Spaced-Repetition-Algorithmen erklärt
Ein tiefgehender Einblick in FSRS, SM-2 und Leitner — die Algorithmen hinter modernen Karteikarten-Apps. Erfahre, wie jeder funktioniert und welche Apps (Anki, RemNote, StudyGlen, Brainscape) sie am besten umsetzen.
1885 entdeckte Hermann Ebbinghaus, dass wir 70 % neuer Informationen innerhalb von 24 Stunden vergessen — es sei denn, wir wiederholen in wissenschaftlich optimierten Abständen. Spaced Repetition ist heute die evidenzbasierte Lernmethode Nr. 1, aber der Algorithmus macht den Unterschied: FSRS kann bei gleicher Behaltensrate 20–30 % weniger Wiederholungen planen als SM-2. Wir erklären, wie jeder Algorithmus funktioniert und welche Karteikarten-Apps sie einsetzen.
Warum der Algorithmus hinter Ihren Karteikarten eine Rolle spielt
Spaced Repetition funktioniert, indem Ihnen eine Karteikarte genau dann gezeigt wird, bevor Sie sie voraussichtlich vergessen. Das "genau davor" ist das ganze Spiel — und darüber entscheidet ein Algorithmus.
Den Großteil der digitalen Geschichte der Spaced Repetition war dieser Algorithmus SM-2 (SuperMemo 2), eine Formel, die Piotr Wożniak 1987 veröffentlichte. Sie trieb das ursprüngliche SuperMemo an, jeden Anki-Nutzer vor 2023, und ist noch immer der Standard-Scheduler in RemNote. SM-2 ist praxiserprobt — aber auch starr: Jeder Lernende erhält dieselben Planungskurven, unabhängig davon, wie sich die eigene Gedächtnisleistung verhält.
2022 änderte ein Open-Source-Projekt namens FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) das. FSRS passt ein statistisches Modell an Ihren tatsächlichen Wiederholungsverlauf an und plant jede Karte anhand der vorhergesagten Erinnerungswahrscheinlichkeit. Benchmarks auf über 500 Millionen Anki-Wiederholungen zeigen, dass FSRS für dieselbe Behaltensquote 20-30% weniger Wiederholungen benötigt als SM-2. Anki übernahm FSRS in Version 23.10 (November 2023) als Standard-Scheduler.
Diese Anleitung erklärt, wie FSRS, SM-2 und das klassische Leitner-Kartensystem funktionieren — und welche Karteikarten-Apps sie jeweils implementieren. Wenn Sie 2026 ein Lerntool auswählen, ist der Algorithmus der größte Unterschied.
FSRS — der Free Spaced Repetition Scheduler
FSRS ist ein moderner, quelloffener Planungsalgorithmus, der seit 2022 von Jarrett Ye und der open-spaced-repetition-Community entwickelt wird. Er wurde entwickelt, um SM-2 in Genauigkeit und Effizienz zu übertreffen, indem er das Gedächtnis als statistisches Modell behandelt, das sich an jeden einzelnen Lernenden anpasst. Anki, RemNote und StudyGlen implementieren ihn heute.
Wie FSRS funktioniert — das DSR-Gedächtnismodell
FSRS modelliert das Gedächtnis einer einzelnen Karteikarte mit drei Werten, die nach jeder Wiederholung aktualisiert werden:
- Schwierigkeit (D): Wie schwer eine bestimmte Karte für Sie ist. Bereich 1-10. Kalibriert danach, ob Sie Nochmal, Schwer, Gut oder Einfach drücken.
- Stabilität (S): Wie viele Tage es dauert, bis Ihre Wahrscheinlichkeit, diese Karte zu erinnern, auf Ihr Behaltensziel (Standard 90%) sinkt. Wächst nach korrekten Wiederholungen, setzt sich nach Fehlern zurück.
- Abrufbarkeit (R): Ihre vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, diese Karte gerade jetzt zu erinnern — eine Funktion von D, S und den Tagen seit Ihrer letzten Wiederholung.
Mit diesen drei Werten beantwortet FSRS für jede Karte eine Frage: Angesichts Ihres Behaltensziels, was ist der späteste Moment, zu dem ich diese Wiederholung planen kann und trotzdem erwarten darf, dass Sie sich erinnern?
