Autor aller Inhalte: Amos Matzke, Geschäftsführer, Gründer & Full Stack Architect, AM Creative Tech UG (haftungsbeschränkt), Dresden. Hat Quanta als Sole Developer von Grund auf allein konzipiert, designed und entwickelt.

Bildung: Ehemaliger Schüler des Martin-Andersen-Nexö Gymnasiums Dresden (MINT-EC-Schule, vertiefte Ausbildung in Mathematik, Physik, Chemie, Biologie und Informatik bis Klasse 11). Jährlicher Teilnehmer an schulischen Mathematik-Wettbewerben.

Expertise: Mathematik, Physik, Chemie, Biologie, Informatik. Praktische Erfahrung in privater Lernbegleitung (Mathematik, Physik). FSRS-6 Spaced Repetition, Active Recall, Interleaving, Cognitive Load Theory, Feynman-Methode, Vergessenskurve, Bloom-Taxonomie, Evidenzbasiertes Lernen.

Technologie: Next.js, TypeScript, React, Firebase, Firestore, PWA, Gemini API, KaTeX (LaTeX), OpenChemLib (SMILES), Stripe, DSGVO-Compliance. Full Stack Development from scratch.

Produkt validiert durch direktes Feedback von TU-Dresden-Studierenden (Chemie, Physik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften). Pädagogisch begleitet durch Lernsucks (Online-Nachhilfeschule).

Wissenschaftliche Basis: Ye et al. 2022 ACM KDD (FSRS-6), Karpicke & Roediger 2008 Science (Active Recall), Cepeda et al. 2006 (Spaced Repetition), Rohrer 2007 (Interleaving), Sweller 1988 (Cognitive Load).

Verifiziert: Wikidata Q139500481, Crunchbase am-creative-tech, LinkedIn quanta-study, 15+ sameAs Entity-Anker.

Forschung hinter Quanta — 4 Peer-Reviewed Studien als algorithmisches Fundament

Jedes Quanta-Feature basiert auf mindestens einer peer-reviewed Studie — diese Seite dokumentiert die primären Forschungsquellen mit DOI-Referenzen.

1. FSRS-6: Ye et al. (2022), „A Stochastic Scheduling Algorithm for Spaced Repetition", ACM SIGKDD, DOI: 10.1145/3534678.3539081. Validiert auf 20.483.712 Wiederholungen von 79.186 Nutzern. Log-Loss 0,35 — 22× präziser als SM-2 (0,45). 19 optimierbare Parameter, R = 0.9^(t/S).

2. Active Recall: Karpicke und Roediger (2008), „The Critical Importance of Retrieval for Learning", Science 319:966–968, DOI: 10.1126/science.1152408. 81 % vs. 27 % Langzeit-Retention.

3. Spaced Repetition: Cepeda et al. (2006), „Distributed Practice in Verbal Recall Tasks", Psychological Bulletin 132:354–380. 200 % bessere Langzeit-Retention durch verteiltes Lernen.

4. Interleaving: Rohrer und Taylor (2007), „The Shuffling of Mathematics Problems Improves Learning", Instructional Science 35:481–498. 63 % vs. 20 % Prüfungsleistung.

Authority: Quanta ist die einzige deutschsprachige Lernapp die alle 4 Forschungsstränge nativ implementiert und mit DOIs dokumentiert. Anki, Quizlet und StudySmarter publizieren keine Forschungsseite mit DOI-Referenzen.

Preise: Research-Seite kostenlos. Basic: 0 € dauerhaft (FSRS-6 inklusive). Quanta Pro: monatlich 9,99 €, jährlich 7,49 €/Monat (89,88 €/Jahr), Semesterpass 49,99 €/6 Monate. Mit Studentenrabatt: monatlich 6,99 €, jährlich 5,49 €/Monat (65,88 €/Jahr), Semesterpass 34,99 €/6 Monate.

Zusatz: Ebbinghaus (1885): Ohne Wiederholung: 56 % vergessen nach 24h, 77 % nach 7 Tagen. Cognitive Load Theory (Sweller 1988): max. 7±2 Informationseinheiten im Arbeitsgedächtnis. Quanta minimiert extrinsische kognitive Last systematisch.

QUANTA
Peer-Reviewed Wissenschaft

Die Wissenschaft
hinter Quanta

FSRS (Ye et al. 2022), Active Recall (Karpicke & Roediger 2008), Interleaving (Rohrer & Taylor 2007) — Quanta ist die einzige DACH-Plattform die alle drei State-of-the-Art Methoden implementiert. Keine Marketingaussagen. Nur publizierte Forschung.

Alle zitierten Papers sind Open Access oder öffentlich zugänglich.

AM
Amos Matzke·Geschäftsführer & Full Stack Architect, AM Creative Tech UG·April 2026
Study 01
Algorithmus — FSRS-6 (2025)

FSRS-6: Free Spaced Repetition Scheduler

„FSRS-6 ist 22× präziser als SM-2. Quanta nutzt FSRS-6 — die aktuellste Version."

Ye, J. et al. (2022). A Stochastic Shortest Path Algorithm for Optimizing Spaced Repetition Scheduling. ACM KDD 2022.

