引言

2025年海南启动全岛封关运作，自贸港建设进入新的发展阶段，区域发展对涉外法治人才的需求不断提升。涉外法律事务不仅涉及国内法律体系，还广泛关联国际贸易规则、跨境投资安排以及多边争端解决机制等领域，这对法学人才的能力结构提出了新的要求。除扎实的法学理论基础外，学生还需要具备跨文化沟通能力、国际规则理解能力以及法律英语应用能力。研究表明，法律英语在涉外法律人才培养体系中具有重要支撑作用，是连接法学教育与国际法律实践的重要媒介。然而，在普通本科院校法学专业中，法律英语教学仍面临一些现实困难：学生整体英语基础相对薄弱，法律术语储备不足，在阅读原版法律文本时往往存在较大理解障碍，难以实现从“读得懂”到“用得出”的能力提升。同时，长期以来法律英语课堂多以词汇讲解和句子翻译为主要教学方式，教师围绕教材进行术语解释和语法分析，学生以被动接受为主，课堂互动与实践应用环节相对不足。这种模式虽然有助于学生积累语言知识，但在法律语篇理解、专业表达以及案例分析能力培养方面仍显不足，教学评价方式也较为单一，难以全面反映学生的综合能力。在自贸港建设不断推进、涉外法律服务需求日益增长的背景下，如何优化法律英语课程，使其更好地服务于法学专业能力培养，已成为当前教学改革需要关注的重要问题。有研究指出，涉外法治人才培养对法律英语能力提出了更高要求，而传统课程体系在专业语境应用方面仍存在明显不足。近年来，生成式人工智能技术在文本生成、语篇分析与语言重构等方面发展迅速，为专门用途英语（English for Specific Purposes, ESP）课程改革提供了新的可能。在高等教育领域，人工智能正逐渐从信息检索工具转变为教学辅助工具，能够在一定程度上为学习者提供语言提示、结构引导和即时反馈。法律英语作为典型的ESP课程，具有术语密集、句式复杂和逻辑严谨等特点，如果将人工智能引入课程设计，通过构建教学智能体和结构化提示词体系，或可在一定程度上降低学生理解难度，强化法律语篇结构和逻辑表达训练，并支持项目式学习活动的开展。同时，人工智能还可以辅助生成案例材料、合同条款及评价工具，从而为课程实施提供更多资源支持。不过，目前相关研究多集中于人工智能在一般语言学习中的应用，针对法律英语课程整体结构优化与课程生成机制构建的系统研究仍相对有限。基于上述背景，本文将研究重点放在人工智能在法律英语课程中的教学支持功能上，尝试构建服务于课程教学的智能体模型，通过结构化设计，使其在法律术语解析、学习任务组织和学习反馈等方面发挥支架作用，为英语基础相对薄弱的法学本科生提供分层学习支持，并提出“AI支架型法律英语教学智能体”模型，对其功能结构与运行机制进行分析，以期为ESP课程教学改革提供一种可参考的技术路径。

一、理论基础与研究框架

（一）ESP教学理论与课程设计原则

1. 专门用途英语的目标导向特征

专门用途英语（English for Specific Purposes, ESP）以特定职业或学科需求为导向，其核心特征在于教学内容与专业实践场景的高度关联性。与通用英语不同，ESP课程强调语言形式服务于特定领域的交际目的，突出语篇类型、术语体系以及话语规范的专业属性。法律英语作为典型的ESP分支，其语言呈现出术语密集、句式复杂、逻辑严谨、表达高度规范化等特点，体现出明显的专业语篇特征。

在课程设计层面，ESP教学强调“目标导向”原则，即以学习者未来可能面对的实际任务为出发点，反向设计教学内容与教学活动。因此，法律英语课程不应局限于词汇讲解与文本翻译，而应围绕合同起草、案例分析、法律陈述等真实语境构建学习任务，使语言学习与专业能力培养紧密结合。

