论文：人工智能大模型赋能法治教育叙事的理与路

人工智能大模型赋能法治教育叙事的理与路摘要:以人工智能大模型为代表的数智技术的介入，使法治教育叙事迎来新的机遇。这一技术赋能，驱动着法治教育叙事语境、内容、方式和场景朝着共情式、多样化、个性化和立体化方向前进。但面对人工智能大模型带来的技术异化、算法失范、生成缺陷等挑战，要扬长补短，坚持以人为本,明确价值导向;制定技术规约,划定叙事红线;创新治理机制,优化叙事环境。使人工智能大模型为法治教育叙事赋能、增效，书写法治教育叙事的创新篇章。关键词:人工智能;大模型;法治教育;叙事法治教育叙事是教育者借助蕴含法治理念与法治精神的案例、故事，深入挖掘叙事内容中的法治价值，阐释法律规则的行为边界与社会功能，引导学生认同法律和遵守法律，促进学生提升法治素养的形成。总书记强调，中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新[1]。人工智能等新兴技术正以前所未有的广度与深度融入青少年的学习与生活，凭借其强大的生成与建构能力，为法治教育叙事注入强大的动力。基于此，深入探讨人工智能大模型赋能法治教育叙事的运行逻辑，分析其应用存在的挑战，并提出针对性的实践路径，是新形势下进行法治教育叙事研究的必答题。一、人工智能大模型赋能法治教育叙事的逻辑维度​人工智能大模型的深度赋能对法治教育叙事的语境、内容、方式、场景方面产生了深刻影响，体现在打造现实化叙事话语、供给优质化的叙事内容、变革叙事方式和创设立体化的叙事场景上，彰显了人工智能大模型与法治教育叙事需求的耦合互嵌。(一)打造现实化叙事语境，共情式表达叙事话语​随着社会的不断发展及受教育者法治认知水平的提升，传统法治教育叙事可能面临历时性法治理念与当下社会现实脱节的问题。例如，传统法治故事中强调的“绝对服从权威”“结果正义优先”等观念，与当代青少年“程序正义优先”“权利平等保护”的法治意识存在认知冲突。在法治教育叙事中，若教师仍传递违法必严惩的单一逻辑，容易引发学生“法律是否考虑个体特殊情况”等质疑，暴露出传统社会语境下权威型法治观念与现代人本主义法治追求之间的矛盾。而人工智能技术的发展，为弥补这一缺陷提供了新的路径。GenAI能够分析处理数据，学习数据间复杂的模式和语境信息，进而创造出与原始数据不同但逻辑连贯且富有创造性的全新内容[2]。借助这项技术，人工智能系统可以动态追踪学生的法治认知现状和实际困惑，根据其年龄段与理解能力，构建贴近现实生活的叙事语境，以更鲜活、多元的形式助力学生理解吸收现代法治理念，既激发学习兴趣，又潜移默化地培育法治素养，以增强法治教育叙事的实际效果。比如，利用生成对抗网络(GANs)技术，人工智能大模型可以自动创作多维度符合当代语境的法律故事，既包含现实热点，又能灵活转换叙事视角(如违法者、受害者、执法者等)，帮助学生设身处地体验多样化角色的内心感受与选择逻辑。同时，借助自然语言处理(NLP)技术，系统可通过虚拟角色间的问答互动开展对话式法治推理，引导学生参与“如果我是当事人会如何选择”“法律为何这样规定”等开放性讨论，启迪法治想象力，为学生搭建沉浸式的共情体验渠道。(二)供给优质化叙事内容，满足多样化的法治需求​人工智能大模型通过联网搜索功能，能够持续更新法治教育叙事内容，推动内容生产从基础数据输出向智能化自主生成的转变。法治教育叙事内容的创作原本属于人类独有的能力，其既基于人脑特有的活动机制，又与人类认识世界、参与社会实践的过程密不可分。在传统教学中,法治教育叙事内容生产由教育者主导，是指教育者根据法治教育目标的设定，对相关法律知识进行体系化梳理和加工，最终形成可直接用于教学的素材。人工智能大模型的应用把人类创作叙事内容的能力拓展到了人工智能领域。一是提升了叙事内容生成的效率和规模。相比人脑，人工智能大模型在信息处理的快慢、精细方面，在知识储备的体量与体系方面，实现了全面的领先，从而大幅丰富了法治教育叙事内容的多样性。