教育数字化背景下“数智化”翻译教学模式构建研究

郭晓琳

(广东白云学院 外国语学院,广州 510450)

2022年全国教育工作会议明确提出,我国要“实施教育数字化战略行动”。这既是我国数字技术与现代教育融合发展的必然要求,也是在“十四五”时期加快教育数字化转型的重要战略。这一战略的提出,标志着我国教育事业进入了一个全新的时代。党的二十大报告中指出,“推进教育数字化,建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”[1]。随着人工智能、物联网、区块链、虚拟现实等新兴数字技术的快速发展,高等教育正朝着数字化、智能化阶段转型和发展。目前,“数智化”正引领着全球教育变革和创新的新浪潮,人工智能语言大模型(如ChatGPT)的出现更是对语言服务和翻译教育带来巨大的机遇和挑战。为了适应时代的新变化和新需求,外语高等教育领域开展“数智化”教学创新和变革势在必行。然而,我国外语翻译教育“数智化”探索起步晚,虽有不少学者从宏观方面进行了研究,如探索元宇宙技术在翻译教育的发展前景、趋势以及实践路径[2],智慧翻译教育的理念、路径与趋势[3],但在微观层面仍有不少问题有待讨论。例如,如何构建“数智化”翻译教学的新结构与新模式?数字化、智能化技术如何深入与翻译教学相融合?“数智化”翻译教学模式中教学理念、教学目标、教学设计、教学环境、教学评价、师生的角色等要素的内涵及其关系会发生哪些变化?数智赋能的教学中人机如何更好地协同分工?在互联互通的学习空间中如何培养学生的翻译能力和核心素养?由此,立足教育数字化背景下传统翻译教学“数智化”转型的困境,从教学理念、教学环境、教学模式、教学步骤设计、教学评价等方面来探索本土化、切实可行的具体翻译教学模式,是对教育数字化转型、立德树人、守正创新[4]的积极回应。本研究聚焦数智赋能和人机协同的特点,尝试构建符合本科高校翻译专业建设要求的“数智化”翻译教学模式,将数智技术与翻译教学深度融合,推动翻译教学“数智化”进程。

一、教育数字化转型与翻译教学

(一)教育数字化转型概述

教育数字化转型指“将数字技术整合到教育领域的各个层面,推动教育组织转变教学范式、组织架构、教学过程、评价方式等全方位的创新与变革,从供给驱动变为需求驱动,实现教育优质公平与支持终身学习,从而形成具有开放性、适应性、柔韧性、永续性的良好教育生态”[5]。近年来,随着数字技术在经济社会发展中的重要作用日益凸显,高等教育数字化转型问题备受关注。例如,美国强调信息技术在高等教育中的有效支持,法国实施“数字化校园”和“数字大学”战略,德国推进高等教育和职业教育的数字化转型,欧洲各国积极构建数字教育体系,推动数字教育生态的形成[6]。在教学改革方面,越来越多的国家利用人工智能等新兴技术来优化教育组织和系统管理,打造沉浸式、智能化的教学和评价新模式,革新教学模式。通过教师智能教学、学生智能学习和机器辅助等方式,构建人机协同教学的新模式。

我国教育数字化转型正在快速发展,但总体而言,仍处于探索起步阶段,面临着一些困境。近年来,专家和学者们对教育数字化转型的本质、理论框架、实践逻辑、发展机遇、发展需求和推进路径进行了广泛的讨论[7]。同时,一些学者还进一步研究了教育数字化转型的现实困境和突破路径,为推动教育数字化转型提供有益的借鉴。以“教育数字化”和“外语”为主题在中国知网进行搜索,相关研究非常有限。主要有从数字生态系统与联通主义、语言教育情景化虚拟学习环境、国际信息化教学创新以及外语数字学习资源生态等维度剖析了数字教育生态与外语教育的融创实践[8];通过构建全过程、全场景的数字化连接,加快外语教学的数字化转型,打造更加开放、灵活、沉浸、个性化的外语教学新形态[9]。现有研究中鲜有探讨如何在教育数字化转型背景下对高校翻译教学(本研究中专指“笔译”)进行改革与实践,该领域的研究仍需进一步挖掘与探索。

