新时期青少年法治教育系列之六

数字围墙还是数据赋能？专门学校与专门教育

矫治工作的数字化转型路径探索

孙祥  任振兴

专门教育作为具有严重不良行为未成年人教育矫治的关键制度，在犯罪预防和社会治理中承载着独特功能。当前，大数据法律监督模型的广泛应用正在重塑专门教育的实践形态：从“应入未入”的精准筛查到离校学生的行为轨迹追踪，从“矫治画像”的生成到再犯风险的动态评估。这一转型既释放了技术赋能的可能性——打破数据壁垒、实现精准干预、构建无缝衔接的保护网络；也触发了深刻的伦理追问——行为追踪是否构成数字围墙？风险评估会否加剧标签效应？本文基于对数字化实践的考察，系统分析专门教育数字化转型的技术路径与制度逻辑，重点论证大数据模型在离校学生追踪与再犯风险评估中的应用边界，进而探索在“赋能”与“围栏”之间寻求平衡的治理框架。研究认为，数字化转型不应导向对罪错未成年人的全景监控，而应致力于构建“预防——识别——干预——回归”的精准化支持体系，其核心是确立数据采集的“最小必要”原则、风险评估的动态调整机制以及多主体协同的赋能型保护网络。

未成年人犯罪低龄化、网络化趋势的加剧，使专门教育制度重回公共政策的核心视野。新修订的《预防未成年人犯罪法》明确规定，对有严重不良行为的未成年人，应当依法开展专门教育。然而，专门教育长期面临两大实践困境：一是“底数不清、干预滞后”，符合入学条件的未成年人因部门间信息壁垒而游离于矫治体系之外；二是“离校即脱管”，矫治效果的持续性与再犯风险的动态监测缺乏有效抓手。

数字技术的介入正在改变这一格局。2023年以来，我国地方研发的专门学校矫治教育应用系统、罪错未成年人临界预防大数据模型、五维教育监督模型等创新实践相继涌现，标志着专门教育矫治工作迈入数字化转型的深水区。这些探索的核心特征在于：通过整合公安、检察、法院、教育、司法等部门数据，实现对罪错未成年人的行为轨迹追踪、矫治需求识别与再犯风险评估。

然而，技术赋能的同时也带来新的问题：对离校学生的行为轨迹追踪，究竟是为精准帮扶提供依据的“数据赋能”，还是构成变相监控的“数字围墙”？再犯风险评估模型的运用，会否将未成年人锁定在“高风险”标签之中，反而阻碍其正常回归社会？这些问题触及专门教育数字化转型的正当性根基，亟需系统性的理论回应。

我们聚焦“大数据法律监督模型对离校学生进行行为轨迹追踪、再犯风险评估”这一核心议题，在梳理实践探索的基础上，分析技术应用的可行性与伦理边界，进而论证如何通过数字技术构建“学校——家庭——司法”无缝衔接的保护网络，既防止标签化，又实现精准矫治与犯罪预防的科学化。

一、专门教育数字化转型的现实图景

（一）从“被动发现”到“主动筛查”：入学识别机制的数字化重构

传统专门教育的入学识别高度依赖公安机关的移送决定，检察机关、教育部门往往处于被动接收状态。这种“条块分割”的信息格局导致大量符合入学条件的罪错未成年人未能及时纳入矫治体系——他们或因未达刑事责任年龄无法进入司法程序，或因部门间信息流转不畅而“无人问津”。

大数据法律监督模型的介入首先打破了这一困局。某地检察院引入的“协调推进未成年人专门教育、专门矫治教育监督”模型，通过提取公安机关2024年以来“两次以上行政处罚未成年人”数据，与教育系统专门学校在读学生名单进行靶向比对，成功锁定“应入未入”的临界未成年人，其中年龄集中在14至16周岁，最高累计受到14次行政处罚。类似地，某地检察院构建的重复违法犯罪未成年人观护帮教模型，通过整合涉案未成年人基础数据、行政监管数据、社会服务数据与司法协作数据，推动多名重复违法未成年人进入专门学校接受矫治。

这种“数据碰撞——线索发现——精准送读”的工作闭环，实现了专门教育入学识别从“被动等待”向“主动发现”的转型。其技术逻辑在于：将分散在不同部门的碎片化信息进行汇聚与比对，在数据交汇处识别出制度覆盖的“空白地带”。

（二）“矫治画像”与精准干预：在校期间的全流程管理

入学只是起点，精准矫治才是核心。某地全德学校依托“专门学校矫治教育一件事”应用系统，整合公安、检察、法院、司法等部门数据，为每名学生生成涵盖行为轨迹、心理评估、家庭监护等维度的“矫治画像”。这套系统的关键价值在于：它能够自动识别重复矫治需求，触发多部门协同机制，让帮教资源实现精准投放。

