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Llevo un tiempo usando un prompt para ganar fluidez en varios idiomas con modelos de lenguaje (IA), y por algunos meses asumí que la fluidez que gané con él era resultado de practicar mucho. Pero cuando me puse a buscar por qué me funcionaba mejor que otros métodos, encontré la explicación en la investigación en adquisición de segundas lenguas. Les traigo el prompt para que lo copien y prueben, además de esa explicación.

Voy a empezar contándoles el problema que quería resolver...

I've been using a prompt for a while to gain fluency in several languages with language models (AI), and for a few months I assumed the fluency I gained with it was the result of practicing a lot. But when I started looking into why it worked better for me than other methods, I found the explanation in second language acquisition research. I bring you the prompt so you can copy and try it, along with that explanation.

I'll start by telling you the problem I wanted to solve...

Entender no es poder usar

Es posible pasar años estudiando un idioma y entender casi todo lo que lees o escuchas, pero quedarte en blanco cuando debes responder algo simple como "¿qué hiciste el domingo?". A mí me pasó, y no una vez.

Merrill Swain estudió programas de inmersión en francés en Canadá donde los estudiantes alcanzaban una comprensión auditiva y lectora casi nativa luego de años, pero oralmente seguían cometiendo errores básicos. Entonces Swain propuso que una entrada comprensible por sí sola no basta para adquirir un idioma por completo, y que producir el idioma hablando o escribiendo cumple un rol propio en el proceso de adquisición. Y a eso se le llama la hipótesis del output.

Según esta hipótesis, producir el idioma obliga a notar las lagunas en el conocimiento y a reflexionar sobre cómo funciona. O sea, que si intentas decir "llevo tres años viviendo aquí" en el idioma que estás aprendiendo, te trabas al conjugar el verbo, y ahí tu cerebro registra que hay algo que no domina. No pasa si lees o escuchas pasivamente, sino cuando estás obligado a construir tú mismo la frase.

El problema es que la mayoría de los métodos de estudio están optimizados para la entrada (leer y escuchar) y muy pocos te obligan a producir una salida. De ahí la idea de hacerlo simulando una conversación con un personaje.

Understanding is not being able to use

It's possible to spend years studying a language and understand almost everything you read or hear, but draw a blank when you have to answer something simple like "what did you do on Sunday?". It happened to me, and not just once.

Merrill Swain studied French immersion programs in Canada where students reached near-native listening and reading comprehension after years, but orally they still made basic mistakes. So Swain proposed that comprehensible input alone is not enough to fully acquire a language, and that producing the language by speaking or writing plays its own role in the acquisition process. And that is called the output hypothesis.

According to this hypothesis, producing the language forces you to notice gaps in your knowledge and reflect on how it works. That is, if you try to say "I've been living here for three years" in the language you're learning, you get stuck conjugating the verb, and right there your brain registers that there's something it hasn't mastered. This doesn't happen if you read or listen passively, but when you are forced to construct the sentence yourself.

The problem is that most study methods are optimized for input (reading and listening) and very few force you to produce output. Hence the idea of doing it by simulating a conversation with a character.

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Duele hablar en un idioma que no dominas

Si alguna vez intentaste practicar un idioma con alguien real, seguramente recuerdas la sensación de que tienes una palabra en la punta de la lengua, pero el miedo a decirla mal te impide soltarla. Yo, que manejo cierta ansiedad social en mi lengua materna, esa crece cuando el idioma tampoco es el mío.

Stephen Krashen lo llamó "filtro afectivo", y planteó que las personas adquieren un segundo idioma solo si reciben entrada comprensible y si su estado emocional es suficientemente bajo como para permitir que se procese. Es decir, que hay una diferencia medible entre lo que alguien ansioso puede producir y lo que logra producir cuando no hay presión social.

También está conectado a disposición a comunicarse (willingness to communicate, WTC) de Peter MacIntyre, donde la ansiedad con el idioma extranjero predice de forma negativa la disposición a comunicarse, así que entre más ansiedad, menos ganas de abrir la boca, aunque sepas la gramática.

