图解论文 | 王华树：人工智能时代翻译教育技术研究：问题与对策

本文转自翻译技术教育与研究，编辑：冯春霈

人工智能时代翻译教育技术研究：问题与对策

王华树 （北京外国语大学，北京 100089）

摘要：人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术推动现代教育技术蓬勃发展，外语教育技术在理论范式和实践应用层面都取得了较大的发展，教育技术在翻译教育领域的情况如何？本文深入分析当前翻译教育技术存在的主要问题，并提出针对性的改善建议和对策，旨在提升翻译教育信息化水平，促进翻译教育健康发展。

关键词：人工智能（AI）；大数据；翻译教育技术；教学模式；翻译教学；生态整合

        人工智能、虚拟现实、体感交互、全息科技、“互联网+”、5G等创新技术爆发式增长，给人类社会带来了深刻的变革。大规模的教育技术创新已成燎原之势，多元化的教育技术产品层出不穷，外语教育感知化、互联化和智能化的特征愈加凸显，技术赋能教育进入前所未有的活跃期。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》强调必须高度重视信息技术对教育发展的革命性影响①；《新一代人工智能发展规划》指出，要通过人工智能促进教育发展，推动教学改革，构建新型的教育体系②；《教育信息化2.0行动计划》明确将教育信息化作为教育系统性变革的主要驱动③。从上述宏观政策可以发现，教育信息化的战略地位不断提升，逐渐促进了教学模式、学习模式和教育管理的转型升级，同时从国家政策层面明确了信息技术与教育深度融合的必然趋势。面对新时代和新技术，翻译教育信息化转型是大势所趋。

01 翻译教育技术的主要问题

        在智能化的浪潮中，中国外语教育技术欣欣向荣，大学英语教师成为外语教育的主力军。2020年突如其来的疫情改变了传统翻译教育的方式，让在线教育迅速成为热点话题，也让翻译教育者重新审视教育技术的价值。当前翻译教育技术中存在什么问题？该如何应对？翻译教育界对此应有充分的认识。结合“AECT1994”④对教育技术的定义以及中国教育部发布的相关术语定义，本文的翻译教育技术是指对翻译教与学的过程及相关资源进行设计、开发、使用、管理和评价的理论与实践，涵盖翻译教育活动中所采用的一切技术手段和方法，主要目的在于优化教育教学。

        为澄清相关的问题，笔者邀请10位来自BTI和MTI专业的具有5年及以上翻译教学经验的教师访谈，探究教育技术与翻译教学结合的现状。为弥补访谈的局限，笔者利用近期开展的全国翻译技术教学调查问卷⑤中的相关数据进行对比分析。结合由中国译协等单位主办的2020全国高等院校翻译专业师资培训专题特色活动——“后疫情背景下的翻译教学管理专题论坛”中17位教学专家的座谈和讨论，发现翻译教育技术面临诸多的问题，探讨如下。

（一）教学模式相对落后

        AI为翻译教学提供无限的可能性，正在突破传统翻译教学模式的限制。AI时代的翻译教学呈现教师虚拟化、学习泛在化、教程立体化、环境智能化、情景全息化等特征，在此背景下，线上线下混合教学成为必然。混合式教学可有效拓展传统教学的时空，重构传统课堂教学，提升教学效率。在线教学平台是当前混合式教学的基本支撑，然而调查显示利用课程平台实施教学的教师相对较少，仅占26.81%。

        以笔译实践类课程为例，神经网络机器翻译发展迅速，机器翻译译后编辑（MTPE）成为主流模式（王华树、李智：2019：70）。翻译模式的变化客观上要求革新教学内容和手段，诸如译马网、YiCAT、试译宝等云翻译平台代表了当前翻译教育技术的最新水平，可以实现角色模拟、师生互动、学习跟踪、人机互评、同伴互评、学习统计等智能化功能。但是访谈结果发现只有一位老师尝试使用此类平台，且最终因需投入大量额外时间不得不中途放弃。以口译实践类课程为例，在大型口译活动中，集人员管理、资源管理、知识管理等一体化的综合性协作平台才能满足日益增强的口译协同管理的需求（王华树、杨承淑，2019：77）。口译技术形态的变化必然要求口译训练设备的支持，除常规的设备外，还需要口译术语管理系统、远程视频口译系统、口译项目管理系统等，以培养译员适应未来复杂场景的能力，但是只有1位访谈的教师听说过此类技术。

