Lade Vorlesungsfolien hoch: Quanta erzeugt dokumentgebundene Karteikarten und Multiple-Choice-Tests, plant sie mit FSRS-6 und übt dich per Prüfungssimulation.
FSRS-6 · Peer-reviewed · Filter nach Studiengang
Starter kostenlos · Quellen und Funktionen zuerst in Ruhe prüfen
Daneben steht keine bestimmte App, sondern der Normalfall im Studium.
| Verglichener Punkt | Quanta Study | 0815-KI-Lernapp |
|---|---|---|
| Vorlesungsfolien | Folie wird zur Karteikarte | Tippst du ab |
| Belege | Zitat an der Karteikarte | Quelle bleibt unsichtbar |
| Klausurphase | Plan aus deinem Klausurtermin | Bleibt deine Aufgabe |
| Mehrere Fächer | Lernstand je Prüfung | Ein Stapel für alles |
| Formeln | Bleiben lesbar gesetzt | Kommen als Fließtext |
| KI-Tutor | Freie Antwort, sechs Kriterien | Endet beim Ankreuzen |
| Datenschutz | Gespeichert in Frankfurt | Steht im Kleingedruckten |
Von der Vorlesungsfolie zur Prüfungsbereitschaft – in 6 Schritten.
Studiengang, Semester und Bildungsniveau fließen als Fach- und Niveaukontext in die KI-Kartengenerierung ein.
PDF-Scan: Folie hochladen → die KI der Mistral AI SAS mit Sitz in Paris analysiert den Inhalt dokumentgebunden; die hochgeladene Dateikopie löschen wir unmittelbar nach der Verarbeitung, ergänzend löscht ein regelmäßiger Aufräumlauf Reste abgebrochener Vorgänge nach. Ein- und Ausgaben speichert der Anbieter 30 rollierende Tage zur Missbrauchserkennung. Wo Text zuverlässig extrahiert werden kann, prüft ein Quote-Match den Beleg; nicht belegbare visuelle Karten bleiben transparent unverifiziert. Die Dauer hängt von Datei, Kartenmenge und Auslastung ab.
Zusätzlich: Per Spracheingabe eigene Karten diktieren. Gesprochene Formeln werden in LaTeX konvertiert – "Integral von x dx" → $\int x\,dx$.
Der FSRS-6-Algorithmus plant Wiederholungen anhand von Stabilität, Schwierigkeit und Abrufbarkeit; die zitierte Evaluation vergleicht FSRS mit dem Legacy-SM-2-Benchmark (Ye et al. 2022, ACM KDD).
Der Readiness Score (0–100) bündelt Themenbeherrschung, erwartete FSRS-Retention am Prüfungstag, Simulationsergebnis und Abdeckung. Ab 85 zeigt Quanta den Produktstatus „Auf Kurs“ — als Lernindikator, nicht als Bestehensgarantie.
Zeitgesteuerte Sessions mit KI-Tutor der Folgefragen stellt wie ein echter Prüfer. Feynman-Feedback zeigt Verständnislücken auf, nicht nur richtig/falsch.
Vergleichbare Workflows — mit transparentem Quellen- und Funktionsumfang.
Quizlet Learn bietet personalisierte Lernpfade. Quanta differenziert sich durch einen integrierten Source-First-Workflow mit Quote-Match für belegte KI-Karten, nativen LaTeX- und Chemie-Werkzeugen sowie einer Prüfungssimulation für den naturwissenschaftlich-technischen Workflow.
Anki unterstützt neben dem Legacy-Scheduler auch FSRS und ist stark konfigurierbar. Quanta integriert Source-First-KI-Generierung, Quote-Match, Spracheingabe mit Formelerkennung und Prüfungssimulation direkt in einen geführten Workflow.
StudySmarter beschreibt einen Spaced-Repetition-Modus; eine öffentlich spezifizierte FSRS-6-Implementierung ist uns dort nicht bekannt (Stand 2026). Quanta legt seinen Source-First-/Quote-Match-Workflow offen. Der in der zentralen Preiskonfiguration hinterlegte Vergleichspreis beträgt ca. 60,00 €/Jahr.
FSRS-6, peer-reviewed. Drei ab Essential wählbare Bloom-Niveaus für KI-Karteikarten. LaTeX nativ. Spracheingabe mit Formel-Erkennung. Readiness Score. Prüfungssimulation mit KI-Tutor. 0 € Starter. Europäischer KI-Anbieter (Mistral, Paris).
