Paper a apuntes

Paper a apuntes

Papers académicos densos se vuelven notas de investigación estructuradas por método, resultado y discusión, listas para tu revisión bibliográfica.

Compatible con Paper, PDF académico, Métodos, Resultados

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Paper a apuntes con material real de estudio

La fuente queda a la izquierda; a la derecha aparece un resultado basado en el material y listo para repasar.

Basado en la fuente
Journal of Educational Psychology, 116(3), 410–428Open Access · 2024

La práctica de recuperación espaciada reduce la carga cognitiva extrínseca en biología introductoria

Liu, J., Park, R., y Yamamoto, H. (2024)

DOI: 10.1037/edu0000789

Resumen

Examinamos si la práctica de recuperación espaciada reduce la carga cognitiva extrínseca y mejora la recuperación diferida en biología introductoria. En dos experimentos (N = 128 estudiantes universitarios) con diseño intrasujetos, los estudiantes que utilizaron recuperación espaciada mostraron una recuperación diferida (una semana) significativamente mayor que el grupo de relectura.

Métodos§2

Los participantes (N = 128) completaron dos condiciones de estudio en un diseño intrasujetos contrabalanceado: práctica de recuperación espaciada vs. relectura. La recuperación diferida se evaluó una semana después de la sesión final mediante una prueba estandarizada de recuerdo libre, puntuada por dos evaluadores independientes (κ = .91).

Participants · 2×2 within-subjects
N = 128
undergrads
κ = .91
inter-rater
α = .05
two-tailed
7 days
retention
OSF · pre-registered
!!
RCT design
Procedure · Day 0 → Day 7
D0D1-6D7
Study (45m)No contactRecall (20m)
ThetaWave parsed N=128 · 2×2 design · κ=.91 reliability
for lit review
§2.3 "desirable
difficulty"
— me, 03/04
Texto detectado
  • Métodos · 3 pp · pp. 412–414
  • Participantes: N = 128 estudiantes
  • Diseño intra-sujetos contrabalanceado
Idea clave

Cuando hay que extraer papers con campos consistentes.

Generado

Métodos — extracción completa

Basado en la fuente
8 secciones · 29 puntos· 6 tarjetas· 3 quizaprox. 7 min de repaso
Resultado IA

Métodos — extracción completa

Pregunta de investigación

  • RQ primaria: ¿La recuperación espaciada reduce la carga cognitiva externa y mejora la recuperación diferida vs releer?
  • RQ secundaria: ¿El efecto interactúa con la complejidad del tema?
  • H1: recuperación espaciada > releer en recuperación diferida (test unilateral).
  • H2: recuperación espaciada < releer en carga externa autorreportada (NASA-TLX).

🧑‍🎓Participantes

  • Muestra: N = 128 estudiantes de Biología introductoria.
  • Demografía: 18–22 años (M = 19.4), 62% mujeres, una sola universidad R1.
  • Exclusión: 4 excluidos por fallar comprobaciones de atención. N final = 124.
  • Potencia: G*Power: N = 110 para 0.80 a α = .05, η² = .10.

🧪Diseño

  • Tipo: intra-sujetos, completamente contrabalanceado.
  • Condiciones: recuperación espaciada vs releer.
  • Pre-registro: diseño, hipótesis y plan analítico publicados en OSF antes de recoger datos (osf.io/x42q8).
  • Aleatorización: cuadro latino para el orden de condiciones, balanceado por complejidad.

📚Materiales

  • Textos: 2 capítulos de biología (~1.200 palabras cada uno), Flesch 60–65.
  • Prompts: 5 preguntas de respuesta corta por texto; aparecen 4 veces espaciadas en 2 sesiones.
  • Distractor: sudoku entre estudiar y recuperar — bloquea ensayo inmediato.
  • NASA-TLX: auto-informe de 6 ítems tras cada condición.

📋Procedimiento

  • Sesión 1 (Día 0): todos estudian ambos textos — mitad con recuperación, mitad con releer. Contrabalanceado.
  • Demora (Día 0–7): sin contacto con el material; vuelven exactamente 7 días después.
  • Sesión 2 (Día 7): recuperación libre + NASA-TLX retrospectivo.

