Simulación sin audio ni imágenes
Practica.
Detecta.
Ajusta.
Un mockup de diagnóstico JLPT que no se queda en “bien o mal”: conserva tus intentos, muestra la evolución y convierte los errores en un plan concreto de estudio.
01 · Objetivo
Elige tu nivel
150 preguntas revisadas: 50 por nivel. Cada intento crea una selección nueva de vocabulario, kanji, gramática y lectura.
02 · Configuración
Arma el intento
La puntuación es diagnóstica y bruta. No intenta replicar el puntaje escalado oficial del JLPT.
GRAMÁTICACondicionales
Pregunta
0%0 / 10
Diagnóstico terminado
Hay una ruta clara.
Tu desempeño muestra áreas sólidas y otras que conviene reforzar.
要
復習
復習
Desglose
Precisión por área
Siguiente ajuste
Qué estudiar ahora
Revisión
Pregunta por pregunta
Abre cada tarjeta para ver la explicación y convertir el error en una regla de estudio.
Importante: este porcentaje es una puntuación bruta del banco de muestra. El JLPT real utiliza puntuaciones escaladas y mínimos seccionales; este mockup no predice un aprobado oficial.
Memoria · FSRS-6
El error vuelve
cuando conviene.
Cada fallo crea una tarjeta; cada respuesta posterior conserva un evento y ajusta su próxima fecha según dificultad, estabilidad y probabilidad de recuerdo.
Afecta nuevas programaciones; no reescribe el historial.
Registro vivo
Errores y próximas revisiones
El historial de respuestas nunca se sobrescribe: la tarjeta resume el estado actual y el registro conserva cómo llegó hasta ahí.
Nota técnica: usa FSRS-6 con parámetros globales por defecto. La personalización automática queda desactivada hasta reunir suficientes revisiones para evitar sobreajuste.
Historial local
Tu evolución,
sin maquillaje.
Intentos guardados en este navegador. Los registros iniciales están marcados como demo.
Evolución por área
Últimos intentos N3 · porcentaje por sección
Registro
Intentos guardados
Cada sesión conserva el desglose que alimenta las recomendaciones.
Producto · estado actual
Ya no es otro test.
Es un bucle de aprendizaje.
El mockup conecta diagnóstico, error específico, memoria espaciada y evolución. El siguiente salto no depende de añadir más pantallas: depende de mejorar la calidad de los ítems y usar los datos con prudencia.
El hallazgo principal
El valor está en cerrar el ciclo
Una respuesta deja de ser un resultado aislado y se convierte en la entrada de la siguiente decisión.
Lo que ya funciona
Capacidades demostradas
No son promesas de roadmap: están conectadas en el flujo actual y persisten en este dispositivo.
HECHODIAGNÓSTICO
Tests configurables
N4–N2, sesiones rápidas o completas, mixtas o por área, cronometradas o libres.
HECHOFEEDBACK
Error específico
Identifica la construcción exacta y propone una práctica concreta, no una categoría genérica.
HECHOMEMORIA
Repaso FSRS-6
Convierte fallos en tarjetas con dificultad, estabilidad, recuperabilidad y próxima fecha.
HECHOTRAZABILIDAD
Historial auditable
Separa intento, evento de respuesta, estado de tarjeta y registro de revisión.
HECHOEVOLUCIÓN
Cuatro líneas, no un promedio
Kanji, vocabulario, gramática y lectura evolucionan por separado para mostrar el cuello de botella.
HECHOCONFIANZA
Local y transparente
Funciona sin cuenta ni red y distingue puntuación bruta de puntuación oficial JLPT.
HECHOCONTENIDO
Banco versionado
Las preguntas viven fuera de la interfaz, se validan al cargar y se agrupan por un conceptId estable.
HECHOPERSISTENCIA
IndexedDB transaccional
Intentos, eventos, tarjetas y revisiones se escriben en colecciones independientes y preparadas para crecer.
Qué agregaría después
Roadmap por dependencia
El orden importa: primero mejoramos la señal, después automatizamos decisiones y recién entonces hacemos predicciones.
Calidad del banco
- Explicar por qué falla cada distractor.
- Versionar preguntas y revisar ambigüedad.
- Ampliar cobertura por patrón y nivel.
- Calibrar dificultad con respuestas reales.
Práctica inteligente
- Seleccionar ítems por debilidad y recuperabilidad.
- Detectar errores persistentes e interferencias.
- Crear ejercicios equivalentes, no repetir texto.
- Generar un plan diario con carga limitada.
Continuidad y predicción
- Exportar, sincronizar y respaldar datos.
- Optimizar FSRS tras cientos de revisiones.
- Estimar readiness con ítems calibrados.
- Añadir cohortes y analítica de retención.
Guardrails
Todavía no
Probabilidad de aprobar desde el porcentaje bruto. Sin calibración produciría una cifra precisa pero falsa.
Optimización personal de FSRS con pocos datos. Mantener parámetros globales evita sobreajustar ruido.
Explicaciones automáticas sin revisión. Un error pedagógico repetido por el SRS sería peor que no explicarlo.
Benchmark traducido a producto
Qué tomamos — y qué falta
Las referencias externas sirven para detectar patrones útiles; no para copiar interfaces o promesas.
Documentación: benchmark en
test-app/RESEARCH.md y arquitectura de memoria en test-app/FSRS-RESEARCH.md.