课题申报书：人工智能辅助下未成年人罪错行为风险评估预警与干预策略研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。人工智能辅助下未成年人罪错行为风险评估预警与干预策略研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状：目前国内外对未成年人罪错行为的研究较为丰富，但在人工智能辅助下的风险评估预警与干预策略方面仍处于探索阶段。已有研究主要集中在未成年人罪错行为的分类、成因及传统干预方法上，如《未成年人罪错行为分类干预体系研究》中提到我国目前建立未成年人罪错行为分类干预体系具有必要性与迫切性，并分析了犯罪低龄化问题严重以及立法缺乏适应性和可操作性等现状；《检察视域下未成年人罪错行为保护处分制度研究》对未成年人罪错行为进行了分级，并指出我国罪错未成年人保护处分制度建设尚处于起步探索阶段；《未成年人罪错行为分类干预体系研究咸阳市秦都区人民检察院》探讨了我国对未成年人罪错行为处罚现状与困境，指出目前规定较为散乱，可执行性不强。而对人工智能在该领域的应用研究相对较少。选题意义：随着人工智能技术的快速发展，其在未成年人罪错行为风险评估预警与干预中具有巨大潜力。本课题的研究有助于提高对未成年人罪错行为的预测准确性，及时采取有效的干预措施，降低未成年人犯罪率，促进未成年人的健康成长。例如，近年来未成年人犯罪屡屡发生，如《AI在未成年人犯罪风险防范中的应用_朱晖道客巴巴》中整理列出的多个典型恶性案例，表明我国现在的未成年人犯罪问题需要寻求新的更加科学高效的解决方式，而人工智能技术的发展为未成年人犯罪预防提供了新的机遇和手段。研究价值：本课题的研究价值在于为未成年人罪错行为的预防和干预提供新的思路和方法。通过人工智能技术的应用，可以实现对未成年人罪错行为的精准评估和预警，提高干预的针对性和有效性，同时也为人工智能在社会治理领域的应用提供了实践经验。如《精品工程|生成式人工智能赋能未成年人犯罪预防的法律思考》中提出以生成式人工智能为基础的数字技术构思，即罪错未成年人信息数据库和机构联动信息协调平台，对生成式人工智能赋能未成年人犯罪预防进行风险规避和路径推进。《人工智能背景下未成年犯社区教育矫正的困境与策略研究道客巴巴》中提到运用人工智能技术提升未成年犯社区矫正的科学决策水平和监管质量、教育矫正的实效，是促进科学化、规范化矫正的题中之意。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标构建人工智能辅助下的未成年人罪错行为风险评估预警模型，提出有效的干预策略，提高未成年人罪错行为的预防和干预效果。通过整合人工智能技术与专业的心理、法律及教育资源，为未成年人打造一个更加安全、健康的成长环境。2.研究内容（1）分析未成年人罪错行为的特点和成因未成年人罪错行为呈现出多样性、群体性、低龄性和暴力化等特点。犯罪形式多样，包括寻衅滋事、盗窃、强奸、故意伤害等多种罪名；犯罪成员多为年龄相近、性格相仿的群体；犯罪年龄和侵犯对象呈现低龄化趋势；犯罪手段暴力化程度较高。其成因主要包括家庭、学校和社会等多方面因素。家庭因素中，家庭教育的缺失，如过分溺爱、缺乏关爱、不当教育和引导等，是未成年人犯罪的温床。部分家庭重视智力教育而忽略健康人格培养，灌输错误观念导致案件发生。学校因素方面，学校教育偏重学习，成绩差的学生易被忽视，产生厌学和对立情绪，行为失范。部分学校管理存在盲区，对学生矛盾处理不彻底。社会因素中，不良风气和暴力文化的侵袭，如功利主义、享乐主义风气较重，影视作品和网络游戏充斥暴力元素，以及电子游戏室、网吧允许未成年人随意进入等，都侵蚀着未成年人的心灵，容易导致未成年人走向犯罪。（2）研究人工智能在未成年人罪错行为风险评估预警中的应用目前人工智能技术在未成年人犯罪风险防范中具有巨大潜力。