Page 96 - 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

网络空间）确定时，教师的数字教学意识和能力很大程度上决定了教学内容的呈
现方式（如选择和制作数字资源）以及教学活动的设计（如虚拟仿真实训活动），
从而影响教学目标的实现。依托 VR（虚拟现实）/AR（增强现实）/MR（混合现实）

等融合技术，翻译教学可以为翻译师生构造出具身化、超时空交互的沉浸式翻译
教学环境，形成翻译训练场景数据化、工作岗位翻译核心能力专业化为特征的数
字化学习场景。教学中可以实时、无感知地收集师生教与学的过程数据，通过智
能分析丰富教学评价的数据来源，并根据实时的评价结果及时调整教学活动，增

强师生、生生之间的交互。同时，利用 Chat-GPT、个性学习分析、智能生成与
推送等技术构建数智化学习环境，帮助学生开启智慧、交互、自适应学习，实现
深度学习体验。

3. 教学步骤设计
教学实施步骤是实现“数智化”翻译教学模式的重中之重，分为课前、课中
和课后三个阶段。下面将阐述如何将翻译教学与数智技术相融合，形成高效、精
准、可持续的翻译学习循环。
（1）课前阶段

在课前阶段，“数智化”翻译教学模式通过数据收集、数据分析、智能诊断、
人机交互和教师课前指导来实现人机智能诊学导学。
数据收集。教师通过智能平台向学生推送个性化的预习资料和相应的翻译场

景，以实现教学内容的导入。收集学生的课前预习成果以及其他相关学习任务，
用于建立学生的学习档案和诊断模型。
数据分析。利用机器学习和数据分析技术，处理和分析课前收集到的数据。
可以通过自然语言处理技术对学生的文本信息进行分析，识别关键信息和问题，
还可以使用机器学习算法对学生的学习历史和行为进行模式识别，从中得出学生

的学习特点和需求。
智能诊断和推送。基于数据分析的结果，机器可以生成智能诊断报告。该报
告包括学生的学习状态、潜在问题和建议等。此外，机器还可以根据学生的学习

特点和需求，智能生成导学材料，推送个性化的学习路径和策略。
人机交互。教师根据智能诊断报告中的信息，调整并制定相应的教学计划和
策略，以满足学生的需求。学生可以通过与教师或智能平台的交流，进一步了解
自己的学习情况，并提出问题和建议。

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