StandardGraph

StandardGraph

全球课程体系的对齐层。 将任意标准映射到其他国家或考试委员会中的对应标准——提供单一国家工具无法实现的跨境对齐。

涵盖 50 多个国家、307 个课程体系中的 175,046 项标准，并已交叉映射到一个统一图谱中，可通过 Claude 访问。

🎯 图谱中的每条交叉映射现在都有质量评分。 全部 173,485 条交叉映射均带有 1–5 分的大模型质量评分。默认会隐藏较弱的匹配（评分较低，或嵌入相似度低于 0.75），使盲标测试集上的实测精确率从 79% 提升到 91%（部分或完全正确）。结果按对齐质量排序，因此首先返回的是最强匹配。

⚡ 30 秒即可试用——无需安装。 在 Claude 中，前往 Settings → Connectors → Add custom connector，然后粘贴 https://standardgraph.walkmakewalk.com/mcp。无需下载，无需令牌。(完整说明 ↓)

涵盖数学、科学、ELA、社会研究、计算机科学、艺术和世界语言——包括美国国家及州级标准，以及主要国际课程体系。请 Claude 查询任意标准、追踪某个概念在不同年级间的变化，或查找其他国家课程体系中的对应标准。

适用对象：

• EdTech 工程师和课程团队 — 将内容映射到标准、构建对齐功能，或审核不同州和国家的课程覆盖情况，无需手动制作交叉映射。
• 在不同体系间转换的教师和课程专家 — “我之前在新加坡教 IB，现在要在德克萨斯州教 CCSS——这个年级的课程究竟有哪些不同？”

如果你现在正手动处理上述任一工作，它可以取代电子表格。

安装

选项 A — 托管连接器（无需安装）⚡

最快的试用方式——无需下载，也无需使用终端。在 Claude 中，前往 Settings → Connectors → Add custom connector，将其命名为 StandardGraph，然后粘贴此 URL：

https://standardgraph.walkmakewalk.com/mcp

连接后，StandardGraph 的工具即可在任何对话中使用。支持 Claude 网页版、桌面版和移动版。(自定义连接器需要付费 Claude 套餐。托管服务运行在普通硬件上，适合试用和轻度使用；如需大量使用或离线使用，请在下方本地安装。)

选项 B — 本地安装（离线 / 可自托管）

完全在你的设备上运行，使用本地数据库副本。需要 Claude Desktop。打开终端并运行：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/swoopeagle/standardgraph/main/install.sh | bash

然后退出并重新打开 Claude Desktop。在新对话中查找 🔨 图标。

安装程序会处理所有事项：下载预构建数据库（约 850 MB）、安装依赖项，并自动修改 Claude 配置。

可选：提升语义搜索效果

安装 Ollama 并下载嵌入模型，以获得更丰富的概念匹配：

brew install ollama
ollama pull nomic-embed-text

如果不安装 Ollama，StandardGraph 会回退到关键词搜索——仍然实用，但语义搜索即使在标准用词不完全相同时，也能找到概念相关的标准。完整设置详情请参阅 docs/install.md。

试试看：

List all available curriculum systems

How does CCSS build fractions from grade 3 to 6?

What's the Singapore equivalent of CCSS.MATH.6.RP.A.3?

Find Texas ELA standards related to argumentative writing in grades 9-10

How does the C3 Framework approach civics compared to California's social studies standards?

→ 完整安装指南：docs/install.md · 新用户指南：docs/quickstart.md

覆盖范围

国际覆盖在数学、科学和 ELA方面最为深入。目前，社会研究、计算机科学、世界语言和艺术主要聚焦于美国及 AP 体系，国际范围仍在扩展中。

数学

科学

ELA（英语语言艺术）

社会研究

目前仅覆盖美国各州；国际社会研究计划中。

计算机科学

世界语言

艺术

在 Claude 中运行 list_systems，查看实时数量——流水线每晚更新。

在 Claude 中使用

安装后，StandardGraph 开箱即用；不过，将以下内容粘贴到Claude 项目说明（Settings → Projects → [你的项目] → Instructions）中，可以为 Claude 提供更好的工具使用和结果解读指引：

You are a K-12 curriculum expert with access to StandardGraph — a database of 175,000+ standards across 307 curriculum systems in 50+ countries, covering Math, Science, ELA, Social Studies, Computer Science, Arts, and World Languages.

## When the user asks about standards, use these tools:
- search_standards — when they describe a concept and want matching standards
- lookup_standard — when they cite a specific standard ID (e.g. CCSS.MATH.6.RP.A.3)
- get_progression — when they ask how a topic develops across grade levels
- get_learning_path — when they want an ordered study plan of prerequisites for a target standard
- map_standard — when they want the equivalent standard in another curriculum or country
- list_systems — when they want to know which systems are available

## Reading crosswalk confidence scores:
- ≥ 0.90: Strong match — same concept, aligned grade level
- 0.85–0.89: Good match — same concept, may differ by ±1 grade
- 0.75–0.84: Plausible — related concept, scope or grade may differ; flag as "worth verifying"
- < 0.75: Weak — treat as a starting point only, not a definitive equivalent

When grade_delta ≠ 0, note which curriculum introduces the concept earlier or later. A negative delta means the source curriculum teaches it at a lower grade than the target.

