Anki가 카드의 앞뒷면을 이용한 학습도구라는 점에 대해서 계속 이야기해왔고 분명히 Anki는 지식을 효과적으로 다루고 볼 수 있게 해주는 훌륭한 카드 학습도구다. 그렇지만 그런 이유 때문에 Anki를 사용하고 있는 것은 아니다. Anki의 진정한 가치는 개별 카드의 학습을 매우 효율적으로 관리해주기 때문에 사용하는 것이다.

      

앞서 처음 암기(Anki)한 이야기에서 언급한 대로 헤르만 어빙하우스 망각 곡선의 원칙에 따라서 공부를 해보고 싶다는 생각에 망각곡선에 따라 지식을 관리하고 조절할 수 있는 학습 관리 시스템을 찾았다. 그러다가 마주친 것인 Anki였다. 

      

Anki학습 관리 원칙망각 곡선과는 조금 달랐다. 망각 곡선의 원리와 완전히 다른 원칙을 적용하고 있는 것이 아니라 망각 곡선 외에 더 많은 요소를 고려한 복잡하고 섬세한 원칙을 적용하고 있다. 어떤 카드를 공부했을 때, 이 카드를 공부한 횟수가 많을수록 더 카드의 노출 간격이 길어지면서 더 드문드문 그 카드와 마주치게 된다는 점은 망각 곡선과 유사하다. 하지만 카드를 학습한 후 학습자가 평가한 난이도에 따라 조금씩 간격이 길어지거나 짧아지고 항상 비슷한 카드들이 비슷한 순서로 나타나는 것을 막기 위하여 약간의 무작위적 변동(±α)이 적용되도록 한 점 등 좀 더 섬세하게 바뀐 점이 많다. 이런 Anki의 학습 관리 시스템은 결국 카드의 노출 간격을 적절히 조절하여 학습 효과를 극대화하는 것이므로 간격 반복 시스템(spaced repetition system)이라고 부른다. 

      

Anki간격 반복 시스템에 대해서는 다음을 참조하기 바란다.

01_Introduction(개요)_Anki_2.0 유저 매뉴얼

107_(FAQ)_자주_묻는_질문_2.0_유저_매뉴얼



그렇다면 이러한 간격 반복 시스템은 실제 얼마나 효율적일까?

     

우선 카드를 처음 만들면 새 카드를 익히는 과정을 거치고 나서 충분히 익혔다고 판단되면 복습카드로 변한다. 그리고 복습카드 부터는 한번 공부할 때마다 간격 반복 시스템이 적용되어 해당 카드가 나타나는 노출 간격이 늘어나므로 실제 카드가 나타나는 빈도수는 줄어들게 된다. 

     

이 때, 카드의 간격은 기본적으로 앞서의 간격의 2.5배±α 가 증가하는 식으로 늘어난다. 

     

카드의 간격은 기본적으로 2.5배씩 늘어나지만 응답시간이나 난이도 평가에 따라서 조금씩 그 비율이 변경된다. 이 부분에 대해서는 나중에 다루고 이번에는 기본 간격인 2.5로만 이야기를 진행하도록 하자.

     

±α는 카드들이 매번 동일하게 나타나는 것을 막기 위하여 도입된 변동 요소다. 

     

아래의 그림을 보자 ±α가 없을 때 1,000개의 카드가 시간이 지나가면서 어떻게 나타나는지 보여주고 있다. 2.5배씩 간격이 벌어지지만 매번 하루에 1,000개의 카드가 나타난다


±α가 있으면 양상이 달라진다. 간격이 벌어지면서 카드들이 여러 날에 걸쳐서 분산되기 시작한다.


±α가 있음으로 인하여 카드들은 공부한 회차가 늘어날수록 점점 여러 날에 걸쳐 나타나게 되기 때문에 카드를 공부할수록 1,000개의 카드가 점점 넓게 여러날로 분산되고 그만큼 매일매일 공부하는 부담도 같이 줄어들게 된다

     

±α 값은 공개된 값을 찾지 못해 임의로 추정하여 적용한 값이다. 



