Come i calendari di ripasso hanno imparato ad adattarsi

Immagina di dividere delle schede di carta in scatole. Dopo una risposta corretta, sposti la scheda in una scatola che controlli meno spesso. Dopo una risposta mancata, la metti in una che controlli più di frequente.

Hai già reso il calendario capace di reagire. La risposta di oggi cambia ciò che accadrà alla scheda più avanti. Per questa idea non serve un programma.

Ma la scatola conserva soltanto un riepilogo approssimativo. Due schede nella stessa scatola ricevono un trattamento simile, anche se una risposta arriva facilmente e l'altra richiede molto sforzo. In questo esempio, il raggruppamento non registra la differenza.

Conservare una storia separata per ogni scheda dà più informazioni al sistema di pianificazione. Il cambiamento importante è ciò che la prossima decisione può usare, non il semplice passaggio dalla carta a uno schermo.

Che cosa conservava SM-2

La descrizione di SM-2 di Piotr Wozniak assegna a ogni elemento un fattore di facilità e usa valutazioni della qualità della risposta. Il fattore contribuisce a regolare la crescita degli intervalli e può cambiare con la valutazione.

La scheda porta nelle decisioni successive un valore che riflette le risposte precedenti. Non deve più seguire esattamente lo stesso percorso di tutte le altre.

Resta un sistema compatto di regole. Il fattore di facilità non è di per sé la probabilità di ricordare la scheda oggi. Non è neppure la stessa grandezza della difficoltà in FSRS. Nomi simili possono indicare cose diverse in algoritmi diversi.

Perché la storia conta

Immagina due parole con la stessa data del prossimo ripasso. Una è stata rievocata correttamente molte volte. L'altra è sfuggita più volte ed è stata imparata di nuovo da poco. È un esempio, non una coppia di calendari calcolati.

La data comune nasconde storie diverse. Guardare soltanto la data non dice quali tentativi siano riusciti né quanto tempo fosse passato prima di ciascuno.

FSRS, Free Spaced Repetition Scheduler, conserva uno stato stimato usando difficoltà e stabilità. Calcola la retrievability, cioè la probabilità stimata di rievocazione adesso, a partire da stabilità, tempo trascorso e parametri della curva. Non è un terzo valore indipendente conservato insieme agli altri due.

Sono grandezze del modello, non misurazioni dirette dentro il cervello. Sostengono due decisioni collegate: stimare l'accesso ora e scegliere una pausa per un obiettivo di ritenzione.

Una risposta deve avere un significato coerente

A livello di algoritmo, FSRS usa quattro valutazioni:

• Again: la risposta non è stata rievocata correttamente.
• Hard: la rievocazione è riuscita, ma con notevole difficoltà.
• Good: una normale risposta corretta, con un certo sforzo.
• Easy: una risposta corretta arrivata senza sforzo.

Il manuale di Anki spiega queste valutazioni. Sono nomi di risultati trasmessi all'algoritmo, non la promessa che ogni app con FSRS mostri quattro pulsanti con queste etichette.

Il confine tra Again e Hard conta. Se non hai ricordato la risposta, scegliere Hard comunica un successo che non c'è stato. Anche se la risposta mostrata sembra familiare, quel riconoscimento non è la rievocazione verificata dalla domanda.

La distinzione è pratica, non morale. La valutazione descrive un incontro con una scheda, non la tua disciplina o capacità. Per valutare la risposta, chiediti se l'hai richiamata alla memoria prima di vederla, poi quanto sia stato difficile.

Una previsione può essere rivista

Dopo una risposta valutata, FSRS aggiorna lo stato stimato dell'elemento. Può scegliere un nuovo intervallo usando quello stato, i parametri del modello e l'obiettivo di rievocazione. Aggiornare lo stato di una scheda non è la stessa operazione di adattare i parametri del modello alla storia dei ripassi di una persona.

Una risposta corretta dopo una lunga pausa dà informazioni sull'accesso dopo quell'intervallo. Una risposta mancata fornisce un'altra osservazione. Nessuna rivela un'ora esatta di scadenza del ricordo, e un solo errore non dimostra che l'intero modello sia sbagliato.

Questa storia confronta idee di pianificazione, non afferma che ogni metodo più nuovo discenda direttamente dal precedente. La domanda pratica comune è quanto la prossima data debba imparare dall'ultima risposta.

Con FSRS, capire la risposta inizia da tre termini: difficoltà, stabilità e probabilità attuale di rievocazione.