FSRS einfach erklärt (ohne komplizierte Formeln)

FSRS (Free Spaced Repetition Scheduler) ist ein Open-Source-Algorithmus, der entscheidet, wann dir eine Karteikarte wieder gezeigt wird. Dafür modelliert er zu jeder Karte zwei Dinge: wie lange die Erinnerung wahrscheinlich hält (Stabilität) und wie schwer dir die Karte tendenziell fällt (Schwierigkeit). Das Modell passt sich an deinen eigenen Lernverlauf an, statt allen dieselbe Formel aufzuzwingen.

Kurze Antwort

• FSRS erfasst Stabilität und Schwierigkeit getrennt für jede Karte, nicht als eine einzige kombinierte Zahl.
• Stabilität schätzt, wie lange du warten kannst, bevor die Erinnerungswahrscheinlichkeit unter dein Zielniveau fällt.
• Schwierigkeit schätzt, wie schwer dir diese Karte fällt, unabhängig vom Zeitpunkt.
• Jede Wiederholung aktualisiert beide Werte, abhängig von deiner Bewertung und davon, ob die Wiederholung zu früh oder zu spät kam.
• Du legst eine gewünschte Behaltensrate fest, und FSRS berechnet daraus zusammen mit den beiden Werten das nächste Intervall.

Was FSRS eigentlich ist

FSRS ist ein Planungsalgorithmus, keine Software, die du installierst. Er steckt in einer Karteikarten-App und beantwortet für jede Karte eine einzige Frage: Wann sollte diese Karte angesichts deines bisherigen Lernverlaufs wieder erscheinen? Das Projekt wird als Open Source gepflegt, bei open-spaced-repetition auf GitHub, und mehrere Karteikarten-Tools setzen es ein, weil es Wiederholungen genauer plant als ältere Formeln, ohne dass du etwas manuell einstellen musst.

Der Name erklärt sich einfach: Free, weil es Open Source und kostenlos ist, Spaced Repetition, weil es auf dem Spacing-Effekt aufbaut, der in wie verteiltes Lernen funktioniert beschrieben wird, und Scheduler, weil Planung – also das Wann, nicht das Was – seine einzige Aufgabe ist. FSRS wählt nicht aus, welche Karten du lernst, und erstellt auch keine Karteikarten; es entscheidet nur über den Abstand zwischen den Wiederholungen.

Die zwei Zahlen, die alles steuern: Stabilität und Schwierigkeit

Ältere Algorithmen erfassen pro Karte eine einzige Zahl, meist einen „Leichtigkeitsfaktor", der je nach letzter Antwort wächst oder schrumpft. FSRS teilt diese eine Zahl in zwei auf, weil eine Karte von Natur aus schwer sein und trotzdem gut im Gedächtnis bleiben kann, sobald sie einmal gelernt ist – oder von Natur aus leicht sein und trotzdem schnell verblassen, wenn du sie noch nicht oft genug wiederholt hast.

Stabilität ist die Anzahl der Tage, bis deine Erinnerungswahrscheinlichkeit für diese Karte voraussichtlich auf deine gewünschte Behaltensrate fällt. Eine Stabilität von 40 bedeutet: Wiederholst du diese Karte nicht, liegt deine Chance, sie in 40 Tagen noch richtig zu erinnern, ungefähr bei deinem Zielwert. Die Stabilität wächst in der Regel mit jeder erfolgreichen Erinnerung, und sie wächst umso schneller, je öfter du die Karte bereits richtig beantwortet hast.

Schwierigkeit ist ein eigener Wert dafür, wie schwer dir eine bestimmte Karte tendenziell fällt, auf einer eigenen Skala und unabhängig davon, wie lange die letzte Wiederholung zurückliegt. Zwei Karten können heute dieselbe Stabilität haben und trotzdem völlig unterschiedliche Schwierigkeit: Die eine ist leicht, aber neu, ihre Stabilität wird mit künftigen Wiederholungen schnell wachsen; die andere ist schwer und schon lange im Umlauf, ihre Stabilität wächst auch bei richtiger Antwort nur langsam.

Die beiden Werte getrennt zu halten, ermöglicht es FSRS, unterschiedlich auf „Ich hatte recht, aber es war schwer" und „Ich hatte recht, und es war leicht" zu reagieren – ein Unterschied, den eine einzelne Leichtigkeitszahl nicht gut abbilden kann.

