Estudio personal · N4 primero
Practica.
Detecta.
Ajusta.
Tu entrenamiento JLPT diario: aprende de los errores, consolida lo que está por vencer y suma contenido nuevo sin perder el foco.
Tu siguiente acción
Hoy
Construyendo una cola breve a partir de tu memoria y tus respuestas.
01 · Objetivo
Elige tu nivel
203 preguntas revisadas: 103 para N4 y 50 para N3/N2. 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.
Temario navegable
Estudia todo.
No solo el error.
Explora el temario por nivel y área. Tu rendimiento y el repaso FSRS se muestran como contexto, pero no limitan lo que puedes estudiar.
Gramática N4
Pregunta
Diagnóstico terminado
Hay una ruta clara.
Tu desempeño muestra áreas sólidas y otras que conviene reforzar.
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.
Revisión guiada
Entiende el error.
Luego corrígelo.
No es otra puntuación: compara tu respuesta, identifica la regla y abre la ficha de estudio antes de continuar.
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.
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.
Historial sincronizado
Tu evolución,
sin maquillaje.
Intentos guardados localmente y sincronizados con Cloudflare cuando el estado indica cloud activo.
Evolución por área
Últimos intentos N4 · 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.
Tests configurables
N4–N2, sesiones rápidas o completas, mixtas o por área, cronometradas o libres.
Error específico
Identifica la construcción exacta y propone una práctica concreta, no una categoría genérica.
Repaso FSRS-6
Convierte fallos en tarjetas con dificultad, estabilidad, recuperabilidad y próxima fecha.
Historial auditable
Separa intento, evento de respuesta, estado de tarjeta y registro de revisión.
Cuatro líneas, no un promedio
Kanji, vocabulario, gramática y lectura evolucionan por separado para mostrar el cuello de botella.
Local y transparente
Funciona sin cuenta ni red y distingue puntuación bruta de puntuación oficial JLPT.
Banco versionado
Las preguntas viven fuera de la interfaz, se validan al cargar y se agrupan por un conceptId estable.
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.
test-app/RESEARCH.md y arquitectura de memoria en test-app/FSRS-RESEARCH.md.