中国特色检察学理论体系的构建，必须植根于中国国情和司法实践，融合传统法律文化与现代治理理念，形成全面且实用的自主知识体系。这要求理论不能仅仅停留在对既有概念的修补和解释，更要注重从检察实践中发掘新的增长点和方法论。当前，检察机关对业务数据的应用实践已在影响着检察学理论和方法论更新。全国检察业务应用系统上线后，检察业务数据量呈现爆发式增长，统计周期缩短、填录人员范围扩大、数据可以溯源，这些都为广泛而深入地应用数据提供了条件。近年来，最高人民检察院的相关政策文件、持续推进的数字检察战略体现了数据驱动检察工作的鲜明指向，发布的相关检察理论研究课题亦体现了对前瞻性理论研究的鼓励和支持。数据的深入应用不仅改变个案办理和检察业务管理的方式方法，也正在从根本上重塑和再定义检察学的核心概念，显现技术进步背景下检察工作持续高质量发展的历史趋势。

　　检察业务数据为中国特色检察学学科建设提供现实支撑

　　理论建构的实证基础。第一，检察业务数据为检察学有关理论的验证提供客观依据。检察学理论建构的核心是解释检察权运行规律与法律监督效能，而业务数据通过实证方法验证理论假设。如通过定期开展检察业务态势分析研判，可以发现一定时期内检察工作的发展运行态势，反映检察管理的实际成效；通过分析案件质量评查数据，发现检察办案中的普遍性、倾向性问题，进而验证检察权运行理论的合理性。第二，检察业务数据揭示着检察权运行规律。如通过流程监控有关数据，可揭示检察监督机制的运行规律。第三，检察业务数据动态完善检察学理论范畴。检察权在实践中的具体体现与边界探索，检察官职责范围、履职情况等，均需对源自实践的客观数据进行整合分析，以进一步厘清概念内涵，支撑理论科学界定。第四，检察业务数据通过数字技术赋能理论创新。如基于大量检察业务数据之上形成社会治理检察建议大数据模型，利用关联规则算法分析趋势、发现问题后，以制发社会治理检察建议的形式填补社会治理漏洞，进而创新社会治理检察理论。

　　课程创新的情境载体。一方面，检察学教材中离不开检察业务数据相关内容。检察学相关教材的编写，不仅要包含总论形式的基础理论，也应覆盖“四大检察”细分领域，对应现实的检察工作内容；对某一细分领域开展的研究与教学，应立足于相关检察实践，并最终回归检察工作。以刑事检察为例，其教学内容可能涉及：案件审查报告、起诉书等法律文书；不捕率、不诉率等与检察业务运行情况有关的重要率值；指导性案例、典型案例及其他具有研究讨论价值的疑难、特殊、新兴领域案件等。此外，一些业务工作内容，不能简单划归于“四大检察”中的某个类别，却在检察实践中发挥着重要作用，也应在学科教材当中有所体现。另一方面，一些实务型课程的设置需建立在业务数据应用基础上。当前，常见的检察学学科课程形式之一为以“检察实务专家进校园”为代表的实务类讲座。可创新设置实操课程，如案例研讨类课程，对接检察机关、审判机关等丰富的案例资源库，从实际案例中选取具有研究意义的案件；通过法律监督模拟教学，如流程监控实操发现案件办理过程中的程序性与实质性问题，以反向审视的形式，增进学生对有关知识的理解。

　　人才培养的数据支撑。第一，检察官职业能力标准化。通过挖掘分析数据，在大量业务数据如案件信息、履职数据、监控数据的基础上，可构建检察官履职模型，动态分析检察官应具备的各项能力及其标准。对基于客观数据产生的分析结论，列举形成检察官职业能力标准清单，并基于此制定针对性培养计划。第二，能力训练实战化。检察业务数据亦可作为检察职业能力培养与提升的训练工具。如何从复杂多样的数值与比率之中，发现业务运行的隐性问题，如何通过选择性地查找某些数据，发现法律监督线索、预测发展趋势等，并非案件管理部门或者统计员的“专属技能”，而应当是每一个检察工作者都具备的数据分析与决策能力。对政策的理解能力、以法律监督促进社会治理的能力等能力的获得离不开大量的数据、案件堆叠之上的实践训练。第三，人才培养复合化。检察学是一门实践学科、交叉学科，“四大检察”职能与刑法学、诉讼法学、行政法学等多个学科存在着交叉，因此要加强跨学科研究和人才培养。检察工作高质量发展离不开跨学科、多技能的复合型人才，这意味着检察学学科建设需要大量的不同类型的数据资源，如多学科领域数据资源、信息资源，以及检察系统外如侦查机关、审判机关的司法大数据库、案例库、文书库等，为人才培养提供源源不断的实践支持与数据支撑。

