SPACED REPETITION мать его используй его чего же ты ждешь

Вы проходите курс, сдаете экзамен, а через месяц с трудом вспоминаете название предмета, не говоря уже о материале. Было такое? В университете мне говорили, что так должно быть: "Зато остается интуиция, и ты знаешь, где посмотреть!" Теперь я уверен: всё это чушь. На первом курсе бакалавриата я изучал линейную алгебру, а на четвертом курсе я уже не помнил как перемножать матрицы и вдруг обнаружил, что нужно изучать всё заново. Очень глупое чувство. Тогда я заинтересовался: может быть есть способ изучить всё один раз, и потом не переучиваться? Я нашел решение, и спустя пару лет я уже преподавал линейную алгебру в ВШЭ. Сейчас я вам расскажу в чем секрет.

После усвоения новой информации мы забываем 20% на следующий день. К концу недели мы забываем всё начисто[1]. Придется изучать заново, считай как будто и не изучали. Мы помним только ту информацию, которой пользуемся. Очевидный выход: повторять. Повторение кажется зубрежкой, но на самом деле у них нет ничего общего. Правильное повторение это активное тестирование знаний и понимания. Перечитать конспект лекции на следующий день лучше, чем ничего, но неэффективно. Многократно лучше задать себе вопрос по материалу и попробовать на него ответить, вслух или письменно, а затем сверить ответ с конспектом. Знаете чувство, когда на экзамене вдруг складывается понимание, и всё будто встает на свои места? Вот такие моменты и вызывает правильное повторение.

Конечно мы не можем повторять вообще всё каждый день. Однако в этом нет необходимости. Чем дольше мы что-то повторяем, тем лучше оно запоминается и тем реже это надо повторять.

К счастью уже нашли оптимальную по затратам времени частоту повторения: алгоритм Spaced Repetition[2]. Идея простая: усваиваем новую информацию, повторяем её в тот же день, потом через два дня, потом через четыре, и так далее по нарастающей. Если в какой-то момент не можем вспомнить, то сбрасываем прогресс и снова повторяем часто. Для самых дотошных, вот здесь [3] вы найдете столько научных доказательств эффективности метода, сколько вы сможете унести.

Программных реализаций несколько, мой выбор это Anki [4]. Бесплатная и кросс-платформенная opensource программа для запоминания чего угодно. Когда я хочу что-то запомнить, я создаю карточку с двумя сторонами. На первой вопрос, например: "Что такое скалярное произведение? 1. Объясни идею 2. Приведи формулу". На второй стороне ответ. Каждое утро, или, например, сидя в метро, я достаю телефон и открываю Anki. Если пришло время повторить карточку, Anki покажет мне первую сторону с вопросом. Я пробую ответить. Далее я открываю вторую сторону карты, сравниваю свой ответ с правильным. Если я ответил хорошо, то Анки покажет мне карточку очень нескоро (например некоторые карты я увижу только через год), поэтому количество повторяемых карточек не становится большим. Повторение карточек занимает всего пару минут в день.

Этот инструмент позволил мне изучить алгоритмы и структуры данных так, что на собеседованиях мне было скучно когда мне давали задачки. Он же позволил изучить математику заново (после отупения в армии) и поступить в магистратуру на Data Science. Используя Anki я с удивлением обнаружил, что повторение очень сильно прокачивает понимание и скорость усвоения нового: гораздо проще усвоить новое понятие, когда можешь связать его с другими. Anki полностью заменил мне конспекты: проходясь по новому материалу я сразу его "нарезаю" на карточки. Этот процесс сам по себе помогает изучать: не поняв материал ты не сможешь создать карточку. Спросите студентов-медиков, и они расскажут вам, что выживают благодаря Anki. Anki это соверешенно другой подход к обучению. Вместо попытки запихнуть в себя весь курс за две недели до экзамена вы накапливаете знания постепенно. Одни понятия опираются на другие. К концу курса у вас такая сеть знаний, что даже если вы забыли частичку, вы можете вывести её из других. Самое крутое? Все знания остаются с вами навсегда.

Я знаю, звучит подозрительно. "Этот трюк изменит вашу жизнь". Но это правда так и больше всего меня удивляет, что об этом не рассказывают в школах. Просто попробуйте Anki в следующий раз когда будете изучать что-то новое, и вы увидите результаты уже за неделю.

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Forgetting_curve
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Spaced_repetition
[3] https://www.gwern.net/Spaced-repetition
[4] https://apps.ankiweb.net/

Заметил, что не первый раз вылезаю за лимит размера поста в телеграме. В связи с этим интерактив

Подписчик заметил, что Борис опять закрепляет, хех

Красиво сделано

Биполярное сияние: то красивое, то стрёмное

Почему бы нам не поиграть в ту самую игру?
Подписчики канала решают, кто студент ВШЭ.

Голосуйте, предугадайте действия других. Если вы выбрали тот вариант с наименьшим числом голосов, то вы победили. Если нет, то вы студент ВШЭ.

