将人类-人工智能协作纳入翻译教育:评估,诊断和发展战略的综合性协议

科学领域:

• *人工智能与教育 *人工智能与教育
• * 翻译研究 翻译研究
• * 人与计算机的交互

背景情况:

• *人工智能 (AI) 的快速发展需要对翻译教育进行重新评估,以纳入人机协作.
• *目前的教育框架缺乏系统的工具来评估AI集成环境中翻译学生和教师的协作能力.

研究的目的:

• * 开发和验证人机协作能力的系统评估工具,以提高学生的翻译能力和教师的教学能力.
• * 确定影响这些能力发展的因素.
• * 设计和验证与行业需求和教育有效性一致的综合培训战略.

主要方法:

• *为期两年的混合方法方法,结合了定性和定量分析.
• * 通过主题分析,因素分析,采访和调查来开发工具.
• *使用接地理论,结构方程建模和回归来分析影响因素.
• * 通过半结构面试和统计分析进行行业需求评估.
• *通过多模式分析和行动研究来评估课堂效率.

主要成果:

• * 验证了用于评估人机协作能力的测量仪器.
• *确定了影响AI环境中学生和教师能力发展的关键因素.
• * 制定了一个全面的培训策略,以适应翻译行业不断变化的需求.
• *通过试点实施和专家咨询,证明了培训战略的有效性.

结论:

• * 该研究提供了强大的评估工具和可操作的培训策略,用于将AI整合到翻译教育中.
• * 它推进了在专业培训中对人类-人工智能协作的理论理解.
• *这些发现支持将翻译教育与当前和未来的行业需求相协调,为学生准备人工智能驱动的劳动力.