翻訳教育における人間とAIの協働の統合：評価、診断、戦略開発のための包括的プロトコル

科学分野:

• * 人工知能と教育; * 翻訳学; * ヒューマンコンピュータインタラクション

背景:

• * 人工知能（AI）の急速な進歩により、人間とAIの協働を組み込むために翻訳教育の再評価が必要となっています。; * 現在の教育フレームワークには、AI統合環境における翻訳学生とインストラクターの協働能力を評価するための体系的なツールが不足しています。

研究 の 目的:

• * 翻訳学生の人間と機械の協働能力、およびインストラクターの指導能力を体系的に評価するための評価ツールを開発・検証すること。; * これらの能力開発に影響を与える要因を特定すること。; * 業界のニーズと教育効果に合わせた包括的なトレーニング戦略を設計・検証すること。

主な方法:

• * 質的および量的分析を組み合わせた2年間の混合アプローチ。; * テーマ別分析、因子分析、インタビュー、アンケートによる機器開発。; * グラウンデッド・セオリー、構造方程式モデリング、回帰分析による影響要因の分析。; * 半構造化インタビューと統計分析による業界ニーズ評価。; * 多角的分析とアクションリサーチによる教室効果評価。

主要な成果:

• * 人間と機械の協働能力を評価するための測定機器を検証しました。; * AIコンテキストにおける学生と教師の能力開発に影響を与える主要な要因を特定しました。; * 進化する翻訳業界の需要に合わせて、包括的なトレーニング戦略を確立しました。; * パイロット実装と専門家コンサルテーションを通じて、トレーニング戦略の効果を実証しました。

結論:

• * 本研究は、AIを翻訳教育に統合するための堅牢な評価ツールと実行可能なトレーニング戦略を提供します。; * 専門職訓練における人間とAIの協働に関する理論的理解を深めます。; * 調査結果は、翻訳教育と現在および将来の業界ニーズとの整合性を支持し、学生をAI主導の労働力のために準備させます。