的重要性认识不足，存在敷衍了事的态度。他们认为只要结果正确就行，忽视了当事人和社会公众对裁判过程和理由的知情权，从而不愿花费更多精力在释法说理上。
　　制度激励层面。在检察制度方面，缺乏明确、细致的法律文书释法说理规范。虽有一些原则性要求，但对于如何进行事实认定的说理、法律适用的说理以及逻辑推理的标准等缺乏具体规定，导致检察人员在实践中缺乏统一的操作指南。在考核制度上，对法律文书释法说理的质量不够重视。现有的考核更多关注案件办理效率和结果的正确性，对于法律文书的质量，特别是释法说理的充分性和准确性缺乏有效的评价标准和激励措施，使得检察人员缺乏提高释法说理水平的动力。
　　司法环境方面。存在“说理充分可能引发争议”的保守心态。部分检察官担心“言多必失”，尤其是在疑难案件中，充分说理可能暴露逻辑漏洞或法律适用争议，进而引发信访甚至追责风险。存在当事人法律素养差异导致沟通障碍。一些法律知识相对匮乏的当事人，可能连基本的法律术语都难以理解，陈述自己的观点和事实时缺乏条理和逻辑，甚至可能出现误解法律规定的情况。这导致与检察官之间的沟通困难，双方难以在同一层面上进行有效交流和协商，增加了司法程序的复杂性和难度，也可能影响案件的公正处理。
　　四、释法说理的优化路径
　　（一）理论重构：从“方法”到“说理”的范式转型
　　构建“说理中心主义”。将解释理由（如文义、目的）作为支持或反驳解释决定的论据，通过逻辑证成模型增强理性。
　　融合实质法治精神。在规范框架内纳入“天理国法人情”，例如通过案件背景分析、当事人情感诉求阐释实现法理情统一。
　　（二）实践创新：分层说理与标准构建
　　对象分层策略。对司法机关：运用法言法语，聚焦证据“三性”（真实性、关联性、合法性）分析、法律适用争议。
　　对当事人：采用通俗语言，结合行为动机、社会习俗阐明裁判理由。
　　对社会公众：通过典型案例释法，强化价值引领（如农民工欠薪案中的“和解促稳定”）。
　　评价标准体系化。核心原则：合法性（严格依据法律）、公正性（价值平衡）、可操作性（分层指引）。
　　内容要求：论点明确（事实认定与法律结论）、论据充分（法律、证据、案例）、逻辑自洽。
　　语言标准化：语言规范（法律语言）、语法正确、逻辑严密（论证过程应合理、连贯）。
　　制度保障机制。建立能力培养机制。建立专门的释法说理培训课程，定期组织检察人员参加。培训内容涵盖法律知识、沟通技巧、逻辑思维等方面，提升释法说理能力。
　　完善考核与评价机制。将释法说理能力纳入检察官的考核体系，设立专门的考核指标，如起诉书中说理的充分性、准确性、易懂性等。定期对检察官的释法说理工作进行评价，根据评价结果进行奖惩，激励检察人员积极提高释法说理水平。
　　建立内部监督机制：检察机关内部设立专门的监督部门，对检察官的释法说理工作进行监督。监督内容包括释法说理的规范性、及时性、公正性等方面。对于发现的问题，及时督促检察人员进行整改，确保释法说理工作符合制度要求。
　　发挥公众参与机制：鼓励公众参与司法过程，通过听证会、座谈会、网络平台等形式，让公众有机会表达对案件的看法和疑问，检察人员应及时对公众的疑问进行释法说理。
　　（三）技术赋能：构建智能化辅助体系
　　开发法律推理AI模型。摸索建立类案推送、逻辑校验系统等，帮助检察官借鉴以往经验，减少因人为疏忽导致的误判，节省时间和精力，提高办案效率。同时，有助于不同地区、不同检察官之间形成相对统一的法律适用标准，减少因个体差异产生的判断差异，维护司法的公正性和权威性。
　　强化案例数据库建设。筛选范本，筛选说理充分的案例作为指导性范本。应用大数据技术和自然语言处理技术，对案例进行深入分析，提取其中的法律逻辑、事实认定、证据分析等方面的精华内容，形成高质量的案例范本库。这些范本不仅能为检察官提供直接的参考和借鉴，还能作为培训材料，帮助提升检察人员的释法说理能力。同时，定期更新案例范本库，确保其内容与时俱进，反映最新的法律适用和司法实践趋势。共享资源，运用“互联网＋释法”平台，建立统一的法律文书数据库和检索系统。同时，鼓励检察官在平台上交流和讨论，形成互动学习的良好氛围，共同推动法律文书释法说理能力的提升。推广智能问答系统。开发面向公众的智能问答系统，利用自然语言处理技术，实现公众与系统的交互。
　　编辑/李程（lcpupu@126.com）