张凌竹，朱卓蓬，嵇晓强

（长春理工大学，吉林长春，130022）

2020年，教育部在新文科建设会议上发布《新文科建设宣言》，强调促进专业优化，积极推动人工智能、大数据等现代信息技术与文科专业深度融合。在人工智能时代，人工智能法学学科建设将会成为人工智能社会科学体系中的重要一环。“新文科”建设为复合型法治人才的培养提供了方向上的引领，以文理科交叉融合的方式，法学主动回应人工智能技术和人工智能带来的社会变革，为未来的人工智能社会提供复合型法律人才。2017年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出“人工智能+X”的复合专业培养新模式。在理工大学发展法学，可以充分借助本校以理工为主、多学科协调发展的学科优势和专业特色。［1］这给理工科高校法学人才培养带来新思路，即依托自身具有竞争力的理工科优势，进行跨学科的法学学科建设与复合型人才培养。鉴于此，本文围绕理工科高校“人工智能+法学”人才培养制度困境展开阐述，并对人工智能时代理工科高校复合型人才培养给出进路选择。

人工智能时代下，会对法学人才呈现多元化、多层次的需求。理工科高校想要培养复合型法学人才，首先需要明确在人工智能时代需要什么样的法治人才，以此作为高校调整培养模式的基础。人才培养的核心在于“人工智能+法学”人才必须要有很强的社会回应性。面对人工智能技术与法律职业的快速变革，“人工智能+法学”人才必须掌握复合法律知识、具备复合法律思维以及形成复合法律能力。

（一）“人工智能+法学”人才需要掌握多元交叉学科知识

在基础层面，“人工智能+法学”人才必须掌握多元交叉学科的知识。多元交叉学科不是多个学科知识的简单相加。我们通常认为“人工智能+法学”的应用型、复合型法律人才是在法学学科的基础上拓宽人工智能等专业教学内容，重视人工智能与法学教育的交叉融合，培育一批具有法学素养并熟悉人工智能技术原理的复合型人才。［2］在初期，“人工智能+法学”体现为多学科，复合型人才需要掌握扎实的人工智能学科知识与法学专业基础知识。这是展开人工智能法学的研究与解决纠纷的首要能力。一是人工智能学科知识。人工智能是对人类智能的模仿，可以包括三方面的内容：计算智能、感知智能、认知智能。［3］可见，人工智能的发展以大数据与算法的发展为基础。与此相对应，目前“人工智能+法学”人才培养所开设的关于人工智能的学习课程包括计算机技术、数学建模等。二是法学专业知识，特别是法学理论的学习会在新问题的解决中起重要作用。三是交叉学科知识，例如，个人信息保护法学、交通法学。但复合型法学人才仅简单地掌握知识是不够的，还需要以“人工智能+法学”的视角去思考。“人工智能+法学”需要跳脱出两个不同的知识体系，利用工科与社会科学不同的研究方法，形成多元交叉的“人工智能+法学”知识体系。

（二）“人工智能+法学”人才需要具备复合型的法律实践能力

在方法层面，“人工智能+法学”人才必须在掌握多元化、跨学科知识的基础上，将知识转化为复合型的法律实践能力。一方面，复合型的法律实践能力可以有效解决人工智能技术发展催生的新问题。由于成文法的滞后性，现有的人工智能法律规范无法涵盖产生的新型法律纠纷。需要在现有的法律理论框架下，将法学理论与法学实务深度融合才能有效解决纠纷。另一方面，“人工智能+法学”人才需要具备机器无法履行的能力。人工智能已经渗透到各行各业，智慧公证、智慧公共法律服务以及智慧检务等广泛铺开。特别是在智慧法院的建设中，人工智能辅助司法审判以及司法区块链的出现皆表明，重复而又低级的劳动正逐渐被人工智能替代。法律人才对法学的认知只有从初级认知向高级认知进化，具备一定的软知识、创造力、沟通以及判断等法律情感能力，［4］才能避免被替代。

