Anki FSRS Overview and Setup Guide

FixerMed

29 Jan 202405:39

Summary

TLDRفي هذا الفيديو، يشرح Fixer Med كيفية استخدام خوارزمية Anki FSRS الجديدة، التي تم إصدارها في عام 2022. يناقش كيفية تعديل الإعدادات لتتناسب مع احتياجات الدراسة الفردية، مشيرًا إلى أن التعلم يختلف من شخص لآخر. يوضح الخطوات اللازمة لتفعيل الخوارزمية الجديدة في تطبيق Anki وكيفية تحسينها بناءً على عادات التعلم الشخصية. يؤكد على أهمية ضبط معدل الاحتفاظ، ويقدم نصائح حول التعامل مع البطاقات التعليمية. الفيديو موجه للطلاب، خاصة طلاب الطب، لتخصيص خوارزمية Anki بما يناسبهم لتحقيق أفضل نتائج.

Takeaways

😀 يناقش الفيديو خوارزمية FSRS الجديدة في Anki وكيفية تعديلها لتناسب احتياجات الدراسة الشخصية.
🔄 تم إصدار خوارزمية FSRS في عام 2022 وهي مدمجة الآن في Anki دون الحاجة إلى إضافات خارجية.
⚙️ المستخدم يوضح أنه يستخدم إصدار Anki 23.1 (12.1) الذي يتضمن الخوارزمية الجديدة.
📊 يمكن للمستخدم تعديل خيارات الخوارزمية بالنقر على رمز الترس في Anki وتغيير الإعدادات بناءً على تفضيلاته.
📅 قام المستخدم بتحديد الحد الأقصى للفترة بـ 36,500 يوم والنسبة المرغوبة للاحتفاظ بـ 96%.
🔍 خوارزمية FSRS تسمح بتعديل المعلمات بناءً على أنماط التعلم الشخصية وتحسين الإعدادات عبر خيار 'optimize'.
💡 نسبة الاحتفاظ المثلى تختلف حسب حجم البطاقات وعدد الساعات اليومية المخصصة للدراسة، والمستخدم وجد أن 86% مناسبة له.
📂 يمكن إعادة جدولة البطاقات بعد تعديل الإعدادات، وهذا يؤثر على البطاقات المستحقة.
❗ من المهم اختيار 'again' أو 'good' كخيارات رئيسية لتقييم البطاقات، حيث تساعد في تحسين دقة الخوارزمية.
🔧 المستخدم يخطط لتعديل الخوارزمية بشكل أكبر خلال الأشهر القادمة للوصول إلى نمط تعلم مثالي.

Q & A

ما هو الخوارزم الجديد FSRS في أنكي الذي يناقشه الفيديو؟
-الخوارزم FSRS هو خوارزم جديد تم إطلاقه في عام 2022 ويستخدم لتخصيص عملية تكرار البطاقات في برنامج أنكي بناءً على أنماط التعلم الخاصة بكل فرد، وهو مدمج في أنكي دون الحاجة إلى إضافات خارجية.
ما الفرق بين خوارزم FSRS والخوارزم القديم SM2؟
-الخوارزم SM2 القديم تم إطلاقه في عام 1987 وكان يعتمد على إعدادات ثابتة لتكرار البطاقات، بينما الخوارزم FSRS يتكيف مع أنماط التعلم الفردية ويمكن تخصيصه بسهولة وفقًا لاحتياجات الدراسة الشخصية.
كيف يمكن للمستخدم تخصيص إعدادات خوارزم FSRS في أنكي؟
-يمكن للمستخدم تخصيص إعدادات FSRS عن طريق النقر على أيقونة الإعدادات في سطح البطاقة، ثم تعديل الإعدادات مثل نسبة الاحتفاظ المطلوبة والحد الأقصى للفترة الزمنية، بالإضافة إلى إمكانية استخدام خيار 'Optimize' لتحسين الإعدادات بناءً على نمط التعلم.
ما هي النسبة المئوية للاحتفاظ التي ينصح بها الفيديو؟
-ينصح الفيديو بنسب احتفاظ مختلفة حسب حجم البطاقات وجدول الدراسة، ولكن في حالته الخاصة، أظهرت الإعدادات المثلى نسبة احتفاظ تصل إلى 86% لدراسة يومية لمدة 30 دقيقة.
ما أهمية النقر على 'Again' بدلاً من 'Hard' عند عدم معرفة الإجابة على بطاقة؟
-النقر على 'Again' يسمح للخوارزم بالتعرف بدقة على أسلوب التعلم الخاص بالمستخدم وضبط تكرار البطاقات بشكل أفضل، بينما النقر على 'Hard' قد يؤدي إلى نتائج غير دقيقة في تحليل الأداء.
ما هي الفائدة من استخدام خيار 'Optimize' في خوارزم FSRS؟
-خيار 'Optimize' يقوم بتحليل البيانات السابقة للمراجعات ويقوم بتعديل الإعدادات بناءً على نمط التعلم الشخصي للمستخدم، مما يوفر إعدادات أكثر دقة للتكرار الفعال.
كيف يمكن للمستخدم حساب نسبة الاحتفاظ المثالية لأهدافه الدراسية؟
-يمكن للمستخدم حساب نسبة الاحتفاظ المثالية عن طريق إدخال حجم البطاقات وجدول الدراسة في خيارات الخوارزم، وسيقوم البرنامج بتحديد نسبة الاحتفاظ المثلى تلقائيًا.
هل يمكن تطبيق خوارزم FSRS على جميع الإصدارات الحديثة من أنكي؟
-نعم، يمكن تطبيق خوارزم FSRS على الإصدارات الحديثة من أنكي التي تساوي أو تتجاوز النسخة 23.1 12.1.
ما هو الحد الأقصى للفترة الزمنية التي يمكن استخدامها في FSRS؟
-الحد الأقصى للفترة الزمنية الذي يمكن استخدامه في خوارزم FSRS هو 36,500 يوم.
ماذا يوصي الفيديو حول عملية ضبط إعدادات FSRS؟
-يوصي الفيديو بتعديل إعدادات FSRS وفقًا لاحتياجات التعلم الفردية لكل شخص، حيث يختلف أسلوب التعلم من شخص لآخر، ويوفر الخوارزم القدرة على التكيف مع هذه الاختلافات.

