La répétition espacée est une technique d'apprentissage qui consiste à se faire interroger (ou s'auto-interroger) d'autant moins souvent qu'on maîtrise la question. Cette méthode part d'un constat apparemment évident : la mémoire humaine n'est pas parfaitement fiable et l'on oublie souvent ce que l'on a appris. Par contre, l'oubli est rarement total, et si l'on apprend à nouveau ce que l'on a déjà appris, on oublie moins vite. Si l'on s'arrange pour réviser une notion à chaque fois que l'on est sur le point de l'oublier, on s'aperçoit que l'on a de moins en moins souvent besoin de réviser la notion. En travaillant ainsi, on gagne du temps par rapport à l'hypothèse de répétitions non espacées tout en restant efficace. Il est bien entendu difficile de prévoir le moment où l'on oubliera la notion, mais le principe (espacer les répétitions à chaque fois que l'on teste le souvenir et que celui-ci est intact) peut être appliqué facilement. Il existe de nombreux logiciels d'apprentissage basés sur la répétition espacée, ainsi qu'un outil d'apprentissage utilisant des boîtes et des cartes mémoire. Les logiciels de répétition espacée sont modelés d'après le style d'apprentissage des cartes mémoire. Les éléments à mémoriser sont entrés dans le programme sous forme de questions / réponses. Lorsqu'une entrée doit être révisée, la question s'affiche à l'écran, et l'utilisateur doit tenter d'y répondre. Après y avoir répondu, l'utilisateur révèle manuellement la réponse et évalue via un système de notation la qualité de sa réponse. De tels programmes sont basés sur des algorithmes de répétition espacée. Sans programme, l'utilisateur doit lui-même déterminer la date de la prochaine révision de la carte. Étant donné que c'est une tâche fastidieuse, une telle pratique limite le plus souvent les utilisateurs à des algorithmes simples comme le système Leitner. Voici quelques améliorations apportées par les logiciels : La question et la réponse peuvent être associées à un fichier audio pour faciliter l'apprentissage et la reconnaissance auditive des termes utilisés.
Volker Gass, Claude Nicollier, Tatiana Maillard
Maria del Carmen Sandi Perez, Henry Markram, Deborah La Mendola, Kamila Markram, Tania Rinaldi