AIGC 背景下技术辅助笔译教学改革研究

引言

随着 AIGC（人工智能生成内容）技术在国内的迅速发展，其在笔译教学中的应用呈现显著增长。然而，部分学生在课程作业与实训任务中直接依赖 AI 生成的译文，并未经人工审校便提交，这一现象引发了对笔译教学质量的担忧。然而，就如著名翻译家刘德有（2025）[1]所指出的，目前AI 仍然很难基于原文语境、背景、情感等诸多要素，做出上乘、优质的翻译。尤其值得注意的是，部分学生未经审校就直接就提交 AI 生成的译文。虽然在简单句层面问题不大，但面对复杂长句或需要深度语境理解的文本时，往往会出现语义偏差、风格失调等明显问题。

在这一背景下，传统的笔译教学模式面临新的挑战与机遇。一方面，AIGC 技术作为推动教学改革的重要动力，促使我们反思现有教学方法；另一方面，如何合理整合该技术，使其发挥辅助作用而非替代作用，成为亟需解决的核心问题。基于此，本文在梳理相关先行研究的基础上，探讨 AIGC 背景下笔译教学改革的路径，旨在为本科笔译教学的创新实践提供可行性建议。

二、先行研究综述

近年来，技术辅助翻译教学（TTWT）改革已成为研究热点。众多学者围绕如何利用 AI技术提升学生的翻译能力与译文质量展开了深入探讨。例如，隋晓冰等（2025）[2] 提出通过CAT 软件及多种 AI 平台开展多译文对比教学法。王华树等（2024）[3]、高战荣（2024）[4] 和戴光荣等（2024）[5] 则主张高校在原有语言能力与翻译技巧课程的基础上，增设如译后编辑等与 AI 翻译密切相关的课程。Dina（2024）[6] 则进一步提出构建融合 AI 技术的语料库，将人工译文与AI 译文进行系统对比，以提升教学的实用性与效果。

整体来看，现有研究在理论层面为 AIGC 背景下的本科笔译教学改革提供了重要参考。然而，在教学实践维度，尤其是多译文对比教学法和译后编辑训练等具体策略的应用与验证方面，仍然存在明显不足。基于此，本文结合初步教学实践，拟进一步探讨上述教学方法在实际教学操作中的可行性、教学效果及实现条件。

三、技术辅助笔译教学的实践探索

本研究认为，无论是多译文对比教学法还是译后编辑训练教学，其顺利开展的前提都是扎实的语言基础，以及对翻译理论和翻译技巧的系统掌握。戴光荣（2024）指出，不同机器翻译的译文质量参差不齐，教师和学生应结合自身的专业知识，对检索到的语料进行更新与更正。Ali（2017）[7] 也强调，翻译产出能力不仅包括语言转换技能和处理不同类型文本的能力，还应建立在对多种翻译理论及相关问题的深入理解之上。因此，在初级阶段的笔译课程设计中，应合理安排教学进度，将约三分之一的课时用于讲解翻译理论、翻译技巧等基础内容，为后续的实践教学打下坚实基础。

（一）多译文对比教学法

多译文对比教学法，又称人机译文对比教学法，在 AIGC 背景下，参考译文已不再以教材提供的译文为唯一标准，而是转变为学生译文、教材译文与 AI 译文之间的多方对比。以下将具体介绍本研究在教学实践中的探索尝试，主要分为两个阶段。第一阶段，在课堂教学环节中，教师向学生展示来自两种不同来源的译文——人工译文（即学生翻译作业）与 AI生成译文，引导学生判断译文的来源方式，并分析各自的优劣。

例如，课堂上提供了句子“この取り込みを進めているのが、高齢者向け住宅を運営する会社の社長、下河原忠道さんです”的五个不同来源译文：

① 这家公司是以老年人住宅为对象进行运营的，正在进行这项工作社长是下河原忠道先生。

② 正在推进此事的是下河原忠道先生，是运营面向老年人住宅的公司的社长。

③ 正在推进此项工作的下河原忠道先生。他担任着一家适老化住宅公司的社④ 经营面向老年人住宅的公司的老板下河原忠道推进了这项措施。

⑤ 推进这项工作的是经营老年人住宅公司的社长下河原忠道先生。

该句的翻译难点主要在于“高齢者向け住宅”的表达以及整体语序的调整。从学生反馈来看，许多学生将最佳译文投给了④号，主要原因在于该译文中将“高齢者向け住宅”翻译为“适老化住宅”这一表达。不少学生表示这是他们首次接触到“适老化住宅”这一术语，并认可其准确性与专业性。值得注意的是，这一译文并非来自AI，而是出自班上一位学生之手。该学生表示，之所以了解“适老化住宅”这一说法，是因为曾在一档二手房改造类综艺节目中听到过。通过这样的教学设计，学生不仅能直观认识到 AI 翻译在表达效率和语言结构上的优势，也能清楚地看到其在术语运用、语境贴合等方面的局限性，从而进一步意识到人工翻译的重要价值，并激发提升自身翻译素养的积极性。

第二阶段，教师布置课前任务，要求学生提前完成人工翻译，同时使用不同的 AI 平台进行翻译检索，对所获得的多版本译文进行比对分析，并撰写简要的对比心得。课堂上，教师从中选取若干学生进行展示与讲评。通过这样逐步推进的教学设计，学生能够逐渐熟悉多译文对比法的操作流程，掌握评判与筛选译文的能力，借鉴优质表达方式，进而在积累中提升自身的翻译技巧与产出能力。

