Page 160 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径
Accurate English Translation Teaching and Implementation Path Based on Big Data

的学习阶段做相应的调整。例如在学习的初级阶段，源语理解和目标语表达等语
言问题是教学重点，而在高阶阶段，译文风格、专业术语等问题成为重点，技术
上可对各参数做相应调整，技术框架上可充分留白，考虑不同阶段 TQA 的要求。

翻译教学中学生练习的文本应涉猎多种专业领域，技术助力 TQA 应保证多场景
的兼容性，也需要评估者的经验与智慧。
采用什么技术服务翻译教学评价，需要评价者对技术收集和分析的数据信息
特性有充分的了解。多模态数据具有情境性、时序性、层级性的特点，评价者应

根据教育、数据的属性优化技术提供的智能辅助，链接、比对、印证各种时空维
度割裂的数据，做最终的学习分析决策。学习分析使用的数据采集、处理、分析
等技术已在一些文章中有总结和详细阐述，与本研究相关的有平台采集、视频录

制等的教育数据采集技术，数据清洗、聚合等处理技术，以及分类与聚类、社会
网络分析、可视化等学习分析技术。TQA 历经多年发展，在全球化的背景下遇
到更大的挑战。TQA 标准应跟随世界范围内的语言交流变化做出相应调整，通
用一致、永远有效的 TQA 模式并不存在。无论采用哪一种评价方式，评价者都
应正确认识并接受翻译质量评估“无法摆脱的内在张力和难以消解的多元性和不

确定性”，明白综合 TQA 模式优于单一模式，不同 TQA 方法应对不同问题，各
有所长。
技术工具应用于翻译教育评价是时代所需，《国家教育事业发展“十三五”

规划》中早已支持学校使用大数据技术收集、分析学习行为数据。国家《教育信
息化 2.0 行动计划》将教育信息化视作“教育系统性变革的内生力量”，在人工
智能大力发展的时代，强调智能教育，主动应对新技术是教育界应有的态度。《中
国教育现代化 2035》中把加快信息化时代的教育变革作为面向现代教育的十大
战略任务之一，并明确提出要实现规模化教育与个性化培养的有机契合。虽然学

生的高阶认知能力难以被量化，新技术仍能助力翻译教育数据采集和挖掘，高效
精准描述分析学生的翻译学习特征，解决翻译教育问题。翻译教育大数据中，若
价值密度较高的数据贯穿翻译教学全过程，技术充分融合翻译教学全场景，丰富

教师和学生作为主体的多元评价体系构建，则翻译教学平台有了更强大的功能依
托，翻译教学 TQA 也有技术的教学、辅助导向，从根本上为改进 MTI 教学提供
了技术发展路径。当然，技术辅助翻译质量评估并非机器自动评分，也不是要让
技术在翻译教学评价中喧宾夺主，人工让位。在现有条件和教学语境下，教师仍

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