Три оцінки, що стоять за повторенням у FSRS

Дорога додому може залишатися знайомою після довгої відпустки. А новий код доступу може не згадатися вже після вихідних.

Обидва спогади належать одній людині, але корисний розклад мав би ставитися до них по-різному. FSRS описує ці відмінності через difficulty, stability та retrievability, скорочено D, S і R.

Складність і стійкість описують стан елемента, який зберігає модель. Імовірність відтворення обчислюється зі стійкості, часу після останнього повторення та параметрів кривої. Це оцінки моделі, а не прямі вимірювання всередині мозку. Розрізнення цих ролей допомагає зрозуміти наступну дату.

Складність стосується елемента

Difficulty оцінює, наскільки важко стійкості цього елемента зростати завдяки повторенням. У FSRS її межі — від 1 до 10.

Це не оцінка вашого інтелекту чи об'єктивної складності слова. Поширене слово, яке ви плутаєте з іншим, може бути складним саме для вас. Рідкісне слово з яскравою асоціацією може даватися легше. Це приклади, а не правило, що рідкісні слова легші.

Оцінка може змінитися після нової відповіді з оцінюванням. Вона дозволяє моделі враховувати стійкі відмінності між елементами й водночас переглядати власні припущення.

Стійкість описує часовий масштаб

Stability визначається як інтервал, за якого прогнозована ймовірність відтворення сягає 90%. Якщо стійкість елемента дорівнює десяти дням, модель прогнозує 90% імовірності згадати його через десять днів після повторення. Десять днів — приклад, а не рекомендований інтервал для кожного нового слова.

Це визначення дає стійкості сталу одиницю часу. Воно не змінюється, якщо для планування обрати іншу ціль desired retention. Стійкість не дорівнює автоматично наступному інтервалу: ціль теж важлива.

Після повторення модель обчислює нову стійкість. Результат залежить від попереднього стану, оцінки відповіді та відповідних умов повторення. Успішне відтворення після суттєвої паузи може підтримувати іншу оцінку, ніж успіх одразу після показу відповіді.

Імовірність відтворення змінюється з часом

Retrievability — прогнозована ймовірність успішної відповіді зараз. Що більше часу минає після повторення, то нижчою стає ця ймовірність за кривою забування моделі. За однакових параметрів кривої більша стійкість уповільнює спад.

Між записаними повтореннями час може змінювати обчислене R без нової відповіді. Це не означає, що система щодня записує нову невдачу. Вона обчислює поточну ймовірність за наявним станом.

Це прогноз результату. Навіть прогноз 90% допускає невдалу відповідь. Він також не обіцяє однакових результатів для різних типів запитань і всіх ситуацій, у яких може знадобитися слово.

Офіційний опис алгоритму містить визначення й формули цих оцінок.

Збережений стан і два обчислення. R обчислюється, а не зберігається незалежно. Наступний інтервал використовує S, ціль і параметри кривої.

Ціль обирає точку на кривій

Desired retention — вибір для планування. Модель знаходить інтервал, що відповідає цільовій імовірності, з урахуванням правил розкладу в застосунку.

Вища ціль зазвичай наближає повторення одне до одного. Нижча дозволяє довші паузи й більший ризик забування. Посібник Anki про FSRS пояснює, чому підвищення цієї цілі збільшує навантаження.

Ціль і стійкість відповідають на різні запитання. Стійкість описує поточну оцінку елемента моделлю. Desired retention визначає, наскільки обережно планувати наступну перевірку.

За однакових стійкості й параметрів кривої ціль понад 90% дає інтервал, коротший за стійкість. Зміна цілі не перевизначає S. Це опис моделі, а не обіцянка однакових налаштувань у всіх застосунках.

Якщо дата дивує, розділіть запитання: що модель зараз оцінює і під яку ціль планує? Ані дата, ані окрема невдала відповідь не є вироком вашим здібностям.

Ці визначення дають FSRS корисну мову опису. Версія алгоритму визначає, як саме оновлюються оцінки. У FSRS-6 на особливу увагу заслуговують дві зміни.