FSRS vs. o Algoritmo Antigo do Anki: Qual é a Diferença?

O FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) é um algoritmo de modelagem de memória que prevê, para cada flashcard e cada aluno, a probabilidade exata de você lembrar dele em um determinado dia — e então agenda a revisão pouco antes dessa probabilidade cair demais. Ele substitui o algoritmo original do Anki, o SM-2, de 1987, e em testes comparativos diretos reduz o número de revisões necessárias em cerca de 20-30%, mantendo a retenção estável, porque aprende a partir da sua memória real, e não de uma fórmula única para todos.

Por Que o Algoritmo Antigo Tinha Dificuldades

O SM-2 foi projetado por Piotr Wozniak para o SuperMemo em 1987, décadas antes de existirem milhões de registros de revisão para aprender com eles. Ele acompanha um único “fator de facilidade” por cartão: se você lembra, o intervalo é multiplicado por esse fator (geralmente em torno de 2,5); se você esquece, o fator de facilidade cai por uma penalidade fixa e o intervalo volta a um dia.

O problema é que o SM-2 trata todo aluno, todo cartão e todo deslize de memória da mesma forma. Uma palavra que você já viu em cinco frases diferentes e uma palavra que você aprendeu ontem são ajustadas pela mesma aritmética. Ele não consegue diferenciar um cartão que é intrinsecamente difícil (um verbo irregular em alemão) de um cartão em que você simplesmente clicou errado. Com anos de uso, os fatores de facilidade vão se desviando e os intervalos ficam extremamente imprecisos — alguns cartões aparecem com muito mais frequência do que deveriam, outros com muito menos.

Como o FSRS Realmente Funciona

O FSRS, criado por Jarrett Ye e lançado como código aberto em 2022, substitui o fator de facilidade único por um modelo DSR: Dificuldade, Estabilidade e Recuperabilidade (Difficulty, Stability, Retrievability).

• Dificuldade estima o quão difícil um cartão específico é para você, com base no seu histórico com ele.
• Estabilidade estima quantos dias são necessários para que a sua probabilidade de lembrar caia para 90%.
• Recuperabilidade é a probabilidade, em tempo real, de você acertar o cartão naquele exato momento.

Em vez de um único multiplicador fixo, o FSRS usa 19 parâmetros ajustados ao seu histórico de revisões por meio de gradiente descendente — a mesma técnica de otimização usada em modelos modernos de aprendizado de máquina. Dois alunos estudando o mesmo baralho de espanhol acabam com cronogramas diferentes, porque suas curvas de esquecimento são diferentes.

A matemática da curva de esquecimento remonta aos experimentos de memória de Hermann Ebbinghaus em 1885 e ao modelo de função de potência do próprio Wozniak, mas o FSRS é o primeiro agendador amplamente utilizado a ajustar essa curva individualmente, por usuário, com dados reais, em vez de assumir que todo mundo esquece na mesma velocidade.

Os Números Que Importam

No benchmark oficial do FSRS, publicado pelo projeto Open Spaced Repetition, o FSRS reduziu a carga prevista de revisões em cerca de 20-30% em comparação com o SM-2, com taxas de retenção equivalentes (geralmente testadas em torno de 90%). Na prática: um baralho que exigia 40 revisões por dia no SM-2 muitas vezes pode manter a mesma retenção com apenas 28-32 revisões por dia no FSRS. Isso não é um ajuste marginal — é a diferença entre a repetição espaçada parecer sustentável ou parecer um fardo.

Como Aproveitar Isso Agora Mesmo

1. Dê dados reais ao sistema. O FSRS precisa de pelo menos 100-200 revisões em um tipo de cartão antes que seus parâmetros personalizados se tornem confiáveis. Não julgue o algoritmo depois de apenas um dia.
2. Escolha uma meta de retenção que faça sentido para você. Uma retenção de 85-90% é o ponto ideal indicado pela maioria das pesquisas (incluindo Settles & Meeter, 2016, sobre o efeito do espaçamento) para equilibrar carga de estudo e esquecimento.
3. Avalie-se com honestidade. A precisão do FSRS depende totalmente de respostas honestas nas opções “de novo/difícil/bom/fácil” — subestimar-se de propósito ou sempre marcar “fácil” corrompe a estimativa de dificuldade.
4. Deixe os intervalos crescerem de forma desigual. É normal que alguns cartões saltem rapidamente para 60 dias, enquanto outros fiquem travados em 3 dias por semanas — isso é o modelo identificando corretamente quais palavras são mais difíceis especificamente para você.

Perguntas Frequentes

O FSRS substitui a repetição espaçada em si? Não — ele é um agendador, não um novo método de aprendizado. Ele continua se baseando no efeito do espaçamento documentado originalmente por Ebbinghaus.

O FSRS é exclusivo do Anki? Não. O algoritmo é de código aberto e vem sendo cada vez mais usado em aplicativos de flashcards e de idiomas além do Anki.

Eu preciso ajustar os parâmetros manualmente? Não — as implementações modernas os otimizam automaticamente a partir do seu histórico de revisões.

O FSRS no Zenzu

O Zenzu agenda cada flashcard — criado a partir de vídeos do YouTube, podcasts, artigos ou fotos — usando o FSRS-6, de modo que as revisões se adaptam à sua memória pessoal em vez de seguirem uma fórmula fixa. A Lisa, sua coach de IA, explica palavras complicadas e planeja o que estudar a seguir no seu próprio idioma, mantendo as revisões diárias realistas em inglês, alemão, francês e espanhol.