一、培训概况

为全面落实学校“AI+X”课程教学专项改革要求，深化人工智能与法学教育的深度融合，提升教师数字化教学能力与课程教学质量，法学院于2026年1月5日-7日组织全体教师开展“AI赋能——融教于行”培训第一阶段系列活动。本阶段培训以“理论奠基、理念更新、实操入门”为核心目标，通过学校动员大会、专题讲座、分组研讨等多种形式，系统性搭建教师AI教育应用认知框架，为后续培训与教学实践融合筑牢基础。全体教职工全程参与，培训覆盖率达应参人数的100%。

二、培训具体实施情况

（一）学校动员大会—锚定改革方向，凝聚思想共识

1月5日上午8:30，法学院全体教师在图书馆一楼报告厅参加学校“AI赋能·融教于行”专题培训动员大会。大会由常务副校长吴华主持，学校创办人、理事长陈肖纯博士作动员报告，深刻阐述了人工智能引发的教育范式转变，强调“新质生产力”背景下教育需从“教知识”向“创造共生智能”升级的核心逻辑，并明确了第二阶段“AI+X”改革“学生使用AI、对标世界一流机构、成果可落地真实世界、树立可复制标杆”四大原则。

副校长赵予新详细介绍了学校为期两周的培训总体安排，明确第一阶段以动员与专题报告为核心，深入解读《教师生成式人工智能应用指引（第一版）》。随后，清华大学教育技术学博士文双开展专题讲座，系统拆解生成式人工智能在教学变革、研究创新等六大场景的30个应用示例及18个行为规范指引，结合雨课堂互动、AI课件制作等实操案例，传授提示词设计、教学智能体制作等实用技巧。此次大会让全体教师精准把握了学校教育数字化转型的战略部署，为后续专项学习锚定了方向。

（二）专题讲座—分层拆解内容，夯实理论与实操基础

1.AI教学全流程应用解析（1月5日下午）

安书伟老师在T14-417教室主讲“人工智能在教学设计和课堂教学中的助力及应用”专题讲座。讲座立足高校教学痛点，直指传统教学中资源分配不均、个性化教学困难、反馈效率低下等问题，强调掌握AI教学工具已成为教师的“必修课”。结合多学科案例，安老师详细拆解了AI在课前（资源检索、教案生成、精准定标）、课中（智能互动、节奏调整）、课后（作业批改、学情分析、个性化辅导）全流程的应用场景，并分享了教学竞赛中融入AI元素的备赛技巧，为教师将AI与日常教学、赛事备赛相结合提供了直接参考。

2.AI全景课堂范式重构（1月6日上午）

法学院在行政楼模拟法庭举办“AI全景创新课堂-从工具到范式的实践探索”专题讲座，特邀华东政法大学董秀华教授主讲，学校副校长赵予新、经济与管理学院及法学院全体教师300余人参会。董教授直指当前AI教育应用“工具化浅层化”痛点，提出AI赋能教育的终极目标是实现“工具应用”到“范式重构”的跨越，系统解读了“物理空间、文化空间、数字空间”三元交融的全景课堂生态。

从课前学情画像绘制、课中“师—机—生”三元互动，到课后个性化资源推送，董教授结合学科案例展示了全流程闭环教学模式，并强调教师需向“学习环境设计者”“核心素养培育者”转型，同时警惕技术依赖风险，坚守“育人”本质。副校长赵予新在总结中呼吁全体教师将AI贯穿教学全程，实现从“教师会用”到“学生善用”的战略升级。

3.智慧课程建设实践探索（1月7日上午）

超星集团经验丰富的讲师卢艺蕾和朱静静，在T14 - 417教室，开展了一场主题为“AI赋能智慧课程建设与教学模式创新的实践探索”的精彩讲座。此次讲座面向法学院全体教职工，旨在深入探讨AI技术在教育领域的前沿应用与发展趋势。

讲座以AI技术的发展历程为切入点，系统且全面地梳理了AI技术从最初仅仅作为一种辅助教学的工具，逐步经历多个发展阶段，不断升级迭代，最终成为能够全方位赋能教学全流程核心动力的演进路径。在整个讲解过程中，讲师们重点解析了学习通平台中极具创新性的AI知识库、任务引擎、智能知识图谱、AI工作台等的协同构建机制。

具体而言，AI知识库就如同一个智能化的教育资源宝库，它具备强大的功能，能够对海量的教学资源按照不同的学科、知识点、难度等级等多种维度进行智能归类。在需要查找特定教学资源时，它可以通过先进的算法实现精准匹配，快速定位到所需资源。而且，它还能依据每个学生的学习习惯、兴趣爱好、学习进度等个性化特征，进行教学资源的个性化分发，让每个学生都能获取到最适合自己的学习资料。

任务引擎则像是一个教学任务的智能调度中心，它可实现学习任务的差异设计。根据学生的不同水平和学习能力，为他们量身定制分层的学习任务。同时，它还能根据学生的实时学习状态和进度，进行动态分配，确保每个学生都能在恰当的时间接收到合适的学习任务。并且，一旦学生完成学习任务，它能够立即进行即时反馈和评估，让学生和教师都能第一时间了解学习效果。这种方式彻底突破了传统教学中“同一内容、同一进度、同一要求”的僵化固化模式，真正做到了因材施教。

