校园法律数据服务的实现方法与流程

本发明涉及法律咨询技术领域，特别涉及校园法律数据服务的实现方法。

背景技术：

现有的社会中的骗局越来越多，骗子的手段也越来越高明，特别是未走出校园的学生，非常容易受骗，而这些在校的学生在自己权利受到侵害的时候，往往找不到合适的途径寻求法律的保护。

为了解决上述问题，申请人申请了公开号为cn109726278a的中国专利，具体为一种向高校学生推送法律风险防控信息的方法，包括以下步骤：数据库，存储数据信息，数据信息包括法律条文；咨询信息获取步骤，获取高校学生的学生身份信息以及咨询内容信息；统计步骤，统计出当月的咨询类型信息中各类型问题被咨询的次数；判断步骤，判断当月的咨询类型信息中各类型问题被咨询的次数是否超标；推送步骤，根据各类型问题被咨询的次数是否超标把法律条文通过联系方式推送给对应高校的所有学生。

上述方案实现了对高校所有学生的推送，起到了一定的宣传效果，但是在实际运行中申请人新发现了一些问题；在目前信息大爆炸的环境下，学生的手机每天会收到各种各样的推送信息，包括短信、即时通讯软件的信息和手机上其他app的推送等，法律条文的推送很容易淹没在各种推送之中，被学生忽略，达不到预期的效果。而高校作为学生教育的主力，不应该从校园法律服务中剥离，而应该让高校更多的参与进来，通过高校与专业法律机构合作，共同为学生提供服务。

为此，需要一种能使高校参与到学生法律服务中方法。

技术实现要素：

本发明提供了校园法律数据服务的实现方法，能够使高校参与到学生法律服务中。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

校园法律数据服务的实现方法，包括如下步骤：

s1、咨询信息获取步骤：通过信息获取模块获取高校学生的学生身份信息以及线上咨询信息，并把学生身份信息以及线上咨询信息存储至数据库；学生身份信息包括学生姓名、学校、院系、专业和辅导员姓名；线上咨询信息包括线上咨询问题以及线上咨询问题对应的咨询类型；

s2、数据统计步骤：统计模块从数据库中调取同一所高校当月所有的线上咨询信息，统计同一专业学生线上咨询信息中各线上咨询问题的咨询次数；还统计同一院系中咨询同一线上咨询问题的学生人数；

s3、发送步骤：处理模块获取当月同一专业学生的各线上咨询问题的咨询次数，并将该咨询次数与同一专业的咨询次数的第一阈值进行比较，判断是否大于第一阈值，如果大于第一阈值，基于大于第一阈值的线上咨询问题的咨询类型从数据库中获取对应的法律条文；将大于第一阈值的线上咨询信息以及法律条文发送至对应专业所有辅导员的教师端；处理模块通过同一院系中咨询同一线上咨询问题的学生人数，以及学生所属的辅导员确定管理学生人数最多的辅导员；将同一院系中咨询该线上咨询问题的所有学生档案发送至该辅导员对应的教师端；

s4、阈值调整步骤：教师端采集线下咨询问题并发送至统计模块，统计模块将线下咨询问题与当月咨询次数小于第一阈值的线上咨询问题进行匹配，并将匹配成功的线上咨询问题的咨询次数发送至处理模块，处理模块基于匹配成功的线上咨询问题的咨询次数调整对应专业咨询次数的第一阈值。

基础方案原理及有益效果如下：

本方案中，通过统计当月的各线上咨询问题的咨询次数，并将咨询次数大于第一阈值的线上咨询问题和对应的法律条文发送至对应专业的教师端；使对应专业的辅导员通过教师端能够查看到这些线上咨询问题和对应的法律条文。辅导员也就能对本专业学生重点关注的法律问题有所了解，而且，通过查看这些法律条文，辅导员本身也能熟悉如何解答这些法律问题，能在线下为学生提供帮助。也便于辅导员根据学生重点关注的法律问题组织分班学习等，让没有遇到这些法律问题的学生也能提前知晓，做到防范于未然。本方案中，有效的让高校的辅导员参与到学生的法律服务中，能在整体上提高法律服务的效果，与高校普遍采用的大规模的宣讲活动相比，针对性更强。

