面向中国义务教育小学数学的、可追溯且可验证的微知识点依赖数据集。
A traceable and verifiable micro-learning-objective dependency dataset for Chinese primary mathematics.
本项目提供的是基础设施数据，不是教材、题库或教学应用。它回答的核心问题是：学习一个知识点之前，哪些能力可能是重要前置？数据可被诊断工具、学习路径规划器、教师工具和 AI 助教直接读取。
当前仓库还包含一个参考应用：知识图谱浏览器。它演示应用层如何只通过稳定知识点 ID、能力锚点、课程标准映射和候选依赖边消费公开 JSON 数据，而不依赖教材页码、单元或具体表述。
在线浏览：GitHub Pages 知识图谱浏览器
当前公开候选数据的 datasetVersion 为 0.4.0-candidate.dependency-coverage，对应 Git 发布标签 candidate-0.4.0-dependency-coverage。
当前数据包含：
- 95 个
reviewed学习目标节点； - 111 条
soft依赖； - 19 个课程标准能力锚点；
- 56 条课程标准登记；
- 一个静态前端参考应用
examples/graph-browser。
这是 candidate 候选层，不是专家确认版。所有依赖边目前均为 soft dependency hypotheses，表示“有显著帮助的前置经验”，不代表已经由专家确认的认知必要关系。项目不包含教材原件、扫描页、OCR 全文、题目、答案或私有输入文件，也不代表任何教材出版方的官方数据。
阶段 5.5 依赖边覆盖审计见 依赖边覆盖补全审计。
小学数学教材通常按册次、单元和活动组织，但学习分析系统、AI 助教和诊断工具更需要稳定的“能力关系”：
- 一个学生不会某个知识点，可能缺了哪些前置能力？
- 学会一个知识点之后，可以解锁哪些后续目标？
- 某个课程标准要求下有哪些可诊断学习目标？
- 不同教材材料中的相近内容，如何映射到同一稳定能力锚点？
本项目把这些关系表达为机器可读的 JSON 数据，并配套 Schema、校验器、发布清单、来源政策和审计文档。
- 学习目标优先：节点表达可观察、可评估的学习目标，而不是教材标题或一道题。
- 证据可追溯：每一个节点和边都必须可追溯到课程标准、教材活动、教辅材料或审核结论，并声明其证据层级。
- 区分必需与有益：
hard表示学习所必需的前提，soft表示显著有帮助但可替代的经验。当前公开候选版本只发布soft边。 - 教材版本无关：教材是重要证据来源，不是唯一真相；同一概念可映射到多个版本与学期。
- 数据先行：核心数据为 JSON，验证工具只使用 Python 标准库，不要求运行服务。
- 应用契约优先：应用只依赖稳定 ID、能力锚点和版本化关系，不依赖教材页码、单元或具体表述。
data/ 已发布的数据集与版本清单
schemas/ 机器可读的数据契约（JSON Schema）
scripts/ 数据集校验器与查询脚本
docs/ 路线图、数据标准、来源与治理规则
examples/ 应用层参考实现
验证数据集：
python3 scripts/validate_dataset.py查询某个知识点的前置能力：
python3 scripts/query_dataset.py prerequisites cn_math_g1_calculate_add_subtract_within_ten --recursive查询某个知识点可解锁的后续目标：
python3 scripts/query_dataset.py unlocks cn_math_g1_compose_decompose_numbers_within_five --recursive按年级查询学习目标：
python3 scripts/query_dataset.py grade G3修改 data/topics.json、data/dependencies.json 或 data/standards.json 后，先运行：
python3 scripts/update_manifest.py
python3 scripts/validate_dataset.py应用层案例一“知识图谱浏览器”位于 examples/graph-browser，演示静态前端如何消费公开数据：
- 稳定
topicId； capabilityAnchor；- 课程标准映射；
- prerequisites / unlocks；
- 关系覆盖审计；
candidate与soft dependency状态提示。
运行方式：
cd examples/graph-browser
npm install
npm run dev该浏览器是 reference example，不是核心数据、正式教学产品或专家确认界面。
课程标准的规范性发布来源为教育部 教材〔2022〕2号，见中国政府网的发布通知。项目内的稳定标识及来源记录见 课标登记册。
请先阅读 数据标准、质量与治理 和 贡献指南。欢迎提交教材映射、标准映射、边的审核意见和验证用例。
项目中的关键决策、验证结果、踩坑和待办持续记录在 开发日志。
从教材建立候选数据时遵循 教材抽取协议，确保候选推断与发布数据分离。候选发布、跨教材交叉检验、社区复核和专家确认的边界见 证据与复核框架。建设应用案例前请阅读 应用集成契约。
代码采用 MIT License。公开数据采用数据库与自有文字分层许可，第三方课程标准保留上游条款；详见 数据许可策略、来源声明 和 版权风险审计。
教材原文、扫描页、OCR 全文、题目、答案和受限输入不进入本仓库。
本项目借鉴了 Marble Skill Taxonomy 的数据发布与校验治理方式，但不复制其数据或内容；审读结论见 参考项目审读记录。