(二)翻译教学“数智化”是时代发展的必然选择

1.传统翻译教学模式的局限性

传统面授和单纯线上的翻译教学模式存在一些局限性,促使翻译教学进行创新改革。(1)缺乏多样化的翻译场景训练。传统翻译教学侧重于理论知识的讲授,缺乏对实际翻译案例的深入分析和多样化实践场景的训练;主要采用纸质化材料和PPT课件作为教学工具,学生缺乏多模态和立体化的翻译教学体验,难以应对真实世界中的多种翻译场景,导致“学用分离”现象。(2)师生/学生之间的互动不够。课堂结构、时间限制、学生数量、现代技术使用程度等因素限制了师生之间的互动机会。虽然目前腾讯课堂等网络平台被广泛使用,但大多数教师仅限于使用屏幕共享功能来展示课件,辅助进行在线直播教学,仍以讲授知识为主;教师们忽视恰当使用计算机辅助翻译工具进行翻译教学,使用的教学手段和方法流于表面形式的先进,这种“重形式、轻实践”的教学形式限制了师生的互动交流,生生之间的翻译协同合作明显不够深入。(3)教学数据的联通性不强,教学数据无法互通共享,限制了多模态数据的合理利用。教师无法获得全面清晰的学习者画像,也无法根据学生的表现进行针对性的知识推送和学习指导,不利于教学工作的改进和教学效果的提升。(4)传统翻译教学评价方式单一,难以对学生的多维度综合素质进行真实评价,这些问题限制了翻译教学的发展。

2.传统翻译教学模式在数字时代的不适应性

数字时代信息爆炸,各行各业都在快速发展。传统翻译教学模式在数字时代的不适应性主要表现在:对技术工具的缺乏关注、实践性不足,赶不上知识更新速度、对跨学科知识的限制、对自主学习和合作能力的忽视以及对数据驱动翻译的忽略等方面。为了适应数字时代的翻译需求,翻译教学需要与科技、跨学科知识和自主学习等方面相结合,重点培养学生的技术应用能力、自主学习和合作能力、协同工作能力和数据驱动翻译能力。

3.数字时代学生需求和期望的变化

数字原生代(Digital Native)是指在数字技术普及的环境中成长起来的一代人,他们具有数字化思维和对数字技术的熟练运用、多任务处理能力、网络社交、自主学习和可视化学习以及信息获取和筛选能力。这些特点使他们在数字时代的学习中更加适应和灵活,相应地,在翻译学习中的需求和期望也发生了变化。(1)个性化学习:希望能够根据自身的兴趣和学习风格来定制学习内容和方式。(2)实践与应用导向:更加注重学习的实践性和应用性,渴望能够用所学知识来解决现实问题和面对挑战。(3)即时反馈:对即时反馈有很高的期望,期望能够通过在线测试、自动评估和实时互动等方式,及时了解自己的学习进展和问题,以便调整学习策略。(4)灵活学习环境:期望能够在灵活的学习环境中学习,包括在线学习平台、虚拟实境和移动设备等。(5)协作与社交学习:重视协作与社交学习,期望能够积极参与学习过程中的互动,通过在线课程、远程教育等方式与全世界的学习者进行交流和合作,拓宽自身的视野和交际圈,分享知识和经验,促进学习效果。(6)科技支持和创新:期望学习过程中能够充分利用科技支持和创新,包括虚拟现实、人工智能等技术,以提供更丰富、互动和创新的学习方式。

二、理论依据

教学模式的构建依赖于各种教育教学理念、学习思想和理论的支持,这些理论构成了教学模式的基础,对其发展方向起着指导作用。

(一)深度学习理论

深度学习是一种人工智能的子领域,通过模拟人脑神经网络的结构和功能,利用大量数据进行训练和学习,从而实现对复杂模式和特征的自动提取和分析。深度学习技术的应用可以为教育学领域提供个性化学习、自动化评估、智能教育工具和教育数据挖掘等方面的支持,促进教育的个性化和智能化发展,提高学生的学习效果和教学质量。同时,学习者的深度学习(Deep Learning)也是学习科学领域中的重要内容,它强调有意义、主动的学习,是与浅层学习(Surface Learning)相对应的一种学习方式。深度学习强调培养学习者的高阶思维能力、反思能力以及行为与情感投入[10],以深度参与和学习迁移为导向,其目标在于提高学习者的核心素养,实现全面育人。在数字时代,“数智化”已成为翻译行业转型升级的核心任务,社会急需培养具备翻译实践能力、人文素养和数字素养、思辨与创新能力的复合型应用型翻译人才,这就要求传统翻译教学转变其目标和方式,在培养学生核心素养能力方面下功夫。由此可见,深度学习理论与翻译教学“数智化”的目标存在高度一致性,深度学习可以作为高校“数智化”翻译教学模式构建的理论支持,为推动翻译教学与数智技术的深度融合提供重要指导。

