학습 일정 관리
간격 반복 알고리즘
SM-2, Leitner, FSRS가 플래시카드 복습을 어떻게 예약하는지, 그리고 Deckbase가 FSRS를 기본값으로 사용하는 이유.
알고리즘 개요
간격 반복 알고리즘은 카드를 복습한 후에 다시 언제 보여줄지 결정합니다. 목표는 각 복습을 막 잊으려는 순간 직전에 예약해서, 최소한의 노력으로 최대한의 유지율을 얻는 것입니다.
알고리즘마다 그 결정을 내리는 방식이 다릅니다. 고정된 상자를 쓰는 것도 있고, 고정된 공식을 쓰는 것도 있으며, 기억의 머신러닝 모델을 쓰는 것도 있습니다. Deckbase는 개인의 복습 기록에 맞게 조정되는 FSRS를 사용하지만, 다른 알고리즘도 이해해 두면 유용합니다. 다른 앱에서 이사 올 때 특히 그렇습니다.
간단 비교
| 알고리즘 | 작동 방식 | 이런 경우에 적합 |
|---|---|---|
| FSRS | 난이도(Difficulty), 안정성(Stability), 회수성(Retrievability)으로 기억을 모델링하고, 복습 기록을 바탕으로 간격을 개인화합니다. | 장기 학습, 혼합 덱, 대규모 카드 라이브러리. |
| SM-2 | 마지막 평가에 따른 이지 팩터로 간격을 곱합니다. | 간단하고 예측 가능한 일정, 중소규모 덱. |
| Leitner | 카드를 상자 사이에서 이동시킵니다. 정답이면 앞으로, 오답이면 뒤로 갑니다. | 초보자, 간단한 앱, 소규모 암기 목표. |
FSRS
FSRS(Free Spaced Repetition Scheduler)는 Jarrett Ye가 만든 오픈 소스 알고리즘입니다. 각 카드의 기억을 난이도(Difficulty), 안정성(Stability), 회수성(Retrievability) 세 값으로 모델링하고, 고정된 규칙을 적용하는 대신 개인의 복습 기록에서 간격을 계산합니다.
FSRS는 학습자별로 조정되기 때문에 같은 유지율 목표에서 SM-2보다 일일 복습량이 일반적으로 20~30% 줄어듭니다. Deckbase의 기본 스케줄러이며, Anki 23.10 이후 버전에서도 사용할 수 있습니다.
- 실제 회상 패턴에 맞게 간격을 조정합니다.
- 같은 유지율에서 보통 복습 횟수가 더 적습니다.
- SM-2나 Leitner보다 복잡하고, 복습 기록이 많을수록 효과가 좋습니다.
SM-2
SM-2는 Piotr Wozniak이 1987년에 만든 SuperMemo-2 알고리즘입니다. Anki는 수정된 SM-2를 기본 스케줄러로 오랫동안 사용했고, 지금도 Anki에서 대체 옵션으로 쓸 수 있습니다.
SM-2는 이지 팩터라는 단일 값을 추적합니다. 카드를 '쉬움'으로 평가하면 이지 팩터가 올라가고 이후 간격이 더 빨리 늘어납니다. '다시' 또는 '어려움'으로 평가하면 이지 팩터가 떨어지고 간격이 줄어듭니다. 알고리즘은 단순하고 안정적이지만 기억 자체를 모델링하지는 않으며, 카드를 여러 번 실패시키면 간격이 "이지 지옥"으로 빠질 수 있습니다.
- 이해하고 구현하기 쉽습니다.
- 중소규모 덱에서 잘 작동합니다.
- 대규모 장기 라이브러리에서는 FSRS보다 효율이 낮습니다.
Leitner 시스템
Leitner 시스템은 가장 간단한 간격 반복 방식입니다. 카드는 1번 상자에서 시작합니다. 정답을 맞히면 다음 상자로 이동해 덜 자주 복습하고, 틀리면 1번 상자로 되돌아갑니다.