以17岁的李某为例，因盗窃被附条件不起诉后，系统通过分析得出其不良行为的根源之一是家庭监护缺失。接到预警后，检察机关联动社工组织对李某父母开展家庭教育指导，同时建立“一人一档”帮教方案，实现从入校评估到离校跟踪的全流程线上管理。在这个过程中，数字技术扮演的并非“监控者”角色，而是“需求识别器”与“资源连接器”。

某地检察院的实践更进一步。该院在启明学校设立工作室，依托“大数据临界预防平台”，围绕法治认知、行为矫正、社会适应、家庭情况等17项风险指标生成学生画像，建立课程审核、矫治方案评估、学生申诉处理等21项履职清单。当系统检测到某学生“攻击性行为指数”异常升高时，会及时预警并调整干预方案。这种动态评估机制使矫治工作从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“千人一面”转向“一人一策”。

（三）离校追踪的萌芽：再犯风险评估的技术尝试

更为敏感也更具争议的探索，发生在学生离校之后。某检察院研发的罪错未成年人临界预防大数据法律监督模型，不仅用于入学筛查，更延伸至对已离校未成年人的动态跟踪。该模型以调查评估为基础，对罪错未成年人划分风险等级，根据性格特点、违法行为性质、监护情况制定个性化帮教方案，并引入司法社工、家庭教育指导师、心理咨询师等专业力量进行分级干预及跟踪回访。自2024年模型运用以来，检察院已将20名罪错未成年人确定为临界预防观护对象，帮助其中4人重回学校、8人顺利实现就业。

从技术角度看，再犯风险评估的核心在于构建预测模型。某检察院的探索提供了一个分析框架：通过分析未成年人涉罪数据、在校生异常行为记录、家庭信息及网络活动轨迹，勾勒高风险群体画像，一旦发现“连续深夜登录不良网站、成绩骤降、家庭关系紧张”等预警信号，立即联合学校心理咨询师、社工组织进行精准干预。这种“信号识别——风险评估——即时干预”的模式，体现了循证思维在未成年人犯罪预防中的应用。

然而，离校追踪也引发了最直接的伦理追问：这些被追踪的未成年人是否知情同意？行为轨迹的采集边界在哪里？“高风险”标签会否伴随他们升学、就业？这些问题尚无统一答案，却构成了数字化转型不可回避的议题。

二、技术赋能的双重效应，精准矫治与标签风险

（一）打破数据壁垒：无缝衔接保护网络的构建逻辑

专门教育长期面临“铁路警察各管一段”的困境：公安机关负责案件办理，检察机关负责审查起诉，教育部门负责学校教育，司法行政部门负责社区矫正——每个环节都有专业分工，却也形成了信息孤岛。未成年人从公安机关移送至专门学校后，其前期违法记录、家庭背景、心理评估等信息往往难以完整传递；离校后进入社会，学校更无法掌握其适应状况与再犯风险。

数字技术的核心贡献在于打通这些壁垒。实践表明，“专门学校矫治教育”系统通过整合公检法司数据，实现了“送生入学——矫治干预——社会回归”的闭环管理。在这个闭环中，信息不再是断裂的，而是伴随未成年人流转的“成长档案”；干预不再是孤立的，而是多主体协同响应的“系统护航”，串联起罪错未成年人矫治全链条。

从“数字围墙”到“数据赋能”的关键区别正在于此：围墙意味着信息的封闭与控制，赋能意味着信息的流动与支持。当数据在不同主体间有序共享，才能形成真正的保护网络。

（二）标签效应的风险：当评估变成烙印

然而，技术赋能的美好愿景背后潜藏着不容忽视的风险。再犯风险评估模型的本质是分类：将未成年人划分为“高风险”“中风险”“低风险”等级，并据此配置不同的干预资源。这种分类逻辑本身无可厚非——精准干预必然要求精准识别。但问题在于，风险等级一旦固化，可能演变为难以摆脱的标签。

社会学中的“标签理论”早已揭示：当个体被社会定义为“越轨者”时，可能内化这一身份认同，进而强化越轨行为。数字时代的风险评估模型放大了这一效应：风险等级被记录在案、在不同部门间流转、可能伴随未成年人升学就业。更值得警惕的是，算法模型往往存在“自我实现的预言”——被标记为高风险者受到更严密监控，监控发现更多“问题行为”，反过来又验证了“高风险”的判断。这种恶性循环使评估工具从“干预依据”异化为“烙印工具”。

