复习流程
本文深入介绍 HeurAMS 的间隔重复算法、复习界面操作和优化策略.
间隔重复算法原理
算法选择
HeurAMS 支持多种间隔重复算法：
1. SM-2 算法
- 来源：SuperMemo 2.0 (1987), Anki 的默认算法
- 特点：简单可靠, 经过长期验证
- 参数：
- EF (易度因子)：1.3-2.5, 越高表示越容易
- 间隔：1天、6天、... 指数增长
- 重复次数：连续正确次数
2. FSRS 算法
- 来源：Free Spaced Repetition Scheduler, 现代机器学习方法
- 特点：适应性更强, 长期记忆预测更准确
- 参数：通过神经网络权重优化
3. SM-15 变体
- 来源：基于 SM-15 公开描述的改进版本
- 特点：平衡复杂度与效果
算法工作流程
- 初始化：新内容设置初始间隔 (通常1天)
- 复习评估：用户反馈记忆质量 (0-5分)
- 参数更新：根据反馈调整 EF 和间隔
- 调度计算：计算下一次复习时间
- 队列排序：按优先级安排复习顺序
复习界面详解
界面布局
┌────────────────────────────────────────┐
│ 进度: 3/20 (15%) 剩余: 17分钟 │
├────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 问题：光合作用的化学方程式是什么？ │
│ │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ 6CO₂ + 6H₂O → C₆H₁₂O₆ + 6O₂ │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
│ │
│ [显示答案] [跳过] │
│ │
└────────────────────────────────────────┘操作步骤
- 查看问题：阅读或收听问题
- 尝试回忆：心中默想答案
- 显示答案：按空格或点击按钮查看正确答案
- 自我评估：选择记忆质量：
- 0：完全忘记 - 毫无印象
- 1：困难 - 需要大量提示
- 2：一般 - 需要少量提示
- 3：容易 - 稍加思考即可想起
- 4：非常容易 - 立即想起
- 5：简单 - 过于简单, 无需复习
评估指南
| 分数 | 含义 | 适用场景 | 间隔变化 |
|---|---|---|---|
| 0 | 完全忘记 | 从未见过或完全遗忘 | 重置学习 |
| 1 | 困难 | 有印象但想不起来 | 稍短间隔 |
| 2 | 一般 | 需要提示才能想起 | 正常增长 |
| 3 | 容易 | 稍加思考即可 | 标准增长 |
| 4 | 非常容易 | 立即想起 | 较大增长 |
| 5 | 简单 | 过于简单 | 最大增长 |
算法参数解释
SM-2 参数
toml
# config/config.toml
[algorithm.sm2]
initial_interval = 1 # 初始间隔(天)
easy_bonus = 1.3 # "简单"评估的额外加成
hard_factor = 1.2 # "困难"评估的惩罚因子
max_interval = 36500 # 最大间隔(约100年)
min_efactor = 1.3 # 最小易度因子评估反馈映射
系统将您的评估转换为算法理解的 quality 值：
- 0 → quality=0 (完全遗忘)
- 1 → quality=1 (困难)
- 2 → quality=2 (一般)
- 3 → quality=3 (容易)
- 4 → quality=4 (非常容易)
- 5 → quality=5 (简单)
复习队列管理
队列生成
每日复习队列由以下因素决定：
- 到期内容：
next_date <= 今天的内容 - 新内容：每日新增的学习限额
- 复习限额：避免认知负荷过大
优先级排序
队列按优先级排序：
- 严重逾期：超过到期时间7天以上
- 一般逾期：1-7天逾期
- 今日到期：刚好到期的内容
- 新内容：首次学习的内容
每日限制
可在设置中调整：
- 新内容/天：建议5-20个, 避免负担过重
- 复习数量：建议50-100个, 根据时间调整
- 最长复习时间：设置最长学习时间
高级复习策略
分批学习
将内容分为多个小批次, 每批10-15个, 中间休息5分钟.
主动回忆
- 尝试回忆：先努力回忆再看答案
- 解释原理：不仅记住答案, 还要理解原因
- 联系实际：将知识与实际应用结合
间隔优化
- 初期密集：新内容在前几天频繁复习
- 中期稳定：掌握后按算法间隔复习
- 长期维持：长期记忆定期巩固
困难内容处理
对于总是评估为"困难"的内容：
- 拆分：将复杂问题拆分为多个简单问题
- 关联：与已有知识建立联系
- 多角度：从不同角度提问同一知识点
- 增加提示：在问题中添加提示信息
学习统计与反馈
统计面板
查看 工具 → 学习报告：
- 今日进度：完成/总数, 预计剩余时间
- 记忆曲线：预测的长期记忆保留率
- 难度分布：各评估等级的占比
- 历史趋势：长期学习进度图表
预测算法
基于历史数据预测：
- 未来负担：未来30天预计复习数量
- 记忆稳定性：当前记忆巩固程度
- 学习效率：单位时间的记忆增量
常见问题
Q: 应该每天复习多少内容？
A: 建议新内容5-10个, 复习内容50-100个, 根据个人时间调整.
Q: 评估时犹豫不决怎么办？
A: 遵循"严格但合理"原则：如果能正确回忆但需要时间, 给3分；如果立即想起, 给4-5分；如果需要提示, 给1-2分.
Q: 错过了一天复习怎么办？
A: 系统会自动调整, 逾期内容会优先显示. 不建议"补卡", 按正常节奏继续即可.
Q: 某些内容总是忘记？
A: 考虑：1) 拆分问题；2) 增加关联；3) 调整算法参数；4) 暂时搁置, 先巩固其他内容.
算法调优建议
新手设置
toml
initial_interval = 1
easy_bonus = 1.3
max_interval = 365
daily_new_limit = 10
daily_review_limit = 50进阶设置
toml
initial_interval = 2
easy_bonus = 1.5
hard_factor = 1.1
max_interval = 36500
daily_new_limit = 5
daily_review_limit = 100专家设置
可尝试 FSRS 算法, 需根据个人数据训练参数.
下一步
掌握复习流程后, 可进一步了解：