간격 반복의 가장 기본적인 원칙을 살펴 보았으니 이번에는 간단한 사례로 실제로 카드가 시간에 따라서 어떻게 나타나는지 확인해보자. 


우선, 카드 1개가 어떻게 나타나는지 보자. 

    

카드의 노출 간격은 앞선 간격의 대략 2.5배로 늘어난다. (±α는 평균적으로 0이므로 개별 카드 1개의 기간을 계산할 때는 고려하지 않는다.)

      

그러면 첫날 공부한 카드는 3일, 9일, 26일, 75일, 218일, 632일 순으로 노출 간격이 늘어나게 된다. 이를 표로 나타내면 다음과 같다. 

       

카드 학습 횟수 

간격 

학습기간 

 1회

 1일

1일 

 2회

 3일

4일 

 3회

 9일

13일 

 4회

 26일

39일 

 5회

 75일

114일

 6회

 218일

332일 

 7회

 1.7

2.6 

 8회

 5.0

7.7 

 9회

 14.6

 22.2



즉, 하나의 카드를 9번 공부하는데 걸리는 시간이 22.2년이므로 평생 1개의 카드를 9번 정도 반복해서 공부하게 된다. 바꿔서 생각해보면 한 개의 카드를 9번만 반복해서 익히면 평생 해당 기억을 유지할 수 있다는 말이니 얼마나 효율적인 학습인지 가늠할 수 있다. 물론, 매순간마다 제대로 학습한다는 전제하에서 하는 말이다.



학습을 하면서 전체 학습하는 카드가 줄어드는 양상을 살펴보면 얼마나 효과적인 학습인지가 분명해진다. 가령, 1,000개의 카드를 매번 적절하게 학습한다고 가정할 때 카드의 개수가 어떻게 변화하는지 시뮬레이션 해보자

      

1,000개의 카드는 대략 2일 후에 500개 3일 후에 500개 정도의 카드로 반으로 쪼개져서 나타난다. 

     

그래서 첫 주는 첫날 1,000개의 카드와 3일 500개, 4일 500개로 2,000개의 카드를 7일 동안 학습하게 되므로 첫 번째 주에는 일평균 286개의 카드를 학습한다. 하지만 두 번째 주부터는 일평균 카드의 수가 143개로 반으로 줄어들고 매주 마다 거의 절반 수준으로 일평균 카드의 수가 줄어들다가 반년(26주)이 지나면 이제 주당 1~2개의 카드 정도를 학습하게 된다.



Anki의 간격 반복 시스템은 결국, 학습할 카드들을 대략 9번 정도 반복하면서 그 때마다 간격을 크게 늘리고 카드를 분산시켜 극한의 효율로 학습할 수 있도록 관리하고 있다.  

      

그렇다면 이렇게 터무니없게 공부량이 줄어드는데 과연 제대로 학습이 이루어지는가 하는 의문이 생길 것이다. 최적의 실험을 설계해서 이를 철저히 검증하면 좋겠지만 너무 많은 시간과 비용이 들어가므로 Anki에서 주장하는 그 학습 관리 원칙이 옳은지 틀린지는 개인으로 검증하긴 어렵다. 그래서 할 수 있는 이야기라고는 Anki를 사용하고 있는 나 자신의 경험상 Anki 학습 관리 원칙에 따른 학습은 매우 만족스럽다는 정도에 불과하다.

      

마지막으로 카드를 학습할수록 카드들이 획기적으로 줄어든다는 사실을 알게 되니 공부하기가 한결 수월해졌다. 왜냐하면 지금 이 고비만 넘어가면 그 다음부터는 카드의 개수가 훨씬 줄어든다는 것을 알기 때문에 힘들 때에도 속으로 “이번만 잘 넘기면 다음부턴 훨씬 쉬워”라고 뇌까리면서 카드를 끝까지 공부하게 된다. 그리고 다음에 파격적으로 줄어드는 카드의 개수를 볼 때마다 기분이 좋아지고 후련하게 된다. 이런 식의 선순환 덕분에 나의 Anki 공부는 카드를 치워서 점점 부담이 줄어들고 후련해진다는 식으로 자리잡게 되었고 지금은 매일매일 카드를 치워 버릴 때마다 느끼는 후련함에 중독되어 버렸다

문서는 Anki 2.0 유저 매뉴얼을 번역한 문서입니다.