检察机关探索的“蓝黄红三色分级”机制提供了一个值得关注的范式：蓝色（观察级）、黄色（干预级）、红色（矫治级）的划分并非一成不变，而是动态调整的。关键在于，这种调整机制需要制度保障：谁有权发起等级变更？依据什么标准？未成年人及其监护人是否有申诉渠道？这些问题答案，决定着风险评估究竟是赋能工具还是禁锢枷锁。

（三）隐私与尊严：行为轨迹追踪的伦理边界

离校学生的行为轨迹追踪触及更基本的权利议题：隐私权与人格尊严。当未成年人离开专门学校、试图回归正常社会时，持续的行为追踪是否构成对其正常生活的过度干预？轨迹数据的采集范围如何划定——是仅限于与再犯风险直接相关的特定场景（如出入网吧、旅馆），还是扩展至日常生活全貌？数据留存期限是多久——离校一年后是否继续追踪？成年后这些数据能否删除？

这些问题尚无明确的法律规定。当前实践多采取“一事一议”的方式，由检察机关或专门学校根据个案情况自行把握。然而，数字化转型的深入推进必然要求确立统一的权利保障框架。江苏响水县检察院的研究指出了问题的核心：未成年人个人信息具有高度敏感性，泄露可能造成不可逆伤害，且“监护人同意制度”在实际运行中存在明显不足——家长的选择未必符合未成年人利益，典型的例证就是“晒娃”现象。在专门教育场景中，情况更为复杂：当行为追踪被视为“帮教措施”的一部分时，所谓的“知情同意”往往流于形式。

三、可行性与边界，技术应用的制度约束

（一）技术可行性：数据基础与模型能力

从技术角度看，对离校学生进行行为轨迹追踪与再犯风险评估已具备基本条件。首先是数据基础的逐步完善。公安系统的重点人员管控平台、教育系统的学籍管理平台、司法行政系统的社区矫正平台均已积累大量数据，关键在于打通壁垒、实现共享。实践表明，通过模型进行数据比对的技术门槛并不高——关键在于数据获取权限的突破。

其次是风险评估模型的发展。当前检察机关推广的大数据法律监督模型，已从初期的“关键词匹配”升级为多维度数据融合分析。检察机关构建的模型整合了四类数据：涉案未成年人基础数据、行政监管数据、社会服务数据、司法协作数据。这种多源数据融合能够较为全面地刻画未成年人风险状况，提高预测准确性。

但技术可行性不等于实践可行性。数据质量参差不齐、部门间数据标准不统一、实时数据共享的安全保障——这些都是推广应用中需要解决的现实问题。

（二）伦理边界：比例原则的适用框架

行为轨迹追踪与再犯风险评估涉及对未成年人基本权利的干预，必须接受比例原则的检验。比例原则要求：干预措施必须具有正当目的，必须与目的达成具有合理关联，必须是对权利干预最小的可选手段，且干预强度与所欲达成的目的之间成比例。

将这一框架应用于离校追踪场景：

正当目的：预防再犯、保护未成年人健康成长，无疑具有正当性。

合理关联：行为轨迹追踪与再犯预防之间确实存在关联——研究表明，深夜出入娱乐场所、与不良朋辈交往等行为与再犯风险正相关。但关联性不等于因果性，追踪得出的“风险信号”需要审慎解释。

最小干预：这是最关键的检验标准。为实现再犯预防目标，是否必须追踪行为轨迹？是否有干预强度更弱的手段？如定期面谈评估、家庭访视等方式同样可以了解未成年人状况，对隐私的干预强度远低于持续性行为轨迹追踪。主张采用轨迹追踪者需要论证：为何较弱干预手段不足以达成目标。

狭义比例：干预强度与目标重要性之间是否成比例？再犯预防固然重要，但未成年人的隐私权、人格尊严同样关乎其健康成长。过度追踪可能适得其反——使未成年人产生被监控的压抑感，削弱其主动融入社会的积极性。

（三）法律边界：现有规范的约束与空白

现行法律对未成年人个人信息保护已有原则性规定。《个人信息保护法》第二十八条规定，不满十四周岁未成年人的个人信息属于敏感个人信息，需在具有特定目的和充分必要性的前提下，取得监护人同意。《未成年人保护法》第四条规定，处理涉及未成年人事项，应当给予未成年人特殊、优先保护，尊重未成年人人格尊严。

然而，这些规定在专门教育场景中的具体适用尚不清晰。行为轨迹追踪是否属于“敏感个人信息”处理？如何理解“充分必要性”？“监护人同意”在强制性矫治措施中是否适用？这些问题均需进一步明确。

