AI时代,智慧课程到底应该怎么做才智慧?

多客科技

作者：微信文章
最近几年，各个大学都在大力推动智慧课程建设，各种培训、申报通知此起彼伏，各种要求不绝于耳。

我作为一线法学教师，特别是从事刑法与刑事诉讼法教学的教授，心情是复杂的。

一方面，我深知在AI浪潮下，传统的“定期更新课件、随时补充案例”讲到老的模式肯定是难以为继；另一方面，面对层出不穷的新概念，也不禁疑惑：把PPT做成活灵活现的动画、在课堂上用几个小插件或软件，平台小助手自动提前布置些自学资料，这些就是“智慧”了吗？

这所谓的“智慧课程”，其智慧的内核究竟是什么？它对刑法、刑诉法这样逻辑严密、实践性极强的学科，究竟意味着什么？

经过一段时间的实践与思考，我认为，真正的智慧课程，绝非技术的简单点缀，而是一场指向法律职业核心能力、重塑法学教育方式的深刻变革。

我认为，智慧法学课程的智慧，主要应该体现在以下三个根本性的转向。

一、智慧课程的根基在于从“知识灌输”到“能力建构”的教学目标转向

传统的刑法、刑诉法课堂，目标是清晰的：系统讲清犯罪构成四要件或三阶层，完整介绍刑事诉讼的立案、侦查、起诉、审判、执行五大阶段。

教师的核心任务是阐释“是什么”。例如盗窃罪与诈骗罪的区别在哪里、非法证据排除规则的具体条文是什么。

学生的核心任务是记住这些，然后能解决考试提出的简单的问题。

这种模式培养了对《刑法》主要罪名比较熟悉，对刑事诉讼流程基本清楚的学生，但要是让他们面对一个错综复杂的涉众型经济犯罪案件，需要判断是合同诈骗、非法吸收公众存款还是集资诈骗时，或在面对一份存在瑕疵的被告人供述，需要决定是否排除以及如何影响证据链时，学生往往陷入茫然。

对于以上教学中这一常见的现象，我认为，智慧课程的智慧，首先体现在它旗帜鲜明地将目标从“传授知识点”升级为“建构实战能力”。

这精准回应了法学教育的时代困境：当AI能瞬时检索所有司法解释、关联所有相似判例时，给学生讲授并让他们记住“故意杀人罪处死刑、无期徒刑或十年以上有期徒刑”，这样的教学模式的边际效益已急剧降低。

我认为，借助AI工具，未来的刑事法律课程应当让学生掌握的能力，核心竞争力在于驾驭海量证据进行事实重构的能力、在错综复杂的法律关系中精准定罪量刑的能力，以及在程序正义与实体正义之间进行价值权衡与程序设计的判断力。

因此，一门所谓智慧的刑法或刑诉法课程，其教学大纲不应再是简单的章节目录，而应是一份清晰的 “刑事法律实务能力图谱” 。

例如，在《刑法分论》侵财犯罪部分，目标不仅仅是掌握抢夺、盗窃、侵占的构成要件区别，更要培养“针对复杂案情进行多次法律定性推演与比较的能力”和“量刑情节的数字化评估与辩护要点归纳能力”。

在《刑事诉讼法》中，目标也不仅是让学生死记硬背各种期限，更是培养“构建与质疑证据链条的系统性思维”、“针对程序性争议设计诉讼策略的能力”。

智慧课程所有的设计，都必须围绕如何达成这些高阶能力目标来展开。

二、智慧课程的建设路径在于从“教师独白”到“人机协同”这一教学过程的重构

目标转变了，课程建设路径必须彻底革新。

智慧课程的“智慧”在过程中体现为，它构建了一个 “师-生-机”三元深度学习场景。

在这个场景中，AI不再是自动生成和播放PPT的工具，而是嵌入刑事法律思维训练全流程的“超级案例库”、“虚拟对抗方”和“逻辑检验器”。

1. 课前：注重个性化预演与精准诊断

传统预习是笼统地看教材某章节。智慧课程则通过AI，为学生定制个性化预习路径。

例如，系统可根据学生前期《刑法总论》的测试情况，判断其对“共同犯罪”或“因果关系”理论的掌握程度。对于薄弱的学生，自动推送基础性强化材料与简单案例；对于掌握较好的学生，则直接推送一个存在争议的“介入因素中断因果关系”的疑难案例，并要求提交初步分析报告。

