ポモドーロ・テクニックに基づいた計画：総セッション数、1日あたりの数、経過時間、週次チャート。
棒グラフは1日あたりの予定ポモドーロ数を示します。破線は1日の上限に収まる最大値を示します。
学生は慢性的に勉強時間を計画不足にし、1時間の「勉強」が実際にはどれほど生産的かを過大評価します。ポモドーロ・テクニックに基づく研究によると、ほとんどの人は25分で深い集中力を維持でき、その後疲労が生じ、5分の休憩で次のブロックに集中力を回復でき、3～4サイクルごとに15～20分の長い休憩が必要であることが示唆されています。「夜5時間の勉強セッション」は、実際には5時間の実効的な作業時間をもたらすことはめったにありません。せいぜい2.5～3.5時間程度の生産的な成果が、2回の長い休憩を挟んで得られる程度です。この計算機は、目標とする総学習時間をポモドーロ・テクニックに基づいた計画に変換します。セッション数、利用可能な日数での配分、休憩を含む経過時間、および毎日のセッション数を週次棒グラフで表示します。目標時間と経過時間の差により、休憩が可視化され、学生が現実的なスケジュールを計画するのに役立ちます。
必要なポモドーロ数 = ceil(目標時間[分] / ポモドーロ時間[分])。デフォルトのポモドーロ時間 = 25分。
1日あたりのポモドーロ数 = ceil(総ポモドーロ数 / 利用可能日数)。
1日あたりの時間 = 1日あたりのポモドーロ数 × ポモドーロ時間 + 休憩時間。各ポモドーロの後には短い休憩（デフォルト5分）があり、long_break_after ポモドーロごと（デフォルト4）に短い休憩は長い休憩（デフォルト15分）になります。
総経過時間 = 1日あたりの経過時間の合計。
生産性比率 = 勉強時間[分] / 経過時間[分]。通常、休憩構造によって75～85％になります。
グラフは、ポモドーロ数を表す日ごとの縦棒を示し、強度（薄い=1～2、中程度=3～5、濃い=6+）で色分けされています。
目標学習時間（素材に費やす実際の時間）を時間単位で入力します。締め切りまでの利用可能日数を入力します。ポモドーロの長さ（デフォルト25分。より長いディープワークセッションの場合は50分に増やす）を入力します。短い休憩（5分）と長い休憩（15分）の時間を入力します。長い休憩の頻度（Nポモドーロごと、デフォルト4）を入力します。
結果パネルには、総ポモドーロ数、1日あたりのセッション数、休憩を含む総経過時間、生産性比率、および日ごとのセッション数を示す棒グラフが表示されます。
目標学習時間15時間を7日間に分散させる場合：
8時間を2日間で詰め込む場合：
軽い復習、5日間で4時間：10 ポモドーロ、1日2ポモドーロ、50分勉強 + 1回の短い休憩 = 1日あたり55分。楽です。
ポモドーロの生産性は均一ではありません。1日の最初のポモドーロが最も生産的で、最後のポモドーロが最も生産性が低くなります。難しい教材は早いセッションに割り当ててください。
教材の種類が重要です。密な理論を読むのに25分のポモドーロは有効ですが、問題演習にはより長い50分ブロック（コンテキストスイッチのコストが少ない）が適しています。
長い休憩の時間は強度によります。激しい数学の問題演習には20分以上の休憩が必要ですが、受動的な読書にはそれほど必要ありません。
1日あたり約5時間を超えると収穫逓減。認知科学の研究によると、ほとんどの人にとって持続的な生産的学習は1日あたり4～5時間で頭打ちになります。8時間以上費やしても質は低下します。
計算機は均一な日次分布を仮定しています。現実のスケジュールは（仕事、授業、社交イベントなどで）不均一です。手動で調整してください。
平日と週末の努力。多くの学生は週末に多くの勉強を計画しますが、先延ばしにします。計算機は総日数を考慮しますが、現実的な遂行可能性を考慮しません。
睡眠の境界。夜遅くの勉強は翌日の記憶定着を低下させます。計算機は経過時間を計画しますが、就寝時間を強制しません。
間隔効果。15時間を7日間に分散させることは、同じ15時間を2日間で行うよりも記憶定着に効果的です（他の条件がすべて同じ場合）。計算機は構造化された計画を提供しますが、間隔 vs. 詰め込みのトレードオフを最適化しません。
能動的学習 vs. 受動的学習。ノートの再読は最も効果の低い学習法です。想起練習（フラッシュカード、問題解決）ははるかに効率的です。計算機はすべての「勉強時間」を等しく扱います。
グループ学習の効果。グループ学習は、ダイナミクスによって生産性が高まったり低くなったりする可能性があります。計算機はソロ学習を仮定します。
注意散漫のオーバーヘッド。電話の確認、通知の処理、考え事など。計算機の生産性比率は典型的なポモドーロ構造を仮定していますが、実際の生産性比率は40～60％に低下する可能性があります。