高等教育论文：论数字法学课程实验教学体系的构建

高等教育论文：论数字法学课程实验教学体系的构建摘要发展数字法学，强化法学实践教学，构建立足新时代、符合科学发展规律的高校数字法学实践教学体系，是当代中国高等法学教育改革发展中的重大议题。以习近平法治思想为根本指引，聚焦解决数字技术与法学教育全面深度交叉融合这一全球前沿问题，从高校法学实验课程教学的一般规律出发，探讨数字法学课程实验教学体系的构建问题，并提出一套新的数字法学实验教学体系构建思路。构建数字法学课程实验教学体系，不仅是对传统法学教学模式的重要补充和改进，更是对新的社会形态和新的教育环境下法学人才培养模式的创新。关键词数字法学；实验教学；法学实验室；学科交叉互联网、大数据和人工智能时代的开启正在深刻改变法学高等教育体系与教学模式。2023年2月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强新时代法学教育和法学理论研究的意见》（以下简称《意见》），强调指出推动数字法学等新兴学科发展，强化法学和“自然科学等学科交叉融合发展，培养高质量复合型法治人才”。《意见》着重提出“更新完善法学专业课程体系，一体推进法学专业理论教学课程和实践教学课程建设，适应“互联网+教育”新形态新要求，创新教育教学方法手段，强化法学实践教学，深化协同育人，推动法学院校与法治工作部门在人才培养方案制定、课程建设、教材建设、学生实习实训等环节深度衔接，为新时代推进高校法学实践教学提供了指导思想。构建立足新时代、符合科学发展规律的高校数字法学实践教学体系，成为当代中国高等法学教育改革发展中的重大议题。为此，本文以习近平法治思想为根本指引，从高校法学实验课程教学的一般规律出发，探讨数字法学课程实验教学体系的构建问题。一、数字法学课程实验教学现状近年来数字法学在全球高校范围内受到广泛关注。在国外，尤其是欧美国家，数字法学教育正在逐渐开展。学生不仅学习法律理论，还要学习如何运用技术工具处理法律问题。在国内，数字法学也日益受到重视，不少高校开始开设与数字法学相关的课程。1．国内高校中国人民大学法学院将实验实践教学纳入其核心研究与教育体系，对法学与科技交叉领域进行了深入研究和探索。“数据法学”辅修学位项目为学生提供了与计算机技术紧密结合的法学课程。“法律数据分析实践”突出了实验教学特色。学生在实验室研究基础上做实验，不再局限于基础的数据提取，而是鼓励根据自身理解提取有研究价值的数据，形成有意义的研究成果。这种教学模式不仅培养了学生的实验操作能力，更锻炼了他们的研究与创新能力。“互联网法院虚拟仿真实验”也为学生提供了宝贵的实践机会。该实验项目真实模拟互联网法院的诉讼界面和功能，使学生全方位、多角度地实践，学习互联网法院的操作技能和诉讼流程，不仅为学生提供了丰富的资源和平台，还为他们打造了实验实践与研究相结合的学习环境。这样的教育理念和模式，无疑为法学研究与教育的未来发展指明了方向。清华大学法学院于2018年开设“计算法学”方向全日制法律硕士学位项目，旨在培养能够综合运用法律与信息技术、具有跨领域整合思维的高端复合型人才。该项目不仅注重理论知识的培养，还强调实践能力的提高。学院为“计算法学”方向学生开设了一系列有特色的实验选修课程，包括人工智能实践课、大数据实践课和计算机编程基础（Python）等。不仅讲授对应的理论知识，更为学生提供了实践操作的机会，让他们能够在实际操作中，真正体验到信息技术和法律知识的交叉融合，掌握如何运用技术手段进行法律实践与研究，从而更好地适应新时代的法律发展和需求。