劉莉

隨著互聯網的發(fā)展，人類已經進入數字時代，面對知識的迭代，網絡社區(qū)、人工智能的發(fā)展，法學教育僅僅以傳授法律知識、培養(yǎng)法律技能為教學目標的理念面臨挑戰(zhàn)。法律AI具有巨大的學習力和龐大的法律知識庫，以知識教育為主的高等教育逐漸淪為低端的知識輸入工具，僅僅掌握法律知識而不知如何獲取知識的法科生也只能成為低端人才。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中預測：“大數據帶來的風暴正變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型?！盵1]數據革命無疑也在引發(fā)教育領域的轉變，作為教育者不能僅僅滿足知識的傳輸，要教會學生如何借助現代化的工具和方式獲取知識、提升智能，而大數據思維的代入恰恰迎合了這一需求。

一、大數據思維的特征

“得大數據者得天下，應用大數據不僅要完善技術，更重要的是要建立大數據思維”，[2]大數據固然有“海量數據”的本意，但是更強調“數據為大”的思維方式，大數據思維在強調對多元化數據全方位、全程化收集的基礎上更加重視對數據全面而深度的挖掘和分析，[3]發(fā)現規(guī)律，尋找價值，以此指導決策和提升洞察，因此，大數據思維的核心應當是“預測”。大數據帶來的思維變革對人類的認知方式提出了全新的挑戰(zhàn)，不同于傳統(tǒng)思維的大數據思維應當具有以下特征：

數據化，在大數據思維基礎上，任何事物、現象、行為都可以由數據構成，隨著現代傳感技術的發(fā)展，人類數據化的范圍和速度都獲得了前所未有的提升，最終這些事物、現象都可以以結構化或者非結構化的形式展示出來，從而構成大數據預測的基礎。

重混性，所謂重混就是數據的重新組合或者事物的重新組合。數據曾經以靜態(tài)的模式沉積在數據庫中，當數據的量達到一定的限度即“大數據”時，數據會在不同組合中表現規(guī)律、價值等，呈現新的樣態(tài)。信息流在數據中不停拆解、組合，產生新的事物、新的信息。

關聯性，所有的數據既是獨立的個體也是一個彼此隨時可以關聯的整體，有些數據看起來毫不相關，卻具有相當高的“粘附性”，通過分析總能找到關聯點和關聯的原因，這對于分析教育中教育對象的行為模式會有很大的幫助。

二、法學實踐教學引入大數據思維的必要性

互聯網技術已經進入移動互聯時代，任何一個微終端都可以成為學習的工具，這種學習突破了時空限制，方便快捷，但是信息的過于分散和碎片化使學習者無法形成體系性的知識學習模型，然而大數據的應用恰恰是碎片化信息的克星，以數據存儲、共享和檢索為主要功能的云計算、云存儲等云技術已經迅猛發(fā)展起來了，各大云存儲平臺紛紛推出移動終端應用，強調多屏共享，云技術和移動互聯的結合，造就了強大的信息收集、整合、存儲和檢索能力。與此同時，數據積累的商業(yè)和經濟價值使各大互聯網應用越來越傾向于打造行業(yè)內信息和收據共享和交換的平臺，而實踐性教學最突出的特征是動態(tài)性，實踐教學的師生要面臨大量的實務訓練和場景模擬，不確定性和動態(tài)性使實踐教學耗時耗力，在教學效果上還難以檢測，互聯網技術帶來強大的信息收集、整合、存儲和檢索能力，恰恰是傳統(tǒng)實踐教學難以實現的困境。