　　检察业务数据驱动中国特色检察学学科建设的实践路径

　　构建“数据、理论、实践”融合互促机制。推动“数据、理论、实践”融合互促，即实现“输入—转化—输出”的系统闭环：输入端是指检察业务数据在合法合规的情境下可共享给高校，转化是指高校进行理论研究或建模，输出端则为理论规则反哺实践，构成自强化循环。例如，检察业务应用系统的某类文书数据输入高校教研中心，经研究转化为“类案监督规则模型”，再输出至智能辅助办案系统优化实践，形成“数据驱动理论迭代，理论指导实践升级”的共生体系。这里需要注意几个关键点：一是数据采集与处理上，依托检察业务应用系统进行数据采集时，需做好数据的筛选、清洗、脱敏等处理。二是理论建构与验证上，需探索通过数据处理、建模等技术，检验检察权运行理论。三是实践应用与反馈层面应有实务人员参与配合，保障研究成果反哺检察实践。在实践应用与反馈环节，还可探索建立两项制度，推动“研用”有效衔接。第一项是成果转化清单制度，即强调“问题导向”，对数据推导形成的理论成果明确标注实践应用路径，推动资源优先向实践指导性强、意义更大的方面进行理论成果倾斜。第二项是决策试点制度。对于选择适用的理论成果，进行小范围、精准化施策，选择合适试点院开展实践探索与成果反馈。

　　推动检校协同育人机制建设。可从以下几个方面着手：

　　一是共建数据研究平台。充分发挥检察机关实践经验丰富、业务数据资源“富矿”的优势，立足高校等研究机构长于理论研究与实证分析的实际，联合高校共同设立“检察数据研究中心”或“数据模型孵化实验室”，攻关类案规则提炼推送、提升监督质效等核心问题。科学组建研究小组，如可设立数据处理组、算法开发组、应用测试组等，数据处理组应有案件管理部门业务骨干人才参加，负责获取需求数据、审核数据是否可以共享等有关工作，将处理好的原始数据提交算法开发组；算法开发组基于获取数据建构模型、调试修正，将完成的应用模型移交应用测试组；应用测试组则负责模型的推广应用及获得反馈等有关工作。

　　二是推进检察业务数据有关内容进教材、进课堂。在理论层面，可在检察学学科教材编撰过程中，适当加入检察业务数据有关教学内容，基础内容如全国检察业务应用系统架构及功能、检察业务数据内涵及范围、数字检察有关理论等；细分内容如大数据模型开发应用、检察业务态势分析研判会商等，还可适时增加数字检察伦理等高阶课程。在实操层面，应适时开发数据有关课程，将检察业务数据融入教学内容，提升学生数据分析能力，如提供脱敏电子卷宗，让学生进行案件质量评查，熟悉案件办理过程及易出现问题的环节，强化质量意识的训练；基于提供的脱敏数据搭建大数据法律监督模型，提升学生数字检察履职能力水平等。

　　三是适当增设新兴子学科。检察学学科框架的设计要积极回应新时代检察改革需求，要观照“领域检察学”的现象，将已经形成的领域性重点业务条线作为新兴子学科来培养。诸如数字检察、涉外检察等业务，相对传统检察业务来讲亟须理论与实践的重要补充，回应检察改革需要；其与其他学科的研究也存在一定交叉关系，有必要进行适当的学术整合，推进检察学积极融入法学学科设置的大趋势，培育具有跨学科能力的复合型人才。