Spaced Repetition Explained

Spaced Repetition Explained

भूलने का Science: Ebbinghaus Forgetting Curve

1885 में, psychologist Hermann Ebbinghaus ने human memory के बारे में एक fundamental truth discover किया: rehearse नहीं करने पर hours में सीखा ज़्यादातर भूल जाते हैं। उनकी research ने "forgetting curve" reveal किया — एक mathematical model जो दिखाता है कि time के साथ information memory से exponentially decay कैसे होती है। Reinforcement के बिना, approximately 50% new information एक hour में, 70% 24 hours में, और 95% एक month में भूल जाती है।

हालाँकि, Ebbinghaus ने ये भी discover किया कि हर बार forgotten information review करने पर, forgetting curve flatten हो जाती है। हर repetition के बाद forgetting की rate significantly slow हो जाती है, मतलब reviews के बीच interval safely बढ़ सकता है बिना knowledge totally lose होने के risk के। ये principle सभी spaced repetition systems की foundation है।

Spaced Repetition भूलने से कैसे लड़ती है

Spaced Repetition Systems (SRS) Ebbinghaus के principles leverage करती हैं strategically review sessions time करके। Exam से एक रात पहले vocabulary cram करने की बजाय, SRS learning को time में distribute करती है। System words या concepts ठीक उस वक्त present करता है जब भूलने वाले हो — "optimal forgetting point।" ये pattern create होता है:

• Day 1 पर new word सीखो।
• Day 3 पर review करो (forgetting set in होने से पहले)।
• Day 7 पर review करो (interval double)।
• Day 21 पर review करो (interval फिर double)।
• Day 60+ पर review करो (interval और बढ़ता है)।

Precisely सही moments पर review करके, wasted repetition minimize करते हुए memory traces strengthen होते हैं। हर review को minimal effort और time चाहिए, फिर भी retention rates steadily permanent memorization की तरफ climb करते हैं।

SubLearn का SRS Algorithm

SubLearn SM-2 (SuperMemo 2) algorithm पर based sophisticated SRS algorithm implement करता है, machine learning से enhanced। ये काम करता है:

• Initial Scheduling: New vocabulary first learning के बाद 1-day interval से start होती है।
• Quality-Based Intervals: Word review करने पर, recall rate करते हो: "Hard" (interval short रहता है), "Good" (interval बढ़ता है), या "Easy" (interval ज़्यादा बढ़ता है)। System formula इस्तेमाल करके next interval calculate करता है: Interval = Previous Interval × Ease Factor।
• Ease Factor Adjustment: System base ease 2.5 से start करता है और accuracy के basis पर up या down adjust करता है। Consistent successes ease बढ़ाते हैं (longer intervals); failures कम करते हैं (shorter intervals)।
• Leeches Detection: बार-बार fail होने वाले words "leeches" flag होते हैं और suspend या active study mode में move किए जा सकते हैं, wasted review time prevent करते हुए।

SRS Cramming से ज़्यादा Efficient क्यों है

Cramming learning short period में concentrate करती है, जिससे shortly बाद rapid forgetting होता है। SRS effort time में distribute करती है, कम total study time में stronger long-term retention create करती है। Research दिखाती है:

• SRS users 6 months बाद 80-90% vocabulary retain करते हैं।
• Cramming users 2 weeks बाद 30-40% vocabulary retain करते हैं।
• SRS same final retention achieve करने में 30-40% कम study time require करती है।

Psychological benefit equally important है: SRS से, हमेशा memory के edge पर material review कर रहे हो, confidence और active recall practice create करते हुए। ये real-world language use को passive re-reading से ज़्यादा closely mirror करता है।

Optimal Review Timing

SubLearn का algorithm individually per learner performance history के basis पर optimal review intervals calculate करता है। हालाँकि, general guidelines हैं:

• New Cards: Learning के 1-3 days के भीतर review करो।
• Learning Cards: Mastery तक हर 2-7 days review करो।
• Mature Cards: Long-term retention के लिए हर 3-6 weeks review करो।

SubLearn dashboard पर "review queue" आज due cards दिखाती है, long-term retention maintain करने के लिए older cards prioritize करती है। Consistency सबसे ज़्यादा matter करती है: daily reviewing, 10 minutes भी, longer, irregular sessions से बेहतर perform करती है।

SRS Effectiveness की Research Backing

SRS की effectiveness decades की cognitive science research से backed है:

• Spacing Effect (Cepeda et al., 2006): 317 experiments की meta-analysis ने confirm किया कि spaced practice massed practice से significantly long-term retention improve करती है।
• Retrieval Practice (Roediger & Karpicke, 2006): खुद को test करना (active recall) restudying से long-term retention के लिए far more effective है।
• Optimal Scheduling (Cepeda et al., 2008): Review sessions के बीच optimal gap roughly target retention interval का 10-20% है (जैसे, अगर 100 days बाद कुछ याद रखना है, तो हर 10-20 days review करो)।
• Language Learning (Kornell & Bjork, 2008): Spaced, interleaved vocabulary practice foreign language learning में massed practice से बेहतर perform करती है।

SubLearn Vocabulary के लिए SRS कैसे Implement करता है

जब SubLearn deck में vocabulary add करते हो:

1. Word "New" status में 1-day interval के साथ system में enter करता है।
2. Review करते हो, और SubLearn response record करता है (Hard/Good/Easy)।
3. Algorithm ease factor और performance history इस्तेमाल करके next review date calculate करता है।
4. Word optimal date पर review queue में reappear करता है।
5. Succeed करने पर, intervals grow करते हैं: 3 days → 7 days → 21 days → 60 days → 6 months।

SubLearn SRS को दूसरे features के साथ भी integrate करता है: subtitled videos से vocabulary auto-populate करती है deck, exercises leech words target करती हैं, और AI tutor conversations recently reviewed vocabulary पर focus करती हैं active usage reinforce करने के लिए।

Daily Review Recommendations

SRS effectiveness maximize करने के लिए, SubLearn recommend करता है:

• Daily Reviews: Weekly 1 hour की बजाय daily 10-15 minutes cards review करने में spend करो। Consistency cramming beat करती है।
• New Cards Balance करो: Daily 10-20 new cards add करो; इसका मतलब per week 50-100। बहुत ज़्यादा new cards review queue overwhelm करते हैं।
• Leeches Prioritize करो: Flagged leech words immediately address करो; ये disproportionate study time consume करते हैं।
• Modalities Combine करो: SRS को videos, exercises, और conversations के साथ pair करो। Context में words देखना retention strengthen करता है।

Long-Term Retention Statistics

SubLearn का thousands of learners से anonymized data दिखाता है:

• Consistently review करने वाले users 1 year बाद 85% retention achieve करते हैं।
• 30+ consecutive review days (habit streak) वाले users 90%+ retention reach करते हैं।
• Average "graduation time" (word long-term storage में move) 2-3 months है।
• SRS को video context के साथ combine करने वाले learners 95% retention achieve करते हैं vs. SRS alone के 75%।

Key insight: spaced repetition faster memorize करने के बारे में नहीं; smarter memorize करने के बारे में है। Effort time में distribute करके, durable, retrievable knowledge build होती है जो सालों तक साथ रहती है। Meaningful input (videos, conversations) और active output (speaking, writing) के साथ combine करके, SRS efficient language mastery की foundation है।