增量阅读

增量阅读是一种软件辅助的方法，用于从阅读中学习和保留信息，包括从电子文章中创建抽认卡。“渐进阅读”是指“分批阅读”。该方法不是一次线性阅读一篇文章，而是通过保留大量电子文章或书籍（通常是数十或数百篇）的阅读列表并在每个会话中阅读几篇文章的部分来工作。阅读列表中的文章由用户优先排序。在阅读过程中，文章的重点被分解成抽认卡，然后在间隔重复算法的帮助下长时间学习和复习。

在过程的后期阶段使用抽认卡是基于间隔效应（随着时间的推移学习时学习效果更好的现象）和测试效果（发现当一些学习时长期记忆增加期间专门用于通过测试检索要记住的信息）。它针对的是那些试图终生学习大量信息的人，特别是如果这些信息来自各种来源。

该方法本身通常归功于波兰软件开发商PiotrWozniak。他于1999年在SuperMemo99中实现了增量阅读的xxx个版本，提供了该方法的基本工具：优先阅读列表，以及提取文章部分和创建完形填空删除的可能性。“增量阅读”这个词在第二年的SuperMemo2000中出现。后来的SuperMemo程序随后增强了所涉及的工具和技术，例如网页导入、材料过载处理等。

2007年出现的文本编辑器Emacs的有限增量阅读支持。

用于增量阅读的Anki插件后来于2011年发布；对于Anki2.0和2.1，另一个附加组件可用。

增量阅读是PiotrWozniak发明的一系列相关概念中的xxx个：增量图像学习、增量视频、增量音频、增量邮件处理、增量问题解决和增量写作。“增量学习”是Wozniak用来将这些概念作为一个整体来指代的术语。

用户在阅读电子文章时，提取最重要的部分（类似于在纸质文章下划线或突出显示），并逐渐提炼成抽认卡。抽认卡是以问答形式呈现的信息（使主动回忆成为可能）。完形填空删除常用于增量阅读，因为它们很容易从文本中创建出来。摘录和抽认卡都是独立于原始文章安排的。

随着时间的推移和评论，文章应该逐渐转换为摘录，并将摘录转换为抽认卡。因此，增量阅读是一种将电子文章中的信息分解为抽认卡组的方法。

这个抽认卡的创建过程是半自动的——读者选择要学习的材料并编辑问题的准确措辞，而软件帮助确定文章的优先级和制作抽认卡，并进行调度：它计算读者的时间根据间隔重复算法的规则审查每个块。这意味着所有处理过的信息都以递增的间隔呈现。

PiotrWozniak表示，个人文章的阅读部分与注意力跨度成比例，这取决于用户、他们的心情、文章等。这可以显着提高注意力。

如果不使用间隔重复，读者在并行研究数十个主题时会很快迷失在信息过剩中。然而，间隔重复使得在记忆中保留处理材料的痕迹成为可能。