Mistake Log
Registra qué salió mal, entiende por qué pasó y convierte los errores en material de repaso dirigido en lugar de solo sentirte mal por ellos.
1Para qué sirve Mistake Log
Los errores sientan fatal, sobre todo los que repites. Casi todo el mundo pasa página y confía en que no vuelva a pasar. Mistake Log hace lo contrario: cada error se convierte en una pequeña pieza de repaso de la que sí puedes aprender.
Cada entrada recoge qué pasó, cuál era el razonamiento correcto y a qué tipo de laguna apunta. Con el tiempo los patrones salen a la luz, como fallos de cálculo bajo presión de tiempo o un concepto que solo creías saber.
Registra tres errores que resultan ser todos «leí mal la pregunta» y la solución se vuelve obvia: ir más despacio y subrayar qué se está pidiendo de verdad.
2Cómo registrar un error
Toca el botón de más y rellena un formulario breve.
- Añade la asignatura y la pregunta o el contexto.
- Di qué hiciste mal y después escribe la corrección: qué deberías haber hecho.
- Elige un tipo de error y guarda. FocusPace etiqueta el nivel Bloom por ti.
El campo de corrección es el que más importa. Escribir el enfoque correcto, y no solo nombrar el equivocado, es donde ocurre el aprendizaje de verdad.
3Repasar los errores
Tu registro no es una lista de arrepentimientos: es material de repaso. Busca por asignatura o por texto y filtra para separar lo que aún necesita trabajo de lo que ya has corregido.
Cuando repases uno, lee primero la corrección y luego pregúntate: ¿qué señal me habría avisado a tiempo? Esa pregunta te entrena para detectar los avisos antes de que el error se repita.
Varios errores agrupados en un mismo tema son una señal: esa laguna merece una sesión completa de Focus, unas cuantas tarjetas o una consulta rápida a Spark.
4Usar Spark con los errores
Toca Spark en cualquier error y la IA lee el patrón por ti. Nombra la causa raíz probable, sugiere una pregunta de autocomprobación para la próxima vez y puede recomendarte un ejercicio dirigido, como un tutor que señala por qué algo sigue pasando y qué hacer al respecto.
Spark necesita sesión iniciada y conexión. Sin conexión tus errores siguen guardados a salvo; vuelve a Spark cuando recuperes la conexión.