語言服務視域中高校翻譯技術教學與對策研究

李成靜 王書鯤

（中南林業科技大學 湖南 長沙 410004）

信息技術和全球化的不斷發展，為中國語言服務行業提供了發展的土壤，培養復合型應用人才已成為語言服務行業的新亮點。[1]隨著大數據和云計算發展，翻譯技術教學日益更新，培養以語言服務業市場需求和視野為導向、實踐能力為中心，以增強技術能力和職業素養為手段的職業性人才呼聲越來越高。無論是高校翻譯類本科生還是翻譯教育專業型方向（MTI）學生，除了要求良好的雙語運用及轉換能力、熟悉翻譯流程與職業規劃等之外，還應熟練地使用翻譯工具。[2]針對這一目標，以問卷形式調查了華中區農林高校的翻譯技術課程的相關情況，探究目前翻譯技術教學存在的問題，對培養符合市場需求的翻譯人才、通過設置尋找學生學習偏好及創新課程改革等提出對策。

一、問卷設計與數據分析

人工智能時代，機器翻譯和自然語言處理技術迅速發展，正在劇烈改變翻譯行業的結構和工作方式。翻譯工作者和語言服務者，不僅需要在語言轉換能力上達到標準，同樣也要具備足夠強大的翻譯技術能力。[3]由于農林類高校大多是綜合類理工科為主的本科高校，生源背景復雜，有必要對學生本科背景、計算機水平和實踐能力等進行調查，同時分析各類學生對翻譯技術課程教學內容、期待和學習模式等看法。問卷共分為三個板塊，涉及學情分析、師資和教學資源、教學評價，通過問卷星向湖南、湖北、江西、河南等五省地區幾所具有代表性的農林院校投放問卷，調查從2020年11月19日起，一直到2021年1月9日結束。

（一）學情分析

投放一個月后，收到140份有效問卷。受訪對象37.14%為男性，62.86%為女性；本科畢業高校均為一本高校及以下，其中一本高校畢業生占51.43%，普通民辦本科占48.57%；年齡均在22—25歲之間，屬于網絡原住民的“95后”“00后”群體；65.71%學生本科畢業學校是內陸省會城市，11.43%學生來自沿海省會或地級城市，說明沿海和內陸地區之間，農林類院校的生源流動性較小。

在知識結構和背景方面，英語和翻譯類本科畢業人數最多，占42.86%和25.71%，理工類專業的只占7.86%；接受調查的學生外語基礎較好，86%的學生獲得了CET-6證書，翻譯能力卻嚴重不足，獲得CATTI二級筆譯證書的僅占10.71%，獲得二級口譯證書的僅有4.29%；計算機能力普遍低下，獲得計算機二級證書的只有38.57%。

學生翻譯技術的關注程度方面，接受翻譯技術教學之前，58.57%的學生表示自己不太了解或完全不了解翻譯技術，稍微了解的學生比例只有5.71%；17.86%的學生完全不了解目前的翻譯技術或者行業知識，學生最常使用的翻譯技術是在線機器翻譯，74.29%的受訪者使用過該技術進行翻譯。針對開設翻譯技術課程，大部分學生期待值較高，44.29%人希望了解語料庫建設與應用，其次希望學習語言服務產業運作、搜索與翻譯、文本處理技術等。

（二）教學建設與資源分析

1.教師能力差異及教學資源限制

受訪者中，27.14%學生認為任課教師翻譯技術水平一般，超過45%的學生認為教師了解翻譯技術相關知識，27.14%學生認為任課教師十分優秀。說明學生對翻譯技術的相關理論、實踐認識和掌握水平不同。受訪者中，22.86%的學生認為教師在授課之前充分了解學生的翻譯技術水平，38.57%的學生認為教師不了解學生的水平。針對翻譯技術課程的設備和設施建設方面，42.14%學生認為現有設備設施建設比較完善，30.71%的學生認為不完善。此外，對語言服務產業介紹感興趣的占總人數的31.43%，最感興趣的模塊是搜索與翻譯，54.29%的學生對此感興趣，40%的學生對文本處理技術感興趣。超過35%高校沒購買相關技術或軟件平臺。

2.翻譯技術課程難度系數較大

對文科“小白”學生來說，60.71%認為翻譯技術課程有點難，17.86%認為非常難，覺得不難的只有14.29%。關于課程安排，17.14%的學生認為課時安排非常充足，58.57%的學生認為課時不充足，覺得完全不充足的8.57%。究其原因為：50%以上學生認為教學設備和資源無法滿足學生需求，33.57%認為學習新技術有困難，8.57%對課程內容不感興趣。

3.課程效果顯著

71.43%的學生認為翻譯技術課程提升了自己的翻譯能力，8.57%的學生認為自己沒有得到提升，18.57%的學生認為自己得到了一定的提升。學生最感興趣的教學內容是搜索與翻譯，其次是語料庫建設和翻譯軟件使用，學生更加關注如何提升翻譯效率的相關技能。

二、結果與討論

（一）學生背景單一

本次問卷調查的幾所農林類高校MTI生源一般，缺雙一流高校生源，以文科背景學生為主，對課程的理解和接受程度偏低，超過七成的學生感覺翻譯技術課程困難。原因可歸結為我國的翻譯專業培養定位還很模糊，沒有形成個性化和階梯狀的培養模式。[4]在招生時，依舊出于傳統外語人才培養的考慮，語言類、外語類專業的學生較多，農林特色不明顯，農林翻譯人才缺口大。

