Warum Quanta Karteikarten baut,
die ihre Quelle mitbringen.

Wir haben Quanta über 50 Prüfungsthemen aus Abitur und Studium in zwei Läufen laufen lassen und dabei 2.042 Karteikarten-Kandidaten erzeugt. 1.997 davon haben die Quellenprüfung bestanden (97,8%), der Rest wurde verworfen und nie ausgeliefert. Geprüft hat das ein Programm, das den Wortlaut der Karte mit dem Quelltext abgleicht, keine zweite KI, die über die erste urteilt. Geprüft wird dabei, woher eine Aussage stammt, und nicht, ob sie fachlich richtig ist. Die Messung vom 28. Juni 2026 lief mit Google Gemini und wurde mit dem heutigen Mistral-Modell nicht wiederholt. Sie misst Quellenbindung in diesem Testaufbau, nicht Faktenrichtigkeit oder heutige Produktqualität.

Wie die Prüfung funktioniert

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. Log-Loss misst den Vorhersagefehler; eine Zeile für SM-2 führt diese Tabelle nicht. Das ist ein Ergebnis dieses Datensatzes und keine pauschale Produktwirkung. Aktuelle Anki-Versionen unterstützen FSRS sowie den Legacy-Scheduler. Quanta implementiert FSRS-6 und berechnet für jede Karteikarte individuell angepasste Wiederholungs-Intervalle. Wie sich FSRS und SM-2 unterscheiden.

Karpicke und Roediger berichten nach einer Woche rund 80 % erinnerte Vokabelpaare in den beiden Bedingungen mit wiederholtem Abruf und 36 % und 33 % in den beiden Bedingungen, in denen die Paare nach dem ersten Treffer aus dem Test genommen wurden; die Werte gelten für diese Versuchsanordnung und sind kein allgemeines Wirkversprechen für jede Lernsituation oder für Quanta.

Der Prüfungsmodus in Quanta erzwingt aktiven Abruf statt passiver Wiederholung, keine Antwort wird angezeigt, bevor du dich aktiv erinnert hast. Das ist der Kern-Unterschied zu klassischen Karteikarten-Apps.

Geblockte Lernphasen (erst Thema A vollständig, dann Thema B) fühlen sich effizienter an, sind es aber nicht. Interleaved Practice, bei der Themen gemischt werden, verbessert in der zitierten Untersuchung die Zuordnung neuer, im Lernen nicht gesehener Beispiele. Eine Prozentzahl steht dazu bewusst nicht hier, sie stünde ohne Fundstelle da. Der Algorithmus in Quanta mischt Karteikarten aus unterschiedlichen Themengebieten, um genau diesen Effekt zu erzeugen.

Das Lernprinzip nach Richard Feynman: Wenn du etwas wirklich verstanden hast, kannst du es in einfachen Worten erklären, ohne Fachterminologie. Das Scheitern an der Erklärung zeigt exakt die Lücke im Verständnis. Der Feynman-Tutor in Quanta setzt das um: Du erklärst ein Konzept in eigenen Worten, der Tutor findet die Verständnislücken und stellt gezielte Nachfragen. Keine Multiple-Choice-Fragen, sondern eine echte Verständnisprüfung.