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技术时代面向语言服务市场的语料库笔译教学模式研究

2022-04-23 23:48 作者:翻译技术点津  | 我要投稿

基于语料库的笔译教学模式

原文标题 | 技术时代面向语言服务市场的语料库笔译教学模式研究∗——基于“译学家”语料库翻译教学平台的教学案例分析

原文刊登 | 《外语电化教学》2021年第5期(总第201期)

原文作者 | 赵政廷 柴明颎

基金项目 | 上海市深化专业学位研究生教育综合改革项目“MTI教学语料库”阶段性成果

技术时代面向语言服务市场的语料库笔译教学模式研究

摘要
        基于语料库的翻译教学为我国翻译人才的培养带来了新的契机。但在翻译专业中,笔译教学语料库建设尚处于萌芽阶段,语料库囿于学校或机构,应用范围不广,难以真正提升教学水平。“译学家”语料库翻译教学平台源于上海市MTI教指委的“MTI教学语料库”项目,该项目历经五年研发和构建,根据各翻译专业院校特色收集语料,编制语料库软件,建立了基于大数据、云平台的教学语料库。在平台试运行的教学活动中,发现传统翻译教学模式中的各要素在新时代技术赋能的语境下纷纷发生裂变,选材思维、备课模式、课堂设置、评估标准都需要进行相应变革。本研究基于泰勒的课程四要素,依托平台试教经验,提出以培养新时代语言服务人才为目标的笔译教学设计,探索该平台融入翻译专业院校的合理教学模式。

01 教学目标

        本研究的教学以培养学生的翻译能力为目标。笔者根据实际的学生情况(中文母语的英汉笔译方向专业一年级学生),将翻译能力细化为翻译规范能力、翻译技术能力、源语理解能力、译语表达能力、译后审校能力、知识管理能力和项目实战能力。教学设计中的各模块按照上述能力展开,并以提升上述能力为教学目标。

02 教学内容与安排

        根据上述教学理念与教学目标设计课程的教学内容,每项内容均围绕相应翻译子能力的教学重点,在适用的语料库平台功能模块上开展(表1),共计96个课时。

选材思维

        课程全部材料均选取自“译学家” 平台的语料库模块,目前该语料库已具备500多篇涵盖经济、教育、法律、政治、军事、医学等14个领域的教学语料,所有语料经过若干资深译审的审核后收入库中,单篇原文的篇幅约为500 单词,适合一次翻译课程的练习量。在学期教学过程中,课程内容并非一成不变,教师可在教学开展的同时密切关注平台的数据,留意班级学生的能力发展情况,并对课程内容进行灵活调整。

03 教学方法平台与应用

        课程的教学活动基于Colina(2003)提出的翻译课程八大要件,即线上讨论组、课堂讨论、理论、翻译工具、翻译作业包(portfolio)、翻译活动、审校、项目操作。学期伊始,参加教学实验的班级师生在教务的协助下建立软件聊天群,并在“译学家”平台创建账户。24名学生被分为四个小组,参与线上和线下的翻译项目练习与讨论。

任务布置

        教师首先根据语料库中精标注的背景信息向学生介绍当前翻译项目的译前准备工作,并在平台中“布置”项目作业。以源语理解能力的教学模块为例,教学中使用的是Veeva网站新闻语料。在译前准备阶段,教师可根据语料库的标注向学生指出,这是一个为全球生命科学企业服务的云技术公司,项目领域包含计算机科学与生物医药。原项目的委托日期为2014年,语料的主要呈现形式是在线网页,译文读者是其潜在客户与投资人。这些详尽的标注也在一定程度上立体还原了项目复杂的交际目的。

        学生了解这些信息后,即可从“译学家”平台的客户端登录。该客户端为学生提供了与主流CAT工具相似的用户界面,翻译作业的内容以项目管理的形式在界面的上方按日期排序,而作业的原文则以句对齐的形式呈现,支持当前句子高亮与全文信息查看。此外,学生在翻译过程中进行的查证工作和形成译文的思考与推理线索,都可以在“说明”框中进行输入,作为教师对其翻译质量判定的依据之一。

作业批改

        作业最后提交期限一到,系统将自动回收全班作业供教师批改。在教师端的批改界面,系统将学生可能发生的错误分为基础性问题、可读性问题、语用性问题、准确性问题和术语专业性问题等维度(支持错误维度自定义),每个维度下又可进一步细分,如准确性问题包括逻辑关系错误、添加冗余信息、遗漏必要信息等情况,语用性问题包括交流效果不佳、文风不当、语域不当等情况。

        在批改过程中,教师以“错误类型”对学生在翻译过程中发生的各类偏离、错误进行标注。对于需要进一步指出问题细节的,或学生在完成作业时有提问的句段,教师可在“点评”框内输入详细的评语,做到更为精准和有针对性的教学指导。随着语料的使用次数增多,教师也会积累可观的“点评语料库”,方便后续的教学工作。

