人工智能融入法学教育的实现路径

2019-08-17伍卫东孙力夫陈柳

法制与社会 2019年36期

伍卫东　孙力夫　陈柳

基金项目：2018年湖南省普通高等学校教学改革研究项目（湘教通[2018]436号文件）;2018年湖南理工学院教学改革研究重点资助项目（校政通[2018]47号）。

中图分类号：G642 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2019.12.326

大数据应用方兴未艾，人工智能已强势来袭。人工智能的浪潮已席卷了社会生活的各个领域，引起政治、经济、文化全方位深刻变革。当前，世界主要经济体已将发展人工智能上升为国家战略，多个国家已出台了推动人工智能发展的政策和规划，抢占未来产业竞争制高点。美国政府于2016年10月陆续发表两份权威报告——《国家人工智能研究和发展战略规划》和《为人工智能的未来做好准备》，此举将人工智能拔高到国家战略层面。欧洲于2016年6月，欧盟委员会提交人工智能立法动议;2018年12月，欧盟委员会及其成员国发布了以“人工智能欧洲造”为主题的《人工智能协调计划》。我国国务院发布了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《“十三五”国家科技创新规划》;2017年7月8日，我国政府提出了新一代人工智能发展规划，并对其进行了全面部署。

当下人工智能发展迅速，虽然其在未来是否会完全代替法学教育者的位置我们不得而知，但显而易见的是，人工智能作为一种辅助工具应用到法学教育之中是必然的趋势。阿尔弗雷德·诺恩·怀特海曾说过，通过拓展我们不假思索就能运算的能力，文明就会大为进步。这描述的正是人工智能所拥有的潜能之一，所以利用人工智能的大数据处理等功能，法学教育会大为进步。

一、“ITEF”系统（智能测评反馈系统）

“ITEF”系统（智能测评反馈系统）是以人工智能为技术科学基础，通过大数据、知识整合、情景模拟、行为分析等手段，不仅对学生的个人综合素质、学习情况以及发展潜力等进行全面的测试与客观的评价，同时还可对老师的教学效果进行检测，并对检测结果进行全面分析，随后将其存在的问题及其改进建议反馈于老师、学生及系统本身，优化了传统法学教育的教学模式。此系统主要是对学生知识情况的掌握以及实践能力两方面的测评。

（一）理论知识的测评与反馈

传统法学教育中，一般采用书面检测的方法对学生知识掌握情况进行测评，而教师缺乏对海量试卷进行精确分析的技术工具，也不能通过试卷测试考生的知识结构和知识掌握情况。通过应用人工智能技术，不仅可以实现无纸化考试，更是可以高效的对试卷内容进行编写，比如利用人工智能大数据技术，可快速获取往年考试中的重难点、易错点以及自动识别筛选书中核心知识点。系统利用数据整合后自动生成的试卷，将比老师整理的侧重点更加精准全面，在其检测结束后，通过收集和分析学生的检测数据，人工智能自动归纳出每个学生的学习方式和特点，制定出个性化教学内容、方式并将其反馈给老师，便于老师对其教学方式作出调整，使其教学更加清晰明了，具有针对性，达到量化测评考生的认知能力、分析能力和綜合能力③。因此，人工智能的应用使得法学教育趋向智能化，老师可以从机械而繁琐的工作中解放出来，从而把更多的精力用于如何利用人工智能提升教学质量的探索上，便于真正实现“因材施教”“教学相长” 的教学目的。

（二）实践能力的测评与反馈

实践能力的测评是利用人工智能的模拟技术将学生的书面知识转化为实际能力。传统法学教育模式中师生互动较少，而人工智能能够通过捕捉课堂上学生的面部表情，行为动作等特征，运用交互的手段及时向老师反馈并对学生进行提醒，使得老师可以对教学模式，学生对自身状况做出适当调整，增加课堂趣味性。在教学中引入人工智能的虚拟系统能够有效突破法学实践教学时间和空间上的限制，帮助学生身临其境运用所学知识解决法律实务问题。

模拟法庭一直被各高等院校法学院所广泛采用，是法律实践教学的重要方式。而人工智能技术的应用，可以显著提升模拟法庭的教学效果。在此系统中，人工智能根据老师的教学需求虚拟相应庭审现场，学生可以选择庭审中任意身份进行角色扮演，利用已有知识对案件进行处理。而人工智能通过对学生在庭审中的表现进行全程数据记录并加以综合分析，随后将数据分析结果反馈给老师并提供相应的课堂改进建议，以便老师对学生的弱项知识点以及知识盲区进行针对性讲解。人工智能系统既可以实现优质教育资源共享，也可以提高学生对知识点的应用能力，使得枯燥的法律条文、法学理论生动起来，成倍提升学生的实务能力，从而增强法学实践教育的实际效果。

总的来说，法学教育中人工智能的引入，将会促成一个三方受益的局面。人工智能可根据学生的学习数据与反应能力进行客观的分析与评价，自动判别出学生的自身学习情况，并制定出针对学生的个性化方案;老师则根据学生学习数据的评析，结合人工智能的建议对其教学方案进行调整与完善;而人工智能也在多次对学生测试结果以及实务能力的分析评价中，利用大数据收集以往测评反馈数据，来不断完善人工智能系统自身，因而对学生学习情况分析的灵敏性及精准度也将提升，测评与反馈的效果也将越好。

二、“二合一”仿真实验

“二合一”仿真实验（“二合一”即采用进阶模式和实务训练模式，综合提升学生法律素养）是学生在课后独立自主参与的法学教育实验，在人工智能技术构建的虚拟场景中提升学生理论与实践两方面的能力，从而全方位提升其法学素养，增强法学教育的趣味性。在实验过程中使学生获得进阶的愉悦感，激发学生学习的自主性。此实验将虚拟场景与课程体系相结合，让学生在实验中进行知识体系的整合和实务技能的完善。

