Je dirai simplement ce que nous pensons tous: étudier prend trop de temps.
Il n’y a que 24 heures par jour, et naturellement vous aimeriez en utiliser autant que possible pour dormir et, je ne sais pas, dessiner des images d’ours robots ou quelque chose du genre. Pour atteindre cet objectif, vous devez trouver une méthode qui vous permet de passer moins de temps à étudier tout en conservant la même quantité d’informations.
Voici la solution: espacez vos études. En introduisant des intervalles de temps entre les sessions d’étude, vous pouvez vous souvenir de plus, même si vous passez moins d’heures à étudier.
C’est ce qu’on appelle la répétition espacée, et c’est peut-être la technique la plus puissante qui existe pour améliorer la capacité de votre cerveau à se souvenir de ce que vous étudiez.
Aujourd’hui, nous allons explorer pourquoi il est si puissant, et je vais vous montrer comment vous pouvez l’utiliser – à la fois avec des cartes mémoire papier et avec des applications. Je vais également vous montrer les intervalles de temps qui ont été scientifiquement prouvés pour vous aider à vous souvenir du plus grand nombre d’informations.
Mais d’abord, regardons l’histoire derrière cette technique.
La répétition espacée exploite un phénomène de mémoire appelé effet d’espacement, qui décrit comment notre cerveau apprend plus efficacement lorsque nous espacons notre apprentissage au fil du temps.
Voici comment Pierce J. Howard, l’auteur de mon livre le moins préféré à transporter dans les cafés – Le Manuel du propriétaire pour le cerveau – l’explique:
« Les travaux impliquant des fonctions mentales supérieures, telles que l’analyse et la synthèse, doivent être espacés pour permettre à de nouvelles connexions neuronales de se solidifier. Le nouvel apprentissage chasse le vieil apprentissage lorsque le temps insuffisant intervient.”
Vous pouvez penser que l’apprentissage est un peu comme la construction d’un mur de briques; si vous empilez les briques trop rapidement sans laisser le mortier entre chaque couche se solidifier, vous n’allez pas vous retrouver avec un très bon mur. Espacer notre apprentissage permet à ce ”mortier mental » de sécher.
En fait, tout type d’information bénéficie de ce type de pratique espacée – ce que nous connaissons depuis la naissance de la science de la mémoire il y a plus de 130 ans.
À la fin des années 1880, un psychologue nommé Hermann Ebbinghaus est devenu le premier à s’attaquer systématiquement à l’analyse de la mémoire, et il l’a fait en passant des années à mémoriser des listes de syllabes absurdes qu’il inventait.
En enregistrant méticuleusement ses résultats – combien de fois il a étudié chaque liste, les intervalles de temps entre ses sessions d’étude et combien il était capable de se souvenir – Ebbinghaus a pu tracer la vitesse à laquelle les souvenirs « se désintègrent” au fil du temps. Il a montré ce taux de décroissance dans un graphique appelé Courbe d’oubli.
La courbe d’oubli a eu une influence incroyable sur le domaine de la science de la mémoire, mais elle est également un peu trompeuse. Cela renforce l’idée que les souvenirs disparaissent simplement avec le temps. En fait, la vérité est un peu plus compliquée.
Par exemple: pourquoi nous souvenons-nous parfois de choses banales – vieilles adresses de rue, conversations aléatoires – auxquelles nous n’avons pas pensé depuis des années?
Une nouvelle Théorie de l’oubli
Dans son livre How We Learn, l’auteur Benedict Carey décrit la nouvelle théorie de la désuétude (ce qu’il appelle la théorie de l' »Oublier d’apprendre”), ce qui explique mieux pourquoi ces souvenirs semblent rester, même si beaucoup d’autres semblent suivre le chemin du dodo.
Le premier principe de cette théorie est que les mémoires ont deux forces différentes– la force de stockage et la force de récupération.
- La force de stockage ne s’estompe pas avec le temps. Une fois que l’information a été acquise et que le cerveau estime qu’elle a atteint un certain seuil d’importance, elle reste stockée. La force de stockage ne peut augmenter que par rappel ou utilisation répétée.
- La force de récupération – la possibilité d’accéder à la mémoire – s’estompe. Il est volage, pas aussi volumineux que la force de stockage et nécessite un entretien régulier.
Par conséquent, « oublier » est un problème d’accessibilité. La mémoire existe dans le stockage, mais vous ne la trouvez pas.
Pour rendre cette théorie plus facile à comprendre, j’aime imaginer mon cerveau comme une immense bibliothèque.
J’ai beaucoup d’espace d’étagère, et quand j’ajoute un nouveau livre, je peux être sûr qu’il restera. Ma bibliothèque est comme la chambre forte de livres du Svalbard; aucun voleur n’entre, le contrôle de la température est verrouillé et le système de ventilation est surveillé par des mantes religieuses d’attaque entraînées qui s’occupent des papillons sournois.
Avec une bibliothèque de cette taille, cependant, le catalogue a besoin de beaucoup de soins et d’entretien pour rester utile. Au fil du temps, cela deviendra désordonné et moins utile à moins que je ne le garde organisé. Si je ne le fais pas, je ne pourrai plus trouver certains livres.
