Un programador que estima cuándo vas a olvidar
FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) es un algoritmo alternativo al programador clásico de Anki, basado en SM-2. Usa tu historial de repasos para estimar cuándo es probable que olvides cada tarjeta y programa el siguiente repaso para que la recuerdes con la probabilidad que elijas, llamada retención deseada.
El cambio práctico es que dejas de ajustar a mano multiplicadores e intervalos y pasas a decidir sobre todo una cifra: qué porcentaje de tarjetas quieres recordar cuando aparecen. A partir de ahí, FSRS calcula los intervalos. Sigue siendo repetición espaciada; lo que cambia es cómo se calcula el espacio.
Comprueba que todas tus apps lo admiten
Según el manual de Anki, FSRS funciona en Anki 23.10 o posterior, AnkiMobile 23.10 o posterior, AnkiWeb y AnkiDroid 2.17 o posterior. El manual advierte que, si estudias en un cliente que no lo admite, las cosas no funcionarán correctamente. Antes de activarlo, actualiza cada dispositivo donde repasas.
Esta comprobación evita el problema más frustrante: repasar en el móvil con una versión antigua y encontrarte intervalos incoherentes al sincronizar. Si alguno de tus dispositivos no puede actualizarse, espera a resolverlo antes de cambiar de programador.
Actívalo y ajusta los pasos de aprendizaje
FSRS se activa en la sección FSRS, al final de las opciones del mazo, y el manual aclara que el ajuste es global: no se puede usar en unos mazos sí y en otros no. Antes de activarlo, el manual recomienda eliminar cualquier código de programación personalizada que hubieras añadido.
También pide mantener los pasos de aprendizaje y reaprendizaje por debajo de un día, por ejemplo 10m o 30m. La razón es que FSRS se encarga de los intervalos de días; si tus pasos ya llegan a uno o varios días, ambos sistemas se pisan. Revisa esos campos en cada preajuste que uses.
Elige la retención deseada con criterio
La retención deseada es la probabilidad de recordar una tarjeta cuando te toca repasarla. El valor por defecto es 90 %. Si la subes, los intervalos se acortan y haces más repasos; si la bajas, haces menos repasos pero olvidas más tarjetas antes de verlas. El manual sugiere mantenerla por debajo del 97 %, porque la carga crece con fuerza al acercarse al 100 %.
Una forma de pensarlo, como ejemplo propio: con 90 %, de cada 200 repasos vencidos esperarías olvidar unos 20. Con una retención más alta, esa cifra baja, pero el número total de repasos sube. La retención se configura por preajuste, así que puedes usar un valor más alto para un examen cercano y otro más bajo para un mazo de mantenimiento.
Optimiza los parámetros cuando tengas historial
FSRS tiene parámetros que se ajustan a tu forma de recordar mediante un optimizador que analiza tu historial de repasos. El manual indica que reoptimizar aproximadamente una vez al mes es suficiente y menciona una comprobación de salud opcional.
Con pocos datos, el ajuste es menos fiable: el manual señala que tener pocos repasos, menos de unos cientos, es una causa habitual de que FSRS funcione mal. Si acabas de empezar, puedes usar los parámetros por defecto y optimizar más adelante, cuando tu historial sea mayor.
Prueba el cambio durante dos semanas
Cambiar de programador en plena época de exámenes añade incertidumbre justo cuando menos la necesitas. Si puedes, haz la prueba en un periodo tranquilo y observa los datos antes de sacar conclusiones. Este es un plan propio, pensado para que el cambio sea reversible y fácil de evaluar.
- Actualiza todos tus dispositivos y sincroniza antes de activar FSRS.
- Empieza con la retención por defecto del 90 % y no toques otros ajustes.
- Anota cada día cuántos repasos tienes y cuántas veces pulsas Otra vez.
- Al cabo de dos semanas, compara esa carga con la que tenías antes.
- Optimiza los parámetros cuando tu historial supere unos cientos de repasos.
Lo que FSRS no resuelve
Un programador mejor no arregla tarjetas mal hechas. Si una pregunta mezcla tres ideas o la respuesta es un párrafo, la fallarás por motivos que ningún algoritmo corrige. Tampoco sustituye la práctica que tu examen exige, como resolver problemas o escribir respuestas desarrolladas.
- Tarjetas ambiguas o demasiado largas siguen siendo un problema de redacción.
- Valorar con poca honestidad confunde al optimizador con datos falsos.
- Añadir demasiadas tarjetas nuevas sigue generando demasiados repasos.
- La evidencia sobre espaciar, como el metaanálisis de Cepeda y colaboradores (2006), respalda el principio general, no un algoritmo concreto.
Y en Lumia AI, ¿cómo se programa el repaso?
Lumia AI no usa FSRS ni ofrece opciones de mazo como la retención deseada. Después de responder cada tarjeta, la valoras con Otra vez, Difícil, Bien o Fácil, y Lumia calcula la próxima fecha de repaso a partir de esa valoración.
Si vienes de Anki, puedes importar un mazo en formato .apkg con vista previa, revisar una muestra y organizarlo en libros. La recomendación es la misma que con cualquier herramienta: tarjetas claras, respuestas honestas y comprobación fuera del mazo con ejercicios o preguntas nuevas.
Fuentes y alcance de esta guía
Estas referencias aportan contexto sobre estudio y aprendizaje. Los ejemplos son orientativos; no representan una evaluación de Lumia AI ni garantizan notas o porcentajes de retención.
- Anki: Deck Options — Manual de Anki sobre FSRS: versiones compatibles, activación global, retención deseada y optimización de parámetros.
- Cepeda et al. (2006): Distributed practice in verbal recall tasks — Metaanálisis sobre práctica distribuida; respalda espaciar repasos en general, no evalúa FSRS ni Lumia AI.
- Lumia AI: preguntas frecuentes — Fuente propia sobre el tutor, las rutas de aprendizaje, la práctica y el repaso; cada salida y configuración debe comprobarse.
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