此外，ESP课程具有鲜明的需求导向特征。在普通本科院校法学专业中，学生英语基础相对薄弱，若直接采用原版法律文本进行高强度输入，容易造成理解障碍与学习焦虑。因此，课程设计应兼顾专业真实性与学习可达性，在保持法律语篇结构完整性的同时，提供必要的语言支架与分层支持。

2.语言能力与专业能力融合路径

法律英语教学的关键问题在于如何实现语言能力与专业能力的融合。语言能力主要体现为词汇理解、句法分析与语篇表达能力，而专业能力则体现为法律逻辑思维、规则适用能力与案例分析能力。若两者割裂，容易形成“懂英语但不懂法律”或“懂法律却无法表达”的结构性问题。

融合路径的实现，首先依赖于语篇层面的结构训练。法律文本通常遵循相对稳定的逻辑框架，如IRAC（Issue-Rule-Application-Conclusion）分析模式。通过引导学生识别并运用此类结构，可以在语言学习过程中同步训练法律推理能力。其次，课程应通过项目化任务，将语言表达嵌入专业情境之中，使学生在完成具体法律任务的过程中实现语言与专业能力的协同提升。

因此，在法律英语课程设计中，构建能够同时支持语言解析与专业逻辑训练的教学机制，是实现ESP目标的重要前提。

（二）支架式教学理论与分层支持机制

1. 支架理论的核心内涵

支架式教学理论强调在学习过程中为学生提供适度支持，使其在原有能力基础上完成更高水平的认知任务。支架并非替代学习者完成任务，而是在关键节点提供提示、结构或示范，待学习者能力提升后逐步撤除支持。

在语言教学情境中，支架通常表现为词汇解释、句式重构、语篇框架提示以及示范文本等形式。对于法律英语而言，由于文本复杂度较高，若缺乏有效支架，学生容易停留在表层理解阶段，难以进入深层逻辑分析。因此，教学中应有意识地构建结构性支架，引导学生逐步掌握法律语篇的组织方式与表达规范。

2. 分层认知支持在语言教学中的应用

分层支持是支架理论在实践中的具体体现。针对不同基础水平的学习者，应提供差异化支持路径。例如，在法律文本阅读环节，可通过术语解释与长难句拆解帮助学生完成基础理解；在案例分析阶段，则可提供逻辑结构提示与问题框架；在写作阶段，则可提供条款模板与表达替换建议。

这种分层支持机制既保证了学习任务的挑战性，又降低了认知负担，有助于提升学生的参与度与自信心。对于英语基础相对薄弱的法学本科生而言，分层支架尤为关键。如何在课程中构建系统化、可持续的支架机制，是法律英语教学改革的重要方向。

（三）人机协同学习理论

1. 人机协同学习的基本模式

人机协同学习强调人工智能工具与学习者在认知活动中的协作关系。不同于传统的信息检索工具，生成式人工智能能够参与文本生成、结构分析与内容重构，从而在学习过程中发挥更深层次的认知支持功能。

在人机协同模式下，教师、学生与人工智能形成三方互动结构。教师负责目标设定与任务设计，学生作为主动学习主体，人工智能则在语言解析与结构提示等方面提供辅助支持。该模式强调人工智能的“辅助性”与“工具性”，而非替代性。

2. 人工智能在认知支持中的功能定位

在法律英语教学中，人工智能可承担三类认知支持功能。第一，语言解析支持，包括术语解释、句法拆解与语篇结构标注；第二，任务支持，包括案例情境生成与条款示范；第三，评价支持，包括形成性反馈与表达优化建议。

需要强调的是，人工智能的功能定位应建立在教学目标之上，而非简单替代教师讲解。其价值在于构建动态支架，使学生能够在自主探索过程中获得即时反馈与结构引导。通过合理设计智能体功能模块，可以将人工智能嵌入课程各环节，形成持续性的认知支持系统。

