許皓

摘? ?要：新文科促進(jìn)外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)與其他學(xué)科間、技術(shù)間的交叉融合、滲透和跨越，也對(duì)外語(yǔ)人才培養(yǎng)提出了新的要求，人工智能創(chuàng)新《商務(wù)翻譯》教學(xué)符合新文科的時(shí)代要求。作者對(duì)實(shí)驗(yàn)班采用人工智能輔助的KCP教學(xué)模式進(jìn)行了為期三個(gè)月的教學(xué)實(shí)踐，通過(guò)對(duì)比研究結(jié)果顯示：KCP教學(xué)模式下，通過(guò)機(jī)器翻譯加譯后編輯，學(xué)生在翻譯速度、譯文質(zhì)量方面都比實(shí)驗(yàn)前有更好的表現(xiàn)，且絕大部分學(xué)生對(duì)該教學(xué)模式持積極態(tài)度，實(shí)踐證明該研究結(jié)果對(duì)《商務(wù)翻譯》教學(xué)具有一定的啟示作用。

關(guān)鍵詞：新文科;《商務(wù)翻譯》教學(xué);人工智能;機(jī)器翻譯;譯后編輯

中圖分類(lèi)號(hào)：G434;H31 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：1673-8454（2021）16-0048-07

在新文科的時(shí)代背景下，外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)發(fā)展、外語(yǔ)人才培養(yǎng)模式都值得進(jìn)行深層次的探討和研究，而外語(yǔ)課堂教學(xué)模式創(chuàng)新則是實(shí)現(xiàn)外語(yǔ)人才培養(yǎng)深度改革的重要途徑之一。人工智能的發(fā)展也給外語(yǔ)課堂教學(xué)帶來(lái)了新思路和新機(jī)遇，符合新文科背景下“語(yǔ)言+科技”外語(yǔ)人才培養(yǎng)的時(shí)代訴求。人工智能推動(dòng)了機(jī)器翻譯的發(fā)展，目前機(jī)器翻譯加譯后編輯已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于翻譯行業(yè)，因此《商務(wù)翻譯》課堂教學(xué)也應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)。

本文嘗試對(duì)商務(wù)英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)《商務(wù)翻譯》課程進(jìn)行課堂教學(xué)改革，并從翻譯速度、翻譯質(zhì)量以及學(xué)生態(tài)度等方面進(jìn)行對(duì)比研究，以探討人工智能輔助的《商務(wù)翻譯》課程教學(xué)改革的有效性。

一、國(guó)內(nèi)外新文科的發(fā)展綜述

1.國(guó)外新文科的發(fā)展

“新文科”對(duì)應(yīng)的英文是New Liberal Arts，其改革始于20世紀(jì)80年代。由美國(guó)Alfred P. Slogan基金會(huì)最早提出新文科理念并推動(dòng)相關(guān)項(xiàng)目的實(shí)施。該基金會(huì)把三項(xiàng)科學(xué)技術(shù)性的基本能力，即應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)技能和技術(shù)常識(shí)看成新文科教育的核心內(nèi)容，并在1982—1992年間向23所文理學(xué)院提供經(jīng)費(fèi)支持，旨在鼓勵(lì)這些學(xué)校將量化推理和技術(shù)常識(shí)融入課程之中。[1]

2017年，美國(guó)希拉姆學(xué)院（Hiram College）的校長(zhǎng)Varlotta在學(xué)院推行Teck and Trek項(xiàng)目（一個(gè)綜合性的移動(dòng)技術(shù)項(xiàng)目），向?qū)W生和教職員工提供移動(dòng)技術(shù)設(shè)備，鼓勵(lì)學(xué)生創(chuàng)造性和批判性地運(yùn)用技術(shù)去提升自己的能力。

Varlotta認(rèn)為新文科的學(xué)習(xí)包含三個(gè)維度：積極的課堂學(xué)習(xí)、影響深遠(yuǎn)的體驗(yàn)活動(dòng)和反思性的技術(shù)運(yùn)用。[2]其改革的目標(biāo)是讓學(xué)生掌握Skill Set和Mind-Set，即關(guān)聯(lián)度高但種類(lèi)多的技術(shù)集合、思維模式、觀點(diǎn)傾向、心態(tài)等。而新文科的教學(xué)安排應(yīng)包括以下四大要件：一年級(jí)的共同體驗(yàn)（幫助學(xué)生學(xué)會(huì)自我反省和思考）、專(zhuān)業(yè)融合（專(zhuān)業(yè)不再與其他專(zhuān)業(yè)完全割裂，在學(xué)院內(nèi)部或跨學(xué)院進(jìn)行融合）、系統(tǒng)性?xún)?nèi)核（即從學(xué)生本位出發(fā)，旨在幫助學(xué)生根據(jù)個(gè)人興趣、自身發(fā)展或職業(yè)規(guī)劃角度認(rèn)識(shí)學(xué)科科目間的關(guān)系）以及體驗(yàn)性學(xué)習(xí)（即所學(xué)內(nèi)容在現(xiàn)實(shí)生活中的運(yùn)用）。[3]

2.國(guó)內(nèi)新文科建設(shè)的背景

在教育部召開(kāi)的2019年第四場(chǎng)教育新春發(fā)布會(huì)上，介紹了2018年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展基本情況。會(huì)上，教育部高教司首次提出，要通過(guò)大力發(fā)展新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科，優(yōu)化學(xué)科專(zhuān)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)形成覆蓋全部學(xué)科門(mén)類(lèi)的中國(guó)特色、世界水平的一流本科專(zhuān)業(yè)集群。