（二）理論與現代技術脫節

MTI學生在學習前從未關注過翻譯技術，一般使用機器翻譯解決翻譯任務，對新技術不了解，也不關心語言服務產業的發展。在神經網絡翻譯等不斷進步的今天，翻譯軟件效率大幅提升，在內容和工作場景固定的機器翻譯實踐中，翻譯機器的正確率已經可以達到90%以上，翻譯產業已經由純粹的文字語言工作，轉型為包括本地化服務、字幕翻譯等在內的語言服務產業，翻譯人才的內涵自然得到進一步發展。[5]

翻譯能力包括信息挖掘能力等在內的翻譯技術能力和翻譯服務能力，翻譯技術能力內涵，早超出“計算機輔助翻譯（CAT）”的狹隘定義，而是包含了圖像處理、語料庫操作、譯前譯后編輯、搜索引擎使用、翻譯項目管理、本地化服務等眾多的“技術能力”。現代MTI學生必須關注語言服務產業和翻譯技術的發展，如果與此脫節，僅靠知識性和訓練性質的練習，是無法滿足現代產業需要的。

（三）師資能力匱乏

當前，翻譯教學師資隊伍存在能力參差不齊的問題，按照專業學位的要求，翻譯專業課程的教師需要同時具備翻譯實踐、翻譯教學和翻譯研究的能力。[6]翻譯技術作為翻譯專業課程中技術能力要求最高的課程，需要教師在每一項教學內容上都達到要求是不可能的。根據王華樹的一項調查顯示，我國對高校翻譯教師任職需求，只強調需具有翻譯行業的實踐經驗，而沒有對計算機、信息技術能力的規定，具有文理科交叉背景的人數更是稀少。

（四）現有教學管理模式無法滿足市場需求

目前，翻譯技術課程學時有限，教學內容十分緊湊。在農林類高校中，現有教學安排主要涉及翻譯技術的搜索與翻譯、CAT軟件、語料庫工具等。高校教學管理模式單一、技術師資缺乏、設備維護及更新費用等限制了翻譯技術課程體系的豐富和發展。語言服務產業最為活躍和常見領域，多為進出口貿易、文化交流、海外工程、裝備制造、法律、金融等領域[7]，加上游戲本地化、數據分析等需求，對譯者的項目管理、編程、術語庫管理綜合能力要求特別高。高校的教學安排和管理應充分考慮高校特色和市場需求的辯證統一。

全球語言服務產業發展迅猛，主要盈利項目依舊是語言服務，現代語言服務產業對翻譯人才提出了多方面的要求，翻譯工作者必須了解如何利用這些技術提高效率、降低成本。很多企業已經開始探索非傳統的專業化翻譯業務，比如數據挖掘分析、本地化服務等，翻譯項目管理、質量控制等新翻譯技術自然成了語言服務者必須具備的技能。縱觀國內現狀發現，現有的MTI畢業生卻少有高素質的復合人才。我國的MTI教育和經濟社會發展的節奏是有部分脫節的，翻譯技術課程的內容設計急需改進。

三、對策和建議

（一）重塑翻譯類相關技術教育

MTI教育應當在語言服務產業鏈的視野中，以產業需求為導向。[8]這就要求高校應當以專業化和技術化的眼光去看待、定位MTI教育。人工智能時代，語言服務工作已經依附于技術，實現了現代化和專業化，在這樣的時代背景下，MTI的教育必須摒棄過去的定位，才能適應經濟社會的發展。開設翻譯碩士培養點的院校必須意識到技術能力和語言服務意識在翻譯碩士培養中的重要性，招生時需吸納更多具有理工科背景或計算機相關專業的學生，改變社會對翻譯能力、服務模式的傳統定位。同時，院校需要大力推廣翻譯技術教育，細化翻譯技術教育內容，實現語言服務實踐和技術學習的深度融合。

（二）豐富翻譯與技術型師資

翻譯內容涉及眾多領域，一位教師不可能精通所有內容。因此，在增加具有跨專業背景的教師數量的同時，必須利用其他途徑增強教師的翻譯技術教學能力，比如翻譯師資培訓機構可以利用現代技術優勢，以多渠道、多元化的形式針對教師開展技術培訓[9]；還可以聯合高校和企業，針對不同教師提供不同的培訓方案，幫助教師構建起全面的知識結構[10]。這是以教師主體進行的改進辦法，從客體角度看，不能忽視現代網絡、智能設備、MOOC、SPOC等傳播媒介的作用。

（三）推動產學研相關融合

人工智能時代，未來的翻譯技術發展趨勢會向著專業化、集成化、智能化、云端化、泛在化、平臺化和生態化的方向發展[11]，這意味著翻譯技術的教學內容也會產生相應的改變。傳統的課堂教學模式已經沒有辦法完成培養這樣復雜、多樣人才的任務，為此需要企業、院校之間更加緊密地互動和合作。語言服務企業可以為翻譯技術教學中的某些技術提供項目實習實踐，幫助學生更加形象、直觀地學習相應技術。針對更加細化、更加具體的技術，應鼓勵教師和學生以學術研究的心態和視角去學習、探索，院校應充分考慮市場的需求和學生的發展，指定課程的教學內容，最終的研究成果才能反哺語言服務產業，實現良性互動。

四、結語

全球語言服務業蓬勃發展，高校翻譯教育必須協同翻譯技術共同發展，翻譯于技術課程教學也應融入市場帶來的新變化，其翻譯人才培養模式也需與市場對接，加強產學研，以非傳統課堂形式提升學生綜合素質和解決技術問題的相關意識。