法治教育叙事应有机融入中华优秀传统法律文化和社会主义法治文化元素作为内容支撑。人工智能大模型能够高效完成大规模法律条文及法治资讯的检索与整合，有效拓宽了获取法治教育叙事资源的途径。二是促进叙事内容生成跨模态融合。人工智能大模型凭借多模态处理能力，能打破叙事内容单一文本形态的局限，推动文字、图像、视频等多模态内容的有机融合与创新生成。经过直接观察、体验和思考，将抽象的文本理论转化为具象化的内容，可以助力受教育者形成良好的感性认识，最终升华为法治精神与信仰。三是增强叙事内容生成的整合性。法治教育叙事本身是融合法学、政治学、教育学、社会学等多学科知识的综合实践活动。人工智能大模型能够打通学科壁垒，实现跨学科融合的知识生产，灵活调用各学科领域中涉及法治教育的资源，生成更加全面的内容，让叙事内容既具备专业性，又符合教育规律与受众认知特征，为法治教育叙事提供跨学科动态融合的知识体系。(三)变革叙事方式，提升法治教育叙事的精准度​法治教育叙事的内容要深入人心，很大程度上取决于能否满足学生的实际叙事需求。只有走进学生、了解学生、贴近学生，才能真正地塑造人、发展人和成就人。人工智能大模型的运用，为深刻洞察学生的叙事需要、满足学生诉求提供了契机。首先，精准定位学生需求。在以ChatGPT为代表的人工智能大模型的加持下，其推荐基于自身内部的算法体系，具备精准识别、自动分类等特征，基于此，自主化、个性化的叙事需求将变为现实。与此同时，人工智能大模型能够整合学生行为数据，生成精准的数字画像，定位学生的知识盲区与需求点，推动法治教育叙事由经验思维转向问题思维。例如通过大数据和智能算法等技术，为不同类别、年级和层次的学生精准设定教育目标，实现“大水漫灌”到“精准滴灌”的转变。其次，针对需求实现精准供给。以学生成长发展需求为核心，结合其思维特点、认知习惯与接受偏好，借力大数据分析等技术构建个性化育人方案，有针对性地生成叙事内容。在具体实践中，可运用算法分发技术，从资源库中动态推送既符合法治教育叙事主题又贴近学生兴趣的叙事内容，增强叙事内容的吸引力。最后，以动态反馈机制及时回应学生需求。教师可通过AI工具生成的教学评价，及时捕捉学生的思想动态、精神需求与心理变化趋势，从而调整教学计划与方法，有针对性地开展思想引导和心理疏导，提升育人供给与学生需求的匹配度。(四)创设立体化叙事场景，拓宽法治教育叙事的时空维度​在人工智能等技术的支持下，场景创设在社会生活诸多领域得到应用，为受教育者创造更多自主探索多元法治世界的机会与空间，突破传统法治教育叙事在时间和空间层面的局限。ChatGPT类生成式人工智能具有多模态性、生成性等特征，能够构建出融合视觉、听觉、触觉、嗅觉等各种感知觉的虚实结合、形态多样的教育场域[3]，学生多层次的感官需求将得到满足，使学生对传播内容的理解更加清晰、全面。一是增强现实感召力以提升学生认同感。借助大模型技术直观、立体、形象、互动等功能，还原中国法治建设的重要历程。让学生以“亲历者”的视角直观感受中国法治建设的历史性进步，从而增强学生对于社会主义法治国家的认同与自豪。二是强化历史穿透力以提高学生使命感。学生成长于法治建设持续推进的时代，对我国法治发展的历史脉络与文化根基缺乏深度感知。借助AI大模型构建一种跨模态“关联性存在”，消解过去、现在与未来之间的时空场域限制[4]，突破“时间性”对法治教育叙事的阻碍，将学生从当下的认知边界中解放出来，赋予他们与历史对话的独特机会，通过体验不同历史时期的法治实践，理解中华优秀传统法律文化对当代法治建设的滋养作用，进而真正体悟到自身作为新时代法治建设参与者的历史责任。三是提升实践创造力以增进学生体验感。人工智能技术可迅速构建与叙事主题相匹配的虚拟空间，并通过虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等技术打造出逼真的叙事场景，开启学生实践体验的新窗口，让学生有机会尝试不同类型的法治实践活动，实现“将知识融入具体的、情境的、可感知的环境中”[5]，激活学生的参与积极性和内在创造力，以期达到法人人心的育人效果。