其科学性、精确性、高效性、覆盖范围广、整合力强等特征，为未成年人犯罪预防提供了新的机遇和手段。例如，通过大数据分析技术，对未成年人犯罪行为和社会环境进行深度分析，发现犯罪行为的潜在规律和趋势，提供有效的预警和预测。还可以利用自然语言处理和图像识别等技术手段，识别和分析社交媒体、网络聊天记录、视频监控等信息，发现并预测潜在的未成年人犯罪行为。（3）探索人工智能辅助下的未成年人罪错行为干预策略人工智能辅助下的干预策略可以从家庭、学校和社会多方面入手。家庭方面，重视家庭教育，营造和睦家庭氛围，关心子女并加强沟通，给予心灵上的体贴。注重学校的教育功能，通过与检察院未检科、法院少审庭的合作加强对在校学生的法治教育，开展“送法进校园”等活动，引导学生正确处理校园欺凌事件。社会方面，各方面应齐抓共管，净化大文化市场，加大对网吧、游戏室的监管力度和处罚力度，加大宣传和普法力度，使未成年人树立正确的世界观、人生观、价值观，增强抵制不良习气的能力和法治观念。（4）建立人工智能辅助下的未成年人罪错行为风险评估预警与干预平台可以借鉴云和县检察院的未成年人“四色预警”平台建设经验。以绿色、黄色、橙色、红色对应校园、困境、罪错、涉罪四种类型未成年人进行分类保护，实现四色预警动态监测，对不同颜色的未成年人制定合适的帮教措施，帮助黄色、橙色、红色预警的未成年人及时向绿色转化，对绿色预警未成年人以法治教育嵌入学校教学的形式实现法治教育全覆盖。3.重要观点人工智能技术可以为未成年人罪错行为的风险评估预警和干预提供有力支持，但在应用过程中需要注意数据安全、隐私保护和伦理道德等问题。确保数据的准确性，注意司法人员在其中的主导作用与协作，以保障司法的公平公正。同时，深刻领会《社区矫正法》精髓，不断创新教育矫正路径；加强统筹规划，完善法规制度建设；强化社区矫正工作机构与高校、科研院所、企业的协同创新；深化社区矫正工作队伍建设改革，确保人工智能在未成年人社区矫正中充分发挥积极作用。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路首先，通过文献研究法收集国内外关于未成年人罪错行为的资料，明确当前研究现状，为后续调研提供理论基础。接着，采用实证研究法，如问卷调查和案例分析等，对未成年人罪错行为的现状进行深入调研。分析其多样性、群体性、低龄性和暴力化等特点，以及家庭、学校和社会等多方面的成因。然后，深入研究人工智能在风险评估预警和干预中的应用。运用模型构建法，结合大数据分析、自然语言处理和图像识别等人工智能技术，构建未成年人罪错行为风险评估预警模型。同时，利用平台开发法开发人工智能辅助下的未成年人罪错行为风险评估预警与干预平台。最后，通过实证研究验证模型和平台的有效性，收集实际应用中的数据和反馈，对模型和平台进行优化和改进，提出更具针对性的建议。2.研究方法文献研究法：广泛查阅国内外相关文献，全面了解未成年人罪错行为和人工智能技术的研究现状。为后续的研究提供理论支持和研究思路。实证研究法：问卷调查：设计科学合理的问卷，针对未成年人、家长、教师等群体进行调查，收集未成年人罪错行为的数据和相关信息。案例分析：选取典型的未成年人罪错行为案例，深入分析其发生的原因、过程和后果，为研究提供具体的实例支持。模型构建法：运用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，构建未成年人罪错行为风险评估预警模型。该模型可以通过对大量数据的学习和分析，预测未成年人罪错行为的发生风险。平台开发法：开发人工智能辅助下的未成年人罪错行为风险评估预警与干预平台。该平台可以整合各种数据资源，实现对未成年人罪错行为的实时监测和预警，同时提供相应的干预措施和建议。3.创新之处引入人工智能技术：构建全新的未成年人罪错行为风险评估预警模型和干预策略，利用人工智能的科学性、精确性、高效性等特点，提高对未成年人罪错行为的预测准确性和干预效果。