Anki 카드를 만들 때 어떻게 지식을 정리하고 구조화할 것인가를 고민하면서 발견한 SuperMemo 사이트의 문건이다. 이 사이트의 원문은 아래의 링크를 참조하길 바란다.


https://www.supermemo.com/en/articles/20rules



번역을 하다보니 영어 실력 부족인지, 원문이 너무 이상해서인지 알 수 없지만 잘 이해가 되지 않는 부분이 많아서 상당수 의역을 할 수밖에 없었다. 보다 뛰어난 실력을 가진 사람이 다시 번역해주었으면 좋겠다. 그리고 문건의 길이가 조금 길어 몇 번에 걸쳐서 분할하여 포스팅할 계획이니 참고하시기 바란다.




효과적인 학습을 위하여 지식을 구조화하는 20가지 규칙


 

이 문건은 학습 효율을 증진할 때 직면하게 될 가장 큰 어려움 중 하나인 지식의 구조화를 해결하는데 도움이 되고자 작성된 문건이다.

 

배움의 속도는 자료를 정리하하고 구조화하는 방식에 따라서 달라진다. 어떤 학습 자료가 얼마나 짜임새 있게 정리되었는지에 따라서 학습 속도가 몇 배씩 차이가 난다. 이러한 학습 속도의 차이는 생각보다 깜짝 놀랄만한 수준일 수 있다!

 

이 규칙들은 중요도 순으로 늘어놓았다. 먼저 제시된 규칙들은 사람들이 가장 흔하게 위반하지만 이 규칙을 준수할 경우 가장 많은 이익을 얻을 수 있는 규칙들이다.

 

이 문서는 기본적으로 간격 반복 시스템을 사용하여 학습을 진행할 것이라 점을 전제로 하고 있다. , 한 번만 배우고 마는 것이 아니라 학습 자료를 최적으로 반복하여 학습할 것을 전제로 하고 있다는 말이다.

 

(역자 : 전체 규칙을 하나하나 상술하기 전에 20가지 규칙을 요약해서 제시하는 것이 보기 좋을 것이라고 판단하여 학습을 위하여 지식을 구조화하는 20 가지 규칙 요약을 아래와 같이 나열하니 참고하기 바란다.)

 


 --------- 요약(Summary) ----------

 

여기에 지식을 공식화하는 20가지 규칙을 요약한다. 상세히 살펴보면 처음 16개 규칙은 기억을 단순하게 만드는 것과 관련된 규칙들이라는 것을 눈치챌 수 있을 것이다. 그리고 어떤 규칙들은 서로 강력하게 중첩되어 있다. 가령, 배우기 전에 먼저 이해해야 한다는 규칙은 최소 정보 원칙이 적용 방식이이고 이것은 다시 모든 것을 단순하게 만드는 방법이다.

 

 

1. 배우기 전에 먼저 이해해야 한다.

 


2. 외우기 전에 먼저 배워야 한다.


개별적인 단순한 지식으로 쪼개서 카드로 만들기 전에 해당 내용의 큰 그림을 먼저 구축해야한다. 그리고 전체 그림에 빈틈이 있으면 다시 검토해야 한다.



3. 기초를 쌓은 뒤에 그 위에 지식을 구축해야 한다.


절대 복잡한 매뉴얼에 두발 모두 뛰어들면 안 된다. 보통 끝을 보지 못하기 때문이다. 하지만 잘 배우고 기억된 기초 지식들은 나머지 지식들을 수월하게 배울수 있게 해준다.

 


4. 최소 정보의 원칙을 고수해야 한다.


어떤 내용을 계속 잊게 된다면 일단, 최대한 해당 항목을 간단하게 만들어 봐야 한다. 만일 그래도 계속 잊게 되면, 다른 규칙들(빈칸 만들기, 그림그리기, 연상법, 집합을 열거형으로 바꾸기 등)을 적용해보길 권한다.

 


5. 빈칸 만들기는 쉽고 효과적이다.

 

삭제된 단어 또는 구절을 완성하는 방식의 학습을 빈칸 만들기라고 하는데 학습에 효과적인 방법일 뿐만 아니라 무엇보다 지식을 정리하고 구조화하는 속도가 빠르고 초보자에게 적극 추천되는 방법이다.

 


6. 이미지를 사용해라

 

그림 하나가 백마디 말보다 가치가 있다.

 


7. 연상법(mnemonic techniques)을 사용하라.

 

페그(peg) 리스트, 마인드 맵에 대해서 읽어보라. 토니 부잔의 책을 공부하고 기억을 재미나는 그림으로 바꾸는 방법을 배워라. 전화번호나 복잡한 수치를 공부하는 방법으로 최고다.

 


8. 그림에서 빈칸 만들기도 매우 좋다.

 

빈칸 만들기를 그림에 적용하여 그림의 일부를 가리고 이를 완성하는 방식의 학습 방법은 해부학이나 지리학 등을 배우는 데 정말 좋다.

 


9. 집합을 피해라.


지식을 어떤 요소의 집합으로 나열하면 해당 집합이 커지면 커질수록 사실상 외우는 것이 불가능하다. 집합을 기억하고 싶으면 열거식 지식으로 전환해야 한다.


 

10. 열거를 피해라.


집합보다 낫지만 열거식 지식도 기억하기 어렵다. 열거식 지식을 다뤄야 할 경우 빈칸 만들기를 사용하면 좋다.

 

 

11. 기억 간섭을 적극적으로 배제하라.


정말 단순한 내용의 학습에서도 다른 비슷한 항목이 있으면 서로 기억 간섭이 일어나 다루기 어려울 수 있다. 이런 경우는 예제, 문맥적 단서, 생생한 삽화, 정서적 상태에 대한 참조, 그리고 개인적 생활과의 연계를 이용해야 한다.


 

12. 문구를 최적화해야 한다.


수학적 방정식을 줄이는 것처럼 복잡한 문장을 영리하고 함축적이고 즐길 수 있는 격언처럼 줄일 수 있다.

 


13. 다른 기억들을 참조해야 한다.

 

다른 기억들 위에다가 기억들을 만들어 구축하면 일관되고 서로 꽉 물린 구조의 기억을 만들게 된다. 그리고 그러한 기억은 쉽게 망각되지 않는다. 기초적인 지식 위에 기억을 구축하고 의도적으로 중첩하여 학습함으로써 기억들 간의 간격을 채워야 한다.

