人工智能融入法學教育的實現路徑

伍衛東　孫力夫　陳柳

基金項目：2018年湖南省普通高等學校教學改革研究項目（湘教通[2018]436號文件）;2018年湖南理工學院教學改革研究重點資助項目（校政通[2018]47號）。

中圖分類號：G642? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2019.12.326

大數據應用方興未艾，人工智能已強勢來襲。人工智能的浪潮已席卷了社會生活的各個領域，引起政治、經濟、文化全方位深刻變革。當前，世界主要經濟體已將發展人工智能上升為國家戰略，多個國家已出臺了推動人工智能發展的政策和規劃，搶占未來產業競爭制高點。美國政府于2016年10月陸續發表兩份權威報告——《國家人工智能研究和發展戰略規劃》和《為人工智能的未來做好準備》，此舉將人工智能拔高到國家戰略層面。歐洲于2016年6月，歐盟委員會提交人工智能立法動議;2018年12月，歐盟委員會及其成員國發布了以“人工智能歐洲造”為主題的《人工智能協調計劃》。我國國務院發布了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》《“十三五”國家科技創新規劃》;2017年7月8日，我國政府提出了新一代人工智能發展規劃，并對其進行了全面部署。

當下人工智能發展迅速，雖然其在未來是否會完全代替法學教育者的位置我們不得而知，但顯而易見的是，人工智能作為一種輔助工具應用到法學教育之中是必然的趨勢。阿爾弗雷德·諾恩·懷特海曾說過，通過拓展我們不假思索就能運算的能力，文明就會大為進步。這描述的正是人工智能所擁有的潛能之一，所以利用人工智能的大數據處理等功能，法學教育會大為進步。

一、“ITEF”系統（智能測評反饋系統）?

“ITEF”系統（智能測評反饋系統） 是以人工智能為技術科學基礎，通過大數據、知識整合、情景模擬、行為分析等手段，不僅對學生的個人綜合素質、學習情況以及發展潛力等進行全面的測試與客觀的評價，同時還可對老師的教學效果進行檢測，并對檢測結果進行全面分析，隨后將其存在的問題及其改進建議反饋于老師、學生及系統本身，優化了傳統法學教育的教學模式。此系統主要是對學生知識情況的掌握以及實踐能力兩方面的測評。

（一）理論知識的測評與反饋

傳統法學教育中，一般采用書面檢測的方法對學生知識掌握情況進行測評，而教師缺乏對海量試卷進行精確分析的技術工具，也不能通過試卷測試考生的知識結構和知識掌握情況 。通過應用人工智能技術，不僅可以實現無紙化考試，更是可以高效的對試卷內容進行編寫，比如利用人工智能大數據技術，可快速獲取往年考試中的重難點、易錯點以及自動識別篩選書中核心知識點。系統利用數據整合后自動生成的試卷，將比老師整理的側重點更加精準全面，在其檢測結束后，通過收集和分析學生的檢測數據，人工智能自動歸納出每個學生的學習方式和特點，制定出個性化教學內容、方式并將其反饋給老師，便于老師對其教學方式作出調整，使其教學更加清晰明了，具有針對性，達到量化測評考生的認知能力、分析能力和綜合能力③。因此，人工智能的應用使得法學教育趨向智能化，老師可以從機械而繁瑣的工作中解放出來，從而把更多的精力用于如何利用人工智能提升教學質量的探索上，便于真正實現“因材施教”“教學相長” 的教學目的。

（二）實踐能力的測評與反饋

實踐能力的測評是利用人工智能的模擬技術將學生的書面知識轉化為實際能力。傳統法學教育模式中師生互動較少，而人工智能能夠通過捕捉課堂上學生的面部表情，行為動作等特征，運用交互的手段及時向老師反饋并對學生進行提醒，使得老師可以對教學模式，學生對自身狀況做出適當調整，增加課堂趣味性。在教學中引入人工智能的虛擬系統能夠有效突破法學實踐教學時間和空間上的限制，幫助學生身臨其境運用所學知識解決法律實務問題。