Y ahí es donde un personaje simulado tiene ventaja sobre una persona real, porque nadie te va a juzgar por el error, no hay quien recuerde el fallo la próxima vez. La investigación sobre chatbots de IA confirma esto, y un estudio con estudiantes indonesios que integró un chatbot para práctica oral por seis semanas encontró que el grupo experimental redujo su ansiedad al hablar, aumentó su disfrute y mejoró su desempeño, comparado con el grupo de control. Otro estudio, con solo dos semanas usando un asistente de voz, encontró mejoras en la disposición a comunicarse, mayor confianza y menor ansiedad al hablar entre los participantes.

No es que la IA "enseñe mejor" el idioma, sino que evita el costo del error en lo social, lo que es para muchos —yo incluido—, el más grande obstáculo.

It hurts to speak a language you haven't mastered

If you've ever tried to practice a language with a real person, you surely remember the feeling of having a word on the tip of your tongue, but the fear of saying it wrong stops you from letting it out. For me, dealing with some social anxiety in my native language, it grows when the language isn't mine either.

Stephen Krashen called it the "affective filter", and stated that people acquire a second language only if they receive comprehensible input and if their emotional state is low enough to allow it to be processed. That is, there is a measurable difference between what an anxious person can produce and what they manage to produce when there is no social pressure.

It's also connected to Peter MacIntyre's willingness to communicate (WTC), where foreign language anxiety negatively predicts the willingness to communicate, so the more anxiety, the less desire to open your mouth, even if you know the grammar.

And that's where a simulated character has an advantage over a real person, because no one is going to judge you for the mistake, there is no one to remember the failure next time. Research on AI chatbots confirms this, and a study with Indonesian students that integrated a chatbot for oral practice for six weeks found that the experimental group reduced their speaking anxiety, increased their enjoyment, and improved their performance, compared to the control group. Another study, with just two weeks using a voice assistant, found improvements in willingness to communicate, greater confidence, and lower speaking anxiety among participants.

It's not that AI "teaches" the language better, but that it avoids the social cost of making a mistake, which is for many—myself included—the biggest obstacle.

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El personaje no sabe que está en una simulación

Una de las reglas de mi prompt, es que el personaje nunca es consciente de que está ahí para enseñarte un idioma, y simplemente reacciona como lo haría alguien ante lo que le dices.

Esto no es capricho mío, porque la enseñanza de idiomas basada en tareas (task-based language teaching) lleva desde los 80s señalando que el aprendizaje funciona mejor cuando se usa el idioma para completar tareas como pedir en un restaurante o resolver un problema, en vez de ejercicios para practicar gramática. Cuando el personaje actúa como si la conversación fuera real, tú también la tratas como real, porque te importa que te entienda, y te esfuerzas por que la frase tenga sentido y no solo por la gramática. Esa presión es más difícil de lograr en ejercicios de los libros de texto.

The character doesn't know they are in a simulation

One of the rules of my prompt is that the character is never aware that they are there to teach you a language, and simply reacts as anyone would to what you say.

This isn't just a whim of mine, because task-based language teaching has been pointing out since the 80s that learning works better when the language is used to complete tasks like ordering in a restaurant or solving a problem, instead of grammar practice exercises. When the character acts as if the conversation were real, you also treat it as real, because you care that they understand you, and you make an effort for the sentence to make sense and not just for the grammar. That pressure is harder to achieve in textbook exercises.

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Cómo corrige

¿Cómo corriges sin romper la inmersión, pero sin dejar pasar errores que necesitas ver?

La investigación sobre retroalimentación correctiva distingue dos familias. Las reformulaciones implícitas, donde el interlocutor repite lo que dijiste, pero corregido y sin señalarlo como corrección, y la corrección explícita que te dice directamente cuál fue el error y por qué. Un estudio de Lyster y Ranta encontró que las implícitas generaron una reacción de "uptake" —el aprendiz nota y usa la corrección— en el 31% de los casos, mientras que la corrección explícita lo hizo en el 50% de los casos. Así que, la corrección explícita es mejor para que el error se registre. Aunque el problema es que interrumpir la conversación para dar una explicación puede matar la sensación de estar comunicándote de verdad.

Por eso hago que el personaje responda primero, y dentro de la conversación podría corregirte de forma implícita, sin que casi lo notes, devolviéndote algo bien dicho. Luego de una línea divisoria aparece una sección de enseñanza que indica los errores que cometiste. Así que consigues tanto inmersión al inicio como corrección explícita que la investigación muestra que se retiene mejor.

How it corrects

How do you correct without breaking immersion, but without letting pass mistakes you need to see?

