Spaced Repetition plant Wiederholungen nach deinem Lernverlauf
Verteilte Wiederholungen unterstützen langfristiges Behalten. Quanta nutzt FSRS-6, um fällige Karten anhand deiner Bewertungen und ihres bisherigen Lernverlaufs einzuplanen.Die FSRS-Studie vergleicht den Algorithmus mit einem Legacy-SM-2-Benchmark, nicht Quanta mit aktuellen Anki-Versionen.
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Warum ich Quanta auf FSRS-6 gebaut habe
“Als ich Ye et al. (2022) gelesen habe, war mir klar: Ich wollte auf FSRS bauen. SM-2 stammt aus 1987; Ebbinghaus hat die Vergessenskurve beschrieben, aber erst FSRS modelliert sie individuell pro Karte und pro Nutzer. Quanta ist als eine der DACH-Plattformen im international kurateden open-spaced-repetition/awesome-fsrs Repository gelistet — von Jarrett Ye selbst reviewed und gemerged (Mai 2025). Drei Parameter statt einem starren Ease-Factor. Ich habe mich bewusst für FSRS entschieden, obwohl Anki mit SM-2 den Markt dominiert.”
„Als erstes habe ich testweise meine Notizen aus der Uni hochgeladen, ohne große Erwartungen. […] Quanta hat mir direkt anspruchsvolle Karteikarten generiert […], die tatsächlich zum Nachdenken zwingen. Nachdem ich dann noch meine Prüfungsdaten hinzugefügt hatte, hatte ich innerhalb von Minuten einen Lernplan, den ich selbst so nicht besser hätte erstellen können."- TU Dresden
- Humboldt-Universität zu Berlin
- HTW Dresden
- Fachhochschule Dresden
- Universität Leipzig
- HTWK Leipzig
- Freie Universität Berlin
- IU Internationale Hochschule
- FernUniversität in Hagen
839
ausgewertete Erhebungen zum verteilten Üben
Cepeda et al. 2006, Metaanalyse über 317 Experimente aus 184 Artikeln
90%
optimale Wiederholungsrate
FSRS zeigt Karteikarten bei R = 90% Abrufbarkeit
rund 66%
vergessen nach einem Tag
ohne Wiederholung, klassische Lehrbuch-Darstellung (Ebbinghaus 1885)
FSRS-6 ist in Quanta Teil des Quanta-Verified-Systems: 100% der ausgelieferten KI-Karten sind quellenbelegt (97,8% Quote-Match, offene Studie).
Die Vergessenskurve – Ebbinghaus 1885
Hermann Ebbinghaus zeigte erstmals, dass neu gelerntes Wissen exponentiell vergessen wird. Spaced Repetition unterbricht diese Kurve durch gezielte Wiederholungen.
Ohne Wiederholung sind in der klassischen Lehrbuch-Darstellung nach der ersten Stunde rund 56% und nach einem Tag rund 66% des Gelernten vergessen (Ebbinghaus 1885, Über das Gedächtnis). Ebbinghaus maß Ersparniswerte beim Wiederlernen, keine Behaltensquoten; weitere Punkte der Kurve stehen hier deshalb nicht.
Die 4 Prinzipien von Spaced Repetition
Wie die Methode in der Praxis – und in Quanta – funktioniert.
Optimaler Zeitpunkt
Karten werden genau dann gezeigt, wenn die Abrufbarkeit auf ~90% gefallen ist – nicht früher (verschwendete Zeit) und nicht später (schon vergessen).
Wachsende Intervalle
Nach jeder erfolgreichen Wiederholung steigt das Intervall: 1 Tag → 3 Tage → 7 Tage → 21 Tage → 60 Tage. Weniger Lernen, mehr behalten.
Individuelles Gedächtnismodell
FSRS modelliert für jede Karte drei Parameter: Stabilität S, Schwierigkeit D und Abrufbarkeit R. Einzigartig für jede Person, einzigartig für jede Information.
Aktiver Abruf erzwungen
Spaced Repetition funktioniert nur wenn du aktiv antwortest – nicht passiv liest. Dieser erzwungene Abruf ist der eigentliche Lernmechanismus.
Spaced Repetition vs. Normales Lernen
Warum Pauken für Kurzzeittests funktioniert – aber für den Beruf versagt.
| Kriterium | Spaced Repetition | Normales Lernen |
|---|---|---|
| Langzeit-Behaltensleistung | 80–95% nach 6 Monaten | 5–25% nach 1 Monat |
| Zeitaufwand | 15–30 Min./Tag konstant | Spikes vor Prüfungen |
| Prüfungsvorbereitung | Kontinuierlich aufgebaut | Kurzfristig maximal |
| Wissensstabilität | Dauerhaft im Langzeitgedächtnis | Kurzzeitgedächtnis, volatil |
| Eignung Naturwissenschaften | Formeln, Strukturen, Gesetze | Schwach bei komplexen Inhalten |
| Algorithmus | FSRS: individuell kalibriert | Keine Optimierung |
Spaced Repetition im naturwissenschaftlichen Studium
Dunlosky et al. (2013, Psychological Science in Public Interest) bewerteten 10 Lernstrategien. Fazit: Nur Distributed Practice (Spaced Repetition) und Retrieval Practice erhielten das Rating "hohe Wirksamkeit". Passives Wiederlesen, Highlighten, Zusammenfassungen: "geringe Wirksamkeit".