更根本的空白在于：离校追踪的启动条件、追踪范围、数据留存期限、未成年人及其监护人的权利救济渠道——这些关键事项均缺乏统一规范。当前各地实践处于“摸着石头过河”的阶段，固然有利于探索创新，但也埋下了权利保障标准不一的隐患。

四、构建赋能型保护网络，数字化转型的路径优化

（一）确立“最小必要”原则：数据采集的范围限定

针对行为轨迹追踪可能过度采集数据的风险，应当确立“最小必要”原则：数据采集限于实现再犯预防目的所必需的最小范围，不得过度采集。

具体而言，可从三个层面加以限定：一是场景限定。追踪范围应限于与再犯风险直接相关的特定场景，如网吧、酒吧、旅馆等法律法规限制未成年人进入的场所，而非未成年人的全部生活轨迹。二是频率限定。追踪不应是持续的实时监控，而应采取定期抽样方式，既掌握基本情况，又为未成年人保留正常生活空间。三是期限限定。明确追踪期限与风险评估等级挂钩，低风险者缩短追踪期，高风险者适当延长，但设置最长不超过两年的上限；期满后数据应及时封存或匿名化处理。

（二）从“静态标签”到“动态评估”：风险分级的迭代机制

避免标签效应的关键在于，风险评估应是动态的、可逆的、可申诉的。当前实践中，“一人一档”“动态评估”等理念已得到普遍认同，但需要进一步制度化。

一是建立定期重评机制。风险评估等级应每隔三个月或半年自动触发重新评估，根据未成年人近期表现动态调整，防止“一次定终身”。二是畅通等级变更通道。未成年人及其监护人可申请变更风险等级，并提供相关证明材料；受理机关应在规定期限内作出决定并说明理由。三是设立申诉救济渠道。对风险评估结论或基于评估作出的处理决定不服的，可向检察机关或上级主管部门申诉，必要时应引入未成年人利益代表参与评议。

（三）“学校—家庭—司法”协同：数据共享的制度化安排

无缝衔接保护网络的构建，需要在数据共享与权利保障之间寻求平衡。一方面，信息必须流动起来才能形成保护合力；另一方面，流动过程必须严防信息泄露与滥用。

建议从三个层面完善制度设计：一是共享范围的区分化。明确不同类型信息可共享的主体范围：基础身份信息可在公检法司教育等部门间共享；心理健康、行为轨迹等敏感信息仅限直接负责帮教的工作人员查阅；家庭监护信息需经监护人同意方可共享。二是共享流程的规范化。建立“申请—审核—授权—留痕”的完整流程，每次信息查询均有迹可查，异常查询触发预警。三是安全技术的强制应用。推广区块链存证、代码标记、动态加密等技术，确保信息流转过程可追溯、不可篡改。

（四）融入赋能理念：从监控转向支持

数字化转型的根本出路，在于价值理念的转变：从“监控风险”转向“支持成长”。这意味着，技术应用的落脚点不应是发现多少“问题行为”、锁定多少“高风险对象”，而是帮助多少未成年人顺利回归社会、实现自我价值。

社会实践提供了一个有益参照：系统不仅追踪行为轨迹，更关注技能实训进展，为孩子们呈现“进步曲线”；家长可通过系统实时查看矫治进展，参与到孩子的成长改变中。当数字技术能够展示成长而非仅仅记录问题，能够连接家庭而非替代家庭，能够开启职业方向而非封闭未来可能——它就从“围墙”转变为了真正的“赋能”。

专门学校的数字化转型，正在深刻重塑罪错未成年人教育矫治的实践形态。大数据法律监督模型使“应入未入”者得到识别，使矫治资源配置更加精准，使离校后的支持与追踪成为可能。然而，技术从来不是中性的工具——它既可能打开赋能之门，也可能筑起数字围墙。

对离校学生的行为轨迹追踪与再犯风险评估，应当在“赋能”而非“围栏”的框架下展开。赋能意味着以支持成长为目的，以最小必要为边界，以动态评估为方法，以多主体协同为保障；围栏则意味着以风险防控为名，行全景监控之实，最终将未成年人锁定在“问题少年”的身份之中。

走出“数字围墙还是数据赋能”的迷思，需要在技术创新与制度约束之间找到平衡点。这个平衡点不在遥远的未来，而在当前每一个具体制度的设计之中：数据采集范围的限定、风险等级的动态调整、共享流程的规范、申诉渠道的畅通——这些看似琐碎的细节，共同决定着数字化转型的最终走向：究竟是让数据成为照亮归途的明灯，还是编织束缚成长的围

墙。

数字编辑：孙    祥

数字审核：光    明

数字谏议：修    予

数字议事：懋    源

数字责编：唐 起 春

数字统建：任 振 兴

数字格鉴：李 建 阳

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