Смотрите какая красота.

https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/lnsse0/oc_prime_numbers_plotted_on_polar_coordinates/

# Spaced repetition 2: как делать карты и не забить болт

В прошлом посте я писал про то, что spaced repetition и Anki это магия, которая позволит запоминать лучше, понимать лучше и учиться быстрее. Теперь я расскажу, как именно делать карточки.

Самое важное в том, что использование Anki это привычка. Это работает пока вы регулярно повторяете. Это главный принцип и всё остальное происходит от него. Если бы я дал один совет о том, как делать Anki карты, я бы сказал: делайте так, чтобы не забить.

В прошлом посте я рассказал, что круто выучил алгоритмы с помощью Anki. Вторая часть истории в том, что спустя пару месяцев после того, как я нашел хорошую работу программиста, я забросил Anki. Я думал, что инструмент достиг своей цели, а дальше повторение будет обеспечено мне работой.

Во-первых, это оказалось неправдой. Во-вторых, я не смог вернуться к своим картам. Сотни карт, которые надо пройти, производят очень давящее впечатление. Ещё хуже становится когда заглядываешь в эти карты и тебе даже вопрос непонятен, в голове просто: "Чего???". Снова эта ситуация, когда надо изучать заново. После этого я забросил Anki на ещё более долгое время, и как мог прокрастинировал возвращаться. В конце концов меня это достало и я просто начал делать колоды заново, оставив сотни непройденных карт в прошлом. Лучше начать заново и делать чуть-чуть, чем месяцами собираться сделать ого-го как много и в итоге не сделать ничего. Мой подход, который я опишу ниже, направлен на то, чтобы избежать повторного забрасывания.

# Spaced repetition2: Базовые рекомендации
1. Не добавлять то, что вы не поняли.

Если вы не знаете какой вопрос задать по материалу, скорее всего вы ничего не поняли. Я пробовал делать карточки копируя определения из учебника, по принципу "потом разберусь". Ни разу не сработало.

2. Делать карточки самостоятельно.

Например, если вам нужно запомнить какое-то определение, попробуйте его перефразировать и записать в карточку своими словами. Если вам нужно запомнить формулу, не вставляйте скриншот, вбейте её руками.

Наклепать карточек из скриншотов или копипасты это заманчиво, но здесь главное качество, а не количество. Лучше одна карточка, которую вы понимаете, чем сто бесполезных.

Бывают исключения - если вы учите слова иностранного языка, то лучше скачать готовую колоду и всё.

3. Максимальная конкретика, минимум лишнего.

Анки хорошо работает, когда в карте простой вопрос, и такой же простой ответ. Предельный случай это изучение иностранных слов: слово "cat" на одной стороне, и "кошка" на другой. Кстати Anki был создан именно для изучения языков.

Итак, минимум лишнего. Если вы учите что-то непохожее на языки, типа математики, то в карточки все же требуется помещать больше деталей. Это нормально, но надо всё равно жестко отсекать лишнее.

Вопрос должен быть предельно понятен. Может быть заманчиво сделать себе вопрос с подвохом. Не надо так. В вопросе должно быть явно обозначено, что ожидается в ответе. Вы-через-полгода скажете себе спасибо.

Раньше я делал карточки с вопросом: "Косинусное расстояние". Вот так, и всё. Пару месяцев после создания карточки я ещё помнил, что я имел ввиду, что надо привести формулу, дать определение своими словами и рассказать, где эта штука применяется. Но позже я просто втыкал в вопрос и не знал, чего же я от себя хочу.

Ответ, в отличие от вопроса, не обязательно должен быть коротким. Он должен содержать весь необходимый контекст для ответа на вопрос. Если вы не вспомнили карточку, ответ должен дать вам исчерпывающую информацию, чтобы в следующий раз вы смогли ответить. Не должно быть нужно лезть в учебники.

Мои карты организованы как сеть ассоциаций. Если я не помню что-то, я должен иметь возможность восстановить это из связанных понятий. Примерно как моя память работает. Отсюда вытекают три типа карт.

# Карты-понятия

Карты-понятия содержат главное. Факты, определения, алгоритмы. Примеры вопросов:
* "What is the task of statistical learning?"
* "Что такое метод главных компонент?"
* "Linear models: How can we test if at least one of the predictors is useful in predicting Y?"
* "By approx what year did humans evolve to be anatomically identical to current humans?"

Всё делается ради этих знаний на самом деле.

Пример карточки-понятия: наверняка знакомый вам "эр квадрат". Сверху вопрос, снизу ответ.

Справедливости ради, здесь приведен не весь контекст необходимый для ответа. Например, не указывается, что x это вход модели, а y это выход, и что такое RSE. Чтож, это всегда трейд-офф между полнотой контекста и читабельностью карточки. Я предполагаю, что упущенные вещи я смогу восстановить из контекста.

# Карты-связки

Когда у нас есть два понятия, надо их связать. Отношения между двумя штуками часто дают достаточно информации, чтобы восстановить любое из понятий. Каждый вопрос в картах-связках содержит какое-то отношение, например:
* Что лучше использовать для сравнения двух линейных моделей, R^2 или RSE?
* Чем алгоритм Random Forest отличается от Extra Trees?