上海交通大学人工智能治理与法律研究中心积极将人工智能和大数据的前沿知识融入法学领域，为社会治理模式和法学研究范式的革新开辟新方向。中心通过跨学科研究，为人工智能和大数据领域的治理框架提供全新思路和方案，同时在政策、伦理和法律法规的多元规则体系构建中起到积极推动作用。中心设定的研究方向，如人工智能治理、法律大数据应用和数据制度化治理等，都是当下最为紧迫和重要的议题，为产学研用的联动搭建了桥梁，确保研究成果能够快速地转化为实践应用，进而推动科技创新与制度创新相辅相成。这些深入研究为实验教学活动奠定了坚实基础。西安交通大学法学院对实验实践教学高度重视。学院拥有亚太一流的国际法专业图书馆和达到国际先进水平的“法律坊”。“法律坊”由模拟法庭实验室、模拟仲裁庭实验室和计算机教学实验中心组成，为学生提供了一个真实专业的实践环境。学生不仅能学习法律知识，更能体验法律的真实运作过程，锻炼法律实践技能。结合“法律治理学”交叉学科博士、硕士学位授权点，在多个优势学科方向设置了交叉学科课程。重视对学生复合型知识背景的培养，同时注重法律交叉学科知识的学习。东南大学法学院依托最高人民法院在学校设立的全国首家人民法院司法大数据研究基地，深度整合资源，开创性地设立了法律大数据与人工智能的研究生人才培养方向。此举不仅明确了学院在新时代法律研究的方向，同时也为实验实践教学奠定了坚实的基础。在课程体系上，强调互联网、大数据和人工智能技术发展应用与社会需求的重要性。既注重传统的法律理论研究，也充分拓展技术创新与法律实践类课程，确保学科之间的交叉和互补。新增的“法律大数据与人工智能导论”“法律知识图谱导论”“法律大数据算法与逻辑”等课程，为学生提供了更多的选择，使他们全面、深入地理解法律在新技术背景下的应用和价值。四川大学法学院在科研和教学层面均展现了对法学与新技术交叉领域的重视。学院设立了法律大数据实验室、智慧司法研究所，以及法律大数据与人工智能研究中心。为学生提供了丰富的研究资源和学术支持，确保教学内容的权威性和前沿性。学院还推出“法律大数据分析”课程，由计算机学院、数学学院和法学院联合开办，内容涵盖机器学习、深度学习、人工智能司法应用以及计算法学等多个前沿领域，为学生全面展示法律与大数据结合的理论基础与应用前景，不仅使学生受益于多学科的教学方法和思维模式，使他们能够从多角度深入理解法律与大数据的交叉融合，还为他们提供更广阔的学术和实验实践平台。北京理工大学法学院于2018年创立了智能科技法律研究中心，致力于法学与前沿技术的深度融合。将人工智能技术的知识融入民商法、诉讼法和国际法等课程中，旨在培养学生在传统法学基础上的跨学科思维。学院还设计了一系列“法律+科技”特色课程，注重国防科技、人工智能、网络科技与法律的交叉融合。2021年，法学院和计算机学院共同开办了国内首个“法学—人工智能”双学位学士复合型人才培养项目，开设多门计算机专业的必修实验课程，包括“程序设计方法与实践”“机器学习实践”等。该项目探索了实验实践教学的新模式，培养了学生的创新思维和实践能力。2．国外高校牛津大学法学院提出提供技术增强型法律服务的教育理念，并于2019年开设了“法律与计算机科学”的交叉领域课程。课程的核心主题是探索未来的计算机科学家和律师需要如何进行合作。这门课程将理论讲座、实验实践，以及跨学科团队合作的体验式学习相结合。课程吸引了计算机专业和法学专业各12名学生。