一、引言

人工智能（AI）技术作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正以前所未有的速度向社会各领域渗透，法律行业亦深受影响。从智能合同审查、法律文书自动生成，到司法裁判预测、智能法律咨询等，人工智能在法律实践中的应用日益广泛，深刻改变着法律职业的生态结构与工作模式。高等职业院校的法学教育作为培养应用型法律人才的关键阵地，承担着为社会输送具备实践能力和职业素养法律专业人才的重要使命。在人工智能时代，如何顺应技术发展潮流，对法学教育进行改革创新，培养出既掌握扎实法律专业知识，又能熟练运用人工智能技术的复合型人才，已成为高等职业院校法学教育面临的紧迫课题^[1]。深入研究这一问题，对提升高等职业院校法学教育质量，满足法律行业对人才的新需求，推动法治社会建设具有重要现实意义。

二、人工智能时代对高等职业院校法学教育的挑战

（一）对传统法律职业岗位的冲击

人工智能技术的迅猛发展，使一些重复性、规律性较强的法律工作，如简单合同审查、法律文书检索等，可由智能软件高效完成。相关研究显示，在部分大型律师事务所，借助人工智能工具后，部分基础法律事务工作效率提升30%-50%。这导致传统法律职业岗位中从事此类简单工作的人员面临被替代风险。高等职业院校培养的法学专业学生，就业岗位多集中在基层法律实务领域，受人工智能冲击影响更为显著^[2]。若学生仅掌握传统法律知识和技能，将难以适应未来法律职业市场变化，就业竞争力被削弱。

（二）对法律人才知识结构的新要求

在人工智能时代，法律从业者不仅要精通法律专业知识，还需具备一定人工智能技术知识和数字素养。处理涉及大数据、区块链、人工智能算法等新兴技术的法律纠纷时，法律人员需理解技术原理，准确分析法律问题。有学者指出，未来法律人才应具备跨学科知识体系，涵盖法学、计算机科学、数据科学等多领域知识。然而，目前高等职业院校法学专业课程设置主要围绕传统法律学科展开，对人工智能技术、数据处理等相关知识教学不足，学生知识结构单一，难以满足新时代法律工作需求^[3]。

（三）对传统教学模式的挑战

传统法学教学以讲授为主，以法律理论知识灌输为主，实践性教学相对较少。这种教学模式很难在人工智能时代培养学生应用人工智能解决法律实际问题的能力，一方面教师本人对人工智能技术的掌握不到位，在教学中不容易植入人工智能技术；另一方面教学手段与资源相对落后，教学中缺乏人工智能技术结合的实践教学基地及实践案例^[4]。学生缺乏人工智能法律应用场景的直观体验及操作应用能力，学生走出校门后无法适应智能化的法律工作环境。

三、高等职业院校法学教育改革的必要性

（一）适应法律行业发展趋势的必然选择

随着AI技术对法律行业的深入运用，法律工作的方式、流程、职业要求等发生了巨大变革，智能法务系统的大规模使用，让法律工作更加高效、精准。高职院校作为法律人才的主要输出地，需要紧跟法律行业的变化，及时调整法学教育目标、内容和模式，培养与行业发展相匹配、与智能人才培养相匹配的专门人才，才能让毕业生具有就业市场竞争力，为法律行业持续输送新人^[5]。例如，部分法务科技企业开始大量招录懂法、懂技术的复合型人才去研发智能法务产品、维护智能法务产品、应用智能法务产品，不变革的高职院培养的学生就无法胜任企业的招录要求，无法在就业市场上竞争。

（二）提升学生职业竞争力的关键举措

面对日益激烈的就业竞争，高职院校法学专业学生唯有具备较强的职业竞争力，方能在人工智能时代激烈竞争中占得先机。在人工智能时代，人工智能+法律的复合技能是提升学生职业竞争力关键环节。通过改革高职院校法学教育，增加人工智能课程和实训，让学生在学习过程中了解法律行业新技术、新手段、新工具，提升自身实践能力和创新力，有助于其在毕业后顺利进入法律行业，为其今后职业发展打下良好基础^[6]。例如：学习法律大数据分析的学生，在处理复杂案件时，能借助数据分析快速挖掘案件关键信息，为解决案件提供有益帮助，使其在工作中表现出较强的专业实力和竞争力。