(二)联通主义理论

联通主义理论是一种关注学习者主动参与、合作学习和知识共享的学习理论。它强调知识的联通和整合,认为学习者通过与他人、资源和技术工具的互动和合作,共同构建知识和理解,这为构建“数智化”翻译教学模式在教学目标制定、教学活动设计、教学资源设计、教学环境设定以及学习交互等方面提供了借鉴。例如,联通主义理论认为,学习者应该成为知识的主动构建者,而不仅仅是被动的接受者。“数智化”翻译教学改革也强调学习者在学习过程中的主动参与,通过使用数字技术和信息化工具,学习者更加主动地获取、分析和利用翻译资源,提高学习效果。联通主义学习理论提出,知识是通过将新信息与现有知识进行联结而建立的。“数智化”翻译教学中,学习者需要将语言知识、文化知识、专业知识等进行联结,形成综合的翻译能力;教师帮助学习者建立知识之间的联系,促进知识的迁移和应用。因此,联通主义理论和“数智化”翻译教学改革可以相互促进和支持,通过结合两者的理念和方法,可以为学生提供更具有参与性和合作性的教学环境,提高翻译教学的效果和质量。

三、“数智化”翻译教学模式构建

以“深度学习”和“联通主义”为理论依据,“数智化”翻译教学模式强调“以学生为中心”,培养学生的翻译能力和高阶思维能力,创造高度参与性、个性化和沉浸式的学习体验。以下从教学目标、教学环境、教学步骤设计和教学评价等要素来构建“数智赋能、人机协同”的翻译教学模式。

(一)教学目标

“数智化”翻译教学模式旨在落实“立德树人”的根本任务,培养全面发展的翻译人才。为了实现这一总目标,我们需要达成以下三个具体目标。

1.知识和能力目标

根据2020年《翻译专业本科教学指南》,翻译教学的目标在于培养学生的翻译能力,“数智化”翻译教学模式注重培养学生双语能力、超语言能力(如百科知识、主题知识等)、工具能力和策略能力等,也强调培养学生的思辨与创新能力、解决问题以及终身学习等高阶思维能力,巧妙结合人工智能和大数据技术,使学生能够更好地适应数字时代的翻译需求。

2.素养目标

“数智化”翻译教学模式注重培养学生在数字时代所需的核心素养,特别是科学素养和数字素养,以更好地适应现代翻译行业的需求。同时重视培养学生的人文素养和专业素养,人文素养中的情感目标指激发学生对翻译的学习兴趣和动力;态度目标指培养学生的翻译学习效能感等;价值目标指学生对翻译职业的认同感。此外,学生应具备信息安全和伦理意识,能够正确处理和保护翻译过程中涉及的敏感信息,遵守相关的伦理规范。

3.思政目标

通过将数智技术与翻译教学相结合,“数智化”翻译教学模式引导学生思考并理解不同文化背景下的价值观、思想体系和社会现象,帮助学生更深入地分析翻译过程中的思想与文化冲突,并在实践中运用相关的伦理原则和价值观进行决策。其目标在于培养学生的批判性思维、跨文化交流能力和文化认同感,使他们成为具有全球视野、家国情怀和社会责任感的翻译专业人才。

(二)教学环境

教学环境是构建“数智化”翻译教学模式的实现条件,影响教学实施和效果。由于“数智化”翻译教学中环境是处于动态变化,这就要求教师能够调控教学环境与其他要素之间的关系,达到最优的教学效果。当教学环境(包括实体环境和网络空间)确定时,教师的数字教学意识和能力很大程度上决定了教学内容的呈现方式(如选择和制作数字资源)以及教学活动的设计(如虚拟仿真实训活动),从而影响教学目标的实现。

