SM-2, Anki, FSRS - welcher Wiederholungs-Algorithmus für die Schule?

1. Warum der Abstand alles entscheidet

Der Effekt hinter Spaced Repetition ist seit über 130 Jahren bekannt: Wiederholt man Inhalte in wachsenden Abständen, bleiben sie deutlich länger im Gedächtnis als bei massiertem Üben am Stück. Die Grundlagen dazu haben wir im Artikel zu Lern-Karten mit Spaced Repetition beschrieben.

Der Knackpunkt ist der richtige Abstand. Kommt eine Karte zu früh, verschwendet man Zeit mit etwas, das man noch weiß. Kommt sie zu spät, hat man es vergessen und muss von vorn lernen. Der ideale Moment liegt kurz bevor die Erinnerung kippt. Genau diesen Moment muss ein Algorithmus für jede einzelne Karte und jeden Lernenden schätzen.

2. SM-2, der 35 Jahre alte Klassiker

SM-2 wurde 1987 von Piotr Wozniak für das Programm SuperMemo entwickelt und ist bis heute der Standard, auf dem auch das bekannte Anki aufbaut. Die Idee ist elegant einfach: Jede Karte hat einen Leichtigkeits-Faktor. Beantwortet man sie gut, wächst der Abstand bis zur nächsten Wiederholung multiplikativ (etwa 1 Tag, dann 6 Tage, dann das 2,5-fache, und so weiter). Antwortet man schlecht, fällt die Karte zurück auf einen kurzen Abstand.

Der Charme von SM-2 ist seine Nachvollziehbarkeit. Man kann die Regel auf einem Bierdeckel notieren, sie braucht kaum Rechenleistung und funktioniert ordentlich. Der Preis dafür: SM-2 ist eine starre Formel, die mit wenigen festen Annahmen arbeitet. Sie weiß nichts über die spezifische Karte, nichts über die Vergessensrate des einzelnen Lernenden, und sie kann sich nicht verbessern, wenn mehr Daten da sind.

3. FSRS, der datenbasierte Nachfolger

FSRS steht für Free Spaced Repetition Scheduler und ist ein modernes, quelloffenes Modell, das in den letzten Jahren entwickelt wurde und inzwischen direkt in Anki eingebaut ist. Statt einer festen Formel modelliert FSRS das Gedächtnis mit drei Größen pro Karte: wie stabil die Erinnerung gerade ist, wie schwierig die Karte für diese Person ist, und wie wahrscheinlich man sie zu einem Zeitpunkt noch abrufen kann.

Der entscheidende Unterschied: FSRS ist datenbasiert. Es schätzt für jede Karte eine Vergessenskurve und legt die Wiederholung auf den Punkt, an dem die Abruf-Wahrscheinlichkeit auf eine gewünschte Schwelle fällt, zum Beispiel 90 Prozent. Mit jeder Antwort lernt das Modell dazu. In großen Auswertungen erreicht FSRS dieselbe Merkleistung mit spürbar weniger Wiederholungen, oder mehr Merkleistung bei gleicher Anzahl. Weniger Karten für dasselbe Ergebnis, das ist für Lernende, die wenig Zeit haben, der eigentliche Gewinn.

4. Der direkte Vergleich

5. Was für die Schule wirklich zählt

Für eine Forschungs-Diskussion ist FSRS klar überlegen. Im Schulalltag muss man die Frage aber anders stellen: Was bringt der bessere Algorithmus konkret für 13-Jährige, die ohnehin selten freiwillig wiederholen?

Der Algorithmus ist nie das Hauptproblem

Die ehrliche Antwort: Der größte Hebel im Schulkontext ist nicht der Algorithmus, sondern ob SuS überhaupt anfangen und dranbleiben. Ein perfektes FSRS-Intervall nützt nichts, wenn die App nie geöffnet wird. Deshalb investieren wir bei PrepClass viel in das Format und die Hürde, etwa in vertikale Lern-Karten und den Entdecken-Feed. Erst wenn jemand regelmäßig lernt, fängt der Algorithmus an, einen echten Unterschied zu machen.

Weniger Wiederholungen senken den Frust

Genau hier spielt FSRS seine Stärke aus. Weniger unnötige Wiederholungen heißt: weniger Karten, die sich langweilig anfühlen, weil man sie eh schon kann. Für motivationsschwache Lernende ist jede vermiedene Pflicht-Wiederholung ein kleiner Gewinn, der die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie morgen wiederkommen.

Verständlichkeit für die Lehrkraft

SM-2 hat einen Vorteil, den man nicht unterschätzen sollte: Man kann ihn in zwei Sätzen erklären. FSRS ist eine Black Box, die im Hintergrund arbeitet. Für die Lehrkraft, die ihren SuS erklären will, warum eine Karte morgen wiederkommt, ist die einfache Variante manchmal die didaktisch ehrlichere.

6. Wie PrepClass das umsetzt

Das Karten-Lernen in PrepClass nutzt eine Bewertung mit mehreren Knöpfen pro Karte (von nochmal bis einfach), die genau die Signale liefert, die ein moderner Scheduler braucht. Die Wiederholungs-Logik läuft direkt auf dem Gerät, ohne Konto, passend zum datensparsamen Schüler-Lernzugang.

Die Richtung ist klar: weg von starren Intervallen, hin zu einem Modell, das sich an die echte Vergessensrate jeder Schülerin anpasst, im Stil von FSRS. Wichtig bleibt dabei, dass die SuS nichts davon merken müssen. Sie bewerten ehrlich, wie gut sie eine Karte konnten, und die richtige Karte kommt zur richtigen Zeit zurück. Der Algorithmus ist das stille Werkzeug, das Lernen ist ihre Arbeit.

7. Fazit

FSRS ist die bessere Mathematik und die Zukunft der Spaced-Repetition-Software. Für die Schule gilt aber eine wichtige Ergänzung: Der Algorithmus ist die Kür, nicht die Pflicht. Wer SuS dazu bringt, regelmäßig zu wiederholen, hat 90 Prozent der Arbeit getan, egal welcher Scheduler dahinter rechnet.

Die beste Kombination ist deshalb beides: ein Format mit niedriger Hürde, das SuS überhaupt zum Lernen bringt, und darunter ein moderner Algorithmus, der ihre Zeit nicht verschwendet. Genau in diese Richtung entwickeln wir PrepClass.