在理论部分，学生将参与深入的研讨，探索法律与计算机科学的交叉应用和挑战。在实验部分，学生会被分组进行跨学科合作。他们需要使用特定的数字技术来创建一个法律技术工具。在此过程中，法学和计算机专业的学生需共同面对各自的挑战：法学专业学生面临的是思考技术的法律应用挑战，以及使用该技术工具的法律监管挑战；计算机专业学生面临的则是思考设计工具本身的技术挑战。为确保实验顺利进行，课程提供了六次正式的项目会议，内容包括技术介绍、项目规划、中期检查，以及最终的项目展示。该课程为学生提供了充满创新和探索的跨学科学习和合作机会。博洛尼亚大学法学院不局限于传统的法学理论和应用研究，采用法律技术方法，强调以多学科方式将法学知识与科学技术领域相结合，提供以跨学科为导向的教学与研究。该院在硕士阶段开设的“大数据与隐私保护”和“信息技术与法律”课程均体现了这种跨学科特色。而“律师编程”和“律师数据科学”这两门课程则引导学生理解编程与数据科学在现代法律实践中的关键角色，向学生展示法律知识如何与编程、数据科学相结合，如何利用技术手段更好地进行法律研究与实践。斯坦福大学法学院以跨学科、跨地域合作的实践方式教授法律，利用斯坦福大学、硅谷和环太平洋地区独特的强大智力资源，为学生提供众多实践机会，推出的“法律、科学与技术”法学硕士项目不仅涵盖法律专业知识，还涉及与电子商务、生物技术和知识产权等领域的交叉研究，不断扩充更新与信息科学、通信法和互联网相关的法律课程。这些交叉课程为学生提供了理解复杂法律问题、培养批判性思维和解决问题能力的宝贵机会。开设法律、科学和技术实践座谈会，提供学生讨论法律和技术交叉领域实践中前沿法律问题的机会。这些理论与实践相结合的方式，使学生能更好理解法律与科技在现实世界中的相互影响。加州大学伯克利分校法律与技术学院为学生提供非常广泛的知识产权、隐私等与技术相关的交叉领域法律课程。其下设的法律与技术中心长期专注于法律与技术交叉领域的教学和研究工作。现已确立待解决的法律与技术问题重点领域包括区块链、金融科技、人工智能、社交媒体和视频游戏等。学生可通过从计算机法律、计算机犯罪、信息隐私法、律师技术、区块链创新等19门以计算机为重点的课程中进行选择，真实深入地了解计算机和数据科学如何影响政策监管、刑事调查和商业交易，为未来交叉领域的法律实践做好充分准备。哥伦比亚大学法学院将数据技术融合到法律研究和实践的最前沿，采用机器学习、自然语言处理等最先进的数据科学方法来研究一系列交叉主题，包括犯罪研究、消费者破产、美国和欧盟竞争法，以及中国司法判决等。学院开设了一系列课程，探索人工智能如何不同程度影响几乎所有法律领域的研究，领域涉及商业、反垄断、刑事司法、网络安全、人权、知识产权，以及证券监管等。学生不仅可以从课堂理论讲授中受益，还能在实验室的体验式学习环境中深入了解并实际应用这些前沿技术，为未来的职业生涯打下坚实基础。二、数字法学课程实验面临的挑战及成因目前数字法学实验课程尚未广泛开设，面临的挑战及其成因可归纳为以下四个方面。一是学科融合挑战。数字技术和法学分属于科学技术领域与社会科学领域，在融合过程中会遭遇“两张皮”问题。从理论层面来看，数字技术和法学各自的理论基础、学术传统以及方法论都有显著差异。数字技术关注如何实现各种信息和服务数字化，强调的是实用性。而法学注重人类社会中法律规则的研究和理解，重视的是公正性。从实践层面来看，二者也有很大差别。数字技术的实践应用多关注技术实现，法学的实践应用则更多关注法律的制定、解释和执行。