Hashcards: Ein auf Klartext basierendes System für verteiltes Wiederholen

• Hashcards ist eine Local-First-App für Spaced Repetition, ähnlich wie Anki oder Mochi, verwendet aber Markdown-Dateien statt einer Datenbank
• Jede Lernkarte wird als Klartext geschrieben und unterstützt die Formate Frage (Q), Antwort (A) und Cloze Deletion (C); die Wiederholungsplanung wird mit dem FSRS-Algorithmus verwaltet
• Kartendaten werden über Text-Hashwerte identifiziert, während der Wiederholungsverlauf in SQLite gespeichert wird; über ein Git-Repository sind Versionsverwaltung und Teilen möglich
• Das System wurde mit dem Ziel entwickelt, die Probleme von Ankis komplexer Oberfläche und Mochis ineffizientem Algorithmus zu lösen, mit Fokus auf minimale Eingabereibung und vollständige Datenhoheit
• Die Kombination aus Markdown-Basis, Git-Integration und FSRS-Scheduler bietet einen neuen Ansatz, mit dem Entwickler und Lernende transparentes und automatisiertes Lernmanagement umsetzen können

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Überblick über Hashcards

• Hashcards ist ein lokal ausgeführtes Open-Source-System für Spaced Repetition, das ein Lernerlebnis ähnlich wie Anki oder Mochi bietet
  • Die Wiederholungsplanung wird mit dem FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler)-Algorithmus verwaltet
  • Die Weboberfläche läuft auf localhost:8000, und der Wiederholungsverlauf wird in einer SQLite-Datenbank gespeichert
• Der zentrale Unterschied ist die Struktur, bei der keine Datenbank für die Karten verwendet wird, sondern jede Lernkarte als Markdown-Datei verwaltet wird
  • Beispiel: Cards/Math.md, Cards/Chemistry.md usw.
  • Jede Datei enthält mehrere Q/A- oder Cloze-Deletions-Karten

Textbasierte Kartenstruktur

• Lernkarten werden in einem einfachen Textformat geschrieben
  • Q: Frage, A: Antwort, C: Cloze-Deletion-Form
  • Beispiel:

    Q: What is the role of synaptic vesicles?
    A: They store neurotransmitters for release at the synaptic terminal.
    C: Speech is [produced] in [Broca's] area.
    

• Da die Markdown-Syntax direkt genutzt werden kann, entsteht ein Arbeitsgefühl ähnlich wie beim Schreiben normaler Notizen
• Der Befehl zum Starten einer Wiederholung hat die Form $ hashcards drill <path>

Designphilosophie und Vorteile

• Das Design von Hashcards setzt „reibungsloses Kartenschreiben“ als oberstes Ziel
  • Wenn das Erfassen und Bearbeiten von Karten schnell und intuitiv ist, steigt das Lernvolumen
  • Durch die Verwendung von eckigen Klammern ([]) wird die Eingabe von Cloze Deletions verkürzt
• Die Integration mit Git-Repositories bietet unter anderem folgende Vorteile
  • Versionsverwaltung, Änderungsverfolgung, Zusammenarbeit und öffentliches Teilen
  • Karten können mit standardmäßigen Unix-Werkzeugen oder Skripten gesucht und bearbeitet werden
  • Aus strukturierten Daten wie CSV lassen sich Karten automatisch erzeugen
• Karten werden über Text-Hashwerte identifiziert, wodurch stabile inhaltsbasierte Referenzen möglich sind

Bewertung bestehender Systeme (Anki, Mochi)

• Anki
  • Vorteile: Open Source, FSRS-Unterstützung, umfangreiche Statistiken, automatische Kartenerzeugung über note types
  • Nachteile: komplexe und wenig intuitive Oberfläche, Ineffizienz der WYSIWYG-Eingabe, Abhängigkeit von Plugins
• Mochi
  • Vorteile: aufgeräumte UI, Markdown-basierte Eingabe, bedienung per Tastenkürzeln
  • Nachteile: umständliche Cloze-Deletions-Syntax, keine note types, einfacher Algorithmus
  • Der bisherige Algorithmus arbeitet mit einem einfachen Multiplier-Modell und ist für das langfristige Behalten ineffizient
  • Kürzlich wurde zwar FSRS-Beta-Unterstützung hinzugefügt, die bestehenden Probleme bei der Kartenplanung bleiben jedoch bestehen

Implementierung und Workflow von Hashcards

• Nutzer können Karten direkt in einem Texteditor schreiben und bearbeiten
  • Beispiel: Q: What is the atomic number of carbon? / A: 6
  • Auch mehrzeilige Karten oder komplexere Formate lassen sich innerhalb von Markdown natürlich ausdrücken
• Karten lassen sich leicht an verändertes Wissen anpassen
  • Durch Markdown-Dateien pro Kapitel kann die Struktur eines Lehrbuchs nachgebildet werden
  • Verwandte Konzepte können in benachbarten Karten angeordnet werden, was die Navigation bei Änderungen effizienter macht
• Mit Git-basierter Verwaltung lassen sich folgende Funktionen nutzen
  • Vollständige Versionsverwaltung mit Commits, Branches, Merges, PRs usw.
  • Teilen von Lernmaterial und Zusammenarbeit über öffentliche Repositories

Synergie des textbasierten Ansatzes

• Über Editor-Makros sind automatische Kartenerzeugung und Navigation möglich
• Mit Unix-Befehlen (wc, awk usw.) lassen sich Kartenstatistiken und Massenänderungen durchführen
• Mit Skripten und Makefiles können Karten aus externen Daten wie CSV automatisch erzeugt werden
• Über eine Veröffentlichung auf GitHub kann der persönliche Lernprozess geteilt werden, was zur Verbreitung einer Lernkultur beiträgt

Fazit

• Hashcards ist eine neue Form von Spaced-Repetition-System, die ein einfaches Textformat, einen fortgeschrittenen Scheduling-Algorithmus (FSRS) und Git-Integration kombiniert
• Es minimiert die Reibung beim Erstellen von Karten, garantiert vollständige Datenhoheit und bietet gleichzeitig Automatisierung und Skalierbarkeit
• Es wird als Werkzeug präsentiert, das sowohl Entwicklern als auch Lernenden eine transparente und kontrollierbare Lernumgebung bietet