2019年4月29日，教育部等13個(gè)單位聯(lián)合召開(kāi)“六卓越一拔尖”計(jì)劃2.0啟動(dòng)大會(huì)，全面推進(jìn)新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科的建設(shè)。2020年11月3日，新文科建設(shè)工作會(huì)議在山東大學(xué)召開(kāi)，會(huì)議發(fā)布了《新文科建設(shè)宣言》，對(duì)新文科建設(shè)作出全面部署，提出推進(jìn)新文科建設(shè)要遵循守正創(chuàng)新、價(jià)值引領(lǐng)、分類(lèi)推進(jìn)“三個(gè)基本原則”;把握專(zhuān)業(yè)優(yōu)化、課程提質(zhì)、模式創(chuàng)新“三大重要抓手”，抓好中國(guó)政法實(shí)務(wù)大講堂、中國(guó)新聞傳播大講堂、中國(guó)經(jīng)濟(jì)大講堂、中國(guó)藝術(shù)大講堂“四大關(guān)鍵突破”，培養(yǎng)適應(yīng)新時(shí)代要求的應(yīng)用型、復(fù)合型文科人才。具體做法為夯實(shí)基礎(chǔ)學(xué)科，發(fā)展新興學(xué)科，推進(jìn)學(xué)科交叉融合。[4]

二、新文科背景下外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)發(fā)展途徑

根據(jù)《一級(jí)學(xué)科博士、碩士學(xué)位基本要求》，外國(guó)語(yǔ)言文學(xué)學(xué)科下設(shè)五大方向，分別為外國(guó)文學(xué)、外國(guó)語(yǔ)言學(xué)及應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)、翻譯學(xué)、比較文學(xué)與跨文化研究、國(guó)別與區(qū)域研究。其中，本科外國(guó)語(yǔ)言文學(xué)屬于文學(xué)大類(lèi)，下設(shè)英語(yǔ)、法語(yǔ)、日語(yǔ)、俄語(yǔ)、德語(yǔ)、商務(wù)英語(yǔ)、翻譯等專(zhuān)業(yè)。專(zhuān)科的外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)設(shè)置在教育與體育門(mén)類(lèi)語(yǔ)言類(lèi)學(xué)科下，包括應(yīng)用英語(yǔ)、商務(wù)英語(yǔ)、旅游英語(yǔ)、應(yīng)用法語(yǔ)、應(yīng)用日語(yǔ)等專(zhuān)業(yè)。

外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)雖屬文科大類(lèi)，又與其他文科專(zhuān)業(yè)有所區(qū)別：

其一，主要體現(xiàn)在它的工具屬性，外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)需要培養(yǎng)學(xué)生基本的外語(yǔ)語(yǔ)言知識(shí)，發(fā)展其基本的聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)技能、用外語(yǔ)與他人溝通交流的能力。

其二，外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)又具有一定的人文性，需要培養(yǎng)學(xué)生的跨文化意識(shí)、創(chuàng)新能力和批判性思維。外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生肩負(fù)著了解異國(guó)文化、傳播中國(guó)優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、講好中國(guó)故事的使命。

其三，外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)與其他學(xué)科的交叉性。外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)旨在培養(yǎng)具有扎實(shí)的語(yǔ)言基礎(chǔ)和較廣泛的相關(guān)學(xué)科知識(shí)的復(fù)合型人才，因而與其他各個(gè)學(xué)科都有所交叉與交集，如語(yǔ)言學(xué)與教育學(xué)、心理學(xué)的交叉，跨文化研究與社會(huì)學(xué)、宗教學(xué)等學(xué)科的交叉，商務(wù)英語(yǔ)與經(jīng)濟(jì)貿(mào)易類(lèi)專(zhuān)業(yè)的交叉，旅游英語(yǔ)與旅游類(lèi)、會(huì)展類(lèi)專(zhuān)業(yè)的交叉等等，而翻譯類(lèi)由于其特殊性，與理科、工科、醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)等所有學(xué)科都有所交集。

新文科建設(shè)更加強(qiáng)調(diào)文科專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)的融通性，[5]促成學(xué)科間、技術(shù)間的交叉融合、滲透和跨越。[6]比如，語(yǔ)言學(xué)研究不僅進(jìn)一步探索語(yǔ)言學(xué)內(nèi)部的融合，還要探索語(yǔ)言學(xué)與自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的交叉融合。目前已出現(xiàn)病理語(yǔ)言學(xué)、地理語(yǔ)言學(xué)、數(shù)理語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)、語(yǔ)言智能等領(lǐng)域，體現(xiàn)出明顯的跨學(xué)科性。[7]尤其是隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、智慧教育等技術(shù)的不斷發(fā)展，外語(yǔ)跨學(xué)科發(fā)展有了更多的機(jī)遇。對(duì)外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)而言，為了更好地服務(wù)中華文化“走出去”戰(zhàn)略和落實(shí)“一帶一路”倡議，必須推進(jìn)外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)發(fā)展的系統(tǒng)性改革，以立德樹(shù)人為核心，培養(yǎng)“會(huì)語(yǔ)言、通國(guó)家、精領(lǐng)域”的社會(huì)主義外語(yǔ)人才。[8]

