Page 99 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

第一章 大数据技术概述及其与教育的结合

评价标准，包括对翻译技术、信息搜索、数据分析和处理等核心数字技能的评价；
同时，也要注重评价学生的批判思维、系统思维、创新思维以及历史、文化、人
文、情感、态度等非数字多元素素养的全面发展。坚持深度学习理论，将 AIGC（人

工智能生成内容）、机器学习、自然语言处理等新技术、新方法、新范式融入翻
译教学中，运用 MQM、BLEU 等翻译质量评估模型或指标，对翻译质量进行评估，
依托“数智化”教学平台，对翻译教学实施智能化、系统化、多元化的评价。课
前形成“数智化学习场景 + 针对性产出 + 师生评价、同伴反馈”，课内搭建“数
智化教学平台 + 师生 / 生生的有效合作”，课外转向“数智化辅评 + 学生自评 +

同伴互评 + 教师点评 + 企业专业点评”，实现评价对象、评价方式、评价时间、
评价内容的多元化与可视化，为翻译教学提供更客观科学的评估和反馈。

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