□蒋喆

人工智能对高等教育的渗透已呈现从技术辅助向模式重构演进的趋势。生成式大语言模型的广泛应用为法学教育带来了前所未有的发展机遇：当AI能够高效完成法律检索、初步案例分析和格式化文书写作时，法学院更应聚焦于培养何种不可替代的核心能力。若将AI定位为教学革新的战略伙伴而非简单的效率工具，充分发挥其对学科知识体系重组、教学逻辑优化和法学思维拓展的深层赋能作用，技术融入便能为教育本体功能的跃升开辟新路径。

法学教育具有特殊的学科禀赋，承担着价值引领、思维训练与职业技能培养的三重使命。以“习近平法治思想概论”课程为例，其教学内容不仅是知识体系的传授，更是法治意识形态的系统建构与法治思维的根基性培育。这意味着AI赋能法学教育必须回答一个前提性问题：如何在运用技术提升教学效能的同时，守住法学教育的价值边界与学科规范？本文基于省级教学改革项目“人工智能赋能《习近平法治思想概论》课程教学模式创新研究与实践”的实践探索，提出“五维一体”智慧教学模式。核心学理判断是：智慧课程建设的本质不是让AI做什么，而是限制AI不能逾越什么。通过“固定场域”“设计限定”“资料充分”三重约束，换取“个性评价”与“教学高效”两重目标的实现。这一“以固定换生成”的逻辑构成了“五维一体”模式的深层机理。“五维一体”并非五个并列维度的简单叠加，而是一个以“固定”为手段、以“生成”为目的的闭环系统。所谓“固定”，指向的是AI运行的边界设定；所谓“生成”，指向的是教与学的效能释放。两者之间存在一种法理学意义上的交换关系——以约束换取自由，以规范换取效率，以边界换取深度。从教育学的视角看，“五维一体”回应了法学教育的两个根本矛盾。一是规模化与个性化的矛盾：传统讲授模式难以关照个体差异，而AI的介入使得个性化路径推荐成为可能。二是教师负担与教学质量的矛盾。法学教师长期面临科研与教学的双重压力，AI可实现对机械劳动（如批改、出题、学情统计）的替代。而这一替代前提是AI输出必须是可靠的、可预期的，而这恰恰依赖于前期资料充分的质量控制。从认知工具理论审视，AI在法学教育中的角色不应是独立的知识主体，而是扩展师生认知能力的“脚手架”，脚手架的核心特征在于它既有支撑功能，又有结构限制。缺乏限制的AI输出，极有可能对法学知识精确性和价值导向的确定性构成威胁。因此，固定不是对AI功能的削弱，而是对AI功能定向强化。通过限定其回答的知识范围、话语框架和价值取向，使其输出在可预期轨道上发挥最大效用。本文将以五个维度展开实践分析，论证以固定换生成这一核心逻辑在法学智慧课程建设中的适用性与实践价值。

超星平台作为制度性边界实现固定场域。智慧课程平台的首要功能是“固定”——固定教学场景、学生身份与课程边界。在项目实践中，超星泛雅平台被设定为唯一的教学入口，学生通过实名认证进入课程空间后，其身份被系统定格为“法学本科生”。这一身份限定看起来简单，实则构成了AI运行的第一道制度边界：AI据此明确自己的服务对象是法学专业的初学者，而非社会公众或法律实务工作者，其输出的知识深度、术语精度和案例复杂度均据此校准。课程边界的确立使AI的输出范围被隐性约束在课程大纲规定的知识域内。课程PPT、教学视频、教师智能体的语料库均围绕核心教学内容设计，AI无法也不应“越界”回答与课程无关的问题。这一“场域固定”的本质，是为AI的认知活动划定清晰的制度性轨道，使其技术能力在教育目标的框架内有序释放。

知识图谱作为结构性约束实现设计限定。如果说“固定场域”解决的是AI“在何处运行”的问题，那么“设计限定”解决的是AI“如何思考”的问题。智慧课程建设的核心环节是从人才培养目标出发，逐级拆解为课程目标，再以架构可视化的知识图谱为支撑，以问题图谱为牵引，以目标图谱为导向，以课程思政图谱为内核，实现课程设计的系统化重构。项目具体包含五个操作步骤：课程目标优化——明确思政、知识、能力、素养四个维度的可衡量目标；课程内容重构——将习近平法治思想的核心要义转化为系统化、模块化的知识体系；课程图谱矩阵建设——通过可视化方式展示知识点之间的逻辑关联与层次结构；教案样例设计——提供可供同类课程借鉴的教学模板；评价体系设计——构建过程性与终结性相结合的多元化评价机制。