由于大学中辅导员和学生的联系最为紧密，有的学生出现了法律相关的问题也会找辅导员寻求帮助。辅导员统计线下咨询问题后，通过教师端发送至统计模块，能对线下的咨询情况进行有效的统计。而且有的法律问题如果学生在线上咨询的次数相对少，容易被处理模块筛选掉，而不发给教师端，使辅导员不能获得对应的法律条文的推送，不利于辅导员进行法律服务。本方案中，通过统计模块将线下咨询问题与当月咨询次数小于第一阈值的线上咨询问题进行匹配，并将匹配成功的线上咨询问题的咨询次数发送至处理模块，使处理模块能基于匹配成功的线上咨询问题的咨询次数调整对应专业咨询次数的第一阈值。使得处理模块筛选的针对性更强。通过不断的调整，能让处理模块的筛选更贴合实际。

通过将同一院系中咨询相同线上咨询问题的所有学生档案发送给同一辅导员，有利于让同一个辅导员召集所有学生进行集中处理，能有效提高辅导员的工作效率，节约时间。

进一步，所述s1中，咨询类型包括网络贷款、劳动维权、个人创业和知识产权。

咨询的类型多，能更好的覆盖学生面临的法律问题。

进一步，还包括s5、专家介入步骤：统计模块还调取数据库中当月所有的线上咨询信息，并统计出当月的各线上咨询问题的咨询次数；处理模块获取当月所有线上咨询问题的咨询次数，并将该咨询次数与第三阈值进行比较，判断是否大于第三阈值，如果大于第三阈值，处理模块将大于第三阈值的线上咨询信息发送至专家端，其中第三阈值大于第一阈值；

专家端还采集专家建议信息并发送至处理模块，专家建议信息包括对大于第三阈值的线上咨询问题的解答内容；处理模块将大于第一阈值的线上咨询信息以及法律条文发送至对应专业的教师端时；处理模块还基于大于第一阈值的线上咨询信息匹配对应的专家建议信息；并将匹配成功的专家建议信息发送至教师端。

线上咨询问题的咨询次数大于第三阈值证明该问题十分普遍，通过将这类线上咨询信息发送至专家端，能让专家及时了解当前学生普遍遭遇的法律问题并给出专家建议信息，也便于辅导员参考专家建议信息为学生解答法律问题，提高咨询的效果。

进一步，所述s1中，数据库中还存储有法律专家信息；法律专家信息包括专家姓名、擅长法律类型和所绑定的专家端。

便于后续为不同的咨询类型的线上咨询问题匹配合适的专家。

进一步，所述s5中，处理模块基于大于第三阈值的线上咨询信息中的咨询类型和法律专家信息中的擅长法律类型匹配对应的专家，将大于第三阈值的线上咨询信息发送至对应专家所绑定的专家端。

让专家解答擅长法律类型的线上咨询问题，解答的效果好。

进一步，还包括s6、培训组织步骤：教师端向处理模块发送培训请求信息；处理模块将培训请求信息存储至数据库中；统计模块从数据库中调取培训请求信息，并统计培训请求信息的总数；处理模块获取培训请求信息的总数，当总数大于预存的培训请求阈值时，处理模块向专家端发送培训邀请信息。

通过组织培训，能有效提高辅导员的法律素养，从而提高辅导员法律咨询的效果。

进一步，还包括s7、评价步骤：学生端获取线下咨询评价信息并将线下咨询评价信息发送至数据库存储；管理端从数据库中获取线下咨询评价信息。

便于学生反馈线下咨询情况的满意度情况，也便于管理人员通过线下咨询评价信息了解辅导员的法律服务能力。

进一步，还包括s8、推荐步骤：统计模块统计每一教师端的线下咨询问题的累计咨询次数；处理模块对累计咨询次数大于第四阈值的教师端进行标记；处理模块获取标记的教师端对应的辅导员姓名，并向该辅导员的学生所属的学生端发送辅导员推荐信息。