（三）推动法学教育创新发展的内在动力

人工智能赋能法学教育创新带来新方法。传统的法学教育存在教学方法、课程设置、考核评价方法等方面的问题，不能很好地满足新时期法律人才培养的需求。人工智能技术可以在创新教学方法方面为法学教育提供支持，如基于人工智能教学平台开展精准教学，人工智能虚拟仿真平台进行虚拟教学等；在创新课程设置方面提供支持，如人工智能法学、人工智能大数据分析等课程的设置；在创新考核方法方面提供支持，如对学生实施全过程的精准考核评价等^[7]。这将使高职院校法学教育实现不断创新，提高法学教育的质量和水平，培养更多创新思维和实践能力强的优秀人才。

四、高等职业院校法学教育改革路径

（一）优化课程体系，融入人工智能相关内容

1增设人工智能与法律融合课程

高等职业院校应当增设“人工智能法律常识”“人工智能法律工具应用”等课程，在法学专业课程中讲授人工智能技术及其法律运用原理、现状以及相关法律实务。如，在“人工智能法律常识”课程中，向学生讲授人工智能的概念、主要技术（机器学习、深度学习等）、人工智能技术对法律文件理解、证据识别等法律实务运用的原理。结合案例，向学生讲授人工智能技术及其所涉及法律问题的法律实务应用。如，“算法歧视”“数据保护”等。在“人工智能法律工具应用”课程中，向学生讲授人工智能工具对法律实务的支持^[8]。如，如何让学生使用网络检索工具，帮助进行法律文件、案例的检索，如何使用智能合同审查系统对合同进行风险评估等等。

2调整传统法学课程内容

对传统民法、刑法、经济法等法学课程内容进行调整，融入与人工智能相关的法律知识点。在民法课程中，增加对人工智能生成内容的知识产权归属、人工智能侵权责任等问题的讲解；在刑法课程中，探讨人工智能犯罪的认定标准、刑事责任承担等问题；在经济法课程中，研究人工智能产业发展中的法律规制、数据要素市场的法律规范等内容^[9]。将人工智能相关法律知识融入传统法学课程，使学生在学习传统法律知识的同时，关注新兴技术带来的法律问题，构建完整法律知识体系。

3加强实践课程设置

加大实践课程在法学专业课程体系占比，开设人工智能法律实务课程。建设人工智能法律实训中心，与法律科技公司合作引入真实法律业务项目，让学生在实践中运用其法律知识与人工智能技术。如开展智能合同审查实训项目，让学生通过使用企业提供的智能合同审查平台，对各类合同进行审查，发现其中的风险点，结合法律知识与智能技术提出修改意见。参加法律大数据分析实践活动，让学生利用数据分析工具对海量法律案例进行分析，找出其中的规律与趋势，为法律决策提供依据。通过这些实践课程培养学生实际动手动脑能力^[10]。

（二）创新教学方法，提升教学效果

1采用项目式教学法

以真实法务项目为载体，将学生组建为若干项目团队，让学生在完成项目过程中运用所学法律知识和人工智能技术。例如给定一个人工智能技术引发的商事纠纷案件，让学生运用法律检索软件，搜集相关法律、法规、案例等资料，使用数据分析工具，对同类案件进行分析、对纠纷的解决方案进行设计、对法律文书进行制作。以教师为项目实施过程指导者，指导学生处理相关问题，培养学生的团队合作能力，问题解决能力和创新创造能力。通过项目教学让学生在体验的过程中认识人工智能+法的高水平应用，提升学生实践能力和职业技能。

2利用智能化教学平台

引进智慧树、学堂在线等智能化教学平台，具有教学管理、课程分享、学习记录查看、数据统计等功能。在平台发布视频，课件、案例等资料，可供学生随时观看。平台对学生上课时间、提交作业、测试成绩等数据进行分析，教师根据分析报告及时调整教学，因材施教^[11]。例如某个知识点，教师可发布平台辅导资料及习题等让学生练习知识点。应用智能化教学平台，提升教学效率及教学质量，提高学生效率。

3开展虚拟仿真教学

借助虚拟仿真技术，构建虚拟法庭、虚拟律师事务所等教学场景，模拟真实法律工作环境。在虚拟法庭教学中，学生可扮演法官、检察官、律师、当事人等角色，运用人工智能工具进行证据展示、法律辩论等。通过虚拟仿真教学，让学生身临其境地感受法律工作的实际流程，提高学生的实践操作能力和应对复杂法律问题的能力。同时，虚拟仿真教学可反复进行，学生可在不同场景中练习，不断积累经验，弥补传统实践教学资源有限的不足。