（一）进阶模式

进阶模式的核心在于章节的设计，它的趣味性、难易性等方面都要依靠章节设计来更好的展现。这些章节之间都是层层深入的。在设计进阶性章节的时候一定要把教育与激励性的学习进阶有机结合起来，让学生在进阶模式中了解并掌握更多体现法学教育价值的知识。进阶性章节分为知识类章节和实务技能类章节两种类型，相互独立却又相辅相成。其中知识类章节是以法学理论知识为基础，利用人工智能合理架构出法学教育的趣味性课程体系，让学生在进阶模式中学习法学知识。实务技能类章节需要提升包括信息辨别、概念形成与问题解决等简单的实务能力。在进阶模式中，学生必须同时进行两条相互关联的学习路线，一条是知识类学习路线，另一条是实务技能类学习路线。在知识类学习路线和实务技能类学习路线中，分别将整个法学课程体系按章节划分，在完成规定知识类章节量后才可进行对应的实务技能类章节。实务技能类章节的完成与否也会反过来影响知识类章节的学习进度，譬如第一个实务技能类的章节未完成，虽不会直接影响第二个知识类章节的进度，但是不可进行第三章节及以后章节的学习。所以知识理论与实务技能并重，两者需同时完成才行。知识类章节有很强的互动性与趣味性，是课堂教学的补充与延伸。知识类章节是利用人工智能模拟出学生喜欢的形象与学生一对一交谈，不同的对话将会触发不同的场景。在逼真的场景下，人工智能扮演的形象引导学生对课堂上学习的相关内容进行发问，即激发学生主动学习的热情。在学习完本章节后，人工智能系统会生成学习报告，总结与分析学生的知识掌握情况，并将其反馈给学生、教师及人工智能系统本身，以便及时对法学教学方案做出调整。而实务技能类则是完全模拟真实的审理案件场景，以锻炼学生的综合法律实务能力，完成学习与练习后会根据学生的综合表现反馈给学生，并引导学生查漏补缺。

（二）实务训练模式

相对于进阶模式，实务训练模式更加注重学生实务技能的培养。其原理是让学生在虚拟世界里以庭审法务人员的身份参与从庭审准备到庭审结束的整个过程，锻炼与测评学生的综合法学素养，尤其是法律实务能力。

在传统法学本科教育中，学生法律实务能力的培养都是通过去法院、律所或者其他法务机构实习来获得的。但是由于法科学生自身的法律实务能力与经验不足等主观因素与缺少相应资格证等客观因素，通常只能接触到整理卷宗等对自身法律实务能力提升较小的工作。而在实务训练模式下，人工智能利用技术手段构建与真实世界无异的虚拟世界，重现案件从庭审准备到庭审结束的全过程，学生可以自主选择扮演法官、检察官和律师等法律从业者角色。

通过老师的教学和进阶模式的学习，学生已经累积了一定的专业理论知识和掌握了一定的法律实务技能。实务训练模式是“二合一”仿真实验的中心区域，所有学生都能参与。在实务训练模式下，人工智能会根据进阶模式的进度、学生现有法学专业知识水平及其法律实务技能的掌握程度为其匹配相应难度的仿真案件。并且，不同难度的实务训练都由学生完成相应的章节后触发，可以不断重复训练。案件并非真实发生的，而是由人工智能利用大数据技术通过对以往海量案件进行深入分析，运用其深度学习的能力，提取以往案件的相关信息，模拟出一个全新的案件。换言之，这个案件是完全有发生在真实世界的合理性与可能性但并未真实发生过。匹配成功后，学生可以据个人喜好自行选择人工智能系统提供的参与该案件的法务人员人物角色，其他人物角色可由同时练习该案件的其他学生以及由人工智能模擬出来的虚拟人格扮演。并且人工智能系统将会按照学生选择的不同身份提供不同的视角，比如作为反方辩护律师，或者作为参与合议庭审判的法官。

当案件结案时，人工智能系统会基于学生贡献程度（即为推动案件审理所作行为的多少与优劣）、所选角色体现的专业性及其临场表现等因素做出综合评价、给出参考分数并进行排名。综合评价的板块上，人工智能既有渊博的理论知识，又有丰富的实务经验，它可以根据学生各项能力进行具体分析，比如不仅能指出学生法条援引等技术错误，还能提供更优质的操作方案。参考分数的板块上，人工智能利用大数据计算出学生各项能力数值，再整合出总体表现分数。若学生的参考分数低于及格线即实务训练失败，则会自动进入复习模式;反之，则享有是否进入复习模式的自主选择权。该模式下，学生将再次重启实务训练失败的案件，唯一不同的是，会由人工智能扮演导师陪伴左右，对你做出的指令给出相应的提示。比如，学生扮演法官做出不公正判决时，导师会从各方面深入分析不公正的缘由，并且引导学生做出公正的判决。

三、结语

本文以人工智能在法学教育领域的发展前景为切入点，深入探讨人工智能技术在法学教育中的具体应用形态，积极探索法学教育在第四次工业革命中的新途径，并提出将畅想转变为实际理论的人工智能与法学教育融合创新的发展模式，突显人工智能在教育领域的优势，提升学生在学习过程中的综合能力。第四次工业革命中，人工智能将会对法学教育的提升起着重要作用，可以为实现教育的公平与进步提供更多的可能，培养出更多新时代所需要的优秀法律人才。