可以使一些遇到法律问题的学生主动向有经验的辅导员进行咨询。

进一步，所述s8中，第四阈值为20-40次。

通过第四阈值能有效筛选出法律服务经验丰富的辅导员。

进一步，所述s5中，第三阈值为31-50次。

通过第三阈值能有效筛选出学生普遍遇到的法律问题。

附图说明

图1为校园法律数据服务的实现方法实施例一的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

如图1所示，本实施例的校园法律数据服务的实现方法，包括如下步骤：

s1、咨询信息获取步骤：通过信息获取模块获取高校学生的学生身份信息以及线上咨询信息，并把学生身份信息以及线上咨询信息存储至数据库；学生身份信息包括学生姓名、学校、院系、专业和辅导员姓名；线上咨询信息包括线上咨询问题以及线上咨询问题对应的咨询类型；咨询类型包括网络贷款、劳动维权、个人创业和知识产权等。数据库中还存储有法律专家信息；法律专家信息包括专家姓名、擅长法律类型和所绑定的专家端。由于不同的高校院系的划分不同，例如有的高校先分为多个学院，每个学院再分多个系，每个系下再分多个专业，有的高校学院下直接分为多个专业，还有的高校没有学院，直接分多个系，每个系再分多个专业，本实施例中的院系指只比专业大一级的类别。

s2、数据统计步骤：统计模块从数据库中调取同一所高校当月所有的线上咨询信息，统计同一专业学生线上咨询信息中各线上咨询问题的咨询次数；统计模块还统计同一院系中咨询同一线上咨询问题的学生人数。

s3、发送步骤：处理模块获取当月同一专业学生的各线上咨询问题的咨询次数，并将该咨询次数与同一专业的咨询次数的第一阈值进行比较，判断是否大于第一阈值，如果大于第一阈值，基于大于第一阈值的线上咨询问题的咨询类型从数据库中获取对应的法律条文；将大于第一阈值的线上咨询信息以及法律条文发送至对应专业所有辅导员的教师端；处理模块通过同一院系中咨询同一线上咨询问题的学生人数，以及学生所属的辅导员确定管理学生人数最多的辅导员；将同一院系中咨询该线上咨询问题的所有学生档案发送至该辅导员对应的教师端。

s4、阈值调整步骤：教师端采集线下咨询问题并发送至统计模块，统计模块将线下咨询问题与当月咨询次数小于第一阈值的线上咨询问题进行匹配，并将匹配成功的线上咨询问题的咨询次数发送至处理模块，处理模块基于匹配成功的线上咨询问题的咨询次数调整对应专业咨询次数的第一阈值。本实施例中，匹配指判断线下咨询问题与线上咨询问题是否相同，相同即为匹配成功。具体的，处理模块预存有高校每一专业咨询次数的第二阈值。处理模块判断匹配成功的线上咨询问题的咨询次数是否大于第二阈值，如果大于第二阈值，处理模块降低第一阈值的大小；如果小于或等于第二阈值，处理模块维持第一阈值不变；其中，第二阈值小于第一阈值。第一阈值初始时为10-30次；本实施例中为15次，在其他实施例中，也可以根据每一专业的学生人数按比例进行设置。第二阈值为2-9，本实施中为5。

s5、专家介入步骤：统计模块还调取数据库中当月所有的线上咨询信息，并统计出当月的各线上咨询问题的咨询次数；处理模块获取当月所有线上咨询问题的咨询次数，并将该咨询次数与第三阈值进行比较，判断是否大于第三阈值，如果大于第三阈值，处理模块基于大于第三阈值的线上咨询信息中的咨询类型和法律专家信息中的擅长法律类型匹配对应的专家，将大于第三阈值的线上咨询信息发送至对应专家所绑定的专家端。其中第三阈值大于第一阈值。第三阈值为31-50次。本实施例中为35次。

专家端还采集专家建议信息并发送至处理模块，专家建议信息包括对大于第三阈值的线上咨询问题的解答内容；处理模块将大于第一阈值的线上咨询信息以及法律条文发送至对应专业的教师端时；处理模块还基于大于第一阈值的线上咨询信息匹配对应的专家建议信息；并将匹配成功的专家建议信息发送至教师端。

s6、培训组织步骤：教师端向处理模块发送培训请求信息；处理模块将培训请求信息存储至数据库中；统计模块从数据库中调取培训请求信息，并统计培训请求信息的总数；处理模块获取培训请求信息的总数，当总数大于预存的培训请求阈值时，处理模块向专家端发送培训邀请信息。

s7、评价步骤：学生端获取学生的线下咨询评价信息并将线下咨询评价信息发送至数据库存储；管理端从数据库中获取线下咨询评价信息。

s8、推荐步骤：统计模块统计每一教师端的线下咨询问题的累计咨询次数；处理模块对累计咨询次数大于第四阈值的教师端进行标记；处理模块获取标记的教师端对应的辅导员姓名，并向该辅导员的学生所属的学生端发送辅导员推荐信息。第四阈值为20-40次。