依托VR(虚拟现实)/AR(增强现实)/MR(混合现实)等融合技术,翻译教学可以为翻译师生构造出具身化、超时空交互的沉浸式翻译教学环境,形成翻译训练场景数据化、工作岗位翻译核心能力专业化为特征的数字化学习场景。教学中可以实时、无感知地收集师生教与学的过程数据,通过智能分析丰富教学评价的数据来源,并根据实时的评价结果及时调整教学活动,增强师生、生生之间的交互。同时,利用ChatGPT、个性学习分析、智能生成与推送等技术构建数智化学习环境,帮助学生开启智慧、交互、自适应学习,实现深度学习体验[11]。

(三)教学步骤设计

教学实施步骤是实现“数智化”翻译教学模式的重中之重,分为课前、课中和课后三个阶段。下面将阐述如何将翻译教学与数智技术相融合,形成高效、精准、可持续的翻译学习循环。

1.课前阶段

在课前阶段,“数智化”翻译教学模式通过数据收集、数据分析、智能诊断、人机交互和教师课前指导来实现人机智能诊学导学。

(1)数据收集。教师通过智能平台向学生推送个性化的预习资料和相应的翻译场景,以实现教学内容的导入。收集学生的课前预习成果以及其他相关学习任务,用于建立学生的学习档案和诊断模型。

(2)数据分析。利用机器学习和数据分析技术,处理和分析课前收集到的数据。可以通过自然语言处理技术对学生的文本信息进行分析,识别关键信息和问题,还可以使用机器学习算法对学生的学习历史和行为进行模式识别,从中得出学生的学习特点和需求。

(3)智能诊断和推送。基于数据分析的结果,机器可以生成智能诊断报告。该报告包括学生的学习状态、潜在问题和建议等。此外,机器还可以根据学生的学习特点和需求,智能生成导学材料,推送个性化的学习路径和策略。

(4)人机交互。教师根据智能诊断报告中的信息,调整并制定相应的教学计划和策略,以满足学生的需求。学生可以通过与教师或智能平台的交流,进一步了解自己的学习情况,并提出问题和建议。

(5)课前指导。基于智能诊断报告和人机交互的结果,教师可以为学生提供个性化的课前指导。这可以包括针对学生的学习问题和需求,推荐适合的学习资源和学习策略。教师还可以与学生一起制定学习目标,并提供相关的学习支持和指导。

通过课前智能诊学导学,有利于提高翻译教学的个性化程度,帮助学生更好地完成知识构建。同时,教师也可以更有针对性地进行教学,提高教学效果和学生的翻译学习动力。

2.课中阶段

“数智化”翻译教学模式通过自适应学习系统、在线学习共同体和合作学习、虚拟实验和模拟训练、数据驱动的个性化反馈、教师助力深度学习来实现课中教学,提供更高效、个性化和沉浸式的学习体验。

(1)自适应学习系统。利用人工智能技术开发的自适应学习系统,根据课前学生的翻译学习进度、兴趣和能力,提供个性化的学习内容和学习路径。教师结合系统推送内容和学生的反馈和表现,调整教学策略,提供有针对性的辅导和支持。

(2)在线学习共同体和合作学习。利用在线学习平台和社交媒体平台,建立学习共同体,让学生可以互相交流和合作学习。在这个过程中,机器提供智能辅助,如自动评估学生的贡献、提供学习资源等。这样,学生可以通过合作研讨关键问题,获得更多的反馈和学习机会。

(3)虚拟实验和模拟训练。利用虚拟实验和模拟训练技术,提供翻译实践和解决问题的学习机会。学生在虚拟的环境中通过模拟的翻译案例情境和翻译项目进行训练,机器可以提供实时的指导和翻译质量评估反馈,帮助学生提高翻译技能和应用能力。

(4)数据驱动的个性化反馈。通过收集和分析学生的学习数据,如翻译任务成果、翻译测试等,系统根据学生的表现提供个性化的反馈。这样,学生可以了解自己在翻译学习中需要改进的方面,并进行针对性的学习。

(5)教师助力深度学习。教师根据班级共性问题,如针对某个翻译策略或技巧,助力学生深度学习。教师利用在线协作工具和平台来鼓励学生参与在线讨论、翻译小组活动等,通过互动的方式来实现人机协同,同时提高学生的合作能力和解决问题的能力。教师还可以根据机器的实时分析和及时反馈调整教学内容。更重要的是,教师助力培养学生的核心素养,传递情感价值观,培养学生的批判性思维和数智思维。

