Die ideale Wiederholungsfrequenz

Du kennst es wahrscheinlich auch: Kurz vor der Prüfung noch schnell alles gelernt und nach 2 Tagen weiß man praktisch nichts mehr davon. Dies ist ein typisches Resultat des gehäuften Lernens (auch Binge-Learning genannt). Doch ist das wirklich der beste Weg? In diesem Artikel besprechen wir eine Alternative dazu und klären wie sie Dich auf dem Weg ins Psychologie-Studium unterstützen kann.

• Spaced Repetition vs. Binge-Learning
• Die ideale Wiederholungsfrequenz
• Spaced Repitition in der Anwendung
• Nutzung von Online-Karteikartensystemen

Spaced Repetition vs. Binge-Learning

Der Begriff Spaced Repetition steht für 2 Dinge: zum einen die Idee, dass Wiederholungen essentiell für den Lernprozess sind und auf Dauer nur so Informationen im Langzeitgedächtnis erhalten bleiben können, zum anderen, dass diese in bestimmten zeitlichen Abständen geschehen müssen um der natürlichen Vergessensrate entgegenzuwirken. Dabei bedeutet Spaced Repetition nicht unbedingt mehr Lernen, es bedeutet nur anders verteilt zu Lernen.

Es gibt 3 Gründe wieso Spaced Repetition für Dich relevant ist:

1. Lernstoff wird besser eingeprägt: Bereits nach einer Stunde können sich viele Menschen nur an circa 45% des Gelernten erinnern. Um dies zu verhindern muss zeitnah wiederholt werden.
2. Lernstoff wird langfristiger eingeprägt: Beim gehäuften Lernen hat unser Gehirn keine Chance die Lerninhalte im Langzeitgedächtnis zu verankern, sie können nur mittelfristig erinnert werden. Mit der Spaced-Repetition-Methodik geschieht so etwas nicht, sie ist darauf abgestimmt Inhalte möglichst lange einzuprägen.
3. Dein Lernen wird entspannter und stressloser: Gehäuftes Lernen vor der Prüfung ist bei den meisten mit großem Stress verbunden. Mit Spaced Repetition dagegen nimmst du Dir den Zeitdruck und bereitest dich nahezu stressfrei vor. Wie Stress Deine Lernprozesse negativ beeinflusst und was Du dagegen tun kannst, kannst Du in diesem Artikel nachlesen.

In manchen Fällen ist gehäuftes Lernen allerdings sinnvoller als Spaced Repetition. Das ist der Fall wenn der Lernstoff für Dich langfristig nicht relevant ist oder Du mit dem Lernen erst kurz vor der Prüfung anfangen kannst. Da die Lerninhalte für den Psychologie Aufnahmetest jedoch auch für das weitere Psychologiestudium relevant sind, profitierst Du sehr davon, schon jetzt mit der Spaced-Repititon-Methodik zu lernen.

Die ideale Wiederholungsfrequenz

Du fragst dich jetzt vielleicht ob es so etwas wie eine ideale Wiederholungsfrequenz für Lerninhalte gibt. Die Antwort ist: Nicht unbedingt. Zumindest kann man nicht von einer universell anwendbaren Wiederholungsfrequenz sprechen, auch wenn das in einigen Online-Artikeln und Spaced-Repetition-Programmen so vermittelt wird. Wie oft Du Lernstoffe wiederholen solltest, hängt nicht nur von der Art des Lernstoffs und Deiner persönlichen Vergessensrate ab, sondern auch davon wie lange Du die Inhalte im Langzeitgedächtnis behalten willst. Deswegen ist es  schwierig Dir konkrete Anweisungen zu geben. Umso wichtiger ist es, auf Dein eigenes Gefühl acht zu geben und zu beobachten wie schnell Du dazu neigst Dinge zu vergessen!

Eine Faustregel die sich bei vielen Leuten bewährt hat, schlägt Intervalle von 1 Stunde, 1 Tag, 3 Tage und 1 Woche vor. Diese Zahlen sind natürlich alle nur zur ungefähren Orientierung, sie können bei Dir maßgeblich abweichen! Wenn Du denkst nach einer Stunde noch fast alles zu wissen, solltest Du vielleicht Deine erste Wiederholung nach hinten verschieben. Wenn Du Dich nach einer Stunde kaum noch an das Gelernte erinnern kannst, solltest Du die erste Wiederholung früher ansetzen. Genauso kannst Du natürlich auch bei allen anderen Wiederholungszeitpunkten vorgehen. Probiere ein bisschen aus und Du wirst schnell Deine idealen Wiederholungszeitpunkte finden.

Spaced Repitition in der Anwendung

Es ist auch wichtig zu bedenken: zu viele Wiederholungen sind Zeitverschwendung. Es macht also keinen Sinn deutlich öfter als nach der Faustregel zu wiederholen. Der beste Zeitpunkt, Lerninhalte zu wiederholen, ist nämlich kurz bevor Du den Inhalt vergisst. Die heutige Forschung geht davon aus, dass dieses Phänomen auf die Schwierigkeit des Erinnerns zurückzuführen ist: Wenn ein Item schwer zu erinnern ist, aber trotzdem erinnert werden kann, betreibt unser Gehirn den größtmöglichen Aufwand. Das Item wird tiefer verarbeitet und dadurch der beste Lerneffekt erzielt. Verwende Deine Zeit und Energie also lieber um Neues zu lernen als unnötig oft zu wiederholen.

Nutzung von Online-Karteikartensystemen

Heutzutage gibt es eine große Menge kostenloser Programme, wie zum Beispiel „Anki“, die die Vorteile von Spaced Repetition durch ein Karteikartensystem ausnutzen. Du kannst virtuelle Karteikarten erstellen und wirst automatisch an entsprechende Wiederholungszeitpunkte erinnert. Bei vielen Kartenstapeln entsteht so eine kurze tägliche Lernroutine, die Dich auch im Studium geistig auf Trab hält. Manche Leute schwören darauf einen riesigen Stapel unterschiedlichster Themen zu kombinieren um die Wiederholung spannend zu halten. Falls Du also eine einfache Möglichkeit suchst, wichtige Informationen langfristig einzuprägen, kannst Du Dir diese Programme einmal ansehen. Sieh Dir die Psychologie Aufnahmetest Testsimulation von Mymorize an um zu überprüfen, wie effektiv Du die Inhalte wiederholt hast.

Literaturverzeichnis

1. [HappyHippocampus]. (2.10.2017). Du willst dein Gedächtnis verbessern? – Der Gedächtnisweltmeister verrät sein Geheimnis![Video]. Abgerufen am 15.08.2019 auf https://www.youtube.com/watch?v=iLZdXDpPBRo
2. Küpper-Tetzel, C. E., Kapler, I. V., & Wiseheart, M. (2014). Contracting, equal, and expanding learning schedules: The optimal distribution of learning sessions depends on retention interval. Memory & cognition, 42(5), 729-741.
3. Murre, J. M., & Dros, J. (2015). Replication and analysis of Ebbinghaus’ forgetting curve. PloS, 10(7).
4. Reddy, S., Labutov, I., Banerjee, S., & Joachims, T. (2016, August). Unbounded human learning: Optimal scheduling for spaced repetition. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining(pp. 1815-1824). ACM.