模擬法庭一直被各高等院校法學院所廣泛采用，是法律實踐教學的重要方式。而人工智能技術的應用，可以顯著提升模擬法庭的教學效果。在此系統中，人工智能根據老師的教學需求虛擬相應庭審現場，學生可以選擇庭審中任意身份進行角色扮演，利用已有知識對案件進行處理。而人工智能通過對學生在庭審中的表現進行全程數據記錄并加以綜合分析，隨后將數據分析結果反饋給老師并提供相應的課堂改進建議，以便老師對學生的弱項知識點以及知識盲區進行針對性講解。人工智能系統既可以實現優質教育資源共享，也可以提高學生對知識點的應用能力，使得枯燥的法律條文、法學理論生動起來，成倍提升學生的實務能力，從而增強法學實踐教育的實際效果。

總的來說，法學教育中人工智能的引入，將會促成一個三方受益的局面。人工智能可根據學生的學習數據與反應能力進行客觀的分析與評價，自動判別出學生的自身學習情況，并制定出針對學生的個性化方案;老師則根據學生學習數據的評析，結合人工智能的建議對其教學方案進行調整與完善;而人工智能也在多次對學生測試結果以及實務能力的分析評價中，利用大數據收集以往測評反饋數據，來不斷完善人工智能系統自身，因而對學生學習情況分析的靈敏性及精準度也將提升，測評與反饋的效果也將越好。

二、“二合一”仿真實驗

“二合一”仿真實驗（“二合一”即采用進階模式和實務訓練模式，綜合提升學生法律素養）是學生在課后獨立自主參與的法學教育實驗，在人工智能技術構建的虛擬場景中提升學生理論與實踐兩方面的能力，從而全方位提升其法學素養，增強法學教育的趣味性。在實驗過程中使學生獲得進階的愉悅感，激發學生學習的自主性。此實驗將虛擬場景與課程體系相結合，讓學生在實驗中進行知識體系的整合和實務技能的完善。

（一）進階模式

進階模式的核心在于章節的設計，它的趣味性、難易性等方面都要依靠章節設計來更好的展現。這些章節之間都是層層深入的。在設計進階性章節的時候一定要把教育與激勵性的學習進階有機結合起來，讓學生在進階模式中了解并掌握更多體現法學教育價值的知識。進階性章節分為知識類章節和實務技能類章節兩種類型，相互獨立卻又相輔相成。其中知識類章節是以法學理論知識為基礎，利用人工智能合理架構出法學教育的趣味性課程體系，讓學生在進階模式中學習法學知識。實務技能類章節需要提升包括信息辨別、概念形成與問題解決等簡單的實務能力。在進階模式中，學生必須同時進行兩條相互關聯的學習路線，一條是知識類學習路線，另一條是實務技能類學習路線。在知識類學習路線和實務技能類學習路線中，分別將整個法學課程體系按章節劃分，在完成規定知識類章節量后才可進行對應的實務技能類章節。實務技能類章節的完成與否也會反過來影響知識類章節的學習進度，譬如第一個實務技能類的章節未完成，雖不會直接影響第二個知識類章節的進度，但是不可進行第三章節及以后章節的學習。所以知識理論與實務技能并重，兩者需同時完成才行。知識類章節有很強的互動性與趣味性，是課堂教學的補充與延伸。知識類章節是利用人工智能模擬出學生喜歡的形象與學生一對一交談，不同的對話將會觸發不同的場景。在逼真的場景下，人工智能扮演的形象引導學生對課堂上學習的相關內容進行發問，即激發學生主動學習的熱情。在學習完本章節后，人工智能系統會生成學習報告，總結與分析學生的知識掌握情況，并將其反饋給學生、教師及人工智能系統本身，以便及時對法學教學方案做出調整。而實務技能類則是完全模擬真實的審理案件場景，以鍛煉學生的綜合法律實務能力，完成學習與練習后會根據學生的綜合表現反饋給學生，并引導學生查漏補缺。

