“智慧法学”目标下高校法学教育走向智能化的探索之路

“智慧法学”目标下高校法学教育走向智能化的探索之路

陈浩杰 晏敏 赵国庆

中国人民武装警察部队警官学院 610213

摘要：随着科技的发展，国家对人才的培养。高校广泛采纳线上教育模式，高校教师纷纷进行网络直播进行教学、学生登录各种平台进行慕课自主学习，学校对教学质量进行网络后台管理，无一例外均需要通过网络环境进行。因此，在建设“智慧法学”的目标下，在高校教育中引进智能化管理模式，对传统的法学理论课堂教育进行翻转，已成为大数据智能时代的必然趋势。本文正是以人工智能技术的发展作为时代背景，从教育理念更新、学科复合交叉、人才培养模式、教学方式革新、师资队伍建设、评价指标介入等方面，探讨了法学教育走向智慧化、智能化、信息化的问题，以期对提升法学专业教学的效率和提高法律人才的培养能力有所裨益。

关键词：高等学校；智慧法学；智能化

引言

随着新一轮的科技革命和互联网技术的纵深发展，大数据、物联网、智能互联网、云端服务、智能终端平台等技术服务已逐渐进入了社会生活的各个领域，对我国高校教育中的法学教育的影响也并不例外。在我国发布的《新一代人工智能发展规划》和《高等学校人工智能创新行动计划》中，均提及了培养“智能化、复合型+X”的人才培养模式，X也包括了法学一级学科。因此，法学教育不仅要重视法律的基础化教育，更要与时俱进地对法学学生进行法律实务技能、信息智能化的教育，如何培养出“智能+法学”的智慧法律人才已成为法学领域最为紧迫和现实的需求。

1智能化教育工作的可行性

1.1情感计算助力教师掌握课堂信息

情感计算是指通过人为编程使得机器能够识别和处理人类感情的应用技术。从知识教学的有效性上看，人工智能的情感计算技术可以使知识教学具有高效性。高校本科教学一般采取大班形式进行授课。因此，教师无法充分收获学生的情感信息，从而进行高效教学。人工智能的情感计算技术技术可以弥补大班教学的这个弊端。情感计算技术可以辅助教师实时掌握课堂上学生的情感状态，并在必要的时候提供教师改善学生学习情绪的建议和方法。

1.2机械学习辅助教师处理教育大数据

机器学习是人工智能的核心技术，是计算机科学和统计学的结合，它使得计算机能通过经验数据不断优化算法，提高自身的性能。机械学习可以在大数据中学习规律并进行预测。因此在教育领域的应用中，教师通过人工智能的机械学习技术，可对学生的行为进行建模并进行预测。机械学习作为人工智能的热门技术，对学生知识性学习方面的应用实践早已开展。

1.3高校法学专业培养方案

当前高校法学课程培养方案中，除传统的核心法学课程设置外，是有增大实验性教学课程比例的，多年来也引入了较多体验性较强的教学方法，例如模拟式教学法、会诊型教学法、观摩式教学法、专家教学法、基地教学法等，但教学的方式方法仍停留在实验性教学阶段，并未能向“智慧化”的智能法学进行深度转变，更未能轻易接受互联网、人工智能对传统教学方式的改变，法学学生沉浸于法律的法条、实验课程的虚拟感受之中，普遍对计算机网络知识、智能信息化等技能课程知之甚少，实操能力更是偏弱。

2高校法学教育走向智能化的探索之路

2.1增设智能技术嵌入的法学培养方案，培育新一代法律人才

新一代的法律人才不仅要打破文理边界，更应该注重在传统的培养方式上进行革新。法学教育甚至可以设置“人工智能法学”作为法学的二级学科，加速法学培养方案由实验性教学阶段过渡到智能化法学阶段。除了在法学生低年级设置计算机基础之外，应当有多学科联合培养的趋势，即将系统设计、软件编程、数学推理、信息检索、文本处理等培养内容嵌入到高年级的培养方案中去，形成一个既专业化又智能信息化的“法学特色课程群”，学生在教师的引导下，可建立起基于法律规范与案例分析的计算模型、吸收逻辑演绎方法的推理方法、掌握高效的法律信息检索、提取和文本处理技术或者智能司法辅助技术，置身于虚拟法律系统中全程化模拟法官、检察官或者律师办公流程或案件重演的VR仿真系统等实务技能。对于极度重视实践性的法学学科而言，将基础性的法律工作进行智能化教学，可以缩短法学生走向法律领域的适应过程。

