信息时代国际化法治人才教育的数据化思维
法学教育是最古老的高等教育科目之一，从农业时代到工业时代再到全球化信息时代，法学教育在保持传承的同时也在不断的创新。顺应时代发展，关注法学教育借助大数据技术应用，进行理论更新和法学教育实践改革，实现我国高校法学教育的模式创新，是我国当前法学教育领域的时代性课题。
一、信息时代国际化法治人才教育培养的客观需求
（一）新时代背景下充分落实“四个回归”教育战略的客观需求
坚持立德树人根本任务，坚持社会主义办学方向，推进“四个回归”。把思想政治教育贯穿人才培养全过程，着力培养具有家国情怀、自觉维护祖国统一和民族团结的优秀法律人才，是新时代法学高等教育的根本理念。在全球化和信息时代的宏观背景下，法学高等教育的四个回归，为法学教育提供新的要求。从回归常识来看，要求学生求真学问、练真本领，具有国际视野、具有数据思维能力，已然成为新时代的常识技能。从回归本分，坚持以师德师风作为教师素质评价的第一标准，要求教师不断提升信息数据教育技巧和教育技能。三是从回归初心来看。要坚持正确政治方向，改变传统法学教育领域思政教育内容薄弱的困境，需要引入新的教育模式和评估机制。从回归梦想来看，教育报国、教育强国，更要培养顺应时代需求，维护国家利益的高质量国际化法治人才。
（二）服务国家发展战略推进“新文科”建设的客观需求
根据国家战略和法治发展新要求，高等法学教育实施人才培养模式改革，全面推进新文科建设。要结合法学学科特点和国家人才需求，扩展法学教育的国际化视野，增强双语法学教育的投入，培养涉外法律专业人才，服务国家“一带一路”建设的新文科特色专业。
以本人所在的中央民族大学法学院为例，为适应国家哲学社会科学发展新要求，中央民族大学法学院实施“应用型专业+语言”的复合型卓越人才培养，推动社会科学与科技革命交叉融合，促进专业转型升级和新专业建设，培养新时代法治人才。形成“德法融合、民族融合、学研融合、时代融合”的“四融合”教学质量保障体系，推动专业水平民族特色领域顶尖，整体国内一流、国际知名。其一，确立“德法兼修”的核心教学目标。形成制度化的教育考核机制，对课程内容设计中融合程度和课程成绩评价体系进行量化评估制度，将是否充分体现“德法兼修”作为教师教学考核的金标准。其二，坚持语言特色和全面发展兼顾的教学方向。法学专业教学体现语言特色、通过多民族班回应民族地区法治人才需求，通过法英专业培养涉外法律人才的同时，坚持全面性和专业性的高标准要求，形成民族特色为内涵，质量效果为根本的教学方向。其三，实现教学科研深度互动融合的教学机制以研究性学习为载体，教授全员参与本科教学，将学科前沿和创新训练融入教学，本科导师师生比1：8、每个本科生都参与实践课程、全部实验室向本科生开放。其四，构建国际性和科技性的新时代教学平台。立足国际化和“一带一路”战略需求，构建国际化课程，同所境外学校建立国际教学合作，实现国际优质教育资源的积聚共享；加强法学教育与科技革命交叉融合，运用信息化和大数据技术，开设网络课程，充分运用教学信息平台。
二、大数据和信息时代国际化法治人才教育的联系
（一）大数据技术对法学教育的影响
历史地看，科学技术的每一次跃升往往会带来社会组织结构的重组乃至社会制度的革命性更新，[①]法律作为社会制度的一个重要组成部分，同样和科学技术存在某种微妙的互动关系，法学教育的发展也带有科技的烙印，在大数据时代，法学教育也产生了其内在的全新发展趋势。
大数据是指大规模、高速流转、种类多样繁杂的具有价值属性的信息，需要新型处理方案对其进行分析，并可以从中获得更好的决策能力、洞察能力与优化能力。[②]而大数据教育应用是指以数据核心，通过信息技术对相关教育教学所产生的数据进行数据收集和数据分析，来进行教育教学的科学研究、技术设计、效果查证和决策支持，从而实现更好的教育教学效果。
（二）法学教育中大数据技术运用的探索
当前推广法学教育信息化和法学教育数据分析的运用，已然成为世界范围内发现教育的全新风潮，主要表现在以下几个领域：其一，政府的积极推动，例如美国教育部2012年颁布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，为教育中大数据分析提供指导和政策支持，[③]美国司法部和联邦调查局则增强了向美国的大学法学院提供的包括案例数据、立法文件数据和官方调查报告的数据支持；[④]其二，学校的积极推动，例如哈佛法学院于2011年退出了课程改革计划，增加了培养法学院学生对于大量数据的分析和评估能力的目标和课程；[⑤]其三，商业公司推动，由于高等法学教育信息化产业背后巨大市场前景，诸如万律公司、律商联讯公司、高德纳公司纷纷同法学院合作，提供信息化课程数据库和数据解决方案，提供从课前预习、课堂教学、课后考核等全方位的信息服务。[⑥]因此，在传统法学教育如何在大数据时代重新实现更新，已经不容学界所忽视，在新的社会背景下国际化法治人才的培养，也应当向大数据教育应用转型。