Leitner는 설명하기 쉽고 소프트웨어 없이도 작동해서, 종이 플래시카드 시스템과 간단한 앱에 사용됩니다. 단점은 간격이 실제 회상 확률이 아니라 상자 번호로 고정된다는 점입니다. 같은 상자에 있는 카드 두 장의 기억 강도는 크게 다를 수 있습니다.
- 배우고 가르치기 쉽습니다.
- 소규모의 집중된 암기 목표에 좋습니다.
- 대규모 덱이나 장기 유지율 목표에는 적합하지 않습니다.
복습 단계와 알고리즘
어떤 방식을 쓰든 모든 카드는 같은 방식으로 시작합니다. 완전히 새 카드이거나 잊어버린 카드라면 몇 분 뒤에 다시 보고, 조금 더 긴 뒤에, 그리고 더 긴 뒤에 다시 봅니다. "졸업"하면 몇 분마다 나타나는 것이 멈추고 며칠 간격으로 바뀝니다. 그 이후부터는 방식마다 다릅니다.
FSRS
졸업하기 전: 모든 방식과 동일하게 몇 분 간격부터 점점 늘려가는 단계를 거칩니다.
졸업한 후: 해당 카드를 실제로 얼마나 잘 기억하는지를 바탕으로 얼마나 기다릴지 스스로 판단합니다.
SM-2
졸업하기 전: 모든 방식과 동일하게 몇 분 간격부터 점점 늘려가는 단계를 거칩니다.
졸업한 후: 처음에는 정해진 며칠을 기다리고, 이후 정답을 맞힐 때마다 조금씩 더 오래 기다립니다.
Leitner
졸업하기 전: 모든 방식과 동일하게 몇 분 간격부터 점점 늘려가는 단계를 거칩니다.
졸업한 후: "1번 상자"에 들어갑니다. 정답을 맞히면 상자가 올라가고(더 오래 기다림), 틀리면 다시 내려갑니다.
Deckbase가 FSRS를 사용하는 이유
Deckbase가 FSRS를 선택한 이유는 개인의 기억에 맞게 조정되는 유일한 주류 알고리즘이기 때문입니다. SM-2와 Leitner는 모든 학습자에게 같은 일정을 적용합니다. FSRS는 평가에서 학습해 실제 망각 곡선에 맞는 간격을 계산합니다.
이 조정 능력은 몇 달 또는 몇 년 동안 학습할 때 가장 큰 의미가 있습니다. 수억 건의 Anki 복습에 대한 독립 벤치마크에서 FSRS는 SM-2에 비해 예측 오류를 대략 3분의 2 줄였으며, 이는 같은 유지율에서 복습이 보통 20~30% 줄어든다는 뜻입니다.
Deckbase에서 FSRS가 작동하는 방식에 대한 자세한 내용은 Deckbase의 FSRS.
자주 묻는 질문
초보자에게 가장 좋은 알고리즘은 무엇인가요?
Leitner가 이해하기 가장 쉽지만, 장기 유지율은 FSRS가 더 좋습니다. Deckbase 같은 최신 앱이 자동으로 조정을 처리해 주기 때문에 대부분의 초보자는 FSRS로 충분히 잘 학습합니다.
SM-2는 구식인가요?
SM-2는 오래되었고 대규모 덱에서는 FSRS보다 효율이 낮지만, 여전히 잘 작동합니다. 덱이 작거나 예측 가능한 규칙을 선호한다면 SM-2도 괜찮습니다.
FSRS 대신 Leitner나 SM-2를 쓸 수 있나요?
네. 설정 → 간격 반복 알고리즘에서 언제든지 FSRS, SM-2, Leitner를 선택할 수 있고, 자유롭게 바꿀 수도 있습니다. FSRS는 장기 학습에서 일반적으로 두 방식보다 성능이 좋아서 기본값이지만, 원한다면 SM-2와 Leitner도 완전히 지원됩니다.
Anki의 SM-2 간격이 그대로 이전되나요?
아니요. Anki 덱을 Deckbase로 가져오면 카드는 FSRS 간격으로 새로 시작합니다. 복습 기록과 SM-2 이지 팩터는 이전되지 않습니다.