Outlines

00:00

📚 مقدمة عن خوارزمية FSRS الجديدة

في هذا الفيديو، يقدم المقدم 'Fixer Med' تحديثًا حول خوارزمية Anki FSRS الجديدة ويشارك الخطوات التي يقوم بها لتخصيص هذه الخوارزمية وفقًا لاحتياجات دراسته. يوصي بضرورة تخصيص الإعدادات لكل شخص وفقًا لطريقة تعلمه الخاصة. يوضح المقدم أن هذه الخوارزمية تم إصدارها في عام 2022 وتعتبر ترقية كبيرة مقارنة بالخوارزمية القديمة التي صدرت عام 1987. الآن أصبحت مدمجة في Anki دون الحاجة إلى إضافات خارجية. ثم يذكر الإصدار الذي يستخدمه من Anki ويشرح كيفية الوصول إلى الإعدادات وتعديلها.

05:02

⚙️ ضبط إعدادات خوارزمية FSRS

يشرح المقدم كيفية ضبط إعدادات خوارزمية FSRS، مثل الحد الأقصى للفاصل الزمني الذي يستخدمه (36,500 يوم) ونسبة الاحتفاظ المطلوبة (96%). يوضح الفرق بين الخوارزمية القديمة وخوارزمية FSRS الحديثة، وكيفية تعديل هذه الإعدادات بما يتناسب مع احتياجات التعلم الخاصة. كما يشرح مفهوم تحسين المعلمات بناءً على عدد المراجعات التي أتمها المستخدم، ويذكر أن الخوارزمية تستطيع أن تتكيف مع أسلوب التعلم الشخصي لتقديم إعدادات أفضل.

📊 حساب معدل الاحتفاظ الأمثل

ينتقل المقدم إلى شرح كيفية حساب معدل الاحتفاظ الأمثل بناءً على حجم البطاقات التي يرغب في دراستها ومدى التزامه اليومي. على سبيل المثال، إذا أراد دراسة مجموعة تحتوي على 10,000 بطاقة على مدى سنة بمدة 30 دقيقة يوميًا، يجب أن يحدد معدل الاحتفاظ عند 86%. يوضح أن معدل الاحتفاظ المناسب يظل ثابتًا بغض النظر عن تعديلات الجدول الزمني للدراسة، ويشير إلى تجربته الشخصية في عدم رغبته في تكرار العملية مرة أخرى.

🔧 مراجعة البطاقات وتقديم النصائح حول استخدام FSRS

يشرح المقدم كيف يقوم بمراجعة بطاقاته ويوضح نقطة مهمة تتعلق بكيفية التعامل مع الأسئلة الصعبة أثناء استخدام خوارزمية FSRS. ينصح بعدم استخدام خيار 'صعب' إذا كنت لا تعرف الإجابة تمامًا، وبدلاً من ذلك يجب اختيار 'مرة أخرى'. بهذه الطريقة، تعمل الخوارزمية بشكل أفضل على تحليل نمط التعلم الخاص بك. كما يشدد على أهمية استخدام خيارات 'مرة أخرى' و'جيد' فقط لضمان دقة عمل الخوارزمية.

