Algoritmi di ripetizione spaziata

Un algoritmo di ripetizione spaziata decide quando mostrarti di nuovo una carta dopo che l'hai rivista. L'obiettivo è programmare ogni revisione poco prima che tu rischi di dimenticare la risposta, così ottieni la massima ritenzione con il minimo sforzo.

Diversi algoritmi prendono questa decisione in modi diversi. Alcuni usano scatole fisse, altri formule fisse e altri ancora modelli di memoria basati su machine learning. Deckbase usa FSRS perché si adatta alla tua cronologia personale di richiamo, ma è utile conoscere anche gli altri algoritmi, soprattutto se stai migrando da un'altra app.

Confronto rapido

FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) è un algoritmo open source creato da Jarrett Ye. Modella la memoria di ogni carta con tre valori (Difficoltà, Stabilità e Richiamabilità) e calcola gli intervalli dalla tua cronologia personale di revisione invece di applicare regole fisse.

Poiché FSRS si adatta a ogni studente, in genere riduce il volume di revisioni giornaliere del 20-30% rispetto a SM-2 per lo stesso obiettivo di ritenzione. È lo scheduler predefinito di Deckbase ed è disponibile anche in Anki 23.10 e versioni successive.

• Adatta gli intervalli ai tuoi effettivi schemi di richiamo.
• Di solito meno revisioni per la stessa ritenzione.
• Più complesso di SM-2 o Leitner; trae vantaggio da una cronologia di revisione più ampia.

SM-2 è l'algoritmo SuperMemo-2 creato da Piotr Wozniak nel 1987. Anki ha usato una versione modificata di SM-2 come scheduler predefinito per molti anni, ed è ancora disponibile come alternativa in Anki oggi.

SM-2 tiene traccia di un unico valore chiamato fattore di facilità. Quando valuti una carta come Facile, il fattore di facilità aumenta e gli intervalli futuri crescono più in fretta. Quando la valuti Ancora o Difficile, il fattore cala e gli intervalli si riducono. L'algoritmo è semplice e robusto, ma non modella direttamente la memoria e può spingere le carte in una "discesa all'inferno della facilità" se vengono dimenticate ripetutamente.

• Semplice da capire e da implementare.
• Funziona bene per mazzi piccoli e medi.
• Meno efficiente di FSRS per grandi librerie e studio a lungo termine.

Il sistema Leitner è il metodo di ripetizione spaziata più semplice. Le carte partono dalla Scatola 1. Se rispondi correttamente, la carta passa alla scatola successiva e viene rivista meno spesso. Se rispondi in modo errato, torna alla Scatola 1.

Leitner è facile da spiegare e funziona senza alcun software: per questo compare nei sistemi di flashcard cartacee e nelle app più basilari. Lo svantaggio è che gli intervalli sono fissati dal numero della scatola, non dalla tua effettiva probabilità di richiamo. Due carte nella stessa scatola possono avere forze di memoria molto diverse.

• Facile da imparare e da insegnare.
• Ottimo per piccoli insiemi mirati di nozioni.
• Non ideale per mazzi grandi o obiettivi di ritenzione a lungo termine.

Perché Deckbase usa FSRS

Deckbase ha scelto FSRS perché è l'unico algoritmo mainstream che si adatta alla tua memoria personale. SM-2 e Leitner applicano la stessa pianificazione a ogni studente. FSRS impara dalle tue valutazioni e calcola intervalli adatti alla tua curva di dimenticanza reale.

Questa adattività conta di più quando studi per mesi o anni. Benchmark indipendenti su centinaia di milioni di revisioni Anki mostrano che FSRS riduce l'errore di previsione di circa due terzi rispetto a SM-2, il che in genere significa il 20-30% di revisioni in meno per la stessa ritenzione.

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