如何确保学科之间能够深度融合，是大家共同面临的挑战。二是课程匹配挑战。首先，原有的法学课程体系是在数字技术还未广泛应用时建立的，其核心内容、教学方法和评价标准未全面考虑数字技术相关内容。这就导致新的数字法学实验课程与现有的课程体系之间存在匹配度不够的问题。随着数字技术的发展和应用越来越广泛，对法律规则和伦理道德提出新的挑战，法学课程体系亟待进行调整和完善。其次，法学教育注重对法律原理的教授和对案例的分析，而数字技术教育则更强调技术实现和实验操作。这种教学方法的差异导致在开设数字法学实验课程时，需要设计出全新的教学方案和实践方式，这无疑增加了课程开设难度。三是技术创新挑战。数字技术作为新兴技术，其不断的迭代更新使得课程设计和实施变得充满挑战。首先，数字技术持续迭代更新意味着教材和教学内容需要持续更新。数字技术发展速度极快，新的理论、方法和工具不断涌现。这就要求教师不断学习新的知识，更新教学内容。同时也需要教材及时反映数字技术最新进展，否则学生学到的可能是过时的知识。其次，数字技术的迭代更新还对课程设计提出更高的要求。需要设计出既能反映数字技术最新发展，又符合法学教学要求的实验项目，无疑增加了课程设计的难度。此外，数字技术的迭代更新也给课程实施带来挑战。新的数字技术可能需要更高的硬件配置和更复杂的软件环境，可能需要在设备和资源上持续投入，保证实验顺利进行。四是伦理风险挑战。首先，数字技术应用越来越广泛，同时也带来了一系列伦理风险。有人开始担心人类自身的地位可能会受到挑战，未来可能会被机器取代，对人类社会造成伤害，甚至会对人类文明产生冲击。对此需要深入研究，寻找合理的解决方案。其次，法学是一门具有高度实践性和极强应用性的学科，同时司法实践中的应用又具有很强的保密性，在处理一些信息时，可能会涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私泄露等风险问题。而数字法学实验课程开设目的是为法学实践应用服务，这些风险也给课程开设带来巨大挑战。三、数字法学课程实验教学体系的价值定位本文以习近平法治思想为根本指导构建数字法学课程实验教学体系，坚持立德树人、德法兼修的法学教育理念，体现新时代中国特色社会主义法治建设的特点和要求。在此指引下，数字法学课程实验教学体系的价值定位需要重新审视以下两点。1．技术精英、法律精英抑或复合精英数字法学实验体系的核心价值虽然以数字技术为突破口，但数字技术本身并不具有法律的实践理性，更不具有法律的价值逻辑，技术与法律分别属于客观与主观两个不同的世界。技术实验与法律实验也就不可同日而语，体现为技术逻辑与规范逻辑存在根本区别之上。当然，也不能认为数字法学实验体系就是简单地囿于法律实践的领地而止步不前。数字法学实验体系的价值既不能仅限于培养狭义的传统法律精英人才或立法司法技术精英，更不是要培养法律职业之外的纯粹数字技术精英人才，而应当定位于培养数字技术与法律知识全面深度交叉融合而生长出来的数字法律精英人才。这是一种全新的复合型创新性人才，其职业价值导向不能仅仅局限在法律职业领域，也不能仅仅限于人工智能、大数据等数字技术职业领域，而是面向全社会全领域的、智慧立法、智慧执法、智慧司法以及智慧法律监督与智慧法律文化建设方面的新型高端人才。这种复合型精英人才集卓越工程师和卓越法律人于一体，不仅在法律界而且在工程技术界均可得心应手地进行知识转化与实践创新。2．复制思维、临摹思维抑或创新思维卓越法律人才应当具有创新性、开创性思维而非停留在通过实验来再现知识的生产过程或者在实验中验证书本知识，后者显然是一种初始性低级实验目标。