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概述

Marble 技能分类法是一份开放的结构化数据集，描述小学阶段儿童所学内容。它将知识点拆解为细粒度的"微主题"，组成一张有向无环的前置依赖图，并对接多国课程标准。该项目由 Marble 发布。

数据规模

当前版本包含 1,591 个微主题、3,225 条前置依赖边，覆盖 8 个学科。学科分布大致为：科学 547、数学 504、英语 286、历史 90、社会与个性发展 88、生活技能 37、计算 21、学习方法 18。

数据结构

数据采用 UTF-8 编码的 JSON 格式存放，配合 JSON Schema 校验和 SHA-256 校验和清单。所有数据由节点与边两类核心记录构成：

• 节点（topics.json）：每个微主题对应一个可独立教学的概念，配有通俗描述、掌握证据、所属学科与领域、类型标签（概念型 / 程序型 / 表征型 / 语言型 / 元认知型）以及适用年龄区间。
• 边（dependencies.json）：有向边表示"主题 X 依赖于前置主题 Y"，每条边标注 hard 或 soft 强度，并附一句原因。反向遍历即可得到"解锁"关系。

主题示例：

{
  "id": "mt_N8CpN1EJrP",
  "type": "CONCEPTUAL",
  "subject": "English",
  "name": "Building sentences",
  "ageRangeStart": 4,
  "ageRangeEnd": 6,
  "evidence": ["Compose a complete sentence..."]
}

assessmentPrompt 字段包含 {{name}} 占位符，展示前需替换或剔除。

课程标准与教学研究

每个微主题都映射到来源课程标准（NGSS、CCSS、英国国家课程等）。此外还提供 1,051 条教学研究记录，覆盖全部科学与数学主题，记录了教学法、活动设计、反馈与评估指引，并标注了资料来源。注意有 540 个主题在本次发布中尚无配套研究。

研究记录关键字段：

需要强调的是：这些活动是经研究启发提出的建议，并非经过实证检验的干预方案；来源也未在本版本重新核验。

使用方式

数据为纯静态 JSON，无运行时依赖，可直接加载：

// 构建按 ID 索引的主题映射，并查询某主题的全部前置主题
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]));
const prereqs = deps.dependencies
  .filter(d => d.topicId === 'mt_N8CpN1EJrP')
  .map(d => byId.get(d.prerequisiteId).name);

项目附带校验脚本，可同时校验结构、研究覆盖度、证据链接与文件校验和：

node scripts/validate.mjs
node --test scripts/teaching-research.test.mjs

许可证

数据集采用多协议分层的授权方式：

• 数据库层（集合结构、ID、主题间关系、主题与标准映射）使用 ODbL 1.0，允许研究与商业用途，但衍生数据库须保持开源。
• 文本内容层（主题描述、证据、评估提示、依赖原因、领域摘要、研究正文）使用 CC BY-SA 4.0，同样要求署名与相同方式共享。
• 课程标准层（curriculum-standards.json）沿用各自上游框架的原始许可，不在此重新授权。

关键区分：ODbL 将"衍生数据库"与"产出作品"分开处理，因此可以在此基础上构建闭源商业产品，仅当直接修改并发布分类法本身时才需回馈开源。使用时需注明版本、版权方及协议，并附 PROVENANCE.md 中所列的上游声明。