生成式人工智能在英語類專業翻譯課程教學中的融合應用

隨著現代信息技術的不斷發展，基于生成式人工智能的各類工具深刻影響著各行業。以ChatGPT、DeepSeek為代表的生成式人工智能，基于神經網絡系統的深度學習模型，對翻譯學習和翻譯實踐產生了巨大的影響。翻譯課程的教學也面臨著變革的需求。傳統的翻譯教學方法側重語言知識和翻譯技巧的傳授，注重對學生語言基本功的培養，但在人工智能時代，傳統翻譯教學方法難以滿足行業對翻譯人才的新要求，難以引起學生的學習興趣與動力。利用生成式人工智能在課程教學的課前、課中和課后的各個環節與傳統翻譯教學相融合，對翻譯課程教學的創新、人才培養和打破傳統翻譯教學的局限，有著較為顯著的作用。

一、生成式人工智能概述

生成式人工智能是人工智能領域極具創新性的前沿技術之一。它通過機器學習算法，深度剖析大規模多模態數據集，從中汲取規律與特征，進而依據給定提示，創造出全新且有價值的文本、圖像、音頻等媒體內容，在眾多領域彰顯出強大的創造力與卓越的適應性。

在翻譯場景中，生成式人工智能的優勢極為突出。以廣為人知的ChatGPT為例，其依托Transformer架構，歷經海量文本數據的預訓練，積累了深厚的語言知識，具備超強的語義理解能力。面對多語言文本翻譯任務，它不僅能夠完成基本的語言轉換，還能敏銳捕捉上下文和語境信息，讓譯文流暢自然、精確無誤。在處理專業領域文本時，它能透徹理解復雜含義，生成相應的譯文，有效地規避誤解與糾紛。不僅如此，生成式人工智能還能為譯者提供全方位的翻譯質量評估，從語法正確性、詞匯運用準確性到語義連貫性等維度，細致分析潛在問題并給出針對性修改建議。當譯者對專業術語的翻譯猶豫不決時，它會迅速給出多個可行譯法，并結合不同語境說明使用建議，助力譯者做出最恰當的選擇，從而大幅提升翻譯工作的效率與質量。

二、英語類專業翻譯課程教學現狀

翻譯課程在英語類專業人才培養體系中占據著舉足輕重的地位，對學生語言能力的提升與綜合素質的塑造發揮著不可替代的作用。翻譯過程主要涵蓋理解、表達和校對三個核心階段。對于英語類專業學生而言，翻譯課程是對其專業知識的深度拓展與升華。借助學習翻譯理論及技巧，學生能夠更為透徹地洞悉英語語言的本質、結構與功能，精準地把握不同類型文本的特點及適配的翻譯方法，進而全方位提升學生的英語專業素養。在理解階段，學生可以接觸到不同領域的大量詞匯及語言現象，學習在不同語境中對詞匯的理解與運用。在表達階段，學生必須深入理解雙語的語法規則，特別是英語的句子結構、時態、語態等。在校對階段，學生不斷錘煉自己的語言表達能力，注重語言的邏輯性、連貫性和得體性。在整個翻譯過程中，語言是文化的載體，學生能夠深入了解相關國家的文化背景知識，拓寬文化視野，增強國家意識。在各類文化負載詞、文化意象、文化習俗等翻譯任務的處理中，學生的文化洞察力和文化適應能力能夠得到顯著提升。

英語類專業的翻譯課程在教學改革浪潮中不斷探索創新。除傳統講授式教學外，教師應積極引入任務驅動教學法、小組合作學習法等多元化教學手段，通過布置貼合實際的翻譯任務，讓學生在實踐中獨立完成或通過小組協作完成，切實提升其在真實翻譯場景中的翻譯能力，同時培養其團隊協作精神。高校為翻譯課程設置了充足的課時，助力學生更好地理解與運用所學翻譯理論和技巧。然而，在人工智能蓬勃發展的大背景下，翻譯課程設置暴露出一些弊端。課程內容存在重復、銜接不當的問題，學習材料陳舊，不能及時反映翻譯領域的最新發展動態與趨勢，難以滿足學生多樣化需求及社會發展需要。

英語專業學生作為翻譯課程的學習主體，普遍意識到翻譯能力是英語專業核心技能之一，對未來職業發展意義重大。無論是投身翻譯行業，還是涉足教育、外貿、文化交流等領域，出色的翻譯能力都能為學生增添競爭優勢。因此，學生對待翻譯課程的態度積極，努力學習翻譯理論與技巧，力求提升翻譯水平。但由于翻譯課程難度較大，學生易過度依賴人工智能翻譯工具，不僅導致對詞匯、語法、句式等語言基礎知識的主動學習和積累減少，還使學生難以深入分析原文，作業呈現模式化傾向，缺乏個性化與創造性思考，嚴重影響教師對學生真實學習情況的掌握，進而干擾影響教學反饋與教學調整效率。