기본적으로 구글 번역을 통해서 초벌을 번역하고 이를 수정하는 방식으로 번역했습니다. 


또한, 본문에 충실한 직역보다는 매뉴얼을 숙지하기 쉽도록 의역 위주로 번역하였습니다.


 


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Filtered Decks & Cramming

(여과된 뭉치와 벼락치기)

 

 

 

 

 Rescheduling(일정조정)

 

 

 

기본적으로 여과된 카드뭉치에서 카드가 노출되고 학습이 이루어지면 간격반복(Spaced Repetition)의 원칙에 따라서 그 카드의 학습 일정이 조정되어야 한다.

 

그리고 그 카드가 홈뭉치로 돌아갔을 때 수정된 학습 일정에 따라서 다시 노출되도록 조정되어야 한다.

 

Anki에서는 여과된 카드뭉치에서 이루어진 학습을 통하여 해당 카드의 일정을 조정해야 할 때 사용자가 카드를 학습하면서 보여준 능력을 바탕으로 일정을 조정하여 카드를 홈뭉치로 되돌려 보낸다.

 

만일 이 뭉치에서 선택한 평가 버튼을 카드의 복습 일정에 반영에 체크하지 않아서 해당 옵션을 비활성화할 경우 여과된 카드뭉치에서 원래의 카드뭉치로 돌아가는 카드들은 여과된 카드뭉치로 옮기기 전의 원래의 상태로 돌아간다.

 

이렇게 하면 기존의 일정을 건드리지 않고 학습할 카드들을 신속하게 뒤집어 살펴볼 수 있어 유용하다.

 

 

 

 

일정 조정을 비활성화 해놓은 상태일 경우 알맞음(Good)”, “쉬움(Easy)버튼들 위에 나타나는 시간 표시를 보여주지 않는다.

 

왜냐하면 해당 버튼을 눌렀을 때 카드는 홈뭉치로 돌아가 원래의 학습 일정에 따라서 움직이기 때문이다.

 

(역자 주 : 이는 상황에 따라서 조금 다른 것 같다. 밑에 사진을 보면 일정조정 옵션을 활성화 했을 때와 비활성화 했을 때의 차이가 보인다. 일단, 일정조정 옵션을 활성화하거나 비활성화 해도 익힘 단계가 있을 경우에는 해당 옵션의 활성화 여부와 상관없이 시간이 표시된다. 하지만 “쉬움(Easy)버튼을 누르면 익힘 단계가 종료되고 카드가 복습 단계로 들어가기 때문에 이 때부터는 일정조정 옵션을 활성화하는지 여부에 따라서 차이가 발생한다. 하지만 이 경우 매뉴얼에서 설명한 것과는 살짝 다르게 일정조정 옵션을 비활성화할 경우 “쉬움(Easy)버튼 위에 시간 표시가 사라지는 것이 아니라 (end)로 나타난다.)

 

 

 

단, 새 카드는 홈뭉치로 반환될 때 새 카드 대기열의 시작 부분이 아닌 새 카드 대기열의 끝으로 반환된다는 것을 유념하기 바란다.

 

 

 

 


 

 Catching up(뒤처진 학습 따라잡기)

 

 

 

여과된 카드뭉치는 복습 일정을 따라잡지 못하고 뒤처지게 되었을 때 이를 따라잡기 위해서 매우 유용하게 쓸 수 있다.(공부하기 학습이 뒤처지는 경우 참조)

 

Anki에서는 학습이 뒤처지는 경우에 최근이 카드들의 대기시간이 길어지는 것을 대비하여 카드 노출 순서를 무작위화 시키는 조치를 하고 있지만 이런 방식으로는 그 동안 뒤처진 분량을 다 볼 때까지 새 카드의 복습카드가 나타나지 않게 된다.