目前，國(guó)內(nèi)已有不少學(xué)者對(duì)新文科視域下外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)發(fā)展、外語(yǔ)人才培養(yǎng)模式進(jìn)行了探討。如張永懷、鐘焜茂從地方院校角度，探討了在新文科背景下外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)發(fā)展的路徑。張永懷認(rèn)為地方應(yīng)用型大學(xué)應(yīng)從培養(yǎng)類(lèi)型新定、目標(biāo)新樹(shù)、規(guī)格新造、課程體系新構(gòu)、師資隊(duì)伍新建角度確立英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)改革的新路徑。[9]鐘焜茂提出地方院校的外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)應(yīng)主動(dòng)適應(yīng)新文科理念，找尋在區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的空間，重新定位并錯(cuò)位發(fā)展。[10]

對(duì)于外語(yǔ)人才培養(yǎng)方面，王興偉認(rèn)為獨(dú)立學(xué)院英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)的發(fā)展應(yīng)以培養(yǎng)復(fù)合型、應(yīng)用型，并熟練掌握電腦技術(shù)和人工智能產(chǎn)品的學(xué)生為發(fā)展方向，立足區(qū)域?qū)嶋H，培養(yǎng)能夠在區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)中發(fā)揮作用的出色人才。[11]王鋼以大連外國(guó)語(yǔ)俄語(yǔ)復(fù)合型人才培養(yǎng)為例，結(jié)合新文科建設(shè)的要求，在師資隊(duì)伍建設(shè)、優(yōu)秀生源吸納、教學(xué)模式改革、教材編寫(xiě)、信息技術(shù)利用等方面提出對(duì)策和建議。[12]

新文科不僅對(duì)外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)提出新的要求，同時(shí)為外語(yǔ)課程建設(shè)和教學(xué)改革也提供了新思路和新方法。郭向宇提出在新文科的背景下將課程思政中的德育元素和CIS（Corporate Identity System）注入大學(xué)英語(yǔ)課程改革[13]。湯海等人將KSA（Knowledge，Skill，Ability ）實(shí)訓(xùn)體系引入商務(wù)英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)實(shí)訓(xùn)體系，對(duì)教學(xué)方法、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)體系的改革進(jìn)行分析探討。[14]可見(jiàn)外語(yǔ)人才的培養(yǎng)需要通過(guò)人才培養(yǎng)方案修訂、課程體系重構(gòu)、課堂教學(xué)模式創(chuàng)新、實(shí)訓(xùn)平臺(tái)建設(shè)、評(píng)價(jià)機(jī)制更新等多個(gè)層次的深度改革得以實(shí)現(xiàn)。

三、人工智能創(chuàng)新《商務(wù)翻譯》教學(xué)

1.人工智能創(chuàng)新《商務(wù)翻譯》教學(xué)的必要性

（1）符合新文科的時(shí)代訴求

課堂教學(xué)質(zhì)量是提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的基石，因此實(shí)施外語(yǔ)課堂教學(xué)改革，提高外語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量，才能做強(qiáng)大外語(yǔ)，培養(yǎng)“一精多會(huì)”“一專(zhuān)多能”的國(guó)際化復(fù)合型人才。教育部高等教育司司長(zhǎng)吳巖在“第四屆全國(guó)高等學(xué)校外語(yǔ)教育改革與發(fā)展高端論壇”上指出，高校要建設(shè)新文科，做強(qiáng)大外語(yǔ)，培養(yǎng)“一精多會(huì)”“一專(zhuān)多能”的國(guó)際化復(fù)合型人才。而培養(yǎng)懂外語(yǔ)的一流人才，首先要淘汰“水課”、打造“金課”，提高課程的高階性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)度。[15]

新文科要求外語(yǔ)教師主動(dòng)思考新技術(shù)與課堂教學(xué)深度融合的途徑，培養(yǎng)學(xué)生語(yǔ)言智能+科技的能力。由于篇幅有限，本文僅以商務(wù)英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)的《商務(wù)翻譯》課程為例，整合人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，創(chuàng)新課程教學(xué)模式，引發(fā)學(xué)生的深度學(xué)習(xí)，從而激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)、交叉性學(xué)習(xí)和研究型學(xué)習(xí)的動(dòng)力。

（2）迎接新技術(shù)帶來(lái)的新挑戰(zhàn)

人工智能的快速發(fā)展大大推動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別技術(shù)，隨著深度學(xué)習(xí)推動(dòng)人工智能在機(jī)器翻譯領(lǐng)域的應(yīng)用，迎來(lái)了神經(jīng)機(jī)器翻譯（Neural Machine Translation，NMT），它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)由整句翻譯替代逐詞翻譯，準(zhǔn)確度大大提高，是機(jī)器翻譯（Machine Translation）領(lǐng)域的巨大飛躍。

與人工翻譯（Human Translation）相比，機(jī)器翻譯具有更加快捷和方便的特點(diǎn)，也能夠節(jié)省譯員的時(shí)間和精力。但是機(jī)器翻譯不能帶來(lái)100%精準(zhǔn)的翻譯，在詞匯選擇、語(yǔ)句切分和邏輯結(jié)構(gòu)、語(yǔ)境語(yǔ)義等方面還存在著一定的問(wèn)題，因此需要融合機(jī)器翻譯、譯前編輯、譯后編輯等手段提高翻譯的精確度。對(duì)于一般難度的材料，職業(yè)譯員每日人工翻譯可達(dá)2500個(gè)單詞，而采用機(jī)器翻譯加人工編譯能夠完成6000個(gè)單詞，翻譯的工作效率提高140%。[16]隨著機(jī)器翻譯在翻譯領(lǐng)域的逐漸普及，也給《商務(wù)翻譯》課程帶來(lái)了新思路和新挑戰(zhàn)。