（三）“人工智能+法学”人才需要形成高阶法律思维

在价值层面，“人工智能+法学”人才还必须具备高阶法律思维。法学本就是具有高度逻辑性的专业，“人工智能+法学”人才应将纯文科思维转化为文理交叉思维。这种思维转换与人工智能时代的特征紧密相关。当数据成为人工智能发展的核心动力，大数据思维应运而生。大数据思维表现出一种问题意识与创新思维，主要触发案件分析中的数据全局运用，同时也对法学研究的实证研究造成冲击。但大数据思维不是要取代法学原有的逻辑思维，而是利用人工智能拓宽案件研究与解析维度，二者呈现相互激励的正向关系。大数据思维的应用包括两个方面：一是全域案件的数据挖掘。从个案到全案搜集，要求法学人才对个案具有精准理解，可以抓住案件中的关键问题与隐藏疑难问题。同时，对于大数据能熟练运用，了解搜集案件的方式。二是对案件进行分析与评判。借助大数据获得大量的类案推送，对案件进行比对分析，输出分析结论最终回归最初的个案中去。

2017—2022年，政法类高校在“人工智能+法学”学科建设方面发展迅速，先后成立中国政法大学法学院大数据和人工智能法律研究中心、西南政法大学人工智能法学院、上海政法学院人工智能法学院等多个人工智能法学院。而理工科高校“人工智能+法学”人才培养还处于初步探索阶段，仍面临着培养方案制定、教学模式改革与教学评价优化三方面制度困境。

（一）“人工智能+法学”的培养方案制定难度较高

培养方案是开展“人工智能+法学”人才培养的指向标，是高校教育理念与教学计划的具体体现，也是高校开展课程体系建设与能力培养的重要依据。由于“人工智能+法学”人才培养经验匮乏，想要制定出与人才培养目标相契合的培养方案难度较大。一方面，“人工智能+法学”的培养方案的复合性不足。就理论课程设置而言，跨学科课程设置呈现碎片化。人工智能时代的课程不是以学科分类为基础，而是跨学科整合各科法律知识，综合运用以解决具体问题。［5］在人工智能时代，法学要规范人工智能技术以及人工智能技术带来的新问题，所运用的知识不再限于宪法、民法以及刑法等单独学科。“人工智能+法学”还未形成独立的学科体系，理论课程仅以选修课形式与其他法学基础理论混合。碎片化的理论课程也导致课程缺乏创新性与前沿性，易出现“人工智能+法学”研究与技术实践脱节，以伪问题替代真问题出现反智化现象。［6］另一方面，“人工智能+法学”的培养方案的产教融合性不足。主要体现在实践教学仍处于辅助地位。第一，校内实践教学欠缺体系化，重理论课程、轻实践教学的教育观念仍存在。目前，常见的校内实践教学课程包括模拟法庭、案例研习以及法律诊所等模式，无法形成从基础应用到综合应用的多层次实践教学体系。第二，校外实践教学中学校与实务部门合作固化。校外实践教学与智能化法院的合作未充分开展，学生实训仍停留在完成毕业学分要求的阶段，未实质性地对人工智能的司法应用进行学习和思考。

（二）传统法学教学模式尚未革新

在人工智能时代，传统法学教学模式无法应对人工智能技术应用带来的新挑战，人工智能作为平台对智能化法学教育也会产生影响。一方面，传统的线下讲座式教学模式亟待扩展。“人工智能+法学”具有面向未来的特点，人工智能技术往往先于立法发展，新问题不断涌现，无法得出唯一的答案，在理论与实践中皆具探讨性。现在的单维流动的传授知识的模式阻碍了互动式教学的形成，无法有效激发学生深度学习的动力。就案例教学而言，案例即使被设计为苏格拉底式案例教学法，但它仍可能是说教的，因为教师通常认为自己是学习过程中的专家，而学生被动地处于边缘。［7］案情经过教师的主观裁剪与修饰，去除了影响案件结果的争议性因素，仅留下唯一结论，无法达到有效的训练效果。另一方面，线上教学模式亟待完善。以慕课为主要表现形式的线上教学模式的兴起突破了时间与空间的限制。但目前广泛应用的线上教学还仅停留在“线上的教学”，并不是真正意义上的数字化课程。这类线上教学课程主要存在三方面弊端：一是线上特色法学课程仍不完善。目前，在高等教育在线教学的领域内，课程资源平台分布相对分散，其中法学课程在各个平台的占有量十分有限；
［8］二是线上与线下课程没有衔接。线上课程注重理论教学，线下课程主要针对线上课程的问题进行具体讨论，二者应相辅相成；
三是学生的线上课程学习主动性欠佳。学生对于线上课程投入的时间不足，使得线上课程的教学效果大打折扣。

