open-spaced-repetition/fsrs4anki

解決する課題

FSRS4Anki は、Anki のデフォルトスケジューリングアルゴリズムを、よりモダンでデータ駆動型のアプローチに置き換えます。人間が実際に記憶する仕組みに合わせてカード復習のタイミングを最適化し、不要な復習を減らしつつ保持率を維持することを目指します。

仕組み

本プロジェクトは主に二つのコンポーネントから構成されます：

1. スケジューラ：FSRS アルゴリズムに基づき、カードの次回復習時期を決定するために、組み込みの Anki スケジューラを置き換えます。
2. オプティマイザ：機械学習を用いてユーザー固有の復習履歴を分析し、個々の記憶パターンに最適なパラメータを算出します。

対象ユーザー

最新の記憶研究に基づく、より効率的でパーソナライズされた間隔反復システムを求める Anki ユーザー向けです。

ハイライト

• 機械学習による最適化：個人の復習履歴から学習し、スケジューリングパラメータをカスタマイズします。
• データ駆動アプローチ：解釈可能性と検証可能性を兼ね備えた Free Spaced Repetition Scheduler（FSRS）アルゴリズムに基づきます。
• Anki への統合：Anki 23.10 以降に統合され、スタンドアロンのスケジューラで旧バージョンもサポートします。