例如通过模拟法庭或观摩庭审，显然是难以达到反思与创新的价值目标的。数字法学实验体系建设的根本目的在于以具备数字技术和法律专业双向知识为基础，通过实验活动塑造内在的数字法律技术创新力，培养致力于实现数字的法律化和法律的数字化的高级人才。所以，创新是数字法学实验体系建设的生命力。有人认为法学教育是以现有规范制度为依据的守成性教育，法律只能是依样画葫芦而无法也无须创新。的确，法律专业活动必须严格遵循法律规范，不能偏离法律而实施法律。但是，法律本身的滞后性、原则性和覆盖面的有限性制约着其价值功能的发挥，法律规范在立法中的设定尽管至关重要，但在现实的司法执法活动中往往遭遇立法时所不曾预想到的新问题新矛盾新关系，此时以能动之司法和能动之执法及时填补法律漏洞、排解法律冲突，便成为维护社会公平的急需。所以法律人应当兼具守成思维和创新思维。数字法学实验体系的构建应当充分考虑这一特性，通过技术的创新引领法律的创新，通过法律的创新服务于技术创新。这正是数字法学实践课程教学的重大使命所在。基于技术与逻辑的融合与创新，数字法学实验教学体系的价值定位应当是以法律知识的场景化运用为铺垫，以法律大数据收集处理为中介，通过数字技术与法律技术的全面深度交融，培养学生的数字法律化实践创新能力和法律数字化实践创新能力。具体可以分解为由低到高的三个层次价值目标：第一层是最低级的，旨在培养学生复制型再现型数字法律实践能力，以智慧仿真法律实验、智慧共享法庭和模拟智慧庭审为主要价值载体。第二层是中间层次，旨在训练学生对法律大数据的收集、整理、甄别、运用的能力，也就是运用数字知识和法律知识去挖掘归纳分析大数据，以此作为数字化法律实践活动提供原材料的能力。第三层是最高级的，旨在塑造学生灵活运用法律大数据进行人工智能立法执法司法以及通过数字法治技术实施经济社会智能治理的能力。四、数字法学课程实验教学体系的构建在明确数字法学课程实验教学体系的价值定位基础上，构建数字法学课程实验教学体系框架，如图1所示。数字法学实验教学体系构建以实验教学中心的三大板块为基础，分别是共享智慧法庭实验教育中心、司法大数据实验中心和人工智能辅助审判实验中心。三大板块实验教学充分发挥司法机关在法学实践、司法数据累积、智慧法院建设基础方面的资源优势以及高校学科优势，旨在培养适用数字时代发展需求的法律人才。依托三大板块，分别开设智慧法庭、数据分析和系统设计三种不同类型的实验教学课程，共同构成数字法学课程实验教学体系。三种类型课程之间是递进且交叉的关系。智慧法庭课程实验包括与智慧法庭相关的基础型实验和创新型实验，帮助学生巩固和加深法学理论知识，构建法学专业理论知识框架，掌握智慧法庭的实践技术和方法。数据分析课程实验涵盖与司法大数据相关的实验内容，在实验设计环节中引入司法大数据技术和分析方法知识点，提高学生的技术应用能力和分析解决问题能力，将司法大数据理论知识与实践应用紧密结合。系统设计课程实验包括人工智能辅助审判系统开发设计实验和全流程在线诉讼虚拟仿真实验，是对智慧法庭课程实验和数据分析课程实验所学方法和技术进行系统、综合、深化应用的过程，培养学生的系统开发设计能力和创新思维。在数字法学课程实验教学体系基础上，支持开展、探索创新研究实践。创新研究实践将最新前沿进展、研究成果引入学生竞赛环节，培养学生科研动手能力和创新探索精神，包括“中国法研杯”司法人工智能挑战赛、中国法律智能技术评测、大学生数据法治实验模型竞赛等比赛。