二、人工智能大模型赋能法治教育叙事的现实挑战​科技既是发展的利器，又可能成为风险的源头[6]。人工智能大模型为法治教育叙事创新提供了新的可能性，但是绝不能盲目乐观、一概而论，更需要清醒地认识到其带来的诸多不可忽视的现实挑战与隐藏风险。(一)技术异化削弱法治教育叙事的人文性​法治教育叙事不仅要追求理论的深度更要体现法治精神传递的情感温度。然而，如果长期陷入人工智能大模型技术主导的异化路径，学习者的情感场域会走向空心化[7]。法治教育叙事的人文性会逐渐流失，学生对法治价值的情感认同也会在无形中遭受削弱。一方面，技术异化削弱传统法治教育关系纽带。法治教育叙事是以法育人、以情动人的过程，使教育者与受教育者在这一过程中建立情感联结与认知共鸣。但在人工智能大模型的加持下，以师生互动、生生协作为主的传统法治教育关系将被弱化。部分教育者机械依赖AI生成的法治教案、案例解析开展叙事，逐渐丧失教学自主性和创造性，成为技术的被动执行者。同时，人工智能大模型本身具有的“去个性化”的特征，使得教育者在不自觉中降低对学生个性化叙事需求的关注，从而陷入一种公式化的叙事模式中。这种模式明显压缩了法治教育叙事中师生之间的互动交流空间，致使传统法治教育互动关系随之变得疏远。另一方面，技术异化导致法治情感认同能力降低。人工智能大模型虽能迅速回应学生的法律问题，满足其认知需求，但受教育者一旦习惯于AI提供的模式化、程序化的答案，就容易形成固定的法治认知模式。比如仅机械记忆人工智能输出的正当防卫构成要件，却无法结合具体案例体会法律保护弱者的人文温度。这种认知依赖会逐渐削弱受教育者的独立思辨能力，甚至导致个体对法治现象的共情能力下降。更有甚者，在人工智能主导法治教育叙事的情况下，受教育者容易出现法治立场摇摆、价值判断偏离等问题，使其逐渐丧失在法治教育中的主体地位，同时也削弱他们参与法治实践的意愿和能力。(二)算法失范冲击法治教育叙事的影响力​人工智能大模型的技术优势为法治教育叙事资源的获取提供了便利，但其固有技术特性也引发了算法失范等突出问题，冲击着法治教育叙事在价值引导与精神塑造方面的作用。一是算法失范削弱法治教育叙事的纯粹性。在商业利益和流量至上逻辑的驱动下，算法逐渐背离服务法治教育叙事的初衷，沦为追逐点击量和商业回报的工具。部分算法开发者为提高用户活跃度和平台黏性，偏好推送猎奇性强、情绪化明显的法治话题，比如刻意放大个别案件冲突、片面强调权力凌驾法律的极端案例，突出法律适用的非常规情形，却忽略了对法治核心理念、基本原则等具有深远教育意义内容的挖掘与传播。这不仅影响学生的学习体验，导致法治价值引导被娱乐化、表面化的叙事方式所淡化，还让人对教育叙事的纯粹性产生怀疑。二是算法失范造成认知范围受限。首先个性化推荐算法会依据用户偏好筛选信息，久而久之，将会形成内容同质化的“信息茧房”，使学习者长期接触单一信息，难以构建系统完整的法治认知体系。其次，算法的“不透明”“不可释”不能让使用者明确其输出是如何确定的[8]。在这种不透明机制的情况下，人工智能模型可能掌握“黑箱”中的代码从而主导信息的分发，强化训练数据中固有的片面认知，成为极端或偏颇法治理念的传播渠道与强化工具。同时，算法主动筛除非用户偏好的法治内容，将进一步加深认知偏差，在不知不觉中构建起非同类叙事对象间的信息屏障，阻隔法治教育叙事内容的“进圈”与“破圈”，导致学习者对法治精神的理解趋于零散化与极端化。(三)生成缺陷消解法治教育叙事的获得感​人工智能大模型依托强大的算力与庞大的数据资源，可快速生成丰富多样的法治教育叙事内容，但技术自身带有的偏见性与失真性，会对法治教育叙事内容的价值基础造成冲击，影响学习者对法治知识的实际获得感。其一，算法偏见致使叙事内容产生偏离。技术中立者认为，算法本身不会产生偏见，但人们所提到的“算法偏见”实质上是人类偏见在智能算法中的投射。