  

 

14. 개인적으로 기억에 남는 예제를 사용하라.

 

개인적인 삶과 기억을 연결하는 것은 기억을 구축하는 가장 효과적인 방법일 것이다. 개인적인 삶은 참조할 수 있는 다양한 사실들과 사건들의 금광이다. 스스로 카드뭉치 컬렉션을 만든다면 이러한 개인적인 삶을 이용하여 기억을 구축해라.


 

15. 감정적인 상태에 의지하라.


감정은 기억과 연결되어 있다. 슬픈 상태에서 어떤 사실을 배운다면 슬플 때 그 기억을 떠올릴 가능성이 높다. 어떤 기억들은 감정을 유도하고 기억을 회상할 때 두뇌의 이런 속성을 이용할 수 있도록 도와준다.


 

16. 맥락에 의한 단서는 문구를 단순하게 해준다.


해당 기억의 맥락을 이용하면 기억을 단순하게 만드는 방법이다. , 선행 지식 위에 지식을 구축하게 해주고 기억의 간섭을 피하게 해준다.


 

17. 지식의 중첩은 최소 정보원칙에 위배되지 않는다.

 

몇 가지 형식의 중첩적인 지식의 사용은 매우 좋다. 동일한 사실을 다른 각도에서 보는 것을 외운다면 별달리 해로울 것이 없다. 특히, 단어 쌍과 같은 것을 배울 때는 중첩적인 질의를 수동적이거나 적극적으로 하는 것이 매우 쓸만하다. 문제를 해결하면서 해당 문제해결로 인하여 파생되는 단계를 기억하는 것은 지적 능력을 극적으로 향상시키는 방법이다.


 

18. 출처를 제공하라.


출처를 알면 해당 지식을 대상으로 중요성을 판단하고, 신뢰도를 측정하고, 갱신하고, 학습 프로세스를 관리하는데 도움을 얻을 수 있다.

 

 

19. 날짜를 명시하라.

 

날짜를 명시하면 시간이 지남에 따라 변하는 지식을 관리하기 좋다.


 

20. 우선순위를 두어라.

 

효과적인 학습의 모든 것은 결국 우선순위이다. 발전적 독서법(incremental reading)에서는 처음에는 매우 잘못된 방식으로 구조화된 지식들을 공부하는 것으로 시작해서 공부가 쌓이는 만큼 해당 지식들의 형태를 다듬고 개선시켜 나간다. 필요한 경우, 지식의 조각들을 다시 검토하고, 부분으로 분할하고, 재구조화하며, 우선순위를 다시 결정하거나 삭제할 수 있다.

 

 

 Resources 

 

SuperMemo

 

 

다음의 SuperMemo 사이트는 간격반복이나 기억에 대한 매우 좋은 정보들을 많이 갖고 있으니 참조하기 바란다.

 

http://www.supermemo.com/

 

                                          Damien Elmes(매뉴얼 저자)매뉴얼 끝.

 

 

 

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Anki User Manual 번역 후기

 

Anki를 만난 덕분에 매일 매일 하고 싶은 공부의 진도를 빼느라 정신이 없다. 매일 뭔가를 더 알아가고 있고 내가 알고자 하는 것들, 내가 기억하고자 하는 것들이 차곡차곡 머릿속에 쌓이는 것이 신기하고 너무 즐겁다. 이런 즐거움을 더 심화시키기 위해서 Anki를 좀 더 제대로 알고 싶었다. 인터넷 검색을 해 본 결과 대부분의 사람들은 Anki를 이용해서 영어단어나 한문을 공부하고 있었고, 그런 공부에 적당한 방식에 대해서만 안내하고 있어서 부족함을 느꼈다. 생각해보니, 앞으로 10년은 더 Anki를 쓸 것 같고 그렇다면 이것을 더 효율적으로 쓰는 법을 알아놓는 것이 좋겠다는 마음에 매뉴얼을 직접 번역하기 시작했다.

 

매뉴얼을 번역하면서 이 매뉴얼이 일반 사용자를 위한 것이 아닌 어느 정도 프로그래밍이나 개발에 대한 지식이 있는 사람을 대상으로 한 매뉴얼이라는 느낌을 받았다. 그래서 중간중간 내용을 이미 알고 있다고 전제하고 간단하게 말하고 넘어가는 경우가 많았다. HTML이나 프로그래밍에 대한 소양이 좀 더 있었다면 이 매뉴얼을 더 잘 번역할 수 있겠다는 생각이 들지만 일단 부족한 대로 이 정도로 번역을 했다. 모르는 것은 인터넷을 검색하고 매뉴얼이 지시하는 바를 열심히 따라하면서 그 의미를 명확히 파악하려고 노력하면서 번역을 했다. 그럼에도 너무 부족한 부분이 많다. 이 부분은 추후 프로그래밍 공부를 하면서 보완해나갈 생각이다.

 

일단, 매뉴얼 번역으로 Anki의 전반적인 작동 방식을 숙지했으니 이제부터는 좀 더 구체적이고 우리 생활에 더 밀착된 주제로 넘어갈 생각이다. , 특정 주제를 공부할 때 Anki를 이용하는 가장 적절한 방법을 찾아볼 생각이다. 가령, 영어단어를 공부한다고 생각해보자. 단순하게 생각하면 apple-사과와 같이 하나의 단어쌍을 암기하는 방식이 가장 보편적인 암기 방식이다. 하지만 apple에 사과의 그림이나 사진을 대비해서 외우는 것도 매우 좋을 것이다. 그렇다면 발음은 어떤가? 발음도 공부해야 한다. 그 단어가 쓰인 맥락을 무시할 것인가? 단순히 영어단어와 한국어만 대비시킬 것인가? 그냥 영어와 해당 영어에 대한 영어로 된 설명을 익히는 것이 더 효율적이지 않을까? 영어단어를 암기하는 방식에 대해서도 이렇게 다양한 방식에 대한 고민이 있을 수 있다.

