摘要：在“新文科”战略驱动下，我国法学教育亟须以数字化手段回应复合型法治人才培养需求。本研究以新文科场景化教学为视角，运用场景化教学与知识图谱动态构建相结合的方法，探讨法学教育知识图谱应用面临的挑战，并针对性地提出了优化策略。结论认为，该模型为“新文科”背景下法学教育智能化转型提供了可复制、可推广的实践范式。

关键词：新文科；法学教育；知识图谱；场景化教学

 

一、问题的缘起

随着“新文科”建设战略的深入推进，高等教育正面临着前所未有的变革浪潮。文科教育与现代科技的深度融合，已成为推动人才培养模式创新的关键动力。“新文科”理念倡导以新兴技术赋能传统文科，促进学科交叉融合，塑造适应新时代需求的复合型人才。在此背景下，法学教育作为培养法治人才的核心领域，正积极探索如何通过知识创新和教学变革，提高教学质量和学生的综合素养。知识图谱作为人工智能领域的核心知识结构化技术，以其强大的知识关联和推理能力，为教育信息化提供了新的解决方案。 同时，自适应学习模型借助智能化手段，根据学习者特性动态调整教学内容，实现个性化教育。 本研究以“法学教育知识图谱的动态构建与自适应学习模型研究——基于‘新文科’建设的场景化教学改革”为题，旨在全面深入地探讨知识图谱在法学教育中的应用内涵、构建方法，以及基于自适应学习模型的教学实践创新。通过结合理论分析与实证研究，为“新文科”视域下的法学教育改革提供实证支撑和理论指引，促进法学教育从传统模式向智能化、场景化方向转型，培养适应数字时代法治要求的创新型法律人才。

二、当前法学教育知识图谱应用面临的主要挑战

知识图谱作为一种以图结构组织和表示知识的技术，在教育领域展现出巨大的应用潜力，其核心功能在于实现知识的系统化、结构化和智能化应用。首先，知识图谱能够将分散、异构的教育资源，如课程知识点、教学案例、学术文献、习题库等，进行有效整合和关联，形成一个有机的知识网络。 这种网络化的知识组织方式，不仅方便了教育者和学习者对知识的检索和获取，更重要的是能够清晰地展示知识点之间的内在联系、层级结构和依赖关系，有助于学习者构建系统、完整的知识体系。例如，在法学教育中，一个关于“合同效力”的知识图谱可以将相关的法律条文、司法解释、典型案例、学术观点以及相关的法律原则（如意思自治、诚实信用）等连接起来，帮助学习者全面理解该知识点的内涵和外延。其次，知识图谱能够支持个性化学习和适应性学习。 通过分析学习者的知识掌握情况、学习行为数据等，结合知识图谱中知识点之间的关联和难度层级，可以为学习者推荐合适的学习路径、学习资源和学习活动，实现因材施教。例如，当系统检测到学习者在“侵权责任构成要件”方面存在知识薄弱点时，可以基于知识图谱推荐相关的先修知识点（如民事行为能力、过错认定等）或相关的案例进行巩固学习。尽管知识图谱在法学教育领域展现出巨大的应用潜力，但在实际推广和应用过程中，仍面临诸多挑战。这些挑战不仅涉及技术层面，更关乎教育理念、师资队伍、数据资源以及伦理规范等多个方面。深入分析这些挑战，对于制定有效的优化策略，推动法学教育知识图谱的健康发展至关重要。

（一）知识图谱构建的复杂性与高成本是首要挑战

构建一个高质量、覆盖面广的法学专业知识图谱，需要投入大量的人力、物力和时间。这不仅包括对海量法律文本（法律法规、案例、文献等）的收集、清洗、标注，还需要法学专家与知识工程师的紧密协作，以确保知识的准确性和逻辑的严密性。法学知识的专业性和复杂性决定了其构建难度远高于一般领域。此外，知识图谱的维护和动态更新也需要持续投入，这对于许多高校而言是一个不小的负担。