数字法学课程实验教学体系的构建是法学院按照新时代全面依法治国背景下卓越法治人才培养的新战略新要求，推进法学实践教育改革，着力培养理论与实践兼备的复合型法律人才的重要探索。1．共享智慧法庭实验教育中心利用司法审判资源，将辖区典型性、启发性、社会关注重点案例安排在“共享智慧法庭”审理。通过开展“共享智慧法庭”实景呈现式实验教学活动，将沉浸式、互动性、趣味性融贯一体，使学生观摩适应当前线上线下相结合的庭审制度模式，学习司法大数据如何在司法实践中运用。借助案件的近距离微观观察展开对司法大数据要素提炼、司法辅助社会治理决策等方面的延展性探讨。同时，对智慧法院建设进程中存在的不足与改进方法开展思考交流。该板块支持开设智慧法庭模拟庭审实验、智慧法庭案例研究实验、智慧法庭技术应用实验、智慧法院建设创新实验等课程。在智慧法庭模拟庭审实验中，学生可以亲身体验线上线下相结合的庭审过程。通过扮演不同角色，如法官、律师、当事人、证人等，参与案件的审理、辩论、裁判等环节，深入了解智慧法庭从庭审程序、证据呈现、案件查询到判决书自动生成等各个环节的运作模式，体验智慧法庭的视频直播、电子卷宗、语音识别、人脸识别、人工智能辅助判决等各项功能应用，提升法律技能和素养。实验课程可以根据不同案件类型及难度，设置不同学习目标和评价标准，培养学生的法律实践能力和沟通协作能力。智慧法庭案例研究实验，利用共享智慧法庭审理的案例，让学生零距离观摩案件庭审，充分参与司法热点问题探讨，在启发锻炼法律思维的同时，为热点争议案件提供多维度参考意见，增加学习的主动性和互动性。通过“推荐+点单”案件选择模式，学生可选择自己感兴趣的案件进行分析，如案件的背景、争议点、法律依据、裁判结果等，还可以根据自己的专业方向和学习目标，选择不同类型和难度的案件，如刑事案件、民事案件、行政案件等，培养自己的案例分析判断能力和法律应用能力。还可以邀请司法机关相关案件承办法官围绕具体案件进行要点评析，开展交流互动，锻炼学生的法律思维和表达能力。智慧法庭技术应用实验，介绍智慧法庭应用的基本技术及概念，包括自然语言处理、深度学习等数字技术在智慧审判领域的应用，以及如何利用数字技术提高庭审效率和质量。通过该实践教学，教师不仅可以深入了解数字技术在智慧法庭领域应用的前沿动态发展，还可以亲自动手体验数字技术在智慧法庭领域的实际应用，培养学生的创新能力和实践技能，帮助他们更好地适应未来的职业需求。智慧法院建设创新实验，通过展示智慧法院建设的最新成果，让学生了解智慧法院建设的理念、特点、价值和意义，学习智慧法院的架构、功能、服务和管理，以及如何利用智慧法院系统提高司法效率、维护司法公正，培养学生的创新思维和实践能力。通过了解智慧法院建设的理论基础、实践经验和发展趋势，对智慧法院建设的现状、挑战和展望进行研究，探讨智慧法院建设中涉及的难点问题，提出自己的观点和见解，培养分析问题能力和批判思维能力。还可以邀请智慧法院建设的专家和实践者举办讲座，或组织学生到智慧法院参观实习。2．司法大数据实验中心以“共享智慧法庭”为依托，司法大数据实验中心着力探索建设以时代需求为中心、司法数据中台为驱动、产学研一体化的合作共建共享式实验教学研究体系。鼓励、支持学生结合“共享智慧法庭”庭审案例展现的典型案件特征要素，开展延伸式司法大数据分析、挖掘和研究。充分利用司法机关数据资源和技术支持，就案件类型主题进行深度数据分析画像，针对统一类案裁判尺度、提升司法社会治理效能、辅助社会治理决策等方面问题，提供司法大数据分析报告，探索基于数字技术与案件审判、司法管理、司法决策相结合的司法大数据实验分析研究与应用创新。