大數據時代智能寫作平臺在學術論文翻譯教學中的應用

于強福

摘? ?要：文章在分析大數據時代的特點以及大數據時代翻譯教學變化的基礎上，提出基于智能寫作平臺的學術論文翻譯教學模式，并以句酷批改網為例對該模式進行解釋說明。基于智能寫作平臺的學術論文翻譯能力培養過程中，要提高教師信息素養、加強教學資源建設、改革翻譯教學方式、優化課程測評體系。

關鍵詞：智能寫作平臺;大數據技術;句酷批改網;學術論文翻譯教學

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2021）07-0048-05

一、引言

隨著互聯網、物聯網、云計算、大數據等技術的快速發展，人類社會進入了大數據時代，教育信息化成為教育發展的必然趨勢。比爾·蓋茨2013年曾指出，“教育的未來就是數據”。劉潤清認為，在今后二三十年里，大數據技術會使外語教育在教師角色、學習者角色、學習材料、學習環境、測評方式等方面發生根本性變革。[1]如何將大數據技術應用到外語教學過程中成為學界研究的熱點。

二、大數據時代的特點

大數據（big data）概念由牛津大學教授Mayer-Sch？觟nberger和《經濟學人》編輯Cukier首次提出，在《大數據時代》[2]中被描述為“不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是采用所有數據進行分析處理”，維基百科將其定義為“所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理，并整理成為人類所能解讀的信息”，目前已廣泛應用于計算機、統計學、信息科學等領域。

大數據技術主要包括數據采集、數據存取、基礎架構、數據處理、數據挖掘、模型預測、結果呈現等，主要表現在以下五方面：可視化分析（Analytic Visualizations），直觀展示數據，讓數據說話;數據挖掘算法（Data Mining Algorithms），深入數據內部，挖掘分析價值;預測性分析能力（Predictive Analytic Capabilities），根據可視化分析和數據挖掘算法的結果，做出預測性判斷;語義引擎（Semantic Engines），是開發智能提取、解析數據的工具;數據質量和數據管理（Data Quality and Master Data Management），作為標準化流程和工具，確保數據高質量分析結果。

國際數據公司（International Data Corporation，IDC）將大數據特征總結為4V：大量化（Volume），數據存儲容量極大，計量單位已由GB、TB發展到EB、ZB、YB、DB、NB;快速化（Velocity），數據分析速度極快，數秒內可以給出海量數據的分析結果;多樣化（Variety），所含數據類型極多，如網絡日志、網絡記錄、圖片、視頻、音頻、地理位置等;大價值（Value），經濟社會價值極大，大數據技術為經濟、社會發展帶來難以估量的巨大價值。

大數據時代具有以下主要特點：第一，網絡用戶既是網絡數據的使用者，又是網絡數據的生產者，而且數據的產生可以與數據生產者的意志、意識無關。網絡世界不受時空限制，全球用戶通過網絡進行信息交流，從事各種活動，產生海量信息數據。第二，數據產生于社會各行各業，同時也應用于社會各行各業，數據可以幫助預測、提供建議，從而產生價值。第三，公眾對網絡信息數據的鑒別能力愈發重要。大數據時代信息數據過于龐大，數據類型多樣，數據傳播模式復雜，無法也不可能通過權威機構進行信息數據真偽鑒定，用戶對網絡數據的真偽鑒別顯得尤為重要。第四，大數據時代的到來使時間、空間概念，人們的行為、思維方式發生轉變。在網絡世界，人們的行為不再受時間、空間的限制，可以隨時隨地進行生產活動、思想交流。

三、大數據時代翻譯教學的變化

大數據時代，現代教育在教學參與者、教學資源、教學手段、教學過程、教學測評等方面發生了根本性變化，翻譯教學亦是如此。

1.教學參與者

大數據時代下，隨著大數據技術的日臻成熟和各種智能學習平臺的廣泛普及，翻譯教師已經不再是翻譯理論知識的主要來源，其知識權威性受到嚴重挑戰，翻譯教師成為翻譯教學的組織者、學習引導者。[1]翻譯教師可以基于學習過程數據對學生的學習風格、水平等進行數據挖掘，對學生進行個性化學習指導，使學生成為翻譯教學活動的主體、中心，提高學生主觀能動性和學習自主性。翻譯教學管理者可以利用大數據技術對學生學習過程數據進行分析，獲取學生學習習慣、學習方式、學習時長、學習風格、學業水平等方面的信息，制定相關措施，對學生學習過程進行必要的監控、預測、干預。

