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

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:

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:

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.

Perguntas frequentes

O que é FSRS na repetição espaçada?

FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) é um algoritmo moderno de repetição espaçada de código aberto, desenvolvido por Jarrett Ye. Baseado no modelo de memória DSR (Dificuldade, Estabilidade, Recuperabilidade), o FSRS calcula taxas empíricas de decadência da memória para prever a probabilidade exata de recordação, superando o antigo algoritmo SM-2.

Por que o FSRS é melhor que o algoritmo SM-2 padrão do Anki?

O SM-2 depende de fatores de facilidade (ease factor) heurísticos que penalizam cartões difíceis permanentemente, gerando o 'inferno do ease factor', em que os cartões se acumulam de forma antinatural. O FSRS modela dificuldade e estabilidade de forma independente, garantindo que cartões atrasados ou palavras esquecidas não arruínem permanentemente o seu cronograma de estudo.

Como o LingoDew usa o FSRS para o vocabulário de vídeos?

O LingoDew integra o agendador FSRS nativamente nos celulares. Quando você salva uma palavra de um vídeo do YouTube, o FSRS agenda as revisões com base nas suas notas de recordação, ligando cada cartão de volta à frase original da legenda e ao trecho de áudio.

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