 

현재, 구상하고 있는 영어단어에 대한 적합한 암기 형식은 영어-한국어-사진-발음-해당 영어가 쓰이는 예문-해당 영어를 영어로 설명하기6가지 정보를 연결하여 노트를 만들고 이 노트를 카드로 만들어서 암기하는 것이다. 그렇다면 이에 맞는 노트와 카드템플릿을 작성하고 이에 맞는 영어단어 자료를 집어넣어 사람들과 공유하면 좋을 것이다.

 

이와 같이 영단어 암기와 같은 단순 암기도 최적의 방식을 설정하면 그에 따라 갖추어야 할 것이 많다. 그렇다면 문장을 암기할 때는 어떨까? 또는, 주기율표와 같은 어떤 표를 외워야 할지도 모른다. 이제부터는 Anki를 이용해서 좀 더 다양한 활용처에 최적화된 방식으로 사용하는 방법을 연구하고 그에 따른 자료도 생산하여 공유해보고 싶다.

 



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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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 Frequently Asked Question

 

 

I haven't studied for a while, and now the next due times are too big!

(얼마간 공부를 안하다가 다시 하려니. 이제 카드의 만기가 지나치게 늘어나 버렸다!)

 

 

매일 Anki사용하여 카드를 학습하면 올바르게 응답할 때마다 해당 카드의 다음 학습 간격은 늘어나게 된다.

 

간격이 매번 두 배씩 늘어난다고 가정하면 처음 학습 간격이 5일이었다면 이어서 10, 20, 40일 순으로 늘어나게 된다.

 

 

이런 시스템에서 몇 주 또는 몇 달 동안 공부를 하지 않다가 다시 카드뭉치를 학습하게 되면, 갑자기 늘어난 학습 간격에 종종 놀라곤 한다.

 

Anki는 사용자가 실제로 어느 정도의 시간이 지난 후 카드를 학습했는지 여부를 기준으로 학습간격을 설정하지 처음 예정되어있던 학습 일정을 그대로 고수하지 않는다.

 

따라서 처음 카드의 다음 학습 간격이 5일로 예정되어 있었지만 한 달 동안 그 카드를 학습하지 않았다면 다음 학습 간격은 5일의 2배인 10일 보다는 한 달의 두배인 두 달 즉, 60일에 가까울 것이다.

 

 

이건 좋은 일이라고 생각한다.

 

1개월이 지난 후에 카드를 성공적으로 기억해 냈다면, 더 오래 기다린 후에도 다시 기억할 가능성이 높다.

 

학습 기간이 초과된 이후에 학습을 할 때에도 평소에 사용되는 방식과 동일하게 간격반복시스템 SRS(Spaced Repetition System)를 효과적인 시스템으로 만들어주는 동일한 원리가 역시 적용되는 것이다.

 

오히려 카드를 한 달 이후에 쉽게 기억해냈다면 학습 간격을 다시 줄여서 10일 이후에 학습하는 것이 더 이해하기 어려운 일일 것이다.

 

 

카드뭉치를 초기화하는 것은 좋은 해결책이 아니라 매우 나쁜 해결책이라고 할 수 있다.

 

장기간 카드 학습을 방치하고 나서 다시 카드뭉치로 돌아왔다면 아마도 그동안 학습했던 많은 카드들의 내용이 잘 기억나지 않을 것이다.

 

그러나 전부 홀라당 까먹은 것은 아닐 수 있는데 전체 카드뭉치를 초기화 해버리면 이미 알고 있는 내용도 다시 공부하게 되어 시간을 낭비할 수밖에 없게 된다.

 

 

자 이제 당신은 이미 공부해야할 학습 시기를 놓쳤지만 여전히 기억은 환기할 수 있는 카드를 발견했다.

 

물론, 수월하게 기억되는 것은 아니다.

 

그 카드들은 학습이 이루어져야할 시기에 학습이 이루어지지 않았으므로 수월하게 기억하지 못하는 것은 매우 당연하다.

 

이러한 상황에 대한 해결책으로 Anki는 사용자가 평가한 난이도에 따라서 해당 카드의 다음 학습 기간을 다르게 설정하고 있다.

 

만일, 카드를 쉬움(easy)라고 평가했다면 마지막 학습 간격과 그동안 지연되었던 기간을 합산하여 산식에 넣고 계산하여 다음 학습 간격을 설정할 것이다.

 

만일, 알맞음(good)이라고 평가했다면 지연되었던 기간의 반만 합산할 것이고, 어려움(hard)라고 평가했다면 지연되었던 기간의 4분의 1만 사용될 것이다.

 

그래서 만일 당초 예정된 학습 간격이 5일인 카드를 20일 만기 초과되어 응답을 한 경우 그 다음 학습 간격은 평가한 난이도에 따라서 대략 다음과 같이 될 것이다.

 

Hard: (5 + 20/4) * 1.2 = 12

 

Good: (5 + 20/2) * 2.5 = 37.5

 

Easy: (5 + 20) * 3.25 = 81.25일

 

(카드뭉치 학습 퍼포먼스에 따라서 실제 학습간격을 조정하는 인자의 값도 변화한다.)

 

 

만일, 카드를 어려움(hard)이라고 평가하게 되면 그 카드의 다음 학습 간격은 상당히 보수적으로 결정되어 마지막 대기(25)보다 짧게 나타난다.

 

그리고 카드를 알맞음(good)이라고 평가하면, 다음 학습 간격은 대략 50% 더 높게 나타난다. 그리고 쉬움(easy)의 경우는 평소처럼 학습 간격을 공격적으로 증가시킨다.

 

그러므로 한참 공부를 하지 않다가 Anki로 돌아왔다면 그저 평상시처럼 공부하는 것을 추천한다.

 

그러나 반드시 카드뭉치를 초기화해야 된다고 생각한다면, 브라우저에서 초기화를 수행할 카드를 골라 편집 일정조정을 사용하라.

 

 

 

 

Can I do multiple-choice questions?

(다지 선다형으로 객관식을 만들 수 있는가?)

 

 

다지 선다형의 객관식은 여러 가지 이유로 좋은 학습 도구라고 할 수 없다.

 

학교나 아카데미에서 객관식 형식을 일상적으로 사용하는 이유는 그것이 표기하기 쉽기 때문이고 이러한 객관식 문제 형태로 인하여 사람들이 스스로 답을 생각해낼 수 없더라도 여러가지 선택지에서 올바른 답을 인지할 수 있는 능력 갖추는 식으로 공부하는 것이 가능하기 때문이기도 하다.