2.教學資源

計算機技術的迅猛發展促進翻譯教學資源呈現多模態特征，如靜態的文本、圖片、譯作、教材等，動態的音頻、視頻、多媒體課件等。這些教學資源可以借助大數據技術通過即時在線網絡傳輸、社交網絡等在教師與學習者間、學習者與學習者間快速傳播。基于大數據技術的翻譯教學資源平臺可以根據學生使用教學資源情況，自動推送相關資源供學生學習使用，而這些關于學生使用教學資源的數據又成為教師分析學生學習過程的數據資源。此外，網絡搜索引擎和教學資源平臺的檢索工具等使學生可以自主獲取其他教學資源。

3.教學手段

隨著信息技術的發展，多樣化的教學手段被應用到翻譯教學中，學生可以在手機、平板電腦等移動終端隨時隨地訪問互聯網;慕課、微課、網課、手機應用軟件等便捷高效低成本的學習工具方便了學生進行碎片化學習，特別是新冠肺炎疫情期間，全球學校都在運用各種教學手段開展在線教學。

4.教學過程

互聯網和大數據技術的發展打破了翻譯教學活動的時空限制，翻譯教學過程不再局限于面對面的線下課堂，開始向線上課堂拓展，將慕課、微課及其他網絡教學資源納入翻譯教學過程中，翻轉課堂等教學理念被廣泛接受并運用到翻譯教學過程中，翻譯教學開始強調過程性教學，引導學生通過合作式、探究式學習方式進行網絡化資源學習。

5.教學測評

大數據時代的翻譯教學測評摒棄了傳統的教師單一測評模式，將同伴互評、機器測評等融入測評體系，實施過程性測評和終結性測評相結合的模式，翻譯測評體系呈現多元化、自動化、動態化、個性化、全面化等特點。自動智能測評系統使機試、網測更為普及，實現了多維自動測評，獲得了實時同步的學生個性化測評結果，使全面、動態測評學生學習過程成為可能。

四、智能寫作平臺在學術論文翻譯教學中的應用

1.智能寫作平臺

20世紀60年代Ellis Batten Page教授研發了最早的智能寫作平臺Project Essay Grade，20世紀90年代Pearson Knowledge Analysis Technology公司研發了Intelligent Essay Assessor，Educational Testing Service研發了E-rater用于GMAT 和TOFEL考試作文評分，Vantage Learning研發了第一套基于人工智能技術的作文自動評分系統IntelliMetric，馬里蘭大學College Park的Lawrence M. Rudner研發了Bayesian Essay Test Scoring System （BETSY）和Lackey系統。美英法日等國還研發了很多智能寫作平臺，如My Access、Criterion、Holt Online Essay Scoring、Writing Roadmap、Croft、Automark、Jess等。這些智能寫作平臺主要是針對英語作為第一語言環境設計的，并不適用于英語作為外語環境。

國內研發者借鑒國外智能寫作平臺，根據國內外語教學需求，研發出了一些適合中國外語學習者使用的智能寫作平臺。2010年，北京詞網科技有限公司推出智能寫作平臺——句酷批改網，目前已被國內外大、中、小學廣泛使用。梁茂成團隊先后于2011年和2015年研發了大規模英語考試作文自動批改系統EFL Essay Evaluator 1.0和iWrite英語作文教學與評閱系統2.0，用于英語寫作教學與考試。此外，浙江大學推出針對高等院校及高中學生英語寫作的冰果英語智能作文評閱系統。

2.智能寫作平臺應用于教學的研究述評

基于統計、自然語言處理和人工智能技術的智能作文評分系統和智能寫作平臺一經問世，便引起了學術界的關注與研究。Attali發現Criterion系統在對單詞拼寫、語法方面的修改效果不錯。[3]Rich等人通過對美國西弗吉尼亞州學生的研究，發現使用Writing Roadmap 2.0的學生在州統考中的成績顯著好于沒有使用該系統的學生。[4]Warschauer和Grimes通過訪談、問卷調查、課堂觀察等方法研究了2004—2005年自動評價系統在美國加利福尼亞州四所中學的使用情況，發現自動評價系統在激發學生寫作熱情和教師課堂管理方面發揮了積極作用。[5]Pachler等人一再強調在線形成性評價的重要性，認為智能寫作平臺在很大程度上解決了教師工作量大的問題。[6]Gikandi、Morrow和Davis在研究中表示智能寫作平臺為形成性評估提供了新條件。[7]