目前，法學實踐性教學已經進入瓶頸期，模擬、實務鍛煉等實踐教學方式一直在傳統(tǒng)語境中運行，但是由于實踐教學動態(tài)性和不確定性，對實踐過程的跟蹤和把控很難實現、實踐教學評價體系也始終無法科學構建，以學生為主導的課堂由于精準教學目標的缺位依然是教師自主設定而缺少學生參與。課題組在法律診所實踐教學課堂上曾經對學生的需求和學習目標做過調查，但是在傳統(tǒng)技術條件下耗時多，回收統(tǒng)計周期長，不僅影響了學生積極參與，更阻礙了教師頻繁、隨機地開展相關調研活動，無法及時調整課堂教學活動以適應學生真正的學習需求。不僅如此，在傳統(tǒng)的手段和技術條件下，由于大部分院校沒有雄厚的財力打造專屬的數據庫，紙質的教材、工作指南無法跟上法律法規(guī)、司法解釋和政策的快速變動和更新，大大滯后于現實需求，使實踐教學面臨大量亟需改革的問題，譬如數據采集、分析、統(tǒng)計、可視化；即時溝通與延時交流相結合的快速溝通問題等等。大數據時代對教學資源系統(tǒng)提出了巨大的挑戰(zhàn)，我們在適應時代發(fā)展的同時，更應抓住機遇，對教學資源進行整合，[4]借助科學技術使沉淀的數據發(fā)揮作用。

三、法學實踐教學中的大數據思維

傳統(tǒng)的法學實踐教學模式以體驗式和模擬式為主導，無論是以何種方式，均強調現場的參與體驗，學生參與和教學管理更多是傳統(tǒng)模式的延續(xù)，盡管信息技術被引入教學，但是這種改變并不是本質上的知識圖景的變化，知識生產者和知識消費者之間的鴻溝并未消弭，“作為一種教學手段，可以被選用，也可以不被選用，從而游離于教學活動，無法有效地推動教學變革。而且在這一段時間里，以多媒體和互聯網為核心的信息技術實際上主要改變了信息的存儲方式與傳輸方式”。[5]

隨著數據信息的生產、數據思維的養(yǎng)成，數據以流動的姿態(tài)融入教學的各個環(huán)節(jié)和教學的每一個角色。隨著數據的流動，教學環(huán)節(jié)之間可以翻轉（如翻轉課堂的出現），教學主體之間界限模糊（如每一位學生都可以成為教學活動的中心）教育系統(tǒng)的傳統(tǒng)結構開始解構（如課堂不再受時空的限制）。

（一）大數據思維觸發(fā)法學實踐教育理念的轉變

教育理念是教育研究者、設計者、實踐者、乃至整個民族經過長期理論和實踐方面的不斷蘊蓄而形成的關于教育價值取向的理性信念。[6]大數據時代的技術進步使得數據信息的收集、存儲、交換、挖掘和使用等都成為可能，在這種情況下，知識被解放出來，人本身就可以成為教育的出發(fā)點和歸宿，為個性化教育指引了實踐方向。法學實踐教育長期以來渴望通過技能的培養(yǎng)，現實的鍛煉塑造和培養(yǎng)法律人才，但是隨著人工智能的快速發(fā)展，法律AI助手會逐漸普及，法律人才的培養(yǎng)方向僅僅以能力本位已經不足以應對社會的快速發(fā)展和現實需求，法學實踐教育理念不僅僅要突出學生的主體地位更應該快速提升學生學習力(learningtobe)。

在大數據時代，傳統(tǒng)的以教師為中心的教學觀受到了前所未有的沖擊和挑戰(zhàn)，取而代之的是以學生為中心的自主學習觀和資源價值發(fā)展觀。教師的教學理念由學生能力培養(yǎng)轉變?yōu)橥诰驅W生潛力，指引學生最佳學習路徑的尋求，教師要擅長數據梳理，評估結果，搭建教學模型等。

（二）大數據思維助力法學實踐教學評估與預測

在云計算、物聯網、大數據的背景下，以大數據為支撐的新型現代教育治理與科學決策逐漸成為一種未來的趨勢，數據分析軟件如Spss、Amos、Citespace、Nvivo等提供了便捷的數據挖掘方法和技術。這為教學規(guī)律分析、教學問題梳理提供了幫助。

法學實踐教學強調經驗式學習，但是經驗式學習具有很強的個體差異性，每個人的體驗需求、興趣都不同，傳統(tǒng)的法學實踐教學無法滿足經驗型學習的個體差異需求，如果能構建大數據思維并運用大數據技術抓取實踐教學數據就可以得到學生學習行為數據，預測學習者即將發(fā)生的行為和結果，以此來滿足各具特色的學生學習需求，真正做到以學生為核心。