（3）滿(mǎn)足學(xué)生深度學(xué)習(xí)的需求

首先，傳統(tǒng)的《商務(wù)翻譯》課程主要是“翻譯技巧講授+商務(wù)范例分析+操練”的模式，雖然這樣的模式培養(yǎng)了一批又一批的翻譯人才，但是隨著手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)的普及，學(xué)生對(duì)知識(shí)和技能的訴求越來(lái)越高，傳統(tǒng)的模式很難激發(fā)起學(xué)生濃厚的學(xué)習(xí)興趣。

其次，筆者在任教過(guò)程中發(fā)現(xiàn)：隨著人工智能的發(fā)展，尤其是神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的日漸成熟，很多學(xué)生開(kāi)始習(xí)慣于使用百度翻譯、有道翻譯等平臺(tái)，甚至存在一定的依賴(lài)性。但是他們對(duì)于機(jī)器翻譯的使用，目前尚停留在“復(fù)制、粘貼”（網(wǎng)站翻譯）或者“掃一掃”（拍照翻譯）階段，不太會(huì)主動(dòng)去發(fā)現(xiàn)機(jī)器翻譯譯文存在的問(wèn)題并進(jìn)行深度思考。因此，與其一味地阻止學(xué)生使用翻譯平臺(tái)，倒不如用開(kāi)放式的態(tài)度擁抱翻譯平臺(tái)，教會(huì)學(xué)生如何正確有效地使用機(jī)器翻譯，提升自身譯后編輯能力，提高譯文的“信度”和“效度”。同時(shí)，為學(xué)生日后深度學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)提供思路。

2.人工智能輔助的《商務(wù)翻譯》教學(xué)模式

《商務(wù)翻譯》課程是“英語(yǔ)+商務(wù)”的結(jié)合體，教學(xué)應(yīng)服務(wù)于地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。比如，筆者所在的學(xué)校處于長(zhǎng)三角地區(qū)，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易相對(duì)發(fā)達(dá)，因此本課程的教學(xué)定位是培養(yǎng)學(xué)生日后處理對(duì)外貿(mào)易企業(yè)日常涉外文件的翻譯能力，同時(shí)也要培養(yǎng)學(xué)生的“中國(guó)情懷”和“國(guó)際視野”。教學(xué)內(nèi)容貼近現(xiàn)實(shí)社會(huì)需求，如商業(yè)名片的翻譯、會(huì)議紀(jì)要的翻譯、公司介紹的翻譯、產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)的翻譯、商業(yè)廣告、合同的翻譯、商務(wù)函電的翻譯等，選取的材料以本地真實(shí)的案例為主。

筆者將人工智能輔助下的《商務(wù)翻譯》教學(xué)模式概括為KCP模式（見(jiàn)圖1）：

K為Know，即了解，在正式放手讓學(xué)生進(jìn)行機(jī)器翻譯+譯后編輯的操作之前，教師首先通過(guò)不同的商務(wù)翻譯文本，讓學(xué)生了解不同機(jī)器翻譯平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)，并學(xué)會(huì)綜合使用2～3個(gè)不同的機(jī)器翻譯平臺(tái)。

C為Compare，即比較，通過(guò)比對(duì)機(jī)器翻譯文本和人工翻譯文本，發(fā)現(xiàn)機(jī)器翻譯主要存在的問(wèn)題。英國(guó)翻譯理論家Newmark指出：譯者在翻譯時(shí)，需要在意義、所指、銜接和自然表達(dá)四個(gè)層面對(duì)譯文負(fù)責(zé)[17]。根據(jù)蔡欣潔、文炳的研究：機(jī)器翻譯漢譯英目前存在詞匯（包括術(shù)語(yǔ)和準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)、普通多義詞項(xiàng)選擇錯(cuò)誤、機(jī)械性選詞不當(dāng)或重復(fù)選詞、成語(yǔ)和熟語(yǔ)翻譯錯(cuò)誤等）、語(yǔ)句（句子結(jié)構(gòu)和邏輯混亂、語(yǔ)句語(yǔ)境語(yǔ)義翻譯錯(cuò)誤、無(wú)主句主語(yǔ)還原錯(cuò)誤等）及其他翻譯錯(cuò)誤（如漏譯和大小寫(xiě)格式問(wèn)題）。[18]

P為Post-Editing，即譯后編輯，通過(guò)項(xiàng)目化的實(shí)訓(xùn)練習(xí)教會(huì)學(xué)生在機(jī)器翻譯的基礎(chǔ)上，使用譯后編輯完善譯文。TAUS實(shí)踐中的譯后編輯報(bào)告對(duì)譯后編輯定義為“通過(guò)少量的人工修改以對(duì)機(jī)器生成的翻譯進(jìn)行完善”的過(guò)程。如今，大多數(shù)自由譯者都把機(jī)器翻譯作為提供翻譯建議的有用工具，通常選擇谷歌翻譯或DeepL翻譯。[19]

本課程使用的主要譯后編輯方法為插入、刪除、替換等操作。MT Post-Editing Guidelines一書(shū)根據(jù)譯文質(zhì)量的要求不同，將譯后編輯的質(zhì)量分為以下兩種：“足夠好”的質(zhì)量（“Good Enough”Quality）和人工翻譯質(zhì)量（Human Translation Quality）。本課程的要求是人工翻譯質(zhì)量，具體為理解（最終用戶(hù)完全理解文本的內(nèi)容）、準(zhǔn)確（傳達(dá)的信息與源文本相同）、文體風(fēng)格大致符合、語(yǔ)法正常、語(yǔ)法和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)使用正確。

