Marble Skill Taxonomy

孩子到底要学会什么？1,590 个微主题连成一张带先修关系的学习图谱——开放数据集

更新于 2026-09-03

一句话定位

把「学什么」变成一张图

教育公司 Marble 开放的 K-6（小学）课程知识图谱：1,590 个可教学的微主题（「搭建句子」「恒星的视星等」这种颗粒度）作为节点，3,221 条带理由的先修依赖作为边，构成有向无环图，并对齐 NGSS / Common Core / 英国国家课标。纯 JSON 数据、零运行时、可商用。适合做自适应学习、教育测评、AI 导师产品的底层数据，也是知识图谱工程的多层许可范本。

核心数据

数据来源：GitHub API，采集于 2026-09-03。7 个 commit 集中在发布当天，18 个 open issues，近两个月无代码更新。

课标是列表，这是图谱

README 的第一句话就点破了定位：大多数课程数据要么是扁平的标准清单，要么锁在产品里。这份数据集是「学习的连接图」——点开任意概念，能追溯学会它之前必须掌握的一切。

四个 JSON 文件 + 一张图

一个微主题长什么样

{
  "id": "mt_N8CpN1EJrP",                    // 稳定 ID，被依赖边引用
  "type": "CONCEPTUAL",                    // 概念/程序/表征/语言/元认知 五类
  "subject": "English", "domain": "Grammar & Punctuation",
  "name": "Building sentences",
  "description": "Understand that words combine to make sentences —
                a sentence expresses a complete thought…",
  "ageRangeStart": 4, "ageRangeEnd": 6,
  "centrality": 0.257,                    // 图中心度：被多少后续主题依赖
  "evidence": [                           // 掌握判据（可观察行为）
    "Distinguish between complete sentences and fragments",
    "Compose a complete sentence with a subject and verb" ],
  "assessmentPrompt": "If {{name}} says something like
    \"The dog\", can they tell you that's not a complete sentence…?",  // 测评问句模板
  "standards": ["ccss-ela:L.K.1f", "uk-nc-2013:Eng.App2.Y1.Sent.1"]  // 课标对齐
}

关键设计：evidence 是行为判据不是知识点复述（「能区分完整句与残句」），assessmentPrompt 带 {{name}} 占位符直接面向儿童测评——数据天生为自适应学习系统设计。

依赖边：为什么这是 DAG 而不是标签

{
  "topicId": "mt__00ZSLnB7p",
  "prerequisiteId": "mt_VBl1T1sFCM",
  "strength": "hard",
  "reason": "Must understand vibrations
    make sound before finding
    volume patterns"
}

八个学科，1,590 个微主题

观察：科学 + 数学占 2/3（1,050 个）——STEM 重心与美英课标的颗粒度差异有关；「元学习」作为独立学科存在（「学会如何学习」18 个主题）是这份分类学少见的设计。

三层许可：share-alike 但商业友好

精妙之处：ODbL 区分「衍生数据库」与「产出作品」——用它做商业 App/模型不用开源你的产品，只有对 taxonomy 本身的修改必须开放。这是 OpenStreetMap 同款打法。

纯数据，import 即用

// 零依赖：load JSON 就够了
import topics from './data/topics.json' with { type: 'json' };
import deps from './data/dependencies.json' with { type: 'json' };

const byId = new Map(topics.topics.map(t => [t.id, t]));
// 「Building sentences」的全部先修：
const prereqs = deps.dependencies
  .filter(d => d.topicId === 'mt_N8CpN1EJrP')
  .map(d => byId.get(d.prerequisiteId).name);

# 校验结构与引用完整性：
node scripts/validate.mjs

• 不想要代码：直接上 withmarble.com/curriculum 交互探索器，点任一概念追溯完整先修链
• 引用它：仓库带 CITATION.cff，学术引用一键生成（GitHub 自动识别）
• 验证完整性：manifest.json 含每文件 SHA-256，防静默篡改

教育公司为什么白送核心资产

冷静看

• 一次性发布：7 个 commit 全在 2026-07-08 当天，近两个月零更新，18 个 issue 无人回应——是数据快照不是活项目
• 教育学审核存疑：3,221 条依赖边的 reason 写得通顺，但没披露学科专家审校流程；「LLM 从课标蒸馏 + 人工整理」的痕迹明显，教育准确性需自证
• 覆盖偏科：科学/数学占 2/3，人文与艺术（无 Art/Music 学科）覆盖薄；K-6 之外完全空白
• 年龄标注是近似值：ageRange 4-6 这类区间来自课标映射，不是认知发展测量结果，别当发展心理学依据用
• 上游许可要看清：curriculum-standards.json 里 NGSS 等内容有自己的许可条款，商业使用需逐条核对 PROVENANCE.md
• 无版本演化承诺：CHANGELOG 只有 v1；topicId 的稳定性、未来增删的迁移策略都没有 SLA

打分

综合 8/10。作为「活项目」不合格，作为「数据资产」优秀——1,590×3,221 的先修图谱是教育科技开源里独一份的底层砖，多层许可设计值得所有数据集作者抄作业。

适合谁用