2.2规范教育数据，构建分权限等级数据库

首先，政府教育管理部门应该制定适合教育数据的统一标准，使得人工智能能够获取高质量的数据。其次，学校和政府教育管理部门要尽可能使教师的教学过程和学生的学习过程数据化。教师的教案、讲义、教材和参考书目等教学资源可以通过统一标准存储入教育数据库，而学生的作业、考试和调查问卷等学生学习状况可通过在线作业考试和问卷系统完成。再次，涉及学生个人各个层面的隐私数据和安全数据，人工智能使用这些数据会产生伦理和法律问题，因此必须在伦理和法律层面进行规范。同时，学校和政府管理部门内部应该严格管理数据的使用，对于不同层次的研究和研究者，授予不同权限的数据使用权。尽管智能化技术还处在起步阶段，存在着许多问题，但人工智能是未来教育发展的方向，能推动教育在新时代的发展。在未来，通过人工智可以真正建立起以学生为中心教育体系。

2.3引导高校教师从基础教学中解放，促进高校教师智慧转型

充分提高教学质量智能化的高校人才培养模式，能够针对每一个学生的学习情况进行实时反馈，进行因材施教，制定并调整出符合学生自身的教学方案；教师能够通过集体备课，提高授课专业水平，改善教学内容，提升教学效果；学生能够对学习的进度、地点和时间进行充分自主选择，更灵活自护地安排自身的学习；网上答疑与提问能够有效增强学习的互动性与针对性；能够有效利用丰富多元的网络资源，即时更新教学内容，拓宽学生的学习视野。

2.4提升教学管理效率

通过在高校高素质人才的培养模式中，积极融入智能化教育，能够充分利用智能化教育的开放性、共享性、创新性，对学生的实际情况进行及时督导，实现监控教学，促进教学质量的简单控制化，达到高校培养高素质人才的基本意愿

3高校设计学特色人工智能基础教育构建的定位与目标

作为有设计学科特色的智能化基础教育，应该有明确的定位和目标。首先，设计学科的智能化基础教育着眼于培养能利用智能技术和智能设计工具来辅助设计的设计人才、丰富设计人才的信息化视野和数据逻辑依托下的设计能力、强化设计人才在新工科生态下的适应性和竞争力；其次，必须正视的现实是设计学科相较传统工科普遍减少了数理基础的相关课程和训练，数理逻辑和演绎推导不是设计人才之所长；再次，尽管设计学科是与人因工程、心理学、建筑学、管理学、美学、工程学紧密关联彼此支持的强交叉学科，但其核心仍是一门强调应用的学科。因此，设计学科的人工智能基础教育应着眼于培养对人工智能与设计深入理解的创新型应用专家，而不是与智能专业人才同质化的智能科学家。

结束语

新时代的智能化技术能够为高校高素质人才培养模式提供强大的技术支持，智能化教育的优势也会被各高校逐渐认识与重视。智能化教育展现了崭新的教育理念，塑造了崭新的教学环境，对于降低教学成本和提高教学质量存在着不可或缺的重要意义。

参考文献

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[3]沈梅.智能化时代背景下现代学徒制人才培养模式研究与实践[J].现代交际,2016(11):19-20.
作者简介：
陈浩杰，男，浙江绍兴（1999年2月18日）中国人民武装警察部队警官学院 。
晏敏，男，云南宣威（1999年4月18日）中国人民武装警察部队警官学院 。
赵国庆，男，湖北黄冈（1999年10月1日）中国人民武装警察部队警官学院 。