Wie eine einzelne Wiederholung das Modell aktualisiert

Bei jeder Wiederholung aktualisiert FSRS beide Werte anhand von drei Größen: der Bewertung, die du vergeben hast (Nochmal, Schwer, Gut oder Leicht), der bisherigen Stabilität und Schwierigkeit sowie der Frage, wie viel Zeit tatsächlich seit der letzten Wiederholung vergangen ist im Vergleich zur Vorhersage des Algorithmus.

• Eine richtige, pünktliche oder frühe Wiederholung erhöht die Stabilität, und zwar umso stärker, je länger das Intervall bereits war, denn eine erfolgreiche Erinnerung nach einer langen Pause ist ein stärkerer Beleg für ein dauerhaftes Gedächtnis als eine erfolgreiche Erinnerung nach einer kurzen Pause.
• Eine richtige Antwort mit der Bewertung Leicht erhöht die Stabilität noch stärker und kann die Schwierigkeit leicht senken, da eine leicht gefallene richtige Antwort nahelegt, dass die Karte künftig weniger Vorsicht braucht.
• Eine Bewertung als Schwer zählt weiterhin als bestanden, erhöht die Stabilität aber weniger stark und kann die Schwierigkeit steigen lassen, weil sie signalisiert, dass die Karte fragiler ist, als der Zeitplan angenommen hat.
• Eine gescheiterte Wiederholung (Nochmal) setzt die Stabilität nahe an einen niedrigen Ausgangswert zurück und erhöht die Schwierigkeit, denn ein Aussetzer ist das stärkste Signal, das das Modell bekommen kann, dass der bisherige Zeitplan zu großzügig war.

Deshalb können zwei Karten, die du heute identisch bewertest, mit ganz unterschiedlichen nächsten Intervallen aus der Lernsitzung gehen: Das Modell reagiert auf die gesamte Geschichte hinter dieser Bewertung, nicht nur auf die Bewertung selbst.

Warum FSRS deinen Lernverlauf braucht, um gut zu funktionieren

Eine brandneue Karte hat keinen Verlauf, also startet FSRS mit Standardschätzungen für Stabilität und Schwierigkeit und verfeinert sie mit jeder Wiederholung. Das nennt man manchmal das Kaltstart-Problem: Frühe Vorhersagen zu einer Karte, die du erst ein- oder zweimal wiederholt hast, sind zwangsläufig ungenauer als Vorhersagen zu einer Karte mit zwanzig Wiederholungen im Rücken.

In der Praxis heißt das: FSRS wird umso genauer, je länger du es nutzt und je mehr Wiederholungen sich ansammeln. Es ist nicht auf einen hypothetischen Durchschnittslerner geeicht, sondern auf dich, Karte für Karte, anhand deines eigenen Musters aus richtigen und falschen Antworten. Deshalb kann auch der Import mehrjähriger Lerndaten aus einem anderen Tool deinen Zeitplan sofort schärfen – der Algorithmus hat von Anfang an mehr Signal zur Verfügung, statt bei jeder Karte kalt zu starten.

FSRS vs. SM-2, in einfachen Worten

Keiner der beiden Ansätze ist „falsch". SM-2 ist einfach, vorhersehbar und plant Karteikarten seit Jahrzehnten. FSRS tauscht diese Einfachheit gegen eine engere Passung zwischen dem, was du tatsächlich vergisst, und dem, wann der Algorithmus das annimmt.

Was die gewünschte Behaltensrate wirklich steuert

FSRS entscheidet ein Intervall nicht isoliert – es löst nach dem Intervall auf, das deine Erinnerungswahrscheinlichkeit auf einem Zielwert hält, den du selbst festlegst: der gewünschten Behaltensrate. Stellst du sie auf 90 %, plant der Algorithmus so, dass du ungefähr 9 von 10 fälligen Karten richtig erinnern würdest, wenn du genau in diesem Moment geprüft würdest. Stellst du sie auf 80 %, liegen die Wiederholungen weiter auseinander, und du tauschst etwas Vergessen gegen weniger Wiederholungen insgesamt ein.

