Anki fürs Informatikstudium: Was auf Karten gehört

In der Informatik-Bubble hat Anki einen komischen Ruf. Die einen schwören darauf, seit Michael Nielsen beschrieben hat, wie er damit ein Paper nach dem anderen verstanden hat. Die anderen halten Karteikarten für etwas für Mediziner und Vokabeln. Beide haben ein bisschen recht. Diese Seite zeigt, wo Karten im Informatikstudium echt helfen, wo sie Zeitverschwendung sind, und wie du checkst dafür einsetzt.

Warum es sich überhaupt lohnt

Das DZHW hat für den Bachelor Informatik eine Studienabbruchquote von 42 Prozent an Universitäten und 30 Prozent an Fachhochschulen berechnet, für Studienanfänger 2016/17. Abbruch heißt dort: das Hochschulsystem ohne Abschluss verlassen, Fachwechsel zählt nicht. Das ist keine Durchfallquote, aber ein deutliches Signal, dass die ersten Semester sortieren.

Und die ersten Semester sind voller Grundlagen, die später ständig wieder auftauchen. Die TU Dortmund behandelt in Theoretischer Informatik Komplexität, Entscheidbarkeit, Automaten und Grammatiken, die TUM hat Analysis, lineare Algebra und diskrete Strukturen. Wer im vierten Semester die Definition von O-Notation nachschlagen muss, verliert Zeit bei allem, was darauf aufbaut.

Wofür Karten taugen

• Definitionen. Begriff, Voraussetzungen, Beispiel und Gegenbeispiel als getrennte Karten.
• Laufzeiten und Komplexitätsklassen. Einzelne Beziehungen mit ihren Voraussetzungen.
• Beweisideen. Der Schlüsselschritt, die verwendete Voraussetzung, der Ansatz.
• Befehle und APIs. Sivers empfiehlt, erklärenden Text in kurze Codebeispiele umzuwandeln, deren Ergebnis du abfragst. Und zwar erst, nachdem du das Verhalten selbst ausprobiert hast.

Wofür nicht

Probleme einordnen, Reduktionen bauen, Laufzeiten neuer Algorithmen herleiten, vollständige Beweise aufschreiben, Code schreiben. In der Theorie-Klausur in Dortmund hängt die Zulassung an einem Übungsschein, und das hat einen Grund.

Die Diskussionen dazu sind ehrlicher als manche Anki-Evangelisten. Auf Hacker News berichten Leute von Karten für CLI-Optionen und Algorithmen, andere halten Syntaxkarten für wertlos. In r/AnkiComputerScience wird diskutiert, dass man bei Beweiskarten Gefahr läuft, die konkrete Antwort auswendig zu lernen statt der Fähigkeit dahinter. Andy Matuschak, der mit Nielsen das Lernmedium Quantum Country gebaut hat, nennt die Frage, wie man Anwendungswissen mit Karten trainiert, ausdrücklich offene Forschung.

Dein Workflow mit checkst

1. Skript im Split-View. Öffne das Vorlesungsskript als PDF in checkst: links die Folie, rechts der Karteneditor. Für Automaten und Diagramme schneidest du einen Ausschnitt aus der Folie aus und setzt ihn direkt als Bild auf die Karte. Formeln schreibst du wie in Anki in MathJax-Schreibweise, checkst setzt sie beim Lernen als Formel.

2. KI für den ersten Entwurf. Lass dir aus einem Abschnitt Kartenvorschläge erzeugen, auf dem Gerät über Apples Foundation Models oder mit deinem eigenen OpenAI-Key. Dann machst du, was Nielsen beschreibt: Mit einfachen Begriffskarten anfangen und nach und nach konzeptionellere Fragen ergänzen. Nielsen sieht das Formulieren der Karten selbst als Teil des Verstehens. Übernimm KI-Vorschläge also nicht blind, schreib sie um.

3. Kurz und präzise. Matuschak empfiehlt fokussierte, präzise Prompts. Eine Karte, die nach „Eigenschaften von Heaps“ fragt, ist eine schlechte Karte. Eine, die nach der Laufzeit von Insert fragt, ist eine gute.

4. FSRS laufen lassen. checkst plant mit FSRS. Standard laut Anki-Handbuch sind 90 Prozent Zielretention, über 97 Prozent steigt der Aufwand stark. Wenn du die Antwort nicht wusstest: „Nochmal“, nicht „Schwer“. Sonst plant FSRS zu lange Abstände.

5. Übungsgruppe. Teilt die Theo-Definitionen in einer checkst-Lerngruppe, Einladung per Link oder QR-Code. Die eigentliche Arbeit macht ihr weiter am Übungsblatt.

Beispielkarten

Zur Quicksort-Karte gehört eine zweite: Warum ist der Worst Case quadratisch? Die beantwortest du dir selbst, mit dem Pivot im Kopf, bevor du umdrehst.

Was die Forschung sagt

Karpicke und Blunt zeigten 2011 mit naturwissenschaftlichen Texten, dass Abrufübung besser abschnitt als Concept Mapping, auch bei Verständnis- und Inferenzfragen. Für Mathematik ist die Lage dünner, und das solltest du wissen: Die Metaanalyse von Murray, Horner und Göbel aus 2025 fand für verteiltes Üben einen kleinen Vorteil, für Testing gegenüber erneutem Lernen aber einen so unsicheren Effekt, dass die Autoren ihn als nicht abschließend belegt bewerten. Dass Anki deine Informatiknoten verbessert oder dich vor dem Abbruch bewahrt, belegt niemand.

Grenzen

• Kein Code-Runner. checkst führt keinen Code aus. Programmier-Katas mit automatischer Prüfung, wie sie auf Hacker News beschrieben werden, gehen hier nicht.
• Kein Ersatz für Übungsblätter. Karten halten Wissen frisch. Problemlösen lernst du nur durch Problemlösen.
• Nur Apple. iPhone und iPad, kein Android, kein Browser.