（二）译后编辑训练教学

译后编辑是指对机器翻译的初始输出进行人工编辑与修改，以提升译文质量（王湘玲等，2024）[8]。译后编辑训练的首要任务是帮助学生掌握基本的编辑流程，而该流程与笔译课程中的基础理论知识紧密相关。具体而言，学生需重点审查 AI 译文是否贴合原文的语言风格，检查译文的准确性（如是否存在误译、漏译、多译、少译等问题），评估语言表达的通顺程度，以及判断译文在语言规范性和表达得体性方面是否达标。在实际教学操作中，本研究采用小组合作的方式，课后由学生分组，对同一份机器译文进行分工协作，完成译后编辑。课堂上，各小组进行成果展示与发表。发表内容主要包括：从以上四个方面对机器译文进行问题识别与分析，说明具体的修改与润色方法，并分享译后编辑过程中的体会与收获。

四、技术辅助笔译教学的实现条件

本研究在技术辅助笔译教学中做了一些初步的尝试，在尝试的过程中了解到要顺利开展多译文对比教学及译后编辑训练教学，需要教师、学生还有硬件设备的多方支持与协助。

（一）教师

首先，作为笔译课程的授课教师，应在正视人工智能生成时代对翻译教学所带来的巨大挑战的基础上，积极拥抱技术变革，主动学习相关翻译技术，不断探索翻译技术辅助教学的有效路径。

其次，教师应鼓励学生勇于创新，积极引导其发展拓展性思维，灵活运用各类 AI 平台与翻译软件。同时，在教学过程中加强 AI 伦理教育，引导学生合理规范地使用技术工具，树立正确的技术观与伦理意识。

第三，充分利用技术手段提升课堂效率。在笔译教学中，如何高效检验教学效果、实现教师及时反馈与学生即时响应，是亟需解决的问题。传统做法往往要求教师逐一走到学生身边进行检查，不仅耗时较多，也可能影响课堂秩序。借助“好弹幕”APP、学习通平台等现代教学工具，教师可在一定程度上提升课堂互动效率，实现译文内容的集中展示与共享批改，营造出协作式的学习氛围，促进共同学习与交流。

（二）学生

在学生方面，首先应树立自主学习的主体意识。在 AIGC 的大环境下，部分学生表现出对 AI 的过度依赖，缺乏独立思考和主动实践的倾向。例如，在多译文对比教学或译后编辑训练中，若学生不主动完成人工翻译，而是完全依赖机器译文进行对比，甚至将编辑修改的任务也交由 AI 完成，那么从长远来看，这种做法将严重阻碍上述教学方法的开展，同时也影响学生个人翻译能力的提升，甚至影响批判性思维、创造性思维的培养。其次，学生还应该配合教师的教学安排，其中最关键的是要配合小组合作教学模式。以本研究为例，小组合作教学模式如表 1 所示，分为组内合作和组间合作两种具体操作模式，在借助 AI 工具的前提下，组员、组间如何配合完成初稿、互评、修改。在实际教学过程中，两种模式交替进行完成不同的翻译任务。

五、总结

在 AIGC 热潮的背景下，技术对笔译课程教学既带来了挑战，也提供了新的机遇。教师应理性看待 AIGC 的工具属性，充分发挥其辅助功能，而非因此妄自菲薄；同时，还需积极探索该技术在教学中的有效运用方式。对于学生而言，应避免产生“笔译理论无用论”的误解。唯有扎实掌握翻译理论知识，才能具备评价译文优劣的能力，并在此基础上有效优化译文，实现译者自身能力的提升。

参考文献：

[1] 刘德有 . 人工智能翻译漫谈 [EB/OL]. (2025-03-11) [2025-08-05]. https:// mp.weixin.qq.com/s/kNGVAWfHppFszqp1pgEtug.

[2] 隋晓冰 , 周宇薇 , 谢洪 . 新文科背景下人工智能辅助翻译教学研究 [J]. 上海翻译 ,2025(01):52-56.

[3] 王 华 树 , 张 汇 艺 .AIGC 时 代 翻 译 教 育 的 机 遇、 挑 战 与 应 对 [J]. 北 京 翻译 ,2024,2(00):3-18.

[4] 高战荣 . 数字技术赋能高校翻译课程教学研究 [J]. 黑龙江教育 ( 高教研究与评估 ),2024(12):71-74.

[5] 戴光荣 , 黄栋樑 . 学习者为中心的翻译技术教学模式建构研究 [J]. 外语界 ,2024(06):91-96.

[6]Gassor D R M. Artificial Intelligence and Technology Implementation in Teaching Translation in Universities[J]. Bulletin of The Faculty of Languages & Translation, 2024, 27(2): 351-374.

[7]Ali Yahya E H. Workplace-Oriented Definition of Translation Competence: An Empirical Study[J]. Annals of the Faculty of Arts, Ain Shams University, 2017, 45(16): 314-332.

[8] 王湘玲 , 李小叶 , 陈广姣 . 人工译文修改与机器翻译译后编辑的对比研究——来自键盘记录、反省法与调查问卷的证据[J]. 外语教学理论与实践,2024(05):88-97.

基金项目：本论文系2024-2025学年质量工程项目“日语笔译课程教研室”（项目编号：KCJYS202408）；2024-2025 学年质量工程实践项目“日语笔译译技与译艺”（项目编号：ZSXSYXM2024075）阶段性成果。

作者简介：余幕英（1985-），女，广东汕头人，副教授，主要研究方向：日语教育与应用语言学