Was auf dieser Seite versprochen wird, mit Fundstelle daneben.
1.Quellenbindung: als geprüft ausgelieferte Karteikarten werden wörtlich gegen ihre Quelle abgeglichen und an sie gebunden. Ohne passende Quelle entstehen keine Karteikarten, dann sind Datei oder URL der Weg
Eigene offene Studie, Juni 2026, quanta-study.de/studien/ki-ohne-halluzination
2.Drei ab Essential wählbare Niveaus über den sechs Bloom-Stufen, und das gewählte Niveau geht mit Stückzahlen in die Generierung
Anderson, L.W. und Krathwohl, D.R. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. Pearson
3.Jede falsche Antwort einer Multiple-Choice-Frage wird vor der Ausgabe auf Plausibilität geprüft
Haladyna, T.M. und Downing, S.M. (1989). Applied Measurement in Education, 2(1), 37 bis 50. doi:10.1207/s15324818ame0201_3
4.FSRS-6 plant die Wiederholungen. Im offenen Vergleich der open-spaced-repetition-Gemeinschaft erreicht FSRS-6 einen Log-Loss von 0,3460 auf 349.923.850 Wiederholungen aus 9.999 Sammlungen (abgerufen am 5. September 2026); Log-Loss misst den Vorhersagefehler, kleiner ist besser, und eine Zeile für SM-2 führt diese Tabelle nicht. Die begutachtete Arbeit dahinter, Ye et al. 2022, berichtet 220 Millionen Verhaltensprotokolle und eine Verbesserung von 12,6 % gegenüber dem Stand der Technik. Beides sind Ergebnisse dieser Datensätze und keine pauschale Produktwirkung.
srs-benchmark (vormals fsrs-benchmark), open-spaced-repetition, abgerufen am 5. September 2026, https://github.com/open-spaced-repetition/srs-benchmark · Ye, J. et al. (2022). ACM SIGKDD. doi:10.1145/3534678.3539081
5.Der KI-Tutor erklärt, fragt zurück und passt die Übungsschritte an. Das ist eine Übungsform, keine Erfolgszusage
Chi, M.T.H. et al. (2001). Cognitive Science, 25(4), 471 bis 533. doi:10.1207/s15516709cog2504_1
Die Arbeiten untersuchen die Lernmethode, nicht dieses Produkt. Deine Konten, Lerninhalte und Ergebnisse liegen in Frankfurt am Main, Region europe-west3, die KI-Textfunktionen laufen über den EU-Endpunkt der Mistral AI SAS in Paris.
Gebaut von einem Studenten für Studenten
“Ich habe Quanta gebaut während ich selbst studiert habe. Der Grund war simpel: Keine App deckte meinen gesamten Workflow ab. Anki unterstützt FSRS und ist stark konfigurierbar, aber ich wollte Source-First-KI-Generierung, Quote-Match und Formelwerkzeuge direkt integriert. Quizlet Learn bietet personalisierte Lernpfade; mir fehlte dort der durchgängige Weg von der Vorlesungsquelle bis zur Prüfungssimulation. Bei StudySmarter fand ich keine öffentlich spezifizierte FSRS-6-Implementierung. Ich wollte Vorlesungsfolien hochladen, Formeln diktieren und einen Readiness Score sehen. FSRS-6 war die Grundlage, weil der Scheduler offen ist und offen verglichen wird. Im offenen Vergleich der open-spaced-repetition-Gemeinschaft erreicht FSRS-6 einen Log-Loss von 0,3460 auf 349.923.850 Wiederholungen aus 9.999 Sammlungen (abgerufen am 5. September 2026); Log-Loss misst den Vorhersagefehler, kleiner ist besser, und eine Zeile für SM-2 führt diese Tabelle nicht. Die begutachtete Arbeit dahinter, Ye et al. 2022, berichtet 220 Millionen Verhaltensprotokolle und eine Verbesserung von 12,6 % gegenüber dem Stand der Technik. Beides sind Ergebnisse dieser Datensätze und keine pauschale Produktwirkung. Bei Quanta ist er ohne Setup in diesen Workflow eingebettet.”
Kostenlos starten. Vorlesungsfolien dokumentgebunden scannen. FSRS-6 plant nach deiner ersten Bewertung persönlich weiter.