Page 94 - 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

1. 深度学习理论
深度学习是一种人工智能的子领域，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，

利用大量数据进行训练和学习，从而实现对复杂模式和特征的自动提取和分析。
深度学习技术的应用可以为教育学领域提供个性化学习、自动化评估、智能教育
工具和教育数据挖掘等方面的支持，促进教育的个性化和智能化发展，提高学

生的学习效果和教学质量。同时，学习者的深度学习（Deep Learning）也是学习
科学领域中的重要内容，它强调有意义、主动的学习，是与浅层学习（Surface
Learning）相对应的一种学习方式。深度学习强调培养学习者的高阶思维能力、

反思能力以及行为与情感投入，以深度参与和学习迁移为导向，其目标在于提高
学习者的核心素养，实现全面育人。在数字时代，“数智化”已成为翻译行业转
型升级的核心任务，社会急需培养具备翻译实践能力、人文素养和数字素养、思

辨与创新能力的复合型应用型翻译人才，这就要求传统翻译教学转变其目标和方
式，在培养学生核心素养能力方面下功夫。由此可见，深度学习理论与翻译教学
“数智化”的目标存在高度一致性，深度学习可以作为高校“数智化”翻译教学

模式构建的理论支持，为推动翻译教学与数智技术的深度融合提供重要指导。
2. 联通主义理论
联通主义理论是一种关注学习者主动参与、合作学习和知识共享的学习理论。

它强调知识的联通和整合，认为学习者通过与他人、资源和技术工具的互动和合
作，共同构建知识和理解，这为构建“数智化”翻译教学模式在教学目标制定、
教学活动设计、教学资源设计、教学环境设定以及学习交互等方面提供了借鉴。

例如，联通主义理论认为，学习者应该成为知识的主动构建者，而不仅仅是被动
的接受者。“数智化”翻译教学改革也强调学习者在学习过程中的主动参与，通
过使用数字技术和信息化工具，学习者更加主动地获取、分析和利用翻译资源，

提高学习效果。联通主义学习理论提出，知识是通过将新信息与现有知识进行联
结而建立的。“数智化”翻译教学中，学习者需要将语言知识、文化知识、专业
知识等进行联结，形成综合的翻译能力；教师帮助学习者建立知识之间的联系，

促进知识的迁移和应用。因此，联通主义理论和“数智化”翻译教学改革可以相
互促进和支持，通过结合两者的理念和方法，可以为学生提供更具有参与性和合
作性的教学环境，提高翻译教学的效果和质量。

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