# FSRS vs Anki SM-2: por que a repetição espaçada moderna supera os algoritmos dos anos 1980

> Compare o FSRS moderno com o algoritmo SM-2 dos anos 1980 do Anki. Entenda por que o FSRS elimina o inferno do ease factor e melhora a retenção.

Source: https://www.lingodew.com/pt-BR/guide/fsrs-vs-anki-sm-2/
Published: 2026-09-17

A repetição espaçada (*spaced repetition*) é a base da aquisição de vocabulário de longo prazo. Por quase quatro décadas, a comunidade de aprendizado de idiomas confiou em variações do **algoritmo SM-2**, desenvolvido originalmente por Piotr Woźniak em 1987 e popularizado pelo Anki.

Nos últimos anos, a ciência cognitiva e a modelagem de dados produziram um grande avanço: o **Free Spaced Repetition Scheduler (FSRS)**. Eis por que o FSRS representa um salto de geração sobre o SM-2, e por que ele é especialmente adequado para o vocabulário adquirido por imersão em vídeos reais.

## O problema do SM-2: o "inferno do ease factor"

O clássico algoritmo SM-2 modela a memória usando um único multiplicador dinâmico chamado **ease factor** (fator de facilidade), que tipicamente começa em 250%:

1. Quando você responde um cartão corretamente, o próximo intervalo é multiplicado pelo ease factor.
2. Quando você erra um cartão ("Again"), o intervalo volta para o dia 1, e o ease factor cai de 15 a 20 pontos percentuais.
3. Se você enfrenta dificuldade repetida com uma frase difícil, o ease factor cai ao mínimo (130%).

Isso cria uma falha conhecida entre os usuários avançados do Anki como o **inferno do ease factor (Ease Factor Hell)**: uma vez que um cartão se torna difícil, o multiplicador dele permanece deprimido para sempre. Mesmo depois de você dominar a palavra meses mais tarde, o algoritmo continua agendando-a a cada poucos dias, criando uma montanha de revisões redundantes que leva ao esgotamento nos estudos.

| Dimensão | Anki SM-2 antigo (1987) | FSRS moderno (anos 2020) |
| --- | --- | --- |
| Base teórica | Multiplicadores heurísticos | Modelo DSR (Dificuldade, Estabilidade, Recuperabilidade) |
| Estados de memória | Binário: aprendido ou não aprendido | Curva contínua de probabilidade de recordação |
| Penalidade por erro | Derruba o ease factor permanentemente | Recalcula a estabilidade sem arruinar o crescimento futuro |
| Precisão dos intervalos | Intervalos matemáticos fixos | Ajustados dinamicamente à sua retenção alvo (ex.: 90%) |
| Tratamento de atrasos | Penalidades rígidas para revisões atrasadas | Ajuste dinâmico pelo tempo decorrido, sem corromper o cartão |
| Eficiência das revisões | Alta fadiga de revisão ao longo do tempo | 20% a 30% menos revisões para a mesma taxa de retenção |

## Como o FSRS modela a memória humana

O FSRS não usa um multiplicador arbitrário. Em vez disso, mede a memória em três variáveis psicológicas distintas, conhecidas como o **modelo DSR**:

- **Dificuldade (Difficulty, $D$)**: o quanto a informação é intrinsecamente difícil de absorver (de 1 a 10). Um cognato curto como "coffee" tem dificuldade baixa; um composto idiomático como *"一期一会"* tem dificuldade inicial mais alta.
- **Estabilidade (Stability, $S$)**: o tempo (em dias) necessário para a probabilidade de recordação cair de 100% para 90%. A estabilidade aumenta a cada recuperação bem-sucedida.
- **Recuperabilidade (Retrievability, $R$)**: a probabilidade em tempo real de que você consiga lembrar do item agora. À medida que o tempo passa desde a última revisão, a recuperabilidade declina ao longo de uma curva de esquecimento exponencial.

Em vez de adivinhar intervalos, o FSRS calcula o dia exato em que a recuperabilidade cai ao seu limite alvo (tipicamente 90%). Se você recorda um cartão com sucesso quando a recuperabilidade dele já caiu a 85%, o FSRS reconhece que a sua memória atuou sob pressão e concede um reforço significativo à estabilidade.

## Por que o vocabulário de vídeos exige FSRS

Quando você aprende palavras de uma lista, os cartões são isolados e uniformes. Mas quando você adquire vocabulário de vídeos autênticos do YouTube — como vlogs japoneses ou entrevistas em inglês —, as palavras chegam em contextos ricos e caóticos. Abra uma palavra de alta frequência como know ou think e você verá a frase exata do vídeo de onde cada contagem de ocorrências vem:

1. **Exposição inicial variável**: algumas palavras você ouve cinco vezes num único vlog; outras aparecem uma vez, de passagem. O FSRS modela essa variação com precisão por meio do parâmetro adaptativo de dificuldade.
2. **Âncoras contextuais naturais**: uma palavra presa a uma expressão facial, a um tom de voz e a uma história forma múltiplos caminhos neurais. Com o FSRS, você não precisa de centenas de revisões para fixar um momento vívido do vídeo na memória.
3. **Hábitos de estudo irregulares**: a vida real tem dias perdidos. Com o SM-2, perder um fim de semana pode inundar a sua fila com centenas de cartões atrasados. O FSRS reconhece que o tempo extra decorrido desde a última revisão, quando há recordação com sucesso, na verdade proporciona um reforço de memória mais forte — evitando o pânico dos cartões atrasados.

## Como o LingoDew implementa o FSRS

No LingoDew, cada palavra consultada flui direto para um agendador FSRS nativo no celular:
- Quando você toca numa palavra na legenda, o LingoDew captura o verbete, a leitura canônica, a frase traduzida e o timestamp exato do áudio.
- Durante a revisão, você avalia os cartões em quatro botões intuitivos: **Esqueci** (*Forgot*), **Difícil** (*Hard*), **Lembrei** (*Remembered*) ou **Fácil** (*Easy*).
- As palavras avançam por fases estruturadas de domínio — de *não vista* (*Unseen*) e *consultada* (*Queried*) para *em aprendizado* (*Learning*) e, por fim, *dominada* (*Mastered*).
- Quando uma palavra chega a *dominada* (*Mastered*), ela deixa de aparecer na sua fila de revisão, liberando suas sessões para vocabulário novo.

Ao combinar input de vídeo autêntico com o rigor estatístico do FSRS, você elimina tanto o tédio do livro didático quanto o esgotamento dos flashcards.