基于校园法律数据服务的实现方法，本实施例还提供一种校园法律数据服务的实现系统，包括服务端、教师端、专家端、学生端和管理端。本实施例中，服务端采用云服务器，具体的采用阿里云服务器。

高校的每一专业的每一辅导员配备一教师端。教师端为手机或pc，本实施例中，教师端采用pc，辅导员通过账号密码登陆的形式实现与教师端的绑定。教师端用于上传辅导员身份信息；辅导员身份信息包括辅导员姓名和辅导员所属专业。教师端与服务端通过网络连接。

服务端包括信息获取模块、数据库、统计模块和处理模块。

数据库用于存储数据信息，数据信息包括法律条文。数据库中还存储有法律专家信息；法律专家信息包括专家姓名、擅长法律类型和所绑定的专家端。

信息获取模块用于获取高校学生的学生身份信息以及线上咨询信息，并把学生身份信息以及线上咨询信息存储至数据库中。本实施例中，学生身份信息包括学生姓名、学校、院系、专业和辅导员姓名等。线上咨询信息包括线上咨询问题以及线上咨询问题对应的咨询类型。咨询类型包括网络贷款、劳动维权、个人创业和知识产权等。

统计模块用于调取数据库中同一所高校当月所有的线上咨询信息，并统计同一专业学生线上咨询信息中各线上咨询问题的咨询次数；以及统计同一院系中咨询同一线上咨询问题的学生人数。统计模块还用于统计每一教师端的线下咨询问题的累计咨询次数。

处理模块预存有高校每一专业咨询次数的第一阈值，处理模块用于获取当月同一专业学生的各线上咨询问题的咨询次数，并将该咨询次数与同一专业咨询次数的第一阈值进行比较，判断是否大于第一阈值，如果大于第一阈值，处理模块基于大于第一阈值的线上咨询问题的咨询类型从数据库中获取对应的法律条文；处理模块还用于将大于第一阈值的线上咨询信息以及法律条文发送至对应专业所有辅导员的教师端。处理模块还用于通过同一院系中咨询同一线上咨询问题的学生人数，以及学生所属的辅导员确定管理学生人数最多的辅导员并将同一院系中咨询该线上咨询问题的所有学生档案发送至该辅导员对应的教师端。

教师端还用于采集线下咨询问题并发送至统计模块，统计模块还用于将线下咨询问题与当月咨询次数小于第一阈值的线上咨询问题进行匹配，并将匹配成功的线上咨询问题的咨询次数发送至处理模块。

处理模块中还预存有高校每一专业咨询次数的第二阈值。处理模块还用于判断匹配成功的线上咨询问题的咨询次数是否大于第二阈值，如果大于第二阈值，处理模块降低第一阈值的大小；如果小于或等于第二阈值，处理模块维持第一阈值不变；其中，第二阈值小于第一阈值。第一阈值初始时为10-30次；本实施例中为15次，在其他实施例中，也可以根据每一专业的学生人数按比例进行设置。第二阈值为2-9，本实施中为5。

统计模块还用于调取数据库中当月所有的线上咨询信息，并统计出当月的各线上咨询问题的咨询次数；处理模块预存有咨询次数的第三阈值，处理模块用于获取当月所有线上咨询问题的咨询次数，并将该咨询次数与第三阈值进行比较，判断是否大于第三阈值，如果大于第三阈值，处理模块基于大于第三阈值的线上咨询信息中的咨询类型和法律专家信息中的擅长法律类型匹配对应的专家，将大于第三阈值的线上咨询信息发送至对应专家所绑定的专家端。其中第三阈值大于第一阈值。第三阈值为31-50次，本实施例中为35次。

专家端还用于采集专家建议信息并发送至处理模块，专家建议信息包括解答内容以及解答内容所属的线上咨询问题。本实施例中，专家端采用pc，专家通过账号密码登陆的形式实现与专家端的绑定。

