人工智能视域下法学教育创新：目标定位、实施原则及路径探析

王安娇

（曲阜师范大学，山东 日照 276826）

一、人工智能视域下法学教育创新的目标定位

在人工智能视域下进行法学教育，需要有明确的目标定位并对其进行革新和重组，其研究不仅涉及人才层次界定，还包括核心素质培养以及教育内容价值的认定。选择正确的目标定位是实现人工智能和法学教育有效融合的基础，也是评价人工智能法学教育价值和效果的重要依据，完整全面地认识法学教育培养对象的类型及层次。

（一）人工智能法学教育的人才层次界定

《关于互联网法院审理案件若干问题的规定》（法释［2018］16号）要求互联网法院案件审理过程中诉讼环节一般应在线上完成，“数据法院、智慧法院”的建设和普及成为新一轮技术革命在法院落实的注脚。诉讼服务信息化、智能化水平的提升，一站式多元纠纷解决机制和一站式诉讼服务中心的建设，庭审语音识别、文书智能纠错、类案强制检索等应用，数据中心以及大数据管理和服务平台的完善，一方面为当事人提供低价高效的法律服务，另一方面在数据检索、合同分析、尽职调查、电子取证、合规审查等领域有效节省律师的成本和时间。

（二）人工智能法学教育的核心素质培养

虽然人工智能项目在取代法官裁量推理这个领域野心很大，但由于司法裁判在判断证据的可采性、评价证据的证明力度、解读法律条文等方面需要覆盖大量的知识和复杂精确的裁判技术，僵硬的计算机模型不足以取代司法裁量权。［1］因此，孟建柱强调指出，“人工智能的定位是人的工具，而不是人的对手，它可以让我们更好地认识和改造世界”。［2］

相对于人工智能模式化的思维形态和与之相对性的完全形式主义，法学教育对学生法律思维的培养不只是单纯停留于逻辑推理层面，而更加注重从价值判断和实质推理层面对法律思维进行拓展延伸，这种思维模式不仅包括对知识的系统性理解和应用，还包含对法律的深层的人文理解和信仰，这是超越纯粹法律技术层面人工智能所能达到的更高境界。因此，在人工智能视域下，创新和变革法学教育，要注重通过对学生的法律思维的培育，从而使其在行为方式和思维方式上具有优越于人工智能的独特性，能够驾驭人工智能并具有作出正当合理的司法裁判结果的能力。

二、人工智能视域下法学教育创新的实施原则

根据智能教育的特点，科学有效的制定出一套合乎人工智能法学教育规律，符合培养“人工智能+法律”复合型人才教学目的的教学原则体系并严格地付诸教学实践，这样我们才能推进人工智能视域下法学教育创新和变革。

（一）法学教育创新的逻辑起点：主体性原则

主体性原则是指在法学教学过程中，确立以学生为中心的主体地位，理解学生教学的合理需求。人工智能视域下的法学教育应当重点关注的是，在人工智能时代，法学教育要培养什么样的人、如何培养人和培养成了什么样的人。首先，培养法科学生的能动性品格。法科学生需要充分发挥能动性，对人工智能的社会化影响作出迅速地反应和准确地判断，积极主动学习人工智能的相关理论知识。其次，要塑造法科学生的独立型人格。人工智能法学教育中对学生独立性的培养是教学实施的关键，重点在于培养学生独立思考的能力，训练学生的法律思维能力，由过去单向接受教师灌输的课堂知识变为问题导向型教学模式，鼓励学生思考在人工智能环境下未来法律职业的定位与选择、人工智能与法学发展的未来及走向。

（二）法学教育创新的方法导向：差异性原则

“人工智能+法律”的复合型人才既对学生的研究能力提出更高层次的要求，又对学生的人工智能应用能力设置更为严格的审核标准。基于法学本科教育的师资力量薄弱等因素以及在短时间内亟需培养满足社会发展需求的法学人才的现实状况，决定了在本科阶段推进人工智能法学教育改革，其受教主体必须有所侧重，一味开设人工智能法学课程不利于教学目标的实现和学习要求的满足。因此，在人工智能视域下进行法学教育变革，即便在研究型大学的内部，仍然要根据学生的能力和基础，进行差异性教学。

三、人工智能视域下法学教育创新的路径创新

高校重构教育教学模式，推进教学师资队伍建设，健全人才培养教学评价机制，通过各项制度的有机结合和相互协调来实现“人工智能+法律”复合型法学人才的不断培养。

（一）重构教学模式：以课程为依托，以项目为导向

人工智能法学教育的开展以“课程”为依托，以“项目”为导向，前者是指开设人工智能法学基础课程，后者是指“以问题、兴趣、任务”为导向的人工智能法学教育项目。一方面，在课程的设置上，一是高校应对现有的课程内容进行挖掘，在原有的基础课程中融合人工智能法学教育的内容，通过“隐性课程”的教学方式将人工智能法学与各法学核心课程、主干课程有机衔接，形成统一完整的教学体系；二是开设独立的“研究型”人工智能法学课程，在开设的人工智能法学独立课程中，涵盖系统的人工智能基本概念体系、人工智能技术基本的工作原理、法律人工智能技术、大数据计算机算法以及如何判断验证人工智能技术产出结果等方面的背景知识和基础性内容。另一方面，超越学科课程界限，开展高质量的人工智能法学教育项目。人工智能法学课程必然涉及计算机科学、社会学以及伦理学等多个学科，人工智能法学教育项目可围绕人工智能与伦理和法理的关系、人工智能与逻辑推理等主题展开，保持向多元学科的开放性，为学生提供高质量的课程和机会，提升学生参与的积极性，并根据社会条件的发展变化而适时调整法学教育项目的管理和设置。

（二）构建师资团队：整合专业力量，完善“双师”制度

专业化水准的教学模式创新对“人工智能+法律”复合型法学人才的培养有着重大的意义，而只有具有前瞻性视野、高层次水平的教师，才能够承担人工智能时代下法学人才培养的教学工作和学科建设的重担。首先，高校法学院应当有效提升理论教师的人工智能教学素养，通过教师职前培训、职后教育、听课指导、录制视频课等，积极引导理论教师在授课中积极挖掘人工智能教学资源，寻找基础课程教学与人工智能间的契合点。其次，高校积极推进与知名人工智能企业或机构建立合作机制，探索合作办学的新思路，共同强化人工智能法学教育的“双师型”教师队伍建设，建立开放的人工智能卓越法律人才培养机制，实现从学校内部的封闭式培养向与实务部门合作的开放式培养模式转变。

（三）健全实效评估：降成绩考核比重，提表现评价占比

人工智能法学教育培养评价体系是“人工智能+法律”复合型人才培养模式运行效果的重要环节，对人工智能法学教育的培养模式的更新和完善有直接的反馈和保障作用。人工智能法学课程的评价体系指标设定应当通过设定相应的课题，考察学生持续的探究、信息的收集与处理、进行自我评价与基于对人工智能法学课题项目的对话能力，对学生在进行自主性与研讨性学习过程中的社会责任感和人工智能融合法学涉及的伦理意识、社会行动以及道德价值观与立场等进行综合性的评定。