Jak plany powtórek nauczyły się dostosowywać

Wyobraź sobie sortowanie papierowych fiszek do pudełek. Po poprawnej odpowiedzi przenosisz fiszkę do pudełka sprawdzanego rzadziej. Po nieudanej — do takiego, które przeglądasz częściej.

Twój plan już reaguje na wyniki. Dzisiejsza odpowiedź zmienia to, co stanie się z fiszką później. Do tej idei nie potrzeba programu.

Pudełko przechowuje jednak tylko zgrubne podsumowanie. Dwie fiszki w tym samym pudełku są traktowane podobnie, nawet jeśli jedna odpowiedź przychodzi łatwo, a druga wymaga dużego wysiłku. W tym przykładzie samo grupowanie nie zapisuje tej różnicy.

Osobny zapis dla każdej fiszki daje systemowi więcej informacji. Ważne jest to, co może wykorzystać kolejna decyzja, nie samo zastąpienie papieru ekranem.

Co zachowywał SM-2

W opisie SM-2 Piotra Woźniaka każdy element ma współczynnik łatwości, a jakość odpowiedzi jest oceniana. Współczynnik pomaga określać wzrost odstępów i może zmieniać się wraz z oceną.

Fiszka zachowuje wartość, która pozwala uwzględniać wcześniejsze odpowiedzi w kolejnych decyzjach o terminach. Nie musi już podążać dokładnie tą samą ścieżką co wszystkie pozostałe.

To wciąż zwięzły system reguł. Współczynnik łatwości nie jest sam w sobie prawdopodobieństwem przypomnienia fiszki dzisiaj. Nie jest też tą samą wielkością co trudność w FSRS. Podobne nazwy w różnych algorytmach mogą oznaczać różne rzeczy.

Dlaczego historia ma znaczenie

Wyobraź sobie dwa słowa z tą samą datą następnej powtórki. Jedno udało się przypomnieć wiele razy. Drugie wielokrotnie umykało z pamięci i niedawno zostało nauczone ponownie. To przykład, nie para obliczonych harmonogramów.

Wspólna data ukrywa różne historie. Patrząc tylko na termin, nie dowiesz się, które próby były udane ani ile czasu minęło przed nimi.

FSRS, Free Spaced Repetition Scheduler, przechowuje oszacowany stan za pomocą trudności i stabilności. Retrievability, czyli szacowane prawdopodobieństwo przypomnienia w tej chwili, oblicza ze stabilności, czasu i parametrów krzywej. Nie jest to trzecia niezależna wartość przechowywana obok dwóch pozostałych.

To wielkości modelu, a nie bezpośrednie pomiary wewnątrz mózgu. Służą dwóm powiązanym decyzjom: oszacowaniu dostępu teraz i dobraniu odstępu do docelowego prawdopodobieństwa przypomnienia.

Odpowiedź musi znaczyć to samo

Na poziomie algorytmu FSRS używa czterech ocen:

• Again: nie udało się poprawnie przypomnieć odpowiedzi.
• Hard: przypomnienie się udało, ale z dużą trudnością.
• Good: zwykła poprawna odpowiedź wymagająca pewnego wysiłku.
• Easy: poprawna odpowiedź przychodząca bez wysiłku.

Podręcznik Anki wyjaśnia te oceny odpowiedzi. Są to nazwy wyników przekazywanych algorytmowi, nie obietnica, że każda aplikacja z FSRS pokazuje cztery tak podpisane przyciski.

Granica między Again a Hard jest ważna. Jeśli nie udało ci się przypomnieć odpowiedzi, wybór Hard zgłasza sukces, którego nie było. Nawet jeśli pokazana odpowiedź wydaje się znajoma, to rozpoznanie, nie przypomnienie sprawdzane w pytaniu.

To różnica praktyczna, nie moralna. Ocena opisuje spotkanie z fiszką, nie twoją dyscyplinę czy zdolności. Oceniając odpowiedź, najpierw zapytaj, czy udało ci się przypomnieć sobie odpowiedź przed zobaczeniem rozwiązania, a potem — jak trudne to było.

Prognozę można zmienić

Po ocenionej odpowiedzi FSRS aktualizuje oszacowany stan elementu. Może dobrać nowy odstęp na podstawie tego stanu, parametrów modelu i wybranego celu przypominania. Aktualizacja jednej fiszki nie jest tym samym co dopasowanie parametrów modelu do historii powtórek danej osoby.

Udana odpowiedź po długiej przerwie dostarcza informacji o dostępności po takim czasie. Nieudana daje inną obserwację. Żadna nie ujawnia dokładnego momentu „wygaśnięcia” wspomnienia, a jeden błąd nie dowodzi, że cały model jest zły.

Ta historia porównuje pomysły na planowanie, nie twierdzi, że każda nowsza metoda bezpośrednio wywodzi się z poprzedniej. Wspólne praktyczne pytanie brzmi: ile następny termin powinien uwzględnić z ostatniej odpowiedzi?

W FSRS odpowiedź zaczyna się od trzech pojęć: trudności, stabilności i aktualnego prawdopodobieństwa przypomnienia.