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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

以上作用的发挥需要两大基础：一方面需要更加系统的语言大数据基础设施建设，
让语言大数据能够同社会经济数据联动；另一方面要进一步加强大数据立法，特
别是将语言数据纳入立法体系之中，规范语言数据的生产、使用和应用。

2. 企业等商业组织的语言治理
企业等商业组织是语言治理数据化的重要参与者和责任主体，由于大数据时
代语言数据的生产主要以社交媒体应用、互联网信息服务和 AIGC 为主，企业应
在国家数据治理的法治框架下，进一步完善具体的语言数据治理方案。与其他类

型大数据相比，语言大数据大致上是由人通过计算机中介交流（以智能手机应用
为代表）产生，负载了较多与个人有关的信息。基于语言大数据的挖掘，能够刻
画用户画像和行为模式。在法治框架下，须明确哪些语言数据是私人信息应该受

到隐私保护，哪些语言数据可以用于商业化开发和应用，未来应建立相关的行业
标准以进一步加强规范。以 ChatGPT 为代表的语言大模型未来将生成大量类似
人类自然语言的内容。其内容是否包含虚假信息？是否符合社会文化价值观？是
否能够规避历史虚无主义等价值问题？一方面要求各高科技企业在模型训练中，
强化人工标注监督和对抗机器学习，让 AI 模型能够规避特定的话语输出；另一

方面，AI 生成语言应该进行用户识别和版本限制，比如针对未成年人学生等群体，
开发教育版或设置相应权限，以避免技术不成熟对语言教育过程带来的负面影响。
3. 教育教学中的语言治理

随着 ChatGPT 等生成式人工智能的发展，未来大数据、人工智能等应用在
语言教育中将扮演重要角色。回顾语言教学技术的发展历程，大致可以分为 3 个
时期。从 20 世纪八九十年代提出的计算机辅助教学，到 2000 年前后基于信息技
术和课堂的教学模式，再到 2010 年前后以慕课为代表的翻转课堂教学模式。由
于语言具备大数据的一系列特征，大数据或将成为语言教学技术的重要创新点，

具有广阔的应用空间。
首先，在大数据和机器学习技术的加持下，语言教学或将从过去的“一对多”
向“千人千面”转变。无论是电子教材还是慕课教学，都是一套标准化内容面向

多个不同学生。教学过程中，学生产生的海量语音、语句等数据尚未内化成为教
学过程的一部分。得益于大数据技术的迭代和机器学习的特性，未来大数据加持
下的语言教学可以具备交互性，将不同学生产生的教学数据纳入大数据教学系统
中，进行模型调参，形成“千人千面”的教学内容和教学过程。由于数据的可远

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