（三）“人工智能+法学”教学评价体系尚缺

教学评价机制是对教育效果检验的过程，是提高教学质量的有力手段，其作用不仅在于对既往知识的检验，更在于通过评估督促未来的学习，以实现教育预定的目标。［9］传统法学人才培养体系以硬知识为评价内容，以标准化考试为评价方式，以成绩单为呈现形式。这种评价方式不能全方位展现学生的学习效果，不契合新文科背景下对法学人才的要求。从空间维度看，传统培养评价体系无法进行线上教学与实践教学评估，而仅依靠学生的自制力无法达到教学目标。新文科对于实践人才的需求使得实践教学的比重不断增加。但是实践教学无法依据标准化考试进行考核，这就导致实践教学的形式主义严重。仅凭借实习单位给出鉴定就作出结论，也制约着实践教学的开展。［10］从时间维度看，传统培养评价体系无法进行过程性评估。标准化考试的时间固定在期中与期末，无法反映学生与教师的课堂互动情况，且考前突击的备考方式导致学生问题意识与创新思维受约束。从内容维度看，传统培养评价体系无法进行高阶能力评价。考试成绩为唯一的评价标准，依据单一，无法对学生形成知识、能力、思维、态度等要素的全方位评价。对于软性能力评价，特别是对于伦理评估、情感评估等方面，教师作为教学评价的中心，无法给出客观的评价标准。

理工科高校“人工智能+法学”人才培养制度的建设应当贯彻新文科建设的内涵与要求。面对实践中出现的困境，长春理工大学在人才培养制度建设中需要结合自身的理工科优势，参考国内、国外各高校经验进行路径选择。

（一）制定行之有效且符合“人工智能+法学”特点的培养方案

新法科建设必须回应实践，在培养方案中以“人工智能+法学”人才需求为目标导向构建培养方案。首先，“人工智能+法学”培养方案制定主体多元化。我国高校人才培养方案受到政府、高校、市场和学生四类主体的影响。［11］为了突出市场要素在法学教育中的作用，法学院可以邀请理工科教师以及校外“人工智能+法学”实务领域专家就如何制定有效的培养方案展开充分讨论，在培养方案中回应实践需求。其次，“人工智能+法学”培养方案可以针对逻辑思维能力较强或是理工科学习背景的学生。再次，应打造理论与实践相结合的“人工智能+法学”特色课程群，以理论指导实践，形成以“人工智能与法律”为核心，以算法、自动驾驶汽车以及区块链等不同模块课程为辅助的理论课程体系。法学院可以依托长春理工大学人工智能学院的理工学科优势，由理工科教师开设人工智能技术课程，讲授算法、人脸识别等人工智能技术。同时，以实践反哺理论，法学院可以丰富实践教学，展开与司法部门以及人工智能企业的深入合作，还可以根据司法智能化过程的不同阶段，设立包括司法大数据、区块链证据保存等各类科研平台。最后，采取文理学院联合培养模式，授予学生法学与工学双学位。法学院与人工智能学院可以合作开展双学位复合型人才培养项目，通过笔试、面试选拔具有一定逻辑思维能力的学生组成“人工智能+法学”实验班。