该板块支持开设数据技术和主题分析两大系列实验。数据技术系列实验旨在培养学生在司法领域内的数据技术应用能力，包含四门实验课程，即司法大数据获取与处理、司法大数据分析与挖掘、司法大数据研发与应用，以及司法大数据治理与创新。司法大数据获取与处理实验旨在让学生掌握司法大数据的获取和处理技术，如数据采集、数据清洗、数据整合等。学生可以利用司法大数据中台提供的数据接口和工具，获取不同来源和类型的司法数据，例如裁判文书、审判流程、司法公开等，同时对数据进行预处理和标准化，为后续的分析和应用做好准备，提高数据处理能力和技术水平。司法大数据分析与挖掘实验旨在让学生掌握司法大数据的分析和挖掘技术，如数据统计、数据可视化、数据挑战等。学生可以利用司法大数据中台提供的数据分析和挖掘平台，对不同主题和领域的司法数据进行深入分析和挖掘，例如刑事案件、民事案件、行政案件等，发现司法数据中蕴含的规律和价值，同时展示和交流自己的分析和挖掘结果，提高数据分析能力和创新思维能力。司法大数据研发与应用实验旨在让学生掌握司法大数据的研发和应用技术，如人工智能、机器学习、深度学习等。学生可以利用司法大数据中台提供的人工智能开发平台，基于不同的司法场景和需求，设计和实现自己的司法大数据应用方案，例如智能辅助判决、智能案件推荐、智能风险预警等，同时对自己的应用方案进行测试和评估，提高研发能力和应用能力。司法大数据治理与创新实验旨在让学生掌握司法大数据治理与创新技术，如网络舆情监测、网络舆情分析、网络舆情干预等。学生可以利用司法大数据中台提供的网络舆情大数据平台，对不同类型和来源的网络舆情进行收集、分类、分析和处理，例如社交媒体、新闻媒体、论坛博客等，了解网络舆情对司法工作的影响和作用，同时探索有效的网络舆情干预和引导策略，提高网络舆情治理能力和创新能力。主题分析系列实验是在数据技术系列基础上的进阶实验，目的是通过应用大数据的技术方法，加深对法律案例、裁决和社会治理的理解，提升实际应用能力。该系列实验课程主要集中在四个核心领域：案件类型主题分析、类案裁判尺度评估、司法社会治理效能分析，以及社会治理决策辅助。案件类型主题分析实验旨在让学生通过结合“共享智慧法庭”庭审案例，对不同类型的案件进行主题分析，如案件的关键词、主题词、主题句等。学生可以利用司法大数据中台提供的文本分析和主题挖掘工具，对裁判文书、庭审笔录、庭审视频等数据进行提取和分析，找出案件的核心主题和特征，同时对不同类型案件的主题分布和差异进行比较和总结，提高文本分析能力和主题挖掘能力。类案裁判尺度评估实验旨在让学生通过结合“共享智慧法庭”庭审案例，对同一类案的裁判尺度进行评估，如裁判结果、裁判依据、裁判标准等。学生可以利用司法大数据中台提供的裁判文书数据库和裁判尺度评估工具，对相同或相似的案件进行检索和比较，找出裁判尺度的一致性和差异性，同时对裁判尺度的合理性和公正性进行评估和反馈，提高裁判文书分析能力和裁判尺度评估能力。司法社会治理效能分析实验旨在让学生通过结合“共享智慧法庭”庭审案例，对司法社会治理效能进行分析，如司法满意度、司法公信力、司法影响力等。学生可以利用司法大数据中台提供的社会调查数据和司法效能分析工具，对不同类型和层级的司法机关和案件进行评价和比较，找出司法社会治理效能的优势和不足，同时对司法社会治理效能的提升和改进方法进行探讨和建议，提高社会调查分析能力和司法效能分析能力。