Die räumliche Wiederholung basiert auf der Vergessenskurve. Jede Wiederholung pro Tag stärkt die Erinnerung:

Sowohl Anki-Lernkarten als auch SuperMemo verwenden auch das Leitner-System (Box):

(Animation von Zirguezi – CC0.)

Andere Freeware wie Cram oder Quizlet haben diese erweiterten Funktionen nicht. Sie sind eher für das schnelle und schmutzige akademische Spiel. Das Material ist nur für ein oder zwei Semester gedacht. Dann geht es im Wesentlichen im Abgrund verloren.

Dies ist jedoch nicht ganz die gleiche Aufschlüsselung für das Erlernen der korrekten Schreibweise chinesischer Schriftzeichen. Mit der Metapher, dass das Gehirn ein Muskel ist: Es lässt sich beim Schreiben stärker anspannen. Siehe Schreiben stärkt die Rechtschreibung und alphabetische Kodierung stärkt die Phonologie beim Erlernen des Lesens von Chinesisch . Schreiben ist aktiver als Lesen. Je mehr Sinne angesprochen werden, desto besser. SuperMemo und Anki haben Algorithmen, die hauptsächlich darauf basieren , die Informationen zu sehen . (Zugegeben, Anki hat die Funktion, direkt in die Anwendung zu schreiben.)

Am Ende des Tages gibt es immer noch eine Hierarchie, die auf der "Geschichte" des Benutzers mit jedem Element basiert. (Auch leichteres Material oder Material mit weniger Brocken wird stärker, verlängern Sie daher die Zeit bis zur anschließenden Überprüfung.) Das Gedächtnis hat eine natürliche Atrophie. Daran führt (abgesehen von unnormalen Ausnahmen ) kein Weg vorbei. Stellen Sie sich ein normales Gehirn vor, das eine Halbwertszeit hat, eine natürliche Zerfallsrate.

Um Ihnen direkt zu antworten: Es gibt nur wenige Möglichkeiten: Brute Repetition, Spaced Repetition, Chunking und das Leitner-System. Ihre App beinhaltet Wiederholungen mit Chunking. Sie könnten sich von dort aus mit verschiedenen Kombinationen des aktuellen Designs mit räumlicher Wiederholung und dem Leitner-System verbessern. BEARBEITEN: Sie können ein grobes Wiederholungsintervall annähern, dies hängt jedoch davon ab, ob der Benutzer das Arbeitsblatt tatsächlich in einer Sitzung ausfüllt und wie ernsthaft er eine konsistente Übung durchführt.

Darüber hinaus haben verschiedene Benutzer unterschiedliche Verpflichtungen und Neigungen zur Bildung von Gewohnheiten. Das Hinzufügen von Funktionen verbessert die Benutzererfahrung. Beispielsweise ermöglicht eine Tag-Funktion in Anki den Benutzern, nur Karten mit demselben Tag zu studieren. Dies ist beispielsweise nützlich, wenn eine Prüfung mit einem großen Stapel ansteht. Ich empfehle, das Benutzerhandbuch von Anki nach weiteren Ideen zu durchforsten.

Bonus

Ich habe tatsächlich meine eigene Android-App entwickelt, die auf der Verwendung von räumlicher Wiederholung basiert, um sich größere Informationsmengen zu merken (im Gegensatz zu einfachen Karteikarten). Der Abstandseffekt für das Gedächtnis ist ungefähr dreimal so lang (sofort wieder, 3 min, 9 min, 30 min, 90 min usw.). Unnötig zu sagen, dass ich dieses Projekt auf Eis gelegt habe. Allerdings gibt es eine ähnliche App zum Auswendiglernen von Musikstücken . (Ich bin nicht beteiligt, keine Schmiergelder.)

Im Grunde geht es also [für mich] um die Frage, ob es ein Lernmodell gibt, das sich an der Struktur und Verwendung der chinesischen Schrift orientiert.

Die Antwort ist ja, siehe zum Beispiel Loach & Wang (2016) :

Die Frage, die wir uns stellen, ist die optimale Reihenfolge, in der chinesische Schriftzeichen gelernt werden sollten.