因此，教師在教學(xué)過(guò)程中要求學(xué)生在譯后編輯過(guò)程中堅(jiān)持以下一些原則：爭(zhēng)取語(yǔ)法、句法和語(yǔ)義上正確的翻譯;確保正確翻譯了關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)，并且未翻譯的術(shù)語(yǔ)屬于客戶(hù)的“請(qǐng)勿翻譯”術(shù)語(yǔ)列表;確保沒(méi)有添加或省略任何信息;對(duì)任何令人反感、不適當(dāng)或文化上不可接受的內(nèi)容進(jìn)行編輯;使用盡可能多的原始機(jī)器翻譯輸出;適用于拼寫(xiě)、標(biāo)點(diǎn)和連字的基本規(guī)則;確保格式正確。[20]

四、實(shí)證研究

1.研究問(wèn)題

本研究主要圍繞以下兩個(gè)問(wèn)題展開(kāi)：①人工智能對(duì)學(xué)生的商務(wù)翻譯技能是否有積極影響？如果有，體現(xiàn)在哪些方面？②學(xué)生對(duì)《商務(wù)翻譯》課程KCP教學(xué)模式的接受情況如何？

2.研究對(duì)象

本研究的研究對(duì)象為筆者所在學(xué)校商務(wù)英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)大三的學(xué)生，人數(shù)為36人，均以漢語(yǔ)為母語(yǔ)，英語(yǔ)為第二語(yǔ)言，平均英語(yǔ)學(xué)習(xí)年限為12年左右。參與研究的3名教師均具有10年以上教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，并且在商務(wù)翻譯領(lǐng)域具有一定的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。

3.研究工具

（1）實(shí)驗(yàn)材料

本研究的實(shí)施階段為2020年9—12月，在課程開(kāi)始之初給學(xué)生發(fā)放一段商務(wù)文本語(yǔ)段，要求進(jìn)行人工翻譯，作為前測(cè)。課程結(jié)束時(shí)，再次發(fā)放商務(wù)文本語(yǔ)段，要求使用機(jī)器翻譯（本次實(shí)驗(yàn)僅使用百度機(jī)器翻譯）+譯后編譯的策略。兩次測(cè)試均要求學(xué)生在課堂內(nèi)獨(dú)立完成翻譯任務(wù)。

為了使兩次測(cè)試的文本難度盡量一致，剔除文本難度這一混淆變量，研究者對(duì)兩個(gè)文本的文本長(zhǎng)度、句子數(shù)量、單詞數(shù)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)（見(jiàn)表1），并對(duì)文本的易讀性進(jìn)行了編輯。兩篇文本均屬于商務(wù)文本中的公司介紹文體，選取的材料是嘉興本地兩家大型企業(yè)的公司介紹，翻譯方向?yàn)闈h譯英。目前兩家公司的官網(wǎng)還沒(méi)有英文網(wǎng)站，因此學(xué)生無(wú)法直接從官網(wǎng)獲取譯文。同時(shí)通過(guò)本次翻譯，學(xué)生也能更好地了解嘉興的本土企業(yè)，培養(yǎng)學(xué)生的民族自豪感，以服務(wù)于中華文化“走出去”戰(zhàn)略。

（2）問(wèn)卷調(diào)查

研究問(wèn)卷主要分兩次發(fā)放。第一次問(wèn)卷在課程教學(xué)開(kāi)始之前發(fā)放，由兩部分組成：第一部分為學(xué)生個(gè)人信息，包括班級(jí)、性別、年齡、學(xué)習(xí)英語(yǔ)年限等;第二部分為學(xué)生使用機(jī)器翻譯軟件的頻率及常用機(jī)器翻譯軟件的調(diào)查。第二次問(wèn)卷在課程教學(xué)末期發(fā)放，主要針對(duì)人工智能輔助商務(wù)翻譯的情況調(diào)查，涉及翻譯速度、譯者態(tài)度等，該部分的問(wèn)卷采用Likert五級(jí)量表，該量表由一組陳述組成，每一組陳述都有“非常同意”“同意”“不一定”“不同意”“非常不同意”五種回答，分別記為5、4、3、2、1。研究者對(duì)被調(diào)查者的各個(gè)回答進(jìn)行分?jǐn)?shù)加總，從而判斷被調(diào)查者的態(tài)度。

（3）訪談

為深入研究學(xué)生對(duì)人工智能輔助的《商務(wù)翻譯》課堂即KCP教學(xué)模式的接受情況，筆者圍繞5個(gè)開(kāi)放式問(wèn)題進(jìn)行了訪談。比如，學(xué)生在翻譯過(guò)程中遇到的困難、采用人工智能輔助翻譯之后自己在哪些方面得到了提升、對(duì)人工智能輔助商務(wù)翻譯的評(píng)價(jià)等。

4.數(shù)據(jù)收集與處理

前測(cè)和后測(cè)均采用SPSS 18.0描述性統(tǒng)計(jì)、配對(duì)樣本t檢驗(yàn)進(jìn)行分析。研究期間，筆者發(fā)放了兩次問(wèn)卷調(diào)查，即課程改革開(kāi)始時(shí)和學(xué)期課程結(jié)束時(shí)。問(wèn)卷通過(guò)問(wèn)卷星發(fā)放，作答和回收在1個(gè)小時(shí)內(nèi)完成。第一次收回有效問(wèn)卷為36份，第二次收回34份。訪談則是在第二次問(wèn)卷調(diào)查完成后實(shí)施的，參加訪談的人數(shù)為實(shí)驗(yàn)組的15人，經(jīng)同意訪談全程錄音。