社会治理决策辅助实验旨在让学生通过结合“共享智慧法庭”庭审案例，对社会治理进行辅助决策，如预测案件发展趋势、评估政策效果、优化资源配置等。学生可以利用司法大数据中台提供的人工智能平台和决策辅助工具，基于不同的社会治理场景和需求，设计和实现自己的社会治理决策方案，如智能风险预警、智能政策推荐、智能资源分配等，同时对自己的决策方案进行测试和评估，提高人工智能应用能力和决策辅助能力。3．人工智能辅助审判实验中心以“共享智慧法庭”和司法大数据实验中心为依托，打造人工智能辅助审判实验系统和全仿真全流程在线诉讼流转及诉讼服务系统。该板块支持开设“人工智能辅助审判系统开发设计实验”和“全流程在线诉讼虚拟仿真实验”课程，培养学生系统开发设计能力和创新思维。“全流程在线诉讼虚拟仿真实验”主要聚焦于在线诉讼流程的模拟和实践，帮助学生理解和体验数字化诉讼的全过程，“人工智能辅助审判系统开发设计实验”则注重人工智能技术在辅助审判系统中的应用和实现。人工智能辅助审判系统开发设计实验，结合“共享智慧法庭”庭审案例展现的典型案件特征，充分利用司法机关数据资源和技术支持。通过实验教学，使学生学会如何开发人工智能辅助审判系统。课程旨在让学生了解人工智能辅助审判系统的架构、功能和应用，掌握人工智能辅助审判系统各个开发阶段的开发设计方法和技术，包括需求分析、系统架构、功能模块、接口规范、测试评估等。需求分析包含人工智能辅助审判系统的需求分析方法和技术，例如用户调研、用例分析、功能需求等。学生可以了解人工智能辅助审判系统的需求分析过程和步骤，完成自己的需求分析文档，提高系统设计的需求分析能力。系统架构包含人工智能辅助审判系统的系统架构方法和技术，例如模块划分、层次结构、组件关系、架构模式等。学生可以了解人工智能辅助审判系统的系统架构设计原则和方法，完成自己的系统架构图，提高系统设计的系统架构能力。功能模块包含人工智能辅助审判系统的功能模块方法和技术，例如文书处理、案件审理、司法服务等。学生可以通过登录人工智能辅助审判实验系统，选择不同类型和领域的案件进行功能模块操作，完成自己的功能模块代码，提高系统设计的功能模块设计能力。接口规范包含人工智能辅助审判系统的接口规范方法和技术，例如数据格式、数据传输、数据安全等。学生可以了解人工智能辅助审判系统的接口规范设计原则和方法，完成自己的接口规范文档，提高系统设计的接口规范能力。测试评估包含人工智能辅助审判系统的测试评估方法和技术，例如单元测试、集成测试、性能测试、用户测试等。学生可以通过登录人工智能辅助审判实验系统，选择不同类型和领域的案件进行测试评估操作，完成自己的测试评估报告，提高系统设计的测试评估能力。系统设计开发完成后，学生还可以进一步分析不同类型的司法案件在人工智能辅助审判系统开发中的特点和难点，总结人工智能辅助审判系统设计开发经验，提出系统开发中的问题和优化建议。全流程在线诉讼虚拟仿真实验真实还原在线诉讼界面与功能，使学生全流程多模态参与体验法院诉讼全过程，包括导诉咨询、纠纷分流、诉前调解等环节。学习使用全仿真全流程在线诉讼流转及诉讼服务系统，进行在线立案、在线提交证据、在线开庭、在线接受调解、在线接收诉讼文书等操作，培养全流程在线诉讼的实践能力和沟通技巧，为未来在数字法学领域的实践打下坚实基础。通过登录全仿真全流程在线诉讼流转及诉讼服务系统，学生可以从原被告、法官、律师、调解员等角色进入诉讼场景，体验不同角色的诉讼立场，思考不同角色的主张、证据和辩诉策略