例如，参考《AI在未成年人犯罪风险防范中的应用_朱晖道客巴巴》中提到的人工智能在未成年人犯罪预防中的应用，为我们的研究提供了实践经验和启示。建立智能化平台：建立人工智能辅助下的未成年人罪错行为风险评估预警与干预平台，实现智能化管理。借鉴云和县检察院的未成年人“四色预警”平台建设经验，以及顺义区检察院打造的保护未成年人专属平台“顺义护未”微信小程序，对不同类型的未成年人进行分类保护和精准帮教。关注伦理道德问题：关注数据安全、隐私保护和伦理道德等问题，为人工智能在社会治理领域的应用提供参考。在应用人工智能技术的过程中，确保数据的准确性和安全性，避免数据泄露和滥用。同时，注意司法人员在其中的主导作用与协作，以保障司法的公平公正。参考《精品工程|生成式人工智能赋能未成年人犯罪预防的法律思考》中对生成式人工智能赋能未成年人犯罪预防的风险因素考量，加强对数据安全、裁判确定性、道德伦理和人力资源等方面的管理和监督。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础课题组成员在未成年人罪错行为研究和人工智能技术应用方面积累了丰富经验。此前已取得了一定的研究成果，如对未成年人罪错行为的分类、成因及传统干预方法的研究，为本次课题提供了理论和实践基础。同时，学校和相关单位提供的良好研究条件和资源支持，也为课题的顺利开展奠定了坚实的基础。2.条件保障人员保障：课题组成员由心理学、教育学、计算机科学等领域的专家组成，具备扎实的专业知识和研究能力。他们在各自的领域有着丰富的研究经验和实践成果，能够为课题的研究提供多学科的视角和专业的支持。技术保障：学校和相关单位拥有先进的人工智能技术设备和软件，为课题研究提供了技术支持。这些设备和软件能够满足课题研究中对大数据分析、自然语言处理和图像识别等人工智能技术的应用需求，为构建未成年人罪错行为风险评估预警模型和开发干预平台提供了技术保障。资金保障：课题得到了相关部门的资金支持，确保研究工作的顺利开展。资金的支持能够保证课题组成员开展调研活动、购买研究设备和软件、组织学术交流等活动的顺利进行，为课题的研究提供了物质保障。3.研究步骤第一阶段：课题准备阶段（[具体时间区间1]）。在这个阶段，课题组成员将查阅国内外相关文献，了解未成年人罪错行为和人工智能技术的研究现状，确定研究课题。同时，组建课题研究团队，明确各成员的职责和分工。制定研究方案，包括研究目标、研究内容、研究方法、研究步骤和预期成果等。第二阶段：调研分析阶段（[具体时间区间2]）。开展问卷调查、案例分析等调研活动，收集未成年人罪错行为的数据和相关信息。分析未成年人罪错行为的特点和成因，包括多样性、群体性、低龄性和暴力化等特点，以及家庭、学校和社会等多方面的成因。第三阶段：模型构建阶段（[具体时间区间3]）。运用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，构建未成年人罪错行为风险评估预警模型。该模型可以通过对大量数据的学习和分析，预测未成年人罪错行为的发生风险。第四阶段：平台开发阶段（[具体时间区间4]）。开发人工智能辅助下的未成年人罪错行为风险评估预警与干预平台。该平台可以整合各种数据资源，实现对未成年人罪错行为的实时监测和预警，同时提供相应的干预措施和建议。第五阶段：实证研究阶段（[具体时间区间5]）。通过实证研究验证模型和平台的有效性，收集实际应用中的数据和反馈。对模型和平台进行优化和改进，提出更具针对性的建议。第六阶段：课题总结阶段（[具体时间区间6]）。撰写研究报告，总结研究成果，进行课题验收。将研究成果整理成学术论文、研究报告等形式，（全文共4672字）课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否