Cele trei estimări din spatele unei recapitulări cu FSRS

Drumul spre casă îți poate rămâne familiar după o vacanță lungă. Un cod de acces nou poate să nu îți mai vină în minte după un weekend.

Aceeași persoană are ambele amintiri, dar un program util le-ar trata diferit. FSRS descrie aceste diferențe prin difficulty, stability și retrievability, de obicei prescurtate D, S și R.

Dificultatea și stabilitatea descriu starea păstrată a unui element. Probabilitatea de reamintire se calculează din stabilitate, timpul de la ultima recapitulare și parametrii curbei. Sunt estimări ale modelului, nu măsurători directe în creier. Separarea rolurilor lor ajută la înțelegerea datei următoare.

Dificultatea privește elementul

Difficulty estimează cât de greu este să crească stabilitatea acestui element prin recapitulări. În FSRS, este limitată la intervalul de la 1 la 10.

Nu măsoară inteligența ta sau complexitatea obiectivă a unui cuvânt. Un cuvânt comun pe care îl confunzi cu altul poate fi dificil pentru tine. Unul rar cu o asociere memorabilă poate fi mai ușor. Sunt exemple, nu o regulă că toate cuvintele rare sunt mai ușoare.

Estimarea se poate schimba după o evaluare nouă. Îi permite modelului să reprezinte diferențe persistente între elemente, păstrând posibilitatea de a revizui estimările.

Stabilitatea descrie o scară de timp

Stability este definită ca intervalul la care probabilitatea prevăzută de reamintire ajunge la 90%. Dacă un element are o stabilitate de zece zile, modelul prevede 90% șanse de a-l reaminti la zece zile după recapitulare. Zece zile este un exemplu, nu un interval recomandat pentru fiecare cuvânt nou.

Definiția îi oferă stabilității o unitate de timp constantă. Nu se schimbă dacă alegi o altă țintă de desired retention. Stabilitatea nu este automat următorul interval: contează și ținta.

După o recapitulare, modelul calculează o stabilitate nouă. Rezultatul depinde de starea anterioară, de evaluare și de condițiile relevante ale recapitulării. Reamintirea reușită după o pauză semnificativă poate susține o estimare diferită față de succesul imediat după afișarea răspunsului.

Probabilitatea de reamintire se schimbă în timp

Retrievability este probabilitatea prevăzută a unui răspuns corect acum. Pe măsură ce crește timpul de la recapitulare, probabilitatea scade potrivit curbei uitării din model. Cu aceiași parametri ai curbei, o stabilitate mai mare încetinește scăderea.

Între recapitulările înregistrate, timpul poate modifica R calculat fără introducerea unui răspuns nou. Asta nu înseamnă că sistemul înregistrează zilnic o nouă greșeală. Calculează probabilitatea actuală din starea existentă.

Prognoza privește performanța. O probabilitate de 90% permite totuși un răspuns ratat. Nici nu promite rezultate identice pentru tipuri diferite de întrebări sau pentru toate situațiile în care ai putea avea nevoie de un cuvânt.

Referința oficială a algoritmului oferă definițiile și formulele acestor estimări.

Stare păstrată și două calcule. R este calculat, nu stocat independent. Următorul interval folosește S, ținta și parametrii curbei.

Ținta alege un punct pe curbă

Desired retention este o preferință de planificare. Modelul găsește un interval corespunzător probabilității-țintă, în limitele regulilor aplicației.

O țintă mai mare apropie, de regulă, recapitulările. Una mai mică permite pauze mai lungi și un risc mai mare de uitare. Ghidul FSRS din manualul Anki explică de ce creșterea acestei setări mărește și volumul de lucru.

Ținta și stabilitatea răspund la întrebări diferite. Stabilitatea descrie estimarea actuală a modelului pentru un element. Desired retention exprimă cât de prudent vrei să programezi următoarea recapitulare.

Cu aceeași stabilitate și aceiași parametri ai curbei, o țintă peste 90% dă un interval mai scurt decât stabilitatea. Schimbarea țintei nu redefinește S. Asta descrie modelul, fără să promită aceleași opțiuni în orice aplicație.

Dacă o dată te surprinde, separă întrebările: ce estimează acum modelul și pentru ce țintă planifică? Nici data, nici un răspuns ratat izolat nu sunt un verdict asupra capacității tale.

Aceste definiții îi dau FSRS un vocabular util. Versiunea algoritmului stabilește exact cum sunt actualizate estimările. În FSRS-6, două schimbări merită o atenție specială.