Wie Wiederholungspläne gelernt haben, sich anzupassen

Stell dir vor, du sortierst Papierkarten in Kästen. Nach einer richtigen Antwort kommt die Karte in einen Kasten, den du seltener prüfst. Nach einer verfehlten Antwort legst du sie in einen, den du häufiger durchgehst.

Damit reagiert dein Zeitplan bereits auf Ergebnisse. Die heutige Antwort verändert, was später mit der Karte passiert. Für diese Idee brauchst du keine Software.

Der Kasten bewahrt aber nur eine grobe Zusammenfassung. Zwei Karten im selben Kasten werden ähnlich behandelt, auch wenn eine Antwort leicht kommt und die andere große Mühe kostet. In diesem Beispiel hält die Gruppierung diesen Unterschied nicht fest.

Ein eigener Verlauf für jede Karte gibt einem Planungsmodell mehr Informationen. Entscheidend ist, was die nächste Entscheidung nutzen kann, nicht nur der Wechsel vom Papier zum Bildschirm.

Was SM-2 festhielt

Piotr Wozniaks Beschreibung von SM-2 ordnet jedem Element einen Leichtigkeitsfaktor zu und verwendet Bewertungen der Antwortqualität. Der Faktor hilft, das Wachstum der Abstände zu steuern, und kann sich mit der Bewertung verändern.

Die Karte trägt damit einen Wert, der frühere Antworten in spätere Planungsentscheidungen einfließen lässt. Sie muss nicht mehr genau denselben Weg wie alle anderen Karten nehmen.

Das bleibt ein kompaktes Regelsystem. Der Leichtigkeitsfaktor ist für sich genommen nicht die Wahrscheinlichkeit, sich heute an die Karte zu erinnern. Er ist auch nicht dieselbe Größe wie die Schwierigkeit in FSRS. Ähnliche Bezeichnungen können in verschiedenen Algorithmen Unterschiedliches bedeuten.

Warum die Vorgeschichte zählt

Stell dir zwei Wörter mit demselben nächsten Wiederholungstermin vor. Eines wurde schon oft erfolgreich abgerufen. Das andere fiel mehrfach nicht ein und wurde erst kürzlich wieder gelernt. Das ist ein Beispiel, kein berechnetes Paar von Zeitplänen.

Der gemeinsame Termin verdeckt unterschiedliche Vorgeschichten. Das Datum allein verrät nicht, welche Versuche erfolgreich waren und wie viel Zeit jeweils davor vergangen war.

FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) speichert einen geschätzten Zustand anhand von Schwierigkeit und Stabilität. Das System berechnet Retrievability, die geschätzte aktuelle Abrufwahrscheinlichkeit, aus Stabilität, vergangener Zeit und Kurvenparametern. Sie ist kein dritter unabhängiger Wert, der neben den anderen beiden gespeichert wird.

Das sind Modellgrößen, keine direkten Messungen im Gehirn. Sie unterstützen zwei zusammenhängende Entscheidungen: den aktuellen Zugriff zu schätzen und einen Abstand für die gewünschte Abrufwahrscheinlichkeit zu wählen.

Eine Antwort muss eine eindeutige Bedeutung haben

Auf Algorithmusebene nutzt FSRS vier Bewertungen:

• Again: Die Antwort wurde nicht richtig abgerufen.
• Hard: Der Abruf gelang, aber mit großer Mühe.
• Good: Eine gewöhnliche richtige Antwort mit etwas Anstrengung.
• Easy: Eine richtige Antwort, die ohne Anstrengung kam.

Das Anki-Handbuch erklärt diese Antwortbewertungen. Es sind Bezeichnungen für Ergebnisse, die an den Algorithmus übergeben werden, kein Versprechen, dass jede App mit FSRS vier so beschriftete Schaltflächen zeigt.

Die Grenze zwischen Again und Hard ist wichtig. Wenn dir die Antwort nicht einfiel, meldet Hard einen Erfolg, der nicht stattgefunden hat. Selbst wenn die angezeigte Antwort vertraut wirkt, ist dieses Wiedererkennen nicht der Abruf, den die Frage geprüft hat.

Der Unterschied ist praktisch, nicht moralisch. Die Bewertung beschreibt eine Begegnung mit einer Karte, nicht deine Disziplin oder Fähigkeiten. Frage dich zuerst, ob du die Antwort vor dem Anzeigen aus dem Gedächtnis abgerufen hast, und dann, wie schwer das war.

Eine Vorhersage lässt sich revidieren

Nach einer bewerteten Antwort aktualisiert FSRS den geschätzten Zustand des Elements. Es kann einen neuen Abstand anhand dieses Zustands, der Modellparameter und des gewählten Abrufziels bestimmen. Den Zustand einer Karte zu aktualisieren ist nicht derselbe Vorgang, wie die Modellparameter an den Wiederholungsverlauf einer Person anzupassen.

Eine richtige Antwort nach einer langen Pause liefert Hinweise auf den Zugriff nach diesem Abstand. Eine verfehlte Antwort liefert eine andere Beobachtung. Keine verrät einen genauen Ablaufzeitpunkt der Erinnerung, und ein einziger Fehler beweist nicht, dass das gesamte Modell falsch ist.

Diese Geschichte vergleicht Planungsideen. Sie behauptet nicht, dass jede neuere Methode unmittelbar von der vorherigen abstammt. Die gemeinsame praktische Frage lautet, wie viel der nächste Termin aus der letzten Antwort lernen sollte.

Bei FSRS beginnt das Verständnis mit drei Begriffen: Schwierigkeit, Stabilität und aktueller Abrufwahrscheinlichkeit.