        AI赋能教学管理是教育技术发展的重要趋势，如辅助教学、辅助排课、教学管理、教师提醒、代理事务等方面作用越来越大，基于教育大数据的形成性评价可很大程度上提高教学评价效率和质量，但是智能教育技术未能在翻译教育中充分应用。根据访谈嘉宾的反馈，目前只有个别翻译院校采用这样的智能化系统，依旧停留在传统的管理模式和评价模式。深层问题是管理层面不够重视，教育理念滞后，教育技术和翻译教学之间的鸿沟难以逾越，整体上导致教学模式落后。

（二）教师技术能力薄弱

        教师既是教学活动的组织者，也是教育技术的使用者，是影响教育技术和翻译教学结合的关键要素，培养掌握教育技术的教师群体是保障翻译教育可持续发展的重要举措。翻译教育技术是融合翻译学、翻译教学、教育学、教育技术和信息技术学等多学科交叉发展的成果，具有鲜明的跨学科属性，具体技术实施通常是人机互动和人机耦合的形式，对教师的要求越来越高。翻译教师技术能力普遍薄弱成为制约翻译教育现代化的主要阻力。

        调查显示，翻译院校87%的教师来自翻译和语言学背景，具有交叉学科背景的仅占1.74%。文科背景的教师学科知识相对单一，计算机技术基础比较薄弱，数字教育资源开发与服务能力不强，信息化教学创新能力不足。调研发现，多数教师对教育技术对翻译教学的重要性意识不足，认为教育技术和翻译教学关系不大，教师的根本能力还在于教学能力，理所当然地认为教育技术辅助教学是教育技术中心的事情；教师学习教育技术的意愿普遍不强，很多认为智能教学设备（如智能黑板、虚拟仿真、远程口译等）操作比较复杂，甚至望而却步，对于教学技术平台通常是低参与度和高放弃率。此外，八成以上的访谈教师和多数论坛嘉宾反馈，学院对教师的考核并未涵盖教育技术能力，即使学习了教育技术仍旧是“白费功夫”，加上教学和科研压力本来就大，教师无额外时间学习新技术，导致翻译院校教师翻译技术应用能力整体薄弱。

（三）教育技术资源匮乏

        翻译教育技术资源主要是指翻译教育中的技术知识、设备、工具、环境和服务等综合资源（如教学网络、教育云平台、智能终端等），是翻译教育信息化的基础保障和重要支撑。在智能化时代，基于智能设备的全时监测与管理成为提升教学效率的新方式，基于虚拟现实（VR）的沉浸式学习和智能机器反馈训练成为翻译学习的新模式，基于慕课（MOOC）和私播课（SPOC）的混合式教学成为翻译教学的新常态，基于大数据的科学分析与评价的教育管理平台成为智慧教育的必然选择。

        然而，当前翻译教育技术资源相当匮乏。以在线教学平台为例，研究发现，主流的教学平台功能往往不够完善，多模态教学资源对服务器压力过大，学习考评自动化程度较弱，现有系统功能不足以支持正常上课，而且高校本身的技术研发能力不足，定制化开发和运维的成本高昂，教学资源建设捉襟见肘。翻译教学技术配套资源无法满足现有教学需求，例如，翻译教学实践中需要的智能翻译系统、术语管理系统、翻译管理系统、语音识别系统以及智能评测和反馈系统等严重缺乏。调查显示，对技术实验室经费投入超过100万的高校仅占7.6%，这些费用通常只能采购上述某一种类型的软件，反映出翻译院校普遍对技术环境配套资源投入严重不足。针对翻译教学特点开发的教育大数据平台和智能终端较少，教学过程、学习过程、行为数据以及技术汇聚共享机制缺失，整体上导致教育技术资源严重匮乏，制约翻译教育的长足发展。

（四）教育技术理实脱节

        新一代信息技术正在迅速地渗透到教育技术领域，为数字人文构建了全新的教育环境，推动着教育技术生态系统向高阶迈进。外语教育技术顺势而上，蓬勃发展，进而推动外语教学理念和范式的迭代升级。那么教育技术在翻译教学实践中的情况如何？一方面，教育技术逐渐从范式发展到学科，理念越来越先进；另一方面，教育技术未能和翻译教育实践很好地衔接。

