間隔反復
これらのソフトウェアの目標は、学習者のパフォーマンスに合わせて間隔反復を最適化することであった。 ユーザが所定の目標(例えば、一定の期間に、教材の90%を正しく解答できる。)を達成できるように、ソフトウェアが反復間隔や学習量を調節するというものである。また、難しい内容は易しい内容よりも頻繁に出題する。ここで、難しさとは、ユーザが正しい解答が出来たかどうかで判断する。
間隔反復をスケジュールするアルゴリズムには幾つかの種類がある。:
ニューラルネットワークをベースにしたもの
ライトナーシステム: 5段階、もしくは任意の段階
SM-familyのアルゴリズム (SuperMemo(英語版)):Piotr Woźniak が考案した手法で SM-0 (紙とペンで実装し1985年に発表)から SM-18 (2019年5月) まである。
ある研究によれば、復習間隔の厳密な長さは、アルゴリズムの効果に大きな影響はないとする。 一方で、間隔は(拡大間隔と固定間隔との対比も含めて)重要であるとする研究もあり、現時点では、実験データも含めて結論に至っていない。また、最初の学習は短い間隔で学習することが効果があるという実験もあり、最初に記憶するまでの反復学習はその後のスケジュールアルゴリズムに反映しないソフトウェアもある。
また、記憶障害のリハビリテーションにおいても、本方法が効果的であることが指摘されている。