Page 15 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

第一章 大数据技术概述及其与教育的结合

的主题和多元的主体，从早期的国家政府的语言规划，到当前“剥洋葱”式的多
层级、不同族群、不同社区、不同领域的语言规划。如南希·霍恩伯格等广泛探
讨了教育领域的语言政策，进一步充实了罗伯特·库伯提出的语言教育规划的理

论框架。语言教育规划（Language Education Planning）作为语言治理的重要范畴，
其传统研究涵盖了课程开发、教师培训、评估以及国家和机构层面的语言教育政
策的设置和实施过程等主题。
国外语言规划理论自 20 世纪 90 年代的“批判范式转向”（CriticalTurn）以

来，已有近 30 年的发展历史。尽管当时国外学者反思了语言规划在知识建构和
权力关系等方面的问题并表达了对语言生态破坏的忧虑，但是迄今国外语言规划
理论并未提出合理的解决路径。语言公平和语言权利仍然只是学术研究的“乌托

邦”式蓝图，缺乏具体的、技术的实施路径和范式转换。与此同时，过去 30 年
是人类技术进步的重要时期，国外语言规划从理论到实践均没能关注到大数据和
人工智能对人类语言的关键影响，语言规划理论存在“数据转向”的可能性，因
此有必要阐释清楚语言治理和大数据的关系。在建构语言治理的中国本土理论过
程中，语言大数据应该成为重要的资源和范式。

国内的语言规划研究注重对语言资源的保护、开发和利用。国家通用语在促
进国家发展、民族团结和文化认同方面发挥着重要作用，因此要完善法律法规做
好国家通用语的推广。对濒危语言的定义、现状、意义和策略等方面的研究也为

濒危语言保护提供了理论支持和实践指导。相较于国外“微观化”和“批判化”
研究的抽象探讨，国内语言规划研究推动了语言文字事业的高质量发展。
（一）基于大数据的语言治理的方法论
基于大数据的语言治理从理论层面来看，具有方法论层面的可行性。在科学
研究中，大数据在多学科中日益发挥更加重要的作用；在语言学研究中，通过大

数据方法研究语言演变、语言消亡和语言类型等也产生了一系列成果。未来语言
治理研究应用大数据方法具有方法论的可行性。
1. 作为科学研究第四范式的大数据

大数据是近年来一系列重要科学进展的重要基础，以人工智能、机器学习乃
至以 ChatGPT 为代表的语言大模型，都基于海量大数据的计算和建模。“随着
大数据和深度学习的应用、计算能力的提升、网络的发展，如今的人工智能研究
不仅仅是信息学科的研究范畴，而是与网络科学、数据科学、语言学、心理学、

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