（二）数据孤岛与数据质量问题制约了知识图谱的深度应用

法学教育资源分散在各个高校、研究机构、法律实务部门，形成数据孤岛，难以有效整合。即使能够获取数据，数据的格式、标准也各不相同，数据质量参差不齐，存在大量非结构化、半结构化数据，给知识抽取和融合带来巨大困难。缺乏统一的数据标准和共享机制，是制约法学教育知识图谱规模化发展和应用的重要瓶颈。

（三）技术与法学教育的深度融合仍存在障碍

一方面，现有的人工智能技术，如自然语言处理、知识推理等，在处理复杂的法律语言和逻辑方面仍有局限性，难以完全满足法学教育的精细化需求。另一方面，法学教育工作者对新兴技术的理解和应用能力有待提升，部分教师可能对技术抱有疑虑或存在使用障碍，导致技术与教学实践“两张皮”的现象。

（四）知识图谱应用的伦理与规范问题不容忽视

在知识图谱构建过程中，如何确保数据来源的合法性和合规性？如何保护个人隐私和商业秘密？在个性化推荐和学习路径规划中，如何避免算法歧视和偏见？这些问题都需要在技术应用之初就加以考虑和规范。

（五）缺乏成熟的评估体系和长效激励机制

目前对于法学教育知识图谱应用效果的评估，多停留在个案描述和初步体验层面，缺乏科学、系统的评估指标和方法。同时，对于积极参与知识图谱建设和应用的教师，也缺乏有效的激励和认可机制，影响了其积极性和持续性。这些挑战共同构成了当前法学教育知识图谱应用需要克服的主要障碍。

三、法学教育知识图谱动态构建与适应性学习模型在实践中存在的问题

尽管动态构建机制和适应性学习模型为法学教育知识图谱赋予了强大的生命力和应用前景，但在实际推行过程中，依然面临一系列具体问题，这些问题制约了其潜能的充分发挥。

（一）动态更新的实时性与准确性难以完美平衡

法学知识，特别是法律法规和司法解释，更新速度快，对知识图谱的实时性要求高。然而，自动化或半自动化的更新机制在保证速度的同时，可能难以完全保证新知识融入的准确性和与原有知识体系的逻辑一致性。人工审核虽然能提高准确性，但效率较低，难以应对大规模、高频次的更新需求。这种两难境地是动态构建面临的核心技术难题。

（二）学习者画像的精准度与隐私保护的矛盾

适应性学习模型依赖精准的学习者画像来实现个性化推荐。这需要收集和分析大量的学生学习行为数据，但过度收集或不当使用这些数据可能引发学生隐私泄露的风险。如何在保障个性化学习效果与保护学生隐私之间找到平衡点，是实践中必须审慎处理的问题。此外，当前的学习者画像模型多侧重于认知层面，对学生情感状态、学习动机等非认知因素的刻画尚不充分，影响了推荐的全面性和精准性。

（三）算法偏见与“信息茧房”的风险

适应性学习模型的核心是推荐算法，如果算法设计不当或训练数据存在偏差，可能导致推荐结果的偏见，例如过度推荐某些类型的知识或资源，而忽略了其他同样重要甚至更优的选择。长期以往，学生可能陷入“信息茧房”，知识面和视野受到局限，不利于其全面发展。特别是在法学教育中，培养学生批判性思维和多元视角至关重要，算法偏见可能与此目标背道而驰。

（四）师生互动与情感交流的缺失

过度依赖技术驱动的适应性学习，可能导致师生之间面对面的交流和情感互动减少。法学教育不仅仅是知识的传递，更是法治精神、职业伦理的熏陶和师生间思想的碰撞。如果教学过程过度“人机化”，可能会削弱教育的温度和人文关怀，影响学生健全人格的培养。

（五）技术门槛与应用普及的挑战、

动态构建知识图谱和开发应用适应性学习模型，对高校的技术实力和师资队伍的数字化素养提出了较高要求。许多高校，特别是地方院校和传统文科优势院校，可能缺乏足够的技术支撑和专业人才，导致这些先进教学模式难以大规模推广和有效应用。如何降低技术门槛，提供易用、好用的工具和平台，是推动其普及的关键。