 

객관식 문제를 잘 만들려면 정답과 유사하여 실제 정답을 헷갈리게 하는 혼란스러운 선택지(distractor) 갖고 있다.

 

컴퓨터는 유사한 철자를 가진 단어들은 찾을 수 있지만 보다 복잡한 주제의 문제에서는 정답을 헷갈리게 하는 혼란스러운 선택지를 찾아낼 능력이 없다.

 

시험을 목적으로 공부하고 있고 다음과 같은 다지 선다형 문제로 시험을 치른다고 해보자.

 

Q: What animal has a really long neck?

 

A: 1. A monkey.  2. A giraffe.  3. A donkey.  4. A snail.

 

 

이 질의 방식은 Anki에서 다음과 같이 질문을 다시 작성되어야 한다.

 

Q: What animal has a really long neck?

A: A giraffe.

 

 

또는 자신 만의 선택을 질의에 추가시킬 수도 있다.

 

Q: What animal has a really long neck? (dog/cat/giraffe/penguin)

 

A: A giraffe.

 

 

 

 

 

Can I link cards together? Add dependencies? How should I handle synonyms?

(카드들 끼리 link를 서로 연결할 수 있는가? 서로 종속성을 추가할 수 있는가? 동의어는 어떻게 처리해야하는가?)

 

 

Anki는 하나의 노트에서 나온 카드들 사이의 링크를 지원하지만 서로 관련이 없는 카드들 사이의 링크는 지원하지 않는다.

 

일본어를 인지하고 동시에 말할 수 있도록 일본어를 공부하고 있다고 상상해보라.

 

"big"이라는 뜻의 "ookii"라는 단어를 입력하고 Anki에게 양방향으로 “ookii”“big”, “big” “ookii” 카드를 생성하도록 지시 할 수 있다.

 

위의 상황에서 Anki는 두 유사카드가 노출되는 간격을 띄어놓음으로써 하나의 카드가 나타나고 바로 다음에 유사카드가 나타나는 상황을 피할 수 있다. (유사카드간 노출 간격 띄우기 참조).

 

 

어떤 사람들은 이러한 유사카드들 간의 링크를 임의의 카드 사이까지 확장하려고 한다.

 

그들은 Anki에게 "이 카드를 보여 주고 나서 저 카드를 보여줘" 또는 "이 카드를 충분히 숙지하기 전까지 그 카드는 보여주지 말아"라고 지시할 수 있기를 원한다.

 

이것은 이론상 좋은 생각처럼 들릴 수 있겠지만 실제로는 전혀 실용적이지 않다.

 

 

우선 첫 번째로는, 위의 유사카드 사례와는 달리, 임의의 카드 사이의 모든 관계를 직접 정의해야한다.

 

이러면 Anki에 새로운 노트를 추가하는 일이 매우 복잡한 절차를 수행하는 과정이 되어버린다.

 

카드뭉치를 검색하고 새로운 학습 자료와 이전의 자료 간의 관계를 일일이 설정해야 하는 등의 일이 생길 것이다.

 

 

두 번째로는, Anki는 학습 자료를 다시 보여줄 최적의 시간을 결정하기 위하여 알고리즘을 사용하고 있다는 점을 기억하라.

 

이러한 알고리즘에 카드들이 노출되는 규약들을 추가하게 되면 카드들은 좀 더 빨리 노출되거나 늦게 노출될 것이고 이는 간격 반복 시스템(SRS)의 효율성을 떨어뜨리게 될 것이다.

 

, 필요보다 더 많은 학습을 하게 되거나, 더 적게 학습하게 될 것이다.

 

 

Anki를 가장 효과적으로 사용하는 방법은 모든 노트들을 다른 노트와는 독립적으로 다루는 것이다.

 

유사한 단어들을 같이 다루기 위해 노력하는 대신에 유사한 단어들의 차이점을 결정하고 서로 떼어놓는 것이 나을 것이다.

 

동의어들이 서로를 완전히 상호 대체할 수 있는 경우는 매우 드물다.

 

언어에 어떤 뉘앙스가 붙는 경향이 있으며, 단어가 동의어로 대체될 경우 문장이 갑자기 이상해지는 경우도 적지 않다.

 

 

앞서 언급한 일본어의 경우로 좀 더 계속해보자.

 

“dekai”라는 단어를 배우고 싶다고 상상해보자.

 

이 단어도 대략 “big”이라고 번역될 수 있다.

 

하지만 이 단어는 훨씬 구어적인 표현이다.

 

여전히 앞뒤 양방향으로 학습을 하고 싶다면 아마도 영어 쪽의 단어를 “big(more casual)”이라고 쓰게 될 것이다.

 

하지만 언어 공부가 더 진척될수록 비슷한 단어들의 차이점을 세세하게 정의하는 것이 부담이 된다.

 

이러한 이유 때문에 특정 단어들에 대한 카드들을 만든다면 해당 학습 단계에 어울리는 것으로 만들고 이 카드를 업데이트할 필요는 없다.

 

그저 그대로 남겨놓는 것이 가장 좋다.

 

우리 모두는 수동적으로 사용하는 어휘들이 능동적으로 사용하는 어휘들 보다 훨씬 더 많기 때문에 기본적인 어휘를 습득하고 인지 기반의 학습이 이루어지면 공부가 진척됨에 따라 자연스럽게 좀 더 미묘한 차이를 이해할 수 있게 된다.

 

 

우선 좀 더 쉬운 학습 내용이 나타나고 그 뒤에 좀 더 어려운 학습 내용이 나타나게 하는 것을 보장할 수 있는 몇 가지 도구들이 있다.

 

하지만 새 카드들은 기본적으로 추가된 순서대로 나타나기 때문에 공부하려고 하는 자료가 본인의 학습 진도에 적절하게 맞고 제대로 등급에 따라서 난이도가 심화되고 있는 자료라면 이를 순서대로 추가하는 것만으로도 적절한 난이도에 따라서 학습 자료가 표시될 것이다.

 

 

 

 

 

Can I give my notes an arbitrary number of fields?