        教师在批改学生作业的同时,可以通过勾选框选择是否针对该生的译文错误在课堂上进行讲解。这样,在同一界面中教师既完成了批改,备课工作也能够平行开展。这在一定程度上节省了传统备课环节中极其耗时的收集学生错误案例的过程。平台也在后续的讲课环节中为教师设置了“整理”功能,批改时如有遗漏的典型案例,可以在此进行“再选”操作。

        在课堂讲解环节,系统提供了句段、段落、篇章三种显示模式。对于学生的译文,系统提供教师点评、错误详情、多学生平行展示的界面。上课时,教师可根据学生的共性化或个性化错误,在这些显示模式之间切换,进行针对性讲解。学生在听讲的同时,可在自己的客户端查看批改结果,并根据学习情况进一步与教师交流。

04 评测体系

        在传统教学模式中,教师所作的评价往往基于批改过程中遇到的某一类翻译错误,是一种印象式的评价,即使有教师会给作业打分,但这样的打分很难全面反映学生作业中的问题。在“译学家”平台,教师能够汇总每个项目作业的批改详情,对标注的错误类型或翻译问题进行一定加权后,统计学生各维度的综合表现。教师通过语料库系统将学生不同维度的表现痕迹完整记录下来,能让教学评价更具客观性。


根据学生错误情况打造个性化训练方案

        图1展示了参与教学实验的班级中三名学生在某次作业中的表现,通过对比,教师能够迅速看出每名学生在五个子能力维度上的表现,并定位出他们在翻译技能方面的薄弱环节。

图1 学生错误分布(横比)


  • 学生 01 的“基础性” 表现较好,但译文“可读性” 仍有提高的空间,而译文的“准确性”则是影响这位学生翻译的最大问题,在后续的教学环节中,教师可以推送以“准确性”为训练重点的文本给这名学生;

  • 学生 02 的问题较多,特别是“术语专业性” 方面的错误情况严重。结合实际译文发现,该生对于文本中的专业概念没有养成良好的查证习惯,只凭借语感进行翻译,造成专业术语表达方面的质量欠缺,后续练习可以进行“术语专业性”文本的专项训练;

  • 学生 03 虽然有较好的查证意识,但由于缺乏上下文意识,没有以理解术语概念为前提去灵活处理作者思想,因此出现了不少和原文信息不符的情况,译文“准确性” 有待提高。鉴于此,教师可以抽取语料库中“准确性”专项训练给学生,培养其对译文准确性的把握能力。

    根据学生错误纵向对比情况进行考评

             图2显示了一名学生在商务类文本分类下的连续五轮练习后的错误统计情况,从图中可见该生在历次作业的训练过程中错误发生率呈总体下降趋势。其中,下降趋势最为明显的就是“术语专业性”,结合其文本表现,可知巩固训练取得了预期的成效,该名学生对文本的“领域意识”得到了加强,其查证能力也在训练中得到提高。在后续的教学中,教师也能按照上述方法,在获取学生翻译表现的同时,展开针对其他子能力的训练。在学期末,教师可以通过该系统绘制一张学生综合表现分布图,观察每个人的学期总体表现,给出总评成绩。


    图2 学生历次作业中的错误情况统计(纵比)

    结语

             本研究基于泰勒的课程四要素,依托“ 译学家”平台试教经验,提出了以培养新时代语言服务人才为目标的笔译教学设计。在未来的研究中,当越来越多的翻译专业院校参与到本项目的教学环节后,我们还将以教学案例示范等方式提出翻译教学指导原则和课程目标建议。各成员院校在接受语料库使用方法的同时,也是学习翻译教学教法、建立学术联系的机会,如果将平台的功能扩展至翻译测试和科研模块,也能充分发挥语料库的集合力量。

    作者介绍

    赵政廷,翻译学博士,师从柴明熲教授。现任上海外国语大学高级翻译学院讲师。从事科技类文本翻译和审校多年,拥有联合国粮农组织、环境署、Ryder、Midrex、Veeva、豪爵等大型国际组织和企业的项目管理和翻译经验。长期使用Trados工具工作,并拥有MemoQ、Alchemy Catalyst、Wordfast和部分基于云的CAT工具使用经验,其间积累100余万字优质语料库,涉及电子工程、信息技术、生物医药和医学、新材料和能源、冶金、土木工程和现代都市等领域。在文学翻译方面亦有涉猎,拥有译著和译作若干。
    柴明,上海外国语大学高级翻译学院创始人、博士生导师、名誉院长,曾任国际大学翻译学院联合会(CIUTI)副主席。现任CIUTI理事兼亚太办公室主任、教育部全国高校翻译专业教学协作组副组长、全国翻译专业学位研究生教育指导委员会委员、上海市翻译专业学位研究生教育指导委员会主任委员、中国翻译协会口译委员会副主任、上海翻译家协会副会长。获国家教学成果奖二等奖,主持完成国家标准《公共服务领域英文译写规范》,出版教材、译著20余本,发表论文50余篇,参加翻译电影10余部。
    特别说明:本文仅对论文进行摘录,部分内容有改动,如需了解文章中更多详细信息,请移步知网阅读完整全文。

    本文转载自:翻译技术教育与研究公众号

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