开发者路线图如何正确引用、复现与扩展os-taxonomy (Marble Skill Taxonomy)开放教育数据集【免费下载链接】os-taxonomy项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/os/os-taxonomy如果你正在寻找一个开放教育数据集来做学习路径分析、自适应学习产品或教育科研os-taxonomyMarble Skill Taxonomy值得认真看一眼。它把小学阶段孩子到底学到了什么拆解成1,590 个微主题micro-topics、用3,221 条先修依赖边连成一张有向无环图并对齐 NGSS、Common Core、英国国家课程等 7 套课程标准。数据为纯 JSON、零运行时依赖加载即用。本文是一份面向新手开发者的完整路线图如何读懂它、规范引用它、可复现地校验它以及合法地扩展它。 一分钟理解 os-taxonomy 开放教育数据集与传统扁平标准清单不同os-taxonomy 是一张学习连接图connected graph of learning包含四层信息组成数量说明微主题节点1,590每个主题含通俗描述、掌握证据、类型概念/程序/表征/语言/元认知、学科领域、年龄段先修依赖边3,221topicId依赖于prerequisiteId每条边带hard/soft强度与一句原因课程标准对齐3,261 条标准覆盖 7 套课程共 1,859 条主题↔标准链接领域聚类183 个按学科, 领域, 年龄段生成的家长友好型一段话总结覆盖 8 个学科Science (547)、Mathematics (503)、English (286)、History (90)、Personal Social Development (88)、Life Skills (37)、Computing (21)、Learning to Learn (18)。 5 个核心数据文件从哪里开始读所有数据位于 data/ 目录均为 UTF-8 JSON结构契约见 schema/ 下的 JSON Schemadata/topics.json — 微主题图的节点。例如 data/topics.json 中的AI in Daily Life主题就带描述、年龄段、3 条掌握证据和评估提示。data/dependencies.json — 先修边。记住方向topicId依赖于prerequisiteId想要解锁了什么就反转边。data/curriculum-standards.json — 来源课程标准按 curriculum 分组。注意部分来源只含代码codes-only见下文复现章节。data/clusters.json — 面向家长的领域摘要。data/manifest.json — 计数、按学科统计、每个文件的 SHA-256 校验和复现的锚点。 正确引用两步就能做对第一步给数据集署名。任何使用都必须带上 README.md 中规定的致谢语Marble Skill Taxonomy (v1) · © Generative Spark, Inc. (Marble) · https://withmarble.com · licensed under ODbL 1.0 (database) and CC BY-SA 4.0 (content).第二步用正式引文。论文和 BibTeX 场景请直接使用 CITATION.cff机器可读的引元数据已备好数据集类型为dataset版本v1发布于 2026-07-08主许可ODbL-1.0。⚠️ 如果你还使用了课程标准数据别忘了 PROVENANCE.md 中各上游来源的额外声明要求——这一步最容易漏也最容易引发版权纠纷。 可复现地校验数据一条命令拿到数据后的第一件事是验证完整性。项目自带一个零依赖校验器scripts/validate.mjs它会检查声明计数与实际条目数一致1,590 / 3,221 / 3,261 / 183所有边的端点、所有主题→标准引用都能解析无悬空引用codes-only 不变量受限来源不泄露原文data/manifest.json 中每个文件的 SHA-256 校验和git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/os/os-taxonomy cd os-taxonomy node scripts/validate.mjs # 或 npm run validate输出✓ valid即代表数据与你复现的版本完全一致。把clone → validate → 记录 commit写进你的流水线就拿到了数据集级别的可复现性——这正是开放教育数据集区别于下载一个 zip 就完事的关键。 合法扩展先看懂三层许可os-taxonomy 是多许可结构扩展前务必分清三层详见 LICENSE 与 LICENSE-CONTENT层级许可意味着数据库结构、ID、主题↔主题/标准关系ODbL 1.0可商用研究需署名衍生数据库须继续以 ODbL 开放Marble 撰写的文本描述、证据、原因、摘要CC BY-SA 4.0署名 相同方式共享curriculum-standards.json上游各自许可不可由 Marble 再授权见 PROVENANCE.md关键细节ODbL 区分衍生数据库你扩展/修改分类法本身 → 必须保持开放与生成作品把它用在你的产品、模型或 App 里 → 归你所有。所以你可以基于它构建商业产品而无需开源产品本身只需把对分类法的改进回馈给数据集。三个常见扩展方向加入新课程标准topic → standard的键格式为curriculum-slug:code见 data/curriculum-standards.json按 schema/curriculum-standards.schema.json 追加即可。若来源有版权如 NGSS、C3、IB PYP默认走 codes-only 模式——只放代码不放原文。新增微主题与依赖主题 ID 需以mt_前缀开头校验器会检查见 scripts/validate.mjs依赖边强度只能是hard或soft。重新计算派生物语义嵌入被刻意排除在发布之外data/manifest.json 的excluded字段你可以自行基于 topics 重新计算不必等待上游。✅ 开发者速查清单已读 README.md 的 License 章节已运行node scripts/validate.mjs并通过产品/论文中已包含规定署名语 CITATION.cff 引文使用课程标准时已核对 PROVENANCE.md 的上游声明扩展后记录数据集 commit便于他人复现你的版本说明以上清单对应 CHANGELOG.md 记录的 v1 首发内容2026-07-08后续版本请以此文件为准追踪变更。抓住读懂 → 校验 → 引用 → 扩展这条路线你就能把 os-taxonomy 从一份静态 JSON变成自己产品中可持续演进的学习知识图谱。【免费下载链接】os-taxonomy项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/os/os-taxonomy创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考