問(wèn)卷調(diào)查顯示：學(xué)生較常使用的機(jī)器翻譯軟件為百度翻譯、金山詞霸翻譯、有道翻譯、谷歌翻譯和必應(yīng)翻譯。所有的學(xué)生都有使用機(jī)器翻譯軟件的經(jīng)驗(yàn)，至少使用過(guò)其中一種軟件。70%的學(xué)生表示會(huì)在完成翻譯任務(wù)的過(guò)程中借助機(jī)器翻譯軟件的幫助，主要用于查找單詞，14%的學(xué)生表示會(huì)完全依賴(lài)機(jī)器翻譯軟件的譯文，6%的學(xué)生表示使用機(jī)器翻譯軟件的頻率較低。

5.研究結(jié)果與討論

（1）翻譯速度

根據(jù)對(duì)前測(cè)和后測(cè)用時(shí)統(tǒng)計(jì)的描述性統(tǒng)計(jì)和配對(duì)樣本T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)（見(jiàn)表2）：在前測(cè)采用人工翻譯的情況下，學(xué)生翻譯任務(wù)用時(shí)平均值為32.19分鐘，但是后測(cè)由于采用了機(jī)器翻譯加譯后編輯，任務(wù)平均用時(shí)縮短到了16.58分鐘，比人工翻譯平均節(jié)省了15.61分鐘，Sig.=.000，P<0.05，說(shuō)明人工翻譯和機(jī)器翻譯加譯后編輯的任務(wù)用時(shí)存在顯著性差異。

通過(guò)計(jì)算每位實(shí)驗(yàn)班學(xué)生的翻譯用時(shí)，發(fā)現(xiàn)除兩名學(xué)生之外，其余學(xué)生均表現(xiàn)為機(jī)器翻譯加譯后編輯的模式用時(shí)更短，這一發(fā)現(xiàn)與Daems等人的研究結(jié)論是一致的。[21]由于機(jī)器翻譯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算能夠快速理解源語(yǔ)言文本，且74%～91%的譯文保留在了最終譯文中，因此學(xué)生用以查詢(xún)資料和打字的時(shí)間大幅減少。

但研究者也發(fā)現(xiàn)：前測(cè)中用時(shí)最長(zhǎng)的四名學(xué)生反而在后測(cè)中的用時(shí)最少，經(jīng)過(guò)訪談得知：這幾名學(xué)生本身英語(yǔ)基礎(chǔ)較薄弱，無(wú)法判斷出機(jī)器翻譯譯文存在的問(wèn)題，因此沒(méi)有花太多時(shí)間進(jìn)行譯后編輯的操作。

（2）翻譯質(zhì)量

Newmark將文本分為三種功能：即表達(dá)功能、信息功能和呼喚功能，并進(jìn)一步指出譯者應(yīng)針對(duì)不同的文本類(lèi)型采用不同的翻譯方法，以表達(dá)功能為主的文本可采用語(yǔ)義翻譯方法，以信息功能或祈使功能為主的文本可采用交際翻譯方法。[17]

商務(wù)文本以信息功能為主，因此可采用交際翻譯法，注重原文內(nèi)容的再現(xiàn)，強(qiáng)調(diào)語(yǔ)言符合源語(yǔ)言的表達(dá)習(xí)慣，重視譯文的社會(huì)價(jià)值和讀者對(duì)文本的接受。

商務(wù)翻譯的實(shí)用性要求其譯文應(yīng)達(dá)到以下三個(gè)方面的要求：完整性、流暢性和正確性。完整性指翻譯的內(nèi)容要求與原文一一對(duì)應(yīng)。原文中出現(xiàn)的所有文字、附件、圖片以及圖片所包含的所有文字都應(yīng)在翻譯之列。流暢性指譯文語(yǔ)言流暢、準(zhǔn)確、術(shù)語(yǔ)前后一致，符合源語(yǔ)言的文體風(fēng)格。正確性指最終的譯文需保證一定的準(zhǔn)確度。翻譯的錯(cuò)誤種類(lèi)包括術(shù)語(yǔ)翻譯不正確、前后不一致、漏譯或多譯、譯文與原文不符（或譯文用詞不夠精確）、錯(cuò)別字、句子結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤或邏輯混亂等。

三位參與研究的教師根據(jù)具體評(píng)價(jià)維度，按照分項(xiàng)評(píng)分量表逐項(xiàng)評(píng)分，經(jīng)過(guò)加權(quán)合成一個(gè)總分，對(duì)學(xué)生前測(cè)和后測(cè)的譯文進(jìn)行評(píng)分。通過(guò)SPSS 18.0的數(shù)據(jù)分析，得到以下結(jié)論：

如表3、表4所示，從譯文的得分而言，后測(cè)的譯文平均分為86.42，比前測(cè)高出10.98分，通過(guò)配對(duì)樣本T檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)Sig.=.000，P<0.05，說(shuō)明學(xué)生前測(cè)和后測(cè)的譯文存在顯著差異。由此證明經(jīng)過(guò)三個(gè)月的KCP教學(xué)，學(xué)生能夠使用機(jī)器翻譯和譯后編輯來(lái)輔助商務(wù)翻譯任務(wù)，譯文的質(zhì)量也有大幅度提高。