Was FSRS von SM-2 unterscheidet
SM-2 verwendet feste Multiplikatoren — alle erhalten dieselben Intervallwachstumskurven ab Werk. FSRS passt Ihre persönlichen Parameter per Gradientenabstieg an Ihren tatsächlichen Wiederholungsverlauf an, typischerweise nach ~1.000 Wiederholungen. Nach dem Training berücksichtigt es, welche Kartentypen Sie schwerer finden, wie schnell Sie vergessen und wie Fehler die langfristige Stabilität beeinflussen.
Sie setzen außerdem ein Ziel für die "Gewünschte Retention" — meist zwischen 0,80 und 0,97, die meisten Nutzer landen bei 0,85-0,90. Höhere Retention bedeutet mehr Wiederholungen; niedrigere weniger. SM-2 hat keine entsprechende Stellschraube.
Welche Karteikarten-Apps FSRS nutzen
- Anki: Standard-Scheduler seit v23.10 (November 2023) auf Desktop, AnkiDroid und AnkiMobile. SM-2 bleibt als Alternative verfügbar.
- RemNote: Verfügbar als optionaler Scheduler neben SM-2.
- StudyGlen: Standardalgorithmus für alle KI-generierten Karteikarten-Decks — keine manuelle Konfiguration nötig.
Wann FSRS klar gewinnt
Große Decks (2.000+ Karten), langfristige Behaltensziele und heterogene Schwierigkeit (manche Karten leicht, andere schwer). Je mehr Wiederholungsdaten Sie sammeln, desto deutlicher übertrifft FSRS SM-2.
Wann FSRS keinen Unterschied macht
Unter ~1.000 Wiederholungen kann FSRS noch kein aussagekräftiges persönliches Modell anpassen — es greift auf Standardparameter zurück und performt ähnlich wie SM-2. Für gelegentliches Lernen oder kurzfristiges Büffeln ist die Algorithmus-Wahl weitgehend kosmetisch.
SM-2 — Ankis klassischer Algorithmus
SM-2 wurde 1987 von Piotr Wożniak als Teil von SuperMemo veröffentlicht — der ersten kommerziellen Spaced-Repetition-Anwendung. Er trieb Ankis Standard-Scheduler vom Launch 2006 bis Ende 2023 an und ist noch immer der Standard in RemNote. Vier Jahrzehnte Einsatz in der Praxis haben ihn zur Referenzgröße gemacht, mit der jeder andere SRS-Algorithmus verglichen wird.
Wie SM-2 funktioniert
SM-2 führt pro Karte zwei Zahlen:
- Ease-Faktor (EF): Ein Multiplikator, initialisiert mit 2,5, der steuert, wie schnell Intervalle wachsen.
- Intervall: Tage zwischen Wiederholungen.
Nach jeder Wiederholung:
- Wenn Sie die Karte nicht wussten, setzen Sie das Intervall auf 1 Tag zurück und behalten EF.
- Wenn Sie sie wussten, multiplizieren Sie das aktuelle Intervall mit EF (EF leicht anheben für Einfach, leicht senken für Schwer).
Eine typische SM-2-Kartenfolge könnte lauten: 1 Tag → bestanden → 6 Tage → bestanden → 15 Tage → bestanden → 37 Tage → bestanden → 92 Tage...
Stärken
SM-2 ist einfach, transparent und braucht keine Trainingsdaten. Er funktioniert ab der ersten Wiederholung. Sein Verhalten ist von Hand vorhersagbar — Sie können den EF und das Intervall einer Karte ansehen und genau erklären, warum sie so geplant wurde, wie sie es wurde. 35+ Jahre Praxisnutzung haben ihn zur sichersten Standardwahl für jedes SRS gemacht.
Grenzen
Die Multiplikatoren von SM-2 sind universell — der Algorithmus passt sich nicht an einzelne Lernende an. Wenn Ihr Gedächtnis für geografische Fakten schneller verblasst als für Gleichungen, behandelt SM-2 beides gleich. Er hat außerdem kein explizites Behaltensziel: Sie können keine 95% Retention verlangen statt der impliziten ~85%, die die Multiplikatoren erzeugen.