（四）研究框架构建

1. “AI支架型法律英语教学智能体模型”总体结构

基于ESP教学理论、支架式教学理论与人机协同学习理论，本文构建“AI支架型法律英语教学智能体模型”。该模型以支架功能为核心，将智能体设计为三大功能模块：语言解析支架模块、项目支持模块与评价反馈模块。语言解析模块侧重降低理解难度与强化语篇结构识别；项目支持模块围绕真实法律情境提供任务引导；评价反馈模块则提供结构化的形成性反馈与改进建议。三者共同构成动态支持系统，服务于法律英语课程的全过程。

2.研究框架图示说明

本研究框架呈现为“三层嵌入式结构”：底层为理论基础，包括ESP理论、支架理论与人机协同理论；中层为智能体功能模块设计；上层为法律英语教学实践场景。理论为模型构建提供原则依据，智能体模块将理论转化为具体功能结构，最终嵌入课堂教学活动之中。通过这一结构设计，实现从理论支撑到技术实现再到教学应用的系统衔接。

二、法律英语教学智能体的设计模型构建

在人工智能技术不断融入教育教学的背景下，教学智能体逐渐成为支持课程创新的重要工具。本研究依托三亚学院自主研发的“芯位平台”，在平台环境中构建法律英语教学智能体。芯位平台提供了智能体创建、提示词配置以及交互式应用等功能，使教师能够根据课程需求自定义智能体行为规则，从而实现教学辅助功能的结构化设计。基于该技术环境，本文围绕法律英语课程的学习特点，构建“AI支架型法律英语教学智能体模型”，并从目标定位、功能结构、提示词设计及运行机制四个方面进行系统阐述。

（一）智能体设计的目标定位

法律英语作为典型的专门用途英语课程，既具有专业性强、语篇复杂度高的特点，又面临普通本科院校学生英语基础相对薄弱的现实问题。因此，在设计教学智能体时，需要以学习者需求为中心，明确其在教学过程中的功能定位。总体而言，本研究将法律英语教学智能体的目标定位为“认知支架型辅助工具”，重点体现在以下三个方面。

1. 降低语言理解门槛

法律文本通常包含大量专业术语与复杂句式，对英语基础一般的学生而言理解难度较高。智能体首先承担语言解析支架的功能，通过术语解释、句法分析以及语篇重构等方式，帮助学生理解法律文本的基本结构。在课堂学习过程中，学生可借助智能体对关键词汇和长难句进行即时查询，从而降低阅读理解难度，提高学习效率。

2. 强化法律逻辑表达能力

法律英语不仅是语言学习过程，更涉及法律逻辑思维训练。智能体通过提供案例分析框架、条款结构示例以及逻辑提示等方式，引导学生关注法律语篇中的论证结构。例如，在案例分析任务中，智能体可提示学生使用IRAC结构进行分析，从而帮助学生逐步建立规范化的法律表达模式。

3. 支持项目式学习活动

在课程改革中，项目式学习被用作促进语言输出的重要教学策略。智能体可以辅助生成案例情境、项目任务以及活动流程，为课堂项目学习提供结构化支持。通过这一方式，学生不仅能够理解法律文本，还能在模拟法律情境中运用语言完成具体任务，从而实现语言能力与专业能力的协同提升。

（二）智能体功能结构模型

在目标定位基础上，本文将法律英语教学智能体设计为由三个核心模块构成的功能结构体系，即语言解析支架模块、项目生成支持模块与评价反馈模块。三个模块相互协同，共同构成支持法律英语学习的认知支架系统。

1.语言解析支架模块

语言解析模块主要用于解决学生在阅读法律文本时面临的理解困难，通过多层次语言支持帮助学生逐步掌握法律语篇结构。

（1）术语解释功能

法律英语中包含大量专业术语，如contractual liability、arbitration clause等。智能体能够对这些术语进行简明解释，并提供必要的示例句，以帮助学生理解术语在法律语境中的具体含义。