Research on corrective feedback distinguishes two families. Implicit recasts, where the interlocutor repeats what you said, but corrected and without pointing it out as a correction, and explicit correction that tells you directly what the mistake was and why. A study by Lyster and Ranta found that implicit ones generated an "uptake" reaction—the learner notices and uses the correction—in 31% of cases, while explicit correction did so in 50% of cases. So, explicit correction is better for the mistake to register. Although the problem is that interrupting the conversation to give an explanation can kill the feeling of truly communicating.

That's why I make the character respond first, and within the conversation they might correct you implicitly, almost without you noticing, giving you back something well said. Then, after a dividing line, a teaching section appears indicating the mistakes you made. So you get both immersion at the beginning and explicit correction that research shows is retained better.

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El nivel se ajusta, aunque digas otra cosa

El prompt pide infierir el nivel real por las respuestas. Y tiene que ver con el input comprensible de Krashen. El idioma se adquiere al recibir entrada apenas por encima del nivel de competencia actual. Por eso, si entiendes el 100% de lo que te dicen, no hay nada nuevo que adquirir; si no entiendes casi nada, tampoco hay forma.

Pasa que tendemos a sobreestimar o subestimar nuestro nivel. Por eso la IA no se va a quedar con lo que declares en la configuración inicial, sino que va a mirar tu vocabulario, la complejidad de tus oraciones, los errores que cometes, y va a ajustar la dificultad del personaje.

Sin embargo, la hipótesis Krashen cuenta con algunas críticas, porque investigación reciente en neurolingüística cuestiona que el input comprensible sea suficiente por sí solo; que la adquisición depende de procesamiento activo y no de la exposición pasiva. Pero esa misma crítica termina reforzando el enfoque de este prompt, porque también señala que los sistemas adaptativos que se apoyan en IA son una buena alternativa frente al modelo estático de entrada. Y un personaje que ajusta su lenguaje según lo produces se parece más a esa alternativa.

The level adjusts, even if you say otherwise

The prompt asks to infer the real level from the answers. And it has to do with Krashen's comprehensible input. Language is acquired by receiving input just above the current level of competence. Therefore, if you understand 100% of what you are told, there is nothing new to acquire; if you understand almost nothing, there is no way either.

It happens that we tend to overestimate or underestimate our level. That's why the AI won't stick with what you declare in the initial setup, but will look at your vocabulary, the complexity of your sentences, the mistakes you make, and will adjust the character's difficulty.

However, Krashen's hypothesis has some criticisms, because recent research in neurolinguistics questions whether comprehensible input is enough on its own; that acquisition depends on active processing and not passive exposure. But that same criticism ends up reinforcing the approach of this prompt, because it also points out that adaptive systems relying on AI are a good alternative to the static input model. And a character that adjusts their language according to what you produce looks more like that alternative.

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El prompt

Esta es la versión que uso. Al final tiene un bloque de configuración que puedes rellenar antes de empezar. Si no lo completas, se asumen valores por defecto.

The Prompt

This is the version I use. At the end you'll find a configuration block that you can fill in before starting. If you leave it blank, the default values will be used.

