cn-math-taxonomy:覆盖小学到高中数学、英语与物理的开源知识图谱和自适应前置诊断工具

  • 3天前
  • 20
  • 阅读4分钟
  • cn-math-taxonomy 是一个开源的知识图谱项目,收录小学到高中数学、三年级到高中英语以及初中和高中物理的知识点与先修关系,并提供自适应前置诊断,可以沿先修关系回溯到具体的前置知识点。

    • 项目名称:cn-math-taxonomy(Github 开源仓库,在线站点为 math.pansgo.com)
    • 数据统计时间:2026-10-23
    • 核心功能:知识图谱浏览、先修关系诊断、题库练习、课标对齐
    • 数据规模:1821 个知识点,2917 条先修边,7431 道题,627 条课标条目
    • 适用人群:学生、家长、一线教师、教研人员、开发者
    • 资费模式:免费使用,采用 CC BY-NC 4.0 许可,禁止商业用途,商用需单独授权

    核心功能与价值

    先修关系知识图谱

    知识图谱以局部先修图的形式展示当前知识点的前置知识和后续知识,解决不清楚某个知识点需要先掌握哪些内容的问题。

    自适应前置诊断

    自适应诊断根据先修关系选题,答错时回溯到更早的前置知识点,帮助定位薄弱的根因,而不只是给出一个分数。

    分学科、分学段的题库

    题库包含数学 3459 道题、英语 2896 道题、物理 1076 道题,每个知识点附有样题和参考答案,便于针对性练习。

    课标条目对齐

    课标对齐将知识点映射到课程标准条目,并标注映射为精确对应(exact)或推断对应(inferred),便于查看知识点的课标依据。

    离线访问与结果分享

    离线缓存基于 PWA 技术,可以添加到桌面并离线访问;诊断结果可以导出 JSON、打印,或生成竖版分享图。

    核心优势

    优势维度具体说明
    学科与学段覆盖数学覆盖小学至高中必修和选择性必修(828 个知识点),英语覆盖三年级至高中(724 个知识点,含初中英语),物理覆盖初中和高中(269 个知识点)
    先修关系强度区分先修边区分 hard(硬先修)与 soft(软先修),便于判断学习门槛
    回溯深度数学答错后可沿先修边回溯到具体的小学知识点,跨越高中、初中和小学学段
    课标映射收录 627 条课标条目,覆盖数学、英语和物理三个学科
    数据结构参考 Marble os-taxonomy 的 topics 与 dependencies 结构,以 JSON 文件提供知识点和先修边数据
    隐私与网络页面不从外网 CDN 加载脚本、样式或字体,统计模块默认不发送任何统计请求

    项目截图

    图片来自官方,感兴趣的可以看看:

    适用场景与目标受众

    • 学生与家长:在某道题反复出错时,可以通过诊断找到需要补强的前置知识点,并按年级从低到高查看学习路径。
    • 一线教师与教研人员:可以参考先修关系图安排教学顺序,或为教材知识点梳理依赖结构;在用于教学前,需要先审核先修关系和题目。
    • 开发者与研究者:可以基于 JSON 格式的知识点、先修边、课标和题库数据进行二次开发或研究,使用时需遵守 CC BY-NC 4.0 许可的非商业条款。

    部署与搭建指南

    环境准备:需要安装 Git 和 Python 3,校验脚本与静态服务器仅依赖 Python 标准库;如需运行诊断引擎测试,可以另外安装 Node.js。页面需要通过本地静态服务器访问,不能直接用 file:// 方式打开。

    1
    确认 Python 环境

    在终端执行下列命令,确认已安装 Python 3,并显示版本号。

    python3 --version

    2
    克隆项目仓库

    在终端执行下列命令,将 GitHub 仓库下载到本地。

    git clone https://github.com/xiaoyang111222/cn-math-taxonomy.git

    3
    进入项目目录

    在终端执行下列命令,切换到仓库根目录。

    cd cn-math-taxonomy

    4
    校验数据文件

    在项目根目录执行校验脚本,预期输出 VALIDATION PASSED,且退出码为 0。

    python3 scripts/validate.py

    5
    启动本地静态服务器

    在项目根目录执行下列命令,启动端口为 8000 的静态服务,终端保持运行。

    python3 -m http.server 8000

    6
    打开页面

    在浏览器中访问 http://localhost:8000/ 打开首页,也可以访问 http://localhost:8000/explore/ 查看知识图谱,或访问 http://localhost:8000/diagnose/ 进行诊断。

    7
    运行诊断引擎测试(可选)

    在项目根目录执行下列命令,预期测试通过,无需额外依赖。

    node tests/test_engine.js

    真实体验与反馈

    • 诊断结果页将根因、不稳知识点和学习路径分为独立卡片显示,路径图与文字列表同时保留,便于快速查看结论。
    • 诊断进度保存在浏览器本机的 localStorage 中,关闭页面后再次打开可以接续之前的进度。
    • 局限:每个知识点的题量较少,小学和高中每点 4 题,初中每点 4 至 5 题,诊断最多问 2 题,结果只能作为线索,不能替代完整测评。

    常见问题解答(FAQ)

    1. 这个项目是否收费?

    可以免费用于个人学习、教学和研究。项目采用 CC BY-NC 4.0 许可,禁止商业用途,如需商业使用,需要联系作者获取单独授权。

    2. 知识图谱和题目是否经过教师审核?

    没有。项目数据为 AI 生成的初稿,未经教师审核,先修关系、诊断题与答案都需要一线教师审核后,才能用于教学或学习路径推荐。

    3. 使用时是否需要联网?

    页面为纯静态站点,启动本地静态服务器后即可访问;页面不从外网 CDN 加载资源,并支持 PWA 离线缓存。

    4. 支持哪些学科和学段?

    支持小学到高中数学、三年级到高中英语,以及初中和高中物理。英语不包含听力和口语题。

    5. 诊断结果能否作为考试成绩使用?

    不可以。诊断只是定位薄弱知识点的线索,题目数量较少且未经学生数据校准,不能替代正式测评。

    6. 能否在自己的项目中使用这些数据?

    可以用于非商业用途的修改和再分发,但需要署名并注明来源,且不能用于付费课程、付费应用或售卖题库等商业场景。

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    cn-math-taxonomy:覆盖小学到高中数学、英语与物理的开源知识图谱和自适应前置诊断工具
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  • 类型:信息聚合 / 数据平台
  • 专题:Github / 学习办公
  • xiaoyang111222 cn-math-taxonomy
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  • 1.2K
  • 10天前
  • 16小时前
  • 数学(小学到高中)、英语(三年级到高中)、初中物理的知识图谱:1644 个知识点、2403 条先修边、6723 道题,对齐课标,附自适应前置诊断。 - xiaoyang111222/cn-math-taxonomy
    *数据缓存于:15小时前 • 数据来源: Github
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