SuperMemo

SuperMemo
Deweloperzy Świat SuperMemo, Piotr Woźniak
Wersja stabilna
Wersja 18.05 / 29 października 2020 r . ; 2 lata temu ( 2020-10-29 )
Napisane w Delfy
System operacyjny Windows , Windows Mobile , PalmOS
Rozmiar 48,1MB
Typ Oprogramowanie do przyspieszonego uczenia się i zapamiętywania
Licencja Prawnie zastrzeżony
Strona internetowa super-memo .com /supermemo18 .html

SuperMemo (z „Super Memory”) to metoda uczenia się i pakiet oprogramowania opracowane przez SuperMemo World i SuperMemo R&D wraz z Piotrem Woźniakiem w Polsce od 1985 do chwili obecnej. Opiera się na badaniach nad pamięcią długotrwałą i jest praktycznym zastosowaniem metody uczenia się z rozstawionymi powtórzeniami , którą wielu psychologów zaproponowało do skutecznego nauczania już w latach trzydziestych XX wieku.

Metoda jest dostępna jako program komputerowy dla systemów Windows , Windows CE , Windows Mobile , ( Pocket PC ), Palm OS ( PalmPilot ) itp. Oprogramowanie kursu tej samej firmy ( SuperMemo World ) może być również używane w przeglądarce internetowej lub nawet bez komputera.

Wersja SuperMemo na komputer (od wersji 2002) obsługuje czytanie przyrostowe , a także tradycyjne tworzenie fiszek z pytaniami i odpowiedziami.

Implementacja oprogramowania

Program SuperMemo przechowuje skonstruowaną przez użytkownika bazę pytań i odpowiedzi. Podczas przeglądania informacji zapisanych w bazie program za pomocą algorytmu SuperMemo decyduje, jakie pytania pokazać użytkownikowi. Następnie użytkownik odpowiada na pytanie i ocenia swoją względną łatwość przypominania sobie – w skali od 1 do 5 (1 to najtrudniejsze, 5 to najłatwiejsze) – a ich ocena jest używana do obliczenia, jak szybko pytanie powinno zostać ponownie wyświetlone. Chociaż dokładny algorytm różni się w zależności od wersji SuperMemo, generalnie elementy, które są trudniejsze do zapamiętania, pojawiają się częściej.

Oprócz prostych pytań tekstowych i odpowiedzi, najnowsza wersja SuperMemo obsługuje obrazy, wideo oraz pytania i odpowiedzi HTML.

Od 2002 roku SuperMemo ma unikalny zestaw funkcji, które odróżniają go od innych programów do powtarzania w odstępach, zwanych czytaniem przyrostowym (IR lub „increading”). Podczas gdy wcześniejsze wersje były oparte na wprowadzaniu przez użytkowników informacji, których chcieli użyć, za pomocą podczerwieni użytkownicy mogą importować tekst, z którego chcą się uczyć. Użytkownik czyta tekst w SuperMemo, a narzędzia są dostępne do tworzenia zakładek w tekście i automatycznego planowania późniejszego ponownego odwiedzenia, wydobywania cennych informacji i przekształcania fragmentów w pytania, których użytkownik może się nauczyć. Dzięki automatyzacji całego procesu czytania i wydobywania wiedzy do zapamiętania w tym samym programie oszczędza się czas na ręczne przygotowywanie informacji, a wgląd w naturę uczenia się można wykorzystać do uczynienia całego procesu bardziej naturalnym dla użytkownika. Ponadto, ponieważ proces wydobywania wiedzy może często prowadzić do wydobywania większej ilości informacji, niż można w rzeczywistości zapamiętać, wdrażany jest system priorytetów, który pozwala użytkownikowi upewnić się, że najważniejsze informacje zostały zapamiętane, gdy nie może przejrzeć wszystkich informacji w systemie.

Algorytmy

Konkretne algorytmy używane przez SuperMemo zostały opublikowane i ponownie zaimplementowane w innych programach.

Zastosowano różne algorytmy; SM-0 odnosi się do oryginalnego algorytmu (niekomputerowego), podczas gdy SM-2 odnosi się do oryginalnego algorytmu komputerowego wydanego w 1987 roku (używanego w wersjach SuperMemo od 1.0 do 3.0, określanych jako SM-2, ponieważ wersja SuperMemo 2 był najpopularniejszym z nich). Kolejne wersje oprogramowania zadeklarowały dalszą optymalizację algorytmu.

Piotr Woźniak , twórca algorytmów SuperMemo, opublikował opis SM-5 w artykule Optymalizacja odstępów między powtórzeniami w praktyce uczenia się. W algorytmach wydanych później podano niewiele szczegółów.

W 1995 roku w SuperMemo wprowadzono SM-8, który wykorzystał dane zebrane przez użytkowników SuperMemo 6 i SuperMemo 7 i dodał szereg usprawnień, które wzmocniły teoretyczną słuszność funkcji optymalnych przedziałów i umożliwiły przyspieszenie jej adaptacji 8.

