los repasos, cuando tocan. Ni adelantarlos por nervios ni acumularlos para el final: la pausa es parte del método.

Un simulacro completo a la semana, en condiciones de examen: tiempo real, sin consultar y de una sentada.

Cuándo empezar los simulacros. Proponemos uno al principio, solo como diagnóstico, y el ritmo semanal en cuanto hayas pasado una vez por todos los temas, como muy tarde a mitad del plazo. En las últimas semanas, más simulacros y menos material nuevo. La aplicación considera estables tus resultados cuando apruebas los cinco últimos simulacros completos, hechos en 14 días y en al menos dos días distintos, con todos los temas y sin errores pendientes. Es un criterio nuestro, no un umbral científico.

Con tres meses o con seis, la estructura es la misma; cambia cuántos puntos nuevos entran cada semana. Reparte el temario entre las semanas disponibles y reserva las últimas para errores, repasos y simulacros.

Lo que la investigación no ha demostrado

No hay estudios con opositores. Ninguno de estos trabajos usó un temario de oposición. El mecanismo se repite con datos sueltos, palabras o cuadros, pero las cifras pertenecen a cada experimento.

El benchmark mide predicción, no aprobados. No está probado que predecir mejor el olvido se traduzca en más nota en un examen concreto.

El 0,9 es un punto de partida, no un valor óptimo demostrado para una oposición.

Nadie ha medido nuestras aplicaciones. No tenemos un ensayo controlado con nuestros usuarios y no publicamos porcentajes de aprobados.

Si preparas Auxilio Judicial, Tramitación Procesal o Gestión Procesal, este método está en Oposiciones Justicia Test. Si preparas el Cuerpo General Auxiliar de la Administración del Estado, en Oposiciones Auxiliar Estado.

Fuentes

• Roediger, H. L. y Karpicke, J. D. (2006). «Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention». Psychological Science, 17(3), 249-255. doi:10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x
• Karpicke, J. D. y Roediger, H. L. (2008). «The Critical Importance of Retrieval for Learning». Science, 319(5865), 966-968. doi:10.1126/science.1152408
• Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T. y Rohrer, D. (2006). «Distributed Practice in Verbal Recall Tasks: A Review and Quantitative Synthesis». Psychological Bulletin, 132(3), 354-380. doi:10.1037/0033-2909.132.3.354
• Cepeda, N. J., Vul, E., Rohrer, D., Wixted, J. T. y Pashler, H. (2008). «Spacing Effects in Learning: A Temporal Ridgeline of Optimal Retention». Psychological Science, 19(11), 1095-1102. doi:10.1111/j.1467-9280.2008.02209.x
• Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J. y Willingham, D. T. (2013). «Improving Students' Learning With Effective Learning Techniques». Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4-58. doi:10.1177/1529100612453266
• Kornell, N. y Bjork, R. A. (2008). «Learning Concepts and Categories: Is Spacing the "Enemy of Induction"?». Psychological Science, 19(6), 585-592. doi:10.1111/j.1467-9280.2008.02127.x
• Kang, S. H. K. y Pashler, H. (2012). «Learning Painting Styles: Spacing is Advantageous when it Promotes Discriminative Contrast». Applied Cognitive Psychology, 26(1), 97-103. doi:10.1002/acp.1801
• Wozniak, P. A. (1990). «SuperMemo 2: Algorithm», de la tesis Optimization of learning, Universidad Tecnológica de Poznań. super-memory.com
• Ye, J., Su, J. y Cao, Y. (2022). «A Stochastic Shortest Path Algorithm for Optimizing Spaced Repetition Scheduling». Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 4381-4390. doi:10.1145/3534678.3539081
• open-spaced-repetition. «SRS Benchmark». github.com/open-spaced-repetition/srs-benchmark
• open-spaced-repetition. «ABC of FSRS». Wiki del proyecto
• Anki. «Changes in 23.10». changes.ankiweb.net
• Anki Manual. «Deck Options: FSRS». docs.ankiweb.net