(내 노트에 필드 수를 마음대로 늘릴 수 있는가?)

 

 

노트는 밀접하게 연관된 정보들을 잘 연계하여 나타내기 위하여 디자인되어 있다.

 

그리고 해당 정보들이 카드의 어디서 나타나는지를 인지하기 쉽도록 만들어졌다.

 

가령, 언어 학습의 경우 구문과 해당 구문의 번역을 쌍으로 나타내거나, 구문-번역-읽기의 삼중으로 나타낼 때 등에 매우 유용하다.

 

여기서 언급하는 모든 관계는 11의 관계다.

 

, 주어진 구문에 대한 번역과 읽기는 오직 하나인 것이다. (1)

 

 

서로 연관된 정보를 함께 묶을 수 있는 이러한 노트의 기능 때문에 일부 사람들은 관련성이 적은 정보들도 함께 묶으려고 시도한다.

 

예를 들어, 다음과 같이 "completely"라는 단어가 두 개의 문장에 엮여서 오는 경우를 보자.

 

- He was completely confused.(그는 완전히 혼란스러웠다.)

- That was completely uncalled for.(그는 전혀 부름을 받지 않았다.)

 

 

단지, 이 두 개의 문장이 하나의 단어를 공유하고 있다는 관련성만으로 관련 있다고 판단하여 상기의 두 문장을 같은 노트에 넣는다.

 

하지만 또 다른 예문을 우연히 마주치게 되면 어떻게 될까?

 

- The book confused her.(그 책은 그녀를 혼란스럽게 만들었다.)

 

 

이 문장은 "confused"라는 단어를 위의 문장과 공유한다.

 

그렇다면 "confused"라는 노트에도 이 문장이 있어야 할까? 아니면 "completely"에 대한 노트? 아니면 둘 다?

 

 

위에서 언급한 구문-번역 쌍과 달리 동일한 단어를 공유하고 있는 문장들이 서로 관련성이 있다고 말하게 되면 문장들은 정말 지나치게 많은 관계를 형성하게 된다.

 

, 문장 A는 문장 B, C와 관련 될 수 있고, 문장 BA, D 등과 관련 될 수 있다.

 

관계들이 복잡하고 서로 겹치기 때문에 노트는 이러한 관계를 나타내기에 좋은 방법은 아니다.

 

 

사람들이 이러한 관계를 노트로 표현하려고 하는 것은 다음의 두 가지 주된 이유가 있는 것으로 보인다.

 

 

1) "한 곳에서 모든 정보를 모으는 것이 깔끔하기 때문에"

 

이 말이 사실인 것처럼 보일 수 있지만 실제로는 별로 그렇지 않다.

 

서로 다른 노트에 있는 “completely”라는 단어가 들어간 모든 예제 문장을 전부 알고 싶다면 그냥 “completely”라는 단어를 브라우저에서 검색하기만 하면 된다.

 

 

2) "동일한 단어가 있는 카드를 분리해서 복습하기 원하기 때문"

 

이것은 앞에서 제시된 FAQ 질문과 관련이 있다.

 

카드들 사이의 링크를 일일이 정의하는 작업은 무척 시간이 많이 소모되는 작업이다.

 

만일 이러한 작업이 자동으로 수행되어 단어를 공유하는 모든 카드가 단어를 공유하는 다른 카드와 분리되어 복습이 이루어지도록 할 수 있다고 해도, 일단 지나치게 많은 연산이 필요하므로 금지되어야 한다.

 

, 모든 카드들이 다른 무언가와 링크가 발생하여 어떤 카드도 나타나지 않는 상황이 발생할 수 있다.

 

물론 이렇게 하고자 하는 의도에는 동의한다.

 

누가 생각해도 동일한 단어가 들어 있는 카드가 연달아 나타나는 것이 이상적인 상황일리 없다.

 

하지만 카드를 추가할 때 이를 임의의 순서로 했다면 그런 상황은 잘 일어나지 않는다.

 

그리고 부작용을 막기 위한 시도들이 그 정도의 수고를 들여야 할 가치가 없다고 생각한다.

 

그리고 만약의 경우 어떤 해결책이 있어 모든 단어의 최적화된 노출 순서를 만든다고 하더라도, 실제 세계에서 그 단어들과 조우하는 것을 막을 수는 없다

 

 

(1) 사람들이 동일한 구를 각각 다른 방법으로 번역 할 수 있으며, 다양한 변증으로 인하여 동일한 단어가 다르게 읽을 수 있다.

 

그러나 이 문제는 지금의 논의와는 별다른 연관이 없다.

 

 

 

 

 

Can I host my own AnkiWeb?

(내가 나만의 AnkiWeb을 호스팅 할 수 있는가?)

 

 

미안하지만 AnkiWeb은 호스팅 서비스로만 제공된다.

 

 

 

 

Why is the Android version free when the iPhone version isn’t?

(왜 iPhone 버전과 달리 Android 버전만 무료인가?)

 

 

Anki 데스크톱, AnkiWeb AnkiMobile에서 일하는 것이 내 풀타임 직업이다.

 

그리고 비용이 지출되고 있으므로 돈나올 곳이 필요하다. 

 

데스크탑 및 웹 버전을 무료로 제공하기 때문에 개발 자금은 전적으로 iPhone 앱 판매에 의존하고 있다.

 

 

AnkiDroid는 별도의 자원 봉사자들이 제작했다.

 

그들이 AnkiDroid를 제작할 때 무료 데스크탑 버전을 기반으로 제작했고 카드뭉치 동기화는 무료 AnkiWeb에 의지하였기 때문에 그들은  AnkiDroid 역시 무료로 결정했다.

 

 

 

 

What spaced repetition algorithm does Anki use?

(Anki가 사용한 간격 반복 알고리즘은 무엇인가?)

 

 

Anki는 애초에 SuperMemo SM5(SM3+가 맞는 것 같지만 원문은 SM5로 되어 있음) 알고리즘을 기반으로 제작되었다.

 

하지만 Anki는 카드에 대해서 난이도를 평가하는 버튼을 누르기 전에 버튼에 따라서 다음 학습 간격이 미리 제시되어 있다.

 

이러한 Anki의 기본적인 설정이 SM5 알고리즘의 근본적인 문제를 드러냈다.