以“坚持党对全面依法治国的领导”章节为例，AI的输出被严格约束在“习近平法治思想核心要义的关键组成部分”这一理论定位之内，从“党的领导是我国社会主义法治之魂”“加强与改善党对全面依法治国的领导”“党的领导和社会主义法治是一致的”三个维度展开论述。AI之所以能够做到“不跑偏”，根源在于身份限定（法学本科生）对其输出深度的校准，以及知识图谱对其回答路径的结构化引导。这一机制表明：AI在智慧课程中的角色是“被引导的对话者”，而非“自主的知识生产者”。

知识单元作为供给底座实现资料充分。AI输出的质量直接取决于输入资料的质量——这是一个容易被技术乐观主义遮蔽的朴素真理。项目实践中，智慧课程建设以知识点为单位重新组织教学内容，每个知识点配备微课视频、课件、文献资料、典型案例等，构建起以知识单元为基本模块的资源供给体系。课程平台与学校图书馆数字资源深度对接，实现以知识点为单位的学术资源智能推荐。AI的每一次回答、每一条分析，均被要求以教学资料库中的文本为事实依据。这意味着，AI本质上是一个“课程资料的高效整合器”——它不能凭空生成新的知识主张，只能在给定的资料范围内进行归纳、对比和阐释。这种设计的内在逻辑在于：将AI的“创造力”限定在知识组织与呈现的层面，而将知识内容本身的权威性交由教材、经典文献和教师预设来保障。

从规模化到个别化的跃迁实现个性评价。传统法学教育在百人大课中实现因材施教，几乎是一个不可能完成的任务。智慧课程借助AI技术初步破解了这一难题。基于布鲁姆教学认知模型，系统结合学生的学习行为记录与知识图谱的掌握状态分析，为每位学生动态推荐个性化学习路径。具体而言，智慧课程构建了“自学—评测—发现薄弱点—深度自学—自评”的自主学习闭环。学生完成单元测验后，系统智能分析其知识掌握的薄弱环节，并从知识图谱中匹配相应的学习资源进行精准推送。AI助教实现全程伴学，学生点击“不懂”按钮即可触发即时答疑。这一机制的意义超越了“效率提升”的工具层面，它使法学教育在规模化教学的现实约束下，重新获得了接近“一对一”辅导的某些关键特征——而这一效果的实现，恰恰以前两个维度（固定场域、设计限定）对AI进行了充分的“去风险化”处理为前提。

解放教师与赋能决策实现教学高效。“教学高效”是前四个维度的自然产出，包含两个层次。第一层次是将教师从繁重的机械劳动中解放出来——智能批改客观题与结构化主观题、自动生成多维度的学情分析报告、按知识点智能组卷出题。第二层次是为教师提供精准的教学决策支持——教师通过知识图谱的可视化面板，可随时查看班级整体及各知识点层次的掌握率、完成率、易错点分布等数据，据此调整教学策略和重点讲解方向。初步实现了“人人皆学、处处能学、时时可学”的预期目标，教师从重复性答疑和作业批改中解放出来后，将更多精力投入课堂深度研讨和个别化学业指导，教学互动质量显著提升。经过两轮教学周期的实践检验，“五维一体”智慧教学模式在以下维度呈现出可观测的成效。其一，学生学习主动性增强，知识图谱驱动的自适应学习路径使学生对自身薄弱环节的认知更加清晰，自主学习闭环的完成率逐步提升。其二，教学效率显著改善，AI对客观题及结构化主观题的智能批改准确率达95%以上，教师机械工作量减少约40%，学情报告的自动生成使教学决策从“经验驱动”转向“数据驱动”。其三，教学一致性得到保障，通过对AI输出边界的制度性限定，不同班级、不同学期的教学质量差异缩小，课程思政要素的融入实现了标准化与有机性的统一。

“五维一体”智慧教学模式的核心贡献，不在于提出了某种全新的技术方案，而在于揭示了一个被技术热潮遮蔽的根本命题：AI赋能法学教育的关键，不是放任技术的无限扩张，而是为AI划定恰切的运行边界。通过“固定场域”确立制度性轨道，通过“设计限定”施加结构性约束，通过“资料充分”保障内容品质，以此三重“固定”换取“个性评价”与“教学高效”两重“生成”，这便是“五维一体”的深层逻辑。在人工智能持续重塑教育形态的时代语境下，守住边界、以固定换生成，或许正是法学教育在技术浪潮中保持主体性的实践智慧。

本文系2025 年度辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目《人工智能赋能<习近平法治思想概论>课程教学模式创新研究与实践》阶段性成果。

（作者系辽宁科技大学副教授）