サイト構造
Wiki分野は以下の３つの柱で構成することを想定している。
ARTICLE
Wikiの記事。ベースとなる記事と、ベース記事の補完を目的として子ページとして作成する追加記事の両方を指す。
ベース記事の例
追加記事の例
両者に厳密な定義は用意していないが、ベース記事とは各分野での詳細カテゴリ（数学カテゴリであれば、線形代数などのジャンルや、定理・公式レベルまでを想定）を指す。両者はタグで識別する。
数学カテゴリの場合、ベース記事に証明や練習問題を含めても構わないが、記事を読むことでユーザーが概要を把握できることを目的とするため、長い説明により逆に分かりづらくなるような場合は、証明や練習問題は子ページとして別途作成する方が望ましい。
ベース記事については、できるだけツリー構造を多言語間で統一して相互リンクを作成することを推奨。
追加記事に関してはこの限りではなく、各言語で自由に作成して問題ない（もちろん可能であれば、械翻訳でよいので作成してもらえるとありがたい）
COURSE
準備中（近日中にサンプルを作成予定）
記事単体だけを読んでも初学者が体系的な知識を得ることが難しいため、体系的な知識を得るための教科書的な役割を持つ。
作成の上で意識する点は以下。
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COURSEを一読すると何ができるようになるのか？を初めに説明する
例:
- 微分コースを読むことによって、高校数学範囲の微分の概念を習得し、単純な関数の微分計算ができるようになる。また、複雑な図形の概形を把握し、最大値と最小値を計算できるようになる。
- Python導入コースを読むことにって、ローカル環境にAnacondaによるPython実行環境を構築することができる。 -
ARTICLEのリンクを張ることで、どのような順番で学習すればよいかの導線を示す。
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Articleの補完をすることで、記事同士の関係性を分かりやすくする。例:練習問題の追加
ARTICLEと違い、現状ではある程度人間が中心となって執筆する必要があると考えているが、必要単元の洗い出しや方針についてAIに示唆を出してもらうことは可能。また、将来的にはSciCoNetのサイト全体をAIの学習データに組み込むことで、COURSE作成の50%以上をAIが作成することができるようになると想定している。
COLUMN
準備中（近日中にサンプルを作成予定）
特定カテゴリのARTICLEを実生活や別カテゴリへの応用例を示すことで、ユーザーに興味を持ってもらうためのコラム記事。
主にプログラミングを用いた情報科学分野への活用を想定している。
タグについて
レビュー前記事が大半のためタグ整理が追いついておらず、大文字/小文字のタグが混在している状態。
こちらは随時統一していくが、現在のSciCoBOTが自動作成する際に使用するタグの形式で概ねFixする想定。
サイト作成方針について
まずはなるべく多くのARTICLEを作ることを優先事項としているが、平行してCOURSE・COLUMNも増やしていきたい（特に初学者向けCOURSE）。
カテゴリについては、第一に数学・次いで情報科学のコンテンツを充実させていく予定。
ただし、情報科学のIT用語のARTICLEについては、当面は網羅的である必要はなく当サイト利用に関連あるトピックがあればよいかと考えている（数学カテゴリと比較すると記事のレビューに必要な時間が非常に短いので用意してもよい）。
物理学・科学についてはScienceを名乗っているので将来的には作るが、管理人が一人でレビューしきれるほど知識がないためまずは上記の2カテゴリを優先する方針。
会員登録について
SciCoNetとSangakuともに、会員登録・会費は無料。ログインフォームからの登録およびGoogleアカウントからのサインインが可能（ログイン画面で「External Auth」をクリック）。現在、非会員でも開発者用ページを除く全てのページを閲覧可能で、今後もすべてのARTICLEやCOURSEは開放する想定でいるが、一部のCOLUMNは会員のみ閲覧可とすることを検討中。