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标题：基于LS-SVM的非法律专业大学生法律素养研究
摘要：近年来，随着中国法制建设的不断深化，法律素养的重要性逐渐被人们所认识。然而，由于非法律专业大学生在法律知识和法律意识方面的欠缺，其法律素养存在较大的提升空间。为此，本文以非法律专业大学生为研究对象，采用基于LS-SVM的方法，通过对法律知识的智能学习和训练，探讨提高非法律专业大学生法律素养的有效途径和策略。
关键词：法律素养、非法律专业大学生、LS-SVM、智能学习、训练
一、引言
法律是社会管理和人际交往的重要工具，而法律素养则是每个公民应具备的基本素质之一。然而，在现实生活中，非法律专业大学生通常对法律知识缺乏关注和了解，其法律素养不足。提高非法律专业大学生的法律素养，不仅是每个大学生必须面对的问题，也是培养社会主义建设者和接班人的重要任务。
二、非法律专业大学生法律素养的重要性
法律素养不仅关系到个人的权益和社会治理的健康发展，也影响着社会公正与公平的维护。对于非法律专业大学生而言，提高法律素养的重要性体现在以下几个方面：
1. 规避法律风险：非法律专业大学生在日常生活中难免会面临到一些法律问题，如租房合同纠纷、消费维权等。具备一定的法律素养，能够正确理解法律法规，并积极主动地维护自身的合法权益。
2. 帮助自我保护：学习法律知识可以帮助非法律专业大学生了解自身权益和义务，树立正确的法律意识，视情况采取相应的法律措施保护自己。
3. 培养社会责任感：法律素养的提高不仅关乎个人利益，也涉及到整个社会的利益。非法律专业大学生通过学习法律知识，能够更好地履行自身的社会责任，遵纪守法，促进社会的和谐稳定。
三、基于LS-SVM的非法律专业大学生法律素养提升方法
1. 数据收集与特征提取：对于非法律专业大学生而言，法律知识的学习和理解是一个重要的环节。通过收集非法律专业大学生在法律方面的问题及困惑，进行数据整理与分析，提取出影响法律素养的关键特征。
2. 构建LS-SVM模型：基于收集到的数据和特征，建立非法律专业大学生法律素养的预测模型。利用LS-SVM算法对数据进行智能学习和训练，建立一个适应于非法律专业大学生的法律素养提升模型。
3. 模型评估与优化：通过对建立的模型进行评估，分析模型的准确性和稳定性。根据评估结果，对模型进行优化，提高预测的准确度和可靠性。
四、策略与途径
1. 课程设置优化：大学本科阶段增加法律相关选修课程的设置，提高非法律专业大学生法律素养的基础知识储备。
2. 实践案例讲解：通过实践案例的讲解，将法律理论运用于实际生活中，使非法律专业大学生了解法律在社会中的实际应用。
3. 普及法律知识：利用校园宣传和传媒平台，加强对法律知识的普及，提高非法律专业大学生的法律意识和法律素养。
五、结论
非法律专业大学生法律素养的提升是当代大学生教育中亟待解决的问题。本文以LS-SVM算法为基础，通过对法律知识的智能学习和训练，探讨了提高非法律专业大学生法律素养的有效途径和策略。这些策略和途径旨在加强大学生对法律的了解和应用，提高大学生的法律素养水平，更好地适应社会的法律环境。因此，积极实施这些策略和途径，对于培养非法律专业大学生的法律素养具有重要的意义。
参考文献：
[1] ,Papers,1988,(5):37-39.
[2] ,中国教育学会讨论与资讯,2010,(11):19-22.