AI 赋能的《经济法》课程教学模式创新探究

AI 赋能的《经济法》课程教学模式创新探究 ——以“消费者行为法”为例 基金项目：2025 年陕西服装工程学院校级教改项目《AI 赋能的“经济法”课程教学模式创新探究》（编号：2025JG0068） 董丹丹 作者简介：董丹丹（1987—），女，汉族，山东菏泽人，硕士，讲师，陕西服装工程学院，研究方向：企业管理     【摘要】为应对传统《经济法》课程理论抽象、案例滞后及实践薄弱等问题，本研究基于建构主义与情境学习理论，探索“以学生为中心”的AI 赋能教学路径。以“消费者行为法”模块为例，构建“四阶七步”混合教学模式，通过AI 案例链、虚拟仿真、智能辩论、过程评价等方式，实现内容动态更新、情境化学习与个性化辅导。实践表明，该模式显著提升了学生的参与度、知识内化与实务应用能力，为法学教育从“知识灌输”向“能力赋能”转型提供了可行方案。     【关键词】人工智能；经济法教学；教学模式创新；建构主义     引言     随着数字经济的纵深发展与社会治理模式的深刻变革，《经济法》作为调整国家宏观经济运行中特定社会关系的法律规范体系，其内涵与外延正以前所未有的速度更新与拓展。这不仅对经济法治人才的培养提出了更高要求，亦对高校《经济法》课程的教学模式发起了严峻挑战。传统的、以教师讲授为主导的“满堂灌”教学模式，因其固有的理论抽象性、案例滞后性及教学单向性，难以有效激发学生的学习主体性，更无法充分培养学生的法律思辨能力与实务应用技能，教学成效的“边际递减”效应日益凸显。与此同时，以生成式人工智能、大数据、虚拟现实等为代表的智能技术浪潮正席卷全球，为教育领域的深刻变革注入了前所未有的动能。如何将AI 技术有机融入《经济法》课程教学，重塑教与学的生态，实现从“知识本位”向“能力本位”的跃迁，已成为法学教育工作者必须直面并积极探索的时代命题。鉴于此，本研究立足于《经济法》课程的教学现实困境，以应用性极强的“消费者行为法”模块为具体切入点，系统探究AI 技术赋能下的教学模式创新路径，旨在为构建智能化、个性化、高效化的新型《经济法》课堂提供一套可操作、可评估的方案范本。     一、《经济法》课程传统教学模式的现实挑战与不足     《经济法》课程体系庞杂，涵盖宏观调控法与市场规制法两大范畴，其内容既具有高度的理论性，又与经济社会实践紧密相连。然而，在长期的教学实践中，传统的教学模式暴露出若干深层次的矛盾与短板，严重制约了教学质量的提升。     （一）教学内容滞后于法律实践，案例教学“保鲜度”不足     经济法领域，尤其是市场规制法部分，立法活动频繁，新型案件层出不穷。例如，在“消费者行为法”领域，随着平台经济、直播电商的兴起，大数据“杀熟”、虚假流量、社交电商传销等新型侵权形式不断涌现。而传统教材的更新周期长，课堂选用的案例多为若干年前的经典判例，虽具有代表性，却难以反映当前司法实践中最前沿、最复杂的问题。这使得学生的学习内容与鲜活的现实之间存在一道“时空鸿沟”，难以形成对法律规则动态适用性的深刻理解，导致“学”与“用”的脱节。     （二）教学方式以单向灌输为主，学生主体性与参与度低迷     “教师讲、学生听”的单向知识传递模式，仍是许多《经济法》课堂的主流。在这种模式下，学生被动地接受抽象的法律概念、原则和条文，其独立思考与主动探究的空间被严重压缩。对于“消费者知情权”“格式条款解释规则”等知识点，学生往往停留在记忆层面，却无法在模拟或真实的消费争议中灵活运用。课堂互动往往局限于少数积极学生，大部分学生沦为“沉默的听众”，学习兴趣和内驱力难以被有效激发，批判性法律思维与法律论证能力的培养更是无从谈起。     （三）实践教学环节薄弱，知识向能力的转化渠道不畅     《经济法》的最终教学目标在于培养学生运用法律知识分析和解决实际经济法律问题的能力。然而，传统教学受限于课时和资源，实践环节往往形式单一，或流于形式。模拟法庭、案例分析等虽被广泛采用，但存在组织成本高、覆盖面有限、评价主观性强等问题。学生很难获得高频次、低成本、即时反馈的“实战”训练机会。以“消费者维权”为例，学生或许能背诵维权途径，但如何有效撰写投诉信、组织证据链、进行庭审辩论，却缺乏系统性的演练，致使知识向职业能力的转化效率低下。     （四）评价体系偏重结果，过程性管理与个性化指导缺位     当前课程考核多以期末闭卷考试为主，侧重于对记忆性知识和标准化答案的考查。这种“一考定乾坤”的终结性评价体系，无法全面、客观地反映学生在整个学习过程中的能力成长、思维变化与努力程度。教师难以及时、精准地掌握每位学生的学习难点与知识盲区，无法实施有效的教学干预与个性化辅导，不利于学生形成持续改进的学习闭环，也与新时代教育评价改革所倡导的“强化过程评价”理念相悖。     二、AI 赋能《经济法》课程教学模式的创新对策与应用——以“消费者行为法”为例     针对上述困境，本研究提出以AI 技术为核心驱动力，构建一个“课前－课中－课后－评价”全流程贯通的智能化混合式教学模式。以下以“消费者行为法”模块为例，具体阐述该模式的实施路径。     （一）课前阶段：AI 驱动的个性化预习与知识建构     1. 智能推送与兴趣激发：在讲授“消费者权益保护法”前，教师通过AI 教学平台（如搭载LLM 的智慧教学系统），向学生推送基于其阅读偏好和知识基础精准筛选的预习材料。这些材料不仅包括法律条文，更有AI 实时抓取并初步解构的近期热点事件，如“某知名主播带货虚假宣传案”“社区团购产品质量纠纷”等。AI 会自动生成案例导读，提出关键问题，如“该案例中，经营者侵犯了消费者的哪些权利？”从而激发学生的前置学习兴趣。     2. 概念理解与难点预警：学生阅读材料后，可在平台与AI 助学助手进行问答互动。例如，学生可提问：“什么是欺诈的‘四要件’？”AI 会以通俗易懂的方式解释，并辅以微型例子。同时，AI 会自动分析全班学生的预习数据（如提问焦点、在线测验正确率），生成“学情预警报告”给教师，精准定位普遍存在的认知难点（如对“欺诈”与“一般违约”的混淆），使教师的课堂教学能够“有的放矢”。     （二）课中阶段：情境沉浸与深度思辨的互动课堂     1. 虚拟仿真与角色扮演     利用AI 和VR/AR 技术，构建高度仿真的“智慧消费维权中心”虚拟场景。学生可佩戴VR 设备或通过终端，沉浸式扮演不同角色：消费者、商家客服、市场监管人员、律师、法官等。例如，面对一个“健身房跑路，预付款无法退还”的模拟案件，扮演消费者的学生需要与AI 驱动的“商家”进行谈判；扮演律师的学生需要现场检索相关法条和判例（由AI 数据库提供），撰写法律意见书；扮演法官的学生则需要主持模拟庭审。AI 在此过程中不仅扮演逼真的对话者，还能实时评估各角色的表现，提供策略建议，极大地提升了学习的代入感和实践性。     2.AI 驱动辩论场     针对富有争议性的议题，如“职业打假人是否应受《消法》保护？”或“算法定价是否必然构成价格欺诈？”，教师可启动“AI 驱动辩论场”环节。AI 将学生随机或按观点分为正反方，并为各方提供基于海量判例和法学文献生成的论证要点、核心法条及潜在的风险漏洞提示。在辩论过程中，AI 实时记录每位学生的发言逻辑、论据质量，并动态生成“辩论态势图”，直观展示双方论点交锋的焦点与薄弱环节。