（二）创新科技驱动法学教育模式

新文科建设背景下，传统法学教育模式应借助现代科技手段开展信息化教学模式改革，依托人工智能技术发展混合式教学模式，将线上教学与线下教学的优势相结合，改变教师与学生的角色扮演，使教师作为引导者、启发者的作用增强，使学生获取知识的渠道增加。首先，以“人工智能+法学”实验室革新线下法学教育模式。“人工智能+法学”实验室主要适用于实践课程教学模式的改变，常见的形式包括大数据实验室以及虚拟仿真实验室等。大数据实验室让学生学习基于大数据司法产生的新型实证研究方法成为可能。数据收集的便利性与数据分析的快捷性使学生接受到的案例不再是固定的，而是不断变化、不断更新的案例。2020年，教育部公布《关于公布首批国家级一流本科课程认定结果的通知》，其中包括7门法学类虚拟仿真实验课程。虚拟仿真实验室可以针对部分难以通过实训课程开展的实践项目，给学生提供虚拟仿真环境，以实验的方法促进学生主动思考和合作探究。其次，在调整线下教学模式的基础上，借助人工智能技术手段，完善线上教学模式。目前，常见的网络学习平台包括中国大学MOOC、超星尔雅等。学校可以与这些平台合作共建校际平台。同时，要实现线上课程与线下课程的衔接，线上教学是线下教学的前提和基础，线下教学应巩固并应用线上教学的知识点。［12］教师可按照自身的教学需求，梳理并筛选各个网络学习平台课程，依照授课逻辑对线上与线下课程进行梳理，避免知识点遗漏或重复，同时对线上课程的学习重难点以及学习目标作出具体要求。

（三）构建智能差异化的法学教学测评体系

2020年，《深化新时代教育评价改革总体方案》提出坚持科学有效，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。法学教学评价应当依据布鲁姆教育目标分类对学生进行评价，借助人工智能管理平台，将布鲁姆教育目标分散在不同的学习单元，构建多元可测量的评价标准。这种可测量的评价标准可以对标复旦大学研发设计的FD-QM在线课程质量标准进行优化。FD-QM标准的核心要素包括学习目标、课程活动与学业考评，对线上教学和线下教学都有一定借鉴意义。首先，法学教学评价应增加过程性评价与形成性评价。混合式教学模式的引入要求法学教学“增值”评价，将学生从一个起点到终点的过程性变化加以综合考量。［13］使用雨课堂、blackboard 等人工智能管理平台可以实现学习过程的数字化留痕，教师可以通过线上时长、课堂作文、小组讨论、课堂汇报等多种形式记录学生的过程性学习评价。其次，法学教学评价应注重全方位的能力评价。对于理解、应用的评价，可以改变传统考试方式，借助人工智能平台进行智能化考试，进行智能编制试题、智能机器批改，得出智能分析报告。对于应用、理解和记忆的评价，强调实践教学在评价标准中的作用。实践能力是课程学习的高阶能力。为了激励学生主动追求高阶法律能力，对实践的考核标准应包括工作投入、合作能力、项目难度等多因素。同时，增加软实力评价标准，软性实力主要以伦理道德、情感意识、人格魅力等为载体，人工智能按照法律职业中所需的法律能力将这类法律情感要素拆分为不同类型的小项，包括创新能力、语言能力、沟通能力、危机处理能力等，以期改变传统唯成绩单论的教学评价体系。

新文科建设给“人工智能+法学”人才培养带来新目标、新任务以及新方法。对此，理工科高校应顺应时代变革，紧抓法学教育对实践需求的回应与适配这一核心概念定位教育目标，注重各要素的交汇与融合。结合理论与实践，建立以法学理论为核心，人工智能课程为组成的特色课程体系；
结合法律与科技，转变线上与线下教学模式；
结合传统与新兴，借助人工智能手段细化过程评价，实现法学教育的转型升级。“人工智能+法学”的人才培养制度建设是复杂的系统工程，还需要对学科设置、学科属性等问题进行进一步研究与论证，以确保建立成熟的法治人才培养制度。

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