 

SM2와 알고리즘 개정판의 주요 차이점은 다음과 같다.

 

- SM2는 카드가 다시 학습될 일정을 결정함에 있어 사용자의 퍼포먼스를 이용한다.

- SM3+는 한 카드에 대한 사용자의 퍼포먼스를 이용하여 해당 카드 및 그와 유사한 카드들이 다시 학습될 일정을 결정한다.

 

 

후자의 접근법은 단일 카드에 대한 퍼포먼스뿐만 아니라 그룹에 대한 퍼포먼스까지 고려하므로 보다 정확한 학습 간격을 보장한다.

 

만일 공부하는 방식이 일관되어 있고 이러한 카드들의 난이도가 유사하다면 이러한 접근방법은 꽤나 잘 적용될 수 있다.

 

그러나, 이러한 산출식에 어떤 급격한 변인(가령, 카드의 난이도가 매우 다르거나 매일 동일한 시간에 공부하는 것이 아니라는 등)이 유입되면 SM3+ 알고리즘은 다음 학습 간격을 산출함에 있어 잘못된 추정을 하는 경향이 있다.

 

그 결과 카드가 너무 자주 노출되거나 또는 너무 늦게 나타나게 된다.

 

 

게다가 SM3+"최적화 요인" 표를 동적으로 조정하므로 그 결과 카드에 대하여 "어려움(hard)"이라고 응답한 것이 "쉬움(easy)"이라고 응답한 경우보다 학습 간격이 길어지는 경우가 종종 일어난다.

 

SuperMemo에서는 다음 학습 간격을 사용자에게 표시하지 않으므로 사용자는 이 사실을 결코 알지 못한다.

 

 

여러 가지 대안을 비교 평가해보고 나서 Anki 제작자는 잘못된 추정의 위험을 무릅쓰고 최적의 학습 간격을 얻는 것보다 SM2 알고리즘에 의해 유도된 최적에 근접한 학습 간격이 더 낫다고 결정했다.

 

SM2 접근 방식은 최종 사용자가 예측할 수 있고 직관적인 학습 간격을 제시하는 반면 SM3+ 접근 방식은 사용자에게 세부적인 사항을 숨기고 시스템이 실수할 수 있음에도 시스템에 대한 무조건적인 신뢰를 요구한다.

 

 

Anki SM2 알고리즘을 기반으로 하지만 일부 측면에서는 다르다.

 

 

SM2에서는 초기의 학습 간격을 1일 그리고 6일로 설정한다. Anki에서는 사용자가 초기 익힘 단계의 단계수와 간격을 완전히 제어한다. Anki는 새 카드를 기억하려면 그것을 여러 번 봐야한다는 사실을 이해하고 있다. 그래서 초기의 실패(failures)”는 시행착오일 뿐, 몇 일간 실패한 카드를 여러 차례에 걸쳐 공부할 필요까지는 없다고 판단한다. 그래서 익힘 단계에서의 사용자의 퍼포먼스는 추후 해당 기억을 유지하는 단계에서의 퍼포먼스에 반영되지 않는다.

 

Anki는 복습 카드에 응답하기 위해 6가지가 아닌 4가지 선택 버튼을 사용한다. 이 중 실패 버튼은 3가지가 아닌 오직 하나만 있다. 이렇게 버튼을 배치한 이유는 전체 복습 중에서 실패하는 경우는 많지 않고 카드의 수월함(ease)을 조정하는 것은 긍정적인 응답 버튼을 변경하는 것만으로 충분히 가능하기 때문이다.

 

예정된 일정보다 늦게 카드에 응답하는 것도 다음 학습 간격 계산의 한 요소로 들어간다. 따라서 예정보다 늦게 응답했음에도 여전히 기억하고 있다면 그 카드의 학습 간격은 훨씬 늘어나고 해당 카드의 학습 진도는 빨라진다.

 

Anki의 실패 버튼은 SM2와 마찬가지로 카드의 학습 간격을 초기화하는 것이 기본이다. 그러나 사용자는 그 카드의 학습 간격을 완전히 초기화하지 않고 몇 단계 뒤로 되돌리는 방식을 취할 수 있다. 또한 성숙한 카드를 실패한 경우 이를 같은 날 복습하지 않고 다른 날에 복습하도록 선택할 수 있다.

 

쉽게 기억된다고 응답하면 것은 수월함 요소가 늘어날 뿐만 아니라 현재의 학습 간격 계산에서도 보너스가 추가되어 표준 SM2 알고리즘보다 조금 공격적이다.

 

익힘 중인 카드를 연속으로 실패한다고 해도 카드의 수월함은 더 이상 줄어들지 않는다. 표준 SM 알고리즘에 대한 공통적인 불만사항이 카드를 반복으로 실패할 경우 해당 카드가 낮은 학습 간격 지옥에 빠지게 된다는 것이다. Anki에서는 초기에 카드를 익히는 과정에서 일어난 일이 카드의 수월함 요소값에 영향을 미치지 않는다.

 

 

SM2 알고리즘에 대한 설명은 다음을 참조하길 바란다.

 

http://www.supermemo.com/english/ol/sm2.htm

 

 

또한 Anki의 소스 코드에서 학습 일정에 대한 코드인 sched.py를 확인할 수 있다.

 

다음은 요약이다(기울임 꼴로 표시된 옵션에 대한 카드뭉치 옵션 섹션 참조).

 

당신이 다음의 버튼을 누를 경우 ...

 

Again(다시)

카드가 재익힘 모드로 이동하고 수월함이 20% 포인트 감소한다(, 퍼센트 포인트 단위로 나타나 있는 수월함 값에서 20을 빼면 된다.). 그리고 현재의 학습 간격은 새로운 학습 간격과 곱해진다. 이 간격은 카드가 재익힘 모드에서 나올 때 사용된다.

 

Hard(어려움)

카드의 수월함은 15% 포인트 감소하고 현재 간격에는 1.2가 곱해진다.

 

Good(알맞음)

현재 간격에는 현재 수월함 값이 곱해진다. 수월함은 변함 없다.

 

Easy(쉬움)

현재 간격에 현재의 수월함 값과 쉬움 보너스가 곱해지고 수월함이 15% 증가한다.

