“FSRS vs Anki"라는 말에는 먼저 정리할 불일치가 숨어 있습니다. Anki는 앱이고, FSRS는 Anki가 기존 SM-2 스케줄러와 함께 선택지로 제공하는 스케줄링 알고리즘입니다. 그래서 정직한 비교는 앱 대 앱이 아니라, 두 스케줄러와 그 주변에서 각 설정이 나에게 요구하는 수고입니다.
혼란이 생기는 지점
Anki는 역사의 대부분을 SM-2, 즉 고전적 쉬움 계수 알고리즘으로 복습을 스케줄했습니다. 지금은 FSRS를 선택형 스케줄러로도 제공하므로, 두 Anki 사용자가 설정에 따라 서로 다른 알고리즘을 돌릴 수 있습니다. 사람들이 “FSRS vs Anki"를 비교할 때는 보통, Anki로 유명했던 전통적 SM-2 동작과 FSRS를 비교하는 것입니다.
이걸 정리하는 게 전부입니다. 우리는 스케줄러를 고르는 것이고, 두 앱 모두 FSRS를 돌릴 수 있습니다.
같은 단어, 두 가지 작업량
구체적으로 봅시다. 새 어휘 한 묶음 — HSK 급수 사이의 평범한 한 걸음인 300단어 정도 — 을 떠올려 보세요. 동일한 묶음을 각 스케줄러에 넣고 한 달 뒤의 하루 복습 더미를 보면 이렇습니다.
SM-2(Anki의 고전 스케줄러)에서: 간격은 고정된 쉬움 계수로 늘어납니다. 아주 쉬운 단어와 계속 백지가 되는 단어가 비슷한 배수로 밀려나므로, 쉬운 단어는 다 익힌 뒤에도 계속 돌아오고, 어려운 단어의 스케줄은 충분히 강하지 않습니다. 배울 게 없는 카드에 몇 분을 씁니다.
FSRS에서: 스케줄러가 단어마다 난이도와 안정성을 추적하고, 인출 확률이 목표 — 보통 90% 안팎 — 까지 떨어졌을 때 다시 불러옵니다. 쉬운 단어는 몇 주 동안 순환에서 빠지고, 고집 센 단어는 곧 돌아옵니다. 같은 300단어에서 주어진 기억 유지율에 대한 총 복습 부담이 SM-2보다 약 20~30% 낮습니다.
이것이 어휘에서의 실질적 차이입니다. 같은 카드, 같은 목표, 이미 아는 것을 다시 확인하는 데 드는 시간은 더 적습니다.
간단 비교
| FSRS | Anki의 전통 SM-2 | |
|---|---|---|
| 스케줄 근거 | 카드마다 난이도·안정성·인출 가능성 | 고정 쉬움 계수와 간격 배수 |
| 같은 기억 유지율에서 복습량 | 약 20~30% 적음 | 기준 |
| 개인화 | 복습 이력에 매개변수를 맞출 수 있음 | 제한적 |
| 만나는 곳 | EnjoyCards에 내장, Anki에서는 선택지로 제공 | Anki의 고전 기본 동작 |
마지막 줄을 보세요. FSRS는 어느 앱에도 전용이 아닙니다. Anki 사용자는 전환할 수 있고, EnjoyCards는 자동으로 적용합니다.
알고리즘 밖의 부분
두 설정 모두 FSRS를 돌릴 수 있다면, 결정적 차이는 나머지 모든 것으로 옮겨 갑니다.
Anki의 강점은 통제입니다. 애드온, 직접 조율하는 매개변수, 거대한 공유 덱, 거의 모든 것을 커스터마이즈하도록 도와주는 커뮤니티. 이 깊이는 실재하고, 어떤 학습자에게는 바로 그게 핵심입니다. 대가도 따릅니다. 도구를 익히는 시간, 카드를 손으로 만들거나 맞는 덱을 찾는 시간입니다.
EnjoyCards 같은 도구는 그 통제의 일부를 속도와 맞바꿉니다. 카드는 대신 만들어지고, 스케줄러는 기본 설정되어 있고, 매일 학습은 짧습니다. 기능은 더 적지만, 병목이 카드를 만드는 일인 학습자에게는 대부분의 덱이 버려지게 만드는 바로 그 단계를 없애 줍니다.
그래서 “어느 쪽이 더 나은가"는 어떤 문제를 가졌는지에 달려 있습니다. 문제가 “스케줄과 20,000장 덱을 최대한 통제하고 싶다"라면 Anki가 더 나은 답입니다. 문제가 “어휘 덱을 만들려고만 하고 늘 못 만든다"라면 자동 스케줄러와 생성 카드가 어떤 매개변수보다 중요합니다.
공정한 결론
- 스케줄링만 보면 FSRS가 이깁니다. 같은 기억 유지율에서 복습이 적다는 것은 측정 가능하고 반복 가능한 이점입니다.
- Anki도 FSRS를 쓸 수 있습니다. 알고리즘적 이점은 한 앱 전용이 아닙니다.
- 대부분의 학습자에게 더 큰 차이는 카드 생성입니다. 여기서 두 설정이 알고리즘보다 훨씬 크게 갈립니다.
- 어느 쪽도 나쁜 입력을 고치지 못합니다. 엉성한 카드, 수동적 재읽기, 부정확한 평가는 어떤 시스템이든 느려지게 합니다.
어휘 곡선 자체 — 1,000단어가 일상 대화의 약 85%, 2,0003,000단어가 약 9095% — 의 더 자세한 그림은 언어를 말하려면 단어가 몇 개 필요한가를 보세요. FSRS의 메커니즘은 간격 반복 안내가, 알고리즘이 실전에서 적용되는 모습은 EnjoyCards의 FSRS 활용이 보여 줍니다.
알고리즘을 알아서 처리해 주길 원한다면, EnjoyCards를 무료로 다운로드하고 아무 설정 없이 다음 어휘 묶음을 FSRS로 돌려보세요.