👋 الختام والتمنيات بدراسة ناجحة

في ختام الفيديو، يوضح المقدم أنه سيستمر في تجربة وتعديل إعدادات FSRS خلال الأشهر القادمة للوصول إلى أسلوب تعلم مثالي. كما يأمل أن تكون هذه التعديلات مفيدة للمشاهدين. يدعو الجميع لطرح أي استفسارات أو ملاحظات في قسم التعليقات، ويختتم الفيديو بتمنياته بدراسة موفقة للمشاهدين.

Mindmap

Keywords

💡Anki

Anki is a popular spaced repetition software used to help students learn and memorize information more effectively. In the video, the speaker discusses how Anki's algorithms, specifically the new FSRS algorithm, can be customized to fit individual learning needs. Anki is central to the video's theme of optimizing study habits through technology.

💡FSRS algorithm

The FSRS (Flexible Spaced Repetition Schedule) algorithm is an advanced version of Anki’s scheduling algorithm, released in 2022. It is designed to enhance learning efficiency by adapting to the user's learning patterns. The speaker explains how to modify the FSRS settings to match personal study goals, emphasizing its flexibility and improvement over older algorithms.

💡Retention rate

Retention rate refers to the percentage of learned information that a person is able to recall over time. In the video, the speaker adjusts their desired retention rate to 96% to ensure they remember most of what they study. This is a key concept in spaced repetition, as different retention rates can affect study schedules and learning efficiency.

💡Optimize

In the context of the FSRS algorithm, 'optimize' refers to adjusting the algorithm's parameters to better suit the user's learning patterns. The speaker mentions how the algorithm can be optimized after a sufficient number of reviews have been completed, allowing the system to make more accurate predictions about study intervals.

💡Deck

A deck in Anki refers to a collection of flashcards organized for study. The speaker talks about modifying the settings for specific decks, such as adjusting the retention rate or the number of daily reviews. Understanding how to manage decks is essential for efficient studying with Anki.

💡Interval

Interval refers to the amount of time between each review of a flashcard in spaced repetition systems like Anki. In the video, the speaker sets a maximum interval of 36,500 days, which controls how long a card can go without being reviewed. Intervals are important for optimizing the learning process and avoiding unnecessary reviews.

💡SM2 algorithm

The SM2 algorithm is the older scheduling algorithm used by Anki, originally released in 1987. In the video, the speaker compares the FSRS algorithm to the older SM2, noting that FSRS is more advanced and flexible. SM2 had a fixed retention rate of 90%, which the speaker has since moved away from.

💡Optimize retention

Optimizing retention refers to adjusting study settings to achieve the ideal balance between review frequency and memory retention. The speaker mentions setting a retention rate of 86% when planning their study goals for a large deck, aiming for long-term retention with minimal daily effort.

💡Again and Good

These are options in Anki that allow users to grade their recall of a flashcard. 'Again' means the user did not remember the information, while 'Good' indicates they recalled it successfully. The speaker recommends using only these two options with the FSRS algorithm, as it helps the system better understand the user’s learning style.

💡Blank user profile

A blank user profile in Anki refers to starting with an empty or fresh study profile, without any prior cards or reviews. In the video, the speaker mentions using a blank profile to demonstrate the FSRS algorithm, which affects the number of cards due for review. This concept is important for understanding how Anki tracks progress over time.

Highlights

Discussing the new Anki FSRS algorithm and how to tailor it to individual study needs.

The FSRS algorithm was released in 2022, replacing the old Anki algorithm from 1987.

FSRS is now built into Anki natively, eliminating the need for add-ons to modify the algorithm.

Using Anki version 23.1, which includes the FSRS algorithm integration.

The speaker demonstrates how to adjust FSRS settings by accessing the deck options menu.

Maximum interval used is 36,500 days and desired retention is set to 96%, with the potential to change it to 97%.

The old SM2 algorithm had a retention rate of 90%, but it's no longer in use.

FSRS parameters such as .56 and 1.2 are set as defaults, and they can be optimized based on learning patterns.

If more than 1,000 reviews are done, FSRS can optimize its parameters to better suit the user's learning style.

For a deck size of 10,000 cards, studying 30 minutes a day for a year would require a retention rate of 86%.

When using the FSRS algorithm, users are advised to select 'again' if they don't know the card answer, instead of 'hard.'

The speaker emphasizes using 'again' and 'good' as the primary answer choices for effective FSRS tracking.

The speaker plans to continue fine-tuning the FSRS algorithm for optimal personal learning results.

Rescheduling cards based on the new retention settings will adjust future card reviews.

The speaker signs off, encouraging viewers to tinker with the FSRS settings for their own optimal learning experience.