Piotr Wozniak，1990年
《学习的优化》是在波兹南理工大学答辩的硕士论文，总结了SuperMemo早期研究、最初几个DOS版SuperMemo的开发，也包括作者对间隔重复在教育中前景的一些看法。论文原始全文可在SuperMemo光盘中找到，包括Cross Country、Video English、Deine Chancen、MegaMix 99和Advanced English 97。下方目录链接到为在supermemo.com发表而修正和更新的文章，特别包括以下变化： “总结”经过修正，并用新术语更新。 “学习过程的模拟”已经更新，并删除了被高估的遗忘率数值。 “不用计算机使用SuperMemo”描述的是相同方法，但文章取自《SuperMemo 6用户指南》，作者为K. Biedalak、J. Murakowski和P. Wozniak。 “记忆的两个变量”和“参考文献”链接到更新的文章。
学习的优化
波兹南理工大学 计算机科学中心
专业方向：编程技术与信息系统 个人专业方向：计算机在人类生物学中的应用
Piotr A. Wozniak
学习的优化
一种新方法及其计算机应用
硕士论文
导师： Zbigniew Kierzkowski教授
波兹南，1990年
目录
1. 引言
阅读指南
2. SuperMemo方法的基本原则，更新版文章见《SuperMemo基本原理》。
3. 导致SuperMemo方法形成的研究过程
3.1. 最优间隔的近似函数
- 研究不同重复间隔模式，如何影响复习对知识保持效果的实验，1985年1月31日至1986年8月2日。
- 旨在近似确定最优复习间隔长度的实验，1985年2月25日至1985年8月24日。
- 无计算机复习中使用的SM-0算法。
3.2. 运用计算机改进SuperMemo方法的学习效果：计算机版SuperMemo方法采用的SM-2算法，包含对各个条目容易度因子的计算。
3.3. SuperMemo方法的进一步改进：修改最优间隔函数
3.5. 最优间隔的随机分散
3.6. 改进预先设定的最优因子矩阵
3.7. 在最优因子矩阵中传播变化
3.8. SM-5算法的评估
3.9. 停止复习后的遗忘速度
3.10. 阶段总结：SuperMemo的发展步骤
4. SuperMemo方法的一种软件实现示例，最新列表见《SuperMemo软件开发》。
5. 按SuperMemo安排进行的学习过程模拟，文章于1998年更新。
5.1. 测量维持固定规模知识库所需的工作量。 5.2. 测量每天投入相同学习时间的学生的进步。 5.3. 测量停止复习后的遗忘速度。
6. 高效使用SuperMemo的策略性前提
7. 不用计算机使用SuperMemo
8. 用户眼中的SuperMemo，收集最早20位SuperMemo学习者的意见。
9.1. 基于SuperMemo的盲打训练。 9.2. 基于SuperMemo方法的鼓乐训练。
10.1. 记忆的位置与性质。 10.2. 程序性学习与陈述性学习，原题为“随机学习与确定性学习”。 10.2.1. 程序性学习的假说模型，原题为“随机学习的假说模型”。 10.2.2. 陈述性学习的假说模型，原题为“确定性学习的假说模型”。 10.3. 神经元可塑性的分子基础。 10.4. 包含SuperMemo理论要素的记忆分子模型。
- 10.4.1. E因子的生物学解释。
- 10.4.2. 记忆的两个变量：强度与可提取性
- 10.4.3. 与记忆变量相对应的突触分子变化。
11. 间歇学习模型
11.1. 间歇学习问题的表述。 11.2. 间歇学习问题的解决。 11.3. 遗忘曲线的解释。 11.4. 间歇学习模型的验证。
- 时间最优化学习过程的普遍性质。
- 最困难的应用领域。
- 创造性思维。
- 内容提要。
- 进一步研究。
- 阶段总结。
后记
术语表，更新术语见《术语表2000》。
总结，文章于1997年更新并修正。
参考文献 延伸阅读建议