Welche Apps SM-2 nutzen
- Anki: Verfügbar als Alternativ-Scheduler. War Standard, bis v23.10 auf FSRS umgestellt hat.
- RemNote: Standard-Scheduler.
- SuperMemo: Piotr Wożniaks ursprüngliche App. Noch immer aktiv weiterentwickelt — das moderne SuperMemo nutzt SM-18, einen Nachfolger von SM-2.
Das Leitner-System — Spaced Repetition auf Papier
Das Leitner-System, 1972 vom deutschen Wissenschaftsjournalisten Sebastian Leitner erfunden, geht jedem digitalen SRS-Algorithmus voraus. Es ist eine Methode mit physischen Karten, die die ganze Kategorie inspiriert hat — und es lohnt sich zu verstehen, weil einige Apps (darunter Quizlets Learn-Modus) noch immer eine vereinfachte Version davon verwenden.
Wie Leitner funktioniert
Sie haben eine Reihe nummerierter Boxen (klassisch 5). Alle neuen Karten starten in Box 1.
- • Richtige Antwort — verschieben Sie die Karte in die nächsthöhere Box.
- • Falsche Antwort — schicken Sie die Karte zurück in Box 1.
Jede Box hat ihre eigene Wiederholungsfrequenz: Box 1 jeden Tag, Box 2 jeden zweiten Tag, Box 3 jeden vierten Tag und so weiter. Karten, die Sie konstant erinnern, wandern in höhere Boxen; Karten, die Sie vergessen, werden in häufige Wiederholung zurückgezogen.
Stärken und Grenzen
Leitner ist das einfachst mögliche SRS — es braucht keine Mathematik und funktioniert mit Papierkarten und einem Schuhkarton. Seine Planung ist weit gröber als die von SM-2 oder FSRS, und die Intervalle passen sich weder an das individuelle Gedächtnis noch an die Kartenschwere an. Für kurzfristiges Lernen oder Lernumgebungen, die digitale Werkzeuge ablehnen, ist es weiterhin in Ordnung. Für die meisten modernen Anwendungen plant jedes digitale SRS mit SM-2 — und insbesondere mit FSRS — Wiederholungen effizienter.
FSRS vs SM-2: Welcher Algorithmus performt besser?
Das Anki-Team hat Benchmarks auf über 500 Millionen Wiederholungslogs durchgeführt und FSRS mit SM-2 verglichen. Kernergebnis: Für dieselbe Behaltensquote benötigt FSRS ungefähr 20-30% weniger Wiederholungen. Bei einem Deck mit 2.000 Karten und täglichen Wiederholungen sind das pro Woche eingesparte Stunden.
Wo FSRS klar gewinnt
- Langfristige Retention (Intervalle von 30+ Tagen): Die adaptive Stabilitätsverfolgung von FSRS plant lange Intervalle genauer als die festen Multiplikatoren von SM-2.
- Decks mit gemischter Schwierigkeit: FSRS lernt die Schwierigkeit pro Karte; die universellen Multiplikatoren von SM-2 überplanen leichte Karten und unterplanen schwere.
- Nutzer mit 1.000+ Wiederholungen: FSRS braucht Trainingsdaten zur Personalisierung. Sobald es sie hat, vergrößert sich der Abstand zu SM-2 mit jeder weiteren Wiederholung.
Wo SM-2 noch mithält
- Kleine Decks (unter 500 Karten): FSRS kann noch kein persönliches Modell anpassen; die Standardwerte von SM-2 sind konkurrenzfähig.
- Neue Lernende: SM-2 funktioniert ab Tag eins ohne Setup. FSRS mit Standardparametern ist ebenfalls in Ordnung, aber der tatsächliche Vorteil zeigt sich erst, wenn Sie Daten gesammelt haben.
- Interpretierbarkeit: Die Planung von SM-2 ist aus (EF, Intervall) vorhersagbar. Das angepasste Modell von FSRS ist effektiv ein kleines neuronales Netz — von Hand schwerer nachvollziehbar.