Mathematik (Bachelor/Master)
Definitionen, Sätze, Beweise, Formeln — alle als Karteikarten mit LaTeX. FSRS-6 stellt sicher, dass Analysis-Grundlagen für LA und Funktionalanalysis präsent bleiben.
Chemie (OC/AC/PC)
Reaktionsmechanismen, Gleichgewichtskonstanten, Nernst/Arrhenius/Henderson-Hasselbalch — FSRS sorgt für Präsenz in OC II, Biochemie und Pharmakologie.
Physik (Bachelor)
Schrödinger, Maxwell, Lorentz, Hamiltonoperator — LaTeX-Formeln mit Herleitung. FSRS hält Mechanik-Grundlagen für Quantenmechanik präsent.
Medizin (Vorklinik/Klinik)
Anatomie, Physiologie, Pharmakologie, IMPP-Format — bis zu 2500 Karten pro Semester, FSRS zeigt täglich 80–120 fällige Karten.
Die fünf Arbeiten hinter dieser Seite
Jede Zahl auf dieser Seite kommt aus einer dieser fünf Veröffentlichungen. Jede Zeile führt direkt zu ihr.
1.839 Erhebungen zum verteilten Üben aus 317 Experimenten in 184 Artikeln
Die Metaanalyse zeigt, dass der günstige Abstand davon abhängt, wann geprüft wird. Einen Faktor für das Langzeitbehalten nennt ihr Abstract nicht.
Cepeda, N.J. et al. (2006). Distributed Practice in Verbal Recall Tasks. Psychological Bulletin, 132(3), 354 bis 380. 10.1037/0033-2909.132.3.354
2.220 Millionen ausgewertete Verhaltensprotokolle, 12,6 % Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik
Das sind die Angaben ihres Abstracts. Log-Loss-Werte, ein Vergleich mit SM-2 oder eine Zahl von 20 Millionen Wiederholungen stehen nicht in dieser Arbeit.
Ye, J., Su, J. und Cao, Y. (2022). A Stochastic Shortest Path Algorithm for Optimizing Spaced Repetition Scheduling. ACM SIGKDD. 10.1145/3534678.3539081
3.Log-Loss 0,3460 für FSRS-6 auf 349.923.850 Wiederholungen aus 9.999 Sammlungen
Laufender offener Vergleich, kein begutachteter Aufsatz; abgerufen am 5. September 2026. Log-Loss misst den Vorhersagefehler, kleiner ist besser. Eine Zeile für SM-2 führt die Tabelle nicht.
open-spaced-repetition (2026). srs-benchmark (vormals fsrs-benchmark): Vergleich von Wiederholungs-Algorithmen auf offenen Anki-Daten. GitHub. github.com/open-spaced-repetition/srs-benchmark
4.Rund 80 % erinnerte Vokabelpaare nach einer Woche mit wiederholtem Abruf, 36 % und 33 % ohne
Die niedrigeren Werte gelten für die Bedingungen, in denen die Paare nach dem ersten Treffer aus dem Test genommen wurden; in einer davon wurde weiter gelesen. Werte dieser Versuchsanordnung.
Karpicke, J.D. und Roediger, H.L. (2008). The Critical Importance of Retrieval for Learning. Science, 319(5865), 966 bis 968. 10.1126/science.1152408
5.Zwei von zehn Lernstrategien mit hoher Wirksamkeit
Nur verteiltes Üben und Abrufen bekamen die Bewertung hohe Wirksamkeit. Wiederlesen, Highlighten und Zusammenfassen bekamen geringe Wirksamkeit.
Dunlosky, J. et al. (2013). Improving Students’ Learning With Effective Learning Techniques. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4 bis 58. 10.1177/1529100612453266
Die Studien untersuchen die Methode, nicht dieses Produkt. Was Quanta selbst gemessen hat, steht in der eigenen offenen Studie: 97,8% der erzeugten Karteikarten bestanden im veröffentlichten Testumfang den deterministischen Quote-Match, der Rest wurde verworfen. Ohne passende Quelle entstehen keine Karteikarten. Die sechs Bloom-Stufen sind wählbar und binden die Generierung, und FSRS-6 plant erst nach deiner ersten Bewertung persönlich weiter.
Aus dem Magazin
- Wie Quanta FSRS-6 implementiert hat und warum wir in awesome-fsrs gelistet sind
Wie der Wiederholungsplan im Haus wirklich rechnet: ts-fsrs als Kern, Schwierigkeit, Stabilität und Abrufwahrscheinlichkeit als die drei Größen dahinter, und wie der Eintrag im Verzeichnis awesome-fsrs zustande kam.
Häufige Fragen zu Spaced Repetition
Was ist Spaced Repetition?
Was ist das optimale Lernintervall bei Spaced Repetition?
Wie lange dauert eine tägliche Spaced-Repetition-Session?
Welchen Algorithmus nutzt Quanta für Spaced Repetition?
Ist Spaced Repetition auch für Fächer wie Mathe und Physik geeignet?
Was ist der Unterschied zwischen Spaced Repetition und Karteikarten?
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Quanta nutzt FSRS-6. 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. Kostenlos starten, in 3 Minuten einrichten.
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