對(duì)照前后譯文，學(xué)生后測(cè)的譯文完整性和流暢性較好，正確性也有所提高（見(jiàn)圖2）。后測(cè)的翻譯錯(cuò)誤總數(shù)為129個(gè)，相比前測(cè)減少276個(gè)，各項(xiàng)翻譯錯(cuò)誤類(lèi)型均有所減少。值得注意的是：前后不一致、漏譯多譯和錯(cuò)別字等錯(cuò)誤經(jīng)過(guò)機(jī)器翻譯和譯后編輯的加工減少到零。句子結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤或邏輯混亂的問(wèn)題雖然比前測(cè)有所減少，但存在的錯(cuò)誤數(shù)量仍相對(duì)較多，主要由于學(xué)生自身基礎(chǔ)不夠扎實(shí)，在進(jìn)行譯后編輯時(shí)傾向于相信機(jī)器翻譯的譯文，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤并進(jìn)行改正。

（3）學(xué)生態(tài)度

通過(guò)第二次問(wèn)卷的五級(jí)量表和對(duì)部分學(xué)生的面對(duì)面訪談，可了解學(xué)生對(duì)于人工智能輔助的《商務(wù)翻譯》課程KCP教學(xué)模式的態(tài)度和接受程度。

如表5所示，83.3%的學(xué)生認(rèn)為引入機(jī)器翻譯加譯后編輯對(duì)自己的商務(wù)翻譯有幫助，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

①翻譯速度得以提高，學(xué)習(xí)效率有所提升。主要體現(xiàn)在術(shù)語(yǔ)和整體句子結(jié)構(gòu)以較快的速度呈現(xiàn)出來(lái)，節(jié)省了大量查找資料的時(shí)間。在譯后編輯時(shí)只需對(duì)照詞匯檢查拼寫(xiě)、多義詞、術(shù)語(yǔ)、專(zhuān)有名詞、縮略語(yǔ)等是否有誤，對(duì)照語(yǔ)法檢查時(shí)態(tài)、語(yǔ)態(tài)、詞性等是否有錯(cuò)用，對(duì)照句子結(jié)構(gòu)檢查是否有成分缺失、邏輯混亂、連接不當(dāng)?shù)痊F(xiàn)象即可。

如在產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)的翻譯中，“本裝置僅限由接受過(guò)導(dǎo)管插入診斷及治療培訓(xùn)的醫(yī)生使用?！边@里涉及醫(yī)學(xué)類(lèi)的術(shù)語(yǔ)，如導(dǎo)管插入、診斷及治療，當(dāng)學(xué)生把源語(yǔ)言鍵入百度翻譯軟件，得到下列譯文：“This device can only be used by doctors who have been trained in catheter insertion diagnosis and treatment.”其中，專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)“導(dǎo)管插入”的譯文catheter insertion就不需要再額外花時(shí)間去查閱資料。

②機(jī)器翻譯能在短時(shí)間內(nèi)較清晰地理出譯文的邏輯結(jié)構(gòu)，給學(xué)生譯后編輯提供了比較明確的思路。比如在做商務(wù)單證文本的翻譯時(shí)，單證附注性說(shuō)明文句或證明保證文句往往使用較復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)，使用介詞短語(yǔ)、過(guò)去分詞或者被動(dòng)語(yǔ)態(tài)結(jié)構(gòu)較多，學(xué)生往往理不清句子的主干成分。

如“The carrier，in accordance with the provisions contained in this document undertakes to perform or to procure the performance of the entire transport from the place at which the goods are taken in charge to the place designated for delivery in this document，and assumes liability as prescribed in this document for such transport.”

百度翻譯給出的譯文是“承運(yùn)人按照本單證的規(guī)定，承諾履行或者促使他人履行從貨物接收地到本單證指定交付地點(diǎn)的全部運(yùn)輸，并對(duì)此種運(yùn)輸承擔(dān)本單證規(guī)定的責(zé)任。”雖然譯文還有需要修改完善的地方，如貨物接收地、指定交付地點(diǎn)可后期編輯成較為簡(jiǎn)約的表達(dá)：監(jiān)管地、指運(yùn)地，但機(jī)器翻譯能夠較快地呈現(xiàn)出句子的大體結(jié)構(gòu)，學(xué)生可以比較輕松地對(duì)照機(jī)器譯文進(jìn)行譯后編輯工作。

③通過(guò)機(jī)器譯文，學(xué)生能夠?qū)W到很多有用的表達(dá)方式，積累下來(lái)都是非常好的學(xué)習(xí)素材。比如，“目前該企業(yè)是全國(guó)小柴行業(yè)中產(chǎn)品品種最全、功率覆蓋面最廣、質(zhì)量最優(yōu)、知名度最高、主導(dǎo)產(chǎn)品均有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的企業(yè)”。

對(duì)應(yīng)的機(jī)器翻譯文：“The company is an enterprise with the most complete product variety，the widest power coverage，the best quality，the highest popularity and the independent intellectual property rights of the leading products in China's light diesel industry.”

學(xué)生學(xué)會(huì)了使用介詞with復(fù)合結(jié)構(gòu)、自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)（Independent Intellectual Property Rights）等表達(dá)方式。但是，也有一些學(xué)生表示自身的語(yǔ)法知識(shí)水平較薄弱，無(wú)法識(shí)別機(jī)器翻譯存在的問(wèn)題，從而無(wú)法進(jìn)行有效的譯后編輯。

五、結(jié)論

根據(jù)新文科背景下外語(yǔ)人才培養(yǎng)的定位要求，在現(xiàn)代科技與語(yǔ)言科學(xué)的有機(jī)結(jié)合中，要實(shí)現(xiàn)五個(gè)戰(zhàn)略定位：培養(yǎng)堅(jiān)定的“以德為先”的政治素養(yǎng);培養(yǎng)夯實(shí)“多種語(yǔ)言+”人文素養(yǎng);打造立體的“國(guó)別區(qū)域+”綜合能力;發(fā)展精湛的“交叉領(lǐng)域+”專(zhuān)業(yè)能力;拓展前沿的“語(yǔ)言智能+”科技能力。[8]

