核心 GUIDE
Curriculum Decomposition（课程拆解）
Curriculum Decomposition 会把 Learning Objective 拆成有顺序的 Teachable Decision、Concept 与 Practice，保留 Prerequisite 与 Transfer，而不是生成一堆松散 Lesson。
核心心智模型
Curriculum 是 Dependency-aware Learning Path。Decomposition 关注：Learner 先要理解什么、每个 Unit 解锁什么 Decision、什么 Practice 能证明 Transition，以及哪些内容可以延后而不破坏后续 Learning。
为什么重要
AI 让 Lesson Production 变得很便宜，因此 Curriculum Quality 越来越取决于 Sequence 与 Omission。如果每个有趣 Topic 都变成 Unit，Learner 会获得很多信息，却没有可迁移 Mental Model。Decomposition 能让 Course 始终对齐 Outcome，并让 Content Generation 服从完整 Learning Progression。
01
从 Outcome 与 Prerequisite 反向拆解
从最终 Learner Decision 或 Artifact 出发，识别实现它所需 Concept，再按照 Dependency 而不是 Source Material 顺序组织。每个 Unit 都回答一个问题：学完之后，Learner 新增了什么之前做不到的能力？需要 Evidence 的 Transition 绑定 Practice；不能产生独立 Learning Step 的 Topic 应 Merge 或 Defer。
02
示例：RAG Course 直接照搬 Documentation 目录
Course 按 Docs 目录依次讲 Embedding、Vector Database、Chunking、Reranking 与 Evaluation。Learner 记住很多术语，却不会诊断 Failed Pipeline。重新 Decomposition 后，从“判断 Evidence 为什么 Missing 或 Noisy”这个 Task 出发，围绕 Decision 组织 Retrieval Unit、Ranking、Authority 与 Evaluation，并用 Failure Lab 产生 Evidence。
常见失败模式
- 直接把 Source-document Order 当成 Curriculum Order。
- 每个 Topic 都单独做 Lesson，即使它们并不代表独立 Learner Transition。
- Practice 很有趣，却不能证明对应 Objective。
工程启发
- 按照 Prerequisite 与 Learner Decision 排序，而不是按 Author Convenience。
- 每个 Unit 都定义一个可观察的 Learning Transition。
- 不会改变 Learner 能力的 Material 应 Merge 或 Defer。
关键结论
- 01Curriculum 是有顺序的 Dependency System，不是 Content Inventory。
- 02Generation 越便宜，Omission 与 Sequencing 越重要。
- 03一个好 Unit 必须通过独立 Learner Transition 证明自己的位置。
阅读记录
这里只记录你真实做过的动作，不代表掌握、熟练或认证。
用于这些学习路径
这个 Concept 会在多个 canonical 学习路径中复用。
来自 Knowledge Graph 的相关知识点
这些关系直接来自 canonical graph，不维护第二套 Guide 分类体系。