Wenn Ihre Karteikarten-App FSRS anbietet, aktivieren Sie es. Für die meisten Nutzer ist die 20-30%-Reduktion der Wiederholungen der größte verfügbare ergonomische Gewinn — deshalb hat das Anki-Team es in v23.10 zum Standard gemacht. Die einzigen Gründe, bei SM-2 zu bleiben, sind ein sehr kleines Deck, ein dünner Wiederholungsverlauf oder eine Migration mitten im Deck, die Sie nicht neu optimieren möchten.
Welchen Algorithmus sollten Sie verwenden?
Ein schneller Entscheidungsrahmen:
- 1.
Großes Deck (1.000+ Karten) und langfristiges Behaltensziel → FSRS. Anki, RemNote oder StudyGlen implementieren ihn alle.
- 2.
Kleines Deck und kurzfristiges Lernen (eine Prüfung, ein Sprach-Reisewörterbuch) → jeder Algorithmus reicht, auch einfaches Leitner. Machen Sie es nicht komplizierter.
- 3.
Sie möchten null Setup plus KI-generierte Karten → StudyGlen (FSRS standardmäßig, KI generiert Karten aus PDFs, Notizen oder Bildern).
- 4.
Sie möchten maximale Kontrolle plus Zugriff auf Community-Decks → Anki (FSRS Standard seit v23.10, SM-2 als Alternative verfügbar).
- 5.
Sie machen lange Notizen und möchten Karteikarten integriert → RemNote (SM-2 Standard, FSRS verfügbar).
- 6.
Sie möchten von Experten kuratierte Kartensets mit einer einfachen, konfidenzbasierten Wiederholung → Brainscape (nutzt CBR, einen proprietären Nicht-FSRS-Scheduler).
- 7.
Sie brauchen die größte bestehende Karteikarten-Bibliothek und benötigen kein echtes SRS → Quizlet (Leitner-artig, kein echtes SRS).
Für die meisten Studierenden 2026 ist eine FSRS-gestützte App die richtige Standardwahl. Der Algorithmus hat SM-2 aus gutem Grund als Stand der Technik abgelöst — und die Infrastruktur, um ihn zu trainieren, ist inzwischen in jedem großen Karteikarten-Tool eingebaut.
Apps, die diese Algorithmen implementieren
Hier sind die fünf Karteikarten-Apps, die am häufigsten für Spaced Repetition verwendet werden, gruppiert nach dem Algorithmus, den sie unter der Haube laufen lassen. Die Urteile und Vor-/Nachteile unten helfen Ihnen beim Vergleich — aber falls Sie sich noch zwischen Algorithmen entscheiden, gehen Sie zurück zum Abschnitt Welchen Algorithmus sollten Sie verwenden.
Pros
- FSRS-Algorithmus passt sich deinen persönlichen Gedächtnismustern für optimale Wiederholungszeiten an
- KI generiert Karteikarten aus PDF, Text und Bildeingabe (keine manuelle Kartenerstellung nötig)
- Stelle deine Ziel-Behaltensrate ein und FSRS plant Wiederholungen mathematisch
- Generiert auch Quizze, Lern-Comics und Live-Quiz-Sessions
- 37 Sprachen mit automatischer Erkennung
- Kostenloses Kontingent mit Credit-basierter Preisgestaltung (kein Abo)
- KI-generierte Lernbilder auf Karteikarten als visuelle Gedächtnisstütze
Cons
- Neuere Plattform, wachsende Community
- Noch keine mobile App (responsive Web-basiert)
- Keine vorgefertigte geteilte Deck-Bibliothek
Pros
- Kostenlos und Open Source (Desktop und Android)
- Unterstützt sowohl FSRS als auch SM-2 (FSRS ist Standard für neue Nutzer)
- Hochgradig anpassbare Kartenvorlagen, Notizentypen und Planungsparameter
- Riesige Community mit Tausenden geteilter Decks (AnKing für Medizin usw.)