讲座现场，讲师们还结合智能答疑系统、自适应学习路径生成等一系列实际案例，生动形象且清晰明了地展现了教学模式正从以教师为中心的传统结构，逐步转向师生协同参与、人工智能全程赋能的现代化教育新范式。通过这些案例的详细剖析，让听众们深刻地认识到了AI技术为教育带来的巨大变革和无限可能。

4.知识图谱构建实操分享（1月7日下午）

法学院教师发展分中心主任师丽娟在T14-417教室开展“知识图谱建设实操流程分享”讲座。师老师打破“知识图谱=知识点罗列”的认知误区，强调其核心是“梳理知识脉络、搭建结构化体系”，并按“知识点拆解—层级划分—关联定义—节点设置—优化更新”的流程，结合法学课程特色拆解实操步骤。讲座突出“以学习者为中心”的构建原则，分享了利用学习通内置工具快速导入知识点、通过数据反馈调整图谱结构等实用技巧，为教师打造贴合学生认知规律的智能教学辅助体系提供了系统指导。

（三）分组研讨—交流碰撞思想，总结学习成效

1月7日下午讲座结束后，全体教师按课程组开展分组研讨。各小组围绕“AI与法学课程的融合切入点”“知识图谱在专业课程中的应用设计”“AI教学工具实操难点”等议题展开深入交流，分享了第一阶段的学习心得与实践构想。研讨后，各小组代表依次汇报，梳理了AI在刑法、民法等核心课程中的应用场景初步方案，形成了“理论学习—观点碰撞—实践规划”的闭环，为后续教学设计优化积累了集体智慧。

三、培训成效

1.理念认知全面升级。全体教师从最初"AI是辅助工具"的浅层认知，逐步深化为对"AI重构教学范式、育人逻辑"的深度理解，他们更加清晰地认识到人工智能对教育生态的深远影响。在这个过程中，教师们明确了自身在智能时代需要完成从"知识传授者"到"学习引导者、环境设计者"的重要角色转型，这种认知转变显著增强了他们主动参与教育数字化改革的积极性和使命感。

2.实操技能初步掌握。在此过程中，通过大量的案例实操与模拟教学场景演练，不仅深化了对各项AI技能在教学环节中具体应用路径的理解，例如如何利用生成式AI工具根据不同学科特点和学生认知水平快速生成具有针对性的课件内容，如何基于学情分析结果精准识别学生的知识薄弱点并制定个性化的辅导方案，还进一步提升了将整合后的优质教学资源与知识图谱有效融入课堂教学设计的能力。同时，在熟悉学习通等平台AI功能的实践中，能够熟练运用其智能推荐、学习行为追踪等模块，辅助优化教学互动与过程性评价。对《教师生成式人工智能应用指引》行为规范的明确，则确保了在未来运用AI技术赋能教学时，能够坚守教育伦理底线，合理、合规、负责任地使用AI工具，保障教学过程的科学性与严肃性，使技能基础的应用方向更加清晰和规范。

3.融合思路逐步清晰。这些构想不仅涵盖了课程内容的重构，例如在民法课程中引入AI合同审查的模拟实训模块，让学生通过实际操作AI工具分析合同条款的合规性与风险点，还涉及教学方法的创新，比如在刑法案例研讨中，利用AI生成多样化的虚拟案情场景，引导学生从不同角度运用法律知识进行论证和辨析。同时，构想中也强调了对学生AI素养的培养，计划在法学方法论课程中增设AI技术原理与法律伦理专题，帮助学生理解AI决策的逻辑边界及其在司法实践中可能面临的法律挑战，确保教学优化既紧跟技术发展趋势，又坚守法学教育的核心价值。

4.学习氛围日益浓厚。培训过程中，参训教师们展现出极高的学习热情与专注度，在每个互动环节都踊跃发言，围绕教学实践中的重点难点问题展开热烈讨论。无论是案例分析时的思维碰撞，还是实操演练中的互助协作，都充分体现了教师们对提升专业能力的迫切需求和积极态度。这种浓厚的学习氛围不仅激发了个体的潜能，更促进了教师间的经验共享与知识互补，为后续将所学内容有效应用于课堂教学、推动教学质量提升奠定了坚实基础。

四、存在问题

1.学科融合深度不足。部分教师对AI与法学专业课程（如法律实务、案例分析）的具体融合场景思考不够深入，尚未形成成熟的教学设计思路。

2.实操熟练度有待提升。部分教师对AI工具的实操仍停留在“了解”层面，尤其是知识图谱构建、教学智能体开发等复杂操作，需进一步强化练习。

3.个体差异较为明显。教师间数字化素养存在差异，部分中老年教师对AI技术的接受度和学习进度略缓，需针对性帮扶。

五、下一步计划

1.强化实操训练。针对知识图谱构建、AI教学设计等核心技能，组织专项实操工作坊，提供“手把手”指导，解决教师实操难点。

2.聚焦学科特色。组织“AI+法学”案例分享会，邀请骨干教师分享融合设计思路，推动AI技术与法律实务、案例教学等专业场景深度结合。

3.建立帮扶机制。组建“数字化教学帮扶小组”，由年轻教师结对帮扶中老年教师，针对性解决学习进度差异问题。

4.推进成果转化。引导全体教师结合第一阶段学习成果，启动融入AI技术的教学设计方案初稿撰写，为第二阶段的优化与考核做好准备。

法学院

2026年1月8日