（三）国际化法治人才数据量化教育模式的优势
当前我国涉外法学教育弱化的现状，源于教育内容不足和教育方向错位，前者是由于法学教育和涉外因素在内容融合度的不足，也包括部分法学教育者主观的认识偏差弱化国际化教育内容；后者则是教学效果信息、反馈分析的缺失。而通过大数据教育应用，改变传统的教育模式，进行以数据为核心的教育方案和设计，可以实现教育全过程的量化，达到教师的内部评估和学校的外部评估，加强内容上的数据融合和支持，并及时得到教育效果反馈，从而实现涉外法学教育效果的提升。
因此，大数据教育应用的引入，可以有效针对当前法学教育中国际化视野的薄弱现状。对产生于农业社会、成熟和完备于工业社会的传统法律教育理论，提供信息时代逐渐转型的基础理论。进而，从实践层面强化思政教育效果，实现理论更新，实现大数据技术在法律教育的应用功能。
三、大数据背景下国际化法治人才教育的实现路径
（一）基础理论层面：法学教育数据核心的理论更新
为了使法律教育在大数据时代获得进一步的发展和模式创新，首先必须实现法学教育基础理念的更新，将传统的教学知识点为核心演化为以全部教学数据为核心。在法学教育中贯彻数据理念，将法学教育环节重新界定为四个环节：（1）数据产生环节。包括外部数据和内生数据两个层面，前者包括教学体系外各类可被纳入教学的数据，例如案例、新闻等，后者是教学环节教师、学术自身创造的内生数据，例如教师讲授信息、学生反馈信息等；（2）数据收集环节。包括已有数据库收集利用，教师指导收集和学生自主收集，将法学思政教育相关产生的数据尽可能的进行规模化收集；（3）数据分析环节。结合法学教育的特殊性，从学习能力、专业能力和思想认识三个层面，对所收集的收集进行定性和定量分析；（4）数据利用环节，通过数据分析，实现“靶向教育”和“因材施教”，确保涉外法学教育的整体效果提升和薄弱环节补足。
（二）教学设计层面：可量化的涉外法学教育数据模型
在实现法学教育大数据基础理念的更新后，应当进一步转化为实践中的教学设计层面，结合法学教育案例导向的传统，在数据核心法学教育主导方向的基础上，在具体教学应用中应当两个具体目标：其一，实现法学教育和涉外因素的内容和数据结合；其二，建立涉外法学教育教学效果量化数据模型。从具体数据量化程序来看，首先要选取符合教学目的的案例（代表性个案或类型化规模案例），然后在课前预习、课堂教学和课后评估中，通过评测量化表获取涉外法学教育的基本要素和扩展要素。（1）基本要素：1案例的类型和基本事实—客观量化选择（单选）+主观阐述；2案例的基本法律知识点—客观量化选择（多选）+主观阐述；3案例的核心争议点——客观量化选择（单选）+主观阐述；4案例的法律结论——客观量化选择（多选）；5案例的推演过程——主观阐述。（2）扩展要素：1案例结论的政治理念——客观量化选择（单选）+主观阐述；2案例结论的域外特征——客观量化选择（单选）+主观阐述；3案例结论的国际立场——客观量化选择（单选）+主观阐述。其中，客观量化选择保证了快速的规模化的定量分析，而主观阐述则可保证准确界定和分析学生学习和思想动态。
[①] 黄淑洁：《试论社会变迁中的教育公平》，载《内蒙古科技与经济》 2004 年第21期，第127页。
[②] 田刚：《大数据安全视角下计算机数据刑法保护之反思》，载《重庆邮电大学学报》2015年第3期，第31页。
[③] 任庆东、王璐璐：《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，载《自动化与仪器仪表》 ,2016 年第10期，第193页。
[④] 汪习根：《美国法学教育的最新改革及其启示——以哈佛大学法学院为样本》，载《法学杂志》 2010年第1期，第35页。
[⑤] 张晓：《试论美国法学教育现代化视野下的判例教学法》，载《华东政法大学》2016级硕士论文。
[⑥] [美]克里斯蒂娜·L·孔兹（Christina L. Kunz）著，赵保庆译：《法律研究的程序》，中国政法大学出版社2012年版，第167页。
作者简介
韩轶
韩轶，中国政法大学法学硕士、武汉大学法学博士、中国人民大学博士后，现任中央民族大学法学院院长、二级教授、博士生导师、刑事法学科带头人，曾任安徽大学暨中南财经政法大学教授。在中国法学、中外法学、政法论坛、法商研究、法学、法律科学、法学评论、环球法学评论等核心期刊上发表专业论文一百余篇，出版巜刑罚目的的建构与实现》等个人专著三部。主持国家和省部级等项目十余项。主要社会兼职有：中国法学会民族法学研究会副会长兼秘书长、中国行为法学会金融法律行为研究会常务理事、北京企业法律风险防控研究会副会长、北京师范大学刑事法律科学研究院研究员、北京师范大学中国企业家刑事风险防控中心副主任、北京市君合律师事务所顾问律师。