四、提升法学教育知识图谱应用成效的策略与建议

为有效应对当前法学教育知识图谱应用面临的挑战，并解决动态构建与适应性学习模型在实践中存在的问题，需要从多个层面提出并实施具有针对性的优化策略与建议，以期全面提升其应用成效，更好地服务于“新文科”背景下的法学教育改革。

策略一：加强顶层设计与多方协同，构建共建共享机制。教育主管部门应加强顶层设计，制定法学教育知识图谱建设的总体规划和技术标准，鼓励高校、科研机构、法律实务部门以及技术企业开展多方协同，打破数据孤岛，推动优质法学教育资源的整合与共享。可以探索建立国家级或区域性的法学知识图谱共建共享平台，降低单个院校的构建成本，提高资源利用效率。同时，应建立健全知识产权保护和数据安全规范，确保共建共享在合法合规的框架内进行。

策略二：创新动态构建技术，提升知识图谱质量与更新效率。 持续投入研发，探索更高效、更智能的法学知识抽取、融合、推理与验证技术。结合自然语言处理、机器学习、图神经网络等前沿技术，提高知识图谱自动化构建和更新的水平，同时引入领域专家参与人机协同的审核与优化，确保知识的准确性和时效性。研究面向法学领域特点的本体建模方法和演化机制，增强知识图谱的结构化程度和可扩展性。

策略三：优化适应性学习算法，注重个性化与全面发展的平衡。 在适应性学习模型的设计中，应不断优化推荐算法，提高学习者画像的精准度，不仅要关注学生的认知状态，也要逐步融入情感、动机等非认知因素。引入多样化的推荐策略，避免算法偏见和“信息茧房”效应，鼓励学生探索多元知识，培养批判性思维。同时，应设置用户反馈机制，允许学生对推荐结果进行调整和修正，增强学习的自主性。

策略四：深化技术与教学融合，提升师生数字素养。 加强对法学教师的数字技术培训，提升其应用知识图谱和适应性学习模型进行教学设计和课堂组织的能力。鼓励教师积极参与知识图谱的建设和优化过程，将教学经验融入技术开发。在教学设计中，应注重技术工具与教学内容的深度融合，避免技术应用的表面化和形式化。同时，也要培养学生的信息素养和自主学习能力，使其能够有效利用知识图谱等工具进行探究式学习。

策略五：完善评估体系与激励机制，营造良好应用生态。建立科学、系统的法学教育知识图谱应用效果评估体系，不仅关注短期学习效果的提升，更要注重对学生综合能力培养和长期发展的影响。将知识图谱建设和应用成效纳入高校教学评估和教师考核体系，对取得显著成效的单位和个人给予表彰和奖励，激发其积极性和创造性。同时，加强应用案例的总结和推广，营造积极应用新技术、探索教学新模式的良好氛围。

策略六：关注伦理规范与数据安全，保障健康有序发展。在知识图谱的构建和应用过程中，必须高度重视数据安全和隐私保护，严格遵守相关法律法规。建立健全数据采集、存储、使用和销毁的全流程管理制度，采用先进的技术手段保障数据安全。加强对算法伦理的研究和审查，确保算法的公平性、透明度和可解释性，防止技术滥用带来的负面影响。通过制定行业规范和伦理指南，引导法学教育知识图谱应用朝着健康、有序的方向发展。

展望未来，随着技术的不断进步和教育理念的持续更新，法学教育知识图谱的动态构建与适应性学习模型研究将朝着更加智能化、个性化、协同化和场景化的方向发展。未来的法学教育将更加注重培养学生的创新精神和实践能力，知识图谱和适应性学习技术将成为实现这一目标的重要引擎。 我们期待通过持续的研究和实践探索，能够为构建中国特色、世界水平的法学教育体系贡献智慧和力量，培养出更多能够担当民族复兴大任的高素质法治人才。

参考文献

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该成果为省教育信息化应用与发展研究中心 2025 年度一般项目的研究成果之一，项目编号：JYXX202531。课题负责人：徐娟，课题参与人：李杨、郑莲霞、张苗、邱波、谭政。

作者简介：徐娟：（1969-）成都人法学系，教授，专业方面：教育学、民商法学。