三、生成式人工智能在翻譯課程中應用

在翻譯課程教學中，生成式人工智能從課前、課中、課后三個階段，推動教學模式創新，助力學生翻譯能力提升。

（一）課前準備 構建課程資源和知識圖譜

人工智能對教育的精準定制，涉及對已有教育數據和生成式數據的算法分析與處理。在全方位教育數據基礎上，依靠算法可以實現教育的精準定制[1]。課前，生成式人工智能依據學生的翻譯能力、專業方向和學習目標，為教師提供豐富且個性化的教學材料。針對科技翻譯方向的學生，人工智能篩選出最新的前沿科研文獻作為翻譯練習素材，同時附上詳細的術語解釋和背景知識介紹。這不僅能幫助學生快速熟悉專業領域的詞匯和表達，還能讓他們了解相關研究的背景信息，為其準確翻譯奠定基礎。此外，教師借助人工智能對學生過往學習數據的分析，可以精準定位學生在翻譯技能上的薄弱點，如有的學生在長難句翻譯上存在困難，有的學生對特定領域詞匯的理解不準確等。基于這些分析結果，教師能夠設計出更具針對性的教學策略，選擇更貼合學生實際需求的教學內容，從而提高教學的精準度。

教師可借助人工智能將海量翻譯素材、語言知識及文化背景信息整合，構建動態且豐富的翻譯知識圖譜。例如，它可以把不同領域的專業詞匯、常用表達及翻譯技巧，由靜態的文本資料轉化為可交互、可拓展的知識網絡。通過聚合不同來源的翻譯文本，包括權威典籍、前沿文獻、日常應用文本等，生成式人工智能可以打破學科和領域界限，實現從單一語言知識學習到跨領域綜合翻譯能力培養的跨越。這不僅為學生提供了全面且系統的翻譯學習資源，還能根據學生的學習進度和薄弱環節，智能推送個性化的學習內容，助力“翻譯 + 多元學科”融合課程資源包的生成，推動翻譯教學從“零散知識拼湊”向“體系化智能學習”轉變。

（二）課堂教學 教學材料動態更新和實時輔助

教學過程中，智能助教實時解答學生翻譯中的疑問，提供即時的翻譯思路和技巧建議。在講解翻譯技巧時，智能助教結合大量實例，從不同角度進行詳細闡釋，幫助學生更好地理解和運用這些技巧。人工智能還創建虛擬翻譯工作坊，模擬真實的翻譯項目團隊協作場景。學生分組完成翻譯任務，在互動協作中不僅可以提升翻譯能力，還能培養團隊合作精神。

在教學模式上，生成式人工智能推動翻譯課程從傳統的教師主導型向互動協作型轉變。教師可借助人工智能設計多樣化的教學活動。人工智能擁有強大的算法和處理能力，難免會產生一些衍生效應。在教育場域內部，人工智能成為一個新的“教育主體”②。以翻譯項目式學習為例，教師利用人工智能生成項目任務，包括不同領域的翻譯文本、背景資料等，學生分組完成翻譯任務，在過程中借助人工智能解決遇到的問題，最后進行成果展示和交流。這種教學模式充分發揮了學生的主體作用，培養了學生的團隊協作能力和自主學習能力。在外語教學中，生成式人工智能的應用場景多樣化。基于學生的個體差異，AI可以動態調整學習內容，為其提供個性化學習路徑，幫助學生自主選擇學習節奏，極大地增強其自主學習能力[3]。同時，人工智能的個性化教學功能可以根據學生的學習進度、翻譯水平和學習風格，為每個學生制訂專屬的學習計劃和教學內容，滿足不同學生的學習需求，實現因材施教。例如，對于基礎薄弱的學生，提供更多基礎詞匯和簡單句式的翻譯練習并給予其詳細的指導；對于學有余力的學生，推送更具挑戰性的翻譯任務和拓展資料，促進其進一步提升。

在翻譯教材方面，生成式人工智能可實現從靜態文本向動態智能教材的變革。一方面，它能依據語言的發展變化、翻譯行業的新需求和不同地區的教學特色，對教材內容進行智能重組。比如，隨著新興科技詞匯不斷涌現，生成式人工智能可及時將這些詞匯及其標準翻譯補充進教材，并結合相關例句和應用場景進行講解。另一方面，它能收集學生在翻譯練習中的表現數據，如翻譯準確率、用時、錯誤類型分布等，生成式人工智能可以構建動態評價指標體系，對教材內容的適配度進行分析。在此基礎上，生成式人工智能可以根據教程和學生的學習效果，動態調整難度。根據分析結果，智能調整教材內容和編排順序，使教材更新周期大幅縮短，由傳統的數年一更新變為實時或按學期優化，從而顯著提升教材與實際教學需求的契合度，實現“使用即優化”的教材動態更新機制。