Il n’y a pas besoin d’être trop zélé à ce sujet, cependant. Comme tout processus de maintenance, il y a un moment où je serai « terminé” et je ne peux plus faire de bien pour l’instant. Puis j’attends, les choses se dégradent et se désorganisent avec le temps, et je reviens les ranger à nouveau.
C’est le deuxième principe de la théorie « Oublier d’apprendre”: Plus la baisse de la force de récupération est importante, plus l’apprentissage augmente lorsque la mémoire est à nouveau accessible. Voici comment Carey le dit:
« Une certaine « panne » doit se produire pour que nous renforcions l’apprentissage lorsque nous revisitons le matériel. Sans un peu oublier, vous n’obtenez aucun bénéfice d’une étude plus approfondie. C’est ce qui permet d’apprendre à construire, comme un muscle exercé. »
Robert Bjork, l’un des principaux contributeurs au développement de cette théorie, appelle cela le principe de difficulté souhaitable. Et cela nous amène à la racine de la raison pour laquelle la répétition espacée est si puissante: son utilisation vous aide à maximiser la difficulté souhaitable – ce qui, à son tour, maximise l’apprentissage.
Il s’avère que même Hermann Ebbinghaus le savait. Au cours de sa période de recherche, il a constaté qu’il pouvait parfaitement réciter une liste de 12 syllabes absurdes en faisant 68 répétitions un jour, puis 7 le lendemain.
Cependant, avec seulement 38 répétitions espacées sur trois jours, il pouvait faire aussi bien. Une période d’apprentissage plus longue, mais une énorme réduction de la quantité brute de temps passé à étudier.
Comme l’a dit Ebbinghaus:
« Avec un nombre considérable de répétitions, une répartition appropriée de celles-ci sur un espace de temps est nettement plus avantageuse que leur massification en un seul instant.”
Les intervalles de temps de répétition les mieux espacés
Bien sûr, nous ne voulons pas seulement une distribution appropriée we nous voulons la meilleure distribution. Après tout, si espacer vos études vous aide, il doit y avoir une quantité optimale d’espace, n’est-ce pas?
Piotr Wozniak – aucun lien de parenté avec le Woz qui a construit les premiers ordinateurs d’Apple – a passé une tonne de temps à rechercher cette question.
Il a finalement intégré ce qu’il a trouvé dans le premier logiciel informatique de répétition espacée, qu’il a appelé SuperMemo. L’algorithme qui détermine les intervalles de SuperMemo est assez complexe, mais voici une version simplifiée de certains de ses premiers intervalles optimaux:
- Première répétition: 1 jour
- Deuxième répétition: 7 jours
- Troisième répétition: 16 jours
- Quatrième répétition: 35 jours
Une étude publiée en 2008 auprès de plus de 1 300 sujets a également tenté de répondre à cette question, mais cette fois par rapport à une date de test donnée. Ce qu’ils ont constaté, c’est que l’écart optimal entre la première et la deuxième session d’étude augmente en fonction de la distance du test.
Benedict Carey a interprété leurs données dans How We Learn et a proposé les intervalles optimaux suivants en fonction de différentes dates de test:
| Temps de test | Premier écart d’étude |
|---|---|
| 1 Semaine | 1-2 Jours |
| 1 Mois | 1 Semaine |
| 3 Mois | 2 Semaines |
| 6 Mois | 3 Semaines |
| 1 An | 1 Mois |
Donc, si vous avez un test à venir dans une semaine, vous devriez faire votre première session aujourd’hui, puis faire la prochaine session demain ou le jour après. Je recommande également d’ajouter une 3ème session la veille du test.
Il est important de savoir que ces lacunes sont approximatives – comme pour à peu près tout ce qui concerne la science du cerveau / de la mémoire, il est difficile de faire des recommandations complètement spécifiques qui fonctionneront pour tout le monde. Pourtant, ces chiffres sont proches et vous devez les prendre en compte lorsque vous créez des calendriers d’études d’examen.
Maintenant, comme je l’ai mentionné il y a une minute, Piotr Wozniak a implémenté (et amélioré) son algorithme dans SuperMemo. En fait, il existe de nombreuses applications de répétition espacées qui ont toutes des algorithmes compliqués – qui sont tous régulièrement modifiés pour devenir de mieux en mieux.
Alors pourquoi vous parler des intervalles optimaux? Eh bien, c’est parce que vous pouvez également faire des répétitions espacées à l’ancienne – avec des cartes flash en papier.
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Le Système de répétition espacée analogique
Il existe plusieurs façons d’implémenter un système de répétition espacée dans votre étude de carte mémoire, mais l’un des plus simples et des plus faciles à utiliser est le système Leitner. Voici comment cela fonctionne.
Tout d’abord, vous décidez d’un certain nombre de « boîtes” que vous souhaitez utiliser pour votre système. J’ai des « boîtes » entre guillemets parce que je ne possède pas de petites boîtes et que j’utilise simplement des élastiques et des notes autocollantes étiquetées à la place – ce qui rend l’ensemble du système plus portable.