教师则通过系统生成的学情热力图，精准发现全班在“间接故意与过于自信过失的区分”上普遍存在模糊点，从而使课堂讲授能直击要害。

2. 课中：聚焦沉浸式攻防与深度思辨

智慧教室应成为刑事司法实战的“模拟战场”。

例如，在讲授“非法证据排除规则”时，传统教学可能止于讲解《刑事诉讼法》第五十六条。

而在智慧课堂中，学生可以分组进入一个虚拟的“侦查指挥中心”和“辩护律师团队”。

侦查方学生需在系统中设计讯问方案、制作笔录，并接受关于讯问合法性规则的AI实时提示；

辩护方学生则需审阅这些“生成”的笔录、同步录音录像（模拟），寻找程序漏洞，并起草排除非法证据的申请。

AI可以扮演法官，根据双方提交的要点，模拟做出是否排除的决定并给出初步理由。

这个过程将静态的法条，动态地转化为程序正义的直觉和技能。

3. 课后：关注持续性实战与能力迭代

传统课后，学习往往中断。智慧课程中，AI系统提供持续的“办案陪练”。

例如，学生课后会接到一个由系统动态生成的“刑事案件包”，包含零散的报案记录、勘验笔录、证人证言、鉴定意见等材料。

学生的任务是在AI辅助下，完成证据梳理、形成证据清单、判断证据能力与证明力，最终构建一个完整的指控证据体系或辩护证据体系。

系统可以自动检查证据链条的完整性、逻辑矛盾点，并对比类似生效判决的证据组织模式给出评价。

更进一步，学生可以尝试训练一个简单的“量刑预测模型”，输入某个盗窃案件的情节（金额、次数、是否退赃、是否认罪认罚），让AI给出刑期预测范围，并与真实案例库进行比对，从而深刻理解量刑规范化背后的数学逻辑与价值判断。

三、智慧课程建设的核心在于从“结果分数”到“过程画像”的教学评价进化

评价是指挥棒。

传统刑法、刑诉法课程评价，很大程度上依赖于期末闭卷考试，考核的是对概念、法条和少数经典案例的记忆和理解程度。

这无法衡量学生是否真的具备了处理刑事案件的核心素养。

智慧课程的“智慧”，至关重要的一环在于其评价体系的进化：从单一、终结性的评分，走向多维、过程性的“刑事法律人能力画像”。

在整个课程学习中，学生的所有数字化学习行为会生成连续、多维的数据流：

在案例推理方面：他在分析一个涉及“正当防卫与互殴界限”的案例时，调阅了哪几个关键判例，进行了几次法律定性修改，最终结论与法律共同体的主流观点契合度如何。

在程序设计方面：在模拟为一名“零口供”的嫌疑人设计辩护方案时，他提出了几条非法证据排除申请，申请理由的成立概率（由AI根据案例库评估）有多高，是否考虑了申请不成功的后备策略。

在证据分析方面：他构建的某个诈骗案证据链条，是否存在逻辑断层，关键间接证据是否形成了闭合的推论环。

所有这些数据，经由系统分析，最终汇集成一幅生动的“学习者能力数字画像”。

这幅画像不仅呈现一个分数，更精确地揭示了学生学习多维度效果，例如：

思维特质：该生长于逻辑严密的法教义学推演，但在面对开放性量刑情节时，价值权衡略显僵化。

能力结构：其“证据审查与质证能力”突出，但“审判阶段辩护策略的宏观谋划能力”有待加强。

成长轨迹：相较于学期初，其在“综合全案事实进行罪名选择与竞合处理”方面的准确率和效率有了显著提升。

这种评价，才是真正为职业发展服务的评价。它让教师能够进行“外科手术式”的精准辅导，也让学生对自己能力的认知，从模糊的“刑法还行”，转变为清晰的“我的证据分析能力位于前20%，但程序性辩护思维是短板”。

这如同为运动员提供每一帧的动作生物力学分析，远比仅仅告知比赛名次更有价值。

结语：智慧课程是刑事法律教育回归实践本真的桥梁

作为一名教授刑法与刑事诉讼法的教师，我深知这两门学科的严肃性与实践性。也正因如此，我比以往任何时候都更确信，局限于理论灌输和卷面考试的旧模式，无法培养出能应对日益复杂刑事司法实践的合格人才。技术不是目的，而是桥梁。

智慧的刑事法课程，其智慧归根结底在于：它以法律职业核心能力为纲，以智能化技术为舟楫，将学生从知识的被动接收者，转变为在法律事实与程序迷宫中主动探索、决策和负责的“初级实务者”。

它逼真地还原了司法的复杂性、对抗性和不确定性，让学生在安全的数字化环境中大量试错、高频训练，从而将纸上法条内化为职业本能。

建设这样的课程，对法学教师是巨大挑战，它要求我们自身先成为技术赋能的学习者和设计者。

但这正是当代法学教育者的责任。智慧课程，最终指向的不是炫技，而是让法学教育更加贴近正义实现的真实过程，培养出能够驾驭技术、坚守法治、明辨是非的下一代刑事法律人。这或许，才是智慧课程最大的智慧所在。

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