Read Frog

学習設定

Notebase ごとに決める 1 日の上限と目標とする記憶保持率、そしてスケジュール全体が基準にしている 1 日の区切り。

学習設定はアカウントではなく Notebase に属します。300 語の試験対策リストと、じっくり育てる読書ノートの Notebase を、まったく別のペースで走らせられます。

場所

readfrog.app/home を開き、その Notebase の行の アクション メニューから オプション を選びます。入力欄は 3 つ、それで全部です。

1 日の上限

1 日の新規カード1 日の復習カード は、1 学習日のセッションでそれぞれ何枚まで出すかを制限します。-1 は無制限で、どちらも初期値は無制限です。

2 つの上限は別々に、独立して数えられます。新規カードの上限に達しても復習は止まりませんし、その逆も同じです。

上限を消費するのは、その日そのカードに初めて答えたときです。答えを取り消せば枠は戻り、スキップしたカードや永久停止したカードは枠を消費しません。

どちらを設定するか

1 日の復習カード が正直なブレーキです。積み残しは復習でできあがるので、ここに上限を置くことが、「終われない 1 日」を「始められない 1 週間」に変えないための手立てになります。

1 日の新規カード は、数週間後のその積み残しの大きさを決める数字です。今日引き受ける新規カード 1 枚は、続く数か月に散らばる約 10 回の復習になります。追いつける速さより早く単語を保存しているなら、下げるべきはこの数字です — 復習の上限に手を付けるよりずっと前に。

上限はカードを失わせるものではなく、後ろにずらすだけです。上限を超えたカードは期限を迎えたままで翌日また戻ってくるので、1 日 40 枚生まれる Notebase を 1 日 20 枚で 1 週間走らせれば、キューは静かに積み上がります。今日は終わりました が早々に出続けているのにキューが伸び続けているなら、新規カードの上限は低すぎるのではなく高すぎるということです。

記憶保持率

記憶保持率 は目標値です。次にそのカードが出てきた時点で、どれくらいの確率で思い出せていたいか。初期値は 90%、指定できる範囲は 30% から 100% です。

見えるカードの枚数ではなく、間隔そのものを変える唯一のつまみです。保持率を高く求めればすべての間隔が短くなり、覚えている量も復習の量も増えます。低くすれば間隔が伸び、復習は減って忘れる量が増えます。

設定値効果
90% より上わずかな上積みのために復習量が目に見えて増えます。締め切りのためには見合いますが、習慣にするには見合いません。
90%初期値。ほとんどの教材にとって良いバランスです。
80–85%復習は減り、学び直す忘却カードは増えます。量が多く、失敗しても痛くない Notebase なら妥当です。
80% より下もう一度 に出会う回数が増え、忘却の代償が節約分を上回ります。

変更は各カードの次の答えから効きます。既にある期限日は書き換えられません。

学習日

ここまでのすべては 学習日 で数えられ、1 学習日はお使いのタイムゾーンの 04:00 から翌 04:00 までです。午前 1 時のセッションは前の日に属します。それがまさに狙いで、一度の夜更かしが明日の枠を静かに食いつぶすことはありません。

タイムゾーンは 設定 → 環境設定 → 言語と時刻 → タイムゾーン から取られます。遠出したあとや、復習が変な時刻にリセットされているように感じるときは、一度確かめておく価値があります。

1 つのノートから 1 日 1 枚

これは設定できません。そして、探しても見つからない設定とはこれのことです。

1 つのノートに複数のカードがある場合(Notebase にカードテンプレートが複数あるとき)、ある日に出てくるのはそのうち 1 枚だけです。それに答えると、そのノートの他のカードは明日まで順番を譲ります。したがって、テンプレートを 2 つ持っても同じ素材の 1 日の負荷が倍になることはありません。

ここでは変えられないもの

スケジューラーはこの 3 つより多くのパラメーターを持っています。それらは Notebase ごとに保存されますが画面には出しておらず、妥当と判断された値が入っています。

パラメーター内容
学習ステップ1 分、10 分新規カードが本当の間隔をもらう前に、同じセッションの中で歩くステップ
再学習ステップ10 分忘却したカードがどこから再開するか
最大間隔36,500 日1 つの間隔の上限 — 実質的に上限なし
リーチの閾値忘却 8 回この回数を忘却すると、カードは自動的に永久停止されます
間隔のゆらぎオフ将来の日付をばらすために間隔に乱数を混ぜるかどうか

ただし学習ステップと再学習ステップは、永久に固定というわけではありません。オプティマイザーが記憶モデルの残りと合わせて、自分自身の復習履歴から計算し直します。何をしていて、いつ動くのかは復習スケジュールの決まり方で説明しています。

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