📏Medidas

  • Recuperación diferida (primaria): test de recuperación libre una semana después.
  • Scoring: ideas recuperadas según codificación pre-definida de 50 unidades; proporción 0–1.
  • Carga cognitiva (secundaria): NASA-TLX inmediatamente después de cada condición.

Scoring y fiabilidad

  • Dos evaluadores: doctorandos ciegos a la condición; doble codificación de los 256 protocolos.
  • κ entre evaluadores: = .91 — acuerdo 'casi perfecto' (Landis & Koch 1977).
  • Discrepancias: 11 de 256 requirieron arbitraje por un tercer codificador.

📊Plan estadístico

  • Test principal: ANOVA de medidas repetidas 2 × 2: condición × complejidad.
  • α: .05, bilateral (a pesar de H1 unilateral, por transparencia).
  • Tamaño del efecto: η² parcial junto al F. A priori η² ≥ .06.
  • Análisis de sensibilidad: tiempo de tarea como covariable para excluir confundido temporal.

Qué resuelve Paper a apuntes en el estudio real

Lo importante no es solo la función, sino cómo encaja en clases, repasos y preparación de exámenes.

Sección de métodos estructurada

Muestra, diseño, variables y métodos estadísticos se extraen en campos comparables — la base para una revisión bibliográfica seria.

Resultados intactos

Valores F, p, tamaños del efecto (η², d) y medias por grupo se mantienen en los campos de resultados — sin simplificar ni perder datos.

Discusión desglosada

Vínculos teóricos, limitaciones, trabajo futuro e implicaciones prácticas se separan en ítems independientes.

Grafo de citas

Reconoce referencias y relaciones de cita para construir un grafo entre papers.

Extracción de términos clave

Los términos técnicos centrales se extraen y se pueden convertir en tarjetas de vocabulario.

Comparación entre papers

Con los mismos campos se comparan varios papers — acelera la revisión bibliográfica.

Para máster y doctorado

Optimizado para escritura académica y investigación de posgrado.

Cómo funciona Paper a apuntes

Sube el material, deja que la IA haga el trabajo pesado y sigue estudiando con un formato listo para repasar.

01

Sube el paper académico

PDF, preprint o artículo de revista — uno solo o un lote.

PDFRevistaPreprint
02

ThetaWave extrae por campos

Método, resultados y discusión se separan en campos estructurados, ideal para comparar entre papers.

MétodoResultadosDiscusión
03

Comparar, repasar, generar

Compara entre varios papers y genera tarjetas de términos o cuestionarios.

ComparaciónTarjetasCuestionarios

¿Quién usa Paper a apuntes?

Así aprovechan distintos perfiles de estudiantes esta herramienta en su rutina real de estudio.

Investigación y tesis

Extract a comparable set of fields across papers for your literature review or thesis.

Estudiantes de posgrado

Built for the volume of reading graduate students need to absorb each term.

Estudiantes STEM

Methods and results-heavy STEM papers become easier to compare side-by-side.

Estudio diario

Turn each paper you read into a reusable note in your daily study library.

Lo que dicen los estudiantes

"When I prep a literature review with my students, ThetaWave's methods and findings extraction saves us a full evening per paper."

Lucía Martínez

Universidad Complutense de Madrid

"Discussion and limitations finally show up as separate notes instead of a single blob of text."

Diego Romero

Universitat de Barcelona

"For my thesis I compared 32 papers using the same extraction fields. It made the comparison part of the review actually tractable."

Carmen Navarro

Universitat de València

Preguntas frecuentes

Estas son las preguntas más habituales sobre Paper a apuntes.

PDF es el estándar; también soporta enlaces preprint y artículos HTML. Reconoce layouts complejos como LaTeX a dos columnas.

Sí — F, p, tamaños del efecto (η², d) y medias por grupo se conservan en los campos de resultados sin simplificar.

Sí — con los mismos campos se pueden comparar varios papers en la biblioteca, lo que acelera la revisión bibliográfica.

Muy bien — optimizado para TFG/TFM/tesis doctoral y investigación de posgrado.

Sí — los términos clave de las notas de investigación se convierten en tarjetas para reforzar vocabulario técnico.

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