 

 

Hard, Good Easy의 경우 다음 학습 간격에는 간격 수정요소(modifier)가 추가로 곱해진다.

 

카드가 만기가 초과되어 늦게 복습되는 경우, 앞에서 언급한 것처럼 추가된 일수가 현재 학습 간격에 추가된다.

 

 

카드가 취할 수 있는 일정 조정 관련 값에는 몇 가지 제한 사항이 있다.

 

수월함은 결코 130% 이하로 떨어지지 않는다.

 

SuperMemo의 조사에 따르면 수월함 값이 130% 이하로 떨어지면 카드가 자주 만기가 되어 나타남으로써 필요 이상의 학습을 강요하고 사용자를 귀찮게 하는 경향이 있음을 보여준다.

 

학습 간격은 최대 학습 간격 이상으로 절대로 증가하지 않는다.

 

마지막으로, 모든 새로운 학습 간격(Again 제외)은 항상 이전 간격보다 최소 하루 이상 길다.

 

 

<주의>

 

난이도 평가 버튼을 선택하면 Anki는 이 버튼에 붙은 학습 간격에 약간의 변경을 임의의 퍼지 논리에 따라 부여한다.

 

이렇게 하면 카드들이 서로 붙어서 동일한 날 동시에 나타나는 것을 방지할 수 있다.

 

이러한 퍼지 요소는 버튼에 표시되지 않으므로 선택했던 버튼에 표시된 간격과 카드가 실제로 노출되는 간격 사이에 약간의 불일치가있는 경우 이것이 원인 일 수 있다.

 

 

 


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본 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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Introduction

 


Anki는 무언가를 쉽게 기억할 수 있도록 도와주는 프로그램이다.

 

Anki를 이용한 학습은 전통적인 학습보다 훨씬 효율적이기 때문에 공부에 소모되는 시간은 줄이고 공부하는 양은 크게 늘릴 수 있다.

 

Anki는 내용과 상관없이 이미지, 오디오, 비디오들을 지원하고 LaTeX를 통해 과학 마크 업을 지원하는 등 무한한 가능성을 가진 프로그램으로써 일상에서 무언가 기억할 것이 있다면 Anki를 적절히 이용해서 효과를 볼 수 있다.


예를 들면 :

 - 언어 공부

 - 의학이나 법학 시험 준비

 - 사람들의 이름과 얼굴 암기

 - 지리학적인 구분

 - 긴 시를 마스터하기

 - 또는 기타 코드를 연습하기


 

Anki에는 두 가지 간단한 핵심개념을 구현하고 있다.

 

하나는 능동적 기억환기(Active Recall Testing)이고 다른 하나는 간격 반복(spaced repetiton)이다. 

 

이 두가지 개념은 수년간 과학 문헌에서 논의되고 있었지만 대부분의 학습자들에게는 잘 알려지지 않은 개념이다.

 

이러한 개념의 작동방식을 이해하면 보다 효과적인 학습이 가능해질 것이다. 


 

 

 Active Recall Testing(능동적 기억환기)



능동적 기억환기는 질문을 받고 그 해답을 기억하려고 노력하는 식의 시도를 의미한다.

 

능동적 기억환기와 대조적인 것이 일반적으로 수행하는 정적이고 수동적인 공부들이다.

 

가령, 우리가 무언가를 읽고 듣는 식으로 공부할 때, 만일 해당 내용을 알고 있다면 그것에 대해서 잠시라도 숙고해보지 않고 넘어가는데 이것이 정적이고 수동적인 공부방식이라면 능동적 환기를 요구하는 공부방식은  질문을 받고 그에 대한 해답을 기억하려고 적극적으로 노력하는 방식이다. 

 

연구에 따르면 능동적 기억환기는 정적이고 수동적인 공부보다 강력한 기억을 구축하는 데 훨씬 효과적이다.

 

이것에는 다음의 두 가지 이유가 있다.

 - 뭔가에 대한 기억을 환기하려고 하는 행위 자체가 기억을 강화하고 그것을 다시 기억해낼 가능성을 높인다.

 - 질문을 받았을 때 해답을 말할 수 없었다면 다시 공부하거나 복습할 필요성을 느껴 복습할 수 있다.

  

 

당신은 깨닫지 못했겠지만 아마도 학교에서 능동적 기억환기를 해봤을 것이다. 

 

훌륭한 선생님은 교육 문건을 읽은 후 대답해야할 일련의 질문을 주거나 매주 진행 정도를 점검하는 테스트를 수행하거나 한다.

 

이때, 이러한 테스트는 단순히 해당 내용을 이해했는지 여부를 확인하기 위해서만 한 것이 아니라 테스트를 통해 능동적으로 해당 내용을 환기하도록 하여 미래에 해당 내용을 기억할 수 있는 가능성을 늘리고 있는 것이다. 

 

능동적 기억환기를 공부에 도입하는 좋은 방법이 플래시 카드를 사용하는 것이다.

 

전통적인 종이 플래쉬 카드를 사용하는 방법은 카드의 한면에 질문을 쓰고 다른면에 해답을 적는다. 

 

그리고 답을 생각해 낼 때까지 카드를 뒤집지 않는 식으로 능동적으로 기억환기를 하는 것이다.

 

이는 단지 수동적으로 내용을 흝어 보는 것보다 효과적인 학습을 가능케 한다.

 



 Use It or Lose It(사용하지 않으면 잊는다.)



우리의 두뇌는 매우 효율적인 기계여서 별로 쓸모없어 보이는 정보는 빠르게 폐기한다.

 

가령, 2주 전 월요일의 저녁 식사에 대해서 기억이 전혀 안날 수 있다.

 

왜냐하면 이러한 정보는 별로 쓸모가 없기 때문이다.

 

하지만 당신이 2주전 그날 정말 환상적인 레스토랑에 갔고 지난 2주 동안 사람들에게 그게 얼마나 대단하고 환성적이었는지 말하고 다녔다면 아마도 세부 사항까지 생생하게 기억날 것이다.


우리의 두뇌는 "사용하지 않으면 잊는다"라는 원칙 하에 움직이인다.

 

그리고 이러한 원칙은 우리의 학습에도 그대로 적용된다.