### 🇪🇸 Prompt en español ``` Eres un sistema de aprendizaje de idiomas basado en role-play. Interpretas un personaje mientras enseñas el idioma objetivo al usuario, analizando sus respuestas y ofreciendo correcciones. Tu objetivo es aumentar gradualmente el dominio del usuario sobre el idioma objetivo, ajustando la dificultad del personaje según su nivel real (detectado por sus respuestas, no solo por lo que declara). **Configuración inicial**: El usuario define estos parámetros al inicio. - **Idioma objetivo**: Usuario y personaje responden en el idioma objetivo. Si no lo menciona, asume inglés. - **Nivel**: Si no lo menciona, infiérelo por sus primeras respuestas (vocabulario, complejidad gramatical, errores) y ajusta sobre la marcha. - **Personaje**: - Puede ser original (el usuario da los detalles) o existente (el usuario da nombre y origen, ej: CJ / GTA San Andreas). - Si es existente, usa la herramienta de búsqueda web para fundamentar personalidad, aparuencia, forma de hablar y contexto del personaje, en vez de apoyarte solo en tu conocimiento interno. No menciones al usuario que hiciste esa búsqueda. - Si no menciona ningún personaje, asume el rol de un compañero de clase. - Los personajes no saben que están en una simulación de aprendizaje de idiomas y nunca hacen referencia a eso. Tampoco tienen acceso a los pensamientos del usuario, solo a lo que dice (entre comillas) y a su conducta observable. **Formato de diálogo**: lo que el personaje o usuario dice en voz alta va entre comillas y en negrita. Lo demás (pensamientos, gestos, contexto) va sin comillas. Ejemplo: > **"Hola, ¿cómo estás?"** dice, mientras alza una mano. /Ya sé, lo saludaré./ **"¿Qué tal?"** - Usa algunos emojis para darle vida a las reacciones y al ambiente, sin saturar el texto. - Los comandos del usuario (descripciones entre asteriscos) son absolutos: el personaje no es consciente de ellos y no puede resistirse ni resentirse por su uso. - El personaje adapta su lenguaje al nivel del usuario: - Niveles bajos (A0-A1): frases simples, ritmo lento, mezcla con la lengua materna del usuario entre corchetes cuando haga falta. - Niveles intermedios (A2-B1): vocabulario más variado, oraciones compuestas, correcciones más sutiles. - Niveles altos (B2+): lenguaje natural, expresiones idiomáticas, modismos propios del personaje o región. **Varios personajes activos**: El usuario puede activar otros personajes con el mismo procedimiento que el primero. - Puedes activar personajes nuevos por iniciativa propia cuando la escena lo pida de forma natural (por ejemplo, si el personaje principal menciona a alguien que entra en la habitación). - De los personajes activos, solo responden los que sean relevantes a la conversación en curso. - Cuando hay más de un personaje activo, cada intervención empieza con el nombre del personaje entre corchetes y tres emojis representativos: `[Nombre 🎭🗡️🔥] "Diálogo."` **Enseñanza**: Después de cada respuesta del personaje, evalúas lo que escribió el usuario (no lo que dijo el personaje) y, si hay algo que corregir o enseñar, agregas una sección de enseñanza. - Muestra primero la respuesta del personaje completa. - Si hay contenido que enseñar, agrega una línea separadora `___` y debajo la sección de enseñanza. - Si el usuario no cometió errores ni usó corchetes pidiendo ayuda, omite la sección de enseñanza — no fuerces una corrección donde no la hay. - Idioma de las explicaciones: el que usó en los parámetros que introdujo (no el idioma objetivo), pero si no lo hizo asume español. **Vocabulario que el usuario no domina**: si escribe una palabra en su lengua materna entre corchetes porque no sabe cómo decirla en el idioma objetivo, tradúcela y da su pronunciación aproximada (en letras de su lengua materna, no en AFI). >Ejemplo — usuario aprendiendo inglés escribe: "Le di un [regalo], y luego me fui." >Enseñanza: regalo = gift (guift) **Errores gramaticales o de uso**: señala el error, da la forma correcta y una explicación breve de por qué, con un ejemplo de uso correcto cuando ayude a fijar la regla. ___ Idioma Objetivo: Nivel: Personaje: Origen: ``` ### 🇺🇸 Prompt in English ``` You are a role-play-based language learning system. You play the role of a character while teaching the user the target language by analyzing their responses and providing corrections. Your goal is to gradually improve the user's proficiency in the target language by adjusting the character's speech to the user's actual ability (determined from their responses, not just from what they claim). **Initial configuration**: The user defines these parameters before the conversation begins. - **Target language**: Both the user and the character communicate in the target language. If not specified, assume Spanish. - **Level**: If not specified, infer it from the user's first responses (vocabulary, grammatical complexity, mistakes, etc.) and adjust dynamically as the conversation progresses. - **Character**: - The character may be original (the user provides the details) or an existing fictional character (the user provides the name and source; e.g., CJ / Grand Theft Auto: San Andreas). - If it is an existing character, use the web search tool to accurately establish the character's personality, appearance, speech patterns, and background instead of relying solely on your internal knowledge. Do not tell the user that you performed this search. - If no character is specified, assume the role of a classmate. - Characters never know they are taking part in a language-learning simulation and never refer to it. They also cannot read the user's thoughts; they only know what the user says aloud (inside quotation marks) and their observable actions. **Dialogue format**: Everything spoken aloud by either the character or the user must be written inside quotation marks and in **bold**. Everything else (thoughts, gestures, narration, and context) is written without quotation marks. Example: > **"Hi! How are you?"** they say, raising a hand. /I know, I'll greet them./ **"How's it going?"** - Use a few emojis to make reactions and the atmosphere feel more lively, but don't overdo it. - User commands (descriptions written between asterisks) are absolute. Characters are completely unaware of them and cannot resist or resent their effects. - The character adapts their language to the user's level: - Beginner levels (A0-A1): simple sentences, slow pacing, and occasional support using the user's native language inside square brackets when necessary. - Intermediate levels (A2-B1): broader vocabulary, compound sentences, and subtler corrections. - Advanced levels (B2+): natural language, idiomatic expressions, and speech patterns appropriate to the character or their region. **Multiple active characters**: The user may activate additional characters using the same procedure as the first one. - You may also introduce new characters on your own initiative whenever the scene naturally calls for it (for example, if the main character mentions someone entering the room). - Only the characters relevant to the current conversation should respond. - When more than one character is active, each response begins with the character's name in square brackets followed by three representative emojis: `[Name 🎭🗡️🔥] "Dialogue."` **Teaching**: After every character response, evaluate what the **user** wrote (not what the character said). If there is anything worth correcting or teaching, add a teaching section. - Always present the character's complete response first. - If there is something to teach, insert a separator line `___` followed by the teaching section. - If the user made no mistakes and did not use square brackets to request vocabulary help, omit the teaching section—do not force corrections where none are needed. - **Language of the explanations**: the language used in the initial parameters (not the target language). If the user does not provide parameters, assume English. **Vocabulary the user doesn't know**: If the user writes a word in their native language inside square brackets because they don't know how to say it in the target language, translate it and provide an approximate pronunciation using the spelling conventions of the user's native language (not the IPA). > Example — A user learning Japanese writes: "Yesterday I bought a [car]." > Teaching: car = kuruma (koo-roo-mah) **Grammar and usage mistakes**: Point out the mistake, provide the correct version, and briefly explain why it is correct. Include a natural example whenever it helps reinforce the rule. ___ Target language: Level: Character: Source: ``` ![](https://files.peakd.com/file/peakd-hive/richard-mvm/23t75CpLe392uSavtgPvCCkH4TWpw8xxb6ZhcwrHRvBEyvj95HX4dTqj1cERZTTD25maC.webp)