（二）實務訓練模式

相對于進階模式，實務訓練模式更加注重學生實務技能的培養。其原理是讓學生在虛擬世界里以庭審法務人員的身份參與從庭審準備到庭審結束的整個過程，鍛煉與測評學生的綜合法學素養，尤其是法律實務能力。

在傳統法學本科教育中，學生法律實務能力的培養都是通過去法院、律所或者其他法務機構實習來獲得的。但是由于法科學生自身的法律實務能力與經驗不足等主觀因素與缺少相應資格證等客觀因素，通常只能接觸到整理卷宗等對自身法律實務能力提升較小的工作。而在實務訓練模式下，人工智能利用技術手段構建與真實世界無異的虛擬世界，重現案件從庭審準備到庭審結束的全過程，學生可以自主選擇扮演法官、檢察官和律師等法律從業者角色。

通過老師的教學和進階模式的學習，學生已經累積了一定的專業理論知識和掌握了一定的法律實務技能。實務訓練模式是“二合一”仿真實驗的中心區域，所有學生都能參與。在實務訓練模式下，人工智能會根據進階模式的進度、學生現有法學專業知識水平及其法律實務技能的掌握程度為其匹配相應難度的仿真案件。并且，不同難度的實務訓練都由學生完成相應的章節后觸發，可以不斷重復訓練。案件并非真實發生的，而是由人工智能利用大數據技術通過對以往海量案件進行深入分析，運用其深度學習的能力，提取以往案件的相關信息，模擬出一個全新的案件。換言之，這個案件是完全有發生在真實世界的合理性與可能性但并未真實發生過。匹配成功后，學生可以據個人喜好自行選擇人工智能系統提供的參與該案件的法務人員人物角色，其他人物角色可由同時練習該案件的其他學生以及由人工智能模擬出來的虛擬人格扮演。并且人工智能系統將會按照學生選擇的不同身份提供不同的視角，比如作為反方辯護律師，或者作為參與合議庭審判的法官。

當案件結案時，人工智能系統會基于學生貢獻程度（即為推動案件審理所作行為的多少與優劣）、所選角色體現的專業性及其臨場表現等因素做出綜合評價、給出參考分數并進行排名。綜合評價的板塊上，人工智能既有淵博的理論知識，又有豐富的實務經驗，它可以根據學生各項能力進行具體分析，比如不僅能指出學生法條援引等技術錯誤，還能提供更優質的操作方案。參考分數的板塊上，人工智能利用大數據計算出學生各項能力數值，再整合出總體表現分數。若學生的參考分數低于及格線即實務訓練失敗，則會自動進入復習模式;反之，則享有是否進入復習模式的自主選擇權。該模式下，學生將再次重啟實務訓練失敗的案件，唯一不同的是，會由人工智能扮演導師陪伴左右，對你做出的指令給出相應的提示。比如，學生扮演法官做出不公正判決時，導師會從各方面深入分析不公正的緣由，并且引導學生做出公正的判決。

三、結語

本文以人工智能在法學教育領域的發展前景為切入點，深入探討人工智能技術在法學教育中的具體應用形態，積極探索法學教育在第四次工業革命中的新途徑，并提出將暢想轉變為實際理論的人工智能與法學教育融合創新的發展模式，突顯人工智能在教育領域的優勢，提升學生在學習過程中的綜合能力。第四次工業革命中，人工智能將會對法學教育的提升起著重要作用，可以為實現教育的公平與進步提供更多的可能，培養出更多新時代所需要的優秀法律人才。

注釋：

世界主要國家人工智能戰略及其產業政策的特點[N].經濟日報，2019-04-17.

裴立立.人工智能在教育領域的應用[J].信息與電腦（理論版）， 2019（3）： 146-147.

廖漢成.智能化在線考試測評系統的設計[J].科技廣場，2006（2）： 61-63.

梁迎麗，劉陳.人工智能教育應用的現狀分析、典型特征與發展趨勢[J].中國電化教育，2018（3）： 24-30.