FSRS: Ein moderner und effizienter Algorithmus für verteiltes Wiederholen

Das ABC von FSRS

• FSRS ist ein moderner Algorithmus für verteiltes Wiederholen, der von Jarrett Ye entwickelt wurde. Er lernt die Gedächtnismuster der Nutzer und plant Wiederholungsintervalle effizienter als Ankies bisheriger SM2-Algorithmus.
• Das Ziel eines Algorithmus für verteiltes Wiederholen ist es, die Wiederholungsintervalle zu optimieren, um zu berechnen, wie lange man sich mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit an eine Karte erinnern kann.
• FSRS basiert auf dem „Drei-Komponenten-Modell des Gedächtnisses“, das drei Variablen enthält, die ausreichen, um den Zustand des Gedächtnisses zu beschreiben: Abrufbarkeit, Stabilität und Schwierigkeit.

Wie FSRS funktioniert

• Jedes Mal, wenn ein Nutzer eine Karte wiederholt, verändert sich der mit dieser Karte verbundene Gedächtniszustand. FSRS berücksichtigt nur eine Wiederholung pro Tag.
• FSRS analysiert den Wiederholungsverlauf des Nutzers und verwendet Machine Learning, um die Parameter zu berechnen, die am besten zu diesem Verlauf passen.
• Wenn ein Nutzer nicht über genügend Wiederholungsverlauf verfügt, werden Standardparameter verwendet, die durch die Analyse von Milliarden Wiederholungsdaten von etwa 20.000 Nutzern ermittelt wurden.

Vergleich von FSRS mit Ankies Standardalgorithmus

• FSRS kann mit 20–30 % weniger Wiederholungen als Ankies Standardalgorithmus das gleiche Niveau an Erinnerungserhalt erreichen.
• Nutzer können die gewünschte Behaltensquote festlegen, um ein Gleichgewicht zwischen Wiederholungsaufwand und Erinnerungsleistung herzustellen.
• FSRS plant Kartenzeitpläne besser, wenn sich Wiederholungen verzögern, zum Beispiel wenn ein Nutzer Anki mehrere Wochen lang nicht verwendet hat.

Zusätzliche Informationen

• Wenn die Anki-Version 23.10 oder neuer ist, sollte dieser Leitfaden gelesen werden. Bei Versionen älter als 23.10 kann die eigenständige Version von FSRS verwendet werden.
• Wenn du die Leistung von FSRS mit anderen Algorithmen vergleichen möchtest, siehe die Seiten zu Benchmark und FSRS vs. SM-17.
• Wenn du weitere Fragen zu FSRS hast, siehe die FAQ.
• Wenn du mehr über Algorithmen für verteiltes Wiederholen lernen möchtest, kannst du die zugehörigen Dokumente lesen.

GN⁺-Meinung:

• Der FSRS-Algorithmus bietet einen innovativen Ansatz zur Optimierung von Wiederholungsplänen, indem er die Gedächtnismuster der Nutzer lernt.
• Die Möglichkeit, die gewünschte Behaltensquote festzulegen, ermöglicht ein personalisiertes Lernerlebnis, das auf die Bedürfnisse und Vorlieben der Lernenden zugeschnitten ist.
• FSRS kann dabei helfen, Zeit zu sparen und die Lerneffizienz zu maximieren, indem es im Vergleich zu Ankies bestehendem Algorithmus effizientere Wiederholungspläne erstellt.