3.课后阶段

“数智化”翻译教学模式的课后阶段主要是通过数智赋能来实现精准评学。

(1)数据分析和个性化建议。通过课中各环节的数据反馈,如学习进度、答题情况等,智能教学系统可以生成本节课的学习报告,并提供个性化的课后学习任务和指导,帮助学生更好地规划学习,提高翻译学习效能感。

(2)自动评估和反馈。利用智能评估系统,自动分析学生的课后翻译任务,并提供针对性的反馈和建议,还可以为学生智能答疑,如提供翻译工具、语料库、参考资料等。这样可以帮助学生在课后更好地实现自主探究并改进自己的翻译技能,实现智能评价和智能辅导。

(3)协作学习和社交互动。通过实时的在线交流和协作工具,在课后阶段为远程交互的师生打造沉浸式、实践式、交互式的虚拟现实教学体验,促进学生之间的合作,提高学习效果。

(4)教师助力深度评价。教师设计有挑战性的任务,要求学生进行深度思考、分析和解决问题,以激发学生的思维和创造力。教师可以通过提供及时的反馈和指导来帮助学生改进他们的学习成果。这包括指出学生在思考过程中可能存在的错误或不足之处,并提供具体的建议和策略来帮助他们进一步发展。同时,教师可以鼓励学生主动参与学习过程,培养他们的自主学习能力。这可以通过鼓励学生提出问题、寻找资源和解决问题的方法来实现。此外,教师可以使用多种评价方法来评估学生的学习成果,如邀请翻译行业专家对学生的翻译项目进行点评、建立学生翻译能力发展数字档案、自适应评价模型等。值得一提的是,教师要注重对学生的情感态度进行评价,弥补机器评价的不足,这样可以更全面、更准确地为学生的学习情况提供评价。

“数智化”翻译教学模式通过人机协同实现课后阶段协同辅导、协同批阅、协同评价,从而实现更加个性化、高效、精准和灵活的学习评价。

(四)教学评价

“数智化”翻译教学模式更注重对学生翻译能力和核心素养的评价。依托数据赋能,教学能够记录学生的学习痕迹,包括翻译错误类型、教师点评修改、同伴点评修改和机器评分,形成翻译学习电子档案袋[12];通过深度挖掘数据,构建学生学习者画像,教师可以“以学定教”“以评促教”,实现翻译教学评价精准化。在评价体系上,重视数字技术赋能,完善教学质量评价体系,建立能够全面评估学生的翻译能力评价标准,包括对翻译技术、信息搜索、数据分析和处理等核心数字技能的评价;同时,也要注重评价学生的批判思维、系统思维、创新思维以及历史、文化、人文、情感、态度等非数字多元素素养的全面发展。

坚持深度学习理论,将AIGC(人工智能生成内容)、机器学习、自然语言处理等新技术、新方法、新范式融入翻译教学中,运用MQM、BLEU等翻译质量评估模型或指标,对翻译质量进行评估,依托“数智化”教学平台,对翻译教学实施智能化、系统化、多元化的评价。课前形成“数智化学习场景+针对性产出+师生评价、同伴反馈”,课内搭建“数智化教学平台+师生/生生的有效合作”,课外转向“数智化辅评+学生自评+同伴互评+教师点评+企业专业点评”,实现评价对象、评价方式、评价时间、评价内容的多元化与可视化,为翻译教学提供更客观科学的评估和反馈。

四、结束语

教育数字化是新时代高等教育改革的必然趋势,其关键在于实现教学“数智化”转型。高校翻译教学改革应坚持以“立德树人”为根本任务,注重培养学生的翻译能力和核心素养,特别是创新能力、批判性思维能力、解决问题以及终身学习能力等高阶能力,使学生能够更好地适应数字时代的翻译需求。因此,本研究以深度学习理论和联通主义理论为依据,结合数智赋能和人机协同的优势,从教学目标、教学环境、教学步骤设计和教学评价等要素出发,构建“数智化”翻译教学模式,探索在课前、课中和课后阶段如何有效将翻译教学与数智技术深度融合,实现翻译教学的培养目标,推动翻译教学的“数智化”进程。笔者将在未来的研究中进一步阐述该教学模式中各教学要素的内涵和逻辑关系以及相关的实证研究,以期丰富“数智化”翻译教学的成果。