处理模块将大于第一阈值的线上咨询信息以及法律条文发送至对应专业的教师端时；处理模块还基于大于第一阈值的线上咨询信息匹配对应的专家建议信息；并将匹配成功的专家建议信息发送至教师端。教师端还用于向处理模块发送培训请求信息。本实施例中，培训请求信息包括需要培训的法律类型和请求人。处理模块还用于将培训请求信息存储至数据库中；统计模块还用于从数据库中调取培训请求信息，并统计培训请求信息的总数。处理模块还用于获取培训请求信息的总数，当总数大于预存的培训请求阈值时，处理模块向专家端发送培训邀请信息。

学生端用于获取线下咨询评价信息并将线下咨询评价信息发送至数据库存储。本实施例中线下咨询评价信息包括咨询满意度评分和评价人。管理端用于从数据库中获取线下咨询评价信息。本实施例中，学生端为手机，管理端为pc。

处理模块还用于对累计咨询次数大于第四阈值的教师端进行标记。第四阈值为20-40次，本实施例中为30次。处理模块还用于获取标记的教师端对应的辅导员姓名，并向该辅导员的学生所属的学生端发送辅导员推荐信息。本实施例中，辅导员推荐信息为介绍辅导员在法律咨询方面经验丰富的推广文字。可以使一些遇到法律问题的学生主动向有经验的辅导员进行咨询。

实施例二

本实施例与实施例一的区别在于，校园法律数据服务的实现系统中，学生端还用于学生输入线上咨询信息。

学生端还用于在学生输入线上咨询信息时，判断学生是否出现激动情绪；当判断学生出现激动情绪时，学生端用于播放安抚信息。本实施例中，通过输入的错误率是否高于错误预警值和抖动的频率是否超过抖动预警值判断是否出现情绪激动。

学生端还用于在播放安抚信息后发送重新输入提示。学生端还用于记录学生的删除操作，判断每一个句子(句子的划分可以是逗号或者句号，本实施例中采用句号划分句子)之间的删除间隔，将删除间隔不超过0.5秒的句子作为同一条提示信息存储至提示信息库中。学生端还用于在学生重新输入时，基于输入的词语从提示信息库中匹配提示信息，将匹配成功的提升信息进行显示。

本实施例的校园法律数据服务的实现方法，包括：s0、输入步骤：学生端在学生输入线上咨询信息时，判断学生是否出现激动情绪；当判断学生出现激动情绪时，学生端用于播放安抚信息。本实施例中，通过输入的错误率是否高于错误预警值和抖动的频率是否超过抖动预警值判断是否出现情绪激动。

学生端在播放安抚信息后发送重新输入提示；学生端记录学生的删除操作，判断每一个句子(句子的划分可以是逗号或者句号，本实施例中采用句号划分句子)之间的删除间隔，将删除间隔不超过0.5秒的句子作为同一条提示信息存储至提示信息库中。学生端在学生重新输入时，基于输入的词语从提示信息库中匹配提示信息，将匹配成功的提升信息进行显示。

由于学生在情绪激动时，容易出现逻辑混乱，词不达意的情况，容易导致输入的线上咨询信息不准确。在检测到学生情绪激动时，播放安抚信息，能对学生进行有效安抚，使学生冷静下来。当学生冷静下来后，再看自己之前的输入，有很大概率会觉得不合理，然后会删除后重新输入。本实施例中，通过将删除间隔不超过0.5秒的句子作为同一条提示信息存储至提示信息库中，能将同一部分的内容进行集中的存储。当学生重新输入时，基于输入的词语从提示信息库中匹配提示信息，将匹配成功的提升信息进行显示，就能将同一部分的内容展示给学生，学生可以选择是否需要复制，提高学生的输入效率，减少重新输入花费的时间。

例如学生a在情绪激动时输入了10句话，经过情绪安抚后觉得输入的这10句话不对，然后进行删除，先删掉最后2句(也就是9-10句)，1s后再删掉2-8句，1s之后再删掉第1句。最后2句被作为一个整体存储至提示信息库中，2-8句和第1句也分别作为一个整体存储至提示信息库中。然后学生a觉得最后2句要先说，开始重新打字，这时学生端基于输入的词语从提示信息库中匹配提示信息，将匹配成功的最后2句进行显示，学生可以直接进行复制粘贴。

以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。