Як розклади повторень навчилися пристосовуватися

Уявіть, що ви розкладаєте паперові картки по коробках. Після правильної відповіді переносите картку туди, де перевіряєте рідше. Після невдалої — до коробки, яку переглядаєте частіше.

Ви вже зробили розклад чутливим до результату. Сьогоднішня відповідь змінює те, що станеться з карткою пізніше. Для цієї ідеї не потрібна програма.

Але коробка зберігає лише грубий підсумок. Дві картки в одній коробці отримують подібний підхід, навіть якщо одна відповідь дається легко, а інша потребує значних зусиль. У цьому прикладі групування не фіксує відмінності.

Окремий запис для кожної картки дає планувальнику більше матеріалу для роботи. Важливо, яку інформацію може використати наступне рішення, а не просто замінити папір екраном.

Що зберігав SM-2

В описі SM-2 Пйотра Возняка кожен елемент має коефіцієнт легкості, а якість відповіді отримує оцінку. Коефіцієнт допомагає керувати зростанням інтервалів і може змінюватися залежно від оцінки.

Картка зберігає значення, завдяки якому попередні відповіді впливають на наступні рішення щодо розкладу. Їй уже не обов'язково рухатися точно так само, як усім іншим карткам.

Це все ще компактна система правил. Коефіцієнт легкості сам по собі не є ймовірністю згадати картку сьогодні. Це також не та сама величина, що складність у FSRS. Подібні назви в різних алгоритмах можуть означати різне.

Чому важлива історія

Уявіть два слова з однаковою датою наступного повторення. Одне вже багато разів успішно відтворювали. Інше неодноразово не згадували й нещодавно вивчили знову. Це приклад, а не пара розрахованих розкладів.

Спільна дата приховує різні історії. Лише за датою не видно, які спроби були успішними й скільки часу минуло перед ними.

FSRS, Free Spaced Repetition Scheduler, зберігає оцінений стан через складність і стійкість. Імовірність відтворення зараз, retrievability, він обчислює зі стійкості, минулого часу та параметрів кривої. Retrievability не є третім незалежним значенням, яке зберігається поруч із двома іншими.

Це величини моделі, а не прямі вимірювання всередині мозку. Вони підтримують два пов'язані рішення: оцінити доступність зараз і обрати інтервал для цільової ймовірності відтворення.

Відповідь має означати те саме

На рівні алгоритму FSRS використовує чотири оцінки:

• Again: правильно відтворити відповідь не вдалося.
• Hard: відтворення вдалося, але зі значними труднощами.
• Good: звичайна успішна відповідь із певними зусиллями.
• Easy: успішна відповідь без зусиль.

Посібник Anki пояснює ці оцінки відповідей. Це назви результатів, які передають алгоритму, а не обіцянка чотирьох кнопок із такими написами в кожному застосунку з FSRS.

Межа між Again і Hard важлива. Якщо ви не згадали відповідь, вибір Hard повідомляє про успіх, якого не було. Навіть якщо показана відповідь здається знайомою, це впізнавання, а не відтворення, яке перевіряло запитання.

Різниця практична, а не моральна. Оцінка описує зустріч із карткою, не вашу дисципліну чи здібності. Оцінюючи себе, спершу запитайте, чи відтворили відповідь до того, як побачили її, а потім — наскільки це було важко.

Прогноз можна переглянути

Після оціненої відповіді FSRS оновлює стан елемента. Новий інтервал можна обрати з урахуванням цього стану, параметрів моделі й цільової ймовірності відтворення. Оновити стан однієї картки — не те саме, що підібрати параметри моделі за історією повторень людини.

Успішна відповідь після довгої паузи дає відомості про доступність упродовж цієї паузи. Невдала відповідь дає інше спостереження. Жодна не показує точного моменту «закінчення дії» спогаду, а одна невдача не доводить хибність усієї моделі.

Ця історія порівнює ідеї планування, а не стверджує, що кожен новіший метод безпосередньо походить від попереднього. Спільне практичне запитання — скільки наступна дата має врахувати з останньої відповіді.

Щоб зрозуміти відповідь FSRS, почнемо з трьох понять: складність, стійкість та ймовірність відтворення зараз.