        研究结果表明，在认知层面，七成访谈教师对教育技术的概念范畴和作用认识不清；在管理层面，大多数学院领导反馈，网课建设项目种类增多，但常常是照搬外语教育技术的教育模式，忽略翻译教学的特殊性，实际效果不甚理想；在实施层面，翻译教师对教育技术的学习浅尝辄止，在线课程建设常常是虎头蛇尾，混合式教学缺少软硬件支持，技术实施未能与翻译课程有效整合，教师考评未能与网课管理有效衔接；在学习意愿方面，九成教师表示通常不会参加与本专业不相干的培训，年龄越大的教师越远离教育技术，越年轻的教师越贴近教育技术，由此造成“贫富差距”悬殊，技术与教学整合的难度亦越来越大。

02 建议与对策

        翻译教育技术的发展和应用关乎国家教育信息化战略的实施，上述问题若不能妥善解决，小则会制约翻译教育的健康发展，大则会给国家信息化建设大局产生负面的影响。在教育信息化即将迈入3.0时代，理应采取积极的措施应对AI时代翻译教育面临的多重挑战。
（一）革新传统教育理念

        在AI时代，技术化范式成为外语教育与研究的基本范式（胡杰辉、胡加圣，2020：22），在AI驱动的教育变革浪潮中，重中之重是教育理念的革新。翻译教育管理专家应积极关注数字人文主义的前沿研究，虚心学习教育技术相关知识，系统总结教育管理策略和教育技术方法论，从根本上转变管理观念和指导思想。翻译教师应树立翻译教育生态观，重点培养人工智能思维，构建完善的智能教育理论体系，重视教育技术的赋能作用，提升教育信息化水平，实现从传统教学向智能化教学转变。翻译教育体系应建立以大数据技术为支撑，以核心素养为导向的教学管理和评价体系，利用智能化技术打破信息孤岛提升教育大数据处理、决策和管理的能力，利用教育大数据技术改变单一的终结性评价为形成性评价和过程性评价，从根本上重构教育教学评价机制。

（二）加强教育技术普及

        教学单位应加大对AI教育相关政策的支持力度，尽快向数字化转型，设立教育信息化专门岗位和专项资金支持，搭建智能化翻译教学实验环境和云端教学平台，创设教与学的动态跟踪评价机制，鼓励教师教学能力和教育技术能力相结合，实现教育技术普及的常态化管理。教育管理单位发挥整合翻译教育公共服务资源的优势，搭建翻译教育管理开放服务平台，设立翻译教育技术能力的认证体系，持续为广大翻译教师提供定制化的跟踪指导和培训。

        翻译教师深入学习并熟练掌握教育技术，提升教学数据处理技能，具备开展智能化教学的基本能力，充分利用各种网络资源和教学平台进行泛在学习，持续跟踪前沿教育技术发展的最新趋势，全面提升教育技术素养，动态适应数字化教学环境。

（三）加大教育技术研发

        云教育产品趋向智能化、互联化、自动化、平台化的发展趋势。教育技术需求方和提供方需要密切合作，关注翻译教育的特殊性，剖析翻译专业课程建设中存在的具体问题及翻译实践环境的应用场景，明确技术实践环境搭建的目的，构建动态需求模型，根据不同课程定制化开发，同时确保系统运维的质量，及时提供技术支持服务。

        加强翻译教育技术产品的研发，融合学习者分析、教育数据挖掘、教育数据可视化、教与学交互分析和学习预测等大数据技术，构建多模态、交互化、智能化的翻译教学和学习平台；通过深度学习，挖掘和分析学生译者画像和行为的内在关联，由学习系统自动提供个性化的学习内容和测试等实现有效学习干预；加强数据融合等关键技术研究，实现行为数据、生理数据、心理数据、认知数据、情感数据等多源、多模态、语义异构的教育大数据融通共享（李振等，2019：53）；积极推动翻译教学数据标准制定、教学数据共享架构设计、翻译师资公共信息化平台构建、多元化开源教育技术产品研发，促进全社会教育技术资源的共建共享。