 

그래서 이러한 문제를 해결하기 위해서 여과된 카드뭉치를 이용하면 효과적으로 뒤처진 학습을 따라잡을 수 있다.

 

어떤 Anki 사용자가 여과된 카드뭉치를 사용하여 어떻게 뒤처진 학습 일정을 따라잡았는지 설명한 것이 있는데 아래에 그것을 소개한다.

 

 

나는 800장의 카드가 뒤처진 상황에서 이를 해결하기 위해서 여과된 카드뭉치를 이용했는데 이 방법은 정말 유용했다.

 

우선 두 개의 하위 여과된 카드뭉치를 만들었다.

 

 

우선 하나는 "만기 카드뭉치"인데, 여과된 묶음 옵션에서 검색창에 is:due prop:due>-7이라고 검색하여 이에 관련된 카드를 모아서 "만기 카드뭉치"를 만든다.

 

그리고 검색창에 is:due prop:due<=-7”이라고 검색해서 "만기 초과 카드뭉치"를 만든다.

 

 

만기 카드뭉치는 지난 7일 동안 만기에 도달한 카드를 모아서 만든다.

 

이 조건에 해당하는 카드들이 바로 정해진 일정에 따라서 매일매일 공부해야 하는 새롭게 만기에 도달하는 카드들이다.

 

이렇게 하면 새로운 카드들의 학습이 제 때 이루어지고 뒤처진 분량을 다 해결할 때까지 새로운 카드들의 복습이 지연되는 것을 막을 수 있게 된다.

 

만기 카드뭉치를 이용하여 뒤처진 학습량이 없는 것처럼 계속 새롭게 공부해나갈 수 있게 된다.

 

 

만기 초과 카드뭉치는 적시에 학습하지 않아 따라잡아야 할 뒤처진 카드를 모아서 만든다.

 

만기 초과 카드뭉치는 새 카드들을 공부하는 것과 동일한 방식으로 학습할 수 있다.

 

학습이 이루어지고 나면 이 카드들은 다시 학습 간격이 설정되면서 새로운 만기를 가지고 원래의 카드뭉치로 돌아가게 되므로 기존에 만기에 도달하고 있는 카드들을 만기 카드뭉치에 모아서 잘 처리하고 있다면 만기 초과 카드뭉치의 카드수가 늘어나는 일은 없을 것이다.

 

 

뒤처진 것을 만회하는데 얼마나 걸릴지는 매일 만기에 도달하는 카드들을 학습하고 또 얼마나 많은 만기 초과 카드들을 매일매일 학습할 것인지에 달려있다.

 

기분에 따라서 기분이 좋을 때는 많이 학습하고 아니면 적게 학습하는 방식으로 기분내키는 방식으로 해도 되고 매일매일 정해진 개수의 카드를 학습해도 된다.

 

그건 당신에게 달려있다.

 




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기본적으로 구글 번역을 통해서 초벌을 번역하고 이를 수정하는 방식으로 번역했습니다. 


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(여과된 뭉치와 벼락치기)

 

 

 

 

 Reviewing Ahead(앞당겨 복습하기)

 

 

 

여과된 카드뭉치를 만드는 이유는 특정한 카드뭉치를 만들어서 바로 학습하기 위한 것이다.

 

따라서 여과된 카드뭉치를 만들 때 모인 카드들은 아직 만기에 도달하지 않아도 표시되고 학습될 수 있다.

 

그런 이유로 검색 결과에 만기에 도달하지 않은 카드가 포함될 경우, Anki는 학습 간격을 미리 앞당겨 복습카드를 보여준다.

 

 

 

 

카드뭉치 개요화면에서 들어갈 수 있는 맞춤 공부 옵션에서는 아예 앞당겨 복습하기 옵션을 제시하고 있다.

 

 

 

Anki는 원래 간격 반복(Spaced Repetition) 알고리즘을 학습의 핵심으로 중요하게 생각하고 있는 앱인 만큼 미리 학습하기로 인하여 기존에 잘 유지되고 있던 학습 간격에 가해지는 충격을 잘 조절할 필요가 있다.