國內也有不少學者對智能寫作平臺的有效性進行了實證研究，討論其優勢和局限性，提出相關建議和解決方案。梁茂成和文秋芳對國外三種具有代表性的作文自動批改系統進行了比較評價，分析它們對中國自主開發智能寫作批改系統所發揮的借鑒作用。[8]唐錦蘭和吳一安將作文自動批改系統應用于教學實驗中，構建了基于自動批改系統的寫作課程教學模型。[9]石曉玲采取問卷調查和訪談等方式探析了批改網的有效性，并提出相關建議來提升在線寫作自動評價系統的智能性以及構建多元化寫作反饋機制。[10]唐錦蘭提出了基于自動作文評分系統的，集自主化寫作、多維度反饋和修改于一體的先導模式，并通過兩學期的教學實驗探討該模式在實際教學環境中的有效性問題。[11]楊曉瓊與戴運財把批改網引用到英語寫作教學中，發現學生寫作能力得到了有效提高。[12]王哲和張躍、李書影、劉平等分別以2015年、2016年、2017年百萬同題英語寫作為例，以英語寫作智能平臺收集的數據為樣本，探索大數據壞境下英語寫作教學的創新路徑。[13-15]李艷玲和田夏春對iWrite 2.0進行了信度實證研究，認為 iWrite2.0可以在學校考試和寫作教學中大規模推廣使用。[16]龔偉等檢驗了句酷批改網對學生寫作中詞匯復雜性和句法復雜性的影響，發現基于批改網的作文自動評價有利于學生語言復雜性的發展。[17]

綜上所述，國內外學者主要關注智能寫作平臺在英語寫作教學中的有效性、局限性、創新路徑等，鮮有研究關注智能寫作平臺在學術論文翻譯教學中的應用問題。本文以句酷批改網為例，探討智能寫作平臺在學術論文翻譯教學中的應用策略，為大數據時代學術論文翻譯教學提供新思路。

3.基于智能寫作平臺的學術論文翻譯教學設計

句酷批改網為北京詞網科技有限公司核心產品，是一個基于語料庫和云計算的英語作文在線自動批改服務系統，能在1.2秒內將學生英語作文和標準語料庫進行對比和分析，給出學生作文分數、評語、按句批改的反饋結果。本文以句酷批改網為例，結合教學實踐，構建基于智能寫作平臺的學術論文翻譯教學模式，該模式包括翻譯準備階段、在線翻譯階段、譯文評價階段、評價反饋階段、譯文修改階段、譯文賞析階段。（見圖1）

翻譯準備階段：教師利用句酷批改網“布置新作業”功能布置學術論文翻譯任務，并設定相關附加條件，如打分公式（依據什么標準對學術論文翻譯作品進行評分，如考研打分公式、專業八級打分公式、概要寫作打分公式、雅思/托福作文打分公式等，并就詞匯、句子、篇章結構、內容等維度設置權重）、范文（粘貼范文，設置范文開放時間、學生提交作業后能否查看范文）、批改方式（就“系統一次性+教師一次性”批改、“系統多次性+教師一次性”批改、“系統多次性+教師多次性”批改做出選擇）、翻譯時限（規定學生在多少分鐘內提交作業）、學生互評（設定是否允許學生提交作業后進行互評，以及互評截止時間）、相似檢測（設置相似比率，大于設置值打“相似”標簽）、教師批改記錄（選擇顯示，學生端可以查看教師打分和點評記錄）、禁止粘貼（啟用后，學生翻譯時無法復制粘貼）等。教師在句酷批改網論壇“資源天地”版塊分享學術論文翻譯任務相關話題閱讀資料、專業術語標準譯文等材料，并在“互動交流”版塊發布討論話題、學習活動等，然后在句酷批改網“我的網站”以通知的形式發布學術論文翻譯任務及要求、相關資源、互動話題等。學生了解學術論文翻譯任務，查閱教師分享的相關資源材料，進入“互動交流”版塊與教師、同學就相關材料進行討論，完成學術論文翻譯前的學習活動。

在線翻譯階段：學生登錄句酷批改網賬戶，在線完成學術論文翻譯任務，可在規定時間內多次修改后提交。學術論文翻譯過程中，學生可以查閱教師在“資源天地”分享的專業術語標準譯文，通過句酷批改網語料庫詞典檢索語塊、語段等。句酷批改網可以記錄學生每次提交的學術論文翻譯版本、翻譯時長以及成績等。

譯文評價階段：學生提交學術論文翻譯文本后，句酷批改網可以利用大數據技術從詞匯、句子、篇章結構、內容相關度等多個維度進行學生學術論文翻譯能力個性化分析，生成學生學術論文翻譯文本體檢報告。教師可以利用句酷批改網系統進行共性分析，對學生學術論文翻譯文本的錯誤分布、詞頻、語塊、相似度等進行數據比對和維度分析，生成學生學術論文翻譯質量共性報告。教師可以在句酷批改網系統評價基礎上，對學生學術論文翻譯文本進行人工評價。學生按照教師要求，根據給定評價標準，對指定同學學術論文翻譯文本進行同伴評價。

