ABC  |  Wskazówki  |  Omówienia  |  Informacje techniczne  |  Słownictwo  |  Pomoc techniczna
Help : Spis treści : Informacje techniczne : Menu główne : Statistics : Analysis
Analiza procesu nauki

Okno dialogowe, które ukazuje się po wybraniu opcji Tools : Statistics : Analysis (analiza) z głównego menu zapewnia dostęp do macierzy i wykresów ilustrujących aktualny stan procesu nauki bieżąco otwartej kolekcji. Choć część z nich nadaje się do interpretacji nawet bez zrozumienia Algorytmu SM-8, to jednak zdecydowana większość wymaga ogólnej wiedzy o sposobie obliczania przez SuperMemo optymalnych odstępów między potwórkami.
Okno dialogowe Analysis zawiera następujące karty:

Distributions (rozkłady)

Interval distribution (rozkład przedziałów) - rozkład przedziałów między powtórkami w bieżącej kolekcji

A-Factor distribution (rozkład współczynników A) - rozkład współczynników A w danej kolekcji (zauważmy, że sam rozkład nie jest wykorzystywany w Algorytmie SM-8, a jest zaledwie wynikiem jego działania)

Repetitions distribution (rozkład powtórek) - rozkład liczby powtórek w danej kolekcji (brane pod uwagę są tylko elementy zapamiętane, tj. nie istnieje kategoria odpowiadająca zerowej liczbie powtórek)

Lapses distribution (rozkład zapomnień) - rozkład ilości zapomnień elementów w kolekcji (dotyczy tylko elementów zapamiętanych)

Curves (krzywe) - dla potrzeb obliczania macierzy RF wykreślanych jest niezależnie czterysta krzywych zapominania. Krzywe te odpowiadają dwudziestu kategoriom liczby powtórek pomnożonym przez dwadzieścia kategorii współczynnika A (zauważmy, że dla pierwszej powtórki kolumny macierzy RF są opisane liczbą zapomnień, a nie współczynnikiem A). Wyświetlenie interesującej nas krzywej jest możliwe przez wybór odpowiedniej kombinacji zakładek u dołu okna. Oś pozioma przedstawia czas wyrażony: (1) współczynnikiem U, czyli stosunkiem długości kolejnych przedziałów między powtórkami lub (2) w dniach (tylko w przypadku pierwszej powtórki). Na osi pionowej przedstawiona jest retencja wiedzy w procentach.
Kółka w kolorze niebieskim oznaczają powtórki (im większe koło, tym większa jest liczba powtórek). Czerwona krzywa odpowiada najlepiej pasującej krzywej zapominania uzyskanej przez regresję wykładniczą (ang. exponential regression).
Piozioma linia w kolorze zielonym przedstawia żądany ułamek zapomnień, a linia pionowa w tym samym kolorze oznacza moment, w którym przybliżona krzywa zapominania przecina linię żądanego ułamka zapomnień. Moment ten decyduje o wartości odpowiedniego współczynnika R. Wartości współczynników O i R są wyświetlone u góry wykresu. Obok nich widoczna jest liczba przypadków (Cases) użytych do jego sporządzenia.
Zauważmy, że na początku procesu nauki nie istnieje historia powtórek i brak jest danych, które mogłyby być użyte do obliczenia współczynników R. Z tego powodu, początkowa wartość macierzy RF jest oparta na modelu pamięci dra Woźniaka i odpowiada parametrom określającym ucznia usytuowanego poniżej przeciętnej (model pamięci przeciętnego ucznia nie jest wykorzystywany, ponieważ dostosowywanie się macierzy "w górę", gdy punktem wyjścia są parametry gorszego ucznia przebiega szybciej niż dostosowywanie w kierunku przeciwnym).

Graphs (wykresy)

G-FI graph - wykres G-FI przedstawia zależność między oczekiwanym ułamkiem zapomnień a oceną uzyskiwaną w czasie powtórek. Można sobie wyobrazić, że wykres krzywej zapominania mógłby przedstawiać na swojej osi pionowej średnią ocenę zamiast retencji. Skorelowanie tej oceny z ułamkiem zapomnień (który wynosi 100%-retencja) daje wykres G-FI.

G-AF graph - wykres G-AF przedstawia korelację między pierwszą oceną uzyskaną przy powtórce jednostki a ostatecznym oszacowaniem wartości jej współczynnika A.

First interval graph (wykres pierwszego przedziału) - długość przedziału po pierwszej powtórce zależy od liczby zapomnień danej jednostki. Zauważmy, że pierwsza powtórka może oznaczać także pierwszą powtórkę po zapomnieniu jednostki. Innymi słowy, jednostka, która została powtórzona dwukrotnie, a za trzecim razem zapomniana, będzie miała liczbę powtórek równą jeden (a nie trzy). Wykres First interval przedstawia krzywą regresji wykładniczej (ang. exponential regression), która przybliża długość pierwszego przedziału dla różnej liczby zapomnień (włącznie z kategorią zerowej liczby zapomnień, która odnosi się do nowo zapamiętanych jednostek).

Matrices (macierze)

O-Factor matrix - macierz optymalnych współczynników indeksowana numerem powtórki oraz współczynnikiem A (w przypadku pierwszej powtórki, współczynnik A jest zastąpiony liczbą zapomnień)

R-Factor matrix - macierz współczynników retencji

Cases matrix - macierz przypadków powtórek użytych do obliczenia odpowiednich wpisów w macierzy RF (dwukrotne kliknięcie pola macierzy powoduje wyświetlenie wykresu odpowiedniej krzywej zapominania). Macierz Cases może być modyfikowana ręcznie.

Optimal intervals - macierz optymalnych przedziałów wyprowadzonych z macierzy OF

D-Factor vector - wektor wartości współczynnika D dla różnych wartości współczynnika A (also repetition cases used in computing particular D-Factors) [???]

3-D Graphs - (trójwymiarowe wykresy obrazujące zmiany w macierzach OF, RF i Cases)

Approximations (przybliżenia) - dwadzieścia krzywych regresji potęgowej (ang. power approximation curves) obrazujących obniżanie się współczynnika R wzdłuż kolumn macierzy RF. Dla każdego współczynnika A, przy rosnącej liczbie powtórek, wartość współczynnika R spada (przynajmniej teoretycznie). Przebieg tego spadku ilustruje regresja potęgowa (ang. power regression) o stałym współczynniku zaniku (ang. decay constant) zwanym tutaj współczynnikiem D. Po wybraniu odpowiedniej wartości współczynnika A u dołu wykresu, wyświetlona zostaje krzywa przybliżająca przebieg wartości współczynnika R. Wartości na osi poziomej odpowiadają liczbie powtórek. U góry wykresu widoczna jest wartość współczynnika D. Niebieska linia łamana przedstawia współczynniki R wyprowadzone z danych uzyskanych przy powtórkach. Czerwona krzywa obrazuje przybliżenie współczynnika R funkcją potęgową z punktem stałym (ang. fixed-point power approximation) (punkt ustalony dla powtórki o numerze 2 wynika stąd, że w tym przypadku współczynnik R jest równy współczynnikowi A). Zielona krzywa obrazuje przybliżenie współczynnika R funkcją potęgową z punktem stałym pobrane z macierzy OF. Jest to równoważne zastąpieniu współczynnika D uzyskanego przez przybliżenie potęgowe współczynników R współczynnikiem D uzyskanym z regresji liniowej DF-AF.