अध्ययन शेड्यूलिंग

स्पेस्ड रिपीटिशन एल्गोरिथ्म

SM-2, Leitner और FSRS फ़्लैशकार्ड रिव्यू कैसे शेड्यूल करते हैं, और FSRS Deckbase का डिफ़ॉल्ट क्यों है।

एल्गोरिथ्म का सिंहावलोकन

एक स्पेस्ड रिपीटिशन एल्गोरिथ्म यह तय करता है कि रिव्यू करने के बाद किसी कार्ड को दोबारा कब दिखाना है। लक्ष्य हर रिव्यू को ठीक उस समय से पहले शेड्यूल करना है जब आप जवाब भूलने वाले हों, ताकि न्यूनतम मेहनत में अधिकतम रिटेंशन मिले।

अलग-अलग एल्गोरिथ्म यह फैसला अलग तरीकों से करते हैं। कुछ तय बॉक्स इस्तेमाल करते हैं, कुछ तय फ़ॉर्मूला, और कुछ मेमोरी के मशीन-लर्निंग मॉडल। Deckbase FSRS इस्तेमाल करता है क्योंकि यह आपके पर्सनल रिकॉल हिस्ट्री के हिसाब से ढलता है, लेकिन दूसरे एल्गोरिथ्म को समझना फिर भी उपयोगी है, खासकर अगर आप किसी दूसरे ऐप से माइग्रेट कर रहे हैं।

त्वरित तुलना

एल्गोरिथ्मकैसे काम करता हैकिसके लिए बेहतर
FSRSडिफिकल्टी, स्टेबिलिटी और रिट्रीवेबिलिटी के साथ मेमोरी को मॉडल करता है; आपके रिव्यू हिस्ट्री से अंतराल को पर्सनलाइज़ करता है।लंबे समय का अध्ययन, मिश्रित डेक, बड़ी कार्ड लाइब्रेरी।
SM-2आपकी आखिरी रेटिंग के आधार पर ईज़ फैक्टर से अंतराल को गुणा करता है।सरल, भरोसेमंद शेड्यूलिंग; छोटे से मध्यम डेक।
Leitnerकार्ड को बॉक्स के बीच ले जाता है; सही जवाब आगे बढ़ाता है, गलती वापस ले जाती है।शुरुआती लोग, सरल ऐप्स, थोड़े से तथ्यों का सीखना।

FSRS

FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) एक ओपन-सोर्स एल्गोरिथ्म है, जिसे Jarrett Ye ने बनाया। यह हर कार्ड की मेमोरी को तीन वैल्यू से मॉडल करता है: डिफिकल्टी, स्टेबिलिटी और रिट्रीवेबिलिटी, और तय नियम लागू करने की बजाय आपके पर्सनल रिव्यू हिस्ट्री से अंतराल निकालता है।

चूँकि FSRS हर सीखने वाले के हिसाब से ढलता है, यह आम तौर पर SM-2 की तुलना में समान रिटेंशन लक्ष्य पर दैनिक रिव्यू वॉल्यूम 20 से 30% तक घटा देता है। यह Deckbase में डिफ़ॉल्ट शेड्यूलर है, और Anki 23.10 तथा उसके बाद के वर्शन में भी उपलब्ध है।

  • अंतराल को आपके वास्तविक रिकॉल पैटर्न के हिसाब से ढालता है।
  • समान रिटेंशन के लिए आम तौर पर कम रिव्यू।
  • SM-2 या Leitner से ज़्यादा जटिल; इसे ज़्यादा रिव्यू हिस्ट्री से फायदा मिलता है।

SM-2

SM-2 सुपरमेमो-2 एल्गोरिथ्म है, जिसे 1987 में Piotr Wozniak ने बनाया था। Anki ने कई सालों तक डिफ़ॉल्ट शेड्यूलर के रूप में SM-2 का संशोधित वर्शन इस्तेमाल किया, और आज भी Anki में यह फॉलबैक के रूप में मौजूद है।

SM-2 ईज़ फैक्टर नाम की एक वैल्यू ट्रैक करता है। जब आप किसी कार्ड को Easy रेट करते हैं, ईज़ फैक्टर बढ़ता है और भविष्य के अंतराल तेज़ी से बढ़ते हैं। जब आप उसे Again या Hard रेट करते हैं, ईज़ फैक्टर घटता है और अंतराल छोटे हो जाते हैं। एल्गोरिथ्म सरल और मजबूत है, लेकिन यह मेमोरी को सीधे मॉडल नहीं करता और अगर कार्ड बार-बार लैप्स होते रहें तो उन्हें “ईज़ हेल” में धकेल सकता है।

  • समझने और लागू करने में आसान।
  • छोटे से मध्यम डेक के लिए अच्छा काम करता है।
  • बड़ी, लंबे समय वाली लाइब्रेरी के लिए FSRS से कम कारगर।

Leitner सिस्टम

Leitner सिस्टम सबसे सरल स्पेस्ड रिपीटिशन तरीका है। कार्ड बॉक्स 1 में शुरू होते हैं। अगर आप सही जवाब देते हैं, तो कार्ड अगले बॉक्स में जाता है और कम बार रिव्यू होता है। अगर आप गलत जवाब देते हैं, तो वह वापस बॉक्स 1 में चला जाता है।