- Funktioniert vollständig offline auf allen Plattformen
- Leistungsstarkes Addon-Ökosystem erweitert die Funktionalität
Cons
- Steile Lernkurve — einschüchternd für Anfänger
- Keine integrierte KI-Kartenerstellung (erfordert manuelles Erstellen oder Addons)
- iOS-App kostet 24,99 $ (einmalig)
- Veraltetes Oberflächendesign
Pros
- Confidence-Based Repetition (CBR) passt die Wiederholungshäufigkeit an dein selbstbewertetes Vertrauen an (Skala 1–5)
- Großer Marktplatz zertifizierter, von Experten erstellter Karteikarten-Klassen
- Ausgereiftes natives Mobilerlebnis (iOS und Android)
- Detaillierte Fortschrittsverfolgung und Analyse-Dashboard
- Lehrer- und Unterrichtstools integriert
Cons
- Keine KI-Kartenerstellung aus hochgeladenem Inhalt
- CBR ist proprietär — weniger transparent und wissenschaftlich fundiert als FSRS
- Pro-Abo für vollen Bibliothekszugang erforderlich (9,99 $/Monat)
- Eingeschränkte Kartenanpassung im Vergleich zu Anki
Pros
- SM-2 Spaced Repetition direkt in den Notizen-Workflow integriert
- KI generiert automatisch Karteikarten aus deinen Notizen
- Bidirektionale Verlinkung erstellt einen Wissensgraphen vernetzter Konzepte
- PDF-Annotation und -Import für Lernmaterialien
- Kombiniert Notizenaufnahme, Karteikarten und Wiederholung in einem Arbeitsbereich
Cons
- SM-2-Algorithmus ist weniger effizient als FSRS (benötigt ~20–30 % mehr Wiederholungen für gleiche Behaltensrate)
- Steilere Lernkurve als eine einfache Karteikarten-App
- Kostenloses Kontingent beschränkt KI-Funktionen und Speicherplatz
- Kleinere Community und weniger vorgefertigte Decks als Anki
Pros
- Riesige Bibliothek mit über 800 Mio. nutzer-erstellten Karteikarten-Sets
- Magic Notes KI wandelt Notizen in Karteikarten um
- Ausgereiftes Mobilerlebnis mit Offline-Zugang
- Mehrere Lernmodi (Lernen, Test, Zuordnungsspiel)
- Vertraute Oberfläche mit einfachem Einstieg
Cons
- Kein echter Spaced-Repetition-Algorithmus — nutzt einfaches Leitner-Karteikasten-System
- KI-Funktionen erfordern Quizlet Plus-Abo (7,99 $/Monat)
- Werbung im kostenlosen Kontingent
- Optimiert für kurzfristiges Pauken, nicht Langzeitbehalten
- Keine Bild-OCR-Eingabe
Funktionsvergleichstabelle
| Funktion | StudyGlen | Anki | Brainscape | RemNote | Quizlet |
|---|---|---|---|---|---|
| SR-Algorithmus | FSRS | FSRS/SM-2 | CBR | SM-2 | Einfach |
| KI-Kartenerstellung | Ja | Addons | Nein | Ja | Ja |
| PDF-Upload | Ja | Addons | Nein | Ja | Nein |
| Kartentypen | Einfach, Lückentext, Bild | Einfach, Lückentext, Benutzerdefiniert | Nur einfach | Einfach, Lückentext | Einfach, Diagramm |
| Wiederholungsstatistik | Ja | Ja | Ja | Eingeschränkt | Eingeschränkt |
| Kostenloses Kontingent | Kostenlos | Kostenlos | Eingeschränkt | Eingeschränkt | Mit Werbung |
| Mobile App | Nein | Ja | Ja | Ja | Ja |
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Häufig gestellte Fragen
FSRS steht für Free Spaced Repetition Scheduler. Es ist ein quelloffener Spaced-Repetition-Algorithmus, der seit 2022 von Jarrett Ye und der open-spaced-repetition-Community entwickelt wird. Anki hat ihn in Version 23.10 (November 2023) als Standard-Scheduler übernommen und SM-2 abgelöst.
FSRS modelliert das Gedächtnis jeder Karteikarte mit drei Werten: Schwierigkeit (wie schwer die Karte für Sie ist), Stabilität (wie viele Tage, bis Ihre Erinnerungswahrscheinlichkeit auf Ihr Behaltensziel fällt) und Abrufbarkeit (Ihre aktuelle vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, die Karte zu erinnern). Nach jeder Wiederholung aktualisiert FSRS diese Werte und plant die nächste Wiederholung zum optimalen Zeitpunkt, um Ihre Ziel-Behaltensquote zu treffen. Nach etwa 1.000 Wiederholungen kann es per Gradientenabstieg personalisierte Parameter an Ihre spezifischen Gedächtnismuster anpassen.