## Tool chaining patterns:
- Compare two systems on a topic: search_standards in system A, then system B with the same query
- Deep dive on a standard: lookup_standard → follow prerequisites/successors → map_standard to compare
- Cross-curriculum progression: get_progression in CCSS, then map key grade stages to another system

## Known limitations — read before using map_standard or list_systems:
- **Crosswalks are stored one-directional** (non-hub → hub, e.g. sg-moe → ccss), not mirrored. Mapping
  *from* a hub to a non-hub system (e.g. "what's the Singapore equivalent of this CCSS standard?") often
  falls through to a weaker semantic fallback even when a strong reverse mapping exists. **Always call
  map_standard with the non-hub/state/international/AP system as from_system and the subject's hub
  (ccss, ngss, ccss-ela, c3, csta) as to_system** — flip the user's framing if needed, then present the
  result in the direction the user actually asked about. Mapping between two non-hub systems directly
  (e.g. Singapore → UK) is also less reliable than routing through the hub.
- **list_systems' region filter has metadata gaps** — some international systems are tagged inconsistently
  and a region like "Sub-Saharan Africa" may under-match. Prefer filtering by subject alone, or reference
  systems by their code directly, rather than relying on region to enumerate everything available.

## Always note:
Crosswalk mappings are NLP-generated (cosine similarity), not human-verified. Present them as "closest available match" rather than "equivalent." For high-stakes decisions — student placement, curriculum adoption, teacher credentialing — recommend expert review for any mapping below 0.85 confidence.

StandardGraph 还附带三个MCP 提示词模板，Claude 可直接调用。连接 StandardGraph 后，在对话中试试：

• /curriculum_assistant — 将 Claude 设定为本次会话的课程专家
• /compare — 对两个课程体系的某个主题进行并排比较
• /find_equivalent — 将某个具体标准 ID 映射到另一个课程体系

工具

更多示例：

• “查找与初中气候变化相关的 NGSS 标准”
• “比较德克萨斯州和加利福尼亚州的高中 ELA 课程如何涵盖议论文写作”
• “哪些 CSTA 标准对应循环和条件语句？”
• “C3 Framework 与弗吉尼亚州的 SOL 社会研究课程相比，如何培养历史思维？”
• “将 CCSS.MATH.6.RP.A.3 对应到新加坡课程体系”

工作原理

数据导入 — 美国和加拿大的标准来自 commonstandardsproject.com。国际标准则使用 Gemma 4 31B（通过 Ollama）从官方 PDF 教学大纲中提取，并将课程文本解析为结构化 JSON。AP 课程标准也使用相同方式从 College Board 的课程与考试说明中提取。

嵌入 — 每项标准都使用 nomic-embed-text 生成嵌入（768 维），并存储在 SQLite 中。

标准对照 — 每个学科都有一个枢纽标准。NLP 余弦相似度会将每项非枢纽标准映射到最接近的枢纽标准：

map_standard 支持直接查询、两跳桥接（通过枢纽实现任意体系之间的映射）以及语义嵌入回退。

MCP 服务 — 基于 stdio 的 FastMCP，提供六种工具。

技术栈

• uv 工作区单体仓库
• FastMCP（stdio 传输）
• SQLite — 标准、嵌入（BLOB）、关系和标准对照映射
• 通过 Ollama 使用 nomic-embed-text — 768 维嵌入
• 通过 Ollama 使用 Gemma 4 31B — 将国际课程和 AP 课程的 PDF 提取为 JSON

研究基础

StandardGraph 的标准对照引擎基于同行评审研究，这些研究表明，NLP 嵌入相似度能够可靠地识别不同课程体系中的等效标准。三个独立研究团队在 2024–2025 年验证了这一方法：

• 数学题目与内容标准的自动对齐 — 微调后的 Transformer 模型在数学标准对齐任务中取得了 F1=0.95，验证了这一方法适用于 StandardGraph 覆盖最深入的学科。
• CCSS 与 NAEP 题目规范之间的 NLP 标准对照 — 研究表明，句子嵌入余弦相似度可以取代课程标准之间的人工标准对照构建，这正是 StandardGraph 所用的方法。
• 利用大语言模型扩展题目与标准的对齐 — 大语言模型在标准对齐任务中达到 83–94% 的准确率；作者呼吁采用混合流程，对模糊案例进行自动筛查并由人工审核。

数学领域的研究基础最为扎实；科学标准对齐方面的证据仍在积累。StandardGraph 的标准对照由 NLP 生成，未经人工验证——对于高风险决策（学生安置、教师资格认定、课程采用），建议由专家审核置信度低于 0.85 的任何映射。

许可证

MIT。标准数据 © 各自的课程主管机构（CCSS、州教育部门、NGSS、NCSS、CSTA、ACARA、Cambridge Assessment、IBO、新加坡 MOE、日本 MEXT、新西兰教育部、Education Scotland、爱尔兰 NCCA、香港 EDB、印度 NCERT、加纳 NaCCA、南非 DBE 等）。

开放许可新增内容的署名（2026-10 扫描）

• 澳大利亚课程 v9（人文与社会科学、数字技术、艺术、语言）：(c) 澳大利亚课程、评估与报告局（ACARA），CC BY 4.0。除结构编排外，内容未经修改。
• 英格兰国家课程（计算、历史、地理、公民教育、艺术、音乐、语言）和苏格兰教育局社会研究体验与成果：包含根据《开放政府许可 v3.0》（王室版权）许可的公共部门信息。
• 西班牙 LOMLOE（Reales Decretos 157/2022、217/2022、243/2022）：数据来源：西班牙国家官方公报机构。英文文本由 StandardGraph 非官方翻译；西班牙语原文与其一并保留。
• 挪威 LK20：数据来自 Utdanningsdirektoratet（Grep），根据《挪威开放政府数据许可》（NLOD）授权。
• 波兰（podstawa programowa，Dz.U. 2026 poz. 378）：官方法律文件（不受版权保护，Prawo autorskie Art. 4）；英文文本为非官方翻译，保留波兰语原文。