W 2002 roku w SuperMemo 11 (aka SuperMemo 2002) wprowadzono SM-11, pierwszy algorytm SuperMemo, który był odporny na zakłócenia spowodowane opóźnieniem lub postępem powtórzeń. W 2005 roku SM-11 został zmodyfikowany, aby wprowadzić granice parametrów A i B obliczonych na podstawie danych Grade vs. Forgetting Index.

W 2011 roku w Supermemo 15 wprowadzono SM-15, który w szczególności wyeliminował dwie słabości SM-11, które pojawiały się w mocno przeciążonych kolekcjach z bardzo dużymi opóźnieniami elementów.

W 2016 roku w SuperMemo 17 wprowadzono SM-17, pierwszą wersję algorytmu uwzględniającą dwuskładnikowy model pamięci.

Najnowsza wersja algorytmu SuperMemo to SM-18, wydana w 2019 roku.

Opis algorytmu SM-2

Pierwszy algorytm SuperMemo oparty na komputerze (SM-2) śledzi trzy właściwości każdej badanej karty:

  • Liczba powtórzeń n , która oznacza, ile razy karta została pomyślnie przywołana (co oznacza, że ​​otrzymała ocenę ≥ 3) z rzędu od ostatniego razu, gdy nie była.
  • Współczynnik łatwości EF , który luźno wskazuje, jak „łatwa” jest karta (dokładniej określa, jak szybko rośnie interwał między powtórzeniami). Wartość początkowa EF wynosi 2,5.
  • Interwał między powtórzeniami I , czyli czas (w dniach), przez jaki SuperMemo będzie czekać po poprzednim przeglądzie, zanim poprosi użytkownika o ponowne przejrzenie karty.

Za każdym razem, gdy użytkownik rozpoczyna sesję recenzji, SuperMemo dostarcza mu karty, których ostatnia recenzja miała miejsce co najmniej 1 dni temu. W przypadku każdej recenzji użytkownik próbuje przypomnieć sobie informacje i (po wyświetleniu prawidłowej odpowiedzi) określa ocenę q (od 0 do 5) wskazującą na samoocenę jakości swojej odpowiedzi, przy czym każda ocena ma następujące znaczenie:

  • 0: „Całkowite zaciemnienie”, całkowity brak przywołania informacji.
  • 1: Nieprawidłowa odpowiedź, ale po zobaczeniu prawidłowej odpowiedzi wydała mi się znajoma.
  • 2: Nieprawidłowa odpowiedź, ale po zobaczeniu prawidłowej odpowiedzi wydawało się, że jest łatwa do zapamiętania.
  • 3: Prawidłowa odpowiedź, ale przypomnienie sobie wymagało znacznego wysiłku.
  • 4: Prawidłowa odpowiedź, po pewnym wahaniu.
  • 5: Prawidłowa odpowiedź z doskonałym przypomnieniem.

Następnie stosuje się następujący algorytm, aby zaktualizować trzy zmienne powiązane z kartą:

    
    

      
         
             
             algorytm  SM-2  jest  wprowadzany:  ocena użytkownika  q  liczba powtórzeń  n  współczynnik łatwości  EF  interwał  I  wyjście:  zaktualizowane wartości  n  ,  EF  , i  I  jeśli  q  ≥ 3  (poprawna odpowiedź)  to  jeśli  n  = 0  to  I  ← 1  inaczej jeśli  n  = 1  wtedy  ja  ← 6  jeszcze 
            
     
        
    
     
        
    
     I  ← runda (  I  ×  EF  )  koniec, jeśli  przyrost  n  inaczej  (niepoprawna odpowiedź)  n  ← 0  I  ← 1  koniec, jeśli  EF  ←  EF  + (0,1 − (5 −  q  ) × (0,08 + (5 −  q  ) × 0,02))  jeśli  EF  < 1,3  to  EF  ← 1,3  koniec jeśli  powrót  (  n  ,  EF  ,  I  )

Po zakończeniu wszystkich zaplanowanych recenzji SuperMemo prosi użytkownika o ponowne przejrzenie wszystkich kart oznaczonych oceną mniejszą niż 4, aż do uzyskania oceny ≥ 4.

Implementacje inne niż SuperMemo

Niektóre algorytmy zostały ponownie zaimplementowane w innych, często darmowych programach, takich jak Anki , Mnemosyne i Org-drill w trybie Emacs Org-mode . Zobacz pełną listę oprogramowania fiszek .

Algorytm SM-2 okazał się najbardziej popularny w innych aplikacjach i jest używany (w zmodyfikowanej formie) między innymi w Anki i Mnemosyne. Org-drill domyślnie implementuje SM-5 i opcjonalnie inne algorytmy, takie jak SM-2 i uproszczony SM-8.

Linki zewnętrzne

Artykuły
Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=SuperMemo&oldid=1109931877 ”