Leitner समझाना आसान है और बिना किसी सॉफ़्टवेयर के काम करता है, इसीलिए यह कागज़ी फ़्लैशकार्ड सिस्टम और बुनियादी ऐप्स में दिखता है। कमी यह है कि अंतराल बॉक्स नंबर से तय होते हैं, आपके वास्तविक रिकॉल प्रायोबिलिटी से नहीं। एक ही बॉक्स के दो कार्ड की मेमोरी स्ट्रेंथ बहुत अलग हो सकती है।

  • सीखने और सिखाने में आसान।
  • छोटे, फोकस्ड तथ्य-सेट के लिए अच्छा।
  • बड़े डेक या लंबे समय के रिटेंशन लक्ष्यों के लिए आदर्श नहीं।

रिव्यू स्टेप्स और आपका एल्गोरिथ्म

हर कार्ड की शुरुआत एक जैसी होती है, भले ही आप कौन-सा तरीका इस्तेमाल करें: जब वह बिल्कुल नया होता है, या जब आप उसे भूल जाते हैं, तो आप उसे कुछ मिनट बाद फिर देखते हैं, फिर थोड़े और लंबे अंतराल पर, फिर उससे भी लंबे अंतराल पर। जब वह “ग्रेजुएट” हो जाता है, तो वह हर कुछ मिनट में नहीं, बल्कि हर कुछ दिन में आने लगता है। उस प्वाइंट के बाद क्या होता है, यह हर तरीके के लिए अलग होता है:

FSRS

ग्रेजुएट होने से पहले: हर तरीके की तरह वही मिनट-फिर-लंबा क्रम।

ग्रेजुएट होने के बाद: यह खुद तय करता है कि कितना इंतज़ार करना है, इस आधार पर कि आप वास्तव में उस कार्ड को कितनी अच्छी तरह याद रख रहे हैं।

SM-2

ग्रेजुएट होने से पहले: हर तरीके की तरह वही मिनट-फिर-लंबा क्रम।

ग्रेजुएट होने के बाद: शुरू में तय दिनों तक इंतज़ार करता है, फिर हर सही जवाब के साथ अंतराल थोड़ा-थोड़ा लंबा करता है।

Leitner

ग्रेजुएट होने से पहले: हर तरीके की तरह वही मिनट-फिर-लंबा क्रम।

ग्रेजुएट होने के बाद: “बॉक्स 1” में जाता है। सही जवाब मिले तो अगले बॉक्स में ऊपर जाता है (लंबा इंतज़ार); गलत मिले तो नीचे वापस गिरता है।

Deckbase FSRS क्यों इस्तेमाल करता है

Deckbase ने FSRS इसलिए चुना क्योंकि यह एकमात्र मुख्यधारा का एल्गोरिथ्म है जो आपकी पर्सनल मेमोरी के हिसाब से ढलता है। SM-2 और Leitner हर सीखने वाले पर एक ही शेड्यूल लागू करते हैं। FSRS आपकी रेटिंग से सीखता है और ऐसे अंतराल निकालता हैं जो आपकी वास्तविक भूलने की कर्व पर फिट बैठते हैं।

यह अनुकूलन तब सबसे ज़्यादा मायने रखता है जब आप महीनों या सालों तक पढ़ते हैं। सैकड़ों मिलियन Anki रिव्यू पर स्वतंत्र बेंचमार्क दिखाते हैं कि SM-2 की तुलना में FSRS प्रेडिक्शन एरर को लगभग दो तिहाई तक घटा देता है, जिसका मतलब आम तौर पर समान रिटेंशन के लिए 20 से 30% कम रिव्यू होता है।

Deckbase में FSRS कैसे काम करता है, इसके विवरण के लिए देखें Deckbase में FSRS.

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

शुरुआती लोगों के लिए कौन-सा एल्गोरिथ्म सबसे अच्छा है?

Leitner समझने में सबसे आसान है, लेकिन लंबे समय के रिटेंशन के लिए FSRS बेहतर है। ज़्यादातर शुरुआती लोग FSRS के साथ अच्छा करते हैं क्योंकि Deckbase जैसे आधुनिक ऐप ट्यूनिंग अपने आप संभाल लेते हैं।

क्या SM-2 पुराना हो चुका है?

SM-2 पुराना है और बड़े डेक के लिए FSRS से कम कारगर है, लेकिन यह अब भी काम करता है। अगर आपके पास छोटा डेक है या आप पूर्वानुमान योग्य नियम पसंद करते हैं, तो SM-2 ठीक है।

क्या मैं FSRS की जगह Leitner या SM-2 इस्तेमाल कर सकता हूँ?

हाँ, सेटिंग्स → स्पेस्ड रिपीटिशन एल्गोरिथ्म से आप किसी भी समय FSRS, SM-2 या Leitner चुन सकते हैं, और आप आसानी से इधर-उधर स्विच कर सकते हैं। FSRS इसलिए डिफ़ॉल्ट है क्योंकि यह लंबे समय के अध्ययन के लिए आम तौर पर दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन अगर आप पसंद करते हैं तो SM-2 और Leitner पूरी तरह समर्थित हैं।

क्या मेरे SM-2 अंतराल Anki से ट्रांसफर होंगे?

नहीं। जब आप Anki डेक को Deckbase में इम्पोर्ट करते हैं, तो कार्ड FSRS अंतराल के साथ नए सिरे से शुरू होते हैं। आपका रिव्यू इतिहास और SM-2 ईज़ फैक्टर ट्रांसफर नहीं होते।

FSRS की गहरी तकनीकी व्याख्या के लिए, देखें FSRS गाइड • सेटअप में मदद के लिए, देखें दस्तावेज़ों का सिंहावलोकन