 

그래서 Anki는 복습 카드들이 만기 보다 미리 노출되어 학습이 이루어질 때 얼마나 일찍 학습되었는지에 따라서 학습간격을 다시 설정하는 특별한 알고리즘을 사용한다.

 

만일, 이미 만기에 거의 도달한 카드가 조금 앞당겨서 노출되는 경우라면 만기에 도달하여 학습한 것과 상대적으로 큰 차이가 없으므로 만기에 도달하여 학습이 이루어진 것과 거의 유사한 학습 간격이 다음 학습 간격으로 결정되는 것이 바람직할 것이다.

 

하지만 카드가 학습이 이루어진 직후에 예정된 학습간격을 크게 앞당겨 학습되었다면 이미 기억하고 있는 것을 그저 한번 반복한 수준의 학습이므로 Anki에서 원하는 간격 반복 학습이 제대로 이루어지지 않은 것이고 별 다른 의미가 없다고 판단하여 학습 이후에 다음 학습 간격은 그 전의 학습 간격과 거의 유사하게 결정될 것이다.

 

결국, 복습 카드들이 미리 노출되어 학습이 이루어질 때 앞당겨 학습한 카드의 다음 학습 간격은 슬라이딩 스케일 방식으로 계산된다.

 

, 아래의 그림과 같이 학습이 이루어진 시점과 만기 사이의 어느 시점에서 미리 복습이 이루어질 경우 그 사이의 간격 비례에 따라서 이전 학습 간격과 다음 학습 간격의 비례만큼 조절된 학습 간격이 복습 카드 미리보기 이후 다음 학습간격으로 결정되는 것이다.

 

 

 

 

<주 의>

어떤 카드를 학습하고 얼마 지나지도 않았는데 미리 앞당겨 다시 복습을 한다면 이로 인한 학습 일정의 변화는 거의 없다.

 

즉, 학습 간격이 1일이고 그래서 바로 내일 만기에 도달하는 카드를 하루 앞당겨서 복습한다면 그 카드는 여전히 내일 만기에 도달할 것이므로 학습 일정에 변화를 가져오지 않게 된다.

 

미리 복습하기라는 맞춤 공부 설정은 반복해서 사용되기에 적합한 것은 아니다.

 

1주일의 여행을 앞두고 있어서 미리 1주일 분의 카드를 앞당겨서 학습해야 는 상황을 상정해보자.

 

이미 충분히 학습이 이루어져서 장기간의 학습 간격을 가진 카드들은 미리 복습하기로 재설정된 일정에 따라서 조금 더 만기가 뒤로 밀릴 것이다.

 

하지만 새 카드들이나 학습 간격이 짧은 카드들은 여전히 짧은 학습 간격을 유지하기 때문에 만기가 거의 차이가 나지 않는다.

 

여기서 다음날 다시 미리 학습한다면 다시 거의 유사한 학습 간격이 짧은 카드들을 별다른 이익도 없이 공부하고 끝나게 될 것이다.

 

 

여과된 카드뭉치의 학습에서 초기의 학습들은 복습 카드 수가 아니라 새 카드 수로 집계되며 설정으로 사용자 정의 익힘 단계 옵션을 사용하지 않는다면 홈뭉치에 설정된 재익힘 단계의 수에 따라 표시된다.

 

 

홈뭉치 설정한 재익힘 단계의 수와 시간에 따라서 만기에 도달하지 않은 카드도 여러 번 표시되게 할 수 있다.

 

만일, 익힘 단계가 여러 단계로 설정되어 있다면 Anki는 다음 학습 간격을 설정할 때 첫 번째 대답이 이루어진 시점을 기준으로 다음 만기를 설정한다.

 

그리고 일반 카드뭉치에서의 재익힘 과정과 동일하게 "알맞음(Good)" 버튼과 "쉬움(Easy)" 버튼은 오직 익힘 단계를 어떻게 변경할 것인가 하는 점에서만 차이가 날뿐 그로 인한 학습 간격에 변화를 가져오지는 못한다.

 



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