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∴ 是什么

这是一个结构化的儿童学习技能分类数据集，将小学阶段的学习内容拆分为细粒度的微主题（micro-topics），并构建为有向无环的先修依赖图。数据以 UTF-8 JSON 文件存储，包含主题、依赖关系、课程标准对齐和领域聚类等文件。每个微主题包含描述、掌握证据、类型、学科领域和年龄范围等信息。

∴ 解决什么问题

• ›多数课程数据要么是扁平的标准列表，要么被锁定在特定产品中
• ›缺乏将学习主题间的先修关系显式编码的开放数据集
• ›家长和开发者难以追溯学习某个概念前需掌握的所有前置知识

∴ 怎么上手

1. 01克隆或下载仓库后，直接加载 data/ 下的 JSON 文件
2. 02使用 import topics from './data/topics.json' with { type: 'json' } 加载主题数据
3. 03使用 import deps from './data/dependencies.json' with { type: 'json' } 加载依赖数据
4. 04通过脚本验证数据结构与引用完整性：node scripts/validate.mjs

∴ 适合谁

适合教育产品开发者、课程设计者、教育研究者，以及需要细粒度学习路径数据的开发者

∴ 要点

• ›包含 1,590 个微主题，覆盖 8 个学科（如科学、数学、英语等）
• ›包含 3,221 条先修依赖边，每条带 hard/soft 标记和一句原因
• ›每个微主题链接到 NGSS、Common Core、英国国家课程等课程标准
• ›提供 183 个面向家长的领域聚类摘要
• ›数据采用多许可证：数据库层为 ODbL 1.0，内容层为 CC BY-SA 4.0
• ›明确排除语义嵌入和任何儿童个人数据

∴ 在榜记录

GitHub Trending 今日榜的每日存档，日期按北京时间。2026-10-19 首次上榜，累计在榜 1 天，最高第 8 名。