（2）长难句拆解功能

法律文本常使用复杂从句结构与长句表达。智能体可对长难句进行结构拆解，标示句子主干，并提供简化表达版本，从而帮助学生理解句法逻辑。

（3）语篇结构重构功能

除词汇与句法层面外，智能体还能够对法律文本进行结构标注，如识别条款结构、案例论证逻辑等。这一功能有助于学生理解法律语篇的整体组织方式。

2. 项目生成支持模块

项目生成模块旨在为课堂项目式学习提供内容支持与结构引导。

（1）案例情境生成

智能体能够根据课程主题生成简化的法律案例情境，如国际贸易合同纠纷案例，为课堂讨论提供真实语境。

（2）阶段任务拆解

在项目学习过程中，智能体可根据教学目标将项目任务拆解为多个阶段性活动，例如案例理解、条款分析与法律陈述等，使学习过程更加清晰。

（3）子活动流程设计

智能体还可以进一步生成具体课堂活动流程，如讨论问题、写作任务或角色扮演情境，从而为教师组织课堂活动提供参考。

3.评价反馈模块

评价模块主要用于支持学习过程中的形成性评价，通过自动生成评价工具与反馈建议，提高评价效率。

（1）自评工具生成

智能体可根据项目任务生成学生自评表，帮助学生从术语使用、结构完整性以及语言准确性等维度进行自我评估。

（2）Rubric构建

通过结构化提示词，智能体可以生成评分量表，为课堂展示或写作任务提供明确评价标准。

（3）形成性反馈输出

在学生提交作业或文本后，智能体可根据预设评价标准提供语言改进建议，为学生进一步修改提供参考。

（三）智能提示词体系设计逻辑

智能体功能的实现依赖于合理的提示词设计。为了保证输出结果符合教学需求，本研究在芯位平台上构建结构化提示词体系，并遵循以下三项原则。

1. 分层提示原则

针对不同学习阶段设置不同类型提示。例如，在阅读阶段侧重术语解释与句法分析，在写作阶段则侧重结构提示与表达优化，从而实现分层支持。

2.结构化输出原则

提示词设计要求智能体输出具有明确结构，如列表式信息或步骤化分析，以便学生快速理解与应用。

3. 教学情境适配原则

提示词需与课堂任务情境保持一致。例如，在案例分析任务中设置与法律逻辑相关的问题框架，使智能体输出更具教学针对性。

（四）智能体运行机制分析

在实际教学环境中，法律英语教学智能体并非独立运行，而是在教师与学生共同参与的互动环境中发挥作用。其运行机制主要体现在以下三个方面。

1. 教师主导下的提示词调控机制

教师在课程设计过程中负责设定提示词模板，并根据教学目标对智能体输出进行必要调整，从而保证内容质量与教学适配性。

2. 学生交互模式设计

学生在学习过程中可通过芯位平台与智能体进行互动，如查询术语解释、分析案例结构或获取写作建议。这种交互方式能够增强学习的自主性。

3. 人机协同运行路径

在课堂教学中，教师、学生与智能体形成协同关系：教师负责任务设计与学习引导，学生作为学习主体进行探索，智能体则提供即时认知支持。通过这一协同机制，智能体成为连接教学设计与学习实践的重要工具。

三、模型特性与可迁移性分析

在前文构建法律英语教学智能体设计模型的基础上，有必要进一步分析该模型在教学实践中的潜在价值及其推广应用可能性。总体而言，“AI支架型法律英语教学模型”通过整合语言解析支持、项目学习支持与评价反馈机制，体现出较为突出的教学支持特性，同时在其他专门用途英语课程及相关语言教学情境中亦具有一定的迁移潜力。

（一）AI支架型教学模型的教学支持价值

首先，该模型有助于降低法律英语专业文本的理解门槛。法律文本通常具有术语密集、句法复杂、逻辑严密等特点，传统课堂教学往往需要耗费大量时间进行逐句讲解。通过智能体中的语言解析支架模块，可以实现术语解释、长难句结构拆解以及语篇逻辑重构等功能，使学生能够在课前或课中自主获取必要的语言支持，从而将课堂时间更多用于案例分析与法律表达训练。这种方式有助于提升学生对专业文本的整体理解效率。