（三）大數據思維改變法學實踐教學方式

法學實踐教學一直由于高成本高投入而被列入精英教育，甚至只能是小眾的受益者，診所法律教育自2000年后已經成為法學實踐教學的主要模式。但是根據我們的調查，江蘇省內法學院校中診所法律教育的選修比例，一般只有4%-8%的學生能夠參加法律診所實踐學習，其他同學只能通過畢業(yè)實習、暑期見習等方式參加法律實踐，無疑，這些效果是大打折扣的。相反，如果引入大數據思維，延展法學實踐教學的時空場域，降低學生對傳統(tǒng)課堂的依賴，則不僅僅大大降低實踐教學成本，更可以讓每一位法科生接受法律實訓，進入法律場景模擬課程，進行體驗式學習。學生只需要一個賬號就可以登陸系統(tǒng)，在任何時間、任何地點不限次數地反復學習，教師則根據學生登陸狀態(tài)、點擊頻率掌握學生學習情況以及存在的問題，大數據思維切底顛覆了傳統(tǒng)課堂教學方式，打破時空，為每一個學習個體“私人定制”，最終實現精英教育大眾化。

四、法學實踐教學中的大數據應用

在教育變革的數據時代，“誰掌握教育大數據，誰就把握教育的未來”。[7]法學教育承載著國家法治的使命，在高等教育中具有重要的地位。法學實踐教學借助大數據分析可以了解學生在實踐性課堂的需求，從而真正開展以“學生為中心”的教學設計，也真正實現個性化教育。

（一）教學工具

鑒于篇幅所限，每種類型列舉兩種工具

表1法學實踐教學中的大數據分析工具

（二）實踐學習中的共享協作學習

傳統(tǒng)的法學實踐學習強調團隊合作，但是，這種合作對時間、地點、個體差異度要求很高，甚至經濟成本也非常大。大數據對于上述問題可以輕而易舉地化解，基于大數據、云平臺、物聯網，利用多媒體和網絡信息技術搭建開放的教育管理平臺，一方面實現教育教學資源共建共享，信息資源協作整合，另一方面可以促進學習者之間的合作，真正體現教育的理念。上表中的worktile表單就是一種團隊協作流程在線管理工具，通過worktile可以將受案的文書、案例等直接放在項目中，每一位團隊成員都可以看到，并開展實時討論，不僅如此，它還可以對案件進行類型化細分，比如民事案件，刑事案件、行政案件等等，分類后非常方便案件的存檔、團隊成員的管理，同時，辦理該案的流程也會一步步推進，既保證了團隊合作的規(guī)范化，還提高了團隊協作的效率。

（三）建立學習預警系統(tǒng)

“大數據時代的教育數據是分層的，每個層次都蘊含富有價值的數據”。法學院校的學生進入實踐實訓系統(tǒng)后，由于自身的差異性以及訓練目標的不同，必然呈現不同的訓練效果，有的在初級層就出現問題，有的在中級層，有的在高級層等，雖然在不同的層級出現的問題，但是如果對數據進行關聯分析，就能找到背后的聯系，基于此，很快就可以建立每個學生個體的學習預警系統(tǒng)，在學生實踐的過程中就可以及時針對性制定訓練方案，而不是到課程結束后再發(fā)現問題。以麥客表單為例，設計面試內容就是初級層信息的收集過程，法律實踐課通常會有一個招募新學員的程序，我們通常會制定一份具有針對性的表單，學生只需要關注公眾號就可以填寫，一旦提交，學生信息已經作為數據儲存在系統(tǒng)中，表單也會自動生成可視化分析，方便實訓教師提取學生相關信息。在實訓中（中級層），我們還會利用麥客表單設計法律案例的教學模擬活動，麥客表單中的指令表單可以被教師設計為定時打開，教師需要看到學生提交的預期分析、策略準備、法律準備等內容后啟動模擬程序，教師通過觀察學生提交的相關材料了解學生知識掌握情況，通過模擬中的表現發(fā)現學生法律技能問題，借助大數據分析工具，教師和管理者可以對學生學習問題作出預判，并輸入預警系統(tǒng)，制定更加切實可行的教育教學措施。

大數據時代已經到來，法學實踐教學亟需改革，秉承教育理念，掌握教育規(guī)律，借助大數據充分挖掘教育數據背后的價值才能不斷提升教學質量，達到育人目的。