ARC（AI、机器人与社区）框架通过高校培养本科导师并在附近举办工作坊，为农村 K-12 学校提供技术指导。成熟的学校项目可以升级为次级枢纽，帮助更多学校形成自我强化的导师网络，覆盖范围可能出现超线性增长。
在一次大学试点中，ARC 成立了三支农村机器人队。基于五点 Likert 调查，K-12 学生的编程知识、资源获取和实践机会平均提升分别为 2.00、2.25、1.25 分。本科导师在教学概念、解释适配、团队管理和导师体验四项指标上提升 1.29、1.14、1.00、1.14 分。
我们构建了 ARC 增长的空间马尔可夫模型，并以印第安纳州为案例进行仿真。模型假设每个枢纽在相邻县的学校中以概率 $p$ 成为新枢纽，状态转移矩阵 $M$ 描述枢纽数量的期望变化。中等条件下，40 年后 ARC 可覆盖 74%（约 1,425 所）印第安纳州 1,925 所公立 K-12 学校，形成 992 个机器人项目，而自然增长仅能产生约 161 个项目。
这些结果表明，ARC 能在农村地区创建并维持机器人项目，培养本科 AI 与机器人导师，并有潜力在更大区域实现导师网络的规模化扩展。
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