FSRS vs SM-2: Welchen Anki-Scheduler solltest du nutzen?
Woher SM-2 kommt
SM-2 wurde 1987 von Piotr Woźniak für SuperMemo veröffentlicht, und der Scheduler des klassischen Anki stammt davon ab. Der Kern ist simpel: Jede Karte trägt einen „Ease-Faktor" (Startwert etwa 2.5). Antwortest du gut, ist das nächste Intervall das vorherige mal Ease; antwortest du „Schwer" oder scheiterst, sinkt der Ease.
Es funktioniert — Jahrzehnte von Anki-Nutzern sind der Beweis. Aber die Mechanik hat bekannte Schwachstellen:
- Ease-Hölle. Jeder Patzer drückt den Ease nach unten, und er erholt sich nur langsam. Karten, mit denen du einmal gekämpft hast, bleiben für immer auf kurzen Intervallen hängen und überschwemmen deine tägliche Warteschlange mit Wiederholungen, die du nicht brauchst.
- Eine Größe für alle. Die Konstanten der Formel wurden 1987 von Hand justiert und sind für jede Person und jeden Kartentyp gleich. Deine tatsächliche Vergessenskurve kommt darin nie vor.
- Kein Behaltens-Regler. Du kannst SM-2 nicht sagen: „Ich will 90% dieses Decks behalten." Du drehst nur an indirekten Reglern (Intervall-Modifikator, Ease-Belohnungen) und hoffst.
Was FSRS anders macht
FSRS — Free Spaced Repetition Scheduler, ein Open-Source-Projekt von Jarrett Ye und Mitwirkenden — ersetzt die feste Formel durch ein Gedächtnismodell. Jede Karte wird über drei Größen verfolgt (das DSR-Modell):
- Difficulty (Schwierigkeit) — wie schwer dir diese Karte fällt,
- Stability (Stabilität) — wie lange die Erinnerung aktuell hält,
- Retrievability (Abrufbarkeit) — die Wahrscheinlichkeit, dass du sie gerade jetzt abrufen könntest.
Die Parameter sind keine handjustierten Konstanten: Der Optimierer passt sie an deine eigene Wiederholungshistorie an. Und statt indirekter Regler stellst du das ein, worauf es dir wirklich ankommt — die gewünschte Behaltensrate (etwa 0.90) — und FSRS plant jede Karte für den Moment, in dem ihre Abrufwahrscheinlichkeit gleich darunter zu fallen droht.
Zwei praktische Konsequenzen:
- Weniger vergeudete Wiederholungen. Karten, die du gut kennst, werden weiter hinausgeschoben, als SM-2 es wagen würde; wirklich schwere Karten kommen früher zurück. Im offenen Projekt srs-benchmark, das auf Hunderten Millionen echter Anki-Wiederholungen läuft, sagen FSRS-Varianten das Erinnern durchgängig genauer voraus als SM-2 — und genau diese Vorhersagegenauigkeit wird zu eingesparten Wiederholungen.
- Keine Ease-Hölle. Ein Patzer aktualisiert Stabilität und Schwierigkeit sinnvoll, statt die Karte dauerhaft zu bestrafen.
Die ehrlichen Vorbehalte
- FSRS ist nur so gut wie die Historie, an die es angepasst wird. Mit sehr wenigen Wiederholungen startet es mit Standardwerten auf Populationsebene (trotzdem in Ordnung — sie wurden auf riesigen Datenmengen ermittelt).
- Wenn du ständig Intervalle von Hand überschreibst oder „Schwer" als „Fehler" nutzt, lernt das Modell aus verrauschten Signalen. Bewerte ehrlich.
- SM-2 ist nicht kaputt. Wenn du eine stabile Routine hast und dein Pensum sich gut anfühlt, ist ein Wechsel eine Optimierung, keine Rettung.
Wechseln ohne Fortschritt zu verlieren
Auf dem Desktop-Anki (23.10 oder neuer): Deck-Optionen → FSRS aktivieren, gewünschte Behaltensrate festlegen (0.85–0.95 ist der sinnvolle Bereich; höher = mehr Wiederholungen) und auf „Optimieren" klicken, um die Parameter an deine Historie anzupassen. Deine Karten, deine Historie und die Medien bleiben unangetastet — nur die künftige Planung ändert sich.
Auf dem iPhone: Guru nutzt FSRS nativ — importierte Decks (.apkg mit intaktem Scheduling) laufen aus ihrem bestehenden Zustand weiter, und neue KI-generierte Decks (direkt aus deinen PDFs) werden ab der ersten Karte mit FSRS geplant. Es gibt keinen Schalter zu suchen.
Eine gewünschte Behaltensrate wählen
- 0.90 — die Standardempfehlung; ausgewogenes Pensum.
- 0.95 — Prüfung in wenigen Wochen, Scheitern teuer. Rechne mit einer sichtbar größeren täglichen Warteschlange.
- 0.85 — langfristiges Anhäufen (Sprachen, Allgemeinwissen), wo die Menge mehr zählt als jede einzelne Karte.
Der Sinn von FSRS ist, dass dieser Kompromiss endlich explizit wird: Du wählst die Behaltensrate, der Algorithmus zahlt die minimalen Wiederholungskosten, um sie zu halten.