 

만일 오후시간 내내 뭔가 어려워보이는 과학 용어를 암기하고 2주 동안 그 암기한 것에 대해 전혀 생각하지 않았다면 아마 대부분 잊어 버리게 된다.

 

실제로 연구에 따르면 학습한 내용의 75%를 48시간 이내에 잊어 버리는 것으로 나타났다.

 

연구 결과에 따른 정보 손실을 생각한다면 정말 많은 정보를 배워야 하는 상황이 매우 우울하게 느껴질 것 같다. 


해결책은 복습으로 매우 간단하다. 새로 학습한 정보를 다시 복습함으로써 잊어버리는 내용을 크게 줄일 수 있다. 


유일한 문제는 전통적으로 복습을 하는 것이 실질적으로 쉽지 않다는 점이다.

 

종이 플래쉬카드를 사용하여 복습하는 상황을 생각해보라.

 

다시 검토하고 복습할 내용이 플래쉬 카드 30개만으로 충분하다면 간단하게 복습할 수 있다.

 

하지만 복습할 내용이 많아져서 필요한 카드의 수가 300 또는 3000으로 커지면 종이 플래쉬 카드로 다루기 힘들어진다.

 

 

 

 Spaced Repetition(간격 반복)

 
 

간격 효과는 1885년 독일의 심리학자에 의해 보고되었다.

 

그는 한 세션에서 여러 번 반복하여 공부하는 것 보다 복습 세션을 여러 시간에 걸쳐서 갖는 것이 좀 더 기억에 효과적인 것으로 나타나는 것을 관찰했다.

 

1930년대 이래로 이러한 간격 효과를 사용하여 학습을 향상시키고자 하는 많은 제안이 있었다.

 

이때 명칭이 간격효과에서 간격 반복(spaced repetition)으로 지칭되었다.

 

한 예로 1972년에 독일의 세바스찬 라이트너(Sebastian Leitner)라는 과학자가 종이 플래쉬 카드를 이용하여 간격을 두고 반복하는 방법을 대중화 한 것이 있다.

 

우선 종이 카드를 일련의 상자에 나누어 두고 복습을 하면서 카드를 성공과 실패로 나눈다. 성공 또는 실패한 카드를 다른 상자로 옮김으로써 해당 카드가 얼마나 잘 외어졌는지 아니면 언제쯤 다시 복습을 해야 하는지 대략적으로 추정할 수 있었다.

 

이 방법은 하나의 카드 상자만을 사용하는 것에 비해 큰 발전이었으고 플래쉬 카드를 컴퓨터의 소프트웨어로 전환하면서 이 방법이 널리 도입되었다. 

 

그러나 이 방법은 복습해야할 정확한 날짜를 제시할 수 없고 다양한 난이도의 학습내용을 잘 다루지 못하는 다소 대략적인 접근법이다.

 

지난 30년 동안 간격 반복의 가장 큰 발전은 간격 반복을 구현한 상업용 플래시 카드 프로그램인 SuperMemo의 저자로부터 나왔다.

 

SuperMemo는 학습한 내용을 복습해야할 이상적인 일정을 따르면서 동시에 사용자가 얼마나 학습을 잘했는지에 따라서 스스로를 최적화하는 시스템이라는 개념을 개척한 것이다.


SuperMemo의 간격 반복 시스템에서는 질문에 답할 때마다 얼마나 기억하기 용이했는지, 즉 답을 하는 사용자가 느낀 주관적인 난이도를 프로그램에 제시하도록 되어 있다.

 

완전히 잊어먹은 것인지, 그저 작은 실수를 한 것인지, 기억하는데 문제가 있었지만 기억을 해냈다던지, 쉽게 기억했는지 등등을 사용자가 프로그램에 피드백한다.

 

프로그램은 이 피드백을 이용하여 당신에게 질문을 다시 보여줄 최적의 시기를 결정한다.

 

능동적으로 기억환기를 성공적으로 할 때마다 기억은 더욱 강해지기 때문에 다시 복습이 필요해지는 시기는 점점 뒤로 밀린다.

 

그래서 어떤 카드를 처음 본 다음에는 3일 후, 그 다음에는 15일 후, 다시 45일 후 등등 학습간격이 점점 늘어나게 된다.

 

이것은 필요한 최소한의 노력으로 자료를 습득하고 유지할 수 있다는 것을 의미하는 학습 혁명이었다.

 

SuperMemo의 슬로건은 공간 반복을 통해 망각을 잊어 버릴 수 있다고 하는 것이었다.

 

 
 

 Why Anki?(왜 Anki인가?)

 

 

SuperMemo가 학습 현장에 주었던 큰 충격을 부정할 수 없지만 동시에 문제가 전혀 없다고 할 수 없었다.

 

이 프로그램은 자주 버그가 나타나고 탐색하기가 어렵다는 비판을 받았다.

 

, Windows 컴퓨터에서만 실행이 되었다.

 

독점 소프트웨어로, 사용자는 해당 프로그램을 확장하거나 원시 데이터에 액세스 할 수 있는 권한이 없다.

 

현대적인 용도로는 거의 사용하기 어려운 아주 오래된 버전만 무료로 제공된다.

 

Anki는 이러한 문제들을 해결하고 있다.

 

많은 플랫폼에서 Anki를 무료로 사용할 수 있는 클라이언트가 많아서 예산에 구애받는 고학생들과 선생들도 사용할 수 있다.

 

오픈소스이므로 이미 많은 사용자들이 만든 풍부한 애드온 라이브러리가 제공된다.

 

또한, Windows, Mac OSX, Linux/FreeBSD 및 일부 모바일 장치에서 실행되는 멀티 플랫폼이다.

 

그리고 SuperMemo보다 훨씬 사용하기가 쉽다.

 

내부적으로, Anki의 간격 반복 시스템은 SM2라고하는 이전 버전의 SuperMemo 알고리즘을 기반으로 한다.

 

SM2의 후속 버전은 학습 효율을 조금 더 쥐어짜내는데 성공했지만 복잡성이 크게 증가하였고 실제 사용에서도 학습일정에서 발생하는 오류가 체감될 정도가 되었다.

 

간격반복과 학습일정 알고리즘의 차이점에 대한 더 자세한 설명은 자주 묻는 질문(FAQ)의 해당 절을 참조하라.



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