Es gibt zwei Reihenfolgen, die intuitiv sinnvoll sind: in der Reihenfolge der Nutzungshäufigkeit, von hoch nach niedrig, und in der Reihenfolge der Netzwerkhierarchie, beginnend mit Primitives und dem Aufbau zusammengesetzter Zeichen unter Verwendung bereits erlernter Komponenten. Die erste davon folgt direkt aus dem Ziel des Lernenden, aber die zweite verdient eine weitere Diskussion. Allgemein folgt die Erwünschtheit des Erlernens von Zeichen in hierarchischer Ordnung aus einem breiten Prinzip der menschlichen Kognition, dass die Beherrschung eines komplexen Systems auf der Beherrschung der relevanten Merkmale seiner Teilkomponenten beruht [14, 15]. Dies gilt für chinesische Schriftzeichen, wenn man davon ausgeht, dass es produktiv ist, sie als ein komplexes System zu behandeln und nicht als eine Reihe nicht zusammenhängender Symbole, die auswendig gelernt werden müssen. Eine Reihe von experimentellen Studien zeigt, dass diese Annahme gültig ist. Sie zeigen, dass das orthografische Bewusstsein von entscheidender Bedeutung für erfahrene muttersprachliche Leser und beim Lesenlernen sowohl für chinesische Kinder als auch für Zweitsprachenlerner ist [16–22]. Diese zeigen auch, dass ein orthografisches Bewusstsein vorhanden ist, unabhängig davon, ob es explizit gelehrt wird oder nicht, und dass das Ausmaß des Bewusstseins bei den Lernenden mit der Leistung korreliert [23]. Wir erachten das Erlernen von Schriftzeichen in einer hierarchischen Reihenfolge als wünschenswert, da wir daraus schließen, dass eine Lernreihenfolge, die explizit orthografische Prinzipien widerspiegelt, eher ein genaues und produktives orthografisches Bewusstsein bei den Schülern erzeugt. bei den Lernenden, dass das Ausmaß des Bewusstseins mit der Leistung korreliert [23]. Wir erachten das Erlernen von Schriftzeichen in einer hierarchischen Reihenfolge als wünschenswert, da wir daraus schließen, dass eine Lernreihenfolge, die explizit orthografische Prinzipien widerspiegelt, eher ein genaues und produktives orthografisches Bewusstsein bei den Schülern erzeugt. bei den Lernenden, dass das Ausmaß des Bewusstseins mit der Leistung korreliert [23]. Wir erachten das Erlernen von Schriftzeichen in einer hierarchischen Reihenfolge als wünschenswert, da wir daraus schließen, dass eine Lernreihenfolge, die explizit orthografische Prinzipien widerspiegelt, eher ein genaues und produktives orthografisches Bewusstsein bei den Schülern erzeugt.

Es besteht jedoch zwangsläufig eine Spannung zwischen dem Lernen durch Verwendungshäufigkeit und dem Lernen durch Hierarchie, da die Häufigkeit nur schwach mit der Charakterkomplexität korreliert. [...] Das Lernen von Zeichen in der Reihenfolge ihrer Häufigkeit würde daher oft bedeuten, Zeichen zu lernen, bevor ihre Komponenten gelernt wurden, während das Lernen in der Reihenfolge der Hierarchie oft bedeuten würde, seltenere Zeichen vor häufigeren zu lernen.

Beim Entwerfen einer Lernreihenfolge kann man entweder die Extreme der Häufigkeit oder der Hierarchie wählen oder versuchen, ein Gleichgewicht zwischen ihnen zu finden, bei dem einige gemeinsame Zeichen vor ihren Komponenten gelernt werden. Ein früherer Ansatz, der nach einem solchen Gleichgewicht suchte, war ein auf der Netzwerktheorie basierender Ansatz von Yan et al. [24]. Sie zeigten, dass eine algorithmisch optimierte, ausgewogene Ordnung wesentlich effizienter sein kann als eine, die der Frequenz folgt. [...]

Die Spannung zwischen Häufigkeit und Hierarchie ist ein dominanter Aspekt bei der Bestimmung der Lernreihenfolge, aber nicht der einzige. Es ist auch bekannt, dass kleinräumige Zeichen-zu-Zeichen-Muster wichtig sind, insbesondere zur Förderung des orthografischen Bewusstseins [25–27]. Muster können ausgewählt werden, um die Logik der Zeichenkonstruktion zu betonen, indem Komponenten direkt vor ihren Verbindungen eingeführt werden, oder um die funktionelle Rolle von Komponenten zu betonen, indem ihre Verbindungen in Sätzen präsentiert werden. Diese Muster finden sich häufig in von Menschen kuratierten Bestellungen und insbesondere in Büchern zum Erlernen chinesischer Schriftzeichen (z. B. von Heisig und Richardson [28, 29]). Sie verkörpern fundierte pädagogische Prinzipien, die im Sinne der Variationstheorie von Marton verstanden werden können [30–33]. [...]

Unser Algorithmus basiert auf der grundlegenden Annahme, dass hierarchische Ordnungen der pädagogisch wünschenswerte Weg sind, um die Nutzungshäufigkeit zu akkumulieren, und wir suchen in dieser Teilmenge von Ordnungen nach der effizientesten. Der Algorithmus wird unter Verwendung des konzeptionellen Rahmens der Netzwerktheorie implementiert, innerhalb dessen wir das Netzwerk chinesischer Schriftzeichen als gerichteten analytischen Graphen begreifen [34]. Die Knoten im Diagramm stellen Zeichen dar und die Kanten stellen die strukturellen Beziehungen zwischen ihnen dar. Wir entwickeln ein Maß für die Knotenzentralität, das die Verwendungshäufigkeit jedes Zeichens mit dem Aufwand in Beziehung setzt, der erforderlich ist, um es zu lernen, und ordnen die Zeichen anhand dieses Maßes, um eine erste Annäherung an die optimale Lernreihenfolge bereitzustellen. Wir sortieren diese Liste dann in eine topologische (hierarchische) Reihenfolge unter Verwendung eines Algorithmus, der dafür ausgelegt ist, die Startreihenfolge minimal zu stören.

Betrachtet man jedoch den Abschnitt zur quantitativen Bewertung dieses Papiers, so ist die frühere Arbeit von Yan et. al scheint jedoch "gut genug" zu sein, und es könnte weniger funktionieren, es zu implementieren. Ich weiß nicht, ob beides für Ihre Anwendung geeignet ist oder nicht, da Sie es möglicherweise von Grund auf neu entwerfen müssen. (Achten Sie auch darauf, dass ich selbst nicht auf Chinesisch schreiben kann.)