Trzy oszacowania stojące za powtórką w FSRS

Droga do domu może pozostać znajoma po długich wakacjach. Nowy kod dostępu może natomiast nie przyjść ci do głowy po weekendzie.

Oba wspomnienia należą do tej samej osoby, ale przydatny plan powinien traktować je inaczej. FSRS opisuje te różnice przez difficulty, stability i retrievability, zwykle oznaczane jako D, S i R.

Trudność i stabilność opisują przechowywany stan elementu. Prawdopodobieństwo przypomnienia jest obliczane ze stabilności, czasu od ostatniej powtórki i parametrów krzywej. To oszacowania modelu, nie bezpośrednie pomiary w mózgu. Rozdzielenie ich ról ułatwia zrozumienie następnego terminu.

Trudność dotyczy elementu

Difficulty określa, jak trudno jest zwiększać stabilność tego elementu przez powtórki. W FSRS mieści się w zakresie od 1 do 10.

Nie mierzy twojej inteligencji ani obiektywnej złożoności słowa. Częste słowo, które mylisz z innym, może być dla ciebie trudne. Rzadkie słowo z wyrazistym skojarzeniem może przychodzić łatwiej. To przykłady, nie reguła, że rzadkie słowa są łatwiejsze.

Oszacowanie może się zmienić po nowej ocenie odpowiedzi. Pozwala modelowi uwzględniać trwałe różnice między elementami i nadal korygować te szacunki.

Stabilność opisuje skalę czasu

Stability jest definiowana jako odstęp, przy którym przewidywane prawdopodobieństwo przypomnienia osiąga 90%. Jeśli stabilność elementu wynosi dziesięć dni, model przewiduje 90% szans na przypomnienie go dziesięć dni po powtórce. Dziesięć dni to przykład, nie zalecany odstęp dla każdego nowego słowa.

Ta definicja nadaje stabilności stałą jednostkę czasu. Nie zmienia się po wybraniu innego celu desired retention. Stabilność nie jest automatycznie następnym odstępem: cel również ma znaczenie.

Po powtórce model oblicza nową stabilność. Wynik zależy od poprzedniego stanu, oceny i odpowiednich warunków powtórki. Udane przypomnienie po dłuższej przerwie może uzasadniać inne oszacowanie niż sukces tuż po zobaczeniu odpowiedzi.

Prawdopodobieństwo przypomnienia zmienia się z czasem

Retrievability to przewidywane prawdopodobieństwo poprawnej odpowiedzi teraz. Gdy czas od powtórki rośnie, prawdopodobieństwo maleje zgodnie z krzywą zapominania modelu. Przy tych samych parametrach krzywej większa stabilność spowalnia spadek.

Między zapisanymi powtórkami czas może zmieniać obliczane R bez wprowadzenia nowej odpowiedzi. Nie oznacza to, że system codziennie zapisuje nowy błąd. Oblicza aktualne prawdopodobieństwo przypomnienia na podstawie istniejącego stanu.

To przewidywanie wyniku. Prognoza 90% nadal dopuszcza nieudaną odpowiedź. Nie obiecuje też identycznych wyników dla różnych pytań ani każdej sytuacji, w której możesz potrzebować słowa.

Oficjalny opis algorytmu zawiera definicje i wzory tych oszacowań.

Przechowywany stan i dwa obliczenia. R jest obliczane, nie przechowywane niezależnie. Następny odstęp wykorzystuje S, cel i parametry krzywej.

Cel wybiera punkt na krzywej

Desired retention to preferencja planowania. Model znajduje odstęp odpowiadający docelowemu prawdopodobieństwu, z uwzględnieniem reguł aplikacji.

Wyższy cel zwykle zbliża powtórki do siebie. Niższy pozwala na dłuższe przerwy i większe ryzyko zapomnienia. Podręcznik Anki dotyczący FSRS wyjaśnia, dlaczego zwiększenie tej wartości zwiększa też obciążenie.

Cel i stabilność odpowiadają na różne pytania. Stabilność opisuje aktualne oszacowanie elementu przez model. Desired retention określa, jak ostrożnie chcesz zaplanować jego następną powtórkę.

Przy tej samej stabilności i parametrach krzywej cel powyżej 90% daje odstęp krótszy od stabilności. Zmiana celu nie zmienia definicji S. To opis modelu, nie obietnica identycznych ustawień w każdej aplikacji.

Gdy termin cię zaskakuje, rozdziel pytania: co model obecnie szacuje i dla jakiego celu planuje? Ani data, ani pojedyncza nieudana odpowiedź nie są wyrokiem o twoich zdolnościach.

Te definicje dają FSRS użyteczny język opisu. Wersja algorytmu określa, jak dokładnie aktualizowane są oszacowania. W FSRS-6 szczególnej uwagi wymagają dwie zmiany.