評價反饋階段：句酷批改網系統評價后，根據學生學術論文翻譯文本語言特征分析結果，提供學術論文翻譯文本修改意見，向學生推薦個性化學習路徑。教師將教師評價結果通過句酷批改網消息中心反饋給學生，指導學生對學術論文翻譯文本進行修改。學生可以在教師規定時間內將同伴評價結果反饋給指定同學，提高學生學術論文翻譯參與度與積極性。

譯文修改階段：學生基于系統評價、教師評價、同伴評價反饋內容，對學術論文翻譯文本進行修改，修改結束再次提交學術論文翻譯文本，進入“譯文評價階段——評價反饋階段——譯文修改階段”的循環過程，學生可以進行多次學術論文翻譯文本修改。

譯文賞析階段：在學生提交學術論文翻譯文本最終稿后，教師可以選取有代表性的優秀譯文進行課堂賞析，也可選取翻譯質量有待提高的譯文進行課堂講評。優秀譯文的賞析也可讓學生進行，講解學術論文翻譯過程中自己對某些難點的處理方式、修改過程等。

4.基于智能寫作平臺的學術論文翻譯能力培養策略

大數據技術的發展及智能寫作平臺的開發為學術論文翻譯教學帶來機遇，我們要抓住機遇，利用大數據技術和智能寫作平臺的優勢，從以下幾方面入手，提升學生學術論文翻譯能力。

第一，提高教師信息素養。推進基于大數據的智能寫作平臺學術論文翻譯教學，教師應及時更新自身知識結構，具備語言專業知識、教學科學知識、科學人文知識等復合型知識結構，特別是教師要提高信息素養。[18]大數據時代，教育信息化成為必然趨勢，教師信息素養是實現教育信息化的關鍵之一。教師應樹立大數據意識，提高數據分析與應用能力，與信息技術人員、教學管理者展開合作，提升自身信息素養。

第二，加強教學資源建設。教學資源是基于智能寫作平臺的學術論文翻譯教學的重要保障。基于智能寫作平臺的學術論文翻譯教學需要根據學生使用教學資源情況提供個性化、推送式學習資源及學習指導服務，方便學生基于智能寫作平臺教學資源進行個性化自主學習。[19]教師、教學管理者、信息技術人員、智能寫作平臺提供商等應通力合作，收集翻譯相關理論著作、期刊論文、譯文譯作、術語標準翻譯、學生習作等資源，加強教學資源建設，利用大數據技術分析學生使用教學資源的數據，了解學生個性化自主學習需求，進而指導教學資源建設。

第三，改革翻譯教學方式。教師應利用信息教育技術，積極改革翻譯教學方式，將網絡教學、翻轉課堂、慕課、微課等新的教學方式和手段融入到傳統課堂教學中，實現線上與線下、課上與課下相融合的混合式教學模式，彌補課堂教學時空的不足，引導學生進行探究式、合作式、自主式學習，提高學生學習主體意識與學習效度。

第四，優化課程測評體系。基于大數據的智能寫作平臺使學術論文翻譯教學測評呈現主體多元化、方式多樣化、反饋及時化的特點，智能寫作平臺、教師、學生能以不同方式參與測評過程，將測評結果及時通過智能寫作平臺反饋給學生。論文翻譯課程測評體系應以過程評估為導向，摒棄重結果輕過程的傳統測評方式，加大學生課堂參與、自主學習、階段測評在測評體系中的權重，實行形成性和終結性相結合的測評體系。

五、結語

基于大數據技術的智能寫作平臺在學術論文翻譯教學中具有廣闊前景，給學術論文翻譯教學過程中的教師、學生、教學資源、教學手段、教學過程、測評體系等方面帶來深遠影響。教師要提高自身信息素養、加強教學資源建設、改革翻譯教學方式、優化課程測評體系，與句酷批改網等智能寫作平臺合作，將大數據技術運用到學術論文翻譯教學過程中，提升學生學術論文翻譯能力。

參考文獻：

[1]劉潤清.大數據時代的外語教育科研[J].當代外語研究，2014（7）：1-6.

[2]Mayer-Sch？觟nberger，V.，Cukier， K.Big Data： A Revolution That Will Transform How We Live，Work and Think[M].London：Hodder，2013.

[3]Attali，Y.Exploring the Feedback and Revision Features of Criterion[R].Paper presented at the Annual Meeting of the National Council on Measurement in Education. San Diego，CA，America，2004.

[4]Rich，C.，Harrington，H.，Kim，J.& West，B.Automated Essay Scoring in State Fomative and Summative Writing Assessment[R].Paper presented at the Annual Meeting of American Educarional Research Association.New York，America，2008.