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Konzepte

Konzept

Spaced Repetition

Spaced Repetition heißt Wiederholen mit wachsenden Abständen: erst bald, dann seltener, und trotzdem bleibt das Wissen hängen.

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    In „Für dich“ siehst du Inhalte aus der Community, die zu deinen Interessen passen, etwa eine Story über ein Buch. Was dich packt, leihst du dir aus.

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    In „Deins“ kommt die Story wieder. Du siehst sie noch einmal und sagst ehrlich, wie gut sie sitzt.

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    Einprägen

    Aus deiner Antwort rechnet Mnemorya, wann du sie zu vergessen beginnst, und legt sie dir kurz vorher wieder vor. Die Kurve bleibt oben, bis zum Schmetterling.

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Spaced Repetition ist Englisch und heißt so viel wie „Wiederholen mit Abständen“. Denk an eine Pflanze: Am Anfang gießt du sie oft, später reicht es ab und zu. Mit Wissen ist es genauso. Erst wiederholst du nach kurzer Zeit, dann nach Tagen, dann nach Wochen.

Der Pole Piotr Woźniak wollte als Student Englisch-Vokabeln lernen, ohne ständig alles neu zu pauken. Ab 1985 probierte er an sich selbst aus, welche Abstände am besten passen, und baute daraus 1987 das Programm SuperMemo. 2022 entwickelte Jarrett Ye diese Ideen weiter und stellte FSRS vor, ein freies Rechenverfahren für Wiederholungspläne, das jeder nutzen darf.

Jedes Mal, wenn du dich nach einer Pause wieder erinnerst, hält das Wissen länger. Zu frühes Wiederholen bringt wenig, weil du es ohnehin noch weißt. Zu spätes Wiederholen ist mühsam, weil es schon weg ist. Der richtige Zeitpunkt liegt dazwischen.

In Mnemorya plant FSRS jede Wiederholung für dich. Mit jedem Erfolg werden die Abstände länger. Deine Karten wachsen dabei in Stufen: als Ei hält eine Karte unter 1 Tag, als Raupe unter 21 Tagen, als Kokon unter 180 Tagen und als Schmetterling ab 180 Tagen.

Im Wiki: Impulse

Wissenschaftliche Grundlage

Die Arbeiten, auf denen diese Methode beruht. Jede ist über ihren DOI direkt nachprüfbar — nachschlagen ist ausdrücklich erwünscht.

  1. Ein großer Überblick über Hunderte Versuche zeigt: Wer seine Wiederholungen verteilt, behält deutlich mehr als jemand, der alles am Stück lernt.

    Cepeda, N. J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J. T., & Rohrer, D. (2006). Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin, 132(3), 354–380.

    doi.org/10.1037/0033-2909.132.3.354
  2. Jarrett Ye und Kollegen zeigen, wie ein Rechenverfahren aus echten Lerndaten den besten Zeitpunkt für jede Wiederholung berechnen kann.

    Ye, J., Su, J., & Cao, Y. (2022). A Stochastic Shortest Path Algorithm for Optimizing Spaced Repetition Scheduling. Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 4381–4390.

    doi.org/10.1145/3534678.3539081

Weitersehen

Ausgewählte Videos zum Vertiefen. Die Links öffnen direkt bei den jeweiligen Urhebern auf YouTube.