Cómo lo uso

Por ejemplo, si estás aprendiendo japonés, puedes rellenar el bloque final así: idioma objetivo (japonés), nivel (N4) o ("No sé, tú dime" :v), y poner el personaje deseado, con la obra de origen a la que pertenece.

Si en tus primeras respuestas se nota que N4 se te queda grande, el personaje empieza a simplificar su japonés sin decírtelo. Y si escribes algo entre corchetes porque no sabes cómo decirlo, te lo traduce con pronunciación aproximada.

How I use it

For example, if you are learning Japanese, you can fill out the final block like this: target language (Japanese), level (N4) or ("I don't know, you tell me" :v), and put the desired character, with the source work they belong to.

If in your first answers it shows that N4 is too big for you, the character starts simplifying their Japanese without telling you. And if you write something in brackets because you don't know how to say it, it translates it for you with an approximate pronunciation.

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Los límites

Esto no va a reemplazar la práctica con hablantes reales, ni el trabajo de pronunciación (porque todo pasa por texto), ni la exposición en vivo a la cultura del idioma. Además, en idiomas con menos datos de entrenamiento, el modelo puede cometer errores que como aprendiz podrías no tener forma de reconocer todavía. Yo lo uso como complemento y no como único método, y espero que ustedes también.

The limits

This is not going to replace practice with real speakers, nor pronunciation work (because everything happens through text), nor live exposure to the language's culture. Furthermore, in languages with less training data, the model can make mistakes that as a learner you might not have a way to recognize yet. I use it as a complement and not as the only method, and I hope you do too.

![](https://files.peakd.com/file/peakd-hive/richard-mvm/23swe5pHhQaKbs9HBYwiN4foDuih1u8QYmw66Z9weNidMLLN7xpoLtPxrHkatCCxgzTW3.webp)

Todas las imágenes son de mi propiedad / generadas por IA, a menos que se indique lo contrario.
Texto original en español, traducido al inglés con asistencia de Claude.

All images are my own / AI-generated, unless otherwise noted.
Original text in Spanish, translated to English with Claude's assistance.

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