教师则作为引导者，基于AI 的分析进行精准点评与升华，引导学生从表象争议深入到法律价值与商业伦理的深层思考。     （三）课后阶段：能力迁移与创造性实践的拓展空间     1. 智能案例分析与报告生成     教师通过平台布置开放性案例分析作业，如“分析某电商平台‘二选一’行为的法律性质与规制路径”。学生可利用AI 研究助手，快速梳理相关学术观点、司法判例和监管动态，形成分析报告初稿。AI 不仅能辅助文献检索，还能对报告的逻辑结构、论证严密性、法律引用规范性进行初步审阅并提出修改建议。这并非鼓励抄袭，而是将学生从低效的信息搜集工作中解放出来，专注于更高层次的批判性思考与创造性整合。     2. 创意普法内容生成与传播     为促进知识的内化与输出，鼓励学生以小组为单位，利用AIGC 工具（如文生视频、AI 绘图），围绕“七日无理由退货”“防范金融消费陷阱”等主题，创作短视频、信息图或剧本杀等普法作品。AI 可以根据小组设定的关键词和风格，生成创意脚本和视觉素材草稿，学生再对其进行精细化加工。此举不仅锻炼了学生的团队协作与创意表达能力，更使其在创作过程中深化了对法律知识的理解，并将学习成果服务于社会，增强了学习的社会价值感和成就感。     （四）全过程：数据驱动的智能评价与教学优化     贯穿上述三个阶段，AI 构建了一个“无感化、伴随式”的智能评价体系。     1. 过程性数据采集：系统自动记录学生在平台的预习时长、互动频次、虚拟仿真中的决策路径、辩论场中的发言贡献度、作业的迭代过程等全方位数据。     2. 能力画像生成：AI 算法对上述多模态数据进行分析，为每位学生生成动态的“能力雷达图”，清晰展示其在法律知识识记、逻辑推理、证据运用、法律文书撰写、口头表达等维度的优势与短板。     3. 精准反馈与干预：基于能力画像，AI 可自动向学生推送个性化的学习资源与强化练习，如向逻辑推理薄弱的学生推荐更多逻辑训练案例。同时，为教师提供详尽的“班级学情大盘”和“个体预警名单”，支持教师开展分层教学和一对一辅导，实现从“群体教育”到“个体赋能”的转变。期末总评成绩将由系统根据过程性数据与终结性考核结果按权重自动生成，更为全面、公正。     三、结语     人工智能技术的兴起，绝非意在取代教师，而是为重塑教育生态提供了最为强大的赋能工具。本研究以“消费者行为法”为范例，所构建的AI 赋能《经济法》教学模式，本质上是一场以技术为表、以教育理念革新为里的深刻变革。它通过创设动态、沉浸、交互的学习环境，将学生置于法律实践场的中心，有效地破解了传统教学在内容、方法、实践与评价上的多重困境，显著提升了教学的有效性、吸引力和与学生未来职业发展的契合度。当然，该模式的全面落地仍面临诸如技术平台搭建成本、教师智能教育素养提升、数据安全与伦理规范等现实挑战。这要求教育管理者与一线教师必须协同努力，积极拥抱变革，不断探索与优化AI 与法学教育深度融合的路径。展望未来，随着AI 技术的持续演进与普及，一个更加智能化、个性化、泛在化的《经济法》教学新范式必将加速到来，为培养堪当民族复兴大任的卓越法治人才奠定坚实的基础。 参考文献 [1] 王竹，郑晓敏. 生成式人工智能驱动法学教育模式变革路径研究[J]. 中国电化教育，2024(3): 88-95. [2] 刘坤，王晓燕. 基于大语言模型的案例教学法在经济法课程中的创新应用[J]. 法学教育研究，2024, 41(02): 34-48. [3] 陈志刚，刘晓霞. 数字化转型背景下课程思政与法学专业教育的融合创新[J]. 学校党建与思想教育，2024(12): 56-59.