Es gibt keinen universell richtigen Wert. Ein höherer Zielwert bedeutet mehr Wiederholungen und weniger Vergessen; ein niedrigerer Zielwert bedeutet weniger Wiederholungen und mehr Vergessen unterwegs. Die richtige Zahl hängt davon ab, wie teuer eine vergessene Karte für dich ist – Prüfungsstoff rechtfertigt einen höheren Zielwert als ein Sprachdeck, das du nur für eine künftige Reise auffrischst.

Wie StudyDaily dir das zeigt, statt es zu verstecken

StudyDaily nutzt FSRS-6, die aktuelle Version des Algorithmus, für jede Karte. Statt das nächste Intervall im Verborgenen zu berechnen, zeigt dir jede Bewertungsschaltfläche – Nochmal, Schwer, Gut, Leicht – bevor du sie antippst, welches Intervall sie erzeugen wird. Du siehst die Konsequenz einer Bewertung, bevor du dich festlegst, wodurch das Stabilitäts- und Schwierigkeitsmodell sichtbar wird statt nur theoretisch zu bleiben.

Wiederholungen, Statistiken und Planung laufen alle auf dem Gerät, sodass dein tägliches Lernen nicht von einer Netzwerkverbindung abhängt. Wechselst du von einem anderen FSRS-basierten Tool, liest der Importer von StudyDaily vorhandene Stabilitäts- und Schwierigkeitswerte aus einem kompatiblen Export aus, statt jede Karte auf null zurückzusetzen – das vollständige Bild, was ein Import bewahren kann und was nicht, findest du unter was ein Umzug wirklich erhält.

Was solltest du als Nächstes tun?

Öffne ein Deck mit einer Mischung aus leichten und schweren Karten und beobachte, wie sich die Intervallvorschau ändert, wenn du sie unterschiedlich bewertest. Dieser Fünf-Minuten-Test sagt dir mehr über das Verhalten von FSRS als jede Beschreibung der Formel.

• Wiederhole eine Karte, die du gut kennst, und notiere das Intervall, das Leicht erzeugt.
• Wiederhole eine Karte, die dir schwerfällt, und vergleiche das Intervall, das Schwer erzeugt.
• Prüfe deine eingestellte Behaltensrate und passe sie an, falls dir Wiederholungen zu häufig oder zu selten vorkommen.
• Bleib beim regelmäßigen Wiederholen – das Modell wird mit mehr Verlauf schärfer, nicht durch eine perfekte erste Vermutung.

Häufige Fragen

Wofür steht FSRS?

Free Spaced Repetition Scheduler. Es ist ein quelloffener Planungsalgorithmus, keine eigenständige App – Karteikarten-Tools setzen ihn ein, um zu entscheiden, wann jede Karte fällig wird.

Ist FSRS besser als SM-2?

FSRS plant im Allgemeinen präziser, weil es Stabilität und Schwierigkeit getrennt erfasst, statt einen einzigen Leichtigkeitsfaktor zu nutzen, und weil es seine Vorhersagen an deinen eigenen Lernverlauf anpassen kann. SM-2 ist einfacher und hat eine lange Erfolgsgeschichte, reagiert aber nur auf deine letzte Antwort, statt das Gedächtnis direkt zu modellieren.

Was ist „Stabilität" bei FSRS?

Stabilität ist die Anzahl der Tage, bis deine Erinnerungswahrscheinlichkeit für eine Karte voraussichtlich auf deine gewünschte Behaltensrate fällt. Eine Karte mit hoher Stabilität kann lange zwischen zwei Wiederholungen liegen und trotzdem wahrscheinlich richtig erinnert werden.

Braucht FSRS viele Wiederholungen, um gut zu funktionieren?

Es funktioniert bereits ab der ersten Wiederholung, mit Standardschätzungen, und wird umso genauer, je mehr Wiederholungen sich für eine bestimmte Karte ansammeln. Der Import bestehender Lerndaten aus einem anderen FSRS-kompatiblen Tool verschafft dem Modell einen Vorsprung, statt jede Karte kalt starten zu lassen.

Quellen für diesen Leitfaden

Die hier beschriebene Funktionsweise des Algorithmus stammt aus der quelloffenen FSRS-Dokumentation und dem Wiki, gepflegt vom Projekt open-spaced-repetition. Die Angaben zur Umsetzung bei StudyDaily stammen aus dem eigenen FSRS-6-Planer und Importer des Produkts und wurden zum Veröffentlichungsdatum dieses Leitfadens, dem 15. Juni 2026, mit der Quelldokumentation abgeglichen.