論文の概要: Multi-Tier Mentorship with AI-Assisted Development: Authentic Engineering for K-12 and Undergraduates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.19379v1
• Date: Wed, 19 Aug 2026 18:47:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.384473
• Title: Multi-Tier Mentorship with AI-Assisted Development: Authentic Engineering for K-12 and Undergraduates
• Title（参考訳）: マルチティアメンターシップとAI支援開発:K-12と学部生のための認証工学
• Abstract要約: 本稿では,高校生がAIを活用した開発を通じて,認証工学に携わることのできる多層指導フレームワークを提案する。 LuckyTagはプライバシーを保護し、NFCベースのロス・アンド・ファウンドシステムである。 テーマ分析によると、AIはメンタリングの需要に取って代わるのではなく、論理とセキュリティに人間の監督を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: K-12 students often possess creative engineering ideas but lack technical skills to build them, while undergraduates have coding expertise but few opportunities to lead real-world projects or mentor others. The rapid development of AI-assisted tools offers a potential bridge to connect these groups, yet the structure for effective K-12 and university collaborations remains underexplored. This paper introduces a multi-tiered mentorship framework enabling high school students to engage in authentic engineering through AI-assisted development using large language models and AI agents, while undergraduate mentors provide architectural oversight. We test this framework through LuckyTag, a privacy-preserving NFC-based lost-and-found system. The model positions high schoolers as product leads, undergraduates as technical architects, and faculty as minimal-intervention advisors. A pilot with four high school students, three undergraduates and two faculty yielded survey data showing high perceived barrier removal and gains in system architecture understanding. Thematic analysis reveals that AI amplifies rather than supplants mentoring demands, requiring human oversight for logic and security. These findings suggest a hybrid model for equitable K-12 and university collaboration on computing integration that emphasizes "AI micromanagement" and architectural reasoning over traditional syntax.
• Abstract（参考訳）: K-12の学生は、しばしば創造的なエンジニアリングのアイデアを持っているが、それらを構築するための技術スキルが欠けている。 AI支援ツールの急速な開発は、これらのグループを接続するための潜在的な橋渡しを提供するが、効果的なK-12と大学のコラボレーションのための構造はいまだ研究されていない。 本稿では,大規模言語モデルとAIエージェントを用いたAI支援開発を通じて,高校生が真正工学に携わることのできるマルチ階層型メンターシップフレームワークを提案する。 LuckyTagはプライバシーを保護し、NFCベースのロス・アンド・ファウンドシステムである。 このモデルは、高校を製品リーダーとして、学部を技術アーキテクトとして、学部を最小限の介入アドバイザーとして位置づけている。 高校生4名,大学生3名,教員2名のパイロットは,システムアーキテクチャ理解において高い障壁除去と利得を示す調査データを得た。 テーマ分析によると、AIはメンタリングの需要に取って代わるのではなく、論理とセキュリティに人間の監督を必要とする。 これらの結果は,従来の構文よりも「AIマイクロマネジメント」とアーキテクチャ推論を重視した,同等のK-12と大学連携のためのハイブリッドモデルであることが示唆された。

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