在翻譯教學過程中，可充分借助人工智能強大的文本處理能力，使其針對源語文本生成多個風格各異的譯本。這些譯本涵蓋了從正式嚴謹到生動活潑、從簡潔明了到細膩豐富等多種語言風格。教師可以要求學生針對這些由人工智能生成的譯本展開翻譯賞析。學生在賞析過程中，需深入剖析不同譯本在詞匯選擇、句式結構、語篇連貫及風格再現等方面的特點與差異，這不僅促使學生從多個維度去理解源語文本，還能讓學生通過對比分析，深刻領悟不同翻譯策略與技巧所產生的效果，進而有效提高學生的翻譯鑒賞力，使其在今后的翻譯實踐中更加敏銳地判斷譯文質量，精準地運用恰當的翻譯方法。

在實際翻譯場景中，機器翻譯雖能快速產出初步譯文，但由于語言的復雜性和靈活性，其譯文往往存在諸多瑕疵，這使得譯后校對的作用愈發凸顯。鑒于此，翻譯教學理應順勢而為，側重譯后校對，開展系列教學活動。教師可通過引入真實翻譯項目案例，讓學生對機器翻譯結果進行校對修改。在這一過程中，學生需仔細甄別原文信息，審視機器譯文在詞匯準確性、語法規范性、語義邏輯性及風格一致性等方面的問題。這不僅能促使學生深入思考和分析語言結構，強化對源語言和目標語言的理解，夯實語言基本功，還能培養學生嚴謹細致的翻譯態度，使其逐步掌握高效的譯后校對技巧，從而全方位提高學生的翻譯能力，使其更好地適應未來翻譯工作的實際需求。

（三）課后評價與反思 評價體系完善與創新

課后，人工智能教學系統根據學生課堂表現和作業完成情況，為學生定制復習資料和額外練習。例如，對于翻譯中語法錯誤較多的學生，系統推送語法專項練習；對詞匯運用不精準的學生，提供同義詞、近義詞辨析練習。教師借助系統跟蹤學生學習進度，為學生提供一對一輔導建議，鞏固學生課堂所學知識，實現個性化教學。

生成式人工智能依托先進的自然語言處理技術和深度學習算法，給翻譯教學帶來技術革新。在翻譯實踐中，它能快速準確地提供翻譯參考，幫助學生對比分析譯文，理解不同翻譯策略的運用。從技術效能看，其智能批改功能可對學生譯文進行多維度評估，指出語法錯誤、詞匯運用不當、邏輯連貫性等問題，同時給出修改建議，如同專業教師的即時反饋，從而提升學生的學習效率。此外，生成式人工智能還能通過模擬真實翻譯場景，如國際會議翻譯、商務談判翻譯等，讓學生在虛擬環境中鍛煉翻譯能力，增強實踐經驗。這種技術創新打破了傳統翻譯教學的局限，為學生提供了更豐富、更高效的學習方式。

傳統翻譯教學評價多依賴考試分數和教師的主觀評價，存在局限性。而生成式人工智能推動其向“綜合素養評價”轉變，一方面，構建多層次評價框架，整合多源數據，從多維度構建評價指標體系，準確反映學生的翻譯綜合素養；另一方面，開展情境化評價，模擬真實場景讓學生完成任務并自動分析其表現，生成個性化素養發展報告，提供更具價值的參考。此外，生成式人工智能還為翻譯教學實踐創新與區域協同發展提供支撐，助力健全教學治理體系，整合數據以精準分析教學情況，推動教學改進與優化。

結束語

生成式人工智能憑借其強大的語言生成能力、知識整合能力和個性化交互能力，在教育領域展現出巨大的應用潛力。在智能技術的幫助下，教師可以實現以學生為中心的自主翻譯學習方式。在翻譯學習目標上，自主翻譯學習方式由單純記憶翻譯事實和信息獲取，向強調批判性思維、創造力、問題解決能力、自我調節學習能力等高階能力發展轉變；在翻譯學習的評價標準方面，自主翻譯學習方式從關注翻譯結果向兼顧翻譯過程與結果的動態綜合評價方式轉變。生成式人工智能在教學中的應用可以通過培養在翻譯領域可持續發展的核心能力，減少被智能技術取代的危機，讓學生在翻譯學習中不斷提升自我，以適應時代發展需求。

參考文獻

[1]弗菜.算法統治世界[M].李英松，譯.貴陽：貴州人民出版社，2021：13.

[2]葉飛.面向數字化轉型的教師育人能力結構及其提升路徑[Ⅲ].南京社會科學，2023(8):114-122.

[3]于銀磊，饒輝.智能時代大學外語教師的角色危機與身份重塑[Ⅲ].外語電化教學，2023(3)：79-85，124.

作者簡介：李銳（1992—），女，漢族，河南信陽人，信陽學院，講師，碩士。

研究方向：英語教學。

基金項目：信陽學院教學改革研究與實踐項目“生成式人工智能技術融入高校英語翻譯教學的路徑研究”（項目編號：2024GJG002）。