Chacune de vos cases représente un intervalle de temps d’étude différent. Dans un système à cinq cases, un bon ensemble d’intervalles serait:
| Case No. | Intervalle de temps |
|---|---|
| Case 1 | Tous les jours |
| Case 2 | Tous les deux jours |
| Case 3 | Une fois par semaine |
| Case 4 | Une fois toutes les deux semaines |
| Case 5 | Retraité (étude avant test) |
Ce calendrier suit à peu près l’algorithme original développé par Piotr Wozniak, même si j’ai fait quelques changements. Tout d’abord, j’ai cessé d’augmenter l’intervalle des deux dernières semaines pour que le système fonctionne pour des périodes de préparation aux tests réalistes. Bien sûr, vous pouvez toujours ajouter plus de boîtes si vous le souhaitez.
Deuxièmement, j’ai introduit une boîte ”à la retraite », qui devrait contenir des cartes que vous connaissez certainement. Si vous êtes à l’université, vous êtes probablement déjà très occupé par d’autres choses comme essayer de trouver un stage et trouver de l’argent pour les manuels scolaires, donc je pense que c’est bien de considérer ces cartes « connues” – mais je pense toujours que c’est une bonne idée de les examiner avant un test.
Chaque carte commence dans la case 1. Lorsque vous obtenez une carte correctement, elle passe à la case suivante. Si vous vous trompez de carte, elle retourne à la case 1, peu importe où elle se trouvait. De cette façon, vous vous assurez d’étudier le matériel qui vous interpelle souvent.
Une fois vos boîtes configurées, il vous suffit de créer des événements récurrents sur votre calendrier pour savoir quand étudier chaque boîte. Assez simple, non?
Mais, peut-être que le style de vie analogique n’est pas pour vous. Venez avec mes frères férus d’informatique. Nous ne pouvons pas encore télécharger nos consciences et devenir des robots, mais nous pouvons au moins utiliser Recommendations
Recommandations d’applications de répétition espacée
L’arène SRS (logiciel de répétition espacée) compte une tonne de prétendants, y compris le SuperMemo susmentionné.
Cependant, le plus populaire de nos jours est probablement Anki, dont j’ai parlé dans mon article d’auto-apprentissage.
Anki est populaire pour une bonne raison; il a une énorme communauté de personnes qui partagent des decks (bien que vous appreniez mieux en créant les vôtres), il est incroyablement personnalisable, et il y a des applications gratuites (avec une mise en garde) pour cela sur presque toutes les plateformes, y compris Windows, OS X, Linux (voir ci-dessous)
Il y a aussi un client Web, vous pouvez donc également faire vos études directement depuis le navigateur.
La seule mise en garde est que la version iPhone coûte 24,99 $, ce qui est probablement leur façon de permettre aux gens de soutenir le programme car il est gratuit partout ailleurs. Cependant, si vous ne pouvez pas vous le permettre (c’est assez raide pour une application, je sais), vous pouvez toujours utiliser la version Web dans Safari Mobile.
Créer des cartes est facile, et vous pouvez y ajouter à peu près n’importe quel type de support que vous aimez – ce qui est excellent, car l’ajout d’images peut aider à augmenter la rétention.
Cependant, la véritable fonctionnalité qui tue est la possibilité d’évaluer vos réponses en fonction de la difficulté lorsque vous étudiez. Après avoir retourné une carte, vous pouvez faire savoir au programme à quel point il était difficile de répondre.
Si vous vous trompez directement, vous le verrez à nouveau pendant la même session d’étude jusqu’à ce que vous l’obteniez correctement . Si vous avez bien compris, mais qu’il a fallu beaucoup de travail pour remonter la mémoire, vous pouvez le dire à Anki et cela vous assurera de voir cette carte le plus tôt possible. En revanche, les cartes qui étaient un clin d’œil à retenir n’apparaîtront pas avant un certain temps.
Ce système d’évaluation de vos réponses vous aide vraiment à tirer le meilleur parti des deux principaux avantages de la répétition espacée:
- Maximiser l’amélioration de l’apprentissage grâce à l’effet d’espacement
- Étudier plus efficacement en ne perdant pas de temps sur des cartes que vous connaissez déjà très bien
Il existe cependant des tonnes d’alternatives à Anki. Si vous cherchez encore plus d’applications de cartes flash pour vous aider dans vos études, consultez notre liste des meilleures applications de cartes flash.
Et si vous vous demandez quoi apprendre, jetez un coup d’œil à cette liste de compétences essentielles.
Notes de la vidéo
- Comment nous Apprenons par Benedict Carey
- Le Manuel du propriétaire pour le Cerveau par Pierce J. Howard, Ph.D.
- Mémoire: Une contribution à la psychologie expérimentale par Hermann Ebbinghaus
- Algorithme SuperMemo original
- Dernier algorithme SuperMemo – SM15
- Quel est le meilleur calendrier de répétition espacé? sur Quora
- Plus de détails sur le système Leitner
- Détails sur l’algorithme d’Anki
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Crédits d’image: mur de briques, bibliothèque