（三）加强师资队伍建设

1培养“双师型”教师

实施“双师型”教师培养计划，从基础能力、实践能力和国际视野三个层面提升教师素养。基础能力培养上，每年安排40学时技术培训，涵盖法律科技前沿和智能工具操作，每月开展教学研讨会交流技术融入教学经验。实践能力提升方面，每学期组织教师到法律科技企业挂职2周，参与实际项目；每年要求教师参与1个产学研项目。国际视野拓展上，每年选派教师出国进修，学习先进经验，每学期举办国际学术交流活动，邀请国外专家分享前沿成果^[12]。如中国人民大学法学院实施该计划后，能熟练使用智能法律工具的教师比例从30%增至82%，主持法律科技类教研项目的教师数量翻了三倍，学生对教师技术教学能力的满意度从45%提升至88%。通过系统培养，让教师具备扎实法律知识与先进技术应用能力，为学生提供优质教学服务。

2引进复合型人才

大力引进法学人工智能背景的专业人才充实师资队伍。在人才引进方面，关注应聘者法律科技相关研究业绩、实务背景。例如，拥有计算机科学和法学背景的深圳职业技术大学法律事务专业引进了一部分“人工智能法律实训”“大数据法律实务”等课程，将法律与人工智能相结合，提升法律课程教学水平，受到学生的热捧。积极引进复合型人才充实队伍，完善师资结构，激活法学人才培养的活力。

（四）深化校企协同合作

1共建实训基地

与法律科技企业共建人工智能法律实训基地，为学生提供真实实践环境。实训基地配备先进智能法律设备和软件，如智能合同审查系统、法律大数据分析平台等。企业技术人员和学校教师共同指导学生实践，学生参与企业实际项目，如智能合同审查、法律文书自动生成等工作^[13]。例如，“北大法宝”与多所高校合作共建实训基地，合作院校学生岗位适应期从平均3个月缩短至1个月，用人单位满意度达92%，毕业生三年内晋升比例比普通学生高40%。通过共建实训基地，提升学生实践能力，使其毕业后能迅速适应法律行业智能化工作需求。

2开展订单式人才培养

根据企业需求，开展订单式人才培养模式。学校与企业共同制定人才培养方案，企业深度参与课程设置、教学内容设计和实践教学环节。企业为学生提供实习和就业机会，学生毕业后直接进入合作企业工作。例如，某法律科技企业与高职院校签订订单式培养协议，企业参与学校“人工智能辅助法律实务”课程教学，学生在企业实习期间表现优秀，毕业后全部被企业录用，实现学校、企业和学生三方共赢。通过订单式培养，提高人才培养针对性，满足企业对复合型法律人才的迫切需求。

（五）改革评价体系

1多元化评价指标

建立多元化的综合评价体系，在原有理论知识得分的基础上，增加实践能力、项目成果、合作能力、创新能力等方面的评价。例如，在智能合同审查项目实训中从合同审查准确性、智能工具使用熟练度、风险排查全面程度等方面评估学生的实践能力；小组任务中评估学生的合作能力、沟通协调能力、解决问题能力等。通过多元指标全面、综合反映学生的学习质量和能力素养，促进学生注重实践能力和素养的提高。

2过程性评价

加强过程性评价，关注学生学习过程。利用智能化教学平台对学生参与学习时长、参与讨论次数、提交作业等情况进行数据采集。教师根据采集到的数据对学生学习过程存在的问题和困难予以及时纠正^[14]。如学生在线学习数据中发现个别学生对人工智能法律基础课程某个章节的学习比较难理解，教师及时通过发布相关辅导资料、开展线上答疑的方式为学生答疑解惑等。过程性评价可以有效激发学生学习动机，提高学生学习效率，帮助学生持续成长。

五、结论

人工智能背景下，高职院校法学教育虽然面临着传统法律职业岗位受到冲击、法律人才知识结构有待优化、传统教学模式有待变革等挑战，但也为法学教育变革提供契机。通过完善课程体系，新增人工智能课程、改造传统课程、加强实践课程开设；创新课程教学方法，采用项目教学法、利用智能化教学平台以及开展虚拟仿真教学；完善师资队伍建设，培育、招聘双师型师资；加强校企合作、校企共建实训基地、订单培养；改革评价体系，建立多元化评价指标、加强过程性评价；推进区域化人才培养，结合区域需求、加强区域协同；高等职业院校能够为法律行业输送出兼具法律专业知识和人工智能技术运用的复合型法律人才，一方面提升学生职业竞争力，满足社会对法律人才的新需求；另一方面，助推高等职业院校法学创新发展，为法律社会发展贡献力量。

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