（四）促进教技生态整合
        教育部科学技术司司长雷朝滋曾强调：推动中国教育信息化发展的核心理念是促进信息技术与教育教学实践的深度融合（雷朝滋，2018：100）。AI正在悄然改变教育生态，但是人们尚未充分意识到技术渗透导致的教育错位和生态失衡，新时代的翻译教育亟需与技术实现生态整合。生态整合的关键在于翻译教育系统中各要素在与周围环境相互作用时达到合适的生态位。

        翻译院校要明确翻译教育技术的生态定位，充分考虑翻译教学的特殊性，在机构内部建立协作和运营机制，实现技术与教学管理、教师素养、教学内容、教学模式、教学流程、教学环境、教学资源、教学评价等多元场景的多层次融合。基于云架构和移动化的智能化平台可将翻译院校的课程、教师、资源、技术设备等有机融合，构建互联互通的智能化教育环境，用技术思维解决技术与教学实践脱节的问题。随着网络技术的发展和数字化技术的广泛应用，翻译教育技术的研究和应用将会变得更加广阔。翻译院校应该加强对数字人文主义的认知，深化对数字技术环境中教学模式和教育结构的研究，逐步构建融会贯通的智慧教育体系，促进翻译教育生态系统持续、协调发展。

03 结语

        AI技术日新月异，智能教育产业发展风起云涌。在教育信息化大趋势下，已经到了我们重新认识和定位翻译教育技术的时候。在疫情期间，教育技术在促进翻译教育变革和创新方面焕发出前所未有的潜力；在后疫情时代，AI技术将会持续赋能教育技术，教育技术持续赋能翻译教育，进而推动翻译教育模式和研究范式的升级迭代。翻译教育者要树立人机共生的教育理念，既要把教育技术作为翻译教学的有机组成部分，同时又突出教师作为翻译教学的主体地位，坚持翻译教学的人本主义教育的本质。

        未来的翻译教育必须进行更深层次的改革与发展，不断汲取AI、大数据、物联网、脑机接口等跨学科前沿成果，充分释放数字化、泛在化教学模式的巨大潜能，促进翻译教育信息化转型升级；同时，通过跨科融合方法积极探究翻译教育技术的普适价值，开拓AI时代翻译研究的新方式，激发深层次翻译教育的理论思辨，开启智慧翻译教育的新时代。

基金项目：本文系2018年教育部人文社科项目“大数据时代译者翻译技术能力的构成与培养研究(18YJC740097)”、2019年国家社科基金重大项目“当代中国重要政治术语翻译与对外话语体系建设研究（19ZDA126）”以及北京外国语大学北京高校高精尖学科“外语教育学”建设项目（2020SYLZDXM011）的阶段性成果。

翻译学博士，副教授，北京外国语大学高级翻译学院硕士研究生导师，兼任世界翻译教育联盟翻译技术研究会会长，中国翻译协会本地化服务委员会副秘书长，中国英汉语比较研究会外语教育技术专业委员会副秘书长，《中国科技术语》编委等。多年来致力于推动翻译技术产学研的生态融合，在《中国翻译》《外国语》《外语电化教学》《上海翻译》等期刊发表论文六十余篇，主持国家级、省部级及校级科研项目十多项，出版《人工智能时代翻译技术研究》《计算机辅助翻译概论》《应用程序本地化》《翻译与本地化项目管理》等十多部著作。研究领域：翻译技术、外语教育技术、语言服务管理。

参考文献
[1] 胡杰辉、胡加圣.大学外语教育信息化70年的理论与范式演进[J].外语电化教学，2020（1）：17-23.

[2] 雷朝滋.教育信息化：从1.0走向2.0——新时代我国教育信息化发展的走向与思路[J].华东师范大学学报，2018（1）：98-103.

[3] 李振、周东岱、董晓晓、黄雪娇.我国教育大数据的研究现状、问题与对策——基于CNKI学术期刊的内容分析[J].现代远距离教育，2019（1）：46-55.

[4] 王华树、李智.人工智能时代笔译员翻译技术应用调查——现状、发现与建议[J].外语电化教学，2019（6）：67-72.

[5] 王华树、杨承淑.人工智能时代的口译技术发展：概念、影响与趋势[J].中国翻译，2019（6）：69-79.

特别说明：本文发表于《中国翻译》2021年第三期，已获得作者授权。

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