SM-2, 1987 von Piotr Wożniak veröffentlicht, verwendet feste Multiplikatoren, um Intervalle je nach Ihrer Bewertung jeder Wiederholung zu verlängern. FSRS, 2022 veröffentlicht, passt ein statistisches Modell an Ihren Wiederholungsverlauf an und plant jede Karte anhand der vorhergesagten Erinnerungswahrscheinlichkeit. Benchmarks auf 500+ Millionen Anki-Wiederholungen zeigen, dass FSRS ungefähr 20-30% weniger Wiederholungen als SM-2 für dieselbe Behaltensquote benötigt, weil es sich an einzelne Lernende und die Schwierigkeit auf Kartenebene anpasst. SM-2 ist einfacher und benötigt keine Trainingsdaten; FSRS ist genauer, sobald es genug Wiederholungsverlauf zum Personalisieren hat.
Für nahezu jede moderne digitale Anwendung: ja. Das Leitner-Karteikasten-System (1972) verwendet feste Intervalle zwischen Boxen (etwa 1 Tag, 2 Tage, 4 Tage), die sich weder an das individuelle Gedächtnis noch an die Schwierigkeit auf Kartenebene anpassen. FSRS berechnet die Intervalllänge dynamisch aus Ihrem Wiederholungsverlauf und zielt explizit auf eine von Ihnen gewählte Behaltensquote. Leitner ist weiterhin für Papier-Karteikarten oder die einfachsten Apps in Ordnung, aber jedes SRS, das FSRS — oder auch SM-2 — ausführt, plant Wiederholungen effizienter.
Laut den Anki-Maintainern genügt es, 3-4 Mal pro Jahr neu zu optimieren, sobald Ihr Deck 1.000+ Wiederholungen hat. Häufigere Neuoptimierung (zum Beispiel wöchentlich) bringt vernachlässigbare Verbesserungen und lohnt die Zeit nicht. Ein guter Auslöser ist, wenn sich Ihre insgesamt wiederholten Karten ungefähr verdoppelt haben.
Anki (Standard seit v23.10), RemNote (als Alternative zu SM-2) und StudyGlen (Standard für KI-generierte Karteikarten) unterstützen FSRS nativ. Der Algorithmus selbst ist Open Source — MIT-licensed Implementierungen in Python und Rust liegen in der open-spaced-repetition-Organisation auf GitHub — daher ist damit zu rechnen, dass im Lauf der Zeit weitere Apps ihn übernehmen.
FSRS benötigt Wiederholungsdaten, um ein personalisiertes Modell anzupassen. Unter etwa 1.000 Wiederholungen greift es auf Standardparameter zurück und verhält sich ähnlich wie SM-2, sodass Sie die 20-30%-Reduktion der Wiederholungen noch nicht sehen werden. Allerdings gibt es keinen Nachteil, FSRS früh zu aktivieren: Anki tut das inzwischen automatisch, und die personalisierten Genauigkeitsgewinne setzen ein, sobald Sie genug Wiederholungsverlauf gesammelt haben.
Das hängt von der Ziel-App ab. StudyGlen akzeptiert .apkg- und .colpkg-Uploads direkt und kann deinen Anki-SM-2-Scheduling-Stand — Intervalle, Ease, Lapses — opt-in in FSRS konvertieren, sodass bereits gelernte Karten nicht auf Tag null zurückgesetzt werden. Die meisten anderen Tools akzeptieren .apkg entweder gar nicht oder behandeln importierte Karten als neu und verlieren deine Wiederholungshistorie. Wenn dir das Bewahren jahrelanger Anki-Planung wichtig ist, prüfe vor der Migration, ob die Ziel-App explizit die SM-2-→-FSRS-Konvertierung unterstützt. Die kostenlose Stufe von StudyGlen umfasst 5 Importe pro Tag; Credit-Pakete schalten unbegrenzte Importe frei.
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