《商務(wù)翻譯》教學(xué)引入人工智能，符合新文科要求的語(yǔ)言智能+科技的戰(zhàn)略定位。從實(shí)踐來(lái)看，學(xué)生通過(guò)KCP教學(xué)模式，能夠提高翻譯任務(wù)速度;就翻譯質(zhì)量而言，相比純?nèi)斯しg的譯文錯(cuò)誤數(shù)量明顯減少，在譯文的完整度和準(zhǔn)確度、語(yǔ)句銜接方面做得更好;絕大部分學(xué)生對(duì)該教學(xué)模式的反饋持積極的態(tài)度。因此，翻譯教學(xué)應(yīng)該順應(yīng)人工智能的時(shí)代要求，尤其是機(jī)器翻譯加譯后編輯的發(fā)展趨勢(shì)，給學(xué)生提供相關(guān)培訓(xùn)，以提高學(xué)生的綜合能力和競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

[1]曲衛(wèi)國(guó)，陳流芳. “新文科”到底是怎樣的一場(chǎng)教學(xué)改革？[J].當(dāng)代外語(yǔ)研究，2020（1）：14-25.

[2]Varlotta， L. Hiram College as the New Liberal Arts： Integrated Study， High-Impact Experiences， Mindful Technology[EB/OL].https：//www.higheredtoday.org/2017/04/05/hiram-college-new-liberal-arts-integrated-study-high-impact-experiences-mindful-technology/.

[3]Varlotta， L. Designing a Model for the New Liberal Arts[EB/OL].https：//www.aacu.org/liberaleducation/2018/fall/varlotta.

[4]教育部.新文科建設(shè)工作會(huì)在山東大學(xué)召開(kāi)[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/202011/t20201103_498067.html.

[5]張勝，王斯敏，胡海男，等.新文科“新”在哪兒？并非“科技+人文”那么簡(jiǎn)單[N].光明日?qǐng)?bào)，2019-07-23（8）.

[6]周杰，林偉川.地方院校新文科專(zhuān)業(yè)建設(shè)的掣肘及路徑[J].教育評(píng)論，2019（8）：60-65.

[7]戴煒棟，胡壯麟，王初明，等.新文科背景下的語(yǔ)言學(xué)跨學(xué)科發(fā)展[J].外語(yǔ)界，2020（4）：2-9+27.

[8]姜智彬.新文科背景下外語(yǔ)人才培養(yǎng)的定位[N].社會(huì)科學(xué)報(bào)，2019-04-04（5）.

[9]張永懷.“新文科”視域下外語(yǔ)學(xué)科新形勢(shì)與新進(jìn)路——以H市地方應(yīng)用型大學(xué)英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)建設(shè)為例[J].天津中德應(yīng)用技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（2）：39-44.

[10]鐘焜茂.“新文科”建設(shè)下的地方院校外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)發(fā)展路徑[J].龍巖學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，38（3）：112-116.

[11]王興偉.新文科背景下獨(dú)立學(xué)院英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展探討[J].湖北開(kāi)放職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，33（17）：167-168.

[12]王鋼.新文科視域下復(fù)合型外語(yǔ)人才培養(yǎng)態(tài)勢(shì)分析——以大連外國(guó)語(yǔ)大學(xué)俄語(yǔ)+區(qū)域?qū)W人才培養(yǎng)為例[J].東北亞外語(yǔ)研究，2020，8（2）：74-79.

[13]郭向宇.新文科背景下地方應(yīng)用型本科院校大學(xué)英語(yǔ)課程改革的“回歸與創(chuàng)新”——基于鄭州工程技術(shù)學(xué)院的實(shí)踐研究[J].中州大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，37（2）：91-96.

[14]湯海，齊麗紅，馬孟春.基于新文科理念的KSA模式構(gòu)建商務(wù)英語(yǔ)實(shí)訓(xùn)體系的研究[J].佳木斯職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2020（1）：84-85.

[15]吳巖.新使命 大格局 新文科 大外語(yǔ)[J].外語(yǔ)教育研究前沿，2019（2）：3-7+90.

[16]SDL.Shaping the future of Content Translation-An Introduction to Machine Translation & Post-Editing[EB/OL].https：//www.yumpu.com/en/document/read/36224091/shaping-the-future-of-content-translation-sdl.

[17]Newmark P.A Textbook of Translation[M].New York： Pearson Education，1988：22-23.

[18]蔡欣潔，文炳.漢譯英機(jī)器翻譯錯(cuò)誤類(lèi)型統(tǒng)計(jì)分析——以外宣文本漢譯英為例[J].浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021，46（2）：162-169.

[19]Massardo I.5 Effective Strategies for Post-Editing MT[EB/OL].https：//wordbee.com/blog/localization-industry/5-effective-strategies-for-post-editing-of-machine-translation/.

[20]Massardo? I.， Meer? J.， Brien? S.， et al.MT Post-Editing Guidelines[EB/OL]. https：//www.taus.net/insights/reports/taus-post-editing-guidelines.

[21]Daems J.，Vandepitte S.，Hartsuiker R.，et al. Translation Methods and Experience：A Comparative Analysis of Human Translation and Post-editing with Students and Professional Translators[J].Meta，2017，62（2）：245-270.

（編輯：李曉萍）