忘却曲線シミュレーター
忘却曲線は、何かを覚えたあとに記憶がどう薄れていくかを表したものです。はじめは急に下がり、その後はゆるやかになります。このシミュレーターでは、数回の復習でそれがどう変わるかを、Winda が復習の予定を組むのに使っているモデル FSRS で示します。グラフの下で復習の回数を選ぶと、その曲線が表示されます。
- FSRS-6 モデルを使用
- アカウント不要
- ブラウザ内で動作
96%今日覚えたことを 4 回復習した場合に、1 年後もまだ覚えている確率。
復習は、思い出せる確率が 90% まで下がる 2 日目、13 日目、59 日目、222 日目に行います。
曲線は FSRS-6 のデフォルトのパラメータで計算しています。シミュレーターは、毎回の復習で思い出せたと仮定しています。 github.com/open-spaced-repetition/awesome-fsrs/wiki/The-Algorithm
Winda は、どのカードもこの予定どおりに出題します。
読んだ内容からフラッシュカードや問題を作ります。思い出せる確率が 90% まで下がると、Winda がそれぞれをもう一度出題します。答えるたびに、次の復習は先へ延びます。
最初の忘却曲線
ヘルマン・エビングハウスは 1885 年に、忘却についての最初の研究を発表しました。意味のない音節のリストを覚え、時間をおいてから同じリストを覚え直しました。そして、2 回目の学習でどれだけ時間を節約できたかを測りました。
| 0 学習時 | 100% |
|---|---|
| 20 分後 | 58% |
| 1 時間後 | 44% |
| 8.8 時間後 | 36% |
| 1 日後 | 34% |
| 2 日後 | 28% |
| 6 日後 | 25% |
| 31 日後 | 21% |
節約率とは、最初の学習にかかった時間のうち、再学習では要らなくなった割合です。リストがどれだけ記憶に残っていたかを示します。リストをどれだけ暗唱できたかを示すものではありません。
Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis. 数値は Murre, J. M. J., & Dros, J. (2015). Replication and analysis of Ebbinghaus' forgetting curve. PLOS ONE, 10(7) による。 doi.org/10.1371/journal.pone.0120644
よくある質問
忘却曲線は、何かを覚えたあとに記憶がどう薄れていくかを表したグラフです。最初の忘却曲線は、1885 年にヘルマン・エビングハウスが発表しました。曲線は、最初の数時間から数日で最も急に下がります。その後はなだらかになります。
いくつかあります。教科書でよく見かける形は R = e^(−t/S) です。R は思い出せる確率、t は覚えてからの経過時間、S は記憶の安定度を表します。FSRS-6 は代わりにべき関数の曲線を使っていて、間隔が長くなるほど下がり方がゆるやかです。FSRS での安定度とは、思い出せる確率が 90% まで下がるまでの日数のことです。
2 つの曲線は、測っているものが違います。エビングハウスは意味のない音節を覚え、再学習にかかる時間を計りました。FSRS が予測するのは、一度正解したフラッシュカードにまた答えられるかどうかです。FSRS は、1 万人の Anki ユーザーによる約 7 億 2700 万回の復習で検証されています。意味を理解した内容は、無意味な音節よりもゆっくり薄れます。
復習に最適なのは、忘れる直前です。目標を 90% とし、FSRS のデフォルトのパラメータを使う場合、最初に正解した事柄は、およそ 2 日目、13 日目、59 日目、222 日目に復習が必要です。この 4 回の復習で、1 年間 90% 前後を保てます。復習の間隔は、そのたびに前回の数倍に延びます。覚えてから 1 年後に思い出せる確率は、この 4 回の復習をした場合で約 96%、まったく復習しない場合で約 46% です。
翌日のテストには効果があります。ただし、同じ日に重ねた復習は、効果がほとんど積み上がりません。FSRS のモデルでは、ひと晩で 4 回復習しても、1 回分とほぼ同じです。詰め込んだ内容は、テストが終わるとすぐに薄れていきます。
FSRS は Free Spaced Repetition Scheduler の略です。各カードを今日思い出せる確率を予測する、オープンソースのモデルです。Anki はバージョン 23.10 で FSRS を取り入れました。Winda は、すべてのカードの復習予定を FSRS で組んでいます。
関連
次に読む資料を Winda に渡そう
学んでいるものを持ち込んでください。AI と一緒に読み、問題がスケジュール通りに戻ってくるようにしましょう。
クレジットカード不要