人工智能大模型在训练过程中使用了大量来自网络的信息数据，其中包含对司法实践的片面解读等非客观内容。为迎合用户认知习惯，模型算法在生成法治教育叙事内容时，会优先采用这类带有偏见的素材，不断强化社会中存在的法治认知误区，扭曲法治的公平正义本质，影响法治教育叙事应有的正确价值导向，使学习者难以形成对法治精神的准确理解与认同。其二，技术生成的“幻觉效应”会损害叙事内容的真实性。受到生成式人工智能的技术局限、数据质量缺陷以及用户任务定义不明确的影响[10]，人工智能在内容生成过程中常出现“幻觉效应”，如编造法律条文、虚构案件细节、错误阐释法律概念等。这类事实性错误直接影响了法治教育叙事内容的准确性与专业性，降低了生成内容的可信程度，使学生在接触这些有偏差的内容时，实际的获得感和学习效果大打折扣。三、人工智能大模型赋能法治教育叙事的实践进路​分析当前的现实挑战，旨在探寻人工智能大模型赋能法治教育叙事的突破路径，为此要从坚持以人为本、制定智能技术规约、创新治理机制等方面发力，有的放矢、对症施治，不断发挥大模型技术赋能给法治教育叙事带来的优势，提升法治教育叙事的针对性、实效性和时代性。(一)坚持以人为本，明确人工智能大模型赋能法治教育叙事的价值导向​法治教育叙事本质上是围绕人的成长开展的育人工作。以人为本，始终是人类社会一切实践活动的核心准则。在人工智能技术快速发展的背景下，我们既要正视新技术带来的挑战，更要把握其中蕴含的教育机遇，始终坚守“技术发展为了人”的人本理念。我国在《全球人工智能治理倡议》中就特别强调，发展人工智能技术必须秉持“以人为本”原则，将增进全人类共同福祉作为目标。一方面，要凸显法治教育叙事的人文关怀。我们必须清醒地认识到，无论教学手段如何迭代创新，法治教育叙事始终是为了引导学生培育法治思维、塑造法治信仰，这一目标不会因技术形态的演进而发生偏移。所以人工智能大模型赋能法治教育叙事要遵循“技术为人”的底层逻辑，以促进学生的成长与发展作为一切行为的出发点和落脚点。要活用算法与大数据分析技术，精准定位每个学生的叙事需求，为他们定制适配的学习方案，同时密切追踪国内外时事动态与学生圈层的热点话题，使叙事内容与学生兴趣相契合。始终关注学生的情感体验和现实生活中的发展，推动教育真正回归人本身，让技术真正服务于人的成长。另一方面要加强法治教育叙事模式的情感联结。人工智能虽已经具备情感识别功能，但始终无法替代师生之间深层次的情感联结[11]。因此教师应充分利用大模型技术，对学生的学习情况、情感倾向及价值立场进行多维度分析，从而解决他们在法治知识学习与法治意识形成过程中遇到的困惑与难点。以此为基础，教育者可针对性地帮助学习者克服困难，从而增强教育主体与客体之间的互动与信任，发挥教育者在叙事过程中的价值引领作用。(二)制定智能技术规约，划定人工智能大模型赋能法治教育叙事的红线​人工智能大模型在实践教学运用中具有不确定性、随机性和主观性的特征，面临技术异化、算法失范、算法黑箱、生成缺陷等技术风险，在法治教育叙事中，可能加剧法治认知的分化，冲击法治共识的形成与社会法治信仰的塑造。因此，加快智能技术规约的制定是推进法治教育叙事向更高层次发展的必然要求。一是要完善相关法律法规体系。用新型法律标准对人工智能大模型的应用进行硬性约束。政府部门应出台一系列鼓励支持引导人工智能大模型技术发展的政策，同时注重完善相关的法律法规，在《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿)》的基础上，进一步完善与算法与数据有关的法律与规范，为法治教育叙事内容的正确生成提供保障。相关企业和教育机构，应立足发展趋势与技术应用实践，兼顾经济效益和社会效益，制定有效传播社会主义法治理念的制度规范，为法治教育叙事内容的正确传播保驾护航。二是要建立风险防范体系。在人工智能大模型技术引入法治教育叙事时，教师必须树立正确理念，将技术作为辅助学