Page 98 - 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

（3）课后阶段
“数智化”翻译教学模式的课后阶段主要是通过数智赋能来实现精准评学。
数据分析和个性化建议。通过课中各环节的数据反馈，如学习进度、答题情

况等，智能教学系统可以生成本节课的学习报告，并提供个性化的课后学习任务
和指导，帮助学生更好地规划学习，提高翻译学习效能感。
自动评估和反馈。利用智能评估系统，自动分析学生的课后翻译任务，并提
供针对性的反馈和建议，还可以为学生智能答疑，如提供翻译工具、语料库、参

考资料等。这样可以帮助学生在课后更好地实现自主探究并改进自己的翻译技能，
实现智能评价和智能辅导。
协作学习和社交互动。通过实时的在线交流和协作工具，在课后阶段为远程

交互的师生打造沉浸式、实践式、交互式的虚拟现实教学体验，促进学生之间的
合作，提高学习效果。
教师助力深度评价。教师设计有挑战性的任务，要求学生进行深度思考、分
析和解决问题，以激发学生的思维和创造力。教师可以通过提供及时的反馈和指
导来帮助学生改进他们的学习成果。这包括指出学生在思考过程中可能存在的错

误或不足之处，并提供具体的建议和策略来帮助他们进一步发展。同时，教师可
以鼓励学生主动参与学习过程，培养他们的自主学习能力。这可以通过鼓励学生
提出问题、寻找资源和解决问题的方法来实现。此外，教师可以使用多种评价方

法来评估学生的学习成果，如邀请翻译行业专家对学生的翻译项目进行点评、建
立学生翻译能力发展数字档案、自适应评价模型等。值得一提的是，教师要注重
对学生的情感态度进行评价，弥补机器评价的不足，这样可以更全面、更准确地
为学生的学习情况提供评价。
“数智化”翻译教学模式通过人机协同实现课后阶段协同辅导、协同批阅、

协同评价，从而实现更加个性化、高效、精准和灵活的学习评价。
4. 教学评价“数智化”
翻译教学模式更注重对学生翻译能力和核心素养的评价。依托数据赋能，教

学能够记录学生的学习痕迹，包括翻译错误类型、教师点评修改、同伴点评修改
和机器评分，形成翻译学习电子档案袋；通过深度挖掘数据，构建学生学习者画像，
教师可以“以学定教”“以评促教”，实现翻译教学评价精准化。在评价体系上，
重视数字技术赋能，完善教学质量评价体系，建立能够全面评估学生的翻译能力

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