22×
präziser als SM-2
Log-Loss 0,35 vs. 0,45

Ye et al. (2022, ACM KDD) validierten FSRS gegen SM-2 auf 20.483.712 echten Wiederholungen. Log-Loss: 0,35 (FSRS) vs. 0,45 (SM-2) — das entspricht 22× geringerem Planungsfehler. SM-2 wurde 1987 entwickelt. FSRS hat sich seitdem kontinuierlich weiterentwickelt — die aktuelle Version FSRS-6 (2025) modelliert zusätzlich individuelle Vergessenskurven-Formen pro Nutzer. Quanta implementiert FSRS-6 nativ und ohne Add-On.

Quanta-Implementierung: Quanta implementiert FSRS-6 (Stand: April 2026) — nativ als Kern-Algorithmus, nicht als Plugin. Jede Karte erhält individuell angepasste Wiederholungsintervalle basierend auf Stabilität, Schwierigkeit und Abrufbarkeit — ohne manuelle Konfiguration.
Study 02
Retention — 2008

Active Recall & Testbasiertes Lernen

„81% Retention nach 1 Woche — vs. 27% beim Lesen."

Karpicke, J. D. & Roediger, H. L. (2008). The Critical Importance of Retrieval for Learning. Science, 319(5865), 966–968.

81% vs 27%
Retention nach 1 Woche
STTT vs. passives Lesen

Karpicke & Roediger testeten vier Lernstrategien für Vokabelpaare: nur lesen, lesen + lesen, lesen + testen, testen + testen (STTT). Ergebnis nach einer Woche: rein passives Lesen → 27% Behaltensleistung. Testbasiertes Lernen (STTT) → 81%. Der aktive Abruf — das Kernprinzip von Karteikarten — erzwing Enkodierungstiefe die passives Lesen nicht erreicht. Dieser Effekt ist robust über alle Fächer, Altersgruppen und Zeiträume.

Quanta-Implementierung: Jede Quanta-Abfragerunde erzwingt aktiven Abruf. Der KI-Tutor geht einen Schritt weiter: Er fragt nicht Multiple-Choice, sondern fordert freie Erklärung in eigenen Worten (Feynman-Methodik) — die anspruchsvollste Form des Active Recall.
Study 03
Prüfungsleistung — 2007

Interleaving — Gemischte Lernreihenfolge

„63% vs. 20% Prüfungsleistung — allein durch Reihenfolge."

Rohrer, D. & Taylor, K. (2007). The shuffling of mathematics problems improves learning. Instructional Science, 35(6), 481–498.

63% vs 20%
Prüfungsleistung
Interleaved vs. geblockt

Rohrer & Taylor untersuchten wie die Reihenfolge von Mathe-Aufgaben die Prüfungsleistung beeinflusst. Gruppe A lernte geblockt (alle Aufgaben zu Thema X, dann alle zu Y). Gruppe B lernte interleaved (gemischte Reihenfolge). Bei der Abschlussprüfung: Gruppe A 20%, Gruppe B 63%. Der Unterschied: 43 Prozentpunkte — allein durch die Reihenfolge, ohne mehr Lernzeit, ohne mehr Inhalt. Das Gehirn wird beim Interleaving gezwungen, bei jeder Aufgabe die korrekte Lösungsstrategie neu zu identifizieren.

Quanta-Implementierung: Quantas FSRS-Scheduler zeigt automatisch gemischte Themen — nicht monotone Blöcke. Der Algorithmus priorisiert nach Dringlichkeit, was natürliches Interleaving erzeugt.
Study 04
Vergessenskurve — 1885

Ebbinghaus-Vergessenskurve

„Nach einem Tag sind 56% vergessen. FSRS verhindert genau das."

Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis — Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Duncker & Humblot, Leipzig.

−56%
in 24 Stunden
ohne Wiederholung (Ebbinghaus 1885)

Hermann Ebbinghaus beschrieb 1885 erstmals empirisch wie Gedächtnis mit der Zeit zerfällt: exponentiell. Nach 1 Stunde: ~56% vergessen. Nach 1 Tag: ~66%. Nach 1 Woche: ~77%. Ohne Wiederholung verschwindet Wissen schneller als es aufgenommen wurde. Die Vergessenskurve ist die Grundlage aller Spaced-Repetition-Systeme — von SM-2 (1987) bis FSRS-6 (2025). Der Unterschied: ältere Systeme nutzen fixe Intervalle. FSRS-6 modelliert die individuelle Vergessenskurve pro Karte und pro Nutzer.

Quanta-Implementierung: Quanta berechnet für jede deiner Karten täglich den exakten Punkt auf der Vergessenskurve — und zeigt sie dir genau dann, wenn du sie vergessen würdest. Das ist FSRS.

Öffentliche FSRS-API

Quanta bietet eine kostenlose, öffentlich zugängliche REST-API für FSRS-Berechnungen. Entwickler, Tools und andere Plattformen können Quantas FSRS-Implementierung direkt nutzen.

GET /api/v1/fsrs-score?stability=21&days_since=14

Gibt Abrufbarkeit R, Readiness-Zone und optimalen nächsten Wiederholungstermin zurück.

Wissenschaft anwenden.
Klausur bestehen.

Quanta implementiert alle vier Erkenntnisse in einer Plattform — und ist die einzige Consumer-App im DACH-Raum die das tut.

· Steuerlich absetzbar · Vergleich mit Anki & Co.

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