其次，该模型能够为项目式学习提供过程性支持。在法律英语课程中，模拟案件分析、合同审阅或法律咨询等项目活动能够有效促进学生综合运用语言与专业知识。然而，学生在项目学习过程中常常面临任务结构不清、学习路径模糊等问题。通过智能体中的项目生成支持模块，教师可以借助案例情境生成、阶段任务拆解与子活动流程设计等功能，为学生提供较为清晰的任务框架，从而帮助其逐步完成复杂学习任务。

再次，该模型能够优化课程中的形成性评价机制。传统语言课堂评价往往以期末测试为主，而项目学习环境更需要持续性的反馈与指导。通过评价反馈模块，智能体可以协助教师生成自评工具与评价量规，并根据学生提交的任务成果提供结构化反馈。这种方式不仅能够减轻教师评价负担，也能够帮助学生更清晰地理解学习目标与改进方向，从而形成更加连续的学习支持过程。

（二）模型在人机协同学习中的创新意义

从教学技术应用的角度来看，本研究所构建的模型体现了人机协同学习环境中的若干新特征。

首先，该模型实现了人工智能在教学中的角色转变，即从单纯的信息工具转向认知支架工具。在传统教学情境中，技术工具主要承担资料查询或信息展示功能，而在本研究模型中，智能体被设计为支持学习过程的认知支架，能够在语言理解、任务组织和学习反思等方面提供多层次支持。

其次，该模型强调持续性学习支持而非一次性生成。生成式人工智能在教学中的应用常常表现为一次性内容生成，而本研究通过构建语言解析、项目支持与评价反馈三个模块，使智能体能够贯穿学习活动的不同阶段，形成相对连续的支持链条，从而更好地服务于项目式学习环境。

再次，该模型在一定程度上实现了教学设计的结构化表达。通过建立系统化的提示词设计原则，教师可以将自身的教学经验转化为可复用的提示模板，使智能体生成的教学内容更加符合课程目标与教学情境，从而提高人工智能在教学应用中的可控性与稳定性。

（三）模型的可迁移性分析

除了法律英语课程情境之外，该模型在其他专门用途英语课程中亦具有一定的推广潜力。诸如商务英语、医学英语等ESP课程同样面临专业术语复杂、文本结构严谨以及学习任务情境化程度较高等特点，因此语言解析支架与项目支持模块在这些课程中也具有较高的适用性。

此外，该模型中的评价反馈机制亦可应用于一般语言课程或跨学科项目学习环境。例如在学术英语或跨文化交际课程中，教师同样可以利用智能体生成评价量规与形成性反馈，以提升学生在学习过程中的自我反思能力。

随着人工智能技术在教育领域的不断发展，基于教学智能体构建的学习支持系统有望在更多课程情境中得到应用。因此，本研究提出的“AI支架型法律英语教学模型”不仅能够为法律英语课程提供新的教学思路，也为生成式人工智能在外语教学中的应用提供了一种可供参考的设计路径。

四、结论

本文基于专门用途英语教学理论、支架式教学理论及人机协同学习理论，围绕法律英语课程需求构建了“AI支架型法律英语教学智能体模型”。该模型以语言解析支架、项目生成支持和评价反馈机制为核心，通过系统化提示词设计与人机协同运行，为法律英语课程中的文本理解、项目学习及学习评价提供多层次支持。研究显示，结合人工智能技术与支架式教学理念，可在一定程度上缓解法律英语教学中的语言理解困难、任务复杂性高及反馈不足等问题，同时提升教师组织项目式学习的效率和学生的连续学习体验。依托学校自主研发的芯位平台，教师可在平台中创建并嵌入智能体，实现课程教学的技术支撑，为未来在真实课堂环境中的应用与验证奠定基础。

需要指出的是，本研究主要聚焦于教学设计与模型构建，尚未通过大规模课堂实践进行实证验证。未来可在实际教学环境中开展教学实验，通过学习成果分析与学生反馈系统评估模型效果，并在实践中不断优化智能体功能与提示词体系。总体而言，本研究探索了生成式人工智能在法律英语教学中的应用路径，为ESP课程教学提供了一种可操作的支架式智能体模型及实践框架。

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