09. Prioridad a palabras nuevas y dificiles
Seguimos en nuestro curso con la lección 09: Prioridad a palabras nuevas y difíciles.
En esta lección vamos a ver cómo mejorar la selección de palabras en una aplicación de aprendizaje para que se prioricen aquellas que realmente necesitan más práctica. La idea es usar un score de prioridad que combine el porcentaje de aciertos y el número de intentos para que las palabras nuevas o con peor rendimiento tengan más probabilidad de aparecer.
Veremos el funcionamiento de la función GetWords en Google Apps Script, que calcula este score, ordena las palabras y devuelve las que más conviene practicar. También hablaremos de cómo se introduce variación con un shuffle en el cliente y las limitaciones del modelo actual.
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Como viste en el video, la función GetWords calcula un score de prioridad para cada palabra basado en dos factores clave: el porcentaje de aciertos y el número de intentos. Así, las palabras que menos se han acertado y las que son nuevas (con pocos intentos) tienen más chance de salir. Luego, el servidor ordena estas palabras por ese score y devuelve las primeras 25.
En el cliente se aplica un shuffle para añadir variación y evitar que la selección sea siempre la misma. Esto no es una aleatoriedad ponderada pura, pero es una forma sencilla y efectiva para priorizar nuevas y difíciles sin complicar demasiado el código.
Un detalle importante es que si una palabra nueva se responde correctamente una vez, su score mejora mucho y puede quedar relegada muy abajo, lo que dificulta que vuelva a aparecer pronto. Este es un efecto del modelo simple actual que se podría mejorar con modelos más complejos, por ejemplo usando aleatoriedad ponderada.
En próximas lecciones exploraremos cómo afinar este equilibrio y otras técnicas para mejorar la experiencia de aprendizaje con Apps Script y Google Sheets.
Si ya eres miembro, te invito a terminar esta lección y seguir con las siguientes para profundizar más. Si tienes dudas o quieres sugerir nuevos temas, no dudes en contactarme.