망각 곡선 시뮬레이터
망각 곡선은 무언가를 배운 뒤 기억이 어떻게 흐려지는지 보여 줍니다. 곡선은 처음에 빠르게 떨어지고 그 뒤로는 천천히 떨어집니다. 이 시뮬레이터는 Winda가 복습 일정을 잡는 모델인 FSRS로, 복습 몇 번이 그 흐름을 어떻게 바꾸는지 보여 줍니다. 차트 아래에서 복습 횟수를 고르면 그 곡선을 볼 수 있습니다.
- FSRS-6 모델 사용
- 계정 불필요
- 브라우저에서 실행
96%오늘 배운 내용을 4번 복습하면 1년 뒤에도 기억하고 있을 확률.
기억해 낼 확률이 90%로 떨어지는 2일째, 13일째, 59일째 및 222일째에 각각 복습합니다.
곡선은 FSRS-6 기본 매개변수로 그렸습니다. 시뮬레이터는 복습할 때마다 기억해 냈다고 가정합니다. github.com/open-spaced-repetition/awesome-fsrs/wiki/The-Algorithm
Winda는 카드마다 이 일정을 지켜 줍니다.
읽은 내용으로 플래시카드나 문제를 만듭니다. Winda는 기억해 낼 확률이 90%로 떨어질 때 각 카드를 다시 보여 줍니다. 답할 때마다 다음 복습은 더 뒤로 미뤄집니다.
최초의 망각 곡선
헤르만 에빙하우스는 1885년에 망각에 관한 첫 연구를 발표했습니다. 그는 지어낸 음절로 된 목록을 외우고, 시간이 지난 뒤 같은 목록을 다시 외웠습니다. 그리고 두 번째 학습에서 시간이 얼마나 절약되는지 쟀습니다.
| 0 학습 직후 | 100% |
|---|---|
| 20 분 | 58% |
| 1 시간 | 44% |
| 8.8 시간 | 36% |
| 1 일 | 34% |
| 2 일 | 28% |
| 6 일 | 25% |
| 31 일 | 21% |
절약률은 처음 학습에 든 시간 가운데 다시 들이지 않아도 된 비율입니다. 목록이 기억에 얼마나 남아 있었는지를 보여 줍니다. 목록을 얼마나 외워 말할 수 있었는지를 보여 주지는 않습니다.
Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis. 수치 출처: Murre, J. M. J., & Dros, J. (2015). Replication and analysis of Ebbinghaus' forgetting curve. PLOS ONE, 10(7). doi.org/10.1371/journal.pone.0120644
자주 묻는 질문
망각 곡선은 무언가를 배운 뒤 기억이 어떻게 흐려지는지 나타낸 그래프입니다. 헤르만 에빙하우스가 1885년에 첫 망각 곡선을 발표했습니다. 곡선은 처음 몇 시간과 며칠 동안 가장 빠르게 떨어집니다. 그 뒤로는 완만해집니다.
여러 가지가 있습니다. 교과서에 흔히 나오는 형태는 R = e^(−t/S)입니다. 여기서 R은 기억해 낼 확률, t는 배운 뒤 지난 시간, S는 기억이 얼마나 안정적인지를 뜻합니다. FSRS-6은 그 대신 거듭제곱 곡선을 쓰며, 이 곡선은 간격이 길 때 더 천천히 떨어집니다. FSRS에서 안정성은 기억해 낼 확률이 90%로 떨어지기까지 걸리는 일수입니다.
두 곡선은 서로 다른 것을 측정합니다. 에빙하우스는 뜻이 없는 음절을 외웠고, 다시 외우는 데 걸린 시간을 쟀습니다. FSRS는 한 번 맞힌 플래시카드에 지금도 답할 수 있는지를 예측합니다. FSRS는 Anki 사용자 1만 명의 복습 약 7억 2,700만 건으로 검증되었습니다. 이해한 내용은 무의미한 음절보다 천천히 잊힙니다.
복습하기 가장 좋은 때는 잊어버리기 직전입니다. 목표를 90%로 두고 FSRS 기본 매개변수를 쓰면, 처음에 바로 맞힌 내용은 대략 2일째, 13일째, 59일째, 222일째에 복습하면 됩니다. 이 네 번의 복습으로 1년 내내 기억할 확률이 90% 가까이 유지됩니다. 복습 간격은 매번 앞 간격보다 몇 배씩 길어집니다. 배운 지 1년이 지났을 때 기억해 낼 확률은 이렇게 복습하면 약 96%, 한 번도 복습하지 않으면 약 46%입니다.
다음 날 보는 시험에는 효과가 있습니다. 하지만 같은 날 한 복습은 서로 효과를 거의 더해 주지 못합니다. FSRS 모델에서는 하룻저녁에 네 번 복습해도 한 번 한 것과 비슷합니다. 벼락치기로 외운 내용은 시험이 끝나면 금방 잊힙니다.
FSRS는 Free Spaced Repetition Scheduler의 줄임말입니다. 오늘 각 카드를 기억할 가능성이 얼마나 되는지 예측하는 오픈 소스 모델입니다. Anki는 23.10 버전에서 FSRS를 도입했습니다. Winda는 FSRS로 모든 카드의 일정을 잡습니다.