Алгоритмы интервального повторения

Алгоритм интервального повторения решает, когда снова показать тебе карточку после того, как ты ее повторил. Цель в том, чтобы назначать каждое повторение чуть раньше, чем ответ иначе забудется, так что ты получаешь максимальное запоминание при минимальных усилиях.

Разные алгоритмы принимают это решение по-разному. Некоторые используют фиксированные ячейки, некоторые используют фиксированные формулы, а некоторые модели памяти на основе машинного обучения. Deckbase использует FSRS, потому что он подстраивается под твою личную историю ответов, но другие алгоритмы тоже полезно понимать, особенно если ты переходишь из другого приложения.

Краткое сравнение

FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) представляет собой алгоритм с открытым исходным кодом, созданный Jarrett Ye. Он моделирует память для каждой карточки с помощью трех величин (сложности, стабильности и вероятности припоминания) и вычисляет интервалы по твоей личной истории повторений, а не по фиксированным правилам.

Поскольку FSRS подстраивается под каждого ученика, он обычно сокращает ежедневный объем повторений на 20–30% по сравнению с SM-2 при той же цели по запоминанию. Это планировщик по умолчанию в Deckbase, а также он доступен в Anki 23.10 и новее.

• Адаптирует интервалы под твои реальные паттерны припоминания.
• Обычно требует меньше повторений при том же уровне запоминания.
• Сложнее, чем SM-2 или Лейтнер; лучше работает при накопленной истории повторений.

SM-2 представляет собой алгоритм SuperMemo-2, созданный Петром Возняком в 1987 году. В Anki много лет использовалась измененная версия SM-2 в качестве планировщика по умолчанию, и сегодня она по-прежнему доступна как запасной вариант.

SM-2 отслеживает одну величину под названием «коэффициент легкости». Когда ты оцениваешь карточку как «Легко», коэффициент легкости растет, и будущие интервалы увеличиваются быстрее. Когда ты оцениваешь ее как «Снова» или «Сложно», коэффициент легкости падает, и интервалы сокращаются. Алгоритм простой и надежный, но он не моделирует память напрямую и может загнать карточки в «ловушку легкости», если они снова и снова забываются.

• Простой для понимания и реализации.
• Хорошо работает для небольших и средних колод.
• Менее эффективен, чем FSRS, для больших долгосрочных библиотек.

Система Лейтнера представляет собой самый простой метод интервального повторения. Карточки начинают свой путь в ячейке 1. Если ты отвечаешь правильно, карточка переходит в следующую ячейку и повторяется реже. Если отвечаешь неправильно, она возвращается в ячейку 1.

Систему Лейтнера легко объяснить, и она работает без какого-либо программного обеспечения, поэтому она встречается в бумажных карточках и простых приложениях. Минус в том, что интервалы определяются номером ячейки, а не твоей фактической вероятностью припоминания. Две карточки в одной ячейке могут иметь очень разную прочность памяти.

• Легко выучить и объяснить.
• Подходит для небольших, сфокусированных наборов фактов.
• Не идеален для больших колод и долгосрочных целей запоминания.

Почему Deckbase использует FSRS

Deckbase выбрал FSRS, потому что это единственный распространенный алгоритм, который подстраивается под твою личную память. SM-2 и Лейтнер применяют одинаковое расписание к каждому ученику. FSRS учится на твоих оценках и вычисляет интервалы, соответствующие твоей фактической кривой забывания.

Эта адаптивность особенно важна, когда ты учишься месяцами или годами. Независимые тесты на сотнях миллионов повторений в Anki показывают, что FSRS снижает ошибку прогнозирования примерно на две трети по сравнению с SM-2, что обычно означает на 20–30% меньше повторений при том же уровне запоминания.

Связанные ресурсы